Archivo del Autor: Julio Alonso Arévalo

Avatar de Desconocido

Acerca de Julio Alonso Arévalo

Bibliotecario de la Facultad de Traducción y Doc. de la USAL. Ex-Miembro del Grupo de Investigación E-LECTRA. Premio Nacional de Investigación por la UNE Premio mejor Profesional Social Media INFOAWARDS 2019. Creador y editor del repositorio E-LIS. Más de 80 artículos científicos publicados - Ver en E-LIS -en revistas científicas. El profesional de la información, Library Hi-Tech, Electronic Library. Investigación Bibliotecológica, Anales de Documentación... 12 libros publicados: Nueva fuentes de información en el contexto de la web 2.0 (Pirámide), Gutemberg 2.0 (TREA). Social Reading (Elsevier), eBooks en bibliotecas universitarias (TREA), El ecosistema del libro electrónico universitario (UNE), Un viaje a la cultura open (Amazon), GRATIS Zotero (Creative Spaces), Leyendo entre Pantallas (Trea), GRATIS Literaçia da infomrçao (ISPA) GRATIS Espistemologia y acceso abierto (UCE) GRATIS Makerspaces y bibliotecas. Barcelona: El Profesional de la Información EPI-UOC, 2018. Makerspaces. Espacios creativos en bibliotecas: creación, planificación y programación de actividades. Salamanca: Ediciones del Universo, 2019. Los libros, la lectura y los lectores a través de la literatura y las artes. Buenos Aires : Alfagrama Ediciones, 2019 Más de 2000 citas en Google Schoolar Creador y gestor del blog Universo abierto Director del programa de Radio Planeta Biblioteca Más de 250.000 seguidores en los grupos profesionales de Facebook.

Cita y reutilización de datos de investigación : análisis del contenido de las publicaciones a texto completo.

 

dmkc2nrwsaardhw-large-1024x750

Zhao, M., E. Yan, et al. «Data set mentions and citations: A content analysis of full-text publications.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 1 (2018). pp. 32-46. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23919

 

Este estudio proporciona evidencias de menciones y citas de conjuntos de datos en múltiples disciplinas basadas en un análisis del contenido de 600 publicaciones en PLoS One. Se encuentra que las menciones y citas de los conjuntos de datos variaron enormemente entre disciplinas en términos de cómo se recolectaron, referenciaron y curaron los conjuntos de datos. Aunque la mayoría de los artículos proporcionaron libre acceso a los datos, en un número limitado de artículos se utilizaron formas normalizadas de atribución de datos, como los DOI y las citas de datos. Además, la reutilización de los datos tuvo lugar en menos del 30% de las publicaciones que utilizaron los datos, lo que sugiere que los investigadores todavía se inclinan a crear y utilizar sus propios conjuntos de datos, en lugar de reutilizar los datos previamente curados. Este documento proporciona una comprensión exhaustiva de cómo se utilizan los conjuntos de datos en la ciencia y ayuda a las instituciones y editores a elaborar políticas de datos útiles.

Aceptación de las altimetrías entre los investigadores de Información y Documentación

39727222022_cd3dd5eb4e_o_d

(Figura 1).

Aharony, Noa ; Bar-Ilan, Judit ; Julien, Heidi «Acceptance of altmetrics by LIS scholars: An exploratory study»  Journal of Librarianship and Information Science. 2017

Texto completo

 

Una encuesta de iSchool and Library and Information Science American Library Association acreditada por la American Library Association analizo las opiniones y el uso de las plataformas académicas de medios sociales por parte de los investigadores en información y Documentación (LIS). ¿Cuál es el uso que hacen los investigadores de las plataformas sociales académicas? ¿Cuáles son las diferentes sitios que utilizan, en cuántas plataformas tienen perfil , cuáles son sus actividades mientras usan las plataformas sociales académicas y con qué frecuencia utilizan plataformas sociales académicas? ¿Cuáles son sus motivaciones para utilizar plataformas sociales académicas? ¿Cuáles son sus opiniones sobre las plataformas académicas sociales? ¿Cuál es su visibilidad en las diferentes plataformas sociales? ¿Cuánto valoran los investigadores y sus publicaciones según los indicadores altmétricos?

Los resultados muestran que ResearchGate es el lugar elegido, aunque los encuestados no creen que mantener un perfil en plataformas académicas de medios sociales influya en las carreras académicas. Los encuestados sí ven el valor de los sitios académicos de medios sociales para mejorar la visibilidad y la reputación. Estos datos se complementan con un análisis de la visibilidad en las plataformas de medios sociales académicos/profesionales de este grupo. Finalmente se comparan los datos de indicadores altmétricos con los indicadores bibliométricos tradicionales.

Se recibieron 33 respuestas a la encuesta (tasa de respuesta del 29%); el 42% eran mujeres y el 58% hombres. De los encuestados, el 61% tenía menos de cinco años en un puesto de liderazgo, el 25% entre 5 y 10 años en el liderazgo, y el 15% más de 10 años en el liderazgo. Diez (32%) hicieron sus estudios de doctorado entre los años 2000 y 2005, seis (19%) entre 1995 y 2000, cinco (15%) entre 1990 y 1995, cinco (15%) entre 1985 y 1990, y los seis restantes (19%) lo recibieron antes de 1985.

La primera pregunta se refería a las sedes que los encuestados utilizaban para dar a conocer sus publicaciones. Se recibieron treinta respuestas; 90% informaron que usan RG, y 47% usan Academia. edu  Los participantes podían elegir más de una opción. Dos respondieron que no añaden sus publicaciones a ninguna de las plataformas de medios sociales. De los encuestados, 19 (63%) habían publicitado su trabajo en más de una plataforma.

A la pregunta «¿En cuántas plataformas están activos?». De entre los 33 encuestados que respondieron a esta pregunta, s Siete (21%) no utilizan plataformas académicas de medios sociales, siete (21%) utilizan una plataforma, nueve (27%) usan dos plataformas y 10 (31%) utilizan tres o más plataformas. Así pues, la mayoría de los encuestados (79%) están activos en al menos una plataforma, y la mayoría (58%) en dos o más plataformas.

Cuando se les preguntó qué actividades realizan en estos sitios. Se recibieron 30 respuestas, los encuestados participaron en actividades de navegación, pero por lo general se da un bajo nivel de interacción con otros en las plataformas académicas de medios sociales. El 93% mantienen su perfil, un 60% visualizan perfiles de otros investigadores, un 57% actualiza sus documentos de investigación, el 40% visualiza su propio perfil, un 33% siguen a otros, y sólo un 20% interactan con otros investigadores

27980784069_efdcbe2ef7_o_d

Qué actividades realizan en estos sitios de redes sociales académicas

La siguiente pregunta se refiere a la frecuencia de consulta del sitio social académico. Alrededor del 58% respondió que rara vez revisaban los sitios, la media es una vez al mes o menos, por lo general para «mantener el perfil» que se percibe como la actividad principal. Sólo el 6%  visita su sitio preferido todos los días.

Respecto a las motivaciones de los académicos para unirse a estos sitios; la mayoría informa de estar interesados en experimentar con nuevas formas de comunicación. Además se hicieron dos preguntas acerca de las creencias de los participantes sobre los efectos de depositar trabajos en plataformas académicas de medios sociales. La primera se relaciona  con la cuestión de la reputación digital, y la segunda con la promoción profesional. Las respuestas estaban en una escala de Likert, de 1 (no en absoluto) a 5 (en gran medida). Como se puede observar en las Figuras 4 y 5, sólo alrededor del 17% de los encuestados cree que depositar publicaciones en los sitios académicos de medios sociales aumenta la reputación, mientras que el 88% cree que no tiene efecto o muy poco en el progreso de la carrera académica.

39759508011_be6203a752_o_d

Efectos sobre la reputación digital del investigador que tiene depositar trabajos en plataformas de medios sociales académicas.

Efectos sobre la carrera investigadora que tiene depositar trabajos en plataformas de medios sociales académicas.

 

En una pregunta abierta, se les pidió a los participantes que comentaran sobre el uso de estos lugares para compartir y promover su investigación.  Algunos de los comentarios positivos fueron:»Es fácil y rápido de difundir»,» «Son tendencias nuevas y excitantes»,»Me parecen útiles para hacer un seguimiento de mi trabajo y citas»,»Creo que hay parte de una amplia gama de herramientas y canales que los investigadores podemos utilizar para promover su trabajo…». La respuesta neutral fue:»Necesitamos normas». Un ejemplo de una respuesta mixta es:»En términos generales, creo que es bueno estar localizable en estos sitios académicos, pero no vale la pena dedicar tiempo a una interacción o actualización diaria o semanal». Las respuestas negativas incluían:»usamos los lugares sólo esporádicamente»,»no siempre somos capaces de subir documentos debido a los derechos de autor, pero al menos subimos la información bibliográfica».

La segunda pregunta abierta se refería a las opiniones de los encuestados acerca de la altermétrica respecto a la métrica tradicional. Siete respuestas fueron positivas, tres neutrales, siete mixtas y cinco negativas. Algunos de los comentarios positivos fueron:»Creo que es una buena manera de seguir el éxito de los investigadores. Puede acompañar las formas tradicionales «y» «Será más importante con el tiempo «. Una de las respuestas neutrales fue:»Sin opinión». El siguiente es un ejemplo de una respuesta mixta:»Encuentro la altermétria interesante, pero no los considero indicadores de impacto». Las respuestas negativas incluían:»no necesariamente miden el impacto»,»son indicadores extremadamente pobres de la calidad de la investigación» y «los medios tradicionales tienen ventajas como medida estadística».

Conclusiones:

Tanto la encuesta como el estudio altmétrico demuestran que existe interés en la altmétrica. Los investigadores invierten tiempo en establecer y mantener perfiles, aunque no están seguros de que el hecho de estar en estos lugares aumente su reputación académica o sus carreras académicas. Aún así, tienen perfiles, quizás para experimentar, para ser como los demás o para estar en el «lado seguro» (en caso de que las evaluaciones en el futuro tomen en cuenta la visibilidad en estas plataformas). Las respuestas a estas preguntas no pueden obtenerse a partir de recuentos altmétricos, por lo que se necesitan encuestas y entrevistas a mayor escala o estudios de grupos focales tanto en LIS como en otras disciplinas.

El estudio actual tiene algunas limitaciones. El número relativamente pequeño de respuestas a la encuesta limita la generalizabilidad de los resultados. La recolección de datos para la fase altmétrica de la investigación también tenía limitaciones, pero debido a que sólo una minoría de los investigadores tiene listas de publicaciones completas y actualizadas en sus sitios web; por lo tanto, se tuvieron que usar bases de datos para identificar publicaciones y limpiar los datos.

 

 

Mendeley como indicador de impacto temprano

 

altmetricsummonsidebar

Maflahi, N. and M. Thelwall «How quickly do publications get read? The evolution of mendeley reader counts for new articles.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 1 (2018). pp. 158-167. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23909

 

Dentro de la ciencia, las citaciones son utilizadas para estimar el impacto de la investigación, pero el tiempo necesario para compilar las citas significa que no son útiles para investigaciones recientes. Este vacío puede ser llenado por los recuentos de lectores que proporciona el gestor de referencias Mendeley, datos que pueden ser valiosos indicadores de impacto temprano para los artículos académicos porque aparecen antes de las citas y frecuentemente existe una correlacion entre el número de lectores que han compartido una referencia y el número de citas recibidas por un documento.

Este artículo hace un estudio longitudinal de los lectores de Mendeley en 6 revistas bibliotecarias y de ciencias de la información de 2016. Los resultados sugieren que los lectores de Mendeley se acumulan cuando los artículos están disponibles por primera vez en línea y continúan creciendo constantemente. Para las revistas con grandes retrasos de publicación, los artículos ya pueden tener un número considerable de lectores en su fecha de publicación. Por lo tanto, los conteos de lectores de Mendeley pueden ser útiles incluso como indicadores de impacto temprano para los artículos, incluso antes de que hayan sido publicados oficialmente en un número de la revista.

El papel crítico de los metadatos en las comunicaciones en red: noticias falsas. identidad digital y viralización de información

39048648504_20da318cc4_o_d

Las ciencias de la información han estado tradicionalmente en el centro de la investigación centrada en los metadatos. Los documentos de inteligencia de la Agencia de Seguridad Nacional de los Estados Unidos (NSA) revelados por Edward Snowden en junio de 2013 popularizaron el término «metadatos» en la conciencia pública. Sorprendentemente, desde entonces se ha debatido poco sobre la naturaleza y la importancia de los metadatos en los sistemas de comunicación en red.  La confusión sobre el papel y significado de los metadatos dentro de los programas de inteligencia de la NSA o «noticias falsas» relacionadas con la elección presidencial de 2016 reflejan nuestra falta de comprensión sobre la importancia de los metadatos dentro de nuestros ecosistema de dispositivos en red.

Mayernik, M. S. and A. Acker «Tracing the traces: The critical role of metadata within networked communications.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 1 (2018). pp. 177-180. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23927

Las bibliotecas han utilizado sistemas estructurados de catalogación a gran escala para proporcionar acceso a la información durante siglos. De manera similar, los estados nacionales han recopilado información sobre sus ciudadanos en masa, como datos del censo, certificados de defunción, registros fiscales, durante cientos de años. En todos estos contextos, los supuestos y valores sociotécnicos incorporados influyen en la forma en que se recopilan y aplican los metadatos. Una vez que estos metadatos son recolectados, pueden construirse nuevas aplicaciones para ampliar servicios o crear nuevos mercados, entre otras posibilidades.

Los metadatos que subyacen a la forma en que las infraestructuras transmiten la información están diseñados para un determinado conjunto de normas y criterios, pero no para otros.  Por ejemplo, los metadatos sobre los correos electrónicos pueden mostrar dónde, cuándo y a quién se envían los mensajes, pero no pueden mostrar por qué se enviaron. De este modo, los metadatos siempre muestran una perspectiva incompleta y parcial que satisface las necesidades funcionales de determinadas aplicaciones.

La recopilación de metadatos digitales repercute en las formas en que las personas experimentan la comunicación social y técnica. Sin tales metadatos, la comunicación en red no puede existir. Las filtraciones de la NSA, y los numerosos hacks recientes de las comunicaciones corporativas y gubernamentales, señalan a los metadatos como objetos de nueva investigación académica. Si queremos entablar debates significativos sobre nuestras trazas digitales, o tomar decisiones informadas sobre nuevas políticas y tecnologías, es esencial desarrollar marcos teóricos y empíricos que tengan en cuenta los metadatos digitales. Este documento de opinión presenta cinco características sociotecnológicas clave de los metadatos en las redes digitales que se beneficiarían de una mayor participación de las ciencias de la información.

Internet, las redes de telefonía móvil, el comercio en línea y cualquier otro dispositivo «inteligente» funcionan a través del intercambio de metadatos sobre nuestras comunicaciones y actividades digitales. Los metadatos describen un objeto físico o digital proporcionando un contexto, indicando la calidad o documentando otras características del objeto (Greenberg, 2005). Los metadatos tienen diferentes propósitos y pueden clasificarse de diferentes maneras. Gilliland, por ejemplo, distinguió cinco tipos de metadatos -administrativos, descriptivos, de preservación, técnicos y de uso- que tienen diferentes funciones en los sistemas de información digital (Gilliland, 2008). Los metadatos «descriptivos» pueden proporcionar a un usuario revisiones del producto de otros compradores, mientras que los metadatos «de uso» pueden incluir el historial de compras colectivas de un usuario y permitir que el sistema proporcione una lista de recomendaciones, anuncios o incluso noticias falsas. Sin embargo, estas funciones de los metadatos, que a menudo se dicen libres de valores y neutrales, pueden confundirse con el paso del tiempo, a veces de formas sorprendentes o inesperadas. De hecho, la nueva iniciativa de noticias falsas de Facebook para combatir las afirmaciones virales falsas en se basa en sopesar los metadatos de compromiso y las prácticas publicitarias con una comprobación de los hechos para limitar la información errónea y evitar la censura (Isaac, 2016).

La colección de rastros del comportamiento cotidiano de las personas en esferas públicas y privadas apunta a los metadatos como objetos de nuevas indagaciones académicas. La teorización de contextos de metadatos y la creación de evidencia empírica sobre su creación y circulación como fenómenos sociotecnológicos de infraestructuras y organizaciones será una de las características animadoras que los científicos de la información necesitarán abordar en un futuro próximo. Si queremos participar en discusiones significativas sobre nuestras trazas digitales, o tomar decisiones informadas sobre nuevas políticas y tecnologías, es esencial desarrollar marcos teóricos y empíricos para caracterizar el papel de los metadatos dentro de las infraestructuras de comunicación en red. Las metáforas como «escape de datos» que se utilizan para describir «el rastro digital que la gente deja» (Mayer-Schonberger & Cukier, 2013, p. 113) cuando usa computadoras o teléfonos celulares oscurecen la naturaleza de los metadatos dentro de estos sistemas. Por ejemplo, las compañías aseguradoras de automóviles han comenzado a ofrecer tarifas más bajas a los clientes que aceptan instalar un receptor de monitoreo GPS en sus automóviles que rastrea sus hábitos de conducción: aceleración y paro en particular (Lieber, 2014)

Los metadatos producidos por cualquier sistema técnico son el resultado de una selección activa por parte de los diseñadores del sistema de qué registrar y cuándo.  Por ejemplo, los dispositivos inalámbricos están diseñados para recopilar y transmitir metadatos sobre la hora y el lugar desde donde se envían los datos, así como las rutas que los datos toman a través de las redes (Acker, 2014). Estos metadatos de trazas muestran a los diseñadores y operadores de infraestructuras de comunicación cómo funcionan las redes y dónde se producen los problemas. Los operadores de redes celulares, por ejemplo, pueden determinar dónde se están cayendo las llamadas telefónicas, o dónde ha fallado una torre celular. En otro ejemplo, las franquicias de compras de Target a Amazon rastrean los metadatos sobre el comportamiento de compra y navegación de los consumidores a través del tiempo a través de programas de recompensas para determinar sus necesidades, hábitos y tendencias de compra. De este modo, los metadatos están diseñados para permitir usos y resultados específicos.

Las distinciones formales entre datos y metadatos son confusas y difíciles de definir (Gilliland, 2008). Los datos y los metadatos se designan a menudo en contradicción entre sí, dependiendo de sus diferentes funciones y medios de interpretación en contextos específicos de origen y uso.  Ciertas trazas digitales pueden servir como «metadatos» en un contexto porque proporcionan información sobre la actividad o el comportamiento de las personas, pero también pueden servir como «datos» si se analizan en otros contextos y se utilizan como evidencia para hacer una afirmación o argumentación (Borgman, 2015). Llamar a algo «metadatos» en lugar de «datos» es una clasificación contextual que raramente tiene una lógica evidente (Boellstorff, 2013). Por ejemplo, nuevos tipos de redes de sensores permiten a los investigadores producir datos científicos que antes eran difíciles o imposibles de recopilar. Estos datos técnicos son metadatos de fondo para el científico, pero son datos esenciales para el operador de red que supervisa y mantiene la red (Borgman, Wallis y Mayernik, 2012). Del mismo modo, las organizaciones gubernamentales y de ayuda humanitaria están organizando cada vez más metadatos de los medios sociales y las redes móviles como datos para permitir una orientación más eficaz de la ayuda de emergencia, la asignación de recursos de emergencia y el despliegue de las fuerzas policiales. A menudo se usan los metadatos para analizar el comportamiento y las intenciones de individuos específicos, y potencialmente identificar a esos individuos para acciones particulares. Esto es ilustrado vívidamente por la declaración del ex director de la CIA y la NSA, Michael Hayden, en mayo de 2014, cuando dijo «matamos gente a base de metadatos» (Cole, 2014).

Los metadatos recopilados por plataformas de medios sociales como Twitter y Facebook subyacen en una industria artesanal de análisis de patrones de uso de la tecnología, redes personales y tendencias de distribución de información (Schroeder, 2014). En muchos de estos estudios, los «grandes datos» son en realidad «grandes metadatos» que muestran cómo se utilizan, confían y estandarizan los servicios digitales.

Los metadatos ejecutables necesarios para la transmisión de datos y la comunicación impregnan nuestra cultura en red; de hecho, las infraestructuras no pueden funcionar sin ellos (Fidler & Acker, 2014). Sin embargo, la parcialidad de los metadatos y su capacidad de agregación presentan una tensión crucial en la sociedad. Por ejemplo, las personas nombradas en una publicación de agosto de 2015 de información de las cuentas robadas del sitio de citas para adultos Ashley Madison corrían el riesgo de ser identificadas como personas que habían llevado a cabo relaciones extramatrimoniales, apoyadas directamente por los metadatos liberados en sí mismos (Victor, 2015).

En conclusión, los metadatos son fundamentales para el diseño y la explotación de las infraestructuras técnicas, pero es fácil dar por sentado que nuestras vidas personales pueden aparecer en nuestras huellas digitales. Como ha dicho un erudito, los metadatos de trazas digitales pueden ser «notablemente reveladores» de nuestras vidas y actividades (Landau, 2016). Las filtraciones de la NSA han ilustrado, por ejemplo, cómo las facturas de telefonía móvil no son simplemente documentos privados banales. A medida que los metadatos de nuestra comunicación digital crecen en volumen y nuestro uso de herramientas digitales prolifera, se utilizarán y agregarán de maneras conocidas y desconocidas, intencionadas y oportunistas. Por ejemplo, el exitoso programa de Netflix «House of Cards» fue producido en base a la analítica de descriptores de metadatos generados por los usuarios (Carr, 2013).

Para poder participar en el mundo digital, las personas deben someterse a la creación de sus metadatos y utilizarlos para una variedad de propósitos (van Dijck, 2014). Pero, los metadatos, como los registros telefónicos y censales, siempre han estado conectados a cuerpos y vidas. Esto se amplifica cada vez más en el espacio digital. Estas cuestiones de metadatos están transformando las formas en que concebimos la gestión de los datos e incluso los derechos humanos.

Bibliografía

 

 

 

 

 

 

 

¿Cómo detectar los temas de investigación emergentes en una disciplina? Un modelo bibliométrico para identificar los temas de investigación emergentes

emerging-markets-hero-for-web-1-of-1

Wang, Q. «A bibliometric model for identifying emerging research topics.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 2 (2018). pp. 290-304. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23930

 

La detección de temas de investigación emergentes es esencial, no sólo para las agencias de investigación sino también para los investigadores individuales. Estudios anteriores han creado varios indicadores bibliográficos para la identificación de temas de investigación emergentes. Sin embargo, como indica Rotolo et al. ( (Research Policy 44, 1827–1843, ),, los problemas más graves son la falta de una definición reconocida de emergencia y la elaboración incompleta de los vínculos entre las definiciones que se utilizan y los indicadores que se crean. Con estas cuestiones en mente, este estudio primero ajusta la definición de una tecnología emergente que Rotolo y otros han propuesto para acomodar el análisis. Y a continuación, se propone un conjunto de criterios para la identificación de los temas emergentes de acuerdo con la definición ajustada y los atributos de la emergencia. Utilizando dos conjuntos de valores de parámetros, se identifican varios temas de investigación emergentes. Por último, las pruebas de evaluación se llevan a cabo mediante la demostración del enfoque propuesto y la comparación con estudios anteriores. La fuerza de la metodología actual radica en que es totalmente transparente, directa y flexible.

 

La biblioteca nos conecta con la perspicacia y con el conocimiento

alejandria-biblioteca-carl-sagan

«La biblioteca nos conecta con la perspicacia y con el conocimiento, penosamente extraído de la naturaleza por las mentes más grandiosas que hayan existido: los mejores maestros, seleccionados de entre el planeta y la historia enteros, nos enseñan sin cansancio alguno y nos inspiran para hacer nuestra propia contribución al conocimiento colectivo de la especie humana. Creo que la salud de nuestra civilización, la profundidad de nuestra percepción acerca de la importancia de la cultura así como la preocupación por el futuro pueden todos ser bien probados por la medida en que apoyamos a nuestras bibliotecas.»

Carl Sagan. Cosmos

 La edición académica española. Indicadores y características

 

25875753648_09c2c4620c_o_d

Giménez Toledo, Elea (ed.). La edición académica española. Indicadores y características: Indicadores y características. (segunda versión). Madrid:
Federación de Gremios de Editores de España, 2017.
ISBN: 978-84-86141-66-0.

Texto completo

Este informe tiene como objeto de estudio el sector editorial científico/académico en España a partir de distintas aproximaciones y datos. Si bien este sector ha sido analizado parcialmente en algunos estudios previos, lo cierto es que no existía un análisis global que abarcara tanto lo referido a la edición pública como a la privada y que se acercara a distintas dimensiones relacionadas directa o indirectamente con la calidad de la edición científico/académica.

El estudio tiene su origen en la investigación desarrollada por el Grupo de Investigación sobre el Libro Académico (ILIA) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). Desde que en 2008 comenzara su investigación sobre edición académica y evaluación científica, el grupo ha ido obteniendo, diseñando y probando algunos indicadores de calidad para editoriales académicas, recogidos en el sistema público de indicadores SPI (Scholarly Publishers Indicators)

La creación y actualización de esta fuente siempre ha estado guiada por dos objetivos. El primero, conocer mejor el sector editorial científico/académico español, sobre el que pocas veces se había profundizado. El segundo, proporcionar información objetiva, no mediatizada y obtenida con metodologías científicas a la comunidad académica. Al disponer de resultados de investigación y de indicadores, el conocimiento del sector es más preciso y las posibilidades de análisis, de mejora o de evolución, factibles. También se favorece el reconocimiento del libro científico publicado en España, pues es posible tener en cuenta en los procesos de evaluación de la actividad científica, indicadores independientes y objetivos de calidad. Así, la CNEAI y ANECA reconocen a día de hoy esta fuente de información como un apoyo en sus procesos de evaluación.

El análisis de las editoriales académicas que se realiza en este estudio debe situarse también en un contexto internacional. Distintos países europeos disponen de listados y/o categorizaciones de editoriales académicas que les permiten guiar sus procesos de evaluación y valorar tanto lo que se publica fuera como dentro del país, preservando así el sector editorial nacional y lo que ese hecho lleva aparejado: la diversidad lingüística, cultural y temática que puede contemplar en los libros que publica.

Redes sociales científicas. Planeta Biblioteca 2018/01/17

Escuchar el programa

Ir a descargar

 

El Planeta de hoy lo hemos dedicado a Redes Sociales científicas de la mano de Esther Carreño Corchete, bibliotecaria e investigadora de la Universidad de Salamanca, que recientemente ha realizado el trabajo de fin de master (TFM) titulado «Uso de ResearchGate y Academia.edu por los profesores de la Universidad de Salamanca. Estudio transversal de género» en el que se analiza la presencia de los profesores e investigadores de la Universidad de Salamanca en dos de las principales redes sociales académicas, Researchgate y Academia.edu. Hemos charlado con Esther sobre las características de estas redes, como contribuyen a la visibilidad y a la cooperación de los autores, los aspectos relativos a sus indicadores, estadísticas. Así como de la metodología y los resultados y conclusiones del trabajo de investigación.

 

Carreño Corchete, Esther (autora) Uso de Researchgate y Academia.edu por los profesores de la Universidad de Salamanca. Estudio transversal de género., [Thesis]. Dirigido por Travieso-Rodríguez, Críspulo and Frías Montoya, José Antonio  Salamanca: Universidad de Salamanca, 2017 Trabajo de Fin de Máster, Universidad de Salamanca. Texto completo

 

 

 

La aparición del libro finlandés y la cultura de la lectura en el siglo XVII

 

413i3zrorzl-_sx346_bo1204203200_

Forselles, C. and T. Laine. The emergence of Finnish book and reading culture in the 1700s, [e-Book]  Finnish Literature Society / SKS, 2011.

Texto completo

La cultura del libro ha surgido como un campo de investigación extremadamente dinámico y transfronterizo, tanto a nivel internacional como en Finlandia. Los editores y la mayoría de los escritores de este libro eran miembros de los comités organizadores y programáticos de la XVIII Conferencia Anual de la Sociedad para la Historia de la Autoría, Lectura y Edición (SHARP), que tuvo lugar en Helsinki en 2010. Este libro ofrece, por primera vez una visión general de una época importante del libro finlandés y de la historia de la lectura. Además de representar la cultura del libro en la periferia de Europa, contribuye a nuestra comprensión del poder del mundo literario europeo urbanizado de los años 1700. La nueva cultura de la lectura que surgió en Finlandia durante el siglo XVII afectó a los lectores y a todos los niveles de la sociedad de muchas maneras. Junto con otras tendencias, la llegada de la literatura traducida de ficción e ilustración de Europa abrió y alteró irrevocablemente la visión finlandesa del mundo. El cambio fue especialmente pronunciado en las ciudades. Los estudiosos, comerciantes, artesanos y oficiales militares estacionados en la fortaleza de Sveaborg, en las costas de Helsinki, adquirieron literatura mundial y guías destinadas a los profesionales en, por ejemplo, subastas de libros; en este libro, investigadores de diferentes campos examinan el significado y la influencia de los libros de esa época desde perspectivas culturales, históricas, ideológicas y sociales. ¿Qué tipo de libros compraron, prestaron y leyeron los ciudadanos de Helsinki durante el siglo XVII? ¿Qué temas e ideas introducidas por la nueva literatura fueron discutidos en los salones y círculos de lectura? ¿Quiénes eran los grandes consumidores de los libros? ¿Quiénes eran los líderes de opinión literarios de su época? ¿Por qué leía la gente? ¿Cambiaron los libros la vida de sus lectores?»

La era de Zettabyte: tendencias y análisis

captura_de_pantalla_2014-01-13_a_las_14-58-12

 

The Zettabyte Era: Trends and Analysis June 2017. [e-Book]  San José, California, Cisco, 2017

Texto completo

El tráfico IP global anual alcanzará 3,3 ZB por año para 2021, o 278 exabytes (EB) por mes. En 2016, la tasa de ejecución anual para el tráfico IP global fue de 1,2 ZB por año, o 96 EB por mes.

El tráfico IP global se triplicará en los próximos cinco años. En general, el tráfico IP crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 24 por ciento de 2016 a 2021. El tráfico IP mensual llegará a 35 GB per cápita en 2021, frente a los 13 GB per cápita de 2016.

El tráfico de Internet en horas punta está creciendo más rápidamente que el tráfico medio de Internet. La hora punta (o el período de 60 minutos más ocupado en un día) el tráfico de Internet aumentó 51 por ciento en 2016, comparado con el crecimiento del 32 por ciento en el tráfico promedio. Entre 2016 y 2021, el tráfico medio de Internet aumentará en un factor de 4,6, mientras que el tráfico medio de Internet aumentará en un factor de 3,2.

El tráfico de Smartphone excederá el tráfico de PC. En 2016, los PCs representaron el 46 por ciento del tráfico IP total, pero para el año 2021 los PCs sólo representarán el 25 por ciento del tráfico. Los teléfonos inteligentes supondrán el 33 por ciento del tráfico IP total en 2021, frente al 13 por ciento en 2016. El tráfico originado por PC crecerá en un CAGR del 10 por ciento, y los televisores, tabletas, teléfonos inteligentes y módulos de Máquina a Máquina (M2M) tendrán tasas de crecimiento de tráfico del 21 por ciento, 29 por ciento, 49 por ciento y 49 por ciento, respectivamente.

El tráfico de dispositivos móviles e inalámbricos representará más del 63 por ciento del tráfico total de IP para 2021. Para el 2021, los dispositivos cableados representarán el 37 por ciento del tráfico IP, y los dispositivos Wi-Fi y móviles representarán el 63 por ciento del tráfico IP. En 2016, los dispositivos conectados representaron la mayoría del tráfico IP, con un 51 por ciento.

Las redes de entrega de contenido (CDN) transportarán el 71 por ciento del tráfico de Internet para 2021. Setenta y un por ciento de todo el tráfico de Internet atravesará las CDN para 2021 a nivel mundial, en comparación con el 52 por ciento en 2016.

El número de dispositivos conectados a redes IP será más del triple de la población mundial para 2021. Habrá 3,5 dispositivos conectados en red per cápita para 2021, frente a los 2,3 dispositivos conectados en red per cápita en 2016. En 2021 habrá 27.100 millones de dispositivos conectados en red, frente a los 17.100 millones de 2016.

La velocidad de la banda ancha casi se duplicará en 2021. Para 2021, las velocidades globales de banda ancha fija alcanzarán 53 Mbps, en comparación con los 27.5 Mbps de 2016.

Se necesitarían más de 5 millones de años para ver la cantidad de vídeo que atravesará las redes IP globales cada mes en 2021. Cada segundo, un millón de minutos de contenido de vídeo atravesará la red en 2021.

El vídeo en vivo por Internet representará el 13% del tráfico de vídeo en 2021. El vídeo en directo se multiplicará por 15 de 2016 a 2021.

El tráfico de videovigilancia por Internet aumentó un 71% en 2016, de 516 petabytes por mes a finales de 2015 a 883 petabytes por mes en 2016. El tráfico de videovigilancia en Internet se multiplicará por siete entre 2016 y 2021. Globalmente, el 3,4 por ciento de todo el tráfico de vídeo por Internet se debe a la videovigilancia en 2021, frente al 1,8 por ciento en 2016.

El tráfico de Realidad Virtual (VR) y Realidad Aumentada (AR) se multiplicará por 20 entre 2016 y 2021 a nivel mundial, un CAGR del 82 por ciento.

El vídeo en Internet para la televisión creció un 50 por ciento en 2016. Este tráfico seguirá creciendo a un ritmo acelerado y se multiplicará por 3,6 en 2021. El vídeo en Internet para la televisión será el 26 por ciento del tráfico de vídeo en 2021.

El tráfico de vídeo a la carta (VoD) casi se duplicará en 2021. La cantidad de tráfico VoD en 2021 equivaldrá a 7.200 millones de DVD al mes.

El tráfico de juegos de azar por Internet se multiplicará casi por diez de 2016 a 2021, una tasa de crecimiento del 57%. A nivel mundial, el tráfico de juegos de azar en Internet será el 4 por ciento del tráfico de Internet de los consumidores en 2021, frente al 1 por ciento en 2016.

Aspectos destacados del móvil global

A nivel mundial, el tráfico de datos móviles se multiplicará por siete entre 2016 y 2021. El tráfico de datos móviles crecerá en un CAGR del 46 por ciento entre 2016 y 2021, alcanzando 48,3 exabytes por mes en 2021.

El tráfico mundial de datos móviles crecerá dos veces más rápido que el tráfico IP fijo de 2016 a 2021. El tráfico IP fijo crecerá en un CAGR del 21 por ciento entre 2016 y 2021, mientras que el tráfico móvil crecerá en un CAGR del 46 por ciento. El tráfico mundial de datos móviles representó el 7 por ciento del tráfico IP total en 2016, y será el 17 por ciento del tráfico IP total en 2021.

Hechos destacados regionales

El tráfico IP está creciendo más rápidamente en Oriente Medio y África, seguido de Asia Pacífico. El tráfico en Oriente Medio y África crecerá a un ritmo del 42% entre 2016 y 2021.

Resumen de las tasas de crecimiento regional:

El tráfico IP en América del Norte llegará a 85 EB por