Cómo están reimaginando sus espacios y servicios las bibliotecas para ser más relevantes en el mundo digital por Julio Alonso Arévalo Jefe de biblioteca en la Facultad de Traducción y Documentación de la Universidad de Salamanca y responsable del blog Universo Abierto

Meeting AAPID 2023
Bibliotecas innovadoras: espacios de creatividad y colaboración

Sábado, 11 de noviembre de 2023, 9.30 a 16.30 h

Cuando los usuarios dependen cada vez más de los recursos digitales en lugar de los impresos, las bibliotecas están respondiendo a estas propuestas desplazando el uso del espacio para los libros en favor de los espacios de trabajo y lectura de los usuarios. Nuevos diseños que intentan enriquecer la vida de las personas hacia un nuevo concepto de biblioteca para dar cabida a propuestas cada vez más diversas cómo lugares que favorecen el aprendizaje, la identidad de grupo y unen a las personas

«Defining Responsible Data Stewardship». London: Open Data Institute (ODI),, 2023. Accedido 26 de agosto de 2023.  Accedido 26 de agosto de 2023. 

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Este informe presenta los hallazgos de la investigación para definir la gestión responsable de datos llevada a cabo por el Open Data Institute (ODI) entre junio de 2022 y marzo de 2023, con el apoyo de la Fundación Patrick J. McGovern.

El acceso adecuado a los datos es fundamental para abordar los grandes desafíos que enfrentamos en la sociedad, desde la detección y tratamiento temprano de enfermedades hasta la reducción de la contaminación en entornos urbanos. Sin embargo, los datos y las tecnologías relacionadas también pueden causar daño, incluso al automatizar decisiones que requieren un toque humano o al incorporar sesgos y desigualdades existentes.

En respuesta al creciente conocimiento de los perjuicios y los impactos negativos de los datos, han surgido diferentes conceptos que representan nuevas formas de pensar sobre cómo deberían utilizarse, incluyendo cosas como «ética de datos» y «justicia de datos». Uno de los conceptos que hemos utilizado en el ODI es el de gestión de datos, describiéndolo generalmente como «la recopilación, mantenimiento y compartición de datos». En nuestro trabajo sobre instituciones de datos en los últimos años, hemos ampliado esto sugiriendo que estas organizaciones gestionan datos «en nombre de otros con fines públicos, educativos o benéficos».

Sin embargo, al inicio de esta investigación, nuestra comprensión de lo que constituye una buena gestión de datos se basaba en gran medida en anécdotas y experiencias específicas. Nos impulsó desarrollar e articular una interpretación de lo que significa la gestión responsable de datos para agregar un elemento normativo a nuestra descripción de la gestión de datos. Esta definición proporciona una perspectiva más crítica que podemos utilizar en nuestro trabajo para ayudar a otros a diseñar y practicar la recopilación, uso y compartición de datos. Entendemos la gestión responsable de datos de la siguiente manera:

• Iterativo: Para nosotros, la gestión responsable de datos es un proceso negociado y reflexivo. Dado que los contextos varían y cambian con el tiempo, las mitigaciones y enfoques para la recopilación, mantenimiento y compartición de datos deben evolucionar constantemente.
• Sistémico: Los impactos de la recopilación y uso de datos rara vez están completamente bajo el control de una sola organización, por lo que las organizaciones deben desarrollar una visión sistémica de sus prácticas de datos que enlace cómo las decisiones tomadas en torno a los datos tienen impacto fuera de la organización.
• Beneficio público: Gestionar datos de manera responsable implica asegurarse de que se utilicen y compartan en beneficio de otros, en lugar de solo en beneficio de la organización que los posee.
• Daño: Junto con la búsqueda de un impacto positivo en el uso de los datos, la gestión responsable de datos implica identificar y reducir los impactos perjudiciales en individuos y comunidades, a menudo yendo más allá de los requisitos legales en torno a la privacidad, seguridad y transparencia.
• Reparación de desigualdades estructurales: La gestión de datos siempre ocurre dentro de un sistema más amplio de relaciones, intercambios de valor y desequilibrios de poder, que tienen consecuencias del mundo real para los datos. La gestión responsable de datos puede implicar una nueva comunicación significativa con los sujetos de datos y otras partes interesadas, o la adopción de formas alternativas de gobernanza.

«Data Assurance: What Is It and Why Do We Need It?» London: Open Data Institute (ODI),, 2023. Accedido 26 de agosto de 2023. 

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Los datos y la infraestructura de datos son ahora factores determinantes del crecimiento económico. La garantía de los datos es esencial para permitir prácticas fiables y fidedignas. En este libro blanco encontrará más información sobre el enfoque de la ODI en materia de garantía de datos.

Estamos viviendo en una era de datos. En todos los sectores, gobiernos, empresas y organizaciones recopilan, mantienen y comparten volúmenes cada vez mayores de datos. Los datos se utilizan para crear nuevos productos, servicios, ideas y análisis, lo que permite que actividades económicas previamente inexploradas prosperen. El acceso a los datos puede ayudarnos a abordar los mayores desafíos a los que nos enfrentamos como sociedad, como la crisis climática y la mejora del acceso a la atención médica. Los datos y la infraestructura de datos son ahora determinantes principales del crecimiento económico.

La Estrategia Nacional de Datos del gobierno del Reino Unido tiene como objetivo ‘desbloquear el valor de los datos en toda la economía’, y la Estrategia de Datos Europea de la Unión Europea señala que el acceso a los datos es ‘esencial para la innovación y el crecimiento’. Cada organización es una organización de datos, involucrada de alguna forma en la recopilación, mantenimiento y compartición de datos. Si bien las empresas, gobiernos y otras organizaciones, así como las personas y las sociedades a las que sirven, pueden beneficiarse enormemente de los datos, persisten preocupaciones legítimas sobre cómo se utilizan o podrían utilizarse los datos. Desbloquear el valor de los datos requiere que las personas y organizaciones que recopilan, acceden, utilizan y comparten datos sean dignas de confianza. Definimos la garantía de datos como ‘el proceso o conjunto de procesos que aumentan la confianza en que los datos satisfarán una necesidad específica y que las organizaciones que recopilan, acceden, utilizan y comparten datos lo hacen de manera digna de confianza’.

Las herramientas y prácticas de garantía de datos pueden ayudar a proporcionar confianza en que los datos son dignos de confianza a lo largo de su ciclo de vida, y existe una fuerte evidencia de que la garantía de datos es fundamental para la gestión de datos digna de confianza. Las personas y las empresas están más dispuestas a compartir datos y utilizar datos compartidos por terceros cuando existen mecanismos sólidos de gobernanza y garantía. De la misma manera en que las organizaciones siguen las mejores prácticas en la gestión financiera o de recursos humanos, también deben adherirse a prácticas de garantía de datos.

En el Instituto de Datos Abiertos (ODI), creemos que es necesario ir más allá de los requisitos legales actuales, ya que no son suficientes en todas las áreas. Esto es fundamental si queremos construir la confianza en los datos y desbloquear los significativos beneficios económicos de compartir datos. Creemos que la garantía de datos ayudará a aquellos que crean, utilizan o comparten datos a evaluar, construir y demostrar la confiabilidad en los datos y las prácticas de datos. El ODI tiene como objetivo brindar apoyo y orientación para las actividades de garantía de datos, incluida la propuesta de normas y principios que ayuden a guiar y reforzar comportamientos dignos de confianza. Esto proporciona orientación y dirección a las organizaciones para construir confianza en sus prácticas y conjuntos de datos de datos. Continuamos trabajando con socios, interesados y colaboradores para explorar esta área importante y de rápido desarrollo.

Lai, Katie. «How Well Does ChatGPT Handle Reference Inquiries? An Analysis Based on Question Types and Question Complexities | Lai | College & Research Libraries», 1 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.5860/crl.84.6.974.

Para explorar si la inteligencia artificial puede utilizarse para mejorar los servicios bibliotecarios, este estudio utilizó ChatGPT para responder preguntas de referencia. Se utilizó una rúbrica de evaluación para valorar la capacidad de ChatGPT para responder a distintos tipos de preguntas y niveles de dificultad.

Para ello, se llevó a cabo un análisis utilizando las preguntas recibidas por el correo electrónico de la biblioteca. La complejidad de cada pregunta se calificó utilizando la escala READ, y las respuestas proporcionadas por ChatGPT se evaluaron utilizando un rubro de evaluación. Se utilizaron pruebas exactas de Fisher para determinar si existían asociaciones estadísticamente significativas entre la calidad de las respuestas de ChatGPT y la complejidad y tipos de preguntas manejadas.

En general, el rendimiento de ChatGPT fue aceptable, pero no en cuanto a la precisión de la información. Obtuvo la puntuación más alta en las preguntas relacionadas con las instalaciones y el equipamiento, pero la más baja en las relacionadas con los problemas de acceso a los recursos electrónicos. ChatGPT no respondió bien a preguntas de investigación avanzadas, consultas complejas y búsquedas de artículos conocidos relacionados con un entorno local específico, pero podría utilizarse para mejorar la comunicación de la biblioteca con los usuarios.