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Introducción a los datos vinculados de bibliotecas

Mixter, Jeff. «An Introduction to Library Linked Data | OCLC». OCLC Next (blog), 26 de marzo de 2024. https://blog.oclc.org/next/intro-to-library-linked-data/.

Los datos enlazados son fundamentales para la evolución de las bibliotecas y la forma en que accedemos y utilizamos la información en la era digital. Facilitan el acceso al conocimiento, la conexión con recursos externos, mejoran la visibilidad de los materiales de la biblioteca, promueven la eficiencia y la interoperabilidad, y abren nuevas posibilidades para el desarrollo de aplicaciones innovadoras.

Es un enfoque a largo plazo que reconoce que la mayoría de las bibliotecas adoptarán los datos enlazados de manera gradual e incremental, y estamos comprometidos en proporcionar herramientas y recursos para apoyar la transición para todos.

¿Qué son los datos enlazados?

En su forma más simple, los datos enlazados se tratan de conexiones. Es una forma de organizar y conectar datos en la web para que puedan ser compartidos y utilizados fácilmente, automáticamente y de manera programática por varios sistemas y servicios.

Si observas el «panel de conocimiento» en un resultado de Google, a menudo verás información sobre un tema de muchas fuentes. Esa «tarjeta de información» se llena con datos enlazados de muchos otros sitios (incluidos enlaces directos a recursos de bibliotecas, utilizando información de WorldCat). Otras fuentes de datos enlazados relacionadas, como VIAF, Wikidata y DBpedia, ya se están utilizando para conectar servicios y crear nuevas aplicaciones.

A medida que más datos enlazados relacionados estén disponibles en línea, veremos más oportunidades para aplicaciones adicionales centradas en bibliotecas. Al descomponer los valiosos datos centrados en bibliotecas que están bloqueados en registros MARC y publicarlos utilizando URIs (Identificadores de Recursos Uniformes), el personal de la biblioteca podrá proporcionar un mayor contexto para la información y construir conexiones sólidas entre los recursos de la biblioteca, sus comunidades y más allá.

¿Qué implican los datos enlazados? ¿Son mejores?

Los formatos de datos tradicionales y fijos, como los registros MARC, tienen dos limitaciones principales. Es difícil obtener datos útiles de otras fuentes no bibliotecarias en los flujos de trabajo de la biblioteca y es difícil para los posibles usuarios de la información de la biblioteca obtener datos MARC en sus flujos de trabajo.

Los datos enlazados ayudan a abordar ambos desafíos. Por ejemplo, OCLC trabaja con organizaciones como Google para insertar datos enlazados de bibliotecas en sus servicios. Estos esfuerzos hacen que los materiales de la biblioteca sean más visibles en lugares donde las personas buscan en línea. Y hay oportunidades para que los socios ayuden a hacer lo mismo en sentido contrario, llevando su información a sistemas y servicios donde el personal y los usuarios de la biblioteca puedan conectarse. En ambos casos, ayuda a conectar el trabajo de la biblioteca con la web más amplia, promoviendo las bibliotecas mientras mejora la eficiencia.

¿Qué pasa con MARC?

Si observamos la historia de los metadatos, hay un registro consistente de que las bibliotecas pasan a sistemas y servicios que permiten que más personas interactúen con ellos de más maneras.

  • Las estanterías cerradas eran el filtro de datos definitivo. Cuando los usuarios tenían que pedirle al personal de la biblioteca que buscara recursos en una habitación cerrada, no había posibilidad de interacción directa.
  • La exploración de estanterías, utilizando sistemas como Dewey y LCC (Clasificación de la Biblioteca del Congreso), permitía a los usuarios interactuar con los metadatos ellos mismos, tomando sus propias decisiones. Los trabajadores de la biblioteca pasaron de ser guardianes de datos a ser guías, educadores y defensores.
  • Las bases de datos centralizadas, como WorldCat, conectaban los catálogos de bibliotecas para la creación y mejora de registros cooperativos, así como nuevas opciones de descubrimiento y intercambio de recursos dentro de los servicios basados en bibliotecas.
  • El acceso en línea a bases de datos de bibliotecas, en lugares como WorldCat.org, significaba que cualquier persona con acceso a un navegador web podía encontrar y usar metadatos de la biblioteca en línea. Las primeras asociaciones de OCLC también significaron que los datos de la biblioteca podrían, con algo de trabajo adicional, compartirse en otros recursos en línea.

Los datos enlazados son el próximo paso en esta evolución. Hasta ahora, todo lo que hemos hecho fue principalmente para hacer que los metadatos de la biblioteca fueran más accesibles para las personas. Ahora estamos poniendo datos de biblioteca de una manera que es más accesible para los servicios en línea de hoy, programas, sistemas de aprendizaje automático y aplicaciones de inteligencia artificial (IA).

MARC estará con nosotros en el futuro previsible. Después de todo, tomó casi 50 años para que muchas bibliotecas hicieran la transición completa de las tarjetas impresas a la catalogación en línea. Nuestro plan es seguir apoyando las funciones basadas en MARC mientras construimos activamente herramientas y recursos poderosos de datos enlazados de biblioteca.

¿Por qué debería preocuparme por los datos enlazados hoy?

Los datos enlazados son fundamentales para la evolución de las bibliotecas y la forma en que accedemos y utilizamos la información en la era digital. Prestar atención a este campo te permitirá entender mejor cómo están cambiando los entornos de información y cómo puedes aprovechar estas transformaciones en tu trabajo y tus actividades cotidianas.

  1. Facilita el acceso al conocimiento: Los datos enlazados permiten organizar y conectar información en la web de manera que pueda ser fácilmente compartida y utilizada por diferentes sistemas y servicios. Esto hace que el acceso al conocimiento sea más eficiente y efectivo.
  2. Conexión con recursos externos: Los datos enlazados facilitan la integración de información de diversas fuentes, tanto dentro como fuera del ámbito de las bibliotecas. Esto significa que se pueden aprovechar recursos y conocimientos externos para enriquecer el contenido disponible en las bibliotecas.
  3. Mejora la visibilidad de los materiales de la biblioteca: Al insertar datos enlazados de bibliotecas en servicios en línea populares, como motores de búsqueda, se aumenta la visibilidad de los materiales de la biblioteca, lo que facilita que los usuarios encuentren y utilicen estos recursos.
  4. Promueve la eficiencia y la interoperabilidad: Los datos enlazados facilitan la conexión entre diferentes sistemas y servicios, lo que mejora la eficiencia de los flujos de trabajo y permite una mayor interoperabilidad entre plataformas y aplicaciones.
  5. Aplicaciones innovadoras: El uso de datos enlazados abre nuevas posibilidades para el desarrollo de aplicaciones y servicios innovadores que pueden beneficiar tanto a los usuarios de las bibliotecas como a otros sectores de la sociedad.

¿Puede la Inteligencia artificial sustituir a los catalogadores humanos?


La catalogación bibliográfica con inteligencia artificial (IA) mejora y automatiza el proceso de descripción de recursos bibliográficos mediante técnicas como procesamiento del lenguaje natural, clasificación automática y extracción de metadatos. Proyectos como BIBFRAME de la Biblioteca del Congreso de EE. UU., junto con iniciativas de Linked Data, exploran el potencial de la IA para integrar y enriquecer datos bibliográficos en la web semántica.

La catalogación bibliográfica con inteligencia artificial (IA) se refiere al uso de técnicas y algoritmos de IA para mejorar y automatizar el proceso de catalogación de recursos bibliográficos, como libros, artículos, documentos y otros medios de información. Hoy por hoy es posible pedir a ChatGPT que nos elabore una referencia bibliográfica en el formato que deseemos con solo poner la URL del recurso, pero ¿Es posible catalogar un libro con inteligencia artificial?

Estas son algunas formas en que la IA puede contribuir a la catalogación bibliográfica:

  1. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): La IA puede analizar el contenido de los documentos utilizando técnicas de PLN para extraer información relevante, como temas, conceptos y términos clave.
  2. Clasificación automática: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar automáticamente los documentos en categorías específicas basadas en su contenido, lo que facilita la organización y recuperación de la información.
  3. Extracción de metadatos: La IA puede identificar y extraer metadatos importantes de los documentos, como el título, autor, fecha de publicación, resumen, palabras clave, etc., lo que facilita la creación de registros bibliográficos completos y precisos.
  4. Normalización y enriquecimiento de datos: Los algoritmos de IA pueden normalizar los datos bibliográficos y enriquecerlos con información adicional, como enlaces a bases de datos externas, imágenes de portadas, reseñas de usuarios, etc.
  5. Asistencia en la asignación de materias: La IA puede ayudar en la asignación de términos de materias o encabezamientos de materias a los documentos, lo que mejora la precisión y coherencia de la catalogación temática.
  6. Detección de duplicados: Los algoritmos de IA pueden identificar duplicados y variantes de registros bibliográficos, lo que ayuda a mantener una base de datos bibliográfica limpia y libre de redundancias.

En todo el mundo, hay varios proyectos que están explorando el uso de inteligencia artificial en la catalogación bibliográfica y la gestión de información. Uno de estos proyectos es el Proyecto BIBFRAME, liderado por la Biblioteca del Congreso de los Estados Unidos. BIBFRAME (Bibliographic Framework Initiative) se centra en el desarrollo de un modelo de datos diseñado para reemplazar el formato MARC tradicional. Este modelo busca ser más compatible con la web semántica y permitir la integración de datos bibliográficos con otros recursos en línea. Dentro del proyecto BIBFRAME, se están realizando investigaciones sobre el uso de inteligencia artificial para mejorar la descripción y catalogación de recursos, lo que promete una gestión más eficiente y precisa de la información bibliográfica.

Además, existen proyectos de Linked Data en diversos lugares del mundo que están explorando el potencial de esta tecnología para mejorar la catalogación y la recuperación de información. Estos proyectos aprovechan las tecnologías de Linked Data para enriquecer y vincular datos bibliográficos con otros conjuntos de datos en la web. Ejemplos notables incluyen el proyecto Europeana y el Proyecto DBpedia, que están trabajando en la creación de infraestructuras para facilitar el acceso y la interoperabilidad de los datos bibliográficos a nivel mundial.

Asimismo, muchas bibliotecas están implementando sistemas de automatización que utilizan inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de la catalogación y la gestión de colecciones. Estos sistemas incluyen herramientas de procesamiento del lenguaje natural para analizar y extraer metadatos de los documentos, así como algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación y asignación de términos de sujetos. Esta automatización no solo agiliza el proceso de catalogación, sino que también mejora la calidad y coherencia de los registros bibliográficos, lo que beneficia tanto a los usuarios como a los profesionales de la información. En resumen, estos proyectos representan avances significativos en el uso de la inteligencia artificial para mejorar la gestión y el acceso a la información bibliográfica en todo el mundo.

El artículo «From ChatGPT to CatGPT: The Implications of Artificial Intelligence on Library Cataloging» de Richard Brzustowicz, publicado en «Information Technology and Libraries» en septiembre de 2023, explora el potencial de los modelos de lenguaje como ChatGPT para transformar la catalogación bibliotecaria. El autor demuestra, a través de experimentos con ChatGPT, su capacidad para generar registros MARC precisos utilizando RDA y otros estándares como Dublin Core Metadata Element Set. Si bien estos resultados muestran el potencial de ChatGPT para agilizar el proceso de creación de registros, también plantean cuestiones importantes relacionadas con los derechos de propiedad intelectual y el sesgo.

Aunque, si bien la inteligencia artificial (IA) puede automatizar muchas tareas asociadas con la catalogación bibliográfica, reemplazar completamente al catalogador humano con IA no es una perspectiva realista en el corto plazo. La catalogación bibliográfica requiere de un profundo entendimiento de los principios de la organización de la información, así como de la capacidad para interpretar contextos y comprender la semántica de los documentos. Aunque la IA puede ayudar en tareas específicas como la extracción de metadatos o la asignación de materias todavía hay aspectos del proceso de catalogación que requieren el juicio y la experiencia humanos.

En lugar de sustituir a los catalogadores humanos, la IA puede complementar su trabajo al automatizar tareas rutinarias y repetitivas, permitiéndoles concentrarse en actividades de mayor valor agregado, como la selección de recursos, la gestión de colecciones y la mejora de servicios de información para los usuarios. Por lo tanto, la IA puede ser una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la precisión de la catalogación bibliográfica, pero no reemplazar completamente el papel del catalogador humano.

Bibliografía:

Tella, Adeyinka, Oluwole Akanmu Odunola, y Lawal W. O. «Cataloguing and Classification in the Era of Artificial Intelligence: Benefits, and Challenges from the Perspective of Cataloguing Librarians in Oyo State, Nigeria». Vjesnik Bibliotekara Hrvatske 66, n.o 1 (16 de mayo de 2023): 159-76. https://hrcak.srce.hr/clanak/448378

Brzustowicz, Richard. «From ChatGPT to CatGPT: The Implications of Artificial Intelligence on Library Cataloging». Information Technology and Libraries 42 (18 de septiembre de 2023). https://doi.org/10.5860/ital.v42i3.16295.

Eito Brun, Ricardo. «Inteligencia artificial, aprendizaje automático y control bibliográfico. Números cortos de la DDC – Hacia una clasificación basada en máquinas | Biblioteca Nacional de España». Accedido 28 de marzo de 2024. https://www.bne.es/es/blog/biblioteconomia/2022/05/23/inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-y-control-bibliografico-numeros-cortos-de-la-ddc-hacia-una-clasificacion-basada-en-maquinas.

«Inteligencia artificial en bibliotecas: oportunidades como usuarios, y posibles contribuciones | Biblioteca Nacional de España». Accedido 28 de marzo de 2024. https://www.bne.es/es/blog/biblioteconomia/2021/07/09/inteligencia-artificial-en-bibliotecas-oportunidades-como-usuarios-y-posibles-contribuciones.

Lowagie, Hannes. «One Automatic Cataloging Flow: Tests and First Results», 25 de julio de 2023. https://repository.ifla.org/handle/123456789/2686.

Miksa, Shawne D. «Cataloging Principles and Objectives: History and Development». Cataloging & Classification Quarterly 59, n.o 2-3 (13 de abril de 2021): 97-128. https://doi.org/10.1080/01639374.2021.1883173.

Mödden, Elisabeth «El impacto de la inteligencia artificial en las Bibliotecas Nacionales. – Asociación ABINIA», 28 de agosto de 2023. https://asociacionabinia.org/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-las-bibliotecas-nacionales/.

Retos presentes y futuros sobre la adopción e implementación de RDA en las bibliotecas de América Latina

Martínez Arellano, Filiberto Felipe, y Patricia De la Rosa Valgañón (eds). Retos presentes y futuros sobre la adopción e implementación de RDA en las bibliotecas de América Latina. Universidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información, 2023.

Texto completo

Esta obra presenta los resultados de una reunión académica entre investigadores, profesores y bibliotecólogos vinculados con la teoría y la práctica de la catalogación, los catálogos y los metadatos, en donde se discutió el tema “Retos presentes y futuros sobre la adopción e implementación de RDA en las bibliotecas de América Latina” En la discusión académica, convocada por la Biblioteca Nacional de México (BNM), el Grupo RDA América Latina y el Caribe de ABINIA, el Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información (IIBI) y la Dirección General de Bibliotecas y Servicios Digitales de Información (DGBSDI) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), se contó con la participación de representantes de estas instituciones, así como de otras instituciones nacionales e internacionales. La obra reúne valiosas contribuciones sobre el proceso de adopción e implementación del estándar de catalogación RDA (Resource Description and Access) en diversas bibliotecas y otras instituciones, así como contribuciones sobre las principales tendencias en la organización de la información y la catalogación: modelo LRM (Library Reference Model), Datos vinculados (Linked Data) y Grafos del conocimiento (Knowledge Graph). La publicación proporciona un mayor conocimiento de los cambios que han sido incorporados en RDA para afrontar de mejor forma su adopción e implementación en las bibliotecas de México y América Latina, así como su enseñanza e investigación

Pautas REBIUN para la implementación de las RDA. Elementos básicos.

«Pautas REBIUN para la implementación de las RDA. Elementos básicos.», Madrid: REBIUN, CRUE-Red de Bibliotecas. 2023.

PDF

Las pautas RDA-REBIUN tienen como objetivo promover y facilitar la implementación de las RDA, proporcionando una herramienta práctica y asequible para la catalogación de registros bibliográficos. Se componen de veintidós elementos RDA, los más básicos, que pueden aplicarse a la descripción de cualquier recurso bibliográfico. Las pautas pueden servir también de guía para la elaboración de políticas de catalogación y perfiles en las instituciones que forman parte de REBIUN.

Catalogación con MARC, RDA y sistemas de clasificación

Hepler, Reed, y David Horalek. Cataloging with MARC, RDA, and Classification Systems. College of Southern Idaho, 2023. https://csi.pressbooks.pub/cataloging/.

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Este libro es el producto de un deseo de combinar elementos de los conocimientos más importantes que se encuentran en los libros de texto de alta calidad sobre el tema de la Catalogación. Reed Hepler, el Bibliotecario de Iniciativas Digitales y REA del College of Southern Idaho, utilizó sus conocimientos junto con los de otros bibliotecarios del CSI y los combinó con información encontrada en recursos REA, de Dominio Público y de Acceso Abierto. El resultado es esta publicación sobre los detalles de una catalogación eficaz y precisa.

Manual de catalogación de partituras

Recine, Analúcia dos S. Viviani, y Marina Macambyra. Manual de catalogação de partituras da biblioteca da ECA. Portal de Livros Abertos da USP. Portal de Livros Abertos da USP, 2018.

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Manual de normas para la catalogación de partituras que explica la recogida de información, normalización y registro en los campos de una base de datos, así como la disposición física, conservación y recuperación de la información.

Buenas prácticas para Catalogación musical Uso con RDA y MARC21

Best Practices for Music Cataloging Using RDA and MARC21. Task Force, Bibliographic Control Committee, Music Library Association, 2014

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Estas directrices de buenas prácticas están ordenadas por número de instrucción RDA. Las instrucciones RDA ordenadas según las entidades incorporadas en los recursos, sus atributos y sus relaciones, y no por formato de soporte (como ocurría en AACR2). están estructuradas en consecuencia. Las situaciones relativas a formatos específicos se describen en el contexto de la instrucción RDA aplicable

Manual de catalogación de películas de la biblioteca del TCE

Macambyra, Marina. Manual de catalogação de filmes da biblioteca da ECA. Portal de Livros Abertos da USP. Portal de Livros Abertos da USP, 2016.

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Este manual fue elaborado con el objetivo de divulgar al público interesado la experiencia acumulada por la Biblioteca de la Escuela de Comunicación y Artes de la USP (ECA/USP) en el tratamiento de la información en colecciones de imágenes en movimiento. Su origen es el manual interno de la sección responsable por el tratamiento de documentos audiovisuales en la Biblioteca, cuyas soluciones se presentan aquí para que puedan ser comprendidas por cualquier bibliotecario que esté en busca de información sobre el tema. Se han eliminado detalles administrativos que sólo tienen sentido en la institución de origen. Para enriquecer la obra con reflexiones que van más allá de la rutina de trabajo local, se han añadido comparaciones de la metodología ECA con normas internacionales.

Perfil de aplicación de RDA para monografías antiguas

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Más sobre RDA

Recoge las directrices y políticas de la BNE en su adaptación del estándar RDA a la catalogación de monografías antiguas (anteriores a 1831

La Biblioteca Nacional de España publica hoy su perfil de aplicación de RDA para monografías antiguas, las pautas por las que se regirá desde ahora la descripción de los libros antiguos de la institución, sustituyendo a las reglas anteriores.

El perfil de aplicación recoge las directrices y políticas de la BNE en su adaptación del estándar RDA a la catalogación de monografías antiguas (anteriores a 1831). Estas políticas detallan los elementos núcleo, es decir, obligatorios, y orientan en la toma de decisiones en el caso de instrucciones para las que RDA permite diferentes actuaciones, o qué hacer con aquellos otros elementos que RDA califica como opcionales, ya sea por inclusión u omisión. Incorpora además una serie de novedades a la descripción del libro antiguo, destinadas a una mejor identificación y recuperación del mismo.

Aprenda la Clasificación Decimal de Dewey

Mortimer, Mary. Learn Dewey Decimal Classification. Friendswood, Tex, 2007.

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Este texto y libro de ejercicios combinados cubre las teorías y principios de la Clasificación Decimal Dewey y luego ofrece a los lectores práctica inmediata para poner la información en uso. Explicaciones abundantes y claras, ejemplos y ejercicios prácticos ilustran cada aspecto de la Clasificación Decimal Dewey y ayudan a los estudiantes a dominar la creación de números DDC. El libro también incluye un nuevo capítulo sobre WebDewey; un glosario que define términos técnicos en un lenguaje sencillo; y un índice. Es una herramienta de estudio fácil de usar para todos los estudiantes de biblioteconomía y para el personal bibliotecario que necesite familiarizarse al menos con los conceptos básicos.

A diferencia de otros materiales disponibles para el aprendizaje del DDC, este libro combina un cuaderno de ejercicios con un texto instructivo. Como tal, el estudiante puede consultarlo más allá del curso. Puede complementar provechosamente otros textos de catalogación y clasificación, y servir también como repaso de los desarrollos de la DDC.

Reseña de la edición anterior de Library Collections, Acquisitions and Technical Services
¿Proporciona una aproximación fácil y amigable al aprendizaje de la DDC sin asumir ningún conocimiento previo por parte de sus usuarios. Dado que se trata de una guía completa y que la DDC se utiliza internacionalmente, este cuaderno de trabajo será útil en cualquier biblioteca/escuela de biblioteconomía de cualquier parte del mundo. Es una adición bienvenida a los manuales prácticos sobre el DDC.