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Mejorando la visibilidad web de las bibliotecas: en las manos de los lectores

 

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Fons, T. [e-Book]  Improving Web Visibility: Into the Hands of Readers. Chicago, ALA, 2016.

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La mejora de la visibilidad de las colecciones y los servicios bibliotecarios en la red es una de las estrategias para mejorar la viabilidad a largo plazo de las bibliotecas. La tradición de la biblioteconomía moderna ha sido centrarse en la eficiencia de los sistemas de flujo de trabajo de las bibliotecas y el procesamiento técnico y la precisión de los metadatos frente a las reglas escritas por bibliotecarios para la codificación de metadatos. Este número de Library Technology Reports (vol. 52, no. 5),»Improving Web Visibility: Into the Hands of Readers», de Ted Fons, discute las acciones que deben tomar las bibliotecas con respecto a los sistemas de exposición de contenido, vocabularios, regímenes de metadatos de contenido y enfoques de diseño de sistemas que servirán a la conveniencia del buscador web y, por lo tanto, contribuirán a la viabilidad a largo plazo de las bibliotecas.

Uso de Google Analytics y Google Tag Manager para cuantificar el impacto social de la biblioteca

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Farney, T. A. [e-Book]  Google Analytics and Google Tag Manager Chicago, ALA, 2016.

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Las bibliotecas utilizan activamente Google Analytics para supervisar el uso de sus diversos sitios web y herramientas en línea. Este número de Library Technology Reports (vol. 52, nº 7),»Google Analytics and Google Tag Manager», recomienda varias funciones de Google Analytics, incluyendo el útil Google Tag Manager que todas las bibliotecas deberían utilizar. También aborda el reto de mejorar la capacidad de rastreo de Google Analytics para una variedad de herramientas en línea específicas de la biblioteca, incluyendo resolvers de enlaces, catálogos y servicios de descubrimiento en línea, LibGuides de Springshare, repositorios digitales y sitios web de medios sociales. Estas mejores prácticas optimizarán su Google Analytics para proporcionarle mejores datos y mejorar la evaluación del sitio web.

Misteriosa para algunos, y mágica para otros, Google Tag Manager es una herramienta que ha revolucionado la analítica y el marketing digital, haciendo accesible el proceso de implementación técnica a profesionales que hasta ahora necesitaban contar con el soporte de los departamentos de sistema y desarrollo. Este gestor de etiquetas simplifica la inserción de fragmentos de códigos de marketing y analítica, y consigue que las implementaciones más complicadas para nuestras campañas parezcan ahora realmente sencillas.

 

Optimización de medios sociales (SMO) en bibliotecas: principios para construir y comprometer a la comunidad,

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Rossmann, D. and S. W. H. Young (2016). [e-Book] Social Media Optimization: Principles for Building and Engaging Community. Chicago, ALA, 2016.

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La optimización de medios sociales (SMO) es una estrategia programática para construir e involucrar a la comunidad a través de redes sociales. Este número de Library Technology Reports (vol. 52, no. 8), ofrece directrices prácticas para implementar este modelo flexible y comprensivo de construcción comunitaria, estructurado en torno a cinco principios interrelacionados:

  • Crear contenido compartible.
  • Hacer que compartir sea fácil.
  • Recompensar el compromiso.
  • Compartir proactivamente.
  • Medir el uso y fomentar la reutilización.

En última instancia, el SMO beneficia tanto a la biblioteca como a los usuarios de la biblioteca, introduciendo un modelo para conectar a los usuarios con el contenido relevante, escuchando a la comunidad y construyendo relaciones sostenibles.

 

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Table of Contents

Introduction to Social Media Optimization: Setting the Foundation for Building Community
Scott W. H. Young
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5-8
Chapter 1. Principle 1: Create Shareable Content
Scott W. H. Young
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9-14
Chapter 2. Principle 2: Make Sharing Easy
Doralyn Rossmann
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15-25
Chapter 3. Principle 3: Reward Engagement
Doralyn Rossmann
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26-33
Chapter 4. Principle 4: Proactively Share
Doralyn Rossmann
HTML PDF
34-41
Chapter 5. Principle 5: Measure Use and Encourage Reuse
Scott W. H. Young
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42-53

Internet de las cosas: tecnología móvil y servicios de localización en bibliotecas

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Hahn, J. [e-Book]  The Internet of Things: Mobile Technology and Location Services in Libraries Chicago, ALA, 2017.

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Tomando ejemplo un estudio de caso de una aplicación móvil impulsada por Internet of Things (IoT), el bibliotecario Jim Hahn demuestra los usos de Internet de las cosas para servicios basados en la localización en bibliotecas. El estuche integra balizas Bluetooth en las estanterías de libros de una biblioteca universitaria. Con la tecnología BLE (Bluetooth low energy), los investigadores fueron capaces de implementar un sistema de recomendaciones basado en la ubicación que se basa en la clasificación de materias con números de llamada para proporcionar recomendaciones basadas en la ubicación. Las recomendaciones de contenido digital como libros y revistas electrónicas pueden ser proporcionadas desde el contexto del libro a través de la experiencia de navegación. Este informe explora las tecnologías clave para llevar los servicios de IoT a las bibliotecas, destacando especialmente los temas de privacidad y seguridad para los líderes bibliotecarios, diseñadores de sistemas y usuarios de los servicios de IoT.

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Table of Contents

Chapter 1. The Internet of Things (IoT) and Libraries
Jim Hahn
HTML PDF
5-8
Chapter 2. Indoor Positioning Services and Location-Based Recommendations
Jim Hahn
HTML PDF
9-16
Chapter 3. Location Services Technology and the Internet of Things
Jim Hahn
HTML PDF
17-22
Chapter 4. Security and Privacy for Location Services and the Internet of Things
Jim Hahn
HTML PDF
23-28

Alfabetización con podcast: podcasts educativos, accesibles y diversos para usuarios de bibliotecas.

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Hennig, N. (2017). [e-Book]  Podcast Literacy: Educational, Accessible, and Diverse Podcasts for Library Users. Chicago, ALA.

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Los podcasts están experimentando un importante renacimiento, cada vez más bibliotecas incorporan más recursos sobre capacitación grabadas en audio de alta calidad, disponibles para audiencias cada vez más diversas. Y en este informe, Nicole Hennig proporciona una guía que incluye algunos de los mejores podcasts educativos, accesibles y diversos disponibles para los usuarios de su biblioteca. Hennig ofrece sugerencias sobre cómo encontrar los mejores podcasts, discute los propósitos y beneficios de los podcasts, y comparte consejos sobre cómo podemos usar este conocimiento para dirigir a nuestros usuarios al contenido más relevante y ayudar a aumentar la alfabetización digital en nuestras comunidades.

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Table of Contents

Chapter 1. Why Podcasts?
Nicole Hennig
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5-9
Chapter 2. Recommended Tools for Podcast Listening
Nicole Hennig
HTML PDF
10-15
Chapter 3. A Guide to Some of the Best Podcasts
Nicole Hennig
HTML PDF
16-29
Chapter 4. Podcasts in Context
Nicole Hennig
HTML PDF
30-38
Chapter 5. Opportunities for Libraries and How to Learn More
Nicole Hennig
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39-42

 

RECURSOS SOBRE PODCAST

Más información sobre podcast en Universo abierto

 

Aplicación de métodos cuantitativos en la evaluación de libros electrónicos en bibliotecas

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Goertzen, M. J. (2017). [e-Book] Applying Quantitative Methods to E-book Collections, by Chicago, ALA, 2017.

 

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En el panorama digital actual, las necesidades de información a menudo superan los recursos electrónicos disponibles, y los bibliotecarios deben justificar compras o solicitudes de aumentos presupuestarios con pruebas cuantitativas. Al recopilar y analizar conjuntos de datos cuantitativos, los bibliotecarios pueden evaluar las colecciones de libros electrónicos y proporcionar a la administración evidencias que les ayude a tomar decisiones informadas que apoyen mejor las necesidades de los usuarios.

Las actividades de desarrollo de colecciones que involucran contenido electrónico requieren el conocimiento de métodos cuantitativos de investigación. La capacidad de calcular el costo por uso, identificar las tendencias de uso y proporcionar evidencia para tomar decisiones sobre el desarrollo de colecciones son habilidades esenciales en la era digital. Debido a la naturaleza dinámica de los recursos electrónicos, particularmente los libros electrónicos, ha sido difícil crear métodos normalizados para apoyar la evaluación de los materiales. Aunque el término análisis cuantitativo puede parecer desalentador, este número de Library Technology Reports, demuestra que es posible perfeccionar los conjuntos de habilidades cuantitativas y desarrollar un marco de evaluación para las colecciones de libros electrónicos basado en fuentes de datos cuantitativos fácilmente disponibles, independientemente del tamaño de un sistema bibliotecario individual o del presupuesto de equipos.

Melissa Goertzen demuestra cómo desarrollar un marco de evaluación para las colecciones de libros electrónicos utilizando fuentes de datos cuantitativos disponibles fácilmente. A lo largo del informe, se proporcionan ejemplos de métodos de investigación, conjuntos de datos y resultados de estudios que la autora ha utilizado para tomar decisiones informadas sobre la colección de libros electrónicos de las Bibliotecas Universitarias de Columbia (CUL). Este informe te servirá de guía a los responsables de bibliotecas en el proceso de análisis cuantitativo y les mostrará que los métodos de análisis pueden ser aplicados a las colecciones de libros electrónicos independientemente del tamaño de la biblioteca o presupuesto de equipo. En el libros se abordan temas tan importantes como

  • Tendencias actuales en las necesidades de información de los usuarios y la publicación;
  • Datos cuantitativos y métricas, incluyendo características clave y varios tipos de preguntas de investigación que pueden responder;
  • indicadores y medidas de resultados que pueden utilizarse en entornos de gestión de la información para apoyar las conclusiones de la toma de decisiones de desarrollo de colecciones de libros electrónicos;
  • Un estudio de caso del programa E-book Program Development Study que Goertzen llevó a cabo en La Universidad de Columbia, y un marco de investigación en el que Goertzen confía para planificar y definir sus proyectos de evaluación de libros electrónicos;
  • Ejemplos que demuestran cómo los métodos cuantitativos pueden responder a las preguntas relacionadas con la asignación de fondos, el rendimiento de la inversión, las tendencias de uso, el impacto de la recopilación y la distribución de contenidos entre los temas;
  • Discusión sobre cómo la investigación cuantitativa puede traducirse en políticas de desarrollo de colecciones y mejores prácticas.

 

Table of Contents

Chapter 1. Analyzing E-book Collections in the Digital Age
Melissa J. Goertzen
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5-7
Chapter 2. Establishing a Foundation: Trends in the Publishing Industry and User Communities
Melissa J. Goertzen
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8-11
Chapter 3. Introduction to Quantitative Research and Data
Melissa J. Goertzen
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12-18
Chapter 4. Putting It into Practice: Quantitative Methods at CUL
Melissa J. Goertzen
HTML PDF
19-27
Chapter 5. Translation of Quantitative Results to Collection Development Policies
Melissa J. Goertzen
HTML PDF
28-30
Chapter 6. Conclusion
Melissa J. Goertzen
HTML PDF
31

La biblioteca de Villamayor de la Armuña de Salamanca, pionera en apadrinar a un burro

 

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Tal como aparece en la prensa salmantina de esta mañana, La biblioteca de Villamayor de la Armuña, un pueblecito al lado de Salamanca, es pionera en apadrinar a un burro. Una de las ideas increibles, creativvas y originales de su gran bibliotecario y amigo, Manolo Leal, que ya estuvo en nuestro programa de radio Planeta Biblioteca en dos ocasiones, una hablando sobre el programa «capacitados» de  integración de niños discapacitados en bibliotecas públicas, y en otra ocasión de los programas de animación a la lectura que desarrolla esta maravillosa e increible biblioteca. 

Según la prensa de Salamanca, este año la Biblioteca Pública de Villamayor desarrolla un  programa de animación a la lectura con AEPGA (Associação para o Estudo e Protecção do Gado Asinino),  centrado en el burro como elemento literario, por eso hay sesiones dedicadas a este animal. El proyecto  “L Burro i La Biblioteca” que realiza un trabajo excepcional en el que se combina la pasión por Portugal, el libro y la lectura.

Los protagonistas que han inspirado este programa son la raza de los burros de Miranda y la vertiente cultural de donde procede la asociación. AEPGA es una asociación sin fines de lucro que fue fundada el 9 de mayo de 2001 y tiene como objetivo social, la protección y promoción de Ganadería Asinino, especialmente la raza indígena de burros de Tierras de Miranda.  Esta asociación reúne a creadores y admiradores de este ganado y esto contribuye al mejoramiento genético y creación de un grupo de animales de características similares, que sobrevive actualmente en la meseta mirandesa, representando la primera raza autóctona de burros procedentes de Portugal.

Por si alguien no se lo cree, aunque no sea el día de los inocentes. Aquí os dejamos el certificado de apadrinamiemto

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¿Qué es la minería de textos, cómo funciona y por qué es útil?

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TEXT MINING 101
WRITTEN BY OPENMINTED COMMUNICATIONS ON FEBRUARY 21, 2018

Original

 

Este artículo le ayudará a entender lo básico en sólo unos minutos.

 

¿QUÉ ES LA MINERÍA DE TEXTOS?

La minería de textos busca extraer información útil e importante de formatos de documentos heterogéneos, tales como páginas web, correos electrónicos, medios sociales, artículos de revistas, etc. Esto se hace mediante la identificación de patrones dentro de los textos, tales como tendencias en el uso de palabras, estructura sintáctica, etc.

La gente a menudo habla de «minería de texto y datos (TDM)» al mismo tiempo, pero estrictamente hablando la minería de texto es una forma específica de minería de datos que se relaciona con el texto.

¿POR QUÉ LO NECESITAMOS?

La minería de textos tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, la minería de textos puede ayudar a encontrar tecnologías nuevas e innovadoras dentro de ciertos dominios. Es un método muy eficiente para generar nueva información y conocimiento. Esta práctica permite a las empresas reducir el tiempo dedicado a la lectura de textos extensos y extractos literarios. Esto significa que los recursos clave se pueden encontrar con mayor rapidez y eficacia. También permite a los usuarios obtener nueva información que de otro modo sería difícil de encontrar.

¿QUÉ CLASE DE GENTE HACE MINERÍA DE TEXTOS?

La tecnología de la minería de textos es actualmente ampliamente aplicada por una extensa variedad de usuarios, desde organizaciones gubernamentales, instituciones de investigación y empresas para sus necesidades diarias. Estos son algunos ejemplos de uso en diferentes campos:

Investigación: por ejemplo, el descubrimiento de conocimientos, la atención médica y sanitaria: en el pasado, a un investigador humano le lleva mucho tiempo analizar y obtener información relevante. En algunos casos, esta información ni siquiera era accesible. La minería de textos permite a los investigadores encontrar más información y de forma más rápida y eficiente.

Negocios: por ejemplo, las grandes empresas utilizan la minería de textos para ayudar en la toma de decisiones y responder rápidamente a las consultas de los clientes en procesos tales como la gestión de riesgos o el filtrado de currículos

Seguridad: En anti-terrorismo, el análisis de los blogs y otras fuentes de texto en línea se utiliza para prevenir delitos en Internet y luchar contra el fraude.

Diariamente, La minería de texto es usada por los sitios web de correo electrónico para crear métodos de filtrado más confiables y efectivos, para el filtrado de spam, análisis de datos de medios sociales, etc. También para identificar las relaciones entre los usuarios y ciertos productos o para determinar las opiniones de los usuarios sobre temas particulares

¿ES ÚTIL LA MINERÍA DE TEXTOS PARA LA CIENCIA?

Los usos de la minería de textos son virtualmente interminables, pero vamos a centrarnos más en que manera es útil para la ciencia y la investigación. Los científicos se comunican a través de publicaciones científicas y se estima que existen más de 50 millones de revistas (JINHA, A. E. (2010), po lo cual cada vez es más difícil para los investigadores hacer un seguimiento de lo que se publica en su propio campo. Además, hay una enorme afluencia de otros tipos de datos en todas las ciencias, como páginas web, informes de organizaciones públicas (por ejemplo, transcripciones judiciales, actas de reuniones), libros, etc. La minería de textos puede ayudar a resolver este problema y a encontrar nueva información.

ESPERA UN MINUTO, ¿ASÍ ES COMO OBTENGO ESOS ANUNCIOS PERSONALIZADOS?

Como se ha dicho antes, las tecnologías de minería de texto tienen muchas aplicaciones. Entre ellas, se puede utilizar para establecer vínculos entre clientes potenciales y productos con fines de marketing o de otro tipo.

¿CUÁL ES LA DIFERENCIA ENTRE MINERÍA DE TEXTO Y GOOGLE?

Los motores de búsqueda como Google, recuperan todos los documentos que contienen las palabras clave que has especificado. No hay valor añadido a los datos. La minería de textos lleva las cosas un paso más allá al extraer información precisa basada en mucho más que palabras clave. En su lugar, busca entidades o conceptos, relaciones, frases y/o oraciones. Intenta determinar el significado real basado en algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), que le permiten reconocer conceptos similares. Una búsqueda utilizando la minería de texto puede identificar hechos, relaciones e inferencias que no son del todo obvios.

¿CÓMO FUNCIONA, ESTA MINERÍA DE TEXTO Y DATOS?
La extracción de textos puede dividirse en cinco pasos:

 

 

1. Recolección: Recopilación de datos de diferentes recursos, tales como sitio web, correos electrónicos, comentarios de clientes, archivo de documentos. Dependiendo de la aplicación, este proceso puede ser completamente automatizado o guiado por una persona encargada de realizar este proceso.

2. Preprocesamiento: La identificación del contenido y la extracción de características representativas

3. Limpieza de textos: eliminación de cualquier información innecesaria o no deseada, como los anuncios de las páginas.

4. Tokenización: un ordenador sólo «ve» una cadena de caracteres, sin poder identificar, por ejemplo, párrafos, frases o palabras. La Tokenización divide el texto en entidades significativas (palabras, oraciones, etc.) dados los espacios en blanco presentes y las puntuaciones.

5. Extracción de características (también llamada selección de atributos): es el proceso de caracterización.

Un ejemplo puede ilustrar estos cinco pasos:

Imagina que estás vendiendo calendarios de animales. Si deseas saber si es una buena inversión para que  se anuncie en los sitios web de blogs, y por lo tanto, te gustaría conocerqué porcentaje de las entradas en el blog están hablando de los animales.

En primer lugar, es necesario reunir todos los textos de todas las entradas de blog que puedas encontrar. Dado que puede haber cientos de miles de estos textos en Internet, probablemente no quieras descargarlos manualmente, uno por uno. Así que necesitas software para rastrear la web, descargar los artículos que encuentre y organizarlos en una base de datos apropiada.

En segundo lugar, querrás preprocesar el material recolectado para que las siguientes herramientas (discutidas en los pasos 3 a 5) puedan trabajar más eficientemente. Por ejemplo, querrás eliminar anuncios, menús de páginas web, código fuente de las páginas web HTML, etc. A continuación, es posible que desees calcular algunas características (extracción de características) para tu colección de textos. Por ejemplo, es posible que desees conocer el número de palabras de cada mensaje, de modo que pueda rechazar las que son demasiado pequeñas (por ejemplo, 10 palabras) o demasiado grandes (por ejemplo, 10 000 palabras). Tales entradas en su base de datos probablemente no son representativas y pueden ser errores generados por su software utilizado en el primer paso. Para obtener estos recuentos de palabras, primero tendrás que dividir los textos (serie de caracteres) en palabras (tokenización).

En el tercer paso, es posible que desees crear índices. Por ejemplo, para enumerar qué palabras se han encontrado en qué textos. Puedes pensar en esto como el índice de un libro. Sin un índice, es muy difícil localizar la información sobre un tema específico. Pero con un índice, es mucho más fácil y rápido encontrar lo que está buscando. Esto también es cierto para el software que busca palabras en su enorme base de datos blog.

Luego, en el cuarto paso, querrás extraer los textos para extraer alguna información que le ayudará a contestar sus preguntas. En este caso, querrás identificar palabras que se refieran a animales. Un nombre de entidad reconocedora de animales tratará de reconocer cada palabra que se refiera a un animal, como perro, gato, gatito, felino, mamífero, petirrojo americano, Turdus migratorius, etc. También es posible que desees ejecutar lo que se conoce como’ algoritmos sintácticos‘ para identificar qué palabras son sustantivos y cuáles verbos. Se necesitan muchos algoritmos para distinguir, por ejemplo, el uso de cat en «Tengo un gato hermoso» y que «ejecute cat file. txt en su línea de comandos para mostrar el texto.o rechazar «Se movió como una araña» Evidentemente, se necesita mucha inteligencia para llevar a cabo esta tarea con precisión.

A continuación, en el quinto paso, se desea realizar análisis y trazar gráficos. Por ejemplo, puedes requerir una gráfica de barra que muestre el porcentaje de artículos del blog que hablan sobre los animales para cada uno de los diez sitios web de alojamiento de blog más importantes. Con esta información, por ejemplo, puedes convencer a tus colaboradores de que es una buena idea invertir dinero en publicidad para calendarios de animales en whatablog. com.

 

Este artículo fue escrito como parte del proyecto OpenMinTeD por: Jiakang Chang (EMBL-EBI), Christian O’ Reilly (EPFL), Nancy Pontika (Open University) Gareth Owen (EMBL-EBI), Kenneth Haug (EMBL-EBI), Martine Oudenhoven (LIBER)

 

 

Servicio de préstamo de juguetes en bibliotecas

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En la era digital, las bibliotecas están rediseñando sus servicios y reimaginando sus espacios para competir mejor en la era digital, abordando nuevas propuestas más allá del libro y teniendo en cuenta las necesidades se sus comunidades más cercanas. De este modo, las bibliotecas de los sistemas de Clemons Library y Jefferson-Madison Regional Library han iniciado un programa piloto para poner en marcha el primer servicio de préstamo de juguetes en bibliotecas. 

 

En alguna otra ocasión hemos hablado en este foro de aquellas cosas curiosas que están prestando algunas bibliotecas, o de iniciativas como Library of Thing, la biblioteca de las cosas; por ello, nos hacemos eco de un nuevo servicio de préstamo de juguetes que se acaba de iniciar en Jefferson-Madison Regional Library y cuya propuesta ha sido replicada por Clemons Library, el préstamo de juguetes.

En el caso de Clemons Library, los padres y los niños pueden consultar el catálogo para decidir qué juguetes desean tomar en préstamo. Los juguetes se pueden llevar en préstamo durante dos semanas, y actualmente están ubicados en la zona de recepción de la biblioteca.

En opinión de Paula Archey, la bibliotecaria encargada del área de alfabetización y aprendizaje en Clemons, este servicio «Tiene sentido porque aquí en la biblioteca es donde están los libros de nuestros hijos»  El servicio está dirigido a los estudiantes de postgrado y doctorado de la Universidad que tienen familias jóvenes y tiene como objetivo proporcionarles recursos para cuidar a sus hijos. En la actualidad el proyecto piloto cuenta con 21 juguetes. Para asegurar la sostenibilidad, se han unido a Madison House y han establecido un programa con una base de voluntarios para ayudar a limpiar los juguetes.

El servicio lo idearon dos estudiantes David Birkenthal y Curry Madison Lewis, inspirados en un comentario que hizo su profesor de arquitectura hablando de las bibliotecas de juguetes que había en Australia; primero probaron su idea en la biblioteca Gordon Avenue Library, en la primavera de 2016, poniéndo en marcha el servicio ese mismo verano. Para ello seleccionaron, valoraron, adquirieron y prepararon los juguetes, abriendo con éxito la primera biblioteca de juguetes de Charlottesville y posteriormente llevando la idea a todas las bibliotecas regionales de Jefferson-Madison a principios del otoño pasado.

Para el proyecto contaron con una subvención del Office of the Dean of Student’s Public Service Programming Board, una organización que otorga fondos para proyectos de servicio a pequeña escala, por la que recibieron dos subvenciones una primera de 1.500 dólares, y una segunda de 2.000 dólares para proyectar el servicio en Clemons library.

 

De los hipermedia a las tormentas mediáticas vía Twitter: su papel en las los escándalos y crisis

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(2018). [e-Book]  From Media Hype to Twitter Storm : The Dynamics of Self Reinforcing Processes in News Waves, Amsterdam University Press, 2018

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La palabra bombo mediático se utiliza a menudo como argumento retórico para denostar las olas de atención mediática por ser desproporcionadas y exageradas. Pero estas explosivas olas de noticias, como las tormentas medíaticas que produce twitter, son objeto de investigación científica, porque son un fenómeno importante en el espacio público. A menudo se dice que es «mucho ruido y pocas nueces», pero en muchos casos estas tormentas mediáticas han desempeñado un papel importante en cuestiones políticas, escándalos y crisis. Las tormentas de Twitter a veces arruinan la reputación de una persona o entidad en cuestión de horas. Aunque se utilizan diferentes conceptos, como las hipótesis mediáticas, las olas de noticias, las tormentas mediáticas, las cascadas de información o la amplificación del riesgo, todos los estudios de este libro se refieren al mismo proceso en el que los eventos clave desencadenan una cadena de reacciones e interacciones, creando enormes olas de noticias en los medios de comunicación o extendiendo rápidamente epidemias sociales en los medios de comunicación social.