Conocer mejor a los usuarios de bibliotecas y archivos requiere de la investigación permanente de los usuarios y no-usuarios, sobre todo estos últimos: ¿dónde están? ¿cuáles son sus hábitos de búsqueda de información? ¿cómo servir mejor a cada comunidad?

1. Del Big Data
al Right Data:
cuando los datos
hablan y la
investigación
escucha
Lourdes Feria Basurto
Agosto 2018

2. ¿Por qué
reflexionar
sobre los
datos?

3. Big Data

4. Perfil
DSI

5. Producción
social de
los datos

6. Todos
generamos
datos
http://www.internetlivestats.com

7. Seguridad
de los
datos

8. Formas
culturales
Siglo XIX
Siglo XX
Siglo XXI

9. INFOXICACIÓN
Datificación

10. ¿Quiénes necesitan datos?

11. Lo que
Big Data
aún no
puede
contar:
lo más
humano

12. Lo que no ven los
datos cuantitativos

13. - Focus group
- Observación
participante
- Investigación/acción
- Entrevista a
profundidad

14. Para…
• Minería de datos
(vocabularios Y
narrativas)
• Word embedding
(integración de
corpus de texto)
• Mapas semánticos

15. Cada palabra es un vector, una
representación matemática

16. ¿25?
0-------------------------------------------100
¿felicidad?
amor -------------------------------------------comida

17. Metodología

18. • Extracción de características (data mining)
• Traducción de palabras a números en función de su importancia
• Word embeddings para promediar significados
• Medidas psicolingüísticas
• Calcular
• Análisis de sentimientos +o –
• Análisis de emociones (EM)
• Grado de control
• Autoreferencias (uso de pronombres)
• Complejidad léxica
• Coherencia semántica
• Tabular integración de porcentajes
• Análisis de sentimientos +o –
• Análisis de emociones (EM)
• Grado de control
• Autoreferencias (uso de pronombres)
• Complejidad léxica
• Coherencia semántica
• Clasificación por expertos
• Peso específico de keywords + contexto
• Análisis de lenguaje verbal y no verbal
• Cuáles son los sectores más significativos (unidades de valor)
• Miles de párrafos seleccionados “a mano” por expertos
• Siguiente paso: Machine Learning

19. Por la Ciencia en Colima

20. Estructura

21. Word embeddings
• Corpus de texto
• Matemáticas
• Vectores
• Ontologías
• Calcular matemáticamente qué tan cerca están las palabras entre sí
• A partir de las entrevistas generamos los índices de los temas que se
habrán de analizar
• ¿Cuántas veces se nombran contextos + o –?

22. Árboles semánticos

25. Cultura
de
Datos
1

26. Cultura
de
Datos
2

27. De
los
datos a
las
historias

28. ¿Cuál es
tu base
de
datos?

29. Ilustraciones
Portada. Luján, J. http://blogs.lanacion.com.ar/data/
Objetivo. Howell, Peter. http://www.abc.net.au/religion/articles/2016/11/30/4584324.htm
¿Por qué reflexionar sobre los datos? https://espacio.fundaciontelefonica.com/noticia/big-bang-data-abecedario-palabras-clave/?ide=27028
Big Data. http://revistaingenieria.deusto.es/tag/big-data/
Perfil DSI. www.amazon.com; www.netflix.com; www.google.com; https://www.gadgetdaily.xyz/my-first-six-months-with-itunes-genius/
Todos generamos datos. https://newsroom.fb.com/company-info/?_ga=2.153168831.604460649.1499382815-2062885164.1499382815
Seguridad de datos.
https://www.google.com.mx/search?q=seguridad+de+los+datos&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwiG55fT4PbUAhWIJiYKHbCGBjQQ_AUIBigB&biw=1200&bih=584#tbm=i
sch&q=protege+tus+datos+inai&imgrc=O_yhfAaehz4aIM:&spf=1499416211823
Formas culturales. https://www.google.com.mx/search?q=big+data&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwju2aXL7vXUAhUCOiYKHYwmD-
kQ_AUIBigB&biw=1200&bih=584#tbm=isch&q=trinity+library+&imgrc=J4P0wbWZlZLySM:&spf=1499385591862
Datificación. http://www.fact.co.uk/projects/ronan-devlin-veillance-prototype.aspx
¿Dónde viven los datos? https://www.youtube.com/watch?v=aOQ06WXc5pA
Producción total de los datos. https://www.techinasia.com/talk/step-mobile-app-game-competition-big-data
Lo que haces: tu confesión.
https://www.bing.com/images/search?view=detailV2&ccid=kJMhQgK0&id=3246BC552A1D05BE162D8BEF50F3B759D1A7E58A&thid=OIP.kJMhQgK0KEWx_V3iCLgsPQEsDI&q=subray
ar+libros&simid=608004947939624007&selectedIndex=0&ajaxhist=0
Post Snowden. https://elpais.com/elpais/2014/05/12/inenglish/1399904567_344886.html
Lo que los datos no pueden contar. http://aunclicdelastic.blogthinkbig.com/salud-dinero-y-ahora-amor-utilidades-de-big-data/
¿Quiénes necesitan datos? www.ihatestatistics.com
Cultura de datos 1 y 2. Original de la autora
De los datos a las historias. 222.ihatestatistics.com
Datos con consciencia y ¿Cuál es tu base de datos? http://www.allcitycanvas.com/bing-bang-data/