Siguenza-Guzman, Lorena, y otros.

The Journal of Academic Librarianship, ISSN 0099-1333, Vol. 41, n. 4, 2015, p. 499-510

La aplicación de técnicas de minería de datos en bibliotecas es una tendencia emergente que ha llamado la atención de los profesionales y académicos con el fin de comprender los patrones de comportamiento de los usuarios de la biblioteca y el personal, y los patrones de información sobre el uso de recursos en toda la biblioteca. Éste estudio ofrece una revisión de la literatura general y del método de clasificación de las técnicas de minería de datos aplicadas a las bibliotecas académicas. Para lograr esto, se identificaron y revisaron por su relevancia directa, cuarenta y un artículos elaborados entre los años 1998-2014.

Cada artículo se clasificó de acuerdo a las principales funciones de minería de datos: la agrupación, asociación, clasificación y regresión; y su aplicación en los cuatro aspectos principales de la biblioteca: los servicios, la calidad, la recogida y el comportamiento de uso. Los resultados indican que ambos análisis de recogida y comportamiento de uso han recibido la mayor parte de la atención de la investigación, especialmente en relación con el desarrollo de colecciones y la usabilidad de sitios web y servicios en línea, respectivamente. Por otra parte, los modelos de clasificación y regresión son las dos funciones mineras más utilizadas de datos aplicados en la configuración de la biblioteca. Además, los resultados también indican que las 6 mejores revistas de artículos publicados en la aplicación de técnicas de minería de datos en bibliotecas académicas son: College and Research Libraries, Journal of Academic Library, Production and Information Management, High Tech Library, International Journal of Knowledge, Culture and Change Management, y Electronic Library. Scopus es la base de datos multidisciplinar que ofrece la mejor cobertura de artículos de revistas identificadas. Aunque la metodología empleada en éste estudio tiene algunas limitaciones. La primera es que el estudio analiza los artículos extraídos basados en palabras clave específicas, como "minería de datos", "casos de estudio", "biblioteca académica", y "bibliomining", nombre que recibe la minería de datos aplicada a bibliotecas (aunque el nombre no está estandarizado). Los artículos que mencionan la aplicación de técnicas de minería de datos en bibliotecas académicas sin estas palabras clave pueden haber sido omitidos durante el proceso de recuperación. La segunda es que los resultados se basan en datos recogidos sólo de revistas académicas, por lo que otros materiales que puedan contener más estudios de casos podrían haber sido excluidos. La tercera limitación es que el estudio sólo incluye publicaciones en inglés, y seguramente existan más investigaciones publicadas en otros idiomas. Otra limitación es el número limitado de bases de datos utilizadas. A pesar de estas limitaciones, que podrían significar que la revisión no es exhaustiva, los autores afirman que es una investigación integral, que aporta ideas razonables al trabajo, que las bases de datos seleccionadas son las bases de datos de revistas más importantes relacionadas con la materia, y que, por lo tanto, este estudio representa la primera revisión de la literatura académica sistemática, identificable y completa de técnicas de minería de datos aplicada a las bibliotecas académicas.

Resumen elaborado por la Sección de Documentación Bibliotecaria.