Recomendados por bibliotecarias. Una metodología computacional de análisis de citas para identificar y examinar libros promocionados en LibGuides
Recommended by librarians. A computational citation analysis methodology for identifying and examining books promoted in LibGuides
Carmen Orth-Alfie, Erin Wolfe
Information technology and libraries, ISSN 2163-5226, Vol. 43, n. 1, 2024
Para estudiar las guías de las bibliotecas, tal y como se publican en la plataforma LibGuides de Springshare, se necesitan nuevos enfoques que amplíen el alcance de la investigación, garanticen la exhaustividad de la recopilación de datos y reduzcan el sesgo del análisis de contenidos. Se pueden utilizar métodos computacionales para realizar una evaluación matizada y exhaustiva que valore críticamente los recursos promocionados en las guías de las bibliotecas. Las guías bibliográficas en línea son elaboradas por bibliotecarios con el fin de facilitar el acceso a información de calidad y a recursos en diversos formatos que satisfagan las necesidades de investigación de sus usuarios. Estudios recientes consideran que las guías bibliográficas son recursos valiosos y publicaciones de facto, lo que pone de relieve la necesidad de un estudio crítico. En este artículo, los autores presentan un modelo novedoso para recopilar de forma exhaustiva datos sobre un género específico de libros a partir de páginas individuales de LibGuides y aplicar métodos computacionales para explorar los datos resultantes. Partiendo de una lista preseleccionada de 159 libros, realizamos una consulta mediante programación de los títulos utilizando el motor de búsqueda de LibGuides Community. Después de limpiar y filtrar los datos resultantes, compilamos una lista de 20.484 referencias de libros (de las cuales 6.212 son únicas) en 1.529 páginas de LibGuides. Mediante la comprobación de los criterios de inclusión y exclusión para garantizar la relevancia, identificamos un total de 281 títulos relevantes para nuestro tema. Con el fin de obtener información para futuros estudios, se presentan métricas de análisis de citas para revelar patrones de frecuencia, co-ocurrencia y acoplamiento bibliográfico de los libros promocionados en LibGuides. Esta prueba de concepto podría adoptarse para diversas aplicaciones, como la evaluación de colecciones, servicios públicos, biblioteconomía crítica y otras cuestiones complejas que permitan una comprensión más rica y profunda del panorama informativo de LibGuides.
https://doi.org/10.5860/ital.v43i1.16687
Traducción del resumen de la propia publicación