Library Journal

 

Каждый год, в январе, журнал Library Journal присуждает награду «Библиотекарь года» специалисту или коллективу библиотекарей Северной Америки, чья работа воплощает в себе самые значимые достижения в библиотечной профессии. Библиотекарями года становились сотрудники различных типов библиотек, от директоров до рядовых работников; все они продемонстрировали успехи, отражающие их приверженность принципам свободного доступа к информации для всех групп пользователей и укреплению роли библиотек в обществе.

Прошлый год потребовал от библиотекарей значительных усилий. Пандемия COVID-19 продолжает создавать беспрецедентные проблемы, и сотрудникам библиотек приходится балансировать между потребностями посетителей и студентов и собственной безопасностью, а также безопасностью своих коллег и близких. Библиотекари раздавали еду, подгузники и тесты на COVID-19 нуждающимся, создавали точки доступа в Интернет, участвовали в организации дистанционного обучения и проектов телемедицины. Развивались новые цифровые услуги, библиотеки колледжей разрабатывали открытые образовательные ресурсы для преподавателей и студентов. Проводилась работа над расширением доступа к информации для заключенных в тюрьмах.

Лиза Пит (Lisa Peet), старший редактор раздела «Новости», в статье «Коллективная поддержка: библиотекари 2022 года по версии журнала Library Journal» (Collective Support: LJ’s 2022 Librarians of the Year) сообщает, что в этом году победителями в этой номинации признаны абсолютно все библиотекари. Именно они помогали Всемирной организации здравоохранения в управлении огромным объемом медицинских ресурсов, посвященных коронавирусу, и участвовали в оценке источников информации на предмет достоверности. Это решение призвано отдать дань уважения всем библиотекарям, которые в непростое время оказывали обществу всемерную поддержку.

  

УДК: 023.4+021.1

ГРНТИ: 13.31; 76.33.43

 

Источник:

https://www.libraryjournal.com/story/Collective-Support-LJs-2022-Librarians-of-the-Year

В январском номере журнала Library Journal в разделе «Новости» опубликована статья старшего редактора колонки «Технология» Мэтта Эниса (Matt Enis) «Библиотека Конгресса совершенствует инструмент машинного обучения с помощью краудсорсинга» (Library of Congress Trains Machine Learning Tool with Crowdsourcing).

Лаборатории цифровой трансформации Библиотеки Конгресса LC Labs с 2017 г. занимаются изучением применения технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в библиотечной деятельности, стремясь сделать цифровые коллекции библиотеки более доступными и простыми в использовании. 30 ноября 2021 г. был опубликован финальный отчет об инициативе Humans-in-the-Loop (HITL, «Люди в контуре управления»). Особенностью этого проекта было пересечение практики краудсорсинга и алгоритмов машинного обучения: к обучению компьютера извлечению структурированных данных из одной из цифровых коллекций библиотеки были привлечены волонтеры. Их задействовали в двух рабочих процессах: создании обучающих данных для машины и коррекции выходных данных.

Команда LC Labs определила три основные концепции для каждого этапа HITL: от выбора коллекции и проектирования до реализации и презентации проекта:

• Вовлечение: коллекция должна быть интересной для волонтеров, они должны ощущать собственную сопричастность.

• Этичность: данные, представленные в коллекции, должны не нарушать конфиденциальность субъектов или создателей коллекции, а любые потенциальные риски должны быть выявлены и сведены к минимуму.

• Полезность: результаты проекта призваны улучшить обнаружение цифровых коллекций библиотеки; этот контент должен быть востребован и не иметь ограничений для использования.

В качестве объекта была выбрана оцифрованная коллекция микрофильмов телефонных справочников 15 штатов США. Этот ресурс охватывает большую часть XX-го века и часто используется исследователями в области права и людьми, изучающими генеалогию и семейную историю.

В результате была получена структура, которая послужит основой для будущих проектов краудсорсинга и обогащения данных в Библиотеке Конгресса. В 97-страничном отчете подробно описаны проблемы, возникшие на каждом этапе разработки HITL, их решение, а также процесс пользовательского тестирования для создания дизайна интерфейса краудсорсинговой платформы. В отчете предлагаются идеи и советы библиотекам и учреждениям культурного наследия по разработке собственных этичных и полезных краудсорсинговых проектов.

С полным отчетом об инициативе Humans-in-the-Loop можно ознакомиться по ссылке: https://labs.loc.gov/static/labs/work/reports/LC-Labs-Humans-in-the-Loop-Recommendations-Report-final.pdf

  

УДК: 021:004.89

ГРНТИ: 13.31; 20.23.29; 28.23

 

Источник:

https://www.libraryjournal.com/story/technology/library-of-congress-trains-machine-learning-tool-with-crowdsourcing