New developments for journal package analysis and data visualization

Nat Gustafson-Sundell, Pat Lienemann, Luwis Andradi, Evan Rusch, Jeff Rosamond

The serials librarian, ISSN 1541-1095, v. 82, n.1-4, 2022, p. 27-34

Se presentan los resultados de un proyecto de análisis de la colección de revistas de 2020-21, llevado a cabo por el equipo Mankato, el equipo de Tecnología de Gestión de Colecciones (CMT) del Departamento de Servicios Bibliotecarios de Minnesota State University. Se realiza una evaluación de los procesos y los resultados de la última revisión exhaustiva llevada a cabo durante 2018-19 para desarrollar y aumentar la participación entre los diferentes departamentos implicados y la biblioteca. Para el desarrollo de la colección de paquetes de revistas y su divulgación se utiliza el Informe de Análisis a Nivel de Paquetes (PLAR) y el Bloc de Análisis de Temas (Scratchpad). Como entorno de desarrollo para la visualización de los datos de las revistas se utiliza Tableau. Como tercera parte del proyecto se demuestra cómo se lleva a cabo la automatización de la producción de informes finales en Jupyter Notebook, utilizando el lenguaje de programación Notebook. Finalmente se presenta una comparativa entre forma en la que se llevaba a cabo el desarrollo de la colección del paquete de revistas en años anteriores y cómo, en la actualidad, los nuevos desarrollos del equipo CMT pueden ayudar a mejorar las relaciones entre la biblioteca y otros departamentos. Entre las conclusiones se destaca que se ha conseguido aumentar la participación de más bibliotecarios en el análisis y la toma de decisiones, con la esperanza de que este aumento se extienda a todo el campus a medida que continúen las revisiones cíclicas. Se han desarrollado herramientas y visualizaciones de datos diseñados para ser producidos de forma rentable y cada vez más se desarrollan herramientas para mejorar la comprensión y la participación de la audiencia, por lo tanto, han recogido más datos cualitativos significativos. En definitiva, el trabajo consiste en perfeccionar la selección de variables y su visualización para aumentar la comprensión del público y reformular los informes para hacerlos más interactivos.

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0361526X.2022.2018211