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Open data e open source per una biblioteca digitale aperta

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Il tema del convegno delle Stelline di quest’anno era “La biblioteca aperta”, e ci è sembrato particolarmente indicato per raccontare a tutti la nostra versione di biblioteca aperta. O meglio: come stiamo costruendo la sezione di Risorse Open nei progetti MLOL, una biblioteca digitale che sia aperta, libera, partecipativa.
Al momento MLOL (nelle sue varie istanze: i portali bibliotecari e anche i portali MLOL Scuola) possiede infatti due principali collezioni:

  • una collezione composta di risorse commerciali (es. Edicola e ebook trade)
  • una collezione di Risorse Open, gratuite e con licenze aperte Creative Commons. Questa collezione è anche accessibile in un portale autonomo, chiamato openMLOL.


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#MLOD16. Open Data, Machine Learning e Biblioteche alla Sormani di Milano

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Lunedì 7 novembre presso la Biblioteca Sormani di Milano si è svolto il seminario “Open Data, Machine Learning e Biblioteche”, organizzato da noi di MLOL in collaborazione con Mediatech Group. Una giornata importante e partecipata: ci azzarderemmo a definirla una “prima volta” per le biblioteche italiane su questo tema, per livello di approfondimento, partecipazione e prospettive di sviluppo futuro. E speriamo di aver contribuito, con questo convegno, a una prima definizione degli obiettivi e delle opportunità per aprire un nuovo campo di analisi e di sviluppi operativi per le biblioteche in Italia.

Teorema di Bayes

Per chi non avesse potuto partecipare alla giornata (che abbiamo raccontato su Twitter con l’hashtag #MLOD16), riportiamo qui di seguito tutti i video degli interventi dei relatori, con relative presentazioni.

Giulio Blasi. Da Babele a Bayes: manifesto per una terza fase di digitalizzazione delle biblioteche

Leggi la presentazione di Giulio Blasi

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Open Data, Machine Learning e Biblioteche: seminario a cura di MLOL e Mediatech Group. Milano, 7 novembre

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Il 7 novembre, presso la Sala del Grechetto della Biblioteca Sormani di Milano, MLOL e Mediatech Group organizzano un seminario dedicato Open Data, Machine Learning e Biblioteche.

Le biblioteche sono depositarie di grandi quantità di dati relativi alle abitudini di lettura degli utenti che restano ancora largamente inutilizzate, sia nell’analisi che nell’implementazione di nuovi servizi bibliotecari. Il campo del “machine learning”, degli algoritmi che apprendono dai dati e migliorano la propria performance nel tempo in funzione dei dati, è oggi largamente usato dai content provider privati ma quasi del tutto inutilizzato nell’ambito dei servizi bibliotecari pubblici. D’altra parte questo tipo di analisi richiede preliminarmente la disponibilità dei dati e ciò pone a sua volta problematiche interessanti e complesse. Questo seminario ha come obiettivo una prima definizione degli obiettivi e delle opportunità per aprire un nuovo campo di analisi e di sviluppi operativi per le biblioteche in Italia. Vorrebbe inoltre essere un primo punto di incontro tra quanti in Italia stanno cominciando a occuparsi di questi temi.

Mattina (10:00 – 13:00)

  • Giulio Blasi, Da Babele a Bayes. Manifesto per una terza fase di digitalizzazione delle biblioteche
  • Gabriele Nuttini, Machine Learning e Sistemi di Raccomandazione in biblioteca e in… biblioteconomia
  • Andrea Zanni, Open Data bibliotecari
  • Maurizio Vivarelli e Lorenzo Verna, Lettura e Big Data: lavori in corso
  • Marco Goldin, Cosa fare con il Machine Learning in biblioteca?

Pausa pranzo

Pomeriggio (14:00 – 17:00)
Tavola rotonda: Open Data bibliotecari, proposte operative di lavoro

  • Coordina: Giulio Blasi
  • Partecipano: Giovanni Bergamin, Rino Clerici, Claudio Leombroni, Pieraldo Lietti, Gabriele Nuttini, Stefano Parise, Renato Salvetti, Gianni Stefanini, Maurizio Vivarelli.