Desde 2009, AVP actuó como consultor principal de la Universidad de Indiana para ayudarla a desarrollar un programa integral de preservación de medios que dio como resultado lo que ahora se conoce como Iniciativa de preservación de digitalización de medios (Media Digitization Preservation Initiative, MDPI). AVP prestó servicios de análisis, planificación y elaboración de una hoja de ruta referidos a tecnología y sistemas de digitalización, almacenamiento digital, operaciones y flujos de trabajo y finanzas en relación con la digitalización de más de 220.000 horas de contenido audiovisual. Este trabajo ayudó a que el proyecto recibiera una ronda inicial de fondos de 15 millones de dólares de la Universidad con los que se financió la asociación con una empresa privada, el desarrollo de una instalación de digitalización de excelencia y la contratación de personal.

En relación con estas actividades, AVP desarrolló una aplicación de software para la Universidad de Indiana que sirviera para evaluar y priorizar sus colecciones a gran escala, basándose en criterios tanto técnicos como intelectuales. Este software se desarrolló con código abierto, y se le conoce como MediaSCORE y MediaRIVERS.

En 2015, la Universidad de Indiana contrató a AVP para que investigara modelos y desarrollara una estrategia para la descripción de alto rendimiento de los materiales audiovisuales que se estaban digitalizando como parte de la MDPI a fin de mejorar y facilitar la búsqueda y el acceso. AVP recopiló información de los administradores de las colecciones y usuarios de contenido de la MDPI para averiguar si había metadatos (que a menudo no existían) y, en caso afirmativo, con qué formatos y estructuras. AVP también observó salidas óptimas y posibles usos de los metadatos, así como problemas de derechos y permisos de los objetos digitalizados.

Quedó clara la necesidad de buscar nuevos enfoques para la generación masiva de metadatos para el material audiovisual digital. AVP identificó casi 30 mecanismos existentes de generación de metadatos (MGM, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento facial, recuperación de subtítulos heredados, metadatos generados por personas, OCR de imágenes y transcripción, y mucho más) que permitían captar y producir metadatos a escala masiva si se unían en una arquitectura de plataforma de metadatos audiovisuales (AMP) modular.

Esta investigación inicial condujo a la propuesta de una iniciativa en tres fases para capturar metadatos. La plataforma de metadatos audiovisuales actúa como motor del flujo de trabajo que hace pasar los datos de un MGM al siguiente, ya que sirve como motor de decisión, almacena metadatos para procesamiento y proporciona un depósito de metadatos para almacenamiento a largo plazo de todos los metadatos generados, lo que funciona como fuente para los sistemas de destino como Avalon.

Los MGMs de primera fase crean conjuntos de datos que pueden ser analizados por los mecanismos de tercera fase. En la fase tres, estos mecanismos comienzan a triangular las diversas salidas de los primeros procesos para mejorar la utilidad y brindar puntajes de confianza para mejorar los resultados de búsqueda. Las entrevistas realizadas por AVP entre los usuarios y los gestores de colecciones generaron un conjunto de campos de metadatos necesarios para facilitar la búsqueda en el sistema de acceso audiovisual Avalon de la Universidad de Indiana, su valor general para la búsqueda y su valor para la generación de otros metadatos (p. ej., se pueden analizar las palabras claves generales para generar nombres, términos temáticos y fechas).

Además, AVP realizó un análisis de todos los costos, recursos, asignaciones de personal, tecnología y servicios requeridos para la implementación de AMP en la Universidad de Indiana. Este proyecto le ofreció a la Universidad de Indiana: (a) una arquitectura y una estrategia para AMP; (b) una visión realista de lo que se necesitaba para implementar la plataforma, y (c) la oportunidad de grandes mejoras en la búsqueda y acceso de sus colecciones audiovisuales.

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