Code4Lib JAPANカンファレンス2013＠南三陸にて発表

1. クラウドソーシングによる
文献情報メタデータ整備の可能性
Discussions
on
metadata
refinement
by
crowdsourcing
清田陽司(Yoji
Kiyota)*+
日向野達郎(Tatsuro
Higano)*
中村早紀(Saki
Nakamura)* 増田英孝(Hidetaka
Masuda)*
山田剛一(Koichi
Yamada)*
*東京電機大学
(Tokyo
Denki
University)
+株式会社ネクスト
(NEXT
Co.,
Ltd.)
2013年9月1日
Code4Lib
Conference
JAPAN
2013
＠宮城県本吉郡南三陸町 「南三陸プラザ」

2. hTps://www.facebook.com/MiningExploraZon

4. 研究者にとってのサーベイ手段
• パッケージ媒体（レファ本、専門書）
• 論文、研究報告
• ふだんの活動の場（キャンパスなど）
• リアルイベント（学会主催の会議、研究会）
• ソーシャルネットワーク

6. ヒトを手がかりとした文献情報の入手
• 直接のコンタクト
• 研究者ホームページ
• 業績データベース
• 論文検索サービス

8. 著者レコード整備にまつわる諸問題
• コストと品質のトレードオフ
– 人手での整備か機械的処理か？
• 名寄せ問題
– 同姓同名
– 組織の移動
– 改姓
• グローバルなIDの不在
– 日本であれば科研費の研究者番号などがあるが…
• 組織どうしの連携の難しさ
– 整備のエフォートが共有されない

9. ゆるふわメタデータ？
• 各々の機関が管理しているメタデータは気軽
に編集できない
• 気づいた人が編集・訂正できるメタデータって
あり？
– Wikipediaみたいに

10. NDL
NII
JST
民間
MARC
公共図書館
大学図書館
各種研究機関
出版社
Web
サーチエンジン
オンライン書店
(Amazonなど)
Wikipedia
連携Wiki

13. 誰が編集する？
• Wikipediaと同じ動機づけはうまくいかなそう
• 知らない人については判断が難しいだろう
親しい人にフィードバックしてもらう仕組みを作
れないか？
• 知り合いに関するメタデータをきれいにするこ
となら、インセンティブはあるだろう
• 知り合いの研究かどうかは容易に判断できる
だろう

14. 14

15. 著者同定タスクの
クラウドソーシング
15
氏名 ： 著者A
学歴 ： ○○高校
☓☓大学
職歴 ： ☓☓大学
△△株式会社
氏名 ： 著者A
所属機関：☓☓大学
論文名 ： 論文１
氏名 ： 著者A
所属機関：☓☓大学
□□学部
論文名 ： 論文１
比
較
ユーザ
情報取得
判別

16. Facebookのメタデータ
16
Facebookから取
得するメタデータ
氏名・学歴・職歴

17. CiNiiのメタデータ
17
CiNiiから取得する
メタデータ
氏名・所属機関・論文名

18. 何を作ればできる？
• Facebookアプリ
– FB上の友達の名前でCiNii著者レコードを検索し、
リスト表示
– 自分が知っている著者レコードを選んでもらい、
情報をバックエンドに送信
– 友達の新着論文を表示
• バックエンド（Web
API）
– FBレコードと著者レコードを対応づけるDB
– DBの編集機能

19. デモ 1/3
友人一覧取得結果

20. デモ 2/3
Facebookから取得し
た詳細情報
CiNii著者検索から取得した結果

21. デモ 3/3

22. 検討すべき課題
• 本人の意思と関係なく紐付けがなされること
への抵抗はないか？
– 研究者の情報発信は実名でなされるべき
– FaceBookは実名主義
– 紐付けを可とするかどうかは別の問題をはらむ
• 間違った紐付けがされた場合はどうする？
– 自分の研究業績が他人のものに見られてしまう
可能性

23. ベストエフォート・メタデータの
存立可能性
• 「間違いもありうるが、多くの場合は役に立
つ」というメタデータは存在できるのか？
– 現行の提供形態は無謬性が前提
– Webではむしろベストエフォートが主流
• ベストエフォートであることがユーザーに伝わ
るデザインが必要だろう

24. みんなのメタデータへ
• メタデータ基盤を維持していくためには、だれ
もが「我が事」だと感じられる仕組みが必要
• メタデータ編集への心理的ハードルを下げる
ための工夫
– 動機づけ
– タスクを細分化する仕組み