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I metadati: risorsa fondamentale a supporto dell’uso corretto dei contenuti e della resource discovery

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Report sull’interessante libro di Jeffrey Pomerantz, Metadata, The MIT Press, Cambridge, MA, USA, 2015

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I metadati: risorsa fondamentale a supporto dell’uso corretto dei contenuti e della resource discovery

  1. 1. Kea s.r.l. | Via Strà, 102 | 37042 Caldiero (VR) Tel. / Fax: +39 045 6152381 Web: www.keanet.it | E-mail: info@keanet.it 1 Metadati per content (re)use e resource discovery Petra Dal Santo – KEA S.r.l. (dalsanto@keanet.it) | Settembre 2016 I metadati: risorsa fondamentale a supporto dell’uso corretto dei contenuti e della resource discovery Report sull’interessante libro di Jeffrey Pomerantz, Metadata, The MIT Press, Cambridge, MA, USA, 2015 Come afferma Alfred Korzybski, “la mappa non è il territorio”: le mappe (i metadati) non coincidono con i territori (le risorse, cioè i contenuti e gli output), ma li rappresentano, riducendone la complessità a un livello di dettaglio adeguato a un determinato scopo. Nell’ambito della gestione dei contenuti e della pubblicazione di output gli scopi sono la “resource discovery” (da parte di comunicatori e audience) e l’uso corretto dei contenuti (per campo di impiego e rispetto dei diritti). Pomerantz si focalizza sulla resource discovery, ovvero sul contributo dei metadati all’individuazione di una risorsa rilevante da parte di una determinata persona in un determinato contesto. Partendo dal presupposto che la rilevanza è un concetto soggettivo e situato, i metadati sostengono la trasformazione dell'informazione da potenziale ad attuale. I metadati sono proposizioni relative alla risorsa cui si riferiscono e che descrivono. Si tratta di proposizioni, dette triple, sono formate da: • Soggetto: la risorsa descritta • Predicato (attributo): esprime la relazione fra soggetto e oggetto • Oggetto (valore dell’attributo): entità usata per descrivere il soggetto. Esempio: Mona Lisa (soggetto) è dipinta da (predicato; attributo) Leonardo da Vinci (oggetto; valore dell’attributo. I metadati descrivono la risorsa mediante un insieme di coppie di attributo e valore. Sono informazioni strutturate su risorse spesso non strutturate. Il metodo di composizione delle proposizioni relative a un determinato tipo di risorsa (libro, brano musicale, opera d’arte, ecc.) è definito dallo schema. Soprattutto nei contesti online è opportuno che gli schemi siano condivisi e possibilmente aperti.
  2. 2. Kea s.r.l. | Via Strà, 102 | 37042 Caldiero (VR) Tel. / Fax: +39 045 6152381 Web: www.keanet.it | E-mail: info@keanet.it 2 Metadati per content (re)use e resource discovery Petra Dal Santo – KEA S.r.l. (dalsanto@keanet.it) | Settembre 2016 Lo schema regolamenta, per esempio: • L’insieme degli attributi leciti • Come estendere e/o specificare gli attributi (esempio: specificare che la data è una data di creazione, modifica o cancellazione) • I valori leciti per un attributo. La regolamentazione dei valori assumibili da un attributo può avvenire tramite: • Dizionario controllato: lista di valori consentiti. Possono essere fissi oppure creabili in base a una sintassi predefinita (esempio: il formato delle date) • Thesaurus: lista di valori + relazioni fra i valori • Ontologia: lista di valori + relazioni + regole di inferenza. Esempio di inferenza: se A è la madre di B, in base a una regola (madre = donna) è possibile inferire che A è di sesso femminile. L'inferenza può generare nuova conoscenza e guidare l'azione, anche di software • Dizionario incontrollato: l'attributo può assumere qualsiasi valore, come nel caso delle folksonomy supportate dai social network. Ogni soggetto può essere oggetto di una diversa proposizione e ogni oggetto può essere soggetto di una diversa proposizione. Esempio: il soggetto “Mona Lisa” può essere l’oggetto della proposizione “La Gioconda è chiamata Mona Lisa”; mentre l’oggetto “Leonardo da Vinci” può essere il soggetto della proposizione “Leonardo da Vinci ha dipinto l’Ultima Cena”. Soprattutto nei contesti online, è opportuno che ogni soggetto e oggetto sia identificabile in modo univoco tramite un URI e un URL, Uniform Resource Identifier e Uniform Resource Locator. Partendo dai seguenti presupposti, cioè dal fatto che… • I metadati sono informazioni strutturate • Gli schemi sono standard condivisi e possibilmente aperti • Le regole di composizione delle proposizioni sono note • Attributi e valori contengono informazioni sul senso, disambiguando la risorsa e le sue caratteristiche • Attributi e valori contengono informazioni sul tipo di relazione esistente fra risorsa ed entità usata per descriverla • Soggetto e oggetto sono ruoli interscambiabili • Soggetto e oggetto sono univocamente identificabili ... è possibile sviluppare software in grado di condividere, interrogare ed elaborare metadati relativi a risorse residenti all'interno di banche dati distinte con l'obiettivo di raccogliere tutte le informazioni relative
  3. 3. Kea s.r.l. | Via Strà, 102 | 37042 Caldiero (VR) Tel. / Fax: +39 045 6152381 Web: www.keanet.it | E-mail: info@keanet.it 3 Metadati per content (re)use e resource discovery Petra Dal Santo – KEA S.r.l. (dalsanto@keanet.it) | Settembre 2016 a una risorsa oppure a una relazione, agevolare la scoperta di risorse rilevanti da parte di determinate persone in determinati contesti, fare inferenze per generare nuova conoscenza e/o guidare l'azione. Nel contesto online, Linked (Open) Data e web semantico si basano su questi presupposti. Nell’ambito del web semantico, un’iniziativa particolarmente interessante è Schema.org (http://schema.org/), che nasce per incorporare nelle pagine web metadati specifici per tipo di risorsa (per esempio libri, brani musicali, video, ricette, prodotti industriali, ecc.) utilizzati da Google e da altri motori di ricerca per aumentare la rilevanza dei risultati e per consentire all'utente di filtrare a posteriori i risultati. Secondo la visione di David Weinberger, che constata la progressiva atomizzazione dei contenuti, il web sta diventando sempre più un insieme di “small pieces, loosely connected by metadata”. Particolarmente interessante la classificazione dei tipi di metadati proposta da Pomerantz: • Descrittivi: sono finalizzati alla resource discovery. Dublin Core è un esempio di standard • Amministrativi o Tecnici: in genere sono acquisiti in modo automatico all'atto della creazione e modifica della risorsa o Strutturali: descrivono la struttura della risorsa (per esempio i capitoli e sottocapitoli in cui si articola in libro, la loro sequenza, ecc.) o Sulla provenienza: descrivono la storia della risorsa, la sua relazione con altre risorse e permettono di trarre deduzioni sulla sua autorevolezza o Sulla conservazione: danno informazioni su come conservare la risorsa, continuare a renderla fruibile nel tempo, e distinguere l'originale canonico da copie e trasformazioni di formato o Sui diritti di autore • Di uso: descrivono l'uso della risorsa da parte di utenti anonimi e non. Differiscono dagli altri metadati, perché sono il sottoprodotto dell'attività dell'utente, che interagisce con piattaforme software e risorse. In ambito web sono oggetto delle attività di analytics. Autore: Petra Dal Santo – KEA S.r.l. (dalsanto@keanet.it)

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