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共通語彙の構築の基本的な考え方と方法
〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜
武田英明
takeda@nii.ac.jp
@takechan2000
http://orcid.org/0000-0002-2909-7163
第3回DPF...
今回のトークに関係する私の立場
• 情報共有基盤委員会共通語彙WG主査
(IMI共通語彙基盤)
• 研究データ利活用協議会会長
• Japan Link Center (JaLC)共同運営委員長
• ORCID元理事
• KAKENなどNIIサ...
ドメイン語彙構築に向けて
• ゴールのイメージづくり
– どんな語彙/スキーマが欲しいのか
• 何につけるのか
• 何に使うのか
• …
– 誰が作り、維持するのか。
• 技術と既存語彙連携の選択
– ゴールに適切なものの選択
• 実装
– 個...
なんで研究データ共有すんの?
Researcher before Digital Age
papers
data
research target
Survey Paper working
Research & Writing
0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110
101010101110101101110101...
0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110
101010101110101101110101...
• A scholar is just a library way of making
another library
– Daniel Dennett, “Memes and the Exploitation of
Imagination”,...
Data sharing
Data Sharing?
or
Data Publication?
or
Open Data?
Data Life Cycle
• Data is created, shared, published, and archived
• But, just “published” is not enough, it should be
“op...
Open Data
• “A piece of data or content is open if anyone is free
to use, reuse, and redistribute it — subject only, at
mo...
Data Life Cycle
• Different tools for different stages of life cycle
– Data sharing: generating, federating, …
– Data publ...
オープンサイエンス対応 - 研究データ基盤
14
• 機関リポジトリ+分野別リポジトリやデー
タリポジトリとも連携
• 研究者や所属機関、研究プロジェクトの情
報とも関連付けた知識ベースを形成
• 研究者による発見のプロセスをサポート
長期保存...
Architecture of data sharing
FAIR Data Principles
• Findable
– F1. (meta)data are assigned a globally unique and eternally persistent identifier.
– F2....
Repository
Architecture of data sharing
Data
Format
Metadata
Metadata Schema
Systematic Integration across the layersInter...
Database, Search, Maintenance
ス Description Language, Schema design, Registry, Interoperability
Continuous Development, Co...
Database, Search, Maintenance
ス Description Language, Schema design, Registry, Interoperability
Continuous Development, Co...
ID (Identifier)
Research Activities and Related Entities
Survey
Article Writing
Data
Digital
Articles
Acquiring Data
Publishing Data
Fundi...
Research Activities and Related Entities
Survey
Article Writing
Data
Digital
Articles
Acquiring Data
Publishing Data
Fundi...
Research Activities and Related Entities
Survey
Article Writing
Acquiring Data
Publishing Data
Funding agencies Projects
a...
Global Infrastructure for Scholarly
Communication
ID
ID ID
ID
ID
ID
ID
ID
IDID
ID
• ID for
– Article
– Data
– Researcher
–...
Identifies for research
• A research activity is represented with a
structure of identifies
– Planned and submitted
– Orga...
エンティティの識別子の重要性
• 全てのモノは識別可能でないといけない
• 人間は曖昧な識別子あるいは文脈があれば
識別子なしでも識別可能
• Webにおけては、文脈はないか使えない。
• なので、全てのモノに識別子を与えないとい
けない
識別子のシステム
• 能力は人間の情報処理の基本能力
– 名付け:
• 人の名前、ペットの名前、いろいろなものの名前
• 数が多くなければOK
– システマティックな識別子の必要
• 大量のモノがあるとき
– 電話番号、郵便番号、パスポート番号...
Webにおける識別子システム
• これまでの識別子システムの大きな差はない
• 違い
– システムを超えた利用
– 真に電子化
• Webにおける識別子システムへの要求仕様
– 識別子は安定していて持続可能 (モノがなくなっても)
– システム...
LODにおける解決法
• Webにおける識別子システムへの要求仕様
– 識別子は安定していて持続可能
• 個別の発行者に依存
– システムを超えて唯一性の保証
• URI
– 識別子に関する記述が手に入ること
• 参照解決可能なURI
– 識別...
いつかの例
ISBN(International Standard Book Number)
• 概要
– 商用の書籍への唯一性のある番号付与
– 13 数字
• Prefix: 978 or 979 (EAN codeとの互換性のため)
• ...
いくつかの例
DOI (Digital Object Identifier)
• 概要
– 科学に関わるデジタルオブジェクトへの識別子(多くは論文)
– An unfixed string: “prefix/suffix”
• Prefix: ...
いくつかの例
Dbpedia (識別子として)
• 概要
– A wikipedia page
– wikipedia pageの名前が識別子
• 手動で管理
– Disambiguation page
– Redirect page
• 要求...
識別子間の関係
• 複数の識別子システムの共存
– カバー範囲の違い
– 観点の違い
 一つのモノが複数の識別子をもちうる
 異なる識別子システムの識別子間のマッピングが必要
 方法:特殊なプロパティ
 owl:sameAs, (rdf...
識別子のまとめ
• 識別子はデータ共有/公開のコア
– データの手に入りやすさ Data availability
– データの一貫性 Data inconsistency
– データの相互運用性 Data interoperability
•...
スキーマあるいは情報構造化
情報を構造化する
• 多様な情報構造化のレベル
– キーワード、タグ Keywords, tags
• 特徴を示すような自由に選んだ語、語句
– 統制語彙 Controlled vocabulary
• 語、規定された語句の集合
• 例:国名リ...
図書館学での例
• 図書館コミュニティは先駆者
• 分類 Classification
– Universal Decimal Classification (UDC)
• 統制語彙 Controlled Vocabulary
– 人名、組織、...
UDC as Linked DataUDC ELEMENT DEFINITION SKOS TERM UDC
SUBPROPERTY
UDC number (notation) UDC notation is combination of sy...
http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664.html<http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664>
<http://www.w3.org/1999/...
http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85008180.html
http://data.bnf.fr/11932084/intelligence_artificielle/
例:生物種とタクソン
• 概要
– 生物種とタクソンの名前 (kingdom, divison, class, order, family, tribe,
genus)
– 文字列
• 種は二名法
• 領域毎の学界がタクソン名を管理
– E.g...
分類群 Taxon
植物
Plants
藻類
Algae
菌類
Fungi
動物
Animals
ドメイン Domain
界 Kingdom
門 Division/Phylum -phyta -phyta -mycota
亜門 Subdivis...
CIDOC CRM
(CIDOC object-oriented Conceptual Reference Model)
• 文化遺産(cultural heritage)ドキュメンテーション
で使われる概念を記述するための構造を定義す
るもの...
CIDOC CRM
http://www.cidoc-crm.org/
139 properties
http://www.cidoc-crm.org/
CIDOC CRM
P102 has title (is title of): E35 Title
P1 is identified by (identifies): E41 Appellation
P137 exemplifies (is e...
SWEET Ontologies
• Semantic Web for Earth
and Environmental
Terminology (SWEET)
• Ontologies
– 6,000 concepts
– 200 separa...
DataCube
Dimension C
Dimension B
Dimension A
Dimension A2
Dimension B1
Dimension C3
Observation
Measure m1, m2, …
Attribut...
eg:dataset-le1 a qb:DataSet;
rdfs:label "Life expectancy"@en;
rdfs:comment "Life expectancy within Welsh Unitary authoriti...
スキーマ・語彙
• クラス/概念の記述
– オントロジーにおける概念定義
– 関係データベースのテーブルのスキーマ
– オブジェクト指向プログラミングにおけるオブジェクト定義
• セマンティックWebでのクラス定義
– RDFS/OWLによるク...
LODのためのスキーマ・語彙
• スキーマ共有の重要性
– 相互運用性
– 汎用アプリケーション
• よく使われるスキーマ
– Dublin Core
– FOAF (Friend-Of-A-Friend)
– SKOS (Simple Kno...
Usage of Common Vocabularies
Prefix Namespace Used by
dc http://purl.org/dc/elements/1.1/ 66 (31.88 %)
foaf http://xmlns.c...
(Simple) Dublin Core
• 図書館コミュニティから
• DCMI (Dublin Core Metadata
Initiative)による管理
• (Simple) Dublin Core
– たった15要素
– Simple...
dc terms
• Qualified Dublin Core
– 定義域と値域
– より精緻な語彙
• simple dcの拡張
Properties abstract , accessRights , accrualMethod , ac...
Dcterms subPropertyOf Domain Range
contributor dc:contributor rdfs:Resource dcterms:Agent
creator
dc:creator,
dcterms:cont...
The Friend of a Friend (FOAF)
• 人と人の関係のメタデータ
• 自主的なプロジェクト
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@pr...
SKOS (Simple Knowledge Organization
System)
• タキソノミーに関するメタデータ
– 概念の階層的構造
• 件名標目のようなタキソノミーにために設計
• 上位下位関係はクラス・サブクラス関係とは一致しな...
SKOS (Simple Knowledge Organization
System)
• SKOS Core (hierarchical concept structure)
– skos:semanticRelation
– skos:br...
SKOS (Simple Knowledge Organization
System)
• SKOS Mapping
– skos:mappingRelation
– skos:closeMatch
– skos:exactMatch
– sk...
書誌・研究データ用スキーマ
• DOIのRA(Registration Agency)はそれぞれ独
自のメタデータスキーマを定義して、このス
キーマとURLをデータベースに登録する。
– Crossref
– DataCite
– JaLC
{
"status": "ok",
"message-type": "work",
"message-version": "1.0.0",
"message": {
"indexed": {
"date-parts": [
[
2017,
5,...
JaLCのメタデータ・スキーマ
DataCiteのメタデータ・
スキーマ
http://doi.org/10.5438/0012
行政系の語彙・スキーマ
共通語彙基盤の推進
• 情報を正しく効率的に交換、活用していくためには、人名、住所、物
等、データを体系的、かつ、構造的に定義して行く必要がある。
74
検索
オープンデータ
システム連携
三鷹市立第四小学校
ic:建物_所在
ic:場所_地名...
IMI共通語彙とは
• 構造化概念辞書
– 概念辞書
• 概念の表記としての用語
– 各項目は概念であって用語でない。
– 構造化辞書
• 概念は相互につながっていて、その組み合わせ(構造で意味を表現する
人型
氏名
性別
性別コード
生年月日...
語彙のカテゴリー
• IMI語彙は、共有範囲の広さに応じて3つの
カテゴリーに分類される。
コア語彙
ドメイン語彙
応用語彙
コア語彙
人や組織など、基本となる用
語の集合です。ドメインを問わ
ず共有されます。
ドメイン語彙
特定の分野(ドメイ...
情報構造のイメージ
• 施設の情報は、コアのボキャブラリとドメインのボキャブラリ
の組み合わせで表す。
77
病院
建物
診療科
所在(住所)
施設情報
建築物情報
状況
ベッド数
小学校
建物
生徒数
所在(住所)
施設情報
建築物情報
避難...
コア語彙
78
クラス用語の継承
クラス用語の継承の例
クラス用語の継承
- プロパティの引継ぎ -
• 継承して作成されたクラス用語は、継承元
のクラス用語のすべてのプロパティを引き
継ぎます。
• 継承したクラス用語では、プロパティを追加
することができます。
法人型
業務組織型
業務組織型で追...
シリアライズ
IMI語彙
JSON-LD
コンテキスト
RDF
スキーマ
XML
スキーマ
構造化項目名
マッピング仕様
(近日公開予定)
JSON
(JSON-LD)
RDF
XML
CSVなど
の表形式
シリアライズ
• IMIの語彙を用いてデータを作成するために
は、具体的なデータ表現形式に適用すること
が必要です。
• これを、シリアライズと呼びます。
• シリアライズ先には、様々な形式を利用する
ことができます。
• 共通語彙基盤では、J...
ひな形群
• DMD(Data Model Description)
– 法人基本情報 DMD@ja
– 法人活動情報 DMD@ja
– 施設 DMD@ja
– 避難施設 DMD@ja
– 設備 DMD@ja
– 医療機関 DMD@ja
– 氏...
IMI導入のメリット・デメリット
• メリット
– ユーザ企業、国・自治体
• 独自データによるロックイン回避
• 設計費用の低減
• データ解析の容易化(マッシュアップの容易化)
• 接続性の向上
• 段階的導入など拡張性の向上
– ベンダ企...
現在どこまでできているのか
準備・検証
•動向調査と試行版の作成
開発・検証
•コア語彙の整備
普及
•法人やイベントなどの事例を軸に展開
•官民データ
2013.2 一次プロジェクト開始
2013.6 IMI1.01
2013.9 二次プロジ...
動き始めたIMI
• 法人インフォメーション
– 法人番号をキーに、政府内の法人関連情報
(基本情報、契約情報、表彰情報、届出情報、
処分情報等)を一元的に公開
• 法人情報データを、共通語彙基盤で整備
• 今後、法人マスターデータや申請書の設...
推進のための体制
IT戦略本部
(IT総合戦略室)
情報共有基
盤委員会
共通語彙基
盤WG
利用swg 運用swg 技術swg
文字情報基
盤WG
87
協力依頼 報告
方針の検討
プロセスの検証
語彙、DMDの検証
普及
•各委員会、WGの...
コア語彙の整備方法
• 行政システムやオープンデータなどのニーズを分解し
て「氏名」等のターゲットを選定
– アベイラビリティ以外はほぼ整備
• 既存の様々なデータ表現形態を参照する
• 意味論と抽象化によってモデル化
• スキーマやDMDの整...
ひな形群の整備方法
• 主要な標準やアプリケーションのデータ構造を表で比較
• コア語彙と比較しながらモジュールを組み合わせモデル化
• 導入用のサブセットの整備
• 公開ドラフトとして公開し、意見を募集
• スキーマやDMDの整備
• Ref...
オーサライズに関する考え方
• オーサライズ方式
– 専門家によるWGによる素案→公開→デファクトスタンダードとい
う方式
– コアの用語と実装用モデルを並行して開発
– StandardではなくReference Modelを提供する
– 世...
海外の状況• ヨーロッパ SEMIC
• 米国 NIEM
• 民間 schema.org
91
This particular release
incorporates approximately
280 new elements and 35...
Schema.org
• Some highlighted vocabulary
– Creative works: CreativeWork, Book, Movie, MusicRecording, Recipe,
TVSeries ......
Schema.org
• Web検索の高度化のためにYahoo!, Google, Yandex等
が設立。
– Webページに埋め込む/付随させるメタデータの共通化
– 対象領域:Webに出現する事物や事柄、プロセス、トラン
ザクションなど
...
schema.org extensions
• Additional schema to schema.org core schema
• Two types of extensions
– Reviewed/Hosted extensions...
情報構造化まとめ
• Keywords, tags/Controlled vocabulary
/Classification/Taxonomy
/Thesaurus/Ontology/Schema
– 差異は明確でないし、また重要でない
– ...
ドメイン語彙構築に向けて
• ゴールのイメージづくり
– どんな語彙/スキーマが欲しいのか
• 何につけるのか
• 何に使うのか
• …
– 誰が作り、維持するのか。
• 技術と既存語彙連携の選択
– ゴールに適切なものの選択
• 実装
– 個...
まとめ
• 3つの層
– オントロジー/シソーラス/タキソノミー
(Ontology/Thesaurus/Taxonomy)
– スキーマ (Schema)
– 識別子 (Identification)
• トップダウンではない、むしろ今はボト...
共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜
共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜
共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜
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共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜
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共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜

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第3回DPFC勉強会,物質・材料研究機構, 2017年7月6日
あらまし:研究データを共有することは今後の研究活動において大きな意味がある。本講演では研究データの共有の役割から始まり、研究データの共有の方法について紹介する。研究データの共有においては、IDとメタデータの共有が重要である。メタデータは適切な共有語彙によって記述されることが期待される。現在、使わている様々な情報の構造化の方法を紹介して、そのなかでどのような共通語彙が適切なのかを考察する。

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共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜

  1. 1. 共通語彙の構築の基本的な考え方と方法 〜研究データのために語彙・スキーマを作るには〜 武田英明 takeda@nii.ac.jp @takechan2000 http://orcid.org/0000-0002-2909-7163 第3回DPFC勉強会,物質・材料研究機構, 2017年7月6日
  2. 2. 今回のトークに関係する私の立場 • 情報共有基盤委員会共通語彙WG主査 (IMI共通語彙基盤) • 研究データ利活用協議会会長 • Japan Link Center (JaLC)共同運営委員長 • ORCID元理事 • KAKENなどNIIサービスへのアドバイザー的立場 • Semantic Web/Linked Open Dataの研究者
  3. 3. ドメイン語彙構築に向けて • ゴールのイメージづくり – どんな語彙/スキーマが欲しいのか • 何につけるのか • 何に使うのか • … – 誰が作り、維持するのか。 • 技術と既存語彙連携の選択 – ゴールに適切なものの選択 • 実装 – 個別の語彙構築 – 語彙データベース – 語彙構築体制
  4. 4. なんで研究データ共有すんの?
  5. 5. Researcher before Digital Age papers data research target Survey Paper working Research & Writing
  6. 6. 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 0101 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 0101 Researchers now Data use Data publishing Research, Writing & Data publishing papers data research target Survey Paper working
  7. 7. 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 0101001011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000111100 0011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010110111 1100011110000110101010101110101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101 1101011011111000111100001101010101011111100001101010101111111001110000110101010100110101010100001 1010101010 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 01010 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 01010 0101101110101101111100011110000110101010101111100011110000110101010101110101101111100011110000110 1010101011101011011101011011111000111100001101010101011111000111100001101010101011101011011111000 1111000011010101010111010110111010110111110001111000011010101010111110001111000011010101010111010 1101111100011110000110101010101111110000110101010111111100111000011010101010011010101010000110101 0101110001111000011010101010111010110111110001111000011010101010111111000011010101011111110011100 001101010101001101010101000011010101010 Researcher in Future Data Data use Data publishing Integration of papers & data Data publishing Research = Data Supply-chain
  8. 8. • A scholar is just a library way of making another library – Daniel Dennett, “Memes and the Exploitation of Imagination”, 1990 • A scholar is just a data way of making another data
  9. 9. Data sharing
  10. 10. Data Sharing? or Data Publication? or Open Data?
  11. 11. Data Life Cycle • Data is created, shared, published, and archived • But, just “published” is not enough, it should be “openly published” (open data) Data ShareCreate Publish Archive Research Phase In Progress Results
  12. 12. Open Data • “A piece of data or content is open if anyone is free to use, reuse, and redistribute it — subject only, at most, to the requirement to attribute and/or share- alike.” http://opendefinition.org/ • Open data is data publication with some open license – Open license ensues the above condition
  13. 13. Data Life Cycle • Different tools for different stages of life cycle – Data sharing: generating, federating, … – Data publishing: searching, harvesting, … – Data archiving: migration, … • The architecture CAN be shared Data ShareCreate Publish Preserve Research Phase In Progress Results Stakeholder Research Institute Researcher/R. Group
  14. 14. オープンサイエンス対応 - 研究データ基盤 14 • 機関リポジトリ+分野別リポジトリやデー タリポジトリとも連携 • 研究者や所属機関、研究プロジェクトの情 報とも関連付けた知識ベースを形成 • 研究者による発見のプロセスをサポート 長期保存対応ストレージ領域 Cold Storage Cold Storage Cold Storage Hot Storage Hot Storage Hot Storage データ公開基盤 メタデータ集約・管理 知識ベースの構築 成果論文 研究データ 機関向け研究データ管理公開・蓄積管理・保存 検索・利用 非公開 共有 公開 • データ管理基盤における簡便な操作で研究 成果の公開が可能 • 図書館員やデータキュレータによる、メタ データや公開レベル統計情報などの管理機 能の提供 • データ収集装置や解析用計算機とも連携 • 研究遂行中の研究データなどを共同研究者 間やラボ内で共有・管理 • 組織が提供するストレージに接続した利用 が可能 分野別 リポジトリ 海外の 研究データ 公開基盤 DOI ORCIDデータ検索基盤 for Data for Data 直結 アクセスコントロール 実験データ 収集装置 解析用 計算機 データ管理基盤
  15. 15. Architecture of data sharing
  16. 16. FAIR Data Principles • Findable – F1. (meta)data are assigned a globally unique and eternally persistent identifier. – F2. data are described with rich metadata. – F3. (meta)data are registered or indexed in a searchable resource. – F4. metadata specify the data identifier. • Accessible – A1 (meta)data are retrievable by their identifier using a standardized communications protocol. – A1.1 the protocol is open, free, and universally implementable. – A1.2 the protocol allows for an authentication and authorization procedure, where necessary. – A2 metadata are accessible, even when the data are no longer available. • Interoperable – I1. (meta)data use a formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation. – I2. (meta)data use vocabularies that follow FAIR principles. – I3. (meta)data include qualified references to other (meta)data. • Re-usable – R1. meta(data) have a plurality of accurate and relevant attributes. – R1.1. (meta)data are released with a clear and accessible data usage license. – R1.2. (meta)data are associated with their provenance. – R1.3. (meta)data meet domain-relevant community standards. https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples
  17. 17. Repository Architecture of data sharing Data Format Metadata Metadata Schema Systematic Integration across the layersInteroperability on each layer Access Control Identifier
  18. 18. Database, Search, Maintenance ス Description Language, Schema design, Registry, Interoperability Continuous Development, Community of PracticeRepository Architecture of data sharing Data Format Metadata Metadata Schema Authentication/authorization/audit, ID federation, securityAccess Control Organization, systems, ID federationIdentifier Re-usableFindable InteroperableAccessible
  19. 19. Database, Search, Maintenance ス Description Language, Schema design, Registry, Interoperability Continuous Development, Community of PracticeRepository Architecture of data sharing Data Format Metadata Metadata Schema Authentication/authorization/audit, ID federation, securityAccess Control Organization, systems, ID federationIdentifier DataCite CrossRef JaLC Dublin Core DCAT CKAN Linked Data Organization Schema System Technology Coordination and Competition Dspace Fedora Weko DOI ORCID FundRef
  20. 20. ID (Identifier)
  21. 21. Research Activities and Related Entities Survey Article Writing Data Digital Articles Acquiring Data Publishing Data Funding agencies Research Institutions affiliated Projects Supported Academic Societies Digital objects Digital objects Topics
  22. 22. Research Activities and Related Entities Survey Article Writing Data Digital Articles Acquiring Data Publishing Data Funding agencies Projects Research Institutions affiliated Supported Academic Societies Digital objects Digital objects Topics ID ID ID ID ID ID ID ID IDID ID
  23. 23. Research Activities and Related Entities Survey Article Writing Acquiring Data Publishing Data Funding agencies Projects affiliated Supported ID ID ID ID ID ID ID ID IDID ID Data Digital Articles Research Institutions Academic Societies Topics
  24. 24. Global Infrastructure for Scholarly Communication ID ID ID ID ID ID ID ID IDID ID • ID for – Article – Data – Researcher – Institutions, affiliation – Funding agency, funded project – Academic society – Topic – …
  25. 25. Identifies for research • A research activity is represented with a structure of identifies – Planned and submitted – Organized and executed – Concluded and evaluated ID ID ID ID ID ID ID ID IDID ID
  26. 26. エンティティの識別子の重要性 • 全てのモノは識別可能でないといけない • 人間は曖昧な識別子あるいは文脈があれば 識別子なしでも識別可能 • Webにおけては、文脈はないか使えない。 • なので、全てのモノに識別子を与えないとい けない
  27. 27. 識別子のシステム • 能力は人間の情報処理の基本能力 – 名付け: • 人の名前、ペットの名前、いろいろなものの名前 • 数が多くなければOK – システマティックな識別子の必要 • 大量のモノがあるとき – 電話番号、郵便番号、パスポート番号、製造番号、ISBN • システマティックな識別子への要求仕様 – 識別子は安定していて持続可能 – 唯一性の保証 – 識別子発行者が信頼でき持続可能
  28. 28. Webにおける識別子システム • これまでの識別子システムの大きな差はない • 違い – システムを超えた利用 – 真に電子化 • Webにおける識別子システムへの要求仕様 – 識別子は安定していて持続可能 (モノがなくなっても) – システムを超えて唯一性の保証 – 識別子に関する記述が手に入ること • モノ経由では手に入らない! – 識別子発行者が信頼でき持続可能
  29. 29. LODにおける解決法 • Webにおける識別子システムへの要求仕様 – 識別子は安定していて持続可能 • 個別の発行者に依存 – システムを超えて唯一性の保証 • URI – 識別子に関する記述が手に入ること • 参照解決可能なURI – 識別子発行者が信頼でき持続可能 • Webがある限り
  30. 30. いつかの例 ISBN(International Standard Book Number) • 概要 – 商用の書籍への唯一性のある番号付与 – 13 数字 • Prefix: 978 or 979 (EAN codeとの互換性のため) • Group(言語・国別グループ): 1から5文字 • Publisher code: • Item number: • Check num: 1文字 – 管理方法: 2層構造 • National ISBN Agency – Publisher • 要求仕様との整合性 – 1. (安定したID) たぶん – 2. (唯一ID) あり、しかしURIではない – 3. (参照解決可能) ない(amazonが代わり?) – 4. (信頼できる発行者) あり
  31. 31. いくつかの例 DOI (Digital Object Identifier) • 概要 – 科学に関わるデジタルオブジェクトへの識別子(多くは論文) – An unfixed string: “prefix/suffix” • Prefix: 出版社に割り当て • Suffix: デジタルオブジェクトに割り当て – 管理: 3層構造 • IDF (International DOI Foundation) – Registration Agency – 出版社 • 要求仕様との整合性 – 1. (安定したID) OK – 2. (唯一ID) あり、URI – 3. (参照解決可能) オブジェクトページへの誘導(しかしメタデータではない) – 4. (信頼できる発行者)OK
  32. 32. いくつかの例 Dbpedia (識別子として) • 概要 – A wikipedia page – wikipedia pageの名前が識別子 • 手動で管理 – Disambiguation page – Redirect page • 要求仕様との整合性 – 1. (安定したID) たぶん(でも消滅、名前変更、内容変更もあり) – 2. (唯一ID) あり、URI – 3. (参照解決可能) メタデータ(RDF) – 4. (信頼できる発行者)たぶん
  33. 33. 識別子間の関係 • 複数の識別子システムの共存 – カバー範囲の違い – 観点の違い  一つのモノが複数の識別子をもちうる  異なる識別子システムの識別子間のマッピングが必要  方法:特殊なプロパティ  owl:sameAs, (rdfs:seeAlso, skos:exactMatch)  http://sameas.org  問題  どうやって関係を発見するか  owl:sameAsによる論理的不整合  メンテナンス
  34. 34. 識別子のまとめ • 識別子はデータ共有/公開のコア – データの手に入りやすさ Data availability – データの一貫性 Data inconsistency – データの相互運用性 Data interoperability • よい識別子システムを構築することは信頼で き持続可能なデータ共有/公開をつくることに つながる
  35. 35. スキーマあるいは情報構造化
  36. 36. 情報を構造化する • 多様な情報構造化のレベル – キーワード、タグ Keywords, tags • 特徴を示すような自由に選んだ語、語句 – 統制語彙 Controlled vocabulary • 語、規定された語句の集合 • 例:国名リスト、名称典拠 – 分類 Classification • エンティティを分類するシステム。多くは階層的。分類は意味を持たないことも – タキソノミー Taxonomy • 分類のための階層的用語の体系。上位下位は通常は一般特殊関係 • 例:議会図書館件名標目 – シソーラスThesaurus • 意味の体系。タキソノミーより多くの関係: (hypersym, hyposym), synonym, antonym, homonym, holonym, meronym – スキーマ Scheme • 個別の概念の構造的な記述を定義 – オントロジー Ontology • 概念の体系。語句ではなくて概念が要素。もっと多くの関係。概念の定義 分類志向 構造志向 キーワード、 タグ 統制語彙 分類 タキソノミー シソーラス オントロジースキーマ
  37. 37. 図書館学での例 • 図書館コミュニティは先駆者 • 分類 Classification – Universal Decimal Classification (UDC) • 統制語彙 Controlled Vocabulary – 人名、組織、場所に関する典拠authority • Library of Congress : 8百万, MADS &SKOS • British Library: 2.6 百万, foaf & BIO (A vocabulary for biographical information) • 国立国会図書館: 1百万, foaf • Deutsche Nationalbibliothek (DNB, Germany): 1.8 & 1.3百万 (人名 & 組織), • Virtual International Authority File (VIAF): 4百万 • タキソノミー Taxonomy – 件名標目 Subject Heading: LC, NDL, • Library of Congress: MADS &SKOS • British Library: • National Diet Library (Japan): 0.1 百万, SKOS • Deutsche Nationalbibliothek (DNB, Germany): 0.16 百万
  38. 38. UDC as Linked DataUDC ELEMENT DEFINITION SKOS TERM UDC SUBPROPERTY UDC number (notation) UDC notation is combination of symbols (numerals, signs and letters) that represent a class, its position in the hierarchy and its relation to other classes. Notation is a language-independent indexing term that enables mechanical sorting and filing of subjects. Also called 'UDC number' and 'UDC classmark' skos:notation --- class identifier (URI) A unique identifier assigned to each UDC class. It identifies the relationship between a class' meaning and its notational representation skos:Concept --- broader class (URI) Superordinate class: the class hierarchically above the class in question skos:broader --- caption Verbal description of the class content skos:prefLabel --- including note Extension of the caption containing verbal examples of the class content (usually a selection of important terms that do not appear in the subdivision) skos:note udc:includingN ote application note Instructions for number building, further extension and specification of the class skos:note udc:application Note scope note Note explaining the extent and the meaning of a UDC class. Used to resolve disambiguation or to distinguish this class from other similar classes skos:scopeNot e --- examples Examples of combination are used to illustrate UDC class building i.e. complex subject statements skos:example --- see also reference Indication of conceptual relationship between UDC classes from different hierarchies skos:related --- <skos:Concept rdf:about="http://udcdata.info/025553"> <skos:inScheme rdf:resource="http://udcdata.info/udc-schema"/> <skos:broader rdf:resource="http://udcdata.info/025461"/> <skos:notation rdf:datatype="http://udcdata.info/UDCnotation">510 <skos:prefLabel xml:lang="en">Mathematical logic</skos:prefLa <skos:prefLabel xml:lang="ja">記号論理学</skos:prefLabel> <skos:related rdf:resource="http://udcdata.info/000016"/> http://udcdata.info/ 69,000 records 40 Languages
  39. 39. http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664.html<http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax- ns#type> <http://www.loc.gov/mads/rdf/v1#PersonalName > . <http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax- ns#type> <http://www.loc.gov/mads/rdf/v1#Authority> . <http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664> <http://www.loc.gov/mads/rdf/v1#authoritativeLa bel> "Natsume, Sōseki, 1867-1916"@en . <http://id.loc.gov/authorities/names/n79084664> <http://www.loc.gov/mads/rdf/v1#elementList> _:bnode7authoritiesnamesn79084664 . _:bnode7authoritiesnamesn79084664 <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax- ns#first> _:bnode8authoritiesnamesn79084664 . _:bnode7authoritiesnamesn79084664 <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax- ns#rest> _:bnode010 . _:bnode8authoritiesnamesn79084664 <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-
  40. 40. http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85008180.html
  41. 41. http://data.bnf.fr/11932084/intelligence_artificielle/
  42. 42. 例:生物種とタクソン • 概要 – 生物種とタクソンの名前 (kingdom, divison, class, order, family, tribe, genus) – 文字列 • 種は二名法 • 領域毎の学界がタクソン名を管理 – E.g., Papilo xuthus (Asian Swallowtail, ナミアゲハ,호랑나비) • (IDとしてみたときの)要求仕様との整合性 – 1. (安定したID) たぶん(でも消滅、名前変更、内容変更もあり) – 2. (唯一ID) 概ねあるが、実はそれほどない – 3. (参照解決可能) ない。 – 4. (信頼できる発行者)たぶん
  43. 43. 分類群 Taxon 植物 Plants 藻類 Algae 菌類 Fungi 動物 Animals ドメイン Domain 界 Kingdom 門 Division/Phylum -phyta -phyta -mycota 亜門 Subdivision/Subphylum -phytina -phytina -mycotina 綱 Class -opsida -phyceae -mycetes 亜綱 Subclass -idae -phycidae -mycetidae 目 Order -ales -ales -ales 亜目 Suborder -ineae -ineae -ineae 上科 Superfamily -acea -acea -acea -oidea 科 Family -aceae -aceae -aceae -idae 亜科 Subfamily -oideae -oideae -oideae -inae 族/連 Tribe -eae -eae -eae -ini 亜族/亜連 Subtribe -inae -inae -inae -ina 属 Genus 亜属 Subgenus 種 Species 亜種 Subspecies
  44. 44. CIDOC CRM (CIDOC object-oriented Conceptual Reference Model) • 文化遺産(cultural heritage)ドキュメンテーション で使われる概念を記述するための構造を定義す るもの • International Council of Museums (ICOM) ICOM International Committee for documentation (CIDOC) • RDF-based Ontology – 86 classes, 139 properties Over 300 page documentation! • ISO 21127:2006 http://www.cidoc-crm.org/
  45. 45. CIDOC CRM http://www.cidoc-crm.org/
  46. 46. 139 properties http://www.cidoc-crm.org/
  47. 47. CIDOC CRM P102 has title (is title of): E35 Title P1 is identified by (identifies): E41 Appellation P137 exemplifies (is exemplified by): E55 Type P2 has type (is type of): E55 Type P56 bears feature (is found on): E26 Physical Feature P59 has section (is located on or within): E53 Place P65 shows visual item (is shown by): E36 Visual Item P58 has section definition (defines section): E46 Section Definition P46 is composed of (forms part of): E18 Physical Thing P45 consists of (is incorporated in): E57 Material P57 has number of parts: E60 Number P128 carries (is carried by): E90 Symbolic Object P49 has former or current keeper (is former or current keeper of): E39 Actor P50 has current keeper (is current keeper of): E39 Actor P51 has former or current owner (is former or current owner of): E39 Actor P52 has current owner (is current owner of): E39 Actor P105 right held by (has right on): E39 Actor P104 is subject to (applies to): E30 Right P44 has condition (is condition of): E3 Condition State P53 has former or current location (is former or current location of): E53 Place P55 has current location (currently holds): E53 Place E22 Man-Made Object Subclass of: E19 Physical Object, E24 Physical Man-Made Thing Superclass of: E84 Information Carrier Properties P54 has current permanent location (is current permanent locatio P62 depicts (is depicted by): E1 CRM Entity P130 shows features of (features are also found on): E70 Thing P43 has dimension (is dimension of): E54 Dimension P44 has condition (is condition of): E3 Condition State P48 has preferred identifier (is preferred identifier of): E42 Identif P49 has former or current keeper (is former or current keeper of) P50 has current keeper (is current keeper of): E39 Actor P51 has former or current owner (is former or current owner of): P52 has current owner (is current owner of): E39 Actor P53 has former or current location (is former or current location o P55 has current location (currently holds): E53 Place P56 bears feature (is found on): E26 Physical Feature P59 has section (is located on or within): E53 Place P62 depicts (is depicted by): E1 CRM Entity P105 right held by (has right on): E39 Actor P54 has current permanent location (is current permanent locatio P3 has note: E62 String P101 had as general use (was use of): E55 Type P103 was intended for (was intention of): E55 Type http://www.cidoc-crm.org/
  48. 48. SWEET Ontologies • Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET) • Ontologies – 6,000 concepts – 200 separate ontologies
  49. 49. DataCube Dimension C Dimension B Dimension A Dimension A2 Dimension B1 Dimension C3 Observation Measure m1, m2, … Attribute a1, a2, … Cube
  50. 50. eg:dataset-le1 a qb:DataSet; rdfs:label "Life expectancy"@en; rdfs:comment "Life expectancy within Welsh Unitary authorities - extracted from Stats Wales"@en; qb:structure eg:dsd-le ; . eg:o1 a qb:Observation; qb:dataSet eg:dataset-le1 ; eg:refArea ex-geo:newport_00pr ; eg:refPeriod <http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-interval/2004-01-01T00:00:00/P3Y> ; sdmx-dimension:sex sdmx-code:sex-M ; sdmx-attribute:unitMeasure <http://dbpedia.org/resource/Year> ; eg:lifeExpectancy 76.7 ; . eg:o2 a qb:Observation; qb:dataSet eg:dataset-le1 ; eg:refArea ex-geo:cardiff_00pt ; eg:refPeriod <http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-interval/2004-01-01T00:00:00/P3Y> ; sdmx-dimension:sex sdmx-code:sex-M ; sdmx-attribute:unitMeasure <http://dbpedia.org/resource/Year> ; eg:lifeExpectancy 78.7 ; . eg:o3 a qb:Observation; qb:dataSet eg:dataset-le1 ; eg:refArea ex-geo:monmouthshire_00pp ; eg:refPeriod <http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-interval/2004-01-01T00:00:00/P3Y> ; sdmx-dimension:sex sdmx-code:sex-M ; sdmx-attribute:unitMeasure <http://dbpedia.org/resource/Year> ; eg:lifeExpectancy 76.6 ; .
  51. 51. スキーマ・語彙 • クラス/概念の記述 – オントロジーにおける概念定義 – 関係データベースのテーブルのスキーマ – オブジェクト指向プログラミングにおけるオブジェクト定義 • セマンティックWebでのクラス定義 – RDFS/OWLによるクラス記述 • RDFS: 簡単なクラス定義 • OWL: 記述論理に基づく • Linked Dataにおけるクラス定義 – 主にRDFSに基づく (例外: owl:sameAs) – 簡単な構造 (主にプロパティー値の組)
  52. 52. LODのためのスキーマ・語彙 • スキーマ共有の重要性 – 相互運用性 – 汎用アプリケーション • よく使われるスキーマ – Dublin Core – FOAF (Friend-Of-A-Friend) – SKOS (Simple Knowledge Organization System)
  53. 53. Usage of Common Vocabularies Prefix Namespace Used by dc http://purl.org/dc/elements/1.1/ 66 (31.88 %) foaf http://xmlns.com/foaf/0.1/ 55 (26.57 %) dcterms http://purl.org/dc/terms/ 38 (18.36 %) skos http://www.w3.org/2004/02/skos/core# 29 (14.01 %) akt http://www.aktors.org/ontology/portal# 17 (8.21 %) geo http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos# 14 (6.76 %) mo http://purl.org/ontology/mo/ 13 (6.28 %) bibo http://purl.org/ontology/bibo/ 8 (3.86 %) vcard http://www.w3.org/2006/vcard/ns# 6 (2.90 %) frbr http://purl.org/vocab/frbr/core# 5 (2.42 %) sioc http://rdfs.org/sioc/ns# 4 (1.93 %) LDOW2011 Presentation, Christian Bizer (Freie Universität
  54. 54. (Simple) Dublin Core • 図書館コミュニティから • DCMI (Dublin Core Metadata Initiative)による管理 • (Simple) Dublin Core – たった15要素 – Simple is best – 値域制約はない – http://purl.org/dc/elements/1.1/ • 15 elements – Title – Creator – Subject – Description – Publisher – Contributor – Date – Type – Format – Identifier – Source – Language – Relation – Coverage – Rights
  55. 55. dc terms • Qualified Dublin Core – 定義域と値域 – より精緻な語彙 • simple dcの拡張 Properties abstract , accessRights , accrualMethod , accrualPeriodicity , accrualPolicy , alternative , audience , available , bibliograp hicCitation ,conformsTo , contributor , coverage , created , creator , date , dateAccepted , dateCopyrighted , dateSubmit ted , description ,educationLevel , extent , format , hasFormat , hasPart , hasVersion , identifier , instructionalMethod , i sFormatOf , isPartOf , isReferencedBy ,isReplacedBy , isRequiredBy , issued , isVersionOf , language , license , mediator , medium , modified , provenance , publisher , references ,relation , replaces , requires , rights , rightsHolder , source , sp atial , subject , tableOfContents , temporal , title , type , valid Properties in the /elements/1.1/namespace contributor , coverage , creator , date , description , format , identifier , language , publisher , relation , rights , source , s ubject , title , type Vocabulary Encoding Schemes DCMIType , DDC , IMT , LCC , LCSH , MESH , NLM , TGN , UDC Syntax Encoding Schemes Box , ISO3166 , ISO639-2 , ISO639-3 , Period , Point , RFC1766 , RFC3066 , RFC4646 , RFC5646 , URI , W3CDTF Classes Agent , AgentClass , BibliographicResource , FileFormat , Frequency , Jurisdiction , LicenseDocument , LinguisticSystem , Location ,LocationPeriodOrJurisdiction , MediaType , MediaTypeOrExtent , MethodOfAccrual , MethodOfInstruction , Pe riodOfTime , PhysicalMedium ,PhysicalResource , Policy , ProvenanceStatement , RightsStatement , SizeOrDuration , Sta ndard DCMI Type Vocabulary Collection , Dataset , Event , Image , InteractiveResource , MovingImage , PhysicalObject , Service , Software , Sound , Sti llImage , Text Terms related to the DCMI Abstract Model memberOf , VocabularyEncodingScheme
  56. 56. Dcterms subPropertyOf Domain Range contributor dc:contributor rdfs:Resource dcterms:Agent creator dc:creator, dcterms:contributor rdfs:Resource dcterms:Agent coverage dc:coverage rdfs:Resource dcterms:LocationPeriodOr Jurisdiction spatial dc:coverage, dcterms:coverage rdfs:Resource dcterms:Location Temporal dc:coverage, dcterms:coverage rdfs:Resource dcterms:PeriodOfTime Date dc:date rdfs:Resource rdfs:Literal Available dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal Created dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal dateAccepted dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal dateCopyrighted dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal dateSubmitted dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal Issued dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal Modified dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal Valid dc:date, dcterms:date rdfs:Resource rdfs:Literal description dc:description rdfs:Resource rdfs:Resource Abstract dc:description, dcterms:description rdfs:Resource rdfs:Resource tableOfContents dc:description, dcterms:description rdfs:Resource rdfs:Resource format dc:format rdfs:Resource dcterms:MediaTypeOrExte nt extent dc:format, dcterms:format rdfs:Resource dcterms:SizeOrDuration Medium dc:format, dcterms:format dcterms:PhysicalR esource dcterms:PhysicalMedium Identifier dc:identifier rdfs:Resource rdfs:Literal bibliographicCitat ion dc:identifier, dcterms:identifier dcterms:Bibliograp hicResource rdfs:Literal Language dc:language rdfs:Resource dcterms:LinguisticSystem Publisher dc:publisher rdfs:Resource dcterms:Agent Relation dc:relation rdfs:Resource rdfs:Resource source dc:source, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource Dcterms subPropertyOf Domain Range conformsTo dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource dcterms:Standard hasFormat dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource hasPart dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource hasVersion dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isFormatOf dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isPartOf dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isReferencedBy dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isReplacedBy dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isRequiredBy dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource isVersionOf dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource References dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource Replaces dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource Requires dc:relation, dcterms:relation rdfs:Resource rdfs:Resource Rights dc:rights rdfs:Resource dcterms:RightsStatement accessRights dc:rights, dcterms:rights rdfs:Resource dcterms:RightsStatement License dc:rights, dcterms:rights rdfs:Resource dcterms:LicenseDocument Subject dc:subject rdfs:Resource rdfs:Resource title dc:title rdfs:Resource rdfs:Resourcerdfs:Literal alternative dc:title, dcterms:title rdfs:Resource rdfs:Resourcerdfs:Literal type dc:type rdfs:Resource rdfs:Class audience rdfs:Resource dcterms:AgentClass educationLevel dcterms:audience rdfs:Resource dcterms:AgentClass mediator dcterms:audience rdfs:Resource dcterms:AgentClass accrualMethod dcmitype:Collec tion dcterms:MethodOfAccrual accrualPeriodicity dcmitype:Collec tion dcterms:Frequency accrualPolicy dcmitype:Collec tion dcterms:Policy instructionalMethod rdfs:Resource dcterms:MethodOfInstructio provenance rdfs:Resource dcterms:ProvenanceStatem rightsHolder rdfs:Resource dcterms:Agent http://dublincore.org/documents/dcmi-terms/
  57. 57. The Friend of a Friend (FOAF) • 人と人の関係のメタデータ • 自主的なプロジェクト @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> . @prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> . @prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> . <#JW> a foaf:Person ; foaf:name "Jimmy Wales" ; foaf:mbox <mailto:jwales@bomis.com> ; foaf:homepage <http://www.jimmywales.com/> ; foaf:nick "Jimbo" ; foaf:depiction <http://www.jimmywales.com/aus_img_small.jpg> ; foaf:interest <http://www.wikimedia.org> ; foaf:knows [ a foaf:Person ; foaf:name "Angela Beesley" ] . <http://www.wikimedia.org> rdfs:label "Wikipedia" . Classes: | Agent | Document | Group | Image | LabelProperty | OnlineAccount | OnlineChatAccount | OnlineEcommerceAccount | OnlineGamingAccount | Organization | Person | PersonalProfileDocument | Project | Properties: | account | accountName | accountServiceHomepage | age | aimChatID | based_near | birthday | currentProject | depiction | depicts | dnaChecksum | familyName | family_name | firstName | focus | fundedBy | geekcode | gender | givenName | givenname | holdsAccount | homepage | icqChatID | img | interest | isPrimaryTopicOf | jabberID | knows | lastName | logo | made | maker | mbox | mbox_sha1sum | member | membershipClass | msnChatID | myersBriggs | name | nick | openid | page | pastProject | phone | plan | primaryTopic | publications | schoolHomepage | sha1 | skypeID | status | surname | theme | thumbnail | tipjar | title | topic | topic_interest |
  58. 58. SKOS (Simple Knowledge Organization System) • タキソノミーに関するメタデータ – 概念の階層的構造 • 件名標目のようなタキソノミーにために設計 • 上位下位関係はクラス・サブクラス関係とは一致しな い • W3C Recommendation 18 August 2009
  59. 59. SKOS (Simple Knowledge Organization System) • SKOS Core (hierarchical concept structure) – skos:semanticRelation – skos:broaderTransitive – skos:narrowerTransitive – skos:broader – skos:narrower – skos:related – skos:preflabel – skos:altlabel – skos:hiddenlabel subPropertyOf
  60. 60. SKOS (Simple Knowledge Organization System) • SKOS Mapping – skos:mappingRelation – skos:closeMatch – skos:exactMatch – skos:broadMatch – skos:narrowMatch – skos:relatedMatch subPropertyOf
  61. 61. 書誌・研究データ用スキーマ • DOIのRA(Registration Agency)はそれぞれ独 自のメタデータスキーマを定義して、このス キーマとURLをデータベースに登録する。 – Crossref – DataCite – JaLC
  62. 62. { "status": "ok", "message-type": "work", "message-version": "1.0.0", "message": { "indexed": { "date-parts": [ [ 2017, 5, 24 ] ], "date-time": "2017-05-24T19:35:01Z", "timestamp": 1495654501696 }, "publisher-location": "Cham", "reference-count": 0, "publisher": "Springer International Publishing", "license": [ { "URL": "http://www.springer.com/tdm", "start": { "date-parts": [ [ 2016, 1, 1 ] ], "date-time": "2016-01-01T00:00:00Z", "timestamp": 1451606400000 }, "delay-in-days": 0, "content-version": "vor" } ], "content-domain": { "domain": [], "crossmark-restriction": false }, "short-container-title": [], "published-print": { "date-parts": [ [ 2016 ] ] }, "DOI": "10.1007/978-3-319-31676-5_2", "type": "book-chapter", "created": { "date-parts": [ [ 2016, 3, 19 ] ], "date-time": "2016-03-19T07:58:58Z", "timestamp": 1458374338000 }, "page": "23-39", "source": "Crossref", "is-referenced-by-count": 0, "title": [ "RDF Graph Visualization by Interpreting Linked Data as Knowledge" ], "prefix": "10.1007", "author": [ { "given": "Rathachai", "family": "Chawuthai", "affiliation": [] }, { "given": "Hideaki", "family": "Takeda", "affiliation": [] } ], "member": "297", "published-online": { "date-parts": [ [ 2016, 3, 20 ] ] }, "container-title": [ "Semantic Technology", "Lecture Notes in Computer Science" ], "original-title": [], "deposited": { "date-parts": [ [ 2016, 3, 19 ] ], "date-time": "2016-03-19T07:59:00Z", "timestamp": 1458374340000 }, "score": 1.0, "subtitle": [], "short-title": [], "issued": { "date-parts": [ [ 2016 ] ] }, "ISBN": [ "978-3-319-31675-8", "978-3-319-31676-5" ], "references-count": 0, "URL": "http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-3 "relation": null, "ISSN": [ "0302-9743", "1611-3349" ], Crossrefメタデータの例
  63. 63. JaLCのメタデータ・スキーマ
  64. 64. DataCiteのメタデータ・ スキーマ http://doi.org/10.5438/0012
  65. 65. 行政系の語彙・スキーマ
  66. 66. 共通語彙基盤の推進 • 情報を正しく効率的に交換、活用していくためには、人名、住所、物 等、データを体系的、かつ、構造的に定義して行く必要がある。 74 検索 オープンデータ システム連携 三鷹市立第四小学校 ic:建物_所在 ic:場所_地名 ic:場所_地理識別子 ic:場所_住所 ic:住所_住所 東京都三鷹市下連雀1 丁目25−1 ic:住所_構造化住所 ic:構造化住所_国 ic:構造化住所_都道府県 東京都 ic:構造化住所_市区町村 三鷹市 ic:構造化住所_町名 下連雀 ic:構造化住所_街区符号 1 ic:構造化住所_住居番号 25 ic:構造化住所_地番 1 ic:構造化住所_方書 ic:方書_方書 ic:方書_ビル名 ic:方書_部屋番号 ic:構造化住所_郵便番号 181-0013 ic:構造化住所_住所ID ic:構造化住所_住所コード ic:場所_経緯度座標 ic:経緯度座標系_測地系コード ic:経緯度座標系_緯度 ic:緯度_度 ic:緯度_分 ic:緯度_秒 ic:経緯度座標系_経度 ic:経度_度 ic:経度_分 ic:経度_秒 ic:場所_UTM座標 ic:UTM座標系_UTM座標 ic:UTM座標系_UTM測地系ID ic:UTM座標系_東距 ic:UTM座標系_グリッドゾーンID ic:UTM座標系_グリッドゾーン格子 ID ic:UTM座標系_北距 ic:場所_MGRS座標 ic:MGRS座標系_MGRS座標 ic:MGRS座標系_MGRS座標格子ID ic:建物_施設情報 ic:施設_ID ic:証明_識別ID ic:証明_証明種類 ic:証明_発行日 ic:証明_失効日 ic:証明_発行者 ic:施設_名称 三鷹市立第四小学校 ic:施設_種別 小学校 ic:施設_商用区分 ic:施設_概要 小・中一貫教育校「連 雀学園」に属する小学 校。 項目名(Type/Sub-properties) 項目名(エントリー名) 英語名 データタイプ データタイプ(英語) cardinality 項目説明 項目説明(英語) サンプル値 Mapping to NIEM Mapping to ISA Joinup 人型 ic:人型 PersonType 人の情報を表現するためのデータ型。 nc:PersonType Person 氏名 ic:人_氏名 PersonName ic:氏名型 ic:PersonNameType 0..1 氏名 Name of a Person - nc:PersonName 性別 ic:人_性別 PersonSex <抽象要素> <abstract element, no type> 0..1 性別 Gender of a Person 1 nc:PersonSex gender Substitutable Elements: Substitutable Elements: 性別コード ic:人_性別コード + PersonSexCode codes:性別コード型 codes:GenderCodeType 性別コード Gender of a Person 1 nc:PersonSexCode 性別名 ic:人_性別名 + PersonSexText ic:テキスト型 ic:TextType 性別の名称。 Gender of a Person 男 nc:PersonSexText 生年月日 ic:人_生年月日 BirthDate ic:日付型 ic:DateType 0..1 生年月日 Date of Birth of a Person - nc:PersonBirthDate dateOfBirth 死亡年月日 ic:人_死亡年月日 DeathDate ic:日付型 ic:DateType 0..1 死亡年月日 Date of Death of a Person - nc:PersonDeathDate dateOfDeath 現住所 ic:人_現住所 PresentAddress ic:住所型 ic:AddressType 0..1 現住所 - nc:PersonResidenceAssociationTyperesidency 本籍 ic:人_本籍 LegalResidence ic:住所型 ic:AddressType 0..1 本籍 - 国籍 ic:人_国籍 Citizenship <抽象要素> <abstract element, no type> 0..n 国籍 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. - nc:PersonCitizenship citizenship Substitutable Elements: Substitutable Elements: 国籍名 ic:人_国籍名 + CitizenshipText ic:テキスト型 ic:TextType 国籍の名称。 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. 日本国 nc:PersonCitizenshipText 国籍コード ic:人_国籍コード + CitizenshipCode codes:国籍コード型 codes:CitizenshipCodeType 住民基本台帳で利用されている国籍コード。 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. 392 nc:PersonCitizenshipFIPS10-4Code ISO3166Alpha2 ic:人_ISO3166Alpha2 + ISO3166Alpha2 iso_3166:ISO3166Alpha2CodeTypeiso_3166:ISO3166Alpha2CodeType 国名コード。ISO3166Alpha2。2文字コード。 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. nc:PersonCitizenshipISO3166Alpha2Code ISO3166Alpha3 ic:人_ISO3166Alpha3 + ISO3166Alpha3 iso_3166:ISO3166Alpha3CodeTypeiso_3166:ISO3166Alpha3CodeType 国名コード。ISO3166Alpha3。3文字コード。 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. nc:PersonCitizenshipISO3166Alpha3Code ISO3166Numeric ic:人_ISO3166Numeric + ISO3166Numeric iso_3166:ISO3166NumericCodeTypeiso_3166:ISO3166NumericCodeType 国名コード。ISO3166Numeric。数字3桁コード。 A county that assigns rights, duties, and privileges to a person because of the birth or naturalization of the person in that country. nc:PersonCitizenshipISO3166NumericCode 出生国 ic:人_出生国 BirthCountry ic:場所型 ic:LocationType 0..1 生まれた国。 A location where a person was born. nc:PersonBirthLocation countryOfBirth 出生地 ic:人_出生地 BirthPlace ic:場所型 ic:LocationType 0..1 生まれた場所。 A location where a person was born. nc:PersonBirthLocation placeOfBirth 氏名型 ic:氏名型 PersonNameType 氏名を表現するためのデータ型。 nc:PersonNameType 姓名 ic:氏名_姓名 FullName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 氏名(姓、名)。 Full name of a Person 経済  太郎 nc:PersonFullName fullName カナ姓名 ic:氏名_カナ姓名 KanaFullName ic:カタカナテキスト型 ic:TextType 0..1 氏名(姓、名)のカナ表記。 Full name in Katakana. ケイザイタロウ ローマ字姓名 ic:氏名_ローマ字姓名 RomanFullName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 氏名(姓、名)のローマ字表記。 Full name in Roman alphabet. Keizai Taro 姓 ic:氏名_姓 FamilyName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 姓。 Family name of a Person 経済 nc:PersonSurName familyName カナ姓 ic:氏名_カナ姓 KanaFamilyName ic:カタカナテキスト型 ic:TextType 0..1 姓のカナ表記。 Family name in Katakana. ケイザイ ローマ字姓 ic:氏名_ローマ字姓 RomanFamilyName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 姓のローマ表記。 Family name in Roman alphabet. 名 ic:氏名_名 GivenName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 名。 Given name of a Person 太郎 nc:PersonGivenName given name カナ名 ic:氏名_カナ名 KanaGivenName ic:カタカナテキスト型 ic:TextType 0..1 名のカナ表記。 Given name in Katakana. タロウ ローマ字名 ic:氏名_ローマ字名 RomanGivenName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 名のローマ字表記。 Given name in Roman alphabet. ミドルネーム ic:氏名_ミドルネーム MiddleName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 ミドルネーム。 Middle name of a person nc:PersonMiddleName alternativeName カナミドルネーム ic:氏名_カナミドルネーム KanaMiddleName ic:カタカナテキスト型 ic:TextType 0..1 ミドルネームのカナ表記。 Middle name in Katakana. ローマ字ミドルネーム ic:氏名_ローマ字ミドルネーム RomanMiddleName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 ミドルネームのローマ字表記。 Middle name in Roman alphabet. 旧姓 ic:氏名_旧姓 MaidenName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 旧姓。 Maiden name. nc:PersonMaidenName birthName カナ旧姓 ic:氏名_カナ旧姓 KanaMaidenName ic:カタカナテキスト型 ic:TextType 0..1 旧姓のカナ表記。 Maiden name in Katakana. ローマ字旧姓 ic:氏名_ローマ字旧姓 RomanMaidenName ic:テキスト型 ic:TextType 0..1 旧姓のローマ字表記。 Maiden name in Roman alphabet. 語彙(ボキャブラリ)、 情報交換パッケージ(IEP) Schema.org 検索エンジン大手が整備する 構造化データマークアップの共通仕様 情報交換パッケージに より、システム間を連携 ・高速な情報連携 ・設計の効率化 語彙で意味を確認し、情報 交換パッケージから、情報 を抽出 ・サービス設計の効率化 ・安定した情報連携 語彙間の整理をしておくこ とで、検索を効果的に実施 ・検索の利便性の向上 ・効果的な広報の実施 共通語彙基盤は、用語の参照辞書を整備するこ とで、各種データの同一性の確認を容易にし、そ の結果として、システム間の連携やオープン データの活用を容易にできるようにする仕組み。 http://goikiban.ipa.go.jp/ (IMI: Infrastructure for Multi-layer Interoperability)
  67. 67. IMI共通語彙とは • 構造化概念辞書 – 概念辞書 • 概念の表記としての用語 – 各項目は概念であって用語でない。 – 構造化辞書 • 概念は相互につながっていて、その組み合わせ(構造で意味を表現する 人型 氏名 性別 性別コード 生年月日 住所 … 氏名型 種別 姓名 姓 名 … 住所型 種別 表記 郵便番号 都道府県 文字列 文字列 文字列 コード型 文字列 文字列 文字列 文字列 文字列 コード型 種別 値 氏名型 住所型 コードリスト型 文字列 事象型 クラス概念 プロパティ(関係概念) クラス概念の構造 クラス概念の表記 プロパティの値の範囲
  68. 68. 語彙のカテゴリー • IMI語彙は、共有範囲の広さに応じて3つの カテゴリーに分類される。 コア語彙 ドメイン語彙 応用語彙 コア語彙 人や組織など、基本となる用 語の集合です。ドメインを問わ ず共有されます。 ドメイン語彙 特定の分野(ドメイン)に特化し た用語の集合です。 ドメイン内で共有されます。 応用語彙 特定のデータに特化した用語 の集合です。 共有を前提としません。
  69. 69. 情報構造のイメージ • 施設の情報は、コアのボキャブラリとドメインのボキャブラリ の組み合わせで表す。 77 病院 建物 診療科 所在(住所) 施設情報 建築物情報 状況 ベッド数 小学校 建物 生徒数 所在(住所) 施設情報 建築物情報 避難所情報コア ボキャブラリ ドメイン ボキャブラリ イベント 建物 スケジュール 所在(住所) 連絡先
  70. 70. コア語彙 78
  71. 71. クラス用語の継承 クラス用語の継承の例
  72. 72. クラス用語の継承 - プロパティの引継ぎ - • 継承して作成されたクラス用語は、継承元 のクラス用語のすべてのプロパティを引き 継ぎます。 • 継承したクラス用語では、プロパティを追加 することができます。 法人型 業務組織型 業務組織型で追加され たプロパティ 組織型のプロパティ 実体型のプロパティ 事物型のプロパティ 業務組織型のプロパ ティ 組織型のプロパティ 実体型のプロパティ 事物型のプロパティ 法人型で追加されたプ ロパティ プロパティを 引継ぐ
  73. 73. シリアライズ IMI語彙 JSON-LD コンテキスト RDF スキーマ XML スキーマ 構造化項目名 マッピング仕様 (近日公開予定) JSON (JSON-LD) RDF XML CSVなど の表形式
  74. 74. シリアライズ • IMIの語彙を用いてデータを作成するために は、具体的なデータ表現形式に適用すること が必要です。 • これを、シリアライズと呼びます。 • シリアライズ先には、様々な形式を利用する ことができます。 • 共通語彙基盤では、JSON、RDF、XML、そして CSVなどへのシリアライズに必要な情報を提 供しています。
  75. 75. ひな形群 • DMD(Data Model Description) – 法人基本情報 DMD@ja – 法人活動情報 DMD@ja – 施設 DMD@ja – 避難施設 DMD@ja – 設備 DMD@ja – 医療機関 DMD@ja – 氏名 DMD@ja – イベント DMD@ja – 住所 DMD@ja – 組織 DMD@ja – 地物 DMD@ja • PD – PD5474(観光施設に関する語彙の検討) – PD7706(イベントに関する語彙の検討) – PD2342(法人情報に関する語彙) – PD1462(子育て関連施設に関する語彙の検討) • ドキュメント化待ち – 調達 – 制度(サービス)
  76. 76. IMI導入のメリット・デメリット • メリット – ユーザ企業、国・自治体 • 独自データによるロックイン回避 • 設計費用の低減 • データ解析の容易化(マッシュアップの容易化) • 接続性の向上 • 段階的導入など拡張性の向上 – ベンダ企業・開発者 • データ設計の品質向上 • データ設計の迅速化 • 接続性の向上 • 販路の拡大 • デメリット – ユーザ企業、国・自治体 • 書式変更への現場の理解を得るのが大変な時がある – ベンダ企業・開発者 • 独自仕様によるロックインがしにくくなる 84
  77. 77. 現在どこまでできているのか 準備・検証 •動向調査と試行版の作成 開発・検証 •コア語彙の整備 普及 •法人やイベントなどの事例を軸に展開 •官民データ 2013.2 一次プロジェクト開始 2013.6 IMI1.01 2013.9 二次プロジェクト開始 2014.6 IMI2.0 2014.9 IMI2.1 2015.2 IMI2.2 2015.12 IMI2.3 2017.3 IMI2.4 2017.1 法人インフォーメーション 2017.1 埼玉県オープンデータポータル 2017.6 こども霞が関見学デー
  78. 78. 動き始めたIMI • 法人インフォメーション – 法人番号をキーに、政府内の法人関連情報 (基本情報、契約情報、表彰情報、届出情報、 処分情報等)を一元的に公開 • 法人情報データを、共通語彙基盤で整備 • 今後、法人マスターデータや申請書の設計に活 用→民間に展開 • こども霞が関見学デー – 8月に行われる子供向け体験イベントの情報 を集約して提供 • イベントデータを、共通語彙基盤で整備 • 今後、イベントデータ構造を広く公開(現在もPDで 公開) • 埼玉県オープンデータカタログ – 埼玉県下58自治体のオープンデータのデー タ項目や構造を共通化 • 10分野を共通語彙基盤で整備 • 他自治体でも類似の取り組みが広がる 86
  79. 79. 推進のための体制 IT戦略本部 (IT総合戦略室) 情報共有基 盤委員会 共通語彙基 盤WG 利用swg 運用swg 技術swg 文字情報基 盤WG 87 協力依頼 報告 方針の検討 プロセスの検証 語彙、DMDの検証 普及 •各委員会、WGの設置主体は経 済産業省、事務局はIPA •各WGの下には、具体的な検討 を行なうSWGを設置。 LOD専門家、XML専門家、 標準化専門家等、 国内トップの陣容 IMIパートナーズ
  80. 80. コア語彙の整備方法 • 行政システムやオープンデータなどのニーズを分解し て「氏名」等のターゲットを選定 – アベイラビリティ以外はほぼ整備 • 既存の様々なデータ表現形態を参照する • 意味論と抽象化によってモデル化 • スキーマやDMDの整備 • 現実との整合性を保つように表記型等も整備 – 住所は、市町村名や町名、番地等をすべてバラバラにした いが、既存の表記が1行で書かれるものがあるため「住所 表記」という項目を定義 88
  81. 81. ひな形群の整備方法 • 主要な標準やアプリケーションのデータ構造を表で比較 • コア語彙と比較しながらモジュールを組み合わせモデル化 • 導入用のサブセットの整備 • 公開ドラフトとして公開し、意見を募集 • スキーマやDMDの整備 • Referenceモデルなので、利用者は自由に項目を選択し、時 には追加することができる – IMIの語彙と追加語彙を明確化することでメンテナンス性が向上 する 89
  82. 82. オーサライズに関する考え方 • オーサライズ方式 – 専門家によるWGによる素案→公開→デファクトスタンダードとい う方式 – コアの用語と実装用モデルを並行して開発 – StandardではなくReference Modelを提供する – 世界各国の進め方もほぼ同じ方式 • 米国(NIEM) Core vocabulary + Information Exchange model • 欧州(ISA) Core vocabulary + Application profile • 日本(IMI) Core vocabulary + Data Model Description • 理由 – 変化が速い – 品質はプロセスと体制で担保 – 導入時のカスタマイズ範囲が大きい 戦略・方針 Model プロモーション
  83. 83. 海外の状況• ヨーロッパ SEMIC • 米国 NIEM • 民間 schema.org 91 This particular release incorporates approximately 280 new elements and 350 new types, as well as updates to 2,300 existing elements and 230 existing types. PUBLIC EVENT
  84. 84. Schema.org • Some highlighted vocabulary – Creative works: CreativeWork, Book, Movie, MusicRecording, Recipe, TVSeries ... – Embedded non-text objects: AudioObject, ImageObject, VideoObject – Event – Health and medical types: notes on the health and medical types under MedicalEntity. – Organization – Person – Place, LocalBusiness, Restaurant ... – Product, Offer, AggregateOffer – Review, AggregateRating – Action
  85. 85. Schema.org • Web検索の高度化のためにYahoo!, Google, Yandex等 が設立。 – Webページに埋め込む/付随させるメタデータの共通化 – 対象領域:Webに出現する事物や事柄、プロセス、トラン ザクションなど • 構築体制 – Steering Group • Oversight, review, approval of new release – Community Group • propose, discuss, prepare and review changes to schema.org • via W3C ML, github • 構築中のものの公開: webschema.org – Pending.webschema.org (hosted extensionの場合)
  86. 86. schema.org extensions • Additional schema to schema.org core schema • Two types of extensions – Reviewed/Hosted extensions: • managed and reviewed by schema.org • http://e1.schema.org for documentation, http://schema.org for namespace • List auto.schema.org bib.schema.org health-lifesci.schema.org iot.schema.org – External extensions: managed by managed and reviewed by other groups • GS1 Web Vocabulary • Features – Add subclasses and/or properties – Must be consistent to core – Overlaps among extensions may occur
  87. 87. 情報構造化まとめ • Keywords, tags/Controlled vocabulary /Classification/Taxonomy /Thesaurus/Ontology/Schema – 差異は明確でないし、また重要でない – より構造化の方向へ – 要求仕様は識別子システムと同じ • 安定していて持続可能 • システムを超えて唯一性の保証 • 記述が手に入ること • 発行者が信頼でき持続可能
  88. 88. ドメイン語彙構築に向けて • ゴールのイメージづくり – どんな語彙/スキーマが欲しいのか • 何につけるのか • 何に使うのか • … – 誰が作り、維持するのか。 • 技術と既存語彙連携の選択 – ゴールに適切なものの選択 • 実装 – 個別の語彙構築 – 語彙データベース – 語彙構築体制
  89. 89. まとめ • 3つの層 – オントロジー/シソーラス/タキソノミー (Ontology/Thesaurus/Taxonomy) – スキーマ (Schema) – 識別子 (Identification) • トップダウンではない、むしろ今はボトムアップ • それぞれの層は役割が違う • しかし、その層の価値だけを追求するのではなく て、よいつながりを考慮すべき

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