情報組織化研究グループ月例研究会報告（2014.1）

レビュー『Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組み』

小村愛美（神戸大学附属図書館）

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日時：

2014年2月1日（土） 14：30〜17：00

会場：

キャンパスポート大阪（大学コンソーシアム大阪）

発表者 ：

小村愛美氏（神戸大学附属図書館）

テーマ ：

レビュー『Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組み』

共催:

書誌コントロール研究会（科学研究費基盤研究(C) 課題番号25330391　研究代表者：和中幹雄）

出席者：

有馬良一（同志社大学）、江上敏哲（国際日本文化研究センター）、川崎秀子、河手太士（静岡文化芸術大学図書館）、倉知桂子（京都看護大学開設準備室）、古賀崇（天理大学）、塩見橘子、篠田麻美（国立国会図書館）、末田真樹子（大阪大学）、杉本節子、鈴木昭子（同志社大学）、田窪直規（近畿大学）、田村俊明（紀伊國屋書店）、日吉宏美（神戸大学）、福永智子（椙山女学園大学）、前川敦子（神戸大学附属図書館）、松井純子（大阪芸術大学）、村井正子（日本アスペクトコア）、村上健治（滋賀医科大学）、吉村風（国立国会図書館）、渡邊隆弘（帝塚山学院大学）、和中幹雄（大阪学院大学）、小村＜23名＞

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　発表者は、当グループが昨年7年〜11月全6回で行った勉強会(文献輪読会) 1) に参加した。そこで取り上げた『Linked Data』（トム・ヒース，クリスチャン・バイツァー著，武田英明[ほか]訳，近代科学社，2013.1）の概要を中心に、Linked Data（以下、LD）活用にあたっての課題などが報告された。

1. 勉強会紹介

2. 『Linked Data』紹介

　LDとは、構造をもったデータをWeb上で共有するためのしくみであり、W3Cが2007年1月に創設したLODプロジェクトを起源とする。本書は、LDについて包括的に述べた初めての図書（原書は2011年1月刊)とされる。LDに関する基本的な説明と実践的・技術的解説が併記される。｢BIG LYNX社｣という架空の企業をシナリオにRDFの記述例が示されたり、実際のLDのデータセットが紹介されている。図書館分野への言及も見られる(3.2.5)。ただし、LDの現状は本書の内容よりも進んでいる。

●「１章　はじめに」

• 近年、Web企業や政府、科学研究団体などがデータの公開・共有を行うようになり、データの氾濫が生じている。第三者がこれらのデータをビジネスや科学の発展のために共有・利用するには、どのようなしくみが必要かを考えねばならない。
• LDの原理とは、再利用（公開・共有）のためのデータの構造化である。従来Webはデータよりも文書の構造化を志向しており(HTML形式）、構造化されたデータの抽出は困難だった。構造化データの公開・利用のためにmicroformatsやWeb API（XML、JSON）が使用されるが、それぞれに制約があり、データがWeb上に断片的に存在することになる。
• Web上に分散したデータをつなぐデータモデルとしてRDF（Resource Description Framework) がある。RDFは文書だけでなく事物をもリンクし、データとデータの関係性を記述できる。

●「２章　Linked Dataの基本原則」

• T. バーナーズ=リーが提唱した、次の４つの基本原則が説明される。
  原則１：あらゆる事物にURI(Uniform Resource Identifier)を付与すること。
  原則２：誰でも事物の内容が確認できるように、URIはHTTP経由で参照できること。HTTPクライアントがURIにアクセスすると同定されたリソースの記述内容を参照解決(dereference)できる。
  原則３：URIを参照した時は、標準の技術(RDFやSPARQL等)を使用して関係する有用な情報を利用できるようにすること。RDFの使用を推奨。
• RDFのシリアル化（RDFトリプルを特定の文法にしたがってファイルに書き出すこと）形式として、RDF/XML、RDFa、Turtle、N-Triples、RDF/JSON等がある(DBpedia(ウィキペディアのLOD版) 2) のリソースのRaw Data(各形式での記述) を参照）。
  原則４：より多くの事物を発見できるように他のURIへのリンクを含めること。RDFリンクには関係リンク、同一性リンク、語彙リンクの３つがある。
• LD公開の進め方の５段階を説明した。

●「３章　データのWeb」

• LODクラウドの図によりデータのWebの構造を概観し、各分野のデータセット(LDの実例）を紹介。
• 図書館のデータは高度に構造化され、LDとの親和性が高い。VIAF、RDA、Web NDL Authoritiesがすでに公開され、NIIも今年4月から総合目録DBのデータをRDF形式で公開することになった 3) 。

●「４章　つながるデータをデザインしよう」

• 公開に適したデータの記述方法や構造を検討。
• まずは事物にURIで名前をつける(URIの発行)。事物を表現するには次の３つのURIが必要である。
  1）事物そのものを表現するURI
  2）事物をHTMLで記述した文書のURI
  3）事物をRDF/XMLで記述したデータのURI
• これらのURIの視覚的な識別のために、異なるサブドメインや拡張子で区別する方法がある。
• さらに、データセットそのものの記述（データセットの製作者・更新状況・適用ライセンスなどのメタデータ）も必要である。Web上のライセンスに、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスがある 4) 。
• 事物のクラスや事物間の関係は、RDFそのものでなくSKOS、RDFS、OWLにより表現される。DCMIなどの既存語彙の再利用も推奨される。

●「５章　Linked Data公開のレシピ」

• LD公開のパターンとしては、1）リレーショナルDBからwrapperを用いてRDFに変換する、2）APIなどで検索可能な動的な構造化データは各APIに沿ってカスタマイズされたwrapperによりLD化する、3）CSV、Excelなどの静的な構造化データはRDF化してRDFストアから提供する、などがある。
• 公開のためのチェックリスト（8項目）を紹介。

●「６章　Linked Dataを利用する」

• LDを利用する既存のアプリケーションを紹介。
• 汎用と分野に特化したものがあるが、汎用にもブラウザタイプ(Marblesなど)と検索エンジンタイプ(Sig.maなど)がある。Googleやyahoo!ではリッチスニペット形式の結果表示にLDを利用している。
• data.gov、data.gov.ukは政府データ関連のアプリケーションを多数公開し、DBpedia MobileはGPS情報とDBpediaの地理情報をマッシュアップして提供するスマートフォン用アプリケーションである。

3. 読み終えての感想

• Linked Dataの概念は理解できた。実際にデータに触れながら読むほうが、理解が進むのではないか。

4. Linked Dataに関する＋α

• LDの使用に際し、公開されたデータを眺める。
  例：DBpedia Japanese、日本語Wikipediaオントロジー研究ページ、Data for Japan (含CKAN日本語)。SPARQLエンドポイントも活用。
• LD公開・活用支援サイトとして、LinkData.org、OPEN Refine、AppLinkDataなど。
• LOD関連の研究会やイベントの増加、公的機関によるオープンデータ化の推進は、図書館データのオープン化もつながる。間口の広がりを感じる。
• 質疑応答では、日本におけるLD公開の現状、NIIのデータ公開ではクリエイティブ・コモンズ・ライセンスをどこまで適用するのか、などが出された。

1) http://josoken.digick.jp/study/2013/2013.html
2) http://ja.dbpedia.org/
3) http://www.nii.ac.jp/CAT-ILL/about/project/od2013/
4) http://creativecommons.jp/

（記録文責：松井純子　大阪芸術大学）

当日の資料

スライド資料（http://www.slideshare.net/itsumikomura/140201josoken-linkeddata-30733136）