linked open dataの基礎とこれからの情報活用

Linked Open Dataの基礎とこれからの情報活用

嘉村哲郎

(東京藝術大学芸術情報センター/総合芸術アーカイブセンター)

2013年9月21日

主催:日本図書館研究会情報組織化グループ研究会共催:情報知識学会関西部会、「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）

1. Open Data概説

• オープンデータとは• オープンデータと行政• オープンデータ政策と文化・芸術(EUを例に)• オープンデータの公開・共有

2. Linked Open Data

• Linked Dataの基本原則

• RDFの特徴

• SPARQL EndpointとSPARQL クエリ

3. Linked Open Dataの利用事例

1.Open Data「オープンデータとは」

ウェブの発明者，ティム・バーナーズ=リー氏による呼びかけ

2009年，TEDにおけるプレゼンテーション

政府のデータ，科学研究のデータ，コミュニティのデータ･･･生のデータ(Raw Data)を今すぐWebに公開しよう!!

日本語字幕付き動画: http://goo.gl/xNQkp

Raw Data NowA year of Open Data

“オープン”の解釈

オープンの定義

The Open Definition - http://opendefinition.org/

インターネット上のコンテンツやデータのオープンとは，それらを誰もが自由に利用，再配布，再利用できること

“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.”

文化情報学術情報公共情報

Open Data

オープンライセンスを適用したデータ

オープンデータとは

「オープンデータと行政」Open Data & Open Government

Open Government

• 政府・自治体等公的機関が保有するデータを公開する• 公開したデータを活用したサービスの提供，データを元にした政策提言の創出

• 公的な機能をより多くの主体で分担して担い，コストの削減と経済の活性化を目指す

G8 - 2013によるオープンデータ憲章の合意外務省オープンデータ憲章http://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/page23_000044.html

原則1：原則としてのオープンデータ • データによっては，公表出来ないという合理的な理由があることを認識しつつ，この憲章で示されているように，政府のデータすべてが，原則として公表されるという期待を醸成する。

原則3：すべての者が利用できる • 幅広い用途のために，誰もが入手可能なオープンな形式でデータを公表する。• 可能な限り多くのデータを公表する。

原則5：イノベーションのためのデータの公表 • オープンデータ・リテラシ－を高め，オープンデータに携わる人々を育成する。• 将来世代のデータイノベーターの能力を強化する。

原則2：質と量• しっかりした一貫性のあるメタデータ（データに関する属性情報を説明するデータ）の使用。• 最新の主要なメタデータの解説の最新化の公表及び更新。• 十分に具体化されたデータの確保。• データ使用者からの意見の聴取。

原則5：イノベーションのためのデータの公表• 著作権を尊重しつつオープン・ライセンスを使用したデータの発出を支持する。• データをまとめて機械判読できることを確保する。• アプリケーション・プログラミング・インターフェースを使用してデータを公表する。• データの革新的な使用方法を促進する。

オープンデータ憲章(技術的な別添より)

各国政府のオープンガバメントポータル

■カテゴリ数 50種類

教育，観光，ビジネス，経済，健康等

■データセット数 97,536データセット

■データ形式:49種

■モバイルアプリ: 137個

■市民作成アプリ: 349個

「家庭の医学」のようなアプリ米国の公営バスアプリ

米国の例

ナショナルギャラリー・ワシントン

議会図書館バーチャルツアー※数値情報は2013.9.9時点

Open Dataの特徴

政府・自治体・企業・コミュニティなど組織または個人が保有するデータを公開し，第三者が自由に利用できるようにすること

•情報を公開 ⇒ 情報の存在を世の中に伝える

•CSVやXMLなど再利用可能かつ機械処理できる形式の公開が望ましい

•公開するデータはできるかぎりオープンライセンスを適用する

Open Government Dataの取組み(2013.4)

Open Government Dataの取組み(2013.9)

経済産業省 2013.03

福井県鯖江市

「公共施設情報「ご当地情報Q&A」

「オープンデータ政策と文化・芸術」EUを例に

2003年に「公共セクターの情報の利活用に関する指令」制定(EU PSI指令2003/98/EC)

“加盟国は、公的機関が保有する情報の再利用が可能な場合には、商業・非商業

の目的を問わずこれらの情報が再利用可能であることを確保しなければならない”

国際大学GLOCOM 公開シンポジウム「オープンデータが拓く未来」2012/5/31，「欧州におけるオープンデータ政策の現状」より引用.

1.「公開を基本」とすること

2.「再利用を可能」とすること，その場合は「商業・非商業の目的を問わない」こと

3. 但し、"国家機密保持等の観点から機微性の高い情報の他、「公共放送局や研究教育機"

"MLA」の保有する情報は当面の間対象外"

欧州のオープンデータ政策

PSI(Public Sector Information)

公的な「美術館・博物館・図書館・アーカイブズ施設」を含む

欧州のオープンデータ政策

2013年6月:「PSI指令」大規模改正(2013/37/EU)

オープンデータ義務の対象を追加

•データ提供対価の原則無償化義務（限界費用） •データのマシンリーダビリティ確保義務

実質的に情報のOpen Data/Linked Open Dataでの公開Europeana支援の措置

参考資料: 生貝直人 "EUにおけるオープンデータ政策とクリエイティブ・コモンズ・ライセンス "より作成

関連の指令(2012年EU孤児作品指令)

「Orhan Works DirecGve、2012/28/EU」

対象:EU加盟国の公的な文化施設　　（図書館・美術館・博物館・アーカイブズ・研究教育機関等）

内容:1. 権利者不明の（写真作品を除く）孤児作品のデジタル化・Web公開ができる

2. 孤児作品と認定後、権利者が名乗り出るまでEU全域で同様に扱われる

ただし、権利者不明であるという調査した記録を当局に提出する

加盟国は2014年10月までに国内法化義務

参考資料: 生貝直人 "EUにおけるオープンデータ政策とクリエイティブ・コモンズ・ライセンス "より作成

「オープンデータの公開・共有」

データカタログサイト「CKAN」

•データを公開，存在をアピールしたいとき•誰でもデータを登録・利用(ダウンロード)できる•自前で公開している公開データベースのAPIもオープンデータの情報として登録可能•データの形式やライセンスのタイプ，公開主体からデータを検索することができる

WikiPedia 編集ワークショップ

• 内容チームごとに地域の史跡や歴史的建造物等について現地調査および文献調査し、実際にウィキペディア記事を書く

• 目的

• 地域の観光資源に関する記事を充実（オープンデータを自ら作る）

• リテラシーの向上

• 特徴文献調査等は図書館で実施。　→ 図書館等文化施設との連携

オープンデータ街歩きワークショップ横浜

• 内容歴史データや観光スポットデータを使用した地図アプリやARアプリを用いてグループに別れて街歩きを行った。

• 目的身近なフィールドでオープンデータに触れる機会を提供し、その有用性を感じてもらう。そして、オープンデータの新たな応用例を発想してもらう。

• 特徴歴史資料を携えながらの街歩きは学びや気づきが多く得られる

データ共有5つのステップ

どんな形式でもよいのでデータをオープンライセンスで公開例：PDF, jpg

構造化された形式で公開例：画像化された表よりも，エクセル表等

機械処理できる汎用的な形式で公開例：csv, tsv, json

http://5stardata.info/ja/

★3までは誰もが容易にできます

情報を使う情報を探す情報を集める情報を整える

使う側にとって効率的なデータ環境を提供する

★ ★ ★ ★ ★負担を減らすために…

★4 ★5でデータ公開をめざす意義

2.Linked Open Data

Open Dataオープンライセンスのデータ

Linked Data標準化されたデータのWeb

Linked Open Dataオープンライセンスを適用した

標準化されたデータ

Linked Data標準化されたデータのWeb

Webの標準化規格・技術を使用してデータを公開・共有するための方法論

Webの原則

1.IRIをHTML文書の識別子に使う　http://josoken.digick.jp/index.html

※IRI(国際化資源(リソース)識別子):Internationalized Resource Identifier)

Webの原則

1.IRIをHTML文書の識別子に使う　http://josoken.digick.jp/index.html2.IRIの利用にはHTTPの技術を用いる ↑

Webの原則

1.IRIをHTML文書の識別子に使う　http://josoken.digick.jp/index.html2.IRIの利用にはHTTPの技術を用いる ↑3.IRIにアクセスするとHTML文書が見られる(Webブラウザを使用した場合)

Webの原則

1.IRIをHTML文書の識別子に使う　http://josoken.digick.jp/index.html2.IRIの利用にはHTTPの技術を用いる ↑3.IRIにアクセスするとHTML文書が見られる(Webブラウザを使用した場合)

4.HTML文書には他の文書へのIRIのリンクがある

http://josoken.digick.jp/meeting/news.html#201309

Linked Dataの基本原則

1.IRIをあらゆる事物の識別子に使う(リソース)

Linked Dataの基本原則 http://example.jp/001

藤田(という事物)に関する識別子

2.IRIの利用にはHTTPの技術を用いる

http://example.jp/001藤田(という事物)に関する識別子

XML等の構造化データ

3.IRIにアクセスすると事物に関する構造化データが得られる

(リソース)

http://example.jp/002書籍(という事物)に関する識別子

4.データには他のIRIへのリンクを含む

XML等の構造化データ

3.IRIにアクセスすると事物に関する構造化データが得られる

(リソース)

Dereference(参照解決)

人物、藤田に関するHTMLページ人がみる情報

XML等の構造化データコンピュータがみるデータ

リソースhttp://example.jp/001

アクセス方法によってHTTPサーバが自動判別

・・・・・・・・・・・・

HTTPの技術コンテントネゴシエーションを利用

①NDLが定義した人物「夏目漱石」という人物名称を同定する識別子

Cool IRI実体と表現を区別する方法論

http://id.ndl.go.jp/auth/entity/00054222

303 See Other 303 See Other

国立国会図書館の個人名典拠データのRDFは「名称実体」と「典拠情報」の区別に303転送型IRI(COOL IRI)を利用

http://id.ndl.go.jp/auth/ndla/00054222 http://id.ndl.go.jp/auth/ndla/00054222.rdf

2-3. 名称実体URIhttp://iss.ndl.go.jp/ndla/function/#2

① 実体として参照するアドレス

②ブラウザで①にアクセスすると自動的に人がみる典拠情報を表示(表現)するページへ転送

③Linked Dataプログラムが①にアクセスすると自動的にデータへ転送

構造化データ RDF(Resource Description Frame Work)

RDFの特徴

•W3CというWebに関する技術の標準化を進める団体により標準化されたデータ形式

•1つの情報を主語，述語，目的語の3つ組(Triple)であらわす

画家「藤田」と作品「カフェ」を3つ組であらわすと

RDFの特徴

主語

藤田嗣治

RDFの特徴

主語

作品は

述語

藤田嗣治

RDFの特徴

主語

作品は

述語目的語

藤田嗣治「カフェ」

RDFの特徴

主語

RDFの特徴

藤田嗣治「カフェ」作者は

主語述語

RDFの特徴

藤田嗣治「カフェ」作者は

主語述語目的語

コンピュータが内容を理解するための情報「メタデータ」

メタデータ(属性) データ(値)

名前藤田嗣治

生年 1886

没年 1968

タイトルカフェ

制作年 1949

材質・技法油彩/キャンバス

メタデータは再利用性を考慮し，なるべく広く使われているものの利用が望ましい

「dc」は接頭子と呼ばれ，メタデータの典拠元を表す

行頭のdc: はhttp://purl.org/dc/terms/ 定義されている事を記述する

例: RDFデータの冒頭に定義されるプレフィクス@prefix dc:<http://purl.org/dc/terms/>

dc:title カフェ

dc:created 1949

dc:medium 油彩/キャンバス

コンピュータが内容を理解するための記述

dc:title が何を表すのか，知りたい場合は，http://purl.org/dc/terms/title にアクセスすることで，その用途・適用範囲などの説明が見られる．

dc:titleDublin Core(団体組織)

主題や名前を意味する識別子 lodac:Address

bmx:exhibition

British Museumが定義した「展覧会」を意味する識別子

LODACグループが定義した「住所」を意味する識別子

@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix ex: <http://example.jp/>.

ex:001 a ex:artwork;dc:title "カフェ"@ja;dc:created "1949";dc:medium "油彩/キャンバス"@ja; .

メタデータ

RDFデータ(Turtle)

ネットワーク上でコンピュータが処理できるデータ

RDFデータをネットワーク上で使えるようにするため，識別子(アドレス)をつけるhttp://example.jp/001

RDFデータの中身はテキストベース

@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix ex: <http://example.jp/>.

メタデータ

RDFデータ(Turtle)

ネットワーク上でコンピュータが処理できるデータ

主語

述語目的語

RDFデータをネットワーク上で使えるようにするため，識別子(アドレス)をつけるhttp://example.jp/001

RDFデータの中身はテキストベース

@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> . @prefix ex: <http://example.jp/>.

このデータ内容を要約すると・・・http://example.jp/001はインターネット経由でデータを参照でき、データはexample.jpのartworkに分類される、「カフェ」というタイトルがつくデータである

ネットワーク経由で参照できるデータ

@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> . @prefix ex: <http://example.jp/>.

exはprefixで http://example.jp/と定義。この部分は，http://example.jp/001の情報が記述してあるデータと宣言している

このデータ内容を要約すると・・・http://example.jp/001はインターネット経由でデータを参照でき、データはexample.jpのartworkに分類される、「カフェ」というタイトルがつくデータである

ネットワーク経由で参照できるデータ

LinkするData

Linked Data

名前藤田嗣治

生年 1886

没年 1968

メタデータ(属性) データ(値)タイトルカフェ

制作年 1949

材質・技法油彩/キャンバス

■リレーショナルデータベースの場合

作者テーブル作品テーブル作者ID 名前生年没年001 藤田嗣治 1886 1968

作品ID タイトル制作年材質・技法作者ID2381 カフェ 1949 油彩/キャンバス 001

作者IDでテーブルを結合作品情報

作品ID タイトル制作年材質・技法作者ID2381 カフェ 1949 油彩/キャンバス 001

名前生年没年藤田嗣治 1886 1968

複数のデータを結合して使う

作者

作品

IRI 名前生年没年http://example.jp/001 藤田嗣治 1886 1968

IRI タイトル制作年材質・技法作者http://example.jp/2381 カフェ 1949 油彩/キャンバス http://example.jp/001

IDをHTTPで参照可能なIRIにするとインターネット経由でデータを参照できる

作品IRI タイトル所蔵館材質・技法作者

http://example.jp/4552 自画像 http://data.geidai.ac.jp/150 油彩/キャンバス http://example.jp/001

所蔵館IRI タイトル住所所蔵作品

http://data.geidai.ac.jp/150 東京藝術大学大学美術館東京都台東区上野公園.... http://example.jp/4552

所蔵館crm:P55_has_current_location

http://example.jp/4552 http://data.geidai.ac.jp/150

作者・作品・所蔵館の関係

自画像

http://example.jp/2381

作者dc:creator

タイトルdc:title

油彩/キャンバス

素材・技法dc:medium

油彩/キャンバス

素材・技法dc:medium

カフェタイトルdc:title

タイトルdc:title

東京藝術大学大学美術館

住所lodac:Address

東京都台東区上野公園...

藤田嗣治

名前foaf:name

生年rda2:dateOfBirth

没年rda2:dateOfDeath

リソース

RDFデータを使う時は

メタデータ(属性) データ(値)dc:title カフェ

dc:created 1949dc:medium 油彩/キャンバスdc:creator http://example.jp/001

データの場所http://example.jp/2381

RDF検索システムやプログラムでは次のような命令を実行する

データのアドレス「http://example.jp/2381」の 1. メタデータ「dc:title」に格納されている値を表示しなさい　　→ “カフェ”

2. メタデータ「dc:creator」のリソース「foaf:name」の値を表示しなさい　　→ “藤田嗣治”

RDFのシリアライズ形式

@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix ex: <http://example.jp/> .@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .

<http://example.jp/001> a ex:artwork ; dc:created "1949" ; dc:medium "油彩/キャンバス"@ja ; dc:title "カフェ"@ja .

Turtle (Nation3またはN3)

{ "@id": "http://example.jp/001", "@type": "http://example.jp/artwork", "http://purl.org/dc/terms/created": "1949", "http://purl.org/dc/terms/medium": { "@language": "ja", "@value": "油彩/キャンバス" }, "http://purl.org/dc/terms/title": { "@language": "ja", "@value": "カフェ" }}

JSON-LD

RDFのシリアライズ形式

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rdf:RDF xmlns:dc="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"> <rdf:Description rdf:about="http://example.jp/001"> <dc:title xml:lang="ja">カフェ</dc:title> <dc:medium xml:lang="ja">油彩/キャンバス</dc:medium> <rdf:type rdf:resource="http://example.jp/artwork"/> <dc:created>1949</dc:created> </rdf:Description></rdf:RDF>

RDF/XML

SPARQLクエリとEndpointRDFデータを使う

SPARQLとは

•RDFデータの検索や操作するためのクエリ言語•対象データモデル:RDF•プロトコル: HTTP

クエリ言語 SQL SPARQL

データ格納 RDB(MySQL, FileMaker等)

Triple Store(Virtuosso,OWLIM等)

データ構造リレーショナルモデル RDF モデル

一般的なRDBMS Linked Data用

SPARQL Endpointとは

•RDF StoreへのSPARQLクエリを受け付けるURI　→ プログラムからSPARQLクエリを発行し、結果を取得する場合に利用

•クエリを試せる入力フォームを備えている場合がある

データベース&API実装・表示

APIは公開するサイトごとに仕様が異なる → 開発者はAPIを理解する手間が掛かる

サイトのAPI仕様を理解

APIの仕様に合わせてデータ抽出・加工

http://example.jp/001のdc:titleの値を抽出して表示しなさい

データの整形・表示dc:titleの値を返す

SPARQLクエリは標準化されたRDF問合わせ言語

従来のWeb上のデータ利用方法(API)

SPARQL Endpointを用いたRDFデータの利用

クエリに合わせてデータ抽出・加工・整形

SPARQL Endpoint 例: DBpedia Japanese

Wikipediaのテンプレートデータをメタデータマッピングし、RDFデータをLODで公開しているサイト

http://ja.dbpedia.org/

問: 「夏目漱石の出生地はどこですか?」

SPARQLクエリ例

PREFIX dbp:<http://ja.dbpedia.org/resource/>PREFIX dbp-owl:<http://dbpedia.org/ontology/>

SELECT ?seichi ?labelWHERE { 　　　dbp:夏目漱石 dbp-owl:birthPlace ?seichi .　　　?seichi rdfs:label ?label.}

http://ja.dbpedia.org/resource/夏目漱石

夏目漱石

dbp:小説

rdfs:label

dbp-owl:genredbp:夏目漱石dbp:武蔵国

武蔵国

rdfs:label

dbp-owl:birthPlace

http://ja.dbpedia.org/resource/武蔵国 http://ja.dbpedia.org/resource/小説

小説

rdfs:label

リソース

リテラル

SELECT ?seichi ?label

WHERE {

　　　dbp:夏目漱石 dbp-owl:birthPlace ?seichi .

　　　?seichi rdfs:label ?label.

結果

WHERE {

SELECTにはクエリの結果として受け取りたいデータの変数を指定。?seichi = 生地のリソースIRI、?label = 文字列の格納変数

結果

WHERE {

WHERE の{ }にRDFグラフの組み合わせを記述します

結果

WHERE {

dbp:夏目漱石は、PREFIXによりリソースを指定http://ja.dbpedia.org/resource/夏目漱石

dbp-owl:birthPlaceは「生地」を意味するメタデータ?seichi はdbp-owl:birthPlaceのリンク先IRIを格納する変数

結果

WHERE {

dbp:夏目漱石は、PREFIXによりリソースを指定http://ja.dbpedia.org/resource/夏目漱石

dbp-owl:birthPlaceは「生地」を意味するメタデータ?seichi はdbp-owl:birthPlaceのリンク先IRIを格納する変数

?seichi(http://ja.dbpedia.org/resource/武蔵国)のメタデータ rdfs:label の値を変数?labelに格納する

結果

3.Linked Open Data利用事例

Publication Events

Author

Series

Subject

Identifiers

Miscellaneous literals

British Library Data Model - Book@prefix blt: <http://www.bl.uk/schemas/bibliographic/blterms#> .@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .@prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> .@prefix isbd: <http://iflastandards.info/ns/isbd/elements/> .@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .@prefix bibo: <http://purl.org/ontology/bibo/> .@prefix rda: <http://rdvocab.info/ElementsGr2/> .@prefix bio: <http://purl.org/vocab/bio/0.1/> .@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .@prefix event: <http://purl.org/NET/c4dm/event.owl#> .@prefix org: <http://www.w3.org/ns/org#> .@prefix geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .

Tim Hodson - tim.hodson@talis.comCorine Deliot - Corine.Deliot@bl.ukAlan Danskin - Alan.Danskin@bl.uk Heather Rosie - Heather.Rosie@bl.ukJan Ashton - Jan.Ashton@bl.uk V.1.4 August 2012

All properties with a range of blt:PublicationEvent can be used with blt:PublicationStartEvent and blt:PublicationEndEvent.Arrows omitted for clarity.

Assume that most instance data will have an rdfs:label. These properties have been omitted for clarity.

skos:prefLabelskos:notation

Resource BL URI

dct:BibliographicResource

bibo:Bookor

bibo:MultiVolumeBook

Lexvo URI

dct:language

PublicationEventBL URI

blt:publication

blt:PublicationEvent

event:Event

rdfs:subClassOf

PlaceBL URI

MARC country code URI

AgentBL URI

foaf:Agentdcterms:Agent

geo:SpatialThing

http://r.d.g/id/year/xxxx

Person-as-ConceptBL URI dct:subject

Topic LCSHBL URI

dct:subject

skos:notation

Skos:Concept

GeoNames URI

foaf:focus

CalendarYear

skos:broader

LCSH URI if available

Organization-as-ConceptBL URI

Family-as-ConceptBL URI

id.loc.gov URI for scheme

Family-as-AgentBL URI

blt:bnbbibo:isbn10 bibo:isbn13

dct:abstract

dct:tableOfContents

foaf:focus

dct:subject

skos:inScheme

owl:sameAs

skos:inScheme

dct:spatial

dct:hasPart

dct:subject

Place-as-ConceptBL URI

LCSH URI if available

Place-as-ThingBL URIfoaf:focus

owl:sameAs

event:time

event:agentevent:place

event:place

dct:titledct:alternative

Person-as-Agent BL URI foaf:Agent

dct:Agentfoaf:Person

foaf:name

foaf:familyName

Birth BL URI

Death BL URI

rda:periodOfActivityOfThePerson

bio:Birth

bio:Death a

VIAF URI if available

owl:sameAs

bio:date

bio:eventbio:event

foaf:givenName

Organization-as-Agent BL URI

foaf:Agentdct:Agent

foaf:Organizationorg:Organization

rdfs:label[foaf:name]

blt:hasContributedTo

dct:creator

dct:contributor

dct:creator

dct:subject

foaf:focus

Dewey BL URI

Dewey Info URI

Dewey Info URI for scheme

rdfs:subClassOf

isbd:P1042(content note)

isbd:P1053(extent)

MARC language code URI

foaf:focus

geo:SpatialThingdct:Location

blt:OrganizationConcept a

rdfs:subClassOf

skos:inScheme

rdfs:subClassOf

skos:inScheme

ardfs:subClassOf

SeriesBL URI

bibo:Series

bibo:issn

blt:PlaceConcept

blt:TopicLCSH

blt:TopicDDC

blt:FamilyConcept

blt:PersonConcept

rdfs:subClassOf

A Class

A Literal

An InstanceExternal

dct:description

blt:hasCreated

dct:contributor

blt:hasContributedTordfs:label

dct:isPartOf

bibo:numVolumes

isbd:P1008(edition statement)

isbd:P1073(note on language)

blt:PublicationStartEvent

blt:PublicationEndEvent

blt:publicationStart

blt:publicationEnd

PublicationEndEventBL URI

PublicationStartEventBL URI

rdfs:subClassOf

skos:notation skos:prefLabel

The British Library

国立国会図書館典拠データ http://iss.ndl.go.jp/ndla/about/

Yale Centre for British ARTメタデータから高精細画像までLODとして公開(CC0)．

LIDO、CIDOC CRM、ULAN等

既存メタデータをなるべく利用

BookSampo (フィンランドナショナルライブラリー)

文学研究や文献検索用のLinked Dataポータル

内外のWeb上のデータへのリンクと、フィンランド内で構築された人物典拠や

博物館資料情報等との連携も図られている

europeana

OAI ORE (Open Archives Initiative Object Reuse & Exchange) for

organizing an object’s metadata and digital representation(s)

Dublin Core for descriptive metadata

SKOS (Simple Knowledge Organization System) for conceptual vocabulary representation

CIDOC-CRM for event and relationships between objects

Adopt Semantic Web representation principles (RDF)Re-use and mix different vocabularies togetherPreserve original data and still allow for interoperability

Europeana Data Model (EDM)

Linked JAZZ

人物情報はJazz Archive、DBpedia、LC Authority等

を利用。

ミュージシャン同士の関係性の定義は、

マニアユーザーによる人物間の関係をつくる

福井県鯖江市の観光案内アプリケーション

‣ 鯖江市オープンデータ(公共情報、文化施設、ランドマークなど)をRDFデータ化

鯖江市だけでなく、外部のRDFデータと関連づけて情報を提示

GeoNLP

ユーザー参加型の地名辞書作成・共有ポータルユーザーが作成した辞書データを用い、自然言語に含まれる辞書単語を解析する

GeoNLPの地名情報SPARQL Endpointも利用可能

所蔵館

公共・地域・文化・芸術・学術... あらゆる情報がリンクすることで

Web上に分散する関連情報をより使いやすく

同一人物

アーカイブズ

作者

作品

作者

所蔵館

著作権利を

「可能な限り放棄する」

著作権切れや作者の意志表示等で

「完全に自由に利用可能」

再利用される情報は，

インターネット経由でアクセスして

他のデータからリンクして利用できる

オープンライセンスが望ましい

Linked Open Dataオープンライセンスを適用した

標準化されたデータ

★4 ★5でデータ公開をめざす意義

利用の立場1. インターネットに接続されたコンピュータからデータにリンクできる2. データの一部(例えば項目の1つ)を取り出して使うことができる3. 他のデータと複数組み合わせて使う事ができる4. データのリンク情報から関連する情報を発見することができる❖ただし、利用者はRDFデータの構造を理解する必要がある

公開の立場1.データ項目へのアクセスを細かく設定でき、利用者にあわせて設計できる　(データ構造及び公開のシステムとして)

2.他のデータ公開者からデータに対してのリンクができる　同様の仕組みで公開されたデータならば、リンクのみでリンク先のデータ項目を使うことができる

データ共有への5つのステップ

どんな形式でもよいのでオープンライセンスで公開する例：PDF, jpg

コンピュータが処理可能な形式で公開例：xlsx, doc

オープンに利用できる形式で公開例：csv, tsv, json

IRIを含めたRDFデータで情報公開例：RDF, SPARQL Endpoint

他のRDFデータへのリンクを含めたオープンライセンスのデータを公開

ウェブの発展に貢献します。

ご静聴ありがとうございました

kamura@linkedopendata.jp

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