発見と出逢いのデータ
- データのつながり事始め
- データとコミュニケーション
- どのように伝えるか
- どのようにして見つける/見つけてもらうか
- ウェブの検索とセレンディピティ
- ウェブ文書のメタデータ
- セマンティック・ウェブの幼少期
- バーナーズ=リーとセマンティック・ウェブ
- RDFの誕生
- FOAFとSNS
- RSSとRDFとXML
- イベントの表現
- 位置情報
- ユーザの評価
- 文書のウェブとデータのウェブの狭間
- レイヤー・ケーキとOWL
- 小文字のセマンティック・ウェブ
- GRDDL:メタデータ抽出の方法
- RDFa:専用属性を用いたRDF構文
- Microdata:HTML5時代の構造化データ記述
- 著者によるメタデータの夢は…
- リンクするデータ
- URIの2つの力
- 人や概念もリンクするデータに
- オープンデータ+リンクするデータ
- LODの広がり
- 図書館とLOD
- 発見と信頼
- 名前付きグラフとデータセット
- データセットの記述
- 来歴情報と信頼
- データの品質
- つながりと発見
- ウェブ文書とデータの相互作用
- 発見と出逢いのデータへ
- 参照先
データのつながり事始め
データとコミュニケーション
- 目指すはコミュニケーション
- 情報を発信するのは、最終的には誰かとコミュニケーションを取ることが目的
- 例えば企業広報部は、企業とエンドユーザとの(メディアを介した)コミュニケーションを図る
- コミュニケーションの基礎としてのデータ
- プレスリリースなどの発信:情報を整理し正確に分かりやすく伝える
- 製品名、発売日などの事実データ+狙いや背景などの説明
- 問い合わせに対する対応:迅速かつデータに基づいた正確な答え
- 自社の活動に加え、業界データ、関連統計なども整備・提供
- プレスリリースなどの発信:情報を整理し正確に分かりやすく伝える
どのように伝えるか
- 伝えたいことと求められること
- できるだけ多様な情報を伝えて理解してもらいたい
- 言いたいこととメディアの関心はしばしばずれがある → ユーザにそのまま伝わるとは限らない
- メディアを介さない直接コミュニケーション
- 工場見学やPR誌でユーザに直接メッセージ
- 工場まで出かけてもらうのは大変 → 作り手のメッセージを伝えるには?
- インターネット/ウェブの登場
どのようにして見つける/見つけてもらうか
- 送り手と受け手の(ミス)マッチング
- どうすれば受け手に届くのか ←→ どこを探せば情報が見つかるのか
- ニーズのずれと重なり:ウイスキーづくりを伝える vs 南アルプス観光ルート
- 発見方法の変遷
- 初期は「NCSA What's New」「NTT日本の新着情報」(1993)のようなお知らせ情報
- 1994年にクローラーでデータを収集する検索エンジンが登場。Googleは1998年
- 4月にWebCrawlerが登場、日本でもODiN、千里眼など
- 1995年に米Yahoo!のディレクトリ開始。同時期に全文検索エンジンも増えるが、精度が低いためディレクトリ型と使い分け。
- 1998年にGoogleがリンクポピュラリティ(PageRank)による並べ替えを導入
- 1996~98年頃、「プッシュ型」の情報配信サービスが話題に
- 1996年2月にPointCastが「プッシュ型」のニュース配信サービス、1997年10月に登場したIE 4.0はCDFによる「チャンネル」受信機能を備えた
- 発見の単位:ウェブサイト(新着) → ウェブページ(検索) → 個別情報(プッシュ) → データへ
ウェブの検索とセレンディピティ
- より的確な検索
- 文書単位からデータ単位へ
- 「山崎」は人名なのかブランドなのか=メタデータ!
- 検索とリンクと出逢い
- ピンポイント検索(特定の書籍をタイトルで)とゆるやかな検索(主題検索、書架を眺める)
- 当初の目的とは微妙にずれた検索結果から思わぬ発見も
- リンクをたどることによって予想外の出逢いが
ウェブ文書のメタデータ
- HTMLのメタ情報(作者によるメタデータ)
- HTML 1.0のドラフトはサブタイトルが"A Representation of Textual Information and MetaInformation for Retrieval and Interchange"
meta
要素はHTML 2.0で登場- 著者自身がメタデータを記述できるが、濫用によって検索エンジンが無視するようになってしまう
- ダブリン・コア?なにそれおいしいの?
- 1997年7月、HTML 4.0の最初の草案のmeta要素に突如Dublin Coreという言葉が登場。???
- 第三者によるメタデータ
- 例えばソーシャルブックマークのタグ、あるいはウェブアーカイブの書誌データ
- 集合知的なメタデータの可能性
セマンティック・ウェブの幼少期
バーナーズ=リーとセマンティック・ウェブ
- 最初のWWW提案ですでに意味ネットワーク
-
- バーナーズ=リーの最初WWWの提案で示された図の一部
-
- セマンティック・ウェブへ
- 1994年第1回WWW国際会議で「ウェブにセマンティクスを加えるには2つのことが必要です:情報を持つ文書を機械可読な形で提供できるようにすること;リンクにその関係を示す値を付け加えられるようにすること」
- 1998年9月にSemantic Web roadmapを発表
- 2001年W3CにSemantic Web Activityを設置(2013年12月にData Activityに衣替え)
RDFの誕生
- RDFの起源
- 1996年10月にフィルタリング用メタデータ記述PICS-labels 1.1がW3C勧告
(
PICS-1.1
"http://www.gcf.org/v2.5"labels
on
"1994.11.05T08:15-0500"exp
"1995.12.31T23:59-0000"for
"http://www.greatdocs.com/foo.html"by
"George Sanderson, Jr."ratings
(suds 0.5 density 0 color/hue 1))- ニュースのチャンネルなどを記述するMCF(1995年頃に開発)をW3Cに提案(1997年6月)
<
wsv:WebSite
id="www.acc.com/website"> <XML-MCF:name
value="ACME Content Company Web Site"/> <siteHomePage
unit="http://www.acc.com/"/> <helpPage
unit="http://www.acc.com/help.html"/> ... </wsv:WebSite
>
- W3CのRDF仕様
FOAFとSNS
- 人のネットワークをテーマにしたRDF記述の実験プロジェクト
- 2000年にRDFWebRingプロジェクトがスタート
- プロジェクトで用いる基礎語彙として準備されたのがFriend of a Friend(FOAF)
- 2000年当時の名前空間文書には5つのプロパティしか記述されていなかったが、同年9月の「案」では4つのクラスと34のプロパティが(採用されなかったものも含む)
- 2001年6月の名前空間文書で3クラス、16プロパティを定義
- 人の記述だけでなく、写真を介した人のつながり、会社の関係などさまざまな試み
- 初期SNSの一角としてのFOAF
- FOAFを集めて人のつながりを表現、検索可能にしたPlinkが2004年に登場
RSSとRDFとXML
- コンテンツの新着情報
- RDFとXMLの(不幸な)関係
- 木構造を表現する構文XML vs グラフ構造を表現するデータモデルRDF
- グラフで順序を表現するために
rdf:Seq
/rdf:li
というHTML的な記述法を導入(RSS 1.0が複雑に見えた要因の1つ) - 軽量データ記述はXMLからJSONへ。RDFもJSON-LDで記述。しかしコンテンツ配信は今でもRSS
イベントの表現
- iCalendarのRDF表現
- バーナーズ=リーが「iCalendarのXML版仕様はRDFにすべき」と述べていたのを始め、2000年頃からカレンダーをRDFで記述する試みが
- 2001年にRDF Calendar taskforceが発足、2002年SWAD-Europeでのカレンダーワークショップを経て、2005年にRDF CalendarをW3CのIG Noteとして公開
@prefix cal: <http://www.w3.org/2002/12/cal/icaltzd#> . @prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> . <http://www.kanzaki.com/bass/ph/c20140608#s> a cal:
Vevent
; cal:summary
"ル・スコアール管弦楽団第36回演奏会" ; cal:location
"すみだトリフォニーホール" ; cal:description
"矢代秋雄:交響曲;R.シュトラウス:ツァラトゥストラはこう語った" ; cal:dtstart
"2014-06-08T14:00+09:00"^^xsd:dateTime ; cal:dtend
"2014-06-08T16:00+09:00"^^xsd:dateTime .- (RDF Calendarには複数の名前空間URIがあるが、この例はよく使われるもので記述)
- 時間表現のモデル
- W3CDTF/ISO8806形式のリテラル値:
dc:date
(RDFカレンダーはiCalendarとの双方向変換を目指したためタイムゾーンの扱いが問題) - 構造化した時間リソース:TemporalEntityを考えて特定日時や期間を表現するOWL Timeなど。Eventオントロジーでも用いられている
- W3CDTF/ISO8806形式のリテラル値:
位置情報
- 緯度経度のRDF表現
- 2002年頃から、HTMLの
meta
要素を用いてウェブページ(作者)の緯度経度を記述/登録していくGeoURL、ロンドンの地下鉄マップなどをRDFで表現したspacenamespaceなどが登場
- 2002年頃から、HTMLの
- 基本Geo語彙と地図
- 2003年1月にWGS84の緯度、経度を記述するだけのシンプルなBasic Geo語彙をSWIGで策定
- 2003~2005年、GPS+カメラ付き携帯電話と地図APIの登場で位置情報を利用したサービスが盛んに
- 2003年3月にCDMA 1Xに切り替えたKDDI(au)がほぼ全機種にGPSを搭載
- 2005年にGoogleマップが登場、6月にはAPIを公開
- 2005年末、地理情報にURIを与えたGeoNamesが登場、翌年にはオントロジーを定義してRDFデータも提供
ユーザの評価
文書のウェブとデータのウェブの狭間
レイヤー・ケーキとOWL
小文字のセマンティック・ウェブ
- データはもっと身近にある
- ブログロールは知人関係を表す → HTMLの
rel
属性を利用したXFNが2003年12月に登場 - Tantekらが2004年のreal world semanticsでHTMLに組み込まれたセマンティクスの利用を提唱
class
属性を用いたhCard、hCalendarなどのマイクロフォーマット(2004年~)
- ブログロールは知人関係を表す → HTMLの
- HTMLにセマンティクスを埋め込む試み
- 1997年にはHTMLを拡張してカテゴリ、関係記述を埋め込むSHOEが
<
INSTANCE
KEY="http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/"> <USE-ONTOLOGY
ID="cs-dept-ontology" VERSION="1.0" PREFIX="cs" URL= "http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/onts/cs.html"> <CATEGORY
NAME="cs.Research" FOR="http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/"> <RELATION
NAME="cs.base.name"> <ARG
POS="1" VALUE="http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/"> <ARG
POS="2" VALUE="Simple HTML Ontology Extensions"> </RELATION
> </INSTANCE
>- 2000年頃からHyperRDFやRDF in HTMLなどでXSLTを用いてHTMLからRDFを抽出する方法が語られ始める
- XML、XHTMLが次世代の技術として注目されていたこと+HTMLに特殊要素を加えない(妥当性検証ができる)こと
GRDDL:メタデータ抽出の方法
- XHTMLをXSLTでRDF/XMLに変換
- W3CのTAGでのRDFinXHTML-35提起、2004年の初期草案を経て、2007年9月にGRDDLがW3C勧告
- GRDDLを用いることを示す
profile
属性をhead
要素に書き、変換XSLTをlink
要素で結びつける
- 既存の仕組みを活用した柔軟な手法
- GRDDLが用いるXSLT、
profile
属性、link
要素はいずれも既存技術 - CSSスタイル定義に用いる
class
属性などにセマンティクスを与えることができる - 柔軟すぎるため知識がないと分かりにくい面も
- GRDDLが用いるXSLT、
RDFa:専用属性を用いたRDF構文
- クリック可能なウェブとセマンティック・ウェブを橋渡しする
property
属性を用いてHTMLのマークアップにRDFを埋め込む2004年の提案XHTML and RDF- RDF/A案を経て2008年にRDFa 1.0がW3C勧告に
- XHTML以外のXMLでも利用可能なRDFa 1.1CoreやHTML5とも共存可能なHTML+RDFa 1.1など(1.0との互換性を失う)
- HTMLに直接RDFグラフを埋め込む
- 別のRDF構文への変換ではなく、直接RDFグラフを得るための構文規則
Microdata:HTML5時代の構造化データ記述
- HTMLサイドからの構造化案
- 2009年初、RDFaをHTML5仕様に組み込むユースケース → うまく合意できず、HTML5編集者のユースケースを提示:カレンダー等既存語彙利用、注釈、検索エンジンなど
- → WHATWGのHTML5草案の一部として2009年5月にmicrodataが登場
- 2011年6月に大手検索エンジンがSchema.org語彙を発表、microdataを構文として紹介
- 2013年10月にW3CとしてはHTML WG Noteに(WHATGではHTML5の第5章)
- RDFグラフ抽出を別途定義
- 仕様本体はJSON抽出法を定義、セマンティック・ウェブIGがRDF抽出アルゴリズムを定義
著者によるメタデータの夢は…
- セマンティックHTMLの構文は?
- GRDDLは残念ながら普及せず(共有プロファイルは帯に短し…、自分で変換定義は難しい)
- RDFaはRDFグラフを完全に記述する仕様だが、複雑で間違いが生じやすい
- microdataはシンプルな構造化データをシンプルに記述できる。複雑なことは求めないほうがよい
- 誰がどうやって?
- データベースにある情報なら、HTMLとは別にTurtleなどを出力するほうが扱いやすい
- HTML作者に厳密な記述を求めても無理。オントロジーは別世界
- CMSのテンプレート? NLPを利用した固有名抽出?
リンクするデータ
URIの2つの力
- 識別とリンク
- セマンティック・ウェブではURIによる「識別」が基盤
- 文書のウェブはURIによるハイパーリンクの力が発展の原動力
- リソース識別のURIをリンクとしても使うことでデータがウェブの一部になる
- 2006年にバーナーズ=リーがLinked Data - Design Issuesで4つの原則を提示
- リンクするデータの4つの原則
- URIを用いて名前付けする
- 人々がその名前を調べられるようhttpスキームを使う
- そのURIを調べたら、有益な情報を返す
- 他のURIへのリンクを含め、より多くのことを見つけられるようにする
人や概念もリンクするデータに
- 第1世代のセマンティック・ウェブでは
- FOAF文書に
rdfs:seeAlso
でリンク。人には直接URIを与えずIFPで識別していた
- FOAF文書に
- リンクするデータでは
- 人も概念も直接URIを与えて識別する
- 人のURIは(1)FOAF等のURI+フラグメント;あるいは(2)参照されたら303でFOAFなどに転送する
オープンデータ+リンクするデータ
- 情報サイロとオープンデータ
- ※講演ではThe Economist誌2008年3月19日号の記事に使われたイラストを紹介しましたが、直接使用する許諾は得ていないので、バーナーズ=リーがTED2009でそのイラストを用いて「ソーシャルネットの壁」について話す様子の写真(by whiteafrican@Flickr cc-by)を一部加工して掲載しています。
- LODプロジェクト
- オープンソースと同様に、データにも著作権や特許に縛られない「オープンデータ」が多数存在
- 2006年10月、RDF化したGeoNamesが別の地理データにリンクする試み。2007年1月にはDBpedia公開のアナウンス
- W3CのSWEOの一環としてLinking Open Dataプロジェクトが2007年春にスタート
LODの広がり
- ごぞんじLODクラウド
- 295データセットがリンクしている2011年9月版クラウド(数が増えすぎて表現不能になってきたのでこれ以降更新されていない)
- 右の黄緑の部分が出版/図書館系のデータセット。国立国会図書館のWeb NDLAも
図書館とLOD
- SKOSからLLD-XG、Schema.orgへ
- 2003年SWAD-EuropeでシソーラスのRDF表現を検討する活動が発足 → 2009年にSKOS勧告に至る
- 2004年にSKOS 1.0を公開、2005年からW3Cで標準化
- 2010年5月にW3Cのインキュベータ・グループLLD-XGが発足、2011年に最終報告を発行
- 2012年9月にはSchema.orgの書誌関連語彙を整備するSchema Bib Extend CGが発足
- 2003年SWAD-EuropeでシソーラスのRDF表現を検討する活動が発足 → 2009年にSKOS勧告に至る
- 各国国立図書館のLOD
- 2006年、kanzaki.comでリンクデータ版国立国会図書館件名標目 (NDLSH)を公開
- 国会図書館が公開した件名標目TSVファイルを利用してRDFに変換
- 2008年にlcsh.info、2009年5月に米議会図書館として正式にLC Linked Data Serviceを開始
- lcsh.infoは米議会図書館のEd Summersによる個人プロジェクト(報告論文)
- 2010年、国立国会図書館がWeb NDLSHを公開
- 2010年頃から書誌もリンクするデータとして公開され始める(ハンガリー国立図書館が皮切りか)
- 2012年11月に米議会図書館がBIBFRAME草案を発表
- 2006年、kanzaki.comでリンクデータ版国立国会図書館件名標目 (NDLSH)を公開
発見と信頼
名前付きグラフとデータセット
- RDFグラフの併合と来歴
- RDFグラフは併合してしまうとそれぞれのトリプルがどこから来たものか区別できなくなる
- 元のグラフごとにトリプルをまとめて、出典などを管理したい
- SPARQLとRDF 1.1
- SPARQLでは2008年の1.0の時からGRAPHキーワードで名前付きグラフ(データセット)を扱うことができる
- RDF 1.1でデータセットの概念を正式に定義(グラフのURIに関してはかなり激論)
データセットの記述
- データセットを含めたRDF構文
- データセットそのもののメタデータ
- Service DescriptionでSPARQLエンドポイントがどんなデータセットを提供するか記述
- VoIDでデータセットのアクセス方法などを記述
来歴情報と信頼
- 信頼と来歴
- 「内閣の支持率は35%だ」という情報(グラフ)はどの程度信頼できるか
- 新聞メディアの世論調査の結果から得たデータならば?
- ウェブログの評判情報をプログラムで収集/分析したデータならば?
- 来歴(由来、provenance)とは、データやものごとの生成、影響、配信に関わった人、機関、実体、および活動の記録(PROV-DMでの定義)
- 「内閣の支持率は35%だ」という情報(グラフ)はどの程度信頼できるか
- グラフの来歴の記述
- Dublin Coreでソースを記述
g:survey21
dc:source
<http://example.org/reputation/blog-opinion/cabinet> .- いつ誰が集めたかなどをPROV-Oを用いてより詳細に記述
g:survey21
prov:qualifiedPrimarySource
[ a prov:PrimarySource ;prov:entity
<http://example.org/reputation/blog-opinion/cabinet> ;rev:hasReview
[ rev:rating "3.5"; rev:reviewer :ourReviewer ] ] ;prov:wasGeneratedBy
[ a prov:Activity ; prov:startedAtTime "2013-11-15T13:00:00+09:00"; prov:endedAtTime "2013-11-15T14:30:00+09:00" ].
データの品質
- LODの品質
- データはスキーマ通りに書かれているとは限らない。
rdf:Class
などはざらにある → 2013年9月にワークショップを開催し、RDF検証手法の標準化へ owl:sameAs
の濫用、モデルの不整合など、開世界のデータをそのまま用いて推論するのは非現実的- LODを維持管理するのは大変。SPARQL Endpoints Statusを見ると稼働率の低さはかなり深刻
- データはスキーマ通りに書かれているとは限らない。
- 文書に埋め込まれたデータの場合
- ウェブページ作者にRDFaを正しく使うことを求めるのは無理。microdataでも簡単にはいかないだろう
- RDFデータですら品質はさまざまだから、HTML埋め込みデータに正確性は期待しない。誤りがあることを前提にした処理
- Schema.orgは最初からスキーマ通りでない用法(実体が来るべきところにリテラルなど)は織り込み済み
- 手がかりになるデータがあるだけでメリット。小さなプラスを活かす方法は
つながりと発見
- リンクと検索
- リンクをたどるだけでは出逢いは限られる。文書のウェブでもロボット収集+検索がなければ発見は不可能
- リンクするだけでなく発見できるデータとするためには何が必要か
- RDFデータの検索
- SPARQLは強力だが、データ構造が分かっていないと検索が難しい(出逢い向きではない)
- 検索対象プロパティが多様(ラベルだけでも
rdfs:label
、dc:title
、dcterms:title
、foaf:name
、skos:prefLabel
…) - RDFの検索エンジンもあるが、十分機能しているとは言えない
ウェブ文書とデータの相互作用
- 全文検索とデータ
- データの発見にもウェブ文書の検索を利用できる
- HTML埋込み型データ(セマンティックHTML)
- データセットの紹介ページとしてのウェブ文書
- ウェブ文書とデータの双方向関係
- メタデータ → ウェブ文書の発見
- ウェブ文書のテキスト → データの発見
- 紹介テキストが検索にヒットすることでイベントのデータを得る、など
発見と出逢いのデータへ
- データを公開するといいことあるのか
- LODを始めるときによくある質問:まず自分の関心事項→どこかで誰かの役に立つ
- ブログを書くとき、いちいち考えない。けれども、思わぬ人がその情報に感謝することがある!
- 無理のないデータ公開を
- 維持管理が重荷にならないこと。R2RMLを利用してデータベースをLOD化するなど
- Schema.org+microdata程度を簡単に埋め込めるツール。CMSテンプレート?
- 発見し、たどり着く手段を提供しよう
- データからデータへのリンク(Linked Data)とデータの説明(ウェブ文書/メタデータ)
- どんなデータも最終的には人が利用してこそ価値がある。データの発見と出逢いを!
参照先
- 参照したリソース
- Hypertext Markup Language (HTML), by T. Berners-Lee and D. Connolly, 1993-06, Internet Draft
<http://www.w3.org/MarkUp/draft-ietf-iiir-html-01.txt> - Hypertext Markup Language - 2.0, by T. Berners-Lee and D. Connolly, 1995-11, RFC 1866
<http://tools.ietf.org/html/rfc1866> - Information Management: A Proposal, by Tim Berners-Lee, 1989-03
<http://www.w3.org/History/1989/proposal.html> - Plenary at WWW Geneva 94, by Tim Berners-Lee, 1994-09
<http://www.w3.org/Talks/WWW94Tim/> - Semantic Web roadmap
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<http://www.w3.org/2001/sw/> - Data Activity
<http://www.w3.org/2013/data/> - PICS-labels 1.1
<http://www.w3.org/TR/REC-PICS-labels-961031> - Meta Content Framework Using XML, by R.V. Guha and Tim Bray, 1997-06-06
<http://www.w3.org/TR/NOTE-MCF-XML-970606> - Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax, 1997-10-02
<http://www.w3.org/TR/WD-rdf-syntax-971002/> - Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification, 1999-02-22, W3C Recommendation
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<http://rdfweb.org/foaf/corp/intro.html> - Channel Definition Format Submission, 1997-03-09
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