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2015 Fiscal Year Research-status Report

RDA実装に向けたモデリングの適用およびメタデータ作成支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number 26330369
Research InstitutionKeio University

Principal Investigator

谷口 祥一  慶應義塾大学, 文学部, 教授 (50207180)

Project Period (FY) 2014-04-01 – 2017-03-31
Keywordsメタデータ / RDA / FRBR / FRAD / 概念モデル
Outline of Annual Research Achievements

新たなメタデータ作成ガイドラインであるRDAのわが国での実装に向けて、(a)メタデータ作成者による理解を支援するためにRDAに即したモデルを効果的に提示すること、および(b)RDAに基づくメタデータ作成処理の支援システムを開発することを研究目的としている。今年度は主に以下の研究を遂行した。
1.優先実体の観点からのモデルの再検討:本研究代表者は以前に「テキストレベル実体を基盤にした概念モデル」(表現形優先モデル)を提案している。同一実体構成によるモデル内で特定実体を優先したときに、どのような変化が生じるのか、さらにはいずれの実体を優先すべきかは、相互運用性にとって重要な問題である。こうした観点から、RDAおよびそれが依拠するFRBR(書誌レコードの機能要件)モデルの実体構成を素材にして、優先する実体を変化させたときにどのような相違が生じるのかに基づき、特定の実体を優先することの直接的または間接的な帰結を導出した。
2.構造化の観点からのRDAモデルの検討:RDAはFRBRおよびFRAD(典拠レコードの機能要件)に依拠しつつも、独自の概念モデルを有している。今回、メタデータとそのモデルの構造化、特に構造的表現力の観点に依拠し、RDAモデル、BIBFRAMEモデル(米国議会図書館等が検討)、FRBRoo(オブジェクト指向FRBR)などを取り上げ、構造化の方式や程度について検討した。なお、前年度に検討したイベント実体の導入や、表示要素に対応する属性の独立実体化なども、構造化に含まれている。
3.RDAメタデータの主題表現強化支援システムの検討:RDAメタデータの主題表現力を最終的に強化することを意図して、件名標目と分類記号の適切な対応づけ、および両者の統合的活用法の検討を行った。両者の対応づけ(マッピング)の状況を調査し、その上で可能な対応づけの自動化または作業支援の範囲を検討した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究目的(a)メタデータ作成者による理解を支援するためにRDAに即したモデルを効果的に提示すること、および(b)RDAに基づくメタデータ作成処理の支援システムを開発することに向けて、今年度は下記の成果を得ており、順調に進展していると判断した。
1.優先実体の観点からのモデルの再検討:RDAおよびそれが依拠するFRBRを、優先する実体の観点から改めて検討すること、さらにはRDAやFRBRとは異なり、実体「表現形」を優先したモデルを想定し検討することは、モデルの特徴の理解およびさらなるモデル展開を図る上で重要である。今回、特定の実体を優先することの直接的または間接的な帰結を明らかにできたことは有意義な成果と考えられる。なお、この成果の公表は次年度に予定している。
2.構造化の観点からのRDAモデルの検討:RDAモデルについて昨年度検討した事項を踏まえつつ、メタデータとそのモデルの構造化(構造的表現力)という観点から、RDAモデル、BIBFRAMEモデル、FRBRooなどを取り上げ、それぞれの構造化の方式や程度について検討した。これらは精緻なモデル展開を検討する上で重要な事項であり、有効な成果と判断される。
3.RDAメタデータの主題表現強化支援システムの検討:RDAにおいて十分にモデル化がなされていない主題表現にかかわる1つの試みとして、件名標目と分類記号の対応づけ(マッピング)の状況調査、および対応づけの自動化または作業支援の方策や可能な範囲等を検討した。RDAモデル自体との整合的な結合を十分に示すことができていない点はあるものの、有効な成果と考える。

Strategy for Future Research Activity

1.RDAに即した概念モデルの提示:RDAモデルについてこれまでに検討した事項を踏まえつつ、Web上でのデータ表現モデルであるRDFとそれに対する構造化情報(制約記述)を付加するShapes Constraint Language (SHACL)などを含めて、RDAメタデータとそのモデルの構造化、特に構造的表現力という観点からさらに検討を進める。その際、FRBRやFRADにはない要素、例えば「参照した情報源」・「カタロガー注記」など、いわばメタレベルにある要素を含めて記述を構成するモデル、RDAで定義した利用者タスクとその達成にかかわるエレメント(属性、関連)との対応づけを含めたモデルとすることなどを試みる。
2.既存レコードからの著作・表現形データの抽出・統合システムの開発と評価:RDAに基づく著作と表現形のメタデータ作成を支援するために、既存書誌レコードおよび典拠レコードから著作と表現形に該当するデータを機械的に抽出し、複数レコードから抽出されたそれら同一著作・表現形のデータ統合化を図るシステムを開発し、その性能を評価する。
3.RDAメタデータの主題表現強化支援システムの検討:件名標目と分類記号の対応づけ(マッピング)の自動化または対応づけ作業支援の実現に向けて、件名標目と分類記号の人手による対応づけ結果および書誌レコードにおけるこれらの組み合わせの出現状況を学習用データとして、対応づけがなされていないものについて有効な組み合わせの抽出を試みる。

Causes of Carryover

成果公表に伴う英語論文原稿の校閲を予定していたが、時間的に執行が間に合わなかったため、校閲にかかる経費分が残額となった。また、予定していた大学院生等による補助作業の実施を見送ったため、計上していた人件費(研究補助者に対する謝金)の残額が発生し次年度使用額となった。

Expenditure Plan for Carryover Budget

成果公表に伴う英語論文原稿の校閲費、およびRDAに基づく著作と表現形のメタデータ作成を支援するために必要なパーソナルコンピュータや周辺機器の一式を購入する。また、人手による性能評価など、大学院生等による作業を計画し、そのための人件費(研究補助者に対する謝金)を計上した。併せて、研究遂行上必要となる図書の購入経費、成果発表用旅費等を予定している。

  • Research Products

    (5 results)

All 2016 2015 Other

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (1 results) Book (1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] NDLSHにおけるNDC代表分類記号と書誌レコードの分類記号はどの程度一致するのか2016

    • Author(s)
      谷口祥一, 尾形沙由美
    • Journal Title

      Library and Information Science

      Volume: 75 Pages: 印刷中

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] RDA(Resource Description and Access)とその先2015

    • Author(s)
      谷口祥一
    • Journal Title

      TP&Dフォーラムシリーズ:整理技術・情報管理等研究論集

      Volume: 24 Pages: 3-28

  • [Presentation] NDLSHにおけるNDC代表分類記号と書誌レコードの分類記号はどの程度一致するのか2015

    • Author(s)
      谷口祥一, 尾形沙由美
    • Organizer
      第63回日本図書館情報学会研究大会
    • Place of Presentation
      学習院女子大学(東京都新宿区)
    • Year and Date
      2015-10-17 – 2015-10-18
  • [Book] 知識資源のメタデータ.第2版2016

    • Author(s)
      谷口祥一,緑川信之
    • Total Pages
      280
    • Publisher
      勁草書房
  • [Remarks] 谷口祥一ホームページ

    • URL

      http://user.keio.ac.jp/~taniguchi/

URL: 

Published: 2017-01-06  

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