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2022 年度 実施状況報告書

Linked Dataの可視化を中心にした資料群データの理解支援手法の構築

研究課題

研究課題/領域番号 22K12741
研究機関国立歴史民俗博物館

研究代表者

亀田 尭宙  国立歴史民俗博物館, 大学共同利用機関等の部局等, 特任助教 (10751993)

研究分担者 川邊 咲子  国立歴史民俗博物館, 大学共同利用機関等の部局等, 特任助教 (70867374)
嘉村 哲郎  東京藝術大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (90543710)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード博物館情報学 / デジタルデータ長期保存 / メタデータ / Linked Data
研究実績の概要

民具資料の来歴記述については博物館資料のデジタル記述に関わる会議、CIDOC2021(コロナの関係で2022年に開催)にて Knowledge accumulating and clustering in khirin と題して発表を行い、それに基づきデータの構造化を進めた。国立歴史民俗博物館のデータベース khirin において、データの逐次発展のためのデータモデルの工夫については、論文を投稿中である。この工夫により、データの理解可能性を逐次的に高めることができ、長期的な保存と即時のデータ共有を両立させることができるようになると考えている。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

「研究実績の概要」で述べた通り、予定通り各自の研究テーマに沿ってデータの作成を行なった。本科研の、可視化を介した保存というアイデアについては、様々な生成AIが登場し話題になる中で、共同理解確認のサイクルの中に生成AIを取り入れる方法についても検討を始めた。そういった柔軟で即応的な研究の進め方の中でも、他の研究プロジェクトとの連携もあって効率的に進めており、おおむね順調に進展していると言える。

今後の研究の推進方策

サーバの契約も行ったので、フレームワークのドキュメンテーションやウェブサイトの整備を行い、フレームワークの公開を行う。そして、他の研究者のデータを対象にした、記述や共同理解の実験などに幅を広げる。対象のデータを広げるためのデータ整理については外注を行う。また生成AIの活用について検討を進める。

次年度使用額が生じた理由

今年度に行うデータの整理の外注や、設備として急遽必要になったコンピュータ、高騰する国際会議の参加費などに予算を回すために、計画的に予算を持ち越した。

備考

ただし、khirin-c 全体は主に国立歴史民俗博物館の様々なプロジェクトの成果であり、本科研の成果はデータモデルの一部に反映されていることに限られる。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2022 その他

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件)

  • [学会発表] Knowledge accumulating and clustering in khirin2022

    • 著者名/発表者名
      Akihiro Kameda
    • 学会等名
      CIDOC2021
    • 国際学会
  • [備考] khirin-c

    • URL

      https://khirin-c.rekihaku.ac.jp/

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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