2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of a Material Context Avoidance Program to Contribute to the Sustainability of Archives
| Project/Area Number |
20K01118
|
|---|
| Research Institution | Hokkaido University |
|---|
Principal Investigator |
山下 俊介 北海道大学, 水産科学研究院, 特任助教 (50444451)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 資料コンテクスト / デジタルアーカイブ / 持続性モデル / 回避プログラム / アーカイブズ / 統計的処理 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
【要素研究１．先行アーカイブ事業の調査】引き続き、資料コンテクスト情報の質と量、構築作業に要する時間コストの見込みを、既存デジタルアーカイブおよびWEB公開情報を中心に閲覧・分析を行った。活動終了後の複数アーカイブを継承・集約したポータル的なアーカイブ（アーカイブのアーカイブ）におけるコンテクスト関連メタデータの管理・公開状態の調査も継続して実施した。
【要素研究２．コンテクスト回避プログラムが事業持続性に貢献するための作業概念モデルの構築】資料探索およびコンテクスト情報として優先的に採取することが有用である複数情報をミニマムコンテクスト情報として選び、アーカイブ理論との整合性を確かめつつ作業概念モデルを検討した。未記載コンテクスト情報である資料の群構造について、外形的情報を統計的に処理して得られる仮群構造の把握が、既存理論に基づいた資料組織化プロセスと矛盾しないことを確認した。
【要素研究３．資料コンテクスト回避プログラムの実践と効果検証】水産学教授用掛図のコンテクスト復元のための文献調査を継続した。また当該資料群を対象に、外形情報を統計的に処理して仮群把握を行った。通常、出所時の明示的群構造が示されていない／破壊されている資料群の場合、資料1点ごとの意味的把握を多大な時間をかけて実施し、総合的に資料群構造が把握される。今回、統計的処理による仮群把握によりこの作業を回避する方法を開発した。本年度研究で実施した仮群把握とその提示が、既に措定したその他のミニマル情報とともに資料利用時に有用であることを確かめた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍による資料所蔵場所へのアクセス制限のため、研究計画を一部変更した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初計画していた複数資料群の比較作業計画を変更し、対象資料群を絞り込んで作業と分析を集中させて実施する。要素研究２において、資料の形態等の情報に基づく脱コンテクスト的資料展示により、資料活用の可能性を試行する。その際、生成される新視点・構成をタグ要素として資料メタデータに還元記述し、資料へのアクセス性を高める新しいアーカイブ作業の概念モデルを構築する。要素研究3として、得られている各資料項目の重みづけとその実施方法を検討することで仮群構造の把握の制度と効率性を高める。日常活動や関心の異なるユーザー属性に基づき、資料利用に関するデータ収集とインタビュー等によるフィードバックを試行する。回避プログラムを組み込んだアーカイブ構築実作業マニュアルをまとめる。
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍により調査地に関する旅費・人件費等が十分に執行できなかったため、次年度経費と合わせて実施する。
|
Research Products
(3 results)
