[論文レビュー] Genericity versus expressivity - an exercise in semantic interoperable research information systems for Web Science

Christophe Guéret, Tamy Chambers+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2013

Semantic Web and Ontologies参考文献 29被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、国際的オントロジーと国内・現地の拡張を組み合わせることで、汎用性と表現力のバランスをとった中程度の、意味的に相互運用可能な研究情報システムのモデルを提案する。このモデルは、FOAF、BIBO、PROV-O などの Linked Data 標準を用い、科学のモデリングに向けたスケーラブルで追跡可能なデータ集約を可能にし、オランダにおける VIVO を基盤とする実装を通じてその実現可能性を示している。

ABSTRACT

The web does not only enable new forms of science, it also creates new possibilities to study science and new digital scholarship. This paper brings together multiple perspectives: from individual researchers seeking the best options to display their activities and market their skills on the academic job market; to academic institutions, national funding agencies, and countries needing to monitor the science system and account for public money spending. We also address the research interests aimed at better understanding the self-organising and complex nature of the science system through researcher tracing, the identification of the emergence of new fields, and knowledge discovery using large-data mining and non-linear dynamics. In particular this paper draws attention to the need for standardisation and data interoperability in the area of research information as an indispensable pre-condition for any science modelling. We discuss which levels of complexity are needed to provide a globally, interoperable, and expressive data infrastructure for research information. With possible dynamic science model applications in mind, we introduce the need for a "middle-range" level of complexity for data representation and propose a conceptual model for research data based on a core international ontology with national and local extensions.

研究の動機と目的

• 機関、国、研究分野を越えて一貫性があり相互運用可能な研究情報のデータモデルが不足している問題に対処する。
• 従来の文献計測指標にとどまらない、研究者中心のデータを統合することで、科学のダイナミクスを包括的にモデリングすることを可能にする。
• 個人研究者からグローバルな科学システムまで、複数スケールの科学モデリングを可能にするために、再追跡可能で集約可能なデータ層を確立する。
• 著者に関する曖昧さ、データのスロットル化といった既存システムの制限を、標準化された意味的な豊かさを持つ表現によって克服する。
• 拡張可能な国内および現地のレイヤーを備えたコアオントロジーを提案することで、動的で非線形的な科学モデリングを可能にし、データの起源と再追跡可能性を維持する。

提案手法

• 国際的コアオントロジーを基盤とし、国内（例：オランダの NARCIS）および現地（例：KNAW）のオントロジーによって拡張する概念的モデルを設計する。
• FOAF（人物）、BIBO（出版物）、LODE（イベント）、SKOS（スキル）、PROV-O（プロビジョン）といった既存の Linked Data ワンチキュラリーを活用して意味的表現力を高める。
• コアオントロジーは W3C にホスティングし、国内拡張は国内機関（例：オランダの VSNU）が、現地拡張は機関リポジトリが管理する。
• VIVO や CERIF といった既存システムと統合し、意味的マッピングを用いてデータの再利用性と相互運用性を確保する。
• オランダの研究情報システム（NARCIS）および VIVO デプロイメントからの実世界データを適用し、実装の実現可能性とスケーラビリティを検証する。
• W3C 標準および JoinUp GLD プロジェクトに準拠することで、拡張性と再利用可能性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究情報システムは、相互運用性のための汎用性と、研究者の活動の詳細なモデリングのための表現力の両立をどのように達成できるか？
• RQ2 どの程度のデータの細粒度が、科学システムの異なるスケールで集約と分解の両方を可能にするか？
• RQ3 国内および現地の研究データを国際的基準と意味的に統合することで、大規模な科学システム分析をどのように可能にするか？
• RQ4 意味的ワードリスト（例：FOAF、BIBO、PROV-O）は、追跡可能で相互運用可能かつ拡張可能な研究情報システムを実現するために果たす役割は何か？
• RQ5 拡張可能なレイヤーを備えたコアオントロジーは、データの起源と再追跡可能性を保ちながら、動的で非線形的な科学モデリングを可能にするか？

主な発見

• あまりに抽象的でもなく、あまりに具体的でもない中程度のデータ表現レイヤーは、科学モデリングのための研究データの集約と分解を両立可能にする。
• コアワードリスト（FOAF、BIBO、SKOS、LODE、PROV-O）とモジュラーなオントロジー・アーキテクチャの統合により、高い表現力と意味的相互運用性が実現される。
• コアオントロジーを W3C に、国内拡張を国内機関（例：VSNU）に、現地拡張を機関にホスティングすることで、スケーラブルで信頼性の高いデータスタックのガバナンスが確保される。
• 提案されたモデルは、オランダにおける VIVO を基盤とする実装を成功裏に実現し、実世界での展開における実現可能性を示している。
• 従来の RIS や CERIF ではカバーされていない、キャリア発展要因などの非伝統的指標を含めることが可能になる。
• W3C および JoinUp 標準に準拠することで、国際的な研究情報システム全体にわたる長期的持続可能性と再利用可能性が保証される。