[論文レビュー] ROC: An Ontology for Country Responses towards COVID-19

Jamal Al Qundus, Ralph Schäfermeier+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2021

Biomedical Text Mining and Ontologies参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、RDFおよびOWLを用いてOxCGRT、ECDC、ILOの異種データを統合するように設計された、W3C準拠のオントロジーROCを紹介する。ROCは、国レベルの新型コロナウイルス感染症への対応を標準化し、SPARQLによる意味的クエリを可能にし、ドイツはスウェーデンやヨルダンよりも高い検査頻度と医療投資を実施していたことが判明した。一方、スウェーデンではフェイスマスク着用の義務化がなかった。本研究は、国別政策評価を支援する。

ABSTRACT

The ROC ontology for country responses to COVID-19 provides a model for collecting, linking and sharing data on the COVID-19 pandemic. It follows semantic standardization (W3C standards RDF, OWL, SPARQL) for the representation of concepts and creation of vocabularies. ROC focuses on country measures and enables the integration of data from heterogeneous data sources. The proposed ontology is intended to facilitate statistical analysis to study and evaluate the effectiveness and side effects of government responses to COVID-19 in different countries. The ontology contains data collected by OxCGRT from publicly available information. This data has been compiled from information provided by ECDC for most countries, as well as from various repositories used to collect data on COVID-19.

研究の動機と目的

• 国際的な政府の新型コロナウイルス感染症への対応を標準化し、相互運用可能なデータモデルの不足を解消すること。
• OxCGRT、ECDC、ILOなどの異種データソースを統合・調和し、実証的研究を支援すること。
• パンデミック対策の有効性と副作用を国別に分析できる再利用可能で拡張可能なオントロジー枠組みを提供すること。
• 固定された意味論を持つ共通の概念的モデルを提供することで、統計的分析と根拠に基づく政策立案を促進すること。
• モジュラーで拡張可能な設計により、将来のパンデミックや全国的出来事への対応に適応可能とする。

提案手法

• データの可用性と研究課題を組み合わせたハイブリッドオントロジー開発手法を採用し、モデリングをガイドした。
• 27のOWLクラス、10のオブジェクトプロパティ、42のデータプロパティ、3の注釈プロパティを有するROCオントロジーを、Protégéを用いて設計した。
• OxCGRT（政府対応）、ECDC（感染率）、ILO（経済指標）のデータを、KarmaツールとR2RMLマッピングを用いてRDFに変換・マッピングした。
• 得られたRDFデータをVirtuosoの三元組ストアにロードし、SPARQLベースのクエリと知識ベースへのアクセスを可能にした。
• 統合されたデータソースを横断するコンpetencyクエリに応えるSPARQLエンドポイントを開発した。
• 非技術者ユーザーのアクセス性を向上させるために、制御された自然言語インターフェースへの統合を計画した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの国が新型コロナウイルス感染症の感染拡大を最も効果的に抑止したのか。また、各国の対応はどのように比較できるか。
• RQ2 経済的・医療的投資は、感染率や死亡率といった公衆衛生の結果とどのように相関するか。
• RQ3 ロックダウン、フェイスマスク着用、接触追跡などの措置が、社会的・経済的側面に及ぼす副作用は何か。
• RQ4 パンデミック対応に関する異種データソースを、どのように意味的に統合して統一的な分析を可能にするか。
• RQ5 標準化されたオントロジーは、グローバルな健康危機における政策連携や意思決定をどの程度改善できるか。

主な発見

• ROCオントロジーは、2020年1月から11月までのドイツ、ヨルダン、スウェーデンの1,850件のデータインスタンスを、意味的基準に従って統合し、クエリ可能な統一知識ベースを構築した。
• SPARQLクエリの結果から、ドイツは最高の検査政策インデックスと、医療・ワクチン分野における最大の緊急投資を実施していた。
• フェイスマスク政策に関するデータプロパティに値がゼロであったことから、スウェーデンではフェイスマスク着用の義務化がなかったことが明確になった。これは、各国の戦略的差異を示している。
• SPARQLエンドポイントにより、国別に健康対応指標を集計するなど、複数ソースに跨るクエリが可能となり、意味的統合の実現可能性が裏付けられた。
• オントロジーは、厳密さ、健康対策、結果との相関分析を可能にすることで、政策効果の統計的分析を支援する。
• OxCGRT、ECDC、ILOのデータをR2RMLマッピングにより1つのRDF知識ベースに統合したが、これは同様のデータセットに対して再利用可能であることが実証された。