[論文レビュー] Toward an Interactive Directory for Norfolk, Nebraska: 1899-1900

Robert B. Allen|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2013

Web Data Mining and Analysis参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、1899–1900年のネブラスカ州ノフォークを対象として、都市目録、1900年米国国勢調査、デジタル化された歴史的新聞から得たデータを統合したインタラクティブでエンティティ豊富なデジタル目録を提案する。複数の出典間で固有表現をリンクし、それらの関係性を構造化することで、本プロトタイプは個人およびコミュニティの動的探索を可能にし、社会的文脈のエージェントベースモデルを用いて物語中心の歴史的研究を支援する。

ABSTRACT

We describe steps toward an interactive directory for the town of Norfolk, Nebraska for the years 1899 and 1900. This directory would extend the traditional city directory by including a wider range of entities being described, much richer information about the entities mentioned and linkages to mentions of the entities in material such as digitized historical newspapers. Such a directory would be useful to readers who browse the historical newspapers by providing structured summaries of the entities mentioned. We describe the occurrence of entities in two years of the Norfolk Weekly News, focusing on several individuals to better understand the types of information which can be gleaned from historical newspapers and other historical materials. We also describe a prototype program which coordinates information about entities from the traditional city directories, the federal census, and from newspapers. We discuss the structured coding for these entities, noting that richer coding would increasingly include descriptions of events and scenarios. We propose that rich content about individuals and communities could eventually be modeled with agents and woven into historical narratives.

研究の動機と目的

• 伝統的な都市目録を拡張し、多様な歴史的データソースを統合した動的でインタラクティブな目録の開発を目的とする。
• 都市目録、国勢調査記録、およびデジタル化された新聞からエンティティをリンクすることで、歴史的研究の質を向上させることを目的とする。
• 個人およびコミュニティを文脈的関係を持つエージェントとしてモデル化し、物語の再構築を支援することを目的とする。
• デジタル・ヒューマニティーズおよび家系図研究における利用を想定した、構造化されたエンティティコーディングの実現可能性を示すこと。
• 複数のデータソースを統合し、歴史的集団の発見と文脈的理解を向上させるためのプロトタイプシステムの構築を目的とする。

提案手法

• 1899–1900年のノフォーク都市目録の構造化されたデータを、1900年米国国勢調査記録およびノフォーク・ウィークリー・ニュースのデータと統合する。
• テキスト処理技術を用いて、歴史的新聞から固有表現（人物、組織、場所）を抽出・正規化する。
• 固有表現同士のクロスリファレンスを、一意な識別子および文脈的メタデータを用いて確立する。
• エンティティの関係性を可視化し、インタラクティブな照会を可能にするプロトタイプアプリケーションを実装する。
• 役割、職業、出来事の参照を含むエンティティの構造化コーディングを適用し、意味的コンテンツを豊かにする。
• 社会的相互作用や出来事のエージェントベースシミュレーションを通じて、コミュニティレベルの物語をモデル化することを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 伝統的な都市目録は、より豊富で多様なデータソースを統合することで、どのようにして歴史的エンティティの発見を改善できるか？
• RQ2 歴史的新聞から、個人およびコミュニティに関するどのような情報が抽出され、都市目録記録とリンク可能か？
• RQ3 構造化されたエンティティコーディングは、歴史的物語および社会的文脈の再構築をどのように支援するか？
• RQ4 異種の歴史的データソースを統合する際、生じる技術的および表現上の課題は何か？
• RQ5 エージェントベースモデルは、歴史的コミュニティダイナミクスの解釈をどの程度向上できるか？

主な発見

• 都市目録、国勢調査記録、歴史的新聞の統合により、複数のデータソース間で個人を特定および文脈化することが可能になった。
• ノフォーク・ウィークリー・ニュースからの固有表現認識とリンク技術により、コミュニティメンバーの職業、居住地、社会的関係に関する詳細な情報が明らかになった。
• 役割や出来事の参照を含むエンティティの構造化コーディングは、歴史的データの意味的豊かさを顕著に向上させた。
• プロトタイプシステムは、統一インターフェースを通じたリンクされた歴史的エンティティのインタラクティブな探索の実現可能性を効果的に示した。
• 個人を文脈的関係を持つエージェントとして表現することで、コミュニティレベルの物語のモデル化が可能になった。
• 統合的かつ意味的に豊富なデジタルアーカイブを用いた物語中心の歴史的研究の基盤が確立された。