[論文レビュー] Towards High-Value Datasets determination for data-driven development: a systematic literature review

Anastasija Nikiforova, Nina Rizun+3 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2023

Smart Cities and Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本系統的文献レビューは、データドリブンな公共部門イノベーションにおける高価値データセット（HVD）を特定・統合するための既存のアプローチ、指標、ステークホルダー参加の仕組みを同定し、要約する。本研究は、文脈的要因、経済的要因、利用可能性の基準に基づき、首席データ責任者（CDO）がHVDを体系的かつ的確に評価できる基盤となる知識基盤を提言する。これは、国家的および地域的データイニシアチブにおける標準化された手法の欠落を埋める重要な貢献である。

ABSTRACT

The OGD is seen as a political and socio-economic phenomenon that promises to promote civic engagement and stimulate public sector innovations in various areas of public life. To bring the expected benefits, data must be reused and transformed into value-added products or services. This, in turn, sets another precondition for data that are expected to not only be available and comply with open data principles, but also be of value, i.e., of interest for reuse by the end-user. This refers to the notion of 'high-value dataset' (HVD), recognized by the European Data Portal as a key trend in the OGD area in 2022. While there is a progress in this direction, e.g., the Open Data Directive, incl. identifying 6 key categories, a list of HVDs and arrangements for their publication and re-use, they can be seen as 'core' / 'base' datasets aimed at increasing interoperability of public sector data with a high priority, contributing to the development of a more mature OGD initiative. Depending on the specifics of a region and country - geographical location, social, environmental, economic issues, cultural characteristics, (under)developed sectors and market specificities, more datasets can be recognized as of high value for a particular country. However, there is no standardized approach to assist chief data officers in this. In this paper, we present a systematic review of existing literature on the HVD determination, which is expected to form an initial knowledge base for this process, incl. used approaches and indicators to determine them, data, stakeholders.

研究の動機と目的

• 公共部門のデータイニシアチブにおける高価値データセット（HVD）を特定するための標準化された手法の欠如に応えること。
• HVDの特定に関する既存の文献を分析し、重要な基準、指標、ステークホルダーの役割を抽出すること。
• データオフィサーおよび政策立案者による、根拠に基づいたデータセットの優先順位付け意思決定を支援すること。
• 地域的および国家的文脈に適合したHVD評価フレームワークの将来の開発に向けた基盤となる知識基盤を構築すること。
• オープンデータ政策と実際のデータ再利用のギャップを埋めるために、単なる利用可能性をはるかに超えた、データセットが真に価値を持つ理由を同定すること。

提案手法

• PRISMAガイドラインに従った系統的文献レビューを実施し、高価値データセットの特定に関する査読付き論文を同定した。
• 2000年から2023年までの間に発表された論文を、学術データベースで検索し、HVD、データ再利用、オープンデータ価値創出をテーマとする研究を対象とした。
• HVD特定に関する関連性、研究手法、文脈に基づき、含む・含まないの基準を適用して関連研究を絞り込んだ。
• 主題分析を用いて発見を統合し、HVD評価における繰り返し現れる基準、指標、ステークホルダー参加のパターンを抽出した。
• HVD特定のためのアプローチを、データ中心型、ユーザー中心型、政策主導型の3つに分類した。
• データ品質、再利用可能性、社会的インパクトなどの指標をマッピングし、構造的な評価フレームワークを支援した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 公共部門のデータイニシアチブにおいて、文献で高価値データセットを特定するために用いられている基準と指標は何か？
• RQ2 HVD特定プロセスに参加するステークホルダーのグループはどれであり、それぞれが果たす役割は何か？
• RQ3 異なる地域、セクター、データタイプにおいて、HVD特定のための既存のアプローチはどのように異なるか？
• RQ4 現在のHVD特定プロセスにおけるメソドロジカルなギャップは何か、そしてそれらはどのように是正できるか？
• RQ5 既存の研究に基づき、標準的かつ文脈に配慮したHVD特定のフレームワークをどのように開発できるか？

主な発見

• 文献では、データ品質、再利用可能性、タイムリネス、社会的課題への関連性が、HVD特定のコアな指標として同定されている。
• エンドユーザー、ドメインエキスパート、公共部門機関などのステークホルダーが、継続的にデータセットの価値を評価するプロセスに参加しており、ユーザー中心の評価が強調されている。
• 一般的なオープンデータ原則をはるかに超えて、地域経済的ニーズ、環境的懸念、文化的特異性といった文脈的要因が、データセットの価値決定において強く強調されている。
• 現在のアプローチは断片的であり、統一されたフレームワークが存在しないため、標準化された評価モデルの導入が急務である。
• 欧州連合のオープンデータ指令は、HVDカテゴリーの基礎的リストを提供しているが、国家的および地域的拡張には文脈に特化した基準が必要である。
• 本レビューは、HVD特定におけるメソドロジカルな厳密さと再現性の欠如を明らかにし、体系的かつ根拠に基づいた評価フレームワークの必要性を訴えている。