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メタデータ（またはメタ情報）とは、「他のデータに関する情報を提供するデータ」 [1]ですが、メッセージのテキストや画像自体などのデータ自体の内容ではありません。[2]メタデータには、以下を含む多くの異なるタイプがあります。
- 記述メタデータ– リソースに関する記述情報。検出と識別に使用されます。タイトル、概要、著者、キーワードなどの要素が含まれます。
- 構造メタデータ– データのコンテナに関するメタデータで、複合オブジェクトがどのように組み合わされているかを示します。たとえば、ページがどのように順序付けられて章が形成されるかなどです。デジタル資料の種類、バージョン、関係性、その他の特性を説明します。[3]
- 管理メタデータ[4] – リソースの種類、権限、作成日時や作成方法など、リソースの管理に役立つ情報。[5]
- 参照メタデータ–統計データの内容と品質に関する情報。
- 統計メタデータ[6] – プロセスデータとも呼ばれ、統計データを収集、処理、または生成するプロセスを記述します。[7]
- 法的メタデータ- 作成者、著作権者、および公開ライセンス（提供されている場合）に関する情報を提供します。
メタデータはこれらのカテゴリのいずれかに厳密に縛られることはなく、他のさまざまな方法でデータを記述できます。
歴史
メタデータにはさまざまな目的があります。メタデータは、ユーザーが関連情報を検索したり、リソースを発見したりするのに役立ちます。また、電子リソースを整理したり、デジタルIDを提供したり、リソースをアーカイブして保存したりすることもできます。メタデータにより、「関連する基準でリソースを検索できるようにし、リソースを識別し、類似のリソースをまとめ、異なるリソースを区別し、位置情報を提供することで、ユーザーはリソースにアクセスできます」。[8]インターネットトラフィックを含む電気通信活動のメタデータは、さまざまな国の政府機関によって非常に広く収集されています。このデータはトラフィック分析の目的で使用され、大量監視にも使用できます。[9]
メタデータは、1980年代に図書館がカタログデータをデジタルデータベースに変換するまで、伝統的に図書館のカードカタログで使用されていました。[10] 2000年代には、データと情報がデジタルで保存されることが多くなり、このデジタルデータはメタデータ標準を使用して記述されました。[11]
コンピュータシステムの「メタデータ」の最初の記述は、1967年にMITの国際研究センターの専門家であるデイビッド・グリフェルとスチュアート・マッキントッシュによって記述されたと言われています。「要約すると、データの主題記述とデータのトークンコードに関するオブジェクト言語のステートメントがあります。また、データの関係と変換、および規範とデータの間の「べき/ある」関係を記述するメタ言語のステートメントもあります。」[12]
異なる分野（博物館のコレクション、デジタルオーディオファイル、ウェブサイトなど）ごとに独自のメタデータ標準が存在します。データまたはデータファイルの内容とコンテキストを記述すると、その有用性が高まります。たとえば、ウェブページには、ページがどのソフトウェア言語（HTMLなど）で書かれているか、ページの作成に使用されたツールは何か、ページの主題は何であるか、その主題に関する詳細情報はどこで見つかるかを指定するメタデータを含めることができます。このメタデータにより、読者のエクスペリエンスが自動的に向上し、ユーザーがウェブページをオンラインで見つけやすくなります。[13] CDには、ディスクに収録されている作品のミュージシャン、歌手、ソングライターに関する情報を提供するメタデータを含めることができます。
多くの国では、政府機関が電子メール、電話、ウェブページ、ビデオトラフィック、IP接続、携帯電話の位置情報に関するメタデータを日常的に保存しています。[14]
意味
メタデータとは「データに関するデータ」を意味します。メタデータは、データの1つ以上の側面に関する情報を提供するデータとして定義され、特定のデータの追跡と操作を容易にするデータに関する基本情報を要約するために使用されます。[15]例としては、次のようなものがあります。
- データの作成手段
- データの目的
- 作成日時
- データの作成者または著者
- データが作成されたコンピュータネットワーク上の場所
- 使用される標準
- ファイルサイズ
- データ品質
- データのソース
- データを作成するために使用されるプロセス
たとえば、デジタル画像には、画像のサイズ、色深度、解像度、作成日時、シャッタースピードなどのデータを説明するメタデータが含まれている場合があります。[16]テキスト ドキュメントのメタデータには、ドキュメントの長さ、作成者、作成日時、ドキュメントの簡単な概要などの情報が含まれます。Web ページ内のメタデータには、ページ コンテンツの説明や、コンテンツにリンクされたキーワードも含まれる場合があります。[17]これらのリンクは「メタタグ」と呼ばれることが多く、1990 年代後半まで Web 検索の順序を決定する主な要素として使用されていました。[17] Web 検索におけるメタタグへの依存は、1990 年代後半に「キーワード スタッフィング」 [17]により低下しました。メタタグは、検索エンジンをだまして、一部の Web サイトが実際よりも検索に関連があると思わせるために悪用されていました。[17]
メタデータは、メタデータレジストリまたはメタデータリポジトリと呼ばれることが多いデータベースに保存および管理できます。[18]ただし、コンテキストと参照ポイントがなければ、メタデータを見るだけでは識別できない場合があります。[19]たとえば、13 桁のいくつかの数字を含むデータベースは、それ自体では計算の結果であったり、方程式に代入する数字のリストであったりします。 他のコンテキストがなければ、数字自体がデータとして認識されます。しかし、このデータベースが書籍コレクションのログであるというコンテキストが与えられれば、それらの 13 桁の数字はISBNとして識別される可能性があります 。ISBN は書籍を参照する情報ですが、それ自体は書籍内の情報ではありません。「メタデータ」という用語は、1968 年に Philip Bagley が著書「Extension of Programming Language Concepts」で作ったもので、彼がこの用語を ISO 11179 の「従来の」意味、つまり「構造化メタデータ」、つまり「データのコンテナーに関するデータ」で使用していることは明らかです。メタデータは、別の意味である「データコンテンツの個々のインスタンスに関するコンテンツ」や、図書館カタログに通常見られるタイプのデータであるメタコンテンツではなく、メタデータとして定義されています。[20] [ 21]それ以来、情報管理、情報科学、情報技術、図書館学、GISの分野でこの用語が広く採用されています。これらの分野では、メタデータという言葉は「データについてのデータ」と定義されています。[22]これは一般に受け入れられている定義ですが、さまざまな分野で独自のより具体的な説明と用語が採用されています。
スレート誌は2013年に、米国政府の「メタデータ」の解釈は広範囲に及ぶ可能性があり、電子メールの件名などのメッセージの内容も含まれる可能性があると報じた。 [23]
種類
メタデータの用途は多岐にわたり、さまざまな分野をカバーしていますが、メタデータの種類を指定するための専門的で広く受け入れられているモデルがあります。Bretherton & Singley (1994) は、構造/制御メタデータとガイド メタデータという 2 つの異なるクラスを区別しています。[ 24] 構造メタデータは、テーブル、列、キー、インデックスなどのデータベース オブジェクトの構造を記述します。ガイド メタデータは、人間が特定の項目を見つけるのに役立ち、通常は自然言語でキーワードのセットとして表現されます。Ralph Kimballによると、メタデータは、技術メタデータ(または内部メタデータ)、ビジネス メタデータ(または外部メタデータ)、プロセス メタデータの 3 つのカテゴリに分類できます。
NISO は、メタデータを記述的、構造的、管理的の 3 つのタイプに区別しています。[22] 記述的メタデータは通常、タイトル、著者、主題、キーワード、発行者などのオブジェクトを検索して見つけるための情報として、検出と識別に使用されます。構造的メタデータは、オブジェクトのコンポーネントがどのように構成されているかを説明します。構造的メタデータの例としては、本の章を形成するためにページがどのように順序付けられているかが挙げられます。最後に、管理メタデータは、ソースの管理に役立つ情報を提供します。管理メタデータは、ファイルの種類やファイルが作成された時期と方法などの技術情報を指します。管理メタデータの 2 つのサブタイプは、権利管理メタデータと保存メタデータです。権利管理メタデータは知的財産権を説明し、保存メタデータにはリソースを保存するための情報が含まれています。[8]
統計データリポジトリには、データのソースと品質だけでなく[6]、データを作成するために使用された統計プロセスも記述するためのメタデータに関する独自の要件があり、これは統計データ生成プロセスを検証および改善するために統計コミュニティにとって特に重要です。[7]
開発が進み始めている別の種類のメタデータは、アクセシビリティ メタデータです。アクセシビリティ メタデータは図書館にとって新しい概念ではありませんが、ユニバーサル デザインの進歩により注目度が高まっています。[25] : 213–214 Cloud4All や GPII などのプロジェクトでは、ユーザーのニーズや好み、およびそれらのニーズに適合する情報を記述するための共通の用語とモデルが不足していることが、ユニバーサル アクセス ソリューションを提供する上での大きなギャップであると認識されました。[25] : 210–211 こうした種類の情報がアクセシビリティ メタデータです。[25] : 214 Schema.org は、IMS Global Access for All 情報モデル データ要素仕様に基づいて、いくつかのアクセシビリティ プロパティを組み込んでいます。[25] : 214 Wiki ページ WebSchemas/Accessibility には、いくつかのプロパティとその値がリストされています。情報を求める人々の多様なアクセシビリティ ニーズを記述および標準化する取り組みはより強力になり始めていますが、確立されたメタデータ スキーマへの採用はそれほど進んでいません。例えば、ダブリンコア（DC）の「対象読者」とMARC 21の「読解レベル」は失読症のユーザーに適したリソースを識別するために使用でき、DCの「フォーマット」は点字、音声、または拡大印刷形式で利用可能なリソースを識別するために使用できますが、まだやるべき作業が残っています。[25] : 214
構造
メタデータ (メタコンテンツ)、またはより正確には、メタデータ (メタコンテンツ) ステートメントを組み立てるために使用される語彙は、通常、メタデータ標準やメタデータ モデルなどの明確に定義されたメタデータ スキームを使用して、標準化された概念に従って構造化されます。制御語彙、分類法、シソーラス、データ辞書、メタデータ レジストリなどのツールを使用して、メタデータをさらに標準化することができます。構造メタデータの共通性は、データ モデルの開発やデータベース設計においても極めて重要です。
構文
メタデータ（メタコンテンツ）構文とは、メタデータ（メタコンテンツ）のフィールドまたは要素を構造化するために作成されたルールを指します。[26]単一のメタデータスキームは、それぞれ異なる構文を必要とするさまざまなマークアップ言語またはプログラミング言語で表現される場合があります。たとえば、ダブリンコアはプレーンテキスト、HTML、XML、およびRDFで表現できます。[27]
(ガイド) メタコンテンツの一般的な例としては、書誌分類、主題、デューイ十進分類番号が挙げられます。何らかのオブジェクトの「分類」には、必ず暗黙のステートメントがあります。たとえば、オブジェクトをデューイ分類番号 514 (トポロジー) (つまり、背表紙に 514 という番号が付いている本) として分類する場合、暗黙のステートメントは「<書籍><主題見出し><514>」となります。これは、主語 - 述語 - オブジェクトのトリプル、またはより重要な点として、クラス - 属性 - 値のトリプルです。トリプルの最初の 2 つの要素 (クラス、属性) は、定義されたセマンティクスを持つ構造メタデータの一部です。3 番目の要素は値であり、できれば制御された語彙、つまり何らかの参照 (マスター) データからの値です。メタデータ要素とマスター データ要素の組み合わせは、メタコンテンツ ステートメントであるステートメント、つまり「メタコンテンツ = メタデータ + マスター データ」になります。これらの要素はすべて「語彙」と考えることができます。メタデータとマスター データはどちらも、メタコンテンツ ステートメントに組み立てられる語彙です。これらの語彙のソースは、メタデータとマスター データの両方で多数あります。UML、EDIFACT、XSD、Dewey/UDC/LoC、SKOS、ISO-25964、Pantone、リンネ二項命名法などです。メタコンテンツ ステートメントのコンポーネントに制御語彙を使用することは、インデックス作成用でも検索用でも、ISO 25964によって推奨されています。「インデックス作成者と検索者の両方が同じ概念に対して同じ用語を選択するように指示された場合、関連するドキュメントが取得されます。」[28]これは、Google などのインターネットの検索エンジンを検討する場合に特に当てはまります。このプロセスでは、ページをインデックス化し、複雑なアルゴリズムを使用してテキスト文字列を照合します。インテリジェンスや「推論」は発生せず、その錯覚のみが発生します。
階層的、線形的、平面的なスキーマ
メタデータ スキーマは、メタデータ要素間に関係が存在し、要素がネストされて要素間に親子関係が存在するような階層構造になることがあります。階層型メタデータ スキーマの例としては、 IEEE LOMスキーマが挙げられます。このスキーマでは、メタデータ要素は親メタデータ要素に属することがあります。メタデータ スキーマは 1 次元、つまり線形になることもあり、その場合、各要素は他の要素から完全に分離され、1 つの次元のみに従って分類されます。線形メタデータ スキーマの例としては、1 次元のDublin Coreスキーマがあります。メタデータ スキーマは多くの場合 2 次元、つまり平面であり、各要素は他の要素から完全に分離されていますが、2 つの直交する次元に従って分類されます。[29]
粒度
データまたはメタデータが構造化される度合いは、「粒度」と呼ばれます。「粒度」とは、提供される詳細の量を指します。粒度の高いメタデータは、より深く、より詳細で、より構造化された情報を可能にし、より高度な技術的操作を可能にします。粒度が低いレベルは、メタデータをかなり低いコストで作成できることを意味しますが、詳細な情報は提供されません。粒度の主な影響は、作成とキャプチャだけでなく、メンテナンス コストにも及びます。メタデータ構造が古くなると、参照されるデータへのアクセスも古くなります。したがって、粒度は、メタデータを作成する労力とそれを維持する労力を考慮する必要があります。
ハイパーマッピング
メタデータスキーマが平面的な描写を超える場合には、選択された側面に応じてメタデータの表示と表示を可能にし、特別なビューを提供するために、何らかのタイプのハイパーマッピングが必要となる。ハイパーマッピングは、地理情報や地質情報のオーバーレイの階層化によく適用される。[30]
標準
メタデータには国際標準が適用されます。国内および国際標準化コミュニティ、特にANSI（米国規格協会）とISO（国際標準化機構）では、メタデータとレジストリの標準化に関する合意に達するために多くの作業が行われています。中核となるメタデータレジストリ標準はISO / IEC 11179メタデータレジストリ（MDR）であり、標準のフレームワークはISO/IEC 11179-1:2004に記載されています。[31]パート1の新しい版は、2015年または2016年初頭の発行に向けて最終段階にあります。これは、MDRを拡張して概念システムの登録をサポートするパート3の現在の版であるISO/IEC 11179-3:2013 [32]に合わせて改訂されました。（ ISO/IEC 11179を参照）。この標準は、人間とコンピューターが明確に使用できるように、データの意味と技術的構造の両方を記録するためのスキーマを指定します。 ISO/IEC 11179 規格では、メタデータをデータに関する情報オブジェクト、または「データに関するデータ」と呼んでいます。ISO/IEC 11179 パート 3 では、情報オブジェクトは、データ要素、値ドメイン、およびデータ項目の意味と技術的詳細を記述するその他の再利用可能な意味的および表現的情報オブジェクトに関するデータです。この規格では、メタデータ レジストリの詳細と、メタデータ レジストリ内での情報オブジェクトの登録と管理についても規定しています。ISO/IEC 11179 パート 3 には、計算、1 つ以上のデータ要素のコレクション、またはその他の形式の派生データなど、他のデータ要素から派生した複合構造を記述するための規定もあります。この規格は、もともと「データ要素」レジストリとして記述されていますが、その目的は、特定のアプリケーションとは無関係にメタデータ コンテンツを記述および登録できるようにし、新しいアプリケーションやデータベースの開発、または登録されたメタデータ コンテンツに従って収集されたデータの分析において、人間またはコンピューターが記述を発見して再利用できるようにすることです。この標準は、標準の登録と管理の部分を再利用および拡張して、他の種類のメタデータ レジストリの一般的な基礎となっています。
地理空間コミュニティには、地図や画像のライブラリやカタログの伝統を基盤として、専門的な地理空間メタデータ標準の伝統があります。一般的なテキスト処理アプローチは適用できないため、地理空間データには通常、正式なメタデータが不可欠です。
ダブリンコアメタデータ用語は、検索の目的でリソースを記述するために使用できる語彙用語のセットです。ダブリンコアメタデータ要素セット[34]として知られる15の古典的な[33]メタデータ用語の元のセットは、次の標準文書で承認されています。
- IETF RFC 5013 [35]
- ISO規格15836-2009 [36]
- NISO規格Z39.85。[37]
W3Cデータカタログ語彙（DCAT）[38]は、データセット、データサービス、カタログ、カタログレコードのクラスでダブリンコアを補完するRDF語彙です。DCATは、FOAF、PROV-O、OWL-Timeの要素も使用します。DCATは、データセットまたはサービスを記述するレコードを含むカタログの一般的な構造をサポートするRDFモデルを提供します。
標準ではありませんが、マイクロフォーマット(以下のインターネット上のメタデータのセクションでも言及されています) は、既存の HTML/XHTML タグを再利用してメタデータを伝達する、セマンティック マークアップに対する Web ベースのアプローチです。マイクロフォーマットは XHTML および HTML 標準に準拠していますが、それ自体は標準ではありません。マイクロフォーマットの支持者の 1 人であるTantek Çelik は、代替アプローチの問題点を次のように特徴づけています。
皆さんに学んでもらいたい新しい言語があります。そして、サーバー上にこれらの追加ファイルを出力する必要があります。これは面倒です。（マイクロフォーマットは）参入障壁を下げます。[39]
使用
ファイルのメタデータ
最も一般的な種類のコンピュータ ファイルには、ドキュメント ( Microsoft Officeファイル、OpenDocumentファイル、PDF など)、画像 ( JPEG、PNG など)、ビデオ ファイル ( AVI、MP4 など)、オーディオ ファイル ( WAV、MP3 など) などのメタデータを埋め込むことができます。
メタデータはユーザーがファイルに追加することもできますが、一部のメタデータは、ユーザーの介入なしに、オーサリング アプリケーションやファイルの作成に使用されるデバイスによってファイルに自動的に追加されることがよくあります。
ファイル内のメタデータはファイルを見つけるのに便利ですが、ファイルを共有するとプライバシーが危険にさらされる可能性があります。ファイルを共有する前にメタデータ削除ツールを使用してファイルをクリーンアップすると、このリスクを軽減できます。
写真
デジタル写真ファイルには、所有者、著作権、連絡先情報、ファイルを作成したカメラのブランドやモデル、露出情報（シャッタースピード、F値など）や写真に関するキーワードなどの説明情報がメタデータとして書き込まれることがあり、ファイルや画像をコンピュータやインターネットで検索できるようになります。メタデータには、色空間、色チャンネル、露出時間、絞り（EXIF）など、カメラによって作成されるものもあれば、コンピュータにダウンロードした後に写真家やソフトウェアによって入力されるものもあります。[40]ほとんどのデジタルカメラは、モデル番号、シャッタースピードなどに関するメタデータを書き込み、一部のカメラでは編集が可能です。[41]この機能は、 Nikon D3以降のほとんどのNikon DSLR 、 Canon EOS 7D以降のほとんどの新しいCanonカメラ、Pentax K-3以降のほとんどのPentax DSLRで利用できます。メタデータを使用すると、キーワードを使用することでポストプロダクションでの整理が容易になります。フィルターを使用すると、特定の写真セットを分析し、評価や撮影時間などの基準に基づいて選択を行うことができます。GPS などの位置情報機能を備えたデバイス (特にスマートフォン) では、写真が撮影された場所も含まれる場合があります。
写真メタデータ標準は、以下の標準を開発する組織によって管理されています。これには以下のものが含まれますが、これらに限定されません。
- IPTC 情報交換モデルIIM (国際新聞電気通信評議会)
- XMP のIPTCコア スキーマ
- XMP – 拡張メタデータ プラットフォーム (ISO 標準)
- Exif – 交換可能な画像ファイル形式。CIPA (カメラ映像機器工業会) によって管理され、JEITA (電子情報技術産業協会) によって発行されています。
- ダブリン コア(ダブリン コア メタデータ イニシアティブ – DCMI)
- PLUS（画像ライセンスユニバーサルシステム）
- VRAコア（ビジュアルリソースアソシエーション）[42]
- JPEGまたはJPGは写真専門家グループの共同体です
ビデオ
メタデータは、ビデオで特に役立ちます。ビデオの内容に関する情報（会話の書き起こしやシーンのテキスト説明など）はコンピュータが直接理解できないが、コンテンツを効率的に検索することが望ましい場合です。これは、ナンバープレートのデータが保存され、レポートやアラートを作成するために使用される自動ナンバープレート認識や車両認識識別ソフトウェアなどのビデオアプリケーションで特に役立ちます。[43]ビデオメタデータは、2つのソースから取得されます。（1）運用収集されたメタデータ、つまり機器の種類、ソフトウェア、日付、場所など、作成されたコンテンツに関する情報。（2）人間が作成したメタデータ、検索エンジンの可視性、発見可能性、視聴者のエンゲージメントを向上させ、ビデオパブリッシャーに広告機会を提供します。[44] AvidのMetaSyncとAdobeのBridgeは、メタデータにアクセスできるプロフェッショナルビデオ編集ソフトウェアの例です。[45]
通信
電話、電子メッセージ、インスタント メッセージ、その他の通信手段の時刻、発信元、宛先に関する情報は、メッセージの内容とは対照的に、メタデータの別の形式です。NSA などの特定の諜報機関が、その機関の関心対象であったかどうかに関係なく、最大 1 年間、何百万人ものインターネット ユーザーのオンライン メタデータを保存していた (おそらく現在も保存している)という事実がエドワード スノーデンによって暴露されて以来、諜報機関によるこの通話詳細記録メタデータの大量収集は物議を醸しています。
地理空間メタデータ
地理空間メタデータは、地理情報システム (GIS) ファイル、地図、画像、その他の位置ベースのデータに関係します。メタデータは、GIS 内で開発されたデータベース ファイルやデータなどの地理データの特性と属性を文書化するために GIS で使用されます。メタデータには、データを開発した人物、収集された日時、処理方法、利用可能な形式などの詳細が含まれており、データが効果的に使用されるためのコンテキストを提供します。[46]
創造
メタデータは、自動情報処理または手動作業によって作成できます。コンピューターによって取得される基本的なメタデータには、オブジェクトの作成日時、作成者、最終更新日時、ファイル サイズ、ファイル拡張子などの情報が含まれます。このコンテキストでは、オブジェクトとは次のいずれかを指します。
- 本、CD、DVD、紙の地図、椅子、テーブル、植木鉢などの物理的なアイテム。
- デジタル画像、デジタル写真、電子文書、プログラムファイル、データベーステーブルなどの電子ファイル。
メタデータエンジンは、ドメイン内で使用されているデータとメタデータに関する情報を収集、保存、分析します。[47]
データ仮想化
データ仮想化は、企業内の仮想化「スタック」を完成させる新しいソフトウェア テクノロジとして 2000 年代に登場しました。メタデータは、データベース サーバーやアプリケーション サーバーとともに、企業のインフラストラクチャ コンポーネントであるデータ仮想化サーバーで使用されます。これらのサーバーのメタデータは永続的なリポジトリとして保存され、さまざまな企業システムやアプリケーションのビジネス オブジェクトを記述します。構造的なメタデータの共通性も、データ仮想化をサポートする上で重要です。
統計および国勢調査サービス
標準化と調和化の取り組みは、統計コミュニティにおけるメタデータシステムの構築に向けた業界の取り組みに利点をもたらしました。[48] [49]欧州統計実務規範[50]や ISO 17369:2013 (統計データとメタデータ交換、SDMX) [48]などのいくつかのメタデータガイドラインと標準は、企業、政府機関、その他の団体が統計データとメタデータを管理する方法に関する重要な原則を提供しています。ユーロスタット[51] 、欧州中央銀行システム[51]、米国環境保護庁[52]などの団体は、「統計ビジネスプロセスの管理効率」を向上させることを目標に、これらの標準とガイドラインおよびその他の同様の標準とガイドラインを実装しています。[51]
図書館情報学
メタデータは、デジタル形式とアナログ形式の両方で、図書館のアイテムをカタログ化する手段としてさまざまな方法で使用されてきました。このようなデータは、特定の本、DVD、雑誌、または図書館がコレクションとして保持する可能性のあるあらゆるオブジェクトの分類、集約、識別、および検索に役立ちます。[53] 1980 年代まで、多くの図書館カタログでは、ファイルの引き出しに 3 x 5 インチのカードを使用して、本のタイトル、著者、主題、および図書館の棚内での本の物理的な場所を示す短縮された英数字文字列 (請求番号)を表示していました。図書館が図書資料を主題別に分類するために使用したデューイ十進分類法は、メタデータの使用の初期の例です。初期の紙のカタログには、そのカードに記載されているアイテムに関する情報 (タイトル、著者、主題、およびそのアイテムを見つける場所を示す番号) が記載されていました。 [54] 1980 年代から 1990 年代にかけて、多くの図書館がこれらの紙のファイルカードをコンピューターデータベースに置き換えました。これらのコンピューターデータベースにより、ユーザーはキーワード検索をはるかに簡単かつ迅速に行うことができます。古いメタデータ収集の別の形式は、米国国勢調査局が「ロングフォーム」として使用しているものです。ロングフォームでは、分布パターンを見つけるための人口統計データを作成するために使用される質問をします。[55] 図書館は、最も一般的には統合図書館管理システムの一部として、図書館カタログでメタデータを使用します。メタデータは、書籍、定期刊行物、DVD、Webページ、デジタル画像などのリソースをカタログ化することによって取得されます。このデータは、 MARCメタデータ標準を使用して、統合図書館管理システムILMSに保存されます。目的は、利用者に、探しているアイテムやエリアの物理的または電子的な場所を案内し、問題のアイテムの説明を提供することです。
図書館メタデータのより最近の特殊な例としては、電子プリントリポジトリやデジタル画像ライブラリなどのデジタルライブラリの設立が挙げられる。これらは図書館の原則に基づいていることが多いが、特にメタデータの提供において非司書者の使用に重点を置いているため、従来の一般的なカタログ作成アプローチには従っていない。収録されている資料のカスタム性を考慮して、メタデータフィールドは、分類フィールド、場所フィールド、キーワード、著作権ステートメントなど、特別に作成されることが多い。ファイルサイズや形式などの標準的なファイル情報は通常、自動的に含まれる。[56]図書館運営は、何十年もの間、国際標準化に向けた取り組みの重要なトピックであった。デジタルライブラリのメタデータの標準には、ダブリンコア、METS、MODS、DDI、DOI、URN、PREMISスキーマ、EML、OAI-PMHなどがある。世界の主要図書館は、メタデータ標準戦略についてヒントを提供している。[57] [58]図書館情報学におけるメタデータの使用と作成には、科学出版物も含まれる。
科学
科学出版物のメタデータは、多くの場合、ジャーナル出版社やPubMedやWeb of Scienceなどの引用データベースによって作成されます。原稿に含まれるデータや補足資料として原稿に付随するデータは、メタデータ作成の対象となることはあまりありませんが、[59] [60]出版後に生物医学データベースなどに提出される場合があります。その後、元の著者とデータベース管理者が、自動化されたプロセスの支援を受けてメタデータ作成の責任を負うことになります。すべての実験データの包括的なメタデータは、FAIR指導原則、つまり研究データが検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能であることを保証するための標準の基礎です。[61]
このようなメタデータは、有用な方法で利用、補完、アクセス可能にすることができます。OpenAlexは、2億を超える科学文書の無料オンラインインデックスであり、情報源、引用、著者情報、科学分野、研究トピックなどのメタデータを統合して提供しています。そのAPIとオープンソースのウェブサイトは、メタサイエンス、科学計量学、およびこの論文のセマンティックウェブを照会する新しいツールに使用できます。[62] [63] [64]開発中の別のプロジェクトであるScholiaは、Wikidataの「主題」プロパティを使用してSARS-CoV-2ウイルスの特定の機能に関する文献を要約するシンプルなユーザーインターフェイスを提供するなど、さまざまな視覚化と集約機能に科学出版物のメタデータを使用しています。[65]
研究労働においては、論文執筆における著者の役割、貢献度、責任など、著者の貢献に関する透明なメタデータが提案されている。[66] [67]
さらに、科学的成果に関するさまざまなメタデータを作成または補完することができます。たとえば、scite.aiは、論文の引用を「研究を裏付ける」、「言及する」、「対照的な」ものとして追跡し、リンクしようとします。[68]その他の例としては、代替指標の開発があります。 [69]これは、評価と検索可能性の支援に加えて、Redditなどのソーシャルメディアでの科学論文に関する公開ディスカッション、Wikipediaでの引用、ニュースメディアでの研究に関するレポートの多くを集約します。 [70]また、元の研究結果が確認されているかどうか、または再現できるかどうかを示すことを求める声もあります。[71] [72]
博物館
博物館におけるメタデータとは、アーキビスト、図書館員、博物館のレジストラー、キュレーターなどの訓練を受けた文化文書の専門家が、芸術作品、建築物、文化財やその画像を索引付け、構造化、記述、識別、あるいは特定するために作成する情報である。[73] [74] [75]記述メタデータは、博物館において、オブジェクトの識別やリソースの回復の目的で最も一般的に使用されている。[74]
使用法
メタデータは、収集機関や博物館内で次の目的で開発され、適用されます。
- リソースの発見を容易にし、検索クエリを実行します。[75]
- 博物館のコレクションや文化財のさまざまな側面に関する情報を保存し、アーカイブおよび管理の目的に役立つデジタルアーカイブを作成します。[75]
- デジタルコンテンツをオンラインで公開することで、一般の人々が文化財にアクセスできるようにします。[74] [75]
標準
多くの博物館や文化遺産センターは、芸術作品や文化財の多様性を考えると、文化作品を記述しカタログ化するのに十分な単一のモデルや標準はないことを認識しています。[73] [74] [75]たとえば、彫刻された先住民の工芸品は、芸術作品、考古学的工芸品、または先住民の遺産アイテムとして分類できます。博物館コミュニティ内でのアーカイブ、記述、カタログ化の標準化の初期段階は、1990年代後半に、芸術作品の記述カテゴリ（CDWA）、Spectrum、CIDOC概念参照モデル（CRM）、文化財カタログ（CCO）、CDWA Lite XMLスキーマなどの標準の開発から始まりました。[74]これらの標準では、機械処理、公開、実装にHTMLおよびXMLマークアップ言語を使用します。 [74]もともと書籍を特徴付けるために開発された英米カタログ規則（AACR）は、文化財、芸術作品、建築にも適用されています。[75] CCO などの標準は、博物館のコレクション管理システム(CMS) に統合されています。これは、博物館がコレクション、取得、貸出、および保存を管理できるデータベースです。[75]この分野の学者や専門家は、「標準と技術の急速に進化する状況」が、文化ドキュメンタリー制作者、特に技術訓練を受けていない専門家にとって課題を生み出していると指摘しています。[76] [ページが必要]ほとんどの収集機関と博物館は、文化作品とその画像を分類するためにリレーショナル データベースを使用しています。[75]リレーショナル データベースとメタデータは、文化オブジェクトと多面的な芸術作品の間、およびオブジェクトと場所、人々、および芸術運動の間の複雑な関係を文書化して記述するために機能します。[74] [75]リレーショナル データベース構造は、収集機関と博物館内でも有益です。なぜなら、アーキビストが文化オブジェクトとその画像を明確に区別できるようにするためです。区別が不明確な場合、検索が混乱し、不正確になる可能性があります。[75]
文化財
文化資料の収集家が資料に付与するデータの説明の深さは、資料の材質、機能、目的、サイズ（高さ、幅、重量などの測定値など）、保管要件（空調管理された環境など）、博物館やコレクションの焦点などによって左右される。[75]文化資料の収集家が資料に付与する情報や、資料の分類方法は、文化資料の分類方法や、機関で確立されている目録作成の慣行、目的、専門知識によっても左右される。[73] [75]さらに、博物館では、アーキビストが美術作品や文化資料を記述する方法を規定し、制限する標準化された商用コレクション管理ソフトウェアを採用していることが多い。[76]また、収集機関や博物館では、コレクション内の文化資料や美術作品を記述するために統制語彙を使用している。[74] [75] Getty Vocabularies と Library of Congress Controlled Vocabularies は博物館コミュニティ内で定評があり、CCO 標準で推奨されている。[75]博物館は、コレクションの文脈に即した関連のある統制語彙を使用し、デジタル情報システムの機能を強化することが推奨されています。 [ 74] [ 75]統制語彙は、高いレベルの一貫性を提供し、リソースの検索を改善するため、データベース内で有益です。[74] [75]統制語彙を含むメタデータ構造は、それらが作成されたシステムのオントロジーを反映しています。多くの場合、博物館で文化財がメタデータを通じて記述および分類されるプロセスは、作成者コミュニティの視点を反映していません。[73] [77]
オンラインコンテンツ
メタデータは、博物館内のデジタル情報システムやアーカイブの作成に役立ち、博物館がデジタルコンテンツをオンラインで公開しやすくしました。これにより、地理的または経済的な障壁のために文化財にアクセスできなかった可能性のある観客が文化財にアクセスできるようになりました。[74] 2000年代には、より多くの博物館がアーカイブ標準を採用し、複雑なデータベースを作成するにつれて、博物館データベース間のリンクデータに関する議論が博物館、アーカイブ、図書館学のコミュニティで発生しました。[76]コレクション管理システム（CMS）とデジタル資産管理ツールは、ローカルまたは共有システムにすることができます。[75] デジタル人文学の学者は、博物館のデータベースとコレクション間の相互運用性の多くの利点を指摘していますが、そのような相互運用性を実現することの難しさも認識しています。[76]
法
アメリカ合衆国
米国では、訴訟におけるメタデータに関する問題が広まりつつあります。[いつ? ]裁判所は、当事者によるメタデータの発見可能性など、メタデータに関するさまざまな問題を検討してきました。連邦民事訴訟規則には、電子的に保存された情報の発見に関する特定の規則があり、それらの規則を適用したその後の判例法では、連邦裁判所で訴訟を起こす際に訴訟当事者がメタデータを提出する義務が明確にされています。[78] 2009 年 10 月、アリゾナ州最高裁判所は、メタデータ レコードは公開記録であるとの判決を下しました。[79]訴訟でメタデータが要求される法的環境では、法廷で特定の当事者に不利益となる機密情報が含まれる可能性があるため、文書のメタデータが特に重要であることが証明されています。メタデータ削除ツールを使用して文書を「クリーンアップ」または編集すると、機密データを無意識に送信するリスクを軽減できます。このプロセスにより (データ残留を参照)、電子証拠開示による機密データの潜在的に有害な漏洩から法律事務所が部分的に保護されます。
世論調査によると、アメリカ人の45%はソーシャルメディアサイトが個人データの安全性を保証できるかどうか「まったく自信がない」と答え、40%はソーシャルメディアサイトが個人情報を一切保存すべきではないと答えている。アメリカ人の76%は広告代理店が収集する情報が安全かどうか自信がないと答え、50%はオンライン広告代理店が個人情報を一切記録すべきではないと答えている。[80]
オーストラリア
オーストラリアでは、国家安全保障を強化する必要性から、新しいメタデータ保存法が導入されました。[81]この新しい法律は、治安機関と警察機関の両方が個人のメタデータに最大2年間アクセスできることを意味し、テロ攻撃や重大犯罪の発生をより簡単に阻止することを目的としています。
立法
立法メタデータは、2010年3月22日と23日にコーネル大学ロースクールの法律情報研究所が開催したワークショップなど、law.govフォーラムで議論の対象となってきた。これらのフォーラムの文書のタイトルは「立法および規制に関するメタデータの推奨プラクティス」である。[82]
これらの議論ではいくつかの重要なポイントが概説されており、そのセクションの見出しは次のとおりです。
- 一般的な考慮事項
- 文書構造
- 文書の内容
- メタデータ（要素）
- レイヤー
- 時点と事後
健康管理
オーストラリアの医学研究は、医療アプリケーションのためのメタデータの定義の先駆者でした。このアプローチは、世界保健機関（WHO）の傘下で独自の標準を定義するのではなく、医学の国際標準に準拠するという初めての試みとして認められました。医学界は、これらの標準を支持する研究があったにもかかわらず、メタデータ標準に従う必要性を承認しませんでした。[83]
生物医学研究
生物医学や分子生物学の分野での研究では、ゲノムやメタゲノムの 配列決定の結果、プロテオミクスデータ、さらには研究の過程で作成されたメモや計画など、大量のデータが頻繁に生成されます。[84]各データタイプには、独自のさまざまなメタデータと、これらのメタデータを作成するために必要なプロセスが含まれます。ISA-Tab [85]などの一般的なメタデータ標準により、研究者は一貫した形式で実験メタデータを作成および交換できます。特定の実験アプローチには、独自のメタデータ標準とシステムがある場合が多くあります。質量分析のメタデータ標準にはmzML [86]やSPLASH [87]が含まれ、 PDBML [88]やSRA XML [89]などのXMLベースの標準は、それぞれ高分子構造と配列データの標準として機能します。
生物医学研究の成果は、一般的に査読済みの原稿として発表され、これらの出版物はデータのもう一つの情報源となります。
データウェアハウス
データウェアハウス(DW) は、組織の電子的に保存されたデータのリポジトリです。データ ウェアハウスは、データを管理および保存するように設計されています。データ ウェアハウスは、ビジネス インテリジェンス(BI) システムとは異なります。BI システムは、データを使用してレポートを作成し、情報を分析し、経営陣に戦略的なガイダンスを提供するように設計されています。[90]メタデータは、データ ウェアハウスにデータを保存する方法の重要なツールです。データ ウェアハウスの目的は、組織内のさまざまな運用システムから抽出された、標準化され、構造化され、一貫性があり、統合され、正しく、「クリーン」で、タイムリーなデータを格納することです。抽出されたデータは、データ ウェアハウス環境に統合され、企業全体の視点を提供します。データは、レポートおよび分析の要件を満たすように構造化されます。エンティティ リレーションシップ モデルダイアグラムなどのデータ モデリング方法を使用して構造メタデータの共通性を設計することは、あらゆるデータ ウェアハウス開発作業で重要です。これらは、データ ウェアハウス内の各データのメタデータを詳細に示します。データ ウェアハウス/ビジネス インテリジェンスシステムの必須コンポーネントは、メタデータと、メタデータを管理および取得するためのツールです。ラルフ・キンボール[91]は、メタデータはデータウェアハウスの要素とそれらがどのように連携するかを定義するため、メタデータをデータウェアハウスのDNAと表現しています。
Kimballら[92]は、メタデータの3つの主要なカテゴリ、すなわち技術メタデータ、ビジネスメタデータ、プロセスメタデータについて言及しています。技術メタデータは主に定義的であり、ビジネスメタデータとプロセスメタデータは主に記述的です。これらのカテゴリは重複することもあります。
- テクニカル メタデータは、技術的な観点から見た DW/BI システム内のオブジェクトとプロセスを定義します。テクニカル メタデータには、リレーショナル エンジン内のテーブル、フィールド、データ型、インデックス、パーティションなどのデータ構造、およびデータベース、ディメンション、メジャー、データ マイニング モデルを定義するシステム メタデータが含まれます。テクニカル メタデータは、データ モデルと、レポート、スケジュール、配布リスト、およびユーザー セキュリティ権限を使用してユーザーに表示される方法を定義します。
- ビジネス メタデータは、データ ウェアハウスのコンテンツを、よりユーザー フレンドリな用語で説明したものです。ビジネス メタデータは、所有しているデータ、そのデータの出所、意味、データ ウェアハウス内の他のデータとの関係を示します。ビジネス メタデータは、DW/BI システムのドキュメントとしても機能します。データ ウェアハウスを参照するユーザーは、主にビジネス メタデータを閲覧します。
- プロセス メタデータは、データウェアハウス内のさまざまな操作の結果を説明するために使用されます。ETLプロセス内では、タスクからのすべての主要データが実行時に記録されます。これには、開始時刻、終了時刻、使用された CPU 秒数、ディスク読み取り、ディスク書き込み、および処理された行が含まれます。ETL またはクエリプロセスのトラブルシューティングを行うときに、この種のデータは役立ちます。プロセス メタデータは、DW/BI システムを構築および使用する際、事実の測定です。一部の組織は、この種のデータを収集して企業に販売することで生計を立てています。その場合、プロセス メタデータは、ファクト テーブルとディメンション テーブルのビジネス メタデータになります。プロセス メタデータの収集は、ビジネス パーソンの利益になります。ビジネス パーソンは、データを使用して自社製品のユーザー、ユーザーが使用している製品、ユーザーが受けているサービスのレベルを識別できます。
インターネット
ウェブページを定義するために使用されるHTML形式では、基本的な説明文、日付、キーワードから、ダブリンコア、e-GMS、AGLS [93]標準などのさらに高度なメタデータスキームまで、さまざまな種類のメタデータを含めることができます。ページとファイルは、座標でジオタグを付けたり、フォークソノミーなどの共同作業を含むカテゴリやタグ付けを行うこともできます。
メディアに識別子が設定されている場合、または識別子を生成できる場合、ファイルタグや説明などの情報をインターネットから取得またはスクレイピングできます（たとえば映画について）。 [94]さまざまなオンラインデータベースが集約され、さまざまなデータのメタデータが提供されます。共同で構築されたウィキデータには、メディアだけでなく、抽象的な概念、さまざまなオブジェクト、その他のエンティティの識別子があり、人間や機械が検索して有用な情報を取得したり、他のナレッジベースやデータベースの知識をリンクしたりできます。[65]
メタデータは、ページのヘッダーまたは別のファイルに含めることができます。マイクロフォーマットを使用すると、通常のウェブユーザーには表示されないが、コンピュータ、ウェブクローラー、検索エンジンは簡単にアクセスできる方法で、ページ上のデータにメタデータを追加できます。多くの検索エンジンは、ランキングを向上させるためにメタデータが悪用され、検索エンジン最適化 ( SEO )が行われる可能性があるため、ランキングアルゴリズムでメタデータを使用することに慎重です。詳細については、メタ要素の記事を参照してください。この慎重な態度は、Doctorow によると[95]人々が独自のメタデータを作成する際に注意と勤勉さを実行していないこと、およびメタデータが、メタデータ作成者自身の目的を促進するために使用される競争環境の一部であるため、正当化される可能性があります。研究によると、検索エンジンはメタデータ実装を含むウェブページに応答し、[96] Google は、検索エンジンが理解するメタタグを示すアナウンスをサイト上で行っています。[97]エンタープライズ検索のスタートアップ企業Swiftypeは、メタデータをウェブマスターがウェブサイト固有の検索エンジンに実装できる関連性シグナルとして認識しており、Meta Tags 2と呼ばれる独自の拡張機能もリリースしています。[98]
放送業界
放送業界では、メタデータはオーディオおよびビデオ放送メディアにリンクされ、次のことを行います。
- メディアを識別します:クリップまたはプレイリストの名前、継続時間、タイムコードなど。
- コンテンツの説明: ビデオコンテンツの品質に関するメモ、評価、説明 (たとえば、スポーツイベント中は、ゴール、レッドカードなどのキーワードがいくつかのクリップに関連付けられます)
- メディアを分類する: メタデータにより、制作者はメディアを分類したり、ビデオ コンテンツを簡単かつ迅速に見つけたりすることができます (テレビ ニュースでは、あるテーマに関するアーカイブ コンテンツが緊急に必要になる場合があります)。たとえば、BBC には、より汎用的な世界十進分類法のカスタマイズ版である大規模なテーマ分類システムLonclass があります。
このメタデータは、ビデオサーバーのおかげでビデオメディアにリンクできます。FIFAワールドカップやオリンピックなどの主要な放送スポーツイベントのほとんどは、このメタデータを使用して、キーワードを通じてビデオコンテンツをテレビ局に配信します。多くの場合、ホスト放送局[99]が国際放送センターとビデオサーバーを通じてメタデータを整理する責任を負っています。このメタデータは画像とともに記録され、メタデータオペレーター（ロガー）によって入力され、ソフトウェア（ FIFAワールドカップやオリンピックで使用されるMulticam（LSM）やIPDirectorなど）を通じてメタデータグリッドで利用可能なライブメタデータに関連付けます。 [100] [101]
地理
電子ストレージまたは形式で地理オブジェクト (データセット、マップ、フィーチャ、地理空間コンポーネントを含むドキュメントなど) を記述するメタデータの歴史は、少なくとも 1994 年にまで遡ります。このクラスのメタデータについては、地理空間メタデータの記事で詳しく説明されています。
生態と環境
生態学的および環境的メタデータは、特定の研究のデータ収集について、「誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように」記録することを目的としています。これは通常、どの組織または機関がデータを収集したか、どのような種類のデータか、いつデータが収集されたか、データ収集の根拠、データ収集に使用された方法論を意味します。メタデータは、 Darwin Core、Ecological Metadata Language、[102]、Dublin Coreなど、最も関連性の高い科学コミュニティで一般的に使用されている形式で生成する必要があります。メタデータ生成を容易にするためのメタデータ編集ツールがあります（例：Metavist、[103] Mercury、Morpho [104]）。メタデータには、データの出所（データの出所、データが受けた変換）とデータ製品のクレジットの表示方法（引用）を記述する必要があります。
デジタル音楽
1982年に初めて発売されたとき、コンパクトディスクには、ディスク上のトラック数とサンプル数を示す目次（TOC）のみが含まれていました。[105] [106] 14年後の1996年、 CDレッドブック規格の改訂版では、追加のメタデータを運ぶためにCD-Textが追加されました。 [107]しかし、CD-Textは広く採用されませんでした。その後まもなく、 TOCに基づいて パソコンが外部ソース（CDDB、Gracenoteなど）からメタデータを取得することが一般的になりました。
2000 年代には、デジタル オーディオ ファイルなどのデジタルオーディオ形式が、カセット テープやCD などの音楽形式に取って代わりました。デジタル オーディオ ファイルには、ファイル名だけで格納できる以上の情報をラベル付けできるようになりました。この説明情報は、一般にオーディオ タグまたはオーディオ メタデータと呼ばれます。この情報の追加や変更を専門とするコンピュータ プログラムは、タグ エディターと呼ばれます。メタデータを使用すると、デジタル オーディオ ファイルに名前を付けたり、説明したり、カタログ化したり、所有権や著作権を示したりすることができます。メタデータがあると、通常はメタデータにアクセスする検索エンジンを使用することで、グループ内の特定のオーディオ ファイルを簡単に見つけることができます。さまざまなデジタル オーディオ形式が開発されるにつれて、この情報を保存できるデジタル ファイル内の特定の場所を標準化する試みがなされました。
その結果、mp3、ブロードキャスト wav、AIFFファイルなど、ほぼすべてのデジタル オーディオ形式には、メタデータを入力できる同様の標準化された場所があります。圧縮および非圧縮のデジタル音楽のメタデータは、多くの場合、ID3タグにエンコードされます。TagLib などの一般的なエディターは、MP3、Ogg Vorbis、FLAC、MPC、Speex、WavPack TrueAudio、WAV、AIFF、MP4、ASF ファイル形式をサポートしています。
クラウドアプリケーション
コンテンツにメタデータを追加するアプリケーションを含むクラウドアプリケーションが利用可能になったことで、メタデータはインターネット経由でますます利用しやすくなりました。
管理と運営
ストレージ
メタデータは、内部的に[108]データと同じファイルまたは構造に保存することも（埋め込みメタデータとも呼ばれる）、外部的に、記述されたデータとは別のファイルまたはフィールドに保存することもできます。データリポジトリは通常、データから切り離されたメタデータを保存しますが、埋め込みメタデータアプローチをサポートするように設計することもできます。各オプションには長所と短所があります。
- 内部ストレージとは、メタデータが常に、それが記述するデータの一部として移動することを意味します。したがって、メタデータは常にデータとともに使用可能であり、ローカルで操作できます。この方法では冗長性が生じ (正規化が妨げられる)、システムのすべてのメタデータを 1 か所で管理できなくなります。データが変更されるたびにメタデータが簡単に変更されるため、一貫性が向上すると言えます。
- 外部ストレージを使用すると、すべてのコンテンツのメタデータをデータベースなどにまとめて、検索と管理を効率化できます。メタデータの構成を正規化することで冗長性を避けることができます。このアプローチでは、ストリーミング メディアなどで情報を転送するときにメタデータをコンテンツと統合したり、転送されたコンテンツからメタデータを参照したりすることができます (Web リンクなど)。欠点としては、メタデータをデータ コンテンツから分離すると、特に別の場所にあるソース メタデータを参照するスタンドアロン ファイルでは、メタデータとデータ コンテンツの間で不整合が発生する可能性が高くなります。どちらか一方に変更を加えても、もう一方に変更が反映されない可能性があるためです。
メタデータは、人間が読める形式またはバイナリ形式で保存できます。XMLなどの人間が読める形式でメタデータを保存すると、ユーザーは特別なツールがなくても理解して編集できるため便利です。[109]ただし、テキストベースの形式は、ストレージ容量、通信時間、または処理速度が最適化されることはほとんどありません。バイナリメタデータ形式は、これらすべての点で効率性を実現しますが、バイナリ情報を人間が読めるコンテンツに変換するには特別なソフトウェアが必要です。
データベース管理
各リレーショナル データベース システムには、メタデータを保存するための独自のメカニズムがあります。リレーショナル データベースのメタデータの例には、次のものがあります。
- データベース内のすべてのテーブル、その名前、サイズ、および各テーブルの行数。
- 各データベースの列のテーブル、それらが使用されているテーブル、および各列に格納されているデータの種類。
データベース用語では、このメタデータのセットはカタログと呼ばれます。SQL標準では、情報スキーマと呼ばれるカタログにアクセスするための統一された手段が指定されていますが、SQL標準の他の側面を実装している場合でも、すべてのデータベースがそれを実装しているわけではありません。データベース固有のメタデータアクセス方法の例については、Oracleメタデータを参照してください。メタデータへのプログラムによるアクセスは、 JDBCやSchemaCrawlerなどのAPIを使用して可能です。 [110]
大衆文化
今日私たちが理解しているメタデータの概念を風刺的に考察した最初の作品の 1 つが、アメリカの SF 作家ハル・ドレイパーの短編小説「MS Fnd in a Lbry」(1961 年) です。この小説では、全人類の知識が机の引き出しほどの大きさのオブジェクトに凝縮されていますが、メタデータ (... のカタログのカタログ、索引、履歴など) の規模が、最終的に人類にとって悲惨でありながらも滑稽な結果をもたらします。この物語は、メタデータが実際のデータよりも重要になることを許した場合の現代の結果と、その事態に伴うリスクを警告物語として予見しています。
参照
- AGRIS – グローバルパブリックドメインデータベース
- 書誌レコード – 特定のリソースを説明するメタデータ
- 分類体系 – 物体に共通する特性に基づいて物体をグループに整理または分類するための記述情報の体系
- クロスウォーク（メタデータ） – データベースにおいて、複数のスキーマ内の同等の要素を示すテーブル
- DataONE – データリポジトリの国際連合
- データ辞書 – データ要素の定義と表現を含むメタデータのセット
- ダブリンコア – 標準化されたメタデータ要素のセット
- Folksonomy – ユーザーのタグに基づいた分類
- GEOMS – 汎用地球観測メタデータ標準
- 地理空間メタデータ – 地理空間データを記述するために使用されるメタデータ
- IPDirector – コンテンツ管理ソフトウェアスイート
- ISO/IEC 11179 – メタデータレジストリの標準
- ナレッジタグ – 情報に割り当てられたキーワード
- 媒体はメッセージである – コミュニケーション理論のフレーズ
- Mercury: メタデータ検索システム – メタデータ管理、データ検出、アクセス システム
- メタ要素 – HTML メタデータ
- メタデータ アクセス ポイント インターフェイス – クライアント/サーバー プロトコルの仕様
- メタデータの検出
- Java のメタデータ機能
- Wikiversity からのメタデータ
- メタデータの公開
- メタデータレジストリ – メタデータを保存する中心的な場所
- メタ数学 – 数学そのものの研究
- METAFOR – 気候科学のためのメタデータ モデル
- マイクロコンテンツ – 明確な概要を提供するウェブサイトコンテンツ
- マイクロフォーマット – ウェブページのメタデータ標準
- マルチカム（LSM） – 放送用ソフトウェア
- 観察と測定 – 情報モデルとデータ転送標準
- オントロジー（コンピュータサイエンス） – 概念化の仕様
- 公式統計 – 政府機関が公表する統計
- パラテキスト – 文芸批評用語
- 保存メタデータ – デジタル資料の保存行為をサポートし、文書化する情報
- SDMX – 統計データを交換するための国際標準
- セマンティック ウェブ – データ交換を容易にするためのウェブの拡張
- SGML – マークアップ言語
- メタデータ カンパニー
- ユニバーサル データ要素フレームワーク – 制御された語彙
- Vocabulary OneSource – 制御された語彙の管理と探索のためのデータ分析ツール。
- XSD – W3C XML スキーマ言語
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さらに読む
- ガートナー、リチャード。2016年。「メタデータ：古代からセマンティックウェブまでの知識の形成」。シュプリンガー。ISBN 9783319408910。
- Zeng, Marcia & Qin, Jian. 2016.メタデータ. ファセット. ISBN 9781783300525 .
外部リンク
ウィキメディア・コモンズのメタデータに関連するメディア
ウィクショナリーのメタデータの辞書定義- メタデータを理解する: メタデータとは何か、そしてそれは何のためにあるのか? – NISO、2017
- 「ガーディアンによるメタデータガイド」 –ガーディアン、2013 年 6 月 12 日水曜日。
- メタクソ：メタユートピアの 7 つの藁人形に火をつける -インターネット上のメタデータの限界に関するCory Doctorowの意見、2001 年
- DataONE 調査ツールキット
- 図書館メタデータジャーナル、Routledge、Taylor & Francis Group、ISSN 1937-5034
- 国際メタデータ、セマンティクス、オントロジージャーナル (IJMSO)、Inderscience Publishers、ISSN 1744-263X
- 「メタデータとメタコンテンツ」(PDF) 。2011 年6 月 25 日閲覧。（PDF）
- LPR 基準 (PDF)、国土安全保障省 (2012 年 10 月)