メタデータ

メタデータ（またはメタ情報）とは、他のデータの特性を定義および記述するデータです。 ^[1] メタデータは、データの記述、説明、検索、あるいはその他データの取得、利用、管理を容易にするのに役立ちます。例えば、書籍のタイトル、著者、出版日は、その書籍に関するメタデータです。しかし、データ資産は有限であるのに対し、メタデータは無限です。そのため、メタデータを定義、分類、構造化する取り組みは、メタデータの使用状況における例として表現されます。「メタデータ」という用語は、1960年代にコンピュータサイエンスや大衆文化の分野で登場した歴史があります。

種類

メタデータには、次のようなさまざまな種類があります。

記述メタデータ– リソースに関する記述情報。発見と識別に使用されます。タイトル、要約、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あり、複合オブジェクトがどのように構成されているかを示します。例えば、ページがどのように順序付けられて章が構成されているかなどです。デジタル資料の種類、バージョン、関係性、その他の特性を記述します。^[2]
管理メタデータ^[3] – リソースの種類、権限、作成日時、作成方法など、リソースの管理に役立つ情報。^[4]
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^[5] – 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する場合があります。^[6]
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。

メタデータの用途は多岐にわたり、多種多様な分野をカバーしていますが、メタデータの種類を特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存在します。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。^[7] 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種類に区別しています。^[8] 記述的メタデータは通常、タイトル、著者、主題、キーワード、出版社など、オブジェクトの検索と位置特定のための情報として、発見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記述します。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並べられているかなどが挙げられます。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、ファイルタイプやファイルがいつどのように作成されたかなどの技術情報を指します。管理メタデータには、権利管理メタデータと保存メタデータという2つのサブタイプがあります。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。^[9]

統計データリポジトリには、データのソースと品質^[5]だけでなく、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、これは統計データの作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。^[6]

開発が進み始めている別のタイプのメタデータは、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が高まっています。^[10]^{: 213–214} Cloud4AllやGPIIなどのプロジェクトは、ユーザーのニーズと嗜好、およびそのニーズに適した情報を記述する共通の用語とモデルが不足していることを、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として特定しました。^[10]^{: 210–211}それらのタイプの情報がアクセシビリティメタデータです。^[10]^{: 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。^[10]^{: 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堅牢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特定するために使用でき、DCの「フォーマット」は点字、音声、または大きな活字形式で利用可能なリソースを特定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。^[10]^{: 214}

歴史

メタデータには様々な目的があります。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、電子リソースの整理、デジタルIDの提供、リソースのアーカイブ化と保存にも役立ちます。メタデータは、「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、類似しないリソースを区別し、位置情報を提供することで、ユーザーがリソースにアクセスできるようにします。」^{[9]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、様々な国の政府機関によって広く収集されています。このデータはトラフィック分析に使用され、大規模監視にも利用される可能性があります。^[11]

1980年代まで、図書館の目録データは伝統的にメタデータが図書館のカード目録で使用されていましたが、その年に図書館は目録データをデジタルデータベースに変換しました。^{[12] 2000年代には、データや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るようになりました。^[13]

コンピュータシステムにおける「メタデータ」の最初の記述は、1967年にMIT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言及されたとされています。「要約すると、データの主題記述とトークンコードに関するオブジェクト言語の記述があります。また、データの関係と変換、そして規範とデータ間の「べき/存在」関係を記述するメタ言語の記述もあります。」^[14]

メタデータ標準は分野ごとに独自に存在します（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）。データやデータファイルの内容とコンテキストを記述することで、その有用性が向上します。たとえば、ウェブページには、そのページがどのソフトウェア言語で書かれているか（HTMLなど）、どのツールで作成されたか、その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入手できるかなどを指定するメタデータが含まれていることがあります。このメタデータは自動的に読者のエクスペリエンスを向上させ、ユーザーがオンラインでウェブページを見つけやすくします。^[15] 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、作詞家に関する情報を提供するメタデータが含まれていることがあります。

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。^[16]

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。メタデータとは、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定義されます。メタデータは、データに関する基本情報を要約し、特定のデータの追跡や操作を容易にするために使用されます。^[17]例としては、以下のようなものが挙げられます。

データの作成手段
データのソース
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
データ品質

例えば、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表すメタデータが含まれる場合があります。^[18]テキスト文書のメタデータには、文書の長さ、著者、作成日時、文書の簡単な概要などの情報が含まれる場合があります。ウェブ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が含まれることもあります。^[19]これらのリンクは「メタタグ」と呼ばれることが多く、1990年代後半までウェブ検索の順位を決定する主要な要素として使われていました。^[19]ウェブ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」^[19]によって低下しました。これは、メタタグが検索エンジンを欺き、特定のウェブサイトが実際よりも検索に関連していると誤認させるためでした。^[19]

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・管理できます。^[20]しかし、文脈や参照点がなければ、メタデータを見た目だけで識別することは不可能です。^{[21]例えば、13桁の数字が複数含まれたデータベースは、それ自体では計算結果や}方程式に代入する数字のリストである可能性があります。他の文脈がなければ、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文脈が与えられれば、これらの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年にフィリップ・バグリーが著書『プログラミング言語概念の拡張』の中で造語しました。この著書では、彼がこの用語をISO 11179の「伝統的な」意味、つまり「構造化メタデータ」、すなわち「データのコンテナに関するデータ」として使用していることが明らかです。メタデータは、別の意味での「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」、あるいは図書館目録によく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、むしろ「データコンテンツ」として定義される。[ ^22]^[23]それ以来、情報管理、情報科学、情報技術、図書館学、GISなどの分野でこの用語が広く採用されてきた。これらの分野では、メタデータは「データに関するデータ」と定義されている。^[8]これは一般的に受け入れられている定義であるが、様々な分野で独自のより具体的な説明や用法が採用されている。

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。^[24]

構造

メタデータ（メタコンテンツ）、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。統制語彙、タクソノミー、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は、メタデータのさらなる標準化に使用できます。構造的なメタデータの共通性は、データモデル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規則を指します。^[25]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複数の異なる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。例えば、ダブリンコアはプレーンテキスト、HTML、XML、RDFで表現できます。^[26]

（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、必ず暗黙の記述が存在します。例えば、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書籍）に分類する場合、暗黙の記述は「<書籍><件名><514>」となります。これは主語-述語-目的語のトリプル、あるいはより重要な意味を持つクラス-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です。3番目の要素は値であり、できれば統制語彙、つまり参照（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、メタコンテンツ記述、すなわち「メタコンテンツ = メタデータ + マスターデータ」という記述になります。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（メタデータとマスターデータの両方）のソースは、UML、EDIFACT、XSD、Dewey/UDC/LoC、SKOS、ISO-25964、Pantone、リンネ二項命名法など、数多く存在します。メタコンテンツステートメントの構成要素に統制語彙を使用することは、索引付け用であれ検索用であれ、ISO 25964で推奨されています。「索引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誘導されれば、関連する文書が検索される。」^[27]これは、Googleなどのインターネット検索エンジンを考える際に特に当てはまります。このプロセスでは、ページが索引付けされ、その後、複雑なアルゴリズムを用いてテキスト文字列が照合されます。知能や「推論」は発生せず、単にそのように錯覚するだけです。

階層的、線形、平面的なスキーマ

メタデータスキーマは階層構造を持つ場合があり、メタデータ要素間には関係性が存在し、要素は入れ子構造になっているため、要素間に親子関係が存在します。階層型メタデータスキーマの例として、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できます。メタデータスキーマは1次元、つまり線形の場合もあり、この場合、各要素は他の要素から完全に分離され、1つの次元のみに基づいて分類されます。線形メタデータスキーマの例として、1次元のダブリンコアスキーマが挙げられます。メタデータスキーマは多くの場合2次元、つまり平面の場合があり、この場合、各要素は他の要素から完全に分離され、2つの直交する次元に基づいて分類されます。^[28]

粒度

データまたはメタデータの構造化の程度は「粒度」と呼ばれます。「粒度」とは、提供される詳細度を指します。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。粒度が低いほど、メタデータの作成コストは大幅に削減されますが、提供される情報はそれほど詳細ではありません。粒度は、メタデータの作成と取得だけでなく、維持コストにも大きな影響を与えます。メタデータ構造が古くなると、参照データへのアクセスも古くなります。したがって、粒度は、メタデータの作成と維持にかかる労力を考慮する必要があります。

ハイパーマッピング

メタデータのスキーマが平面的な描写を超える場合は常に、選択されたアスペクトに応じてメタデータを表示・閲覧し、特別なビューを提供するために、何らか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用いられる。^[29]

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コンセンサスを得るための作業が盛んに行われています。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。^[30]パート1の新版は、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。このパートは、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 ^{[31]と整合するように改訂されました。（}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規定しています。 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 Part-3では、情報オブジェクトとは、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・表現的情報オブジェクトに関するデータです。この規格は、メタデータレジストリの詳細、および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 Part-3には、例えば計算、1つ以上のデータ要素の集合、またはその他の派生データなど、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含まれています。この規格はもともと「データ要素」レジストリと称されていますが、その目的は、特定のアプリケーションに依存しないメタデータコンテンツの記述と登録をサポートし、人間やコンピュータが新しいアプリケーションやデータベースを開発したり、登録されたメタデータコンテンツに基づいて収集されたデータを分析したりする際に、メタデータの記述を発見・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、特に地図・画像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を策定してきた伝統があります。地理空間データには、一般的なテキスト処理手法が適用できないため、正式なメタデータが不可欠となる場合が多いです。

ダブリンコアメタデータ用語は、リソースの探索を目的として記述するために使用できる語彙用語の集合です。ダブリンコアメタデータ要素セット^{[33]として知られる、15個の典型的なメタデータ用語[}³² ]のオリジナルの集合は、以下の標準文書で承認されています。

IETF RFC 5013 ^[34]
ISO規格15836-2009 ^[35]
NISO規格Z39.85 ^[36]

W3Cデータカタログ語彙（DCAT）^[37]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をダブリンコアに補完するRDF語彙です。DCATはFOAF、PROV-O、OWL-Timeの要素も利用しています。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典型的な構造をサポートするRDFモデルを提供します。

マイクロフォーマット（後述の「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、標準ではありませんが、既存のHTML/XHTMLタグを再利用してメタデータを伝達する、Webベースのセマンティックマークアップ手法です。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であるTantek Çelik氏は、代替手法の問題点を次のように指摘しています。

皆さんに学んでいただきたい新しい言語があるのですが、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。^[38]

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役立ちますが、ファイルを共有する際にはプライバシーを脅かす可能性があります。メタデータ削除ツールを使用してファイルを共有する前にクリーンアップすることで、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、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）、写真に関するキーワードなどの説明情報が特定されるメタデータが書き込まれることがあります。これにより、ファイルまたは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。^[39]ほとんどのデジタルカメラは、型番、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ますが、一部のカメラではそれを編集できます。^{[40]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、以下の標準を策定する組織によって管理されています。これらの標準には以下が含まれますが、これらに限定されるものではありません。

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 – CIPA（カメラ映像機器工業会）が管理し、JEITA（電子情報技術産業協会）が発行する、交換可能な画像ファイル形式
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）^[41]
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、特にビデオにおいて有用です。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ものの、コンテンツを効率的に検索できることが望ましいからです。これは、ナンバープレートデータを保存し、レポートやアラートの作成に使用する自動ナンバープレート認識（APR）や車両認識識別（VRM）ソフトウェアなどのビデオアプリケーションで特に有用です。 ^[42]ビデオメタデータは、2つのソースから生成されます。(1) 運用的に収集されたメタデータ（機器の種類、ソフトウェア、日付、場所など、制作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（検索エンジンでの可視性、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するため）。^[43] AvidのMetaSyncやAdobeのBridgeは、メタデータにアクセスできるプロ仕様のビデオ編集ソフトウェアの例です。^[44]

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、メタデータの一種です。エドワード・スノーデン氏による暴露以降、諜報機関によるこうした通話記録メタデータの大量収集は、 NSAなどの一部の諜報機関が、その機関の関心対象であったか否かに関わらず、数百万人のインターネットユーザーのオンラインメタデータを最大1年間保管していた（そしておそらく現在も保管している）という事実が明らかになって以来、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、その他の位置情報に基づくデータに関連します。メタデータは、GISにおいて、データベースファイルやGIS内で開発された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使用されます。メタデータには、データの開発者、収集時期、処理方法、利用可能な形式といった詳細情報が含まれており、データが効果的に利用されるためのコンテキストを提供します。^[45]

創造

メタデータは、自動情報処理によっても、手作業によっても作成できます。コンピュータ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。ここでいうオブジェクトとは、以下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。^[46]

データ仮想化

データ仮想化は、企業における仮想化「スタック」を完成させる新しいソフトウェア技術として、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並んで、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。これらのサーバー内のメタデータは永続的なリポジトリとして保存され、様々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。データ仮想化をサポートするには、メタデータの構造的共通性も重要です。

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構築の取り組みにメリットをもたらしました。^[47]^[48]欧州統計実施規範^[49]や ISO 17369:2013（統計データおよびメタデータ交換、SDMX）^[47]などのメタデータガイドラインや標準は、企業、政府機関、その他の組織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^[50] 、欧州中央銀行システム^[50]、米国環境保護庁^[51]などの組織は、「統計業務プロセスの管理効率」を向上させることを目的として、これらの標準やガイドラインを実装しています。^[50]

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、図書館の資料をカタログ化する手段として、様々な方法で使用されてきました。こうしたデータは、図書館が所蔵する特定の書籍、DVD、雑誌など、あらゆる資料を分類、集約、識別、そして所在を特定するのに役立ちます。^[52] 1980年代まで、多くの図書館カタログは、ファイルの引き出しに3×5インチのカードを使用し、書籍のタイトル、著者、主題、そして図書館の棚における書籍の物理的な位置を示す略語の英数字文字列（請求番号）を表示していました。図書館が資料を主題別に分類するために採用していたデューイ十進分類法は、メタデータ利用の初期の例です。初期の紙製カタログには、カードに記載されている資料に関する情報、すなわちタイトル、著者、主題、そしてその資料の所在を示す番号が記載されていました。^[53] 1980年代から1990年代にかけて、多くの図書館がこれらの紙製ファイルカードをコンピュータデータベースに置き換えました。これらのコンピュータ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容易かつ迅速に行うことができます。古いメタデータ収集のもう一つの形態は、米国国勢調査局が使用する「ロングフォーム」と呼ばれるものです。ロングフォームでは、人口統計データを作成し、分布パターンを見つけるための質問が行われます。^[54] 図書館は、図書館目録において、最も一般的には統合図書館管理システム（ ILMS）の一部として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、ウェブページ、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。その目的は、利用者が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、また、該当する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を含む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図書館員以外の利用に重点を置いているため、従来型または一般的な目録作成手法には従っていない。収録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、所在フィールド、キーワード、著作権声明など、特別に作成されることが多い。ファイルサイズやフォーマットなどの標準的なファイル情報は通常自動的に含まれる。^[55]図書館運営は数十年にわたり、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。世界の主要図書館が、メタデータ標準戦略についてヒントを提供している。^[56]^[57]

同様の概念に、シノニムセットの略であるシノニムセットがあります。これは、ある文脈で共通の意味を共有する1つ以上のシノニムのグループです。シノニムセットは、計算言語学と語彙意味論の基本的な概念であり、最も顕著には英語の語彙データベースWordNetで使用されています。^{[58]この概念は、}EuroWordNet、^[59] BabelNet、^[60] Global WordNetイニシアチブなど、他の言語や多言語プロジェクトにも拡張されています。 ^{[61]シノニムセットは、}自然言語処理のいくつかの分野で重要な役割を果たすことが示されており、語彙項目と概念的意味の間に橋渡しを行い、次のことを可能にします。^[62]

科学

FAIRデータと永続識別子の紹介

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、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、^[63]^[64]、出版後に生物医学データベースなどに提出されることがあります。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に対する包括的なメタデータは、FAIR指導原則、つまり研究データの検索可能性、アクセス性、相互運用性、再利用性を保証するための標準の基礎です。^[65]

このようなメタデータは、有用な方法で活用、補完、アクセス可能にすることができます。OpenAlexは、2億以上の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、そして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利用できます。^[66]^[67]^[68]開発中の別のプロジェクトであるScholiaは、科学出版物のメタデータを様々な視覚化や集約機能に使用しており、例えば Wikidataの「主題」プロパティを使用してSARS-CoV-2ウイルスの特定の特徴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ースを提供しています。^[69]

研究労働においては、論文作成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性のあるメタデータが提案されている。^[70]^[71]

さらに、科学的成果に関する様々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、一部の組織では、論文の引用を研究を「支持する」、「言及する」、「対照的な」ものとして追跡し、リンクしようとしています。^{[72]その他の例としては、}代替指標の開発があります。 ^{[73]これは、評価と検索可能性の向上に役立つだけでなく、}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討論、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。 ^[74]また、元の研究結果が確認されているか、再現できるかどうかを示すことを求める声もあります。^[75]^[76]

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、博物館登録官、学芸員などの訓練を受けた文化文書専門家が、美術作品、建築物、文化財やそれらの画像を索引付け、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。^[77]^[78]^[79]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を目的として最も一般的に使用されている。^[78]

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。^[79]
博物館のコレクションや文化財の様々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。^[79]
デジタルコンテンツをオンラインで公開することで、一般の人々に文化財へのアクセスを提供する。^[78]^[79]

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存在しないことを認識しています。^[77]^[78]^[79]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に分類できます。博物館コミュニティ内でのアーカイブ化、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)、文化財カタログ化 (CCO)、CDWA Lite XML スキーマなどの標準の開発から始まりました。 ^[78]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ています。 ^[78]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、建築物にも適用されています。^[79] CCOなどの標準規格は、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。CMSは、博物館がコレクション、購入、貸出、保存管理を行うためのデータベースです。^[79]この分野の学者や専門家は、「標準規格と技術の急速な変化」が、文化記録作成者、特に技術系の訓練を受けていない専門家にとって課題となっていると指摘しています。^[80]^{[要ページ]}ほとんどの収集機関や博物館は、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。 ^[79]リレーショナルデータベースとメタデータは、文化財と多面的な芸術作品、そして文化財と場所、人物、芸術運動との間の複雑な関係を文書化し、記述するために機能します。^[78]^[79]リレーショナルデータベース構造は、収集機関や博物館においても有益です。なぜなら、アーキビストが文化財とその画像を明確に区別できるようにするためです。明確な区別がないと、検索が混乱し、不正確になる可能性があります。^[79]

文化財

文化資料収集家がその資料に付与するデータの記述の深さは、その資料の材質、機能、目的、サイズ（高さ、幅、重量などの寸法）、保管要件（空調管理環境など）、博物館やコレクションの焦点などによって左右される。^[79]文化資料収集家の確立された機関による目録作成の慣行、目的、