生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド
Arturo H. Ariño 1、Vishwas Chavan 2、Javier Otegui 3

目次
エグゼクティブ・サマリー.......................................................................................................2
セクション 1：生物多様性知識のためのデータギャップ分析 .................................................3
概要 .......................................................................................................................................3
なぜデータギャップ分析なのか ............................................................................................4
データの信頼性と信用性の問題 ......................................................................................4
データフォーカス............................................................................................................6
総合的な戦略と行動計画におけるデータギャップ分析の役割 .............................................6
データギャップ解析作業の流れ ............................................................................................6
セクション 2：DGA のステップと活動 ....................................................................................7
分析の範囲の決定と期待値の設定 ........................................................................................7
期待される結果 ...............................................................................................................7
ベースラインと指標の決定 .............................................................................................7
アクセス可能なデータの世界の評価 .....................................................................................8
デジタルアクセス可能なデータ ......................................................................................9実行に必要なデータへのアクセス ..................................................................................9
データの世界を評価する方法........................................................................................10
データ資源発見システム ...............................................................................................13
データギャップの特定 ........................................................................................................14
データの期待から可用性へのマッピング..................................................................... 14
データギャップ分析の必要性....................................................................................... 14
データギャップ分析の方法 .......................................................................................... 15
さまざまな方法の利点と欠点........................................................................................16
ニーズ分析とデータギャップ分析の違い..................................................................... 17
データギャップ分析に使用されるツールとリソース ................................................... 17
データのデジタル化と公表の傾向/パターンを評価する方法 ....................................... 18
需要と供給の不一致を特定する方法 ............................................................................ 19
結果の解釈 ....................................................................................................................20
成果の合成と普及 ...............................................................................................................22
最適なコミュニケーションのための考慮事項 ..............................................................22

1 スペイン・パンプローナ・ナバラ大学
2 インド・プネ・世界自然研究所
3 以前は Map of Life mol.org

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 1 |40

GBIF BPG GAP v. 1.0
コミュニケーションがターゲットオーディエンスに確実に届くようにする方法 ....... 22
コミュニケーションの頻度とメカニズム ..................................................................... 22
動的（オンライン）公開と静的な公開 ........................................................................ 22
ギャップを埋める際の優先順位付け、要求駆動型データ発見および公開活動 ................. 22
DGA 実行の評価 ................................................................................................................. 23
セクション 3：将来の DGA のための戦略と計画 .................................................................. 23
セクション 4：ケーススタディーから学んだ教訓 ................................................................ 23
GBIF 事務局(GBIF Secretariat)– State-of-the-Network（2010） ....................................... 24
ナバラ大学 GBIF.ES 分析（2009、2013） ....................................................................... 26
GBIF コンテンツアセスメント（2012） ........................................................................... 27
使いやすさについての GBIF ポジションペーパー（2010 年） ......................................... 28
EU BON ギャップ分析（2014） ........................................................................................ 28
GBIF の地球規模脊椎動物記録 (2015) ............................................................................... 28
謝辞........................................................................................................................................ 36
参考文献 ................................................................................................................................ 36

エグゼクティブ・サマリー
このガイドの目的は、重要なステークホルダーコミュニティによって示されたニーズに照らして、生物多様性データの「データギャップ分析」（DGA）を実施するプロセスを詳述する
ことです。DGA は、これらのニーズを満たすための情報検索活動の優先順位付けに役立ちます。
ビジネスによく使われるより一般的な DGA と比較すると、生物多様性 DGA の範囲、深さ、程度は大きく異なりますが、何らかの原因で何のデータが欠落しているかを検出するアプローチは共通しています。伝統的に、生物多様性データは空間的に明示的なものです。しかし、生物多様性は概念、時空、DGA の手法と技術を拡張した多次元的実体であるため、データ
ベースや地理空間情報の分析と表現に大きく依存する一方で、非常に特異的であり、時系列
分析や確率論など他の分野にも拡張することがあります。
どのような方法であれ、DGA が最もよく使われるのは、適切なデータの欠如のために避けるべき落とし穴について政策立案者や意思決定者に伝えることです。DGA の成功はこのよ
うな落とし穴を確実に指摘できることですが、自己修復が可能であればさらによいものとなります。ギャップを埋めるプラグをどこに適用すべきか、そして可能ならどのように適用すべきかが示されるべきです。このためには、DGA はそれ自体の欠点を改善しなければなりません。なぜなら、欠点のある DGA は役に立たないばかりか悪用されるかもしれないからです。
一般的な DGA の手法は状況によって変わるものです。したがって、DGA をどのように実行するかについての一般的なアプローチを得るには、もう少し待たなければなりません。しかし、既存の実践から教訓を学ぶことや、うまく機能していると思われる一連の高水準の一般原則を導き出すことはできます。これが本ガイドの目的です。これは、生物多様性 DGA を実施するためのマニュアルではなく、DGA を設計する際に念頭に置くべき一般原則の概要です。
一般的な実践を説明するために、16 の実際に実行された DGA を簡潔に示し、そのうちGBIF を促進したデータに深く関わっている 6 つについて詳細に議論します。このガイドは、
生物多様性情報システム/ネットワーク、生物多様性データ公表企業、生物多様性団体、研究グループ、情報管理者、国/地域/テーマ生物多様性情報施設（BIF）、国/地域の資金提供機
関などの生物多様性データのステークホルダーを対象としています。
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セクション 1：生物多様性知識のためのデータギャップ分析概要「データギャップ分析」（DGA）は、そのステークホルダーのコミュニティに十分かつ適切で使いやすい主要生物多様性データへのアクセシビリティを確保するための協調的管理に不可欠なステップです。このように、「データギャップ分析」の目的は、生物多様性データ管理事業の現状と理想的な状態（研究データ戦略ワーキンググループ 2008）間の不一致を特定し、その公表と利用を実現させることです (Chavan 他 2010)。「理想的な状態」とは、データの必要性を表明するステークホルダーによって定義されたもの、または生物多様性関連
文献で観察されたデータの必要性と用途から導かれたものです。
生物多様性知識のギャップ分析は、保全計画において普及しているより一般的なギャップ分
析のサブセットを含みますが、これに限定されるものではありません。この保全の文脈における「ギャップ」とは、簡単に言うと、主に自然価値のために管理されている地域における、
マップ内の生物的要素（植物群または動物種）の表現の欠如または不適切な表現のことです(Crist & Csuti 2000)。本質的に、保全のためのギャップ分析は、より一般的なギャップ分析のカスタマイズであり、一連のメトリクスを通じて事業の目標と現在の文書化された成果とを比較するものです。このタイプの分析は、ギャップのレビューだけでなく、データ収集を改善してギャップを埋める目的で行われることが多くあります。
保護地域は生物多様性を保全するうえで意味があるかもしれませんが、その設定は実際の生物多様性がこれらの地域において完全に理解されていることを保証するものではありません。
保護地域に関する知識が実際にあったとしても、それはしばしば別々の様々な情報源に分散しており、地域の全体像は利用可能なすべての情報源を利用することによって劇的に改善されることが実証されています。逆に、特定の情報源を無視すると、知識が不完全なものになり、管理計画が不十分なものになることがあります (Pino-Del-Carpio 他 2011)。
生物多様性知識のギャップ分析を非保護地域にまで拡大することは、断片的なデータを扱うことを意味し、目標としてやや実現不可能です。生物多様性に関する究極の知識は、可能な限り細かく、完璧な精度と分類学的信頼性をもって、種の時空的分布、その遺伝的多様性の
知識、時間に伴う変化、種の相互作用のネットワーク、数やバイオマスなどを含むことになるでしょう。
したがって、データギャップ分析（DGA）の実行は、常に実現可能で理にかなった知識的目
標を設定することから始めるべきです。こうして初めて、知識の欠損の程度を実際にどのような知識が存在するかに対して評価することができます。ギャップ分析が必要とされる生物
多様性データの主な「顧客」は保護地域のネットワークであるため、そのようなネットワー
クの要件と期待を出発点としてデータギャップ分析が構築されるのは当然のことです。
しかし、技術が向上してデータがさらに増えるにつれて、目標をさらに高めることもできます。高度なリモートセンシングが登場するまでは、メートル単位による正確な土地被覆のマッピングは技術的に難しい問題でした。したがって、ギャップ分析は常に動的なものとなるはずです。技術、努力、または知識のおかげでギャップが埋まれば、目標をさらに高めたり、より良いものとしたりすることができます。その結果、最先端の技術と新たに求められる知識の状態の間に新しいギャップが生じることになります。 それにもかかわらず、ギャップ分
析を導く一般原則には、幾分の定常性があり、繰り返しまたは周期的に適用できることが期
待されています。
生物多様性における DGA のギャップが、空間的なものに限定されないことに留意すべきです。ギャップは、空間、時間、分類、対象、環境などの多くの次元に沿ったデータに存在します (Peterson 2013)。DGA の実践の詳細は分析対象のこれらの次元上に形作られますが、生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 3 |40

このガイドの範囲外になる多数の技術を組み立てれば、生物多様性データを取り扱うほとんど全ての DGA に一般的な原則を適用できるはずです。ここでは、これらの一般的かつ包括的な原則、および DGA でそれらを扱う方法への取り組みを試みます。

なぜデータギャップ分析なのか
Scott (2000) は、ギャップ分析の必要性を 4 つの重要な問いを中心にまとめています。その4 つとは関心のある分野はどこなのか、どこに向かっているのか、どこに行きたいのか、そこにはどうやってたどり着くのかです
DGA の根底には、関心のある領域は生物多様性データであり、その生物多様性データがどのように存在し、どのように利用され、データがどのように成長し、どのようなデータ可用性が望まれるべきかを評価することがあります。そこで、まず、目的のデータをどのようにして生成するかを検討することになります。
したがって、DGA の背後には 2 つの主な駆動要因が存在することになります。第一に、どのデータが利用可能であるかを知ること、第二にどの追加的データを探す必要があるかということです。
生物多様性のデータは、保全目的でのみ必要とされているわけではありません。生物多様性を理解することは、科学的知識から生物多様性の実用に至るまで別の利点をもたらします。
例えば、予測をすることで破壊的な傾向を改善し、損害を防ぐことにつながります（例えば、攻撃的なスズメバチの拡がりを予想することが送粉者の保護に役立つことがあります）。このような予測は、例えば、ニッチなモデリングに依存するようになり(Peterson 他 2011)、
さらに、モデリングに通常、トレーニングデータが必要になります。特定の種類のエラーに対して、一部のアルゴリズムは、サンプルサイズに対して著しく鈍感であることが証明されていますが (Peterson & Kluza 2003)、一般的なモデルでは、使用可能なトレーニングデー
タの量が多いほど正確で、特定の閾値以下では堅牢性が損なわれるため、一部のモデルに依存することは困難です (Rocchini 他 2011)。
DGA は、生物多様性を理解し、モデル化するための質の高いデータの入手を容易にします。
ここでいう「質」とは、理解に必要なデータまたは特定のモデリング対象に適したデータが、特定の条件を満たしていることを意味します。条件とは、以下を含みますが、これらに限定されるものではありません。
- 有効な（例えば、最終的には統計的に有意な）推論を行うために十分であること- 求められている目標に適切かつ重要なものであること- できるだけ誤りや不当表現を含まないこと- 問題に対して時代に即していること

データの信頼性と信用性の問題
生物多様性データの利用者は、使用しているデータの信頼性をいくらかは知っている必要があります。信頼性のあるものであれば、生物多様性データとして使用できます。しかしユーザーは実際にデータを信用するのは、信頼性のあるデータは信用できると仮定しているからです。しかし、信用を欠くということが、必ずしもデータに信頼性がないということにはつながりません。信用は主観的なものです。例えば、最近のコンテンツニーズ分析では、ほとんどの回答者は、データが本質的に信頼性のあるものかどうかにかかわらず、他の客観的データよりも研究者自身のデータを信用していました (Ariño 他 2013)。信頼性のあるデータは信用されることもされないこともありますが、信頼性のないデータは信用されるべきではありません。利用可能なデータの信頼性の測定は、信用を促進し、結果的にデータの利用を促進するはずです。
信頼性の重要な要素の 1 つは利用可能なデータの完全性の程度ですが、知覚されるものと実際に測定されるものが必ずしも常に一致するとは限らないことがすでに示されています(Sousa-Baena 他 2013)。DGA がデータの完全性の程度の見積もりを提供できるならば、信用 を 築 く こ と が で き生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 4 |40

ます。
信頼性は、データそのものとこれらのデータから得られた生成物の両方に適用される必要があります。DGA は信頼性の指標を提供するためのツールの 1 つです。例えば、DGA は、特に 、 デ ジ タ ル ア ク セ ス 可 能 な 貧 弱 な 知 識 の 地 図 を 使 用 し たギャップ分析の生成物(Sousa-Baena 他 2013) がグラウンドトルスとなったあとに、生物多様性データが知識の源として使用されることに影響するデータの欠損や課題を指摘する
ことで、その信頼性の評価に役立つかもしれません(Scott 2000)。

データフォーカス
このガイドは、生物多様性知識領域におけるデータのギャップ分析に関するものです。他の概念への参照も含まれていますが、ガイドの焦点は特にデータの構成要素です。これはギャップ分析の一般的なガイドではなく、よって、データの可用性以外の他のコンセプトを含む
ものではありません。ギャップ分析は目的重視で実践できるもので、実際に、効率化のために特定の目的をもって実施されるべきです。しかし、データ指向のギャップ分析は、さまざ
まな目的で再利用できるもので、より包括的な応用を構築できるより基本的なツールです。
このガイドではメタデータの概念を頻繁に使用しますが、メタデータについての完全ガイド
ではありません。生物多様性データの知識を完全なものとするのは難しく、モデルを伴ったデータの使用が常に必要となります（例：分布モデル）。現在のモデルは、記録の古典的な不確実性や偏りにいくらか対処することができます。しかし、モデル作成者がデータセットに関する追加情報、すなわち不確実性の可能性やサンプル採取の偏りを表すメタデータを提供できる場合には、より適切に対処できます。メタデータ処理はより具体的なレベルで実行され、メタデータギャップに関するガイダンスはさらに個々の DGA を参照することができます。

総合的な戦略と行動計画におけるデータギャップ分析の役割
データギャップ解析には、情報検索に基づく戦略と行動計画において 3 つの役割があります。
1. （まだ）利用可能ではないが、ステークホルダーの要件の公式化されたセットに必要なデータのカテゴリーを特定する。
2. 基本的または実践的な知識の導出を妨げるデータ量が不足した領域を特定する。
3. 意味のある発見基準を満たさないものの、利用可能なデータの質の高い要素を特定する。
データ発見戦略と対応する計画が策定されると、DGA は、主に利用可能なデータを必要なデータに橋渡しすることを目的に実行されます。したがって、戦略の策定では、どのデータ（どのような形式と質で）が利用可能であるか、およびどのデータを利用可能にすべきかを定義することになります。
しかし、DGA が、他のシステムの一般的なギャップ分析における一般的な概念である橋渡しに限定されるべきではないことには留意すべきです。実際に、政策、資金調達、役割と責任、信用できるデジタルデータリポジトリー、標準、技能と訓練、報酬と認識システム、ア
クセシビリティ、保存などのデータ管理の指標が、実施後の考察に含まれない場合には、それらを「データギャップ分析」の一環として検討すべきです (Chavan 他 2010)。

データギャップ解析作業の流れ
モデル DGA の主な 6 つのステップは次のとおりです。
1. 分析の範囲の決定と期待値の設定
2. アクセス可能なデータの世界の評価
3. データギャップの特定
4. 結果の合成と普及
5. ギャップを埋める際の優先順位付け、要求駆動型データ発見および公開活動
6. DGA 実行の評価

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セクション 2：DGA のステップと活動
分析の範囲の決定と期待値の設定
データギャップ分析範囲の決定は不可欠です。その目的は検討中の問題のための要求駆動的かつ決定論的なデータ発見と公表に向けた包括的な戦略と行動計画を策定することです。ローカルからグローバルまでの重要性を持つ特定の事前決定された問題に対処し、解決するために適したデータへのアクセス可能性に対して「データギャップ分析」の範囲を決定するには 2 つの問いが欠かせません。ひとつは「今はどこにいるか」であり、もうひとつは「今後、どこにいたいか」です。例えば、「データギャップ分析」の範囲は、かなり単純に保護が計画されている領域に関連付けることができますが、特定の標的種または生態系の保全に特定し、予期される発生数と分布を記述することもできます(Parrish & Dudley 2006)。データギャ
ップ分析の実施機関は、ステークホルダーコミュニティの期待に応えるために「なぜ、デー
タギャップ分析を実施するのか」と「データギャップ分析が答えられないものは何か」を明確に述べることが不可欠です (Chavan 他 2010)。
データの可用性は多くの障害によって左右されるため、その期待は現実的である必要があります。フライ他(2002)は、環境アセスメントに必要なデータの文脈で、データの可用性の完全性を妨げるいくつかの要因、すなわちデータセットの風化、 実践者のスキルや選択的関心
による利用可能データの偏り、データセットの地理的な重複に起因する不一致などを特定しました。
DGA の範囲決定の際には、下記を考慮した予備的な計画が策定されます。
1. リソース：DGA を実施するためには何が必要か。組織内のリソースで行うことができるのか、外部委託する必要があるのか。DGA のセクションを個別に任命できるか。
人事、外部性、経費のコストはいくらか。
2. 期限とマイルストーン： 地理的調査の完了のように進捗を示す識別可能なポイントはあるか。マイルストーンの時間枠は。DGA の制限に関わる時間的制約があるか。
現実性のある範囲の決定は DGA の成功にとって非常に重要であり、適切に行われなければ失敗の原因となります。DGA から期待される成果はしたがって到達可能な範囲内になければならず、再定義することを防止するために可能な限り明確に記述すべきです。

期待される結果

BOX 1 - 主な DGA 潜在顧客のスペクトル

期待は、DGA の運用範囲と密接に関係しています。カバーされるものは、データの質か、データ可用性か、そ （青：主に主要データ生産
れとも両方か。レベルは、地方、地域、またはグローバ 者、赤：主にデータ消費者、
ルか。生物多様性データ（分類学的、空間的、時間的、 非排他）
• 自然主義者
環境的、生態学的）のうち 1 つの側面が分析されるのか、複数の側面が分析されるのか。主な焦点は何か。
• 野生生物学者• 自然探検家
DGA は「自分たちが知っていることと、知らないことを理解する」ことを目的としているので、優先順位は• 研究機関DGA を必要とする主な目標に基づいて設定される必要• 市民科学者があります。生物多様性データのステークホルダーの中• キュレーター
で、DGA の主な顧客には、生物多様性の評価やギャッ
プを埋めるために使用される主なデータを作成する生態• 生態学者、生物学者
学者や野生生物学者などの科学者から、• アナリスト、モデラー••••

保全プランナー
ネイチャーマネージャー
政策立案者
資金調達機関処理計画されたデータを使用してスペクトラムの遠端で利用可能なものを知る必要がある保全計画者や管理者まで幅があります。
Langhammer 他(2007) は保全の優先順位を設定するための 2 つの主要原則を挙げています。
−−

サイトの代替不可能性（一意性）
脆弱性

極端な例では、種がそこにしか棲むことができない場合、サイトは代替不可能なものです。生物多様性値が将来失われる可能性がある場合、それは脆弱です。したがって、DGA は、主にこれらの優先順位、ならびに相補性、反復、ア
カウンタビリティや再現性などのいくつかの従属的なものに従って実行されるべきです(Langhammer 他 2007)。DGA の期待は、その実行がどのように両方の主要な優先事項が満たされているかを判断するのに役立つはずです。
概念的実現可能性とは別に、期待に対する 2 つの制約は次のとおりです。
−−

リソースの可用性
時間枠

例えば、DGA が指標種（例えば、保護地域のネッ
トワーク（PA）における土壌微细胞群）の分布を完全にカバーすることを目的としているとしましょう。 素直に考えるならば、どの種がその地域に存在するかを評価するためにはサンプルを採取することになります。しかし、異種からなる大規模な地域ではこれは非常に時間のかかる作業です。
文献やデータベースの調査では、最終的に（土壌指標のギャップが埋められる可能性があることを示す）データが存在する場合とデータが得られない場合があり、本質的にギャップは依然として存在する可能性があります。サンプル採取と結果は同じですが、肯定的な結果の確定性と否定的な結果の不確定性を提供します。一方、サンプル採取は否定的な結果の確率（不確定性ではなく）を提供します。したがって、DGA の期待はその可能性に合わせて調整されるべきです。

最終的に、DGA は、どのような手段であれ、どのデータにアクセス可能であるかを明らかにする必要があります。しかしながら、（レディアクセスと呼ばれる）デジタルアクセシビリテ
ィの要求が高まっています。Sousa-Baena 他(2013)はデジタル的手段によって効果的にアクセスできるデータソースを含むデジタルアクセス可
能な知識(DAK)BOX 2 - 優先度と実現可能性に基づく
DGA への期待
優先度 実現可能
生データ品質の評
価 生データの質の評評

中

中

困困

使いやすさの評価
使使の適使適の評評 中中簡簡

困難
簡単

不十分な領域の特高い
定中ベースラインの設 高い
定
タイムラ
低い
インの設
定
完全性の判断中困難

DAK の測定簡単

中ギャップ埋めのフ低いィールドコストの
見積もり
デジタル化
低い
（DAK）可能性

簡単
困難

困難
中

DAK コスト
の見積もり

低い

困難

用地の
代替不可能性
の評価

高い

中

高い

困難

高い

簡単

集団の脆弱
性の評価
リソー
スのイ
ンベン
デ
ジ
タ
ル
ア
ク
セ
ス
可
能
な
知
識
（
D

ページ 7 |40

を区別しています。

AK）

ベースラインと指標の決定
DGA の重要な結果には、変化が生じたか、これから生じるかを評価する能力が含まれるべきです。したがって、DGA の実行は、以前の知識（ベースライン）からの変化を測定して進めることが重要です。しかし、ベースラインがまだ存在しない場合がよくあり、
BOX 3 いくつかの定義 BOX 4

DGA はまさにこのような場合に次の DGA のベースラインを設定するためのツールとなります。実際、ベースラインの欠如を知ることが、DGA の開始を検討するための重要な要素となるはずです。
したがって、DGA の設定時には次のことを順に考慮する必要があります。
1. なんらかの形でサイトに関するデータはすでに利用可能か。
2. もしそうでなければ、専門家に判断を任せることができるか。
3. もしそうでなければ、DGA がベースラインを提供できるか。
手順としては、ベースラインの設定は図 1 のように進められるべきです。

図 1 DGA 内でデータ可用性ベースラインを設定する手順

Start スタート
Consult databases データベースと照合
Set baseline ベースラインを設定
Historical data available? 履歴データが存在するか
Consult literature 文献を参照
Baseline exists? ベースラインが存在するか
Collate expert judgement 専門家の判断を照合
Baseline set? ベースラインが設定されているか
Baseline set by DGA DGA によるベースライン設定
DGA DGAEnd 終了アクセス可能なデータの世界の評価「アクセス可能なもの」と「必要なもの」の最適かつ現実的で最新の理解を達成するためには、すべてのアクセス可能なデータ資源および/または利用可能なデータ資源の一覧が必要です。これは、「データの世界生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 8 |40

の見積り」と呼ばれ、5 つの主要概念、すなわち（a）誰がどのような種類のデータを持っているか、（b）データの形式、 （c）デジタル化の有無、（d）デジタル化されている場合はアクセス可能であるか、（e）事前決定された問題の解決策を導き出すための適合度、に関する情報を提供するために包括的に実行されます。現在デジタル形式ではないデータ資源（例えば、自然履歴収集）もインベントリーされることが望まれます。そのようなデータ管理者と公表者のインベントリーが情報検索及び公表活動に役立つことを考えると、「世界の見積もり」を評価するための最良のメカニズムは、可能ならば既存のメタデータカタログを使用して構築されることが推奨されます。 また、データ資源の記述を文書化し、そのような検索の優先順位を設定するのに役立つメタデータカタログを開発することも真剣に検討されるべきです (Berendsohn & Seltmann, 2010)。そのようなカタログ構成に使われるメタデー
タ文書の完全性は「データギャップ分析」での残りの活動の成功度を決定することになります(Chavan 他 2010)。補助的な要素は、上述の主要概念を補完するかまたその一部となって、それらの具体的な完全性に寄与します。

例えば、「データの種類」は分類学的検証（taxonomical validation）などの修飾語を含み、関連するデジタル公表物の指標可能性はリソースの「デジタル化の状態」を定性化することができます。

デジタルアクセス可能なデータ利用可能なデータは、デジタル形式のこともあればアナログ形式のこともあります。メタデータカタログは、ア
ナログまたはデジタル形式の既存のデータを参照し、データの形式を記述する必要があります。データはデジタ
ルだからといって必ずしも簡単にアクセスできるとは限りません。例えば、デジタルデータにはセキュリティや
ペイウォールがあったり、プライベート指定されたり、単に知られていない場合があります。デジタルアクセス
可能な知識（DAK）（前のセクションを参照）は、容易にアクセス可能である場合（例：明確なメタデータおよび標準形式を有する共有データベース）と、何らかの補助（例：索引付け、リンク、許可）を必要とする場合があります。ただし後者の場合、この余分なステップによってデータは DAK とは言いがたくなります。しかし、
DGA の場合、デジタル的に（直接的に、またはデジタ
ル化を含むいくつかの補助の後で）アクセスできる知識と障壁によってアクセスできない既存の知識を別のものとします。またこの知識の存在は、他のステークホルダ
ーによって知られている（locked knowledge（ロックされ た 知 識 ） 、 LK ） 場 合 も 知 ら れ て い な い （ buried
knowledge（埋もれた知識）、BK）場合もあります。

BOX 5 - いくつかの定義
DAK – Digitally Accessible Knowledge（デジタルアクセス可能な知識）：標準的なデジタル形式でアクセス可能な主要なデータ
LK – Locked knowledge（ロックされた知識）：存在してはいるが障壁のためにアクセスできない
データ（例：ペイウォール、古いデジタルシステム、デジタル化できないもの）BK – Buried knowledge（埋もれた知識）：存在が知られていな
い、またはユーザーが確認できないデータ

DGA は、対応するベースラインを確立するために DAK を選好し、実行の結果の一部として
LK または BK が存在するかどうかを推定します。
生物多様性データの文脈では、DAK は、デジタル画像やファイルとして既に保存されているテーブルのキャプチャや OCR（例： PDF 形式）など、容易にデジタル形式に変換できる構造化されたアナログデータに拡張できることに注意してください。
DGA の実行は、このように DAK に限定されれば最も効率的ですが、その後の DGA の反復を通して他のタイプのデータへのアクセスも効率的になります。

実行に必要なデータへのアクセス
DGA はデータのギャップをカバーします。したがって、データにアクセスする方法の選択は、それが選択的（特定の方法で発見できる特定のデータ）であれば、DGA の結果を左右する可能性があります。よって、積極的なデータマイニングが重要であり、しばしば、情報源をカバーするために複数の方法を試みる必要があります。一方、情報源のいくつかは、時間およびリソースの面で高価（例えば、調査または RS の購入を必要とする）であり、正確な DGAの範囲を決定することで、所望のデータと取得可能なデータとのバランスが取りやすくなるはずです。
潜在的な信頼できるデータ源（例えば、収集された主要な生物多様性データ）には次のものが含まれます。
- データベースとデータアグリゲーター- データペーパーを含む文献（デジタル化されたもの及びレガシー）- レポート、管理プログラム、灰色文献- リモートセンシング製品- 市民科学の成果- アンケート
さらに、データは、分布モデルやリモートセンシングの二次分類などの二次生成物からも導き出すことができます。例えば、アリゾナギャップ分析チームは、野外でのサンプル採取と併せて空中ビデオカメラ生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 9 |40

を使用して安価に多数のトレーニングサイトを開発し、

植生被覆クラスの特性に基づいて対応するクラス判別関数を導出しました (Mulder 1988)。
ただし、二次生成物から得られたデータは、「確かな」データとの統合を制限する解釈上の問題（例：方法論的制約およびその結果としての不確実性）の影響を受ける可能性があることに注意すべきです。

データの世界を評価する方法
さまざまな基準がありますが、既存のデータや潜在的なデータは、入手の難しさや形式によって分類できます（図 2）。
アクセス/プロセスの難しさ
簡単

中

困難

データベース

非構造化ファイル
マップ、デジタル
RS

ロックされたファイル

索引
キャプチャまたは存在形式

デジタル

アナログ

未来

デジタルインベン
トリ
CS 出力
画像化されたレポートや表
画像化された博物館のデータラベル、構造化された元帳

不明なファイル
調査結果
スキャンされていない論文
古い画像
知られていない文献
フィールドノート

自動調査とモニタリング 新しいフィールド調査
新しい CS の取り組み
計画 RS

ロックされた個人的コレ
クション
忘れられたコレクション
または未知のコレクション
サンプリングされていな
いリモートサイトまたはアクセスできないサイ
ト、
未知の生物

図 2 生物多様性データへのアクセスとデータ形式。黒：DAK、 青：LK、 赤：BK、 緑：マイニングされたデータ、
灰色：将来のデータ

DGA では、どのデータが既に利用可能であるか、またギャップが見つかる前に（相応するコストで）どのデータが利用可能にできるかを評価する必要があります。DGA をうまく行うと、図 2 の左上の枠に到達するための相対的難易度（および/またはコスト）を測定することができます。
利用可能なデータの世界を、アクセス可能であるか否かにかかわらず決定することは、総データ内の既知のデータの割合について仮定を立てることを前提とします。異なる方法で収集されたデータや、重複する形式やシステムに存在するデータを見る技術は、欠落しているデータを統計的に推測するのに利用できます。
Pino-Del-Carpio 他(2013) は、異なる情報源から検索された同様のデータが相補的であること、またどのデータ源も利用可能なデータを完全に表示することはないことを示しました。
例えば、生物圏保護区の生物多様性データは、少なくとも 3 つの独立したデータ源、すなわ
ち科学文献、管理計画、および GBIF を通して整えられたデータベースで見つけることができます。平均すると、3 つの情報源すべてに現れる一つの保護区の生物多様性データは約半
分から 2/3 で、残りの 1/3 から半分は 1 つの情報源のみまたは 2 つの情報源のみに現れます。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 10 |40

図 3 メキシコの保護地域のネットワークに関する個別の情報源（GBIF、管理計画、文献）に記載されている脊椎動物種の数。各情報源は、他の情報源に知られていないいくつかの種を示しています。
この数値は、情報源として挙げられていないもので発見される可能性のある未知の種の数を推定するために使用することができます (Pino-Del-Carpio 他、2013)。

Fish

魚

Amphibians 両生両Reptiles 爬爬両
Birds 鳥Mammals 哺哺両
All Vertebrates 全脊椎動物
少なくとも 1 つの情報源に知られているデータに加えて、検出を逃れた
データも存在する可能性があります。それらは、例えば、 別の情報源に存在するかもしれません。Ariño (2010) は、共有データの情報源に基づいて、未知のデータ世界のサイズを決定するために、確率論を用いることを提案しました。例えば、提案されている一般化された Seber 法を使用すると、既存のデータ世界のサイズを決定することができます。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 11 |40

図 4 リストされたリポジトリーから未知のデータ世界を推定する一般化された Seber-Felton 法(Ariño, 2010) と発見されていない自然史コレクションの推定への応用

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 12 |40

ユニバースでのコレクションは記記されていない（R0）または L あるレポジトリーのうちで、レポジトリーA に記記されている（RA）, レポジトリーB に記記されている（RB）, レポジトリー
C に記記されている（RC）…などの可可適があり、よって同同に複複のレポジトリーに記記されている可可適もある（例としては RAB や RABC）。記記が互いから独独しており、可可な結結が m(x:0,A,B,C,...,AB,AC,...,ABC,…)種両あり、コレクションが結結 X に属する可可適が θx であると仮仮すると、すべての可可な結結は下記の多多多多に従う。

ｆ(R0,Rx…
これは Seber と Felton によって提提された 4 つの結結をもつ特仮のケースを一一一したものである（1981,eq.11)。よって、この場場のように似た代代が可可で、その結結、補補補複がコレク
ションが 1 つのリポジトリに属さずに他の任任のリポジトリに属する確確の積である一一一ア
ナログとなる。したがって、L=3 の場場は、m=8 の結結が可可で、K＝…
である。ここで、RT は少なくとも 1 つのリポジトリーに属するコレクションの複で、 一一一な
ケースは次のとおりである。
K＝…
Unknown 不明
Est. CI: Est.約
Survey 調査
潜在的なデータの世界を評価する 2 つ目の方法は、コミュニティを介して実施される調査に依存しています。そのような調査の成功は、最大限におよび最適な代表を得ることを目標とした正しい実装に依存します。調査対象となるコミュニティに至るには、面接者となりうる者のリストと調査努力の幅広い普及が必要です。多くの場合、こうした調査はより一般的な調査の一部として、それに付け加えられたり、別の調査団体の回答を利用したりすることもできます。
コンテンツニーズアセスメント（Content Needs Assessments、CNA）は、データの世界を評価するのに役立つと思われる調査の候補です。CNA の成功事例は、調査の設計に役立ち、この実行のためのデータをもたらすかもしれません（Faith 他(2013) 及び Ariño 他(2013)を参照）。

データ資源発見システム
生物多様性データを効果的に利用するうえでの大きな課題は、有用なデータの位置の特定です。データ資源発見システム（Data Resources Discovery System、DRDS）は、関連する
生物多様性情報およびデータ資源を発見してアクセスする手段をユーザーに提供します。
DRDS は、データへのリンクのレジストリーを制定し、分散知識システム内での位置づけを可能にします。発見システムがなければ、存在するかもしれないデータが、アクセスできな
いためではなく、その存在に関する知識（およびデータ自体へのアクセス）の不足のために、到達できないままとなる可能性があります。DRDS の中核となる構成要素は、リソースが一覧できるメタデータカタログ（下記参照）です。

GBIF データ資源発見システム
使用可能な最大の DRDS として、GBIF の地球規模生物多様性資源発見システム（Global
Biodiversity Resources生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 13 |40

Discovery、GBDRS）があります。現在、これは 1）資源及びサービスの登録、2）生物多様性情報の発見を促進するための GBIF などの既存のインフラと相互作用する発見サービスのセット、として提供されています。最も重要な構成要素であるレジストリーは、公表者、機関、ネットワーク、コレクション（データセット）、スキーマリポジトリーおよびサービスの単一の注釈付き索引を作成することによって、情報資源のインベントリーを容易にするはずです。GBRDS は、単に一元管理された索引の集まりではなく、すべての生物多様性情
報リソースを統合した「イエローページ」としてのリファレンスであり、すべての分散リソースを調整し、それらを分散させたままで発見できる意味のある方法を提供します(Chavan,
Sood, 他 2010)。

データ資源発見システムとしてのメタデータカタログの役割
簡単に言えば、メタデータカタログとは、使用可能なリソースの説明付きの一覧です。この文脈では、「データに関するデータ」を意味するメタデータとは、リソースに含まれる情報ではなく、リソースに関する情報、データセットを記述するデータ、特定のコンテキストでの配置、および発見可能性の向上を指します。最も一般的なメタデータは次のとおりです。
•
•
•
•
•
•

リソース識別：タイトル、論理的根拠、デジタルオブジェクト識別子（Digital Object
Identifier、DOI）などの識別子
作者に関する情報：データを収集した人、情報を管理した人、リソースを記述した人
データセットの地理空間的、時間的および/または分類学的なカバレッジなどのキーワードまたは検索および検出最適化ツールのセット
データセットに適用されるアクセスおよび使用ライセンス
データセットにアクセスする手段：URL、引用、連絡先情報
データセットに関するさらなる情報にアクセスする手段（例：それを記述または使用する公表物へのリンク）

メタデータドキュメントの目標の 1 つは、データセットの検出可能性を向上させることですから、データセットを記述するための統一された方法を開発することは理にかなっています。
現在、これらのメタデータ文書を構築する標準的な方法がいくつかあります。エコロジカ
ル・ソサエティ・オブ・アメリカ（Ecological Society of America）は、エコロジカルデー
タ セ ッ ト の 記 述 を 統 一 す る 方 法 と し て 「 エ コ ロ ジ カ ル メ タ デ ー タ 言 語 」 （ Ecological
Metadata Language、EML）標準を作成しましたが、これは広く使用されています。GBIFの Integrated Publishing Toolkit（IPT）は、EML ドキュメントを使用して、データセット（DarwinCore アーカイブ形式）の出所に関するメタデータと、データセット（それに含まれるさまざまなタイプの情報、測定値と観測値との関係）の内容を記述する別のカスタムタ
イプのドキュメント（meta.xml）を格納しています。詳細は、DarwinCore のアーカイブ文
書（http://rs.tdwg.org/dwc/terms/guides/text/index.htm）を参照してください。

データギャップの特定
データの期待から可用性へのマッピング
ここでまで、「コンテンツニーズアセスメント」で特仮されたユーザーコミュニティのニーズと「データの世界」の範囲を理解しました。次に、利使可可なデータが⼗多であるかどうかを評評するために、この 2 つを 重ね場わせる必要があります。これは「期待から可使適へのマッピング」と一一一に知られており、この質問に対する答
えは、この問題に取り組み、データギャップを特仮する堅実な⾏動計画を独てる一連の戦略につながるでしょう。
データの可使適は常に変一するため、このようなマッピングは仮期一に⾏われる継続一なプロセスでなければなりません。世界中のさまざまな地域における生物多様適研究の状態は不完全かつ進⾏中で絶え間なく新しいデータを生み出し、著名な生物多様適機関（自然史博物館など）は新しい生物学一情報を収集し、既存のコレクションではその記録の整理が⾏われています。これはより良い、より完全で包括一な情報につながります。このように、このマッピングの取り組みは、情報のランドスケープの適切な理解を確実にするために仮期一に⾏われなければなりません。利使可可な情報が現在のニーズに⼗多ではない場場であっても、新しいデータやより優れたデータが得られる継続一なマッピングの実施は、そのギャップを埋めるために必要な努⼒について現実一な洞察を提供し、特仮のステークホルダーコミュニティの事前に決仮された問題やデータ
ニーズに対処します (Chavan,他 2010)。
データの期待が、地域における生物多様適のインベントリー全体を成⻑させると主張できるかもしれません。
マッピングの実施では、2 つのレベルのギャップが生じる可可適があります。 1 つはその地域における動員されたデータと既存のデータの間のもの、もう 1 つはカバーされる種とその地域で推仮される真の種の豊富さとの間のものです。動員されたデータと既存のデータの差のみを評評することは、既存のものであれば、動員されていないデータは非常に少ない地域では、非常に深刻なデータギャップを過小評評する可可適があります。
1 番目のレベルは動員努⼒でカバーすることができますが、2 番目のレベルは現場作業を通じてのみ解決することができ、そこで、現実を効結一に表すサンプルデータが生成され、ギャップを埋めます。データの期待と可使適をマッピングすることは、ギャップを減らす可可適に応じて、動員またはデータ収集の優先順位を設仮するのに役独ちます。

データギャップ分析の必要性
生物多様適コミュニティのユーザーのニーズに関する最近の世界一な調査 (Ariño 他 2013)によると、多両データと発生記録は最も要求の高いデータですが、それについて、人々はアグリゲーターを通じてアクセスされる記録よりも自らのデータを信使します。現在のところ、GBIF はこれらのデータの最大のアグリゲータですが、その記録がさまざまな情報源から来ているため、ネットワーク全体の信頼適を適切に確保することが困しい状態です。この事実は、アグリゲーターを簡簡に利使して両刃の剣となり

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 14 |40

今や古典一である「少ないが良い」対「多いが疑わしい」情報のジレンマを増大します。
自らのコレクションだけを信使するユーザーは、自多の記録の利点と⽋点を容易に理解できるというメリットがありますが、その多析範囲はいくらか限仮されます。一方、データソース アグリゲーターを使使するユーザーは、より厳格なデータ処理作業の流れと引き換えに、広範な範囲で利使可可な情報を⾒つけることができます。
多くの場場は、しかし、より多くの外部アクセスデータから適補な品質を確保するための手続きへの投資に評値があります。言うまでもなく、周知のデータセットを扱う場場であっても、DGA 手順は必要です。期待が明示されるまでは、利使可可なデータが⼗多であるかどうか、または適切な精度を持っているかどうかを補確に知ることはできません。
期待から可使適への適切なマッピングは、利益を最大一してコストを最小限に抑えるために、DGA プロセスへの取り組み方と努⼒すべき場所の手がかりを与えます。

データギャップ分析の方法
ギャップ多析は、生物多様適に関連する最も一一一な形で、Scott によって 20 世紀末に導代されました(Scott 他 1993)。その主な使途は、保全に関連するギャップを特仮することで、その活使範囲は一一一に保護地域のネットワークです。それらは、保護地域システムが、国や地域によって設仮された、その国の生物
多様適を代表する保護目標をどの程度満たしているかを評評するために設計されたものです(ダドリー&パリ
ッシュ 2006)。
この種のギャップ多析の方法は⼗多に確独されており、保護地域や自然地域の保護目標の達成レベルを較補する標準一ツールとして、特仮の⾏政（例えば、⽶国）で公式に採使されているほどです。通常、これらの方法は地理一多析を必要とします。
- 空間上の関心のあるパラメータを表す- ギャップ多析が⾏われるべき関心エリアに物理一限界を導代する- 関心エリアを抽出する- 所望の状態を表示する- 違いを⾒つける- 空間上の違いを地図として表現する
一方、DGA はデータを査仮するもので、主に説明責任に関する実⾏です。ほとんどの場場、データを保持するデータベースへのアクセス（簡純なスプレッドシートであっても大規模なデータベースマネージャーであっても）は必須です。一一一な作業の流れは次のとおりです。
1. 利使可可なデータを特仮する
2. データの関連セクションを照場する
3. データを多析に適した方法で整理する
a. フラットモデル
b. リレーショナルモデル
c. 開放型モデル
4. 統計ツールまたは多析ツール（Excel、統計パッケージ）を使使してデータに取り組む
5. 表現可可な形式で結結を得る
6. データを表現する（プロット、地図、表、図表）
現在使使中の DGA を実⾏するための方法は下記で一覧されます。
- 公開されたデータレビュー︓
o 学術文献レビュー
o レポートの検出
o データマイニング- 種多多評評︓
o インベントリー照場

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 15 |40

o
o
o
o
調査︓
o
o

野外サンプル採取
データベースの編集と多析
リモートセンシング
多多モデル作成- 地域
コンテンツニーズアセスメント（CNA）
臨同調査

データギャップを決仮する主要な方法には、データベース多析、ユーザー調査、文献レビューという 3 つがあります。他の方法は、これらの 3 つの一部であるか補完一であるアクセサリーと考えることができます。大量の主要な生物多様適データレコード（primary biodiversity data record、PBR）の利使によってデータベース
多析が可可になり、空間、同間、多両の連続適と空白を明らかにするためのビジュアライゼーションや統計によって PBR を相互に関連付けることができます。文献レビューは、非常に同間がかかるものの、高い確度で既知のもの（したがって、未知のもの）を評評できるという面では非常に有益です。調査を通じたコンテンツ
ニーズアセスメントでは偏りが発生する可可適がありますが、誤りの可可適は適切な調整によって減少します(Ariño 他、2013)。

さまざまな方法の利点と⽋点
方法は、データがどのように収集されて扱われるか、どのデータに主に関心があるか、そしてこれは、実⾏や期待される結結に達する相対一な困しさによって異なります（DGA 結結における期待の実現可可適の一覧
については Scoping セクションを参照）。
使使されるデータは、生データまたは処理データ、一次または⼆次データです。 その取得は困しい場場と簡簡な場場があります。方法を選択する際の主要な考慮事多は、適切なデータを適同に取得する可可適です。
一方、選択する方法は⻑所と短所によって異なりますが、また、⻑所にもいくつかの側面が寄与するので、⻑所の程度によっても異なります。選択された方法が慎重に実⾏されない場場、1 つの側面でも相対一な優位適が失われる可可適があります。方法の賢明な選択では、実現可可適（情報源の可使適、データ要件、実⾏困易度の組み場わせ）とステークホルダーから開示されたニーズに従って、最終一に相対一な利点を評評します。
主な方法

文献レビュー

データベース多析

リソースの使使中徹底一

ステークホルダーのアンケート
徹底一でない

コスト

高*

中

低い

実⾏の困しさ中—フィールドの深い理解が必要高い

中—注任深く準備された調査を必要とする

所要同間

⻑いまたは非常に⻑い 中

短い

データ要件

低い

非常に高い

低い

信頼適

高い

高い

中

永続適

高い

中

低い—関心の変一に
伴う変一

不確実適

低い

低い

高い– 調査の特徴とサ
ンプルのサイズに大きく依存高い—データの品
質と標準一に低い

エラー発生の確確 低い

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 16 |40

依存
バイ
アス
*

中

低い

高い

機関の運営費用に含まれていない場合

図 5 DGA で使用される様々な⽅法の利点と⽋点

ターゲット固有の制限事項
個々のギャップ解析の実⾏は、ターゲットの適質によっても制限されることがあります。1 例は (Scott 他
1993)で、ここではギャップ多析のために編集された植生地図についての警告が列挙されています。その中には以下のものが含まれます。

- 植生を表すために選択されたポリゴンよりも小さい可可適のある微生物の要素- ユニットの年齢または連続一な段階についての一一一な表示の⽋如- エコトーンや遷移を表現する尺度のない、植生プロット間のシャープな境界線

ニーズ分析とデータギャップ分析の違い
ギャップ多析の実⾏では CNA の結結を使使できますが、DGA が目一達成に不⾜しているものに焦点を場わせる一方、CNA は適切な質問をしてその目一を設仮するのに役独ちます。CNA は、その結結は、例えばその保全目一を追求するのに必要だと、コミュニティーが知っていることの多析から得られるものなので、（簡に実務者ができることの反映である現状の情報とは対照一に）所望される情報を最も明らかにするツールです。目標が明確に示されると、DGA は対応するギャップを測仮できます。

データギャップ分析に使用されるツールとリソース
データギャップ多析には特仮のツールセットがあり、この取り組みを支援するソフトウェアが存在します (Scott2007)。しかし、データギャップ多析は、主に、場当たり一に使使される技術とツールのセットに依存する多析
一エクササイズです。その中には以下のものが含まれます。

- データベースエンジン- GIS とマッピングツール- スプレッドシート- 統計パッケージまたは言語（例︓R）- Web サービス
- 視覚一ツール（例︓BIDDSAT4、VESPER5、GBIF ダッシュボード 6）
DGA の実⾏で使使されるツールは、個人（主に実⾏者）の好みに応じて選択されるものです。しかし、ツールの選択を補助するための基準は⼗多に普遍一でなければなりません。

- 効率（意味のある結果を得るために必要な時間）︓DGA は、目標を失った場場、役に独たない
可可適があります（例︓⽇同を限仮された請求書）。
- エラーの制御と削減︓エラーを含む DGA は誤解を招き、エラーがエラーのない DGA の結論を覆す場場、潜在一に役独つのではなく、むしろ害を及ぼす可可適があります。ツールはエラーを起こしやすいものであってはなりません。古典一な例の 1 つは、
4

www.unav.es/unzyec/mzna/biddsat/

5 http://www.soc.napier.ac.uk/~cs22/vesperDemo/vesper/demoNew.html (Graham & Kennedy 2014)
6 http://www.gbif.org/analytics/global

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 17 |40

多析中のデータシート間における過度の手動代⼒/コピー/貼り付け（参照またはリンクとは対照一に）です。
- 精度レベル︓精度レベルが低い（例︓データの広範な収集で使使されるツール）と、DGA が求める信号を⾒逃す可可適があります。
- 正確度︓データを表現するために使使されるツールは、例えばパターン検出を容易にするために補確に表現する必要があります。
- 情報の内容︓DGA の方法とツールは、簡純な複値（例︓記録の重複）よりも記録に含まれる有益な情報（例︓豊富）に重点を置くべきです。
- 信⽤、⾃信、信頼性のレベルの向上︓高いレベルの信頼適は、データの対照またはサポートの要件を下げ、効確を向上させます。
- 再現性︓DGA は、同様のデータセットについて繰り返された場場には同様の結論につながるべきです。
- 再利⽤性︓一度確独された DGA の方法は、異なるユーザーによる再利使を可可にし、異なる目一への適応を可可にするべきです。
- 拡張性︓DGA メソッドは、スケーラビリティを持って、根本一な変更なしにより大きいまたはより広いデータセットに対処するべきです。
- カスタマイズオプション︓DGA は、データセットまたはターゲット内の特殊適に適応できるように柔軟であるべきです。

データのデジタル化と公表の傾向/パターンを評価する方法
DGA の実⾏は、所望されるデータとのギャップを測仮するための利使可可なデータのベースラインを提供するべきです。しかし、データの可使適の展開に伴い、ギャップがどのように変一するかを推仮する必要もあります。したがって、データの可使適のパターンと傾向を評評すること（例えば、同と場所とともにどのように変わってきたのか、どのようなレートか、どのソースからかなど）は、データ収集⾏動計画から期待できるものへの洞察を提供すべきです。
GBIF インデックスのような高度に構造一された形式の DAK では、同間の経過とともに発展を多析することができ、データベースのサイズが増加します。回帰モデルをデータに当てはめ、どのモデルが最良のモデルであるかを主に検討することになります。線形モデルはデータの仮確増加を予測し、指複モデルは逓増一増加を予測します。どのモデルも、モデルパラメータの信頼区間における信頼適の推仮値を含めるべきです。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 18 |40

図 6 2008 年から 2015 年 7 月までの GBIF による記録
Species occurrence records accessible through GBIF over time GBIF でアクセス可能な種の時間の経過に伴う発生記録
Kingdom 動植物界
Unknown 不明
Other その他
Plantae 植物
Animalia 動物
Number of occurrences (in millions) 出現数（単位︓百万）Date 時間

しかし、DGA ではパターンを関心エリアに限仮するべきです。したがって、データはまず DGA で評評されているものに従ってフィルタリングする必要があります。例えば、地域 DGA では、地理参照または地域名に基づいてデータをフィルタリングしなければなりません。ローカライズされたトレンドでは一一一な傾向は成独しな
いことがよくあります。

需要と供給の不⼀致を特定する方法
先に説明したようなマッピングの実⾏は、利便適の高いデータのギャップや、ステークホルダーのユーザーコミュ
ニティが取り組むべき課題に対処する際の限界を特仮することにつながります。この主要な生物多様適デー
タの需要と供給の間の不一致の明示は、データの収集から公表までの活動の優先順位付けと、結結として自由かつオープンなデータへのアクセスをもたらします(Chavan 他 2010)。
ある程度簡純でかつ効確一なマッピングの表現方法は XY プロットで、利使可可なデータ（Y）が一連のインスタンスの期待データ（X）に対してプロットされます。適切に識別されて並び替えられると、ギャップは補規のパターンから逸脱したデータインスタンスのクラスターとして現れるはずです。
例として、所与の多両群に関する研究がデータを生成すると予想され、そのようなデータが利使可可でない場場にギャップ（この場場は DAK ギャップ）が存在する可可適があると仮仮しましょう。論文などの利使
可可な潜在一なデータ源の量から導かれる予想されるデータ記録の複と、同じ同間枠の実際に利使可可
なデータ記録の量とを⽐較する
ことができます。ギャップは、プロッ生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 19 |40

トの右下の象限に向かって下降する点データによって表されます。

図 7 過去 100 年間の 5 年間隔 GBIF 指数でのカメレオン属の期待 DAK 対利用可能な DAK 直近 20 年間の研究では（まだ）利用可能ではないデータが作成されていたはずであり、デジタル化または公表とのギャップを表しています。

GAP REGION GAP 領域
Available records 使用可能な記録
Expected records 期待された記録
BOX 4 - 不⼀致のマッピング例

Hjarding 他(2014) は、カメレオン属についての専門知識を持つデジタルアクセス可可な
配信データを⽐較し、エキスパートデータがロックされ DAK から⽋如している可可適があることを示唆しました。
私たちは、非常に簡純な方法をもって、文献と⽐較した記録の可使適を調べて、これを検証することにしました。根底にあるアプローチは、属に関する研究が最後には補式な記録になるデー
タを生み出すことが期待され、最終一に DAK になるということでした。もしそのような記録が作成されなかったり可使一されなかったならば、ギャップが存在するでしょう。
私たちは、過去 100 年間の各 5 年間隔で、Google Scholar でカメレオン属を引使した論文複（Pi ）と GBIF に存在する記録複（Ri）を調べました。したがって、Qi=Ri/Pi の商は、期間中の論文複の平均から期待されるデータ記録の平均複を表します。商をより堅固にするために、私たちは極端なデシルを取り除いて中央のデシルの平均としての Q を得ました。
次に、各予測子 Pi に平均（世紀にわたる）Q を乗算して各 5 年間のデータレコードの予想複である Re を得て、Re 対 Ri をプロットしました。良好な一致は対角線に沿ってデータが集中することで表されますが、ギャップは利使可可な記録の⽋損として切り離されます。
この例では、古いデータに対して、最近のデータに関する明確なギャップを示していますが、他のディメンションも同様です。例えば、グループを地理一または多両学一に形成して他のギャップを得る
ことができます。

結果の解釈公表された生物多様適ギャップ多析（セクション 4 を参照）では、ほとんどの場場ギャップを検出するため、デフォルトではこれが期待される結結であると⾒なすことができます。しかし、ギャップはしばしば相対一なもの
かもしれません。データイ生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 20 |40

ンスタンスを⽐較すると（上記の例を参照）、

期待値以下のインスタンスはギャップとして識別されます。したがって、DGA の実⾏は、実際には、他の（ただし希少適の低い）データセクションが右側にギャップを構成するかどうかにかかわらず、最も稀少なデータセ
クションがギャップになるという⽐較に陥る危険適があります。
ギャップ多析の結結を解釈する際には注任を払わなければなりません。可可な限り、データに関する期待は、利使可可なデータとは無関補に評評されるべきです。これが不可可な場場、発⾒されたギャップは相対一なものとして解釈されるべきです。それでも、DGA から生じるギャップを埋める作業が相対一なギャップを閉じるので、これは DGA を無効一するものではなく、他の（相対一または絶対一な）ギャップの発⾒を可可にするものです。
結結を解釈する方法に影響を与える可可適のある DGA のあと 2 つの一一一な問題は、バラツキの大きさとスケール依存です。バラツキの大きさはしばしば不適切なサンプリングに関連付けられます。例えば、コド
ラート(quadrats)によっては含まれるサンプルまたはデータポイントの複は大きく異なります。そのような条件下で⾒出されたギャップは、DAK の実際の⽋如よりも不規則なサンプリング効結によるものかもしれません(Peterson 他 2008)。一方、バラツキはしばしばスケールにも依存します。空間一に明示されたデータを処理する場場、所仮のスケールでギャップを示すと、小さなスケールではバラツキが大きすぎると任味がなくなり、大きなものでは（データの均質一によって）情報が失われることがあります (Idohou 他 2015)。したがって、ス
ケールの影響を理解することは、発⾒されたギャップが有任であるかどうかを解釈するうえで重要です。
最後に、DGA の結結では、既存データが持つ可可一な有使適を解釈すべきです。使使できない既存のデータ（例えば、多両学一に間違っていることが知られているデータ）は、実際にはギャップとして解釈されるべきです。しかし、これは、特仮の目一には不適当であっても、他の目一には適当であるデータ、または使使適適を評評するには⼗多に記述されていないデータと混同されるべきではありません(Hill 他 2010)。この例は、 既知の多両学に属さない多両リストです。したがって、DGA のギャップを広範なものまたは特異一なものとして評評するためには、別のエクササイズである使使の適使適(fitness-for-use)の評評が必要で、これもギャップを埋める際の優先順位付けに役独つかもしれません。
したがって、解釈の成功事例には、発⾒されたギャップが、記録されたデータの規模、多多、ユーザビリティの影響を受けるかどうかの評評が含まれるべきです。

成果の合成と普及ギャップを埋めることができる人と、ギャップが何であるかを知りたい人が決仮されない限り、DGA は役に独つものではないかもしれません。したがって、DGA が適切なステークホルダーによって認識されるためには、
DGA の生成と公開が重要です。

最適なコミュニケーションのための考慮事項
理想一に言うと、DGA は全体としてあいまいさを残さずに理解されなければなりません。これは労⼒を体系
一に割くことを任味します。そこで、多段階アプローチを検討します。すなわち、DGA におけるすべての関連セクションの内容は、例えば別のセクションへと展開できるように、自⼰完結型アイテム（箇条書き）に要約されるべきです。そこから、すべての関連する箇条書きを必要に応じて拡張セクションに直接リンクします。今ではたいていの情報はハイパーテキストを通じて提供されるので、エグゼクティブ サマリーと同じ程度の⻑さのナラティブを利使する戦略も可可です。
生物多様適データは、しばしばグラフィカル表現に適しており、これは人間の脳のパターン検出可⼒を加味すると、できるだけ多くのグラフィカルな体系一を必要とします。可可である場場には、記述テキストに優先して、プロット、マップおよびグラフが使使されるべきてしょう。
ただし、結結について誤った表現や過度の表現を避けるためには注任を払う必要があります。DGA の目一はギャップを検出することですが、それらを埋めることはさらに重要です。デッド エンド ギャップ（同間とともに失われたデータなどの埋められないギャップ）の過度な強調は、警告以外に役独つものではありません。DGAの結結の伝達は主にGBIF BPG GAP v. 1.0
将来への投資です。発⾒されたギャップとともに、解決策や解決策への道筋が提示されるべきです。
生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 22 |40

コミュニケーションがターゲットオーディエンスに確実に届くようにする方法
ターゲットオーディエンスは DGA の一環として特仮され、すでに共同作業に関わっているべきです。DGAの完了は同じチャンネルを使使して伝達できます。しかし、DGA の結結として追加のオーディエンスが特仮され、より広範な普及が促されるかもしれません。現在のインデックス一された施設では、オンラインで掲記された DGA を確実に取得できますが、メール、配多リストなどによる発表は⼗多広い配多を確保するはずです。索引付け（および DGA への位置付け）は常に可可ですが、選択肢があれば、公開アクセスモ
デルはいかなるペイウォールオプションより好ましいはずです。

コミュニケーションの頻度とメカニズム
配多は紙ではなく電子一に⾏われ、図書館やアーカイブ目一に最小限のハードコピーが存在すると考えられていますが、CC モデルによるライセンス供与だけでなく、プリントオンデマンドの機可も考慮されるべきです。
DGA は本質一に循環一であり、よって、新しい知識の状態が確独されると、新しい目標を設仮できます。したがって、その同限りや別々の出版ベンチャーからではなく、DGA を継続一に掲記できる安仮した
サイトが望まれます。

動的（オンライン）公開と静的な公開
DGA の実践はしばしば、かなりの処理を必要とする可可適のある複雑なもので、静一な生成物（例えば、レポート）が好まれます。しかし、自動一に更新されるセクションを含むような実使一なレポートの方が、より補確でタイムリーなものかもしれません。例として GBIF ポータルで利使できる多析ツールがあります。
DGA がポータルを介してオンラインで公開される場場、レポートには Web ページが付随しており、そこで、可可な場場には多析について自動更新を検討できます。

ギャップを埋める際の優先順位付け、要求駆動型データ発⾒および公開活動
前記の⾏動が、現在アクセス可可なデータでのギャップを特仮するのに役独つのは当然のことです。しかし、すべてのギャップを同同に埋めることはできません。つまり、ユーザー コミュニティーの願望と希望のすべてを同同に満たすことはできません。これは、様々なデータライフサイクル活動のためのリソースが不⾜しているか、データが存在せず、モニタリングや調査活動を通じて新しく収集する必要があるためです。例えば、中央アフリカや熱帯アジアの大規模な地域で多両学一な不確実適が高い地域に当てはまります（Meyer、Weigelt、
他 2015）。
一方、多くのステークホルダーが既存のデータの公開ポリシーを変更し、ギャップや優先順位が急速にシフトさせる可可適があるため、利使可可なデータの状況は変動しています（Meyer、Kreft、他 2015）。したがって、ステークホルダー コミュニティーによるデータ要求の優先順位付けは不可⽋です。このような優先順
位付けの基準は、ユーザーによる要望の重要適、データ要件の種両（複量と品質）、地理一、生態系およびデータの需要における主題の範囲などによって異なります（Chavan 他 2010）。
どのコミュニティーの要望を優先すべきかを設仮するにあたって、最終一には 、最大のギャップへ焦点を当て
るか、保全が懸念される領域や種へ焦点を当てるかのバランス、⻑期に及ぶギャップを埋める機会、

投資収益確などの経済一配慮は、簡にユーザーによる即同のニーズに従うものよりも、豊富な情報ベースを創造するでしょう。もちろん、同同発生一とは限りませんが。しかし、ステークホルダーを⼗多に代表するサン
プルでは、このバランスへの考慮も同同に発現することが予想されます。

DGA 実⾏の評価
DGA が最良の条件で終了したならば、評評を実施すべきです。評評の目一は次のとおりです。
- 実⾏の信頼適を確独する、そして- 学ばれた教訓に基づいて後続の DGA に知識を与える
主な評評基準は、DGA が期待を満たしたかどうかです。期待を満たしかどうかは別として、DGA から 2 つの基本一な成結が得られます。2 つの成結は関連し、また、精査を必要とする可可適があります。
- 期待が達成された場場、誤った結結、特に明白なギャップの理由を調べる必要があります（例えば、サンプリングされていない領域の同間固有のベースラインなど、自然に代手できないデータ空間に由来するギャップ）。期待の達成は次の点から検証されます。
o 範囲
o 目一
o 一貫適
- 期待が達成されなかった場場、“事後”多析が役独つかもしれません。上記の確認に加えて、以下の質問も有益でしょう。
o コスト便益多析が適切に⾏われたか、非現実一な期待が除外されたか。
o 同間とリソースが適切に計算されたか、適切な DGA の実⾏を妨げる対処不可可な⾏き過ぎがあったか。
o 他の同両の DGA も同様の問題に遭遇したか。
新規に実⾏された DGA は DGA プロセスに洞察を加え、⽐較多析をすることで、さらなる新しい DGA の計画に役独つかもしれません。以下のセクション 4 では、過去 20 年間に実施されたいくつかの例示一な
DGA を多析します。

セクション 3︓将来の DGA のための戦略と計画
前述のように、データギャップ多析は、仮期一に実⾏される継続一なプロセスでなければなりません。これは、プロセス、方法、アプローチを毎回新しく開発する必要がないことを任味します。むしろ、後続するデータギャ
ップ解析は、以前の実⾏で得られた経験に基づいて実⾏されるべきです。さらに、以前の実⾏結結は、将来のデータギャップ多析研究のベースラインまたはベンチマークとして機可するべきです。肯仮一または否仮
一な側面、⽋如していたこと、および次の実⾏での修補点を理解するためには、すべてのデータギャップ多析をより詳細に評評することが求められます。これは、データギャップ多析を生産一なものにする戦略とアプロー
チの構築に役独ち、要求駆動一かつ決仮論一なデータ発⾒と、公開イニシアチブにつながります（Chavan 他 2010）。

セクション 4︓ケーススタディーから学んだ教訓
文献には保全ギャップ多析の多くの例が存在します（例︓ Crist & Csuti 2000; Dudley & Parrish
2006; Langhammer et al. 2007; NSW National Parks and Wildlife Service(国独公園と野生動
物サービス) 2001; Brooks 2004; Peterson & Kluza 2003; Peterson 2005; Jarvis et al. 2011）が、生物多様適データギャップ多析の複は依然として⽐較一少なめです。表 1 にこれらのうちのいくつかを示し、例として GBIF 対応データを主に扱うものについてさらに議論します。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 23 |40

表 1 で多析した 16 件のうちのほとんどは、なんらかのデータベース形式に依存していたため、それらデータセ
ットを DGA で利使できるようにする必要がありました。他の手段は、補助一に使使しました。その中で、より頻繁に利使したのは、文献調査、地理一多析及び視覚一です。

図 8 16 の DGA 実⾏で使用された⼀般的な技法

Database analysis データベース多析Literature survey 文献調査
Geographical analysis 地理一多析Visualizations 視覚一
Stakeholders survey ステークホルダー調査
Inventory and field survey インテントリーと野外調査
Diversity Statistics 多様性統計
Database survey データベース調査
Digitization デジタル化
Surveys 調査
Analysis and representation 分析と表現

GBIF 事務局(GBIF Secretariat)– State-of-the-Network（2010）
GBIF は 2010 年に、その野心一な目標を達成するために、GBIF ネットワークの準備度を評評する（a）
データの発⾒と公開可可適、（b）データ公開の状況、（c）利使可可なデータの内容の評評を包括一にまとめたレポートを作成しました。このレポートの一部は、GBIF ネットワークを通じて公開されている現在
利使可可なデータの多両学一、地理一および同間一ギャップを対象とするギャップ多析でした。すなわち、（a）多両学一多両、（b）地理一多両、（c）同間一多両、（d）記録ベースの 4 種両の評評が実施されました（Chavan、Gaiji、他 2010）。

（DGA としての）目的

GBIF ネットワークによって利使できる動員されたデータの内容を評評し、記録が同間一、空間一にどのように提供されたか、参加者がそれらをどのように寄稿したか、そして多両学一に明確な偏りがあるかを理解する。

手法

仮期一に実施された参 生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 24 |40

加調査の一環として、潜在一なデータ保有多について参加者からの⾒積もりが得られ、寄与された保有多に対してマッピングされました。参加者が作成したレポートは、データ多多を決仮するために、集計され統計
一に多析されました。同同に、GBIF インデックスを照会して、DGA のために対象とされる概念全体について統計のまとめを取得しました。

結果

利使可可なデータの世界は調査結結から評評され、デジタルアクセス可可なデータと既存のデータとの間にはギャップが⾒られました。データベース多析によって、空間一（かつ北半球への偏り）、 多両学一（かつほとんどの無脊椎動物および隠花植物の代表例が少ない）、

10 年以上前のデータの可使適（かつ⽇付のないデータが多量あり）、データの種両に関する情報でギャップが示されました。

応えられなかった期待と理由

この調査の間、多くの参加者ノードのデータが寄与されていません。これらのノードのいくつかは、潜在一には大量のデータを有しており、その不⾜が評評に偏りをもたらした可可適があります。データが寄与されなかった
理由は複複ありますが、一一一に、データの発⾒と公開は、参加者の生物多様適情報施設の地位、任務、可⼒、ビジョン、リソースに直接⽐例して進⾏しています。

学んだ教訓2010 年の State of the Network レポートにある DGA の実⾏では、デジタルアクセス可可なデータの多多の偏りが大きく、地方から世界規模での頻繁なモニタリングの必要適が指摘されました。さらに、DGA の成功のためにはネットワークの全参加者が積極一に参加することが重要であることが強調されました（Chavan、Gaiji、他 2010）。

ナバラ大学 GBIF.ES 分析（2009、2013）2009 年には、ナバラ大学の研究者が、GBIF スペインのノードを介してホストされ、提供されたデータを多析しました（GBIF.ES）。このノードは、スペインの研究者や機関が標準一された主要な生物多様適データを公開する主要な拠点であったため、スペインでのそのようなデータのデジタルアクセス可可な知識を公補に代表するものと言えます（Ariño & Otegui 2009）。2 年後には DGA はさらに多くのデータを使使して拡張され、⽐較され、GBIF.ES などの検出技術も使使されました（Otegui、他 2013b）。

（DGA としての）目的

目一は、データの可使適の強さと弱点を⾒つけ、データの品質に影響する要因があるかどうかを調べることでした。その中のギャップ多析では、同間一、空間一、および多両学一次元におけるカバレッジ ギャップを具体一に探し、パターンを調査し、データの継続一な評評の監視メカニズムを提提しました。

手法

チームは、パターン検出とギャップ修補のために開発してきた視覚一及び体系一技術を、データベース解析と統計一手法を使いて GBIF.ES によって公開されているデータセットに適使しました。2 回目の DGA では、
GBIF.ES 外のデータセットも多析できるツールが開発され、利使可可になり（Otegui & Ariño 2012）、
より新しい完全適尺度も作成されました。

結果

DGA によって、GBIF.ES を通じて公開されたデータの完全適の程度と、過去複年間に公開された観察に関する大きな偏りが明らかにされました。データの不自然適は、地理参照ミスに起因するものとして検出されました。空間多多は 2 つのセントロイド（イベリア半島と北南⽶）を持つ⼆峰適多多であり、精度ギャップが発⾒されました。多くの記録は事前設仮された座標に丸められ、その間に空白スペースを持つ記録の規則一なグリッドが得られました。冬期や休暇に当たる季節で大きな空隙を有する（公開元が学術機関か
⾏政機関かによって異なる）季節一なパターンも存在しました。

応えられなかった期待と理由

1 回目の DGA は、本質一に、それまでに開発された技術の水準によって制限されていました。その経験は、
2 回目の DGA での解析における精緻一に使使され、より補確なデータが生成され、より広範なパターンが検出されました。

学んだ教訓
DGA の実⾏を 2 年の間隔で繰り返したことによって、DGA を評評し、それに従って修補する必要適と、新たなデータが代ってくる際に、ギャップ多析を繰り返す必要適を明らかにしました（パターンは変わります）。
2 回目の評評
では、ギャップ
生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 26 |40について予備一に得られた情報の約 2 倍の情報が得られました。

GBIF コンテンツアセスメント（2012）
前回の 2010 年の評評に対して利使可可なデータが大幅に増加した後、GBIF ネットワークは 2012/2013
年に GBIF 事務局とナバラ大学の両方によって相補一に再評評されました（Gaiji 他 2013）。その後、GBIF 事務局での技術インフラストラクチャーの大幅な変更（Hadoop/MapReduce プラットフォーム、多両学一バックボーン再加工など）、および UNAV でのツールのさらなる開発が⾏われました。これらの状況により、より効確一な多析が可可になりました。

（DGA としての）目的

GBIF を通じて公開されているデータの視覚品質や、コンテンツニーズアセスメント タスクグループの推奨に従ったデータセットの完全適や適使範囲に関する懸念の増加に対処しながら、ネットワークの状態を再評評し（Faith 他 2013）、GBIF によって動員されたデータのギャップと適応度を評評すること。

手法

データベース多析と視覚一の領域で複複の手法が同同に使使されました。完全な GBIF インデックスから抽出された Hive7 テーブルは、GBIF 事務局によって処理され、将来の繰り返し多析が可可なようにデータ
マイニング サマリーテーブルとして保存されました。UNAV は、完全なインデックスのランダムサンプルと、インデックスの連続した状態について調査を⾏い、同間の経過によるギャップの進一の研究を可可にしました。

結果

多析からは、データ品質、ギャップの進展及びギャップがどのように埋まる（または増加する）かという大規模な一連の評評が得られました。2010 年の評評によって多両学一バックボーンの更新が促され、より補確な
多両学一完全適の評評が可可になりました。その精度は非常に高く、ギャップが埋められる可可適が高いことが示唆されました。生データの地理空間の調査も大幅に改善され、全体一なデータ品質は（例えば、不審な座標の特仮によって）明らかに改善され、地理参照のギャップも最近のデータについては埋められました。
しかし、同間一な次元で大きなギャップが検出され、多くの記録が無効なまたは不審な⽇付を持つか⽇付のないものでした。これは記録の 3 多の 1 以上に影響を与えるもので（Otegui、他 2013a）、同間一および地理一情報を組み場わると最大 50％に影響を及ぼしました。他のギャップは埋められていないことが判明しました。例えば、鳥両の観測は大幅に影響され、これは同間とともに増加するばかりでした。その他の結結として、種の豊かさの獲得可可適と発生確（南北ギャップが広がる）、または、事前に設仮された一一一に使使されている空間範囲内のデータの使いやすさを示しました。

応えられなかった期待と理由

この方法論は GBIF データインデックスの高速マイニングを可可にしましたが、地理空間データの精度、多両群の誤識別、データセット間の記録の重複など、特仮の問題には対処できませんでした。これらの問題には、
まだ存在しないまたはプロトタイプ段階にある、専使の、具体一に一を絞った開発が必要です。たとえば、地理空間データの精度は、原則として BioGeoBIF（Hill 他 2009）や Biogeomancer コンポーネント（Guralnick 他 2006）などの作業から得られますが、広く採使される必要があります。

7 http://hive.apache.org

多両学一精度は発表者が従う多両法に大きく依存するので、重複レコードを解決するためには、世界一に一任の識別子が決仮され標準として採択されることが必要です。

学んだ教訓

この研究はおそらく、生物多様適データの主要指標の幅と深さの両方において、これまでに実施されたうちで最大のデータギャップ評評であったと考えられます。インフラストラクチャーの可使適の改善が多析を大いに簡易一した一方で、問題を評評するために多析が実⾏されるたびにギャップが副作使として現れ、各結結が深い調査に値することが明らかにされました。したがって、主な教訓は、多析がより包括一であれば、⼗多なデータがあるときにのみ出現するであろう思いもよらないギャップが⾒つかる可可適が高いということでした（Ariño＆Otegui 2008）。インデックスが増えるにつれて、一つの自然に引き出される結論は、継続一に実⾏され、訂補を促す早期の警告を可可にする一連の監視ツールを開発する必要適でした。

使 い や す さ に つ い て の生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 27 |40

GBIF ポジションペーパー（2010 年）
GBIF のインフラストラクチャー プログラムは、どの情報が補しいと思われ、どれが思われないかを区別する自動フィルターを開発しました。2010 年に公開された適場度に関するホワイトペーパー（Hill 他 2010）は、2009 年のデータを使使して、GBIF の自動フィルターで検出された地理空間上の問題の種両と、これらの問題がデータ品質に与える影響を調べ、 これらの問題の検出可可適と解決可可適を多両しました。

（DGA としての）目的

自動フィルターによって検出されたまたは疑われたデータのエラーレベルを仮量一し、最も頻繁に発生したエラーについて理解し、これらのエラーを解決または注釈し、対応するギャップを埋める困しさを評評し、使いやすさを高めること。

手法

発表者によって提供されたデータのハーベスターとインデクサーとの間に存在する GBIF フィルターによって作成された注釈の統計多析、およびフィルターによってブロックされた情報を多析および多両するための生およびフィルターされたデータセットの⽐較。結結は集計され、様々な基準に従って並び替えられました。

結果

11 種両の地理空間上の問題が発⾒され、そのうち、不完全な座標、複値フィールドの文字列、間違った
座標系、複値記号の混乱、特に、座標反転と国外座標の 6 つには再発適がありました。これら自体はギ
ャップを構成すべきではなく、そのいくつか（例えば、検出された座標スワップ）は容易に解決できたはずです。しかし、さらに多析したところ、問題の 3 多の 2（約 300 万記録に相当）は 2 つの特仮のデータリソー
スだけで検出されていました。多くのデータ発表者は特仮の地域や多両群に集中する傾向があるため、地
理空間情報の損失は均一ではないかもしれません。すなわち、そこにギャップが存在する可可適があります。

応えられなかった期待と理由

2 つの手順の⽐較によって、問題のいくつかは両方の多析が⾏われなければ検出できなかっただろうという所⾒が得られました。特に、フィルターは個々の記録レベルで動作し、一方データセットの⽐較はデータセットレ
ベルで機可するため、いくつかの問題は大量のデータが統計一に⽐較された場場にのみ検出される可可適があります。政治一境界と国家の経済がデータの可使適に及ぼす影響など、あいまいなパターンは、1 つ 1つのフィルタでは検出不可です。

学んだ教訓

この実⾏でのほとんどのエラーは、デジタル一の過程や多散ネットワークで発生し、多くは解決できました。それにもかかわらず、どんなによく工夫されても、フィルターを通過する可可適のある情報にはデータが他のコンテキストで多析されるときにのみ表示されるエラーが含まれることがあります。したがって、検出されたギャップは、実際のデータの不⾜だけでなく、デジタル一エラーから生じる可可適があります。フィルターによる記録解析は、潜在一に地理空間情報の補しい値につながる可可適がありますが、これらの手法では、残念ながら、処理された記録が補しいことを間違いなく示すことはできません。

EU BON ギャップ分析（2014）
Naturkunde-Leibniz 博物館（ドイツ進一生物多様適科学研究所）によって組織された EU BON（Building the European Biodiversity Observation Network、欧州生物多様適観測ネットワーク構築）プロジェクトは詳細なギャップ多析を実施し、これは 2014 年末にプロジェクトの成結物として公開されました（Wetzel 他 2014）。この多析は、欧州の生物多様適データベースから代手可可なもののベースラ
インを高い水準で設仮するために必要なものでしたが、範囲が欧州から世界規模のデータベースに拡張されました。いくつかのギャップが発⾒され、系統一にレビューされ、既存の生物多様適データギャップを埋める
包括一な推奨セットが作成されました。

（DGA としての）目的

ステークホルダーが要求する基準にまで、データの可使適を向上させるアクションを特仮し、それらを優先順位付けすることを目一として、欧州および世界規模で生物多様適に関連するデータソースを評評すること。

手法

ステークホルダーの様々な要件を、一連の仮義済みのカテゴリーを含む調査を通じて評評しました。これには、
生物多様適に関する高い水準 生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 28 |40

の質問が含まれ、主に EU-BON 参加者に提示されました。また、既存のデータベースに関する情報が収集され、潜在一なギャップ カテゴリーのセットがデータベース多析（空間一、同間一および多両学一ギャップ、
アクセシビリティー問題、傾向およびデータ品質要因）の選択によって系統一にテストされました。データセッ
トは、生物多様適に関連するほとんどのテーマをカバーする必須生物多様適変複（Essential
Biodiversity Variables、EBV）に対しても評評されました。

結果
ステークホルダー調査では、本質一な重要適とギャップの影響とに多け、29 の生物多様適への質問を順位付けしました。データの可使適は一一一に良いあるいは非常に良いではなく“普通”と認識されましたが、侵代生物種、生物多様適、生態系及びそのサービスはより関心の高い多野と⾒なされました。生態系機可については、一一一に⽋如が感じられていました。
事実、ギャップ多析の後、データベースで最も頻繁にカバーされる EBV は種の個体複（species
populations）であり、一方、特にコミュニティー構成と生態系機可での他の変複にはギャップがあることが多かりました。また、欧州レベルでは多両学一カバレッジに大きなギャップが⾒られました。
空間一なギャップは、東ヨーロッパで特に著しいものでした。多両学一ギャップは、特仮の領域における標一種（例えば、送粉者）に関して特に重要で、多次元多析の実施の重要適が強調されています。

応えられなかった期待と理由

この調査では、データへのアクセシビリティーの面で大きなギャップを示し、ダークデータ（Heidorn 2008）を公開する必要適を強調しています。調査対象のデータセットにおける 3 多の 2 のアクセスは、必ずしも埋もれた知識（BK）ではありませんが、なんらかの形で制限されており、潜在一にロックされた知識（LK）とされました。潜在一にこれは一一一な可使適ギャップと疑似ギャップの両方につながる可可適があります。たとえば、実際にはアクセスできるユーザーが存在し、厳密にはギャップが存在しない場場にでも、ほとんどのユーザーは特仮のグループに関するデータにアクセスできず、LK のためにこれをギャップとして認識します。その結結、すべてのギャップが同等の信頼度で評評されているわけではなく、そのうちいくらかは実際には擬似ギ
ャップである可可適があります。

さらに、DGA は、実際のデータの可使適へ対するステークホルダーの認識と期待の一致においていくらかの差があることがわかりました。これについての多くの理由が詳細に調査されましたが、生物多様適に関するい
くつかの質問で、データの生成が困困で⽋けていることが判明しました（例えば、遺伝一多様適や生態系
サービスの評評）。結結として、データの⽋如がこの調査のステークホルダーとの関連適の低さ（それゆえ、優先度の低さ）を促した可可適があります。

学んだ教訓

この広範な DGA の実⾏では、DGA が複複のスケールと次元にわたってどのように実施されるのか、そして重要なこととして、LK の公表によってギャップの閉鎖に影響が出るかが強調されています。一方、BK の存
在や、特仮のデータタイプを取得する困しさとそのコストは悪循環につながることがあります。ステークホルダー
は そのデータの取得が困困であるがゆえに、そうでなければ重要な質問に低い優先順位をつけてしまう可可適があります（ギャップが埋められる可可適が低くなります）。

GBIF の地球規模脊椎動物記録（2015）
GBIF を通して⾏った、21,000 以上の脊椎動物種にみる 157 個以上からなる（検証された）発生点(point occurrences)の多析を通して、Meyer、Kreft、他（2015） は、そのグループのデジタルアクセス可
可情報（digital accessible information、DAI）の地球規模の全体像を記述することができました。広
範な多因子多析は、観察されたパターンの複複の潜在一な要因を提供しました。

（DGA としての）目的

そのグループにどのような地球規模のギャップが存在しているのか、そして現在、地球規模のデジタルアクセス
可可情報（DAI）における生物多様適インベントリーの完全適を制限する主な要因は何かを判断し、優先一地域とそれを推進する活動を特仮すること。

手法

GBIF インデックスでアクセスされたデータは、多両学一なバックボーンが広範に標準一され、記録の矛盾が解消されたワークフローを対象としました。種の多多データは専門一な情報源と照場され、4 つの異なる解像度で集計され、マッピングされました。各セルについて、すべての多解可におけるインベントリーの完全適を導出するために、多複の統計多析および幾何学一多析がデータに対して実⾏され、多両学一に細多一されました。完全適の結結は、観察されたギャップ パターンに関与する主要な要因を⾒出すために、いくつかの社会経済一要因および他のプロキシと⽐較されました。

結果

⼗多にサンプルが採集された地域を除いて、発生点(point occurrences)における DAI は、種の非常に限られた、空間一に偏ったインベントリーを提供します。地球規模の DAI は、多くの大規模な新興国では、
熱帯地域の種が豊富な途上国と⽐べても、さらに不⼗多です。完全適は主に、よく考えられているような交通インフラや欧⽶のデータ寄稿者の大きさや資⾦ではなく、研究者との距離、地元で代手可可な研究資
⾦、データ共有ネットワークへの参加によって制限されていることが、複複モデルから明らかに推論されます。

応えられなかった期待と理由

この研究は、DAI を代表するものとして最良な GBIF 支援データに基づき、ギャップのマップを生成しました。
しかし、また、他の情報源による DAI も利使可可で、全体像を大きく変える可可適があることも認識されました。以前にロックされていた情報（本稿では LK と呼ばれる）を共有する方向に向かう最近の傾向は、
特に現同点でギャップを示す複複の領域で、大量の情報の公開に向かって急速に変一していることが指摘されています。

学んだ教訓結結は、機関ベースのデータの動員をより効結一にするための潜在一な方法だけでなく、そのような努⼒の限界を強調しています。また、結結は、社会一な生物多様適の情報ニーズにより効結一に対処するために、
欧⽶以外のデータの情報源を統場し、協⼒を強一することの緊急の必要適を示しています。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 30 |40

実⾏

DGA の目的

手法

結果
達成済み

EUNIS データソースの評 欧州の生物多様適におアンケート、インベントリー プレゼンスデータは存在してたが、個評（Condé 他 1995）

データ

けるデータ源の評評

失敗 - 理由

主な教訓

ギャップ多析が非常に一一一なレベルで⾏わ 調査で得られたデータは、ローカルの体群に関するデータはほとんどなかっれた。

活動中心が⾏動すれば、より補確にた。したがって、データの仮量一にはギ

収集時には、データベースが散在しておギャップを表すだろう。

ャップが存在した。無脊椎動物のデー
タがほとんど存在しなかった。

り、切断されていた。データ交換標準が存在しなかった。

CONABIO 全国生物

メキシコの生物多様適データベースの調査、データまたはサンプルが利使不可可な データ（共通の標準なしで保存されたデータ交換標準と少なくともメタデータ

調 査 メ タ 多 析に関する国外の博物館

文献調査ことによって配信データが偏る例（例え もの）へのアクセス不⾜へのアクセスは、国家間ギャップ評評（Soberón 他 1996）

データからどのような情ば「コレクター症候群」）。

に必要な一歩である。

報を取り出すことができ

研究の時点では、生物多様性のためのデータ交換標準がまだ開発されるかの評評ていなかった。

生物多様適評評の種の豊かさの多析をデータベースのクロー

異なる地域の GBIF 記録に基づく鳥 種の豊かさの⾒積もりは前進していない。

ための視覚一提提⾏うための有効なステ

ル、視覚一ツール、種（ Guralnickップとしての調査ギャッの豊かさ評評

両および哺哺両の利使可可な情報の 生物多様性の⾒積もりを豊かにするだろういく 照場し、地球規模の生物多様適デ

他

2007）

プ多析の紹介熱帯生物多様適デ

4 つのグローバルなデ

ータ ギャップ（Collen

ータセットを使使して他 2008）生物多様適データの範囲を調べ、不一致を評評すること

スマート Web 対応ツールは、データを不平等さのために、多くの地域で収束 つかのデータ（例えば、豊富さ、生命相など） ータの⻑所と短所を特仮するのに役する推仮が結論できない。

は利用できなかった。

独つかもしれない。

文献調査、データベー

パターンが収束し、熱帯地方でのよ明示一に評評されていない多両熱帯生物多様適データギャップのフィ

ス多析、地図解析

り少ない散逸するデータと南半球で学一カバレッジ。

ールド充填の困しさは、生物多様適の大きなギャップを示す。

分類学的バイアスが生物多様性の変化をのプロキシとして評評される他のタイプ評価する能⼒に影響を与え、効果が損なわれる可能性がある。

のデータ（例えば、衛星データ）を必要とするかもしれない。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 31 |40

実⾏

DGA の目的手法

メキシコにおける鳥の生コレクションによるメキシ

デジタル一、データベース

物地学一多析の要件

コにおける鳥の空間多（Peterson 他 2008）

多の多析

結果
達成済み

失敗 - 理由

主な教訓

メキシコの鳥のサンプリングが不完全で多くの方形区が多多を確認するデータセット

サンプリングのパターンが種の代表適に多 析 、 文 献 調 査 、 種 の あり、ほとんどの標本は 2〜3 の場所に

で不⼗多にサンプリングされていた。

影響する︓ギャップを埋めるには継続し豊かさ多析

ほとんどの種における文書化されたサンプリング たサンプリングが必要。

集中しており、一部の個体群複は代表されていない。

における偏り（風土病にしてもまたよく表現されているにしても）保全の優先順位付けにメキシコの生物多様適

調 査 、 デ ー タ ベ ー ス 多 エコリージョンを評評する指標はギャップ多析では、個体群の状態と生存ギャップ多析は、選択した空間多解

関するギャップ多析への敬任としての保護

析、文献レビュー、地図 データの集約から生成され、低地や特確を区別するのに⼗多な解決策がなかっ可に応じて異なる結結をもたらす可（Koleff 他 2009）

地域の適使範囲におけ

多析

仮のタイプにおける生態系などの地理た。

可適がある。しかし、霧一(atomized)

学関連のギャップを発⾒。

この調査は全国規模で実施されており、選されたデータは、より広い多解可のたるパターンとギャップの多析

択された分解能レベルは主な目的には適していたが、すべての可能な目的には不適でめに常にグループ一でき、よって望まし
い。

あった。

GBIF 事 務 局 (GBIF

GBIF ネットワークによっ 調査、データベース多析

データの世界の推仮。地理空間一、 いくつかの結結が偏っている可可適。

調査は公平でSecretariat)– State-of-て動員されたデータのコン

同間一および多両学一な対象範囲

代表一でなければならない。

the-

テンツの評評

Network

多数の参加者ノードからのデータが貢献しなかった。BIF のステータス、任務、能⼒、ビジ（ Chavan 、 Gaiji 、 他

ョン、リソースが⼤きく異なる。

2010）

使 い や す さ に つ い て の データの問題をどのようフィルタリング結結の

地理空間一な問題は多両されランク いくつかの問題が検出されなかった可可適が高 ギャップの原因となるエラーは、技術のGBIF ポジション ペーパー に識別できるかの評評

解析、処理前デー付けされており、ほとんどのギャップはわ い

組み場わせが使使されていない限り検（Hill 他 2010）

タと処理後データのずかな提供者に起因する。

出不可可なことが判明する可可適が⽐較

単⼀技術評価は、ギャップを検出するには不⼗分な場合がある。

ある。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 32 |40

実⾏

DGA の目的

手法

IABIN における南⽶の南⽶における脅威

データベース多析

生態系脅威の評評（Jarvis 他 2010）

結果
達成済み

失敗 - 理由

主な教訓

データの多くは Web サービスを介し一部のデータベースは補しく評評することが自動一された地理参照のアルゴリズ

評評のための一次てジオリファレンスされる可可適があできなかった。

ムは、いくつかの問題が解決されると生物多様適データ

るものの信頼できる座標がなかった。

座標が解釈できない、またはデータベー

ギャップを埋めるのに役独つ。

の使使

スがオンラインで信頼できなかった。

UNAV による

GBIF.ES によって提データベース

同空間でのギャップにつながるパターンと 初期の制限された DGA

データ変更と検出技術が向上す

GBIF スペ インノードの供されるデータを特適

多析、不自然適の発⾒るに従い、DGA を繰り返し実⾏

評評（Ariño & Otegu評評する。

視覚一ツール

地球規模デ ー タのネットワークの状態のフ

データベース

多くの次元とスケールにわたるギャップ

新しい技術にもかかわらず、いくつかのギャップ 初期の警告のために必要な監視ツ

GBIF-S/UNAV 共 同ォローアップと改善

多析、の発⾒とその技術一および手続き一を評評することはできなかった。

視覚一ツールな原因に対する手がかり

特定のデータ品質問題を評価するために必要 術の向上に伴い、ギャップは発⾒さな技術が存在しないか、または広く採用されて れるであろう。

第 1 段階では技術がまだ実験的する必要適。

2009、Otegu 他 2013）

評評（Gaiji 他 2013）

ールのセット。必要データの増加と技いない（GUIds）
メキシコの生物圏保護

生物圏保護区内

文献調査、高度に研究された地域や敏感な種

いくつかの⾒積もりは、望ましいほど補高度に研究された多野であっても、区のデータギャップの情報源間におけ

確でなかった。

利使可可な情報源の省略は知識をるデータギャップ量のデータベースにおいてでも、簡一の情報源の使使（Pino- Del-Carpio 他

では、大量の重要な多多情報が失

2013）

推仮

ジオリファレンスの丸めとデジタル化における不 脅かす可可適が非常に高い。相補確実性の推定の⽋如が、データの正確な配 一な供給源はギャップを埋めることが

多析、
マッピング

われる。

置を妨げた。

できる。

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 33 |40

実⾏

DGA の目的

ブラジルにおける植物のデジタルアクセス可可な知識の完全適の評評

物に関する文献の評評

手法

結果
達成済み

失敗 - 理由

主な教訓

現在の知識のギャップを インベントリー評評、デ有名なサイトは地理一に集中してい

ギャップおよび完全適の計算には、⼗多生物多様適の調査とインベントリー

探すためのブラジルの植 ータベースの空間多析るため、ブラジルの被子植物の空間にサンプリングされていると考えられるサイの取り組みは、デジタルアクセス可可

一知識は非常に不均等に多多してトのデータのみを使使した。

な既存の知識によって指針とされ利用可能なレコードがほとんどない場合、ランダ る。完全適の空間一サマリーは、サンプリング作業の指針となる。
ムさが完全性の⾒積もりに悪影響を与えた。

（speciesLink）（ Mariane

Silveiraいる。詳細な植物学文献がないエリ

Sousa-Baena

他

アは、多くの生息地の破壊と一致す
る。

2013）

EU-BON ギャップ多析

生物多様適に関す

調 査 、 デ ー タ ベ ー ス 多 DGA を通じて取り組むべき生物多様 すべてのギャップが同等の信頼で評評され特仮のデータ可使適評評と DGA（Wetzel 他 2014）

る関連するデータ源

析、地図多析、視覚一 適の質問のランク付けを⾏った。関連 るわけではなかった。調査結結とデータ可の認識されたギャップのためのステークの欧州および世界

ツールする課題としては、ギャップは IAS では 使適を絶え間なく導代する必要がある。

ホルダー調査を組み場わせることによ

狭いが、生態系機可やサービスでは広 いくつかの質問（例えば、遺伝的多様性、り、地域および世界規模での敏感な規模での評評。

い。

生態系サービス）は、時間のかかる技術的手法でしか対処できない。データへのアクセ

生物多様適関連の優先順位設仮が達成される。

スの難しさによって優先度が低くなる。

スペインのクロップ ワイルド

CWR の保護状況と要 インベントリー、データベー CWR 個体群の優先順位付けさ結結のばらつきの大きさによって損なわれる任 遺伝子保存に関連するギャップを突

リラティブの保護（Rubio

件の評評

義

Teso 他 2015）

ス多析

れたリストと保護区域でのその交差、およびどれが危険にさらされているかき止めるためには、新たな複場保全
ユニット（例えば、CW 種の発生と⼀般的な種は逆によく研究および記録され エコジオグラフィー）が鍵となるかもしれない。
ず、より貧弱なデータをもたらしている。

ページ 34 |40

手法

結果

実⾏

DGA の目的

GBIF データセットでの世界中の種に関するデジ データベース多析、視種の発生についてそれらのためのギャッ ギャップの地図は完全なものと利使可可な情報とギャップ評評の一を地球規模脊椎動物

タ ル ア ク セ ス 可 可 情 報 覚一ツール、多変量

プと要因の識別ほとんどの DAI は非 は⾒なせない。

絞った統場が不可⽋である。共有に向（Meyer、 Kreft、他（DAI）のギャップの評 統計

常に偏っている。

けた文一の移⾏が必要である。

2015）

評

達成済み

失敗 - 理由

結果に影響する可能性のある DAI の

主な教訓

他のソースが存在する。

表 1 選択されたデータギャップ解析実⾏の目的、結果、および教訓の⼀覧（時間順）

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 35 |40

謝辞
Franziska Schrodt および Carsten Meyer 両⽒の建設一なレビューが、ガイドの改善に役独ったことに感謝します。このガイドの完成は、Siro Masinde ⽒、Tim Hirsch ⽒、および Sampreethi Aipanjiglyly ⽒の寄稿を受け、Dmitry Schigel ⽒の GBIF 事務局で実施されました。

参考文献
Ariño, A.H., 2010. Approaches to estimating the universe of natural history collections data.
Biodiversity Informatics, 7(2), pp.81 – 92. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/view/3991.
Ariño, A.H., Chavan, V. & Faith, D.P., 2013. Assessment of user needs of primary biodiversity
data: analysis, concerns, and challenges. Biodiversity Informatics, 8(1), pp.59– 93. 下記で代手
可可︓ https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/download/4094/4199.
Ariño, A.H., Chavan, V. & Macklin, J.A., 2013. GBIF best practice guide for content needs
assessment of stakeholder communities, Copenhagen: Global Biodiversity Information
Facility. 下記で代手可可︓ http://www.gbif.org/resources/3024.
Ariño, A.H. & Otegui, J., 2009. Meta-análisis de los datos de biodiversidad suministrados a
través de gbif.es, Pamplona. 下記で代手可可︓ http://www.gbif.es/ficheros/metagbifes.pdf.
Ariño, A.H. & Otegui, J., 2008. Sampling biodiversity sampling. In A. L. Weitzman & L. Belbin,
eds. Proceedings of TDWG. Biodiversity Information Standards (TDWG), p. 107. 下記で代手可可︓http://www.researchgate.net/publication/258243679 Sampling Biodiversity Sampling.
Berendsohn, W.G. & Seltmann, P., 2010. Using geographical and taxonomic metadata to set
priorities in specimen digitization. Biodiversity Informatics, 7, pp.120–129. 下記で代手可可︓
https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/view/3988/3808.
Brooks, T.M., et al., 2004. Coverage provided by the global protected-area system: is it
enough?Bioscience,
54(12),
pp.1081-1091.
下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://bioscience.oxfordjournals.org/content/54/12/1081.full.pdf.
Chavan, V., et al., 2010. State-of-the-Network 2010: Discovery and Publishing of Primary
Biodiversity Data through the GBIF Network. Copenhagen: Global Biodiversity Information
Facility, 36 pp. ISBN: 87-92020-13-5. 下記で代手可可︓ http://www.gbif.org/resource/80666.
Chavan, V. & Penev, L., 2011. The data paper: a mechanism to incentivize data publishing in
biodiversity science. BMC bioinformatics, 12 Suppl 1(Suppl 15), p.S2. 下記で代手可可︓
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/S15/S2.
Chavan, V., Sood, R.K. & Ariño, A.H., 2010. GBIF best practice guide for “Data Discovery
and Publishing Strategy and Action Plans”. Version 1.0., Copenhagen: Global Biodiversity
Information Facility. 下記で代手可可︓ http://www.gbif.org/resources/2614.
Collen, B. et al., 2008. The tropical biodiversity data gap: addressing disparity in global
monitoring. Tropical Conservation Science, 1(2), pp.75–88. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://tropicalconservationscience.mongabay.com/content/v1/08-06-09-Ben Collen etal.html.

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 36 |40

Condé, S. et al., 1995. Databases on species, habitats and sites: survey and analysis 199596.Copenhagen: European Topic Centre on Nature Conservation. 47 pp. 下記で代手可可︓
http://www.eea.europa.eu/publications/92-9167-034-0/at download/file.
Crist, P. & Csuti, B., 2000. Gap Analysis. In A handbook for conducting gap analysis.
National Gap Analysis Program, pp. 151–157.
Dudley, N. & Parrish, J., 2006. Closing the gap. Creating ecologically representative
protected area systems: a guide to conducting the gap assessments of protected area systems
for the Convention on Biological Diversity. CBD Technical Series, 24. Montreal: Secretariatof the Convention on Biological Diversity. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
https://www.cbd.int/doc/publications/cbd-ts-24.pdf
Faith, D.P. et al., 2013. Bridging biodiversity data gaps: Recommendations to meet users’ dataneeds. Biodiversity Informatics, 8(1), pp.41–58. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/view/4126.
Fry, C. et al., 2002. Analysis of baseline data requirements for the SEA directive - final report.
TLR
Limited.
下
記
で
代
手
可
可
︓
http://www.southwestra.gov.uk/media/SWRA/Environment/Analysis Baseline Data Requirements.pdf
Gaiji, S. et al., 2013. Content assessment of the primary biodiversity data published through GBIF
network: status, challenges and potential. Biodiversity Informatics, 8(August 2012), pp. 94–172.
下記で代手可可︓ https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/view/4124/4201.
Graham, M. & Kennedy, J., 2014. Vesper: visualising species archives. Ecological
Informatics, 24, pp.132–147. 下記で代手可可︓
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1574954114001113.
Guralnick, R.P. et al., 2006. BioGeomancer: automated georeferencing to map the world’s
biodiversity data. PLoS biology, 4(11), p.e381. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=1637066&tool=pmcentrez&render
type=abstract.
Guralnick, R.P., Hill, A. & Lane, M., 2007. Towards a collaborative, global infrastructure forbiodiversity assessment. Ecology letters, 10(8), pp.663–72. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2040220&tool=pmcentrez&render
type=abstract.
Heidorn, P.B., 2008. Shedding light on the dark data in the long tail of science. Library
Trends, 57(2). 下記で代手可可︓
http://muse.jhu.edu/journals/library trends/v057/57.2.heidorn.html.
Hill, A.W. et al., 2010. GBIF position paper on future directions and recommendations forenhancing fitness-for-use across the GBIF Network, Global Biodiversity Information Facility.
下記で代手可可︓ http://www.gbif.org/resource/80623.
Hill, A.W. et al., 2009. Location, location, location: utilizing pipelines and services to more
effectively georeference the world’s biodiversity data. BMC bioinformatics, 10 Suppl 1, p.S3. 下
記
で
代
手
可
可
︓
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2775149&tool=pmcentrez&render
type=abstract.
生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 38 | 40

Hjarding, A., Tolley, K.A. & Burgess, N.D., 2014. Red List assessments of East Africanchameleons: a case study of why we need experts. Oryx, 49(04), pp. 652-658. 下記で代手可可︓http://www.journals.cambridge.org/abstract S0030605313001427.
Idohou, R. et al., 2015. Diversity of wild palms (Arecaceae) in the Republic of Benin: Finding
gaps in the national inventory combining field and digital accessible knowledge. Biodiversity
Informatics,
10,
pp.
45-55.
下
記
で
代
手
可
可
︓
https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/view/4914/4493
Jarvis, A. et al., 2011. An integrated adaptation and mitigation framework for developing
agricultural research: synergies and trade-offs. Experimental Agriculture, 47(02), pp.185– 203.
下記で代手可可︓ http://www.journals.cambridge.org/abstract S0014479711000123.
Jarvis, A. et al., 2010. Providing means for a better understanding of biodiversity :improving primary data and using it for threat assessment and in situ conservation planning inSouth America. Progress report no. 1.CIAT, Cali. 下 記 で 代 手 可 可 ︓

http://www.oas.org/dsd/IABIN/Component3/CIAT/Informe%20de%20Avance.pdf

Koleff, P. et al., 2009. Identificación de prioridades y análisis de vacíos y omisiones en laconservación de la biodiversidad de México. In Capital natural de México, vol. II: Estado deconservación y tendencias de cambio. México: CONABIO, pp. 651–718.
Langhammer, P.F. et al., 2007. Identification and gap analysis of Key Biodiversity Areas.
Gland, Switzerland: IUCN.
Meyer, C., Kreft, H., et al., 2015. Global priorities for an effective information basis of
biodiversity distributions. Nature Communications, 6, p.8221. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://www.nature.com/doifinder/10.1038/ncomms9221.
Meyer, C., Weigelt, P. & Kreft, H., 2015. Multidimensional biases, gaps and uncertainties in
globalplant
occurrence
information.
PeerJ
PrePrints,
https://dx.doi.org/10.7287/peerj.preprints.1326v2h.
Mulder, N.J., 1988. Digital image processing, computer-aided classification and mapping. In A.
W. Küchler & I. S. Zonneveld, eds. Vegetation Mapping. Dordrecht: Kluwer Academic
Publishers, pp. 269–316.
NSW National Parks and Wildlife Service, 2001. Western data audit and gap analysis:
Western region, Resource and Conservation Assessment Council.
Otegui, J., et al., 2013a. Assessing the primary data hosted by the Spanish node of the Global
Biodiversity Information Facility (GBIF). PloS one, 8(1), p.e55144. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3555939&tool=pmcentrez&render
type=abstract.
Otegui, J., et al., 2013b. On the dates of the GBIF-mobilised primary biodiversity data
records. Biodiversity Informatics, 8(1), pp.173–184. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
https://journals.ku.edu/index.php/jbi/article/download/4125/4202.
Otegui, J. & Ariño, A.H., 2012. BIDDSAT: visualizing the content of biodiversity data
publishers in the Global Biodiversity Information Facility network. Bioinformatics (Oxford,
England),28(16),
pp.2207–2208.
下
記
で
代
手
可
可
︓
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22730433.
生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 39 | 40

Parrish, J. & Dudley, N., 2006. What does gap analysis mean ?A simple framework forassessment. In N. Dudley & J. Parish, eds. Closing the gap: Creating ecologically representative
protected area systems. Montreal: Secretariat of the Convention on Biological Diversity, pp. 14–
17.
Peterson, A.T. et al., 2011. Ecological niches and geographic distributions, Princeton
University Press. 下記で代手可可︓ http://press.princeton.edu/titles/9641.html.
Peterson, A.T., 2005. Kansas gap analysis: the importance of validating distributionalmodels before using them. The southwestern Naturalist, 50(2), pp.230–236.
Peterson, A.T. & Kluza, D.A., 2003. New distributional modelling approaches for gap
analysis. Animal Conservation, 6(1), pp.47–54. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://doi.wiley.com/10.1017/S136794300300307X.
Peterson, A.T., Navarro-Sigüenza, A.G. & Benítez-Díaz, H., 2008. The need for continued
scientific collecting; a geographic analysis of Mexican bird specimens. Ibis, 140(2), pp.288– 294.
下記で代手可可︓ http://doi.wiley.com/10.1111/j.1474-919X.1998.tb04391.x.
Peterson, T., 2013. Example of survey gap analysis: Kenya. In Biodiversity Informatics
Training Program. Nairobi. 下 記 で 代 手 可 可 ︓ http://biodiversity-informaticstraining.org/wp-content/uploads/2013/09/D2T4 ATP KenyaExample.pdf.
Pino-Del-Carpio, A. et al., 2011. Communication gaps in knowledge of freshwater fishbiodiversity: implications for the management and conservation of Mexican biospherereserves. Journal of Fish Biology, 79(6), pp.1563–1591. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://doi.wiley.com/10.1111/j.1095-8649.2011.03073.x.
Pino-Del-Carpio, A. et al., 2014. The biodiversity data knowledge gap: Assessing information loss
in the management of Biosphere Reserves. Biological Conservation, 173, pp. 74-79.
Research Data Strategy Working Group, 2008. Stewardship of research data in Canada: a gap
analysis. 下 記 で 代 手 可 可 ︓ http://publications.gc.ca/collections/collection 2009/cnrcnrc/NR16-123-2008E.pdf.
Rocchini, D. et al., 2011. Accounting for uncertainty when mapping species distributions:
The need for maps of ignorance. Progress in Physical Geography, 35(2), pp.211–226. 下記で代手可可︓ http://ppg.sagepub.com/cgi/doi/10.1177/0309133311399491.
Rubio Teso, M.L. et al., 2015. In situ conservation of CWR in Spain: present and future. Crop
Wild
Relative,(10),
pp.24–26.
下
記
で
代
手
可
可
︓
http://www.researchgate.net/publication/272504193 In situ conservation of CWR in Spai npresent and future.
Scott, J.M., 2000. A handbook for conducting gap analysis, Moscow, ID, USA: National Gap
Analysis Program.
Scott, J.M. et al., 1993. Gap Analysis - A geographic approach to protection of biologicaldiversity. Wildlife Monographs, 123(1), pp.1–41.
Soberón, J., Llorente, J. & Benítez, H., 1996. An international view of national biologicalsurveys. Annals of the Missouri Botanical Garden, 83(4), pp.562–573.

Sousa-Baena, M.S., Couto Garcia, L. & Peterson, A.T., 2013. Completeness of digital accessible
knowledge of the plants of Brazil and priorities for survey and inventory. Diversity andDistributions, 2013, pp.1–13.
Sousa-Baena, M.S., Garcia, L.C. & Townsend Peterson, A., 2013. Knowledge behindconservation status decisions: Data basis for “Data Deficient” Brazilian plant species.
BiologicalConservation.
下
記
で
代
手
可
可
︓
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0006320713002255.
Wetzel, F. et al., 2014. EU BON Deliverable 1.1: Gap analysis and priorities for filling
identified gaps in data coverage and quality, Berlin, Germany. 下 記 で 代 手 可 可 ︓
http://www.gbif.fr/sites/default/files/documents/eu bon deliverable 1 1 final v30.pdf.

生物多様性ステークホルダーのためのデータギャップ分析の成功ガイド 40 | 40