データ品質の原則

データ収集に従事する多くの学生は、エラーを、削除するべき厄介な問題として処理している。しかし、空間データにつきもののエラーには、周到な注意をはらい共通の理解をはかるべき価値がある。なぜな
らエラーは、使用適合性を評価する際に重要な要素になるからである。（Chrisman 1991）

序論

なにが
分類データと命名データ
どこで
空間データ
だれが
収集データ
いつ
収集データ
なにを
記述データ

データ品質の原則は、ビジネス（SEC 2002）、医学（Gad and Taulbee 1996）、GIS（Zhang andGoodchild 2002）、リモートセンシング（Lunetta and Lyon 2004）など、多くの分野ですでに中核的なビ
ジネス慣行であるが、最近ようやく博物館や分類学の分野でも広く受容されるようになった。分類データ
や種発生データの相互運用が急増し、データ利用者が情報の細部まで高い品質を求めるなかで、デー
タ品質の原則が重要な課題と考えられるようになった。実際、博物館界の部外者の中には、博物館デー
タの品質を環境保護の政策決定に利用するには概して不適切と見る者もいるが、果たしてそれはデータの品質や記録法の結果と言えるだろうか。これらのデータはきわめて重要である。長い年月をかけて収集されたデータは、人間が生物多様性に多大な影響を与えた期間の多様性に関する掛け替えのない基
本データを提供する（Chapman and Busby 1994）。農地の開墾や都市化や気候変動による生息環境の変化、あるいは他の理由で変化した地域の種発生の唯一の完全な記録を提供し、環境保護のあらゆる取り組みに必要不可欠な資料である（Chapman 1999）。
これらは以下で説明に努めた考察の一部であり、データ品質の数多くの原則を提案するものである。これらが広範な分野にデータを公開する際の博物館や標本館のデータ管理の中核となることが望ましい。
環境データベース、モデル化体系、GIS（＝地理情報処理システム）、意思決定支援システムなどに利用されるデータの品質やエラーは無視されることが多い。あまりに頻繁に、エラーが含まれていることを考慮せず、データが無批判に使用されている。これが誤った結果や、誤解を与える情報や、愚かな環境意
思決定や、費用の増大を招いている。

博物館や標本館が保有する動植物の標本データは、これらの実体の場所に関する現在情報だけでなく、数百年をさかのぼる歴史情報も提供する、豊富な情報資源である（Chapman and Busby 1994）。
種に関するデータ、とくにその空間情報の処理に適用するデータ品質の原則は数多くある。これらの原則はデータ管理プロセスのすべての段階に関与する。これらの段階のどこかでデータ品質が悪化すれば、適用性を低下させたまま、データが適切になるまで使用される。データ管理プロセスには以下の諸段階がある。
•

収集時のデータの記録と保存

•
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•
•
•
•

デジタル処理する前のデータ操作（ラベル作成、元帳へのデータの複写など）
収集物（標本、観察）の同定とその記録
データのデジタル処理
データの文書化（メタデータの記録と保存）
データの保管とアーカイブ保管
データの表現と発信（出版、電子出版、オンラインデータベースなど）
データの利用（分析と操作）

これらすべてがデータの「最終品質」あるいは「使用適合性」に入力され、データのすべての面に適用される。つまり分類データと命名データの部分に「なにが」、空間データの部分に「どこで」、その他のデータに「だれが」と「いつ」が入力される（Berendsohn 1997）。
データ品質と、その種発生データへの適用に関して詳しく論じる前に、数多くの概念を定義し記述する必要がある。これには、「データ品質」という用語そのものや、しばしば誤用される「確度と精度」などの用語や、「主要種データ」や「種発生データ」の意味などが含まれる。

品質改善のための単なる正確さを過小評価してはならない。チームワークと訓練と規律の他に特別なスキルは必要ない。意欲があれば誰でも有効な貢献ができる。
（Redman 2001）

定義
種発生データ「種発生データ」は、ここでは、博物館や標本館に保管される標本やサンプル群に貼付する標本ラベルのデータや、観察データや、環境調査データを意味する。これには、沿線データ（環境調査による断面データや川沿いに収集されたデータ）や、多角形データ（国立公園などの特定地域内での観察記録）や、グ
リッドデータ（標準グリッドで表示した観察や調査の記録）を含むものの、一般にデータは「ポイントベー
ス」である。概して私たちが論じているのは地理参照データについてである。すなわち、（たとえば緯度や経度や UTM＝ユニバーサル横メルカトルなどの）地理参照座標付きのデータや、（局所性や高度や深度のテキスト記述や）、時間（日付や時刻）など、宇宙空間内の特定の場所に関連する地理情報の記録である。一般に、データは分類名とも関連するが、未確認収集物も含まれる。「種発生データ」という用語は、時折「主要種データ」という用語と可換的に使用された。
主要種データ「主要種データ」という用語は、収集物の生データや、空間属性のないデータを記述するために使用された。これには、地理情報を伴わない名称や分類群や分類上の概念など、空間属性のない分類データや命名データが含まれる。
データの確度と精度「確度と精度」は、習慣的に混同され、その違いは概して理解されていない。その違いは（図1）の実例によって見事に説明されている。
「確度」は、図1が示すように、実数値または真値（あるいは、たとえば測量基準点の座標など、真実として受容されている値）に対する測定値や観測値や推定値の近似度を意味する。
「精度（または解像度）」は、二つに大別される。「統計上の精度」は、反復観測値が一致する近似度を意味する。これらは真値とは関係なく、精度は高いが、図1aで示すように確度は低い。「数値的精度」は、観測値を記録する有効桁数を意味する。これはコンピュータの出現によってはるかに明瞭になった。たとえば、小数点以下の緯度/経度情報を10小数位までアウトプットできるデータベースでは、実際には10～100m（3～4小数位）以上の解像度を持たない記録でも0.1 mmまでアウトプットできる。これは解像度と確度の両方に虚偽の印象を与えかねない。

「確度と精度」という用語は、空間データの他、非空間データにも使用される。たとえば、収集物が亜種レベルまで同定され（高精度）ながらも、間違った分類をされ（低確度）、あるいは科レベルまでしか同定されない（高確度、低精度）など。

図1. 空間データに関する確度と精度の違い。赤点は実際の位置、黒点はデータ収集者が報告した位置を示す。
a. 高精度、低確度

b. 低精度、低確度（ランダムなエラーが見られる。）
c. 低精度、高確度
d. 高精度、高確度

データ品質「データ品質」については様々な定義があるが、地理学界では「使用適合性」（Chrisman 1983）あるい
は「利用可能性」という一つの定義が現在広く受容されている。多くの現代空間データ転送標準がこの定義を採用している（ANZLIC 1996a, USGS 2004）。この定義は、次第に経済やビジネスなど非空間分
野でも使用されている。「使用適合性」という定義には特に制限がなく、「将来の適合性」や「潜在的適合性」を含むと主張する者もいる（例えばEnglish 1999）。

世界遺産
タスマニア
原生地帯

図2. オーストラリア・タスマニアの地図。円で示した緯度 0.5º（約50 km）の確度で収集された記録（A）。
（確度値を用いて決定した）情報収集可能地域は世界遺産タスマニア原生地帯と一部重なる。
「使用適合性」の概念の使用例を図2に示した。特定の種の収集地（A）は、緯度 0.5º（約50 km）の確度である。タスマニアの固有種をリストアップする場合、またその種がタスマニアで発生するかどうかを知りたい場合、この記録から適切な答えが見つけられる。記録は「使用に適合」し、したがってその目的に対する品質が高いと言える。他方、世界遺産タスマニア原生地帯にその種が発生するかどうかを知りたい
場合、記録から答えを見つけることはできない。データは「使用に適合」せず、その目的に対する品質は低い。データベースの緯度と経度の値はきわめて正確で、高確度の印象を与える。これが、確度値を含
まない記録の利用者に誤解を与えかねない。
たとえば誤同定によって極小値のデータが作られ、したがって「目的に適合」しない場合、非空間データ
要素においても同様のケースが生じる。間違った名称が貼付された標本や観察記録を使って、ある種の分布（あるいはその生理機能や生態など）を研究した場合、誤解を招き、誤った結果につながる怖れがある。
データ品質は多次元的であり、データ管理、モデル化と分析、品質管理と品質保証、保存と公開などに関与する。Chrisman（1991）とStrongら（1997）が別々に述べたように、データ品質は利用法に関係し、利用者が単独で評価することはできない。データベースのままでは、データに実際の品質や価値はない（Dalcin 2004）。誰かが有益なことを行うためにデータを利用して初めて実現される潜在的価値があるだけである。情報の品質は顧客のニーズに応えて、顧客を満足させる能力と関連する（English 1999）。

Redman（2001）は,使用に適合するデータは、入手しやすく、正確で、タイムリーで、完全で、他の情報源と一致し、適切で、包括的で、適切なレベルの詳細を提供し、読みやすく、理解しやすいものでなければならないと提唱した。
データ管理者が考慮するべき問題は、より広範囲の読者がデータベースを使用できるようにし（すなわち利用可能性や潜在的関連性を高める）、より広範囲の目的に適合させるために何をするべきかである。
有用性を高めることと、機能性や有用性を高めるために必要な努力の量との間に妥協点が見つかるだ
ろう。これに、データ分野の細分化や、地理情報の追加などが必要になる。

データが、運用や意思決定や企画などの使用目的に適合すれば、データは高品質である。
（Juran 1964）
品質保証と品質管理「品質管理」と「品質保証」との違いは必ずしも明確ではない。Taulbee（1996）は、品質管理と品質保証を区別し、品質目標を達成するには、どちらか一方が欠けるともう一方も存在しないと強く主張した。彼女は以下のように定義した。
• 品質管理とは、品質を管理・監視するために設定した内部標準やプロセスや手続きに基づく品質判定であり、• 品質保証とは、プロセス外の標準に基づく品質判定であり、最終生産物の所定の品質標準適合を保証するための活動や品質管理プロセスの再検討である。
ビジネス向けのアプローチとしてRedman（2001）は品質保証を以下のように定義した。

「最重要顧客の最重要ニーズに適合する欠陥のない情報製品を、可能な限り低いコストで生み出すための活動。」
品質管理と品質保証という用語の実際の使い方は明確ではない。多くの場合、データ品質管理の業務全体を記述するために概して同意で使われているようである。
不確実性「不確実性」は、「完璧な測定装置を使えば真値を立証できる未知数に関する知識や情報の不完全さの程度」と考えられる（Cullen and Frey 1999）。不確実性は、観察者のデータ理解の質であり、本質的にデータではなく観察者について表現する用語である。データに不確実性はつきものである。問題は、他者の理解を得るために、その不確実性を記録し、理解し、可視化することである。不確実性はリスクやリスク評価を理解する上で重要な用語である。
エラー「エラー」にはデータの不正確さと不的確さの両方が含まれる。エラーの原因要素は数多くある。

エラーや不確実性はどちらも厄介だというのが共通の認識である。しかし、必ずしもそうではない。というのもエラーや不確実性の発生過程や、その管理法や、できれば削減法を知る上で有益でもあるからである。エラーやエラーの伝播について深く理解することは、能動的な品質管理につながる。（Burrough and McDonnell 1998）
エラーは概してランダムに、あるいは系統的に発生する。ランダムなエラーは、実態からのランダムな逸脱を参照することから生じる傾向がある。系統的エラーや系統的バイアスは、統一された価値変化から生じ、地図製作分野においては「相対的確度」があると記述されることもある（Chrisman 1991）。系統的エラーは「使用適合性」判定で許容されることもあるが、他の分野には適合しない。分析の全工程で異なる測地原点（geodetic datum 1）を使用すれば、大きな問題にならない例もある。問題は、一つの分析に異なるバイアスのある、異なる情報源のデータを使用することから生じる。たとえば、異なる測地原点を使ったデータ情報源や、あるいは旧バージョンの命名コードを使用して同定が実行された場合など。

「エラーは回避できないので、データの基本的側面と認識するべきである。」（Chrisman 1991） エラー
を含むデータを表現する場合のみ、データの限界に関する、あるいは現在の知識の限界に関する疑問に答えることができる。空間の三次元エラーを確認するために、その属性と時間を測定し、計算し、記録し、文書化する必要がある。
データの検証とクリーニング「データの検証」は、データが不的確、不完全、不合理かどうかを判定するプロセスである。このプロセスには、フォーマット検査、完全性チェック、合理性チェック、リミットチェック、（地理上、統計上、時間の、環境の）異常値や他のエラーを特定するためのデータの再検討、対象分野の専門家（例えば分類学の専門家）によるデータ評価が含まれる。通常これらのプロセスで疑わしい記録に警告を発し、文書化し、検査を続けることになる。検証検査は、適用可能な標準や規則や条約へのコンプライアンスもチェックする。
データの検証とクリーニングの主要な段階は、検出されたエラーの根本原因を特定し、エラーの再発防止に努めることである（Redman 2001）。
「データクリーニング」は、検証プロセスで特定されたデータのエラーを「正常な状態に戻す」プロセスである。データ検証とデータクリーニングを合わせて「データクレンジング」という用語で表現する者もいるが、「データクリーニング」は「データクレンジング」と同義である。データクリーニングプロセスでは、不注意でデータを喪失しないように、既存情報の変更は慎重に実行することが重要である。クリーニングプロセス
でミスしても元情報を復元できるように、旧データ（元データ）と新データ（訂正済みデータ）をデータベースに併記して留保することが望ましい。
ここ数年、種データ検証クリーニングプロセスの支援ツールやガイドラインが数多く作成された。これらは、付属文書『データクリーニングの原則と方法』で紹介する。手作業によるデータクリーニングは多くの時間と労力を要するもので、それ自身ミスを引き起こしがちである（Maletic and Marcus 2000）。
データクリーニングの構成（出典：Maletic and Marcus 2000）• エラーの種類を定義し決定する• エラー事例を検索し特定する• エラーを訂正する• エラー事例とエラーの種類を文書化する• 将来のエラーを削減するためにデータ入力手順を変更する
ラベル表示「ラベル表示」は通常、販売あるいは第三者に提供する目的の商品や製品の品質表示文書として理解されている。種発生データでは通常、品質や、品質管理の手続きや方法、データに関する測定品質統計を完全に記録したメタデータから成る。ラベル表示には、これらの情報が適切な場合、認証や認定につながる重要な機能がある。多くの博物館や標本館では、専門家情報や、同定済みデータ（決定情報）についてはすでにラベル表示を実行している。しかし、他の記録情報や、観察による証拠のない調査データにまで拡大することはまれである。

1

異なる測地原点は、地球上の一部の地域では約400mまで（緯度/経度座標の）実際の位置を系統的に変化させることがある。

データの利用者
利用者とは誰を指すのだろうか。データの利用者には、情報管理チェーン（図3）のすべての段階の作業者全員が含まれる。主要種データの場合は、分類学者、管理職者、研究者、技術者、収集者などの内部利用者の他、政策立案者や決定者、科学者、農業専門家、林業従事者、園芸家、環境管理者、NGO（環境NGOや生産NGO）、医療専門家、薬理学者、工業専門家、植物園や動物園の管理者や飼育係、一般市民（家庭園芸家を含む）、地元の利用者など外部のエンドユーザーも含まれる。種発生データの場合は、果てしない利用者がいるので、何らかの形で地域社会全体が利用者と言ってもよい。
主要種データは、広範な利用者の存在を考慮せずに収集されることが多い。伝統的に、とりわけ博物館
や標本館のデータは、分類学や生物地理学の研究に資する情報提供を主目的として収集されている。
これは必要不可欠なプロセスであるが、今日の社会ではこれらの機関に資金提供するのは政府機関であることが多く、彼らは投入資金により大きな見返りを求める。つまりデータにさらなる有用性を付加してデータ価値を高めることを求める。とりわけ政府は、環境改善政策決定や、環境管理や、環境保護計画（Chapman and Busby 1994）にデータを利用することを期待している。データ管理者はこれらの利用者
やそのニーズを無視することはできない。優れたフィードバックの仕組みが整備されれば、利用者がデータ品質についてフィードバックすることができ、後述するデータ品質管理チェーンの中で重要な機能を果たすことができる。

利用者ニーズを見つけ出すのは困難な労作業である。しかし労作業以外の方法はなく、また労作業は大いに報われる。

データ品質の原則
経験によれば、データを長期資産と見なし、組織的枠組みの中で管理することが、価値の節約と継続を生みだす。（NLWRA 2003）
データ品質の原則は、データ管理プロセスのすべての段階（保存、デジタル処理、記憶、分析、公開、利用）に適用する必要がある。データ品質の改善には、予防と訂正という2つの鍵がある。エラーの予防は、データ収集と、データベースへのデータ入力に密接に関係する。エラー予防には相当な努力が払われる
が、大量のデータセットには必ずエラーが残り（Maletic and Marcus 2000）、データの検証や訂正を無視できないという事実に変わりはない。
エラー予防は、エラー検出よりはるかに優れていると考えられる。というのもエラー検出にはたいてい費用がかかり、100パーセント成功する保証はないからである（Dalcin 2004）。しかしエラー検出は、例えばここで論じている多くの「主要種データ」や「種発生データ」のような、前時代の遺産としてのコレクショ
ンに取り組むとき、とくに重要な役割を果たす（Chapman and Busby 1994, English 1999, Dalcin
2004）。

まずは、データ品質のビジョンを設定し、ポリシーを開発し、戦略を導入することから始めよう。「データクリーニング」活動は、無計画に、無調整に、非系統的に実行してはならない。
データ品質のビジョン
高品質のデータ保有に関して組織がビジョンを持つことが重要である。これは、とりわけデータを他者に提供する予定のある組織に当てはまる。優れたデータ品質ビジョンは通常、組織全体のビジョンを強化
し（Redman 2001）、組織の運用手順を改善する。ビジョンを開発する際、管理職者は統合管理フレー
ムワークの実現を重視するべきである。その枠組みの中で、指導者や従業員や、コンピュータハードウェ
アや、ソフトウェアアプリや、品質管理やデータは、データを維持し、品質情報製品に変えるために、適切なツールやガイドラインや標準と結び付けられる（NLWRA 2003）。
データ品質ビジョン：• 長期データや情報ニーズ、その組織の長期的成功との関係について、組織に考えさせる• 正しい方向、すなわち高品質への行動を促す• 組織内外の意思決定の健全な基盤を提供する• データや情報の認識を組織の中核資産として正式なものにする• 組織のデータや情報を最大限に活用し、重複を避け、パートナーシップ構築を助長し、アクセスの公平さを向上させる• 最大限に統合し相互運用する
データ品質のポリシー
データ品質のビジョンとともに、組織にはそのビジョンを導入するためのポリシーが必要である。健全なデータ品質ポリシーの開発は以下のようなものである。
• 品質についてより広範囲に組織に考えさせ、日常業務を見直させる• データ管理プロセスを正式なものにする• 以下の目標がより明確になるよう組織を支援する• コストを削減する• データ品質を改善する• 顧客サービスや苦情処理を改善する• 意思決定プロセスを改善する

•
•
•
•

組織で生まれるデータにアクセスし利用する利用者に信頼感と安定感を与える
組織の顧客（データ提供者と利用者の両者）との関係やコミュニケーションを改善する
広範囲な分野における組織の評判を改善する
ベストプラクティス目標を達成し資金調達の可能性を高める

データ品質の戦略
大手機関は膨大なデータを保有しているので、データ保存やデータ検査の戦略を開発する必要がある。
（後述する「優先順位付け」も参照のこと。）（データ入力や品質管理の）優れた戦略を進めるためには、
短期目標、中間目標、長期目標を設定するべきである。以下に実例を挙げる（出典：Chapman andBusby 1994）：• 短期目標 6～12か月で整理し検査できるデータ（通常、すでにデータベースに含まれるデータや、簡単な品質検査しか必要としない新しいデータ）• 中間目標 わずかな資源投資だけで約18か月でデータベースに入力できるデータ、シンプルな
内部メソッドを使って品質検査できるデータ• 長期目標 協力体制や高性能検査メソッドなどを利用して長期間かけて入力し検査できるデー
タ。コレクションを系統的に選択して徹底操作する。
• 最近訂正された分類群あるいは機関内で分類学的研究を進めている分類群• 重要なコレクション（種類、特別参照コレクションなど）• 主要な分類群（重要な科、重要な国産分類群、絶滅危惧分類群、生態学上/環境上重要な
分類群）• 主要な地理的地域（例えば、原産国データを共有するための発展途上国、機関にとって重要な地理的地域）の分類群• 他機関との協力体制のある分類群（例えば、広範な諸機関がデータベースを共有する協定のある分類群）• コレクションの始めから終わりまで系統的に進む• 未処理コレクションよりも最近獲得したコレクション
戦略に含めるべき優れたデータ管理の原則には以下の諸点が含まれる（出典：NLWRA 2003）：• 情報管理をもう一度始めからやり直さない• データ収集や品質管理手続きの効率化を模索する• データや情報やツールをできる限り共有する• 既存の標準を利用する、あるいは他機関と協力して厳格な標準を新たに開発する• ネットワークやパートナーシップの構築を発展させる• データ収集やデータ管理の健全な投資対効果検討書を提示する• データ収集やデータ品質管理の重複を削減する• 即時利用を先見し、利用者の要求を研究する• 優れた文書化とメタデータ作成手続きの実行を保証する
予防は訂正に勝る
データベースへのコレクション入力にはかなりの費用がかかるが（Armstrong 1992）、後日チェック訂正する費用のほんの一部にすぎない。後日訂正するよりエラーを予防したほうがよい（Redman 2001）。しかもはるかに安価な選択である。遡及的訂正は、誤ったデータが訂正前の多くの分析にすでに使用され、貧弱なデータに基づいて決定された政策の終了費用を生じさせ、あるいは分析のやり直しが必要になる、という意味でもある。
しかしエラーの予防は、すでにデータベースにあるエラーに対しては何の効果もなく、データの検証やクリーニングがデータ品質プロセスの重要な役割を果たす。クリーニングプロセスは、すでにデータベース

に組み込まれたエラーの原因を特定するのに重要であり、その後はそのエラーが再発しないよう保証する手続きに進むべきである。しかし、クリーニングは単独で行ってはならない。そうしないと問題が消滅す
ることはない。データクリーニングとエラー予防の2つの操作を同時に進めるべきである。先にデータクリーニングを済ませたあとで、予防の心配をしようと決意すれば、通常、満足のいくエラー予防が実行でき
ることはなく、その間にもデータベースにはどんどんエラーが増えていくのである。
教育・訓練
データ収集者

データ

データの編集・
検証・クリーニング

データ入力

データの表現
と公開

利用者

データ
ベース

文書化

文書化

文書化

文書化
品質管理

情報管理

文書化

優先順位付け
エラー訂正費が増大

図3. チェーンに沿って進むとエラー訂正費が増大することを示す情報管理チェーン。すべての段階に優れた文書化と教育・訓練が不可欠である。

定義

測定

全データ
品質管理
サイクル

改善

分析

図4. 全データ品質管理サイクルはデータ管理プロセスの循環的機能を示す。（出典：Wang 1998）

データ管理者やデータ所有者（博物館や標本館などの個別収集機関）は、そのデータ品質に大きな役割を果たしている。データを供給し、データを利用し、その責任も負っている。

データ作成者にデータ品質の責任を負わせよう。それが不可能な場合は、データ作成者にもっとも近い人にその責任を負わせよう。
（Redman 2001）
データ収集者に主要な責任がある
データ品質管理の主要な責任はデータ収集者にある。収集者には以下の諸点を保証する責任がある。
• ラベル情報が正確である• ラベル情報が的確に記録され文書化されている• 局所情報が可能な限り的確であり、確度と精度が文書化されている• 収集方法が完全に文書化されている• ラベルや現場メモが明瞭明快である• ラベル情報がデータ入力者に判読可能で読みやすい
ラベル情報や収集者のメモ情報が不明瞭で不確かな場合、遡及的に訂正するのはきわめて困難である。
通常通りに証拠収集が留保され、後日専門家のチェックを受ける場合、これはデータ分類の資料としての重要度が低くなる。
現場メモや補足情報は収集時や観察時に書き留めたほうがよい。過去によく見られたように、その日の終わりまで、あるいは研究室に戻るまで保留してはいけない。

多くのデータは「供給者」から組織に届く。あとでエラーを訂正するより、優れたデータ収集に努めるほうがはるかに簡単である。
データ管理者や学芸員に中核的または長期的責任がある（博物館、標本館、大学、環境保護機関、NGO、個人などの）データ管理者（または管財人）には、データに責任を負う期間中（例として、Olivieriら 1995, p. 623に掲載された管財人制度の責任リストを参照のこと）、データ品質を維持改善する長期的責任がある。組織内のデータ品質管理の最重要責任をデータ管理者に負わせることは重要であるが、組織内の全員が、組織が保有するデータ品質に対して責任があると自覚する、データ品質文化を育むことも必要である。データ管理者が保証するべき責務は以下のとおりである。
• 収集者メモを元にデータをデータベースに正確に的確に転記する• 品質管理手続きを導入し、データ保存中は機能させる• データとデータ品質を適切に的確に文書化する• 定期的にデータの検証検査を実行する• 検証検査の実行を完全に文書化する• 適切な方法でデータを記憶しアーカイブ保管する（後述の「記憶」の項を参照のこと）• クリーニング前のデータと比較し、また旧データを回復できるように、旧バージョンを系統的に記憶する• データの完全性を維持する• 利用者が「使用適合性」を判断できるように、文書化しながらタイムリーで的確な方法でデータを使用可能にする• 伝統的な本来の所有者のプライバシーや知的財産権や著作権や感性に関する管理者の責任を維持する• データの利用条件を維持し、利用制限やデータの不適当領域の変化に沿って使用可能にする

•
•
•
•

データに関するすべての法的要求事項を順守し、適合させる
データ品質に関する利用者のフィードバックをタイムリーに処理する
データ品質を常に最高レベルで維持する
すべての既知エラーを完全に文書化し、利用者に知らせる

データ所有者や管理者は、データアクセスを管理制御する権利だけでなく、データ管理
や品質管理やメンテナンスに対する責任も負っている。管理者は次世代のデータ利用を指導する道義的責任も負っている。
利用者の責任
データ利用者にもデータ品質に対する責任がある。利用者は、遭遇したエラーや脱落情報や、データ文
書のエラーや、将来記録する必要がある追加情報などを管理者にフィードバックしなければならない。利
用者は他のデータに照らしてデータを検討するので、さもなければ気付かれずに済んだエラーや異常値を特定できるのは利用者であることが多い。1つの博物館は（例えば1つの国や1つの地域で）利用でき
るすべてのデータのサブセットしか所有していないので、データが他の情報源のデータと結び付けられて初めてエラーが明らかになるのである。
ある機関のデータ収集の目的に応じて、利用者は、データ収集や検証に関して将来の優先順位設定を支援する有益な貢献ができる。（Olivieriら 1995）
利用者は、データが自身の使用目的に適合するかどうかを判断し、不適切な方法でデータを使用しない責任がある。

利用者と収集者には、コレクションデータの品質を維持するデータ管理者を支援する重要な役割があり、データを最高の品質にする責務がある。
パートナーシップの構築
データの品質を維持するためのパートナーシップの構築は、実りのある経費削減策である。とりわけ、多くの博物館の間で重複記録がしばしば配布されるので、博物館や標本館にとってはその意味が強い。多くの図書館界では図書館資料の目録作りを充実させるために協力体制やパートナーシップを構築している（Library of Congress 2004）。博物館や標本館でも同じ方法が簡単に実現できるだろう。以下のような人々がパートナーシップや協力体制の協力者になる。
• 重要なデータ収集者（例えば、標準データ収集の開発、記録の様式、GPSの提供など、情報の流れを改善するため）• 類似データを所有する他機関（例えば、重複コレクション）• 類似したデータ品質ニーズを持ち、データ品質管理のメソッドやツールや標準や手続きを開発している、他の同種機関。
• 数多くのデータプロバイダーの情報を照合し配布する役割モデルを提供する、主要なデータ仲
介者（例えば、GBIF）• データ利用者（とりわけ分析前または分析中にデータに検証試験を実施する利用者）• データの管理方法や、データフローや、データ品質向上技術などを改善することができる統計学者やデータ監査人
あなたの組織だけがデータ品質に取り組んでいる訳ではない。
優先順位付け最短時間で、最多数の利用者にとって最高に価値あるデータを作るためには、データの保存や検証に優先順位を付ける必要がある（後述する「完全性」の項も参照のこと）。優先順位は以下のように決定する。
• まず初めに最重要データに注目する• 不連続データユニットに注目する（分類学的、地理的など）• 基本標本や重要な証拠を優先する• 利用されていないデータや、品質を保証できないデータは無視する（すなわち、地理参照情報が不十分な記録。しかし、地理参照情報が不十分な歴史データの中に重要なものが含まれることを忘れてはならない）• 最大限広範な価値があり、利用者の大部分に最大のメリットがあり、きわめて多様な使用価値のあるデータを検討する• 最小限の費用で大量のデータクリーニングができる分野に取り組む（例えば、バッチ処理を利用する）
すべてのデータが同等に作られる訳ではないので、最重要のデータに注目しよう。データ
クリーニングが必要な場合は、再発しないことを確認しよう。
完全性
すべての適格な記録がデータ蓄積に使用できるように、組織は、データ（あるいは優先順位付けによるデータの個別ユニット、例えば、分類カテゴリーや地域別にまとめたデータユニット）の完全性を求めて努力するべきである。不完全なデータを使って実行された分析は評価されないので、多くの不完全なデー
タを使用可能にしておくより、個別ユニットに入れるデータを完全なものにし、使用可能にしたほうがよい。
データの完全性の文書化に関するポリシー（後述する「文書化」の項を参照のこと）に加えて、欠落デー
タ閾値や対応レスポンスを定義する欠落データに関するポリシーを設定することも重要である。
現在性と適時性
データの適時性または現在性には3つの主要な要素がある。
• データの収集期間• 現実世界の変化を反映したデータの最終更新日• データの流通期間
データの現在性は利用者からしばしば提起される問題である。多くのデータ管理者は、データが当初収集され、調査された期間を指して「現在性」という用語を用いる傾向がある。収集と出版にはタイムラグがあるので（生物学データはきわめて寿命が長い）、出版情報は現在のものではなく過去の情報である。
生物多様性データの多くの利用者はこれを認識し、そのタイプのデータ値の一つと見なし、他の多くのデータタイプとは全く異なることを理解している。
データ品質管理の用語の中で、「現在性」という用語は、データの最終検査日や最終更新日と関連する、データの「品質保持期間」（「適時性」と表現されることもある）という意味合いでよく使用される。これはとりわけデータに貼付された名称に関して妥当と言える。最終更新日はいつなのか。またその名称は最新の分類学と一致するのか。現代分類学の命名規則に照らして、ある種が多くの下位分類群に分割されていれば、これらの下位分類群の1つが広範な概念の名称を留保している。利用者は、使用名が広い概
念か狭い概念かを認識することが重要である。記録に貼付された命名情報を管理者が保証しない場合、「現在性」は、食品表示に似た「使用期限」と同義的に用いられる。
「適時性」や「現在性」を保有し維持するのが不適切または不可能というデータセットも多い。これは、例
えば大規模な博物館や標本館のコレクションに当てはまる。一方、証拠のない観察データや調査データ、
あるいは最近の分類改訂以後更新されていないデータにとっては重要である。外部機関が多くの協力

機関からのデータを組み合わせたコレクションを含む、二次コレクションにとっても重要な問題である。一例として、途上国の多くの機関は、データベースから直接表示するのではなく、GBIFポータルにデータを提供するホスト機関でデータを使用できるようにしている。
更新頻度
データセット内のデータの更新頻度は、現在性や適時性と関連し、正式なものとして文書化する必要がある。これには新しいデータの追加や訂正済みデータの公開頻度も含まれる。この2つはデータ品質に影響を与えるので、利用者にとって重要である。利用者は、今まさに更新され改善されつつあるデータセットをダウンロードし、入手する費用をかけたくない。
一貫性Redman（1996）は、一貫性の2つの側面を認めた。データ表示は、明確で、明白で、矛盾のないものであるべきとする「意味的一貫性」と、エンティティのタイプや属性は同じ基本構造とフォーマットを使うべきとする「構造的一貫性」である。意味的一貫性の一例は、データが常に同じ領域に記載され、従って簡単に見つけられること。例えば、種内分類群のランクと種内分類群が別々の領域に記載され、種内分類群の領域には名称または形容語だけが記載され（表1参照）、他のものが混じることはなく、時には名称だけのこともあり、他の領域に名称に続くランクを示す連結辞の “var.” （変種）や “subsp.”（亜種）が記載される（表2参照）。
属
Eucalyptus
Eucalyptus

種

種内分類群

globulus
亜種：biscostata
globulus
biscostata表1. 種内分類群領域の意味的不一致

属
種
種内分類群のランク
種内分類群
Eucalyptus
globulus
biscostata
亜種
Eucalyptus
globulus
biscostata表2. 補助領域（種内分類群のランク）の追加による種内分類群領域の意味的一貫性
リレーショナル・データベースの設計が優れていれば、こうした問題が多発することはないが、コレクショ
ンを所有する機関が使用する多くの既存データベースはそれほど優れていない。
構造的一貫性では、例えば「種内分類群のランク」領域（表2）には、常に同じように亜種と記載し、ある
時は “subsp.” と記載し、またある時は “ssp.”、“subspecies”、“subspec.”、“sspecies” などと記載することはなく、領域内に構造的一貫性がある。これは、優れた構造属性を持った、優れたデータベースの設計によって回避できる。
方法の一貫性と文書の一貫性は、どの試験が実施され、どのようにしてどこで情報が見つけられるか、情報の重要部分の解釈法などを利用者に知らせるので、どちらも重要である。しかし、一貫性は柔軟性とバランスをとる必要がある。（Redman 2001）
柔軟性
データ管理者は、データ品質の管理方法に柔軟性を保持しなければならない。多くの生物学データは同
じような性質であるが、様々な地域のデータ（例えば、データをチェックするのに使用可能な関連データセット）や、様々な分類群のデータ（水生生物や陸生生物など）、あるいは様々な保存法のデータ（観察記録や調査記録や、実証済み博物館コレクションなど）に対して様々な品質管理方法が適切である。

分類鑑定は実際には仮説である。異なる（有効な）分類鑑定（仮説）に基づいて、様々な分類学者が同じ生物を別々に分類するので、複数の代替名を持つこともあり、それぞれが同等に有効である（Pullanら
2000、Knappら 2004）。一例として、2人の分類学者の意見が分かれ、分類群を異なる属に分類することもある。例えば、ある分類学者はある種をユーカリ属（Eucalyptus）に分類し、別の分類学者はコリンビ
ア属（Corymbia）に属すと主張するなど。現実的には、とりわけ動物学の分野では、その見解を却下す
る正当な理由がない限り、最新の改訂者の見解が承認される。
柔軟性は、種々の新たな要求に応えるために見解を変更できる可能性を持たせる。分類データベース・
ワーキング・グループ（TDWG） 2などは、最近の活動で、これらの代替概念を公開可能にするデータベ
ース構造に重点的に取り組んだ（Berendsohn 1997）。表面上は、この種の柔軟性は品質を低下させる
ように見えるが、実際には、利用者が使用適合性を判断する際により大きな柔軟性をもたせ、その場合、知覚品質を高める。
透明性
透明性は、データ利用者による評価の信頼感を高めるので重要である。透明性とは、エラーが隠れていないこと、特定され記録されていること、検証や品質管理手続きが文書化され使用可能にされ、フィード
バックの仕組みがオープンで奨励されていることを保証する。
透明性の重要さを示す実例として、データ（とりわけ観察データや調査データ）の収集方法の文書化がある。ここでも透明性に助けられて、利用者はデータが特定の使用目的に適合するかどうかを判断できる。
達成度の尺度と達成目標
達成度の尺度は、品質管理手続きの有益な追加項目であり、個々のデータ利用者にデータ品質や確度レベルに対する自信を与える。達成度の尺度には、データの統計的基準（例えば、全記録の95%が記録場所から1,000メートル以内）や、品質管理レベル（例えば、全記録の65%を有資格分類学者が過去5年以内に確認、あるいは全記録の90%を有資格分類学者が過去10年以内に確認）や、完全性（10分ごとのグリッド升目でサンプリング）などがある。
達成度の尺度はデータ品質の数値化に役立つ。以下の利点がある。
• 組織自身がデータの高品質な文書化を確認できる• データ管理全体を助け、重複を削減する• データ品質管理チェーンが円滑に機能するように各部署の作業員を組織し、チェーンの様々な側面を調整する

データ品質レベルを測定する前に、その成果が最も効果的に活用されるように、利用者がどのようにその成果を利用し構造化するかを考慮しよう。
データクリーニング
データクリーニングの原則は、付属文書『データクリーニングの原則と方法』で紹介する。Maletic andMarcus（2000）の主張を一部修正したデータクリーニングの構成だけを以下に列挙する。
• エラーの種類を定義し決定する• エラー事例を検索し特定する• エラーを訂正する• エラー事例とエラーの種類を文書化する

2

http://www.tdwg.org/

•

将来の類似エラー発生を削減するためにデータ入力手順を変更する

データクリーニングツールの見た目の単純さに惑わされてはならない。短期的には有益といえるが、長期的にはエラー予防より優れた方策はない。
異常値（地理的、統計的、環境的）異常値の検出は、空間データのエラーの発見にきわめて有効な検査を提供する。しかし、検証検査では無批判にデータを削除してはならない。なぜなら、統計的異常値として発見されるからである。環境データは、統計的異常値を示す記録として知られるが、十二分に優れた記録である。それは、歴史的進化様式や、気候変動レジームや、人間活動の名残などを含むからである。異常値の無批判な排除は、データセットから貴重な記録を削除し、将来の分析を歪曲させる。
一方、利用者は、優れた記録としての妥当性に確信がない場合、自身の分析から異常値を削除することを決めるだろう。異常値の確認は、データ管理者がエラーを特定する際に役立つだけでなく、利用者が個々のデータ記録が自身の分析に適合するかどうかを判断する際にも役立つ。

異常値の検出は、有益な検証方法であるが、すべての異常値がエラーというわけではない。
品質改善の目標を設定する
シンプルで数値化しやすい目標を設定すれば、データ品質が急速に改善される。6か月ごとに2年間、地理コード化の不十分な新たな記録の割合を半減するという目標は、全体としてエラー率を94%削減する（Redman 2001）。こうした目標は以下のことに注目するべきである。
• 明確で積極的な期限• 現在の品質価値ではなく改善率• 明確な定義付け（例えば「悪質なジオコード化」）• シンプルで達成可能な目標
長期目標は、データ入力や検証技術の改善によって、毎年、データクリーニングに要する時間（付加価値のない）を半減するという目標に沿って導入される。

達成目標の設定は、組織が品質検査や検証の一貫したレベルを維持するには優れた方法である。例えば、全記録の95%を受領から6か月以内に文書化し検証するなど。
可監査性
どのデータがいつ検査されたかをデータ管理者が把握することが重要である。これによって重複や、データ記録が無視され見落とされるのを防止できる。その最善の方法は、文書化した検証の変更追跡記
録を保持することである。
編集制御
編集制御は、特定領域に許容値を決めておく業務ルールである。例えば、「月」の領域には1～12の数
値、「日」の領域には1～31の数値を入れ、最高値はその月によって変わる。1つの領域に一変数ルールが適用され（例えば、上記の「月」の例）、2つの領域に二変数ルールが適用（例えば、「月」と「日」の組
み合わせ）される。

許容値領域を指定する

領域を規則に翻訳する

データ入力に規則を適用する

データ提供者
からデータを受信する

ログイン失敗記録

欠陥のある記録を訂正する

データ提供者にフィードバッ
クする

図5. 編集制御の使用（Redman 2001を修正）
2つ目の例は座標データである。単純領域試験は（データが緯度と経度で示される場合）、緯度は0～90度の間で、分と秒は0～60の間で検査する。しかし、UTM（＝ユニバーサル横メルカトル）データは、さらに厄介である。1つのUTM区域に該当する小さな地域からのデータを含むデータベースでは、その区域がデータベースに含まれないことが頻繁にある。これは、そのデータが他の地域からのデータと組み合わされない限り、かなり許容されるようである。しかし、ひとたびデータ結合を試みれば、データは使用不可能になる。従って編集制御は、適切な区域が常に含まれることを保証する必要がある。
データの重複や改訂を最小限に抑える
ビジネス界での経験によれば、情報管理チェーン（図3参照）を利用すると、データの重複や改訂を削減
でき、50%までエラー率を下げ、悪質なデータの利用から生じる経費を3分の2まで削減できる（Redman
2001）。これは、データ管理や品質管理の責任を明確に割り当て、障害や待ち時間を最小限に抑え、複数のスタッフが品質管理検査に従事することで重複を最小化し、改善した円滑な作業方法の特定を充実させることで得られる効率の良さが大きな要因である。
元データ（または逐語的データ記録）の維持
収集者が記録した、あるいは学芸員が後日挿入した元データを、編集過程やデータクリーニングプロセ
スで喪失しないことが重要である。データクリーニングプロセスでデータベースに実行された変更は、オ
リジナル情報を保持したまま、追加情報として書き加えるべきである。ひとたび情報が削除されると、回復するのは困難であり、不可能とも言える。これは特に収集者や位置情報について重要である。後日学
芸員がミスしたエラーは事実に基づくエラーではない。ある地名を別の地名に書き変え（例えば、チェコスロバキアをチェコ共和国に変更）、地名だけでなく範囲も変更する。後日、「訂正された」バージョンではなく、当初何が書かれていたかを知るために重要である。後述する「アーカイブ保管」の説明も参照のこと。
カテゴリー分類がデータの喪失や品質低下を招く
データのカテゴリー分類は、しばしばデータの喪失を招き、その結果データ全体の品質低下を招くことがある。実例として、詳細な位置情報（例えば、地理情報参照など）を伴うデータ・コレクションをグリッドセル上に保存する場合など。たいていの場合、できるだけ鮮明な解像度でデータを保存し、その後特定の利用目的があれば、出力して分類したほうがよい。利用者が、10 X 10 分グリッドのプレゼンス/アブセン
ス・マップを作製する必要がある場合、点として保存したデータから地図を作製するのは簡単である。しかし、データがグリッドセルのデータベースに保存された場合、細かい縮尺目盛のデータでは何もできない。異なるグリッド目盛や原点を使って分類されたデータを結合させるのはきわめて困難である（不可能とも言える）。記述データについても同じことが言える。ある決まりを作って（例えば、6メートル以上は「木」、6メートル以下は「灌木」）データを分類する場合、別の情報源から新しいデータを入手すると、そこ

では「木」の定義を6メートルではなく4メートル以上としていた。4メートルと6メートルの違いをどうすればよいのだろうか。正確なメートル値を保存したほうがはるかに目的にかなう。後日それが「木」か「灌木」かを考えればよい。
ジオコードの確度を保存するときこれが多発する。私は常にジオコードの確度はメートル値で保存するよう勧めている。しかし、多くのデータベースではこの情報をカテゴリー別（10m以下、10～100m、100～
1,000m、1,000～10,000m）で保存している。自分で判定できる記録が2kmの確度の場合、10kmの確度のカテゴリーにこれを配置すれば、直ちに情報を喪失するだろう。
文書化
優れた文書化はデータ管理の重要な原則である。優れた文書がなければ、利用者は構想中の使用目的にデータや、データ品質が適合するかどうかを判断できない。文書化についての詳細は「文書化」の項で後述する。
フィードバック
データ管理者は、データ利用者のフィードバックを促し、受け取ったフィードバックを深刻に受け止めるべきである。「利用者の責任」の項で前述したように、孤立して作業する個々のデータ管理者より、様々な範囲の情報源からのデータを組み合わせる利用者のほうが、特定の種類のエラーを見つける機会が多い。
優れたフィードバックの仕組みを構築するのは必ずしも容易ではない。クエリー・インターフェースのページにフィードバック・ボタンを表示する。あるいはデータのダウンロード時に利用者に添付ファイルを送信
し、エラーをフィードバックし、データ管理者にコメントを送る手段を提供する。これらの方法は、付属文書『データクリーニングの原則と方法』で詳述する。

利用者や供給者の効果的なフィードバック・チャネルは、データ品質を改善する簡単で有効な仕組みである。
教育訓練
情報管理チェーンのすべての段階で、教育訓練はデータ品質を大いに改善する（Huangら 1999）。収集者に対する優れた収集手順の活用や、データ利用者のニーズの実現についての教育訓練をはじめ、データ入力オペレーターや、データベースの日々の管理を担当する技術スタッフに対する訓練、データの特性や限界や使用可能性に関するエンドユーザーに対する教育など。データ品質に関する教育訓練
は、優れた文書の有無に大きく左右される。
データ品質検査や、教育訓練については、MaPSTeDIのジオリファレンシング・プロジェクト（コロラド大
学、University of Colorado 2003）で統合している。これは、一定数のジオコード・オペレーターの記録をチェックするプロセスである。新任オペレーターの場合、最初の200記録について上司が確度をチェックする。これによってデータ品質を維持するだけでなく、オペレーターはミスを防ぐ方法を学習できる。オペ
レーターによっては、さらに100記録を追加してチェックする。オペレーターが熟練するにつれて、ランダ
ムに抽出した記録の10%をチェックし、最終的には約5%をチェックすればよいようにチェック数を減らしていく。それでも高い割合でエラーが見つかる場合は、記録数を追加してチェックする。
このようにうまく設計された手順は新規利用者の教育にも役立つ。逆に、教育訓練手順が確立されていない場合、オペレーター同士の、またタスク同士の一貫性を保証する手段はないに等しい。
説明責任
全体的なデータ品質の説明責任の割り当ては、組織が一貫したレベルの品質管理を達成するのに役立

ち、エラーのフィードバックに基準点を与え、文書に関する連絡先や問合先を提供する。

多くのデータ品質問題の根底には訓練不足がある。

分類データと命名データ
悪質な分類データは、関連研究領域の「質を低下させる」。（Dalcin 2004）
分類学は生物を分類する理論と実践である（Mayr and Ashlock 1991）。本書で考察する多くの種データには、『分類データの領域』 Dalcin（2004）で命名された、分類上の（あるいは命名上の）データ部分（すなわち生物の名称やその分類）が含まれる。この部分の空間データは、品質やその判断方法が大きく異なっている。というのも通常空間データは抽象的で数値化するのが困難だからである。
分類データは以下のものから成る。（常にすべてが表示される訳ではない）• 名称（学術名、一般名、分類体系、ランク）• 命名上のタイプ（異名、通名、典型）• 参考文献（著者、出版場所と出版年）• 判定（判定者、記録が特定された日）• 品質の領域（判定の確度、資格付与者）
分類名のエラーの大部分がスペルミスである。分類データベースのスペルミス検出は、科名や属名など、分類体系を示す学術名に関しては、簡単なタスクである（Dalcin 2004）。この場合、概ねほとんどの分類
群に標準典拠ファイルが使用できる。Species 2000（http://www.species2000.org）やGBIFのECat作
業プログラム（http://www.gbif.org/prog/ecat）などが開発中の種名総合リストも次第に使用可能になっている。多くの種形容語は属名同士に軽微な変化しかなく、典拠ファイルのような関連属名を伴わない
種名や形容語の使用は、満足できるものではない。スペルミスを検査する一つの方法は、類似性は高いが厳密に同じではない一対の学術名を特定するために、類似性アルゴリズムを使って学術名のエラーを検出し隔離することである（Dalcin 2004, CRIA 2005）。
学術名のスペルミス可能性を削減するもっとも満足できる方法は、属名、種名、科名などの選択リストを使って、データベース入力プロセスに典拠ファイルを構築することである。典拠ファイルが使用できる理想的状態でこの技術を適用すれば、この種のエラー発生率は事実上ゼロになるはずである。残念ながら、世界には広大な地域があり、こうしたリストが使用できない多くの分類群がある。
LifeやECatの目録など、外部情報源からインポートした典拠ファイルを使用する場合、出典IDをデータベースに記録しなければならない。そうすれば、典拠情報の最新版の変更を簡単にデータベースに組み込むことができ、データベースを更新できる。グローバル一意識別子（Globally Unique Identifiers、
GUIDs 3）を使用して、近い将来これがさらに容易になることを願っている。
分類データの品質は、使用可能な分類学知識に大いに左右される。「分類の障害」（Environment
Australia 1998）や、適切に訓練された研究分類学者の世界的減少によって、生産分類学の長期的品
質や、その結果として主要種データの品質が低下した（Striblingら 2003）。世界分類学イニシアチブ（GTI）（CBD 2004）が、いわゆる「分類の障害」の除去や改善を試みたが、問題は将来の問題として継続している。品質は時間とともに低下し、とりわけ実証済み標本が使用不可能、または維持されていないケース（例えば、多くの観察データや調査データの大部分）や、適切な分類学知識が使用不可能な地域もある。
ある機関が、高品質の分類学成果（文書化された主要種データを含む）を生産する能力は、以下の事柄に影響される。（出典：Striblingら 2003）• スタッフの訓練と経験のレベル
3

http://www.webopedia.com/TERM/G/GUID.html

•••

技術文献、参考文献、証拠収集物、分類学専門家へのアクセスレベル
適切な実験装置や設備の所有
インターネットへのアクセスと利用可能なオンラインリソース

同定などの確度を記録する
伝統的に、博物館や標本館は、分類群の専門家が標本を時折検討し、限定または同定を判断する、決定システムを持っている。これはしばしば改訂研究の一部として実行され、あるいはたまたま機関を訪問した専門家がコレクションを検査することもある。これは実証済みの方法であるが、時間のかかる、概して場当たり的なものである。しかし、コンピュータによる自動化された同定は、近い将来も遠い将来も選択肢になりそうもないので、他に方法がないのである。
一つの選択肢として、同定の確実性を表示するデータベースへの領域の結合がある。確定日は通常、ほとんどのコレクションデータベースに組み込まれる。この選択肢では、以下の事柄に沿って、コード領域を組み合わせる（Chapman 2004）：• 確実性の高い分類群の世界的専門家が同定• 中庸な確実性の分類群の世界的専門家が同定• やや疑念のある分類群の世界的専門家が同定• 確実性の高い分類群の地域的専門家が同定• 中庸な確実性の分類群の地域的専門家が同定• やや疑念のある分類群の地域的専門家が同定• 確実性の高い分類群の非専門家が同定• 中庸な確実性の分類群の非専門家が同定• やや疑念のある分類群の非専門家が同定• 確実性の高い収集者が同定• 中庸な確実性の収集者が同定• やや疑念のある収集者が同定
これらの格付け法は議論の余地がある。これらが最善の区分かどうかも同様である。いくつかの機関でこの種の領域を設定していることは承知しているが、今のところ実例を見つけることができない。HISPID
標準第4版（Conn 2000）に、以下のような5つのコードを使った簡略版の「確認レベルフラグ」が掲載され
ている。
0
1
2
3
4

記録の名称は、当局の検査を受けていない
記録の名称を、名称のある他の植物群と比較して決定
記録の名称を、標本館や図書館や文書化された生物資料を使って分類学者や他の有資格者が決定
植物の名称を、集団で系統的改訂に従事した分類学者が決定
記録は、収集またはタイプ試料から無性生殖で増殖したタイプの一部
表3. HISPID の確認レベルフラグ（Conn 2000）

多くの機関はすでに、“aff.”、“cf.”、“s. lat.”、“s. str.”、“?” などの用語を使用して確実性を記録する手順を設定している。これらのいくつか（aff., cf.）は厳密に定義されているが、各個人の使用法は大幅に逸脱している。sensu stricto（厳密な意味で）や、and senso lato（広い意味で）が使用された場合は、分類学の概念にバリエーションがあることを示唆している。
加えて、分類学の知識以外から派生した名称の場合、以下の事柄を活用して名称の情報源を記入できる（典拠：Wiley 1981）：

•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

新しい分類群の記述
分類上の改訂分類
分類の鍵
動植物相の研究
地図帳
目録
照合表
便覧
分類学の知識と命名規則
系統発生の分析

不確実性は概ね削減できる。品質は複数の出版物の比較や専門家によって改善できる。しかし分類学
者同士の同定が異なる場合、必ずしもどちらか一方の同定が間違いと限らないが、分類群の配置についての分類鑑定は異なる（すなわち仮説は一致しない）。
同定の精度
Striblingら（2003）によれば、同定精度（彼らは「分類精度」と間違った用語を使っている）は、2人の分類学者または専門家が処理した無作為に選んだサンプルの結果を比較して評価される。異なる機関が保有する（そして同定した）複写標本に付された名称を比較して評価することもある。これらはかなり抽象的な観念であり、私はこの種の情報を記録する価値に確信が持てない。
しかし、同定精度の第2の部分は、標本同定のレベルである。種や亜種の同定は、科や属の同定よりはるかに緻密である。データセットを文書化する際、多くの動物群では、50%のデータは属までしか同定されていないことを利用者は承知しておくべきである。
バイアス「バイアス」とは価値の統一的変化から生じる系統的エラーのことである（Chrisman 1991）。それは、本来系統的エラーを招く方法を一貫して適用することから生じる。分類名のバイアスは、同定は正確だが、的確でない場合に生じる。このようなバイアスは、主要な二又キーや形態構造の誤った解釈や、無効になった名称や時代遅れの出版物の使用（Stribling et al. 2003）や、不適切な出版物の使用（例えば、研究中の地域以外の地域の植物誌や、研究中の地域のすべての関連分類群を網羅していない植物誌）などから生じる。
一貫性
同じ分類群を示すのに複数の名称（例えば、Eucalyptus eremaea と Corymbia eremaea）が「承認」された場合、データベースの分類領域に矛盾が生じる。これは、分類鑑定の不一致や、スペルの書き換えによるエラー（例えば、Tabernaemontana hystrix, Tabernaemontana histryx と Tabernaemontana
histrix – CRIA 2005）に関係する。
完全性
Motro and Rakov（1998 from Dalcin 2004）は、「すべてのデータが使用可能である」ことを完全性と表現し、データの完全性を、「ファイルの完全性」（記録の欠落がない）と、「記録の完全性」（すべての領域に記録がある）とに二分した。
分類学用語における完全性（すなわち、名称や分類群のデータベース）は、名称をすべて網羅するという意味である。データベースに分類体系のすべての段階の名称が含まれているか。（例えば、亜種の下位分類まで含む、あるいは種しか含まないなど。）動物界や植物界のどのデータ部分がデータベースに含まれているか。データベースには異名も含まれているか。これらすべてが、データが自身の特定の使用目的に適合するかどうかを利用者が判断するために重要である。例えば Dalcin（2004）は、完全性を、可能な限りすべての名称を含む「名称の完全性」（例えば、分類データとしては、特定の分類群の全名
称リスト、空間データとしては、特定の地域の全名称リスト）と、特定の分類群の「承認済み」の名称に関連する可能な限りすべての名称（すなわちすべての異名）を網羅する「分類の完全性」に二分した。
標本や観察のデータベースにおける完全性は、「すべてのダーウィンコア領域を含む」と、「すべてのダーウィンコア領域がデータを含む」を指針とする。文字データベースでは、「テキストがすべての必要なラ
イフステージを表現する」を指針とする（例えば、植物の果実や、昆虫の年齢）。
証拠収集
証拠収集の重要性はどんなに強調してもし過ぎることはない。しかし、データベースに常に証拠を添付できるわけではない。多くの観察データベースは、同時に証拠を収集せずに作成されている。政治的目的
や、法律的目的や、観察や、その他の目的のために、あらゆる場合にあらゆる地域で証拠サンプルを抽出できるわけではない。
証拠収集が可能な場合、種に基づくプログラムの初期段階で、データ収集者と、参考文献や証拠コレク
ションの供託を支援する,博物館や標本館などの機関が協力契約を結ぶことは貴重な実践である。
（Brigham 1998）こうした契約には、廃棄またはアーカイブ保管までの最短期間をはじめとする、適切なアーカイブ保管や廃棄戦略も含めるべきである。

空間データ
空間データはしばしば、データ文書化標準の開発分野であり（例えば、空間データ転送標準の開発（USGS 2004）や、ISPIRE（欧州の空間情報のための情報）プログラム 4など多数）、データ品質標準（例
えば、地理情報―メタデータのためのISO 19115 5）開発の最前線である。多くの空間データの数値特性
は、分類データより統計的処理での使用可能性が高いことを意味し、多くのデータ品質検査方法の開発に役立っている（付属文書『データクリーニングの原則と方法』を参照のこと）。
これは、すべての空間データ部分（Dalcin 2004の「現地データ領域」）が的確で、簡単にデジタル化できるという意味ではない。博物館や標本館の多くの歴史コレクションは、収集場所について非常に簡単なテキスト記述しかなく、それを地理コードや座標の数値に変換するのは労作業である。これが多くのコレクションの性質によってさらに悪化する。例えば、収集者が精密な地図を持たずに収集し、使用した地名の多くが地名辞典や地図にない場合など。特に、有効な歴史地名辞典が存在しない場合、歴史記録に
地理参照情報を付加する作業は、多くの時間がかかり、確度レベルが非常に低い結果になる。
オンラインツールやオンラインガイドラインをはじめ、利用者がデータを地理参照するための数多くのツールが開発された。これらは付属文書『データクリーニングの原則と方法』で詳述する。加えて、現在では、ほとんどの収集者が、収集時に地理コードを記録するためにGPS（衛星利用測位システム）を利用している。GPS利用に関連する確度については「データを保存する」の章を参照のこと。
割り当て済みの地理参照のエラー検査は以下の通りである。
• 記録そのものに含まれる他の情報や、例えば、州や、指定地区など、データベース内の複数の記録同士を照合する。
• データベースを使って外部の参考資料と照合する。記録は収集者の収集場所と一致しているか。
• GIS（地理情報処理システム）を使って外部の参考資料と照合する。記録は海上ではなく陸上に位置しているか。
• 地理空間の異常値をチェックする。
• 環境空間の異常値をチェックする。
これらすべての方法は、付属文書『データクリーニングの原則と方法』で詳述する。
空間データの確度
空間データの位置確度はどのように測定するのか。
ほとんどのGISレイヤ（地形図など）の場合、「真実を語る」情報は比較的見つけやすい。というのもたいてい、調査三角地点や道路や交差点などの地物が少なく、確度の高い外部情報がデータベースにあるからである（Chrisman 1991）。しかし検査の多くは簡単ではなく、「全米地図確度標準」などの情報管理は複雑である。伝統的に、空間確度は、ゼロから一定確度までを標準偏差（RMSE）として測定した、指定されたエラー許容レベルに従って「明確に定義された」多くの地点と比較して決定する（Chrisman
1991）。しかし、RMSEを個々の地点に適用するのは簡単ではなく、データセット全体やデジタル地図のほうが適用しやすい。簡易放射状範囲測定法（Wieczorek ら2004）や、類似した方法を使って測定した、個々の地点と実際の位置との距離は、非常に使いやすい。これは2つの要素を伴う。明確に定義された地点を的確に特定する方法は、検査済み地点の確度を決定し、検査済み地点の測定の確度と精度がエラーを増やす。例えば、交差点が100m以内でしか的確に特定できない場合、この地点の正確な位置
45

http://www.ec-gis.org/inspire/
http://www.iso.ch/iso/en/CatalogueDetailPage.CatalogueDetail?CSNUMBER=26020&ICS1=35

が追加される前は、収集地点の図心が100ｍの円になる（Wieczorek 2001の説明を参照のこと）。
米連邦地理データ委員会（FGDC）は、1998年に地理空間測位確度標準（GPAS）を発表した。この標準には、測地ネットワークと空間データ確度の章がある（FGDC 1998）。
• 「NSSDAは、位置確度の評価に標準誤差（RMSE）を使用する。RMSEは、データセットの座標値と、同一地点に対する高確度の独立源の座標値の二乗平均平方根の差である。」• 「確度は、95%の信頼水準の地上距離で報告される。95%の信頼水準で報告される確度とは、
データセットの95%の位置が、実際の地上位置に対して1つのエラーを持つという意味で、それは報告確度値以下である。報告確度値はすべての不確実性に反映され、測地管理座標や、コンパイルや、製品の地上座標値の最終計算などに導入される。」
製品にこの方法を利用した、オーストラリアで発表された地図確度声明の例。
• 「この地図の平均確度は、細部まで明確に定義された水平位置で ±100 m、高度で ±20 mである（全国地図製作部会, Sheet SD52-14, 第１版, 1:250,000）。
これらの確度は、地図帳またはデジタル地図に基づくコレクションのジオリファレンシング規定に追加しなければならない。空間データ確度には不確実性がつきものなので、確度に関する絶対的な言及はできない。既知確度を文書化することが重要である。GIS地図でも分布モデルソフトを使った種モデルでも、エラーは情報チェーン全体に広がり、最終成果に不確実性を与える（Heuvelink 1998）。
バイオジオマンサープロジェクト
主要種記録のジオリファレンシングを改善し、確度の評価・改善・文書化に資するために、ゴードン＆ベティ・ムーア財団は最近、１つのプロジェクト 6を設立した。このプロジェクトは、2006年中に先進的ツールを発表し使用可能にする。
虚偽の精度と確度
知っておきたい追加要素は、虚偽の精度と確度である。多くのGIS利用者は、空間データの確度やエラーや不確実性の問題に気付かず、しばしばデータが絶対的なものだと思い込む。彼らはしばしば自身の原始データでは達成不可能な確度レベルを報告する。現在多くの機関で、地理情報参照に役立つGISを使用している。データの裏付けのないレベル（小数位を使う）まで拡大すれば、最終的に非現実的な精度になる。また、収集した位置を記録するためにGPSを使用すると、実際には多くの携帯式GPS受信機の確度はせいぜい10メートル以内であるのに、しばしば1～2メートルの位置が記録される。とりわけGPSを使って標高を調べるときに顕著である（後述する「データを保存する」の説明を参照のこと）。

6

http://www.biogeomancer.org/

データ収集者と収集データ
収集者やコレクションに関する情報（Dalcin 2004のコレクションデータ領域）には、収集者や収集日の他、生息環境、土壌、気象条件、観察者の体験などの追加情報など、コレクションそのものについての情報が含まれる。それは以下のように分類される（Conn 1996, 2000より修正）。
• コレクションの著者と収集者の人数• 観察者の体験など• 収集日（期間）• 収集方法（特に観察データや調査データ）• 関連データ
これらの問題の多くは、博物館コレクション、観察データ、精密調査の成果など、収集したデータの種類
によって大きく異なる。博物館などの静的コレクションでは、収集者の名前や人数や、収集日が主要な属性であり、習性や生息環境の他、（動物の）捕獲方法も付属データである。観察データの場合は、観察期間や、観察地域や、時刻（日付に加えて開始時刻と終了時刻）が主要属性であり、気象条件や、観察動物の性別や、活動などが付属データである。調査データの場合は、調査方法、調査規模（グリッドと全領域）、取り組み、気象条件、頻度、証拠を収集したかどうか、その数量などの情報が主要属性であり、観察データで挙げた付属データの多くがここでも付属データになる。
属性の確度
コレクション情報のデータ品質に影響する問題には、収集者の名前や人数やイニシャルなどの記録方法（Koch 2003）や、日時記録の正確さの他、習性や、生息環境、土壌、植生の型、花色、性別、同族種など、収集時の付属データ記録の一貫性が含まれる。
コレクションデータに習慣的に生じる問題は、「収集者の人数」である。収集者の中にはコレクションを同定する人数を決めていない人もいる。これらのラベルが収集場所や、同定や、異なる機関の重複コレクションなどを特定するために使用されることもあり、品質低下の原因になる。
一貫性
コレクション領域の専門用語の一貫性は、しばしばきわめて不安定である。とりわけ、異なるデータセット
は言うまでもなく、1つのデータセットの中でも、付属データ領域に一貫性があることはまれである。
完全性
コレクション情報の完全性も通常きわめて変わりやすい。たいてい、生息環境や収集者の人数や開花期などが、すべて記入されていない記録が多い。例えば、コレクションだけを使って生息環境の研究を進めるのは困難である。

記述データ
記述データベースは、しばしば従来の出版物に代わる、データの記憶方法や出版方法としての使用が増加している。形態学、生理学、生物季節学のデータ要素は、この領域のデータの例である。記述デー
タは、分岐解析や、自動生成記述や、同定ツールに使用する情報を生むためにしばしば用いられる。
分類学データベース研究会（TDWG）には、記述データベース分野の標準を開発し普及させた長い歴史があり、当初はデルタ標準を支援し（Dallwitz and Paine 1986）、最近では「記述データの構造標準」委員会（http://160.45.63.11/Projects/TDWG-SDD/）の開発に携わった。
記述データの品質はまちまちで、データ要素はしばしば査定されるものの、実際には、データを観測できない（例えば、歴史データ）、観察を実行不可能（例えば、費用がかかり過ぎる）、実物よりよく分かる（例
えば、色や豊富さなどの主観的評価）などの場合に確度の決定に役立つ。
多くの場合、記述データは標本レベルではなく種レベルで記憶される。その後通常は平均化され、あるいは整理される。Morse（1974、Dalcin 2004が報告）が指摘したように、分類情報は本質的に標本観察データよりも信頼度が低い。それにもかかわらず、最近は、標本レベルの品質を高めるものとして、記述
データの少なくとも一部を記憶する傾向が高まっている。
完全性
標本レベルでの記述データの記録の完全性は、標本の品質や時期などに左右される。例えば、同じ標本から果実と花の特徴を記録することはできない。従って、多くの領域が必然的に空欄のままになる。他の事例で、属性がその特徴を適切に示さない場合、すべての属性が記録されるわけではない。
一貫性
非一貫性の問題は、2つの関連データ項目の間でも生じる。例えば、2つの種の記述特徴を以下のように記録した場合など（Dalcin 2004）：• 「習性＝草本」• 「用途＝木材」
同じ属性の一貫性のない表現も品質に影響を与える。とりわけ、悪質な属性の定義が使用され、あるいは一貫性のある標準に忠実に従っていない場合など。例えば、（Dalcin 2004）：• 「花色＝洋紅色」• 「花色＝深紅色」
標準的専門用語の使用はエラー頻度や誤った解釈を大幅に削減する。標準的用語は広範囲な分野や領域で開発され、連合記述データベースを開発する最近の動きは、学術用語を使って一貫性を高めている。分類学データベース研究会（TDWG）が開発した「記述データの構造標準」（SDD）（TDWG 2005）
だけがこのプロセスに有効である。

データを保存する
主要種データや種発生データは様々な方法で保存される。それぞれが独自の精度や確度のレベルを保ち、またエラーや不確実性の独自の原因も持っている。これらがそれぞれ最終的な「使用適合性」やデータ品質に異なる影響を与える。種データに使用される、より共通性の高いいくつかの方法について簡単に論じる。
便宜性
種発生データの大部分が便宜的に収集される。これらの記録の多くは現在も博物館や標本館に見本として保管されている。歴史情報の大部分は、「町の西北5km」などの位置情報のテキスト記述のみを含み、収集時のジオリファレンスが含まれることはめったにない。ジオリファレンスの付加は通常収集者以外の人によって後日実行される（Chapman and Busby 1994）。多くの観察記録（衛星地図データなど）も便宜的に収集される。
これらのデータは通常、デジタル処理され、バッチファイルに保存されることが多い。ジオリファレンシン
グは通常、物理的地図を参照して実行される。通常その精度や確度は著しく低い。これらのデータの大部分は、2～10km以上の確度があるとは見なされない。
現地調査
現地調査データには概ね、しばしば緯度や経度の形で、あるいはUTM（ユニバーサル横メルカトル）基準の形で空間情報が含まれる。空間情報は通常、およそ100～250メートルの確度があると見なされる。
しかし、空間情報の意味するものについては慎重さも必要である。それは実際の観察位置ではなく、例
えば、横断面の中心点や、グリッド領域のコーナー（またはセンター）を示し、常に明確という訳ではない。
加えて、記録に証拠（すなわち、後日の参考用に作成され保管される物理的コレクション）が添付される
ことはめったにないので、分類確度は常に信頼できるものではない。これは調査時から時間が経つほどに顕著である。分類概念が様変わりするからである。
大規模な観察生物学的調査では、特定の境界やグリッドセル内のデータしか記録していないものもある。例えば、国立公園内に生息する種の調査や、10分グリッド四方内での鳥類観察（例えば、『オーストラリアの鳥類』
Birds Australia 2001, 2003）など。これらの記録の確度は、およそ1～10km以上でしかない。
GPS（衛星利用測位システム）
種データ収集時のGPS（衛星利用測位システム）利用が次第に増えている。これには調査データだけでなく、便宜的データ収集や観察データの収集も含まれる。
GPS技術は、地球表面の1つの場所の位置を特定するために三角測量法を用いている。測定距離は、
GPS受信機とGPS衛星との範囲である（Van Sickle 1996）。GPS衛星は宇宙空間の既知の位置にあるので、地球上の位置を計算できる。地球表面の1つの場所の位置を特定するために、少なくとも4基のGPS衛星が必要である（McElroyら 1998, Van Sickle 1996）。これは今日ではほとんど制約にならない。
というのも地球上の大部分の場所で、7つ以上の衛星情報を受信できるからである。しかし、歴史的に見ると、受信可能な衛星情報数は常に十分ではなかった。2000年5月まで、大部分の民間使用のGPSユニットが「選択利用性」で制限されていた。この制限が解除されてから、概して期待される確度が大幅に改善された（NOAA 2002）。
選択利用性が解除されるまで、大部分の生物学者や観察者が現場で使用する携帯式GPS受信機の確度は約100メートル以内であった（McElroyら 1998, Van Sickle, 1996, Leick 1995）。しかし解除後は、GPS受信機の確度が改善され、現在では多くの携帯式GPS受信機メーカーは、4基以上の衛星を使っ

て、屋外で10メートル以内の誤差を保証している。確度は1つの位置で実施される多様な観察結果を平均化することで改善できるので（McElroyら 1998）、平均化アルゴリズムを組み込んだ最新のGPS受信機では、約5メートル以内、あるいはそれ以下の確度を実現できる。
ディファレンシャルGPS（DGPS）は大幅に確度を改善できる。DGPSは、GPS受信情報を標準化するために、既知の位置にあるGPS基地局（通常、調査管理点）にリファレンシングを使用している。これは、基地局と携帯式GPSが衛星位置を同時に認識することで機能し、大気条件によるエラーを削減する。このようにして携帯式GPSは、確定位置を適切に修正する。使用受信機の品質にもよるが、1～5メートルの確度が期待できる。この確度は、基地局から受信機までの距離が遠くなるにつれて低下する。ここでも平均化によってこれらの数値はさらに改善できる（McElroyら1998）。
広域衛星航行補強システム（WAAS）は、航空機を精密に誘導するために開発したGPS基盤の航行着陸システムである（米連邦航空局＝Federal Aviation Administration 2004）。WAASでは、正確に位置の分かっている地上アンテナが、GPSを使ってより正確な位置を提供できる。さらに高い精度を提供するローカルエリア航行補強システム（LAAS）などの類似技術も開発中である。
リアルタイムDGPS（McElroyら 1998）や静止衛星型GPS（McElroyら 1998, Van Sickle 1996）を利用すれば、さらに高い確度で受信できる。高精度機器と専門技術を使った静止衛星型GPSは通常、測量技師だけが利用する。この技術を使ってオーストラリアで実施した調査では、センチメートル値域の確度が報告された。この技術は、費用の高さと、概ねそれほどの精度は必要ないために、生物学的記録には広く利用されていないようである。
上記で報告されたような確度を得るには、頭上に障害物や反射面がなく、地平線が見渡せる視界の開けた場所にGPS受信機を設置しなければならない（例えば、鬱蒼とした林冠の下では受信機の調子が悪い）。GPS受信機は、適切な幾何学的配列の、少なくとも4基の衛星の信号を記録できなければならない。最善の配列では、１基の衛星は真上に、残りの３基は地平線の周りに等間隔で配置される（McElroyら 1998）。GPS受信機には、その地域の適切な基準面を設定し、使用した基準面は記録しておく。
GPS高度。 大部分の生物学者は、PGSを使った高度の特定をほとんど知らない。GPS受信機が表示する高度は、実際に地球中心基準面（従って地球楕円体の表面）からの高度であり、基準海面や、例えばオーストラリア高度基準面のような標準高度基準面からの高度ではないことに留意されたい。例えば、オーストラリアでは、GPS受信機が記録する高度と、基準海面からの高度の差が、マイナス35 からプラス80メートルの間で変化し、予測不可能な形で変化する傾向がある（McElroyら 1998, Van Sickle
1996）。

データ入力とデータ保存（電子的データ保存）

データ入力とデータ保存は、本質的に単純エラーや複雑エラーを起こしがちである。
（Maletic and Marcus 2000）
基本データの保存
データ保存の第一段階は通常、標本ラベル、日誌、現地メモ、受入れ図書台帳、カード目録などの情報を保存することである。この作業は、熟練または非熟練データ入力オペレーターや、電子情報スキャニン
グを使って実行される。データ入力のエラーレベルは、ダブルキーイングや、スキャニングに付属した学
習訓練ソフトの使用や、標本ごとに入力検査をする専門家や上司を使って、低減できる（後述する
MaPSTeDI ガイドラインを参照のこと）。
ユーザーインターフェース
特定のデータ入力ユーザーインターフェースの導入も、データ入力エラーを削減する方法である。多くの機関が非熟練スタッフやボランティアをデータ入力オペレーターとして使っているが、オペレーターが心
地よく感じる、単純な（非技術系の）ユーザーインターフェースの導入が入力確度を高める。このようなインターフェースは、典拠領域や、データベースの既存項目や、他の関連データベースを素早く検索してデータ入力に役立つ。さらにはGoogleなどのサーチエンジンを使って、判読しにくいラベルの正しいスペルや用語をオペレーターが判断し、あるいは特定領域に何を入れ、何を入れてはいけないかを判断するのに役立つ。時にはこれが、典拠表や、名称や位置や生息環境を非熟練データ入力職員に判断させないようにするドロップダウン・メニュ（選別リスト）を組み合わせるデータベースの設計にも利用される。
ジオリファレンシング（地理参照）
地図は情報を伝えるきわめて効果的な方法である。地理参照済み観察情報の保存の増加に伴って、博物館や標本館の標本データのデータベース化やジオリファレンシングの最近の増加がこれを証明している。地図データの処理能力が向上すれば、より良い研究や、同定、可視化、文書化、エラーや不確実性の修正が可能になる（Spearら 1996）。さらには、データ特有の不確実性を可視化し伝達する力強い方法を提供し、データの品質や使用適合性を判断する方法を利用者に提示することができる。
電子的データ保存と地理コードの添付（すなわち、データのジオリファレンシング）は、時間と労力のかかるタスクである。MaPSTeDIプロジェクト（コロラド大学＝University of Colorado 2003）の成果は、有能なオペレーターは5分間に１件の記録をジオレファレンシングできることを示唆した。他の研究（Armstrong 1992, Wieczorek 2002）は、ジオリファレンシングにかなりの時間がかかることを論証した。
例えば、MANISのデータベースは、米国内なら1時間に9件、米国以外の北米なら1時間に6件、北米以外なら1時間に3件の位置しか参照できないと示唆した（Wieczorek 2002）。
MaNIS/HerpNet/ORNIS
ジオリファレンシング・ガイドライン
http://manisnet.org/manis/GeorefGuide.html
MaPSTeDI
MaPSTeDIのジオリファレンシング
http://mapstedi.colorado.edu/geo-referencing.html
ジオリファレンシングを実行するデータ管理者に役立つ数多くの優れたメソッドやガイドラインが開発された。カリフォルニア大学バークレー校にある脊椎動物博物館のJohn Wieczorek が開発したジオリファレ
ンシング・ガイドライン（Wieczorek 2001）や、MaPSTeDI（山と平原空間：時間データベース情報科学イ

ニシアチブ）のガイドライン（University of Colorado 2003）は、ここまで論じてきた主題の包括的研究の双璧であり、これらのガイドラインを読者の参考とされたい。これらのガイドラインは、テキスト場所から導かれる地点や、異なる基準面の使用から生じる不確実性や、異なる地図縮尺の使用の影響などの確度や精度の判定を取り上げている。 両書は主題を総合的に網羅しているので、本書の読者は両書を本書に不可欠な付属書と見なしてほしい。
他にも地理コードの判定に役立つ数多くのオンラインツールがある。例えば、既知の場所から一定の距
離や方向の場所の特定など。これについては付属文書『データクリーニングの原則と方法』で詳述する。

（ピーボディー自然史博物館）
http://www.biogeomancer.org/（環境情報照会センター）
http://splink.cria.org.br/tools/
エラー
前述したツールは、エラーを削減し、品質を向上させる強力なツールである。しかし、エラーを完全に除去できるジオコードメソッドはない。MaPSTeDI ガイドラインから引用しておく。
「ジオコーディングは精密な技術ではなく、コレクションが100% 正確にジオコード化されることはないが、品質検査によって正確にジオコード化されたコレクションの割合を大幅に改善できる。すべてのプロジェクトは、ジオコーディング作業を計画するとき、そのことを考慮に入れたほうがよい。」（コロラド大学＝University of Colorado 2003）
ジオリファレンシング・エラーに共通する原因は、電子地名辞典の無批判な使用である。時には、ハードコピーの地図製作プロジェクトから地名索引が作成され、地名辞典が示す地点の位置が、地図に記載された地名の左隅の奥にあり、参照地点の位置でないこともある（例えば、オーストラリア土地情報団体が1998年以前に発行した『オーストラリア地名辞典』）。多くの地名辞典が訂正されることが望ましいが、その価値のある博物館や標本館のデータベースにはすでにジオリファレンシングが付加されている。これ
らの記録の確度は、地名辞典や的確な大縮尺地図に照らして、位置の抜き取り検査をして確認したほうがよい。
しばしば、ラベル情報をデジタル化したあと、別の作業としてジオリファレンシングを実行したほうが迅速で効率的である。そうすれば、使用するデータベースから場
所や収集者や日時別にコレクションを分類でき、ジオコード情報を得るための地図を効率的に利用できる。同じ場所からの複数の記録のジオコーディングの重複も省略できる。

データを文書化する「メタデータとはデータについてのデータである。特定の目的で収集されたデータの特徴を記述したものである。」（ANZLIC 1996a）
優れた文書化は、データセット・レベルにもデータ記録レベルにも存在する。
メタデータは、コンテンツや、範囲、アクセス方法、流通性、完全性、目的適合性、使用適合性など、デー
タセットに関する情報を提供する。メタデータがあれば、利用者はデータセットの品質を理解し、使用する
前にデータセットの適合性を確認できる。優れたメタデータがあれば、データ交換や、検索や読み出しを改善できる。メタデータは通常データセット全体についての情報であるが、記録レベル（確度の記録など）のデータの文書化もある。これを記録レベルメタデータと呼ぶ。呼称が何であれ、データセット・レベルでも記録レベルでも、優れた文書化は重要である。
すべてのデータにエラーがある。それは回避できない。何がエラーかを知ることが重要である。エラーが、データの使用目的にとって許容限度内かどうかを知ることが重要である。そのためにメタデータはデータセット全体の冒頭にある。実際、「使用適合性」という用語が目立つのはメタデータ作成分野においてである。90年代前半まで「使用適合性」の概念が空間情報にとって重要だということが十分認識されていなかった。90年代半ばになって初めてこの分野の文献に現れ始めた（Agumya and Hunter 1996）。
しかし、データセット・レベルの記録情報だけが常に利用者が求める情報を供給するわけではない。特に種データの記録レベルのエラーは、その記録の使用適合性を判断する上できわめて重要である。この情報が使用可能な場合、利用者は、例えば5,000メートルなどのメートル値より優れたデータだけを要求できる。自動ジオリファレンシング・ツールに出力領域の計算確度が組み込まれていることも重要である。
データ利用者が使用適合性の概念を理解することも重要である。表示される確度情報にかかわらず、あまりにも頻繁に種発生データが「記録番号x,y」のフォーマットのデータベースから抽出されている。座標
そのものは常に１か所を指しているが、十中八九実際の位置を示していない。ある記録では、任意の場
所をデータベースに入力し（例えば、ラベルに「南米」とだけ記されたコレクション）、確度領域には5,000,000メートルの確度と記入されている。このようなデータベースも実際に存在する！記録を抽出し、その任意の場所を使用すれば、きわめて語弊がある。利用者は、確度領域があることを確認し、ある場
合は、その使用法について助言を求める必要がある。データプロバイダーが標準データ記録を作成する
場合、データ供給時に確度領域を設ける義務を負わせたほうがよい。

データの作成者に関係なく第三者が使用できるように、データは十分詳細なメタデータを付けて文書化しなければならない。

MaPSTeDI コレクションを検索
分類群：
一般名：
場所：
州名：
国名：
確度：
機関：
開始日：

要約版
完全な記録
高性能検索
基本地図

終了日：

図6. MaPSTeDI 検索ツールを使ったデータ検索の例
http://www.geomuse.org/mapstedi/client/textSearch.html
ここでは記録レベルの文書を使った一定確度のデータ検索能力を示す。
利用者が空間データの品質が自身の目的に適合するかどうかを判断する場合、空間データの確度や精度やエラーを文書化することが重要である。こうした文書には（少なくとも）以下のことを含んだほうがよい。
• データセットのタイトル• データの発信元• データの系統（収集または抽出後にデータに実施した行為）• 確度（位置、時間、属性）• 論理的一貫性• データの日付と平均余命（データの現在性と状態、更新頻度）• データ領域の定義• 収集方法• 完全性• 使用条件と使用制限（例えば、著作権やライセンス制限など）• データ管理者と連絡先
データ管理者全員がこれを熟知してはいないので、これらの内容を明示する価値がある。これらの用語の多くは、個々のコレクション記録そのものではなく、データベースにあるデータ・コレクションに関するも
のである。
位置確度
位置確度とは、座標の特徴説明が実際の位置にどれほど近いかである（Minnesota Planning 1999）。
可能であれば、また知っている場合は、座標位置を決定するために使用した測地原点を書き留めておいたほうがよい。

個々の記録の位置確度を記録する領域をデータベースに設けることも望ましい。そのための方法は数多くある。しかし、コードを使ったデータベースの場合は、記録の推定確度を表記するとき単純なメートル
値を使うことが望ましい（Chapman and Busby 1994, Conn 1996, 2000, Wieczorekら 2004）。これは、特定の目的でデータを抽出する利用者にとって重要である。例えば、2,000メートル以内の確度のデータだけが欲しい場合。時には、ジオリファレンス情報の決定方法に関する記録レベルの領域を設けることも重要である。例えば、• DGPS（相対衛星利用測位システム）の使用• 選択利用性のために測位精度の劣化した携帯式GPS（例えば、2002年以前）• 1:100 000の地図資料と簡単に確認できる地物を使った三角測量によって得られた地図• 推測航法を使った地図資料• 遠隔で得られた地図資料（例えば、ヘリコプターから）• ポイントラジウスメソッドを使ったジオリファレンシングを使って自動的に入手• 名称や日付や版番を付記した地名辞典の使用
属性の確度
属性の確度とは、データの地物が実物と比較してどの程度正確に確実に記述されているかの評価である。属性とそれぞれの確度情報のリストがあれば理想的である。例えば、

経験豊かな観察者が記録を提供する。追加確度は、専門家の確認を受けるために博物館
や標本館に預けてある証拠標本に照らして、属性の正確さを検査することで得られる。植物記録の約40%は証拠標本で確認できる。両生類は51%、哺乳類は12 %、爬虫類は18%、鳥類は1%が確認できる。（SA Dept. Env. & Planning 2002）
系統
系統とは、データセットを現在の状態にした処理段階の履歴を伴う、データの発信元である。これには、収集方法（すなわち、10x10メートルグリッドで収集されたデータ）や、データに実施した検証検査に関する情報が含まれる。処理段階の履歴には以下のものが含まれる。
• データの保存方法• 中間処理の段階と方法• 最終生産物の生成に使用した方法• データに実施した検証段階
例えば、
データは20ｍx 20m の固定区画で収集された。種総数や、構造や、他の生息環境データも収集された。データは、ツインスパンを使って類似種グループに分類された。
論理的一貫性
論理的一貫性は、データのアイテム間の論理的関係の簡易評価を提供する。ここで収集された多くのデータ（博物館や標本館のデータ）にとって、いくつかのアイテムは関連性がない。それは観察データ（国立公園やバイオリージョンなどの種のチェックリスト）や、調査データである。デジタル処理で保管される空間データの場合、論理的一貫性検査が自動的に実行される。それは以下のような内容である。
• すべての点や線や多角形にラベルが付けられ、ラベルが重複していないか。
• 線が中心点で交差し、非意図的に交わっていないか。
• すべての多角形の境界が閉じているか。
• すべての点や線や多角形が位相的に関連しているか。
論理的一貫性は、データセット内のアイテムやオブジェクト間に他の論理的関係があるデータセットに適用される。この場合、その関係に実施された検査記述も含めたほうがよい。例をあげると、異なる領域に日付が記された場合：1つの領域に記された日付では、プロジェクトはa～b年の間に実行されたとあるが、別の領域に記された属性記録の日付はこの期間に当てはまらない。これでは論理的に一貫性がない。
あるいは記録が地理的範囲の外にある場合：1つの領域ではデータがブラジルで収集されたという事実を記録しているが、別の領域ではパラグアイの緯度と経度が記録されている。これでは2つの領域間に論理的一貫性がない。実行済み検査の文書化はメタデータの重要部分である。検査には「ポイントイン
ポリゴン」検査などが含まれ、そのためにGISを利用する。メソッドについての詳細は付属文書『データクリーニングの原則と方法』を参照のこと。
完全性
完全性とは、可能なデータの全範囲の一部としてデータやデータセットが時間と空間の両方をカバーすることである。完全性の文書化は品質を判断する重要な要素である。実例を挙げておく。

地域の完全な記録では「30度北」と記すが、散漫な記録では「30～40度」と記すだけである。
データセットには「1995年以前に大部分は便宜的に、ニューサウスウェールズ州を中心に収集された」としか記録されていないが、他州の記録も含まれている。
利用者目線での完全性は「必要なすべてのデータ」が揃っているということである（English 1999）。彼らの分析に必要なすべての領域が充たされたデータセットかどうかを知ることや、それらの領域の「完全性」を知ることが利用者ニーズである。例えば、利用者が長期的な属性の比較研究を望んだ場合、デー
タベースにある年までのデータしか含まれていなければ、分析には使用できない（上記2番目の実例を参照のこと）。
アクセスの容易さ
利用者にとって価値あるデータは、アクセスできるデータである。すべてのデータがオンラインで利用できるわけではなく、ある種のデータは、利用者がアクセスするには、あるいはCDコピーを入手するには、
データ管理者に連絡して許可を求める必要がある。アクセス条件（および使用条件）の文書化は、利用者がデータにアクセスするために重要である。従ってデータ品質の一面でもある。
アクセスの容易さの文書化には以下のことが含まれる。
• データの連絡先• アクセス条件• アクセス方法（電子メールで利用できる場合）• データのフォーマット
• 仮出願• 著作権情報• 費用（該当する場合）• 使用制限時間の確度
時間の確度とは、時間情報の確度である。例えば、「データは「月」だけが正確である」という場合。「日」の領域を空欄にできない、そして使える情報がない場合、領域に自動的に「1」が記入されるデータベースは問題である。これでは精度に誤った印象を与える。さらに、記録では「年」しか分からない場合、自動的に1月1日と記録されるデータベースも問題である。例えば、利用者が植物の開花期や鳥の移動パターンを研究する場合、彼らはこの情報を知る必要があるので、これらの記録の品質が低く（彼らの目的にとって）、「使用に適合」しないものとして排除する。

検証手順を文書化する
文書化は、データ内に存在するエラーを認識する手掛かりになる。データ品質が検査され、修正が施されたとき、完全に文書化しておかないと、ほとんど誰の役にも立たない。これは、データ作成者以外の人がこれらの品質検査を実行した場合に特に重要である。検出したエラーが実はエラーではなく、修正を施すことで新たなエラーを付け加えるという可能性は常にある。何度も繰り返して検査しないことも重要である。このような方法でリソースを無駄にする余裕はない。例えば、利用者がデータ品質を検査した場
合、多くの疑わしい記録が特定される。そして、これらの記録が検査され、完全に優れた記録であり、真の異常値であることが認められることがある。この情報が記録に文書化されていなければ、いずれ別の人が再びデータ品質を検査し、再び同じ記録を疑わしいと識別する。この人物は自身の分析から記録を排除し、あるいは情報の再検査に貴重な時間をさらに浪費する。データ管理者や利用者は、この基本的な危機管理をごく普通に実行したほうがよい。優れた文書化の価値や必要性は、どれほど強調してもし過ぎることはない。優れた文書化は、利用者が、データの内容や、品質や、適合する使用目的を知るために役立つ。学芸員やデータ管理者がデータ履歴や品質を把握し、推定エラーを再検査するリソースの浪費を省くことにも役立つ。
文書化とデータベースの設計
エラーの完全な文書化を確認する方法は、データベースの設計や構築の初期の企画段階でそれを組み込むことである。データ品質・確度の領域に追加領域を組み込むのである。それは、位置確度やジオコ
ード確度や、ジオリファレンス情報や高度の情報源などの領域、GPSを使った収集者や、特定の縮尺地図を使って後日データ入力するオペレーターなどの情報追加者の領域、数値標高モデル（DEM）から自動的に表示される高度や、その場合はDEM の発信元やその日付や縮尺などを記入する領域である。
これらすべての情報は、後日情報が特定の使用目的に役立つかどうかを特定し、データ利用者がそれを判断するために価値がある。
「データ利用者は、少なくとも性能特性が文書で明確に示されていない、分類データセットの生物学的評価を基準にする場合は、十分注意しなければならない。」（Stribling et al.
2003）

データの保管データの保管は、様々な形でデータ品質に影響を与える。その多くは不明瞭であるが、保管容器（データベース）を設計する際に、またデータ品質管理チェーンの1つのユニットとして、考察する必要がある。
データベースの選択や開発というテーマは、ここで論じるにはあまりに広範なので、別の研究のテーマとする。GBIFの委託研究がコレクション管理ソフトを調査したので（Berendsohnら 2003）、読者諸氏はこの文書を参照されたい。
本章では、データ品質と関連するデータ保管の主要な原則について検討する。
データのバックアップ
定期的にデータをバックアップすることは、一貫した品質水準の確保に役立つ。組織が、最新の障害回
復とバックアップ手順を保持することが重要である。データを喪失し破損すれば、それに伴う品質低下が生じる。
アーカイブ保管
データのアーカイブ保管（陳腐化や廃棄を含む）は、細心の注意が必要なデータ管理や危機管理の分野である。データのアーカイブ保管は、特に大学やNGOや民間人の場合、データ管理の最優先課題である。大学は職員の出入りが激しく、研究データは通常、研究者の個人PC や書類整理棚に分散して保管されることが多い。完全に文書化されていない場合、データはきわめて短期間に有用性やアクセス性を失う。研究者が組織を辞めた後しばらくして、必ずと言っていいほど廃棄されている。というのもそれが何なのか、それを維持するために何をすればよいか、誰も知らないからである。そのため、特に大学には、文書化とアーカイブ保管の健全な戦略が必要である。
大手機関の外で活動する個々の研究者は、自分の死後あるいはその課題に取り組む関心をなくしたあ
とも、データの維持とアーカイブ保管を保証する必要がある。同様に、データ保管に対する長期的財源を持たないNGO組織は、長期的データ管理戦略（アーカイブ保管を含む）を持ち、データに関心を持つ適切な組織と協定を結ぶ必要がある。
データのアーカイブ保管は、DiGIR/ダーウィンコアやBioCASE/ABCD（DiGIR/Darwin Core and
BioCASE/ABCD 7）などのプロトコルの開発によって近年はるかに楽になった。これらのプロトコルは、機関や大学学部や個人がこれらのフォーマットでデータベースをエクスポートし、XMLフォーマットで、自分のホームページあるいはホスト機関に転送して、保管する簡単な方法を提供する。これはデータを永久に保管し、GBIFのデータポータルなどの分散型検索手順によって使用可能にする、簡単な方法である。
データのクリーニングと廃棄とアーカイブ保管は、ワールドワイドウェブのデータの問題でもある。開設者が放棄したウェブサイト、あるいは時代遅れの陳腐なデータを含むウェブサイトは、（様々な基準のある）
デジタル破片が散乱したサイバー空間を残す。組織は、その情報管理チェーンにデータのアーカイブ保管戦略を構築する必要がある。しかし、データの物理的アーカイブ保管は、ここで論じるにはあまりに広範なテーマである。CDやDVDを使ったデータのアーカイブ保管に関する文書が情報図書館資源委員会と米国標準技術協会（Byers 2003）から最近出版された。これはこの技術に関する優れた概要であり、読者はぜひ参照されたい。

（法律上の理由や他の理由によって）不必要になったデータは、破壊しないほうがよい。
7

http://www.tdwg.org;
http://www.gbif.org/links/standards

アーカイブ保管をはじめ、他のあらゆる可能性を考慮するべきである。（NLWRA 2003）
データの完全性
データの完全性とは、データが許可なく変更され、破壊されていない状態、また偶然または故意に、（例えばウイルスや電圧ノイズによって）修正され、変更され、破壊されていない状態を意味する。
データはしばしば変化する。例えば記録内の分類情報が見直されて更新された場合など。しかし利用者
はコンピュータシステムがデータの完全性を維持することを期待する。コンピュータシステムそのものが不注意に不正確に数値を変更しないことを期待する。データの完全性が失われ、不注意な、不正確な変更が生じることをデータ破壊という。

データの完全性は、優れたデータ管理、データ保管、バックアップ、アーカイブ保管によって守られる。
エラーパターン
分類データと種発生データのデータベースは、すべてのデータベースと同様に、エラーパターンに対して脆弱である。English（1999）は、自身が「データデフェクト」と名付けた以下のエラーパターンを認識した。
Dalcin（2004）はこれを分類学データベースに導入した。ここに示した数値はEnglish（1999）から、引用
例はChapman（1991）と、オーストラリア仮想標本館（Australian Virtual Herbarium 8）のデータベースと、ブラジルのスピーシーズリンク（speciesLink 9）から転用した。
•

領域値の重複 – 非標準データ値や同義語の存在。複数の数値や記号が同義である。標準用語がない場合や、異なる情報源のデータコンパイルの管理が悪い場合、記述データの重複が多い。

•

データ値の欠落 – 数値が含まれるはずのデータ領域に数値がない。データ保存時には入力必須領域と非必須領域があるが、ダウンストリーム処理では必要である。例えば、ジオリ
ファレンシングや座標値（緯度と経度）。

•誤ったデータ値 – キーストロークの転置から生じる。誤った場所へのデータ入力、保存データの意味の誤解、ラベルの文字が判読不能、必須領域に数値を入力することが求められているが、データ入力オペレーターが入力する数値を知らないなど。誤ったデータ値は、分かりやすい、よくあるエラーであるが、すべての領域のすべてのデータ値に影響する。学術
名のスペルミスは、分類データベースや命名データベースに誤ったデータ値を入力すること（他の項目の考察を参照のこと）や、ジオリファレンシャル領域にゼロを入力することから生じる共通のパターンである。

•

非原子的データ値 – 同じ領域に複数の事実を入力すると生じる（例えば、属と種と命名者を同じ領域に入力、種内分類群のランクと名称を同じ領域に入力するなど）。この種のエラーは、通常、データベースの設計が十分に検討されていないことから生じる。この種のエラーパターンは、データの完全性にとって重大な問題を引き起こす。
属
Eucalyptus

89

http://www.cpbr.gov.au/avh/
http://specieslink.cria.org.br/

種
globulus

種内分類群
亜種：bicostata

科種
Myrtaceae
Eucalyptus globules Labill.
表4. 非原子的データ値の例•

領域分裂 – 設計された以外の目的で領域を使っている。その結果、複数の種類のデータが含まれる。
科
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae•

属
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus

種

globulus?
? globulus
globulusの同族種
新種
?
第1種
未定
表5. 領域分裂の例

重複の発生 – 複数の記録が１つの実体を表す場合。最も多いのは、スペルを選択できる
名称や、有効な名称を選択できる場合である。これは、利用者が名称を検索するとき、あるいは異なるデータベースのデータと組み合わせるとき、問題である。例えば、以下の通
り。






Phaius tancarvilleae
Phaius tankervilliae
Phaius tankarvilleae
Phaius tankervilleae
Phaius tankervillaeBrassicaceae/Cruciferae（厳密に同義。両方とも国際植物命名規約が許可。）•

一貫性のないデータ値 – 関連データベースのデータが一貫性のない更新をされた場合、あるいは異なる時間に２つのデータベースに更新された場合に生じる。例えば、生体コレクションと標本データベース、あるいは博物館コレクションのデータベースと関連画像データ
ベース。

•

情報の品質低下 – 正確なデータを不正確なデータを組み合わせることから生じる。例えば、種レベル以下のデータしか含まないデータベースに亜種レベルの情報データを組み合わせた場合。

空間データ
空間データの保存には、位置情報（テキスト位置情報）と、通常、一組の座標（東進と北進）として示される座標情報（ジオリファレンシング・データ）が含まれる。最近の多くのデータベースは、フリーテキスト位
置記述の他、最も近い指定場所や距離や方向などの、解析/細分位置データを含むようになっている。
いくつかのプロジェクトは現在、これらの細分化された領域を設定し、ジオリファレンシング・プロセスに役立てるために、フリーテキスト位置データの解析技術の向上に努めている。ゴードン＆ベティ・ムーア財団が最近設立したバイオジオマンサープロジェクト（BioGeomancer project10）はこの種のプロジェクトで10

http://www.biogeomancer.org/

ある。
ジオリファレンシング（または座標）情報は概して、緯度または経度（球面座標系）、あるいはUTM（または関連）座標（平面座標系）としてデータベースに入力される。地図帳に示される、地球を取り巻く緯度や経度などの球面座標系は、投影法という独特の方法で伸長変換される。球面座標系では、経度間の距離や面積が均等ではない。例えば、赤道近くにあるか、極近くにあるかで大きく変化する。平面座標系は、
正積図法により近く、計測や面積計算に利用できる。
多くの機関が現在、データを「度、分、秒」あるいは「度、小数分（多くのGPSユニットで報告）」で入力し、データベースで小数位に変換して保存している。データを転送してGISで使用するには概して、データを簡単に転送でき、可能な限り高い確度を提供できる、小数位でデータを保存するのが最適である。
UTM座標でのデータ保存はしばしば、データが１つのUTM区域だけに限られる機関で使用される。前述の内容に基づく地域ではメリットがあり、各グリッドは正方形（または長方形）であり、平面地図に簡単に表示でき、距離や面積の計算も簡単にできる。しかし、UTM（または関連）座標系でデータ保存する場合
は、区域も同時に保存する。そうしないと、他の地域や機関のデータと組み合わせるときに問題が生じる。
小数位
多くのデータベースに見られる小数位での保存は、前述の通り「誤った精度」を招くことがある。データ保存（および使用可能性）の精度を考慮するべきである。データベースは、データベースの中で最高精度のデータ以上の高い精度は期待できない。多くの生物学データでは、これが約4小数位（約10 m）である。
測地原点
測地原点の候補は数多くある。地球は真の球体ではなく楕円体であり、座標系を楕円体の表面に合わせようとすると問題が生じる（Chapmanら 2005）。これを解決するために「測地原点」という概念が考え出された。測地原点とは、球体上の位置を回転楕円面と照合するために使用される一連の点である。歴史的に見て、世界各地で様々な照合システムが生まれたが、衛星の出現によって初めて、真の地球規模の照合システムや測地原点が生まれた。衛星は地心を確定するために使用された。様々な測地原点を使った地球上の緯度と経度の位置の誤差は、400メートル以上である（Wieczorek 2001）。
誤差を考慮して、使用した測地原点をデータベースに記録することも重要である。そうしないと、同じ場所の2つの記録の合成誤差をデータに結合するとき、きわめて重大な影響がある。

空間データの操作
空間データを操作する方法は数多くある。その多くは空間データの確度に影響を及ぼさないが、影響を与えるものもある。空間データの位置確度に影響するいくつかのメソッドを紹介する。
他のフォーマットへのデータ変換
種データや種発生データの収集、保存、使用に関わる人が実行する大部分の共通データ変換は、恐らく、ジオコードの度・分・秒表示から小数位への変換（DMSからDD）、あるいはUTM座標から小数位への変換（UTMからDD）である。その他に、テキスト位置記述のマイル表示からキロメートルへの変換や、高度・深度記録のフィートからメートルへの変換などがある。
これらすべてはきわめて単純な変換であるが、精度の誤使用によって確度に誤った印象を与えることもある。例えば、高度250フィートと表示されたコレクション（収集者の意図は、200～300フィートの間を示すこと）を、メートル表示に変換すると76.2 メートル（1小数位まで）、あるいは恐らく概数の76メートルである。変換値を80メートル、あるいは確度領域に(±)20メートルと書き加えたほうがよいだろう。精度の誤った使用は、確度を高めたように見えて、実際には品質を悪化させることもある。
測地原点と投影法
データの測地原点を変換すると、変換は均等ではないので、きわめて重大なエラーを招くことがある（測地原点と、そのデータ品質への影響についてはWieczorek 2001を参照のこと）。多くの国と地域は現在、データの大部分をその地域に適した標準に変換している。「世界測地原点」（WGS84）、あるいはきわめてこれに近い「オーストラリア測地原点」（AGD84）である（2つの実例を挙げる。オーストラリア測地原点
ではWGS84から約10cm、欧州のEUREF89ではWGS84から約20cmしかずれていない）。例えば、データがおよそ 5～10km の正確さしかなければ、測地原点の変換は恐らく不必要である。しかし、およそ10～100m の確度のデータを扱うときは、測地原点の変換はきわめて重要重大である（400mまでの地域、あるいはそれ以上の地域で – Wieczorek 2001）。
同様に、多角形の地図データ（例えば、国立公園のコレクション）の場合、投影図の変換で生じるエラーに気付く必要がある（例えば、アルバース図法から地理投影法）。こうした変換から生じるエラーを計算する標準公式がある。データに付随するメタデータにはこの情報を反映したほうがよい。
グリッド
データをベクトルフォーマットからラスタフォーマットやグリッドフォーマットに変換すると、確度や精度が必ず失われる。これは、ベクトルデータに近づけるために使用する、ラスタファイルのグリッドセルのサイズが原因である（Burrough and McDonnell 1998）。データを元のベクトルフォーマットに変換し直しても精度や確度は取り戻せない。ラスタデータの使用や変換で直面する問題や、縮尺の問題についての詳細な考察はChapmanら（2004）を参照のこと。
データの統一性
データ間に矛盾があると地理データベースを統一するのは難しい。これらの矛盾は、空間データや属性
データの特徴と関連し、しばしば時間のかかる種々の修正手段を使用する必要がある（Shepherd1991）。
矛盾の原因は以下の通り。
• 記録方法や測定法（例えば、観察データの面積や期間）や、調査法（例えば、グリッドサイ
ズや横断面の幅）や、データのカテゴリー（例えば、カテゴリーの定義がカテゴリーデータと異なる）の不一致• 測定法や調査法のエラー（例えば、転写やデータ記録や同定のエラー）

•
•
•
•
•

解明度の不一致（空間、時間、属性）
曖昧な定義や不明確な定義
不明瞭な焦点（例えば、土壌や植生の境界線、同定のレベル：種まで同定、亜種まで同定、属までしか同定していないなど）
用語や名称の使用や解釈の不一致（例えば、様々な分類法を使用）
GPS設定の不一致（測地原点や座標系など）

このような統一性の問題は、以下のようなデータの場合さらに重大である。
• 種類の異なるデータ（例えば、調査データと観察データの混ざった博物館の標本データ）• 管轄区域の異なるデータ（例えば、調査の方法論が異なる）• 複数の情報源から入手したデータ• 複数の縮尺のデータ• 種類の異なるデータで構成されたデータ（地図、標本、画像など）• 期間の異なるデータ• 種類の異なるデータベースや媒体に保管されたデータ（例えば、あるデータベースソフトでは「ゼロ」を入力できない）• 様々に解析されたデータ（例えば、あるデータセットではすべての学術名を1つの領域に入力し、別のデータセットでは属と種を別々の領域に分けて入力する）

補助データ管理者が一貫したデータ保管標準を理解し使用すれば、データの統一性は高品質を生みだす。

表現と公開品質に関わらず、既存データを最も効率よく使用できるメソッドを常に開発するべきである。
しかし、データが信頼されるために、正当性を立証し、あるいは信頼性のレベルを示す情報を添付する必要がある。（Olivieriら 1995）
科学者や学術団体は、生物多様性を理解し、説明し、数値化し、評価する役割を担っているので、次第に情報提供者として認識されている。この認識は、政策決定者や管理職者や一般市民などに信頼できる利用可能な情報を提供する能力に基づいている。管理の悪いデータベースの結果として、曖昧な、支離滅裂な、不完全な、矛盾した、間違った情報を提供すれば、情報提供者や学術的権威者としての彼らの評判に影響する（Dalcin 2004）。
生命科学に関するデジタルデータの主な目的は、その情報を問合せ、分析する費用効率の高いメソッド
を情報利用者に提供することである。その意味で、生物学的世界の正確な見解を利用者に提供できる程度によって成否が決定する。しかし、生物学的世界は果てしなく複雑であり、表現し理解を得るためには一般化し、概算し、要約する必要がある（Goodchildら 1991）。これを実行する方法は、地理情報処理システムや、環境モデリングツールや、意思決定支援システムの使用である。しかし、これらのツールを使って、バリエーションを抽出して測定し、エラーや不確実性を記述し可視化することが重要である。この分野のベストプラクティスを見極められるのはまだ先の話である。
生物学は、エラーバーや種々の統計的尺度や推定を利用して、エラー報告する技術を開発した最初の学問分野であった。エラー報告は欠点とは見なされなかった。なぜならエラー評価は、データを正しく解釈する上できわめて重要な情報を提供するからである（Chrisman 1991）。種データを配信するときも、利用者がデータを正確に解釈し利用する同様の能力を持てるように、同様のエラー報告技術を開発し使用する必要がある。

効果的なデータ品質プログラムは、内部的にも公にも、組織や個人の困惑を防ぐのに役立つ。
利用者のニーズを見極める
利用者のニーズを見極めるのは単純なプロセスではない。詳細な要求を明らかにし、これらの要求に適合するようにデータを構成するのは難しい。しかし、主要な利用者を特定し、彼らと連携して、そのニーズや要求を明らかにすることは重要である。データ利用者の適切な要求は、効率のよいデータ収集やデー
タ管理につながり、全体的な品質向上につながる。
妥当性
妥当性は「品質」と密接に関係する、データに求められる使用妥当性のことである。それは、対象外の地域の植物誌を利用するような単純なことである。しかし他に何もなく、要求された以外の別の投影法のデータの場合、データを有用で「妥当な」ものにするにはかなりの作業が求められる。
信憑性
信憑性とは、利用者がデータを信用できると見なす程度のことである（Dalcin 2004）。それはしばしば、
その目的へのデータの適合性に対する利用者の感じ方や評価に影響され、以前の経験や一般に認められた標準との比較に基づいている（Pipinoら 2002）。データセットの評価は時おり、利用者が認識した
信憑性（つまり有用性）に左右されるが、多くの場合、優れた文書化によって改善されるものである。
Wangら（1995）は、これらのテーマの多くを階層的に表示する図表を作成し、こうした信憑性や評判など

の構成要素間の関係性を示した。
空間データの不確実性と共存する
不確実性、とりわけ空間データの不確実性は日常茶飯事である。しかし、データの不確実性はきちんと文書化されないことが多く、利用者にとって常に明瞭というわけではない。使い勝手の良いデスクトップ
型の地図作製システムが急増し、一般向けGISでデータの空間的関係を簡単に可視化し分析できるようになった。しかし、これはしばしば不適切な縮尺を使用して実行され（Chapmanら 2005）、データに内在する空間エラーや不確実性が考慮されていない（Chapman 1999）。これが危険なデータの誤用につながり、時には悲惨な結末を招くこともある（Redman 2001）。最近、従来のデスクトップ型GISで利用者が空間データを閲覧し分析できる、単純なオンライン地図サービスが増加したが、データレイヤと、表示するデータセットの縮尺をサービスの発信元が制御している。近い将来これは、実用的なウェブ・マッピン
グ・サービス（WMS）の開発によってさらに拡大するだろう。地図の発信元によるデータレイヤや縮尺の制御（例えば、利用者がズームインするにつれて様々なレイヤが自動的にオンオフされる）は、そうしなければありそうな単純ミスを削減している。
データの不確実性を文書化することが重要である。そのため、第一に優れたメタデータを使用し、第二に可視化と公開を実行する。種データや種発生データを追跡する必要のある研究分野は、例えば確度の足跡を表示するなど、不確実性の可視化技術を発展させる。緯度や経度の位置で示された収集記録に代わって、記録に関する確度を含める必要がある。こうして、円や楕円などの足跡として位置を表示する。
これには可能性のレベルまで含めることがある（Chapman 2002）。
データやその位置確度や属性確度の限界を知る人が、データの使用適合性を判断する利用者を導くために、その情報を文書化し使用可能にすることで、利用者を支援することが重要である。
エラーや不確実性の可視化
数多くの新しい刺激的な方法が開発されているが、種データのエラーの優れた可視化法を開発できるのはまだ先の話である（例えば、Zhang and Goodchild 2002）。GISにオーバーレイを追加してエラーレイ
ヤとして使用するのが恐らく最も簡単な方法である。こうした技術は、レイヤが、地図の様々な部分の信頼性を示すために様々な強度の陰影を施す地図製作分野で利用されている。他の方法として、様々な記号の使用がある（品質や確度の低いデータを示すための実線に対する点線、サイズや明度の異なる点など）。こうしたオーバーレイの使用はしばしばエラーの原因に関するヒントを提供し、これらがデータの妥当性チェックの有益なツールになる。
行に期待される結果を示し、列に観察結果を示す、誤判断マトリクスの使用は、こうした統計的計算が可能な場合は有益である。この場合、行のエラーは不作為の誤りであり、列のエラーは作業ミスである（Chrisman 1991）。このような方法は概して種発生データでの使用には役立たない。しかし例えば、長年にわたってプレゼンス/アブセンス記録が観察された調査データにおいては有用である。
リスク評価
政策決定者は確実な雰囲気を好む。しかし、自然体系は本質的に変わりやすく、この要求に一致することはめったにない。リスク評価法は次第に、確実性の高い環境意思決定ができるように、政策決定者や環境管理者に確実性やリスクの推定値を提供するようになった。種発生の正確な知識は不足しがちであり、「種発生可能性」の領域が代用されている。しかし「種発生可能性」の広範な領域の中に、他に比べて「より可能性の高い」領域がある（Chapman 2002）。
リスクの概念には概して二つの要素があると思われる。偶然の出来事が起きる可能性や規模と、出来事が起きた場合の結果である（Beer and Ziolkowski 1995）。種データのリスク評価の範囲は、現地外でのバックアップ手続きが導入されていない場合、現地の火災がデータを破壊するリスクから、悪質なデータの使用による誤った環境意思決定のリスクまで広がっている。例えば、地域内に絶滅危惧種が発生したという情報のために、開発禁止にかかる費用の問題がある。いくつかの環境状況において、政府は、重要な環境意思決定をする際「予防原則」の適用を検討することが増えている。
法的責任と道義的責任
種データの品質や公開に関して、法的責任や道義的責任が発生する領域が数多くある。それは以下の通りである。
• 著作権と知的財産権• プライバシー• ラベル表示• 取引抑制分類群の品質に関する制限的公開• 先住権• 法的責任• 責任負担と免責
ほとんどの場合、データの著作権と知的財産権はデータに添付する文書に含めることができる。記録ごとにこれが変化する場合は、記録レベルで記録したほうがよい。さもなければ、メタデータに含めることもできる。
多くの国が最近プライバシー保護法を導入したので、データ管理者はこうした法律規定を知っておくべきである。これは特に、データが政治的境界を越えて転送される場合や、インターネットで配信される場合に関連する。いくつかの国では、本人の特別な許可がない限り、個人情報をデータベースに保管し、使用可能にすることはできない。これが、種発生データに添付される情報に及ぼす影響は明確ではないが、データ管理者はこの問題を認識し、必要な場合に備えて準備しておくべきである。
優れたメタデータと優れた品質管理手段は、通常、「ラベル表示の真実性」という概念の順守につながる。
現在までのところ、少なくとも法律上は「ラベル表示の真実性」の適用は概して食品に限定されている。
しかし、世界空間データインフラ（Nebert and Lance 2001, Lance 2001）や、全米空間データインフラ（Nebert 1999）や、オーストラリア＆ニュージーランド空間データインフラ（ANZLIC 1996b）の開発に関する論文がこれに言及している。世界空間データインフラに関する論文（Lance 2001）は、空間データ情報センターが「ラベル表示の真実性の原則の下で、世界中からのデータアクセスや、オーストラリアやニュージーランドの文書からの引用を提供する無料広告の掲載方法」を提供するべきであると推奨している。

「土地および地理的データ品質標準は、記述的または規範的、あるいはその両方である。
記述的標準は「ラベル表示の真実性」の概念に基づき、データ作成者にデータ品質についての既知情報の報告を求めている。これによってデータ利用者は、データの「目的適合性」
について情報に基づく判断ができるのである。
取引抑制種の品質に関する制限的公開では、位置情報を曖昧にしておく。例えば、絶滅危惧種や取引
抑制種などの正確な位置情報を制限する。これは公表するデータの品質を低下させる。このようなことが起きた場合は、利用者が得られる情報を認識し、データに使用価値があるかどうかを判断できるように、明確に文書化するべきである。
先住権もデータ品質に影響を及ぼす。先住民の感情に配慮して、ある情報の公開を制限するべき場合である。「先住民の権利を順守する目的でいくつかのデータは制限されている」という趣旨の文書を作成するべきである。

1998年、Epsteinらは、空間情報の使用に関する法的責任の問題を検討した。その中の要点を以下に挙げておく。
• 現在、訴訟や、個人や団体の評判の悪化や、空間情報のエラーから生じる統一性の低下などの「相当の可能性」がある。
• 万一訴訟になった場合、従来の免責条項は説得力のある答弁ではない。
• 責任を限定するために、諸機関は高水準の品質文書の維持が求められている。文書では、
適切に誠実に彼らの製品を「彼らの最高の能力と知識」に分類する。
責任負担と免責条項はデータ品質文書の重要な部分である。それはデータ管理者の組織だけを対象とせず、データ品質や、その品質に期待できるものについて意見のある利用者に提供する目的で記述されるべきである。

データ作成に従事する大部分の機関や団体は、どこでデータや情報が使用できるか、および情報の品質に基づいて判断される。情報を公表し、共有し、アクセスし、統合し、使用できる人が、最大の利益を得る。（NLWRA 2003）
認証と認定
種発生データは認証できるのか、また認証されるべきか。多くの機関で使用可能なデータが増加し、利用者は、どの機関を信頼できるか、どの機関が品質管理手順を文書化しているか知りたいと考える。有名な機関だけを信頼するべきか、あるいはあまり有名でない機関でも信頼できるデータを保有しているだろうか。よく知られた機関の使用可能なデータは信頼できるだろうか、どのデータは信頼できないのか。
評判だけを頼りに利用者はデータの発信元を決定する。しかし、評判は主観的概念であり、行動や決定の基盤にするには脆弱である（Dalcin 2004）。これはふさわしいといえるだろうか。優れたメタデータとデータ品質管理手順の文書化は、しばしば主観的要因になりえる。例えば、評判は、利用者がより科学的で妥当な評価に基づく何かに変わることもある。恐らく私たちは、最小限のデータ品質文書標準や手続きに対応した組織を利用者に知らせる認証/認定プロセスを開発するべきである。
品質認証の合意を進めることはデータ品質全体の改善につながり、利用者にとってのデータ価値である
確実性を高める。これがやがては認証組織の資金調達を改善する。Dalcin（2004）は、「分類データの品質認証には、主要なデータ発信元（原材料）と、情報チェーン（プロセス）と、データベース（製品）の3つの側面がある。」と提案した。
データベースの相互評価
種データベースに相互評価システムが導入された。こうした相互評価プロセスは前述したような認証手
続きに供給され、品質管理手順や、文書化とメタデータや、 更新とフィードバックの仕組みなどの問題に影響を与える。

結論
情報スペシャリストの1つの目標は、無用のエラーをなくすことである。一目でわかるエラー
は、許容限度内と認めてもよい。それでも、必ずしもエラーを手軽に簡単になくせるわけではない。（Chrisman 1991）
データ品質とエラーチェックの重要性は、どんなに強調してもし過ぎることはない。本書全体を通して強調したように、データが、環境改善政策決定や環境管理につながる成果をもたらす実質価値があるかどうかが重要である。データ品質は、博物館や標本館のコレクションデータや、観察記録や、調査データや、
種チェックリストなど、すべてのデータにとって重要な問題である。世界中の多くの政府が、データが高品質で、きちんと文書化されることを求めている。例えば、• オーストラリア連邦/州/準州政府は、サービスの改善と、データや情報資源をはじめとするリソースのより効率的な利用を強く指示した。
• 公費を使って収集したデータは、その可能性を実現し、これにかかった多額の生産/維持コストを正当化するために、一般人がアクセス可能になるように、適切に管理しなければならない、という認識が高まっている。
• 正しいデータや情報が、今より簡単に素早くアクセスでき、僅かな費用あるいは無料での提供を求める顧客のプレッシャーが強まっている。
• 効率を良くし価値を高めるために、データを合理化し合成する必要性に政府の注目が高まっている。
• データに今日的意味を持たせるという要求が高まっている。これは、新たな収集や、新規の調査、データ管理や出版の分野で求められている。
品質データの必要性は問題ではない。しかし、多くのデータ管理者は、自身のシステムに入っているデータや表示されるデータが完全無欠でエラーがない、あるいは重要なエラーがないと思い込んでいる。しかし、エラーや不確実性はすべてのデータに内在し、すべてのエラーがデータを使用する最終目的に影響する。品質改善のためのデータ取得やデータ管理のプロセスは、データ管理の根幹である。情報品質
管理チェーンのすべての段階は、種発生データの責任組織によって検査され改善される必要がある。そして、その文書化は、利用者がデータを認識し理解し、その「使用適合性」やその品質を判断するための鍵である。
人的要因は潜在的に、空間情報の確度や信頼性にとって最大の脅威である。それは同時に、信頼性を保証し、特定の空間データセットに固有の欠点に対する理解を深める要因でもある（Bannerman1999）。