RDA 7th plenary 報告
蔵川圭
国立情報学研究所

蔵川圭の自己紹介••
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蔵川圭
国立情報学研究所
学術基盤推進部学術コンテンツ課
特任准教授
博士(工学)••

http://researchmap.jp/kurakawa/
https://www.facebook.com/kei.kurakawa
http://orcid.org/0000-0002-7031-1846•

NIIで10年ほど学術情報データベー
スと学術情報流通関連サービスの研究開発を行ってきました。それまでは、設計工学およびソフトウェア開発関連の研究を行っていました。
学術情報流通まわりのコミュニティの関心の対象は、論文や本のカタログ主体から、本文主体へと変化し、ここ5年の間に研究データへと完全に変化してきています。この潮流に合わせて、3年前にできたRDAの動きを観察しつつ、今回は3度目の参加になります。
昨年10月にNIIで行ったSPARC
Japanのイベントでは、企画メンバーとして関わり、オープンアクセスと研究データ共有をテーマに、今回のRDAへの前哨戦となるような形で企画しました。
2私の関心RDA 7th plenary

研究データ共有

1. Persistent Identifier
2. Data Typing
3. Data Search
4. Data Citation
情報システム開発
情報分析

5. Vocabulary Services
6. Text and Data Mining
7. Summer Schools in
Data Science and Cloud Computing3

IG PID1. 学術情報リソースを有効活用するためには、リソースにPID(persistent identifier,永続識別子)を付与しよう

PIDのタイプ
デジタルオブジェクト、研究データ

研究者

OpenAIRE
PANGAEAEUDATePIC (PID services for the European Research Community)

eduPersonOrgOrcid

IGSN (international geoscience number)

DataCite

eduPersonOrgDN

グラント

FederationIdentity
Management

ORCID

FORCE11 data citation principles
CrossRef

組織THOR

DOI
Handle System

4

BoF Initial Breakout for the Data
Typing Working Group•

CNRI (Corporation for National Research Initiatives)のLarry Lannomがチェア– CNRI→••

Digital Object Architecture
The Handle System– D-Lib MagazineのEditor-in-Chief•

BoFといえば、IG, WGの前段階であると思われがちだが、これはWG終了後のメンバーの同窓会の位置付けであった
2. データの型定義(data typing)は、データ共有には重要である•••

暗黙的な仮定というのは、問題がおこる。
データタイプは、メール添付ファイルで言うところのMIME(Multipurpose Internet
Mail Extensions) type。これがあると、ソフトウェアによる自動処理が可能となる。
研究データ特有のデータタイプは、CSV, NetCDFがあげられる。

WGのアウトプット
レジストリの構成：
目的の明確化：プロトタイプシステム
データタイプとデータタイプレジストリの共有 http://typeregistry.org/

IDとの統合5

3. 研究データに特有の検索ユーザーインターフェースがある
熱気のあるBoFで、検索インターフェースのデモが行われた。会場参加の飛び入りのデモもあり•デモリスト– ANDS: RD Switchboard• It spells out Research dataswitchboard.

– NIH: Biocaddie• This project aims at “Pubmed” fordata.
• http://datamed.biocaddieorg– NSIDC: bCube• BCube produces geoscience data.
This system consists of Solr andNutch elastic map reduce hosted on
the amazon.

– Pangaea• International project since 1995.
• This handles several kinds ofcatalogue metadata, i.e. ISO19115,
Dublin core etc., which areconverged into PANGAEA metadata.

– CoS: SHARE• SHARE have any kind of providers, e.g.
VIVO, ST, VVT, crossref, DataONE, thengather all information to share. It uses
lucene as a search engine. The
presenter pointed out it needs deduplication effort.

– EarthChem: earthchem.org• She shows demo to search researchdata in several ways. Locating regions
by pointing out bounding box, spread
sheet like of chemical materials, LEPR
compositional selection.

– USGIN• U.S. national geothermal data system.

– Elsevier Datasearch• http://datasearchdemo.elsevier.com• It crawles arXive repository, andcharacteristically gives data preview 6feature.

••Andreas Rauber, Associate professor at the Vienna University ofTechnology & SBA, Austriaがチェア
WGは、2014.03 – 2015.09までおこなわれ、現在は適用支援の段階にある

4. 論文引用とデータ引用は異なる。データの特徴を捉えて、引用する仕組みを整えよう

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提案されたデータ引用フレームワーク•

適用例

データというものの特徴– 動的(dynamic)• データの追加• データの修正• データの品質向上

データが引用されるとき– データの属性• タイムスタンプ• バージョン

– タイムスタンプとバージョン管理された
データベース– データの問い合わせにPIDを付与–––––

VMADC (the virtual atomic and molecular datacenter), EUCBMI (center for biomedical informatics) @WUSTL(Washington University in St. Louis)
CCCA (climate change center Austria) pilot(www.ccca.ac.at/de/home)
ENVRIPlus (cluster of environmental researchinfrastructures), a Horizon 2020 project
Data citation for ARGO (The broad-scale global
array of temperature/salinity profiling floats on 7the ocean)

85. 研究データ共有のメタデータ管理にかかわる研究用語彙を収集して公開、共有しよう• ANDS (Australian National Data Service)というプロジェクトにおいて、研究用の語彙の収集と共有を行っている• データライブラリアンである、Jane Frazierがチェア
当日のデモの内容
https://vocabs.ands.org.au/• “Pool Party” という、セマンティックウェ
ブ対応の知識管理システムをベースに構築• SKOS conceptのコレクションであり、スキーマ• IGでは、既存のサービスのセマンティックウェブ語彙についてサーベイをした9• このBoFは、今回が初めての集まり
6. テキストおよびデータマイニングのためにデータを公開したい機関が集まって情報共有しよう
すでに、EUではHorizon 2020のもと、オープンサイエンスを前提にしたテキストマイニング基盤のプロジェクトがある

http://openminted.eu•••

言語リソースのメタデータやテキス
トマイニングサービスの標準化
言語リソースの仕様や、異なるリソースおよびツール間の相互運用
ライセンス
10

7. オープンサイエンス時代のデータサイエンスを教えよう
国境を越えて、エンジニアを対象にこんなことを教えています• 講義内容例の紹介••••

Open Science
Data carpentry
Visualization with R, ggplot2
Analysis by machine learningand statistics• その場にいた人のやり取り– イベントを開催するのに、どれくらいの経費がかかるか？
– （マネージャーレベルの責任ある人が集まっている？）• よくあるデータサイエンスがらみのイベントとの違い– オープンサイエンスを前提– データ利用の帰属について教えることが含まれている11

全体を通した雑感• 普段、その業務についており、かつ、執行権限のあるマネージャーが参加している• 研究データを生産している現場の研究者、エンジニアは少ないかもしれない• 研究データそのものよりも、枠組みや運用に関する分野を超えた共通の課題が話題として成立する• RDAは、研究データ資源のスチュワードシップを発揮する
責任権限のあるマネージャー会合• 問題提起や解決案をリードするなら、その限りではない12