元数据

内容简介

主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。
该名词起源于1969年，由Jack E. Myers所提出的.metadata即关于数据的数据（data-about-data），可以说是一种标准，是为支持互通性的数据描述，所获取一致的准则。其基本定义出自OCLC与NCSA所主办的“Metadata Workshop”研讨会。它将metadata定义为“描述数据的数据”（data about data）。此后各种有关Metadata的定义纷纷的出现。现存很多metadata的定义，主要视特定社群或使用情境而不同。如有有关数据的数据（data about data），有关信息对象之结构的信息（structured information about an information object），描述资源属性的数据（Data describes attributes of resources）等。
都柏林核心集（Dublin Core Metadata Initiative，DCMI）是元数据的一种应用，是1995年2月由国际图书馆计算机中心（OCLC）和美国国家超级计算应用中心（National Center for Supercomputing Applications，NCSA）所联合赞助的研讨会，在邀请52位来自图书馆员、计算机专家，共同制定规格，创建一套描述网络上电子文件之特征。

历史

元数据传统上用于图书馆的卡片目录，一直到1980年代；2000年代起，数字化成为存储数据的普遍方式。而图书馆也将其目录数据转换为数字数据库，数字数据也有相关的元数据标准。
不同行业有不同的元数据标准（例如，博物馆收藏、数字音乐文件、网站等）。描述数据或数据档的背景和内容，增加了实用性。例如一个网页的元数据包括了有关页面主题、编写脚本语言（例如 HTML）、产生页面的工具，以及哪里有关于主题的更多信息。这个元数据可以自动提高阅读者的体验，让用户更容易在网络上查找网页。音乐CD可提供此专辑的音乐家、歌手和歌曲作者信息的元数据。
元数据的主要目的是帮助用户查找相关信息并探索资源。元数据也有助于组织电子资源，提供数字识别，并支持归档和保存资源。“由相关标准查找、识别资源，将相似资源集中在一起，区分不同并提供位置信息”，元数据可帮助用户探索资源。各国政府广泛收集包括互联网在内的通信活动元数据，用于流量分析，而且可用于大规模监控。
在许多国家有关于电子邮件、电话、网页、IP连线与手机位置的元数据，是固定由国家存储的。

类型

虽然元数据的应用层面很广，涵盖各式各样的领域，有专门和公认的方法来决定元数据的类型。弗朗西斯·布雷瑟顿和辛格利（1994）将元数据分成两类：结构性/控制性元数据和指南性元数据。“结构性元数据”描述了诸如表格、栏、密钥和索引等数据库对象的结构。“指南性元数据”帮助人们找到特定的物品，而且经常被压缩为一系列自然语言中的关键字。
根据拉尔夫·金博尔，元数据可以分成两个相似的类别：技术性元数据和商业性元数据。“技术性元数据”等同内部性元数据，而“商业性元数据”则为外部性元数据。金博尔加入了第三种类别，“过程性元数据”。
另一方面，美国国家信息标准组织将元数据分成三种：描述性、结构性和管理性。“描述性元数据”通常用于发现和识别，作为搜索和定位对象的信息，例如标题、作者、科目、关键字、出版商等等。“结构性元数据”描述对象的构成物是如何组织起来的，举例来说，书页是如何组成一本书中的章节的这种数据，就是结构性元数据。最后，“管理性元数据”给予有助于管理资源的信息。管理性元数据参考技术信息，包括文件类型、文件创建时间和文件创建方式。管理性元数据之下还有两个小分类，权限性元数据和保存性元数据。“权限性元数据”解释了知识产权，而“保存性元数据”则包含保存和存储资源的信息。

结构

元数据（元内容）或更正确地，用来组合元数据（元内容）陈述句的词汇，通常依据明确定义元数据纲要的标准化概念而结构化，其中包含了：元数据的标准和模型。诸如控制词汇表、分类学、索引典、数据字典和元数据注册库等工具，可针对元数据进一步标准化。结构元数据的共通性在数据模型开发和数据库设计中也是至关重要的。

语法

元数据（metacontent）语法是指产生元数据的字段或元素的结构规则。单一个元数据纲要可以许多不同的标记或编程语言来表达，每种标记或编程语言需要不同语法。例如，都柏林核心集（Dublin Core）可用纯文字、HTML、XML和RDF来表达。
（引导）元内容的常见例子是书目分类，主题，杜威十进制图书分类号。在任何“分类”中总是有些关于对象的隐含陈述。将对象分类为例如杜威分类号514（拓扑）（即书背上有编号为514的书），隐含的陈述是：<book><subject heading><514>。这是一个主题-谓词-对象的三元组，更重要的，它是一个类-属性-值的三元组，前两个元素（类、属性）是已有定义语义的结构元数据片段。第三个元素是一个值，最好来自一些控制词汇表，一些参考（主）数据。
元数据和主数据元素组合为一个陈述句，它是一个元内容陈述，即“元内容= 元数据+ 主数据”。所有这些元素都可以当作“词汇”。元数据和主数据都是词汇，可以汇编成为元内容陈述。这些词汇有很多来源，包括元数据和主数据：UML，EDIFACT，XSD，Dewey/UDC/LoC，SKOS，ISO-25964，Pantone，二名法等。使用控制词汇表作为元内容陈述的组成部分，无论是索引或查找，都被ISO 25964认可：“如果索引和搜索两者从相同概念都选择了相同的术语，那么检索将得到相关文件。”
这对互联网的搜索引擎（如Google）尤其重要，搜索程序使用复杂的索引算法使搜索的文字与网页相匹配；其中并没有智能或“推论”发生，只是令人感觉似乎如此。

层级，线性和平面模式

元数据的模式在本质上是层级结构，即元数据元素和元素之间存在套叠的关系，因此元素之间有亲子关系。层级模式的一个例子是IEEE LOM模式，其中某个元素可属于父亲的元数据元素。元数据模式也可以是一维或线性的，其中每个元素与其它元素完全不相关系，而且只根据一维来分类。例如都柏林核心纲要就是一维的元数据模式。元数据模式通常是二维或平面的，其中每个元素与其它元素完全不相关系，但根据两个正交的维度来分类。

超映射

在元数据模式超出平面描述的所有情况下，需要某种类型的超映射（hypermapping）以选取观点来显示和查看元数据，并提供特殊视图。超映射通常应用于地理学的或地质信息叠加的图层。

细致程度

将数据或元数据构造的程度称为“细致程度”（granularity），是指提供了多少数据的相关细节。具有高细致度的元数据允许更深入、详细和更结构化的信息，并实现更高级别的技术操作。较低的细致度意味着以低成本的考量来产生元数据，但没有细节描述的信息。细致度的主要影响不仅在于元数据的产生和获取，而且在于其维护成本上。一旦元数据的结构变得过时，则对参考资料的访问也是如此。因此，细致度必须考虑到产生以及维护元数据的投入。

电信

关于电信通话，非通信的内容如通话时间、起点和目地的信息、电子消息、即时消息和其它电信模式，是另一种形式的元数据。在Edward Snowden公布情报机构对通话细节记录元数据的大量收集后，大众对于此举是有争议的，例如NSA保留数百万互联网用户的在线元数据长达一年，无论他们是否为该机构所关注的人物。