元数据

內容簡介

主要是描述資料屬性（property）的資訊，用來支援如指示儲存位置、歷史資料、資源尋找、檔案記錄等功能。元資料算是一種電子式目錄，為了達到編製目錄的目的，必須在描述並收藏資料的內容或特色，進而達成協助資料檢索的目的。
該名詞起源於1969年，由Jack E. Myers所提出的.metadata即關於資料的資料（data-about-data），可以說是一種標準，是為支援互通性的資料描述，所取得一致的準則。其基本定義出自OCLC與NCSA所主辦的「Metadata Workshop」研討會。它將metadata定義為「描述資料的資料」（data about data）。此後各種有關Metadata的定義紛紛的出現。現存很多metadata的定義，主要視特定社群或使用情境而不同。如有有關資料的資料（data about data），有關資訊物件之結構的資訊（structured information about an information object），描述資源屬性的資料（Data describes attributes of resources）等。
都柏林核心集（Dublin Core Metadata Initiative，DCMI）是元資料的一種應用，是1995年2月由國際圖書館電腦中心（OCLC）和美國國家超級計算應用中心（National Center for Supercomputing Applications，NCSA）所聯合贊助的研討會，在邀請52位來自圖書館員、電腦專家，共同制定規格，建立一套描述網路上電子檔案之特徵。

歷史

元資料傳統上用於圖書館的卡片目錄，一直到1980年代；2000年代起，數位化成為儲存資料的普遍方式。而圖書館也將其目錄資料轉換為數位資料庫，數位資料也有相關的元資料標準。
不同行業有不同的元資料標準（例如，博物館收藏、數位音樂檔案、網站等）。描述資料或資料檔的背景和內容，增加了實用性。例如一個網頁的元資料包括了有關頁面主題、編寫手稿語言（例如 HTML）、產生頁面的工具，以及哪裡有關於主題的更多資訊。這個元資料可以自動提高閱讀者的體驗，讓使用者更容易在網路上尋找網頁。音樂CD可提供此專輯的音樂家、歌手和歌曲作者資訊的元資料。
元資料的主要目的是幫助用戶尋找相關資訊並探索資源。元資料也有助於組織電子資源，提供數位識別，並支援歸檔和儲存資源。「由相關標準尋找、辨識資源，將相似資源集中在一起，區分不同並提供位置資訊」，元資料可幫助使用者探索資源。各國政府廣泛收集包括網際網路在內的通訊活動元資料，用於流量分析，而且可用於大規模監控。
在許多國家有關於電子郵件、電話、網頁、IP連線與手機位置的元資料，是固定由國家儲存的。

類型

雖然元資料的應用層面很廣，涵蓋各式各樣的領域，有專門和公認的方法來決定元資料的類型。弗朗西斯·布雷瑟頓和辛格利（1994）將元資料分成兩類：結構性/控制性元資料和指南性元資料。「結構性元資料」描述了諸如表格、欄、金鑰和索引等資料庫物件的結構。「指南性元資料」幫助人們找到特定的物品，而且經常被壓縮為一系列自然語言中的關鍵字。
根據拉爾夫·金博爾，元資料可以分成兩個相似的類別：技術性元資料和商業性元資料。「技術性元資料」等同內部性元資料，而「商業性元資料」則為外部性元資料。金博爾加入了第三種類別，「過程性元資料」。
另一方面，美國國家資訊標準組織將元資料分成三種：描述性、結構性和管理性。「描述性元資料」通常用於發現和識別，作為搜尋和定位物件的資訊，例如標題、作者、科目、關鍵字、出版商等等。「結構性元資料」描述物件的構成物是如何組織起來的，舉例來說，書頁是如何組成一本書中的章節的這種資料，就是結構性元資料。最後，「管理性元資料」給予有助於管理資源的資訊。管理性元資料參考技術資訊，包括檔案類型、檔案建立時間和檔案建立方式。管理性元資料之下還有兩個小分類，權限性元資料和儲存性元資料。「權限性元資料」解釋了智慧財產權，而「儲存性元資料」則包含儲存和儲存資源的資訊。

結構

元資料（元內容）或更正確地，用來組合元資料（元內容）陳述句的詞彙，通常依據明確定義元資料綱要的標準化概念而結構化，其中包含了：元資料的標準和模型。諸如控制詞彙表、分類學、索引典、資料字典和元資料註冊庫等工具，可針對元資料進一步標準化。結構元資料的共通性在資料模型開發和資料庫設計中也是至關重要的。

語法

元資料（metacontent）語法是指產生元資料的欄位或元素的結構規則。單一個元資料綱要可以許多不同的標記或程式語言來表達，每種標記或程式語言需要不同語法。例如，都柏林核心集（Dublin Core）可用純文字、HTML、XML和RDF來表達。
（引導）元內容的常見例子是書目分類，主題，杜威十進位圖書分類號。在任何「分類」中總是有些關於物件的隱含陳述。將物件分類為例如杜威分類號514（拓撲）（即書背上有編號為514的書），隱含的陳述是：<book><subject heading><514>。這是一個主題-謂詞-物件的三元組，更重要的，它是一個類-屬性-值的三元組，前兩個元素（類、屬性）是已有定義語義的結構元資料片段。第三個元素是一個值，最好來自一些控制詞彙表，一些參考（主）資料。
元資料和主資料元素組合為一個陳述句，它是一個元內容陳述，即「元內容 = 元資料 + 主資料」。所有這些元素都可以當作「詞彙」。元資料和主資料都是詞彙，可以彙編成為元內容陳述。這些詞彙有很多來源，包括元資料和主資料：UML，EDIFACT，XSD，Dewey/UDC/LoC，SKOS，ISO-25964，Pantone，二名法等。使用控制詞彙表作為元內容陳述的組成部分，無論是索引或尋找，都被ISO 25964認可：「如果索引和搜尋兩者從相同概念都選擇了相同的術語，那麼檢索將得到相關檔案。」
這對網際網路的搜尋引擎（如Google）尤其重要，搜尋程式使用複雜的索引演算法使搜尋的文字與網頁相符合；其中並沒有智慧型或「推論」發生，只是令人感覺似乎如此。

層級，線性和平面模式

元資料的模式在本質上是層級結構，即元資料元素和元素之間存在套疊的關係，因此元素之間有親子關係。層級模式的一個例子是IEEE LOM模式，其中某個元素可屬於父親的元資料元素。元資料模式也可以是一維或線性的，其中每個元素與其它元素完全不相關聯，而且只根據一維來分類。例如都柏林核心綱要就是一維的元資料模式。元資料模式通常是二維或平面的，其中每個元素與其它元素完全不相關聯，但根據兩個正交的維度來分類。

超對映

在元資料模式超出平面描述的所有情況下，需要某種類型的超對映（hypermapping）以選取觀點來顯示和檢視元資料，並提供特殊視圖。超對映通常應用於地理學的或地質資訊疊加的圖層。

細緻程度

將資料或元資料構造的程度稱為「細緻程度」（granularity），是指提供了多少資料的相關細節。具有高細緻度的元資料允許更深入、詳細和更結構化的資訊，並實現更高級別的技術操作。較低的細緻度意味著以低成本的考量來產生元資料，但沒有細節描述的資訊。細緻度的主要影響不僅在於元資料的產生和取得，而且在於其維護成本上。一旦元資料的結構變得過時，則對參考資料的存取也是如此。因此，細緻度必須考慮到產生以及維護元資料的投入。

電信

關於電信通話，非通訊的內容如通話時間、起點和目地的資訊、電子訊息、即時訊息和其它電信模式，是另一種形式的元資料。在Edward Snowden公布情報機構對通話細節記錄元資料的大量收集後，大眾對於此舉是有爭議的，例如NSA保留數百萬網際網路使用者的在線元資料長達一年，無論他們是否為該機構所關注的人物。