BIBFRAME2.0实施注册2018项目(附UIUC的关联数据来源)

又去LC官网看BIBFRAME2.0实施注册(BIBFRAME 2.0 Implementation Register),2017年7月迄今仅有3项新增或更新,都是2018年的:
(1)Reasonable Graph(2018.2.27更新)
据称是个开源项目,支持广泛的本体模型,已经实现BIBFRAME,希望用于图档博领域。
有一个在线演示,看了没什么感觉。

(2)Ex Libris, Alma(2018.4.24更新)
已完成的是:URI强化MARC记录;可以查看和导出BF格式的书目记录
计划:编辑、导入BIBFRAME记录
参见:
艾利贝斯与哈佛图书馆合作开启“BIBFRAME路线图”(2017-5-12)
2018年BIBFRAME更新论坛(2018-11-14):12月发布的Alma 2017,能够以BF发布整个馆藏

(3)University of Illinois at Urbana-Champaign Library(2018.6.28更新)
UIUC在2015年BIBFRAME 1.0时期就有一个项目,当时是把30万册电子书由MARC转换为BIBFRAME。看样例,外部链接是主题词(id.loc.gov)和创作者(VIAF)。提供4个当时的核心类(作品、实例、注释、规范)的RDF文件。
本次是19世纪英国小说的数字收藏:从Dublin Core转换为BIBFRAME 2.0共7,829项,并使用关联开放数据来增强发现。看样例,外部链接有所扩大:卷册链(Internet Archive电子书),作者(VIAF),DDC(OCLC的DDC概要网站),馆藏链接(机构馆主页,可惜不是OPAC);
因为是小说,没有主题词。提供各卷册(可以算实例)的BIBFRAME 2.0 RDF。

参见:
BIBFRAME 2.0实施注册(2017-4-26)
BIBFRAME 2.0实施注册新增项目(附:意大利SHARE目录)(2017-7-25)

———- UIUC的关联数据来源 ———
UIUC的项目页(最后更新2017.6.24)有Linked Data Sources,抄录如下:
作品标识符:xISBN: Worldcat Work ID(http://xisbn.worldcat.org/xisbnadmin/index.htm)
实例标识符(本地OPAC):University of Illinois at Urbana-Champaign Vu-Find Catalog(vu-find)
BIBFRAME 2.0作品标识符OCLC WorldCat services(https://www.oclc.org/support/services/worldcat.en.html)
BIBFRAME 2.0实例标识符(同上,本地OPAC)
个人名称、团体、地理名称The Virtual International Authority File (VIAF)(http://viaf.org/)
主题
Library of Congress Authority Files (LC/NACO Authority File)(http://authorities.loc.gov/webvoy.htm)
LC Linked Data Service: Authorities and Vocabularies(http://id.loc.gov/)
Faceted Application of Subject Terminology (FAST)(http://experimental.worldcat.org/fast/)
Medical Subject Headings (MeSH) RDF Linked Data(http://id.nlm.nih.gov/mesh/)
研究者与机构
The International Standard Name Identifier (ISNI)(http://isni.org/)
ORCiD(http://orcid.org/)

可与PCC《创制和获取URI:常用词表和参考源指南》对照。参见:
创制和获取URI的常用词表和参考源指南(2018-3-2)

LD4P2走向实施之路:目标与工作(附LD4系列)

LD4P2是Andrew W. Mellon基金会资助的LD4系列的第4个2年期项目(2018-2020),成员为康奈尔大学、哈佛大学、美国国会图书馆?、斯坦福大学和爱荷华大学。本期项目的终级目标是实施,即以关联数据来描述图书馆资源。特别值得注意的是与合作编目项目(PCC)和Wikidata的合作。
先前曾关注项目的7个目标(见下参见),现在已看到2个有所进展,因此再重复记录如下;项目维基网站还有6个工作包,在此一并记录:
Linked Data for Production: Pathway to Implementation (LD4P2)

7个目标:
[1] 由一个学术图书馆的核心小组,创建以BIBFRAME表示的关联数据的连续馈送池
[2] 开发基于云的沙箱编辑环境,以支持扩展的图书馆合伙人创建和重用关联数据【2018.11.1宣布已招募到17家学术图书馆承担子项目:Stanford Libraries announces Linked Data for Production (LD4P) cohort members and subgrant recipients;先前已召开合伙人会议,定下2019.4开始生成数据的目标】
[3] 开发用于使用标识符自动增强MARC数据的策略、技术和工作流程,以便尽可能干净地转换为关联数据
[4] 开发用于创建和重用关联数据及其支持标识符作为图书馆核心元数据的策略、技术和工作流程
[5] 通过与Wikidata的协作,更好地将图书馆元数据和标识符与Web集成【2018.8.27 斯坦福大学为此公开招聘一位驻留维基媒体人:Wikimedian-in-Residence position at Stanford University
[6] 使用基于关联数据的发现技术增强广泛采用的图书馆发现环境(Blacklight)
[7] 通过开发一个名为LD4的组织框架来协调持续的社区协作,确保在分布式发展社区中不断交流思想和技术。

6个工作包:
WP1:Sinopia:基于云的合作编目环境/原编元数据创建环境
WP2:元数据重用(MARC-to-BIBFRAME转换管道+直接使用原生RDF描述)
WP3:链接到外部规范和Web语境数据(标识符URI+Wikidata发布、链接和丰富)
WP4:发现(Blacklight+知识面板+语义搜索+浏览+可视化+微数据)
WP5:原生关联数据描述生产流程(特藏=电影+地图+音乐+唱片:与数字化配套、与Wikimedia链接)
WP6:社区协作(建立LD4社区+2次国际会议)

——— 附:LD4L: Linked Data for Libraries (The Gateway) ———
LD4L 2014 (2014-2016):“创建一个模型,既可以在各机构内部又可以通过一个协调可扩展的关联开放数据网络运作”(100万美元;斯坦福、康奈尔、哈佛)
LD4L Labs (2016-2018):“帮助图书馆使用关联数据来改善对学术资源信息的交流和理解”(150万美元;康奈尔、哈佛、爱荷华、斯坦福)
LD4P (2016-2018):“转变技术服务生产工作流程”(150万美元;斯坦福、哥伦比亚、康奈尔、哈佛、普林斯顿、美国国会图书馆)
参见:重量级图书馆关联数据项目LD4P获得资助(2016-5-10)
LD4P2 (2018-2020):“为编目社区建立一条途径,开始转向关联数据来描述图书馆资源”(400万美元;斯坦福、康奈尔、哈佛、爱荷华)
参见:BIBFRMAE应用进展:LD4P实施之路(2018-7-8)

2018国际关联数据实施者调查分析

OCLC研究部曾在2014年和2015年进行过2次国际关联数据实施者调查。为了解近三年的变化,以及格式化元数据为关联数据或者后续使用关联数据的新项目或服务,OCLC研究部于2018.4.17-5.25再次进行同样的调查,Karen Smith-Yoshimura综合三次调查结果,写了分析文章,发表在网刊code4lib Journal:
Karen Smith-Yoshimura. Analysis of 2018 International Linked Data Survey for Implementers. code4lib Journal, Issue 42, 2018-11-08
调查包括:概述,发布什么关联数据及为什么,消费什么关联数据及为什么,忠告,结论。内容太丰富,很难概括总结,只能摘录部分如下。

【一】概述
【机构与项目数量】共有23个国家的143家机构参加了一次或多次调查(见文后附录)。参加2018年调查的81家机构中,46家参加过先前一次或两次调查。但参加过先前调查者介绍的也不一定是同样的关联数据项目或服务【换言之,原项目已不再继续】。在2018年介绍的104个关联数据项目或服务中,仅42个以前介绍过。即使介绍同样的项目或服务,有时回复也与以前不同【应该是项目本身有变化】。
【国别】2018年调查中美国回复34家机构占42%,接下来是西班牙12家,英国8家,荷兰4家,加拿大、德国、挪威各3家,意大利2家,1家的是澳大利亚、奥地利、中国【终于有了,竟然不是上海图书馆,而是敝校】、捷克、芬兰、法国、匈牙利、日本、卢森堡、葡萄牙、南非和瑞士。
【机构类型】研究图书馆23家28%,国家图书馆13家16%,研究机构11家14%,图书馆网络和政策各8家10%,服务供应商6家7%,公共图书馆5家6%,博物馆4家5%,其他2家(1家音乐厅、1家出版社)。此分布基本上与前次调查相同,只有一个例外——第一次收到来自服务供应商的回复,是向其客户提供关联数据服务。
【项目运行时间】2018年的104个关联数据项目或服务中,18个已运行2年以上4年以下,31个已运行4年或以上。3个还不可访问,3个“私有”仅供本机构使用。
【协作】大部分关联数据项目或服务完全在内部完成(61个),部分为多机构实施(23个),20个由外部厂商或服务供应商提供。不过,即使回复说工作所由内部完成的,也报告与外部小组或机构协作。仅25个实施为“仅本机构”。
【员工】大部分机构把关联数据加到了当前员工的职责(86家),仅15家没有。与2015年调查相比最大不同是,有员工专门从事关联数据的数量增加了50%。
【资助】22个关联数据项目或服务收到基金资助,73个由图书馆/档案馆和/或母机构资助。6个关联数据项目接受来自伙伴机构的支持,5个私人资助,1个接受团体资助。8个从未申请项目,但计划申请。
【成功评估】2018年比2015年有更多回复者报告其关联数据项目或服务成功或“大多”成功。已经运作至少4年的提出以下成功指标:[1]使用;[2]数据重用;[3]互操作;[4]用户满意;[5]影响;[6]专业发展
【发布与消费】在2018年和2015年的调查中,大多数项目/服务既消费也发布关联数据。2018年的调查中,只发布关联数据的项目更少。【更重视消费?】

【二】发布什么关联数据、为什么?
【LD类型】鉴于回复者中图书馆的代表性相对较大,描述性元数据(51)和书目数据(47)是最常见的数据类型,规范数据紧随其后(45)。其他数据类型:关于人的数据(33)、本体/词表(33)、数字馆藏(27)、地理数据(23)、数据集(19)、关于博物馆实物的数据(12)、组织数据(12)、编码档案描述EAD(3)和统计数据(3)等。
【三元组数量】超过10亿三元组的关联数据集数量从3个增加到11个,其中3个超过50亿三元组:Biblioteca de Galicia的数字图书馆(63亿三元组)、Europeana (略高于50亿)和OCLC的WorldCat关联数据(超过100亿三元组)。 但是大多数关联数据集都很小。在报告其数据集大小的63个回复中,33个不到1000万个三元组,9个在10到1亿个三元组之间,10个在1亿到10亿个三元组之间。
【发布动机】比较2018年和2015年的调查结果,发布关联数据的主要动机似乎没有变化。2018年依次为:在Web上迥更多受众曝光数据(74%);证明数据集作为关联数据可做什么(65%);听说关联数据,想试试曝光某些本地数据为关联数据(45%);探索发布数据为关联数据,是否会改进本地资源的搜索引擎优化(SEO)(24%);管理层要求我们曝光我们的数据为关联数据(11%)。
【使用情况】超过半数回复要么不知道、未保留或无法访问使用统计数据,要么尚未使用(103家回复中61家) 。通过每天平均请求数衡量的八个使用最多的关联数据集(每天超过10万个请求):
[1]美国钱币学会的nomisma(钱币概念叙词表)
[2]法国国家图书馆的data.bnf.fr
[3] Europeana,汇集欧洲各地博物馆、档案馆和视听档案馆的数字对象元数据
[4]美国国会图书馆的关联数据服务
[5]日本国立国会图书馆的NDL搜索,提供日本图书馆、档案馆、博物馆和学术研究机构的书目数据
[6]北莱茵 – 威斯特伐利亚图书馆服务中心的关联开放数据服务,提供对书目资源、图书馆和相关组织以及规范数据的访问
[7]OCLC的虚拟国际规范档(VIAF),来自不同国家和地区的40多个规范档的汇总
[8]OCLC的WorldCat关联数据,包含超过4亿条书目记录的目录
另外3个关联数据集每天收到5-10万请求:
[9]不列颠图书馆的《英国国家书目》
[10]芬兰国家图书馆的芬兰叙词表和本体服务
[11]OCLC的FAST(标题表的分面应用),一种来自《美国国会图书馆标题表》的分面主题标题表
【RDF词表与本体】大多数项目使用多个。使用SKOS的百分比从2015年的60%下降到2018年的44%【第2位】,这与使用Schema.org的增加相反(2015年为30%,2018年为46%【第1位】)。类似减少出现在使用DC基本元素集【第3位】、DCMI元数据术语【第5位】和foaf【第4位】,使用RDF Schema的略微减少【并列第5位】。BIBFRAME词表使用率从2015年的15%增加到2018年的27%【第7位】。
【许可】32个项目/服务未宣布任何明确的许可,19个采用CC0 1.0 Universal,这是2018年调查受访者使用的最常见的许可。
【访问及格式】在发布关联数据的70个项目或服务中,19个目前不可在其机构之外访问其数据。
那些提供多种访问格式的,网页是最常见的,随后是文件转储【批下载】、内容协商、SPARQL端点、SPARQL编辑器、嵌入式标记和应用程序。
最常用的关联数据序列化是RDF/XML,其他较少使用的序列化,依引用频率:Turtle,JSON-LD,N-Triples,RDF/JSON,RDFa,N3 RDF三元组和N-Quads。
【技术】发布关联数据所使用的技术是多种多样的,并且大多数使用多种技术。最多有20多家提到:SPARQL、Java。……
【障碍】2018年和2015年调查中出版关联数据的障碍或挑战排名大致相同。最大障碍是员工陡峭的学习曲线【要学的东西太多】,其次是遗留数据中的不一致【数据清洗吧】,第三是选择适当的本体。

【三】消费什么关联数据、为什么?
【关联数据源】2018年前10(超过12个项目或服务使用):id.loc.gov;VIAF;DBPedia;GeoNames;Wikidata;WorldCat.org;Getty Vocabularies;FAST;ISNI;我们自己转换为关联数据的资源。
与2015年相比的最大变化:维基数据使用激增(排名第5,2015年排名第15),与WorldCat.org使用情况相当。ISNI也升至“前10名”,而“我们自己转换为关联数据的资源”从2015年的第5下降到2018年的第10。
【动机】消费关联数据的主要原因在2018年和2015年的调查中排名相同:[1]为本地用户提供更丰富的体验;[2]通过消费其他来源的关联数据强化本地数据。百分比及排名下降较多的有:实现更有效的内部元数据管理(从2015年的47%【第3】到2018年的30%【第4】)。
为本地用户提供更丰富的体验
【障碍】主要障碍是对来源数据和关联数据源进行匹配、消歧和对齐。最大的区别在于2018年指向不稳定端点和服务可靠性的回复数量的增加。

【四】忠告【每一句都是经验之谈,须自己看原文体会】

【五】结论
对2018年调查的回应可能被视为仍在发展的关联数据环境的另一部分快照。这种观点受限于哪些机构对调查作出回复以及谁作的回复【这个对结果的影响确实很大】,因为早期调查中描述的关联数据实施的回复可能因个体观点的不同而不同。
【与2015年调查的显著差异】
[1]只发布关联数据的项目或服务更少,对照那些发布和消费链接数据的项目或服务增加。
[2]更多专门从事关联数据的员工。
[3]用schema.org和BIBFRAME发布关联数据的增加,对照用SKOS的减少。
[4]维基数据Wiki作为关联数据源的兴起。

参见:
2018年国际关联数据实施者调查(2018-5-18)
关联数据应用现状:2015国际关联数据实施者调查的分析(2016-9-4)
OCLC 关联数据项目调查结果:机构、成果、消费、发布、技术、建议(2014-9-25)