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《元数据模式评估框架》征求意见

做数字（化）项目，都会遇到选择元数据的问题。在内容适用的若干元数据格式中，如何作出评价并选择确定所用的格式？

美国图书馆协会（ALA）核心元数据标准委员会正在制订《元数据模式评估框架》，其初稿现公开征求意见，2022-7-18截止。

本框架确定了9个可用于评估元数据模式的准则，每个准则还包含4个级别，用于评估给定模式满足从最低（例如，最低限度可接受）到最高（增值或最复杂）的程度。标准草案文本及反馈表单均在Google Drive，详见：

Core News: Core Metadata Standards Committee Seeks Feedback on Assessment Framework / By Jenny LevineIn. 2022-6-22

元数据模式评估框架 Metadata Schema Assessment Framework / Core Metadata Standards Committee

本框架主要基于 Pipino 等2002年在“数据质量评估”（Data Quality Assessment）中提出的15个维度，包括：可访问性、适当数量的数据、可信性、完整性、简洁的表示、易于操作、无错误、互操作性、客观性、相关性、声誉、安全性、及时性、可理解性和增值。经合并、改进或省略，形成本文件的9个准则：

  • 适用性(Applicability)：元数据模式适用于手头任务的程度
  • 完整性(Completeness)：元数据模式在多大程度上具有足够的广度和深度来满足模式的既定目的
  • 一致的表示(Consistent Representation)：统一表示元数据模式的程度
  • 易于访问(Ease of Access)：元数据模式和相关信息可靠可用或可轻松快速检索的程度
  • 互操作性(Interoperability)：两个或多个系统或组件交换有关事物的数据的能力，并以与数据创建者的解释一致的方式解释已交换的数据
  • 维护(Maintenance)：支持模式的连续性、审查和适应性的维持活动水平
  • 采用率(Rate of Adoption)：元数据模式的使用程度
  • 可理解性(Understandability)：元数据具有使其能够被用户阅读和解释的属性的程度，并在特定的使用环境中以适当的语言、符号和单位表示
  • 透明度、偏见和参与度(Transparency, Bias, & Engagement)：元数据模式承认和记录可能的偏见的程度

为对上述9个准则进行测度，本框架基于2019年国家数字监护联盟（National Digital Stewardship Alliance）的数字保存级别 2.0 版（Levels of Digital Preservation Version）模型，确定衡量每个准则的从低到高的4个适用级别。以下仅以“可理解性”为例说明：

  • 级别I，要求：[1]在稳定/静态的在线位置以活生生的人类语言提供人类可读的文档。
  • 级别II，在上述1外，还有2个要求：[2]该文档包括并定义了所有可接受的内容类型（即概念、元素、关系、受控词汇术语等）。[3]定义是非自引用的，并且在整个文档中使用一致的术语。
  • 级别III，在上述1-3外，还有1个要求：[4]文档的结构和编写方式对新手和高级用户都很有用。
  • 级别IV，在上述2-4之外，对1增加语言要求：人类可读的文档以多种活生生的人类语言提供并积极维护，包括非欧洲和非拉丁字符语言。

注：不知道是不是为了强调“政治正确”，9个准则中有“透明度、偏见和参与度”，但附上了特别说明：本节涉及数据元素中使用的值，而不是模式本身，因此在本文档中没有位置。 满足此处规定的其他准则（例如完整性、一致性、互操作性等）的模式将“符合目的”，因此将没有偏见。

OCLC研究报告《过渡到下一代元数据》笔记

OCLC研究部每年都会发布一些报告。2020年的《过渡到下一代元数据》，是OCLC研究图书馆合作伙伴（Research Library Partners, RLP）下属元数据管理者焦点小组（Metadata Managers Focus Group）在2015-2020年间讨论的总结，由OCLC的Karen Smith-Yoshimura执笔：

Smith-Yoshimura, Karen. 2020. Transitioning to the Next Generation of Metadata. Dublin, OH: OCLC Research. https://doi.org/10.25333/rqgd-b343.

本报告以“下一代元数据”为标题，但并没有对“下一代元数据”给出一个定义。

小组的“坚定的信念是，无论其形式如何、无论现在还是将来，元数据都是所有发现的基础。”“然而元数据正在发生变化。只有图书馆系统才理解的、书目记录中基于格式文本字符串的、特定格式的元数据管理，从概念上和技术上都已接近过时。图书馆管理创新对元数据管理的实践施加了压力，要求其发展，因为需要图书馆员为更多类型的资源提供元数据，并以更少员工在机构或多机构项目中进行协作。”【更少的员工、面对更多类型资源】“过渡到下一代元数据是一个不断发展的过程，与不断变化的标准、基础架构和工具交织在一起。”

报告首先提出元数据变化三问：为什么会发生变化、创建过程如何改变、元数据本身如何变化：

  • 1、为什么元数据会发生变化？
  • 传统的图书馆元数据过去和现在都是由图书馆员、按照主要由图书馆员使用和理解的规则制定的。它以记录为中心，生产成本高，且有历史尺寸限制【原目录卡片】。元数据的覆盖范围有限，特别是不包括学术期刊或其他学术成果中的文章。基础设施不足以管理更正和增强，导致对完美的强调加剧了元数据创建的缓慢 【“完美”被吊打、已不合时宜】。简而言之，元数据可以更好，它是不够的，并且现存元数据在图书馆领域之外没有被广泛使用【注意力时代，不被需要会被抛弃】。
  • 2、元数据创建过程如何变化？
  • 元数据不再由图书馆工作人员单独创建。今天，出版商、作者和其他相关方同样参与元数据创建。元数据创建也在学术生命周期中得到推进，出版商比传统编目过程更早地创建元数据记录。现在可以通过机器或众包来增强或纠正元数据。【上游元数据、元数据自动增强、众包】
  • 3、元数据本身如何变化？
  • 机器可读编目 (MARC) 的创建是为了复制传统上在图书馆目录卡片上找到的元数据。我们正在从 MARC 记录过渡到编码良好、可共享、可链接的组件的组合，重点是参照，我们正在消除机器无法理解的不合时宜的缩写。与仅依赖图书馆词表（如主题标题表和代码表）不同，正在开发的组合可以容纳为特定领域创建的词表，从而扩展元数据的潜在受众。【不断变化的标准：抛弃MARC格式、采用开放关联数据，改变编目规则、取消卡片目录时代的缩写，不强制使用图书馆受控词表】

然后是报告的四个主要部分。前三部分延续元数据变化三问，大致描述了“下一代元数据”的图景。第四部分则是图书馆的应对：这些变化将对未来的人员配备产生什么影响、图书馆如何准备？

一、向关联数据和标识符过渡：作为从“规范控制”到“身份管理”转变的一部分，扩大永久标识符的使用

  • 1、扩大使用永久标识符：永久标识符被视为从当前元数据过渡到未来应用的关键。
  • 2、从“规范控制”走向“身份管理”。重点发生了变化，从在资源描述中提供检索点、到描述资源中的实体（工作、人员、团体、地点、事件）并在它们之间建立关系和链接。身份管理还可以弥合期刊文章、学术档案服务和图书馆目录中的名称变化，超越这些现在孤立的领域。这是实现关联数据承诺的必要条件。
  • 3、解决需要多词表和公平、多样性和包容性【EDI，政治正确】。
  • 4、关联数据挑战：良好的关联数据需要良好的元数据。【常常在需要重新利用遗留元数据时、发现各种问题，数据清洗必不可少】

二、描述“由内而外”和“促进”的馆藏：为机构以各种格式创建或策划、与联盟共享的独特资源创建和管理元数据的挑战

  • 由内而外：即支持机构资源的创建、管理和可发现性，向外提供内部资源——相对于“由外而内”即购买资料供内部使用；
  • 便利的：指围绕用户需求提供对更广泛的本地、外部和协作资源的访问。
  • 报告特别讨论5种特定格式的独有资源的元数据问题：1、档案馆藏；2、存档网站（归档具有学术或机构利益的网络资源，以确保它们的持续访问和长期生存）；3、影音馆藏；4、图片馆藏；5、研究数据。

三、“元数据即服务”的演变：超越传统图书馆目录，更多地参与元数据创建；以及利用旧元数据和未来元数据的新服务。【更多元数据元素，在搜索以外更多元数据利用】

  • 1、指标：使用指标（如借阅、引用、下载或请求单件的频率）可用于构建广泛的图书馆服务和活动。……一些可能的服务：[1]有关剔除单件的馆藏管理决策和确定异地存储的资料；[2]评估订阅；[3]将研究人员出版物的引用与图书馆未购买的内容进行比较；……[4]学生使用高校图书馆与学业成绩之间的关系。【基于使用元数据评估馆藏】
  • 2、咨询服务：一个新兴趋势是数字人文部门向元数据专家征求有关元数据标准和如何使用受控词汇表的建议。这个元数据顾问角色的更多可见性出现在最近的图书馆职位发布中。
  • 3、新应用。MARC字段的共享和一致使用支持新的应用程序。[1]使用书目记录中的标识符来获取目录、摘要、评论和封面图像，并生成在特定分类范围内定位资源位置的楼层地图（例如在 OCLC 与 StackMap 的集成中）。[2]使用书目元数据填充数字资产管理系统和机构存储库，使用 Tableau 和 OpenRefine 等工具，可以对馆藏进行更丰富的分析和馆藏视图。[3]MARC元数据将学者与其项目的书目数据联系起来，并可以通过 Yewno 等应用程序生成与相关资源的关系。[4]MARC元数据还被用于为机构产出措施和隶属关系跟踪提供信息，并作为构建组织历史的来源。[5]机构书目元数据中隐含的出处已被证明有助于记录盗窃案件【？】。[6]通过数据挖掘分析目录数据也可用于丰富元数据，例如生成相关记录中缺失的语言代码或识别翻译作品的原始题名。[7]MARC数据还支持生成主题地图以发现编目元数据中其他不明确的关系。[8]澳大利亚国家书目数据库中作为“代码马拉松”活动结果标记的 465 种土著语言，以及一个让社区参与的示例增强书目元数据。 【现有元数据的深度挖掘/可视化——MARC数据以前未得到良好利用】
  • 4、书目计量：用于生成文献计量，统计方法来分析图书、文章和其他出版物。将图书馆元数据用于数字人文研究项目具有很大的潜力。[1]美国国会图书馆的研究人员使用书目元数据来追踪出版和版权的历史；[2]加州大学洛杉矶分校的研究人员使用编目元数据来跟踪胰岛素等发明的商业化。[3]英国第二大书商 Hachette UK 对编目元数据的一种新用途是委托 Graphic History Company 解锁所有九家 Hachette 出版社的历史，并通过要求大英图书馆提供跨越 250 年的九家出版社出版的每一个作者和书名。大英图书馆提供了一份超过 55,000 位作者的名单，从中选出了 5,000 位最杰出的人来创造可能是元数据使用最美丽的例子：一幅跨越八层楼的巨型壁画，按时间顺序展示了所有 5,000 位作者。【文献计量/可视化】
  • 5、语义索引：当受控词表和同义词表被转换为关联开放数据并公开共享时，它们促进馆藏浏览的传统作用将消失，但可以在基于网络的知识组织系统 (KOS) 中找到新用途。……焦点小组成员希望人工智能——或者至少是机器学习——能够减少当前在研究数据中链接名称和概念的人工工作量。也许算法可用于根据相关元数据或来源匹配名称，根据上下文将论题相互关联，根据其他可用元数据消除名称歧义，并分析数据集以识别馆藏中可能存在的偏差。一些研究图书馆合作伙伴参与图书馆、档案馆和博物馆的人工智能 (AI4LAM) ，这是一个“国际参与性社区，专注于推动人工智能在图书馆、档案馆和博物馆内部、为图书馆、档案馆和博物馆的使用。【期待AI、ML能够减少人工工作量】

四、为未来的人员配备需求做好准备：不断变化的环境需要新进入该领域的专业人员和经验丰富的编目员所需的新技能

  • 1、文化转变：从仅对制作感到自豪到重视学习、探索和尝试元数据工作新方法的机会。【改变态度】
  • 2、学习机会：分享见闻、跨团队小组讨论、阅读俱乐部、参与多机构项目……。【激发学习兴趣的各种方法】
  • 3、新工具和技能：图书馆员学习编程技能比聘请 IT 专家学习“技术服务思维”更容易（背后的真实原因：虽然“圣杯/必杀技”是招聘对元数据服务感兴趣的具有 IT 背景的人，但留住具有 IT 技能的员工很困难——他们需要私营部门的高薪工作）。工具：MarcEdit【强推】和/或其他如 OpenRefine、脚本（如 Python、Ruby 或 Perl）和用于元数据协商和批处理的宏。
  • 4、自学
  • 5、解决员工流动。需要创建有吸引力的职位描述。具有编程技能的新员工受到追捧，因为他们可以将批处理技术应用于可以弥补员工流失的元数据。元数据经理需要重新思考元数据专家在“传统”编目工作之外的角色。与可能无法很好地适应新环境工作的具有传统编目背景的潜在候选人相比，具有更灵活技能组合的潜在候选人变得更具吸引力。【一方面自然减员，因为人员退休或离职原职位难以保留；另一方面要吸引有技术能力的新人，所以新职位名称频现】

【关于编目员的思考：编目员对“完美”的追求是长期编目锻炼的结果。但现实中为编目效率普遍采用外包，“完美”得不到认可。从发展看，将是更少的员工、面对更多类型资源，因此编目员不能局限于传统编目、必须将视野扩大到独特馆藏资源，同时不拒绝学习新技术与新方法。】

EDI：公平性、多样性、包容性

因COVID-19仍在持续中，2021 ALA年会又是虚拟会议。技术服务中专业馆员的核心职责兴趣小组（Core Role of the Professional Librarian in Technical Services Interest Group）在会议期间有一个虚拟圆桌讨论，主题为：

图书馆和技术服务中的公平性、多样性和包容性 Equity, Diversity and Inclusion (EDI) in the Library and Technical Services

Zoom会议，北京时间6月27日凌晨2点（1小时），需要注册（无需注册ALA年会）

看到EDI，直觉以为是图书馆采访会涉及的电子数据交换（Electronic Data Interchange），却原来是美国政治正确的新首字母缩略词：

EDI=公平性、多样性和包容性（Equity, Diversity and Inclusion）

看本次讨论中的几个话题：

  • Inclusive Cataloging Practices 包容性编目实践
  • Embracing Equity, Diversity and Inclusion with Local Subject Headings 用本地主题标题拥抱公平、多样性和包容性
  • Addressing Systemic Racism in Metadata 解决元数据中的系统性种族主义
  • EDI: Where do we Begin? EDI：我们从哪里开始？

主要涉及修改主题标目及相关过程，尤其是因LCSH未能与时俱进而某些要用本地主题标题代替之。如第1个话题“包容性编目实践”称：

国会图书馆仍未实施主题分析委员会工作组在 2017 年提出的将 LCSH“外国人”改为“非公民”和“非法外国人”改为“无证移民”的建议。 此外，描述 LGBTQIA+ 个人（即性少数群体）的国会图书馆主题标题也不具有包容性，不反映当前时代。

关于图书馆的EDI，权威解释来自2017年6月27日美国图书馆协会理事会（ALA Council）批准的EDI声明“公平性、多样性、包容性：对图书馆权利法案的解释”（Equity, Diversity, Inclusion: An Interpretation of the Library Bill of Rights）。其为智识自由（intellectual freedom）之一部分。看着似乎人畜无害的3个名词，在此声明的解读下，在吾国当前背景下已然政治相当不正确了（吾国术语当称“不讲政治”）。

另：OCLC研究图书馆伙伴（RLP）当年对150个参与机构进行了EDI调查（Equity, Diversity, and Inclusion in theOCLC Research Library Partnership Survey）

——公平性、多样性、包容性——

（摘自ALA“公平性、多样性、包容性：对图书馆权利法案的解释”）

美国图书馆协会确认公平、多样性和包容性是促进和实践智识自由的核心。图书馆对于民主和自治、个人发展和社会进步以及每个人不可剥夺的生命权、自由权和追求幸福都是必不可少的。为此，图书馆和图书馆工作人员应该在他们所做的一切中拥抱公平性、多样性和包容性。

“公平性”考虑到差异，以确保公平的过程，并最终确保公平的结果。公平承认某些群体在获得教育和就业机会方面曾经（并且现在）处于不利地位，因此在许多组织和机构中代表性不足或被边缘化。因此，公平意味着通过改善弱势群体的状况来增加多样性。

“多样性”可以定义为人们既相似又不同的方式的总和。当我们认识到、重视和拥抱多样性时，我们就是在认识、重视和拥抱每个人的独特性。

“包容性”是指所有个人都受到公平和尊重对待的环境；因其独特的技能、经验和观点而受到重视；平等获得资源和机会；并且可以为组织的成功做出充分的贡献。

为确保每个人都能感受到真正的欢迎和包容，图书馆工作人员和管理人员应反映其社区的出身、年龄、背景和观点。管理机构也应反映社区。图书馆空间、项目和馆藏应该满足每个用户的需求。

一、图书和其他图书馆资源应提供图书馆服务社区所有人的兴趣、信息和启蒙。资料不应因为对其创作有贡献的人的出身、背景或观点而被排除在外。

二、图书馆应提供资料和信息，展示对当前和历史问题的所有观点。不应因党派或教义上的反对而禁止或移除材料。

三、图书馆在履行提供信息和启蒙的责任时应挑战审查制度。

四、图书馆应与所有与反对限制自由表达和自由获取思想有关的个人和团体合作。

五、不得因出身、年龄、背景或观点而剥夺一个人使用图书馆的权利。

六、向其服务的公众提供展览空间和会议室的图书馆应在公平的基础上提供此类设施，而不管要求使用这些设施的个人或团体的信仰或隶属关系如何。