[対象: 上級]

IA Summit 2014で参加したセッションをこの記事ではレポートします。

昨日のレポート記事は複数のセッションをまとめたものでしたが、今日はサイト内検索のレポートと同じように単独のセッションを扱います。

セッションタイトルは「Web Scale IA Using Linked Open Data」(Linked Open Dataを使ったウェブ規模のIA)です。

IA Summit 2014で僕が最も衝撃を受けたセッションです。
日々のサイト運営に今すぐに大きな成果をあげられるノウハウ的な内容ではないのですが、将来的な可能性を非常に強く感じたのでシェアします。

前置き

「Linked Open Data」(「リンクト・オープン・データ」と一般的に日本語で発音します)が何なのかは後回しにして、このセッションレポートはいつもと形式を変えます。
普段は「記事」の体裁をとっていますが、今回は「マインドマップ」でご覧いただきます。

僕はカンファレンス参加後にセッションの内容をマインドマップにまとめて社内向けに提出します。
ブログには、そのマインドマップにまとめたものを記事に形を変えて掲載します。

このセッションはかなり高度で記事の体裁にするとよりいっそう理解が困難になってしまいそうな気がしたので、マインドマップレポートをそのまま見せることにしました。

コピーライト表記などごく一部を一般公開用に編集してはいるものの内容は完全に同じです。

ある意味「社外秘」みたいなものですが、よりわかりやすい形でブログ読者に見せたいと会社に要望を出したところ、(あっさりと)許可が出ました。

ということで、マインドマップ(の画像)でのセッションレポートとなります。

ではどうぞ!
※画像はクリックすると別タブ/ウィンドウで拡大表示します。

Linked Open Dataセッションのマインドマップレポート

Linked Open Dataセッションのマインドマップ

 

後書き

「Linked Open Data」を初めて耳にした人も多かったはずです。

ものすごく大雑把に言うと、

関連するデータを結びつけること、そしてそれを広く入手可能にすること

こうしたことを実現する技術の総称です。

データを結びつけるだけなら、「Linked Data」と単に呼びます。
「Linked Data」を公開してだれでも利用できるようにしたのが、「Linked Open Data」です。

Linked Open Dataを実現するのに必要な3つの要素が以下になります。

  • モノゴトを指し示すURL
  • そのモノゴトに意味を持たせる(たとえばRDFaの構造化データマークアップによって)
  • 関連する他のモノゴト(のURL/URI)にリンクする

セッションで触れられていたように現在は、DBpediaMusicBrainzNew York TimesBBC Wildlife OntologyなどさまざまなLinked Open Dataが存在します。

Linked Open Dataを発行するのは簡単ではないでしょうが、もし自分がLinked Open Dataの発行者になれたらそれはすばらしいことです。

一方で、Linked Open Data利用するのはすぐにでも始められそうです。
自分のビジネスにとって関係があるLinked Open Dataにはどんなものがあるか探してみましょう。

DBpediaには日本語版があるので、まずはここからスタートしてもいいかもしれませんね。

難し目の内容だったのでLinked Open Dataの何がいいのかさっぱりわからなかったとしても、それはそれでまったく問題ありません。

「Linked Open Data」というものがあるということを知っただけでも1つの収穫です。
今後「Linked Open Data」という言葉を耳にしたとき目にしたときは、必ず意識が向くはずです。

このレポートが「Linked Open Data」にあなたが取り組み始める第一歩になることを願っています。

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