10、元数据质量与本体论在系统理论中的应用

元数据质量与本体论在系统理论中的应用

1. 元数据质量研究

元数据质量是构建多种系统（从数字图书馆到配对网站）的重要前提。不过，目前数字元数据质量的研究仍处于起步阶段。

1.1 人工与自动元数据对比

研究表明，在多个维度上，人工生成的元数据优于文档的全文分析。但在某些任务（如关键词生成和摘要生成）中，自动元数据的效果与人工生成的元数据相当。

1.2 元数据质量评估与保证工具

在元数据质量研究中，尤其是关于自动化指标的研究，产生了一些可用于现有元数据集合的工具，以发现和解决质量问题。以下是几种工具介绍：
- 可视化图形分析 ：Dushay 和 Hillman 在 2003 年使用商业产品 Spotfire DecisionSite 评估 NSDL 集合的元数据质量特征。该工具将元数据实例作为逗号分隔文件导入，生成散点图可视化，其中一个轴是元数据字段，另一个轴是元数据标识符，便于检测完整性问题。Nicholson 等人提出了类似的基于网络的工具。
- 元数据检查器 ：MIT SIMILE 项目的子项目 Gadget 是一个 XML 检查器，可用于分析大量以 XML 表示的元数据实例。它不仅能帮助集合管理者了解元数据实例的完整性，还能了解不同值在元数据字段或元素中的分布。
- 树状图指标可视化 ：指标值可用于创建存储库的可视化，以更好地理解不同质量问题的分布。例如，树状图可视化可用于回答诸如哪些作者或元数据源导致质量问题、存储库的质量随时间如何演变、存储库中元数据最关键的问题是什么等问题。