مرور نظام‌مند پژوهش‌های داده‌های پیوندی

نوع مقاله : مقاله مروری

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری علم اطلاعات و دانش‌شناسی، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، واحد بابل، دانشگاه آزاد اسلامی، بابل، ایران

2 استادیار، گروه علم اطلاعات و دانش‌شناسی، واحد بابل، دانشگاه آزاد اسلامی، بابل، ایران

چکیده

هدف: مرور مطالعات انجام‌‌شده در رابطه با موضوع داده­ های پیوندی و شناسایی بیشترین موضوعات پرداخته‌شده در این موضوع، مزایا و چالش‌های موجود.
روش: روش پژوهش مرور نظام‌مند است. در جستجوی اولیه در وبگاه علوم مشخص شد که ۲۰ مجله بنا به نتایج پژوهش دارای بیشترین تولیدات علمی موضوع داده­ های پیوندی در مقوله علم اطلاعات و دانش‌شناسی‌اند. پس از بررسی و پایش ۲۲۹۶۶ مقاله استخراج و سپس با استفاده از راهنمای استاندارد پریزما، نهایتاً ۲۰ مقاله انتخاب شد. ابزار پژوهش از نوع سیاهه وارسی بر مبنای معیارهای ورود و خروج بود و برای تجزیه‌وتحلیل اطلاعات از آمار توصیفی استفاده شد.
یافته‌­ها: وب معنایی، هستی‌شناسی، داده­‌های باز پیوندی، تعامل‌پذیری، شباهت داده‌ها، پردازش‌ زبان ‌طبیعی، فراداده و کتابخانه دیجیتال بیشترین موضوع­‌هایی است که در مقالات موردنظر به آنها پرداخته شده است. مزایا و چالش­ های فنی (مرتبط با مجموعه داده ­های پیوندی، ابزارهای داده‌های پیوندی مرتبط با مسائل فناورانه، و هستی‌شناختی)، عوامل مالی و انسانی در مقالات بررسی شد. در ادامه طبق یافته‌ها مشخص شد که مزایا و چالش‌­های داده‌های پیوندی هر دو به‌تفکیک به مقوله فنی و زیرمقوله فرعی«مزایا و چالش‌های مرتبط با مجموعه داده­ های پیوندی» هر کدام با ۳۵ درصد اختصاص یافته است. امکان کشف گسترش موجودیت‌ها با بررسی انواع پیوند در داده‌های پیوندی، ایجاد پیوند مناسب داده‌ها با داده‌های سایر خدمات پیوسته، بهبود در کشف داده‌های باز، افزایش رؤیت‌پذیری داده‌های پیوندی با داده‌های سایر خدمات پیوسته از جمله مزایای مرتبط با مجموعه داده‌های پیوندی، و تنوع بیش از حد داده‌های بین­ رشته‌ای، پیچیدگی واژگانِ در دسترسی، مشکلات مربوط به فهرست‌نویسی منابع از جمله چالش‌های مرتبط با مجموعه داده‌های پیوندی است. طبق یافته‌های پژوهش، بیشترین روش‌­ها و ابزارهای به‌کارگیری داده­‌های پیوندی مربوط به «نظام ساده سازماندهی دانش» یا اسکاس، هستی‌شناسی دی.بی.پدیا، هستی‌شناسی کتابشناختی و اف.اُ.ا.اف. به ترتیب با ۷، ۷، ۵ و ۴ فراوانی است. راهکارها و پیشنهادهایی در مقالات مورد بررسی نیز در رابطه با به کارگیری داده ­های پیوندی ارائه شد که باز، مفید، قابل کشف، سالم و پیوندی‌بودن داده­ ها از جمله آن هاست.
نتیجه­‌گیری: با توجه به مطالعات مورد بررسی، برای پیاده­‌سازی و به‌کارگیری داده­‌های پیوندی در کتابخانه­‌ها، مراکز اطلاع­‌رسانی و پروژه­‌های مختلف خارجی از روش‌­ها و ابزارهای مختلفی استفاده شده است که با وجود چالش­ های موجود، سازماندهی، جستجو، و بازیابی اطلاعات را تسهیل کرده است و مزایای مختلفی نیز به همراه دارد. پژوهشگران علم اطلاعات و دانش‌شناسی، مهندسان نرم‌افزار و... با آگاهی از موارد مطرح‌شده در این پژوهش می‌توانند در معماری کتابخانه‌های دیجیتال و پروژه‌های مبتنی بر وب موفق‌تر عمل کنند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Linked Data Research Literature: A Systematic Review

نویسندگان [English]

  • R. Ghorbani Bousari 1
  • M. Ghiasi 2
  • S.A.A. Razavi 2
1 Student of PhD Candidate, Department of Information and Knowledge Science, Babol Branch, Islamic Azad University, Babol, Iran
2 Assistant Professor, Department of Information and Knowledge Science, Babol Branch, Islamic Azad University, Babol, Iran
چکیده [English]

Purpose: Linked data as a component of the Semantic Web is defined as the best way to publish and link structured data on the web environment. Linked data creates integrated data as new data in that environment. Despite the efforts to create linked data in recent years, it can be said that it is expanding significantly. However, implementing it requires the use of new technologies in semantic web. This study aims to review the studies in this area in order to identify issues received more attention from the research community, as well as the benefits gained and challenges faced in implementation.
Method: Our search on the WOS revealed that 20 journals contain highest number of research in field of linked data with regard to library and information science. Out of 22966 articles identified, 20 were selected and reviewed using the standard Prisma guide,. This standard is designed for reporting Systematic Reviews. The research tool was a checklist based on inclusion and exclusion criteria. Descriptive statistics were used to analyze the data.
Finding: Findings showed that semantic web, linked open data, ontology, interoperability, similarity, natural language processing, metadata, digital libraries are topics covered in the reviewed articles most. Technical benefits and challenges (related to linked data sets, linked data tools and methods, related to technological and ontological issues), financial and human benefits and challenges were examined. The benefits and challenges are both assigned to the technical category and the sub-category "benefits related to linked data sets" and "challenges related to linked data sets" with 35 percent. Discover the benefits of expanding entities by examining the types of links in linked data, create appropriate links data with data from other online services, improvement in open data discovery, and increase the visibility of linked data with data from other online services are among the benefits associated with linked datasets. Over diversity of interdisciplinary data, the complexity of accessible vocabulary, and the problems associated with cataloging resources are among the challenges associated with linked datasets. Methods and tools used most to use linked data are SKOS or "Simple Knowledge Organization System", DBPedia ontology, Bibliographic ontology (Bibo) and FOAF with frequencies of 7, 7, 5 and 4 respectively. Solutions and suggestions are presented in relation to implementation of linked data.
Conclusion: For successful implementation and application of linked data in libraries, information centers, and projects different methods and tools are used. Despite facing challenges, this has made organizing, searching, and retrieving information easier and beneficial outcomes.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Linked Data
  • Systematic Review
  • Library Science
  • information science
  • Semantic Web
  • Ali, I. and Warraich, N.F. (2018), "Linked data initiatives in libraries and information centres: a systematic review", The Electronic Library, 36(5), 925-937.                       https://doi.org/10.1108/EL-04-2018-0075
  • Berthoud, h., Hartley, J. (2021). Practical Approaches to Linked Data.
    The Serials Librarian, (Article in press), Retrieved 4 April.2021 from       https://doi.org/10.1080/0361526X.2021.1885897
  • Bizer, C., Heath, T., & Berners-Lee, T. (2011). Linked Data: The Story so Far. In A. Sheth (Ed.), Semantic Services, Interoperability and Web Applications: Emerging Concepts (pp. 205-227). IGI Global. http://doi:10.4018/978-1-60960-593-3.ch008 
  • Candela, G., Escobar, P., Carrasco, R. C., & Marco-Such, M. (2020). Evaluating the quality of linked open data in digital libraries. Journal of Information Science, 1-23. https://doi.org/10.1177/0165551520930951
  • Delgado, F., Hilera, J. R., Ruggia, R., Otón, S., & Amado-Salvatierra, H. R. (2019). Using microdata for international e-Government data exchange: The case of social security domain. Journal of Information Science, 42(5), 1-9.                           https://doi.org/10.1177/0165551519891361
  • Feitosa, D.Dermeval, D.Ávila, T.Bittencourt, I.I.Lóscio, B.F. and Isotani, S. (2018), "A systematic review on the use of best practices for publishing linked data", Online Information Review, (1)42, 107-123. https://doi.org/10.1108/OIR-11-2016-0322
  • Fernández, J. D., Martínez-Prieto, M. A., de la Fuente Redondo, P., & Gutiérrez, C. (2018). Characterising RDF data sets. Journal of Information Science, 44(2), 203–229. https://doi.org/10.1177/0165551519891361
  • Guerrini, M; Possemato, T. (2013). Linked Data: A New Alphabet for the Semantic Web. Italian Journal of Library, Archives & Information Science, 4(1), 67. http://dx.doi.org/10.4403/jlis.it-6305
  • Gupta, B.M., Dhawan, S.M., Singh, N.K. & Kumar, A. (2020). Linked data: A Scientometrics assessment of global publications output during 1996-2019. International Journal of Information  Dissemination and Technology, 10(1), 62.
  • Hallo, M., Luján-Mora, S., & Maté, A. (2017). Evaluating open access journals using Semantic Web technologies and scorecards. Journal of Information Science, 43(1), 3–16. https://doi.org/10.1177/0165551515624353
  • Hallo, M., Luján-Mora, S., Maté, A., & Trujillo, J. (2016). Current state of Linked Data in digital libraries. Journal of Information Science, 42(2), 117–127.                            https://doi.org/10.1177/0165551515594729
  • Hallo C, M., Martínez-González, M. M., & de la Fuente R.P. (2013). Data models for version management of legislative documents. Journal of Information Science, 39(4), 557–572.              https://doi.org/10.1177/0165551512473723   
  • Hendler, J, Berners-Lee, T, Miller, E. (2002). Integrating applications on the semantic web, Journal of the Institute of Electrical Engineers of Japan, 122(10), 676-680.
  • Hosseini, E., Ghaebi, A., Baradar, R. (2021). Bibliometrics and Mapping of Co-words in the Field of Linked Data. Scientometrics Research Journal, 7(13), 91-116. Retrieved April 21, 2021, from http://rsci.shahed.ac.ir/article_1125_b9af5e37a0de7e08a87b545bbd7344a2.pdf [In Persian]

] حسینی، الهه؛ غائبی، امیر؛ برادر، رویا (1400). کتاب‌سنجی و نگاشت هم‌رخدادی واژگان در حوزه داده‌های پیوندی. پژوهش‌نامه علم‌سنجی، 7(1)، 91-116 .[

  • Ji, X., Chun, S. A., Cappellari, P., & Geller, J. (2017). Linking and using social media data for enhancing public health analytics. Journal of Information Science, 43(2), 221–245.         https://doi.org/10.1177/0165551515625029
  • Kamdar, M.R., Musen, M.A. (2021). An empirical meta-analysis of the life sciences linked open data on the web. Sci Data,  8(24), 1-21.  https://doi.org/10.1038/s41597-021-00797-y
  • Khodizadeh Nahari, M; Ghadiri, N;  Baraani Dastjerdi, A; Sack, Jörg-R. (2020). Improving Linked Data Quality Assessment and Fusion by a Conflict Resolution Approach. Tabriz Journal of Electrical Engineering, 50(1), 113-125 Retrieved July 21, 2021, from

https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_10659.html   [In Persian] 

] خودی‌زاده نهاری، محمد؛ قدیری مدرس، ناصر؛ براآنی دستجردی، احمد؛ آر. سک، جورج (1399). بهبود ارزیابی کیفیت و ترکیب داده‌های پیوندی با رویکرد مدیریت تعارضات داده‌ای. مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز، 50(1)، 113-125 .[

] متشکر آرانی، زهره؛ عبدالله‌زاده، احمد؛ شیرازی، حسین (1397). گسترش شبکه واژگان زبان فارسی با روش‌های نیمه خودکار و قالب داده‌های پیوندی. مجله فرماندهی و کنترل، 3(3)، 1-22 .[

  • Nagai, Y., Hashizume, A. and Fukuyama, J. (2015), “Use and connect: Linked open data of the national diet library, Japan”, in Proceedings of the 2015 International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, 252.
  • Ortiz Vivar, J., Segarra, J., Villazón-Terrazas, B., & Saquicela, V. (2020). REDI: Towards knowledge graph-powered scholarly information management and research networking. Journal of Information Science, 1-15. https://doi.org/10.1177/0165551520944351
  • Öztürk, Ö., & Özacar, T. (2020). A case study for block-based linked data generation: Recipes as jigsaw puzzles. Journal of Information Science, 46(3). 419–433.            https://doi.org/10.1177/0165551519849518    
  • Paredes-Valverde, M. A., Valencia-García, R., Rodríguez-García, M. Á., Colomo-Palacios, R., & Alor-Hernández, G. (2016). A semantic-based approach for querying linked data using natural language. Journal of Information Science, 42(6), 851–862.           https://doi.org/10.1177/0165551515616311  
  • Parsons, M. A., Godøy, Ø., LeDrew, E., de Bruin, T. F., Danis, B., Tomlinson, S., & Carlson, D. (2011). A conceptual framework for managing very diverse data for complex, interdisciplinary science. Journal of Information Science, 37(6),555–569.                    https://doi.org/10.1177/0165551511412705
  • Pazooki, F., Keshavarzian, S. (2020). BIBFRAME: a New Bibliographic Framework for Linked Data Environment. Library and Information Science Research, 9(2), 226-241.         Retrieved July 21, 2021, from   https://infosci.um.ac.ir/article_33914.html?lang=fa [In Persian]

] پازوکی، فاطمه؛ کشاورزیان، سلما (1398). بیب‌فریم:  چارچوب کتاب‌شناختی نوین در محیط داده‌های nپیوندی. پژوهشنامه کتابداری و اطلاع‌رسانی، 9(2)، 226-241.[

  • Quezada-Sarmiento, P. A., Enciso, L., Conde, L., Mayorga-Diaz, M. P., Guaigua-Vizcaino, M. E., Hernandez, W., & Washizaki, H. (2020). Body of Knowledge Model and Linked Data Applied in Development of Higher Education Curriculum. In S. Kapoor, & K. Arai (Eds.), Advances in Computer Vision - Proceedings of the 2019 Computer Vision Conference CVC. 758-773 (Advances in Intelligent Systems and Computing; V.943). Springer Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-030-17795-9_57
  • Rademaker, A., Oliveira, D., Paiva, V., Higuchi, S., Medeiros E Sá, A. and Alvim, M. (2015), “A linked open data architecture for the historical archives of the getulio Vargas foundation”, International Journal on Digital Libraries, 15 (2), 153-167. https://doi.org/10.1007/s00799-015-0147-1
  • Rajabi, E., Sicilia, M.-A., & Sanchez-Alonso, S. (2014). An empirical study on the evaluation of interlinking tools on the Web of Data. Journal of Information Science, 40(5), 637–648.  https://doi.org/10.1177/0165551514538151
  • Rajabi, E., Sicilia, M.-A., & Sanchez-Alonso, S. (2015). Discovering duplicate and related resources using an interlinking approach: The case of educational datasets. Journal of Information Science, 41(3), 329–341. https://doi.org/10.1177/0165551515575922
  • Sakr, S., Wylot, M., Mutharaju, R., Le Phuoc, D., Fundulaki, I. (2018).  Linked Data: Storing, Querying, and Reasoning. Switzerland: Springer International Publishing, 223 pp.
  • Sánchez-Cervantes, J. L., Alor-Hernández, G., Paredes-Valverde, M. A., Rodríguez-Mazahua, L., & Valencia-García, R. (2020). NaLa-Search: A multimodal, interaction-based architecture for faceted search on linked open data. Journal of Information Science.1-17.             https://doi.org/10.1177/0165551520930918
  • Teixeira, F., Araujo, G. D., Baptista, R., Araujo, L. V., & Pisa, I. T. (2016). Applying the semantic web to represent an individual’s academic and professional background. Journal of Information Science, 42(5), 630–638. https://doi.org/10.1177/0165551515605742
  • Warraich, N.F., Rorissa, A. (2020). "Application of linked data technologies in libraries: Pakistani information professionals’ attitudes and perceptions", The Electronic Library, 38) 5/6(,1035-1051.   https://doi.org/10.1108/EL-01-2020-0002
  • Zapounidou, S., Sfakakis, M., & Papatheodorou, C. (2017). Representing and integrating bibliographic information into the Semantic Web: A comparison of four conceptual models. Journal of Information Science, 43(4), 525–553. https://doi.org/10.1177/0165551516650410
  • Zong, N., Lee, S., & Kim, H.-G. (2015). Discovering expansion entities for keyword-based entity search in linked data. Journal of Information Science. 41(2). 209–227.             https://doi.org/10.1177/0165551514562704                

 

CAPTCHA Image