Келси Беджер (Kelsey Badger), доцент, специалист по научным данным библиотеки Университета Огайо (США) опубликовал статью «К распределенной инфраструктуре: классификационная матрица для обучения стандартам данных» (Towards a Shared Framework: A Classificatory Matrix for Teaching Data Standards). Словосочетание «стандарты данных» описывает великое множество попыток нормализации путем использования специальных форматов, инструментов и процедур идентификации провенанса материалов, а также методик документирования. Эти попытки указывают на необходимость стандартов, но вместе с тем разнообразие подходов само по себе является препятствием к стандартизации данных. Информационные специалисты понимают, что классификация — это та конструкция, в которой легче передвигаться по огромному массиву знаний. Но несмотря на весь накопившийся опыт разработки таких систем организации знаний, не существует единого универсального пути их построения для классификации стандартов научных данных.

Стандарты научных данных — самая загадочная тема для исследователей и специалистов по данным. Источником путаницы и непонимания является их многоцелевой характер; стандарты могут (и должны) применяться как к первичным данным, так и к метаданным, что позволяет реализовать широкий спектр функций: от возможности поиска в репозиториях до интеграции разрозненных источников данных. По результатам обзора тематической литературы составлена классификационная матрица, позволяющая описать тот или иной вид стандартов. Матрица построена на основе двух организационных принципов: цель (поиск или использование данных) и вид контролируемой информации (смысл или синтаксис). Предлагаемая классификационная матрица – лишь один из многих возможных способов представления всего диапазона стандартов научных данных. Более того, она и была разработана для того, чтобы указать на их противоречивую природу, и указывает на различие между стандартами, призванными обеспечить поиск данных, и теми, что способствовали бы повторному их использованию. Всегда существует некое противоречие между теорией и практикой, между описанием ландшафта стандартов данных и применением конкретных стандартов на практике. Цель данной классификационной модели — придать новый импульс дискуссии и разрешить недопонимание между учеными и информационными специалистами, подтолкнуть специалистов к разработке обучающих материалов, которые помогут лучше понимать и использовать стандарты данных.

  

УДК: 025.4.03 + 001.103-027.531

ГРНТИ: 20.21

DOI: 10.7191/jeslib.758

 

Источник:

https://publishing.escholarship.umassmed.edu/jeslib/article/id/758