元數據語義互操作在科學數據領域的應用研究

中圖分類號：G254 文獻標識碼：A

Abstract This paper explores theapplication of semanticall-based metadata interoperability methods in the field of scientificdata，aiming to promote the sharingandreuseofscientific data.Throughonlineresearchandcaseanalysis，the study identifiessix keymethods formetadatasemanticinteroperability：core metadata，mapping，applicationspecifications， metadata models，metadata registration systems，and ontologies.The paper examines the implementation principles of each interoperability method and itsapplications inthe scientificdata domain.Basedon a comparative analysis，a conceptual framework for semantic interoperabilityof scientific data metadata，grounded inontology，is proposed.The paper concludes with suggestions forenhancing metadata semantic interoperability in scientificdata，including：emphasizing metadata semantic interoperability to enable in-depth information aggregation; constructing metadata ontologies to fully reveal the relationshipsbetween metadata elements;and prioritizing theFAIR principles to advanceboth theoretical and practical research on metadata interoperability.

Keywords scientific data; metadata; semantic interoperability

1引言

數據為目標對象的描述性工具，對科學數據的描述、組織和發布起到關鍵性作用。元數據能夠提取出科學數據的核心屬性，并通過整合這些屬性構建完備的數據庫。然而，由于研究領域的多元性，元數據的表現形式也千差方別，因此，用戶可以通過元數據的

作為國家科技創新的基石和戰略性資產，科學數據的價值不言自明?？茖W數據的元數據是以科學互操作來實現科學數據的檢索。元數據互操作主要包含語義互操作、語法與結構互操作和協議互操作3個維度，其中，元數據語義互操作是實現信息深度聚合的核心難題和最大挑戰。

科學數據的管理、共享及復用不僅對促進數據經濟市場的形成具有重要影響，也能夠推動跨學科的研究。本研究聚焦元數據的語義層面，旨在揭示元數據互操作在科學數據領域中的應用現狀與挑戰，并提出應用建議。

2文獻回顧

國內外相關研究主要包括科學數據元數據標準、元數據互操作以及語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用研究3個方面。

2.1科學數據元數據標準研究

（1）科學數據倉儲元數據標準比較研究。完顏鄧鄧調查了8個國際科學數據倉儲，著重關注其標準、元素配置、創建方式以及數據質量的控制；胡芳選擇了4個典型科學數據倉儲（DataCite、GBIF、DataStaR和OTA），分析其元數據的方案目標、元素及特點；朱玲應用內容結構視圖，對8種典型的研究數據元數據標準元素進行比較，分析不同元數據標準的內容特征3；崔佳偉等人選取了3個通用科學數據倉儲元數據標準（DublinCore、DataCite和Dataverse）以及3個生物醫學領域科學數據倉儲元數據標準，探究國外現有科學數據倉儲相關元數據標準的內容設計及實際應用情況4。劉峰等人選擇了科研領域6種典型的元數據標準（DIF、DarwinCore、DDI、TEI、ISO19115、FGDC/CSDGM），構建出完整的、可操作性強的科學數據標準[5

（2）元數據實踐研究。GreenbergJ.等人介紹了Dryad元數據最佳實踐。2012年啟動的re3data項目是在全球范圍內應用最廣泛、發展最快和最“年輕”的數據倉儲注冊平臺，此平臺列出并統計了科學數據倉儲使用的元數據標準，目前共27個元數據標準。英國數據監護中心（Data CurationCenter，DCC）網站列出了社會科學與人文科學、物理科學、地球科學、生物學4個學科的共36個元數據標準。

（3）元數據的應用研究。趙怡萌等人以生物科學領域為例，專門分析方法元數據的建設。顧子慧等人搭建了特殊時期科學數據集的元數據框架，利用Protege軟件實現科學數據集本體構建，并借助圖數據庫Neo4j對所構建的知識圖譜進行存儲[10]。黃國彬等人調研了綜合型科學數據倉儲的元數據創建服務[]。陳辰等人設計了與版權相關的核心元素集，提出了版權元數據標準應用流程[12]。

2.2 元數據互操作研究

關于元數據互操作的研究，主要涉及數字圖書館、政府信息資源、科學數據及檔案等領域。

楊蕾等人選取了世界數字圖書館項目、歐洲MichaelCulture項目、美國公共數字圖書館等8個國外公共數字文化資源整合的典型項目，從模式級、記錄級和倉儲級對其元數據互操作方式進行分析[13]。宋琳琳等人分析了大學數字圖書館國際合作計劃、谷歌圖書、歐洲數字圖書館、HaithTrust等8個國內外大型文獻數字化項目元數據互操作情況，發現映射、集成、協議和應用程序接口（ApplicationProgramInterface，API）較為常用，注冊、轉換和關聯數據的應用范圍相對較小[4]。董克等人從制定統一的元數據數據結構出發，構建政府信息資源領域元數據語義互操作模式[15]。俞力提出基于社會建構主義的元數據語義互操作概念框架[。WangX.H.等人提出了實現海洋地球化學數據互操作的方法，該方法是基于海洋地球化學元數據標準建立海洋樣本本體[1]。孔祥盛分析了我國新舊《檔案著錄規則》不同格式檔案元數據標準、不同門類檔案元數據標準和不同領域檔案元數據的互操作情況，提出結構、語義和技術3個層次的互操作問題[18]。

2.3語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用研究

基于語義的元數據互操作方法主要包括核心元數據、映射、應用規范、元數據模型、元數據注冊系統及本體6種[19]。 ① 核心元數據。在原有核心元數據的基礎上，根據具體領域描述資源的需求，進行擴展，形成具體領域的核心元數據。 ② 映射。映射可以分為兩兩映射和中間格式映射。 ③ 應用規范。通過組合來自多個不同元數據標準中的元數據元素來實現互操作。 ④ 元數據模型。需構建通用的元數據模型并確定每個級別的元數據元素。依據科學數據資源實際情況，參考已有的元數據模型，既可復用科學數據模型中的元數據元素，也可根據實際需要添加新的元數據元素，構建新的元數據模型。 ⑤ 元數據注冊系統。元數據注冊系統指注冊元數據的信息系統，是用于對元數據進行存儲、組織、管理，促進元數據共享的信息系統。 ⑥ 本體。本體是共享概念模型的明確的形式化規范說明。通過本體建立概念框架，充分揭示元數據元素之間的各種關系，實現跨數據庫、跨平臺、跨語種的科學數據元數據互操作。

綜上所述，已有研究對科學數據元數據、元數據互操作以及語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用作了相關探討，但較少涉及語義元數據互操作方法的比較和深入探討。語義是元數據互操作的本質，也是圖書情報領域關注的重點，因此本文對語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用進行了探討和比較，以推動科學數據的共享和重用。

3語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用及對比分析

3.1語義元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

3.1.1基于核心元數據的互操作方法在科學數據領域中的應用

核心元數據指各種需求層次的元數據應用所需要的最小元數據元素。其在整個元數據擴展方案中始終處于相對穩定狀態，擴展都依據此模板，并完全包含核心元數據。核心元數據的完全一致可以保證各個數據中心之間的元數據查詢與目錄交換體系的暢通和協調。

科學技術部提出《科技資源核心元數據》，界定了科技資源核心元數據的格式和內容，指出核心元數據包括12個元數據元素（標識符、資源名稱、描述、關鍵詞、生成日期、注冊日期、最新發布日期、學科分類、主題分類、知識產權類別、資源使用許可、資源訪問地址）和3個元數據實體（共享方式、提供方信息、服務方信息）[20]。《科技平臺元數據標準化基本原則與方法》指出，元數據框架包括核心元數據、通用元數據和專用元數據；在科技平臺范圍內，任何元數據都應包含核心元數據[21]。

3.1.2基于映射的元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

映射適合于在元數據記錄被創造出來之前，在項目創建的初始階段應用，是對現有元數據的派生和修改，也可從根本上提高互操作的范圍[14]。映射的實質是為一種元數據格式的元素和修飾詞在另一種元數據格式里找到相同功能或含義的元素和修飾詞。按照參與映射的元數據標準數自的多少，映射可以分為兩兩映射和中間格式映射，

兩兩映射是指兩種元數據標準之間進行的映射。如數據文檔倡議（DataDocumentationInitiative，DDI）到都柏林核心（DublinCore，DC）的映射[22：由于元數據標準之間元素語義存在差異，映射可分為一對一、一對多、多對一和無映射四種情況。一對一的映射如DC中的“Title”對應DDI中的“2.1.1.1”，一對多的映射如DC中的“Coverage”對應DDI中的“2.2.3.1、2.2.3.2、2.2.3.3、2.2.3.4”，沒有多對一的映射，無映射如DC中的“Language”，在DDI中沒有元素與它對應。

中間格式映射指多個元數據之間通過中介格式進行轉換，以一種元數據格式為中心，其他元數據都與中心元數據分別建立映射。劉桂鋒等人建立了科學數據平臺的3種元數據“DataCite元數據模式”“Dcat：Dataset”“JPCOAR架構”到“DC”的映射，并比較了這三種元數據與DC的異同[23]。李翼等人建立了國外四大平臺醫學科學數據平臺（PMC、EuropePMC、AIHW、CT）核心元數據與DC元數據的映射[24]。3.1.3基于應用規范的元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

應用規范的互操作是在不同的元數據規范中，針對科學數據資源的具體特征，對各種已有元數據規范合適的元數據元素進行提取，考慮從哪些方面描述資源，形成本資源特有元數據元素集合。

元數據應用規范是元數據標準規范的應用形式，也可以看作是一種規范的元數據方案。元數據應用規范實質是元數據復用，充許在應用中采用來自多個不同元數據標準中的數據元素組合，并對這種“混合型”元數據方案從內容和形式上進行規范，保證具有相似的基本結構和通用元素。如Dryad科學數據倉儲的元數據標準，復用了3個元數據標準（theBibliographic Ontology、Dublin Core、Darwin Core）中的元素[4。

3.1.4基于元數據模型的元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

元數據模型對科學數據的組織、保存、檢索、復用等有重大的現實意義。常穎聰和何琳以植物學基因表達實驗為例，通過調研已有的五種元數據模型（CSMD、OBI、晶體實驗元數據、EXPO、微列陣實驗元數據），確定了最終的植物學基因表達實驗元數據模型。該元數據模型的元數據集分為一級、二級和三級。一級元數據集包括實驗設計、實驗數據、實驗結果、科研成果、實驗操作、數據訪問以及實驗管理信息[25]。

3.1.5基于元數據注冊系統的元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

元數據注冊系統可以看作為存儲元數據相關信息的數據庫，并不包括具體的數據，便于元數據元素的查找、復用和共享。如人口健康科學數據倉儲于2019年被re3data.org和FAIRsharing數據倉儲目錄收錄。2021年通過CoreTrustSeal全球核心可信存儲庫國際認證[2。其元數據注冊是針對特定領域、面向特定項目的元數據注冊系統，包括基本信息（如注冊數據集名稱、數據標識、數據類型、數據大小等）描述信息（如關鍵詞、摘要、學科分類等）倫理隱私信息（如是否涉及倫理、人類遺傳資源和隱私信息等）聯系信息（如聯系人、聯系方式等）服務信息（如共享方式、共享權限和數據許可等）關聯信息（如相關論文、配套工具等）[27]。

3.1.6基于本體的元數據互操作方法在科學數據領域中的應用

通過構建本體將相關主題的科學數據集中在一起，便于用戶實現語義層面的檢索，提升科學數據的利用率。劉桂鋒等人以“棉花病害防治”領域為例，利用本體構建工具protege5.5.0，抽取國家農業科學數據中心的數據資源“棉麻類作物病原真菌病害數據庫”和“微生物農藥數據庫”，通過數據集負責方證實了數據集的關聯并構建了知識本體[28]。

3.2語義元數據互操作方法對比分析

在對6種基于語義的元數據互操作方法及其在科學數據領域的應用進行研究的基礎上，本部分從是否復用、是否新增及互操作3個方面對6種方法的應用進行對比分析，“是否復用”指有無對已有元數據元素的復用，“是否新增”指有無新增加的元數據元素，“互操作”指使用此方法的互操作強弱程度。

通過對比分析發現，在是否復用方面，核心元數據、應用規范、元數據模型和元數據注冊系統方法均進行了元數據的復用，映射和本體方法沒有進行元數據的復用；在是否新增方面，核心元數據、元數據模型、元數據注冊系統和本體方法均有元數據元素新增，映射是對現有元數據元素建立對應關系，應用規范是在已有元數據元素的基礎上進行復用，因此兩者并無元數據元素新增；在互操作方面，核心元數據元素均被使用，本體方法可建立豐富的元數據元素關系，因此這兩種方法的互操作較強，其他互操作方法均受已有元數據元素的限制較多，因此互操作為中等。

4基于本體的科學數據元數據語義互操作概念框架構建

通過對6種科學數據元數據語義互操作方法進行對比分析，從元數據種類、元數據元素關系建立、元數據元素原始語義等方面進行考慮，筆者發現本體是對科學數據元數據互操作實現最有利的方式。因此，本部分基于本體方法，搭建科學數據的元數據語義互操作概念框架。

選取國家科技部和財政部認定的20個國家科學數據中心作為調研對象，國家科學數據中心名稱及網址如表1所示。表中用核心詞匯代替全稱，省略“國家”和“數據中心”兩個詞。

依次調研上文各個國家科學數據中心，依據數據集元數據的揭示完整程度，選擇基礎學科公共科學、農業科學、地球系統科學等16個國家科學數據中心，在每個數據中心分別收集5條科學數據的元數據記錄。調研發現部分科學數據中心有專門的元數據揭示，如國家基礎學科公共科學數據中心、國家農業科學數據中心、國家青藏高原科學數據中心等；部分科學數據中心的元數據需要提煉，如國家地球系統科學數據中心等。同一個科學數據中心所使用的元數據元素基本一致。選取每個平臺中均涉及的科學數據元數據元素，將16個科學數據中心元數據元素的名稱進行統一化處理，并統計元數據元素的出現頻次，按頻次從高到低進行排序，如表2所示。

基于元數據元素出現頻次從高到低的排序，結合其余的元數據元素，將元數據元素分為數據集基本信息、數據使用、數據評價和相關推薦四個一級類，并將相關的二級元數據元素歸入對應的一級類中，構建本體概念框架圖（見圖1）。

數據集基本信息模塊是科學數據最核心的部分，即用戶在檢索時常用到的頻次較高的元素；數據使用模塊指用戶決定利用科學數據時需要了解和注意的重要信息，如使用數據時需要進行數據聲明、致謝，在引用時要遵循引用規范等；數據評價模塊有助于用戶參考一定指標對數據質量進行判斷；相關推薦模塊指與用戶檢索主題內容相關的其他資源，用于拓展用戶思路、擴大檢索范圍。這4個方面對于科學數據的揭示至關重要。

5面向科學數據領域的元數據語義互操作應用建議

5.1注重元數據語義互操作，實現信息深度聚合

元數據互操作是一個多維度的復雜概念，主要涵蓋語義互操作、語法與結構互操作以及協議互操作3個關鍵維度。在圖書館與信息科學領域，當前的研究與實踐動態顯示，學術界與業界更傾向于深入探討與解決元數據的結構互操作問題。這種傾向來自于對結構互操作在實現信息系統間有效溝通與數據交換中扮演的基礎性角色的認識。盡管語義互操作對于理解和處理異構信息系統間的數據具有至關重要的意義，但對其的探索和應用，仍然處于一個相對初級的階段。實際上，語義互操作的實現不僅是增強異構信息系統間互操作能力的關鍵，更是實現信息深度整合、提升信息資源利用效率的主要挑戰之一。它要求系統不僅能夠理解數據的結構，還能夠把握數據的含義，從而實現更加準確和有效的信息交換與共享。因此，解決語義互操作的難題，對于推動圖書館與信息科學領域的發展，具有深遠的意義和價值。

語義互操作在科學數據共享這一關鍵領域中扮演著不可或缺的核心角色，它不僅能夠確保元數據的語義得到全面而有效的表達與處理，還能夠在語義層面上對科學數據的元數據進行深人的理解和融合。這一過程涉及到有效地整合語義異構的元數據，通過這種整合，促進科學數據間的無縫連接，顯著提高科學數據的共享與復用能力。因此，為了實現科學數據的最大化利用和價值發掘，對語義互操作的研究無疑應當受到高度重視。

5.2構建元數據本體，充分揭示元數據元素之間關系

作為一種技術領域，元數據語義互操作技術覆蓋的內容十分豐富，主要可以劃分為核心元數據、映射、應用規范、元數據模型、元數據注冊系統以及本體六大方面。這六大方面相互關聯，共同構成了元數據語義互操作技術的完整框架。在這六大方面中，本體作為一種知識組織工具的高級形式，其在科學數據領域的應用，能夠極大地豐富元數據元素間的相互關系，使得這些關系更為充分和自由地展現出來。本體不僅僅是一種形式化的語義數據模型，更是一種具有高效性的知識組織方式。在語義層面上，基于本體的元數據互操作方法已經成為了核心技術，其靈活性和開放性在業界得到了廣泛認可，顯著地提升了該領域的發展水平。本研究選擇了20個國家科學數據中心作為研究對象，初步構建了一個基于本體的科學數據元數據語義互操作的概念性框架。在此框架指導下，開發了科學數據元數據本體，旨在促進科學數據資源的有效揭示和利用。在科學數據領域，構建元數據本體并揭示元數據元素之間的關系是一個復雜但至關重要的過程，可參考如下步驟：明確構建目標、定義元數據元素及其關系、選擇本體語言、構建元數據本體模型、驗證和優化元數據本體以及應用和維護元數據本體。

5.3重視FAIR原則的指導，促進元數據互操作理論及實踐研究

針對科學數據元數據互操作的研究成果相對匱乏，眾多科學數據平臺在實現元數據互操作方面的實踐成效亦顯不足。2016年，學術組織Force11發布了《科學數據管理指南》，其中提出了一套科學數據管理的核心準則—FAIR原則，旨在指導科研數據在存儲過程中實現可發現（Findable）可獲?。ˋccessible）、可互操作（Interoperable）以及可重用（Reusable）。特別是其中的可互操作，是本研究關注的焦點。當前，科學數據的共享實踐與理論研究成果難以達到預期，根本原因之一便是缺乏一套普遍適用、能夠實現科學數據共享的可互操作指導策略?？赏ㄟ^制定統一的元數據標準和規范、加強元數據互操作技術的研究和開發、提高元數據的質量和完整性、加強跨領域合作與交流等促進科學數據元數據的互操作。

6結語

科學數據是促進科技創新及經濟社會發展的關鍵資源，其中可互操作被視為科學數據管理的四大基本原則之一。本研究聚焦于語義層面，探討六種元數據互操作方法在科學數據管理領域內的應用情況。通過對這些元數據互操作方法的綜合比較與分析，構建了一個基于本體的科學數據元數據語義互操作的概念性框架，并在此基礎上，為科學數據領域的元數據語義互操作提出具體的應用建議。這不僅豐富了元數據互操作方法在語義層面的理論與實踐，而且為科學數據的共享與復用提供了重要的理論支撐，有望進一步推動科學數據管理的效率。

后期研究應結合開放科學、數據要素以及生成式人工智能，進一步探索科學數據元數據及其互操作問題。（1）開放科學是解決復雜問題的重要支撐和科技發展的主流趨勢。2023年聯合國教育、科學及文化組織發布《開放科學展望》首份報告，提出開放科學背后的理念，是在所有利益攸關方的積極參與下，使科學數據能夠被更廣泛地獲取和更可靠地使用。因此在開放科學環境下，科學數據的元數據如何設計，元數據之間如何互操作，是值得探究的問題（2）2024年國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素 × ”三年行動計劃（2024一2026年）》，選取數據要素應用的12個重點領域，推動發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。如何設計科學數據的元數據及實現其互操作，從而促進數據要素背景下科學數據的價值釋放，是值得探索的問題。（3）生成式人工智能是一種前沿的人工智能技術，其核心目標是利用計算機算法和數據生成新的、具有實際價值的內容。生成式人工智能可以輔助進行元數據的自動標注和分類，減少人工操作的錯誤和主觀性，提高元數據標注的準確性和一致性。這有助于實現元數據在不同系統或平臺之間的無縫對接和互操作。

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作者簡介：賈歡，講師，研究方向為科學數據管理。收稿日期：2024-09-02

編校：王曉琳李萍