Пять основных областей метаданных, когда речь идет об управлении цифровой информацией:
Структурные метаданные. Структурные метаданные описывают организацию и иерархию цифровых ресурсов, особенно по отношению к другим ресурсам. Он определяет, как различные компоненты или части ресурса связаны между собой.
Административные метаданные. Административные метаданные включают информацию об управлении и администрировании цифровых ресурсов. Он включает в себя такую информацию, как формат файла, размер файла, разрешения, права доступа, историю версий и информацию о сохранении.
Технические метаданные. Технические метаданные описывают технические аспекты цифровых ресурсов. Он включает информацию об аппаратном и программном обеспечении, используемом для создания, хранения и доступа к ресурсам, а также сведения о формате файла, разрешении, сжатии и других технических характеристиках.
Метаданные прав. Метаданные прав касаются прав интеллектуальной собственности и разрешений на использование, связанных с цифровыми ресурсами. Он предоставляет информацию об авторских правах, лицензировании, ограничениях и условиях использования.
Методы управления метаданными включают:
-
Ввод вручную. Метаданные можно вручную вводить в базу данных или систему управления информацией. Это требует участия человека и может занять много времени, но позволяет точно контролировать метаданные.
-
Автоматическое извлечение. Метаданные могут быть автоматически извлечены из самого контента с использованием различных методов, таких как анализ текста, обработка естественного языка и алгоритмы машинного обучения. Этот метод эффективен для больших объемов данных, но может потребовать дополнительной проверки.
-
Импорт. Метаданные можно импортировать из внешних источников или стандартизированных схем метаданных, таких как Dublin Core, MARC или MODS. Это обеспечивает согласованность и совместимость различных систем.
-
Краудсорсинг. Метаданные можно собирать с помощью краудсорсинга, когда большая группа пользователей вносит метаданные, помечая, аннотируя или описывая ресурсы. Этот метод использует коллективный разум, но требует модерации и контроля качества.
-
Связанные данные. Метаданные могут быть связаны с другими связанными ресурсами с использованием семантических веб-технологий, таких как RDF (структура описания ресурсов) и онтологий. Это позволяет создавать взаимосвязанные и богатые сети метаданных.