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FAIR + FIT: Guiding Principles and Functional Metrics for Linked Open Data (LOD) KOS Products
Journal of Data and Information Science ( IF 1.5 ) Pub Date : 2020-04-22 , DOI: 10.2478/jdis-2020-0008
Marcia Lei Zeng 1 , Julaine Clunis 1
Affiliation  

Abstract Purpose To develop a set of metrics and identify criteria for assessing the functionality of LOD KOS products while providing common guiding principles that can be used by LOD KOS producers and users to maximize the functions and usages of LOD KOS products. Design/methodology/approach Data collection and analysis were conducted at three time periods in 2015–16, 2017 and 2019. The sample data used in the comprehensive data analysis comprises all datasets tagged as types of KOS in the Datahub and extracted through their respective SPARQL endpoints. A comparative study of the LOD KOS collected from terminology services Linked Open Vocabularies (LOV) and BioPortal was also performed. Findings The study proposes a set of Functional, Impactful and Transformable (FIT) metrics for LOD KOS as value vocabularies. The FAIR principles, with additional recommendations, are presented for LOD KOS as open data. Research limitations The metrics need to be further tested and aligned with the best practices and international standards of both open data and various types of KOS. Practical implications Assessment performed with FAIR and FIT metrics support the creation and delivery of user-friendly, discoverable and interoperable LOD KOS datasets which can be used for innovative applications, act as a knowledge base, become a foundation of semantic analysis and entity extractions and enhance research in science and the humanities. Originality/value Our research provides best practice guidelines for LOD KOS as value vocabularies.

中文翻译:

FAIR + FIT:链接开放数据(LOD)KOS产品的指导原则和功能指标

摘要目的开发一套度量标准并确定评估LOD KOS产品功能的标准,同时提供可供LOD KOS生产者和用户使用的通用指导原则,以最大限度地发挥LOD KOS产品的功能和用途。设计/方法/方法在2015–16、2017和2019年的三个时间段进行了数据收集和分析。综合数据分析中使用的样本数据包括Datahub中标记为KOS类型的所有数据集,并通过各自的SPARQL提取端点。还对从术语服务链接公开词汇表(LOV)和BioPortal收集的LOD KOS进行了比较研究。研究结果为LOD KOS提出了一组功能,影响力和可转换(FIT)度量标准,作为价值词汇。公平原则,带有其他建议的LOD KOS作为开放数据提供。研究局限性这些指标需要进一步测试,并与开放数据和各种KOS的最佳实践和国际标准保持一致。实际意义使用FAIR和FIT度量标准进行的评估支持创建和交付用户友好,可发现且可互操作的LOD KOS数据集,这些数据集可用于创新应用,充当知识库,成为语义分析和实体提取的基础并增强科学和人文科学研究。原创性/价值我们的研究为LOD KOS提供了作为价值词汇的最佳实践准则。研究局限性这些指标需要进一步测试,并与开放数据和各种KOS的最佳实践和国际标准保持一致。实际意义使用FAIR和FIT度量标准进行的评估支持创建和交付用户友好,可发现且可互操作的LOD KOS数据集,这些数据集可用于创新应用,充当知识库,成为语义分析和实体提取的基础并增强科学和人文科学研究。原创性/价值我们的研究为LOD KOS提供了作为价值词汇的最佳实践准则。研究局限性这些指标需要进一步测试,并与开放数据和各种KOS的最佳实践和国际标准保持一致。实际意义使用FAIR和FIT度量标准进行的评估支持创建和交付用户友好,可发现且可互操作的LOD KOS数据集,这些数据集可用于创新应用,充当知识库,成为语义分析和实体提取的基础并增强科学和人文科学研究。原创性/价值我们的研究为LOD KOS提供了作为价值词汇的最佳实践准则。可发现且可互操作的LOD KOS数据集,可用于创新应用,充当知识库,成为语义分析和实体提取的基础,并增强科学和人文科学的研究。原创性/价值我们的研究为LOD KOS提供了作为价值词汇的最佳实践准则。可发现且可互操作的LOD KOS数据集,可用于创新应用,充当知识库,成为语义分析和实体提取的基础,并增强科学和人文科学的研究。原创性/价值我们的研究为LOD KOS提供了作为价值词汇的最佳实践准则。
更新日期:2020-04-22
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