Wikidata 簡介與應用
從新樂園藝術空間資料談起
Why Wikidata？
我們可能常常忘了 Wikipedia 終究是百科全書
與 Wikipedia 相比，Wikidata 像是一本純數位編目書
重要的是讓資料在整個架構裡面可以被索引到
而 Wikipedia 就是一本數位百科全書
透過各式的文獻，重新書寫出事件的脈絡與原貌
Wikipedia 強調敘事Wikidata 強調關聯
基於對於關聯的需求
Wikidata 期待更細節更多元的內容
因此對於關注度等資料需求就更低了
Wikidata 與一般資料庫的編輯差異
做為一個結構化資料、鏈結資料庫
使用方式是比較不一樣的
Wikidata內容有三種
主要有三種，現在慢慢有越來越多了...
分別是
P
L
Q
Property
屬性
Lexeme
詞意/詞位
Item
物件
這是一筆典型的 Wikidata 資料(item)
新樂園藝術空間(Q63270898)
該筆資料的統一編號
多語言說明欄
只要有填入對應語言就會依照填入值翻譯
描述
用於分別其他同名資料
供編輯者辨別用
亦稱為
就是別稱
大家怎麼叫他
每一種P都有不同的用法
詳見每一條屬性的說明
但是主要分三類
P
還願
Q60628874
性質P31
電子遊戲
Q7889
透過屬性連結兩個物件
EX:性質(P31)、上級分類(P279)
藝術流派(P136)
還願
Q60628874
標題 P1476
還願
(中文-台灣)
連結實際數值/內容
EX:標題(P1476)、出版日期(P577)、
長度(P2043)、街道地址(P6375)、圖片(P18)
出版日期 P577
20190219
還願
Q60628874
官方網站 P856
連結外部連結與資料庫
EX:官方網站(P856)、Twitch遊戲ID(P4467)、Spotify專輯ID(P2205)、360°環景圖 （P5282）
Steam應用程式編號
P1733
這種結構有什麼優勢？
我們可以大膽預測，未來的人文研究，探索現象之間的「關聯」性將會取代「因果」關係的分析
--林富士 2020
同時機讀友善可創造
更多轉譯的可能性
除了與人協作以外
更是與機器人協作
縱使在機器人有能力自編自維護的狀態下，我們人反而有更加重要的角色。
只有透過人的文獻整理與細讀轉譯後，封存在類比文獻中的資料，才得以在數位鏈結的世界中，具有參與。
如何在數位轉譯的過程中
保有類比與數位邏輯的使用效度
是目前我們最大的課題
謝謝大家
Wikidata 簡介與應用：從新樂園藝術空間資料談起
By allenwang6212
