寇蕾蕾

（中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院）

維基數(shù)據(jù)（Wikidata）是維基媒體基金會于2012年10月成立的項目，其作為輔助數(shù)據(jù)庫，為280多個語言版本的維基百科提供支持，以提高維基百科的內(nèi)容質(zhì)量和一致性。概括而言，Wikidata提取了不同語言版本維基百科中具有共同認知的條目，抽取了該頁面中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是一個基于語義的超大知識數(shù)據(jù)庫，支持用戶、機器讀取和編輯。Wikidata具有自由開放、協(xié)作編輯、多語言、結(jié)構(gòu)化等特點，受到許多機構(gòu)的重視。

數(shù)據(jù)來源是一種元數(shù)據(jù)，用于記錄描述數(shù)據(jù)產(chǎn)品生命周期的各種狀態(tài)信息。［1］目前，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，質(zhì)量難以保證，而數(shù)據(jù)來源是評價網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)質(zhì)量的一種有效手段，近年來得到了許多研究者的重視，應(yīng)用于食品、醫(yī)學、工作流系統(tǒng)、信息科學等眾多領(lǐng)域。Wikidata對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)附加來源信息，為用戶提供各個記錄項的出處，以供用戶進行選擇和查證，但由于數(shù)據(jù)項的來源收集過程通常是機器自動抓取，Wikidata本身不對數(shù)據(jù)的準確性進行評判，故難免存在不同數(shù)據(jù)來源之間的數(shù)據(jù)值相互矛盾的現(xiàn)象。因此，本文從數(shù)據(jù)來源角度出發(fā)，選取人名名稱為研究對象，統(tǒng)計其在Wikidata聲明中的來源參引狀況，明確Wikidata結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基本來源情況，并基于數(shù)據(jù)質(zhì)量維度分析Wikidata附加來源信息的質(zhì)量，目標是通過對Wikidata中人物來源信息的分析，進一步完善Wikidata結(jié)構(gòu)化信息來源，滿足用戶對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求。

1 Wikidata數(shù)據(jù)實體表示及來源聲明

1.1 Wikidata數(shù)據(jù)實體

Wikidata以結(jié)構(gòu)化形式存儲維基百科網(wǎng)頁描述的事物的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要涉及條目、屬性、聲明、斷言、參引等基本概念。條目（Items）為描述維基百科頁面主題的實體，是單個事物或一類事物，Wikidata給每個條目分配一個ID作為標識符，標識為“Q+數(shù)字”；屬性（Proverty）是描述條目與屬性值之間關(guān)系的實體，標識為“P+數(shù)字”；聲明（Statement）是描述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法；斷言（Claim）指事實及為這種事實提供依據(jù)的參引，常見形式是屬性和值；限定詞（Qualifiers）用于進一步描述或限定屬性值；參引（Reference）用于指向聲明中數(shù)據(jù)的特定來源，通過參引記錄（Reference Record）來給定，包含至少一個屬性值對。

Wikidata對條目的描述見圖1。頁面的上部分是條目的一些基本信息，包括標識符、標簽、別名、簡要描述及到其他語種維基百科的鏈接?；拘畔⒅率菞l目的聲明列表，聲明由斷言和參引列表構(gòu)成。斷言包含屬性、屬性值、限定詞；參引列表是提供參引記錄的列表，可以為空。

圖1 Wikidata數(shù)據(jù)描述結(jié)構(gòu)

1.2 Wikidata來源聲明

Wikidata是一個來源數(shù)據(jù)的集合，大部分的聲明附加來源信息，其定義了兩個提供來源的屬性：Stated in（P248） 和 Reference URL（P854）。前者主要描述Wikidata內(nèi)部來源條目，指向出版物和媒體；后者主要描述Wikidata外的其他來源，指向網(wǎng)址和在線數(shù)據(jù)庫。不考慮來源類型，在聲明中添加來源時需要遵循四個步驟：① 使用條目標題檢查Wikidata中是否存在該條目；② 若Wikidata中不存在且其不是一個網(wǎng)頁，則將它添加為一個條目；③ 為聲明中屬性值添加參引，并指向條目來源；④ 添加所有來源信息及必要的限定符。［2］并非所有的Wikidata聲明都需要添加來源，以下三種情況不需要添加來源信息：① 屬性值為沒有爭議的常識；② 條目的屬性直接指向外部來源，如數(shù)據(jù)庫或規(guī)范控制文檔，通過此外部來源可以確認條目的其他屬性；③ 條目本身是一個來源。［2］

2 Wikidata中數(shù)據(jù)來源分析

2.1 數(shù)據(jù)選取

Wikidata包含人物、類目、結(jié)構(gòu)、管理實體、事件等內(nèi)容。［3］其中，人物信息在Wikidata中所占比例較大。因此，為了使研究具有代表性，本文以人物為研究對象，基于世界名人網(wǎng)［4］選取研究對象，世界名人網(wǎng)包含不同領(lǐng)域的名人共5,789位，并對其做了歸類。本文從積極分子、作家、領(lǐng)導者、商人、畫家、時尚人士、發(fā)明家、歷史名人、科學家、音樂家、學者、醫(yī)生及其他共13類領(lǐng)域中，隨機選取260人（每類20人）為研究對象，且選取的人物在Wikidata的聲明中至少包含10個以上屬性。

2.2 人物屬性分析

2.2.1 屬性整體分布

基于本文統(tǒng)計數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)共有148個條目描述人物的屬性，且每個屬性至少附有一條來源。依據(jù)屬性對人物的描述深度，可將其細分為基本屬性、擴展屬性及規(guī)范文檔標識符?；緦傩园ㄐ詣e、出生日期、死亡日期、出生地、死亡地、職業(yè)、實例、國籍、姓名、照片、配偶及子女，占比8%；擴展屬性包括受教育院校、所獲獎項、成員、作品、宗教、工作地、工作領(lǐng)域、職務(wù)等，占比46%；標識符包括虛擬國際規(guī)范文檔（VIAF）ID、國際標準名稱標識符（ISNI）、網(wǎng)絡(luò)知識庫（Freebase）ID、德國規(guī)范文檔（GND）ID等，占比46%?？梢?，除了基本屬性，Wikidata也使用多個擴展屬性對人物進行描述，并提供了不同規(guī)范文檔的標識符，進一步完善了人物屬性的描述能力。

2.2.2 高頻屬性分布

假定在所有屬性中，出現(xiàn)10次以上的為高頻屬性，則共有67個高頻屬性。在高頻屬性中，出現(xiàn)最多的為性別，達993次，出現(xiàn)最少的為死亡原因，僅10次。出現(xiàn)次數(shù)在100-1,000之間的屬性共有21個，主要包括性別、出生日期、實例、死亡日期等基本屬性及VIAFID、Freebase ID、GNDID等標識符；出現(xiàn)次數(shù)在100以下的屬性涉及所獲獎項、受教育院校、職務(wù)等擴展屬性及藝術(shù)家標識符（Discogsartist）ID、歐洲研究圖書館聯(lián)盟（CERL）ID等標識符。與擴展屬性相比，基本屬性出現(xiàn)次數(shù)普遍較高，而標識符的出現(xiàn)次數(shù)要視具體規(guī)范文檔而定，如VIAF ID出現(xiàn)次數(shù)達531次，而數(shù)學家標識符（MacTutor）ID僅出現(xiàn)11次。

2.2.3 高頻屬性來源數(shù)

平均來源數(shù)是指同一屬性來源項的出現(xiàn)總次數(shù)與其出現(xiàn)的條目個數(shù)之比，體現(xiàn)了每個條目屬性附加的來源比例，平均來源數(shù)通常反映Wikidata人物條目的整體來源情況。由于屬性的出現(xiàn)次數(shù)大于等于條目數(shù)，因此平均來源數(shù)大于等于1。在圖2中，平均來源數(shù)在4以上的有3個，分別是4.6、11和14：最高的屬性為“成員”（P463），共出現(xiàn)101次，而僅有7個人物條目提供該屬性，平均而言，每個條目中該屬性附有14個來源，這是因為“成員”屬性通常包括多個屬性值，不同屬性值又附加了多個來源；“姓名”（P735）屬性共出現(xiàn)164次，有15個條目具有該屬性，平均每個條目有11個來源，原因可能為姓名作為人物的特定標識符在不同名稱規(guī)范文檔中會被提及；“性別”（P21）屬性出現(xiàn)次數(shù)和條目數(shù)都較高，出現(xiàn)次數(shù)達993次，條目數(shù)為215個，平均每個條目中該屬性附有4.6個來源。其余屬性的來源比例在1-4之間，表明大部分屬性提供1-4個來源。與平均來源數(shù)相對，最高來源數(shù)指某屬性附加的最高來源個數(shù)，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，“Q187199”條目中的“成員”屬性共包含11個屬性值，附加了19個來源信息，是所有條目屬性中出現(xiàn)最高的來源數(shù)；最低來源數(shù)指某屬性附加的最少來源個數(shù)，在本文統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，最低來源數(shù)為1，而在Wikidata中，最低來源數(shù)為0，即屬性值沒有附加來源信息。

圖2 高頻屬性的平均來源數(shù)

2.2.4 屬性與屬性值

在Wikidata人物描述中，項目與屬性之間是一對多的關(guān)系，而屬性與屬性值之間既存在一對一關(guān)系，也存在一對多的關(guān)系，即同一屬性具有多個屬性值。其中，一對多關(guān)系可細分為兩種情況：一是該屬性被重復定義，對應(yīng)多個屬性值，如職業(yè)、受教育院校等，表示該人物具有多個同樣屬性；二是該屬性僅有一個屬性值，但由于來源的差異導致其多個屬性值，如多個來源對出生日期的取值可能不一樣。由于Wikidata更追求數(shù)據(jù)的可驗證性而不是準確性，故會提供多個屬性值，且為屬性值附加來源，此時，屬性值有可能是不準確或矛盾的，需要基于屬性值附加的來源做進一步查證。在統(tǒng)計的260個人物條目中，有234個條目包含有多個屬性值的屬性，占比90%。通常，職業(yè)、受教育院校、獲獎情況、成員、作品、兄弟、子女等人物屬性包含多個屬性值。在第二種情況下，僅有17個條目包含該類型屬性，占比6%，且主要集中在歷史人物的生卒年月等屬性上，可見Wikidata中有多義性的屬性值并不多。

2.2.5 限定詞

限定詞主要用于進一步限定或修飾屬性值，類似于注釋，其作用可以概括為以下兩個方面：表明條目含義，如“法國，面積213,010平方英里”；可以約束值的有效性，如“截至2011年，德國人口為8,000萬”。［5］260個人物條目用到的限定詞（見下表），主要基于書目屬性、時間屬性、標識符及位置屬性來限定人物“作品”屬性的屬性值。通過使用限定詞，可以限定屬性值的范圍，完善來源描述，減少歧義。

表 統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的限定詞

2.3 來源分析

2.3.1 內(nèi)外部來源分布

如前所述，Wikidata使用兩個表示來源的屬性：“Stated in（P248）”和“Reference URL（P854）”。同時，Wikidata也經(jīng)常使用“Imported from（P143）”屬性表示屬性值的來源，其主要標識參引自維基百科或其他維基網(wǎng)站的來源，但僅因在維基百科頁面上提到過，并不意味著維基百科頁面本身可作為Wikidata數(shù)據(jù)的來源，需使用實際的引證。因此，Wikidata規(guī)定，“Imported from”屬性支持的聲明不用于來源聲明，［2］用戶在使用時，若遇到Imported from屬性標識的來源，應(yīng)將其剔除，并添加一個更可靠的來源。在260個人物條目中，“Importedfrom（P143）”屬性出現(xiàn)次數(shù)最多，達4,550次，表明Wikidata數(shù)據(jù)的來源大部分參引自維基百科頁面或其他維基網(wǎng)站，數(shù)據(jù)來源并不可靠，需要用戶進一步查證數(shù)據(jù)的準確來源。不考慮“Imported from”來源屬性，“Stated in（P248）”屬性出現(xiàn)次數(shù)達1,603次，高于“Reference URL（P854）”的967次，表明參引自Wikidata內(nèi)部來源條目要多于Wikidata外的網(wǎng)上來源。

2.3.2 來源出版類型分布

Wikidata依據(jù)出版類型將來源劃分為圖書、學術(shù)期刊/報紙/雜志文章、報告/政策/法律/技術(shù)文檔、網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)庫、媒體娛樂6類。［2］若基于人物條目，則共包含圖書、網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)庫、媒體娛樂等4種來源類型。其中，數(shù)據(jù)庫類僅指在Wikidata中定義為特定條目并具有相應(yīng)屬性的數(shù)據(jù)庫，媒體娛樂類來源包括電視、電臺。在來源統(tǒng)計中，數(shù)據(jù)庫類出現(xiàn)次數(shù)最多，達2,173次，主要包括法國國家圖書館開放數(shù)據(jù)（Data.bnf.fr）、VIAF、Freebase數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲等20個開放性的來源數(shù)據(jù)庫；網(wǎng)頁類出現(xiàn)次數(shù)較多，達1,053次，主要為不同的網(wǎng)址來源；圖書類出現(xiàn)次數(shù)相對較少，共出現(xiàn)97次，主要包括《蘇聯(lián)環(huán)球百科全書》（第3版）、《數(shù)學史檔案》等18本圖書；出現(xiàn)次數(shù)最少的為媒體娛樂類（5次），僅包含在線BBC及阿拉伯衛(wèi)星電視臺。總體而言，大部分人物屬性值來源于數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)頁，僅有少部分來源于圖書及媒體娛樂類。

2.3.3 來源機構(gòu)開放及關(guān)聯(lián)情況分析

語義網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的開放程度是影響其發(fā)展的一個重要因素。機構(gòu)內(nèi)部及機構(gòu)之間數(shù)據(jù)的開放共享及相互關(guān)聯(lián)，有助于知識發(fā)現(xiàn)及聚合。各來源機構(gòu)間的關(guān)聯(lián)情況見圖3。Wikidata主要從維基百科頁面抽取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而維基百科的一個重要特點是免費開放，由全世界不同用戶協(xié)作編輯，其中“維基共享資源”為用戶提供了可共享的媒體文件。同時，為了更好地利用維基百科內(nèi)容，DBpedia從維基百科中抽取了結(jié)構(gòu)化的信息，并以關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的形式將其發(fā)布在網(wǎng)上，允許用戶基于維基百科實施復雜查詢，與許多數(shù)據(jù)集建立了鏈接關(guān)系，成為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)云圖（LOD）中最核心的數(shù)據(jù)集。除維基來源外，統(tǒng)計條目中也存在其他數(shù)據(jù)庫來源，其中大部分的數(shù)據(jù)庫與其他數(shù)據(jù)庫建立了關(guān)聯(lián)鏈接關(guān)系。Data.bnf.fr是基于語義網(wǎng)的開放數(shù)據(jù)項目，與LibraryofCongress、DNB、 VIAF、 IdRef、 Geonames、 Agrovoc、 Thesaurus W、CCFr、Europeana、SUDOC、Worldcat及維基百科建立了外部鏈接，與BnF目錄、BnF存檔建立了內(nèi)部鏈接；［6］GND是個人名稱、主題詞和團體名稱的規(guī)范文檔，與DBpedia、維基百科、geonames、sw、VIAF建立了鏈接；［7］VIAF是由OCLC主辦，20個國家圖書館共同實施的聯(lián)合項目，與LCSH、DNB、BNF、DBpedia等數(shù)據(jù)集建立了外部鏈接；［8］Freebase作為Google下的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，與bbc-music、DBpedia、Geospecies及nytimes等建立了鏈接；［9］在線音樂元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫（MusicBrainz） 與 IMDb、Allmusic、Rateyourmusic、VIAF等數(shù)據(jù)集建立了鏈接關(guān)系；［10］CERL與機構(gòu)內(nèi)的工作組、專家組及安全組建立了內(nèi)部鏈接，與Europena及LIBFER建立了外部鏈接；［11］挪威國家圖書館規(guī)范數(shù)據(jù)（BIBSYS）是個人名稱的規(guī)范文檔，與DBpedia、DNB、VIAF建立了鏈接；［12］數(shù)學家的學術(shù)譜系與10個數(shù)學網(wǎng)站相連接。［13］其余數(shù)據(jù)庫雖較少與其他數(shù)據(jù)庫建立鏈接，但作為開放性的數(shù)據(jù)庫，用戶可以免費獲取所需知識。ISNI作為全球人物標識符被許多描述人物的數(shù)據(jù)集采用，有助于準確標識及定位資源；網(wǎng)絡(luò)電影數(shù)據(jù)庫（IMDb）目前也發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，用戶基于眾多的數(shù)據(jù)庫內(nèi)容可以查找與電影相關(guān)的信息；國際植物名稱索引（IPNI）是植物名稱及相關(guān)信息的數(shù)據(jù)庫，是英國皇家植物園、哈佛大學標本館和澳大利亞國立植物標本館之間的聯(lián)合項目；［14］在線書目數(shù)據(jù)庫（Open Library）已發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，用戶可以貢獻或修改數(shù)據(jù)。整體而言，Wikidata描述人物條目的數(shù)據(jù)庫來源開放性普遍較高，且連接了圖書館內(nèi)部的書目數(shù)據(jù)、規(guī)范數(shù)據(jù)，有60%數(shù)據(jù)庫已發(fā)布為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)的開放共享進一步提高了數(shù)據(jù)參引能力，使用戶面對同一“實體”時可以基于不同的檢索點進行查找。

圖3 統(tǒng)計數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)庫來源互聯(lián)情況

3 Wikidata中數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

數(shù)據(jù)質(zhì)量指數(shù)據(jù)滿足用戶需求的程度，［15］為了評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要定義不同的質(zhì)量維度，如及時性、可靠性、完整性、可獲取性、安全性、可用性等。數(shù)據(jù)來源是描述數(shù)據(jù)項生命周期的元數(shù)據(jù)，來源質(zhì)量是指元數(shù)據(jù)滿足數(shù)據(jù)描述的程度?；跀?shù)據(jù)質(zhì)量維度，本文選取時間性、準確性、完整性及可靠性作為來源質(zhì)量維度，評估Wikidata人物信息的來源質(zhì)量。

（1）時間性：包含數(shù)據(jù)條目產(chǎn)生過程中限定詞對某些屬性的限定時間及用戶獲取數(shù)據(jù)項的時間。Wikidata對于每一個條目頁面會給出最近的修訂時間，對于條目的某些屬性會給出引用時間。以作家茅盾（Q358494）為例，該頁面的最近修訂時間為2017年3月31日16:39；屬性“職位”的屬性值為“中國文化部長”，其來源參引包含任職開始和結(jié)束時間，若用戶下載引用“茅盾”頁面則會產(chǎn)生一個用戶獲取數(shù)據(jù)時間。

（2）準確性：指數(shù)據(jù)項的來源是否正確、有無矛盾性。影響準確性的因素包括：機器統(tǒng)計錯誤、Wikidata基于可驗證性為僅有一個值的屬性添加多個屬性值。對于機器統(tǒng)計錯誤，260個人物條目中共包含830條不重復的來源?？捎脕碓粗挥?0條，僅占8%。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，Wikidata為僅有一個值的屬性添加多個屬性值的情況相對較少，僅占6%?？傮w而言，影響Wikidata來源信息中準確性的因素主要為機器統(tǒng)計錯誤。

（3）完整性：指是否從多個屬性角度描述數(shù)據(jù)項，且每個屬性的屬性值是否附加多個來源。Wikidata多數(shù)人物的屬性在10個以上，且通常會為每個屬性的屬性值附加來源，如前文所述，描述人物條目的基本屬性出現(xiàn)次數(shù)普遍較高，大部分屬性值附有1-4個來源信息，可見Wikidata的數(shù)據(jù)描述具有完整性。

（4）可靠性：指數(shù)據(jù)項的出處為全球通用且具有較大影響的來源機構(gòu)。Wikidata規(guī)定，“Importedfrom”屬性支持的聲明不用于來源聲明，在可靠性分析時，該屬性參引的來源視為不可靠來源，同時，圖書、數(shù)據(jù)庫、媒體和娛樂、網(wǎng)頁的可靠性依次遞減。由上文可知，來源屬性中“Imported from”屬性出現(xiàn)次數(shù)最多，來源類型中網(wǎng)頁類出現(xiàn)次數(shù)較高，可見人物類Wikidata來源的可靠性并不高。

4 討論

Wikidata作為一個輔助性數(shù)據(jù)庫，其主要目的是為其他維基媒體基金會項目提供合理保存的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。當前，Wikidata仍處于完善階段，通過對Wikidata結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源信息的分析，發(fā)現(xiàn)Wikidata提供的來源信息仍存在諸多問題。同時，如何在不同粒度層級上追溯Wikidata的數(shù)據(jù)來源值需要研究者繼續(xù)進行深入探討。