Publicatie:Hoe kun je Linked Open Data thesauri gebruiken om je collectie te beschrijven?

Samenvatting

Dit artikel behandelt hoe het gebruik van een thesaurus bij het beschrijven van je collectie kan worden vereenvoudigd, en hoe ze minder arbeidsintensief en foutgevoelig kan worden gemaakt. Het gaat ook dieper in op de vraag of het gebruik van Linked Open Data thesauri daarvoor een oplossing biedt, en hoe je dat dan in de praktijk doet.

Referentie

Titel	Hoe kun je Linked Open Data thesauri gebruiken om je collectie te beschrijven? (Voorkeurstitel)
Locatie	Bladwijzer 17 (augustus 2016)
Uitgever	PACKED vzw
Jaar van uitgave	2016
Rechten	CC-BY-SA
Persistent ID

Trefwoorden

handleiding | bibliotheekcollecties | archiefcollecties | museumcollecties | audiovisuele collecties | archeologische collecties | immaterieel erfgoed | onroerend erfgoed | documentaire collecties | linked (open) data | geluid | bewegende beelden | rasterbeelden | vectorbeelden | tekst | toepassingen | 3D-beelden |

Auteurs

Alina Saenko (PACKED vzw) en Rony Vissers (PACKED vzw)

Inleiding

Een goede collectiebeschrijving is niet alleen noodzakelijk voor een goed beheer van je collectie, maar ook voor de doorzoekbaarheid ervan. Een beschrijving van het geheel en de delen geeft je reeds een overzicht van je collectie, maar hiernaast is ook een goede beschrijving per voorwerp gewenst. Het achterhalen van de gegevens die het verhaal achter elk voorwerp vertellen (bijvoorbeeld het gebruik en de herkomst), vereist echter kennis. Als deze kennis aanwezig is in kleine collectiebeherende organisaties, zit ze vaak verspreid bij verschillende medewerkers. Zij dienen samen te werken bij de beschrijving, niet alleen om ze zo volledig mogelijk te krijgen maar ook te verzekeren dat gelijkaardige voorwerpen een gelijkaardige beschrijving krijgen, en geen verschillende.

Een gelijkaardige beschrijving voor gelijkaardige voorwerpen veronderstelt het gebruik van dezelfde termen. Als je voor de beschrijving van een voorwerp bijvoorbeeld een dialectwoord in plaats van een gestandaardiseerde term gebruikt, zal je het voorwerp nog wel terugvinden in de collectiecatalogus maar mogelijk andere medewerkers niet wanneer zij bij het zoeken andere dialectwoorden gebruiken. Bovendien beperkt een dialect zich steeds tot een bepaalde regio, waardoor het gebruik van dialectwoorden in collectiebeschrijvingen de collecties ontoegankelijk maakt voor geïnteresseerden van buiten de regio. Dit is slechts één voorbeeld waarom je in je collectiebeschrijving steeds moet gebruikmaken van gestandaardiseerde termen zoals die zijn vastgelegd in een thesaurus.

Het normaliseren van je collectiebeschrijving met een geschikte thesaurus is echter een tijdrovende en foutgevoelige taak. Vaak moet je immers eerst voor iedere term de juiste schrijfwijze in de thesaurus opzoeken en deze vervolgens handmatig over- nemen in je collectiebeheersysteem. Bovendien zijn thesauri geen statisch gegeven. Ze evolueren doordat ze verder worden uitgebreid en geactualiseerd. Hierdoor loop je al snel het risico dat je termenlijst veroudert. Bovendien wil je je collectiedata mogelijk niet enkel doorzoekbaar maken, maar ze ook verrijken met bijkomende contextuele informatie. In dit artikel gaan we op zoek naar het antwoord op de volgende vragen: hoe kun je het gebruik van een thesaurus bij het beschrijven van je collectie vereenvoudigen, en ze minder arbeidsintensief en foutgevoelig maken? Biedt het gebruik van Linked Open Data thesauri hiervoor een oplossing? En hoe doe je dat dan in de praktijk?

Van loodzware thesauri naar Linked Open Data

Bij de registratie of beschrijving van objecten of concepten botst men vaak op het probleem van de dubbelzinnigheid van data. Gegevens zijn moeilijk te interpreteren als de context ontbreekt: een term kan immers meerdere betekenissen hebben en een object of een concept kan op verschillende manieren benoemd worden. Gegevens ‘op zich’, dus zonder context, zijn daarom vaak moeilijk uitwisselbaar en niet goed doorzoekbaar. Zo kun je de term ‘bank’ gebruiken om verschillende zaken te beschrijven: niet enkel een instelling die je geld beheert maar ook een zitmeubel. Terwijl in Vlaanderen een bank bijna altijd een hard en ongestoffeerd zitmeubel is voor binnen (bijvoorbeeld een kerkbank) of buiten (tuinbank), kan in Nederland een bank zowel hard als zacht zijn. Wat in Vlaanderen vaak een zetel of canapé wordt genoemd, is in Nederland een bank. Dergelijk voorbeeld illustreert dat we in onze collectiebeschrijvingen nood hebben aan gestandaardiseerde termenlijst waarin de betekenis van elke gebruikte term nauwkeurig is vastgelegd.

Om dat probleem aan te pakken, heeft men in een eerste fase afspraken in organisaties en instellingen gemaakt over de termen die worden gebruikt om objecten en concepten te benoemen. In eerste instantie werden er dus interne werkinstrumenten gecreëerd, zoals bijvoorbeeld gecontroleerde termenlijsten, en werden afspraken gemaakt over het gebruik van de termen. Dit zorgde voor normalisering, maar loste de problemen van de doorzoekbaarheid en uitwisselbaarheid van de gegevens niet op. Deze vorm van normalisering verzekert wel dat iedereen binnen eenzelfde organisatie of instelling dezelfde term gebruikt om een object of concept te beschrijven, maar verschillende organisaties of instellingen kunnen nog steeds verschillende termenlijsten gebruiken. De interne termenlijsten kunnen zoals eerder aangegeven snel verouderen en vereisen daarom voortdurend onderhoud.

Om het gebruik van verschillende termenlijsten te voorkomen om dezelfde objecten of concepten te beschrijven heeft men in een volgende fase afspraken gemaakt over de organisaties of instellingen heen. Dit heeft geresulteerd in decimale classificatiesystemen, standaardterminologieën en thesauri voor specifieke sectoren. Zulke thesauri bestaan uit een geordende termenlijst die niet alleen een overzicht bevat van enkelvoudige begripseenheden, maar ook hun onderlinge semantische relaties vermeldt, zoals meer algemene en meer specifieke termen, synoniemen en gerelateerde termen. Hierdoor werd het mogelijk om als collectieregistrator een term op te zoeken in een loodzware (papieren) thesaurus en vervolgens de ‘afgesproken’ schrijfwijze en, indien beschikbaar, een code over te nemen in de eigen beschrijving of systeem.

Met de komst van het internet en nieuwe mogelijkheden om kennis snel en wereldwijd uit te wisselen, werden de bestaande thesauri en standaardterminologieën steeds meer online toegankelijk gemaakt. Een voorbeeld van een dergelijke online thesaurus die wordt gebruikt in de cultureel-erfgoedsector is de AAT-Ned, de Nederlandse versie van de Art & Architecture Thesaurus. Wanneer men in de AAT-Ned de term ‘bank’ opzoekt, krijg je als resultaat:

• term: bank (meubilair);
• termtype: niet-voorkeursterm;
• concept id: 300038494;
• gebruik: zitbanken (meubilair).

De AAT-Ned gebruikt dus de term ‘zitbanken (meubilair)’ in plaats van ‘bank’ om een ‘zetel’ of ‘canapé’ aan te duiden. Als men in de thesaurus de term ‘zitbanken (meubilair)’ opzoekt, krijg je als resultaat:

Het werd mogelijk om via het internet de nodige termen in een thesaurus sneller op te zoeken en zelfs volledige thesauri (of een deel ervan) als eigen ‘gecontroleerde termenlijsten’ over te nemen in de eigen systemen. Ook creëerden vrijwilligers nieuwe thesauri buiten wetenschappelijke instituten en bibliotheken. Die ontwikkelingen maakte het gebruik van thesauri gebruiksvriendelijker, maar het volstond echter niet om alle problemen op te lossen. Het publiceren van informatie op het internet kon immers oorspronkelijk enkel in de vorm van ‘vaste’ pagina’s die je als gebruiker wel kon bekijken, maar waaraan je niks kon aanpassen of toevoegen en die moeilijk kon worden hergebruikt. Het oude principe van ‘manueel opzoeken en overnemen’ bleef dus oorspronkelijk ook in het internettijdperk behouden. Bovendien werd het probleem van het onderhoud van verschillende verouderde versies van termenlijsten niet opgelost.

Gelukkig ontwikkelde men ondertussen een nieuw concept voor het toegankelijk maken van data via het internet: Linked Open Data (LOD). Dit concept kan gezien worden als een poging om, net als in het Mundaneum van Paul Otlet en Henri La Fontaine aan het begin van de twintigste eeuw, alle kennis van de wereld samen te brengen en de problemen over de toegankelijkheid, dubbelzinnigheid en uitwisselbaarheid van data en kennis op te lossen. Het concept LOD werd in 2006 uitgewerkt door Tim Berners-Lee, de man achter het World Wide Web en het HTTP-protocol. LOD is data die op het web gepubliceerd wordt onder

1. een open licentie, vrij voor hergebruik,
2. in een gestructureerd standaard open formaat,
3. voorzien van persistente URL’s die het mogelijk maken om die data duurzaam te koppelen aan andere gepubliceerde data.

Het doel van LOD is het ontwikkelen van een internet waar data makkelijk aan elkaar gekoppeld kan worden en dus in een bredere context getoond kunnen worden. De principes van LOD maken het mogelijk om met verschillende onderzoekers, organisaties en instituten, én het brede publiek samen te werken in een gedistribueerd netwerk. Met LOD kunnen de verbanden tussen verschillende data veel sneller gelegd worden en kan het potentieel om nieuwe kennis en inzichten over onze wereld te creëren efficiënter worden aangesproken.

Een thesaurus is dan ook uiterst geschikt om als LOD op het web te publiceren. Gegevens uit een thesaurus die als LOD beschikbaar zijn, kunnen veel gebruiksvriendelijker geïmplementeerd wor- den: de data zijn goed gestructureerd, ieder con- cept heeft een persistente link (URI), de data wordt systematisch geactualiseerd en worden onder een open licentie vrij herbruikbaar. Steeds meer bestaande en nieuwe thesauri worden als LOD op het web toegankelijk gemaakt en aan elkaar gekoppeld. De AAT-Ned is een goed voorbeeld van een LOD-thesaurus. Je kunt in je collectiebeschrijving een koppeling opnemen naar een term die onderdeel is van een LOD-thesaurus. Doordat verschil- lende collecties verwijzen naar deze termen, kun je ze allemaal doorzoeken met behulp van dezelfde term. In iedere collectie heeft de term dezelfde betekenis. Het stelt je, in het geval van de AAT, ook in staat om je collectie internationaal doorzoekbaar te maken want van de AAT bestaan naast een Nederlandse versie ook nog Engelse en anderstalige versies die gekoppeld zijn met elkaar. Het biedt je ook de mogelijk om in je collectiebeschrijving toch de term ‘zetel’ (of desgewenst ‘canapé’) te gebruiken zolang die term maar koppelt aan de term ‘zitbanken (meubilair)’ uit de AAT-Ned met behulp van de link http://browser.aat-ned.nl/300038494. Je zult dan het object in je collectiecatalogus vinden, zowel als je op ‘zetel’ (of desgewenst ‘canapé) zoekt als op ‘zitbanken (meubilair)’. Veel beter is echter het opnemen van de link http://vocab.getty.edu/aat/300038494, waardoor het object ook gevonden wordt als men zoekt op ‘benches (furniture)’. Als men in de Engelse AAT als concept ID ‘300038494’ intikt, bekomt men immers het volgende resultaat:

De AAT is maar een van de vele standaardterminologieën en thesauri die op dit moment als LOD zijn gepubliceerd. Het volledige overzicht van de standaardterminologieën en thesauri die deel uitmaken van de ‘LOD cloud’ kan men online bekijken:

In eerste instantie werden vooral de crowdsourcingstandaardterminologieën zoals DBpedia en Geonames volgens de principes van LOD online gecreëerd. Zulke thesauri zijn vaak erg groot en bieden een algemeen overzicht van objecten en concepten. Crowdsourcingstandaardterminologieën hebben echter soms minder wetenschappelijke autoriteit dan de klassieke thesauri, terwijl de cultureel-erfgoedsector daar net vragende partij voor is.

Een goed voorbeeld van een thesaurus met wetenschappelijke autoriteit die recent als LOD beschikbaar werd gemaakt door het beherende instituut (The Getty Institute) zelf is de Art & Architecture Thesaurus (AAT). De AAT is een thesaurus die wereldwijd wordt gebruikt voor het toegankelijk maken van architectuur-, kunst- en cultuurhistorische collecties in onder andere musea, bibliotheken, archieven en documentatiecentra. De thesaurus bevat termen over kunst en architectuur, maar ook over kunstnijverheid, archeologie, archiefmaterialen en materiële cultuur. De AAT bevat zowel termen die objecten aanduiden als termen voor materialen, technieken, personen en organisaties, stijlen, gebeurtenissen en abstracte begrippen.

In het najaar van 2014 heeft The Getty Institute de AAT als LOD online beschikbaar gemaakt via het Getty-portaal: onder een Open Data Commons Attribution Licentie ODC BY 1.0, in een goed gestructureerde vorm en voorzien van persistente URI’s. Vroeger kon de data van de AAT enkel op een niet-commerciële basis geraadpleegd, geciteerd en gedeeld worden met vermelding van de bron, maar mocht de gehele structuur niet zonder toestemming worden overgenomen. Sinds 2014 zijn de mogelijkheden en de vrijheid voor het hergebruik van de data uitgebreid.

Op het Getty-portaal is ook een API (SPARQL Endpoint) beschikbaar. Dit is een webservice waarmee je grootschalige en ingewikkelde zoekopdrachten kunt uitvoeren en die je de resultaten in een gestructureerde vorm bezorgt. Daarnaast blijft het mogelijk om de volledige dataset te exporteren en in je eigen systeem te verwerken.

Deze vernieuwingen van The Getty Institute maken het mogelijk om:

• altijd de meest recente versie van de AAT voor alle taalvarianten te raadplegen via de webservice;
• een koppeling te leggen tussen je collectiebeheersysteem en de webservice van de AAT om vanuit je collectiebeheersysteem live zoekopdrachten uit te voeren in de AAT en tijdens de het invoeren van data suggesties te krijgen voor de ‘juiste’ schrijfwijze van termen. Op die manier moet je minder tijd besteden aan het opzoeken op welke manier een gelijkaardig voorwerp in de eigen of een andere collectie beschreven werd, om zo tot een uniforme beschrijving te komen. Dit vraagt echter bijkomende aanpassingen in je collectiebeheersysteem;
• updates van al gebruikte concepten en gegevens live en automatisch in je collectiebeheersysteem binnen te halen door een koppeling te leggen tussen je eigen data en de AAT. Een koppeling leggen kan door een persistente URI van een concept in je eigen data op te nemen. Via zo’n koppeling kun je systeem de SPARQL Endpoint aanspreken voor updates;
• gerichte ingewikkelde zoekopdrachten uit te voeren op de data uit de thesauri en zo meer context te krijgen over gebruikte concepten. Met behulp van de persistente URI van een term kun je vanuit een computerprogramma als OpenRefine, je collectiebeheer- of CMS-systeem de SPARQL Endpoint aanspreken en vragen stellen (in SPARQL-zoektaal) die voor jou relevant zijn. Voorbeeld: ‘Zoek een bepaalde term a.d.h.v. de persistente URI en geef me alle vertalingen terug’. Je ontvangt het resultaat in een formaat dat je eigen systeem zal begrijpen en kan verwerken, o.a. RDF/XML en JSON. De publicatie van de AAT als LOD creëert dus mogelijkheden voor een automatische maar gecontroleerde overname van gestandaardiseerde concepten en contextuele gegevens in je beschrijvingen die resulteert in een snellere, betere en meer correcte manier van werken. Je maakt je data niet louter beter doorzoekbaar, maar voorziet ook meertaligheid en een rijke inhoudelijke context. In het volgende hoofdstuk tonen we hoe je gebruik kan maken van een LOD-thesaurus. Hierbij leggen we de nadruk op hoe je een bestaande inventaris kunt aanpassen en dus verbeteren.

Hoe kun je zelf gebruik maken van LOD-thesauri, zoals bijvoorbeeld de AAT?

De standaardmogelijkheid om een recente en correcte term online zelf op te zoeken in de AAT is natuurlijk nog altijd beschikbaar. Voor AAT dien je dan naar http://vocab.getty.edu/ te surfen en de gewenste term in het Engels, Nederlands of een andere taal op zoeken:

Om het volledige potentieel van LOD-thesauri aan te spreken heb je echter een ‘machine’ nodig die voor jou automatisch grootschalige zoekopdrachten kan uitvoeren en de koppelingen tussen jouw data en de data in een LOD-thesaurus kan ontdekken. Die ‘machine’ kan verschillende vormen aannemen, zoals bijvoorbeeld je collectiebeheersysteem, de CMS van een website, een applicatie of een handige tool zoals OpenRefine.

OpenRefine is een gratis en volledig opensourcesoftware die in het verleden werd ondersteund door Google en waarmee men makkelijk grote hoeveelheden data kan visualiseren, analyseren, manipuleren en corrigeren. Het is een tool die ontwikkeld werd voor datacleaning, het opschonen van data. Als collectiebeherende organisatie of instelling hou je gegevens bij over objecten en maak je die toegankelijk. Datacleaning doe je om de kwaliteit van de ontsluiting en vindbaarheid van een collectie te verhogen. Het vergemakkelijkt de interne omgang met de data en biedt mogelijkheden voor externe publicatie en uitwisseling van de gegevens. OpenRefine kan dus ook voor andere doeleinden interessant zijn, maar we focussen ons hier vooral op hoe je het kunt aanwenden om in je bestaande collectiegegevens relatief snel te verbeteren.

De werking van OpenRefine is vergelijkbaar met die van een Excel-tabel, maar ze is veel geavanceerder en specifiek ontwikkeld voor tekstuele waarden. Het is een zelfstandig programma dat je op een computer kunt installeren en vervolgens via een browser lokaal en zonder internetverbinding kunt gebruiken. Het werkt met je data buiten het eigenlijke databeheersysteem. De data moeten dus eerst worden geëxporteerd uit het gebruikte systeem (in CSV, XML, XLS of een ander bestandsformaat) en vervolgens worden opgeladen in OpenRefine. De opgeschoonde data kunnen achteraf vanuit OpenRefine terug geïmporteerd worden in het oorspronkelijke databeheersysteem.

Met behulp van OpenRefine kun je de volgende dingen doen:

1. Data analyseren
Data worden op een overzichtelijke manier in verschillende kolommen als een tabel voorgesteld. Op elke kolom kun je specifieke filters toepassen om op verschillende manieren na te gaan welke waarden er voorkomen en of er fouten aanwezig zijn. Je kunt bijvoorbeeld een text filter gebruiken om te controleren of er in de waarden onnodige spaties of komma’s voorkomen.
2. Data transformeren
De gevonden fouten hoeven niet apart gecorrigeerd te worden. OpenRefine biedt verschillende functies om grote hoeveelheden data tegelijkertijd aan te passen. Het is bijvoorbeeld mogelijk om data in een bepaalde kolom te clusteren, waarbij een lijst van spellingsvarianten wordt opgesteld. Daarna kun je voor een bepaalde variant kiezen die alle andere waarden vervangt. Daarnaast kun je gebruik maken van verschillende functies (uitgedrukt in GREL expression language), die rijke mogelijkheden tot datamanipulatie bieden. Zo kun je alle overbodige leestekens op het einde van termen zoeken en meteen verwijderen. Alle stappen worden bewaard, en indien nodig kun je de oorspronkelijke waarde herstellen.
3. Data verrijken
De zogenaamde reconciliation service kun je gebruiken om je eigen data te koppelen aan en te verrijken met waarden uit externe bronnen en standaardterminologieën. Zo kun je namen van bijvoorbeeld auteurs of kunstenaars koppelen met het overeenkomstige record in VIAF waarbij het identificatienummer van het VIAF-record wordt overgenomen, samen met de verschillende naamspellingsvarianten en biografische informatie.

OpenRefine is bovendien een gebruiksvriendelijk programma dat je helpt bij het opschonen van rommelige data. Meer informatie kun je vinden op de websites http://openrefine.org/, https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki en http://freeyourmetadata.org/. Er bestaat ook een praktische handleiding: Using OpenRefine, door Ruben Verborgh en Max De Wilde (Packt Publishing, 2013). Een van de belangrijkste troeven van OpenRefine is dat de software je een mogelijkheid biedt om live te communiceren met LOD-thesauri, zoals de AAT. Je dient dan de volgende stappen te overlopen:

1. installeer OpenRefine op je computer;

2. exporteer de bestaande data die je wil verbeteren uit je collectiebeheersysteem en importeer ze in OpenRefine;

3. bewerk de data in OpenRefine (opschonen indien nodig);

4. voer een zoekopdracht voor alle data uit in AAT vanuit je OpenRefine, waarna je de resultaten ontvangt;

5. haal bijkomende data binnen uit AAT in je OpenRefine;

6. exporteer de opgeschoonde en genormaliseerde data uit OpenRefine en importeer ze in je collectiebeheersysteem.

Het resultaat is dat je data zijn opgeschoond en klaar voor hergebruik, uitwisseling en juiste interpretatie door je collega’s en externe gebruikers.

Deze stappen worden hieronder in detail overlopen en geïllustreerd met screenshots:

1. Installeer OpenRefine
a) Download het nodige installatiebestand OpenRefine 2.6: http://openrefine.org/download.html
b) Volg de instructies op https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/Installation-Instructions:

1. installeer OpenRefine;
2. dubbelklik op het icoontje en laat OpenRefine aan staan (visueel gebeurt er dan niet veel);
3. open je webbrowser (best Firefox of Chrome) en ga naar http://127.0.0.1:3333/;
4. je krijgt het startscherm te zien.
2. Importeer data in OpenRefine
a) In OpenRefine kun je datasets in verschillende formaten importeren. Je kunt data uit je Excel-tabel nemen of data exporteren uit je collectiebeheersysteem. Voor dit voorbeeld bekijken we een eenvoudige tabel bestaande uit twee kolommen: ‘objectNameId’ (databank nummer van de term), ‘objectName’ (de term zelf):


b) Ga naar OpenRefine, dat je al open hebt staan in je webbrowser, en klik op ‘Create project’ op het startscherm. Klik vervolgens op 'Choose Files’ en kies het Excel-bestand op je computer dat je wil importeren en klik op ‘NEXT’. In de volgende stap kun je een titel aan je project geven en functies aanpassen die invloed hebben op hoe je data wordt ‘verwerkt’ door OpenRefine (dit is handig voor bijvoorbeeld XML of CSV).

c) Druk op ‘Create Project’ rechtsboven en je tabel zal in OpenRefine verschijnen als een project.

3. Creëer een overzicht van je data en schoon de data op
Automatische opzoeking van de juiste schrijfwijze van een term in een externe thesaurus zoals de AAT zal vanuit OpenRefine makkelijker verlopen als je oorspronkelijke termen goed opgeschoond zijn en dus ontdaan zijn van tikfouten en onnodige leestekens. Zoals eerder vermeld, is OpenRefine een geschikte tool voor datacleaning. Met behulp van verschillende functies en filters kun je zicht krijgen op je data en die indien nodig opschonen (bijvoorbeeld door gebruik te maken van functies ‘Tekst Facet’, Cluster’ en ‘Edit’). Je kunt aanpassingen uitvoeren voor alle waardes in een bepaald kolom of per cel:




In dit voorbeeld zijn de waardes al opgeschoond.

4. Zoek je termen op in de AAT met behulp van de API
De API (webservice) van de Getty-Portaal laat toe om al je termen tegelijkertijd op te zoeken in de AAT. Daarvoor dien je een zoekopdracht (query) correct op te stellen en vanuit OpenRefine ‘versturen’ naar de API van Getty-Portaal. De query die in dit voorbeeld wordt verstuurd, vraagt aan de API om al onze termen op te zoeken in de AAT en, indien ze worden gevonden, een ID-nummer van de preferred term (voorkeursterm) terug te geven. Die query wordt in een SPARQL-taal geschreven, zodat de machines de query kunnen verstaan en voor ons de zoekopdracht kunnen uitvoeren.


a) Om een query te lanceren vanuit OpenRefine moet je de volgende stappen doorlopen:


1. Klik op het pijltje boven de kolom ‘objectName’ -> kies voor de optie Edit column -> Add column by fetching URLs...



2. Je krijgt een scherm te zien waar je de functie kunt definiëren die OpenRefine moet uitvoeren. In het veld New column name geef je een naam aan de nieuwe kolom, bijvoorbeeld AAT, waaruit de resultaten van de query zullen binnengehaald worden. In veld Expression dien je de SPARQL-query zelf te plaatsen. De query die we voor dit voorbeeld gebruiken is: '[1]'



3. Druk op OK en wacht een paar minuten terwijl OpenRefine voor jou de zoekopdracht uitvoert.



4. De resultaten die je ontvangt worden in het JSON-formaat in OpenRefine weergegeven:



b) Nu kun je uit de resultaten in het JSON-formaat de nodige data halen door de volgende twee stappen uit te voeren:

1. Het ID-nummer van een AAT-term uithalen: klik op het pijltje boven de kolom met de JSON-resultaten ‘AAT’ -> kies voor de optie Edit column -> Add column based on this column -> Titel nieuwe kolom: AAT-id, Expression (zonder spaties): value.parseJson(). results. bindings[0].x.value[27,37]



2. Persistente URI naar die AAT-term uithalen: klik op het pijltje boven de kolom met de JSON-resultaten ‘AAT’ -> kies voor de optie Edit column -> Add column based on this column -> Titel nieuwe kolom: AAT-uri, Expression (zonder spaties): value.parseJson(). results.bindings[0].x.value



Je bekomt twee nieuwe kolommen met een AAT-ID en een AAT-URI voor elke gevonden term:

Als je op zo’n AAT-URI klikt, zal je naar de overzichtspagina van de term op het Getty-portaal worden doorverwezen. Deze links zijn persistent en zullen dus altijd actief blijven en informatie weergeven over een bepaalde term. Je kunt deze links dus overnemen in je tabel of je collectiebeheersysteem voor toekomstige referenties. Op die manier zullen andere gebruikers die je data bekijken of die met andere data willen vergelijken, weten wat je bedoelt met je termen: ze kunnen namelijk via de AAT-URI de term altijd opzoeken in de AAT-thesaurus en de context ervan bekijken.
5. Verrijk je data met contextuele data uit de AAT m.b.v. de API
Met behulp van de AAT-IDs van de termen, verkregen in de vorige stappen, kun je de API van de AAT weer aanspreken en bijkomende data binnenhalen zoals bv. voorkeurterm, alternatieve term, bovenliggende term en vertalingen van de term in andere talen. In dit voorbeeld zullen we de Engelstalige voorkeurterm binnenhalen: a) Klik op het pijltje boven de kolom ‘AAT-id’ -> kies voor de optie Edit column -> Add column by fetching URLs... b) Je krijgt weer een scherm te zien waar je de functie kunt definiëren die OpenRefine moet uitvoeren. In veld New column name geef je een naam aan de nieuwe kolom, bijvoorbeeld AAT-2, waar de resultaten van de tweede query zullen binnengehaald worden. In het veld Expression dien je de query zelf te plaatsen: 'http://vocab.getty.edu/sparql.json?query=select+*+where%0D%0A{%0D%0A++%3Fx+gvp% 3AprefLabelGVP+[skosxl%3AliteralForm+%3Flabel]%3B%0D%0A++dc%3Aidentifier+%22'+escape(value,'url')+'%22%0D%0A+++++}&_implicit=false&implicit=true&_equivalent=false&_form=%2Fsparql' c) Je ontvangt de resultaten in OpenRefine in het JSON-formaat. d) Je kunt van die resultaten weer de nodige data uitfilteren door het volgende te doen: klik op het pijltje boven de kolom me de JSON-resultaten ‘AAT-2’ -> kies voor de optie Edit column -> Add column based on this column -> Titel nieuwe kolom: AAT-EN-term, Expression: value.parseJson().results.bindings[0].label.value


6. Exporteer de opgeschoonde en genormaliseerde data uit OpenRefine
Als je klaar bent met alle bewerkingen kun je data makkelijk exporteren uit OpenRefine in verschillende formaten en vervolgens importeren in je databeheersysteem of toevoegen aan je Excel-tabellen:



Het eindresultaat van alle werk is dat de inhoud van onze inventaris niet langer een eiland is. We kunnen onze informatie gemakkelijker delen en hebben tegelijk de mogelijkheid om meer te weten over wat er in onze collectie zit. Hieronder worden nog twee screenshots opgenomen van een genormaliseerd record van een persoon en van een objectnaam. Je merkt dat er voor alle begrippen ook een verwijzing is naar wat we ermee bedoelen.

Voor meer informatie over Linked Open Data thesauri, API's en Open Refine raadpleeg de Cultureel Erfgoed Standaarden Toolbox (CEST) https:// www.projectcest.be/ of neem contact op met PACKED vzw via e-mail alina.saenko@meemoo.be of rony.vissers@meemoo.be.

Contactgegevens

• Alina Saenko: alina.saenko@meemoo.be
• Rony Vissers: rony.vissers@meemoo.be