Metadados: O Superpoder Secreto da Informação

Metadados servem como alicerce para descrições detalhadas de diversos tipos de recursos, incluindo páginas da web, livros, artigos, imagens, músicas, produtos, processos, perfis profissionais (com suas respectivas atividades), dados de pesquisa, conceitos e serviços. Essa prática se consolidou como um padrão fundamental na organização da informação digital. Ganhando ampla aceitação em 1995!

É importante destacar que este artigo se concentra nos metadados em sua forma tradicional. Excluindo aqueles derivados de “big data”, como interações em redes sociais e registros de transações, que surgiram posteriormente, em 2013.

Metadados Dublin Core

Os projetistas dos metadados Dublin Core, ou mais precisamente dos metadados “no estilo Dublin Core™”, os criaram para facilitar a interoperabilidade com base nos princípios da Web Semântica ou Dados Vinculados.

Eles utilizam Identificadores Uniformes de Recursos (URIs) como identificadores globais tanto para os objetos descritos quanto para os termos usados na descrição (vocabulários).

Este estilo se destaca pelo uso de perfis de aplicação, os quais especificam como vocabulários genéricos, como o Dublin Core, empregam, restringem ou combinam-se com vocabulários mais especializados para atender a requisitos específicos. Perfis de aplicação têm sido um foco da comunidade Dublin Core™ desde seu surgimento em 2000.

De Registros de Catálogo a Dados Vinculados

O Dublin Core é um conjunto de quinze elementos genéricos amplamente utilizados: Criador, Contribuidor, Editor, Título, Data, Idioma, Formato, Assunto, Descrição, Identificador, Relação, Fonte, Tipo, Cobertura e Direitos.

Ele foi elaborado em uma reunião em 1995 em Dublin, Ohio, para facilitar a descoberta de informações na Web, que estava crescendo exponencialmente. Bibliotecários, tecnólogos e pesquisadores se uniram para alcançar interoperabilidade entre idiomas e disciplinas por meio de um núcleo de semântica compartilhada. Desenvolvimentos na tecnologia da Web puxaram essa comunidade em duas direções:

1. Formatos de Registro: Desenvolvedores tradicionais utilizam vocabulários como o Dublin Core em bancos de dados e repositórios relacionais, frequentemente baseados em XML, uma Linguagem de Marcação Extensível. Implementadores favorecem valores de texto, controle de qualidade de mundo fechado e confiança em soluções de software testadas. Desenvolvedores e implementadores consideram a interoperabilidade como a adesão a formatos fixos, como o Simple Dublin Core de quinze elementos e o Qualified Dublin Core™ (2003).
2. Declarações Recombinantes: A partir do final da década de 1990, grupos do World Wide Web Consortium perseguiram a visão de uma Web Semântica, possibilitada pelo Resource Description Framework (RDF). Em 1999, a equipe do RDF apresentou exemplos de metadados utilizando o Dublin Core, o que o tornou um dos primeiros vocabulários a ser publicado em RDF com URIs persistentes. Em metadados baseados em declarações, a interoperabilidade resulta do uso ou mapeamento de URIs compartilhados de vocabulários bem conhecidos, como o Dublin Core™.

Perfis de Aplicativos no Estilo Dublin Core

Implementadores XML consideravam os perfis de aplicativos como projetos para criar registros de metadados validáveis. Os implementadores RDF os viam como uma base para projetar metadados que se integrariam de forma compatível em gráficos de dados abrangendo vários aplicativos. O Singapore Framework (2007) do DCMI definiu o perfil de aplicativo ideal como a combinação de vários componentes de design de melhores práticas. As descrições incluem conjuntos de declarações sobre recursos únicos. Esses conjuntos podem ser armazenados diretamente como gráficos RDF ou codificados em formatos conversíveis para RDF. Perfis de aplicativos bem projetados utilizam vocabulários RDF disponíveis e modelos de entidade bem articulados.

Metadados Compatíveis com Linked Data Hoje

A adoção de metadados baseados em vocabulários RDF foi impulsionada pela evolução da tecnologia:

• Suporte para Criação: Plataformas como Drupal e Hugo usam metadados para estruturar conteúdo e apresentar sites. Alguns podem publicar Linked Data, incorporando-os em páginas da Web ou gerando feeds de metadados.
• Suporte para Consulta: Repositórios de Linked Data podem ser consultados com SPARQL, uma linguagem padrão que facilita consultas e retornos de resultados pela Web.
• Suporte para Indexação Incorporados: Desde 2011, motores de busca como Google, Bing e Yahoo! Suportam Schema.org, ajudando web masters a usar metadados para melhorar a apresentação de sites nos resultados de pesquisa.
• Suporte para Publicação de Vocabulários de Valor como Linked Data: O Simple Knowledge Organization System (SKOS) do W3C facilita o compartilhamento de taxonomias e tesauros como Linked Data.
• Suporte para Criação Colaborativa: Wikidata e sua plataforma Wikibase permitem a criação e manutenção colaborativa de metadados.
• Suporte para Validação RDF: Ferramentas como Shape Expressions (ShEx) e Shapes Constraint Language (SHACL) permitem tratar gráficos RDF como objetos de validação de conformidade, facilitando a criação de esquemas de validação.

O Índice de Competência de Dados Vinculados do DCMI divide essas áreas em conjuntos de habilidades. Conceitos utilizáveis por educadores e alunos na criação de cursos ou para estudo autodirigido.

Segunda Era da Máquina.

Em sua palestra principal, Bradley Allen discutiu o papel dos metadados na Segunda Era da Máquina. Mecanismos de busca como o Google dominem a experiência de descoberta, os padrões de metadados sustentam a infraestrutura de curadoria e gerenciamento de conteúdo. Ele destacou como o design de metadados evolui para ajudar máquinas a ler e aprender com a Web, tornando os recursos mais acessíveis tanto para máquinas quanto para pessoas.

Discussão sobre o Futuro dos Metadados.

O futuro dos metadados promete uma integração com as tecnologias. Novas tendências incluem:

• Inteligência Artificial e Machine Learning: A aplicação de IA e aprendizado de máquina está transformando como os metadados são gerados, interpretados e utilizados. Algoritmos avançados podem automatizar a atribuição de metadados e melhorar sua precisão ao longo do tempo.
• Metadados Semânticos e Ontologias: A evolução dos metadados para além da simples descrição estática envolve o uso de ontologias e metadados semânticos. Que não apenas descrevem recursos, mas também capturam relações complexas e contextos, aumentando a compreensão e usabilidade dos dados.
• Metadados para Dados Dinâmicos e Contextuais: Com o crescimento dos dados dinâmicos e contextuais gerados por dispositivos IoT, mídias sociais e outras fontes, os metadados futuros precisarão ser adaptáveis e capazes de capturar essas nuances em tempo real.

Conclusão.

Os metadados, elementos cruciais para a organização, descoberta e interpretação de informações, assumem um papel cada vez mais fundamental em um mundo digital em constante expansão. A evolução dos metadados, desde o Dublin Core até os avanços atuais em Web Semântica e Linked Data, não apenas acompanha o desenvolvimento tecnológico, mas também reflete a necessidade premente de estruturas que suportem a inteligência e a automação na era da informação. Olhando para o futuro, os metadados prometem expandir suas capacidades, integrando novas tecnologias e mantendo o foco na interoperabilidade e na usabilidade aprimorada dos dados.

Acredita que os metadados serão ainda mais importantes no futuro? Por quê?

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Fonte: www.dublincore.org