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目次 1 目的 2 メンバー 3 『値』＝尺度水準とは？ 4 スキーマ原案（桝屋） 5 オントロジー試作 （桝屋） 6 今回の主な論点：値の違い（分類）をクラスで示すか、プロパティで示すか 7 その他実際的な問題点 8 参考：オントロジー的な検討 （桝屋） 8.1 既存の仕事／研究 8.2 その他課題／問題点など

目的

• 値（定性値、定量値）のRDF記述のガイドラインを作ることを目指して、検討を行う。これができれば、計測値、表現型アノテーション等、科学データ記述の汎用的な枠組みができる。
  • 参考：RDFガイドライン：単位つき数値の書き方（/mw/RDFizingDatabaseGuideline#.E5.8D.98.E4.BD.8D.E3.81.AE.E3.81.A4.E3.81.84.E3.81.9F.E5.80.A4.E3.81.AE.E8.A8.98.E8.BF.B0.E6.96.B9.E6.B3.95 )

メンバー

桝屋、川島、古崎（参加者募集中！）

『値』＝尺度水準とは？

• https://ja.wikipedia.org/wiki/尺度水準
• 数学的に「性質」を扱うための重要な科学の基盤。
• 尺度水準を区別できれば、データの統計処理をどう扱うかの指標になる。

スキーマ原案（桝屋）

あるアッセンブルでの染色体の長さの例：データとして記述する。

オントロジー試作 （桝屋）

• https://filebin.riken.jp/public/qM2wQAPffwvA1M0BZUBTvF190F-SQY9bdSmE1Vl5SfCi （一時的）
  • とりあえずオレオレのクラスとプロパティのrange, domainで作ったもの

今回の主な論点：値の違い（分類）をクラスで示すか、プロパティで示すか

• 合意点：どちらかは行うべき。
  • クラスで示す場合：上記尺度水準の分類のクラス（およびサブクラス）のどれかに分類すべき
  • プロパティで示す場合：：上記尺度水準の分類のプロパティ（およびサブプロパティ）のどれかに分類すべき
  • どちらもしないのは最悪。

• 今後の課題
  • クラス、プロパティ分類の利点、不利な点を調査する（データ記述の際、検索パフォーマンス等への影響など）
  • クラス、プロパティ両ツリーの分担（例：クラスは尺度分類、プロパティは、性質の分類、等）

その他実際的な問題点

• 実際的な部分：
  • • 個々のUnitは本来インスタンスなのに、Unit Ontologyの最下層がクラスになってる＜＝太田さんがUOに対してIssueを上げてくれました。
    • UOにない単位が結構沢山ある。追加してほしい
    • いざとなったら日本で作る？
      • その際には1000m => 1kmの変換ができるような仕組みを盛り込めないか
    • exterm:unitsはプロパティが決まっていないという意味なので、きちんと決めたほうがいい。その他プロパティも。

参考：オントロジー的な検討 （桝屋）

既存の仕事／研究

• 基本的に「性質」の記述の範疇に入ると思われる
  • OBI: BFOに準拠。最近BFO2.0で値の記述に対応したかもしれない。
    • OBI, BFO2がbioportalで見れない（2016.3.16)
    • bfo:qualityの下に性質、定性値、bfo:informational content entityの下に測定値等があるように見える。
• YAMATO（http://download.hozo.jp/onto_library/upperOnto.htm ）
  • • 性質と値を分離（DOLCEと同じ）かつ、性質と値を含んだ「特性」を定義
    • Mizoguchi 2010 (http://download.hozo.jp/onto_library/YAMATO101216.pdf ) にて、様々な性質関連概念をまとめてある
• SIO（https://code.google.com/archive/p/semanticscience/wikis/SIO.wiki）
  • • qualityの下位に定性値、numberの下位にmeasurement valueがある。

• • • 各概念についてのオントロジー的な説明
    • GenericQuality: モノが持つ性質。生物で言えば「形質」YAMATO:generic qualityそのもの。 bfo:Quality、PATO:Qualityともほぼ同義。（なので、名前はQualityで良かったかも。Valueは入らないよという意味でこの名前）インスタンスは、「マウスAの持つ体長」Qualityのクラス階層は、＜重さor長さ＞、＜体長 or 胴囲＞等の区別を受け持つ。ただし、1匹のマウスが成長した場合、10cmも12cmも「マウスAの持つ体長」インスタンスであるため、値が変化したことが記述できない（Mizoguchi 2010)。
    • QualityValue: 値、量。性質の「大きさ」的なものを示す概念。科学における性質記述に必須。具体的な値（"10cm"など）はインスタンス。1mと100cmはsameAsと考えたい（文字列表現ではない）。SameAsの判定は、数と単位とで判定する。値がdependent entity（性質的なもの）なのか、情報モデル的なものなのかは個人的にはよくわからないが、マイナスとか虚数とか、現実世界にマッピングしにくい値も扱えるよう、「数学的モデル」と考えたほうがいいのかもしれない。（YAMATO, DOLCEではdependent entityとなっている）
      • QuantitativeValue: 定量値：数と単位で構成される。Countなど、単位の無い定量値もある。
        • Rational scale 四則演算が可能。普通の定量値
        • Nominal scale 加減演算のみ意味がある。セルシウス度の温度など、特殊な定量値。
      • QualitativeValue定性値：通常テキストで表現される。
        • Ordinal scale value 順番のみで定量性が無い
        • Nominal scale 順番さえない
      • 上記の分類の他に、順序あり／なし、間隔が定量的／定性的、四則演算可能／加減のみ可能という分類もできる（こちらが本質的かもしれない）が、統計計算においては、NominalとOrdinalの扱いがほとんど同じらしいので上記分類とした。
    • Unit: 単位。根本的意味は「単位量」で値の一種と考えられる。
    • Continuant：（性質を持っている）モノ。 (bfo:continuant, sio:object, yamato:continuant)
    • SingletonEAV_styledData: 計測値などのデータとして例2のために作ったクラス。

その他課題／問題点など

• 哲学的な部分
  • • セルシウス温度とケルビン温度、SameAsで結びたいが、両者の尺度は異なる。尺度を跨いだ単位変換ではSameAsしない等、何らかの制限が必要。
    • 数学の勉強が必要。
• その他
  • • 順序尺度（Ordinal scale value ）間の相互運用性を、ロール概念を駆使して記述可能（Masuya et. al. 2011: http://slidegur.com/doc/5749103/presentation　）