DH CLOUD
699 subscribers
76 photos
4 videos
6 files
228 links
Делаем то, что считаем нужным, не теряя того, что считаем ценным
Download Telegram
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
К вопросу о том как искать данные, ключевой проект в этой области - это Google Dataset search [1] который до сих пор имеет статус исследовательского и "не вышел из инкубатора". Он всем хорош, например, использует разметку Dataset из Schema.org для идентификации наборов данных на сайтах и позволяет получать нужные данные быстро если владелец их разметил. Но у него есть системная проблема, она заключается в том что для наборов данных не работает ранжирование теми же методами что для других поисковых индексов, они редко ссылаются друг на друга. Так как определить данные по значимости при поиске? По ключевым словам? Поиск быстро "замусоривается"․ Что и произошло с ним в данном случае. Например, когда ищешь стат показатели по множеству запросов вылезают ссылки на коммерческий проект CEIC. Вроде такого [2], выдаётся первым на запрос "European statistics". Разметка на странице там есть, а вот содержания нет. Нет там и лицензий CC-BY, ни многого другого. Это типичная SEO страница для тех кто торгует данными. Это если мы ищем любые данные, не только бесплатные. А если сделаем фильтр на бесплатные и поищем "Russian statistics" то первым вылезет ссылка на набор данных Linkedin users in Russian Federation [3] сервиса NapoleonCat где нет никаких данных, только график картинкой.

Краткий вывод неутешителен, хороших поисковиков по данным сейчас нет. Задачи data discovery требуют больших усилий, с одной стороны, с другой это не рынок услуг, поскольку платить кому-то за целенаправленный поиск мало кто готов. Только рынок продуктов. Интересно когда появятся достойные альтернативы?

Ссылки:
[1] https://datasetsearch.research.google.com
[2] https://www.ceicdata.com/en/european-union/eurostat-trade-statistics-by-sitc-european-union-russia
[3] https://napoleoncat.com/stats/linkedin-users-in-russian_federation/2022/01/

#datadiscovery #datasets #opendata #searchengines #google
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Как работать с данными гуманитариям, например, историкам? Где взять данные, как их подготавливать, какие банки данных и сервисы доступны онлайн? Подборка опубликованных наборов данных по древней истории։
- World-Historical Dataverse [1] от University of Pittsburgh World History Center, коллекция наборов данных посвящённых истории распространения языков, крупным историческим событиям и древней географии

- Project MERCURY datasets [2] коллекция набора данных проекта Меркурий, посвящённого компьютерному моделированию Древнего Рима

- Re3Data Ancient Cultures [3] каталоги и базы данных по древним культурам собранные в проекте Re3Data

- Europeana Datasets. Overview for Ancient World [4] наборы данных по древнему миру в проекте Европеана

- Nomisma datasets [5] проект-агрегатор открытых данных по нумизматике, включая коллекции древних монет

- Open-archaeo: A list of open source archaeological software and resources [6] каталог открытых наборов данных связанных с археологией

- Digital Humanities Platform of Shanghai Library [7] каталог связанных данных по древней истории при библиотеке Шанхая

Ссылки։
[1] https://dataverse.harvard.edu/dataverse/worldhistorical
[2] https://projectmercury.eu/datasets
[3] https://www.re3data.org/search?subjects[]=101%20Ancient%20Cultures
[4] https://pro.europeana.eu/timecoverage/ancient-world
[5] http://nomisma.org/datasets
[6] https://open-archaeo.info/tags/datasets/
[7] http://data.library.sh.cn/index

#opendata #digitalhumanities #ancienthistory #datasets #openscience