# 日本のビジュアルメディア領域の ための知識グラフ提供へ Creating a knowledge graph for the domain of Japanese Visual Media

抄録：日本のビジュアルメディアに関する研究データが不足している中、Japanese Visual Media Graph プロジェクトは、ファンのコ ミュニティーがオンラインで集めキュレートする澎大な量のデータに注目し、それらの多様なデー夕を接続し、統合された RDF ベースのオントロジーを有する中心となる知識グラフを作成することを目的とする。本論文はそのデータへの取り組みと今後の展開を紹介する。

Abstract: Amidst a lack of research data on Japan's visual media, the project “Japanese Visual Media Graph" explores the rich data resources gathered and curated by enthusiast fans online, aiming to connect these heterogeneous resources in a central knowledge graph with an unified, RDF-based ontology. This article introduces the approach and provides an outlook on next steps.

キーワード : 知識グラフ、オントロジー、LOD、ビジュアルメディア

Keywords: knowledge graph, ontology, linked open data, visual media
## 1. はじめに

近年、アニメーション、漫画、ゲームという、日本で盛んに生産されるビジュアルメディアは国際的に人気を収めている。それに伴い、メデイア研究やマンガスタディーズからファンスタディーズまで、多々の観点からの学問的関心が寄せられるようになった $[1-3]$ 。 とりわけ、インターネットの発展に連れて、いわゆる 「ユーザー作成コンテンツ」研究 $[4]$ やより広い視野を適用する参加型文化研究 ${ }^{[5][6]}$ が注目されるようになった。一方で、ビジュアルメディアの「中身」に関する研究データが不足している。図書館などで作成される利用可能なデータは、その範井や内容において限界がある。ところで、ファンのコミュニティーはオンラインで膨大な量のデータを集めキュレートし、当メディアを驚くほど詳細に把握している。研究目的で作成されていないものの、それぞれのデータベースは様々な情報源に頼り、独自のデータモデルやボキャブラリーを開発しながらメディア資源（Media resources） の様々な側面を記述している。こうした多様性はビジュアルメディアを幅広く捉えようとする研究にとって大きな問題となっている。Japanese Visual Media
Graph プロジェクト[7]（以下 JVMG とする）はこの問題を解決するために、多様なデータを接続し、統合されたRDFベースのオントロジーを有する中心となる知識グラフを作成することを目的とする。

2. 熱心なコミュニティーとのコラボレーション知識グラフの作成に向けての第一ステップは、複数のオンラインファンコミュニティーのデータを収集・分析することである。それは技術的な作業を要すると同時に、表面的な領域分析として、各コミュニティー が自分のデー夕をどのように理解し、どのように定義するかを的確に反映する統一されたオントロジーを生み出す。このような分析から、データのクオリティー や信頼性の度合い、多様なりソースのタイプやエンティティーの記述粒度、ドメインのカバー率などは、基本的な観点やドメインの限界を研究者に対し明らかにし、各研究の手助けとなり、将来の研究に必要な情報が得られる。

プロジェクトの初期段階で打よそ 70 個のオンラインコミュニティーデータベースを特定し、データクオリティーやデータ量、範囲の多様性、言語、サイト固
有の情報という観点から評価した。これらの熱心なコミュニティーは 3 種類に分類できる。

第 1 には、日本ビジュアルメディア領域を幅広くカバーしながら、より広い視野を持つコミュニティーがある。その代表的な例は、日本のアニメ、漫画、実写ドラマについて情報を集めている AnimeClick ${ }^{[8]}$ というイタリア語のサイトである。当サイトは特定の焦点なく、これらのメディアをファンダムウィキという形式で扱っている。データはアニメーション作品、コミック作品、キャラクター、スタッフといった4つの実体に区分されている。作品区分では詳細な情報が収集されているのに対しキャラクターのそれには限りがあるように、それぞれの区分において粒度が異なっている。アニメーションやコミック作品間のアダプテー ションやキャラクターとその声優の関係を表すエンティティー間の関連情報は登録されている。データの一部はイタリア語であるが、エピソード数、完結度合い、データベース内の関連情報などのように言語とは無関係なデータも多くある。

第 2 には、アニメやゲームなど、領域内の特定のメディアを範囲とするコミュニティーがある。その一例としてビジュアルノベルゲームにのみ注目する The Visual Novel Database (VNDB) ${ }^{[9]}$ があげられる。単独のメディアジャンルに限定されている一方、作品、 キャラクター、貢献者（スタッフ）など、当ジャンルに関する情報の精密性は当メディアジャンルにおいて類なく高いものである。他のコミュニティーと違って、 コンテンツだけでなく、ビジュアルノベルゲームの物理的媒体までが注目され、コンテンツと媒体はエンティティータイプ「ビジュアルノベル」と「リリース」 に区別されている。コンテンツに関するエンティティーには、キャラクター情報やその構成要素、ユー ザー作成の夕グ、そして作成に貢献した人物とその貢献内容を含む。また、エンティティー間の関連情報も多様に登録され、ワークエンティティーに繋げられている。本データベース及びコミュニティーの強みは、精密性、タグや構成要素の堅牢性と合理的なエンティティー間関連構築にある。また、ところどころ外部へのリンク、とりわけウィキペディアへのそれが提供されている。

第 3 には、領域のある側面に焦点を当てるコミュニティーがある。アニメを始め、オリジナルアート、 ゲーム、漫画などの「アニメ的」キャラクターを幅広く扱う Anime Characters Database (ACDB) ${ }^{[10]}$ はその重要な一例としてあげられる。ACDB は自称「ビジュアルサーチエンジン」であり、髪や目の色、年齢、服装
のタイプなど、特定の構成要素によりキャラクターをインデックス化する。結果としてユーザーに統一されたキャラクター構成要素を提供している。VNDB と比べてこれらの要素を限定することにより曖昧さをより抑えている一方、精密性に限度がある。例えば、髪の長さは記録できるが、髪型までは記録できない。 ACDB は、Character エンティティー以外に、キャラクターのソースとしても機能する Workエンティティー、声優に該当する People エンティティー、そしてキャラクターやワークに関するCharacter Tagエンティティー、 Series Tagエンティティーが存在する。ACDBは、 VNDBより精密度が低いものの、複数のメディアに関するキャラクター情報を提供するとともに、メディア間のエンティティー関係を幅広く記録している。それにより、シリーズやフランチャイズの Workエンティティーと、特定なメディアにおける Workエンティティーを紐付けている。複数のメディアやメディアミックス的な Workエンテイティーを有しない VNDB ではこのような関係が見えてこない。統合されたコミュニティーデータセットに対して、ACDB の一番重要な貢献はこのようなメディアを超えるエンティティー間の関連データである。

## 3. データ統合プロセス

データ統合プロセスは3つのステップに分けて行っている。まずは、コミュニティーデータを、オリジナルフォーマットである SQL テーブルやその他の関係データベースで収集する。次に、データセット毎にクラス構造とボキャブラリーからなる RDF（Resource Description Framework) オントロジーを作成した。そしてデータは、セマンティック・リッチネスを維持しながら、それぞれのオントロジーに基づき RDF シリアル化形式に変換される。最後のステップでは、デー タセット間の重複や矛盾を含め、すべてのエンティティーをマッチングすることにより、統合されたデー タセットを作成する。エンティティータイプ毎にアトリビュートのサブセットを作成し、データをそのアトリビュートにマッピングをする。重複データや矛盾はこのステップで解消される。その方法の一つは、正典的タイトルなど、優先したい情報を選び、残る情報をバリエーション（例えばタイトルバリエーション）として登録することである。オントロジーがデータとは外部に存在するため、集約したリソースのためにネー ムスペースの独自の領域を選ぶことが可能である。

多様なコミュニティーデータを事前に指定した中心的オントロジーへ単位マッピングすることに比べて作
業量が増えるにもかかわらずこうして RDFデー夕と外部付のオントロジーの組み合わせを選んでいるのは、以下の利点があるからである ${ }^{[11]}$ 。オリジナルなコミュニティーデータはそのまま保たれ、集約したリソースヘリンクされるため、その由来は各々のデータポイントやステートメントのレベルで保たれる。また、研究者が一つのデータセットにだけ焦点を当てたい場合、集約したデータセットと同じような分析ツールや方法が各コミュニティーデータセットにも使用できる。さらに、コミュニティーデータとデータレポジトリーの間に一対一の関係があるため、各データセットのアップデートや変化は安易に適用できる。そして、集約や結合を最後のステップとして行うことで、既に研究者のデー夕に対する理解が進んだ上で、それまでのステップに影響せずに結果を反復法的に磨くことが可能になる。

## 4. 研究者へのアクセス

全エンティティー・全プロパティーは URIにより特定できることから、RDF を探検するための方法には URI に関連付けられる情報をすべて表示するサー
バーを設置することがある。これは、いわばリンクトデータの中心的な考えである。すなわち、リンクトデータのフロントエンドがアプリケーションにURI を通して「生」のRDFデータを提供する一方、人間のユーザーがブラウザーを介して同じ URI にアクセスする時に、全データの人間解読可能な HTML バー ジョンが提供されるというものである。人間解読可能な表示に打いて、全ての URIがリンクに変換することが可能であるため、このようなフロントエンドは、 データセットの簡便な探索・ナビゲーションを提供する。そのため、多くの商業的 RDFトリプルストアはシンプルなフロントエンドを搭載している。しかし、 これらの多くは設定のオプションに限界がある。したがって、本プロジェクトでは、CSS (Cascading Style Sheets）によるスタイルの拡張、ラベルの言語設定、由来データを詳細に表示可能とする独自のオープンソース RDF フロントエンドを開発した (図 1) ${ }^{[12]}$ 。

HTML バージョンをコンパクトに収めるために、 プレビュー程度のデータだけを表示するアトリビュー トセクションを展開させる機能やフィルター機能を加えた。フレームワークは、プラグインのような拡張を

## Phorni

Dark Mode Search crosstab graphs languages

Resource: http://mediagraph.link/vndb/character/1

## Graph: vndb

} & \multicolumn{3}{|l|}{ Value } \\

追加することで、新しい機能を加えることを可能にしている。例えば、プロジェクト内の研究ニーズを踏まえ、エラスティックサーチインデックスを挿入することで特定の URI やラベルを検索することが可能になる拡張を追加した。

## 5. 展望

今後、まずデータ分析やインパクト分析の中で浮き彫りになった問題を解決する必要がある。とりわけ、 コミュニティー内のデータクオリティーを分析している。メディア芸術データベースを接続させることで、 オーソリティーに関する問題に取り組んでいる。同時に、コミュニティーデー夕間の関連を構築できるように努力したい。新たな接続可能なデータの特定、新たな接続方法の開発は今後も継続的に行う予定である。 そして、何よりも、デー夕を研究目的で利用する研究者との連携を発展させることが、本来のプロジェクトの目標に向かうことを意味する。同時に、そうした連携はまた知識グラフのさらなる発展のために貴重なフィードバックをもたらすだろう。

## 註・参考文献

[1] Fennell, D., Liberato, A. S. Q., Hayden, B., Fujino, Y.: Consuming Anime. Television \& New Media. 2013, 14(2), 440-456. https://doi.org/10.1177/1527476412436986

[2] Berndt J.: Anime in Academia: Representative Object, Media Form, and Japanese Studies. Arts. 2018, 7(4), 56-69. https://doi.org/10.3390/arts7040056
[3] Lee, J. H., Shim, Y., Jett, J.: Analyzing User Requests for Anime Recommendations. In: Proceedings of the 15th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (JCDL '15). 2015, 269-270. Association for Computing Machinery, New York. https://doi.org/10.1145/2756406.2756969

[4] Windleharth, T. W., Jett, J., Shmalz, M., Lee, J. H.: Full Steam Ahead: A Conceptual Analysis of User-Supplied Tags on Steam. Cataloging \& Classification Quarterly. 2016, 54(7), 418-441. https://doi.org/10.1080/01639374.2016.1190951

[5] Mittell, J.: Sites of participation: Wiki fandom and the case of Lostpedia. Transformative Works and Cultures. 2019, 3. https://doi.org/10.3983/twc.2009.0118

[6] Popova, M.: Fan studies, citation practices, and fannish knowledge production. Transformative Works and Cultures. 2020, 33. https://doi.org/10.3983/twc.2020.1861

[7] Japanese Visual Media Graph. https://jvmg.iuk.hdm-stuttgart.de/ (参照 2021-11-22).

[8] AnimeClick. https://animeclick.it (参照 2021-11-22).

[9] Visual Novel Database (VNDB). https://vndb.org (参照 2021-11-22).

[10] Anime Characters Database (ACDB). https://animecharactersdatabase.com (参照 2021-11-22).

[11] Kiryakos, S., Pfeffer, M.: The Benefits of RDF and External Ontologies for Heterogeneous Data: A Case Study Using the Japanese Visual Media Graph. In: Information between Data and Knowledge, Proceedings of the 16th International Symposium of Information Science (ISI 2021). 2021, 308-320. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch. https://doi.org/10.5283/epub. 44950

[12] オープンソースRDFフロントエンド.

https://mediagraph.link/index.html (参照 2021-11-22). フロントエンドのソースコードは下記からアクセスできる。https://github.com/Japanese-Visual-Media-Graph (参照 2021-11-22).