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bibliotheks-und-archivinformatik
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Metadaten modellieren und Schnittstellen nutzen

  • Zwischenstand (Schaubild)
  • Austauschprotokolle für Metadaten (OAI-PMH, SRU)
  • Metadaten über OAI-PMH harvesten mit VuFindHarvest
  • XSLT Crosswalks mit MarcEdit
  • Transformation von Metadaten mit OpenRefine
  • Weitere Tools zur Metadatentransformation
  • Nutzung von JSON-APIs

Zwischenstand (Schaubild)

Schaubild zu Lehrinhalten

Note:

  • Anders als in Lektion 1 geplant, nutzen wir als OAI Harvester VuFindHarvest statt metha. Das Schaubild wurde entsprechend aktualisiert.
  • MarcEdit verfügt auch über eine Funktionalität, um OAI-PMH direkt zu harvesten. Zur besseren Illustration der Prozesse verwenden wir hier verschiedene Tools.
  • Außerdem werden wir zusätzlich noch aus tabellarischen Beispieldaten (CSV) mit Hilfe der Software OpenRefine MARC21-XML modellieren.

Austauschprotokolle für Metadaten (OAI-PMH, SRU)

Es gibt zahlreiche Übertragungsprotokolle im Bibliotheks- und Archivbereich. Drei davon sind besonders weit verbreitet:

  • Z39.50 (Library of Congress)
  • SRU - Search/Retrieve via URL (Library of Congress)
  • OAI-PMH - Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (Open Archives Initiative)

Note:

  • Z39.50 ist sehr alt, aber immer noch im Einsatz. Meist wird das modernere SRU als Ergänzung angeboten.
  • Während Z39.50 und SRU sich besonders für Live-Abfragen oder gezielten Datenabruf mit vielen Parametern eignet, zielt OAI-PMH vor allem auf größere Datenabzüge und regelmäßige Aktualisierungen.
  • Das Schöne an SRU und OAI-PMH ist, dass die Anfragen als Internetadresse (URL) zusammengestellt werden können und direkt über den Browser ohne Zusatzsoftware aufrufbar sind.

Metadaten über OAI-PMH harvesten mit VuFindHarvest

  • Wir "ernten" (harvesten) die über die OAI-PMH-Schnittstellen angebotenen Daten
  • Dazu verwenden wir das Tool VuFindHarvest, ein OAI Harvester aus dem VuFind-Projekt.
  • Vorgehen:
    1. Sicherstellen, dass die OAI-PMH-Endpoints für Koha, ArchivesSpace und DSpace verfügbar sind
    2. Mit dem Tool die Daten abrufen und als XML auf der Festplatte speichern

Note:

  • VuFind ist Solr-basiertes Discovery-System (wie Primo)
  • VuFindHarvest ist OAI-Harvester (auch unabhängig von VuFind einsetzbar)

ArchivesSpace Fehlerkorrektur

  • Wir haben beim Testen vorab festgestellt, dass die "Prudence Wayland Smith Papers" einen Erschließungsfehler beinhalten, der die Ausgabe als EAD über die OAI-PMH-Schnittstelle blockiert.
  • Falls Sie diese EAD-Daten importiert hatten:
    • Resource "Prudence Wayland-Smith Papers" aufrufen
    • Im Bearbeitungsmodus nach Language Note Ausschau halten. Darin ist fehlerhafter HTML-Code.
    • Diese Note löschen.

OAI-PMH Endpoints

VuFindHarvest 4.0.1 installieren

sudo apt update
sudo apt install composer php php-xml
cd ~
wget https://github.com/vufind-org/vufindharvest/archive/v4.0.1.zip
unzip v4.0.1.zip
cd vufindharvest-4.0.1
composer install

Übung: Harvesting

Gruppenarbeit (20 Minuten)

cd ~/vufindharvest-4.0.1
php bin/harvest_oai.php --url=http://example.com/oai_server --metadataPrefix=oai_dc my_target_dir

XSLT Crosswalks mit MarcEdit

  • Wir haben in der vorigen Übung Daten in verschiedenen Formaten (MARC21-XML, EAD und DC) geladen.
  • Nun werden wir diese einheitlich in MARC21-XML konvertieren.

Crosswalks? XSLT?

  • Crosswalks
    • Gängiger Begriff, um die Konvertierung von einem Metadatenstandard in einen anderen zu beschreiben.
    • Beispiel: MARC21 zu Dublin Core.
    • Der "Crosswalk" beinhaltet Regeln wie Elemente und Werte zugeordnet/verändert werden müssen (sog. Mapping).
    • Im Idealfall verlustfrei, aber meist keine 1:1-Zuordnung möglich.
  • XSLT

MarcEdit 7 installieren

  • MarcEdit ist eine kostenlos nutzbare Software aber nicht Open Source (siehe Lizenz)
  • Sie ist die meistgenutzte Zusatzsoftware für die Arbeit mit MARC21.
  • Offizielle Webseite: https://marcedit.reeset.net
  • Installation von Mono (MarcEdit ist in .NET geschrieben und benötigt unter Linux diese Laufzeitumgebung) und des Unicode Fonts "Noto":
sudo apt install mono-complete fonts-noto
  • Installation von MarcEdit:
cd ~
wget https://marcedit.reeset.net/software/marcedit7/marcedit7.run
chmod +x marcedit7.run
mkdir ~/marcedit
./marcedit7.run --target ~/marcedit

MarcEdit konfigurieren

  • Der Installer hat das Programm MarcEdit im Startmenü (unten links) registriert. Starten Sie darüber das Programm.
  • Achtung: Die Voreinstellungen in der Linux-Version von MarcEdit sind fehlerhaft. Sie können wie folgt korrigiert werden:
    • MARC Tools
    • Button Tools / Edit XML Function List
    • Für alle benötigten Funktionen:
      • Im Menü "Defined Functions" die gewünschte Funktion auswählen und Modify klicken
      • Unter XSLT/XQuery Path XSLT\ durch xslt/ ersetzen
      • Anschließend "Save" und für nächste Funktion wiederholen

XSLT Crosswalks anwenden

Aufgabe (20 Minuten)

  • Konvertieren Sie einige Daten aus ArchivesSpace (EAD) und aus DSpace (DC) nach MARC21XML. Speichern Sie die Daten auf der Festplatte.
  • Prüfen Sie grob, ob die konvertierten Daten korrekt aussehen.
  • Anleitung für "XML Conversion" mit MarcEdit von der Unibibliothek aus Illinois: https://guides.library.illinois.edu/c.php?g=463460&p=3168159

Note:

Zur Vertiefung

Optionale Aufgabe (2 Stunden)

Transformation von Metadaten mit OpenRefine

Installation OpenRefine 3.4.1

  1. Auf der Seite Download das "Linux kit" herunterladen 
    cd ~
wget https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/releases/download/3.4.1/openrefine-linux-3.4.1.tar.gz
  2. Das Tar-Archiv entpacken 
    tar -xzf openrefine-linux-3.4.1.tar.gz
  3. In den entpackten Ordner wechseln und dort im Terminal den Befehl "./refine" aufrufen 
    cd ~/openrefine-3.4.1
./refine
  4. Nach ca. 15 Sekunden sollte sich der Browser öffnen. Falls nicht, manuell Firefox starten und http://localhost:3333 eingeben.

Note:

  • OpenRefine benötigt JAVA. Das haben wir schon auf unserer virtuellen Maschine, weil wir es für ArchivesSpace installiert hatten.
  • ./ ist unter Linux eine Abkürzung für "in diesem Verzeichnis". Einfach nur refine reicht hier nicht aus, weil das Terminal dann nicht sicher weiß, ob Sie einen systemweit installierten Befehl refine oder die Datei refine im aktuellen Verzeichnis meinen. Daher muss zum Ausführen von Dateien im selben Verzeichnis das ./ vorangestellt werden.

Einführung in OpenRefine

  • Claim
  • Einsatzbereiche
  • Anwender*innen
  • Formate
  • Einsatzmöglichkeiten
  • Historie

Claim von OpenRefine

"A free, open source, powerful tool for working with messy data"

  • grafische Oberfläche, die einer klassischen Tabellenverarbeitungssoftware ähnelt
  • dient der Analyse, Bereinigung, Konvertierung und Anreicherung von Daten
  • wird in der Regel lokal auf einem Computer installiert und über den Browser bedient

Einsatzbereiche

OpenRefine 2020 Survey Results: Tasks

Note:

  • Aus Umfrage vom OpenRefine-Team, n = 178

Anwender*innen

OpenRefine 2020 Survey Results: Communities

Von OpenRefine unterstützte Formate

  • Besonders geeignet für tabellarische Daten (CSV, TSV, XLS, XLSX und auch TXT mit Trennzeichen oder festen Spaltenbreiten)
  • Einfaches "flaches" XML (z.B. MARCXML) oder JSON ist mit etwas Übung noch relativ einfach zu modellieren
  • Komplexes XML mit Hierarchien (z.B. EAD) ist möglich, aber nur mit Zusatztools
  • Kann auch in Kombination mit MarcEdit für Analyse und Transformation von MARC21 benutzt werden

Einsatzmöglichkeiten von OpenRefine

  • Exploration von Datenlieferungen
  • Vereinheitlichung und Bereinigung (zur Datenqualität in der Praxis siehe Präsentation von Peter Király "Validating 126 million MARC records")
  • Abgleich mit Normdaten ("Reconciliation") in Wikidata, GND und VIAF
  • Für lokalen Einsatz ausgelegt (Installation auf Webservern und Automatisierung möglich, aber nur mit Zusatzsoftware)

Historie

https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/graphs/contributors

Note:

  • 2010-05: Freebase Gridworks
  • 2011-12-11: Google Refine 2.5
  • 2015-04-30: OpenRefine 2.6 rc1
  • 2017-06-18: OpenRefine 2.7
  • 2020-09-06: OpenRefine 3.4

Übung Library Carpentry Lesson

Aufgabe (4 Stunden)

Übung: CSV nach MARCXML mit OpenRefine

Note:

  • Das Vorgehen ist ähnlich wie bei XSLT Crosswalks, nur dass das "Template" hier direkt bearbeitet werden kann und nicht bereits fest steht, wie bei MarcEdit.
  • OpenRefine verwendet eine eigene Template-Sprache (GREL) statt XSLT.

Voraussetzung für die Übung

  • OpenRefine (lokal oder auf dem Server)
  • Ein Projekt mit den Beispieldaten aus der Library Carpentry Lesson.
  • Schnell neu zu erstellen mit: Create > Web Addresses (URL)
https://raw.githubusercontent.com/LibraryCarpentry/lc-open-refine/gh-pages/data/doaj-article-sample.csv

Vorlage als Ausgangsbasis

  • Prefix:

    <collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">

  • Row Separator: (Zeilenumbruch)

  • Suffix:

    </collection>

  • Row Template:

    <record>
<leader>     nab a22     uu 4500</leader>
<controlfield tag="001">{{cells['URL'].value.replace('https://doaj.org/article/','').escape('xml')}}</controlfield>
<datafield tag="022" ind1=" " ind2=" ">
    <subfield code="a">{{cells['ISSNs'].value.escape('xml')}}</subfield>
</datafield>
<datafield tag="100" ind1="0" ind2=" ">
    <subfield code="a">{{cells['Authors'].value.split('|')[0].escape('xml')}}</subfield>
</datafield>
<datafield tag="245" ind1="0" ind2="0">
    <subfield code="a">{{cells["Title"].value.escape('xml')}}</subfield>
</datafield>{{
forEach(cells['Authors'].value.split('|').slice(1), v ,'
<datafield tag="700" ind1="0" ind2=" ">
    <subfield code="a">' + v.escape('xml') + '</subfield>
</datafield>')
}}
</record>

Aufgabe 1: "Reverse Engineering"

  • Beschreiben Sie anhand des Vergleichs der Ausgangsdaten mit dem Ergebnis mit ihren eigenen Worten welche Transformationen für die jeweiligen Felder durchgeführt wurden.
  • Versuchen Sie die Aufgabe in der Gruppenarbeit zunächst einzeln zu lösen (10 min) und diskutieren Sie dann in der Gruppe.
  • Dokumentieren Sie abschließend bitte hier das Gruppenergebnis.

Aufgabe 2: Template ergänzen

  • Suchen Sie für weitere Spalten in den DOAJ-Daten die Entsprechung in MARC21: https://www.loc.gov/marc/bibliographic/
  • Erstellen Sie geeignete Regeln im Template, um die Daten der gewählten Spalten in MARC21 zu transformieren.
  • Dokumentieren Sie das gewählte MARC21-Feld und den zugehörigen Abschnitt aus dem Template.

Hinweise zur Vervollständigung

Wenn die Spalten leere Zellen enthalten, dann Funktion forNonBlank() nutzen. Beispiel:

{{
forNonBlank(
    cells['DOI'].value,
    v,
    '<datafield tag="024" ind1="7" ind2=" ">
        <subfield code="a">' + v.escape('xml') + '</subfield>
        <subfield code="2">doi</subfield>
    </datafield>',
    ''
)
}}

Exkurs: XML-Deklaration

  • Um verarbeitenden Programmen mitzuteilen, dass es sich bei einer (Text-)Datei um XML handelt, wird dies üblicherweise am Anfang der Datei "deklariert": 
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
    • Es handelt sich um eine XML-Datei
    • Sie entspricht dem XML-Standard in Version 1.0
    • Die Zeichenkodierung erfolgt im Standard Unicode
    • Die Datei enthält eine Dokumenttypdefinition (DTD)
  • Nur version ist eine Pflichtangabe, encoding-Angaben gehören aber zur guten Praxis
  • Die Reihenfolge der Attribute ist festgelegt!

Validieren mit xmllint

  • Wir exportieren das Gesamtergebnis als XML in ein neues Verzeichnis.
  • Für die Validierung können Sie das Programm xmllint verwenden, das unter Ubuntu vorinstalliert ist.
  • Zum Abgleich gegen das offizielle Schema von MARC21 laden wir dieses (XSD) zunächst herunter.
wget https://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd
xmllint *.xml --noout --schema MARC21slim.xsd

Weitere Tools zur Metadatentransformation

  • Motivation
  • Vergleich mit anderen Tools

Zur Motivation

Metadaten-Management in der Praxis, hier beim Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft (ZBW) in Hamburg:

Vergleich mit anderen Tools

  • Merkmale von OpenRefine:
    • grafische Oberfläche: Transformationsergebnisse werden direkt sichtbar
    • Skriptsprachen (GREL, Jython, Clojure) für komplexe Transformationen
    • Schwerpunkt auf Datenanreicherung (Reconciliation)
  • Alternative Software:
  • Siehe auch: Prof. Magnus Pfeffer (2016): Open Source Software zur Verarbeitung und Analyse von Metadaten. Präsentation auf dem 6. Bibliothekskongress. http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-24490

Note:

  • Generell gilt, dass die passende Software anhand des Anwendungsfalls gewählt werden sollte.
  • In der Praxis wird oft die Software verwendet, die schon gut beherrscht wird. Das macht es manchmal sehr umständlich.

Nutzung von JSON-APIs

  • Moderne APIs liefern oft Antworten im Format JSON (statt XML wie bei SRU oder OAI-PMH)
  • JSON lässt sich ebenso wie XML im Browser anschauen und gut maschinell verarbeiten

Beispiel für API: lobid-gnd

https://lobid.org/gnd/api

  • Suchergebnisse als JSON
  • Datensätze über ID direkt als JSON abrufen
  • Bulk-Downloads mit JSON lines
  • Was kann man damit bauen? Beispiel Autovervollständigung

Beispiel für Tool: scrAPIr

https://scrapir.org

  • Das Tool erlaubt Daten von bekannten Webseiten zu beziehen
  • genutzt werden dazu die APIs der Webseiten (in der Regel JSON)
  • es werden auch Vorlagen für Code (Javascript, Python) bereitgestellt
  • Beispiel Google Books: https://scrapir.org/data-management?api=Google_Books

Reconciliation API

Aufgaben

Bis zum nächsten Termin:

  1. Beitrag im Lerntagebuch zu dieser Lehreinheit
  2. Aufgabe Anreicherung mit lobid-gnd
  • Reichern Sie die Autorennamen in den DOAJ-Daten um zusätzliche Informationen (z.B. GND-Nummer und Geburtsjahr) aus lobid-gnd an.
  • Erweitern Sie das Template und exportieren Sie die Daten in XML.
    • Hinweis: Im MARC21 Format gehören weiterführende Informationen zu Autoren in Unterfelder der Felder 100 und 700. Siehe Beispiele in der Formatdokumentation
  • Berichten Sie über diese Aufgabe in einem extra Artikel in Ihrem Lerntagebuch.