情報符号分類 - 百科事典

情報符号分類（ICC）は、約6500の既存の知識分野（知識領域）をカバーする分類システムです。その概念は、デュイ氏十進分類法（DDC）、ユニバーサル十進分類法（UDC）、国会図書館分類法（LCC）などのよく知られた図書館分類法を超え、これまで文献を分類していない知識システムにも拡張されています。ICCは、文献や他の種類の情報に対して、知識分野として設定された柔軟なユニバーサルオーダーシステムを提供しています。方法論的観点からは、以下の3つの線で上記のシステムとは異なります：

主な分類は学科ではなく、9つの現実の発展段階、いわゆる実在のレベルに基づいています。
これらをさらに9つのカテゴリで階層的に細分化し、十進数コーディングが可能になります。
知識分野の内容は、デジタル位置スキームを通じて特定され、最初の階層的なステップは9つの実在のレベル（主題カテゴリとしてのオブジェクト領域）を参照し、第二の階層的なステップは9つの機能的に並べられた形式カテゴリを参照します。
それぞれの知識分野は、同じ原則に基づいて第三および第四のレベルにさらに细分され、第五および第六のレベルに至ることも可能です。最終的には、知識分野の細分化はそのデジタル位置スキームに従う必要があります。
したがって、特定の知識分野に対して、同一のコードがそれぞれの符号システムの数値に対応する同一のカテゴリをマークします。このシステムの記憶術的な側面は、関連する多様な分野や横断的な分野の場所を記憶し、迅速に検索するのに役立ちます。
最初の二つの階層は、オントロジーや他のアプリケーションのための上位オントロジーとして見ることができます。
最初の三つの階層の用語は、Wissensorganisation. Entwicklung, Aufgabe, Anwendung, Zukunftの82～100ページでドイツ語と英語で設定されました。それは2014年に出版され、その時点ではドイツ語でのみ利用可能でした。その間に、知識分野のフランス語の用語も収集されました。
維持とさらなる開発の権限は、国際知識組織学会（ISKO）e.V.のドイツ支部にあります。

歴史的発展
1970年代後半、デュッセルドルフ大学のアウルウィン・ディーマー教授は、インゲトラート・ダルベルクに「知識の普遍的な分類システム、その形而上学的、認識論的、情報理論的な基盤に関する哲学の論文」を執筆することを提案しました。ディーマーは、存在の全範囲に基づいた革新的なオントロジー手法を考慮し、認識論的要求に従うことを意図していました。第三の要件はインドのカロン分類法で多少取り上げられていましたが、説明や追加が必要でした。1974年に、ドイツ語で「Grundlagen universaler Wissensordnung」として出版されました。それは概念の明確化から始まり、「普遍的」という用語が知識、特に商品科学、工芸品、統計、特許、標準化、通信、公共サービスなどの知識分野とどのように関連しているか、およびその理由と方法について説明しました。第3章では、6つの普遍的な分類システム（DDC、UDC、LCC、BC、CC、BBK）が紹介され、分析され、比較されました。

統治原則
これらは「Wissensorganisation. Entwicklung, Aufgabe, Anwendung, Zukunft」と「Information Coding Classification. Geschichtliches, Prinzipien, Inhaltliches」の記事で完全に出版されています。したがって、以下にそのトピックを簡単に述べ、必要な追加を行います。

原則1：概念理論的方法。概念はICCの内容であり、知識の単位として理解されます。概念の「誕生」。特徴や知識要素はどこから来たのでしょうか？概念関係はどのように発生しますか？

原則2：4つの種類の概念関係とその応用。

原則3：十進数がICCのコードとしてその普遍的な言語を形成します。

原則4：ICCの9つの実在のレベル。これらは以下の3つの見出しの下にグループ化されました：前書（1-3）、生命科学（4-6）、人間の成果（7-9）：

構造と形式
物質とエネルギー
宇宙と地球
生物圏
人類圏
社会圏
物質的製品（経済と技術）
知的製品（知識と情報）
精神的製品（心と文化の成果）

原則5：知識分野はカテゴリに構造化され、アリストテレスの形式カテゴリに基づいて、デジタル位置スキーム、ある種のスケーリングルールとして設定されます。以下のように特定の分野を細分化します：

一般的な領域：問題、理論、原理（公準と構造）
オブジェクト領域：オブジェクト、種類、部分、オブジェクトの性質
活動領域：方法、プロセス、活動
分野の性質または第一の特徴
人物または第二の特徴
社会または第三の特徴
外部からの影響
分野の他の分野への適用
分野情報と統合タスク
デジタル位置スキーム、いわゆるSystematifierは、上位ゼロレベルに表示されるカテゴリを通じて、全体のシステムを構造化するためにも使用されます。その適用例は、知識組織文献の分類システムの構造化（Gliederung der Klassifikationsliteratur）にあります。これは、追加の紹介とともに、p. 71に簡略化されたバージョンで提供されています。

原則6：原則4で示されたオントロジーレベルは「統合レベル理論」に従っており、各レベルは次のレベルに統合されています。さらに、各知識領域は次のものを前提としています。

原則7：知識分野の組み合わせ可能性（横断的および横断的）は、デジタル位置スキームによって決定されます。（例はp. 103-4に示されています）

原則8：ゼロレベルのカテゴリは一般的な概念であり、その可能な細分化は一度は分類記述に使用できます。（これらの細分化はまだ詳細に説明が必要です）

原則9および10：これらは空間と時間の概念と分類記述の組み合わせ可能性に関連しています。（まだ詳細に説明が必要です）

原則11：システムの記憶術的な側面は、固定されたシステム位置コードと3x3の形式および主題カテゴリに依存しています。

原則12：システム位置1、8、および9の組み合わせ可能性により、ICCは自己ネットワーキングシステムとなり、現在の科学的発展に従います。

マトリックス形式
ICCの最初の二つのレベルは以下のマトリックスで表されます。

最初の階層的なレベルの9つの主題カテゴリは、コード1-9の最初の垂直配列から生じます。主題カテゴリの第二の階層的なレベルは、コード01-09の最初の水平線にリストされた9つの機能的に並べられた形式カテゴリで構成されています。原則7にいくつかの例外が記載されています。

研究

=自動分類の探索=
カールスルーエ・イングハイム大学のジェンス・ハルトマンが提案したウェブ文書の分類に着想を得た、グラーツ大学のウォルター・コック教授は、彼の応用情報技術研究所（AIT）でICCを約350,000件の文書のメタデータを自動分類するための適用を探索しました。これは「EuropeanaLocal」というEU支援のプロジェクトの枠組み内で生成されたデータによって促進されました。この探索のために、約5,000つの用語に対して3つのICC階層が使用されました。結果はクリストフ・マークの報告書で説明されています。コック教授は、ICCの短縮版が使用されたことを考慮しても、約50％の分類度が良い結果であると考えました。より良い結果を達成するために、1〜2年が必要でした。また、すべての用語とそのコードのインデックスもこれらの探索の間に達成されました。

=データリンク=
トレントのイタリア研究グループが「Wordnet Domains Hierarchy: semantics, coverage and balancing」の作業に触発されて、エルネスト・ウィリアム・デ・ルカ教授らは、DDCコードが使用された場合、ICCの使用が非常に良い結果を導くと示す研究を行いました。これは「Including knowledge domains from the ICC into the Multilingual Lexical Linked Data Cloud」と「Die Multilingual Lexical Linked Data Cloud: Eine mögliche Zugangsoptimierung？」という二つの貢献で示されました。これらの貢献では、多言語レキシカルリンクデータクラウド（LLD）が、RDF/OWL表現のEuroWordNetや他の統合的なレキシカルリソース（MultiWordNet、MEMODATA、ハンブルクメタファーBD）に基づくメタモデルとして使用されました。これにより、ICCの多くの知識分野に関する既存の作業（約数千の知識分野）が、多言語レキシカルリンクデータクラウドと統合されます。

=セマントックウェブの構造化=
2013年10月に、ドルトムントのコンピュータサイエンス者ヘルマン・ベンスは、ICCコードを使用してセマントックウェブを構造化する可能性を探索しました。彼は知識分野とその可能な細分化の視覚的な表現のために二つのアプローチを開発しました。これらの知識分野に関する最初の二つのレベルのグラフィック表示は、Ontology4にあります。第三の階層的なレベルの含められ方については、次のステップとして考慮されています。

ICCの現在の形での潜在的な応用
文書、特に図書館カタログや参考文献の大まかな構造化の可能性。
個人のリパートリー、例えば「Who's Who in Classification and Indexing」の「Who's Who」の構造化。
知識分野に基づく統計の記憶をサポートする。
出版社はICCコードを使用して製品を整理するのに役立てることができます。
標準的な分類として、特に産業、知識管理、知識工学で使用されます。
すべての用語の定義が設定されているため、知識分野のリクションが出版できます。これも他の言語のリクションに使用できます。
例えば、ICCを使用してヨーロッパや世界規模での科学活動を比較することができます。
ICCは既存の普遍的な分類システム間の切り替えに適切なツールでもあります。
ICCは特別な分類システム、例えば特別な用語や概念システムのための適切な「ハングアップシステム」でもあります。
ICCの三つの階層と対応する説明は、高等教育で若者に知識分野の概要と人類の全体の知識における関係を理解させるために使用されることもできます。
医学のための統一医療言語システム（UMLS）と同様に、統一された知識分野システムが多くの言語で利用可能であり、知識分野の世界的な理解を達成することができます。
すべての知識分野概念のアルファベットインデックスは、他のこのようなインデックスと比較して使用され、異なる普遍的な分類システムの欠けている分野を見つけるのに役立ちます。

参考文献