Slides and abstracts of the 2nd Annual European DDI Users Group Meeting

El Segundo Encuentro Europeo de Usuarios de DDI (EDDI10), que se celebra anualmente, tuvo lugar en SURFfoundation en Utrecht (Holanda) los días 8 y 9 de diciembre, con la participación de casi 70 personas de 13 países. Antes del encuentro también se impartieron cursos de DDI y SDMX, y un taller para desarrolladores de DDI. Tal como se anunció al final de la conferencia, el anfitrión de EDDI del próximo año será Swedish National Data Service (SND) en Gotemburgo. 

Las presentaciones y resúmenes del EDDI10 son de un alto interés y se pueden consultar en los siguientes enlaces:

Introduction

Putting DDI to Work for You

Wendy Thomas (MPC - Minnesota Population Center)

Introduction to the Statistical Data and Metadata Exchange (SDMX) Standard

Arofan Gregory (ODaF - Open Data Foundation)

Challenges for Data Intensive Research

Peter Wittenburg (Max Planck Institute for Psycholinguistics, Nijmegen)

Searching and Locating

DataCite: Making Data Citable (Abstract)

Wolfgang Zenk‐Möltgen, Brigitte Hausstein (both GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences), Jan Brase (TIB - German National Library of Science and Technology)

If you build it, they will come: the case for creating DDI 3 metadata and the advanced search and discovery tools that will follow (Abstract)

William Block (CISER - Cornell Institute for Social and Economic Research)

DDI at the Swedish National Data Service (Abstract)

Johan Fihn, Olof Olsson, Iris Alfredsson, Hans Jørgen Marker (all SND - Swedish National Data Service)

Project Updates

Keeping up with Questasy (Abstract)

Alerk Amin (CentERdata - Institute for Data Collection and Research)

Data Service Center for Business and Organizational Data – Specifics concerning DDI dealing with organizational data (Abstract)

 Christian Gerhards (Bielefeld University, Faculty of Sociology)

Metadata in the Data Production Process

Metadata Driven Survey Design (Abstract)

Jeremy Iverson (Algenta Technologies)

Exploring the relationship between DDI, SDMX and the Generic Statistical Business Process Model (Abstract)

Steven Vale (UNECE - United Nations Economic Commission for Europe)

DDI Software

DDI + API: building services on top of your existing DDI holdings (Abstract)

Ørnulf Risnes (Nesstar)

A query-based access system using DDI and SDMX (Abstract)

Don McIntosh (STR - Space-Time Research) / presented by Arofan Gegory

Colectica: A Platform for DDI 3-based Metadata Management (Abstract)

Dan Smith (Algenta Technologies)

Reports and Updates on DDI activities

Controlled vocabularies for DDI and other metadata structures - an update (Abstract)

Meinhard Moschner (GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences), Taina Jääsekläinen (FSD - Finnish Social Science Data Archive), Joachim Wackerow (GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences)

Locating objects identified by DDI3 Uniform Resource Names (Abstract)

Joachim Wackerow (GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences)

Development of the next DDI Tools Catalog (Abstract)

Stefan Kramer (CISER - Cornell Institute for Social and Economic Research)

From DDI 2 to DDI 3

The use of DDI tools and standards in epidemiology & public health research (Abstract)

Tito Castillo (Institute of Child Health, University College London)

The STARDAT Project: Integrating DDI Tools at the GESIS Data Archive (Abstract)

Monika Linne, Alexander Mühlbauer, and Wolfgang Zenk-Möltgen (all GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences)

Data Collection

Putting DDI in the driver’s seat: Using Metadata to control data capture (Abstract)

Samuel Spencer (ABS - Australian Bureau of Statistics)

Converting general Microsoft Word questionnaires to DDI (Abstract)

Nadine Dulisch (GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences)

Current Status and Recent Events

Report on Dagstuhl Workshop on Managing Metadata for Longitudinal Data - Best Practices

William Block and Stefan Kramer (both Cornell Institute for Social and Economic Research)

Report on Developers Workshop 

Jeremy Iverson (Algenta Technologies)

DDI Specification: Current Status and Outlook 

Wendy Thomas, Arofan Gregory, and Joachim Wackerow (all Technical Implementation Committee, DDI Alliance)

Nesstar Publisher es ahora gratuito

El Norwegian Social Science Data Services (NSD) ha anunciado la aparición de la versión 4.0 del software Nesstar para la publicación y análisis de datos en línea. A partir de esta versión, el componente Nesstar Publisher es un producto gratuito y puede descargarse desde el sitio web Nesstar.

También conocido como el editor de metadatos IHSN (International Household Survey Network). El editor es una herramienta popular para la documentación de microdatos de acuerdo al estándar DDI (Data Documentation Initiative).

Para obtener más información:

• Nesstar
• International Household Survey Network

Núcleo de Metadatos Documentales

El ISTAC presenta en las JECAS 2010 su núcleo de metadatos documentales de recursos de información estadística.

 

El Núcleo de Metadatos Documentales de los Recursos de Información Estadística del Instituto Canario de Estadística (ISTAC) establece el conjunto de metadatos que comparten todos los resultados estadísticos de una operación estadística, independientemente de su tipo o formato.

Definimos como operación estadística base al conjunto de tareas estadísticas que tienen como objetivo la obtención de resultados estadísticos inéditos y su posterior publicación. Por lo tanto, tales operaciones son las columnas sobre las que se sostiene el sistema de información estadística pública. El principal resultado de una operación estadística base es la matriz de microdatos estadísticos y a partir de los mismos, a través de métodos de agregación, se pueden  obtener otros resultados que denominamos macrodatos estadísticos. Estos macrodatos los podemos clasificar en:

1. Matrices de macrodatos
2. Cubos estadísticos
3. Tablas estadísticas

Y a partir de ellos se obtienen representaciones visuales sintéticas, tales como gráficos o mapas. Asimismo, una publicación estadística se constituye por la agrupación, ordenación y análisis de diversos resultados estadísticos. Y una noticia estadística no es más que una información sintética surgida de una publicación estadística y que nace con vocación de comunicación generalista.

                                     

Definimos pues como recurso de información estadística tanto a los resultados estadísticos como a las publicaciones y noticias estadísticas. En definitiva, el núcleo establece el conjunto de metadatos documentales que comparten los siguientes recursos de información estadística:

Recursos estadísticos

Tipo	Tipo DCMI (1)	Código
DATASET	Dataset	DS
DATASET > matriz de datos	Dataset	DSM
DATASET > cubo	Dataset	DSC
DATASET > tabla	Dataset	DST
FIGURA	Image	F
FIGURA > gráfico	Image	FG
FIGURA > mapa	Image	FM
COLECCIÓN DE DATOS Y FIGURAS	Colecction	P
COLECCIÓN > datos detallados	Colecction	PDD
COLECCIÓN > análisis y descripción de datos	Colecction	PAD
NOTICIA	Collecction	N
NOTICIA > estadística	Collecction	NE

Recordemos que el Código de Buenas Prácticas de las Estadísticas Europeas en su principio número 15, sobre accesibilidad y claridad, establece que “Las estadísticas europeas deberían presentarse de forma clara y comprensible, difundirse de forma adecuada y conveniente y estar disponibles, asimismo se debería permitir el acceso a las mismas de forma imparcial, con metadatos y orientación de apoyo”.

Una definición utilizada con frecuencia nos dice que los metadatos son "datos sobre datos", en general un objeto que describe o dice algo sobre otro objeto de información. De manera formal podríamos decir que un metadato es un dato que se encarga de mantener un registro sobre el significado, contexto o propósito de un objeto informativo, con la pretensión de poder descubrir, entender, extraer y administrar dicho objeto.

Estándares de referencia

En la definición del núcleo de metadatos se han tenido en consideración los siguientes estándares:

1. Dublin Core¸ como estándar genérico para la documentación de recursos, en su versión extendida de elementos refinados compuesta por 40 tipos de metadatos. 

2. Data Documentation Initiative (DDI), tanto en su versión 2 como en su versión 3. 

3. PC-Axis, en su versión 2008.

Los metadatos del núcleo

El núcleo de metadatos documentales de los recursos de información estadística del ISTAC lo componen 70 metadatos organizados en los siguientes bloques:

›         Versiones

›         Identificadores

›         Idiomas         

›         Clasificadores temáticos del contenido

›         Descriptores de contenido

›         Descriptores de clase de recurso

›         Descriptores de producción de un recurso

›         Descriptores de publicación de un recurso

›         Descriptores de relaciones entre recursos

›         Descriptores de propiedad intelectual

›         Descriptores de interacción con los usuarios

Un ejemplo de uso: el buscador web

 

El uso más frecuentemente mencionado sobre metadatos es la refinación de consultas en buscadores. En ese sentido, el nuevo buscador de la página Web del ISTAC (actualmente en desarrollo) aprovecha el núcleo de metadatos para facilitar a los usuarios sus búsquedas.

Bibliografía básica de referencia

DATA DOCUMENTATION INICIATIVE (2008), Technical Specification – Version 3.0. Part I: Overview.

DATA DOCUMENTATION INICIATIVE (2008), Technical Specification – Version 3.0. Part II: User Guide.

DATA DOCUMENTATION INICIATIVE, Technical Information -Version 2.1: Information on the DTD Elements.

DATA DOCUMENTATION INICIATIVE, Mapping DDI 2.1 – Dublin Core.

DATA DOCUMENTATION INICIATIVE, Mapping DDI 2.1 – DDI 3.0.

DATA INFORMATION SPECIALISTS COMMITTEE – UK (2009), Policy-making for Research Data in Repositories: A Guide.

DUBLIN CORE METADATA INICIATIVE, DCMI Type Vocabulary.

INSTITUTO CANARIO DE ESTADÍSTICA (2009), Manual de metadatos PC-Axis.

INSTITUTO CANARIO DE ESTADÍSTICA (2009), Normas básicas de premigración de tablas a PC-Axis.

THE LONDON SCHOOL OF ECONOMICS AND POLITICAL SCIENCE (2008), Version Toolkit for authors, researchers and repository staff.

¿Qué es GENERICODE?

GENERICODE es un proyecto para definir un formato estándar de descripción de listas de códigos (también conocido como enumeraciones o vocabularios controlados). El proyecto tiene como objetivo proporcionar lo siguiente:

1. Un modelo estándar y la representación XML del contenido de una lista de códigos.
2. Un modelo estándar y la representación XML de los datos asociados con los elementos de una lista de códigos.
3. Un modelo estándar y la representación XML de cómo nuevas listas se derivan de las listas existentes.

Este último punto distingue a GENERICODE de soluciones que no ofrecen más que una instantánea estática de los contenidos de una versión determinada de una lista de códigos. Por lo tanto, GENERICODE no sólo ofrece una representación de los elementos de una lista de códigos, también permite relacionar esa lista con las versiones anteriores de la misma, o con otras listas. Esto simplifica el esfuerzo para entender cómo una nueva versión de una lista difiere de la versión anterior y simplifica el cálculo de los efectos del cambio en los sistemas y procesos existentes.

GENERICODE ahora es una de las especificaciones OASIS (Organization for the Advancement of Structured Information Standards), y en ese sentido el OASIS Code List Representation TC está trabajando en una versión estandarizada de GENERICODE. Actualmente la especificación 1.0 de OASIS GENERICODE incluye las partes de la representación estática de la propuesta original del proyecto.

 
Asimismo, es importante señalar que GENERICODE es una de las especificaciones utilizadas dentro del estándar DDI (Data Documentation Initiative) para la descripción de listas de códigos en ficheros de datos, tal como consta en la DDI Technical Specification, April 2008, part I, section 4.3: Controlled Vocabularies. Asociado a estas especificacioens técnicas, se puede consultar el documento sobre buenas prácticas en la elaboración de Vocabularios Controlados preparado por uno de los grupos de trabajo de la DDI-Alliance en una sesión en la Schloss Dagstuhl, en Wadern (Alemania), en Noviembre de 2008.
   
Para saber más:

• Página del proyecto: http://www.genericode.org/
• Wiki del proyecto: http://wiki.oasis-open.org/codelist
• DOC de Genericode versión 1.0 (PDF - Inglés)