論文の概要: From Queries to Narratives: Cultural Heritage Data Stories for Knowledge Graph Exploration and Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11403v1
• Date: Thu, 10 Sep 2026 11:34:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.316592
• Title: From Queries to Narratives: Cultural Heritage Data Stories for Knowledge Graph Exploration and Quality Assessment
• Title（参考訳）: クエリからナラティブへ:知識グラフ探索と品質評価のための文化遺産データストーリー
• Abstract要約: 文化遺産のKGには、美術品、音楽、碑文、歴史的な出来事、そしてそれらと結びついている人々と場所に関する何百万ものトリプルが含まれている。 多くのユーザーにとって、この知識を見つけることは困難である。 データストーリーは、この障壁を下げるだけでなく、探索をデータ品質の評価に転換する手段として提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3486889751998046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cultural-heritage KGs such as the NFDI4Culture-KG contain millions of triples about artworks, music, inscriptions, historical events, and the people and places connected to them. For many users, however, discovering this knowledge can be difficult. While SPARQL can be learned, writing meaningful queries first requires an in-depth understanding of the graph's data model, an investment many domain researchers and practitioners are unwilling to make. Even with existing user interfaces, a starting point and some guidance are usually needed, because the data contained in the graph is highly specialized, heterogeneous, and constantly growing, making it challenging to know what it contains or which questions it can answer. In this paper, we present data stories as a way not only to lower this barrier, but also to turn exploration into data-quality assessment, and thus combine accessible querying with the discovery of issues that remain hidden in aggregate statistics. In this contribution, a data story is understood as a narrative document that integrates explanatory text and images with executable SPARQL queries and their visualized results. It is described how they are authored against the graph and how they serve several purposes: guiding users through an unfamiliar graph, creating reproducible narratives, and surfacing data-quality issues previously hidden in aggregate statistics. The authoring platform LODEON including its Sparnatural and AI-supported authoring assistants is introduced as a proof-of-concept. Within the authoring environment, every claim made about the data can be backed by an explicit query, making these narratives transparent and reproducible. This paper also reflects on lessons learned from hands-on seminars and workshops. Early experience suggests that such data stories make cultural-heritage knowledge graphs more accessible for both exploration and quality assessment.
• Abstract（参考訳）: NFDI4Culture-KGのような文化遺産のKGには、アートワーク、音楽、碑文、歴史的な出来事、そしてそれらに関連する人々と場所に関する何百万もの3つのトリプルが含まれている。 しかし、多くのユーザーにとって、この知識を見つけることは困難である。 SPARQLは学習できるが、意味のあるクエリを書くには、まずグラフのデータモデルの詳細を理解する必要がある。 グラフに含まれるデータは高度に特殊化され、不均一であり、常に成長しているため、既存のユーザーインターフェイスでさえ、出発点といくつかのガイダンスが必要である。 本稿では、この障壁を下げるだけでなく、探索をデータ品質評価に転換し、アクセス可能なクエリと、集約統計に隠された問題の発見を組み合わせ、データストーリーを提示する。 このコントリビューションでは、説明テキストとイメージと実行可能なSPARQLクエリとそれらの視覚化結果を統合する、物語文書としてデータストーリが理解されている。 グラフに対してどのように書かれたか、また、ユーザを不慣れなグラフを通して導くこと、再現可能な物語を作成し、以前は集計統計に隠されていたデータ品質の問題に対処すること、など、いくつかの目的を果たす方法について述べられている。 SparnaturalとAIをサポートするオーサリングアシスタントを含むオーサリングプラットフォームLODEONが概念実証として紹介されている。 オーサリング環境内では、データに関するすべてのクレームは明示的なクエリによってバックアップされ、これらのナラティブが透明で再現可能である。 本稿では,ハンズオンセミナーやワークショップから学んだ教訓についても考察する。 初期の経験から、そのようなデータストーリーは、調査と品質評価の両方において、文化的に継承された知識グラフをよりアクセスしやすいものにしている。

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