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배경

자수 지도 샘플러(1783년). 많은 GLAM은 위키미디어 커뮤니티와 협력하여 컬렉션을 공유합니다. 그중에는 위키미디어 공용에 수십만 개의 이미지가 있는 메트로폴리탄 미술관이 있습니다.

FindingGLAM

FindingGLAM은 위키미디어 스웨덴이 UNESCO 및 위키미디어 재단과 협력하여 스웨덴 우편번호 복권 재단의 넉넉한 자금 지원을 받아 진행한 프로젝트입니다. 2018년 8월 13일부터 2020년 2월 29일까지 진행되었습니다.

이 프로젝트의 가장 중요한 목표는 위키미디어 플랫폼에서 세계의 문화 유산 기관인 갤러리, 도서관, 기록 보관소 및 박물관(GLAM)과 해당 컬렉션의 표현을 개선하는 것이었습니다. 우리는 해당 목표를 달성하기 위해 프로젝트 내에서 여러 유형의 활동을 시작했습니다. 그 중 하나는 GLAM에 대한 구조화된 데이터를 위키데이터에 추가하여 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 하는 것이었고, 이것이 프로젝트 이름이 되었습니다.

우리는 문화유산 기관과 위키미디어 운동(위키백과, 위키데이터 및 위키미디어 재단이 주최하는 기타 프로젝트에 기여하는 글로벌 커뮤니티) 간의 장기적이고 지속 가능한 협력을 위한 기반을 마련하기 위해 이 프로젝트에 착수했습니다. 이것이 바로 FindingGLAM의 대부분이 문제, 과제 및 개선 가능성을 식별하는 데 중점을 두고 GLAM 파트너 및 해당 컬렉션과 함께 수행된 이유입니다. 본 백서에서는 다양한 사례 연구를 통해 콘텐츠 파트너십을 위한 기술 인프라에 대해 이 작업을 통해 배운 내용을 제시합니다.

이러한 사례 연구와 경험에서 우리는 이 과정에서 얻은 결과를 통해 향후 기관 파트너의 콘텐츠를 공유하는 데 필요한 시간과 학습 곡선을 줄이고 위키미디어 플랫폼을 통해 일반 대중에게 제공될 수 있는 고품질 지식의 양을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.

GLAM 콘텐츠 업로드 외에 FindingGLAMs 프로젝트에 포함된 다른 활동에 대한 자세한 개요는 사례 연구 1: FindingGLAMs를 참조하세요.

공용의 구조화된 데이터가 새로운 기회를 열어줍니다

공용의 구조화된 데이터(SDC, Structured Data on Commons)^[1]는 위키미디어 공용의 위키텍스트^[2], 틀^[3] 및 분류^[4]를 구조화된 데이터로 보완하기 위한 기술 인프라를 제공하는 프로젝트입니다. 구조화된 데이터는 기계 판독이 가능하고, 쿼리 가능하며, 추가 및 편집이 간단하고, 다국어(현재 최대 300개 언어). 이를 통해 미디어 파일을 훨씬 더 쉽게 설명하고, 발견하고, 이해하고 분석할 수 있습니다. 이 프로젝트는 위키미디어 재단에서 개발 중이며 첫 번째 기능은 2019년 1월에 대중에게 공개되었습니다. 이 프로젝트에 참여하는 팀은 또한 사례 연구를 개발하고 FindingGLAMs 프로젝트와 작업을 조정했습니다.

사례 연구 6에서는 GLAM 컬렉션의 맥락에서 공용의 구조화된 데이터를 설명하고 이 기술을 더 자세히 살펴봅니다.

거인의 어깨 위에 서서

위키미디어인들은 오랫동안 GLAM 기관과 협력해 왔습니다. 두 부문 간의 시너지 효과는 자연스럽고 피할 수 없는 것처럼 느껴집니다. 위키미디어 커뮤니티는 모든 사람이 세계의 지식을 이용할 수 있도록 노력하고 있으며, 수세기 동안 지식을 보호하고 공유해 온 세계의 도서관, 박물관, 갤러리 및 기록 보관소입니다. 동시에, 더 폭넓고 다양한 청중에게 다가가는 것이 GLAM의 관심사입니다. 위키백과는 세계에서 가장 인기 있는 웹사이트 중 하나이므로 타겟팅하기에 탁월한 플랫폼입니다. 일부 GLAM은 전 세계적으로 유명하지만 대부분의 경우 모국이나 지역 외부에서 청중을 끌어들이는 것이 어려운 일입니다. 그들에게는 전 세계 독자층을 갖춘 무료 다국어 플랫폼에 대한 액세스가 매우 중요합니다.

일부 GLAM, 교육 기관 및 유사 조직에서는 조직과 개방형 지식 운동 간의 연락 담당자 역할을 하는 경험이 풍부한 위키미디어 커뮤니티 회원인 상주 위키미디어인들을 고용합니다.^[5] 공개 라이선스에 따라 자원을 공유하는 조직을 지원하고 위키미디어 플랫폼에 대해 교육함으로써 상주 위키미디어인들은 상호 이해를 구축하고 조직과 위키미디어 운동 간의 지속 가능하고 장기적인 협력을 위한 기반을 마련합니다. 이 유형의 첫 번째 과제는 2010년 대영 박물관에서 이루어졌습니다. 그 이후로 미국 국립 문서 보관소, 이스라엘 국립 도서관, 보들리 도서관, 바르샤바 국립 박물관 등 전 세계 150개가 넘는 조직이 위키미디어인을 상주해 왔습니다. 이들 중 대부분은 단기 과제였지만 일부 장기 협력도 있었습니다. 유네스코는 2015년부터 위키미디어인을 상주하고 있습니다.

글로벌 GLAM-위키 이니셔티브는 위키미디어와 협력하여 대중을 위한 개방형, 자유롭게 재사용 가능한 콘텐츠를 제작하려는 문화유산 기관을 지원하기 위해 협력하는 위키미디어인들을 연결합니다.^[6] 이들의 임무 중 하나는 위키미디어 플랫폼으로 수행할 수 있는 작업의 예를 제공하고 위키미디어인들과 GLAM 모두가 무료 자료로 작업하도록 영감을 주기 위해 전 세계에서 진행되는 GLAM 공동 작업을 문서화하는 것입니다.^[7]

미국의 메트로폴리탄 미술관은 유명 문화 기관과 위키미디어 간의 성공적인 파트너십의 예입니다. 2017년에 박물관은 CC0 면제에 따라 406,000개 이상의 공개 도메인 예술 작품 이미지를 포함하는 오픈 액세스 정책을 시작했습니다.^[8] 이는 크리에이티브 커먼즈 도구 중 가장 관대하며 누구나 상업적 용도를 포함하여 자료를 자유롭게 복사, 수정 및 배포할 수 있습니다.^[9] 그런 다음 해당 이미지는 상주 위키미디어인에 의해 위키미디어 공용에 업로드되었습니다.^[10]

1년 후, 박물관이 공유하는 자원이 매우 인기가 있다는 것이 분명해졌습니다.^[11] 위키백과 문서에 포함된 약 4,000개의 이미지는 매달 1,000만 명의 시청자에게 도달했습니다. 특히 흥미로운 점은 가장 인기 있는 예술 작품이 박물관 자체 웹사이트를 통하는 것보다 위키백과를 통해 훨씬 더 많은 청중에게 도달했다는 것입니다. 그 청중의 3분의 1은 영어 이외의 언어로 된 위키백과 문서를 통해 왔습니다. 세계에서 가장 유명한 박물관 중 하나인 이 박물관은 개방형 플랫폼에서 자료를 공유함으로써 여전히 엄청난 이익을 얻었습니다.

GLAM-위키 스펙트럼의 반대편에는 세계 문화유산을 더 잘 설명하기 위한 위키미디어 커뮤니티의 계획이 있습니다. 주목할만한 예는 세계의 모든 주목할만한 그림에 대한 위키데이터 항목을 만드는 것을 목표로 하는 모든 그림의 총계 프로젝트입니다.^[12] 여기에는 유명 기관의 컬렉션에 있거나 유명 예술가가 제작한 모든 그림, 즉 야심찬 범위가 포함됩니다. 이 프로젝트는 예술 작품에 대한 공개 액세스 데이터에 대한 정보를 수집하고 이를 위키데이터에 업로드하고 개선하기 위해 협력하는 전 세계 위키미디어인들의 노력을 조정합니다. 이러한 데이터를 공개한 기관으로는 핀란드 국립 미술관^[13], 테이트 갤러리^[14], 미니애폴리스 미술관 등이 있습니다.^[15]

다른 위키미디어인들은 문화유산 기관에 대한 정보를 개선하고 위키백과에서 재사용을 늘리기 위해 협력하고 있습니다. 모든 GLAM의 총합 프로젝트는 위키 모뉴먼트 브라질 사용자 그룹^[16]이 OpenGLAM CH^[17]와 협력하여 유산 기관을 위한 국제 지식 기반의 기반을 마련한다는 목표로 수행했습니다.^[18] 프로젝트의 중요한 부분은 문화유산 기관의 데이터 모델링 표준을 검토하고 개선하는 것이었습니다. 또 다른 하나는 다양한 언어로 위키백과에 위키데이터 기반 정보 상자를 구현하여 위키데이터의 필수 정보가 포함된 문서를 빠르게 작성할 수 있게 한 것입니다. 위키프로젝트 문화유산 기관은 모든 GLAM의 총합 및 FindingGLAM 프로젝트를 포함하여 유산 기관 관련 활동 조정에 전념하는 위키데이터의 비공식 이니셔티브입니다.^[19]

모든 GLAM의 총합 프로젝트는 위키미디어 스웨덴의 FindingGLAM와 비슷한 목표를 가지고 있었지만 초점은 달랐습니다. 예를 들어, 우리는 위키데이터 기반 정보 상자 구현 작업을 하지 않기로 결정했으며, 데이터 정리 및 모델링 문제보다는 데이터 세트 업로드 및 크라우드소싱을 통한 신속한 데이터 수집에 더 중점을 두었습니다. 우리의 비슷한 야망과 프로젝트의 일정이 부분적으로 겹친다는 사실은 많은 흥미로운 토론과 경험 교환으로 이어집니다. 오히려 위키데이터의 GLAM에 초점을 맞춘 두 프로젝트가 병렬로 실행되어 위키미디어 커뮤니티에서 이 주제에 대한 가시성이 높아졌으며, 해결해야 할 많은 문제와 자원봉사자가 참여할 수 있는 다양한 방법이 밝혀졌습니다.

왜 사례 연구인가?

위키미디어 스웨덴은 10년 간의 콘텐츠 파트너십 경험을 보유하고 있습니다. 위키미디어 공용과 위키데이터에 대규모로 자료를 업로드하면서 우리가 배운 것은 모든 GLAM과 모든 컬렉션이 독특하고 독특하지만 공통점이 많다는 것입니다. 실제 프로젝트를 연구함으로써 우리는 문화유산 기관이 수집하고 공유하는 다양한 유형의 콘텐츠를 다룰 때 위키미디어인들(독립 자원봉사자 및 가맹단체 모두)이 직면하는 과제와 문제를 강조하고자 합니다. 또한 우리의 경험이 개방형 지식 운동과의 협력에 참여하고 있거나 참여를 고려하고 있는 문화유산 기관들에게 흥미롭고 도움이 되기를 바랍니다.

사례 연구 선택 방법

사례 연구를 선택한 우리의 의도는 위키미디어인들이 GLAM 기관에서 공유하는 콘텐츠를 사용하여 작업하면서 접하는 자료의 폭을 표현하는 것이었습니다. 우리는 "일반적인" GLAM 협업(예: 위키미디어 공용에 다수의 디지털화된 예술 작품 업로드)보다 작업하기가 덜 간단한 미디어 및 데이터 유형을 탐색하는 데 특히 관심이 있었습니다.

이 백서의 목적은 단순히 우리의 프로젝트를 설명하는 것이 아니라, 가장 중요한 것은 콘텐츠 파트너십의 기술 사회적 인프라를 강화하기 위해 해결해야 할 문제와 과제를 강조하는 것입니다. 그렇기 때문에 우리는 공용의 구조화된 데이터와 위키데이터의 사전 편찬 데이터와 같은 새롭고 불완전한 기술에 중점을 두고 우리에게 새로운 프로젝트에 참여하기로 결정했습니다. 우리는 이러한 기술을 사용하여 실제 생활 문제를 해결하는 것이 개발에 귀중한 지침을 제공할 수 있다고 믿습니다.

마지막으로 사례 연구 선택은 GLAM 파트너와 FindingGLAMs 프로젝트가 진행되는 동안 제공할 수 있는 자료에 의해 크게 영향을 받았습니다. 우리는 이전에 협력했던 여러 파트너 조직에 적극적으로 접근하여 공유하고 싶은 특정 콘텐츠가 있는지 물었고 공유하고 싶은 경우 지원을 제공했습니다. 이는 그 자체로 가치 있는 일이었습니다. 이를 통해 우리는 스웨덴의 여러 중요한 문화유산 기관과의 관계를 더욱 심화시킬 수 있었습니다.

각주

[1] Commons:Structured data

[2] Help:Wikitext

[3] Help:Template

[4] Commons:Categories

[5] Wikipedian in Residence

[6] GLAM

[7] GLAM/Case_studies/Archived

[8] ttps://www.metmuseum.org/about-the-met/policies-and-documents/open-access

[9] ttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.en

[10] Category:Images_from_Metropolitan_Museum_of_Art

[11] ttps://www.metmuseum.org/blogs/now-at-the-met/2018/open-access-at-the-met-year-one

[12] Wikidata:WikiProject_sum_of_all_paintings

[13] ttps://github.com/hugovk/finnishnationalgallery

[14] ttps://github.com/tategallery/collection

[15] ttps://github.com/artsmia/collection

[16] Wiki Movement Brazil User Group

[17] ttps://glam.opendata.ch/

[18] ttps://www.societybyte.swiss/2019/07/04/an-international-knowledge-base-for-all-heritage-institutions-part-1/

[19] WikiProject Heritage institutions

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