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title: Wikidata 懶人包
tags: wikidata, 教學
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## 為什麼要用 Wikidata?
### Wikidata 是什麼?跟維基百科(Wikipedia)有什麼不一樣?
* 百科已經無法處理現在的資料存取需求,需要透過 wikidata 的結構化、鏈結資料來達到機讀友善
* 百科 -> 人讀;wikidata -> 機讀
* 什麼是 linked data
* 為什麼要用 linked data
* identify
* 偶遇資料
* EX: 河的名稱(淡水河、翻譯名稱、頭前溪、南勢溪)、蔡英文(總統、中研院)、楊三郎(同個世代、都住永和、一作曲一畫家)
![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/1d/Wikimedia_logo_family_complete-2013.svg)
![](https://media.slid.es/uploads/536330/images/7871985/pasted-from-clipboard.png)
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## Wikidata 應用
* depositar
* Omeka S
* [Wikidata 樹狀工具](https://www.entitree.com/)
* [圖像溯源工具](https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/)
## QuickStatement
* `+YYYY-MM-DDT00:00:00Z/11` Wikidata 為主的時間格式
* The precision is: 0 - billion years, 1 - hundred million years, ..., 6 - millennium, 7 - century, 8 - decade, 9 - year (default), 10 - month, 11 - day, ~~12 - hour, 13 - minute, 14 - second~~.
* 時分秒另有自己的 item,透過限定詞 property (詳細時間 P4241)去標註時間
## Query Service
* `#defaultView:viewName` 設定[預設檢視模式](https://www.mediawiki.org/wiki/Wikidata_Query_Service/User_Manual#Default_views)
* `#title: String you want to display` 設定[檢視結果標題](https://www.mediawiki.org/wiki/Wikidata_Query_Service/User_Manual#Display_a_title)
* [語言代碼表](https://meta.wikimedia.org/wiki/Language_families#Major_language_proposals)
* 大部分是使用 ISO 639-3、ISO 639-1
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# 大綱
## 先聊聊 Wikidata 的宗旨跟起因
### Wikidata 最早要解決的問題
![](https://media.slid.es/uploads/536330/images/7871985/pasted-from-clipboard.png)
Wikidata 最早要解決的問題就是維基媒體計畫開始變的很多,語言也更加多元,所以希望能有一個網站來幫忙整合各媒體計畫跟各語言。
### Google 跟其他知識庫的加入
Google 跟貝爾實驗室等等的組織發現 Wikidata 的潛力,所以也共同加入推廣 Wikidata 的計畫,重點在於建置一個大型的通用鏈結資料庫/知識庫。
![](https://i.imgur.com/5WkMh68.png)
尤其在 2014 年 Google 關閉自家維護的知識庫 Freebase 並且將所有資料都轉入 Wikidata 之中,並且在 Google 提供的結構化資料指引中也能看到 Wikidata 的應用,尤其是在 Google 搜尋框旁提供的「知識面板」除了以維基百科的內容提供外,結構化資訊也以 Wikidata 為主(因此如果該面板結構化資訊部分有誤,修改維基百科是沒有用的喔。)
![](https://i.imgur.com/682YBPZ.png)
### 什麼是結構化資料
> 這邊讓咕發揮~
### Wikidata 的應用
* 目前 Wikidata 的主要應用跟 LoD 鏈結開放資料息息相關,資料可以透過 Wikidata 提供新的可被轉發的資料結構與介面,許多論文網站都將論文的後設資料匯入 Wikidata 中,希望可以透過「資料偶遇」來提供學術論文更高的可見度。
![](https://i.imgur.com/iXn81y9.png)
雖然是舊資料,但是 Wikidata 所收錄的論文目錄比例相當高
### Quickstement
### Query