Wikidata Query Service：SPARQLで探る知識グラフ活用ガイド
はじめに デジタル・ヒューマニティーズの研究において、構造化されたデータは極めて重要なリソースです。人物、場所、作品、出来事などの情報が機械可読な形で整理されていれば、大規模なデータ分析や異なるデータセット間の連携が可能になります。 Wikidata は、ウィキメディア財団が運営する自由な知識ベースで、1億件以上の項目（アイテム）を収録しています。そして Wikidata Query Service は、このデータベースに対してSPARQLクエリを実行し、結果をさまざまな形式で可視化できる無料のWebサービスです。 Wikidata Query Serviceの特徴 1. SPARQLによる柔軟な検索 SPARQL（スパークル）は、RDF（Resource Description Framework）データを検索するためのクエリ言語です。SQLに似た構文で、Wikidataの知識グラフに対して複雑な条件での検索を行えます。 例えば、「日本出身で、ノーベル賞を受賞した人物の一覧」や「17世紀にヨーロッパで出版された書籍のうち、現在デジタル化されているもの」といった、複数の条件を組み合わせた高度な検索が可能です。 2. 多様な結果表示 クエリの結果は、以下のような形式で表示できます。 テーブル: 標準的な表形式での表示 地図: 座標データを含む結果を地図上にプロット タイムライン: 時間情報を持つデータの時系列表示 バブルチャート: 数値データの比較 折れ線グラフ / 棒グラフ: 統計的な可視化 ツリーマップ: 階層的データの表示 画像グリッド: 画像URLを含むデータのギャラリー表示 3. 豊富なサンプルクエリ Wikidata Query Serviceには、多数のサンプルクエリ（Examples）が用意されています。SPARQLに不慣れな方でも、サンプルを参考にしながら自分のクエリを組み立てることができます。 4. Linked Open Data との連携 Wikidataは Linked Open Data（LOD）の中核的なハブとして機能しています。各アイテムは一意のURI（例：Q42 = ダグラス・アダムズ）を持ち、他の知識ベース（DBpedia、VIAF、GNDなど）とのリンク情報を含んでいます。 SPARQLの基本 基本的なクエリ構造 SPARQLクエリの基本構造は以下の通りです。 SELECT ?item ?itemLabel WHERE { ?item wdt:P31 wd:Q5 . # instance of: human ?item wdt:P27 wd:Q17 . # country of citizenship: Japan ?item wdt:P166 wd:Q35637 . # award received: Nobel Prize SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "ja,en" . } } wdt:P31 はプロパティ「分類（instance of）」 wd:Q5 はアイテム「人間（human）」 SERVICE wikibase:label は自動的にラベル（名称）を取得する構文 よく使うプロパティ プロパティ 意味 例 P31 分類（instance of） Q5（人間）、Q515（都市） P17 国 Q17（日本） P27 国籍 P569 生年月日 P570 没年月日 P625 座標 P18 画像 P106 職業 DH研究での活用例 歴史人物の分析 特定の時代・地域の人物データを抽出し、職業分布や活動地域を分析できます。 ...
