¿Qué Son Los Metadatos? ¿Qué Utilidad Tienen?

Los metadatos, comúnmente definidos como “datos sobre otros datos”, proporcionan información sobre un elemento específico -como un documento o una imagen- acerca del título, el autor, fecha de creación, entre otros aspectos. En términos más básicos, los metadatos son una forma de etiquetar información para facilitar su búsqueda, clasificación y gestión. En la era digital, pueden ayudarnos a navegar por cantidades enormes de información y a entender mejor el contenido digital y su contexto.

Definición

En el ámbito de la bibliotecología y las ciencias de la información, los metadatos son datos de catalogación que describen el contenido, las características físicas y la estructura contextual de un recurso. Esto incluye la temática y palabras clave que facilitan la descripción detallada del contenido.

Utilidad De Los Metadatos

Los metadatos se emplean en diversos contextos, que abarcan desde las ciencias de la información hasta el análisis forense digital:

  • Ciencias de la Información: se pueden usar para organizar y catalogar recursos pertenecientes a bibliotecas y otros repositorios de información. Facilitando la búsqueda y localización de recursos específicos, así como la comprensión del contenido del recurso.
  • Gestión de activos digitales: los metadatos sirven para organizar y describir activos digitales como imágenes, videos y archivos de audio. Esta información puede incluir detalles como la resolución, la longitud y el formato del archivo. Por ejemplo, los metadatos de una fotografía digital pueden incluir el modelo de la cámara, la fecha y hora de captura, y la ubicación GPS.
  • Análisis Forense digital: también podemos aprovecharlos para comprender el contexto y la historia de los archivos digitales. Esto incluye detalles como la fecha de creación, la última fecha de modificación y el tamaño del archivo.
  • SEO: las metaetiquetas presentes en el código HTML de una web (como las obtenidas en el ejemplo de Python presente en el artículo), pueden ayudar a entender a los motores de búsqueda todo lo relacionado sobre el contenido del mismo; incluyendo título, descripción y palabras clave. De esta manera, el sitio web puede mejorar su visibilidad y posición en los resultados de búsqueda.
  • Data Science: tal y se mencionó anteriormente, los metadatos nos dan información sobre la estructura, formato y contenido de los datos; por lo que se pueden usar para comprender, vincular y conectar diferentes conjuntos de datos. Permitiendo un análisis más completo y contextuado.
  • Preservación digital: nos pueden ayudar a documentar y preservar activos digitales a lo largo del tiempo (por ejemplo mediante la documentación de cambios de contenido), siendo necesarios para garantizar que estos activos se puedan acceder y comprender en el futuro.
  • Esquemas & Ontologías: también pueden estructurarse mediante esquemas, como XML & RDF, que definen la estructura y formato de los metadatos; y ontologías, que proporcionan un vocabulario compartido -y conjunto- de conceptos para describir los metadatos. Ayudando a garantizar la coherencia e interoperabilidad en diferentes sistemas y contextos.

Su Papel En Las Grandes Empresas De Tecnología

Las grandes empresas tecnológicas, como Google y Meta, utilizan metadatos de diversas formas para mejorar y personalizar sus servicios. Google, por ejemplo, los usa para indexar y clasificar el contenido web en su motor de búsqueda. Analizando las metaetiquetas de una página web, como las etiquetas de título, descripción y palabras clave, Google puede determinar el tema de la página y su relevancia para diferentes búsquedas.

Por otro lado, Meta hace uso de ellos para proporcionar una experiencia más personalizada a sus usuarios. Al compartir un enlace en la plataforma (Facebook), se extraen las metaetiquetas [og:] de la URL (a través del protocolo OpenGraph, que la propia empresa desarrolló) para generar una vista previa atractiva que incluye el título de la página, una descripción y una imagen destacada.

Categorías De Metadatos

En general, podemos dividirlos en tres categorías principales:

  1. Descriptivos: proporcionan información que ayuda a buscar y localizar un recurso. Esto abarca elementos como el título, el autor, las palabras clave y la descripción. Son esenciales para la gestión de la información, ya que facilitan la organización, el descubrimiento y la recuperación de recursos.
  2. Estructurales: describen cómo se organizan y se relacionan entre sí los componentes de un recurso. Por ejemplo, en un libro digital, los metadatos estructurales podrían describir cómo se organizan las páginas, los capítulos y las secciones.
  3. Administrativos: otorgan información que ayuda a gestionar un recurso, como cuándo y cómo se creó, y quién tiene acceso a él. También pueden incluir detalles técnicos, como el tipo de software o hardware necesario para utilizar el recurso.

Formatos Que Presentan

Dentro de estas categorías existen varios formatos y estándares de metadatos diferentes, cada uno con su propia estructura y organización:

  • Dublin Core: ampliamente utilizado en bibliotecas y repositorios de información, se trata de un formato de metadatos simple que incluye más de una decena de elementos como título, creador y tema. Su diseño accesible y fácil de entender lo hace particularmente útil para catalogar recursos en línea y físicos.
  • EXIF: principalmente utilizado para almacenar información sobre contenido multimedia; incluye detalles como el sistema de la cámara o la ubicación, fecha y hora en que se capturó el vídeo o se tomó la fotografía. Los metadatos EXIF pueden ser muy detallados, incluyendo información técnica como la velocidad del obturador y la apertura de la cámara.
  • OpenGraph: se utiliza para describir el contenido presente en una web (artículos, imágenes, datasets, etc.); permite compartir el contenido de la web en redes sociales y que se muestre automáticamente información como el título o la imagen destacada. OpenGraph fue desarrollado por Facebook (ahora llamada Meta) y es ampliamente utilizado en el contexto de las redes sociales y la web en general.
  • IPTC: contiene información sobre noticias y otro contenido multimedia; como el título, la leyenda y las palabras clave. Aunque originalmente desarrollado por la International Press Telecommunications Council para el intercambio de noticias, su uso se ha expandido a otras áreas de la gestión de contenidos.
  • METS, MODS, PREMIS: estos son otros estándares de metadatos ampliamente utilizados en la comunidad de bibliotecas y archivos. METS (Metadata Encoding and Transmission Standard) es un estándar para codificar información descriptiva, administrativa y estructural sobre objetos digitales. MODS (Metadata Object Description Schema) es un estándar para representar metadatos descriptivos. PREMIS (Preservation Metadata: Implementation Strategies) se utiliza para la preservación de objetos digitales a largo plazo.

Ejemplo Con Python

Un ejemplo fácilmente reproducible de obtención de metadatos con Python sería encontrar las metaetiquetas OpenGraph de una URL y convertirlas en un diccionario; en este caso, utilizaremos la de un dataset compartido en Kaggle:

I) Instalamos requests, beautifulsoup4 y soup2dict

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install soup2dict

II) Incluimos las librerías y funciones necesarias:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import re
from soup2dict import convert

III) Extraemos los metadatos con el método ‘findAll()’ de BeautifulSoup utilizando el atributo ‘property’ y el prefijo ‘og:’ (OpenGraph):

url='https://www.kaggle.com/datasets/neuromusic/avocado-prices' 
headers = { }
r = requests.get (url=url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

metasoup =  soup.findAll(property=re.compile(r'^og:'))

metadata = convert(metasoup)

# Obtenemos el diccionario con los valores de las metaetiquetas

print(json.dumps (metadata , indent=2))

-----------------------------------------------------------------

{
  "meta": [
    {
      "@property": "og:url",
      "@content": "/datasets/neuromusic/avocado-prices",
      "#text": ""
    },
    {
      "@property": "og:title",
      "@content": "Avocado Prices",
      "#text": ""
    },
    {
      "@property": "og:description",
      "@content": "Historical data on avocado prices and sales volume in multiple US markets",
      "#text": ""
    },
    {
      "@property": "og:type",
      "@content": "website",
      "#text": ""
    },
    {
      "@property": "og:image",
      "@content": "https://storage.googleapis.com/kaggle-datasets-images/30292/38613/ab6171de10588e40148aed91ff39e2e9/dataset-card.jpg?t=2018-06-06-13-58-40",
      "#text": ""
    }
  ]
}

Ejecutando el código se obtendrá un diccionario similar al de arriba, pudiendo acceder al contenido del mismo con -por ejemplo- «metadata[“meta”][2][“@content”]».

Relación Con Data Science & Machine Learning

En el contexto de data science, los metadatos son esenciales para gestionar grandes volúmenes de información. Los metadatos cumplen una función vital ya que permiten catalogar y organizar datos de una manera lógica y accesible. Esto es especialmente importante cuando se trata de enormes conjuntos de datos, donde la búsqueda de información específica puede resultar bastante complicada.

Ver también

Además, los metadatos facilitan la localización de datos específicos dentro de estos vastos conjuntos de información. Actúan como una especie de guía, ayudando a los usuarios a navegar por grandes cantidades de datos para encontrar la información exacta que necesitan. Esto hace que el análisis y la gestión de los datos sean más manejables y eficientes, lo que a su vez permite tomar decisiones basadas en datos más rápidas y precisas.

En un ámbito más avanzado, los metadatos son igual de importantes en el área del machine learning. Al proporcionar información contextual sobre los datos, los metadatos pueden ayudar a los algoritmos de inteligencia artificial a comprender y aprender de estos datos de manera más efectiva. Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, un tipo de aprendizaje automático, los metadatos pueden utilizarse como etiquetas para enseñar a los algoritmos a identificar patrones y hacer predicciones, lo que mejora significativamente su eficacia.

Metadatos & Privacidad

Pese a ser útiles para organizar y comprender cualquier activo digital, los metadatos pueden generar problemas de privacidad, ya que pueden incluir información confidencial como datos de localización y datos personales, además de poder usarse para rastrear la huella digital de un individuo.

Para protegerse, los usuarios pueden hacer uso de herramientas como los eliminadores de metadatos u optar directamente por desactivar el seguimiento de ellos, utilidad ofrecida por algunas plataformas. En relación a esto, la gobernanza de datos es un aspecto a considerar, ya que abarca la gestión, monitoreo y control de metadatos, aparte de las políticas y procedimientos que deben implementarse para el correcto cumplimiento de las regulaciones.

Problemas Asociados

Además de los problemas de privacidad, la gestión de metadatos enfrenta varios desafíos. Uno de ellos es su calidad. Los metadatos incorrectos o inconsistentes dificultan la búsqueda y clasificación de los datos, y pueden llevar a interpretaciones erróneas. Asegurar la calidad de los metadatos implica establecer normas y procesos para su creación y mantenimiento, así como la implementación de herramientas para su validación.

El manejo de las inconsistencias o errores en los datos es otro problema que se debe tener en cuenta. Estos problemas pueden surgir por errores humanos, cambios en los estándares o la migración de datos entre distintos sistemas. Para manejar estas situaciones, es necesario implementar soluciones de datos que puedan identificar y corregir errores e inconsistencias.

Los Metadatos De Cara Al Futuro

A medida que avanza la tecnología, se espera que el uso de los metadatos evolucione en varios aspectos. Con el crecimiento del internet of things, por ejemplo, se espera que la cantidad de metadatos generados por los dispositivos conectados aumente exponencialmente. Esto podría llevar a nuevas formas de utilizar y analizar metadatos para mejorar los servicios y las experiencias del usuario.

En el desarrollo de la web semántica, los metadatos desempeñarán un papel clave. Al ofrecer información descriptiva sobre los datos, los metadatos permiten que las máquinas comprendan y procesen el contenido web de manera más eficiente y significativa. Esto facilita la búsqueda y la interconexión de la información en la web, y abre nuevas posibilidades para la creación de servicios y aplicaciones web inteligentes.

Conclusión

Los metadatos son una herramienta fundamental en el mundo digital para organizar, comprender y preservar activos digitales. Es importante entender su utilidad, estructura y posibles riesgos para poder utilizarlos de manera efectiva en diversos contextos. Sin embargo, también es importante ser conscientes de los problemas de privacidad que pueden surgir y tomar las medidas adecuadas para proteger nuestra información. Al hacerlo, podemos aprovechar al máximo los beneficios de esta categoría de datos, a la vez que minimizamos los riesgos asociados.