メタ知識

メタ知識はデータの意味、背景、つながり、等の知識です。

メタ知識は、重要さが表面化しにくいので、データサイエンスを遠巻きに見ているだけでは、ピンと来ないかもしれません。メタ知識を扱う作業は地味です。

メタ知識の理解が深いと、多変量解析やデータマイニングをする時に、解析の厚みや広がりが増してきます。解析に行き詰った時に、行き詰りを打開するのに役立つこともあります。データフィジクス（データ物理学）では、メタデータやメタ知識を、物理学的な視点からまとめようとしています。

メタ知識のありか

メタ知識は暗黙知なので、誰かの頭の中にはあるものの、誰もが知っている訳ではないです。さらに、頭の中にある人でも、その知識をうまく整理できていなかったりすることがあります。

こういった知識を、整理された形で表に出てくるようにするための方法は、思考法として、いろいろ考えられています。

メタ知識がデータの形になると、解析できることがグンと増えます。 Rによる時系列データの次元削減分析のページは、データの形にする例になります。

メタ知識の中でも、データの一種として管理されているものは、メタデータと呼ばれます。

「分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術」　江崎貴裕　著　ソシム　2020
データ分析をする時や、結果を解釈する時に、使っているデータがどのように集められたか、といったデータの背景も考察に入れることを説明しています。

「知識工学」小川均　著　共立出版 2005
メタ知識の使い方について

「知識の構造化」　小宮山宏　著　オープンナレッジ　2004
平易な文章で、知識の構造化の必要性と、方法、実施例をまとめています。

「知識の構造化と知の戦略」　齋藤雄志　著　専修大学出版　2005
「要約とは何か」、等の抽象的な話です。メタ知識の扱い方の本のようなのですが、よくわかりません。