CIDOC CRM mapping for the integration of RESTORE project resources
10.6092/issn.2532-8816/13690



Il progetto RESTORE (smaRt accESs TO digital heRitage and mEmory) è iniziato nel giugno 2020 con una durata di 2 anni. RESTORE è coordinato dall’Istituto Opera del Vocabolario Italiano del CNR, in partenariato con l’Archivio di Stato, il Museo di Palazzo Pretorio di Prato e la Soprintendenza Archivistica e Bibliografica della Toscana, con la partecipazione dell’azienda SPACE SpA nel ruolo di provider tecnologico. Il progetto - cofinanziato dalla Regione Toscana - ha come scopo principale il recupero, l’integrazione e l’accessibilità di dati e oggetti digitali che sono stati prodotti negli ultimi vent’anni anni dai suoi partner, al fine di costituire una base di conoscenza riguardante la storia della città e delle sue istituzioni, lo sviluppo del suo tessuto economico e imprenditoriale e, non da ultimo, il ruolo centrale giocato dalle donne nella gestione e creazione di scambi d’affari, di network e di contatti che favorissero l’ambiente cittadino generando occasioni di ulteriore ampliamento, sviluppo e benessere non solo economico, ma anche socio-culturale per la città di Prato. A partire dalla figura del mercante Francesco di Marco Datini, della sua famiglia e del suo entourage e muovendo da una dimensione solo apparentemente locale, sarà possibile ricostruire una parte rilevante della storia delle città d’Europa e del Mediterraneo del XIV secolo. Questo contributo si propone di offrire una panoramica della mappatura realizzata per le risorse archivistiche e museali fornite dai partner (modellate sugli standard EAD, EAC-CPF, ICCD, TEI) verso il modello concettuale CIDOC, ontologia scelta da RESTORE come “linguaggio comune” per l’integrazione semantica dei dati. Il contesto di riferimento per le attività scientifiche e di sviluppo infrastrutturale è costituito dalla collaborazione (attraverso il CNR-OVI) con alcune delle più rilevanti infrastrutture di ricerca a livello europeo, come DARIAH-ERIC (ESFRI Landmark per le discipline umanistiche e le scienze sociali) ed E-RIHS (progetto ESFRI per la scienza del patrimonio), oltre che dalla Cloud Europea della Ricerca (EOSC). 



text/html
2532-8816
13690
11
it
Federica Spinelli
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Umanistica Digitale
semantic web
CIDOC CRM mapping for the integration of RESTORE project resources
Text.Serial.Journal
https://umanisticadigitale.unibo.it/
Dossier
2022-01-25
2021-10-20
2022-01-25
2022-01-25
47-70
Um. Dig.
Federica Spinelli
2021
10.6092/issn.2532-8816/13690
47
OVI-CNR
2532-8816
11
semantic web
it
70
Mappatura CIDOC CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE
https://umanisticadigitale.unibo.it/article/view/13690/13762
    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 11, 2021
F. Coradeschi, E. Degl’Innocenti, C. Di Meo, M. Sanesi, A. Spadi, F. Spinelli – Mappatura e
modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE
DOI: http://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/13690


Mappatura e modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione
          delle risorse del progetto RESTORE

1
 Francesco Coradeschi, 2Emiliano Degl’Innocenti, 3Carmen Di Meo, 4Maurizio Sanesi, 5Alessia
                                  Spadi, 6Federica Spinelli

       Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto Opera del Vocabolario Italiano, Firenze, Italy
                                     1
                                      coradeschi@ovi.cnr.it
                               2emiliano.deglinnocenti@cnr.it
                                          3dimeo@ovi.cnr.it
                               4maurizio.sanesi.eng@gmail.com
                                          5spadi@ovi.cnr.it
                                         6spinelli@ovi.cnr.it




       Abstract

Il progetto RESTORE (smaRt accESs TO digital heRitage and mEmory) è iniziato nel giugno
2020 con una durata di 2 anni. Il consorzio del progetto, coordinato dall’Istituto Opera del
Vocabolario Italiano del CNR, vede la partecipazione dell’Archivio di Stato e del Museo di
Palazzo Pretorio di Prato, della Soprintendenza Archivistica e Bibliografica della Toscana e
dell’azienda SPACE SpA, specializzata nella creazione di software. Il progetto - cofinanziato dalla
Regione Toscana - ha come scopo principale il recupero, l’integrazione e l’accessibilità di dati e
oggetti digitali che sono stati prodotti negli ultimi vent’anni anni dai suoi partner istituzionali,
al fine di costituire una base di conoscenza riguardante la storia della città e delle sue istituzioni
per poter ricostruire, ad esempio, lo sviluppo del suo tessuto economico e imprenditoriale e, non
da ultimo, il ruolo centrale giocato dalle donne nella gestione e creazione di scambi d’affari, di
network e nel favorire sviluppo per la città di Prato. A partire dalla figura del mercante Francesco
di Marco Datini, della sua famiglia e del suo entourage e muovendo da una dimensione solo
apparentemente locale, sarà possibile ricostruire una parte rilevante della storia delle città
mercantili europee e del Mediterraneo del XIV secolo, compresi dunque aspetti di natura
commerciale ed economica. Questo contributo si propone di offrire una panoramica della
mappatura e della conversione dei formati realizzata per le risorse archivistiche e museali fornite
dai partner (modellate sugli standard EAD, EAC-CPF, ICCD, TEI) sulla base del modello
concettuale CIDOC-CRM, ovvero della ontologia scelta da RESTORE come “linguaggio
comune” per l’integrazione semantica dei dati. Per quanto concerne il tema della sua sostenibilità,
l’interattività e lo scambio collaborativo con gli attori centrali nel contesto delle più rilevanti
infrastrutture di ricerca a livello europeo, come DARIAH-ERIC (ESFRI Landmark per le
discipline umanistiche e le scienze sociali), E-RIHS (progetto ESFRI per la scienza del
patrimonio) e con altri organismi presenti nel quadro della Cloud Europea della Ricerca (EOSC)

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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 11, 2021

come il progetto SSHOC H2020, rappresentano sicuramente il contesto principale per la futura
scalabilità ed estensione del progetto RESTORE.
The RESTORE project (smaRt accESs TO digital heRitage and mEmory) started in June 2020
with a duration of 2 years. The project consortium, coordinated by the Istituto Opera del
Vocabolario Italiano - CNR (National Research Council of Italy), includes the State Archives
and the Museum of Palazzo Pretorio in Prato, the Archival and Bibliographic Superintendency
of Tuscany as well as the SPACE SpA software company. The project - co-financed by the
Regione Toscana - has as its main purpose the recovery, integration and accessibility of data and
digital objects produced in the last twenty years by its partner, in order to build a knowledge
base populated with information on the history of the city and of its institutions, to help in
reconstructing (for example) the development of its economic and entrepreneurial system and
the role of women in the development of a welfare state and network. Starting with the figure of
the merchant Francesco di Marco Datini, his family and his entourage, and broadening the focus
from the local dimension, it will be possible to also help reconstruct a significant part of the
history of European and Mediterranean cities of the 14th century, including commercial and
economical aspects. This paper presents a focused overview on the mapping of the digital
resources provided by archives and museums (encoded with different standards, such as: EAD,
EAC-CPF, TEI, ICCD etc.) to the CIDOC - Conceptual Reference Model, the ontology
chosen within the RESTORE project as the “common language” for semantic data integration.
As for the sustainability of the project, the collaboration with key players in the EU RIs
environment, such as DARIAH-ERIC (ESFRI Landmark for the Humanities and Social
Sciences) and E-RIHS (ESFRI project for the Heritage Science), as well as other actors within
the EOSC Framework, such as the SSHOC H2020 project, will represent the most relevant
landscape for further extensions.



        Introduzione

RESTORE (smaRt accESs TO digital heRitage and mEmory), 1 è un progetto coordinato
dall’Istituto Opera del Vocabolario Italiano del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-OVI) 2
che ha sede a Firenze. Obiettivo di RESTORE è l’implementazione di una piattaforma software
che consenta di realizzare, dalla raccolta alla pubblicazione dei dati, l’integrazione di dataset
afferenti a diversi settori delle Digital Humanities e dell’Heritage Science.
La piattaforma di integrazione dei dati segue l’approccio FAIR 3 - Findability, Accessibility,
Interoperability e Reuse [1]: un insieme di principi, condivisi a livello internazionale, per la
gestione e l’amministrazione di dati scientifici, codificati con diversi standard e prodotti con
diversi flussi di lavoro. La piattaforma di RESTORE si basa su un’architettura modulare: il
gruppo di ricerca sviluppa, infatti, componenti personalizzate o integra soluzioni già esistenti


1   Il sito web del progetto è disponibile all’indirizzo: http://restore.ovi.cnr.it
2   OVI-CNR: http://ovi.cnr.it
3   Findability, Accessibility, Interoperability e Reuse - FAIR: https://www.go-fair.org/fair-principles/

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                  modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

offrendo supporto agli standard di dominio, quali: TEI 4 per i testi; EDM, 5 oltre a MAG, 6
MODS e METS 7 per i contenuti prodotti dalle biblioteche; EAD 8 e EAC 9 per gli archivi;
standard ICCD 10 per la catalogazione dei beni custoditi in collezioni museali; ulteriori formati e
standard in uso in diverse discipline della scienza del patrimonio culturale, come EDF, 11
HDF5. 12 Attraverso di essa, RESTORE intende elaborare un nuovo modello di gestione e
integrazione dei dati che permetta di rappresentare - in maniera completa e interconnessa - le
informazioni essenziali riguardanti gli aspetti tangibili e intangibili degli artefatti oggetto di
studio delle discipline umanistiche e della scienza del patrimonio culturale.
Nella fase iniziale del progetto, sono state analizzate le risorse fornite dai partner e presi in
considerazione i requisiti relativi alla loro integrazione, al fine di creare la base di conoscenza
tenendo conto dei contesti di ricerca e di produzione (es. biblioteche, archivi, musei, ecc.). È
stato, pertanto, necessario sviluppare strumenti specifici per la mappatura sintattica e semantica
degli schemi dei metadati e dei sistemi di catalogazione rilevanti in ogni dominio di riferimento
e procedere coerentemente all’allineamento e alla trasformazione dei dataset. Successivamente, è
stato intrapreso il processo di conversione delle risorse fornite dai partner verso l’ontologia di
riferimento del progetto RESTORE: il modello internazionale CIDOC - Conceptual Reference
Model (CIDOC-CRM). 13 Per raggiungere questo obiettivo, è stato sviluppato un flusso di lavoro
che comprende diverse fasi - dalla raccolta e memorizzazione dei dati nel datastore CKAN
(Comprehensive Knowledge Archive Network), 14 fino alla loro effettiva mappatura, al caricamento
dell’ontologia nel triplestore Virtuoso 15 e al suo popolamento con informazioni provenienti dai
contesti delle Social Sciences and Humanities (SSH) e dell’Heritage Science.




4    Text Encoding Initiative - TEI: https://tei-c.org/
5    Europeana Data Model - EDM: https://pro.europeana.eu/page/edm-documentation
6    Administrative and Management Metadata - MAG:
     https://www.iccu.sbn.it/export/sites/iccu/documenti/manuale.html
7    Metadata Object Description Schema - MODS e METS:
     https://www.loc.gov/standards/mods/presentations/mets-mods-morgan-ala07
8    Encoded Archival Description - EAD: https://www.loc.gov/ead/
9    Encoded Archival Context - EAC: https://eac.staatsbibliothek-berlin.de
10 Istituto Centrale per il Catalogo e la Documentazione - ICCD: http://www.iccd.beniculturali.it/
11 European Data Format: https://www.edfplus.info/
12 Hierarchical Data Format: https://www.hdfgroup.org/solutions/hdf5
13 CIDOC - Conceptual Reference Model: http://www.cidoc-crm.org/
14 CKAN, acronimo di Comprehensive Knowledge Archive Network - è uno strumento open source
   che consente la creazione di siti web su base open data e la pubblicazione di dataset, rendendoli
   accessibili a molteplici utenti. Per saperne di più, si consulti il sito dedicato: https://ckan.org/
15 Virtuoso Open Link: https://virtuoso.openlinksw.com

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In questo contributo si presentano le modalità di integrazione attuate fino a questo momento,
con particolare riguardo alle risorse fornite dall’Archivio di Stato di Prato 16 e dal Museo civico
di Palazzo Pretorio. 17 Principali destinatari di questo progetto sono i professionisti e i ricercatori
specializzati nei domini scientifici di riferimento già individuati e i cittadini attivi e partecipi ad
attività collegate a quelle di natura scientifica (i.e.: citizen scientist), per i quali sarà necessario
poter accedere alla consultazione dei dati mediante diversi tipi di interfacce di ricerca intuitive e
user-friendly.
Il workflow del progetto è stato costantemente sviluppato tenendo presenti le linee guida per
l’integrazione dei dati in una prospettiva interdisciplinare elaborate da organismi e progetti che,
a livello europeo costituiscono punti di riferimento imprescindibili per la promozione della Open
Science e dei suoi principi nei domini delle scienze umanistiche e del patrimonio culturale (SSH
- CH). I principali interlocutori di riferimento per il team di sviluppo, sono stati, tra gli altri,
nell’ambito del progetto SSHOC (Social Sciences and Humanities Open Cloud): CLARIN -
ERIC, un’infrastruttura di ricerca che si occupa di dati provenienti dai settori di ricerca
linguistico e socio-culturale; ortium of European Social Science Data Archives); DARIAH-EU-
Digital Research Infrastructure for the Arts and Humanities (ESFRI Landmark); E-RIHS -
European Research Infrastructure for Heritage Science (ESFRI Project); FORTH (Foundation
for Research and Technology - Hellas).



        Stato dell’arte

        Contesto
L’Archivio di Stato di Prato è custode di un vasto patrimonio di fonti provenienti da enti e
istituzioni civili, religiose e assistenziali che, integrate con quelle di altre istituzioni pratesi fra cui
il Museo di Palazzo Pretorio, consentono di ricostruire la storia della comunità cittadina, del suo
territorio e della sua popolazione, dal XIV secolo fino ai giorni nostri. Per i due fondi più antichi
e ricchi di informazioni storiche sulla popolazione, ovvero i fondi “Datini” 18 e “Ospedale
Misericordia e Dolce”, 19 si disponeva di una descrizione archivistica informatizzata, delle
immagini digitali dei documenti, 20 della trascrizione dei testi e di un corpus testuale lemmatizzato
prodotto dall’OVI. In passato, sono stati realizzati strumenti digitali di ricerca (i.e.: il CD-ROM


16 Archivio di Stato di Prato: http://archiviodistato.prato.it
17 Museo di Palazzo Pretorio: http://www.palazzopretorio.prato.it/
18 Archivio di documenti amministrativi e corrispondenza del mercante Francesco di Marco Datini
   (1335-1410) che testimonia, attraverso la sua vasta attività in campo industriale, commerciale e
   bancario, uno spaccato dell’economia e della vita sociale dell’intero bacino del Mediterraneo.
19 Ente caritatevole che dal XIII secolo si occupa di viandanti, poveri e bambini abbandonati. Le risorse
   digitali relative a questo fondo possono essere consultate sul sito web dell’Archivio:
   http://www.archiviodistato.prato.it/accedi-e-con-sulta/aspoSt005/tree
20 Il progetto di digitalizzazione è iniziato nel 1999 ed è consultabile sul sito dell’Archivio: http://da-
   tini.archiviodistato.prato.it/il-progetto/

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                modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

Per la tua Margherita, 21 il sito web Datini online, 22 ecc.), che risultano però ad oggi scarsamente
interoperabili, poco accessibili e - in alcuni casi - del tutto inutilizzabili. Si tratta in larga misura
di risorse risultanti da progetti e interventi distanti fra loro nel tempo e per scopi, privi del valore
aggiunto dato dall’integrazione delle informazioni prodotte dai vari soggetti sul medesimo
oggetto culturale.
L’obiettivo di RESTORE è stato innanzitutto quello di integrare le risorse fornite dall’Archivio
con nuovi dati e oggetti digitali provenienti da altri istituti, tra cui l’OVI e il Museo di Palazzo
Pretorio. Quest’ultimo, conserva una parte rilevante del patrimonio artistico cittadino, il cui
nucleo più consistente proviene dall’Ospedale Misericordia e Dolce e dalle opere che - nel corso
del tempo, entrano a far parte di questa collezione - siano esse state realizzate espressamente per
l’istituzione ospedaliera oppure acquisite da famiglie pratesi o enti religiosi e successivamente
confluite in essa. In aggiunta alle risorse digitali qui descritte, il Museo di Palazzo Pretorio ha
selezionato una serie di fonti, rilevanti per gli scopi del progetto, ancora da digitalizzare: la
creazione di una base di conoscenza integrata per tali fonti consente di procedere alla creazione
di un ambiente digitale personalizzato, che possa incentivare la conoscenza e la valorizzazione di
una ricca porzione documentale poco nota ma in grado di gettare luce su temi fortemente radicati
nella storia pratese e - in generale - toscana (il tessuto produttivo, la rete assistenziale, il ruolo
delle donne in entrambi questi contesti, l’infanzia abbandonata). Le informazioni che diventano,
così, accessibili, toccano da vicino tutti gli strati della cittadinanza e mirano a coinvolgere la
popolazione in un percorso culturale di riappropriazione di spazi di conoscenza e di storie locali,
strumenti significativi per accrescere e preservare la memoria collettiva.
Il team del progetto RESTORE ha innanzitutto analizzato le criticità individuate dagli istituti
culturali coinvolti, nel contesto della raccolta, aggregazione, arricchimento semantico e messa a
disposizione dei dati, al fine di costruire una base di conoscenza popolata con informazioni
scientificamente affidabili, rese accessibili, interoperabili e riusabili. Al termine del progetto
saranno elaborati modelli e soluzioni per la gestione, il trattamento e la fruizione del patrimonio
culturale e documentario, replicabili in maniera sostenibile (sia tecnologicamente che in termini
di risorse necessarie al loro mantenimento) presso altre istituzioni. La sostenibilità
dell’infrastruttura tecnologica a supporto del flusso di lavoro elaborato è favorita dall’utilizzo di
componenti open source ben documentate e già in uso presso la comunità scientifica che sono
state integrate nella piattaforma di RESTORE con moduli creati espressamente per soddisfare i
requisiti espressi dai partner. Il team di sviluppo sta producendo contestualmente anche i
cosiddetti “training materials”, ovvero manuali di utilizzo a disposizione degli utenti che
vorranno replicare il workflow della piattaforma di RESTORE. La base di conoscenza e
l’infrastruttura risultanti da queste attività saranno interoperabili nel contesto di altre iniziative a
livello nazionale e internazionale, essendo basate sull’utilizzo e la mappatura di dati strutturati
nel rispetto degli standard di dominio e riutilizzabile da altri soggetti con i medesimi requisiti.




21 http://datini.archiviodistato.prato.it/margherita/Root/Servizio/proj_fr.htm
22 Sito web dell’Archivio di Stato di Prato: http://archiviodistato.prato.it

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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 11, 2021

         Dati: Fonti archivistiche, collezioni museali, corpora testuali
Al momento, come detto in precedenza, il lavoro si è concentrato su risorse provenienti in larga
misura dall’ambito degli archivi e delle biblioteche, con un certo numero di eccezioni costituite
da collezioni museali, di cui sono state considerate principalmente le componenti semantiche
legate alla dimensione intangibile. Va da sé che altre risorse - provenienti dall’ambito della
scienza del patrimonio, più focalizzate su aspetti legati alla dimensione intangibile del patrimonio
culturale - verranno trattate nella seconda fase del progetto.
Nel dettaglio, le risorse finora considerate sono:
     •     il fondo Datini, costituito da 150.000 lettere e circa 600 registri da cui si possono
           ricavare informazioni sulle persone coinvolte, sui costi e le tipologie delle merci, sui
           luoghi deputati agli scambi ecc., è ad oggi l’archivio mercantile per il Medioevo più
           grande al mondo;
      • il fondo dell’Ospedale Misericordia e Dolce, con le sue 7000 unità archivistiche,
           presenta tutte le articolazioni delle funzioni di un ente di assistenza: dal sostegno al
           viandante, alla cura del povero e dell’ammalato, fino all’accoglienza dei gettatelli,
           bambini abbandonati e allevati, grazie allo stesso Spedale, dall’intera Comunità
           pratese;
      • una selezione di opere tratte dalla collezione del Museo di Palazzo Pretorio, catalogate
           secondo lo standard ICCD (schede cd. “OA” - Opera d’Arte).
L’OVI ha inoltre messo a disposizione un corpus testuale che raccoglie una selezione di lettere
edite, appartenenti all’ampio carteggio Datini, lemmatizzate selettivamente: nel corpus sono
registrate le varietà grafiche e morfologiche di una serie di termini rilevanti, al fine di contribuire
alla ricostruzione della vita economica e giuridica, nonché dei rapporti sociali dell’epoca. Sono
stati lemmatizzati i nomi propri di persona, comprensivi di eventuali soprannomi e cariche
specifiche (nel caso in cui l’indicazione rimandi ad un preciso personaggio storico individuato);
di luogo, nomi di città, paesi, contrade, località, vie, piazze, porte, chiese, monasteri, palazzi,
ospedali, enti e istituzioni, ecc.
Gli elementi lemmatizzati sono distribuiti entro 22 categorie (dette iperlemmi) 23 che
comprendono, oltre ai nomi di persona e di luogo, termini e verbi afferenti al campo religioso o
all’agricoltura, le parti del corpo, i nomi della settimana, i termini generici mese e anno, ecc.
inclusi: abbigliamento e arredi, alimenti, animali, arti e mestieri, calendario, economia diritto e
politica, edilizia e architettura, medicina, monete, navigazione, parentele, pelletteria e tessili, ecc.
Il corpus lemmatizzato del carteggio Datini, realizzato dal CNR-OVI tra il 2003 e il 2005, è
allestito con il software GATTO (Gestione degli Archivi Testuali del Tesoro delle Origini), 24 lo




23 Cfr. la definizione di Iperlemma nella documentazione del progremma GATTO - Gestione degli
   Archivi Testuali del Tesoro delle Origini:
   http://gattoweb.ovi.cnr.it/(gn2uvv45jmttgo553m03r055)/helpgattoweb/C02-P05-Iperlemmi.html
24 GATTO: http://www.ovi.cnr.it/Il-Software.html

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                modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

stesso programma che gestisce il corpus “Tesoro della Lingua Italia delle Origini” (TLIO), 25 in
una versione appositamente dedicata e interrogabile via web. 26
Il corpus consta di:
     •    2.511 testi
     •    45259 forme
     •    977.034 occorrenze di cui 126.663 lemmatizzate
     •    6.510 lemmi e 22 iperlemmi.



         Approccio Metodologico

         Workflow
I partner del progetto RESTORE hanno fornito i dataset contenenti le informazioni sulle risorse
da essi conservate. Lo scopo del progetto è, di nuovo, raggiungere l’integrazione di questi dati in
modo da poterne estrarre la semantica (esplicita ed implicita) e i significati intrinseci.
Il problema è complesso, in quanto dati prodotti da istituti differenti fanno riferimento ad ambiti
scientifico-disciplinari spesso distanti fra loro, che si riflettono nell’uso di standard e sistemi di
catalogazione diversi per struttura e per finalità, molto spesso non automaticamente allineabili.
Si rende pertanto necessaria l’impostazione di un workflow che non solo permetta la
semantizzazione dei dati all’interno di un singolo dominio di riferimento, ma che proponga un
modello condiviso di trattamento dei dati - valido per più schemi di metadati e per più standard.
Alla fase tecnica si affianca quindi un momento di studio e approfondimento dei materiali che
si vanno a trattare, svolta con il supporto degli esperti di dominio. Questa fase guida l’impiego
e la realizzazione dei tool necessari a realizzare lo scopo prefissato. Una sintesi del workflow
attualmente impiegato (ottobre 2021) è riportata, di seguito, nella Tabella 1.

                       Attività                                                 Tool

    Acquisizione dei dati forniti dai partner                                   CKAN
           GLAMs (Data Ingestion)
                                                            Comprehensive Knowledge Archive
                                                                       Network




25 Tesoro della Lingua Italiana delle Origini - TLIO: http://tlio.ovi.cnr.it/
26 Corpus lemmatizzato del carteggio di Francesco Datini (1335-1410). Si compone di quasi 150.000
   lettere ed è liberamente consultabile online attraverso il software GattoWeb:
   http://aspweb.ovi.cnr.it/(S(qmmiy5m0sybb4lao4qqmexyo))/CatForm01.aspx
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    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 11, 2021

     Conversione dei dati, XML 27 a CSV 28                            Python Algorithm
                                                                              (custom)

  Mappatura e modellazione dei dati in entità
           e proprietà CIDOC-CRM

    Trasformazione dei dati, CSV a RDF 29                        Python Algorithm (custom)
                                                           + 3M (Mapping Memory Manager) 30


        Importazione delle triple RDF e                      VIRTUOSO Endpoint SPARQL
          popolamento dell’ontologia
                                                                          (+ custom script)

        Documentazione del processo di                                        Gogs 31
           trasformazione dei dati
                                                                          + JupyterLab 32

    Visualizzazione finale e browsing dei dati             VIRTUOSO Facets + LodLive View 33
                                                                             + EVT 34

Tabella 1: Descrizione del workflow del progetto: attività e strumenti.


In primo luogo, i dati originali sono stati caricati in un data store per la conservazione e l’accesso:
il progetto dispone di un’istanza del tool CKAN (cfr. nota 14) sulla quale i file forniti dai partner
vengono memorizzati e descritti. CKAN permette infatti la descrizione dei dataset attraverso un
sistema di metadatazione (essenzialmente, si tratta di una descrizione della collezione di dati)
degli stessi, a cui sono stati associati i file originali inviati dai partner.
Il workflow del progetto prevede la trasformazione dei dati forniti, indipendentemente dal
formato originale, in triple semantiche. 35 Per tripla si intende la trasformazione del dato in un


27 Extensible Markup Language - XML: https://www.w3.org/TR/xml/
28 Comma Separated Values - CSV: https://www.w3.org/TR/tabular-data-primer/#tabular-data
29 Resource Description Framework - RDF: https://www.w3.org/RDF/
30 Mapping Memory Manager - 3M: https://www.ics.forth.gr/isl/x3ml-toolkit
31 Gogs: https://gogs.io/
32 Jupyter: https://jupyter.org/
33 LodLive: http://lodlive.it/
34 Edition Visualization Technology - EVT: http://evt.labcd.unipi.it/
35 See: https://www.w3.org/TR/rdf11-primer/#section-triple

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                modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

costrutto logico-concettuale costituito da tre proprietà (entità), ovvero un soggetto, un oggetto,
un predicato (Subject, Object, Predicate):
<http://datini.archiviodistato.prato.it/la-
ricerca/scheda/ASPO00001427>,     <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#type>,        <http://www.cidoc-crm.org/cidoc-crm/E22_Man-
Made_Object>
Il modello di riferimento per questo tipo di operazioni di semantizzazione è il Resource
Description Framework - RDF. Una tripla, dunque, è il risultato di una disposizione dei dati stessi
sotto forma di espressioni soggetto-predicato-oggetto, dove i diversi componenti dell’espressione
sono associabili a degli URI (Universal Resource Identifier), 36 ovvero sequenze di caratteri che
identificano le risorse che sono state mappate e rese in un contesto semantico. La conversione dei
dati originali in triple è stata effettuata attraverso l’utilizzo di parser 37 sviluppati ad hoc in
linguaggio Python.
Il primo parser previsto nel workflow prende in input i dati originali forniti dai partner e
restituisce in output le tabelle in formato CSV (Comma-separated Values), 38 in rapporto 1:1 (per
ogni file originale viene prodotto il file CSV corrispondente). Ciò vale a dire che il programma
processa i dati originali ordinandoli in modo determinato e corrispondente alla visualizzazione
degli stessi dati aggregati in forma tabellare. Il passo successivo nel trattamento dei dati prevede
la trasformazione delle informazioni contenute nelle tabelle CSV in triple, nel formato turtle
(TTL). 39 Anche questa fase si realizza attraverso l’impiego di un parser implementato ad hoc in
Python. Per procedere alla triplificazione dei dati, ovvero alla conversione degli stessi dal formato
tabellare (CSV) in triple (TTL), è necessario analizzarli ulteriormente, per comprendere la natura
delle informazioni che essi veicolano: i) scegliendo le informazioni più rilevanti (con l’aiuto degli
esperti del dominio scientifico di riferimento); ii) precisando il significato dell’informazione da
rappresentare (a seconda del contesto d’uso ecc.); iii) provvedendo alla effettiva modellazione in
CIDOC-CRM, scegliendo le entità e le proprietà adeguate.
Per mappatura, nel contesto delle attività descritte, si intende il processo di allineamento di
informazioni dello stesso genere - espresse in dataset differenti mediante schemi e/o strutture
semantiche diverse - attraverso l’abbinamento di elementi appartenenti a un dataset con quelli
di un altro dataset nel caso che entrambi esprimano uno stesso concetto (ad. es.: segnatura,
autore, luogo ecc.). Mappare i dati è il primo passo da compiere per facilitarne la migrazione
verso un’ontologia di riferimento che, nel caso specifico è il modello CIDOC-CRM.
Un’ontologia mette a disposizione degli sviluppatori un modello di gestione e rappresentazione




36 Universal Resource Identifier - URI: https://www.w3.org/wiki/URI
37 Per la definizione generica di parser si rimanda all’enciclopedia on line Treccani:
   https://www.treccani.it/enciclopedia/parser/. Nel caso specifico i parser sono programmi in linguaggio
   di programmazione Python atti alla trasformazione dei dati da un formato a un altro.
38 CSV: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4180
39 Turtle - TTL: https://www.w3.org/TR/turtle/

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semantica di basi di conoscenza che consente di definire in maniera univoca 40 un insieme di
concetti e descrivere le relazioni che intercorrono fra di essi. Obiettivo finale del processo è quello
di formalizzare la conoscenza (i.e.: tradurla in un linguaggio formale), 41 così da minimizzarne
l’ambiguità 42 (tipica del linguaggio naturale) e renderla interpretabile - ossia computabile - da un
calcolatore (i.e.: attraverso un modulo denominato reasoner) per effettuare inferenze su di essa.
Attraverso la modellazione, vengono dunque strutturati i dati a seconda delle regole proprie
dell’ontologia di riferimento, la quale costituirà la base per la trasformazione dei dataset in triple.
     •     Per procedere con la mappatura e la modellazione è stato necessario:
     •     lo studio approfondito degli standard EAD e EAC per la codifica dei dati d’archivio e
           delle informazioni relative ai soggetti produttori ([2];[3]);
      • lo studio approfondito della normativa ICCD (schede OA, normativa 3.00, 2018)
           riguardante la compilazione delle schede OA - Opera d’arte ([4]);
      • lo studio approfondito dello standard TEI per la rappresentazione dei testi in formato
           digitale ([5]);
      • l’individuazione di un’ontologia di riferimento sulla cui base semantica costruire le
           triple.
Al fine di descrivere i diversi tipi di risorse, gli standard e normative a essi associate e procedere
alla loro mappatura e modellazione si è resa inoltre necessaria l’analisi delle diverse ontologie già
disponibili nel settore culturale: come modello di riferimento è stato individuato CIDOC-CRM
(ISO 21127:2006) anche in considerazione della sua diffusione a livello internazionale nella
comunità dei musei e del patrimonio culturale. 43 Pertanto, la fase di modellazione è consistita
nell’allineamento delle entità descritte negli standard analizzati con le proprietà e le classi definite
nell’ontologia CIDOC-CRM. La scelta degli elementi del modello concettuale CIDOC-CRM
(i.e.: entità e proprietà) è stata validata con il contributo degli esperti di dominio (archivisti,
conservatori museali, filologi); è stato riscontrato che l’utilizzo di CIDOC-CRM agevola il
processo di “FAIRificazione” dei dati messi a disposizione dai partner del progetto, favorendo il
superamento delle logiche intrinseche alle singole discipline e ai singoli sistemi di classificazione.
Attraverso l’utilizzo dell’ontologia comune i dati sono stati integrati e allineati sulle entità e
proprietà CIDOC-CRM. Di particolare interesse sono le entità che al momento della mappatura
sono state individuate come punti di possibile allineamento fra i diversi dataset, in quanto
presenti in tutte queste risorse:
     •    Nomi di persona → antroponimi,
     •    Nomi di luogo → toponimi,


40 Cfr. Extensional and intensional definitions
   https://en.wikipedia.org/wiki/Extensional_and_intensional_definitions
41 Cfr. Gottlob Frege, Begriffsschrift, eine der arithmetischen nachgebildete Formelsprache des reinen
   Denkens, Halle a. S.: Louis Nebert, 1879: https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k65658c
42 Cfr. Bertrand Russell, On Denoting, Mind 14, no. 56 (1905): 479–93:
   http://www.jstor.org/stable/2248381
43 Cfr. https://cidoc.mini.icom.museum/

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     • Estremi temporali → date/periodi.
Per ottenere una effettiva integrazione dei dati, diverse istanze di entità comuni a più dataset (i.e.:
il toponimo Prato, o l’antroponimo Francesco di Marco Datini) devono fare riferimento ad un
identificativo univoco (i.e.: un URI unico e possibilmente persistente), che costituisca il punto
di contatto fra descrizioni concorrenti: informazioni differenti relative ai medesimi oggetti (i.e.:
persone, luoghi, ecc.) provenienti da contesti informativi differenti (archivi, musei, biblioteche
ecc.).

       Vocabolari di riferimento
Per ottenere il risultato di cui sopra è stato necessario selezionare, oltre ad una ontologia (uno
schema), una serie di vocabolari di riferimento, per ciascun dominio di interesse (autori, artisti,
luoghi ecc.). I vocabolari del Getty Art & Architecture Thesaurus (AAT), 44 Getty Thesaurus of
Geographic Names (TGN), 45 Union List of Artist Names (ULAN), 46 Cultural Objects Name
Authority (CONA) 47 e Iconography Authority (IA) 48 sono liste strutturate di termini che possono
essere utilizzate per migliorare l’accesso alle informazioni per quanto riguarda risorse afferenti ad
arte, architettura e ai beni culturali in generale. I vocabolari del Getty Research Institute
forniscono un ottimo canale per la creazione di conoscenza e per la definizione delle entità cui si
riferiscono.
Il progetto RESTORE si è servito dei vocabolari AAT, ULAN e TGN per collegare le proprie
entità alle URI generate dal Getty secondo le seguenti associazioni:
     • ULAN come riferimento per gli antroponimi di persone e in particolare degli artisti;
     • TGN come riferimento per i toponimi;
     • AAT come riferimento per materie, tecniche e tipologie degli oggetti.
Nella seconda fase del progetto, una ulteriore attività sarà focalizzata all’allineamento delle
informazioni onomastiche (i.e.: antroponimi) mediante il riferimento al Virtual International
Authority File - VIAF.
I vocabolari CONA e IA, anch’essi sviluppati e mantenuti dal Getty, essendo ancora in fase di
sviluppo e definizione, non sono stati impiegati. Attraverso i riferimenti a questi vocabolari è
stato possibile identificare e indicizzare toponimi e antroponimi, due delle entità individuate
come punti di contatto tra i vari dataset. Le entità comuni che ricorrono nei diversi dataset
dovranno pertanto condividere il collegamento al vocabolario di riferimento. In questo modo si
realizza l’integrazione dei dati sulle entità che si riferiscono allo stesso antroponimo o toponimo.

44 Art & Architecture Thesaurus - AAT: https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/
45 Thesaurus of Geographic Names - TGN:
   https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/tgn/index.html
46 Union List of Artist Names - ULAN:
   https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/ulan/index.html
47 Cultural Objects Name Authority - CONA:
   https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/cona/index.html
48 Iconography Authority - IA: https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/cona/

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Infatti, se entità afferenti a diversi dataset fanno riferimento alla stessa URI, risulteranno
automaticamente collegate anche attraverso i vocabolari stessi.


    Vocabolario                                          Descrizione

      Art &            Vocabolario controllato utilizzato per descrivere beni di tipo storico
   Architecture        artistico e demoetnoantropologico (beni d’arte, architettura e cultura
 Thesaurus (AAT)       materiale). Fa riferimento a concetti di tipo ampio e generalizzato (es:
                       dipinto, libro, cattedrale), ma non a specifici luoghi, persone, eventi.

   Union List of       Vocabolario controllato che contiene principalmente i riferimenti di tipo
   Artist Names        anagrafico relativi ad artisti. Include nomi propri, nomi d’arte e
     (ULAN)            pseudonimi, varianti lessicali e ortografiche e temporali, traduzioni dei
                       dati biografici in più lingue.

  Getty Thesaurus      Vocabolario controllato che contiene nomi e informazioni associate ai
   of Geographic       luoghi. Include riferimenti a entità politiche-amministrative,
  Names (TGN)          caratteristiche fisiche degli stessi, luoghi attuali e storici.

      Virtual          Authority File internazionale che costituisce una base dati di voci di
   International       autorità controllate provenienti da diversi cataloghi nazionali
   Authority File
      (VIAF)

  Iconclass system     Sistema di classificazione iconografica, strutturata per temi e motivi legati
                       alla tradizione artistica occidentale. progettata per l’arte e l’iconografia.
                       Contiene “classi” di concetti organizzate in modo gerarchico.

 Tabella 2: Descrizione dei vocabolari di riferimento.



       Modellazione

Di seguito, si descrivono alcune delle scelte operate in fase di modellazione dei dati - al fine di
rappresentarne i contenuti in forma semantica, considerando la duplice dimensione - tangibile e
intangibile - del patrimonio culturale.

       Oggetto fisico e oggetto informativo
Per poter procedere con l’allineamento dei dati e la loro modellazione sulla base delle entità e
proprietà dell’ontologia CIDOC-CRM, si è reso necessario considerare gli artefatti (opere d’arte,
documenti d’archivio, ecc.) nella loro duplice veste di oggetti fisici e veicoli di contenuti
(simbolici, intellettuali ecc.), considerando:
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    •     La nascita dell’opera in quanto “idea” (le fasi della sua commissione e della sua
          progettazione da parte dell’autore/artista);
      • La manifestazione fisica, tangibile dell’opera (quale elemento facente parte di una
          collezione fisicamente individuabile e, pertanto, collocato, musealizzato o archiviato,
          tutelato e anche custodito da Enti e “persone” a vario titolo nel corso della sua storia).
Il primo livello designa l’aspetto immateriale (intangibile) dell’opera, dal momento della sua
creazione (anche solo concettuale), mentre il secondo livello ne descrive la produzione e
trasposizione su di un supporto fisico (tangibile). La distinzione dei due aspetti è importante
perché si tratta di punti di vista differenti che concorrono ugualmente alla realizzazione
dell’oggetto - aristotelicamente considerato come sinolo di materia e forma - nel suo insieme e
che, ai fini della modellazione dei dati, impongono una riflessione sulla consistenza
dell’informazione da rappresentare. Al fine di rappresentare completamente lo spessore
semantico dell’informazione contenuta nei dataset dei partner, si rendono necessari diversi
passaggi interpretativi: colui che identificheremo come “padre dell’idea”, ad esempio, non
necessariamente corrisponderà a colui che ne crea la veste fisica o a colui che, infine, ne diventa
il possessore o che ne detiene la custodia.
I due livelli appena distinti sono espressi, attraverso gli elementi dell’ontologia CIDOC-CRM,
come segue:
    •    E73 Information Object: oggetto informativo (idea, concetto)
    •    E22 Man-Made Object : oggetto fisico (reificazione)




   Figura 1: Diagramma delle classi e proprietà CIDOC-CRM definite per l’oggetto fisico e l’oggetto
                                              informativo.


All’oggetto fisico fanno riferimento tutte le caratteristiche fisiche e tangibili dell’opera, mentre
all’oggetto informativo fanno riferimento tutte le informazioni di tipo concettuale.

        Identificatori
Al fine di rendere possibile l’individuazione univoca degli oggetti, si è reso necessario associare
ad essi identificatori (i.e.: segnature, collocazioni, numeri d’inventario ecc.) mediante i quali essi
sono descritti in cataloghi, inventari e archivi. Questi identificatori sono individuati,
rispettivamente, nella segnatura per i materiali documentari conservati in archivi e biblioteche e
nel Codice Univoco del Bene (NCT) per le opere d’arte. Va da sé che future estensioni del
progetto includeranno set di identificatori in uso nelle diverse comunità di riferimento,
attualmente non considerati.



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Tradizionalmente, la segnatura dei documenti archivistici è composta dal nome del fondo e
dall’identificativo dell’unità archivistica, eventualmente articolato in più sezioni (busta, inserto o
fascicolo, codice dell’unità documentaria). Nel caso dell’Archivio di Stato di Prato, ogni fondo
presenta una segnatura sua tipica che, nei file XML di origine, è stata suddivisa in più parti. Si è
pertanto reso necessario, per ricostruirla, identificare gli elementi (i tag xml) che la componevano,
esportarli separatamente nei campi dei file CSV e poi riunire le diverse parti, in modo coerente
a seconda del documento descritto, mappando il risultato come un unico oggetto logico. Per
quanto riguarda invece le opere d’arte, un bene culturale catalogato secondo la normativa ICCD
(scheda OA) 49 presenta un codice univoco di identificazione (NCT): si tratta di un numero dato
dalla sequenza dei valori assegnati ai sottocampi Codice Regione (NCT+R) e Numero catalogo
generale (NCT+N).
Questi due valori sono da intendersi come identificatori delle risorse cui si riferiscono e sono
pertanto mappati con la classe CIDOC-CRM E42 Identifier, che designa proprio gli
identificatori, da associare all’entità che descrive l’oggetto fisico (E22 Man-Made Object),
attraverso la proprietà P1 is identified by. Inoltre, per distinguere l’origine degli identificatori dei
due enti, si è associata una tipologia all’entità identificatore, espressa dalla classe E55 Type, che si
esprime rispettivamente in “segnatura” e “codice univoco del bene (NCT)”. Anche l’oggetto
informativo (E73 Information Object) è associato a un suo identificatore, che è stato individuato
nel titolo assegnato alle risorse, espresso dalla classe CIDOC-CRM E35 Title. Il titolo costituisce
infatti il riferimento più immediato al contenuto informativo dell’oggetto descritto.

                                              Dominio              Proprietà         Entità/Rango
 Elemento EAD         Campo ICCD
                                              CIDOC                CIDOC               CIDOC

    <container        NCT (NCTR +          E22 Man Made         P1 is identified     E42 Identifier
  type="codice">        NCTN)                  Object                  by

    <unittitle>            SGTT                  E73            P1 is identified        E35 Title
                                             Information               by
                                                Object

Tabella 3: Descrizione della modellazione CIDOC-CRM degli identificatori EAD e ICCD.

       Persone
Le entità “persona” vengono rappresentate nella modellazione attraverso la classe E21 Person. Se
le persone agiscono in gruppi o all’interno di organizzazioni complesse, si userà invece la classe
E74 Group. La classe E21 Person si riferisce a tutte le persone esistenti - o realmente esistite - per
cui si possano ricavare notizie storiche attendibili. Alla descrizione della persona sono legati gli
antroponimi, i riferimenti a eventuali vocabolari specializzati e liste d’autorità - date e luoghi di
nascita e morte, appartenenza a gruppi, eventuali identificatori, qualifiche e ruoli.


49 OA - Opere/oggetti d’arte 3.00, http://www.iccd.beniculturali.it/it/ricercanormative/29/oa-opere-
   oggetti-d-arte-3_00

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                modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

La nascita e la morte degli individui - sono descritte per mezzo delle classi E67 Birth e E69
Death, che esprimono, rispettivamente, l’evento di nascita e l’evento di morte, a cui è possibile
collegare informazioni relative a date e luoghi. Gli elementi dei file XML EAD che riportano le
denominazioni dei soggetti produttore sono persname, famname e corporateBody: a questi è
associato un attributo, authfilenumber, il cui valore rappresenta l’identificatore che consente il
collegamento ai file di autorità nel formato EAC-CPF.
Lo standard ICCD prevede a sua volta un file d’autorità a sé stante (AUT) dove sono riportate
tutte le informazioni relative agli autori delle opere descritte nelle schede OA, a cui sono collegate
attraverso il codice identificativo dell’autore.

  Elemento EAD            Campo             Dominio              Proprietà          Entità/Rango
                          ICCD              CIDOC                CIDOC                CIDOC

    <persname>             AUT             E7 Activity        P14 carried out        E21 Person
                                                                    by


                                           E21 Person         P98i was born           E67 Birth

                                           E21 Person          P100i died in         E69 Death

                           AUTL             E67 Birth        P7 took place at         E53 Place

                          AUTD              E67 Birth        P4 has time-span      E52 Time-Span

                           AUTX            E69 Death         P7 took place at         E53 Place

                          AUTT             E69 Death         P4 has time-span      E52 Time-Span

    <famname>             AUTU             E74 Group         P107 has current        E21 Person
                                                                or former
 <corporateBody>
                                                                member

                          AUTH             E21 Person       P1 is identified by     E42 Identifier

Tabella 4: Descrizione della mappatura CIDOC-CRM delle informazioni relative alle persone EAD e
ICCD.


Ruoli
Per l’associazione degli antroponimi agli eventi, la principale criticità riscontrata ha riguardato la
definizione dei ruoli: “l’individuo x ha partecipato all’evento y col ruolo z”. Volendo integrare
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informazioni relative agli individui presenti in più dataset, si è reso necessario considerare i
differenti ruoli che questi possono ricoprire in essi: quando, ad es., un antroponimo ricorra in
più contesti, la stessa persona può aver ricoperto funzioni e/o ruoli differenti in relazione ad
eventi diversi (i.e.: Francesco di Marco Datini è un mercante e un banchiere quando tratta i suoi
affari, un committente quando commissiona il suo ritratto a un artista, un mittente o un
destinatario di una missiva, ecc.). Per fare questo è necessario estendere l’ontologia CIDOC-
CRM con lo schema CRM-PC, 50 che introduce, fra le altre, la proprietà P14.1 in the role of.
Infatti, usando solo la proprietà P14 carried out by, non sarebbe possibile definire il ruolo degli
individui rispetto agli eventi: tutti i ruoli verrebbero mappati come qualifiche della persona -
senza poterne caratterizzare ulteriormente il ruolo svolto.
Definendo la nuova entità PC14 carried out by, essa funge da collante e risulta possibile definire
il ruolo di un individuo con riferimento a uno specifico evento. PC14 carried out by è definita
insieme alle proprietà P01 has domain e P02 has range, che indicano rispettivamente il dominio
(evento) e il rango (individuo/soggetto) dell’entità, e P14.1 in the role of, che definisce il ruolo
dell’individuo nell’evento.




           Figura 2: Diagramma delle classi e proprietà definite in CIDOC-CRM per i ruoli.

       Localizzazione geo-amministrativa attuale
La definizione della collocazione fisica del bene - espressa attraverso un identificatore univoco
assegnato da cataloghi o inventari e mappata mediante l’entità “Identifier” - include , oltre agli
identificatori specifici per ogni risorsa, l’indicazione dell’attuale localizzazione geografica e
amministrativa ad essa relativa. Secondo lo standard EAD, l’istituzione o l’agenzia responsabile
di fornire l’accesso intellettuale ai materiali descritti è rappresentata mediante l’elemento
repository. La scheda OA, include il campo PVC per documentare la posizione geografico-
amministrativa attuale della risorsa, relativa al territorio italiano oppure ad organizzazioni
amministrativo-territoriali di paesi esteri. In CIDOC-CRM tali posizioni sono descritte tramite

50 Si ringraziano, per la collaborazione e per i chiarimenti sulle soluzioni migliori per procedere
   nell’ambito della modellazione, le colleghe Athina Kritsotaki ed Eleni Tsoulouha del FORTH
   (Foundation for Research and Technology, Grecia), attive con parte del Team RESTORE all’interno
   del progetto SSHOC (Social Sciences Open Cloud SSHOC - https://sshopencloud.eu). Il Team
   opera nell’ambito del Task 9.4 che si occupa del Digital Humanities and Heritage Science Communities
   Data Pilot, nell’ambito del quale è stata elaborata anche la soluzione qui menzionata.
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                modellazione CIDOC-CRM per l’integrazione delle risorse del progetto RESTORE

la classe E53 Place; per definire la posizione attuale del bene è stata scelta la proprietà P54 has
current permanent location.

 Elemento EAD          Campo ICCD              Dominio              Proprietà         Entità/Rango
                                               CIDOC                CIDOC               CIDOC

   <repository>             PVC            E22 Man Made         P54 has current         E53 Place
                                               Object             permanent
                                                                   location
                                                location

Tabella 5: Descrizione della modellazione CIDOC-CRM della localizzazione geo-amministrativa attuale.


L’esigenza di specificare la posizione attuale delle risorse fisiche nasce dalla necessità di distinguere
i differenti livelli di responsabilità degli istituti di conservazione che, pur fornendo l’accesso ed
esercitando la custodia fisica dei materiali, possono non averne la proprietà. Per esempio, un
archivio può assumersi la responsabilità dell’accesso intellettuale a lungo termine ai documenti
elettronici, ma gli effettivi file o sistemi di dati elettronici possono continuare a risiedere
nell’ufficio in cui sono stati creati e mantenuti o - ancora - possono essere tenuti in custodia a
lungo termine da enti in grado di fornire le strutture tecniche appropriate per la conservazione.

        Dati tecnici
Per quanto riguarda la modellazione dei dati tecnici, questi sono da considerarsi in relazione
all’oggetto fisico - in quanto descrivono caratteristiche tangibili dell’oggetto stesso. Consideriamo
dati tecnici associati all’oggetto fisico: i)l’informazione relativa alla composizione dell’oggetto;
ii)la tecnica usata per produrlo e le sue dimensioni. Nello standard EAD, l’elemento physdesc
(descrizione fisica) identifica la consistenza e tutte le informazioni sulle caratteristiche fisiche del
materiale descritto. L’informazione è data come testo libero direttamente al suo interno o, in
alternativa, è suddivisa negli elementi dimension, extent (consistenza del materiale descritto),
genreform (caratteristiche del formato fisico), physfacet (informazioni sull’aspetto esteriore/fisico
del materiale). Nello schema OA il campo MTC comprende sia la materia che la tecnica utilizzate
durante la produzione dell’opera. Per la modellazione in CIDOC-CRM, materia e tecnica si
configurano separatamente, in vista anche dell’allineamento con lo standard EAD. Indichiamo
pertanto con MTC/M la materia di cui consiste l’oggetto fisico (supporto o altri materiali) e con
MTC/T la tecnica utilizzata durante l’evento di produzione, mentre il campo MIS concerne le
misure del supporto fisico dell’opera. Le misure degli oggetti sono espresse attraverso l’entità E54
Dimension di CIDOC-CRM. Attraverso l’entità E54 Dimension è possibile collegare l’unità di
misura con E58 Measurement Unit e i valori numerici che vanno a definire la dimensione con
E60 Number.




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 Elemento EAD        Campo ICCD            Dominio            Proprietà          Entità/Rango
                                           CIDOC              CIDOC                CIDOC

    <physfacet         MTC/M            E22 Man Made       P45 consists of       E57 Material
      type=                                 Object
   "supporto">

                        MTC/T          E12 Production         P32 used            E55 Type
                                                                general
                                                              technique

     <extent>             MIS           E22 Man Made          P43 has         E54 Dimension
                                            Object           dimension

Tabella 6: Descrizione della modellazione CIDOC-CRM dei dati tecnici EAD-ICCD.

       Stato di conservazione
Lo stato di conservazione è un’informazione sulla condizione dell’oggetto in un certo momento;
se non sono presenti riferimenti temporali si considera l’informazione come relativa al momento
della catalogazione dell’opera.
Per la modellazione CIDOC-CRM, E3 Condition State descrive lo stato di un oggetto lungo un
certo periodo di tempo. Si collega l’entità E3 Condition State all’oggetto fisico attraverso la
proprietà P44 has condition. Lo standard EAD consente di codificare le informazioni che servono
a descrivere lo stato di conservazione del documento: le informazioni specifiche sono fornite
all’interno dell’elemento phystech. Nello schema OA, invece, il campo STCC indica se lo stato
dell’oggetto è “buono”, “discreto”, “mediocre”, “cattivo” o se il dato non è disponibile.
Considerata la natura dell’informazione del campo STC e dell’elemento phystech, lo stato di
conservazione si intende al momento della catalogazione, se non sono presenti altre specifiche.
La natura della condizione può essere indicata con P2 has type: E55 Type associato a STCC.

 Elemento EAD        Campo ICCD            Dominio            Proprietà          Entità/Rango
                                           CIDOC              CIDOC                CIDOC

   <phystech>             STC           E22 Man Made           P44 has           E3 Condition
                                            Object            condition              State

                         STCC            E3 Condition        P2 has type          E55 Type
                                             State

Tabella 7: Descrizione della modellazione CIDOC-CRM dello stato di conservazione EAD-ICCD.



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        Eventi
Per evento si intende l’insieme di processi e interazioni delimitati e coerenti, che portano dei
cambiamenti in sistemi culturali, sociali o fisici, e che vanno a modificare lo stato dell’entità cui
si riferiscono. In generale un evento si qualifica come un qualsiasi processo definito che abbia
come risultato un cambiamento dello stato dell’entità cui fa riferimento. Gli effetti di un evento
non sono necessariamente permanenti e incontrovertibili: l’evento stesso, tuttavia, deve poter
essere documentato. Per documentare l’evento ne deve rimanere qualche traccia nella forma degli
elementi che vi hanno compartecipato. In generale un evento si intende come un’interazione fra:
     • Uno o più partecipanti
     • Luogo di svolgimento dell’evento
     • Estremi temporali
Infatti, sebbene un evento possa apparire come se avesse un effetto “istantaneo”, in realtà qualsiasi
processo o interazione materiale ha un’estensione spazio-temporale (per questo si fa riferimento
agli eventi come ad entità temporalmente definite o “temporal entities”, 51 mentre le altre entità,
come persone ecc, sono considerate entità persistenti o “persistent entities”). 52 Si descrivono di
seguito gli eventi che hanno più ampio utilizzo all’interno della modellazione fin qui eseguita.
Produzione
La classe CIDOC-CRM E12 Production comprende le attività che hanno come scopo la
creazione di uno o più nuovi oggetti (i.e.: caratterizzati da estensione spaziale) 53 a partire da altri
materiali. Si può intendere la produzione come una specializzazione dell’attività di modifica,
dove per “modifica” si intende una rielaborazione dello stesso oggetto, che non cambia nella
sostanza, mentre “produrre” implica la creazione di qualcosa di “nuovo” a partire dai materiali
iniziali, che saranno diversi dal risultato finale della produzione. Si intende come “nuovo”
qualcosa che nella sostanza e nella forma non somiglia ai materiali coinvolti nella sua produzione
oppure qualcosa che acquista un nuovo significato a livello di documentazione alla luce di una
modifica, diverso da quello che aveva prima.




51 Cfr.: http://www.cidoc-crm.org/Entity/E2-Temporal-Entity/Version-7.1.1
52 Cfr.: http://www.cidoc-crm.org/Entity/E77-Persistent-Item/version-7.1.1
53 Cfr.: René Descartes Principia Philosophiae Amsterdam 1644, LXIII. Quomodo cogitatio et extensio
   distincte cognosci possint, ut constituentes naturam mentis et corporis: “Cogitatio et extensio, spectari
   possunt ut constituentes naturas substantiae intelligentis et corporeae”. Non si tratta di una
   distinzione astratta, quanto piuttosto della possibilità di modellare i dati in vista del supporto a scenari
   di utilizzo da parte di differenti comunità di ricercatori, interessati alle dimensioni tangibili e
   intangibili del patrimonio culturale: filologi, codicologi e paleografi, storici, filosofi, linguisti e
   lessicografi ecc.


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Figura 3: Diagramma delle classi e proprietà CIDOC-CRM definite per l’evento produzione.


Nel caso delle opere d’arte, la realizzazione di un’opera è la produzione di un nuovo oggetto
fisico, con caratteristiche e portatore di significati diversi rispetto ai materiali che lo compongono.
Alla produzione dell’opera concorrono uno o più partecipanti (i.e.: autore/i) in un determinato
luogo e in un tempo definito. Per quanto riguarda invece i materiali archivistici, la produzione è
da intendersi come riferita all’oggetto quale insieme delle sue caratteristiche fisiche, composto di
carta, legno, inchiostro, ecc. Volendo invece documentare l’attività di stesura del manoscritto o
l’ideazione della parte simbolica dei contenuti di un’opera d’arte, si farà riferimento alla classe
E65 Creation, che descrive l’evento creazione.
Creazione
La classe E65 Creation descrive un evento che porta alla creazione di oggetti concettuali o prodotti
immateriali, 54 come leggende, poesie, testi, musica, immagini, film, leggi ecc. Si è scelto pertanto
di associare al contenuto informativo del materiale descritto l’evento di creazione, svolto da un
autore (persona, famiglia o gruppo), in un determinato luogo e in un determinato tempo.
L’evento “creazione” è stato associato alla stesura dei documenti dell’Archivio di Stato di Prato
(e potrà essere utilizzato - allo stesso modo - in contesti simili, legati al patrimonio manoscritto
ecc.), in quanto si è ritenuto che il contenuto informativo espresso dal testo fosse da considerarsi
separatamente rispetto al supporto da cui viene veicolato. In quanto oggetto concettuale il testo
rientra pertanto negli scopi della classe E65 Creation.




54 Cfr. la nota precedente.


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Figura 4: Diagramma delle classi e proprietà CIDOC-CRM definite per l’evento creazione.


Relativamente ai documenti dell’Archivio di Stato di Prato, si è scelto di mappare l’evento
creazione solo per la tipologia di documento “registro”, mentre si è scelto di associare alla
tipologia “carteggio” l’evento exchange letters, appositamente creato per la modellazione di queste
risorse.
Trasferimento di custodia
La classe E10 Transfer of Custody descrive il trasferimento della custodia fisica o della
responsabilità legale di un oggetto fisico (quindi il riferimento è sempre all’entità E22 Man-Made
Object). I casi di utilizzo dell’entità E10 Transfer of Custody sono:
    •    presa in carico della custodia (nel caso in cui non esista un responsabile precedente);
    •    fine della custodia (non c’è un responsabile successivo);
    •    trasferimento della custodia da un responsabile a un altro;
    •    presa in carico della custodia da un soggetto ignoto (il responsabile precedente è
         sconosciuto, non documentato);
    •    smarrimento dell’opera (l’attuale custode è sconosciuto).


Si noti che l’indicazione del donatore o del destinatario della custodia è opzionale, poiché è infatti
possibile che essi non siano documentati. Inoltre, la responsabilità legale potrebbe ricadere su di
un soggetto separato da colui o coloro che detengono la custodia fisica dell’oggetto, come
specificato nel paragrafo 4.4: in questo caso, si può documentare il tipo di responsabilità in atto
rispetto al trasferimento di custodia con la proprietà P2 has type. Quando si parla di custodia
fisica, l’oggetto deve materialmente trovarsi in possesso del responsabile (interamente o in parte
in caso di oggetti composti).


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Nelle schede OA è presente il campo LA (altre localizzazioni geografico-amministrative) che,
sostanzialmente, contiene i passaggi di mano dell’opera - documentati nel corso del tempo:
l’inizio e la fine della custodia presso ciascun ente è documentato, in modo più o meno preciso,
attraverso il campo PRD, che contiene l’informazione sugli estremi temporali in cui un’opera è
documentata presso un determinato ente/istituto. La relazione tra questi luoghi è stata modellata
con CIDOC-CRM attraverso istanze di E10 Transfer of Custody, mediante le quali si può
tracciare la cronologia dei diversi passaggi e quindi ricostruire una parte della storia degli artefatti,
relativa alla loro circolazione. 55 Se non fosse stato disponibile il dato temporale si sarebbe potuta
utilizzare solo la proprietà P49 has former or current keeper, che associa all’oggetto fisico i suoi
attuali e/o precedenti custodi e che è anche una scorciatoia rispetto al percorso più dettagliato,
rappresentato dall’evento descritto dalla classe E10 Transfer of Custody.
Questa scelta si è rivelata efficace anche al fine di tenere traccia delle informazioni di carattere
cronologico espresse nella scheda OA.




Figura 5: Diagramma delle classi e proprietà CIDOC-CRM definite per l’evento di trasferimento di
custodia.




55 Anche in questo caso, la modellazione tiene in considerazione la necessità degli esperti di dominio di
   ricostruire la storia (i.e.: origine e provenienza) dei documenti, come parte dell’indagine storico-
   filologica ecc.


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L’ultimo responsabile dell’opera documentato, in realtà, è riportato nel paragrafo LC
(localizzazione geografica-amministrativa attuale), che descrive l’attuale custode dell’opera.
Quindi l’ultimo passaggio di custodia si articola tra l’ultima localizzazione geo-amministrativa
riportata in LA (sulla base della cronologia) e la localizzazione riportata in LC. Tutti gli enti
descritti sono o sono stati custodi (keeper) dell’opera. Per esprimere la cronologia (E52 Time-
span) è stato usato il campo PRDI (data di inizio della custodia presso l’ente cui si riferisce), per
indicare la data in cui si è svolto l’evento di trasferimento di custodia da un ente all’altro.
Scambio delle lettere
Relativamente alla tipologia documentaria del carteggio (cfr. sopra il paragrafo 4.7.2), si è
utilizzato l’evento E9 Move (i.e.: movimento) per descrivere le modifiche alla posizione fisica
delle risorse considerate, ovvero il loro spostamento. Le proprietà P27 moved from e P26 moved
to si collegano alle istanze della classe E53 Place che descrivono - rispettivamente - il punto di
partenza e di arrivo dello spostamento considerato. Questa classe, focalizzandosi sullo
spostamento dell’oggetto, si è rivelata non essere la soluzione migliore per la rappresentazione
delle informazioni relative ai carteggi: una tipologia che prevede l’invio e la ricezione di un
documento e che necessita quindi di esprimere anche informazioni essenziali sul destinatario e il
mittente. Si è resa necessaria, pertanto, l’implementazione di una nuova classe, EL1 Exchange of
letters, avente come superclasse E7 Activity, per la definizione dello scambio lettere. Le due
sottoclassi EL2 Send letter e EL3 Receive letter, indicano in maniera più specifica l’attività di invio
e ricezione di una lettera. Associando a queste classi la proprietà P14 in the role of, è possibile
specificare gli attori coinvolti e i rispettivi ruoli di partecipazione (mittente e destinatario).



        Prospettive future

In questo contributo è stato presentato lo stato di avanzamento dei lavori del progetto
RESTORE, con un particolare focus sulla mappatura dei dati relativi alle risorse museali e
archivistiche e alla loro modellazione semantica. 56 Nel secondo anno di progetto, il lavoro si
concentrerà, sullo sviluppo di strumenti di ricerca e visualizzazione dei dati che, per motivi di
spazio, sono stati solo accennati in questa sede. La mappatura dei dati originali, forniti dai
partner in diversi formati (i.e.: XML-EAD, XML-EAC, XML-TEI e ICCD/OA) , rappresenta
la base logica su cui poggia la modellazione delle informazioni rilevanti in essi contenute,
mediante l’ontologia CIDOC-CRM e il loro allineamento semantico. Questo lavoro si presta
come base per gli sviluppi successivi del progetto (elaborazione di ragionatori automatici, sistemi
specializzati per la visualizzazione integrata di dati in formati differenti, estensione delle
procedure di mapping dei dati con il supporto per altri standard di dominio, ecc.). Al termine
del progetto, la piattaforma tecnologica di RESTORE sarà aperta a ulteriori partner ed estesa in
termini di funzionalità offerte e tipologie di risorse digitali gestite. Per la sostenibilità di lungo


56 In questo contesto ci si è concentrati maggiormente sull’aspetto di integrazione delle risorse, ma
   molto altro ci sarebbe da dire su criticità e sviluppi del lavoro incontrati nell’elaborazione della
   mappatura messa in atto rispetto ai singoli standard.
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periodo (organizzativa e tecnologica), il potenziamento della collaborazione interdisciplinare e la
proiezione dei risultati a livello europeo, i punti di riferimento saranno costituiti dalle
infrastrutture ESFRI, 57 attive nel campo delle scienze umane (DARIAH-ERIC) 58 e del
patrimonio (E-RIHS), 59 il cui coinvolgimento garantirà il pieno rispetto delle linee guida europee
in materia di accessibilità, interoperabilità, riuso e creazione di valore aggiunto per la società a
partire dai risultati ottenuti dalla ricerca.



       References

[1] Wilkinson, M.D. et al. 2016. « The FAIR Guiding Principles for scientific data
    management and stewardship.” Sci Data 3, 160018.
    https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
[2] Wisser, K. M. 2011. “Describing entities and identities: the development and structure of
    encoded archival context—corporate bodies, persons, and families.” Journal of library
    metadata 11(3-4): 166-175. https://doi.org/10.1080/19386389.2011.629960
[3] Pitti, D. V. (2013). Enhancing Access to Contextual Information on Individuals, Families,
    and Corporate Bodies for Archival Collections. http://dx.doi.org/10.17613/M61T0Q
[4] Ministero dei beni e delle attività culturali e del turismo. Istituto per il Catalogo centrale
    e la documentazione. 2018. Normativa OA – Opere e oggetti d’arte, Versione 3.00.
    Struttura dei dati delle schede di catalogo ICCD.
    http://www.iccd.beniculturali.it/getFile.php?id=7508
[5] TEI Consortium, eds. TEI P5: Guidelines for Electronic Text Encoding and Interchange.
    Version 4.3.0. Last updated on 31st August 2021. TEI Consortium. http://www.tei-
    c.org/Guidelines/P5/ (ultimo accesso 20/09/2021)
[6] Bekiari, C., Bruseker, G., Doerr, M., Ore, C.-E., Stead, S., & Velios, A. 2021. Definition
    of the CIDOC Conceptual Reference Model v7.1.1 (Version v7.1.1). The CIDOC
    Conceptual Reference Model Special Interest Group. https://doi.org/10.26225/FDZH-X261
[7] Toccafondi D., Cascone G. 2002. Per la tua Margherita: lettere di una donna del ’300 al
    marito mercante: Margherita Datini a Francesco di Marco, 1384-1401. Comune di Prato,
    Archivio di Stato di Prato, Provincia di Prato.




57 ESFRI: https://www.esfri.eu/esfri-roadmap-2021
58 DARIAH-ERIC: https://www.dariah.eu/
59 E-RIHS: http://www.e-rihs.it


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