第二种数据提取方法是通过元数据，这在语义网的情况下特别有效。所有元数据都结构合理，并为机器合规性做好准备。由于基于一阶逻辑的本体论的使用，计算机能够通过几乎无限的联系来提取信息。现在让我们考虑一个数码物及其元数据。这些元数据完全基于关系理念—虽然遵循万维网联盟的建议，是基于资源定义框架，该框架指定了语义网的核心概念—进行操作。资源定义框架主要基于主谓宾结构。尽管这使得资源定义框架听起来像是继承了亚里士多德传统的概念化，但它实际上是基于关系的运作。举个例子，在这个框架中找到马丁·海德格尔与伯特兰·罗素之间的关系要容易得多，因为本体朋友的朋友已经表明我与伯特兰·罗素有关联。另外，使用查询语言SPARQLE可以使信息提取变得容易(图表18)。[87]
值得一提的是最近关于NoSQL的讨论，NoSQL是2009年推出的一种新构想的数据管理技术。NoSQL由计算机科学家约翰·奥斯卡森(JohanOskarsson)命名，他将其描述为“非关系性的”。[88]这是相当具有误导性的，因为事实上NoSQL既不是非关系数据库，且其对关系的理解比关系数据库更为激进。NoSQL与关系数据库之间的主要区别在于NoSQL没有以相同的方式定义模式。关系数据库遵循ACID原则，即原子性、一致性、隔离性以及持久性，以确保事务可靠。对于某些NoSQL数据存储，特别是在处理大数据时，ACID原则并不重要。NoSQL允许动态模式，因此它可以处理无法立即归类的数据。例如，当记录松散地按键值形式组织时，我们可以很容易地添加一个新属性而不改变数据库的整个方案。[89]就数码物而言，这意味着数码物可以无需预先确定柏拉图式的类型理念而被更轻易更快速地定义。因此，可以说数码物不是根据预定义的架构进行管理的，实际上，任何相关信息都可以作为客观性变得不太形式的数码物的一部分而被纳入，但是声称它与关系无关则是错误的。
第三章 网络空间
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