(Окончание, предыдущую часть см.
3. Упорядочение и описание / обработка
Задача 3.1. Отсеивание из архивных материалов секретной, конфиденциальной, персональной и защищаемой правами собственности информации, такой, как номера социального страхования, номера кредитных карт, секретные сведения, медицинские документы и т.д.
Представление о «чувствительности» персональных данных и знание инструментов, позволяющих локализовать такие данные (например, AccessData FTK, Identity Finder). Знание правовых ограничений на доступ к данным, таких, как DMCA (Digital Millennium Copyright Act,
Задача 3.2. Классификация, где это требуется, элементов текста в изначально-электронных материалах по предопределенным категориям, таким, как «имена людей», «названия организаций» и «местоположения».
Знание программного обеспечения и инструментов, позволяющих извлекать нужные элементы текста (например, OpenCalais ( ), Stanford Named Entity Recognizer, Apache Open NLP).
Задача 3.3. Отображение сети взаимосвязей между людьми на основе материалов коллекции, где это уместно.
Знание сетевых графов и таких инструментов, как Gephi, NodeXL ( — шаблон для Excel, упрощающий создание и анализ сетевых графов — Н.Х.).
См. подробнее: