北美数字考古索引 (DINAA) 项目是一个关联开放数据引文和本体论连接的索引，用于交叉制表以下内容
- 考古遗址名称或标识符
- 文化历史
- 文物类型学
- 遗址用途的社会文化定义
- 调查方法和信息质量的实际表示
作为其基础层，DINAA 调整政府遗产管理数据集以用于更广泛的开放和公共用途。DINAA 是基于开源标准和伦理的开放政府数据和社区数据共享的实践。DINAA（从构建、到推出、再到未来规划）就是一个例子，说明数字化只是我们现在进行考古工作的方式，以及这对我们作为专业人士和社会科学家意味着什么。
DINAA 是田纳西大学、印第安纳大学南本德分校和亚历山大档案馆研究所之间的多机构合作项目，由国家科学基金会 (NSF #1216810 & #1217240) 资助。我们在许多州历史保护办公室和/或州考古办公室的合作伙伴非常热情，并为此目的提供了数据。为了促进这些异构政府数字数据的互操作性和重用，DINAA 的工作流程、基础设施和产品强调开放性和情境控制。
DINAA 2014 年的目标是整合来自离线和在线数字存储库的政府管理的公共数据，代表多达美国 20 个州，描述北美东部超过 50 万个考古遗址。 参见 Open Context。 DINAA 促进研究人员、教育工作者、政府官员和包括土著人民在内的感兴趣的利益相关者的广泛公共扩展和重用，他们当然可以跨越任何和所有先前的类别。我们努力降低参与门槛，并将为任何用户提供直接指导，以将 DINAA 查询结果与 QGIS 等开源应用程序以 GEOJSON 文件格式结合使用。DINAA 涉及许多开放科学和数字人文项目的典型方法和工作流程。DINAA 旨在开放和参与，该项目的长期目标是稳定地延续为一个开源的、社区维护的实体，由志愿者委员会和一套原则监督，这些原则可能源自现有和广泛支持的模型，如知识共享 (Creative Commons) 以及 GNU 和开源软件定义。
然而，在构建和维护中，与 DINAA 相关的数据生产的分布式特性，加上对敏感数据（位置、个人和文化）的保护，增加了组织复杂性，而这些复杂性只能由人来解决。在伦理上协商这些问题需要利益相关者社区之间的合作，但回报是对北美考古记录在前所未有的广阔区域和时间尺度上的情境化。那么，我们今天的民族学是什么样的，考古学家将如何理解关联开放数据？
美国民族学本身在理解数字生活作为一个主题，更不用说作为实践方面，有着长期且成败参半的经验，而这确实是我们现在所处的境地，作为民族学家，我们本能地试图理解我们在网络和互联网上构建的巢穴和迷宫，我们都生活在其中。社会文化人类学家纠缠于什么构成在线参与文化行为的问题。一个人如何在屏幕上或通过其他媒体传播识别文化的证据？为什么一个人会感到有义务参与一个被空间（甚至可能是时间）分割但在通过中介符号和实践联系起来的文化社区？作为考古学家，我们必须回答这些问题，因为它们关系到我们专业的文化、对考古信息感兴趣（并可能因此立法或诉讼）的更广泛的利益相关者，以及数据生产者和重用者，他们必须决定什么构成有意义的数据集以进行策展和关联。
DINAA 的一个重要教训是，作为一个来自网络不均衡的实践社区的数据产品汇编，考古学家正在创建数字数据集和报告，这些数据集和报告在并行系统中具有内在的民族学、地理和其他科学价值，即使没有专家指导，人类也无法识别其连贯性，更不用说软件了。然而，在它们各自的背景下，构成 DINAA 基础层的每个数字数据集都非常成功，作为促进当地保护、作为资源指南以及用于统计或空间建模以满足当地义务的工具。例如，在一个用作 DINAA 基础数据的州政府数据集中，文化概念存储在一系列二进制字段中，在不同的办公室中有冗长的文本字段，在更多办公室中有允许字段的查找列表。那么，考古学家可以做些什么来促进互操作性和开放访问？到目前为止，我们可以从 DINAA 的经验中吸取哪些教训？
DINAA 通过其地图平铺协议来维护未公开位置的重要性，该协议将考古遗址分配给边长为 20 公里（或 400 平方公里）的单元格。没有任何遗址坐标通过 DINAA 传递，事实上，它们甚至在数据上线进行编辑（更不用说发布）之前就被编辑掉了。DINAA 为美国考古学很好地展示了大型关联开放数据集的解释能力，如果我们消除对坐标的迷恋，并将首要地位赋予地点的解释价值，那么这种能力就可以很容易地实现。在 DINAA 上发布之前同样被编辑掉的字段可能与个人信息（土地所有者姓名）、可重新发现的自然地理特征或文化敏感描述符有关。（DINAA 已为此目的与众多部落历史保护办公室 (THPO) 开通了沟通渠道，并希望让感兴趣的 THPO 或其他部落合作伙伴参与开发土著长期参与 DINAA 的计划）。要对促进重用和互操作性的障碍在哪里这个问题做出明确的陈述：它们在我们自身内部。
关联开放数据、空间数据和考古数据本质上是政治性的、可争议的和敏感的，它们各自如此，并且组合后具有涌现特性。然而，当我们认识到现有的和未来的数字数据系统是人类的构造，就像其中的民族学数据一样，我们是否可以将关联、开放和使用目的框架为通过实践、批判和教育在社区之间协商的行为。
更多信息请访问 Open Context。
作者：Joshua J. Wells, Eric C. Kansa, Sarah W. Kansa, Stephen J. Yerka, David G. Anderson, Kelsey Noack Myers, R. Carl DeMuth, 和 Thad Bisset
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