Linked Government Data data.gv.at – Semantic Web Meetup

Andreas Langegger http://www.langegger.at

Wien, 8. April 2010

1990 1945 2010>

Dokumente + Hyperlinks > für Menschen

Dinge + Beziehungen > maschinenlesbar

Semantic Web Web of Data

WWW

Jacob Nielson, 1995: “Before the workshop, hypertext had been considered a somewhat esoteric concept of interest to a few fanatics only.” (gemeint war 1. Hypertext Workshop 1987)

V. Bush: Memex (theoretisch)

Apple HyperCard

(lokal)

1985

Semantic Web • Theoretisch betrachtet: ▫  Anstatt verknüpfter Webseiten: riesiger globaler Datengraph ▫  Beziehungen (Kanten) mit wohldefinierter Semantik

•  Interoperable Daten ▫  global verteilte Daten können einfach verküpft werden ▫  Graph ist einfach erweiterbar ▫  URI als eindeutige Bezeichner für alle „Dinge“

Österreich

Wien hat Hauptstadt

Häupl

ist Bürgermeister von

8.376.761 Einwohnerzahl

Bürgermeister

ist ein

Wer definiert Semantik? •  Jeder, Experten, Gruppen • Vokabulare (terminologische Ontologien) ▫  Beziehungen sind selbst „Dinge“, die man genauso beschreibt:

• Existierende Vokabulare können leicht erweitert werden ▫  Dinge können beliebig verknüpft werden => verteilte Graphen

hat Hauptstadt ist eine

Beziehungseigenschaft

Weist einem (Bundes-)land eine Hauptstadt zu. Beschreibung

Klasse von Dingen Beschreibt Beziehungen zwischen

verschiedenen Dingen

Beschreibung ist eine Bürgermeister ist eine

4 Linked Data Prinzipien 1.  URI = global eindeutige ID für alle „Dinge“ ▫  Für Web-Dokumente, aber auch rein abstrakte Dinge ▫  zB. http://dbpedia.org/resource/Linked_Data

2.  Genauer: HTTP URI verwenden ▫  Kann von HTTP Client (z.B. Browser) „aufgelöst“ werden:

3.  Webserver soll strukturierte Beschreibung des Dings liefern und

4.  weitere Informationen über Beziehungen zu anderen Dingen

Linked Data – Anwendungen • Wissenschaft & Forschung •  Social Web, Web 3.0 • Businessanwendungen •  Semantic Desktop (cluug startup) •  eGov 3.0: ▫  Open Government Data ▫  Offizielle und third-party Services, APIs

Open Government Data • Geoinformation • Volkszählung • Mikrozensus • BIP, Budget • Aktuelle Arbeitslosenzahlen •  Subventionen & Förderungen • Parlamentverhandlungen • Gesetze • help.gv.at •  ...

Keine personenbezogenen Daten!

Linked Open Government Data • Open Government Data als

Linked Data veröffentlichen!

Warum??

€€!!!

Daten sind Ressourcen! • Gesammelt werden sie ohnehin ▫  Warum in Datensilos behalten? ▫  Bereits mit Steuergeld finanziert

• Daten verwerten!! ▫  Effizienz ▫  Wettbewerb ▫  Besserer Zugang für Wirtschaft und Bürger

• Vgl. Open Source => neue Märkte! ▫  neue Dienstleistungen ▫  Besser, aktueller, schneller, billiger...

€€€??

Win-win! • Offene Systeme ermöglichen externes Engagement ▫  Croud sourcing

z.B. Goldcorp (CA), youXcity... ▫  Viele Experten in der Bevölkerung

die politisch nicht aktiv sind! ▫  Professionelle Amateure (z.B. OpenStreetMap) ▫  Mashups & neuartige Anwendungen durch Dritte ▫  Visualisierungen & Kombination von Daten =>

Fehler passieren, können schneller aufgedeckt werden

Warum Linked Data? • Offenes, standardisiertes Beschreibungsformat • Modular •  Skaliert •  Integration ohne zusätzliche Kosten • Generisch

Linked Data Standards

Warum Linked Data? • Unterstützt strukturierte Abfragen à la SQL

Liste alle Parlamentsabgeordneten der Partei X, die für Gesetz Y gestimmt haben.

Liste alle Bezirke von Wien, in denen es mehr als X private Schulen pro 10.000 Einwohner gibt.

Wie hoch waren Steuerbelastung, Inflation und BIP/Kopf in den Jahren 1990-2009?

Warum Linked Data? • Unterstützt Beschreibungslogiken ▫  erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion ▫  => implizites Wissen

Bürgermeister sind Politiker

Häupl ist Politiker

Häupl ist Bürgermeister

iElect UK – iPhone App

dc BIKES

This information shown on the maps is all being pulled from the DC Data Catalog: * Bicycle Lane * Bike Routes * DC Boundary Map * Metro Stations * DC Neighborhood Clusters Shapefile * DC Streets Shapefile * Waterbodies Shapefiles * Parks ShapefileThe shopping information is from Craigslist.

Wie? •  Quellen sammeln ▫  „low hanging fruit“ ▫  Katalog

•  Rohdaten/RDFizing ▫  nach Priorität/Effekt ▫  viele existierende Tools

•  Silos öffnen ▫  Lobbying ▫  Rechtliche Basis

CONTEST!!!

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