Ontologie per l’organizzazione:domini concettuali in un’agenzia

assicurativaR.V.Vincelli - 709588

Indice

1 Ontologie 1

2 Porzione del SI in esame 2

3 Esempio di ontologia per il dominio applicativo di SI-WEB 2

4 Integrazione ed inferenza 44.1 Query d’esempio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

5 Conclusioni 5

Introduzione

In questo secondo documento prenderemo in esame parte del sistema informa-tivo presentato nel precedente, e vedremo quali siano le entita concettuali e lerelazioni significative tra di esse rispetto alla porzione scelta. Per rappresenta-re questo “mondo” con cui ha a che fare la parte dell’applicativo scelta, saraadottato lo strumento dell’ontologia informativa.

1 Ontologie

Un’ontologia e una rappresentazione formale, condivisa ed esplicita di una con-cettualizzazione di un dominio di interesse. Al momento, essa e lo strumentodi riferimento del Semantic Web, ed adoperare ontologie nel contesto di questo“web 3.0” e la chiave per la rappresentazione, l’integrazione e l’elaborazionedella conoscenza, che e davvero estesa e quanto mai difficile da gestire nel webmoderno.

Un’ontologia puo essere d’interesse ad un’organizzazione perche e una know-ledge base, formalizzata ed adatta all’elaborazione al calcolatore; nel contestoorganizzativo puo allora servire, tra le altre cose, per:

• visualizzare il dominio di lavoro di parte dell’organizzazione

• inferire conoscenza sull’organizzazione stessa

Esistono differenti approcci per costruire, presentare e verificare un’ontologia;una componente ad alta variabilita e di sicuro la scelta dei termini: sono statisviluppati molti dizionari in vari ambiti di conoscenza (es. musica, chimica,

1

geografia...), ma anche il focus di astrazione sul dominio in esame.Nel documento presenteremo l’ontologia a mo’ di semplice grafo diretto etichet-tato, con i vertici corrispondenti alle entita ed alle relazioni del dominio, gli archialle relazioni strutturali; in particolare la forma sara quella di un’ontologia ditipo RDFS (http://www.w3.org/TR/rdf-schema/), con un livello di astrazionealto.

2 Porzione del SI in esame

Si e scelto di prendere in esame parte della systems facet del SI precedentemen-te presentato, nello specifico SI-WEB, applicativo dedicato alla registrazione econsultazione dei sinistri.Rappresentare formalmente il dominio legato al fatto del sinistro vuol dire allorastudiare tutti e soli gli attori, umani e non, coinvolti nella dinamica di questofatto: se questo lavoro di formalizzazione e esaustivo e coerente, analizzandolobrevemente si ha subito chiaro quale siano i flussi informativi d’interesse, qualisoggetti della compagnia e dell’agenzia abbiano a che fare con queste operazionie che documenti siano di rilevo.Tutto cio potrebbe sembrare non molto importante, ma l’opinione dovrebbecambiare se si pensa alla mole di informazioni in gioco, con che particolarismo egestita dall’agenzia e quanto sia necessario arrivare dritti al punto volendo ser-vire al meglio il cliente: e indispensabile non “perdersi via” e per farlo bisognacapire a fondo il (sotto)dominio protagonista.

L’ontologia che qui presenteremo e una semplificazione, anche se non eccessiva,del dominio d’interesse dell’applicativo SI-WEB.

3 Esempio di ontologia per il dominio applicati-vo di SI-WEB

Questa ontologia basata su RDF Schema vuole essere quanto piu possibile dut-tile rispetto alle possibili esigenze operative, e sono presentate solo le classiritenute fondamentali, accompagnate dalle relazioni che definiscono i rapportitra loro e la loro struttura.

2

Figura 1: Il grafo dell’ontologia. Legenda relazioni: rdfs:subclassOf,rdfs:domain, rdfs:range, rdfs:seeAlso, classi (sottoclassi di rdfs:Class), proprieta(istanze di rdf:Property).

3

Essendo molto comune ragionare sulle ontologie Resource Description Fra-mework come collezioni di triple; alcune di esse per il grafo presentato sono:

• Testimone rdfs:seeAlso CID

• Interessato rdfs:subclassOf Persona

• haNome rdfs:domain Persona

• haNome rdfs:range Nome

• ...

4 Integrazione ed inferenza

Il grafo presentato, nel contesto della realta operativa dell’agenzia, e istanziato,ossia sono presenti per ciascuna classe varie istanze-individui, ed i nodi letteraliassociati contengono valori effettivi.Un’ontologia istanziata prende la forma di una visione d’insieme del dominio,che correla e gerarchizza le unita informative rilevanti: questo strumento di in-tegrazione contraddistinto da una semantica stabilita puo allora essere usato perrispondere a domande sul dominio modellato, prescindendo, per esempio, daidatabase che assurgono ad un ruolo operativo nel contesto della systems facet.In ambito Web l’interrogazione di fonti basate sull’ontologia sta prendendo pie-de, ed in una certa misura anche l’utilizzo di paradigmi di navigazione semantic-aware piuttosto che esclusivamente text-based. Uno degli standard di riferimentoin questo senso e SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language): eispirato ad SQL ed al cuore del meccanismo di gestione delle query prevede ungraph pattern matching tra grafo fonte ed il grafo che rappresenta la query diinput.Vogliamo allora presentare qualche query SPARQL-like per permettere di ri-spondere, assumendo di avere un’istanza valida e corretta dell’ontologia, a do-mande che possono essere d’interesse ad un operatore.

4.1 Query d’esempio

SPARQL prevede vari tipi di query ma la piu utilizzata e diretta discendentedella controparte SQL e la SELECT. Illustriamo il funzionamento direttamentecon le query presentate.

Query 1 Vogliamo trovare tutti i periti e liquidatori al lavoro su di unparticolare sinistro.

1: SELECT ?perito ?liquidatore2: WHERE {3: ?haCodice rdfs:range ′′42′′ .4: ?haCodice rdfs:domain ?sinistro .5: ?assegnamentoPerito rdfs:domain ?sinistro .6: ?assegnamentoPerito rdfs:range ?perito .7: ?assegnamentoLiquidatore rdfs:domain ?sinistro .8: ?assegnamentoLiquidatore rdfs:range ?liquidatore .9: }

4

Nella query presentata vogliamo ottenere i nodi perito e liquidatore, maquelli associati ad un particolare sinistro, di codice 42: per farlo dobbiamonavigare di entita in entita ed adoperare anche altre variabili, le stringhe ?xyzdove xyz e una stringa qualsiasi, scrivendo tutte le triple necessarie a tale patternmatching.

Query 2 Cerchiamo il nome della compagnia controparte in un sinistro.

1: SELECT ?nome2: WHERE {3: ?haCodice rdfs:range ′′31337′′ .4: ?haCodice rdfs:domain ?sinistro .5: ?soggettoControparte rdfs:domain ?sinistro .6: ?soggettoControparte rdfs:range ?controparte .7: ?haNome rdfs:domain ?controparte .8: ?haNome rdfs:range ?nome .9: }

5 Conclusioni

E’ stato scelto un modulo del sistema presentato nella precedente, in particolarel’applicativo SI-WEB, e ne e stato rappresentato il dominio concettuale median-te un’ontologia di tipo web.

Inoltre si e brevemente discussa la possibilita per gli operatori di interrogaresistematicamente questa base di conoscenza nel contesto della dinamica realedell’organizzazione.

5