Linked Government Datadata.gv.at – Semantic Web MeetupAndreas LangeggerWien, 8. April 2010
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Win-win!• Offene Systeme ermöglichen externes Engagement  ▫ Croud sourcing    z.B. Goldcorp (CA), youXcity...  ▫ Viele Exp...
Warum Linked Data?•   Offenes, standardisiertes Beschreibungsformat•   Modular•   Skaliert•   Integration ohne zusätzliche...
Warum Linked Data?• Unterstützt strukturierte Abfragen à la SQL  Wie hoch waren Steuerbelastung, Inflation und  BIP/Kopf i...
Warum Linked Data?• Unterstützt Beschreibungslogiken  ▫ erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion  ▫ => impliz...
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Wie?•       Quellen sammeln    ▫     „low hanging fruit“    ▫     Katalog•       Rohdaten/RDFizing    ▫     nach Priorität...
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1st Open Government Data Meetup Austria, Vienna on April 8, 2010

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1st Open Government Data Meetup Austria, Keynote by Andreas Langegger

  1. 1. Linked Government Datadata.gv.at – Semantic Web MeetupAndreas LangeggerWien, 8. April 2010
  2. 2. WWW Semantic Web Apple Web of Data HyperCard V. Bush: Memex (lokal) (theoretisch) 1945 1985 1990 2010> Dokumente + Dinge + Hyperlinks Beziehungen > für Menschen > maschinenlesbarJacob Nielson,1995: “Before the workshop, hypertext had beenconsidered a somewhat esoteric concept of interest toa few fanatics only.”(gemeint war 1. Hypertext Workshop 1987)
  3. 3. Semantic Web• Theoretisch betrachtet: ▫ Anstatt verknüpfter Webseiten: riesiger globaler Datengraph ▫ Beziehungen (Kanten) mit wohldefinierter Semantik hat Hauptstadt Wien ist Bürgermeister von Österreich Häupl Einwohnerzahl 8.376.761 ist ein Bürgermeister• Interoperable Daten ▫ global verteilte Daten können einfach verküpft werden ▫ Graph ist einfach erweiterbar ▫ URI als eindeutige Bezeichner für alle „Dinge“
  4. 4. Wer definiert Semantik? • Jeder, Experten, Gruppen • Vokabulare (terminologische Ontologien) ▫ Beziehungen sind selbst „Dinge“, die man genauso beschreibt: hat Hauptstadt ist eine Weist einem (Bundes-)land eine Beschreibung Hauptstadt zu. Beziehungseigenschaft Beschreibung ist eine Bürgermeister ist eine Beschreibt Beziehungenzwischen verschiedenen Dingen Klasse von Dingen • Existierende Vokabulare können leicht erweitert werden ▫ Dinge können beliebig verknüpft werden =>verteilte Graphen
  5. 5. 4 Linked Data Prinzipien1. URI = global eindeutige ID für alle „Dinge“ ▫ Für Web-Dokumente, aber auch rein abstrakte Dinge ▫ zB. http://dbpedia.org/resource/Linked_Data2. Genauer: HTTP URI verwenden ▫ Kann von HTTP Client (z.B. Browser) „aufgelöst“ werden:1. Webserver soll strukturierte Beschreibung des Dings liefern und2. weitere Informationen über Beziehungen zu anderen Dingen
  6. 6. 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
  7. 7. Open Government Data Keine personenbezogenen Daten!• Geoinformation• Volkszählung• Mikrozensus• BIP, Budget• Aktuelle Arbeitslosenzahlen• Subventionen & Förderungen• Parlamentverhandlungen• Gesetze• help.gv.at• ...
  8. 8. Linked Open Government Data• Open Government Data als Linked Data veröffentlichen! Warum?? €€!!!
  9. 9. 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...
  10. 10. 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
  11. 11. Warum Linked Data?• Offenes, standardisiertes Beschreibungsformat• Modular• Skaliert• Integration ohne zusätzliche Kosten• Generisch Linked Data Standards
  12. 12. Warum Linked Data?• Unterstützt strukturierte Abfragen à la SQL Wie hoch waren Steuerbelastung, Inflation und BIP/Kopf in den Jahren 1990-2009? Liste alle Bezirke von Wien, in denen es mehr als X private Schulen pro 10.000 Einwohner gibt. Liste alle Parlamentsabgeordneten der Partei X, die für Gesetz Y gestimmt haben.
  13. 13. Warum Linked Data?• Unterstützt Beschreibungslogiken ▫ erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion ▫ => implizites Wissen Häupl ist Bürgermeister Häupl ist Politiker Bürgermeister sind Politiker
  14. 14. iElect UK – iPhone App
  15. 15. 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.
  16. 16. Wie?• Quellen sammeln ▫ „low hanging fruit“ ▫ Katalog• Rohdaten/RDFizing ▫ nach Priorität/Effekt ▫ viele existierende Tools• Silos öffnen ▫ Lobbying ▫ Rechtliche Basis
  17. 17. CONTEST!!!
  18. 18. Creative space for digital public sector
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