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Introduzione a Linked Data e trasparenza dei dati nella Pubblica Amministrazione. 25 Maggio 2010.

Introduzione a Linked Data e trasparenza dei dati nella Pubblica Amministrazione. 25 Maggio 2010.

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Transcript

  • 1. Di
cosa
si
parla
quando
si
parla
di…. 
 Linked
Open
Data

 ovvero… 
 Proposte
per
un
modello
innova6vo
di
 pubblicazione
dei
da6
 versione
1.0
‐
25/05/2010

  • 2. Tesori
pubblici 
 •  Le
PA
producono
una
enorme
quanAtà
di
informazione
in
 formato
digitale
 •  A
volte
tali
informazioni
sono
il
risultato
primario
dell’aGvità
 dell’amministrazione:
es.
daA
cartografici,
catasto,
 informazioni
meteorologiche,
archivio
di
emiLenA
televisive
 pubbliche
 •  Altre
volte
i
daA
sono
prodoG
dall’amministrazione
 nell’adempimento
degli
obieGvi
isAtuzionali,
ma
sono
un
 mezzo
rispeLo
all’output
principale:
es.
banca
daA
dei
tempi
 di
percorrenza
dei
mezzi
pubblici,
mappa
geografica
dei
codici
 di
avviamento
postale,
etc.

  • 3. Caccia
al
tesoro?
 •  QuesA
daA
‐
espliciA
e
visibili
nella
prima
Apologia,
perlopiù
 invisibili
e
nascosA
al
pubblico
nella
seconda
‐
sono
nel
 complesso
denominaA
 “informazioni
del
se.ore
pubblico”
(Psi).
 
 •  In
Italia
tuLavia
mancano
linee
guida
omogenee
che
ne
 determinino
l’uso
e
sopraLuLo
il
riuso
in
ambiA
diversi
da
 quelli
d’origine,
e
che
diano
una
visione
d’insieme
e
di
lungo
 termine.

  • 4. Una
realtà
frammentata
e
variabile
 •  Ne
consegue
che
i
daA
possono
essere
disponibili
(a
volte)
o
 meno
(molto
più
spesso).
 –  Possono
essere
disponibili,
ma
solo
a
favore
di
determinate
enAtà.
 –  Possono
essere
noA
grazie
ad
apposiA
registri
(quasi
mai)
o
invece
 ignoA
al
pubblico,
ad
altre
amministrazioni,
e
persino
ad
altri
uffici
 della
stessa
amministrazione.
 –  Possono
essere
accessibili
a
prezzo
di
mercato,
o
al
costo
marginale
di
 riproduzione
del
supporto,
oppure
graAs.
 –  Possono

essere
preservaA
per
anni
da
chi
li
ha
prodoG
oppure
 scartaA
dopo
l’uso.
 –  Possono
avere
qualità
garanAta
o
meno.
 –  Possono
essere
resi
disponibili
con
formaA
aperA
e
documentaA,
o
con
 formaA
chiusi
che
vincolano
all’uso
di
determinaA
soYware.
 –  Possono
venir
uAlizzaA
per
qualunque
uAlizzo
oppure
no.…

  • 5. TuLo
questo
ha
un
costo
alAssimo
 •  Il
prezzo
che
paghiamo
per
questa
assenza
di
strategia
è
 enorme
e
desAnato
a
crescere
ancora.
 •  Altri
paesi
hanno
capito
da
tempo
che
le
informazioni
 pubbliche
sono
un
importan5ssimo
fa.ore
di
crescita
 economica
e
sociale
(cfr.
la
DireGva
Europea
2003/98/EC
 “Reuse
of
public
sector
informaAon”).
 –  Economica
perché
sulla
Psi
è
possibile
fare
imprenditorialità
(dalla
 semplice
applicazione
per
smartphone,
a
complessi
servizi
di
logisAca,
 ambientali
o
altro
ancora)
 –  Sociale
perché
con
la
Psi
la
società
civile
può
monitorare
 l’amministrazione
pubblica
con
maggiore
efficacia
(cfr.
 www.wheredoesmymoneygo.org)

  • 6. “DaA
grezzi
subito
e
graAs” 
 •  Su
tali
basi,
l’amministrazione
Obama
negli
USA
e
il
governo
 britannico
hanno
disposto
la
creazione
dei
portali
integraA
 www.data.gov
 www.data.gov.uk
 •  Il
moLo
di
entrambe
le
iniziaAve
è
“daA
grezzi,
subito
e
gra5s”
 –  Grezzi
e
subito
perché
i
daA
scadono,
e
perché
gli
ingegneri
sanno
 gesArli
anche
se
non
rifiniA
e
cerAficaA
 –  Gra5s
perché
gli
introiA
che
una
PA
oGene
dalla
vendita
di
tali
daA
è
 minima
rispeLo
agli
introiA
di
fiscalità
generale
molto
più
ingenA
che
si
 hanno
se
i
daA
sono
disponibili
online
gratuitamente.
 –  RecenA
studi
hanno
ad
es.
dimostrato
che
gli
introiA
generaA
rilasciando
 gratuitamente
i
daA
meteorologici
negli
USA
sono
da
3
a
10
volte
 superiori
a
quelli
oLenuA
vendendo
i
daA
a
prezzi
di
mercato.


  • 7. Let’s
do
it! 
 •  L’Italia
ha
un
grande
bisogno
di
aGvare
faLori
di
crescita
 economica
e
sociale.
 •  La
definizione
di
una
solida
e
coraggiosa
poliAca
sulle
 informazioni
del
seLore
pubblico
è,
tra
tuLe,
l’azione
con
il
 miglior
rapporto
cosA‐benefici
e
quella
in
grado
di
registrare
la
 più
ampia
convergenza
tra
le
parA
sociali.
 Ma
in
pra6ca,
come
si
fa?

  • 8. Web
of
Data:
qualche
definizione
 •  Un
conceLo
alla
base
stessa
del
Seman6c
Web
 Avere
dei
da6
su
web,
collega6
tra
loro,
defini6
in
modo
da
poter
 essere
u6lizza6
da
macchine,
u6li
non
a
scopo
di
 presentazione
ma
per
essere
consuma6
da
varie
applicazioni
 per
implementare
automazione,
integrazione
e
riuso
delle
 informazioni
 •  Nella
praAca:
Linked
Data
 Un
insieme
di
Best
PracAces
per
pubblicare
su
web
e
collegare
 tra
di
loro
insiemi
di
da6
struGura6
 Unlike
Web
2.0
mashups
which
work
against
a
fixed
set
of
data
sources,
Linked
Data
 applica6ons
operate
on
top
of
an
unbound,
global
data
space.
This
enables
them
to
 deliver
more
complete
answers
as
new
data
sources
appear
on
the
Web

  • 9. Linked
Data:
i
conceG
 Linked
Data
uses
RDF
to
make
typed
statements
that
link
arbitrary
things
in
 the
world.
 •  QuaLro
principi
base
 –  1.
Use
URIs
as
names
for
things
 –  2.
Use
HTTP
URIs
so
that
people
can
look
up
those
names

 –  3.
When
someone
looks
up
a
URI,
provide
useful
informa6on,
using
the
 standards
(RDF,
SPARQL)
 –  4.
Include
links
to
other
URIs,
so
that
they
can
discover
more
things
 •  Non
semplici
daA
piaW
ma
conceW
 •  I
conceG
sono
rappresentaA
aLraverso
triple
RDF
 •  I
daA
sono
struLuraA
come
insiemi
di
triple
RDF,
memorizzaA
solitamente
 in
apposiA
repository
(triplestore)
 •  Uso
dei
link
RDF
per
collegare
informazioni
di
dataset
disAnA

  • 10. Linee
Guida
 •  TuLo
è
una
URI
hLp
 –  SoggeLo,
Predicato,
OggeLo
(se
non
di
Apo
stringa)
nella
tripla
RDF
 •  Riusare
il
più
possibile
termini/enAtà
di
vocabolari
noA;
creare
 nuovi
termini
solo
se
streLamente
necessario
 •  Qualche
esempio
di
ontologie
standard:
 –  Friend‐of‐a‐Friend
(FOAF):
per
descrivere
persone
e
relazioni
tra
di
esse
 –  Dublin
Core
(DC):
metadaA
generici
parAcolarmente
uAli
per
descrivere
 processi
editoriali
(Atle,
creator,
subject,
descripAon,
publisher,
date,
…)
 –  SemanAcally‐Interlinked
Online
CommuniAes
(SIOC):
per
descrivere
le
 comunità
on‐line
 –  DescripAon
of
a
Project
(DOAP):
vocabolario
per
descrivere
progeG
 –  Simple
Knowledge
OrganizaAon
System
(SKOS):
per
descrivere
tassonomie
 –  CreaAve
Commons
(CC):
per
informazioni
sul
licensing

  • 11. Qualche
esempio
 hLp://www.netseven.it/People/LDS

  • 12. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type hLp://www.netseven.it/People/LDS

  • 13. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:mbox desanAs@netseven.it

  • 14. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox desanAs@netseven.it

  • 15. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox owl:sameAs desanAs@netseven.it
 hLp://dbpedia.org/Resource/Pisa

  • 16. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 SoggeLo
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox owl:sameAs desanAs@netseven.it
 hLp://dbpedia.org/Resource/Pisa

  • 17. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 Predicato
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox owl:sameAs desanAs@netseven.it
 hLp://dbpedia.org/Resource/Pisa

  • 18. OggeLo
‐
 enAtà
 Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox owl:sameAs desanAs@netseven.it
 hLp://dbpedia.org/Resource/Pisa

  • 19. Qualche
esempio
 hLp://xmlns.com/foaf/0.1/Person
 rdf:type foaf:name Luca
De
SanAs
 hLp://www.netseven.it/People/LDS
 foaf:based_near hLp://www.comune.pisa.it/pisa.rdf
 foaf:mbox owl:sameAs desanAs@netseven.it
 OggeLo
‐
 hLp://dbpedia.org/Resource/Pisa
 stringa

  • 20. Open
Data
vs
Linked
Data
 
 vs
Linked
Open
Data
 •  Open
Data
(OD)
 –  DaA
liberamente
accessibili
secondo
licenze
di
Apo
Open
Access
&
 CopyleY
(e.s.
CreaAve
Commons)
 •  Linked
Data
(LD)
 –  DaA
machine
readable
e
semanAcamente
struLuraA
secondo
le
 specifiche
Linked
Data
 •  Linked
Open
Data
(LOD)
 –  Unione
dei
due
principi.
E’
questa
la
strada
da
seguire!

  • 21. Chi
lo
sta
facendo?
 •  data.gov.uk
(LOD):
tuG
i
daA
prodoG
dalle
PA
centrale
in
UK
pubblicaA
in
 Linked
Open
Data.
Incoraggia
aGvamente
l’uAlizzo
(anche
a
fini
di
lucro)
 dei
daA
in
applicazioni
di
terze
parA.
Molte
applicazioni.
 •  Data‐gov
wiki:
trasformazione
di
daA
Open
Data
a
Open
Linked
Data
di
 tuG
i
daA
pubblicaA
su
data.gov
(OD)
del
governo
federale
americano.
 Molte
le
applicazioni
disponibili.
 •  Ma
anche:
Comune
e
Provincia
di
San
Francisco,
Comune
di
Toronto,
 data.australia.gov,
New
York
City
Datamine,
Vancouver,
Opengov.se
 (Svezia),
data.govt.nz
(Nuova
Zelanda)
 •  E
poi:
Eurostat,
US
Congress,
US
Census,
US
SecuriAes
and
Exchange
 commission,
CIA,

etc.

  • 22. RequisiA
“Open
Gov
Data” 
 •  CompleA
 –  TuG
i
daA
pubblici
sono
resi
disponibili.
Per
daA
pubblici
si
intendono
tuG
quei
daA
che
non
sono
 soggeG
a
restrizioni
relaAvi
alla
privacy
o
alla
sicurezza.
 •  Grezzi
 –  I
daA
sono
raccolA
alla
fonte,
al
massimo
livello
possibile
di
granularità
e
non
rielaboraA
(aggregaA
o
 modificaA).
 •  TempesAvi
 –  I
daA
sono
pubblicaA
il
più
presto
possibile,
al
fine
di
preservarne
il
valore.
 •  Accessibili
 –  I
daA
sono
resi
accessibili
al
maggior
numero
possibile
di
utenA
per
far
si
che
siano
uAlizzaA
per
gli
usi
 più
diversi.
 •  Machine
Processable
 –  I
daA
sono
struLuraA
in
modo
da
permeLerne
il
traLamento
automaAco.
 •  Accesso
Indiscriminato
 –  I
daA
sono
disponibili
a
tuG,
senza
il
bisogno
di
registrazioni
o
log‐in.
 •  Non
proprietari
 –  I
daA
sono
pubblicaA
in
formaA
standard
di
cui
nessuna
organizzazione
ha
il
controllo
esclusivo.
 •  Liberi
da
licenza
 –  I
daA
non
sono
soggeG
a
restrizioni
di
copyright,
marchio
o
segreto
commerciale.

  • 23. Un
passo
avanA: 
 da
Open
Data
a
Linked
Open
Data
 Una
tecnologia
per
pubblicare
Open
Data
 •  Contesto:
Enfasi
sul
valore
dei
link,
delle
connessioni
con
altre
sorgenA
 daA,
del
contesto
 •  Scalabilità:
Link
e
vocabolari
possono
essere
arricchiA
e
aggiunA
in
 qualsiasi
momento
 •  Decentralizzazione:
PermeLe
a
sistemi
e
dataset
indipendenA
di
essere
 uniA
in
un
secondo
momento
(e
anche
in
contesA
esterni
a
quello
 originario)
 •  Modularità:
permeLe
di
concentrarsi
sul
contenuto
(i
daA
e
i
vocabolari)
e
 di
pensare
soltanto
in
un
secondo
momento
a
costruire
belle
interfacce
 utente
e
coloraA
siA
web
 •  Maturità:
esistono
molA
strumenA
per
converAre
in
RDF
database,
fogli
di
 calcolo,
XML,
e
mille
altri
formaA

  • 24. Perché
Open
Linked
Data

 per
una
Pubblica
Amminstrazione
 •  Definire
in
forma
standard
e
semanAcamente
espressiva
il
 patrimonio
informaAvo
da
essa
gesAto
 •  EnfaAzzare
i
collegamenA
con
altri
set
di
daA
pubblici
 •  Rendere
universale
l’accesso
a
daA
pubblici:
Open
Access
 –  Possibili
comunque
policy
di
controllo
sugli
accessi,
trust
del
 richiedente,
etc.
 •  Rendere
i
daA
la
base
di
un
nuovo
paradigma
applicaAvo
 –  SAmolare
la
creazione
di
nuove
applicazioni
e
servizi
per
i
ciLadini
 •  Modelli
esteri
eccellenA

  • 25. Situazione
in
Italia
 •  Non
esistono
iniziaAve
a
livello
nazionale,
paragonabili
a
 quelle
di
altri
staA
 •  Crescente
sensibilità
verso
la
problemaAca
Open
Access
 –  Dichiarazione
di
poliAci
alle
recenA
elezioni
regionali
 •  Mancano
i
vocabolari
e
le
ontologie
necessari
per
descrivere
i
 conceG
legaA
alla
giurisdizione
e
alle
dinamiche
socio‐ poliAche
nazionali

  • 26. Ricerca
in
Europa
 •  Open
Data,
Linked
Data
e
Linked
Open
Data
sono
una
priorità
e
un
 obieGvo
trasversale
a
molAssime
linee
di
finanziamento
della
 Commissione
Europea
nell’FP7
(e
non
solo).
 •  Un
Esempio
(ma
ce
ne
sono
tanA
altri):
Objec6ve
ICT‐2011.5.6
ICT
 solu6ons
for
governance
and
policy
modelling
 –  Rsearch
in
simulaAon
and
visualisaAon
techniques,
process
modelling,
gaming
and
 mixed
reality
technologies
while
building
on
Web2.0/Web3.0,
social
networking,
crowd‐ sourcing
and
dynamics
methodology
techniques.
The
resulAng
tools
should
exploit
the
 vast
reserves
of
Europe's
public
sector
collec5ve
data
and
knowledge
resources.
 –  Examples
of
fields
of
applicaAon
can
include,
but
are
not
limited
to,
urban
planning
 policy,
social
and
economic
policies,
life‐long
learning,
mobility,
demographics,
etc,
 where
the
involvement
of
ciAzens
through
public
consultaAons
has
been
recognised
as
 valuable.
Stakeholders
such
as
public
administra5ons
and
policy
insAtutes
are
expected
 to
play
a
key
role.
 •  Expected
Impact
 –  Increased
engagement
of
ciAzens
and
wider
use
of
ICT
tools,
improved
transparency
of
 informaAon,
strengthened
compeAAve
posiAon
of
European
industry
(including
SMEs).

  • 27. hLp://www.netseven.it
 ContribuA
di:
 Michele
Barbera
–
barbera@netseven.it
 Luca
De
San6s
–
desan6s@netseven.it
 Francesca
Di
Donato
–
didonato@sp.unipi.it
 Quest'opera
è
stata
rilasciata
soLo
la
licenza
CreaAve
Commons
ALribuAon‐NoDerivs
3.0
Unported.

 Per
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della
licenza
visita
il
sito
web
hLp://creaAvecommons.org/licenses/by‐nd/3.0/
 o
spedisci
una
leLera
a
CreaAve
Commons,
171
Second
Street,
Suite
300,
San
Francisco,
California,
94105,
USA.