Keynote: Andreas Langegger
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Keynote: Andreas Langegger Presentation Transcript

  • 1. Linked Government Data data.gv.at – Semantic Web Meetup Andreas Langegger http://www.langegger.at Wien, 8. April 2010
  • 2. WWW Semantic Web Apple Web of Data V. Bush: Memex HyperCard (lokal) (theoretisch) 1945 1985 1990 2010> Dokumente + Dinge + Hyperlinks Beziehungen > für Menschen > maschinenlesbar 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)
  • 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. 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 Beziehungen zwischen verschiedenen Dingen Klasse von Dingen •  Existierende Vokabulare können leicht erweitert werden ▫  Dinge können beliebig verknüpft werden => verteilte Graphen
  • 5. 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
  • 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. Open Government Data Keine personenbezogenen Daten! •  Geoinformation •  Volkszählung •  Mikrozensus •  BIP, Budget •  Aktuelle Arbeitslosenzahlen •  Subventionen & Förderungen •  Parlamentverhandlungen •  Gesetze •  help.gv.at •  ...
  • 8. Linked Open Government Data •  Open Government Data als Linked Data veröffentlichen! Warum?? €€!!!
  • 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. 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. Warum Linked Data? •  Offenes, standardisiertes Beschreibungsformat •  Modular •  Skaliert •  Integration ohne zusätzliche Kosten •  Generisch Linked Data Standards
  • 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. Warum Linked Data? •  Unterstützt Beschreibungslogiken ▫  erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion ▫  => implizites Wissen Häupl ist Bürgermeister Häupl ist Politiker Bürgermeister sind Politiker
  • 14. iElect UK – iPhone App
  • 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. Wie? •  Quellen sammeln ▫  „low hanging fruit“ ▫  Katalog •  Rohdaten/RDFizing ▫  nach Priorität/Effekt ▫  viele existierende Tools •  Silos öffnen ▫  Lobbying ▫  Rechtliche Basis
  • 17. CONTEST!!!
  • 18. Creative space for digital public sector