Presentazione della tesi di laurea in Scienze Informatiche "UN’ESPERIENZA DI RAPPRESENTAZIONE DI DATI DI CATALOGHI DIGITALI IN LINKED OPEN DATA:
 IL CASO DELLA FONDAZIONE ZERI" presentata il 16 luglio 2014 a Bologna

1. UN’ESPERIENZA DI RAPPRESENTAZIONE
DI DATI DI CATALOGHI DIGITALI IN
LINKED OPEN DATA:
IL CASO DELLA FONDAZIONE ZERI
Relatore
Chiar.mo Prof. FABIO VITALI
!
Co-relatori
SILVIO PERONI
FRANCESCA TOMASI
16 luglio 2014
Laureando
CIRO MATTIA GONANO
ALMA MATER STUDIORUM · UNIVERSITÀ DI BOLOGNA
!
SCUOLA DI SCIENZE
Corso di Laurea in Informatica

2. L’eredità culturale
• Dai graffiti ad oggi, l’esigenza di tramandare
conoscenze ed esperienze
• Attualmente su piattaforme digitali
• Necessità di standard definiti e riusabili
• Web semantico

3. Linked Open Data
• Stato attuale:
• Archivi informatici ricchi e piatti
• Necessità di avere strutture più modulari
• Linked Open Data:
• Ogni cosa è una risorsa
• Ogni risorsa è in relazione con altre risorse
• LOD Cloud

4. CIDOC-CRM e FRBR
• Ontologie sviluppate per LOD
• CIDOC specifico per eredità
culturale
• FRBR specifico per ambito
bibliografico
• Punto d’incontro: FRBRoo

5. Il progetto Zeri e LODE
• Conversione dell’archivio fotografico della Fondazione
Federico Zeri in LOD
• 160.000 su 290.000 fotografie di opere d’arte
• Struttura attuale:
• Scheda F di ICCD (113 campi)
• Scheda OA di ICCD (79 campi)
• 6 Authority File

6. Workflow e divisione FRBR

7. La mappatura
• Utilizzo di diverse ontologie (CIDOC-CRM, FEO,
FaBiO, PRO, PROV-O, Dublin Core)
• Divisione in “oggetti” (scheda F, oggetto fotografia,
scheda OA, oggetto opera d’arte)
• Identificazione dei livelli FRBR: work, expression,
manifestation, item

8. Implementazione
• Input XML - Output RDF
• Scelta tra XSLT e Python:
• Python con RDFlib
• Estrapolazione dati reali
• Implementazione in singoli paragrafi

9. Valutazione
• Scelta di utilizzo di ontologie non adottate nel
campo dell’eredità culturale
• Paper “Converting the Zeri photo archive in Linked
Open Data: formalizing the conceptual model”
accettato a TPDL 2014 (30 su 107)
• Scelta di Python vincente per rapidità di sviluppo e
adattabilità (e.g. tracciati teorici contro analisi dati
reali)

10. Conclusioni
• Necessità di proseguire la conversione con:
• messa in opera di triple store
• creazione interfaccia di browsing
• revisione dei dati (e.g. ambiguità)
• inserimento nel LOD Cloud