ROH: Proceso de Ingeniería Ontológica & Uso y Extensión de Vocabularios Estándar

FONDO EUROPEO DE DESARROLLO REGIONAL (FEDER)
Una manera de hacer Europa
Proceso de Ingeniería Ontológica &
Uso y Extensión de Vocabularios Estándar
Diego López-de-Ipiña & Esteban Sota
MORElab research group, Universidad de Deusto & GNOSS
dipina@deusto.es & estebansota@gnoss.com

Temas a tratar
❑ Introducción a la Web de Datos
o Grafos de Conocimiento
o Web Semántica
o Linked Data: Wikidata & Dbpedia
o Ontologías
❑ Proceso de Ingeniería Ontológica
o Ingeniería Ontológica
o Principios de buen diseño ontológico
o Proceso de diseño de la ontología
o Mantenimiento de la Ontología
❑ Uso y Extensión de Vocabularios Estándar
o Vocabularios comunes: Dublin Core, FOAF, SKOS, Schema.org, PROV, DCAT
o Red de Ontologías Hércules (ROH)
o Descripción de la ontología en detalle
• Entidades principales explicadas en base a casos de uso

Web 1.0 vs. Web 2.0 vs. Web 3.0
❑ Web 1.0 es como una librería. Puedes consultar información, pero no puedes
contribuir con o cambiar la información.
❑ Web 2.0 es la web social colaborativa que pone en contacto a gente y permite
entrada y salida (input/output web)
❑ Web 3.0 usa la Internet para conectar información. Hace la web más inteligente,
teniendo en cuenta (enchufando) nuestras preferencias, hábitos y contexto

Características de la Web 3.0
❑ Asistente personal que nos conoce y puede acceder a información en Internet para
responder a nuestras preguntas
❑ Cada usuario dispondrá de un único perfil de Internet basado en la historia de
navegación del usuario
❑ Si dos usuarios realizan la misma búsqueda por Internet recibirán resultados
diferentes acordes con su perfil y contexto
❑ Proveerá a los usuarios experiencias más ricas y relevantes
❑ Su bloque funcional serán las Open APIs
❑ Crear mash-ups será tan sencillo que cualquiera podrá hacerlo
❑ Se podrán mezclar widgets para hacer mashups usando drag&drop

Evolución web: previsión 1
5

Evolución web: previsión 2
6

Knowledge graphs: Encyclopaedias for machines
❑ It consists of a formal description of certain knowledge that can be accessed and reasoned
about by computers
o fundamental to empower intelligent systems
• Apple’s Siri, Microsoft’s Cortana, Amazon Echo, or Google Now, for example, heavily rely on
knowledge graphs to fulfill your requests.
❑ a representation based on entities, relations, and facts.
o For example, the IMDb knowledge graph, meant to be used by both people and computers.
• Actors, directors, writers or films, are the entities while <acted_in> or <writer_of> some
of the relations. You can see the facts in each entity page.
❖ https://www.imdb.com/name/nm0424060/
❑ The range of questions (usually referred as queries) that can be asked to a knowledge graph is
broad. It can involve any combination of relations, entities, classes or facts.
o If the knowledge graph is relatively complete, it is guaranteed to provide high-quality answers in a
minuscule amount of time.
• The three most prominent general knowledge graphs to date: YAGO, DBpedia, and WikiData.
7
“A knowledge graph acquires and integrates information into an ontology and applies a reasoner to derive new knowledge.”

Grafos de Conocimiento: Google Knowledge Graph
❑ Google Knowledge Graph es una base de conocimiento usada por Google para mejorar los resultados obtenidos con su
motor de búsqueda mediante información de búsqueda semántica recolectada de una amplia gama de recursos.
❑ Se añadió al motor de búsqueda de Google en 2012
❑ Provee información estructurada y detallada acerca de un tema además de una lista de enlaces a otros sitios.
❑ Esta información se deriva de muchos recursos, que incluyen el CIA World Factbook, Freebase y Wikipedia
❑ Su red semántica contenía más de 570 millones de objetos y más de 18 mil millones de sucesos acerca de –y relaciones
entre– esos diferentes objetos que se usan para entender el significado del término índice ingresado en la búsqueda
o URL:
• Knowledge Graph http://www.google.com/insidesearch/features/search/knowledge.html
• Freebase: http://wiki.freebase.com/wiki/Main_Page

Knowledge graphs:
Encyclopaedias for
machines
9

Google Knowledge Graph
10

Web Semántica
❑ Problema de la Web Actual:
❑ El significado de la web no es comprensible por máquinas
❑ Web Semántica → crea un medio universal de intercambio de información,
aportando semántica a los documentos en la web
o Añade significado comprensible por ordenadores a la Web
o Usa técnicas inteligentes que explotan esa semántica
o Liderada por Tim Berners-Lee del W3C
❑ Misión → “turning existing web content into machine-readable content“
11
“The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling
computers and people to work in cooperation.” by Tim Berners-lee, James Hendler And Ora Lassila, May 2001

Pila de la Web Semántica
❑ La Web Semántica está compuesta de:
o Tecnologías web de hipertexto:
• XML: sintaxis para documentos estructurados
• XML Schema: restringe la estructura de documentos XML
o Tecnologías web semánticas:
• RDF es un modelo de datos que hace referencia a objetos y sus
relaciones
• RDF Schema: vocabulario para definir propiedades y clases de recursos
RDF
• OWL: añade más vocabulario que RDFS, permite establecer restricciones
adicionales (cardinalidad), restricciones de los valores o las
características de las propiedades (transitividad)
❖ Se basa en la lógica descriptiva y, por tanto, aporta capacidad de
razonamiento a la web semántica.
• SPARQL: es un lenguaje de consulta RDF. Necesario para recuperar
información para las aplicaciones de la web semántica
12

RDF: Resource Description Framework
❑ RDF identifica conceptos usando identificadores Web (URIs), y describe recursos con
propiedades y valores de las mismas
❑ Definiciones:
o Un Recurso es cualquier cosa que puede tener una URI, como por ejemplo
"http://www.w3schools.com/RDF"
o Una Propiedad es un Recurso que tiene un nombre, como “autor" o “páginaweb“, identificado por URI
o Un Valor de propiedad es el valor de una Propiedad, tal como “Diego Ipiña" (literal) o
"http://www.w3schools.com" (un valor de propiedad puede corresponder a un recurso o URI)
13

RDF: Resource Description Framework
❑ Un grafo RDF crea una web de conceptos distribuidos:
o Realiza aserciones sobre relaciones lógicas entre entidades
o La información en RDF puede ligarse con grafos en otros lugares
o Mediante software se pueden realizar inferencias
o Existen lenguajes de consulta sobre triple stores como SPARQL
❑ Mediante RDF hacemos que la información sea procesable por máquinas
o Agentes software pueden guardar, intercambiar y utilizar metadatos sobre recursos en la web
❑ Ontología:
o jerarquía de términos a utilizar en etiquetado de recursos
o formalización de los metadatos de un domino/s
14

RDF: formatos de serialización
❑ Formato RDF/XML:
1: <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
2: xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
3: xmlns:geo="http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos/"
4: xmlns:edu="http://www.example.org/">
5: <rdf:Description rdf:about="http://www.deusto.es">
6: <geo:lat>43.270737</geo:lat>
7: <geo:long>-2.939637</geo:long>
8: <edu:hasFaculty>
9: <rdf:Bag>
10: <rdf:li rdf:resource="http://www.eside.deusto.es" dc:title="Facultad de Ingeniería"/>
11: <rdf:li rdf:resource="http://www.lacomercial.deusto.es" dc:title="Facultad de Empresariales"/>
12: </rdf:Bag>
13: </edu:hasFaculty>
14: </rdf:Description>
15: </rdf:RDF>
❑ Formato: N3/Turtle:
1: @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
2: @prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .
3: @prefix geo: <http://www. w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .
4: @prefix edu: <http://www.example.org/> .
5: <http://www.deusto.es> geo:lat "43.270737" ; geo:long "-2.939637" .
6: <http://www.eside.deusto.es> dc:title “Facultad de Ingeniería" .
7: <http://www.deusto.es> edu:hasFaculty <http://www.eside.deusto.es> .
15
ns1:hasFaculty [
a rdf:Bag ;
rdf:_1 <http://www.eside.deusto.es> ;
rdf:_2 <http://www.lacomercial.deusto.es>
] .
Nodo anónimo/blank node

RDF: modela grafos de conocimiento
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❑ Generador de grafos RDF: http://www.w3.org/RDF/Validator/ o RDF Grapher (http://www.ldf.fi/service/rdf-
grapher)
❑ Conversor entre formatos RDF: https://rdf-translator.appspot.com/

JSON & JSON-LD
❑ JSON (JavaScript Object Notation) is open-standard format using human-readable text to
transmit data objects consisting of attribute–value pairs.
o It is the most common data format used for asynchronous browser/server communication (AJAX), largely
replacing XML which is used by AJAX.
o JSON's basic data types are: Number, String, Boolean, Array, Object, null
o A JSON Schema provides a contract for the JSON data required by a given application, and how that data
can be modified
❑ JSON-LD, or JavaScript Object Notation for Linked Data, is a method of encoding Linked
Data using JSON.
o Some interesting examples at:
• http://json-ld.org/playground/
17

Playing with RDF serialized as JSON-LD
1. Obtain N3 format for JSON-LD chart: http://json-ld.org/playground/
o Copy/paste JSON-LD code
o Select N-Quads format
2. Use RDF translator to convert to RDF/XML serialization: http://rdf-
translator.appspot.com/
o Copy/paste N-Quads format
o Select conversion from N-Triples to output RDF/XML
o Click on submit and click on “Copy to Clipboard”
3. Use W3C RDF Validator to obtain triples and graph: https://www.w3.org/RDF/Validator/
o Select Triples and/or Graph display option
o Click on Parse RDF
4. Review end result: triples + chart
18

Playing with RDF serialized as JSON-LD
19

Propiedades RDF importantes
20
❑ La propiedad rdf:type http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type declara el tipo al que
pertenece un recurso y puede simplicarse como a
o Observar cómo crear literales en diferentes idiomas y cómo indicar el tipo de un literal
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>.
@prefix e: <http://www.ejemplo.org#> .
e:Diego rdf:type e:Persona .
e:Mikel a e:Persona .
e:uni a e:Universidad .
e:Diego e:trabajaEn e:uni .
e:uni e:nombre "University of Deusto"@en .
e:Diego e:edad "46"^^xsd:integer .

SPARQL
21
❑ SPARQL (http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/) permite la consulta de grafos RDF a través de un
lenguaje sencillo
❑ SPARQL es idóneo para extraer y consultar información mantenida por aplicaciones, servicios o
repositorios ad-hoc de terceras partes expresados en RDF
o SQL UPDATE añade sentencias actualizar datos (INSERT DATA) o crear grafos (CREATE)
❑ Consta de 3 elementos:
o Lenguaje de consultas.
o Mecanismo para transmitir una consulta a un servicio de procesamiento de consultas remoto
o Formato XML en el que devolver los resultados

Ejemplo de SPARQL
22
PREFIX iao: <http://purl.org/roh/mirror/obo/iao#>
PREFIX roh: <http://purl.org/roh#>
PREFIX bibo: <http://purl.org/roh/mirror/bibo#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>
PREFIX vivo: <http://purl.org/roh/mirror/vivo#>
SELECT ?journal ?researcher (COUNT(?journal) as ?count)
WHERE {
?journal a iao:IAO_0000013 ;
vivo:dateIssued ?dateTimeValue ;
bibo:authorList ?authorList ;
roh:hasMetric ?metric .
?dateTimeValue vivo:dateTime ?date .
?authorList rdfs:member ?researcher .
?metric roh:impactFactor ?impactFactor ;
roh:quartile ?quartile .
FILTER (str(?quartile) = "Q1"^^xsd:string || str(?quartile) = "Q2"^^xsd:string)
FILTER (YEAR(?date) >= "2015"^^xsd:integer && YEAR(?date) <= "2020"^^xsd:integer )
} GROUP BY ?journal ?researcher HAVING (?count > 5)

Democratizando la web semántica: Metadatos empotrados
23
❑ Necesitamos que nuestros datos estén preparados para responder adecuadamente a las
preguntas de los navegadores y agentes software
o “Embedded metadata” son datos sobre datos empotrados en una página web que pueden ser extraídos
por buscadores y agentes de búsqueda
❑ Tres opciones principales:
o RDFa – sistema complejo conectado a XHTML
o Microformats – ampliamente usado y apoyado, usan etiquetas XHTML antiguas
<a href="http://jane-blog.example.org/" rel="sweetheart date met">Jane</a>
o Microdata – más nuevo, soportado por los buscadores, nivel de complejidad intermedio
<div itemscope itemtype="http://schema.org/SoftwareApplication">
<span itemprop="name">Angry Birds</span> -
REQUIRES <span itemprop="operatingSystem">ANDROID</span><br>
<link itemprop="applicationCategory" href="http://schema.org/GameApplication"/>
</div>
¡¡Todas juntas nos ayudarán a alcanzar la visión de una web con más
significado, pero todavía comprensible tanto a humanos como máquinas!!

Web of Data: Limitaciones de la Web de Documentos
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❑ Demasiada información con muy poca estructura y hecha además para consumo
humano
o Es una web sintáctica no semántica
o La búsqueda de contenidos es muy simplista
• Se requieren mejores métodos
❑ Los contenidos web son heterogéneos
o En términos de contenido
o En términos de estructura
o En términos de codificación de caracteres
❑ El futuro requiere integración de información inteligente

LinkedData
25
❑ “A term used to describe a recommended best practice for exposing, sharing, and
connecting pieces of data, information, and knowledge on the Semantic Web
using URIs and RDF.“
❑ Permite descubrir, conectar, describir y reutilizar todo tipo de datos.
o Pasa de una Web de Documentos a una Web de Datos
• En Septiembre 2011 ya contenía 31 billones de tripletas RDF, ligadas por 504millones de enlaces
❑ Pensado para abrir y conectar diversos vocabularios e instancias semánticas, para
que puedan ser utilizados por la comunidad semántica
❑ URL: https://www.w3.org/standards/semanticweb/data

Manifestaciones de Linked Data
26
❑ Los datos publicados como LinkedData puede seguir la siguiente
clasificación, según Tim Bernes-Lee:
o 1 estrella: datos disponibles en la web (en cualquier formato), pero con una
licencia abierta
o 2 estrellas: datos disponibles son estructurados y legibles por máquinas. Por
ejemplo, Microsoft Excel en vez de una imagen escaneada de una tabla.
o 3 estrellas: los datos disponibles como en (2) pero no siguen un formato
propietario. Por ejemplo, CSV en vez de Excel.
o 4 estrellas: los datos son dispuestos de manera abierta usando un estándar
abierto de W3C (RDF y SPARQL) para identificar cosas, de modo que la gente
los pueda enlazar.
o 5 estrellas: los datos son dispuestos siguiendo lo anterior, incluyendo enlaces
externos a los datos de otra gente.

4 reglas de Linked Data
27
1. Usa URIs para identificar cosas
2. Usa URIs HTTP para que estas cosas puedan ser referenciadas y dereferenciadas por
gente y agentes de usuario
3. Proporciona información útil (descripción estructurada y metadatos) sobre la
cosa/concepto al que referencia la URI
4. Incluye enlaces a otras URIs para mejorar el descubrimiento de información relacionada
en la Web

Ejemplo de Linked Data
28
http://…/isb
n978
Programming the
Semantic Web
978-0-596-15381-6
Toby Segaran
http://…/publi
sher1
O’Reilly
title
name
author
publisher
isbn
http://…/isb
n978
sameAs
http://…/rev
iew1
Awesome
Book
http://…/rev
iewer
Juan
Sequeda
http://juanseque
da.com/id
hasReview
hasReviewer
description
name
sameAs
livesIn
Juan Sequeda
name
http://dbpedia.org/Austin

Visualizing Linked Data
29

WikiData & DBpedia
30
❑ Wikidata is a volunteer-created knowledge base of structured data that anyone can edit
o Focused on structured data: possible for humans and computers alike to use the data
o Many ways to contribute to Wikidata: translate, write apps, add and edit data.
o It works with:
• Items – abstract concepts with theirs own and a unique identifier (Q###) and optionally a label, description and aliases
• Statements are added to items: category of data as a property, while the data that describes an item for a given property is known as
a value.
o Example: entry for Everest mountain https://www.wikidata.org/wiki/Q513
o Documentation: https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Tours
o Wikidata query service: https://query.wikidata.org/
❑ DBpedia, a project to create a graph from Wikipedia data – allows users to semantically query
relationships and properties associated with Wikipedia resources, including links to other related
datasets
o Wikipedia articles consist mostly of free text, but also include structured information embedded in the articles,
such as "infobox" tables, categorisation information, images, geo-coordinates and links to external Web pages.
• This structured information is extracted and put in a uniform dataset which can be queried: http://live.dbpedia.org/sparql

WikiData & DBpedia
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❑ There are 4 main differences:
o Wikidata provides data to Wikipedia, while DBpedia extracts data from Wikipedia.
o Wikidata's ontology is community curated, and part of the data maintained on the site, while DBpedia’s ontology is
statically defined, and much stricter.
o Formally, Wikidata only asserts statements (who claims what), while DBpedia asserts facts, often causing
contradictions.
o Wikidata is licensed CC-0, and is this re-usable without any restrictions, while DBpedia is licensed CC-BY-SA, which
requires author attribution - which is a good thing generally, but impractical for a knowledge base automatically derived
from text.
❑ More info: https://www.quora.com/How-is-Wikidata-related-to-Wikipedia-in-a-way-different-from-
how-DBpedia-is-related-to-Wikipedia
❑ Examples:
o Listar los nombres en castellano de los países en Dbpedia
o Countries sorted by population in WikiData
PREFIX dbo: <http://dbpedia.org/ontology/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
SELECT ?nombre WHERE {
?pais rdf:type dbo:Country .
?pais rdfs:label ?nombre .
FILTER (lang(?nombre)='es')
}

¿Qué es una ontología?
32
❑ Una ontología define conceptos de un dominio y relaciones entre ellos
❑ Los bloques básicos que componen el diseño de una ontología son:
o clases o conceptos
o propiedades de cada concepto describiendo varias características y atributos del concepto
o restricciones sobre las propiedades
❑ Una ontología junto con las instancias de sus clases individuales constituye un Knowledge
Base

Características del Ontology Web Language (OWL)
33
❑ Una ontología difiere de un esquema XML en que es una representación de
conocimiento, no un formato de mensaje
❑ La principal ventaja de una ontología escrita en OWL es que hay disponibles
herramientas que pueden razonar sobre ella
❑ La sintaxis de intercambio de información en OWL es normalmente RDF/XML.
❑ OWL es una extensión del vocabulario de RDF para definir ontologías:
o Las ontologías Web son distribuidas
o Pueden ser importadas y extendidas para crear ontologías derivadas
o Se pueden alinear unas ontologías con otras

Contrucciones RDF Schema (RDFS) y Ontology Web Language (OWL)
34
❑ Algunas de las construcciones más típicas que nos encontramos en una ontología son:
o Anotaciones, por ejemplo: rdfs:label
o Definiciones de dominio y rango: rdfs:domain y rdfs:range
o Relaciones entre propiedades: rdfs:subPropertyOf y owl:InverseOf
o Tipos de propiedades: owl:SymmetricProperty, owl:FunctionalProperty,
owl:InverseOf, owl:someValuesFrom, owl:Cardinality, owl:UnionOf
o Relaciones de equivalencia: owl:sameAs, owl:equivalentClass,
owl:equivalentProperty
❑ Ejemplo RDF/XML:
<owl:ObjectProperty rdf:ID="esHijoDe">
<rdfs:domain rdf:resource="#Persona"/>
<rdfs:range rdf:resource= "#Persona"/>
<rdfs:subPropertyOf rdf:resource="#esDescendienteDe"/>
</owl:ObjectProperty>

Ejemplo OWL Ontology Reasoning
35
❑ Supongamos el siguiente modelo RDF en N3:
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .
<http://www.ipina.org/> foaf:author <http://www.ipina.org/osgi/> .
<http://www.deusto.es/dipina/> foaf:author <http://www.deusto.es/dipina/ajax/> .
<http://www.eside.deusto.es/dipina/> foaf:author
<http://paginaspesonales.deusto.es/dipina/> .
❑ Aunque pertenecen al mismo autor, no están relacionadas entre ellas, con la ayuda de OWL podemos
mapear estas URIs
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
<http://www.deusto.es/dipina/> owl:sameAs <http://www.ipina.org/> .
<http://www.eside.deusto.es/dipina/> owl:sameAs <http://www.ipina.org/> .
❑ Si mezclamos ambos modelos y ejecutamos un razonador podríamos responder a “dime todo lo que
ha escrito “<http://www.ipina.org>”:
<http://www.ipina.org/osgi/>,<http://www.deusto.es/dipina/ajax/> y
<http://paginaspesonales.deusto.es/dipina/>

Ingeniería Ontológica
37
❑La Ingeniería ontológica es un campo de las ciencias de la computación
y ciencias de la información que estudia los métodos y metodologías
para construir esquemas conceptuales (ontología):
o Ontología: corresponde a la representación formal de un grupo de conceptos
dentro de un dominio y de las relaciones entre esos conceptos.
• La ontología provee un vocabulario común de un área y define, con diferentes niveles de
formalidad, el significado de los términos y de las relaciones entre los mismos.
❑La ingeniería ontológica incluye el proceso de desarrollo ontológico, el
ciclo de vida ontológico, los métodos y metodologías para construir
ontologías, los conjuntos de herramientas y los lenguajes que las
soportan.

Principios del Diseño Ontológico seguidos en ROH
• Reusability - modelling of concepts again has been avoided if an ontology has been located that comprehensively models a
given concept.
• E.g, the concept of a position held by a person in an academic organization, which is extensively documented in the ontology VIVO
Ontology for Research Discovery.
• Extensibility - since, although academic information modelling shares many aspects universally, there are aspects that are
specific to the country in question.
• E.g, 6-year periods in Spain, or the University or research centre in question, for example, job positions contemplated at the University
of Murcia.
• Maintainability – the modularization of the network of ontologies in distinct contextualized refinements seeks an easier
maintenability of ROH
• Integrity – by the application of ontological restrictions and validation scripts in languages like SHACL, to preserve also
Integrity.
• Usability - ROH is not only comprehensive and exhaustive, but USABLE. In ontological design, often entities and properties
are very superficially described, following the Open World principle.
• We wanted, from the start, to make the devised network of ontologies usable by those that need to instantiate it, independently on
whether they are ontology engineers or just developers.
• Developers working in a CRIS (current research information system) need to understand what properties are compulsory, which are
optional, and what data types they need to use to populate RDF graphs through ROH. This explains why in ROH a big effort has been
paid to document well the ontology and to introduce ontological restrictions that validate the correct instantiation of entities.

Algunas decisiones de diseño importantes en ROH
❑ Categorization of concepts instead of the use of hierarchies
o Different institutions can use different hierarchies to classify their projects (for example, universities that classify their
projects according to the geographical scope of the call, as opposed to other universities that classify them according to
the public or private nature of the call)
❑ Modularization of the network of ontologies
o Fundamental ROH and country-specific agnostic concepts are modeled in the core ontology roh.owl, while those
concepts specific to the Spanish university system have been modeled in other modules.
o If needed create new modules where refinements of existing class hierarchies are attached
❑ Usage of Defined Classes, where a Defined Class is a class that cannot be an instance directly, but rather, an
instance will belong to it only if it complies with a series of restrictions.
o For example, when an organization is a Funding Organization. Instead of having to explicitly define the organization as a
Funding Organization, the organization will be defined with its corresponding class (University, Research Organization,
Government Agency, etc.) and in the event that it meets a series of restrictions, in this case, being a funder of some
call, the OWL reasoner will automatically classify it as a Funding Organization.
❑ Maximize reuse of well adopted ontologies, allowing the compatibility of the data represented through ROH
with other data represented through other ontologies.
❑ Extensive use of OWL constraints (owl:allValuesFrom, and owl:someValuesFrom properties).
o For example, indicating for a specific class of the ontology which properties are optional to belong to this class, as well
as the corresponding range. This makes the ontology itself serve as documentation when modelling data.

Patrones de Diseño Ontológicos
❑ An ontology design pattern (ODP) is a reusable successful solution to a recurrent modeling problem
❑ This website gathers the most famous Design Patterns: http://ontologydesignpatterns.org/
❑ We have tried to follow the guidelines for an Exemplary Ontology:

Patrones de Diseño Ontológicos
❑ Examples of usage:
o PartOf: allows the representation of entities and their corresponding parts. For example, in ROH, a
foaf:Organization obo-ro:hasPart foaf:Organization, that is, an organization can be
composed of sub-organizations, and this can be obo-ro:partOf, that is, be part of a parent organization.
o Participation: allows you to represent the participation of an object in an activity or event. In ROH, we have used this
design pattern to model, for example, the roles that a foaf:Agent through an obo-bfo:Role can play
(obo-bfo:realizedIn) in a roh:Activity.

Metodología Diseño Ontología ROH
42
❑El enfoque seguido fue el siguiente (inspirado en metodología NeON) –
basada en Escenarios/casos de uso:
o Aclarar dominio y enfoque de la ontología (resultado Fase I y discusiones
principios de Fase II)
oSelección de ontologías a reutilizar
o Enumeración de términos importantes en la ontología
o Abordar aspectos no funcionales asociados a la ROH
oDefinición de clases y jerarquía de las mismas
o Definición de propiedades de las clases
o Asociar restricciones a las propiedades de las clases
oCrear las instancias y validar la ontología

Punto de partida Diseño Ontología ROH
43
ANEXO I: ANÁLISIS DE REQUISITOS DE ONTOLOGÍAS
▪ Análisis de Escenarios de uso en gestión de la investigación
▪ Análisis de las principales funcionalidades de los sistemas de
gestión que integrar
▪ Identificación de Entidades y relaciones
▪ Requisitos funcionales y no funcionales del SGI
ANEXO II: ONTOLOGÍAS Y OTROS RECURSOS A REUSAR
▪ Hibridación ontológica y extensiones para construir el Hércules SGI
CRM y la ROH
▪ Ontologías, vocabularios y estándares analizados
▪ Modelo semántico de alto nivel de ROH: diagrama con las
entidades principales
▪ Modelo semántico DKH y complementariedad entre CERIF y SWRC
▪ Ontologías y vocabularios complementarios para modelar
requisitos no funcionales de ASIO
▪ Entidades identificadas, reutilización de ontologías existentes e
identificación de extensiones para su modelado
Punto de partida: trabajo previo del equipo de proyecto en la definición del Modelo Digital Semántico de la Universidad de Deusto (que
dispone de una parte específica, extensa y precisa dedicada a representar la gestión de la investigación y a la integración con un SGI)

Anexo I & II
44
Entidades
identificadas
Modelo semántico de alto nivel
de ROH: diagrama con las
entidades principales
Ontologías y vocabularios
complementarios para modelar requisitos
no funcionales
Entidades, reutilización de ontologías
existentes e identificación de extensiones
Requisitos: análisis de entidades y
relaciones (Anexo I)
- taxonomías/subclases
- Atributos principales
- Entidades relacionadas
- Fuentes relacionadas
- Observaciones sobre ID persistentes (en
Hércules y conexión con Ids externos)
Análisis de escenarios
(Anexo I)
Análisis de
funcionalidades SGI
(Anexo I)
Análisis de ontologías, vocabularios
y estándares existentes (Anexo II)
Requisitos no funcionales (Anexo I)
- Modelado orientado a explotaciones
- Alimentarse de SGI, poder evolucionar
- Alinearse o incorporar atributos de iniciativas de
estandarización (ej. Schema.org para indexación
en motores de búsqueda
CLAVE
- Seguir principios de Linked Open Data
- Seguir los principios FAIR
- Usar identificadores persistentes (PID)
- Multi-lingüismo
- Interoperabilidad con ontologías ya existentes
- Integración con fuentes de información
existentes
- Enlazado del SGI con grafos de conocimiento
externos
- Evolución y verificación de calidad continua
- Liberación de ontologías y código fuente

Análisis de escenarios de uso – Anexo I (Paso 1)
45
Escenario Entidades identificadas
1. Mejorar la estructura de financiación de la
investigación y contabilidad analítica
Proyecto (nombre, duración, consorcio, investigadores)
Entidad financiadora
Ingresos y tipos de ingresos
Gastos y tipos de gastos
Categorías de proyectos
Organización (universidad, facultad, departamento, grupo de
investigación)
Consorcio
Investigadores participantes y roles
2. Mapa del conocimiento nacional Organización
Área geográfica (geonames)
Áreas de conocimiento
Áreas de especialización RIS3
Líneas de investigación
Tags temáticos
Publicaciones
Tipos de publicaciones http://www.ris3mur.es/
3. Cuadros de mando flexibles de gestión de la
investigación.
Áreas especialización RIS
Proyecto (tipo, orígenes fondos, consorcio, distribución)
Organización y distribución geográfica
Investigadores y grupos de investigación involucrado
Indicadores/métricas
4. Búsqueda de socios a nivel nacional
Perfil de un grupo
Proyecto
Organización y distribución geográfica
Personas (Investigadores)
5. Selección de grupos. Grupo de investigación Experto
Perfil
6. Mejorar las posibilidades de obtención de
fondos europeos para investigación
Convocatoria de ayudas
Proyectos
Grupos de investigación
Perfiles
7. Generador de páginas de investigadores,
grupos y organizaciones + CVs + Memorias de
investigación
CV, web de grupo investigador o memoria de investigación.

Análisis de funcionalidades SGI que integrar - Anexo I (Paso 2)
46
• Proyectos: Gestión de los proyectos de investigación, su definición, origen, propósito, gestión
económica, anualidades y otra información básica asociada.
• Grupos de investigación: Gestión de la solicitud, creación, mantenimiento, cancelación,
incorporación de altas y bajas en grupos de investigación.
• Convocatorias y ayudas: Gestión de distintas convocatorias para reparto de fondos, concesión de
ayudas y becas. Gestión económica y trámites, concesión, denegación y sistema de baremo
o evaluación.
• Personal de proyectos: Gestión del personal asociado a proyectos y los pagos a personal por
proyectos.
• Producción científica: Gestión de la producción científica de los investigadores (artículos,
tesis, congresos, publicaciones varias, etc.).

Análisis de funcionalidades SGI que integrar - Anexo I (Paso 2)
47
• Currículum Vitae: Gestión del currículum vitae de los investigadores en formato CVN.
• Contratos y patentes: Gestión de los contratos y las patentes, y de trabajo de investigación en los
que colaboran universidades y empresas privadas.
• Gestor de páginas de grupos: Gestión de la información asociada a los grupos de investigación
para aumentar su visibilidad a través de páginas web propias.
• Boletín de investigación: Gestión de un sistema de noticias para la difusión de información
relevante para la comunidad investigadora.
• Consorcios y partners: Proporciona información sobre los consorcios y una valorización por parte
de los grupos de investigación de los partners (clasificados por tipo, universidad, SME, Empresa,
Centro Tecnológico,)

Ontologías, vocabularies y estándares analizados – Anexo II (Paso 3)
48
General:
▪ Schema
▪ DBpedia
▪ Core Vocabularies
Metadatos:
▪ DCAT (Data Catalog Vocabulary)
▪ VoID (Vocabulary of Interlinked Datasets)
▪ PROV-O
▪ Dublin Core
Metadatos de datasets:
▪ DDI-RDF Discovery Vocabulary
Espacio y tiempo:
▪ Geonames
▪ Geo (WGS84)
▪ OWL time
Estadística:
▪ Data Cube
Sistema de Organización del Conocimiento:
▪ SKOS
Recursos de investigación:
▪ CERIF
▪ LSC (Linked Science Core)
Bibliografía y publicación/investigación:
▪ SWRC
▪ BIBO
▪ SPAR Ontologies
▪ FABIO
▪ PRISM
▪ Nature Ontology,
▪ AKT
▪ AKTOR
Patente:
▪ PATEXPERT
▪ US PATENT SYSTEM
Bibliotecas y Cultura:
▪ FRBR
Autoría y rol en las contribuciones
▪ SCORO
Investigaciones y Comunidades
▪ VIVO
▪ FOAF
▪ SIOC T
Instituciones
▪ ORG Organization Ontology
▪ Public Procurement Ontology (PPROC)
▪ vCard
▪ Registered Organization Vocabulary
▪ AIISO
▪ Event Ontology
Propiedad intelectual (licencias)
▪ Vocabulario Creative Commons
Leyes
▪ European Legislation Identifier (ELI)
Ontologías en Ciencias de la Vida
▪ Repositorio Ontobee

Ontologías y vocabularios complementarios para modelar requisitos no
funcionales de ASIO (paso 4)
49
• Schema.org (https://schema.org/ ) – esquemas para crear, mantener y promocionar datos
estructurados en Internet. Referencia para extender atributos no contemplados en las ontologías
utilizadas
• CC REL – Creative Commons Rights Expression Language (https://creativecommons.org/ns ) –para
describir licencias de copyright en RDF.
• PROV-O – The PROV ontology (https://www.w3.org/TR/prov-o ) – para permitir el reconocimiento
de procedencia de conceptos ontológicos y datos de terceros.
• OWL-Time – Time Ontology in OWL (https://www.w3.org/TR/owl-time/)- para definir el periodo
de validez asociado con las relaciones en ROH (distinguir entre cambios de asociaciones entre dos
entidades – enfoque CERIF). Para reflejar temporalmente los cambios de situación o estado
• ELI – European Legislation Identifier (https://ec.europa.eu/isa2/solutions/european-legislation-
identifier-eli_en )

Entidades, reutilización de ontologías existentes e identificación de extensiones (paso 5)
50
Entidad Ontología
Person (Persona) /Researcher (Investi
gador) / Lecturer (Profesor)
• FOAF (Friend of a Friend): http://xmlns.com/foaf/spec/
• DC (Dublin Core): http://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/
Project (Proyecto)
• SWRC (Semantic Web for Research Communities)
o Con extensiones para poder incorporar detalles de Funding
• CERIF (Common European Research Information Format): https://www.eurocris.org/ontologies/cerif/
Funder (Fuente de financiación)
• FOAF
o Con extensiones para incorporar metadatos de ISNI y/o GRID
FundingProgram (Programa de
financiación)
• SWRC-FE (SWRC Funding Extension): https://morelab.deusto.es/ontologies/swrcfe
• Modelado por el concepto: http://www.morelab.deusto.es/ontologies/swrcfe#FundingAmount
Funding (Financiación)
• SWRC-FE
o Modelado por el concepto: https://morelab.deusto.es/ontologies/swrcfe#Funding
• Esta ontología será extendida para incorporar el concepto Funder del que depende
FundingAmount (Ingresos por
proyecto)
• SWRC-FE
o Modelado por el concepto: https://morelab.deusto.es/ontologies/swrcfe#FundingProgram
ProjectExpense (Gastos de proyecto)
• Se extenderá SWRC o CERIF con información sobre gastos. Un posible nombre para esta ontología sería: SWRC-PE
(SWRC ProjectExpense)
ResearchResult
• Tanto SWRC como CERIF modelan resultados de investigación; se usarán propiedades de CERIF en extensión a realizar sobre
SWRF.
• Se considerará la ontología BIBO para el modelado del tipo de resultado de investigación Patente.
• Ontología basada en trabajo previo en DKH, llamada unisubject , que reutiliza y extiende la ontología Alocom.

51
Entidad Ontología
Publication
(Publicación)
• SWRC (Semantic Web for Research Communities)
• Incluye modelo de Publicación que incluye sub-tipos Article, Book, InBook así como PhDThesis
• ESWRC (Extensions for SWRC) resultantes por trabajo previo en DKH que incluye algunas propiedades
adicionales para publicaciones no contempladas en SWRC
• BIBO (Bibliographic Ontology): http://bibliontology.com – para describir información bibliográfica de un
documento
Degree (Titulación)
• Ontología basada en trabajo previo en DKH, llamada unidegree, que reutiliza DC, ORG para algunas propiedades
y realiza extensiones propias.
AcademicActivity (Actividades académicas) • Ontología basadas en SWRC y CERIF, alineando las propiedades de swrc:Event y cerif:Event
Placement (Estancia) • Se modela como AcademicActivity
Organization (Organización)
• Modelado por Organization ontology:
https://www.w3.org/TR/vocab-org/, alineada con los conceptos:
o swrc:Organization
o cerif:Organization y
o schema:Organization
Infrastructure (infraestructura)
• Modelado por cerif:InfrastructureEntity, refiriendo a conceptos dependientes
como cerif:Equipment o cerif:Facility
GeographicalScope (ámbito geográfico)
• Modelado por Geonames ontology: http://www.geonames.org/ontology
o Alineado con https://schema.org/Place
ResearchLine (Área de investigación) • Modelado con SKOS: https://www.w3.org/TR/2008/WD-skos-reference-20080829/skos.html
KnowledgeArea (Área conocimiento)
• Modelado con SKOS. Modelado por el UNESCO thesaurus creado por la Universidad de
Murcia (http://skos.um.es/unescothes/)

52
Entidad Ontología
Tag (concepto / tema) • Modelado con ontología MUTO (http://muto.semantic-interoperability.org/core/v1.html)
Contract (contrato) • Modelado según ontología PPROC (http://contsem.unizar.es/def/sector-publico/pproc.html)
SocialNetwork (Redes sociales) • Modelado con FOAF SocialWeb categoría de propiedades
CV (Curriculum Vitae)
• No existe una ontología pero sí un formato para el CV en formato cvn-xml:
https://cvn.fecyt.es/editor/index.html?locale=eng#INDEX
ResearchIndicator (Indicador de
investigación)
• A definir como entidad nueva basado en:
- cerif:Metrics
- VIVO ontologías:
https://wiki.duraspace.org/display/VIVODOC110x/VIVO+Ontology+Domain+Definition
- BiDO (http://www.sparontologies.net/ontologies/bido)
• Extensiones a SWRC, ESWRC desarrolladas para DKH
ResearchReport (Memoria de investigación) • A definir como nuevo concepto dentro de la red de ontologías Hércules hercules:ResearchReport

Herramientas utilizadas en el desarrollo de ontología HÉRCULES (paso 6)
53
HERRAMIENTAS
▪ Protegé: Editor y control de versiones para ontologías OWL.
▪ WIDOCO (sobre LODE): Publicación de la documentación de
ontologías en la Web
▪ Herramienta de evaluación de ontologías. Análisis de
herramientas de evaluación que se puedan integrar (ej.
Protege Tool u Oops )
▪ Github: repositorio de ontologías y tesauros (versiones
liberadas)
▪ Método de conversión a OWL: Se han diseñado métodos para
facilitar la conversión de vocabularios y estándares (sin
versión ontológica) a OWL. Consideramos que la gestión de
modificaciones y cambios en origen no puede ser un proceso
automático (dicho cambio podría afectar a datos ya
publicados en el Triple Store que deberían modificarse). Parte
del método: un sistema de alertas
DOCUMENTACIÓN DE ONTOLOGÍAS Y SUS DESCARGABLES
▪ Repositorio de ontologías propias (OWL) y tesauros
(archivos SKOS)
▪ Documentación de ontologías propias en la web en HTML
(con Widoco)
▪ Especificación de Ontologías Hércules: especificación de
partes obligatorias (sobre todo metadatos) y optativas de
la ROH
▪ Método de mapeo Hércules SGI CRM (mapeo entre partes
optativas ROH y otras ontologías que use una universidad)

Diseño de Ontología ROH: decisiones adoptadas (paso 6)
• Responder a los requisitos derivados del pliego ASIO, preguntas de competencia y CVN, modelo de datos CRIS
de CERIF
• Including contrast with CERIF - ERD vocabulary, entity relationship diagram, since it is the standard
information model for CRIS (Current Research Information System) systems.
• Usar principio “reutilizar otras ontologías por defecto” y refinar para acomodar a requisitos específicos ASIO
no modelados en otras ontologías candidatas identificadas: CERIF, SWRC, VIVO
• Mirror cualquier ontología que presente dudas sobre su sostenibilidad
• Personalización a diferentes contextos mediante la generación de módulos verticales localizados:
• Ámbito investigación español - ROHES y
• Universidad de Murcia - ROHUM
• Estilo: uso del inglés para maximizar potencial uso futuro de la red de ontologías
• En situaciones donde hay clases del ámbito español uso de castellano
• No obstante, se han creado rdfs:label en inglés (por defecto) y castellano (parcial) para las
entidades y propiedades modelados.
• Se han usado convenciones de codificación de ontologías para los nombres de Entidades y propiedades:
notación Camel al estilo Java
• Uso de thesaurus ya existentes, como por ejemplo UNESCOS

Proceso de diseño ontológico (paso 6)
1. Meet the requirements defined in “Annex I. Ontology requirements analysis” and “Annex II.
Ontologies and other resources to be used”. Delivered by GNOSS-DEUSTO as part of the feasibility
study for “R&D service for the development of the ontological infrastructure and semantic
architecture of the research management system (sgi) of the Hercules initiative”, file number:
2018/88/OT-AM
2. Selection and analysis of the main ontologies that model the academic environment. Including
contrast with CERIF - ERD vocabulary, entity relationship diagram, since it is the standard information
model for CRIS (Current Research Information System) systems.
3. Identification of the main entities and relationships to model the knowledge of the academic
world. Fulfilling the requirements of the ASIO project.

Proceso de diseño ontológico
4. Validation of the flexibility, completeness and integrity of the ROH ontology network through the following
evaluations:
1. Review the questions/competency queries of the network listed by the University of Murcia (UM) and
implement as a suite of SPARQL queries to validate their compliance. As a result of this validation, some
new data and object properties were added.
2. Mapping of FECYT CVN format data to the ROH ontology. Where there were unmodelled entities or
relationships, they were included. Details of the mapping between CVN and ROH entities appear in the
cvn/config folder.
3. Validation against modules published by TREELOGIC for SGI. Ensuring that entities which are important for
the SGI are considered in the ROH ontology.
• Análisis functional de SGI efectuado por TREELOGIC
5. Continuous refinement validated by a Continuous Integration (CI) process. A battery of regression tests
regulate that new changes introduced continue to guarantee the quality of ROH, its flexibility and extensibility
to accommodate new requirements.
• Proceso descrito en https://herculescrue.github.io/GnossDeustoOnto/5-
%20M%C3%A9todo%20para%20el%20control%20de%20versiones%20OWL

Diseño de Ontología ROH: módulos resultantes
• Tras el proceso de unificación de la ontología generada por GNOSS-DEUSTO con la generada por
IZERTIS y el grupo de investigación WESO, la estructura ha quedado como sigue, donde core modela
conceptos como:
• Proyectos
• Financiación
• Grupos y personas
• Roles y Posiciones
• Actividades de Investigación core
geopolitical
knowledge-
area
scientific-
domains
subject-areas
unesco-
codes
project-
classification
university-HR
university-
HR-es
university-
HR-pt
university-
HR-uk
university-
structure
extensions-
es

58
roh:DegreeThesis
roh:MasterThesis
bibo:BookSection
obo-iao:
JournalArticle
foaf:Person vivo:Project
bibo:Conference
roh:Activity
foaf:Organization
roh:Funding
(parent of Grant, Loan,
Outsourcing)
roh:FundingAmount
bibo:Thesis
roh:KnowledgeArea
(child of skos:Concept)
vivo:Contract
obo-
ero:Software
vivo:Dataset
bibo:Patent
vivo:
Conference
Paper
vivo:Internship
vivo:FundingOrganization
roh:FundingProgram &
roh:FundingSource
roh:ResearchObject
bibo:Document
bibo:Book
roh:Expense
(roh:Patent|Person|Project|
ResearchObjectExpense)
Geonames:Feature
bibo:Report
roh:Reservable
roh:PhDThesis
roh:CurriculumVitae
RESEARCH_INDICATOR
RESEARCH_REPORT
obo-ero:
Software
vivo:
Equipment
vivo:Position
(faculty, administrative)
roh: Project
Contract
vivo:
DateTimeInterval
roh:Metric
vivo:
Facility
roh:
Person
Contract
obo-bfo:Role
(vivo:LeaderRole,
vivo:ResearcherRole,
roh:SupervisorRole)
keyword
obo-ero:Service
(Access, Analysis,
Maintenance, Support)
roh:Invention
(roh:PatentApplication)
roh: Patent
Contract
roh:
Service
Contract
Status
(accepted,
proposal_submitted,
rejected, etc)
roh:DegreeThesis
roh:MasterThesis
bibo:BookSection
obo-iao:
JournalArticle
foaf:Person vivo:Project
bibo:Conference
roh:Activity
foaf:Organization
roh:Funding
(parent of Grant, Loan,
Outsourcing)
roh:FundingAmount
bibo:Thesis
roh:KnowledgeArea
(child of skos:Concept)
vivo:Contract
obo-
ero:Software
vivo:Dataset
bibo:Patent
vivo:
Conference
Paper
vivo:Internship
vivo:FundingOrganization
roh:FundingProgram &
roh:FundingSource
roh:ResearchObject
bibo:Document
bibo:Book
roh:Expense
(roh:Patent|Person|Project|
ResearchObjectExpense)
Geonames:Feature
bibo:Report
roh:Reservable
roh:PhDThesis
roh:CurriculumVitae
RESEARCH_INDICATOR
RESEARCH_REPORT
obo-ero:
Software
vivo:
Equipment
vivo:Position
(faculty, administrative)
roh: Project
Contract
vivo:
DateTimeInterval
roh:Metric
vivo:
Facility
roh:
Person
Contract
obo-bfo:Role
(vivo:LeaderRole,
vivo:ResearcherRole,
roh:SupervisorRole)
keyword
obo-ero:Service
(Access, Analysis,
Maintenance, Support)
roh:Invention
(roh:PatentApplication)
roh: Patent
Contract
roh:
Service
Contract
Status
(accepted,
proposal_submitted,
rejected, etc)
Modelo
semántico de alto
nivel de ROH:
diagrama con las
entidades
principales –
Anexo II

Diseño de Ontología ROH: restricciones (paso 7)
• Creado detalladas restricciones para regular instanciación de clases y permitir razonamiento
• Se han creado Defined classes, es decir, aquellas cuyas instancias son derivadas por razonador al
verificar que cumplen ciertas restricciones: roh:ResearchObject,
roh:AccreditationIssuer y vivo:FundingOrganization
• Combinado jerarquías de clases con mapeo a jerarquía de términos
• roh:ProjectClasification a través de
roh:hasProjectCategorization

Descripción de la Ontología: Documentación (paso 7)
1. Documentación automática generada con Widoco:
https://deustohercules.github.io/roh/roh/index.html
2. Documentación manual en MarkDown:
https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/tree/master/Documentation
3. Tabla con todas las entidades, propiedades de objetos y datos:
https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/blob/master/Documentation/O
ntologyDocumentation.pdf

Descripción de la Ontología:
Exploración
• Revisión sobre
documentación:
• Generada en Markdown
• Tabla de entidades y
propiedades
• Propia ontología
URL:
https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/
tree/master/Documentation

Validación de la Ontología: prueba consultas de competencia (paso 8)
1. Creado fichero con documentación de entidades, sus data properties y relaciones para facilitar uso de la misma
• https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/tree/master/Documentation
2. Usa Jena y razonador Pellet para crear un grafo con dataset de prueba, aplica a través de JUnit un test por cada
pregunta de competencia
3. URL: https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoBackend/tree/master/validation-questions
4. Tenemos un dataset de prueba en
https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/blob/master/examples/data.ttl
5. Y con la ontología como entrada: https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/blob/master/roh-v2.owl

Validación de la Ontología: integración continua (paso 8)
1. Documentación sobre los tests de unidad realizados en:
https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoBackend/tree/master/validation-questions
2. Revisar ejemplos: Q15, Q20, Q7
3. Demostración de ejecución cada vez que se hace push en repositorio: https://github.com/deustohercules/validation-
questions
1. Documentación de los tests
2. Trabajo definido con GitHub Actions
3. Resultados de su ejecución

Validación: Conversor CVN a ROH (paso 8)
- Person (ligada a la persona del CVN)
- Nombre
- Teléfono fijo y móvil
- Correo electrónico
- Página web
- TeacherRole
- Relación con la persona del CVN
- Course
- Relación con TeacherRole
- Título
- DateTimeInterval
- Project
- Título
- Descriptión
- Funding
- Relación con Project
- Identificador
- FundingAmount
- MonetaryAmount
- MemberRole
- Relación con Project y la persona del CVN
- DateTimeInterval
- DateTimeInterval
- AcademicArticle
- Título
- Fecha de publicación
- Página de inicio y fin
- Position
- DateTimeInterval
- Organization
- Relación con Position
- Nombre
- HRTitle
- AwardedDegree
- Fecha de finalización
- AcademicDegree
- Relación con AwardedDegree
- Título
- University
- Relación con AcademicDegree
- Nombre
-
PhDThesis
- Fecha de finalización
- Título
- PhDThesisMetric
- Relación con PhDThesis
- Nota
- DegreeHomologation
- Relación con PhDThesis
- Fecha
- LanguageCertificate
- Idioma
- ReadingSkill
- SpokenInteractionSkill
- SpeakingSkill
- WritingSkill

Validación contra diseño de módulos de SGI (paso 8)
❑ Se han validado uno a uno los siguientes módulos del SGI:
o AES - Módulo áreas de especialización
o CAT - Módulo de catálogo de oferta científico-técnica
o CSP - Módulo de convocatorias, ayudas, solicitudes, proyectos y contratos
o EBT - Módulo de Empresas de Base Tecnológica
o ETI - Módulo de ética
o GIN -Módulo de Grupos de Investigación
o INV - Investigadores
o OTC - Módulo de Oferta Tecnológica
o PII - Módulo de Propiedad industrial e intelectual
o PRC - Producción Científica y CVN
❑ Como resultado han surgido nuevas entidades en la ontología final:
o roh:Invention, roh:Reservable, vivo:Company

Mantenimiento de la ontología
66
❑ El proceso de mantenimiento de la Ontología queda resumido en la siguiente URL:
o Hércules Backend ASIO. Método para el control de versiones OWL
❑ El proceso es el siguiente:
1. Edición colaborativa en WebProtégé. Hacer un Branch de la ontología en GitHub y trabajar de
modo colaborativo con WebProtégé.
2. Pull request para solicitar revisión y aceptación de cambios. Cuando una revisión consolidada
de la ontología desarrollada en modo colaborativo en WebProtégé es concluida, se realizará un
PULL REQUEST para integrar cambios realizados con WebProtégé con la versión release en la
rama principal de la ontología, mantenida en el repositorio GitHub.
3. Aceptación de los cambios e integración en rama principal. Si los cambios realizados no
rompen el sistema ASIO, lo que se comprueba mediante los tests de regresión (cuestiones de
validación y shapes SHACL), entonces son aceptados como nueva versión de ROH.
o Los tests de regresión comprueban el buen funcionamiento de la ontología y que las herramientas
que dependen de ella se ejecutarán correctamente → automatizado a través de GitHub action.
• https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoBackend/tree/master/validation-questions

Mantenimiento de la ontología
67
❑ El proceso está moderado por los mantenedores de la ontología:
Acción Tratamiento manual Tratamiento automático
Cambios en la
documentación o etiquetas
(modificar la descripción de
una clase - label, comment,
etc-)
Cambios son aceptados si pasan tests de regresión
en proceso de integración continua (cuestiones de
validación y verificaciones SHACL)
Modificación incremental de
entidades o propiedades
(creación de nueva entidad,
crear una nueva propiedad,
extensión de jerarquía de
subclase a superclase)
Moderador comprueba en descripción de pull request
que el cambio solo altera de modo incremental la
ontología. Decide si lanzar proceso de integración
automática.
Se lanza batería de tests de regresión. Si pasan,
entonces se integran en rama principal
Creación o borrado de
entidades o propiedades
(eliminar propiedad, borrado
de una entidad, introducir
nueva superclase de clases
existentes, añadir o modificar
restricciones, cambiar
propiedades entre subclasses
y superclasses)
Moderador comprueba en detalle los cambios y decide si
activar actualización automática de cambios
Se lanza batería de tests de regresión. Si pasan,
entonces se integran en rama principal

Uso y extensión de vocabularios estándar:
69
❑ Existen algunos catálogos que pueden ser de ayuda para el usuario en la búsqueda de ontologías,
entre ellos el LOV o BioPortal
❑ Tal como hemos comentado con anterioridad los principios que marcan el diseño de ontologías
son:
o Reusability - modelling of concepts again has been avoided if an ontology has been located
that comprehensively models a given concept.
o Extensibility - since, although academic information modelling shares many aspects
universally, there are aspects that are specific to the country in question.
o Maintainability – the modularization of the network of ontologies in distinct contextualized
refinements seeks an easier maintenability of ROH
o Integrity – by the application of ontological restrictions and validation scripts in languages like
SHACL, to preserve also Integrity.
o Usability - ROH is not only comprehensive and exhaustive, but USABLE. In ontological design,
often entities and properties are very superficially described, following the Open World
principle.

Dublin Core Metadata Initiative
70
❑ Es un vocabulario adecuado para la descripción de recursos (documentos), habiendo comenzado como un conjunto
básico de 15 propiedades basados en una idea análoga a la de los elementos de catalogación de bibliotecas
❑ Documentación en: https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/
❑ Propiedades:
o title – nombre del recurso.
o creator – nombre del creador del recurso.
o subject – tópico del recurso.
o description – descripción del recurso, pudiendo ser un resumen, un sumario, etc.
o publisher – entidad responsable por hacer disponible el recurso.
o contributor – nombre de los colaboradores para la construcción del recurso.
o date – fecha asociada al recurso.
o type – tipo del recurso.
o format – formato de archivo, medio físico de almacenamiento o dimensiones del recurso.
o identifier – una referencia única al recurso dentro de un determinado contexto.
o source – fuente de origen del recurso, como, por ejemplo, el resultado de un trabajo.
o language – lenguaje del recurso.
o relation – relación entre dos recursos.
o coverage – cobertura temporal o espacial del recurso, por ejemplo, una jurisdicción.
o rights – derechos asociados al recurso.
@prefix dc11: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .
<http://dublincore.org/>
dc11:title "Dublin Core™ Metadata Initiative - Home Page" ;
dc11:description "The Dublin Core™ Metadata Initiative Web site." ;
dc11:date "1998-10-10" ;
dc11:format "text/html" ;
dc11:language "en" ;
dc11:contributor "The Dublin Core™ Metadata Initiative",
"L'Initiative de métadonnées du Dublin Core"@fr, "der Dublin-Core
Metadata-Diskussionen"@de .
DC Generator

FOAF: Friend of a Friend
71
❑ Es un vocabulario adecuado para la definición de metadatos sobre personas, sus intereses, sus relaciones y sus actividades.
❑ Cuenta con un conjunto central de clases (primera letra en mayúscula) y propiedades (primera letra en minúscula):
❑ Agent – cosas que realizan algo, puede tratarse de personas, organizaciones, robots, etc. Cuenta con las subclases “Person”, “Organization” y “Group”.
❑ Person – entidad central del vocabulario: representa a las personas.
❑ name – cadena de caracteres con un nombre.
❑ title – forma de tratamiento, como, por ejemplo, “Sr.”, “Sra.”, etc.
❑ img – una imagen que representa a una persona.
❑ depiction (depicts) – relaciona alguna cosa a una imagen.
❑ familyName – describe parte del nombre de una persona (apellido).
❑ givenName – describe parte del nombre de una persona (primer no
❑ knows – relaciona a dos personas.
❑ based_near – relación espacial entre dos cosas.
❑ age – la edad de la persona.
❑ made (maker) – alguna cosa hecha por alguien.
❑ primaryTopic (primaryTopicOf) – principal tópico de un documento.
❑ Project – un proyecto.
❑ Organization – una organización.
❑ Group – un grupo.
❑ Member – un miembro de un grupo.
❑ Document – un documento.
❑ Image – una imagen.
@base <http://example.org/> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .
@prefix rel: <http://www.perceive.net/schemas/relationship/> .
<#green-goblin>
rel:enemyOf <#spiderman> ;
a foaf:Person ; # in the context of the Marvel universe
foaf:name "Green Goblin" .
<#spiderman>
rel:enemyOf <#green-goblin> ;
a foaf:Person ;
foaf:name "Spiderman", "Человек-паук"@ru .
Tim Berners-Lee’s FOAF data
FOAF Generator

SKOS Play! (unesco-areas)
SKOS: Simple Knowledge Organization System
72
ex:Computer rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "Computer"@en;
skos:prefLabel "Computador"@es;
skos:altLabel "Ordenador"@es ;
skos:broader ex:Laptop ;
skos:related ex:Software .
ex:Laptop rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "Laptop"@en;
skos:prefLabel "Portatil"@es;
skos:narrower ex:Computer.
❑ SKOS, which stands for Simple Knowledge Organization System, is a W3C standard, based on
other Semantic Web standards (RDF and OWL), that provides a way to represent controlled
vocabularies, taxonomies and thesauri.
❑ Specifically, SKOS itself is an OWL ontology and it can be written out in any RDF syntax
❑ Concepts:
o A controlled vocabulary is a list of terms which a community or organization has agreed upon.
• For example: Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday, Sunday are the days of the week.
o A taxonomy is a controlled vocabulary organized in a hierarchy.
• For example, we can have the terms Computer, Tablet and Laptop and the concepts Tablet and Laptop are
subclasses of Computer because a Tablet and Laptop are types of Computers.
o A thesaurus is a taxonomy with more information about each concept including preferred and
alternative terms (“Computer” in English, “Computador” or “Ordenador” in Spanish).
• Additionally, a thesaurus may contain relationships to related concepts. For example, the concepts “Computer”
and “Software” have some type of relationship.

Democratizando las ontologías: Schema.org
73
❑ Initiative launched in 2011 by Bing, Google, Yahoo and then Yandex
❑ Objective: “create and support a common set of schemas for structured data mark-up on web pages.”
o Propose to use their schemas to annotate contents in a web page with metadata
❑ Metadata are recognized by search engines and other parsers, thus accessing to the “meaning” of portals
❑ Their vocabularies were inspired by earlier formats like Microformats, FOAF, GoodRelations and OpenCyc
❑ Offer schemas in the following domains (http://schema.org/docs/schemas.html):
o Events, health, organization, person, place, product, offer, revisión and so on.
❑ To map declarations in microdata to RDF the following tools can be used:
o http://tools.seochat.com/category/schema-generators
❑ More info at: http://schema.org/
❑ Examples:
❑ http://schema.org/CreativeWork
❑ http://paginaspersonales.deusto.es/dipina/ (microdata.reveal Chrome plugin)

PROV: Provenance
74
❑ Un tipo importante de información sobre datos publicados es el que se refiere a su proveniencia, a quién los generó, a de qué manera
fueron generados, a cuáles fueron las fuentes de origen, etc.
❑ Considerar la proveniencia es obtener la información sobre entidades, actividades y personas involucradas en la producción de alguna
cosa.
❑ La ontología PROV de documentos define un modelo, serializaciones correspondientes y otras definiciones que permitan el intercambio
de informaciones de proveniencia en la Web.
o El modelo de proveniencia definido por PROV considera tres elementos básicos: entidades, actividades y agentes, interconectados por relaciones.
• "una entidad (una página Web, un archivo, etc.) fue generada por una actividad asociada a un determinado agente"
@prefix prov: <http://www.w3.org/ns/prov#> .
@prefix : <http://example.org#> .
:illustrationActivity
a prov:Activity; ## Using Starting Point terms,
prov:wasAssociatedWith :derek; ## the illustration activity was associated with Derek in a way.
.
:derek a prov:Agent .
:illustrationActivity
prov:qualifiedAssociation [ ## Qualify how the :illustrationActivity
a prov:Association; ## was associated with
prov:agent :derek ## the Agent Derek.
prov:hadRole :illustrationist; ## Qualification: The role that Derek served.
prov:hadPlan :tutorial_blog; ## Qualification: The plan (or recipe, instructions)
## that Derek followed when creating the graphical chart.
];
.
:tutorial_blog a prov:Plan, prov:Entity .
:illustrationist a prov:Role .

DCAT
75
:dataset-001
a dcat:Dataset ;
dct:title "Imaginary dataset"@en ;
dcat:keyword "accountability"@en, "transparency"@en, "payments"@en ;
dct:creator :finance-employee-001 ;
dct:issued "2011-12-05"^^xsd:date ;
dct:modified "2011-12-15"^^xsd:date ;
dcat:contactPoint <http://example.org/transparency-office/contact> ;
dct:temporal <http://reference.data.gov.uk/id/quarter/2006-Q1> ;
dcat:temporalResolution "P1D"^^xsd:duration ;
dct:spatial <http://sws.geonames.org/6695072/> ;
dcat:spatialResolutionInMeters "30.0"^^xsd:decimal ;
dct:publisher :finance-ministry ;
dct:language <http://id.loc.gov/vocabulary/iso639-1/en> ;
dct:accrualPeriodicity <http://purl.org/linked-data/sdmx/2009/code#freq-W> ;
dcat:distribution :dataset-001-csv ;
.
❑ DCAT es una recomendación del W3C que permite crear catálogos con descripciones de conjuntos de datos.
o La utilización de una forma estándar de descripción de catálogos aumenta la capacidad de descubrimiento y permite que las aplicaciones sean capaces
de encontrar metadatos distribuidos por diferentes catálogos.
o También permite la publicación descentralizada de catálogos y facilita la búsqueda federada de conjuntos de datos publicadosen diferentes páginas o
portales
❑ DCAT posee tres clases principales:
o dcat:Catalog – representa el catálogo.
o dcat:Dataset – representa un conjunto de datos en un catálogo.
o dcat:Distribution – representa una forma de acceso al conjunto de datos, como, por ejemplo, una página Web, un archivo para descarga, un
Web Service, una Web API, un SPARQL endpoint, etc.
❑ Observar el modo en el cual la ontología reutiliza propiedades de los
vocabularios Dublin Core, FOAF y SKOS.

Explicación de la ontología – prefijos de ontologías importadas
Prefix Ontology name Ontology namespace Ontology website
bibo Bibliographic Ontology http://purl.org/roh/mirror/bibo# http://bibliontology.com/
cito CiTO, the Citation Typing Ontology http://purl.org/spar/cito# https://sparontologies.github.io/cito/current/cito.html
foaf FOAF: Friend of a Friend Ontology http://purl.org/roh/mirror/foaf# http://xmlns.com/foaf/spec/
gn GeoNames Ontology http://purl.org/roh/mirror/geonames# http://www.geonames.org/ontology/documentation.html
obo-bfo OBO Foundry, Basic Formal Ontology http://purl.org/roh/mirror/obo/bfo# http://www.obofoundry.org/ontology/bfo.html
obo-ero
OBO Foundry, eagle-i Research Resource
Ontology (ERO)
http://purl.org/roh/mirror/obo/ero# https://open.catalyst.harvard.edu/wiki/display/eaglei/Ontology
obo-iao
OBO Foundry, Information Artifact
Ontology
http://purl.org/roh/mirror/obo/iao# https://github.com/information-artifact-ontology/IAO/
obo-ro OBO Foundry, Relations Ontology http://purl.org/roh/mirror/obo/ro# http://www.obofoundry.org/ontology/ro.html
owl OWL Web Ontology Language http://www.w3.org/2002/07/owl# https://www.w3.org/TR/owl-features/
rdf The RDF Concepts Vocabulary (RDF) http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# https://www.w3.org/TR/rdf-concepts/
rdfs RDF Schema 1.1 http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema# https://www.w3.org/TR/rdf-schema/
roh
Red de Ontologías Hércules / Hercules
Network of Ontologies
http://purl.org/roh# https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/tree/master/Documentation
rohes
Network of Ontologies, Spanish
specialization
http://purl.org/rohes# https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/tree/master/Documentation
rohum
Network of Ontologies – University of
Murcia Specialization
http://purl.org/rohum# https://github.com/HerculesCRUE/GnossDeustoOnto/tree/master/Documentation
skos
SKOS Simple Knowledge Organization
System
http://www.w3.org/2004/02/skos/core# https://www.w3.org/TR/2008/WD-skos-reference-20080829/skos.html
uneskos SKOS UNESCO Thesaurus http://purl.org/umu/uneskos# https://skos.um.es/unescothes/downloads.php
vcard
vCard Ontology - for describing People and
Organizations
http://purl.org/roh/mirror/vcard# https://www.w3.org/TR/vcard-rdf/
vivo VIVO core ontology http://purl.org/roh/mirror/vivo# https://wiki.lyrasis.org/display/VIVO/The+core+ontology+and+its+annotations

Entidades principales: vivo:Project
Prefix Class Prefix
Object property (bold
indicates explicit
Domain, otherwise a
Restriction)
Range Class
Prefi
x
Datatype Property
(bold indicates
explicit domain;
otherwise a
restriction)
Range
Datatype (if
typed)
Range
values
vivo Project roh hasKnowledgeArea skos:Concept vivo identifier xsd:string
vivo relates
roh:Audit or obo-
bfo:Role
vivo abbreviation rdfs:Literal
roh hasContract vivo:ProjectContract vivo description rdfs:Literal
obo-ro hasPart vivo:Project roh title xsd:string
vivo participates roh:Activity vivo freeTextKeyword xsd:string
roh spends roh:ProjectExpense roh modality xsd:string
roh produces roh:ResearchObject roh
needsEthicalValid
ation
xsd:boolean
vivo relatedBy
roh:Dossier or
roh:Justification or
obo-bfo:Role
roh isCompetitive xsd:boolean
roh isSupportedBy roh:Funding roh: projectObjective xsd:string
gn locatedIn gn:Feature
vivo dateTimeInterval vivo:DateTimeInterval
roh
hasProjectCategorizatio
n
roh:ProjectClassificati
on
roh hasHRClassification roh:HRClassification
roh projectStatus roh:Status
roh coordinatedBy foaf:Agent
roh
foreseenJustificationDat
e
vivo:DateTimeValue

Entidades principales: vivo:Project
❑ Caso de uso: Q34 – Propuesta de proyecto de investigación dirigida a una empresa incluyendo detalles económicos de la misma, el Funding propuesto y los
Funding Amounts associados
❑ Result
❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#a-project-in-negotiation>
a vivo:Project ;
:projectStatus <http://purl.org/roh/data#status-proposal-submitted> ;
:isSupportedBy [ a :Funding ;
ro:hasPart [ a :FundingAmount ;
:grants <http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1> ;
:monetaryAmount "5000"^^xsd:decimal ] ;
:fundedBy [ a :FundingProgram ;
:promotedBy <http://purl.org/roh/data#company-one> ] ;
:publicFunding "false"^^xsd:boolean
];
vivo:relates [ a vivo:MemberRole ;
:roleOf <http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1> ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#a-project-in-negotiation>
] ;
vivo:relates [ a vivo:LeaderRole ;
:roleOf <http://purl.org/roh/data#company-one> ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#a-project-in-negotiation>
] .
❑ SPARQL query:
PREFIX ro: <http://purl.org/roh/mirror/obo/ro#>
SELECT ?project ?company ?fundingAmounts
WHERE {
?project a vivo:Project ;
roh:projectStatus ?proposalSubmitted ;
roh:isSupportedBy ?funding .
?funding ro:hasPart ?fundingAmount ;
roh:fundedBy ?fundingProgram .
?fundingProgram roh:promotedBy ?company .
?fundingAmount roh:monetaryAmount ?fundingAmounts .
?company a vivo:Company .
?proposalSubmitted a roh:ProposalSubmitted .
}

Entidades principales: foaf:Person
Prefix Class Prefix
Object property
(bold indicates
explicit Domain,
otherwise a
Restriction)
Range Class Prefix
Datatype Property
(bold indicates
explicit domain;
otherwise a
restriction)
Range
Datatype
(if typed)
foaf Agent Roh hasContactInfo
vcard:Organizat
ion
vivo freeTextKeyword xsd:string
foaf Person Roh hasKnowledgeArea skos:Concept vivo identifier xsd:string
Vivo relates
vivo:AwardedD
egree
vivo researcherId
Roh spends
roh:PersonExpe
nse
roh birthdate xsd:string
Roh hasContract
roh:PersonCont
ract
vivo eRACommonsId
Roh hasCV
roh:Curriculum
Vitae
roh description xsd:string
Roh hasPosition vivo:Position roh firstName xsd:string
Roh participates roh:Activity roh gender xsd:string
Roh elegibleFor
roh:Accreditatio
n
roh researchLine xsd:string
Foaf homePage foaf:Document foaf surname xsd:string
Foaf image foaf:Image foaf name xsd:string
Roh correspondingAuthor foaf nickname xsd:string
Roh supervisorOf bibo:Thesis roh taxID xsd:string
Roh Teaches
roh:AcademicSu
bject
roh title xsd:string
roh Reviews bibo:Document roh ORCID xsd:string
roh hasMetric
roh:AuthorMet
ric
vivo scopusId
rohes secondFamilyName xsd:string
roh dedication xsd:string

Entidades principales: foaf:Person
❑ Caso de uso: Q16B - Dada una persona listar research objects a los que ha contribuido, filtrados por periodo y/o organización:
❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#investigador-1>
a foaf:Person ;
:hasKnowledgeArea uneskos:120304 , uneskos:120601 ;
:hasPosition [ a :ResearcherPosition ;
vivo:dateTimeInterval
[ a vivo:DateTimeInterval ;
vivo:start
[ a vivo:DateTimeValue ;
vivo:dateTime
"2010-09-
15T00:00:00"^^xsd:dateTime
]
] ;
vivo:relates
<http://purl.org/roh/data#centro-
investigacion-1> , <http://purl.org/roh/data#investigador-1>
] ;
foaf:name
"Pedro" ;
foaf:gender "male" ;
vivo:relatedBy [ a :ResearcherPosition ;
vivo:relates <http://purl.org/roh/data#centro-
investigacion-1> , <http://purl.org/roh/data#investigador-1>
] ;
:hasCV [ a :CurriculumVitae ;
:cites "21"^^xsd:integer ;
:factorH "3"^^xsd:integer ] .
❑ SPARQL query:
PREFIX foaf: <http://purl.org/roh/mirror/foaf#>
SELECT DISTINCT ?researcher ?researchObject ?organization
WHERE {
?researchObject a roh:ResearchObject ;
bibo:authorList ?authorList ;
vivo:dateIssued ?dateTimeValue .
?dateTimeValue vivo:dateTime ?date .
?authorList rdfs:member ?researcher .
?researcher roh:hasPosition ?position .
?position vivo:relates ?organization .
?organization a ?organizationClass .
?organizationClass rdfs:subClassOf foaf:Organization .
FILTER (YEAR(?date) >= "2019"^^xsd:integer &&
YEAR(?date) <= "2020"^^xsd:integer )
}
ORDER BY ?researcher
❑ Result

Prefix Class Prefix
indicates explicit Domain,
otherwise a Restriction)
Range Class Prefix
Datatype
Property (bold
indicates explicit
domain;
otherwise a
restriction)
Range
Datatype
(if typed)
foaf Agent roh hasContactInfo vcard:Organization vivo freeTextKeyword xsd:string
roh hasAccreditation roh:Accreditation
roh hasRole obo-bfo:Role
foaf mBox owl:Thing
vivo relatedBy vivo:Relationship
foaf Organization roh hasKnowledgeArea skos:Concept vivo identifier xsd:string
vivo affiliatedOrganization foaf:Organization vivo abbreviation rdfs:Literal
vivo hasSuccessorOrganization foaf:Organization roh description xsd:string
vivo hasPredecessorOrganization foaf:Organization roh researchLine xsd:string
obo-ro hasPart foaf:Organization roh foundationDate xsd:string
roh hasInfrastructure roh:Infastructure
foaf homePage foaf:Document
roh participates roh:Activity
roh produces roh:ResearchObject
roh provides obo-ero:Service
roh grantedBy roh:FundingAmount
roh hasSpinoff vivo:Company
roh
AccreditationIssu
er
roh issues roh:Accreditation
roh
FundingOrganiza
tion
roh promotes
roh:FundingProgram or
roh:FundingSource
roh funds roh:Funding
roh ResearchGroup roh excellenceLabel
xsd:boolea
n
vivo University roh awards vivo:AwardedDegree
roh Company roh hasCompanyCategorization
roh:CompanyClassificatio
n
roh isStartup
xsd:boolea
n
roh publicCompany
xsd:boolea
n
Entidades principales: foaf:Organization

❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#universidad-1>
a vivo:University ;
ro:BFO_0000051 <http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1>,
<http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-2>
<http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1>
a :ResearchGroup ;
:hasAccreditation [ a :Accreditation ;
vivo:hasGoverningAuthority <http://purl.org/roh/data#gobierno-
vasco> ;
:title "Grupo reconocido por el Gobierno
Vasco"
] ;
:hasKnowledgeArea uneskos:120318 , uneskos:120304 , uneskos:120601 ;
gn:locatedIn <https://sws.geonames.org/3128026/> .
<http://purl.org/roh/data#a-project-in-negotiation>
a vivo:Project ;
:projectStatus "PROPOSAL_SUBMITTED" ;
:grants <http://purl.org/roh/data#centro-
investigacion-1> ;
:fundedBy [ a :FundingProgram ;
:promotedBy <http://purl.org/roh/data#company-
one> ] ;
:publicFunding "false"^^xsd:boolean
];
:roleOf <http://purl.org/roh/data#centro-
investigacion-1> ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#a-project-in-
negotiation>
] ;
:roleOf <http://purl.org/roh/data#company-one> ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#a-project-in-
negotiation>
] .
Entidades principales: foaf:Organization
❑ Caso de uso: Q17 - Dada una organización, en un periodo de tiempo,
listar sus proyectos
❑ SPARQL query:
PREFIX foaf: <http://purl.org/roh/mirror/foaf#>
SELECT DISTINCT ?organization ?project
WHERE {
?organization a ?organizationClass .
?organizationClass rdfs:subClassOf*
foaf:Organization .
?role roh:roleOf ?organization ;
vivo:relatedBy ?project .
?project a vivo:Project ;
vivo:dateTimeInterval ?dateTimeInterval .
?dateTimeInterval vivo:start ?startDateTimeValue ;
vivo:end ?endDateTimeValue .
?startDateTimeValue vivo:dateTime ?start .
?endDateTimeValue vivo:dateTime ?end .
FILTER (YEAR(?start) <= "2019"^^xsd:integer &&
YEAR(?end) >= "2019"^^xsd:integer )
}
❑ Result

Entidades principales: roh:Funding
Prefix Class Prefix
indicates explicit
Domain, otherwise a
Restriction)
Range Class Prefix
Datatype Property
(bold indicates explicit
domain; otherwise a
restriction)
Range Datatype
(if typed)
roh Funding obo-ro hasPart roh:FundingAmount vivo identifier xsd:string
roh fundedBy roh:FundingProgram vivo description
vivo dateTimeInterval vivo:DateTimeInterval vivo freeTextKeyword
roh supports roh:PersonContract or roh:Project roh publicFunding xsd:boolean
roh hasContract vivo:Contract
roh hasKnowledgeArea skos:Concept
roh FundingAmount roh grants foaf:Organization roh currency xsd:string
obo-ro partOf roh:Funding roh monetaryAmoung xsd:float
roh FundingProgram roh funds roh:Funding vivo identifier xsd:string
gn locatedIn gn:Feature roh title xsd:string
vivo dateTimeInterval vivo:DateTimeInterval vivo description xsd:string
roh promotedBy vivo:FundingOrganization
roh FundingSource roh promotedBy vivo:FundingOrganization
roh funds roh:FundingProgram
vivo FundingOrganization roh promotes
roh:FundingProgram or
roh:FundingSource

❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#another-collaborative-project>
a vivo:Project ;
:fundedBy <http://purl.org/roh/data#european-funding-program> ;
:publicFunding "true"^^xsd:boolean
],
[ a :Funding ;
:fundedBy <http://purl.org/roh/data#european-funding-program> ;
:publicFunding "true"^^xsd:boolean
];
vivo:dateTimeInterval [ a vivo:DateTimeInterval ;
vivo:end [ a vivo:DateTimeValue ;
vivo:dateTime "2021-06-30T00:00:00"^^xsd:dateTime
] ;
vivo:start [ a vivo:DateTimeValue ;
vivo:dateTime "2018-01-01T00:00:00"^^xsd:dateTime
]
] ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#another-collaborative-project>
] ;
vivo:relatedBy <http://purl.org/roh/data#another-collaborative-project>
] .
Entidades principales: roh:Funding
❑ Caso de uso: Q36 - Listar los grupos ordenados por financiación
recibida
❑ SPARQL query:
SELECT ?organization ?fundingProgram
(SUM(?monetaryAmount) as ?totalFunding)
WHERE {
?fundingProgram a roh:FundingProgram ;
roh:funds ?funding .
?funding ro:hasPart ?fundingAmount .
?fundingAmount roh:grants ?organization ;
roh:monetaryAmount ?monetaryAmount .
} GROUP BY ?organization ?fundingProgram
❑ Result

Entidades principales:
roh:ResearchObject
Prefix Class
Prefi
x
indicates explicit Domain,
otherwise a Restriction)
Range Class Prefix
Datatype
Property (bold
indicates
explicit
domain;
otherwise a
restriction)
Range
Datatype
(if typed)
roh ResearchObject roh hasKnowledgeArea skos:Concept
roh correspondingAuthor foaf:Person
roh producedBy roh:Project
bibo Collection bibo oclcnum rdfs:Literal
roh Dossier vivo relates
roh:ProjectContract or
bibo:Report or
roh:Project
vivo identifier xsd:string
vivo dateTimeInterval vivo:DateTimeInterval roh title xsd:string
vivo description
bibo Periodical vivo publisher foaf:Organization bibo eissn rdfs:Literal
bibo issn rdfs:Literal
bibo Journal vivo dateIssued vivo:DateTimeValue vivo abbreviation rdfs:Literal
bibo Magazine
bibo Document vivo publishedIn
bibo:Collection or
bibo:Book
bibo doi xsd:string
bibo authorList rdf:Seq bibo abstract xsd:string
vivo dateIssued vivo:DateTimeValue bibo pageStart
bibo editorList rdf:Seq bibo pageEnd
bibo volume rdfs:Literal
roh title xsd:string
vivo Abstract
bibo Article bibo issue
bibo
AcademicArtic
le
obo-iao:
JournalArticle
roh hasMetric roh:PublicationMetric
vivo
ConferencePa
per
bibo presentedAt bibo:Conference
roh:
WorkshopPape
r
vivo EditorialArticle

Entidades principales: roh:ResearchObject
❑ Caso de uso: Q8 - Producción científica (ResearchObjects) de un grupo de investigación
❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#journal-article-1-metric>
a :PublicationMetric ;
:impactFactor "2.5"^^xsd:float ;
:quartile "Q2"^^xsd:string .
<http://purl.org/roh/data#journal-article-1>
a iao:IAO_0000013 ;
dc:title
"My great journal article" ;
:hasKnowledgeArea uneskos:1203 ;
:correspondingAuthor <http://purl.org/roh/data#investigador-1> ;
bibo:authorList [ a rdf:Seq ;
rdf:_1
<http://purl.org/roh/data#investigador-1> ;
rdf:_2
] ;
vivo:dateIssued
vivo:dateTime
"2020-04-27T00:00:00"^^xsd:dateTime
] ;
vivo:hasPublicationVenue
<http://purl.org/roh/data#excelent-journal> ;
:hasMetric <http://purl.org/roh/data#journal-article-1-metric> .
❑ SPARQL query:
SELECT DISTINCT ?researchGroup ?researchObject
?researchObjectClass
WHERE {
?researchObject a roh:ResearchObject ;
a ?researchObjectClass ;
bibo:authorList ?authorList .
?authorList ?order ?author .
?author roh:hasPosition ?position .
?position vivo:relates ?researchGroup .
?researchGroup a roh:ResearchGroup .
FILTER NOT EXISTS {
?researchObject a ?otherClass .
?otherClass rdfs:subClassOf
?researchObjectClass .
FILTER (?otherClass != ?researchObjectClass)
}
FILTER (str(?researchObjectClass) !=
"http://purl.org/roh#ResearchObject")
}
❑ Result

Prefix Class Prefix
Object property
(bold indicates
explicit Domain,
otherwise a
Restriction)
Range Class Prefix
Datatype Property
(bold indicates
explicit domain;
otherwise a
restriction)
Range
Datatype (if
typed)
roh Activity roh participatedBy foaf:Agent vivo identifier xsd:string
bibo presents bibo:Document roh description xsd:string
vivo relates roh:Expense or obo-bfo:Role vivo freeTextKeyword xsd:string
obo-
bfo
realizes obo-bfo:Role vivo contactInformation rdfs:Literal
vivo hasKnowledgeArea skos:Concept roh title xsd:string
vivo Competition
bibo Conference vivo abbreviation rdfs:Literal
vivo Course obo-ro partOf vivo:AcademicDegree vivo courseCredits xsd:int
vivo courseHours xsd:string
vivo Exhibit
bibo Hearing
vivo Internship
vivo Interview
vivo Meeting
bibo Performance
vivo Presentation
vivo InvitedTalk
roh PanelTalk
roh ThesisViva
bibo Workshop
Entidades principales:
roh:Activity

Entidades principales: roh:Activity
❑ Caso de uso: Q26 - Obtener el listado de congresos/workshops y eventos de divulgación científica en los que haya participado indicando el rol que he tenido:
organizador, expositor, etc
❑ Dataset:
<http://purl.org/roh/data#a-great-conference>
a bibo:Conference ;
bfo:BFO_0000055 [ a vivo:AttendeeRole ;
ro:RO_0000052<http://purl.org/roh/data#investigador-2> ] .
a foaf:Person ;
:hasKnowledgeArea uneskos:120304 , uneskos:570508 ;
:hasPosition [ a :ResearcherPosition ;
vivo:dateTimeInterval
[ a vivo:DateTimeInterval ;
vivo:start
vivo:dateTime
"2013-05-10T00:00:00"^^xsd:dateTime
]
] ;
vivo:relates
<http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1> ,
] ;
foaf:name
"Maria" ;
foaf:gender "female" ;
vivo:relatedBy [ a :ResearcherPosition ;
vivo:relates <http://purl.org/roh/data#centro-investigacion-1>
, <http://purl.org/roh/data#investigador-2>
] ;
:hasCV :CurriculumVitae .
❑ SPARQL query:
PREFIX bfo: <http://purl.org/roh/mirror/obo/bfo#>
SELECT ?researcher ?conference ?roleClass
WHERE {
?conference a bibo:Conference ;
bfo:BFO_0000055 ?role .
?role a ?roleClass ;
ro:RO_0000052 ?researcher .
FILTER NOT EXISTS {
?role a ?otherClass .
?otherClass rdfs:subClassOf ?roleClass .
FILTER (?otherClass != ?roleClass)
}
}
❑ Result

References
89
❑ Guía de la Web Semántica: https://ceweb.br/guias/web-semantica/es/

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