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Linked Government Data
data.gv.at – Semantic Web Meetup

Andreas Langegger
Wien, 8. April 2010
WWW
                                                        Semantic Web
                             Apple                              Web of Data
                           HyperCard
        V. Bush: Memex
                            (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)
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“
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
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:



1. Webserver soll strukturierte
   Beschreibung des Dings liefern und
2. weitere Informationen über
   Beziehungen zu anderen Dingen
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
Open Government Data
                                Keine personenbezogenen Daten!
•   Geoinformation
•   Volkszählung
•   Mikrozensus
•   BIP, Budget
•   Aktuelle Arbeitslosenzahlen
•   Subventionen & Förderungen
•   Parlamentverhandlungen
•   Gesetze
•   help.gv.at
•   ...
Linked Open Government Data
• Open Government Data als
  Linked Data veröffentlichen!

   Warum??
                                 €€!!!
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...
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
Warum Linked Data?
•   Offenes, standardisiertes Beschreibungsformat
•   Modular
•   Skaliert
•   Integration ohne zusätzliche Kosten
•   Generisch




                        Linked Data Standards
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.
Warum Linked Data?
• Unterstützt Beschreibungslogiken
  ▫ erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion
  ▫ => implizites Wissen


          Häupl ist Bürgermeister
                                         Häupl ist Politiker
        Bürgermeister sind Politiker
iElect UK – iPhone App
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.
Wie?
•       Quellen sammeln
    ▫     „low hanging fruit“
    ▫     Katalog

•       Rohdaten/RDFizing
    ▫     nach Priorität/Effekt
    ▫     viele existierende Tools


•       Silos öffnen
    ▫     Lobbying
    ▫     Rechtliche Basis
CONTEST!!!
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1st Open Government Data Meetup Austria, Keynote by Andreas Langegger

  • 1. Linked Government Data data.gv.at – Semantic Web Meetup Andreas Langegger Wien, 8. April 2010
  • 2. WWW Semantic Web Apple Web of Data HyperCard V. Bush: Memex (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: 1. Webserver soll strukturierte Beschreibung des Dings liefern und 2. 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.
  • 16. 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.
  • 17. Wie? • Quellen sammeln ▫ „low hanging fruit“ ▫ Katalog • Rohdaten/RDFizing ▫ nach Priorität/Effekt ▫ viele existierende Tools • Silos öffnen ▫ Lobbying ▫ Rechtliche Basis
  • 19. Creative space for digital public sector