Das Dokument behandelt die Konzepte des Semantic Web und von Linked Data, einschließlich ihrer Prinzipien, Anwendungen und Vorteile für Bereiche wie Wissenschaft, Wirtschaft und Regierung. Es betont die Wichtigkeit der Interoperabilität von Daten, die durch standardisierte URIs und strukturierte Beschreibungen ermöglicht wird. Die Veröffentlichung von Open Government Data als Linked Data wird als Möglichkeit hervorgehoben, um die Effizienz zu steigern und den Zugang für Bürger und Unternehmen zu verbessern.

1. Linked Government Data
data.gv.at – Semantic Web Meetup
Andreas Langegger
http://www.langegger.at
Wien, 8. April 2010

2. WWW
Semantic Web
Apple Web of Data
V. Bush: Memex HyperCard
(lokal)
(theoretisch)
1945 1985 1990 2010>
Dokumente + Dinge +
Hyperlinks Beziehungen
> für Menschen > maschinenlesbar
Jacob Nielson, 1995: “Before
the workshop, hypertext had been
considered a somewhat esoteric concept of interest to a
few fanatics only.”
(gemeint war 1. Hypertext Workshop 1987)

3. Semantic Web
• Theoretisch betrachtet:
▫ Anstatt verknüpfter Webseiten: riesiger globaler Datengraph
▫ Beziehungen (Kanten) mit wohldefinierter Semantik
hat Hauptstadt Wien ist Bürgermeister von
Österreich Häupl
Einwohnerzahl 8.376.761 ist ein
Bürgermeister
• Interoperable Daten
▫ global verteilte Daten können einfach verküpft werden
▫ Graph ist einfach erweiterbar
▫ URI als eindeutige Bezeichner für alle „Dinge“

4. Wer definiert Semantik?
• Jeder, Experten, Gruppen
• Vokabulare (terminologische Ontologien)
▫ Beziehungen sind selbst „Dinge“, die man genauso beschreibt:
hat Hauptstadt
ist eine
Weist einem (Bundes-)land eine
Beschreibung Hauptstadt zu.
Beziehungseigenschaft
Beschreibung ist eine Bürgermeister
ist eine
Beschreibt Beziehungen zwischen
verschiedenen Dingen Klasse von Dingen
• Existierende Vokabulare können leicht erweitert werden
▫ Dinge können beliebig verknüpft werden => verteilte Graphen

5. 4 Linked Data Prinzipien
1. URI = global eindeutige ID für alle „Dinge“
▫ Für Web-Dokumente, aber auch rein abstrakte Dinge
▫ zB. http://dbpedia.org/resource/Linked_Data
2. Genauer: HTTP URI verwenden
▫ Kann von HTTP Client (z.B. Browser) „aufgelöst“ werden:
3. Webserver soll strukturierte
Beschreibung des Dings liefern und
4. weitere Informationen über
Beziehungen zu anderen Dingen

6. Linked Data – Anwendungen
• Wissenschaft & Forschung
• Social Web, Web 3.0
• Businessanwendungen
• Semantic Desktop (cluug startup)
• eGov 3.0:
▫ Open Government Data
▫ Offizielle und third-party Services, APIs

7. Open Government Data
Keine personenbezogenen Daten!
• Geoinformation
• Volkszählung
• Mikrozensus
• BIP, Budget
• Aktuelle Arbeitslosenzahlen
• Subventionen & Förderungen
• Parlamentverhandlungen
• Gesetze
• help.gv.at
• ...

8. Linked Open Government Data
• Open Government Data als
Linked Data veröffentlichen!
Warum??
€€!!!

9. Daten sind Ressourcen!
• Gesammelt werden sie ohnehin
▫ Warum in Datensilos behalten?
▫ Bereits mit Steuergeld finanziert €€€??
• Daten verwerten!!
▫ Effizienz
▫ Wettbewerb
▫ Besserer Zugang für Wirtschaft und Bürger
• Vgl. Open Source => neue Märkte!
▫ neue Dienstleistungen
▫ Besser, aktueller, schneller, billiger...

10. Win-win!
• Offene Systeme ermöglichen externes Engagement
▫ Croud sourcing
z.B. Goldcorp (CA), youXcity...
▫ Viele Experten in der Bevölkerung
die politisch nicht aktiv sind!
▫ Professionelle Amateure (z.B. OpenStreetMap)
▫ Mashups & neuartige Anwendungen durch Dritte
▫ Visualisierungen & Kombination von Daten =>
Fehler passieren, können schneller aufgedeckt werden

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

12. Warum Linked Data?
• Unterstützt strukturierte Abfragen à la SQL
Wie hoch waren Steuerbelastung, Inflation und BIP/
Kopf in den Jahren 1990-2009?
Liste alle Bezirke von Wien, in denen es mehr als X
private Schulen pro 10.000 Einwohner gibt.
Liste alle Parlamentsabgeordneten der Partei X, die
für Gesetz Y gestimmt haben.

13. Warum Linked Data?
• Unterstützt Beschreibungslogiken
▫ erlauben autom. natürliches Schließen durch Deduktion
▫ => implizites Wissen
Häupl ist Bürgermeister
Häupl ist Politiker
Bürgermeister sind Politiker

14. iElect UK – iPhone App

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

18. CONTEST!!!

19. Creative space for digital public sector