Schlagwort: sparql

Vielbefragter Wikidata Query Service

Die Nutzung des Wikidata Query Service ist seit einigen Tagen um ein zigfaches gestiegen, wie man der entsprechenden Monitoring-Seite entnehmen kann. Die Ursache ist anscheinend noch unklar. Vielleicht ein amoklaufendes Skript oder ein Dienst, der Wikidata produktiv eingebaut hat? Bemerkenswert ist allerdings, dass man als Normalnutzer nichts davon mitbekommt. Ein Lob an die Admins, deren betreute Infrastruktur diese Explosion einfach so auffängt.

[via Wikidata-List]

SPARQL für und “Units” in Wikidata

Eine große Woche für Wikidata. Nicht nur ist der SPARQL-Endpoint an den Start gegangen, auch Werte lassen sich nun eintragen:

As promised we just enabled support for quantities with units on Wikidata. So from now on you’ll be able to store fancy things like the height of a mountain or the boiling point of an element.

Mehr hier und hier. Wer kombiniert beides zu einem schönen Beispiel?

Kostenfreies SPARQL-Webinar

Webinar Date: Wednesday, 13 May 2015, 10:00am-11:15am EDT (UTC 14:00 – World Clock: http://bit.ly/Webinar-Ethan_Gruber)

Abstract: This webinar provides an introduction to SPARQL, a query language for RDF. Users will gain hands on experience crafting queries, starting simply, but evolving in complexity. These queries will focus on coinage data in the SPARQL endpoint hosted by http://nomisma.org: numismatic concepts defined in a SKOS-based thesaurus and physical specimens from three major museum collections (American Numismatic Society, British Museum, and Münzkabinett of the Staatliche Museen zu Berlin) linked to these concepts. Results generated from these queries in the form of CSV may be imported directly into Google Fusion Tables for immediate visualization in the form of charts and maps.

Nach hiesiger Zeit: Mittwoch, 13. Mai 2015 um 16 Uhr. Mehr Infos gibt es auf Dublincore.org.

GND per SPARQL

Die ZBW hat nun einen SPARQL-Endpoint für die GND (Fuseki) gebaut. Aus der dazugehörigen Mail von Joachim Neubert:

Der Endpoint ist rein experimentell und ohne jede Gewähr auf Verfügbarkeit oder Performanz. Ich würde mich freuen davon zu hören, wenn er sich für Experimente als hilfreich erweist (oder was ggf. verbessert werden könnte).

Dies ist nützlich u.a. für den Abgleich (Reconciliation) von eigenen Daten mit der GND zum Beispiel via Google Refine/OpenRefine.

Beispiel für DESCRIBE in SPARQL

Mit dem SPARQL-Befehl DESCRIBE kann man aus einem SPARQL-Endpoint Informationen über Ressourcen anfordern. Aus der W3C-Recommendation zu SPARQL:

The DESCRIBE form returns a single result RDF graph containing RDF data about resources. This data is not prescribed by a SPARQL query, where the query client would need to know the structure of the RDF in the data source, but, instead, is determined by the SPARQL query processor. The query pattern is used to create a result set. The DESCRIBE form takes each of the resources identified in a solution, together with any resources directly named by IRI, and assembles a single RDF graph by taking a “description” which can come from any information available including the target RDF Dataset. The description is determined by the query service. The syntax DESCRIBE * is an abbreviation that describes all of the variables in a query.

Aktueller Fall, einfaches Beispiel: Ich möchte wissen, welche Informationen zu der Ressource http://dewey.info/class/020/ bereitstehen.

1
2
3
4
5
6

PREFIX skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>
 
DESCRIBE ?p ?o WHERE {
<http://dewey.info/class/020/> ?p ?o
}
LIMIT 10

Und so sieht dann das Ergebnis aus. Als Ausgabeformat habe ich hier Turtle gewählt.

SPARQL: PNDs aller Hochschullehrer einer Hochschule aus DBPedia

DBPedia gibt ruckzuck die Liste aller PPN PNDs von in Wikipedia vorhandenen Hochschullehrern einer bestimmten Hochschule aus. Wenn man weiß, wie es geht.
Am Beispiel der Hochschule Hannover:

1
2
3
4
5
6
7

SELECT DISTINCT ?individualisedPnd ?name WHERE {
    ?test <http://purl.org/dc/terms/subject> <http://de.dbpedia.org/resource/Kategorie:Hochschullehrer_(FH_Hannover)> .
    ?test foaf:name ?name .
    ?test dbpedia-owl:individualisedPnd ?individualisedPnd .
    ?test foaf:surname ?surname .
}
ORDER BY ?surname

Ausprobieren kann man das mit iSPARQL, hier das aufgeführte Beispiel. Dies für andere Hochschulen auszuprobieren, ist natürlich einfach: “Kategorie:Hochschullehrer_(FH_Hannover)” durch die entsprechende Kategorie ersetzen und fertig.

Man erhält natürlich nur die PPN PNDs der Hochschullehrer, die auch in der entsprechenden Kategorie erfasst sind.

Open Data in Baden-Württemberg

Im Koalitionsvertrag der Grün-Roten Koalition in Baden-Württemberg (PDF) sind zwei erfreuliche Abschnitte zu finden. Der Erste beschäftigt sich mit “Leistungsfähiger Informationsinfrastruktur und Open Access” (S. 14):

Der Zugang zu Datenbanken und E-Journals sowie die Nachhaltigkeit und Nachnutzung wissenschaftlicher Daten wird neben der Geräteausstattung ein immer wichtigerer Faktor für Forschungsund Innovationsprozesse. Wir werden deshalb verstärkt in die Informationsversorgung investieren.

Gleichzeitig wollen wir größtmögliche Transparenz und allgemeine Zugänglichkeit zu wissenschaftlichen Daten herstellen. Dazu werden wir gemeinsam mit den Hochschulen und Universitätsbibliotheken des Landes eine Open-Access-Strategie entwickeln. Dabei prüfen wir, wie das Prinzip umgesetzt werden kann, alle öffentlich geförderten und alle durch das Land beauftragten Forschungsergebnisse kostenfrei der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Die Möglichkeit der Hochschulen zur Forschung im Auftrag Dritter darf dadurch nicht beeinträchtigt werden.

Weiterhin wird erhöhte Transparenz bei militärisch relevanter Forschung gefordert.

Der Zweite Abschnitt beschäftigt sich mit “Transparenz des Regierungshandelns im Netz” (S. 79):

Wir stehen für eine offene Gesellschaft und eine transparente Verwaltung. Die bisherigen Aktivitäten Baden-Württembergs im Bereich e-Government und digitaler Demokratie werden wir ausbauen. Dabei werden wir insbesondere auch auf die Barrierefreiheit aller öffentlichen Angebote achten, und darauf, dass Teilhabe am öffentlichen Leben auch ohne Netzzugang möglich bleibt. Zu den großen Chancen digitaler Netze gehört die Möglichkeit, die Grundlagen des Regierungshandelns transparent und zugänglich zu machen.

In einem umfassenden Informationsfreiheitsgesetz werden wir gesetzliche Regelungen treffen, damit Bürgerinnen und Bürger unter Beachtung des Datenschutzes grundsätzlich freien Zugang zu den bei den öffentlichen Verwaltungen vorhandenen Informationen haben. Wir werden unser Regierungshandeln daran orientieren, die zugrunde liegenden Daten und Dokumente weitestmöglich öffentlich zugänglich zu machen. Hier orientieren wir uns am Grundsatz „Open Data“.

Drei Bibliotheken in Baden-Württemberg (Konstanz, Mannheim, Tübingen) gehen in dieser Hinsicht mit gutem Beispiel voran. Sie haben ihre Katalogdaten unter CC0 veröffentlicht. Die UB Mannheim bietet Linked Open Data (zum SPARQL-Endpoint) wie kürzlich schon hier erwähnt.