LODとシビックテック
- 1. LODとシビックテック 白松 俊 名古屋工業大学 大学院工学研究科 助教 LODチャレンジデー in 名古屋, 2014-09-13
- 2. こんな話をします • LODって？オープンデータと何が違うの？ – 関係あるデータ同士をリンクできる仕組みがLOD (Linked Open Data) です • シビックテックって何？ – IT等を活用して地域課題に取り組むことです • シビックテックの現場でLOD使われてるの？ – それを目指している事例をご紹介します
- 3. オープンデータって？ (確認) 二次利用可能な条件(ライセンス)で公開されたデータ • クリエイティブ・コモンズ策定のライセンス – CC-BY: 著作権者を表示すれば二次利用可能 – CC0: 全ての占有権を主張せず，パブリックドメインに • オープンデータ・コモンズ策定のライセンス – CCの対象は著作物だが，こちらの対象はデータ(事実情報) – ODC-by: CC BYとほぼ対応 – PDDL: パブリックドメイン・ライセンス, CC0とほぼ対応
- 4. LODって？ • Linked Open Data すなわち「リンクされたオープンデータ」 – データ中の事物にURLを付与 → データ間リンクを可能に X市 Y市 組織Aによる感染症オープンデータ D公園 E公園 F公園 組織Bによる生態系オープンデータ このような，リンクされていないオープンデータでは データを組み合わせた分析ができない
- 5. LODって？ • Linked Open Data すなわち「リンクされたオープンデータ」 – データ中の事物にURLを付与 → データ間リンクを可能に X市 Y市 D公園 E公園 公園 自治体 タイプ タイプ タイプ タイプ 所在地 所在地 F公園 タイプ 所在地 X市 Y市 組織Aによる感染症オープンデータ D公園 E公園 F公園 組織Bによる生態系オープンデータ このようにリンクされていれば， データを組み合わせた分析に使える
- 6. 5 Star Linked Open Data mug ($15.00) 組織横断的にデータを二次利用しやすくするデータ公開方法 を5段階で説明 （Webの生みの親 ティム・バーナーズ＝リーが2010年に提唱） 「5つ星LOD」マグカップ 今回は「5つ星」の詳細は省略します
- 7. どうやってデータを作るの？ • 普通は，RDF (Resource Description Framework)という W3C標準に従ってデータを作ります – RDF/N3, RDF/Turtle: いちばんシンプルに書けてSPARQLでも使う – RDF/XML: XML形式（長くなりがち） – JSON-LD: JSON形式 (厳密にはRDFでなく，よりシンプルな形式) • それを二次利用可能な形で公開します – 一番簡単なのは，LinkData.orgというサイト • RDFを知らなくても，Excel表形式で作って変換して公開できる – SPARQLという言語で外部から検索可能にすると便利 • よく使われているのはOpenLink Virtuosoのオープンソース版 • Apache JenaプロジェクトのTDBやFuseki（データ多いと遅い） • 年岡先生（中部大）のSparqlEPCU 技術者でない 方にお薦め
- 8. LODの実例: DBpedia • WikipediaのInfoboxから自動変換されたLOD – SPARQL検索: http://ja.dbpedia.org/sparql
- 10. 実例: DBpediaの「トヨタ博物館」 <http://ja.dbpedia.org/resource/トヨタ博物館> <http://ja.dbpedia.org/property/名称> “トヨタ博物館”@ja; <http://ja.dbpedia.org/property/名称> “TOYOTA AUTOMOBILE MUSEUM”@en; <http://ja.dbpedia.org/property/事業主体> < http://ja.db.../トヨタ自動車>; <http://ja.dbpedia.org/property/所在地> < http://ja.db.../愛知県>. http://ja.dbpedia.org/resource/トヨタ博物館 名称 “トヨタ博物館”@ja “TOYOTA AUTOMOBILE MUSEUM”@en 名称 http://ja.dbpedia.org/resource/トヨタ自動車 事業主体 http://ja.dbpedia.org/resource/愛知県 所在地 RDF/Turtleで書くと:
- 11. こんな話をします • LODって？オープンデータと何が違うの？ – 関係あるデータ同士をリンクできる仕組みがLOD (Linked Open Data) です • シビックテックって何？ – IT等を活用して地域課題に取り組むことです • シビックテックの現場でLOD使われてるの？ – それを目指している事例をご紹介します
- 12. 「シビックテック」って？ = Civic Technology • 「市民の技術」，地域課題解決のための技術 • ITなどのテクノロジーを活用して地域課題に取り組むこと • 関連キーワード: 「オープンガバメント」 「オープンデータ」 「ハッカソン」 「オープンイノベーション」 「住民参画」
- 13. •シビックテック推進のためのアメリカの非営利団体 •2009年から活動，各地の自治体も巻き込んで成果 •市民協働の仕組みづくりの例 –地域住民の意見を取り入れるためのWebサイト開発 –街の課題をスマートフォン 等で報告するシステム開発 –地域課題の解決に向けた 開発イベント（ハッカソン）
- 15. 日本各地のCode for X • Code for Kanazawa (金沢市, 福島健一郎さん) • Code for Sabae (鯖江市, 福野泰介さん) • Code for Aizu (会津市, 藤井靖史さん) •Code for TOKAI (東海地方, 河口信夫先生) •Code for Nagoya (名古屋市, 河合さん→宮内さん→桂川さん→…) •Code for Gifu (岐阜県, 國枝裕介さん) •Code for Shizuoka (静岡県, 大石康晴さん)
- 16. 「シビックハッカソン」の実例 • 2014年3月: 世界防災・減災ハッカソン （Rece for Resilience） – アジア等の各地域の災害リスクを考えてアプリを試作 • 2014年6月: 浪江町ハッカソン – 福島県浪江町の避難民の方に配布されたタブレットに インストールするアプリを試作 • 2014年10月18～19（予定）: 名駅地下街バリアフリーハッカソン – 8/24 バリアフリーマッピングパーティーでデータ集め – それを使って「外出困難な方が思わず地下街に行きたく なるアプリ」を試作する
- 17. こんな話をします • LODって？オープンデータと何が違うの？ – 関係あるデータ同士をリンクできる仕組みがLOD (Linked Open Data) です • シビックテックって何？ – IT等を活用して地域課題に取り組むことです • シビックテックの現場でLOD使われてるの？ – それを目指している事例をご紹介します
- 18. 事例1: Idea.LinkData • http://idea.linkdata.org/ • 先ほどご紹介したLinkData.orgのアイディア版 • 各地のアイデアソンで生まれたアイデアを共有 – 浪江町ハッカソンでも使われた 今のところまだRDF形式で 取得できない（つまり厳密に はまだLODではない）が， 今後，取得できるようにする 予定とのこと
- 19. 事例2: ゴオルシェア • http://bit.ly/goalshare • 社会課題の解決目標をLODにする目標共有サービス – シビックハッカソンでの目標共有や協力者集めに使いたい
- 20. ゴオルシェアのLODが持つリンク 1. 人へのリンク: 取り組んでいる人や組織のデータ – 既存SNS (Facebook, Twitter) のアカウントのURLへ – 似た問題に取り組む人や組織を探しやすく 2. 地域へのリンク: 対象となる地域のデータ – 地理情報LOD (GeoNames, GeoLOD) のURLへ – 周辺地域で似た問題に取り組む人を探しやすく 3. 部分目標へのリンク: より具体的な部分目標データ – 協力できそうな部分を探しやすく – 「総論賛成・各論反対」への対処 4. 引用元へのリンク: 出典がある場合はその記事
- 21. 公共データのLOD化は？ • 幾つか事例あり – 鯖江市の各種データ (LinkData.orgで公開) – 京都府の防災データ（NTTデータ等民間が実施） • 今後，必要に応じて民間の有志が変換 – 行政は，CSV等のシンプルな形式でオープン データ化するのが先決 – “Linked” が必要なアプリのアイデア誕生が LODへの変換のモチベーションになる • 例1: 交通データと観光データをリンクさせたら？ • 例2: 気候データと農地センサーデータを・・・
- 22. アイデアソン
- 23. アイデアソンの手順 1. 大きな模造紙上で付箋に書きながら，社会課題と解決策 を考える - データを組み合わせて （リンクさせて）解決できそうな ものだとLODの良さが活きる 2. 名工大で開発中の「ゴオルシェア」というシステムに 入力してデータ化
- 24. オープンデータを組み合わせて 解決できそうな課題を考える 1. まず，模造紙左側に「課題プール」を作る 2. 気付いた課題を赤い付箋に書き，課題プールに貼る 課題
- 25. その解決目標を考える 3. 課題プールから，どれか1つ課題を選ぶ 4. それを解決するという目標を黄色い付箋に書き， 右側に貼る 困ったこと どれか1つ選んで， それを解決するアプリを 作ることにする（大目標） 【選ぶ基準】 アプリで解決できそうなもの
- 26. その解決目標を考える 困ったこと そのためには何が必要か を考える（部分目標） 5. そのためには何をすればいいか， もっと具体的な部分目標に分解してみる • 実現を阻んでいる要因を取り除くことを考える • アプリに必要な機能を考える
- 27. 「ゴオルシェア」に入力する • まず – http://bit.ly/goalshare-input を開き，入力手順を確認して下さい • ゴオルシェアには – http://bit.ly/goalshare でアクセスできます