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第10回LODハッカソン関西
in インターナショナル・オープンデータ・デイ大阪2019
-オープンデータを「世界」に発信するウィキデータ・ソン
資料共有 https://tinyurl.com/iodd2019osaka
参加者の皆様へのお願い
• WiFi接続 SSID: ***** PW: *****
• モバイルルータを使用しているため,手持ちの機器をお持ちの
方は,そちらをお使いいただけると助かります.
• 可能な方は,Eduroamをお使いください.
...
自己紹介
コミュニティ活動
 古崎(こざき)晃司
@koujikozaki
 本職: 大阪大学・准教授
 専門: オントロジー工学(情報科学・人工知能)
LOD普及を目的と
したコンテスト
http://lodc.jp
関西を中心とした
...
本日の予定
14:00〜 オープニング:IODDとは?
14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介
14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集
17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化
18:00〜 成果の共有・クロージ...
オープニング
•LODチャレンジ関西支部の活動について
•インターナショナル・オープンデータ・デイ
(IODD)について
Linked Open Data(LOD)
チャレンジ(2011年~)
http://lodc.jp/
アーバンデータチャレンジ
(UDC)(2013年~)
http://urbandata‐challenge.jp/
関西支部は,
UDCの大...
インターナショナル・オープンデータ
・デイ(IODD)とは?
世界中の国や都市などの公共機関が取り組ん
でいるオープンデータを推進するために世界中
で(ほぼ)同日開催されるイベント(登録数262)
IODD2019
日本版の登録
サイトでは
5...
IODD2019国内登録会場
• 会津
• 長崎市
• 愛知県半田市
• 愛知県名古屋市
(名工大)
• 安来市
• 横浜市
• 岡山県倉敷市
• 掛川市
• 関西
• 岐阜
• 久留米市
• 宮崎市
• 京都府亀岡市
• 京都府京都市
• 佐...
LODハッカソン関西 in
IODD大阪(since 2015)
第5回LODハッカソン関西 in IODD大阪2015
第7回LODハッカソン関西 in IODD大阪2016
第8回LODハッカソン関西 in IODD大阪2017
第9回LO...
今年のテーマ:
ウィキデータ・ソン
3月2日 (土) 14:00 ‐ 18:30 於:大阪大学中之島センター
本日の予定
14:00〜 オープニング:IODDとは?
14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介
14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集
17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化
18:00〜 成果の共有・クロージ...
ウィキデータ(wikidata)とは?
• ウィキメディア財団が運営する
誰でも編集可能なフリーな知識ベース
• Wikipediaのデータ版
ウィキデータに登録したデータ(知識)は,
そのまま,すぐに,オープンデータとして,
「全世界」に公開...
ウィキデータの特徴
• ウィキデータは、自由・共同作業・多言語・二次
情報を特徴とする、構造化データのデータベース
です。
• 収集された構造化データは、ウィキペディア、ウィ
キメディア・コモンズや、その他のウィキメディア
のプロジェクトで活用...
ウィキデータの特徴
• 自由
• クリエイティブ・コモンズのパブリック・ドメイン提供 1.0(CC0 1.0)で公開.
• 商用、非商用を問わず、許諾なしに複製、改変、再配布、利用が可能.
• 共同作業
• ウィキペディアと同様に,編集者によっ...
ウィキデータのデータ項目
ウィキデータのデータ例
https://www.wikidata.org/wiki/Q42
ウィキデータのデータ例
https://www.wikidata.org/wiki/Q42
ログインしていると
項目名等の表示言語
を切り替え可能
ウィキデータの閲覧方法①
:WikipediaからWikidataへのリンク
Wikipediaの各記事から
対応する
Wikidata項目へのリンク
Wikidataにおいて
「大阪大学(Q651233)」にアクセスした例
http://www.wikidata.org/entity/Q651233
さまざまな言語での
「ラベル」,「概要説明」,「別名」
ウィキデータの閲覧方法②
述
語
(プ
ロ
パ
テ
ィ
)
値
(オ
ブ
ジ
ェ
ク
ト
)
他のデータへのリンク
ウィキデータの閲覧方法③
http://www.wikidata.org/entity/Q651233.ttl
とすると,Turtle形式でデータ取得が可
(Wikidataは,ほかに,.rdf,.nt,.json等に対応)
様々なデータ形式の取得
(参考)参照解決可能IRIによる公開
• 参照解決可能なhttp IRIs(URL,URI)を用いた公開
• IRIでデータにアクセスが可能
=システムによる処理(リンク解析等)が可能
• コンテンツネゴシエーションに対応していると,アクセス
...
参考:ウィキデータのRDF表現
日本
大阪大学
国
おおさかだいがく読み仮名
吹田市
00296951
(VIAF)
国立国会図書館典拠ID
本部所在地
http://www.wikidata.org/entity/Q651233 というIRI...
Linked Data (RDF)の表現例
http://www.wikidata.
org/entity/Q17
http://www.wikidata.
org/entity/Q651233
https://www.wikidata.org...
PREFIX:IRIの省略表現
http://www.wikidata.
org/entity/Q17
http://www.wikidata.
org/entity/Q651233
https://www.wikidata.org/entry...
PREFIX:IRIの省略表現
wd:Q17
wd:Q651233
wdt:P17 おおさかだいがく
wdt:P1814
wd:Q653510
http://viaf.org/
viaf/136860286
wdt:P349
wdt:P159
...
ウィキデータの検索サービス
:SPARQLエンドポイント(API)
ここに,クエリを入れる
・ブラウザからのアクセス
https://query.wikidata.org/
・プログラムからのアクセス
https://query.wikidat...
WikidataのSPARQLサンプル
• 例)大阪市内で「位置座標」を持つデータ一覧
• サンプルクエリ集
• https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_query_ser
vice/quer...
ウィキデータの検索結果例
Map表示も可能
ウィキデータの利用例
• 様々な基本データの取得
• 例)都市の「人口」,人の「出生地,生年月日」,..
• 簡単なランキングデータの取得
• 例)政治家(日本総理)の出身大学ランキング
• 場所情報の取得
• 位置情報データの一覧
• 例:大...
ウィキデータの可視化ツール例
:Reasonator
https://tools.wmflabs.org/reasonator/
ウィキデータのIDを
指定するだけで,
データの種類に応
じた可視化が可能
・人物
・場所
・生物
・カレンダー
...
ウィキデータの可視化ツール例
:Scholia
• ウィキデータから,様々な学術情報を収集して可視化
https://tools.wmflabs.org/scholia/
ウィキデータを用いた
オープンデータの公開例
大阪市立中央図書館
:Wikipediaで、『浪花百景』を世界に紹介
しよう!
https://www.oml.city.osaka.lg.jp/index.php
?key=jowri91lh‐5...
大阪市立図書館デジタルアーカイブ
の画像のウィキデータでの閲覧例
https://www.wikidata.org/wiki/Q60807276
クエリサービスを用いた一覧表示
http://tinyurl.com/y2tpoxc5
まとめ:オープンデータを
ウィキデータで公開する意義
• サーバー無しで,オープンデータの公開が可能
• 公開したデータは,リアルタイムに反映される
• 構造化されたデータであるため,利用しやすい
• データ形式や用いる項目名の制御がされている...
本日の予定
14:00〜 オープニング:IODDとは?
14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介
14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集
17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化
18:00〜 成果の共有・クロージ...
Wikidataの編集
~例:高槻市内の場所情報~
Wikidataに登録されている
「場所情報」の可視化例
→本日以降の編集された
データは「紫」で表示
http://lodosaka.jp/iodd2019/
MapTakatsuki/
編集結果確認用の可視化
•大阪市
• http://lodosaka.jp/iodd2019/MapOsaka/
•高槻市
• http://lodosaka.jp/iodd2019/MapTakatsuki/
•枚方市
• http://lo...
参考)使用したSPARQLクエリ
Wikidataの地理情報(高槻市内)
PREFIX schema: http://schema.org/
SELECT DISTINCT ?s ?label ?point ?update 
WHERE {
?...
事前準備
• WiFiへの接続
• Wikipedia(Wikidata)のアカウント作成・ログイン
• WikidataやWikipediaページの右上の「ログイン」→
「アカウント作成」から
• GUIの言語選択は「日本語」にしておくこと
...
ウィキデータの編集手順
※Wikidataにログインしておく
1. 興味のあるWikipediaのページを検索
• WikipediaのページがないときはWikidataで検索→3,4へ
※Wikidataの作成を優先するのが良いと思われる
2...
では,実際に編集してみましょう!
<既存データの編集練習>
•1.情報共有の「ハンズオン例」シート
https://tinyurl.com/iodd2019osaka
からWikidataに入力するデータを選択する.
• 重複入力を避けるため,...
プロパティ追加・編集の手順
• プロパティを追加する場合
1. 追加するプロパティを選択
2. 値の入力
• ウィキデータ項目の場合→項目を検索&選択
• 文字列の場合→値(文字列)を入力し,言語を設定.
• 位置情報の場合→「緯度,経度」の形...
今回利用するプロパティ
※この内容を埋めるのが目標!
• 名称→Label 別名→Also known as
• located at street address(所在地)
https://www.wikidata.org/wiki/Prop...
編集するデータを表示する
• ウィキデータのサイトから「編集したいデータ」の
ページを表示する
• 練習では,記載しているURL
を開く
• 本番では,ウィキペディアの
ページを検索
→ウィキデータ項目のリンク
をたどるのが簡単
(ウィキデータ...
プロパティの追加・編集
Statementの一番下にある
「(プロパティの)追加」
プロパティの追加・編集
‐選択・値の入力‐
プロパティの選択
→文字列で検索
データ(値)の入力
→他のWikidata項目の場合は,
文字列で検索
編集後
は「保存」
P**のIDが分かる
なら,IDで検索す
るほうが正確
プロパティの追加・編集
‐文字列の入力‐
文字列で入力した際は「言語」を指定.
※日本語はja,英語はen
プロパティの追加・編集
‐情報源の追加‐
2017/4/25 第8回Linked Data勉強会 49
移入元
:ウィキペディアなど
出典URL
:Webサイト
※閲覧日も追加すると
よい
情報源の追加
プロパティの追加・編集
‐位置情報,URL,分類‐
•位置情報
• 「緯度,経度」の形式で入力する
→形式が間違っているとエラーが出る
•URL
• 値にURLをそのまま入力
•分類
• 他の項目と同様に,検索&選択する
• 適切な分類を選んで...
プロパティの追加・編集
‐参考:プロパティのランク‐
プロパティの
ランクの選択
選択するランク
によって,検索で
表示されるプロ
パティが変わる
編集結果の確認(再掲)
Wikidataに登録されている
「場所情報」の可視化例
→本日以降の編集された
データは「紫」で表示
http://lodosaka.jp/iodd2019/
MapTakatsuki/
編集結果確認用の可視化
(再掲)
•大阪市
• http://lodosaka.jp/iodd2019/MapOsaka/
•高槻市
• http://lodosaka.jp/iodd2019/MapTakatsuki/
•枚方市
• http...
では,実際に編集してみましょう!
<新規データの作成練習>
•1.情報共有の「ハンズオン例」シート
https://tinyurl.com/iodd2019osaka
からWikidataに入力するデータを選択する.
• 重複入力を避けるため,...
Wikidataの編集手順(再掲)
※Wikidataにログインしておく
1. 興味のあるWikipediaのページを検索
• WikipediaのページがないときはWikidataで検索→3,4へ
※Wikidataの作成を優先するのが良いと...
1.興味のあるWikipediaのページを
検索
2.対応するWikidataのページに
有無を確認
3.Wikidataのページがある場合は
編集開始(→最初の練習と同じ)
4.Wikidataのページがない場合は
新規作成
まずは,日本語のラベル
(Label)を足しましょう
※以下は,最初の練習と同じ
注意点・参考情報
1. Wikipediaで「同一名称」の記事が存在するため「曖昧回避の
ページ」となっているデータ(Wikidata上では,「“分類(instance‐
of)”が“ウィキメディアの曖昧さ回避ページ”となっている)につ
いては...
参考情報:位置座標の調べ方
• Help:Find coordinates
ウィキデータに追加する座標値を探すときのヘルプ
https://www.wikidata.org/wiki/Help:Find_coordinates
• Bing M...
ウィキデータの編集作業
• 編集する/したデータは,共有用のシートにご記
入ください.
• 質問がある方は,随時,お声がけください.
• SPARQLを使った開発ができる方は,可視化ツー
ルの開発をしていただいても結構です!
• 休憩は,随時,...
本日の予定
14:00〜 オープニング:IODDとは?
14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介
14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集
17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化
18:00〜 成果の共有・クロージ...
ウィキデータソンの結果
• 高槻市 今城塚古代歴史館
http://www.wikidata.org/entity/Q11376793
• 高槻市 今城塚古墳公園
https://www.wikidata.org/wiki/Q61941295
...
ウィキデータの可視化
• 検索サービスを使った可視化
• 可視化ツールの利用
• 可視化ツールの開発
• 検索サービス(SPARQLエンドポイント)を用いた開発
• URLからデータ直接データを取得して開発
クエリの入力
クエリサービス
https://query.wikidata.org/
自治体はこち
らで検索・編集
検索結果へのリンク取得
MAP表示用のSPARQLクエリ
#defaultView:Map
PREFIX schema: http://schema.org/
SELECT DISTINCT ?s ?label ?point ?update 
WHERE {
?s r...
ウィキデータの可視化
:検索サービスを使った可視化
• Reasonatorでの可視化
https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=QXXXX
→QXXXXにIDを入れる.
• 今回のハンズオンで作成したデー...
その他の可視化
• クエリサービスを使った可視化
浪速百景のMAP http://tinyurl.com/yy7vpno2
• IODD2018大阪で開発されたアプリ(林さん作)
https://www.mirko.jp/iodd2019/
•...
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オープンデータを「世界」に発信するウィキデータ・ソン【IODD2019大阪】

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第10回LODハッカソン関西 in インターナショナル・オープンデータ・デイ大阪2019
-オープンデータを「世界」に発信するウィキデータ・ソン

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オープンデータを「世界」に発信するウィキデータ・ソン【IODD2019大阪】

  1. 1. 第10回LODハッカソン関西 in インターナショナル・オープンデータ・デイ大阪2019 -オープンデータを「世界」に発信するウィキデータ・ソン 資料共有 https://tinyurl.com/iodd2019osaka
  2. 2. 参加者の皆様へのお願い • WiFi接続 SSID: ***** PW: ***** • モバイルルータを使用しているため,手持ちの機器をお持ちの 方は,そちらをお使いいただけると助かります. • 可能な方は,Eduroamをお使いください. • 情報共有用ページ • https://tinyurl.com/iodd2019osaka • ウィキペディアのアカウントの作成をお願いします. • ハッシュタグ: • 日本語 #オープンデータデイ 英語 #OpenDataDay • 貴重品は各自,管理をお願いします. • イベントの様子を写真撮影し,Webサイト,SNS等に掲載し ます.ご都合の悪い方はお知らせ下さい.
  3. 3. 自己紹介 コミュニティ活動  古崎(こざき)晃司 @koujikozaki  本職: 大阪大学・准教授  専門: オントロジー工学(情報科学・人工知能) LOD普及を目的と したコンテスト http://lodc.jp 関西を中心とした LODの普及活動 大阪をITの力でよくしよう と活動している団体です。 http://code4.osaka/about/ 6LQFH
  4. 4. 本日の予定 14:00〜 オープニング:IODDとは? 14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介 14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集 17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化 18:00〜 成果の共有・クロージング 18:30 終了
  5. 5. オープニング •LODチャレンジ関西支部の活動について •インターナショナル・オープンデータ・デイ (IODD)について
  6. 6. Linked Open Data(LOD) チャレンジ(2011年~) http://lodc.jp/ アーバンデータチャレンジ (UDC)(2013年~) http://urbandata‐challenge.jp/ 関西支部は, UDCの大阪ブロック としても活動
  7. 7. インターナショナル・オープンデータ ・デイ(IODD)とは? 世界中の国や都市などの公共機関が取り組ん でいるオープンデータを推進するために世界中 で(ほぼ)同日開催されるイベント(登録数262) IODD2019 日本版の登録 サイトでは 53都市が参加 http://opendataday.org
  8. 8. IODD2019国内登録会場 • 会津 • 長崎市 • 愛知県半田市 • 愛知県名古屋市 (名工大) • 安来市 • 横浜市 • 岡山県倉敷市 • 掛川市 • 関西 • 岐阜 • 久留米市 • 宮崎市 • 京都府亀岡市 • 京都府京都市 • 佐賀県 • 埼玉県さいたま市 • 埼玉県戸田市 • 札幌 • 滋賀県大津市 • 神奈川県厚木市 • 神奈川県川崎市 • 須坂市 • 青森県 • 静岡県湖西市 • 静岡県三島市 • 石川県 • 千葉 • 泉大津市(大阪府) • 大阪 • 大阪府吹田市 • 長崎県 • 長野県上田市 • 東京(全国を対象) • 東京都23区 • 東京都稲城市 • 東京都秋葉原 • 東京都目黒区 • 奈良県生駒市 • 八王子 • 尾三・尾東 地区 (愛知県) • 富山県高岡市 • 富山県南砺市 • 富山市 • 福井県鯖江市 • 福井県嶺南地方 • 福岡県 • 兵庫県 丹波市・篠山市 • 兵庫県加古川市 • 兵庫県神戸市 • 兵庫県尼崎市 • 豊橋市 • 北九州市 • サポート&メディア センター(全国) 全国:53ヶ所 関西:12ヶ所
  9. 9. LODハッカソン関西 in IODD大阪(since 2015) 第5回LODハッカソン関西 in IODD大阪2015 第7回LODハッカソン関西 in IODD大阪2016 第8回LODハッカソン関西 in IODD大阪2017 第9回LODハッカソン関西 in IODD大阪2018
  10. 10. 今年のテーマ: ウィキデータ・ソン 3月2日 (土) 14:00 ‐ 18:30 於:大阪大学中之島センター
  11. 11. 本日の予定 14:00〜 オープニング:IODDとは? 14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介 14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集 17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化 18:00〜 成果の共有・クロージング 18:30 終了
  12. 12. ウィキデータ(wikidata)とは? • ウィキメディア財団が運営する 誰でも編集可能なフリーな知識ベース • Wikipediaのデータ版 ウィキデータに登録したデータ(知識)は, そのまま,すぐに,オープンデータとして, 「全世界」に公開される!
  13. 13. ウィキデータの特徴 • ウィキデータは、自由・共同作業・多言語・二次 情報を特徴とする、構造化データのデータベース です。 • 収集された構造化データは、ウィキペディア、ウィ キメディア・コモンズや、その他のウィキメディア のプロジェクトで活用されているほか、世界中の 誰でも利用できます。 https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Introduction/ja より
  14. 14. ウィキデータの特徴 • 自由 • クリエイティブ・コモンズのパブリック・ドメイン提供 1.0(CC0 1.0)で公開. • 商用、非商用を問わず、許諾なしに複製、改変、再配布、利用が可能. • 共同作業 • ウィキペディアと同様に,編集者によって入力・管理 • 多言語 • コンテンツの編集、利用、閲覧、再利用は多言語に完全に対応. • 二次情報データベース • 情報そのものに加え、情報源や外部データベースとの対応関係も記録. • 構造化データ • コンピュータによる処理が容易な機械可読な形式. • ウィキメディアのウィキ群で活用 • ウィキペディアなどから参照する仕組みの提供. • 世界中の誰でも • 誰でも、どのような方法でも、APIを通して利用可能. https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Introduction/ja より要約
  15. 15. ウィキデータのデータ項目
  16. 16. ウィキデータのデータ例 https://www.wikidata.org/wiki/Q42
  17. 17. ウィキデータのデータ例 https://www.wikidata.org/wiki/Q42 ログインしていると 項目名等の表示言語 を切り替え可能
  18. 18. ウィキデータの閲覧方法① :WikipediaからWikidataへのリンク Wikipediaの各記事から 対応する Wikidata項目へのリンク
  19. 19. Wikidataにおいて 「大阪大学(Q651233)」にアクセスした例 http://www.wikidata.org/entity/Q651233 さまざまな言語での 「ラベル」,「概要説明」,「別名」 ウィキデータの閲覧方法②
  20. 20. 述 語 (プ ロ パ テ ィ ) 値 (オ ブ ジ ェ ク ト ) 他のデータへのリンク ウィキデータの閲覧方法③
  21. 21. http://www.wikidata.org/entity/Q651233.ttl とすると,Turtle形式でデータ取得が可 (Wikidataは,ほかに,.rdf,.nt,.json等に対応) 様々なデータ形式の取得
  22. 22. (参考)参照解決可能IRIによる公開 • 参照解決可能なhttp IRIs(URL,URI)を用いた公開 • IRIでデータにアクセスが可能 =システムによる処理(リンク解析等)が可能 • コンテンツネゴシエーションに対応していると,アクセス するツールに応じた形式での取得が可能 • 例)Webブラウザでアクセス → HTML Linked Dataブラウザでアクセス → RDF/XML など • 拡張子を変えることで,取得形式を変えることも可能 • 例).rdf→RDF/XML, .ttl→Turtle,.nt→N‐triple .json→JSON/LD など • LODブラウザの例 • (Yet Another) Linked Data Browser http://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld‐browser
  23. 23. 参考:ウィキデータのRDF表現 日本 大阪大学 国 おおさかだいがく読み仮名 吹田市 00296951 (VIAF) 国立国会図書館典拠ID 本部所在地 http://www.wikidata.org/entity/Q651233 というIRIから得られる 情報の一部(Wikidataより) 00296951 (Web NDL Authorities) skos:exactMatch 大阪大学標目 リソース: IRIで表される事物 プロパティ: リソース間(もしくはリ ソースとリテラル間)の 関係を表す リテラル :文字列 主語 述語 目的語 トリプル(3つ組み) ①RDFは「トリプルの組み合わせ」 で表される ②目的語が他のリソースのとき,トリプル を辿って更なる情報が得られる 注:この図中においてリソースとプロパティは名前を示しているが,正確には すべてのリソースおよびプロパティがIRI用いて表されている.2018/9/25 23
  24. 24. Linked Data (RDF)の表現例 http://www.wikidata. org/entity/Q17 http://www.wikidata. org/entity/Q651233 https://www.wikidata.org/entry/P17 おおさかだいがく https://www.wikidata.org/entry/P1814 http://www.wikidata. org/entity/Q653510 http://viaf.org/ viaf/136860286 https://www.wikidata.org/entry/P349 https://www.wikidata.org/entry/P159 http://id.ndl.go.jp/auth /ndlna/00296951 http://www.w3.org/2004/02/skos/core#exactMatch 大阪大学 http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#prefLabel すべてのリソースおよび プロパティはIRI用いて 表される 2018/9/25 24
  25. 25. PREFIX:IRIの省略表現 http://www.wikidata. org/entity/Q17 http://www.wikidata. org/entity/Q651233 https://www.wikidata.org/entry/P17 おおさかだいがく https://www.wikidata.org/entry/P1814 http://www.wikidata. org/entity/Q653510 http://viaf.org/ viaf/136860286 https://www.wikidata.org/entry/P349 https://www.wikidata.org/entry/P159 http://id.ndl.go.jp/auth /ndlna/00296951 http://www.w3.org/2004/02/skos/core#exactMatch 大阪大学 http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#prefLabel 部分的に同じよ うなIRIが多数, 用いられる 2018/9/25 wd: wdt: wdt: wdt: wdt: wd: wd: PREFIX(接頭語) で置き換える 25
  26. 26. PREFIX:IRIの省略表現 wd:Q17 wd:Q651233 wdt:P17 おおさかだいがく wdt:P1814 wd:Q653510 http://viaf.org/ viaf/136860286 wdt:P349 wdt:P159 http://id.ndl.go.jp/auth /ndlna/00296951 http://www.w3.org/2004/02/skos/core#exactMatch 大阪大学 http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#prefLabel 部分的に同じよ うなIRIが多数, 用いられる 2018/9/25 PREFIX(接頭語) で置き換える 26
  27. 27. ウィキデータの検索サービス :SPARQLエンドポイント(API) ここに,クエリを入れる ・ブラウザからのアクセス https://query.wikidata.org/ ・プログラムからのアクセス https://query.wikidata.org/sparql クエリ結果の表示
  28. 28. WikidataのSPARQLサンプル • 例)大阪市内で「位置座標」を持つデータ一覧 • サンプルクエリ集 • https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_query_ser vice/queries/examples SELECT DISTINCT ?s ?label ?point WHERE{ ?s rdfs:label ?label ; wdt:P131 wd:Q35765 ; wdt:P625 ?point. FILTER(lang(?label)=ja ) } 【実行結果】 位置する 行政区画 位置座標 大阪市
  29. 29. ウィキデータの検索結果例 Map表示も可能
  30. 30. ウィキデータの利用例 • 様々な基本データの取得 • 例)都市の「人口」,人の「出生地,生年月日」,.. • 簡単なランキングデータの取得 • 例)政治家(日本総理)の出身大学ランキング • 場所情報の取得 • 位置情報データの一覧 • 例:大阪市内の位置情報 http://lodosaka.jp/tool/wikidataMap/ (解説)Qiita:Wikidataを使った日本の政治家の出身大学ランキング https://qiita.com/koujikozaki/items/a049e2ac1051e0e43be6
  31. 31. ウィキデータの可視化ツール例 :Reasonator https://tools.wmflabs.org/reasonator/ ウィキデータのIDを 指定するだけで, データの種類に応 じた可視化が可能 ・人物 ・場所 ・生物 ・カレンダー …など
  32. 32. ウィキデータの可視化ツール例 :Scholia • ウィキデータから,様々な学術情報を収集して可視化 https://tools.wmflabs.org/scholia/
  33. 33. ウィキデータを用いた オープンデータの公開例 大阪市立中央図書館 :Wikipediaで、『浪花百景』を世界に紹介 しよう! https://www.oml.city.osaka.lg.jp/index.php ?key=jowri91lh‐510#_510 デジタルアーカイブの画像102点 をWikimedia Commons(ウィキメ ディア・コモンズ)にアップロード ↓ ウィキデータにもデータが登録さ れており利用可能!
  34. 34. 大阪市立図書館デジタルアーカイブ の画像のウィキデータでの閲覧例 https://www.wikidata.org/wiki/Q60807276 クエリサービスを用いた一覧表示 http://tinyurl.com/y2tpoxc5
  35. 35. まとめ:オープンデータを ウィキデータで公開する意義 • サーバー無しで,オープンデータの公開が可能 • 公開したデータは,リアルタイムに反映される • 構造化されたデータであるため,利用しやすい • データ形式や用いる項目名の制御がされている • 他のデータセットとのリンクが豊富にある →Linked Open Dataとしての公開 • 他のプロジェクトとの比較 • DBpedia • Wikipedia • Open Street Map(OSM)
  36. 36. 本日の予定 14:00〜 オープニング:IODDとは? 14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介 14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集 17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化 18:00〜 成果の共有・クロージング 18:30 終了
  37. 37. Wikidataの編集 ~例:高槻市内の場所情報~ Wikidataに登録されている 「場所情報」の可視化例 →本日以降の編集された データは「紫」で表示 http://lodosaka.jp/iodd2019/ MapTakatsuki/
  38. 38. 編集結果確認用の可視化 •大阪市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapOsaka/ •高槻市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapTakatsuki/ •枚方市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapHirakata/ •京都市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapKyoto/
  39. 39. 参考)使用したSPARQLクエリ Wikidataの地理情報(高槻市内) PREFIX schema: http://schema.org/ SELECT DISTINCT ?s ?label ?point ?update  WHERE { ?s rdfs:label ?label. ?s wdt:P131 wd:Q335423. ?s wdt:P625 ?point. OPTIONAL {  ?s schema:dateModified ?update. } FILTER((LANG(?label)) = ja) }ORDER BY DESC(?update) 位置する 行政区画 位置座標 高槻市 データ更新日時
  40. 40. 事前準備 • WiFiへの接続 • Wikipedia(Wikidata)のアカウント作成・ログイン • WikidataやWikipediaページの右上の「ログイン」→ 「アカウント作成」から • GUIの言語選択は「日本語」にしておくこと • ハンズオンの情報共有シートを開いておく • https://tinyurl.com/iodd2019osaka • 追加したい元データを準備 • 今回は,「位置情報(観光地など)」を追加 • 練習用:「ハンズオンデータ例」 • 本番用:
  41. 41. ウィキデータの編集手順 ※Wikidataにログインしておく 1. 興味のあるWikipediaのページを検索 • WikipediaのページがないときはWikidataで検索→3,4へ ※Wikidataの作成を優先するのが良いと思われる 2. 対応するWikidataのページに有無を確認 • Wikipediaの左メニュー「ツール→ウィキデータ項目」 3. Wikidataのページがある場合は【編集開始】 4. Wikidataのページがない場合は【新規作成】 • https://www.wikidata.org/wiki/Special:NewItem から作成, またはWikidataの「検索結果」から「create a new item」 5. 編集が完了したら「保存」して各ツールを試す 既存データ の編集
  42. 42. では,実際に編集してみましょう! <既存データの編集練習> •1.情報共有の「ハンズオン例」シート https://tinyurl.com/iodd2019osaka からWikidataに入力するデータを選択する. • 重複入力を避けるため,作業するデータの Wikidataセルに「作業者名」を記入して下さい • 練習用に,「すでにウィキデータに項目のURLが 記載済みのもの」を選んでください. •2.ウィキデータのページを開いて編集! 先の手順に沿って,データを追加してみましょう!
  43. 43. プロパティ追加・編集の手順 • プロパティを追加する場合 1. 追加するプロパティを選択 2. 値の入力 • ウィキデータ項目の場合→項目を検索&選択 • 文字列の場合→値(文字列)を入力し,言語を設定. • 位置情報の場合→「緯度,経度」の形式で値を入力 • URLの場合 →値(URL)を入力する 3. 情報源の入力 • 出典URLなどに元データの参照先を入力 • 既存のプロパティを編集する場合 1. 編集するプロパティを選択 2. 以下,同様...
  44. 44. 今回利用するプロパティ ※この内容を埋めるのが目標! • 名称→Label 別名→Also known as • located at street address(所在地) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P6375 • instance of(分類) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P31 • Country(国 ) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P17 • located in the administrative territorial entity (位置する行政区画) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P131 • coordinate location(位置座標) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P625 • official website(公式サイト) https://www.wikidata.org/wiki/Property:P856 • image(画像)※ウィキメディアコモンズから選ぶ https://www.wikidata.org/wiki/Property:P18 “緯度,経度” の形式で入力 “文字列” で入力 “項目(Item)” を検索・選択 “URL”で入力
  45. 45. 編集するデータを表示する • ウィキデータのサイトから「編集したいデータ」の ページを表示する • 練習では,記載しているURL を開く • 本番では,ウィキペディアの ページを検索 →ウィキデータ項目のリンク をたどるのが簡単 (ウィキデータのサイトでも 検索可能だが,ヒット件数 が多めになる)
  46. 46. プロパティの追加・編集 Statementの一番下にある 「(プロパティの)追加」
  47. 47. プロパティの追加・編集 ‐選択・値の入力‐ プロパティの選択 →文字列で検索 データ(値)の入力 →他のWikidata項目の場合は, 文字列で検索 編集後 は「保存」 P**のIDが分かる なら,IDで検索す るほうが正確
  48. 48. プロパティの追加・編集 ‐文字列の入力‐ 文字列で入力した際は「言語」を指定. ※日本語はja,英語はen
  49. 49. プロパティの追加・編集 ‐情報源の追加‐ 2017/4/25 第8回Linked Data勉強会 49 移入元 :ウィキペディアなど 出典URL :Webサイト ※閲覧日も追加すると よい 情報源の追加
  50. 50. プロパティの追加・編集 ‐位置情報,URL,分類‐ •位置情報 • 「緯度,経度」の形式で入力する →形式が間違っているとエラーが出る •URL • 値にURLをそのまま入力 •分類 • 他の項目と同様に,検索&選択する • 適切な分類を選んでおくと,利用時に便利 例)「図書館」のみを検索する …など
  51. 51. プロパティの追加・編集 ‐参考:プロパティのランク‐ プロパティの ランクの選択 選択するランク によって,検索で 表示されるプロ パティが変わる
  52. 52. 編集結果の確認(再掲) Wikidataに登録されている 「場所情報」の可視化例 →本日以降の編集された データは「紫」で表示 http://lodosaka.jp/iodd2019/ MapTakatsuki/
  53. 53. 編集結果確認用の可視化 (再掲) •大阪市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapOsaka/ •高槻市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapTakatsuki/ •枚方市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapHirakata/ •京都市 • http://lodosaka.jp/iodd2019/MapKyoto/
  54. 54. では,実際に編集してみましょう! <新規データの作成練習> •1.情報共有の「ハンズオン例」シート https://tinyurl.com/iodd2019osaka からWikidataに入力するデータを選択する. • 重複入力を避けるため,作業するデータの Wikidataセルに「作業者名」を記入して下さい • 練習用に,「ウィキデータに項目のURLが未記 載のもの」を選んでください. •2.ウィキデータのページ検索を開いて (or 無ければ作成)編集! 先の手順に沿って,データを追加してみましょう!
  55. 55. Wikidataの編集手順(再掲) ※Wikidataにログインしておく 1. 興味のあるWikipediaのページを検索 • WikipediaのページがないときはWikidataで検索→3,4へ ※Wikidataの作成を優先するのが良いと思われる 2. 対応するWikidataのページに有無を確認 • Wikipediaの左メニュー「ツール→ウィキデータ項目」 3. Wikidataのページがある場合は【編集開始】 4. Wikidataのページがない場合は【新規作成】 • https://www.wikidata.org/wiki/Special:NewItem から作成, またはWikidataの「検索結果」から「create a new item」 5. 編集が完了したら「保存」して各ツールを試す
  56. 56. 1.興味のあるWikipediaのページを 検索
  57. 57. 2.対応するWikidataのページに 有無を確認
  58. 58. 3.Wikidataのページがある場合は 編集開始(→最初の練習と同じ)
  59. 59. 4.Wikidataのページがない場合は 新規作成 まずは,日本語のラベル (Label)を足しましょう ※以下は,最初の練習と同じ
  60. 60. 注意点・参考情報 1. Wikipediaで「同一名称」の記事が存在するため「曖昧回避の ページ」となっているデータ(Wikidata上では,「“分類(instance‐ of)”が“ウィキメディアの曖昧さ回避ページ”となっている)につ いては,エラーが出る場合がある →別のアイテムを新規作成し,説明(Description)に「○○の ××」とわかるようにする. 例)北山公園 https://www.wikidata.org/wiki/Q11401442 2. 英語GUIを使っていると,は「英語」でないと(日本語だと)エラー がでる場合がある?(日本語GUIならOK) 3. プロパティのRangeの型(Type)制限. • ItemがRangeに来るものには文字列が入らない. 4. 参照情報( Reference )の入力 • URLを登録するときは, source website for the property(出典URL)がよさそう • Wikidataに登録されているItem(Wikipediaのエントリなど)の場合は, imported from(移入元)でOK
  61. 61. 参考情報:位置座標の調べ方 • Help:Find coordinates ウィキデータに追加する座標値を探すときのヘルプ https://www.wikidata.org/wiki/Help:Find_coordinates • Bing Maps (Q863756) ★使いやすい http://www.bing.com/maps/ で検索し,地図上で微調整したあと,右クリックで位置座標を コピーして利用 • 地理院地図 https://maps.gsi.go.jp/ 等でも同様のことが可
  62. 62. ウィキデータの編集作業 • 編集する/したデータは,共有用のシートにご記 入ください. • 質問がある方は,随時,お声がけください. • SPARQLを使った開発ができる方は,可視化ツー ルの開発をしていただいても結構です! • 休憩は,随時,お取り下さい. • 作業時間の目安 17:00ごろ
  63. 63. 本日の予定 14:00〜 オープニング:IODDとは? 14:10~ ウィキデータ(Wilkidata)の紹介 14:30〜 ハンズオン1:ウィキデータの編集 17:00〜 ハンズオン2:ウィキデータの可視化 18:00〜 成果の共有・クロージング 18:30 終了
  64. 64. ウィキデータソンの結果 • 高槻市 今城塚古代歴史館 http://www.wikidata.org/entity/Q11376793 • 高槻市 今城塚古墳公園 https://www.wikidata.org/wiki/Q61941295 • 高槻市 しろあと歴史館 https://www.wikidata.org/wiki/Q11670762 • 高槻市 ハニワ工場公園 https://www.wikidata.org/wiki/Q11412131 • 高槻市 青龍三年の丘 安満宮山古墳 https://www.wikidata.org/wiki/Q11450943 • 高槻市 歴史民俗資料館 https://www.wikidata.org/wiki/Q11670799 • 高槻市 埋蔵文化財調査センター https://www.wikidata.org/wiki/Q11670779 • 枚方市 以楽公園 http://www.wikidata.org/entity/Q11378335 • 枚方市 楠葉中央公園 https://www.wikidata.org/wiki/Q61941655 • 大阪市 水道記念館 http://www.wikidata.org/entity/Q11549301 • 大阪市 自然史博物館 http://www.wikidata.org/entity/Q11440688 • 大阪市 天王寺動物園 http://www.wikidata.org/entity/Q1054648 • 大阪市 交通科学博物館 http://www.wikidata.org/entity/Q6888914 • 大阪市 姫松停留場 http://www.wikidata.org/entity/Q11447432 • 大阪市 あべのハルカス http://www.wikidata.org/entity/Q16318627 • 大阪市 豊里大橋 http://www.wikidata.org/entity/Q11634263 • 大阪市 生國魂神社 http://www.wikidata.org/entity/Q11574477 • 大阪市 通天閣 http://www.wikidata.org/entity/Q1148463 • 大阪市 一心寺 https://www.wikidata.org/wiki/Q3155710 • 大阪市 靱公園 http://www.wikidata.org/entity/Q7903271 • 大阪市 大阪市中央公会堂 http://www.wikidata.org/entity/Q10938355 • 大阪市 扇町公園 http://www.wikidata.org/entity/Q11496859 • 京都市 須賀神社 https://www.wikidata.org/entity/Q17218661
  65. 65. ウィキデータの可視化 • 検索サービスを使った可視化 • 可視化ツールの利用 • 可視化ツールの開発 • 検索サービス(SPARQLエンドポイント)を用いた開発 • URLからデータ直接データを取得して開発
  66. 66. クエリの入力 クエリサービス https://query.wikidata.org/ 自治体はこち らで検索・編集 検索結果へのリンク取得
  67. 67. MAP表示用のSPARQLクエリ #defaultView:Map PREFIX schema: http://schema.org/ SELECT DISTINCT ?s ?label ?point ?update  WHERE { ?s rdfs:label ?label. ?s wdt:P131 wd:Q335423. ?s wdt:P625 ?point. OPTIONAL {  ?s schema:dateModified ?update. } FILTER((LANG(?label)) = ja) }ORDER BY DESC(?update) 位置する 行政区画 位置座標 高槻市 データ更新日時 MAP表示をデフォルトに
  68. 68. ウィキデータの可視化 :検索サービスを使った可視化 • Reasonatorでの可視化 https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=QXXXX →QXXXXにIDを入れる. • 今回のハンズオンで作成したデータの可視化例 • https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q11670799 • https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q61941655 • https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q11440688 • https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q16318627 • https://tools.wmflabs.org/reasonator/?q=Q1148463
  69. 69. その他の可視化 • クエリサービスを使った可視化 浪速百景のMAP http://tinyurl.com/yy7vpno2 • IODD2018大阪で開発されたアプリ(林さん作) https://www.mirko.jp/iodd2019/ • 今後,Wikidata対応したいと考えている可視化例 http://lodosaka.jp/FwTohoku2018/

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