Mapping Bibliographic Records with Bibliographic Hash Keys
Linked Open Data in Bibliotheken, Archiven & Museen
1. LOD in Bibliotheken, Archiven & Museen, 2014-10-10
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Linked Open Data in Bibliotheken,
Archiven & Museen
Jakob Vo
Verbunzentrale des GBV (VZG)
Infocamp, Chur, 2014-10-10
3. LOD in Bibliotheken, Archiven Museen, 2014-10-10
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Hah?
I Alles hangt irgendwie mit allem zusammen
I Hier: Daten die mit anderen Daten zusammenhangen
I Linked Open Data
4. LOD in Bibliotheken, Archiven Museen, 2014-10-10
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Daten die mit anderen Daten zusammenhangen
I Verschiedene Daten beschreiben die gleiche Dinge
I Zum Beispiele die gleiche Person
I Person als Autor in Katalogdatenbank
I Objekte der Person im Bestandsverzeichnis eines Museums
I Wikipedia-Artikel uber die Person
I . . .
Linked Open Data ist uberall relevant, wo in verschiedenen
Einrichtungen Daten uber gleiche Dinge verwaltet werden
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Old School Linked (Open) Data: authority
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things, not strings { ein Beispiel
1. Autor: Karl Marx
Autor: Karl Marx (Kunstler)
2. Autor: http://d-nb.info/gnd/118578545
3. Eigenschaft: http://purl.org/dc/terms/creator
Gegenstand: http://d-nb.info/gnd/118578545
) Linked Open Data
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Linked Open Data
1. Data
Daten in RDF
HTTP-URIs als Identi
11. er
2. Open
abrufbar per HTTP-URIs
3. Linked
mit Links zu anderen HTTP-URIs
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Beispiel: http://d-nb.info/gnd/118578545
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Daten in RDF
I Alle Dinge werden mit einer URI identi
15. ziert
I Alle Daten bestehen aus einzelnen Aussagen (Triples)
I Subjekt (immer eine URI)2
I Property (Eigenschaft identi
16. ert durch eine URI)
I Objekt (Zeichenkette oder URI)2
Beispiel:
S http://d-nb.info/gnd/11857854
P http://d-nb.info/standards/elementset/gnd#
professionOrOccupation
O http://d-nb.info/gnd/4033423-5
2abgesehen von blank nodes
18. nition von Eigenschaften
I Einheitliche Eigenschaften
I gnd:preferredNameForThePerson
I foaf:name (http://xmlns.com/foaf/0.1/name)
I schema:name (http://schema.org/name)
I . . .
I z.B.Katalogisierung mit RDA basiert auf einer RDF-Ontologie,
andere Datenmodelle lassen sich auf Ontologien abbilden
I Ontologien sind allerdings auch mischbar!
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Katalogisierung: Intellektuelle Erstellung von Daten
1. Zeichenketten oder andere Digitalisate
2. Verknupfungen
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Zeichenketten oder andere Digitalisate
nur genau einmal notwendig, danach Verknupfungen
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Verknupfungen
I Auswahl aus bereits vorhandenen URIs
I Mit geeigneten Hilsfmitteln
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Vor- Nachteile
I Vorteile
I Einheitliches Datenformat
I Verfugbarkeit der Daten
I Flexibleres Zusammenfuhren und Ausschnitte bilden
) Mehrwert durch Zusammenarbeit
I LOD macht keinen Sinn wenn. . .
I Alle Daten selber erfasst und genutzt werden sollen
) Zusammenarbeit nicht gewunscht ist
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Konzeptuelle Nachteile
I Nicht alle Daten lassen sich gleich gut in RDF ausdrucken
(z.B. Hierarchien, Reihenfolgen. . . )
I Datenmodellierung ist kompliziert
weil die Dinge kompliziert sind
Ggf. reichen auch erstmal andere Formate, sofern URIs dabei sind
(CSV-Tabellen, BEACON-Linkdumps. . . )
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Zusammenfassung
I Alles lasst sich mit allem verknupfen (mittels URIs)
I Katalogisierung ist Verknupfung oder Digitalisierung
I Tripel als kleinste Dateneinheit
I leichte Nachnutzung und Zusammenfuhrung
I Gemeinsame Nutzung von RDF-Eigenschaften Ontologien
I Massenweise Verknupfungen
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Linking Open Data cloud diagram
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Weiterfuhrendes, Quellen und Lizenz
SWIB Semantic Web in Libraries (seit 2009)
http://swib.org/
LODLAM Linked Open Data in Libraries, Archives, and
Museums (seit 2011)
http://lodlam.net
Linking Open Data cloud diagram (2014) by Max
Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch and Richard
Cyganiak http://lod-cloud.net/