Bei Open Data handelt es sich um Daten aus Forschung oder Administration, die mittels open access frei zugänglich sind und auch weiterverarbeitet werden dürfen.
Es wird davon ausgegangen, dass durch die Einführung dieser Transparenz für öffentliche oder durch öffentliche Hand geförderte Daten der positive Effekt eintritt, mehr und robustere Ergebnisse zu erzielen. So können viele eher Muster in großen Datensätzen finden, innovative Ansätze ausprobieren, als wenige. So kann neues Wissen geschaffen werden, siehe beispielsweise diesen Artikel.
Es existieren bereits viele solche Open Data Initiativen, wie auch in Österreich:
http://gov.opendata.at/
(hier im Zusammenhang der Open Government Initiative)
Welche Open Data Initiativen sind Ihnen schon begegnet?
Definitionen:
Availability and Access: the data must be available as a whole and at no more than a reasonable reproduction cost, preferably by downloading over the internet. The data must also be available in a convenient and modifiable form.
Reuse and Redistribution: the data must be provided under terms that permit reuse and redistribution including the intermixing with other datasets.
Universal Participation: everyone must be able to use, reuse and redistribute - there should be no discrimination against fields of endeavour or against persons or groups. For example, ‘non-commercial’ restrictions that would prevent ‘commercial’ use, or restrictions of use for certain purposes (e.g. only in education), are not allowed.
Im Artikel von Arzberger et al. werden folgende Prinzipien für erfolgreiche Open Data Projekte angegeben.
Openness
Transparency of access and active dissemination
Assignment and assumption of formal responsibility
Professionalism
Interoperability
Quality
Operational Efficiency
Flexibility
Property
Legality
Accountability
Apropos der Artikel von Arzberger et al. Dieser ist typisch für einen Artikel im Feld der Politikberatung. Der Stil der Listen und Operationalisierungen wird hier ganz deutlich. Ist Ihnen aufgefallen, wie oft der Begriff "public" hier vorkommt?
global public goods
mixture of public and private funds
norms of public science
public account
public availability
public data
public domain
public funding
public good
public health
public interest
public investments
public knowledge
public meteorological data
public policy
public realm
public research
public research data
public research institutions
public researchers
public resources
public sector
public users
public-private partnerships
publication
publicly funded research data
the broader public
the public
Folgende Open Data waren mir bereits bekannt: Wiener Linien, Linz-Linien, Datensätze von Land OÖ, Statistik Austria; Bundesministerium für Finanzen; dict.org; dict.cc; openGoverment; e-democaty, e-voting
AntwortenLöschenBekannte Formate: api, CSV, XML; RDF; META
Kriterium: "Openness " Die Daten sind frei und offen zugänglich für jeden ohne jegliche Einschränkung hinsichtlich Diversity (Anforderungen) da Daten jedem gehören und jeder Recht auf Aushändigung seiner Daten hat. In Österreich gibt es sogar ein Gesetz (Datenschutzgesetz DSG Paragr. 7) bzw ein Grundrecht welches dies regelt. Offen heißt auch dass es für alle leicht zugänglich, dauerhaft verfügbar und lesbar ist. Zudem muss der offene Zugang kostenfrei gestaltet sein so dass frei von Diskriminierung alle vom Angebot zehren können.
Vollständigkeit: die Daten dürfen nicht verfälscht werden indem sie nicht vollständig geführt sind und damit nicht als repräsentativ gelten.
Quelle: http://e-konsultation.de/opengov/
Erfüllen von Kriterien:
Im Grunde ist es vermutlich einigermaßen leicht ein Kriterium zur Gänze zu erfüllen, jedoch schwer alle Kriterien gleichermaßen zu erfüllen, bedenkt man, dass in einem einzelnen Land so viele unterschiedliche Menschen mit unterschiedlichen sozio-demographischen Merkmalen zusammenwohnen. Demnach ist es nicht leicht die Barriere zum Eintritt in die Welt des Open Data so flach zu halten, dass es auch für wirklich alle möglich ist sich dem Angebot zu besinnen. Gewisse Kriterien sind jedoch bei sorgfältiger Arbeit relativ einfach zu gewährleisten: Vollständigkeit, zeitnahe Bereitstellung, dauerhafte Verfügbarkeit, Maschinenlesbarkeit, Offene Standard-Formate, Lizenzfreiheit, Kostenfreiheit.
Aber besonders Formen des Urheberrechts, Datenschutzgesetz könnten zu Problemen führen. So denke ich, dass sich in diesem Bereich in der Zukunft noch vieles tun wird und eine grundlegende nationale und internationale Überarbeitung der aktuellen Gesetze von Nöten wird.
Da alle jene öffentlich verfügbaren offenen Datensätze für alle Bürger frei verfügbar sind werden sie als öffentliches "public" Gut gehandelt und als dieses zb. "Public Good" deklariert.
Mir waren folgende Open Data Projekte waren mir bekannt: Open Commons Region Linz, Amtsgeheimnis.at, data.linz.gv.at, Datensätze Land OÖ, Wiener Linien, Statistik Austria, Eurostat, ...
AntwortenLöschenKriterium: Transparency of access and active dissemination
Dieses Kriterium beschreibt, dass Angaben gemacht werden sollen wo die Daten gefunden werden können, in welchem Kontext sie stehen, welche Struktur sie aufweisen und wie lange sie noch verfügbar sind. Das heißt die Nachvollziehbarkeit soll gewährleistet werden.
Das hört sich zwar einfach an, aber ich glaube dennoch das dieser Punkt oft eine Schwierigkeit darstellt. Oft sind Sammlungen nicht komplett, die Struktur nicht klar, die Datensätze kommen aus verschiedenen Quellen etc.
Übrigens einen guten Überblick über die Entwicklung von Open Data bzw. APIs gibt diese Infografik: http://visual.ly/open-data-movement
AntwortenLöschenFolgende Open Data Initiativen waren mir bekannt: Wiener Linien, Statistik Austria, dict.org und Open Commons Linz
Wie ich bereits aus den Kommentaren meiner KollegInnen lesen konnte, gibt es besonders auch in Österreich noch einige mehr.
Kriterium: QUALITY
Dieses Kriterium betrifft einerseits die korrekte Beschreibung bezüglich der Erstellung der Daten, z.B. mit welchen Techniken diese erstellt wurden. Ebenso muss sichergestellt werden, dass die Quelle frei ist von Verlusten und Änderungen von unbefugten Zugriffen. Die Qualität der Daten muss sichergestellt sein, damit diese auch wirklich verwertbar sind. Die Daten müssen daher insgesamt wie folgt sein: original , verlustfrei und vollständig.
Meiner Meinung nach ist dieses Kriterium besonders wichtig, denn wenn die Qualität der Daten nicht gegeben ist, sind diese auch nicht verwertbar. Zudem kann es Probleme mit sich bringen, wenn die Daten verändert wurden oder nicht mehr vollständig sind. Dadurch können beispielsweise große Missverständnisse auftreten und auch falsche Interpretationen entstehen.
Das Kriterium „Qualität“ wird sicher nicht immer einfach zu erreichen sein, da dies besonders genaue Arbeit erfordert. Es dürfen keine Daten verändert werden. Vor allem die Frage nach der Vollständigkeit ist von großer Bedeutung.
Qualität muss auf jeden Fall gegeben sein, dennoch spielen natürlich auch die anderen Prinzipien eine große Rolle. Transparenz ist meiner Meinung nach ebenso wesentlich für den Erfolg von Open Data, wie bereits von Kathi beschrieben wurde.
Generell ist es sicher schwierig, all diese Prinzipien einzuhalten und so erfolgreiche Data Projekte zu erreichen. Wie auch Christian bin ich der Meinung, dass es zwar relativ einfach ist ein Kriterium zu erfüllen, jedoch die Schwierigkeit darin liegt, alle zu erfüllen.
Auf den Link http://gov.opendata.at/ bin ich im Rahmen eines Seminars gestoßen in der wir zu Zwecken der Datenvisualisierung nach offenen Datenbanken zur Weiterverarbeitung suchten. Damals haben wir gemerkt, dass es gar nicht so einfach ist an nicht weiterverarbeitete Rohdaten zu gelangen. Viele Statistiken kann man auch über http://www.statistik-austria.at abrufen, aber eben keine Rohdaten.
AntwortenLöschenLinks zum Thema:
Netzwerk zur Förderung von OpenSociety, OpenGov und OpenData in Österreich: http://www.open3.at/
Blog Data Blog “Offene Daten – Offene Gesellschaft” - http://blog.zeit.de/open-data/
Im Zuge meiner Recherchen stieß ich auch auf OpenStreetMap, ein Wiki mit offenen Geo-Daten über die ganze Welt. Apps wie Foursquare basieren auf diesen Daten.
Aus den im Artikel von Arzberger et al. beschriebenen Prinzipien gehe ich näher auf das Prinzip der “Operational Efficiency” ein. Hierbei geht es um die Effiziensteigerung die durch Open Data erreicht werden kann. Dies geschieht unter anderem durch Vermeidung von Duplikaten und indem die Erzeugung neuer Datensätze aus unterschiedlichen Quellen erlaubt wird. Eine Kombination mit Open Access ermöglicht den freien Zugang zu umfangreichen Dokumentationen der Datensätze und Beschreibungen wie man auf diese zugreifen kann. Ich habe mich für dieses Prinzip entschieden, da ich aus meinem Basiswissen zum Thema Datenbanken weiß, dass Effizienz bei Datenbanken ein sehr wichtiger Punkt ist. Das Vermeiden von Duplikaten ist vermutlich mit Aufwand verbunden. Es kommt dabei aber ganz auf die Beschaffenheit der Daten an. Das Erlauben von der Erstellung neuer Datensätze aus unterschiedlichen Quellen hängt ganz von der Beschaffenheit um die Lizenzen ab, also in wiefern die Daten weiter verarbeitet werden dürfen.