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Barrierefreies E-Government als Chance

Von Angelina Dungga , Katinka Weissenfeld | 0 Kommentare

18. Juli 2018/0 Kommentare/in E-Government, Fachbeitrag /von Angelina Dungga

E-Government will Verwaltungen effizienter und effektiver machen. Aus der Perspektive von Menschen mit Behinderungen können E-Government-Anwendungen die chancengleiche und selbstständige Teilhabe an Verwaltungstätigkeiten sowie politische Mitsprache steigern. Allerdings zeigen Studien, dass zum heutigen Zeitpunkt häufig die dazu notwendige Barrierefreiheit nicht gewährleistet ist und somit die Vorteile von E-Government für Menschen mit Behinderungen und älteren Menschen nicht vollumfänglich ausgenutzt werden können.

Um die Barrierefreiheit eines Webauftritts sicherzustellen, sind die im führenden Standard für barrierefreie Webauftritte WCAG 2.0 genannten Erfolgskriterien zu berücksichtigen. Diese besagen beispielsweise, dass Bilder im Web entsprechende Alternativtexte enthalten müssen, die Personen mit Sehschwäche durch einen Screen-Reader vorgelesen werden können. Des Weiteren muss der Zugang für Menschen mit Hörschwächen zu Videos und Audiodateien durch entsprechende Transkriptionen sichergestellt werden. Formulare sind so zu konzipieren, dass sie durch Screen-Reader gelesen werden können. Diese wenigen Beispiele zeigen, dass die Aufbereitung von Webinhalten für einen barrierefreien Zugang vielseitig und aufwendig ist und dementsprechende Ressourcen, Know-how und Sensibilisierungsmassnahmen bedürfen.

Ideal sind Online-Formulare für alle

Die Wichtigkeit in Barrierefreiheit zu investieren wird durch die Resultate verschiedener Studien unterstrichen. Gemäss einer Studie von Heinz et al. (2016) werden beispielsweise von Menschen mit Behinderungen Online-Formulare beim Bezug von Behördenleistungen klar bevorzugt, da diese im Gegensatz zu ausgedruckten Formularen leichter ausgefüllt und übermittelt werden können. Zudem können Menschen mit Seheinschränkungen physische Dokumente häufig nicht eigenständig lesen und das persönliche Erscheinen in der Behörde zum Ausfüllen eines Formulars wird für mobilitätseingeschränkte Personen wird als erschwerend und zeitaufwändig empfunden.

Auch die E-Accessibility-Studie (Zugang für alle 2016) bestätigt die Wichtigkeit von elektronischen Behördenleistungen. Eingehende Betrachtung findet das E-Government-Vorhaben vote électronique. Die Studie macht auf die Tatsache aufmerksam, dass Personen mit Behinderungen und ältere Menschen am aktuellen Wahl- und Abstimmungsprozess teilweise ohne fremde Hilfe nicht teilnehmen können. Die Eröffnung eines barrierefrei ausgestalteten Online-Kanals würde somit die autonome und selbstbestimmte Wahrnehmung der politischen Rechte von Menschen mit Behinderungen erlauben.

Diese Beispiele zeigen, dass die Digitalisierung von Behördenleistungen für Menschen mit Behinderungen und ältere Menschen viele Vorteile bringen können. Betrachtet man allerdings den Stand der Umsetzung eines barrierefreien E-Governments, stellt man schnell fest, dass noch an verschiedenen Stellen Nachholbedarf besteht.

Ist-Zustand: grosse Unzufriedenheit

Die E-Government-Strategie Schweiz hält zwar an dem E-Inklusionsgedanken durch E-Government fest und der «Zugang für alle» als eines der Prinzipien von E-Government ist klar formuliert. Jedoch zeigen jüngste Studien, dass das E-Government für Menschen mit Behinderungen nach wie vor nicht zufriedenstellend umgesetzt wird. Eine Studie des Statistischen Bundesamts in Deutschland zeigt beispielsweise, dass grosse Unzufriedenheit bei der Informationsbereitstellung und bei den Formularen besteht (Statistisches Bundesamt 2018). Diese Ergebnisse werden auch in Untersuchungen bestätigt, die 2018 in der Bundesverwaltung durch die Bundeskanzlei und das E-Government-Institut der Berner Fachhochschule durchgeführt wurden.

Zu ähnlichen Resultaten kommt auch die E-Accessibility-Studie der Stiftung «Zugang für alle» von 2016. Hierbei wurden die Webauftritte von Bundesbehörden, Kantonen, den 10 grössten Städten, bundesnahen Betrieben sowie einzelner privatwirtschaftlicher Unternehmen auf Barrierefreiheit geprüft. Gemäss der Studie sind lediglich die Webauftritte von einzelnen Bundesbehörden und bundesnahen Betrieben, drei Kantonen und von fünf der zehn grössten Schweizer Städten für Menschen mit Behinderungen grösstenteils barrierefrei. Die Ergebnisse zeigen klar, dass für eine Gleichstellung von Menschen mit Behinderungen im Onlineumfeld noch viel Handlungsbedarf besteht. Dem hinzuzufügen ist, dass bereits beim einfachen Zugang zu Informationen die Barrierefreiheit teilweise schon nicht gegeben ist und die barrierefreie Zugänglichkeit von Interaktionen und Transaktionen im E-Government gar nicht erst berücksichtigt wurde.

Grosses Zukunftsthema

E-Government als Chance für Menschen mit Behinderungen und ältere Menschen zukünftig zu betrachten, wird in Zukunft von noch grösser Brisanz, da aufgrund des demographischen Wandels und der zunehmend steigenden Lebenserwartung mit einem starken Wachstum dieser Bevölkerungsgruppe zu rechnen ist (Bundeskanzlei 2016). Durch eine kontinuierliche Sensibilisierung der Verwaltungsmitarbeitenden und durch entsprechende Ressourcen innerhalb der Verwaltung ist somit Barrierefreiheit im E-Government künftig sicherzustellen. Des Weiteren ist die Bewertung der Barrierefreiheit von Behördenleistungen bei Qualitätsprüfungen explizit zu berücksichtigen und das Ziel der verbesserten Teilhabe jeweils im Auge zu behalten. Auch neue Technologien sind prüfen, durch deren Einsatz im E-Government-Umfeld die Integration von Menschen mit Behinderungen und älteren Menschen vorangetrieben werden können.

Referenzen:

Bundeskanzlei 2016: Demografischer Wandel in der Schweiz: Handlungsfelder auf Bundesebene.

Heinz et al. 2016: Zugang der Bürgerinnen und Bürger zu elektronischen Behördenleistungen in der Schweiz Studie zur Erfassung der Perspektive der Bürgerinnen und Bürger 2016, Universität Basel.

Statistisches Bundesamt 2018: Zufriedenheit der Bürgerinnen und Bürger mit behördlichen Dienstleistungen, Destatis.

Zugang für alle 2016: Schweizer Accessibility-Studie 2016. Bestandsaufnahme der Zugänglichkeit bedeutender Schweizer Internet-Angebote. Eine Studie der Schweizerischen Stiftung zur behindertengerechten Technologienutzung «Zugang für alle».

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Wie Onlinelösungen die Bürokratie erleichtern

Von Anne-Careen Stoltze (BFH Wirtschaft) | 0 Kommentare

21. November 2017/0 Kommentare/in Veranstaltungsbericht /von Anne-Careen Stoltze

Während der papierlose Staat in Dänemark und Estland längst Realität ist, liegt die Schweiz im internationalen Vergleich nur auf Rang 28. Einzelne Kantone drängen vorwärts. So hat der Kanton Zug kürzlich eine elektronische Identität eingeführt – während der Bund bis Sommer 2018 die gesetzliche Grundlage schaffen muss. Dieses und andere Pilotprojekte wurden am eGovernment Symposium vorgestellt.

«Es ist viel in Bewegung in Bundesbern und in der Schweiz», sagte Peter Fischer, Präsident des eGovernment Symposiums in seiner Eröffnungsrede im Berner Hotel Bellevue Palace. Als Beispiele nannte er, die Online-Deklaration der Mehrwertsteuer, das Portal für Open Government und den erst kürzlich lancierten Onlineschalter easygov des Staatssekretariats für Wirtschaft SECO, bei dem Unternehmen Behördengänge papierlos erledigen können. Die elektronische Identität werde vorangetrieben. Dennoch gebe es ein grosses Bedürfnis nach Mehr.

Luzerner Finanzdirektor Marcel Schwerzmann

Nicht schnell genug voran geht es Marcel Schwerzmann, Regierungsrat des Kantons Luzern. «Der Föderalismus hemmt die digitale Entwicklung bei der Umsetzung von eGovernment-Lösungen», sagte er. Der Luzerner Finanzdirektor sprach sich neben der elektronischen Identität auch für die elektronische Version der AHV aus. «Das muss kommen, dort müssen wir unseren Schwerpunkt ansetzen», betonte er. Auch den Umzug möchte Schwerzmann digitalisieren. Aber er machte auch klar: «wir machen keine App-Entwicklung, sondern wir fördern Projekte, sind Manager für Service, Partnerschaften und Marketing».

Grundstücke per Formel schätzen

Im Kanton Obwalden werden Grundstücke von der Steuerverwaltung nur noch elektronisch mithilfe von Formeln geschätzt. Finanzdirektorin Maya Büchi stellte diese Praxis vor, die seit Anfang Jahr per Gesetz in Kraft getreten ist. Dabei werden Steuerwert und Eigenmietwert nach bestimmten Eckdaten festgelegt. Die Eigentümerinnen und Eigentümer erhalten einen persönlichen Zugangscode und haben so die Möglichkeit, über das Bewertungsportal wichtige Dinge zu ergänzen oder zu korrigieren. «Das Portal wird überwiegend als benutzerfreundlich, sinnvoll und innovativ bewertet», sagte Büchi. Seit der Lancierung vor rund einem Jahr wurden bereits rund 85 % der eingereichten Bewertungen online eingereicht. Für Büchi ein Erfolg. Ursprünglich sei dieses egov-Projekt aus Kostengründen lanciert worden. Der Aufwand der Vor-Ort-Schätzung in keinem Verhältnis stand. Zwar habe die technische Umsetzung am Anfang Schwierigkeiten bereitet, doch: «Wir würden es wieder tun», schloss Büchi.

Waren per App verzollen

Auch die Eidgenössische Zollverwaltung digitalisiert ihr «Kerngeschäft»: statt einer schriftlichen Anmeldung können Grenzgänger ihre Waren via App anmelden. Die App ist ein erster Teil eines der grössten Projekte des Bundes Dazit, mit dem der Bund für rund 400 Mio. Franken die IT der Zollverwaltung und den Grenzschutz erneuert. Mit Dazit werden dereinst die gesamten Zollformalitäten digitalisiert oder wie es Zolldirektor Christian Bock ausdrückte: «ein Elefant zum Tanzen gebracht». Ein Elefant, der pro Jahr mehr als 36 Mio. Zollanmeldungen bearbeitet. Das Gesamtprojekt soll 2026 abgeschlossen sein.

Kanton Zug mit Vorreiterrolle

Bereits seit vergangenem Mai können die Bürgerinnen und Bürger des Kantons Zug ihre eigene elektronische ID nutzen. Der Kanton realisierte das 2012 gestartete Projekt «Zuglogin» quasi im Alleingang und noch vor einer Lösung auf Bundesebene. «Unsere Identifikation umfasst neben einem sicheren Login, der digitalen Unterschrift auch die digitale Zustellung anstatt per Briefpost», sagte Projektleiter Rudolf Gisler. Dies ist in Dänemark bereits Standard. Mit Zuglogin können Behördengänge online erledigt werden sowie Eingaben und Gesuche mit einer elektronischen Unterschrift übermittelt werden. Die Verwaltung ihrerseits kann Entscheide und Verfügungen ebenfalls via «ZUGLOGIN» online übermitteln. Ab kommendem Jahr soll erstmals die Steuererklärung komplett papierlos eingereicht werden können.

Blockchain und IoT nutzen

Wo Nachbarland Österreich in Sachen eGovernment steht, zeigte Reinhard Posch, Leiter Digitales Österreich und CIO der Bundesregierung von Österreich: «Wir waren überaus erfolgreich, aber wir dürfen uns nicht ausrufen», sagte er. Vor allem in den Bereichen Cybersecurity sowie mobile Techniken und Internet of Things (IoT) müsse mehr getan werden.

Posch konzentrierte sich in seinem Vortrag darauf, dass sorgfältig mit Daten im Bereich des eGovernment gearbeitet werden muss. «Es braucht höchste Genauigkeit und eine hinreichend gut ausgestattete Verwaltung», sagte er und stellte den Data-Only-Once-Ansatz vor. Dieser ist Teil der Tallinn-Deklaration, die 32 Länder der EU und EFTA im vergangenen Monat unterzeichnet haben. «Bürger sollten ihre Daten nur einmal an die Verwaltung weitergeben», sagte Posch.

«Papierlos war gestern», sagte Posch, er denke schon weiter und verwies auf Blockchain-Technologie. Als Baustelle für die Zukunft benannte er den internationalen Austausch von Daten innerhalb Europas. «Wir haben in der EU und in der Schweiz unterschiedliche Rechtssysteme, Kulturen und Verwaltungshistorie.» Die digitale Vorzeigenation habe eine junge Verwaltung und tue sich daher leichter mit der Digitalisierung.

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Wann lohnt sich Entity Extraction?

Von Yevhenii Khoroshutin | 0 Kommentare

28. August 2017/0 Kommentare/in Big und Open Data /von Yevhenii Khoroshutin

Ergebnisse einer Masterarbeit zur automatischen Entity-Extraction bei der Schweizerischen Theatersammlung

Die Digitalisierung schreitet voran und betrifft immer mehr Lebenssphären, Branchen und Institutionen. Archivinstitutionen in der Schweiz beobachten diese Entwicklung mit grossem Interesse und sind auf dem Weg, sich in diesem Kontext neu zu positionieren. Auch intern wird versucht, Effizienzsteigerungen mit den neuen Ansätzen zu erzielen, wie das Beispiel der Schweizerischen Theatersammlung zeigt. Seit Kurzem wurde dort in Zusammenarbeit mit der BFH Wirtschaft ein neues Datenerfassungskonzept entwickelt und im Rahmen einer Machbarkeitsstudie überprüft. In diesem Beitrag wird auf die Eckpunkte der durchgeführten Studie eingegangen.

Logo der Schweizerischen Theatersammlung

Die Schweizerische Theatersammlung ist eine zentrale Archivierungsstelle für sämtliche Dokumente zum Schweizer Sprech-, Musik und Tanztheater. Sie archiviert Dokumente, die vor, während und nach der Produktion entstehen und besitzt die grösste Fachbibliothek der Schweiz mit Büchern, Periodika, Stücktexten etc. Die im Archiv vorhandenen Materialien sind elektronisch mit Inszenierung-Datenbanken erschlossen, welche detaillierte Informationen zu Produktionen der Schweizer Theater auf elektronischem Wege liefern.

Nun eine Frage: Wie stellen Sie sich die regelmässige Datenerfassung von hunderten verschiedensten Insitutionen, klein und gross, professionell oder amateur, an zentraler oder (viel) weniger zentraler Lage vor?
Wenn diese Frage immer noch nicht kompliziert genug ist, muss noch erwähnt werden, dass die Theater nicht gesetzlich dazu verpflichtet sind, Informationen der Theatersammlung zur Verfügung zu stellen und es wurden dafür keine elektronischen Mechanismen vorgesehen. Wie üblich werden solche komplexe Situationen durch minutiöse manuelle Arbeit gehandhabt. Im Falle der Theatersammlung bedeutet dies, dass die Produktionen, schon seit mehr als 20 Jahren, aus öffentlich vorhandenen Materialien (wie z.B. Jahresprogramme und Programmhefte der Theater) in die Inszenierungs-Datenbanken abgetippt werden. Sollte es keine modernere Alternative geben, fragen Sie? Genau diese Frage hat sich vor Kurzem die Theatersammlung gestellt und die Antwort ist natürlich „Ja, es gibt mehrere“.

Eine potentielle Alternative wäre Entity Extraction, dank welcher die relevanten Metainformationen zu archivierten Premieren durch Software automatisch erkannt werden können. In diesem Fall übernimmt die Software sozusagen das manuelle Eintippen und lässt den Menschen lediglich die Kontrollfunktion geniessen und ein paar wenige Fehler korrigieren. Voller Enthusiasmus machte ich mich gemeinsam mit dem Auftraggeber an die Arbeit. Wir stellten zu unserer Zufriedenheit fest, dass es bereits erfolgreiche Implementationen von Entity Extraction gibt. Ausgerüstet mit einem passenden Software-Framework (General Architecture for Software Engineering GATE (1) ) stiegen wir in die Machbarkeitsanalyse ein.

Es wurden manuell 804 Entitäten annotiert, dutzende von Exktraktionsregeln definiert und das Framework zur Auswertung der Ergebnisse gebastelt. Nach mehreren Wochen Einarbeitung und effektiver Software-Entwicklung waren die erste Ergebnisse da. Und sie überzeugten uns… zu wenig. Davon ist die zweite Iteration entstanden, wo Konsequenzen der ersten Iteration gezogen und die notwendigen Verbesserungen angestrebt wurden. Nach der Verfeinerung der Extraktionsregel in der zweiten Iteration wurde die Gesamtquote von 52.86% erreicht, d.h. aus 804 manuell annotierten Entiäten konnte die Software 425 Entitäten automatisch erkennen. Anders gesagt, entsteht mit dem Einsatz der Entity Extraction bei der Theamtersammlung ein Effizienzgewinn von ca. 365 Personenstunden pro Jahr. In absoluten Zahlen tönt dieses Ergebnis ziemlich vielversprechend. So wurde die Machbarkeit der Lösung bestätigt, der Gewinn quantifiziert und die Ziele der Untersuchung erreicht.

Ein Beispiel des Dokumentes mit erkannten Entitäten (Graphische Oberfläche vom GATE-Framework)

Trotz der erfolgreichen Machbarkeitsstudie wird der untersuchte Ansatz bei der Theatersammlung nicht weiter verfolgt.

Es hat sich im Rahmen der Machbarkeitsstudie herausgestellt, dass im Verhältnis zu den Aufwänden für die Definition und die Weiterentwicklung der Extraktionsregeln unbedeutende oder gar keine Einsparungen anfallen. Die Gründe dafür lassen sich potentiell auf andere ähnliche Institutionen übertragen und sind wie folgt:

Hohe Erkennungsquoten und wenige falsch-positive Ergebnisse zugleich sind mit möglichst präzisen Extraktionsregeln zu erreichen, welche hohe Aufwände verursachen.
Die begriffliche, semantische und gestalterische Vielfalt der untersuchten Dokumente macht die Erstellung der generischen und zugleich präzisen Extraktionsregeln fast unmöglich. So hätten die Regeln praktisch für jedes Theaterhaus verfeinert werden müssen, was die Aufwände erhöht und eine Steigerung der Komplexität der Lösung mit sich bringt.
Masseneffekte für die bedeutenden Effizienzsteigerungen waren nicht vorhanden. Tatsächlich werden bei der Theatersammlung pro Jahr lediglich ca. 1700 Datensätze erfasst, was im Falle grosser Investitionen wenig ist.

Mit anderen Worten: Entity Extraction lohnt sich am besten dann, wenn viele ähnliche Dokumente nach generischen Regeln verarbeitet werden müssen. Wie erwähnt ist das bei der Theatersammlung leider nicht der Fall. Anstatt Entity Extraction wurde deshalb der Theatersammlung empfohlen, die Verarbeitung der internen Rohdaten von Theaterhäusern zu untersuchen. Diese Daten könnten in die Inszenierung-Datenbank mit potentiell wenigen Anpassungen periodisch übernommen werden. Damit wäre die Umwandlung der Rohdaten in Publikationen, aus welchen wiederum Rohdaten nach komplexen Regeln abgeleitet werden, umgangen und die unnötige Komplexität wäre vermieden.

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Die digitalen Räume der Bibliotheken öffnen

Von Roland Fischer | 1 Kommentar

31. Mai 2017/1 Kommentar/in Interview /von Roland Fischer

Bibliotheken sind ein Ort des Wissens. Neben den gedruckten Werken verfügen sie heute über eine riesige Menge an digitalen Daten. Am Hackathon Geneva Open Libraries tauschten sich SpezialistInnen aus, wie diese allen öffentlich zugänglich gemacht werden könnenen. Einer der Organisatoren des Events, Lionel Walter vom Swissbib-Konsortium erklärt, was es mit diesem Hackathon auf sich hatte.

SocietyByte: Open libraries – offene Bibliotheken, ist das nicht ein Pleonasmus?

Lionel Walter: Bibliotheken sollten ihre Informationsschätze ja eigentlich sowieso für möglichst viele Leute zugänglich machen, denkt man. Doch neben Büchern horten Bibliotheken heute auch immer mehr digitale Datensätze – beziehungsweise, sie übertragen ihre analogen Bestände in die digitale Form. Dazu kommen noch eine Menge Nutzungsdaten; Bibliotheken sind Informationsdrehscheiben und in den gehorteten Daten mag so einiges stecken, das womöglich erst noch an die Oberfläche befördert werden muss. Und dabei könnten ganz verschiedene Leute mit ebenso verschiedenen Ideen und Expertisen helfen – sofern sie denn Zugang zu den Daten haben.

Lionell Walter

Sie haben den Open Libraries-Event in Genf mit organisiert. Inwiefern sind die Bibliotheken heute eher geschlossen als ‹open›?

Eigentlich ist die Grundphilosophie von Bibliotheken natürlich eine offene, aber das gilt vielleicht mehr für die analogen Bestände, für die klassische Idee von Schriftstücken. Im digitalen Bereich gilt das deutlich weniger. Da braucht es Initiativen, die wieder hin zu einer möglichst grossen Offenheit gehen – zum Beispiel damit auch alle digitalisierten Dokumente öffentlich zugänglich gemacht werden. Und zwar mit offenen Lizenzen.

Verraten die Bibliotheken im digitalen Zeitalter also ein wenig ihre Tradition?

Nein, das würde ich so nicht sagen. Sie haben schon verstanden, was ihre prinzipielle Aufgabe wäre – es ist sehr selten, dass Bibliotheken ihre Informationsschätze nicht verteilen wollen, aber oft wissen sie nicht, wie genau sie das anstellen sollen, sei es in technischer oder in rechtlicher Hinsicht.

Was sind dabei die Schwierigkeiten?

Oft ist es so, dass man auf digitalisierte Dokumente zwar zugreifen kann, die Lizenzen aber nicht klar regeln, was man mit den Dokumenten alles machen darf – kann man sie herunterladen, darf man mit ihnen arbeiten, sie weiterverwenden? Um solche Fragen geht es auch bei ‹Open Libraries›, wir möchten helfen zu klären, wie man welche Lizenzen am besten einsetzt und wie man das dann auch klar kommuniziert. Beispielsweise hat Google einer Bibliothek in Lausanne beim Scannen der Bestände geholfen – nun stellt sich allerdings die Frage, wer welche Rechte auf die Digitalisate hat. Da gibt es oft eine Menge offener rechtlicher Fragen.

Wie schätzen Sie die diesbezügliche Lage in der Schweiz und in anderen Ländern ein?

Ich würde sagen, die Bibliotheken haben in der ganzen Schweiz mit ähnlichen Problemen zu tun, und nach allem was ich von ausländischen Kollegen höre, ist die Situation auch mit anderen Ländern vergleichbar. Es sind also überall dieselben Herausforderungen.

Neben diesen strukturellen Fragen ging es beim Geneva Open Libraries-Anlass vom 12. und 13. Mai auch ganz konkret darum, Datenschätze von Bibliotheken zu heben, um originelle Zugänge oder Analysen aus ungewohnter Warte. Beteiligt waren unter anderem die Bibliothek der UNO, das Bodmer Lab der Uni Genf, das Genfer Staatsarchiv, der universitäre Bibliotheksverbund Rero und die Bibliothek des Musikkonservatoriums. Die UNO-Bibliothek etwa steuerte einen grossen Bestand an historischen Fotografien und anderer Dokumente bei, die unlängst digitalisiert worden sind. Das Bodmer Lab wiederum machte wahre Schätze aus der Sammlung Bodmer zugänglich, unter anderem eine Reihe reich illustrierter Reisebücher aus der Renaissance sowie über hundert Ausgaben von Goethes Faust in diversen Sprachen. Und auch das Staatsarchiv stellte historische Bestände in digitaler Form zur Verfügung.

Herr Walter, was erhoffen Sie sich von einem Hackathon-Event im Bibliotheks- und Archivumfeld?

Es gibt verschiedene Ziele: Mit einem Event kann man einen Rahmen setzen, ein klares Datum, auf das hin Bemühungen fokussiert werden können. Das schafft Motivation bei den Institutionen, im Hinblick auf diesen Event etwas zu tun. Ausserdem sehen die Institutionen sofort Resultate, sie bekommen unmittelbar konkrete Beispiele, was man mit diesen offenen Datensätzen alles machen kann. Und nicht zuletzt kommt es am Hackathon zu einem Austausch verschiedener Spezialisten, die sich sonst nicht unbedingt treffen würden. Oft sind Datenspezialisten angewiesen auf das Detailwissen derjenigen, die die Daten kennen.

Können Sie da ein Beispiel nennen?

Ein tolles Projekt, das am Hackathon erarbeitet worden ist, ergab sich aus dem offenen Fotoarchiv der UNO. Unter anderem war ein Historiker anwesend, der bereits mit diesem Fotofundus gearbeitet hat. Er bringt seine Expertise für die Zeit zwischen 1920-1940 mit und kennt die abgebildeten Menschen deshalb gut. Seine Arbeit, die Fotos entsprechend zu verschlagworten, war allerdings ein mühsames Klein-Klein und die erhobenen Daten waren kaum weiterzuverwenden, falls sich jemand anderes auch dafür interessiert hätte. Er hätte gern eine offenere Herangehensweise für diese Metadaten gefunden. Ein paar Informatik-Studenten aus Lyon, die sich mit Image Recognition auskennen, horchten auf und boten ihre Tools und Expertise an – nun werden die Fotos automatisch gescannt und alle abgebildeten Menschen bestimmt. Das mag als Methode nichts revolutionär neues sein, konnte aber nur in dieser Kombination von Archivexperten, Historikern und Informatik-Spezialisten passieren.

Wie hat das UNO-Bibliothek darauf reagiert?

Sehr positiv, doch es bleibt nach wie vor ein Lizenz-Problem. Wir würden es am liebsten sehen, wenn die Fotos einfach offen ins Netz gestellt werden, so dass die Online-Crowd mit ihnen arbeiten könnte – da würden bestimmt noch mehr spannende Ideen zusammenkommen. Doch das ist ein langer Prozess, der nun immerhin angestossen wurde – die Verantwortlichen haben ein konkretes Resultat gesehen und werden das nun entsprechend weiterdiskutieren.

Wie geht es weiter mit Open Libraries? Welche weiteren Projekte zeichnen sich ab?

Es waren diverse Institutionen am Event zugegen, die auch über die Öffnung ihrer Datensätze nachdenken. Sehr spannend zum Beispiel: ist das Archiv des welschen Fernsehens ist dabei, einen Riesenbestand an Videos zu digitalisieren. Nun stellt sich die Frage, ob zum Beispiel die archivierten Nachrichtensendungen allen Interessierten zugänglich gemacht werden sollen. Dabei bekommt man es wiederum mit komplexen Copyright-Problemen zu tun, weil oft Fremdbilder in die Sendungen eingebaut wurden. Wir haben das in Genf mit den Verantwortlichen diskutiert und hoffen, dass wir da etwas angestossen haben, das noch weitergehen wird.

Was steht als nächstes auf der Agenda?

Der Open Cultural Data Hackathon im September. Wir wollen eine gewisse Kontinuität in die Open Cultural Data-Diskussion hineinbringen, indem wir jedes Jahr einen grossen Hackathon organisieren, in jeweils wechselnden Orten – nach Bern und Basel dieses Jahr in Lausanne.

Hintergund:

Geneva Open Libraries war Teil von opengeneva, eines regelrechten Hackaton-Festivals, das rund 400 Interessierte in Genf zusammenbrachte, um auf ganz verschiedenen Gebieten Projekte mit offenen Daten zu erarbeiten. Für Lionel Walter war der Event eine wichtige Etappe hin zum dritten Open Cultural Data Hackathon, der dieses Jahr Mitte September in Lausanne stattfinden wird. Die Initianten möchten mit Veranstaltungen in verschiedenen Schweizer Städten darauf hinwirken, Datensätze mit Bezug zur Kultur für alle zu öffnen. Ein weiterer Pre-Event wird am 9. Juni am Schweizer Archivtag in Zürich stattfinden.

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Big Data ≧ Data + Questions + Algorithmic Knowledge + Commitment + Collaboration – Part I

Von Reinhard Riedl | Kommentare sind deaktiviert

24. Februar 2017/in Digital Government, Fachbeitrag /von Reinhard Riedl

Many big data activities fail on establishing necessary preconditions for success. For companies the main challenge in applying big data is to ask the right questions. In science the main challenges are the access to data and the collaboration across disciplines.

Is big data just a hype? Is it more a sales argument than scientific progress? There is a standard story about big data in industry: A company spends enormous amounts of money, creates an impressing big data infrastructure, and then it finds out that it has no questions to be answered by the big data machinery. This story describes a rather common reality of big data. Depending on whom you talk to, 8 to 9 out of 10 big data projects fail.

There are several reasons for these discouraging statistics. Sometimes failure happens because there is simply no potential for successful big data applications, but this may only turn out after it has been tried. In many other cases big data fails because the basic requirements for success are not fulfilled. These requirements are in short, that before you start you need good data, useful questions, proper algorithmic knowledge (plus tools), a clear commitment to apply the findings, and possibly also the ability to collaborate across multidisciplinary teams.

Make or buy
First and foremost, you need as a minimum data, questions, and algorithmic knowledge in order to apply big data successfully. Being a company in most cases you can buy algorithmic knowledge. Usually you can even buy the required data (though a lack of affordable high quality data may limit innovations significantly as I shall explain below). However, what is for sure is that you must be able to make your questions yourself. And for this, for asking the right questions, it is necessary that you understand the potential of applied data science (which is a synonym for big data as we understand it, but sounds more scientific) and that you understand your market and your company.

Of course, external consulting can help with the questions. However, if consulting cares about creating value for its customers, it will only stimulate the search for the right questions. It will provide instruments and tools and it will take care that good practices are considered, but it will not force its customers into prefabricated questions. Rather it will take care that the search for questions is not limited to the questions that have been asked before by the competitors in the market. Adapting good practices to your own company is useful, but you really have to adapt them (e.g. to your market position and the capabilities inside your company) and you should be open for creating innovations of your own – at best innovation that cannot be copied by others and thus create a new “Blue Ocean” in the sense of Kim and Mauborgne.

More (applied) mathematics than science
Applied data science is no magic bullet though. First, it primarily enables those who have a profound understanding of their own business to further develop this understanding. Second, its impact depends on the capability to implement change and innovation. Thus, applied data science neither is likely to help those, who do not know their business well, nor it is likely to change companies which are unwilling to change. In addition, big data is more mathematics than science in that it does not ensure validity ex ante (like most standard scientific practices), but its findings must be validated ex post. Unfortunately, different from pure mathematics with its proofs of facts, ex post validation in big data creates at best a weak form of evidence, which is to be “falsified” in the sense of Sir Karl Popper through implementation in real life (like with most applied mathematics).

Quite naturally, in real life business applied data science creates the risk of not scrutinizing the algorithmic results sufficiently before they are turned into business innovations. As with every new tool, also the application of the tools of applied data science must be learned – and this learning is rarely fun for free.

Part of this learning addresses also a very old and embarrassing problem: ever since data are used for controlling companies and business, there is a strong resistance to using factual observations derived from data. The belief, that statistics are lies, is deeply ingrained in many contemporary managers. The fundamental lack of evidence in most big data results helps them to justify their disbelief in scientific management. As a consequence, even highly useful results fitting reality rarely create impact, because their usage is blocked. If companies want to apply big data successfully they have to learn how they can let facts guide their management decisions to a much larger extent than in the past.

In search for data
Still, the situation for a company heading for business improvement or innovation is rather simple as compared with the standard situation in research and science. There, the application of measured data is rather well accepted – at least as long as the data do not contradict a dominant paradigm of a specific scientific community – but the use of advanced is only at the very beginning. By advanced big data I mean making explicit what is hidden implicitly in the data plus deriving an understanding how data can be used from the data themselves (e.g. through the application of learning algorithms). Although the “digital turn” of science has already created impressing first results, many of these results popped up in areas where you would not intuitively expect it – such as economic history – while in those areas where applications of big data seem to be obvious, researchers face hard problems.

For example, it is very clear, that applied data science may lead to a huge progress in healthcare: It has the potential to dramatically improve prevention, diagnosis, therapy, and monitoring as such. In addition, it further has the potential to significantly improve healthcare practices and the running of healthcare units as well as to contribute to a better organization and resource planning of the healthcare system as a whole. However, it is also evident that this will happen if and only if patients’ health data will be available for research. You can’t do big data without data! And you can do big data in healthcare only to a limited extent if you can only use data from abroad. This is because the distributions of genes, lifestyles, and diseases vary between countries as do the healthcare practices and organizational setups.

Healthcare may look like an application domain with specifically hard challenges, but the problems are similar in many application areas. We encounter in many settings a dramatic lack of accessible data, and this blocks progress and innovations. For example, we would also need much better access to data on economic and societal issues, just to name two further big “construction sites”, to perform more in depth empirical research on and for policy making. This creates a high urgency on the national level: If Switzerland does not solve data access problems in several critical areas in the next few years it will face severe problems both in research, in economic development, and in government.

Continue reading Part II

In search for skills and sharing
Having enough data and proper questions is good, and for many companies it is good enough, but not for all and sure not for more advanced scientific research….

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Datenkonsolidierung – wenn das relationale Modell an seine Grenzen kommt

Von Adrian Gschwend | 0 Kommentare

22. Februar 2017/0 Kommentare/in Big und Open Data /von Adrian Gschwend

Das Verarbeiten von Daten mit dem Zweck neue Informationen zu gewinnen wird zunehmend entscheidend für die Konkurrenzfähigkeit von Firmen. Die auf strikten Schemen aufbauenden relationalen Datensilos kommen dabei an ihre Grenzen. Graphendatenbanken brechen diese auf und entwickeln sich zu einer mächtigen und flexiblen Alternative.

Mit dem Aufkommen von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) in den sechziger Jahren begannen Firmen und Behörden mit dem gezielten Sammeln und Speichern von strukturierten Daten. Das bis heute vorherrschende System dafür ist zweifellos das relationale Datenbanksystem (RDBMS).

Strikte Schemen
Die grundlegenden Konzepte für relationale Systeme sind sehr gut verstanden und wurden seit ihrem Aufkommen kontinuierlich optimiert, so dass auch sehr grosse Datenmengen zuverlässig verarbeitet werden können. Relationale Datenbanken haben aber auch gezeigt, dass sie schwierig zu erstellen und noch schwieriger zu ändern sind. Wenn das Problem beim Erstellen der Datenbank nicht vollständig verstanden ist, hat man früher oder später mit Limitationen des Datenmodells zu kämpfen, welche sich nur mit grossem Aufwand ändern lassen.

Das bedeutet auch, dass sich relationale Systeme nur schwer neuen Verhältnissen anpassen lassen, sei dies eine neue Anwendung (Wiederverwendung) derselben Daten in einem anderen Kontext oder auch sich ändernde Anforderungen an die Daten im bestehenden Kontext über die Zeit. In den meisten Fällen bedeutet dies, dass man bestehende Daten in neuen Strukturen replizieren muss und somit mehrfach führt. Eine radikale Anpassung des Datenmodells an die neuen Gegebenheiten würde bedeuten, dass sich die darauf aufbauenden Applikationen fast zwingend ebenfalls anpassen lassen müssen, was mit erheblichem Mehraufwand und Mehrkosten verbunden ist.

Datensilos
Wer relationale Systeme pflegt hat zudem in den seltensten Fällen nur ein System. Unterschiedliche Abteilungen in Firmen betreiben ihre eigenen Lösungen, sei dies aus historischen Gründen oder weil die Firma in der Vergangenheit Zukäufe gemacht hat. Bei öffentlichen Institutionen sieht die Situation nicht anders aus, zumal der Föderalismus in der Schweiz zentralistische Lösungen praktisch verunmöglicht.

Als möglicher Lösungsansatz werden oftmals die Daten in einem zentralen System zusammengeführt. Unter dem Begriff Stammdatenmangement (englisch: Master Data Management, MDM) hat sich ein zusätzlicher Markt mit entsprechenden Werkzeugen gebildet. Trotzdem sind Organisationen mit dem Resultat oftmals nicht zufrieden. Statt einer grösseren Einsicht in die Daten bilden viele dieser Systeme im besten Fall den kleinsten gemeinsamen Nenner der referenzierten Datenmodelle ab. Somit sind wertvolle Informationen zwar theoretisch in den Daten irgendwo vorhanden, aber für den Nutzer nicht zugänglich und somit unsichtbar.

Graphendatenbanken als neuer Lösungsansatz
Einen neuen Lösungsansatz zu bestehenden MDM-Systemen bieten Graphendatenbanken. Das Graphenmodell erlaubt es, beliebige Beziehungen zwischen zwei Knoten auszudrücken. Ein Beispiel dafür sind Beziehungen zwischen Personen in einem sozialen Netzwerk oder die Routing-Information in einem Navigationssystem. Im Gegensatz zu einem relationalen System ist es nicht nötig, das zu lösende Problem von Anfang an vollständig zu verstehen. Beziehungen zwischen zwei Knoten lassen sich zu jedem Zeitpunkt einfacher an neue Gegebenheiten anpassen und ergänzen.

Schemen spielen in Graphendatenbanken eine wesentliche Rolle, speziell im W3C Standard RDF und dessen Abfragesprache SPARQL. Im Gegensatz zu relationalen Schemen sind diese aber beliebig kombinier- und ergänzbar. Das heisst man kann sich beim Umsetzen eines Anwendungsfalles beliebig an bestehenden Schemen bedienen und diese kombinieren und wo nötig ergänzen. Sinnvollerweise werden die Schemen zudem der Öffentlichkeit zugänglich gemacht, was wiederum das gemeinsame Verständnis von Begrifflichkeiten innerhalb einer Domäne fördert und die Wiederverwendbarkeit derselben Daten in neuen Anwendungsfällen massiv vereinfacht.

Graphendatenbanken eignen sich somit bestens für Probleme, die mehrere Domänen und/oder Konzepte abdecken. Dies wiederum ist die Basis, um Daten einem breiteren Spektrum von Anwendungsfällen zugänglich zu machen und somit auch mehr wertvolle Informationen aus den Daten zu gewinnen. Standardisierte Schnittstellen zu bestehenden Datenquellen (RDBMS, XML, JSON, etc.) helfen dabei, bestehende Datensilos als Graph zugänglich zu machen und damit aufzubrechen. Dabei wird das bestehende System oftmals weiterhin betrieben und gepflegt.

Linking Open Data cloud diagram 2014, by Andrejs Abele, John P. McCrae, Paul Buitelaar, Anja Jentzsch and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/

Siloübergreifende Verknüpfung von Daten
Wenn RDF als Datenmodell verwendet wird, können zudem Daten über dezentrale Graphendatenbanken referenziert werden, was wiederum das Duplizieren von Daten überflüssig macht. In den vergangenen Jahren wurden mit diesem Ansatz unter dem Schlagwort «Linked Data» grosse öffentliche Datensätze aufbereitet der Allgemeinheit zugänglich gemacht. Aktuell wird dieser Bereich in erster Linie von öffentlichen Institutionen wie Behörden gefördert, um ihre eigenen Prozesse zu optimieren und deren Kosten mittel- bis langfristig zu senken. Auch die Privatwirtschaft setzt auf RDF und Linked Data: Pharmafirmen als Beispiel arbeiten intensiv mit öffentlich zugänglichen, hochwertigen Referenzdatensätzen in RDF und ergänzen diese hinter der Firewall mit Firmeneigenen Forschungsdaten. Dies generiert nicht nur unmittelbar einen Mehrwert, sondern stellt auch sicher, dass bestehende (Forschungs-) Daten auch in Zukunft zu neuen Einsichten führen können.

Die Berner Fachhochschule arbeitet seit mehreren Jahren mit diesem Technologiestack und bietet entsprechend Unterstützung an.

Links
Linked Data Service LINDAS
What is Linked Data?
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