Von LOD zu LOUD –

Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Publikation am hbz

Adrian Pohl / @acka47 & Pascal Christoph / @dr0ide

Linked Open Data, Hochschulbibliothekszentrum NRW (hbz)


Zürich, 2019-03-29

Diese Präsentation:
http://slides.lobid.org/htw-chur-2019/
Creative Commons License

Agenda Teil I

1. Kennenlernen13:15-13:30
2. Arbeitsweise13:30-14:00
3. Linked Open Data14:00-14:10
4. lobid14:10-14:30
Pause14:30-15:00

Agenda Teil II

5. LOUD & JSON-LD15:00-15:30
6. Ein Beispiel: lobid-gnd15:30-16:00
7. lobid-Nutzungsbeispiele16:00-16:15
8. Abschlussdiskussion16:15-16:30

1. Kennenlernen

Linked Open Data im hbz

Im LOD-Programmbereich unterstützen wir die Etablierung und Pflege einer zukunftssicheren bibliothekarischen Dateninfrastruktur im regionalen, überregionalen und internationalen Raum.

Kernpunkte der hbz-LOD-Arbeit

Nutzung, Pflege und Unterstützung offener Infrastruktur

Forschung und Entwicklung

Wissens- und Technologietransfer

Wer macht was

Bibliothekar*innen (Adrian): Datenmodellierung & Standards, Metadaten-Formate, -Vokabulare, -Mappings, Functional Review

Entwickler*innen (Pascal, Fabian): Datentransformation, Administration, Indexierung, Web-APIs, Oberflächen

Rechner: 1 Web-Proxy, 3 Elasticsearch-Cluster-Knoten , 1 Indexierungrechner, 2 Web-Applikationsserver, 4 Spare- und Experimenterechner.

Pascal

2001-2006 Magister Sprachliche Informationsverarbeitung & Allgemeine Sprachwissenschaft & Phonetik, Uni zu Köln

2006-2008 Unix Sysad & Java Entwickler & Consultant, anykey GmbH

seit 2008 hbz, Köln

Produkte/Projekte: bis 2010 "Suchmaschine", dann "lobid"

Aufgaben: (Linux-)Administration und (Java-)Entwicklung. Open Source.

Adrian

1999-2007 Magister Kommunikationswissenschaften & Philosophie, RWTH Aachen

2009-2011 MALIS, FH Köln

seit 2008 hbz, Köln

Produkte/Projekte: vor allem lobid, aber auch Metadaten für Open Educational Resources (OER) & oerworldmap.org

Aufgaben: Datenmodellierung & Standards, Functional Review, Koordination & Kommunikation

Co-Chair der internationalen SWIB-Konferenz (Semantic Web in Bibliotheken)

Und ihr?

Schon von lobid gehört?

Wer hat schon ein Wikimedia-Projekt genutzt? Editiert?

Wer hat Wikidata geSPARQLt?

Wer hat schon von Creative Commons gehört? ...eine CC-Lizenz vergeben?

Wer hat schon eine JSON-Datei angeschaut? ...und verarbeitet?

2. Arbeitsweise

Openness

Gemeinsam ist allen LOD-Aktivitäten am hbz ein Bekenntnis zu einer offenen und transparenten Arbeitsweise

Sämtliche Entwicklungen auf Basis offener Webstandards

Softwarecode und Daten sind offen lizenziert (EPL & CC0)

Sämtliche Publikationen, Lehr- und Lernmaterialien im Web mit offener Lizenz veröffentlicht (siehe etwa slides.lobid.org)

Arbeitsprozesse transparent im Web: GitHub, Waffle etc.

Warum open?

Alternative zu einem in der Bibliothekswelt weit verbreiteten Vendor Lock-in

Voraussetzung für Tranzparenz und Nachnutzung

Verstärkt interinstitutionale Zusammenarbeit, verringert Doppelarbeiten

Erhöhte Sichtbarkeit der eigenen Arbeit

Motivationssteigernd

Pro & Contra "Open Source"

Schon Anfang der 2000er gab es Versuche offiziell Open Source im hbz zu produzieren

2010: Bedenken von Leitungsebenen ausräumen

(Nachspielen der Diskussion: Pro & Contra)

Open Source im hbz

2011 gingen Schreiben des hbz bis ins Innenministerium von NRW

Seitdem gibt es grünes Licht für Open-Source-Entwicklung

Mittlerweile >30 Open-Source-Produkte

Entwicklungsprozess

Open-Source-Entwicklung auf GitHub

GitHub

Eine Art Social Network für Softwareentwicklung

Wir entwickeln Open-Source-Software auf GitHub

Nicht nur Ergebnisse veröffentlichen, sondern den gesamten Prozess:

Planung, Issue-Tracking, Code, Testen, Diskussion, Teilen

 
 
 

GitHub Issues

GitHub hat einen integrierten Issue-Tracker

Primäres Organisationsmittel: beliebige Labels mit Farben

Integriert: Links zu Code, Commits, Usern, Markdown

 
 
 

 
 
 

Mehrere Repos

GitHub-Issues immer mit 1 GitHub-Repo assoziiert

Für einheitlichen Blick auf alle vom Team bearbeiteten Issues: Kanban-Board zur Visualisierung des Workflows

Waffle: Kanban-Board mit GitHub-Integration:
jedes Issue entspricht 1 Karte, Spalten entsprechen Labels

Achtung: Waffle stellt den Betrieb zum 16. Mai 2019 ein.

 
 
 

Prozess

Generell: Links → Rechts

Backlog Ready Working Review Deploy Done
Neue Issues ohne Label Bereit, d.h. Anforderungen und Abhängigkeiten sind klar In Bearbeitung In Überprüfung Bereit für Produktion In Produktion

Priorisierte Karten nach oben in der Spalte; Bugs generell priorisiert

Tägliche Treffen

Priorisierung unter anderem in täglichen kurzen Besprechungen
(vor dem Mittagessen, 12 Uhr, 5-15 Minuten)

Jeder: 1) Was zuletzt 2) Was aktuell, evtl. Probleme 3) Als nächstes

Wenn alle im hbz sind: im Stehen; sonst online (z.Zt.: Wire)

Planungstreffen

Nach Bedarf, alle paar Monate, längeres Planungstreffen (1-2 Std.)

Gemeinsam am Board Tickets durchgehen und priorisieren

3. Linked Open Data

Aufgabe

Verschicke einen Link zum Buch "With Reference to Reference" von Catherine Elgin

Gruppe 1: OPAC -> http://okeanos-www.hbz-nrw.de/F

Gruppe 2: lobid-resources -> https://lobid.org/resources

Warum LOD?

Überführung traditioneller bibl. Praktiken in das Web

Sichtbarkeit und Auffindbarkeit im Web erreichen

Nachnutzbarkeit ermöglichen

Synergieeffekte durch Verlinkung mit anderen Daten

Verbesserung der Recherchemöglichkeiten

Quelle: Pohl, Adrian / Ostrowski, Felix (2010): 'Linked Data' - und warum wir uns im hbz-Verbund damit beschäftigen." B.I.T. Online 13(3): S. 259-268. Preprint: http://hdl.handle.net/10760/14836

Open Definition

Wissen ist offen, wenn jedeR darauf frei zugreifen, es nutzen, verändern und teilen kann – eingeschränkt höchstens durch Maßnahmen, die Ursprung und Offenheit des Wissens bewahren.

http://opendefinition.org/od/2.1/de/

Linked Data: Best Practices

  1. Nutze URIs als Namen für Dinge
  2. Nutze HTTP-URIs, so dass Menschen sie aufrufen können
  3. Wenn jemand einen URI aufruft, biete nützliche Informationen an unter Nutzung der Standards (RDF*, SPARQL)
  4. Nimm Links zu anderen URIs auf, so dass weitere Dinge entdeckt werden können.
Tim Berners-Lee (2006ff): Linked Data – Design Issues

 
 
 

4. lobid

Linking open (bibliographic) data

lobid.org

Das Zentrum der im LOD-Programmbereich bereitgestellten Dienste

Dateninfrastruktur für Bibliotheken, Archive, Museen

Das hbz entwickelt seit 2009 Software im Bereich Linked Open Data (LOD)

Leitlinien

1. Publikation offen lizenzierter Daten (CC0) zur freien Nutzung

2. Nutzung domänenübergreifender Web-Standards

3. Bereitstellung von Web-APIs plus Rechercheoberflächen (Datenpflege erfolgt nach wie vor in Legacy-Systemen)

lobid-Dienste

lobid-resources: Daten des hbz-Verbundkatalogs

lobid-organisations: Daten des deutschsprachigen Sigelverzeichnisses und DBS-Stammdaten

lobid-gnd: Gemeinsame Normdatei

Datenquellen und -formate

Historie

Ein Reifeprozess in drei Phasen

2010-2013: Alpha-Betrieb

Forschung und Entwicklung

Datentransformation mit Perl-Skript, dann hbz-Tool

Publikation zunächst von RDF-Dateien, dann SPARQL

Jahrelanger Prozess zur offenen Lizenzierung der Verbunddaten

Der lange Weg zu Open Data

2010: Freigabe der Daten mit Beständen von vier Pionierbibliotheken (Pressemitteilung)

Wem gehören eigentlich die Daten eines Verbundkatalogs?

Es gab Bedenken aus einigen Verbundbibliotheken zur Freigabe des Gesamtkatalogs

Dazu kamen rechtliche Unklarheiten

Auftrag an Till Kreutzer einen rechtlichen Leitfaden zu verfassen, Kreutzer (2011)

Nach und nach stimmen immer mehr zu, am Ende Opt-out-Anfrage zur Freigabe des gesamten Katalogs

2013-2017: lobid v1.x

Erste Schritte Richtung Linked Open Usable Data: Von SPARQL zu LOD-API

Fokus auf Schnittstelle, keine Endnutzeroberflächen

Datentransformation mit Metafacture

seit 2017: lobid v2

Turning it LOUDer: What you see is what you can query (Details nach der Pause)

Oberfächenentwicklung

OpenRefine-Schnittstellen

Cool URIs for the Semantic Web:
Von 303 Redirect zu Hash URIs

Ontologien/Vokabulare

lobid-resourcesApplikationsprofil mit Properties/Klassen aus DC Terms, Bibframe, Bibliographic Ontology (Bibo) & anderen Klassen soviel viel eigenen Ergänzungen (lobid-vocab) (Blogpost)
lobid-organisationsFast ausschließlich schema.org
lobid-gndEigens an der DNB entwickelte Ontologie zur LOD-Publikation der GND (GND-Ontologie)

Pause

5. LOUD & JSON-LD

Zur Entstehung von JSON-LD

RDF, SPARQL, Semantic Web – Not in my backyard!

Stop mentioning RDF and the Semantic Web.

Focus on tools for developers.

Do more dogfooding.

– Manu Sporny, damals Vorsitzender der RDFa Working Group beim W3C, der JSON-LD Community Group & Mitglied weiterer Semantic-Web-Gruppen, beim Schreiben an der JSON-LD-Spezifikation
siehe Sporny (2012)

Ultimately, RDF and the Semantic Web are of no interest to Web developers. They also have a really negative public perception problem. We should stop talking about them. Let’s shift the focus to be on Linked Data, explaining the problems that Web developers face today, and concrete, demonstrable solutions to those problems.

ebd.

LOUD als neues Schlagwort?

Source: Rob Sanderson on twitter

LOUD: Grundannahme

Damit Daten nützlich sind, muss man die Zielgruppe kennen & eigene Angebote auf sie ausrichten

Hauptzielgruppe von LOD: Entwickler*innen oder Nutzer*innen von Software für Datenzugriff
und -manipulation

LOUD: Orientierung auf Bedürfnisse und Konventionen der Software-Entwicklung

Source: Rob Sanderson, "Shout it Out: LOUD", CC-BY (video)

Daten & Software

Daten werden mit Software bearbeitet (ausgewertet, ergänzt, integriert etc.)

Neue Applikationen entstehen, zur Interaktion mit einem Dataset

Existierende Applikationen zur Datenmaninpulation werden auf das Datenset angewendet

APIs

Software baut auf APIs auf

APIs machen Softwareentwicklung handhabbar (für 1st- und 2nd-Party-Software)

APIs ermöglichen Nutzung und Integration von 3rd-Party-Software

Zum Bsp. lobid-Formate und -Anwendungen

APIs entkoppeln Anwendungen von Datenquellen, Formaten und Systemen. Sie ermöglichen modulare, zukunftsfähige Applikationen.

Warum APIs?

Angemessenes Abstraktionslevel für die Zielgruppe

Daten werden mit Software verarbeitet

Software benötigt APIs

Kurz: brauchbare Daten sind Daten mit APIs

Aber wie APIs bereitstellen?

JSON (JavaScript Object Notation) über HTTP (Hypertext Transfer Protocol)

Der Web-API-Standard seit Jahren, siehe z.B. Target (2017)

JSON-Nutzungstrend

xml api json api sparql endpoint

10 % bis 19 % aller Domains haben eingebettetes JSON-LD

Quellen: Google Trends, Web Data Commons, W3Techs

JSON

Ein einfaches, lesbares Key-Value-Format für strukturierte Daten

Key = String in Anführungszeichen

Values = object, array, number, string oder boolean

{ "foo": "bar" }

Quelle: RFC 8259

Beispiel:
GET https://api.github.com


{
"current_user_url": "https://api.github.com/user",
"authorizations_url": "https://api.github.com/authorizations",
"emails_url": "https://api.github.com/user/emails",
"emojis_url": "https://api.github.com/emojis",
"events_url": "https://api.github.com/events",
"feeds_url": "https://api.github.com/feeds",
"followers_url": "https://api.github.com/user/followers",
"gists_url": "https://api.github.com/gists{/gist_id}",
"hub_url": "https://api.github.com/hub",
...
}
				

JSON + Linked Data = JSON-LD

JSON-LD

"designed to be usable directly as JSON, with no knowledge of RDF" – Es ist richtiges JSON!

"also designed to be usable as RDF"

https://www.w3.org/TR/json-ld/

JSON-LD Keywords

@context mappt Strings für Properties & Klassen auf URIs

@id identifiziert die URI eines Nodes (das Subjekt)

@type ist multifunktional: legt 1.) die Klasse eines nodes (rdf:type) fest oder 2.) den Datentyp eines Literals

Sonstige: @value, @language, @container, @list, @set, @reverse, @index, @base, @vocab, @graph

Die wichtigsten LOUD-Prinzipien

Niedrige Einstiegshürden

Aus sich heraus verständlich

Konsistenz, kaum Ausnahmen

JSON != JSON

Wie erreiche ich Einfachheit, leichte Verständlichkeit und konsistente Daten?

Worauf muss ich achten?

Probieren wir das doch einmal aus

Übung: JSON-LD

Input: RDF

@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .

<https://slides.lobid.org/htw-chur-2019/>
	rdf:type foaf:Document ;
	dcterms:title "Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz";
	dcterms:creator <http://lobid.org/team/ap#!>, <http://lobid.org/team/pc#!> ;
	dcterms:subject <http://d-nb.info/gnd/7863462-3> , <http://d-nb.info/gnd/1064023886> ;
	dcterms:license <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/> .
	
<http://lobid.org/team/ap#!> rdf:type foaf:Person ;
	foaf:name "Adrian Pohl" .
	
<http://lobid.org/team/pc#!> rdf:type foaf:Person ;
	foaf:name "Pascal Christoph" .
Quelle: https://github.com/hbz/slides/blob/master/htw-chur-2019/data/example.ttl

Schritt 1

Überführe die Turtle-Datei in JSON-LD.
Nutze dafür den RDF Translator.

Ergebnis 1

Problem

@graph-Array und flache Struktur

Lösungsansatz: JSON-LD-Framing

Schritt 2

Füge das JSON-LD in den JSON-LD Playground ein und überführe es in eine Baumstruktur, indem du diesen Frame anwendest:

{
    "@context": {
    "dcterms": "http://purl.org/dc/terms/",
    "foaf": "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  },
  "@type": "foaf:Document",
  "@embed": "@always"
}

Entferne anschließend das @graph-Array.

Ergebnis 2

{
  "@context": {
    "dcterms": "http://purl.org/dc/terms/",
    "foaf": "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  },
  {
    "@id": "https://slides.lobid.org/htw-chur-2019/",
    "@type": "foaf:Document",
    "dcterms:creator": [
      {
        "@id": "http://lobid.org/team/pc#!",
        "@type": "foaf:Person",
        "foaf:name": "Pascal Christoph"
      },
      {
        "@id": "http://lobid.org/team/ap#!",
        "@type": "foaf:Person",
        "foaf:name": "Adrian Pohl"
      }
    ],
    "dcterms:license": {
      "@id": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"
    },
    "dcterms:subject": [
      {
        "@id": "http://d-nb.info/gnd/7863462-3"
      },
      {
        "@id": "http://d-nb.info/gnd/1064023886"
      }
    ],
    "dcterms:title": "Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz"
  }
}

Schritt 3

Namespace-Präfixe sind unschön

Passe den Kontext an, so dass die Schlüssel & Typen keine Präfixe mehr enthalten ("dcterms:creator" -> "creator" etc.)

{
  "@context": {
    "creator": "http://purl.org/dc/terms/creator",
    "name": "http://xmlns.com/foaf/0.1/name",
    "license": "http://purl.org/dc/terms/license",
    "subject": "http://purl.org/dc/terms/subject",
    "title": "http://purl.org/dc/terms/title",
    "Document": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Document",
    "Person": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Person"
  }
}

Ergebnis 3

{
  "@context": {
    "creator": "http://purl.org/dc/terms/creator",
    "name": "http://xmlns.com/foaf/0.1/name",
    "license": "http://purl.org/dc/terms/license",
    "subject": "http://purl.org/dc/terms/subject",
    "title": "http://purl.org/dc/terms/title",
    "Document": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Document",
    "Person": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Person"
  },
  "@id": "https://slides.lobid.org/htw-chur-2019/",
  "@type": "Document",
  "creator": [
    {
      "@id": "http://lobid.org/team/pc#!",
      "@type": "Person",
      "name": "Pascal Christoph"
    },
    {
      "@id": "http://lobid.org/team/ap#!",
      "@type": "Person",
      "name": "Adrian Pohl"
    }
  ],
  "license": {
    "@id": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"
  },
  "subject": [
    {
      "@id": "http://d-nb.info/gnd/7863462-3"
    },
    {
      "@id": "http://d-nb.info/gnd/1064023886"
    }
  ],
  "title": "Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz"
}

Schritt 4

@'s sind verwirrend, URIs nicht aus sich heraus verständlich
(Im Idealfal hat jede URI ein Label und einen Typ.)

a) Nutze "id" und "type" als Aliase für die JSON-LD-Keywords "@id" und "@type". (Playground)

b) Ergänze Name und Typ für verlinkte Ressourcen.

Ergebnis 4

{
   "@context": {
     "id": "@id",
     "type": "@type",
     "creator": "http://purl.org/dc/terms/creator",
     "name": "http://xmlns.com/foaf/0.1/name",
     "license": "http://purl.org/dc/terms/license",
     "subject": "http://purl.org/dc/terms/subject",
     "title": "http://purl.org/dc/terms/title",
     "Document": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Document",
     "Person": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Person",
     "License": "http://purl.org/dc/terms/LicenseDocument",
     "SubjectHeading": "http://d-nb.info/standards/elementset/gnd#SubjectHeadingSensoStricto"
   },
   "id": "https://slides.lobid.org/htw-chur-2019/",
   "type": "Document",
   "creator": [
     {
       "id": "http://lobid.org/team/pc#!",
       "type": "Person",
       "name": "Pascal Christoph"
     },
     {
       "id": "http://lobid.org/team/ap#!",
       "type": "Person",
       "name": "Adrian Pohl"
     }
   ],
   "license": {
     "id": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
     "type": "License",
     "name": "Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)"
   },
   "subject": [
     {
       "id": "http://d-nb.info/gnd/7863462-3",
       "type": "SubjectHeading",
       "name": "Linked Data"
     },
     {
       "id": "http://d-nb.info/gnd/1064023886",
       "type": "SubjectHeading",
       "name": "Open Data"
     }
   ],
   "title": "Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz"
}

Schritt 5

Problem: Der Kontext nimmt viel Raum ein, so dass die eigentlichen Daten in den Hintergrund rücken.

Lösung: Lagere den Kontext in eine externe Datei aus & verlinke ihn aus den Daten.

Ergebnis 5 (Endergebnis)

{
   "@context": "https://lobid.org/labs/htw-chur-2019-context.jsonld",
   "id": "https://slides.lobid.org/htw-chur-2019/",
   "type": "Document",
   "creator": [
     {
       "id": "http://lobid.org/team/pc#!",
       "type": "Person",
       "name": "Pascal Christoph"
     },
     {
       "id": "http://lobid.org/team/ap#!",
       "type": "Person",
       "name": "Adrian Pohl"
     }
   ],
   "license": {
     "id": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
     "type": "License",
     "name": "Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)"
   },
   "subject": [
     {
       "id": "http://d-nb.info/gnd/7863462-3",
       "type": "SubjectHeading",
       "name": "Linked Data"
     },
     {
       "id": "http://d-nb.info/gnd/1064023886",
       "type": "SubjectHeading",
       "name": "Open Data"
     }
   ],
   "title": "Von LOD zu LOUD – Erfahrungen aus zehn Jahren Linked-Open-Data-Entwicklung am hbz"
}

6. Ein Beispiel: lobid-gnd

a. Die Oberfläche

Demo

https://lobid.org/gnd

Auto Suggest

Ergebnisliste

Einzeltreffer

Beziehungsgraph

b. Die Daten

 
 
 

 
 
 

JSON(-LD)

Datenherkunft & -generierung

Tägl. Bezug der GND-RDF-Daten von der DNB via OAI-PMH

Konversion nach JSON-LD mittels @context, Framing etc.

Homogenisierung von Typen und Label-Properties

Labels für verlinkte Ressourcen ergänzen

Anreicherung mit EntityFacts-Links und -Bildern

Et voilà: Linked Open Usable Data (LOUD)

c. Web-API

Abfrage-Möglichkeiten

JSON-LD-Daten in Elasticsearch-Index

Elasticsearch bzw. Lucene Suchsyntax

Parameter für Auto Suggest

OpenRefine Reconciliation Endpoint

Parameter für Bulk Downloads

Für Einzeltreffer andere RDF-Serialisierungen per Content Negotiation

Beispiel-Abfragen

Personen, die während der NS-Zeit in Köln geboren wurden

Alle Entitäten, zu denen ein Architekt angegeben wurde

Kibana-Visualisierungen

http://kibana.lobid.org/app/kibana#/visualize

Aufgabe

Suche nach allen Personen in der GND, die in Chur geboren wurden und in Zürich gestorben sind.

7. lobid-Nutzungsbeispiele

Verbundbibliotheken auf hbz-Website

Basiert auf lobid-organisations

Repositorien

https://www.edoweb-rlp.de/ & https://repository.publisso.de/ nutzen lobid-resources Daten

Im Erfassungsformular: Nutzung des GND-ID-Lookups von lobid-gnd

Nordrhein-Westfälische Bibliographie (NWBib)

NWBib

Basiert vollständig auf der lobid-API

Nutzt das NWBib-Subset von lobid-resources

Informationen zu besitzenden Bibliotheken von lobid-organisations

Themenvorschläge auf Basis von lobid-gnd

NWBib-Suchergebnisliste

Anfrage gegen das NWBib-Subset in lobid-resources

Informationen zu besitzenden Bibliotheken (Name, URL, Standort) werden aus lobid-organisations geladen

Virtuelle Deutsche Landesbibliographie

Seit April 2018 ist nwbib.de über die lobid-API in die VDL integriert.

Bibliothekskatalog des Juristischen Seminars der ULB Bonn

Bulk Download der Daten mit Bestand in DE-5-34

"Katalog plus" der UB Dortmund

Daten zu den Beständen der UB & einiger umliegender Bibliotheken werden täglich von lobid geholt, transformiert und in den Index geladen

Reconciliation mit OpenRefine

Matchen auf GND-Ressourcen in OpenRefine

Übernahme von Daten aus spezifischen Feldern mittels Data Extension API

lobid-gnd ist der zweite Dienst nach Wikidata, der die Data Extension API unterstützt

Große Resonanz auf das Angebot, insbesondere aus den Digital Humanities

Aufgabe (falls noch Zeit ist...)

Lade diese Liste nach OpenRefine, matche die Einträge mit der GND und ergänze Berufe und Wirkungsorte.

id,name
1,Haddaway
2,Johannes Geßner
3,Judith Kuckart
4,Rosa Luxemburg
5,Albert Einstein
6,Hazel Brugger
7,Anne Cuneo
8,Vitus Huonder

8. Abschlussdiskussion

Weiterführende Informationen