#OpenDataCamp 2021

Dresden (Team #wikilink)

Probieren was geht. Gemeinsam Neues schaffen.

Wer kennt das nicht: Chaotische Verkehrslagen im Umfeld des Rudolf-Harbig-Stadion wenn Dynamo spielt. Das soll sich ändern: Landeshauptstadt, Fangemeinschaft Dynamo Dresden und Stadionbetreiber haben das mit Unterstützung kreativer IT-Köpfe in einem sogenannten „Hackathon“ herausfinden wollen. Vom 22. bis 24. Oktober 2021 entwickelten Teams aus Hard- und Softwareentwicklern Ideen für neue Mobilitätslösungen im Umfeld des Rudolf-Harbig-Stadions gemeinsam.

Mit der Challenge 5 "History on the Go" sollten crowdbasierte Lösungen zur Vermittlung von Informationen zu Geschichte und Gegenwart der unmittelbaren Umgebung des Stadions geschaffen werden. Eine davon wird an dieser Stelle vorgestellt. Linked Open Storytelling ist Verlinkendes Datendenken mit offenen Kulturdaten.

Umkreissuche mit GeoSPARQL

PREFIX geo: <http://www.opengis.net/ont/geosparql#> #defaultView:Map SELECT ?image ?category ?categoryLabel ?place ?placeLabel ?website ?dist ?location (?categoryLabel as ?layer) WHERE { wd:Q170154 wdt:P625 ?Stadion . SERVICE wikibase:around { ?place wdt:P625 ?location. bd:serviceParam wikibase:center ?Stadion. bd:serviceParam wikibase:radius "1.2". bd:serviceParam wikibase:distance ?dist. } ?place wdt:P31 ?category. OPTIONAL { ?place wdt:P18 ?image. } SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "de". ?place rdfs:label ?placeLabel. ?category rdfs:label ?categoryLabel. } }Try It.

Points of interest (Bubble-Chart)

Mit dieser Abfrage werden die Objekte der Umkreissuche analysiert – es gibt viele spannende Links in die Geschichte:

#defaultView:BubbleChartSELECT ?entityTypeLabel (COUNT( ?entityType ) AS ?count)WHERE{ ?entity wdt:P195 wd:Q109137171; # items des OpenDataCampDresden (Q109137171) wdt:P31 ?entityType. SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". }} GROUP BY ?entityTypeLabel ORDER BY DESC (?count) LIMIT 100Try it.

Citizen Science Project with Collaboration (Data) Tools

Als crowdbasierte Lösung kann auf vorhandene Tools zurückgegriffen werden – hier WikiShotMe. Zur Filterung von #OpenDataCamp Ergebnissen kann der SPARQL-Ausdruck ?q wdt:P195 wd:Q109137171 genutzt werden.

Damals und heute

Für eine geplante Tour entlang der heutigen Gebäude und Wege lassen sich per SPARQL-Abfrage Fotos gegenüber stellen.

#defaultView:MapSELECT ?item ?itemLabel ?subject ?subjectLabel (SAMPLE(?image) as ?image1) ?image2 ?coord WHERE { ?item wdt:P195 wd:Q109137171. # items des OpenDataCampDresden (Q109137171) ?item wdt:P217 ?objectid. # Feld Inventarnummer ist ausgefüllt ?item wdt:P625 ?coord. # Geokoordinaten des items ?item wdt:P18 ?image. # Bild von damals ?item wdt:P921 ?subject. # das Feld Zentrales Thema matched mit Objekt von heute ?subject wdt:P18 ?image2. # Bild von heute SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". }} GROUP BY ?item ?itemLabel ?subject ?subjectLabel ?image1 ?image2 ?coord}
Try it.

Items in context - was steckt hinter den Daten

Mit Wikidata – selbst eine Graph-DB – läßt sich zu jedem Item eine Übersicht der Abhängigkeiten der Objekte untereinander als Graph darstellen und benutzen.

# imported from tool: scholiaPREFIX target: <http://www.wikidata.org/entity/Q170154> # Wikidata-Item des Rudolf-Harbig-Stadion#defaultView:GraphSELECT ?node ?nodeLabel ?nodeImage ?childNode ?childNodeLabel ?childNodeImage ?rgb WITH { SELECT DISTINCT ?property WHERE { ?property a wikibase:Property; wdt:P31 wd:Q18610173; wdt:P31 wd:Q26940804. }} AS %properties WITH { SELECT DISTINCT ?node ?childNode WHERE { BIND(target: AS ?node) ?node ?p ?i. ?childNode ?x ?p. ?childNode rdf:type wikibase:Property. FILTER(STRSTARTS(STR(?i), "http://www.wikidata.org/entity/Q")) FILTER(STRSTARTS(STR(?childNode), "http://www.wikidata.org/entity/P")) } LIMIT 100} AS %nodesWITH { SELECT DISTINCT ?childNode ?node ?rgb WHERE { BIND("EFFBD8" AS ?rgb) target: ?p ?childNode. ?node ?x ?p. ?node rdf:type wikibase:Property. FILTER(STRSTARTS(STR(?childNode), "http://www.wikidata.org/entity/Q")) } LIMIT 100} AS %childNodesWHERE { { INCLUDE %nodes } UNION { INCLUDE %childNodes } OPTIONAL { INCLUDE %properties ?property wikibase:directClaim ?nodeclaim. ?node ?nodeclaim ?nodeImage. } OPTIONAL { INCLUDE %properties ?property wikibase:directClaim ?childNodeclaim. ?childNode ?childNodeclaim ?childNodeImage. } SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". } }
Try it.

Dynamo Dresden ist eine Macht

Zufallsfund bei der Recherche in Wikidata – es sind alle Bundesligaspiele von Dynamo Dresden von 1991 bis 1995 in Wikidata verzeichnet, davon 70 im Rudolf-Harbig-Stadion (Darstellung mit Dynamo 27x Gewinner als Zeitstrahl).

#defaultView:TimelineSELECT ?item ?itemLabel ?date ?resultWHERE { ?item wdt:P31 wd:Q109623729. # ist ein Fußballspiel ?item wdt:P276 wd:Q170154. # Austragungsort: Rudolf-Harbig-Stadion ?item wdt:P585 ?date. # Datum optional { ?item wdt:P1346 ?winner. ?winner rdfs:label ?winnername. filter (lang(?winnername) = "de"). } BIND( IF(!bound(?winner),"Unentschieden",IF(STR(?winnername) ="Dynamo Dresden","Dynamo gewinnt","Dynamo verliert")) AS ?result). SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". }}Try it.

Impressionen

Dank und weitere Links

Das Team (Tobias Seidel, David Riedel und Matthias Erfurth) dankt für die Unterstützung durch Mentoren und Community.

Das Preisgeld für unseren 1. Platz in der Gruppe Nachhaltigkeit haben wir dem Wikimedia Deutschland e.V. gespendet.

WikiDocumentaries Rudolf-Harbig-Stadion, Städtischer Austellungspalast
https://byabbe.se/2020/09/15/writing-structured-data-on-commons-with-python
Nearby-Abfrage bei WikiData, weitere Beispiele zu Dresden von Stefan Kühn

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