Neuer Open Data Infoflip der Konrad-Adenauer-Stiftung

Die Konrad-Adenauer-Stiftung hat einen neuen Infoflip veröffentlicht mit Artikeln von Dr. Pencho Kuzev LL.M., Konrad-Adenauer-Stiftung, Katharina Große (The Open Government Institute, Zeppelin Universität), Thomas Nolte, Christian Heise (Open Knowledge Foundation), Dr. Tobias Knobloch (Stiftung Neue Verantwortung), Dipl.-Ing. Dr. Jens Klessmann (Fraunhofer FOKUS), Wolfgang Ksoll (WKC), Claus Arndt, Moers,  sowie Thomas Tursics.

Zur Ankündigung geht es hier, zum Download des Infoflips hier und eine lokale Kopie findet man hier. Der Text des Werkes ist lizenziert unter den Bedingungen von „Creative Commons Namensnennung-Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland”, CC BY-SA 3.0 DE.

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Open Data und Innere Sicherheit

Auch in der Inneren Sicherheit hält die Nutzung von Open Data Einzug. Was kann man mit diesen Daten machen mit der Analyse der Vergangenheit und der Prognose der Zukunft?

Von böhringer - Genehmigte Fotoaufnahmen am 27. Juli 2011 in Bregenz, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=16055538

(Bild: Wikipedia Polizei. Von Böhringer – Genehmigte Fotoaufnahme am 27. Juli 2011 in Bregenz, CC BY-SA 3.0)

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Hackday Niederrhein in Moers am 18./19. März 2017

Veranstaltungshinweis:
Völker der Welt: Schaut auf diese Stadt!
Es ist wieder so weit: es ist wieder Hackday in Moers am 18./19. März 2017 im Rathaus. Details und Programm:
http://www.codeforniederrhein.de/hackday-2017/
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Open Data – Wertschöpfung im digitalen Zeitalter

OD-StudyDie Bertelsmann Stiftung hat eine Studie herausgegeben unter dem TitelOpen Data – Wertschöpfung im digitalen Zeitalter‘. Die Autoren Wolfgang Ksoll, Prof. Dr. Dr. Thomas Schildhauer und Annalies Beck untersuchen darin, wie man mit Open Data, insbesondere mit vorhandenen Open Government Data, neue Wertschöpfung schaffen kann. Es werden zahlreiche Erfolgsgeschichten der Open-Data-Nutzung analysiert, aus denen sich auch Handlungsempfehlungen ableiten lassen.

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E-Government in Deutschland 2016

Einige Folien aus mehreren Vorträgen mit vielen Links zu Quellen zum Thema E-Government in Deutschland 2016: Zeittafel E-Government; E-GovG-Flickenteppich; Zugangseröffnung; Papierpost; 115-Bürgertelefon; EU-Dienstleistungsrichtlinie; Elektronischer Rechtsverkehr; eIDAS; eInvoicing; Onlinezugangsgesetz;  Open Data Gesetz; Digitalisierungsstrategie in Kommunen; Fazit.

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Open Data und Tourismus

Als Teil eines Open Data Seminars wurden Folien für das Thema Tourismus entwickelt.  Dazu wurden Anregungen aus einem Smart Country Frühstück in Berlin am 10.11.1016 „Das Neue Reisen – Digitalisierung der Touristik“ der <Co:llaboratory> verwendet und auf dem Open Data Barcamp potsdam.io am 12.11.2016 in Potsdam eine Session zu angeboten, deren Diskussionsergebnisse ebenfalls einflossen.

Mehr dazu gibt es auch unter
http://wk-blog.wolfgang-ksoll.de/tourismus/

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Wanderweg: Steinkohlenbergbau am linken Niederrhein und Open Data

Es wird wieder Zeit für eine Fingerübung mit Google Maps: nach den Artikeln Jakobsweg in Rumeln (Touristik), Google Maps mit Rumeln (Sozialeinrichtungen), „Gotik und Google – ein Dreamteam“ (Kultur) und  „Schicht am Schacht am Niederrhein – Kohlenbergbau hat fertig“ (Bergbau),  soll heute ein Wanderweg entlang der Reste der alten Kohlezechen am linken Niederrhein beschrieben werden und wie man so eine Karte mit Open Data macht. (Das Bild ist „das Geleucht“ mit freundlicher Genehmigung der Stadt Moers).

Geleucht
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Semantic Web and Open Data

MacchiavelliIf you want to process Open Data automatically you have top think about form and content of the data (syntax and semantics). The popular data portals of municipalities, states, federal level in Germany or EU the as govdata.de open data sets are stored in different formats (PDF, CSV, JSON, etc.) without any given structure related to the content. To get an idea of the content of the data mostly a tagging is conducted with „metadata“. This is useful for human beings (like working with catalogues in libraries in ancient times) but nor for machines. About the contentual structure of the data is nothing said. For example, what is a kindergarten, a day nursery, a child-care institution? With what data or links to information can we describe a kindergarten? In this article a suggestion is made how we can make the data accessible for processing with a machine with the help of a Semantic Web so that e.g. automatic updates are made possible with a standardization of the content.

Introduction | Semantic Web | Open Data | Application in Tourism | Application in Social Entities of Municipalities | Future Work
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Semantic Web und Open Data

MacchiavelliWenn man Open Data automatisiert verarbeiten will, muss man sich Gedanken um die Form und den Inhalt der Daten machen (Syntax und Semantik). In den gängigen Datenportalen der Kommunen, Länder, der EU oder des Bundes wie govdata.de werden Open Data  Datensätze abgelegt in unterschiedlichen Formaten (PDF, CSV, JSON, etc.) ohne  inhaltlich vorgegebene Struktur. Um die Datensätze inhaltlich erschließen zu können, wird meist eine Verschlagwortung mit Metadaten durchgeführt, die nur Menschen, nicht aber Maschinen nutzen können. Über die inhaltliche Struktur der Daten wird damit aber nichts gesagt. Was zum Beispiel ist ein Kindergarten, eine Kindertagesstätte, eine Child-Care-Einrichtung? Mit welchen Daten oder Links auf Informationen lässt sich ein Kindergarten beschreiben? Hier soll nun ein Vorschlag gemacht werden, wie mit Hilfe eines semantischen Webs Open Data auch inhaltlich maschinell zugreifbar gemacht werden, so dass über die inhaltliche Standardisierung hinaus auch automatische Updates möglich werden.

Einführung | Semantisches Web | Open Data | Anwendung in der Touristik | Anwendung bei sozialen Einrichtungen in Kommunen | Zukünftige Arbeit
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Zerstören Künstliche Intelligenz und Roboter den Kapitalismus?

Duck of Vaucanson 1738

Duck of Vaucanson 1738

Die Weltwirtschaft läuft nicht rund. 2007 kam es zu einem großen Crash der Finanzwirtschaft. Das Schaffen von immer neuen Arbeitsplätzen durch Hintereinanderketten von immer mehr sinnlosen, virtuellen Finanzprodukten fiel wie ein schlecht gebautes Kartenhaus zusammen. In den führenden westlichen Staaten wächst die Armut für den großen Teil der Bevölkerung, für einen winzigen Teil der Gesellschaft wächst der Reichtum explosionsartig. Die Ungleichheit wird größer, die Gini-Koeffizienten für Einkommen und Vermögen schlechter. Die verarmenden Schichten werden systematisch rechten Demagogen in die Arme getragen (Brexit in UK, Front National in F, Rechtsruck in Polen, AfD in Deutschland, Trump in den USA). Langsam fängt auch die Wissenschaft an, die dramatischen Folgen der exzessiven Umverteilung von unten nach oben nach verfehlten Versprechungen der neoliberalen Dogmen zu beleuchten. Thomas Piketty hat die Auswirkungen statistisch nationalökonomisch untersucht in „Das Kapital im 21. Jahrhundert“ (2014).  Die Friederich-Ebert-Stiftung (FES) wird 2016 zunehmend unruhig und hat zuletzt eine Studie mit dem Titel „Ungleichheit und makroökonomische Instabilität“ vorgelegt. Am Krassesten aber hat 2015 schon der US-Amerikaner Martin Ford die Finger in die Wunden der Nationalökonomie gelegt, die Roboter und die Künstliche Intelligenz öffnen mit dem von McKinsey als Business Book oft the Year 2015 bepreisten „The Rise of the Robots – Technology and the Threat of Mass Unemployment“. Der technologische Fortschritt, der uns das Leben einfacher macht oder in theologischer Notation dem Paradiese wieder näher bringt, kommt fast nur noch dem Faktor Kapital zu gute, während der Faktor Arbeit verarmt bis hin zur Massenarbeitslosigkeit. Dabei sieht es danach aus, als wenn es gegen die protestantische Ethik nicht gottgewollt ist, sondern durch falsche Rahmenbedingungen, die die Politik den Märkten vorgibt, statt der unsichtbaren Hand zu helfen, den Wohlstand aller zu mehren. Hier sollen nun ein paar Aspekte aufgezeigt werden,

  • wie die neuen technischen Möglichkeiten das Arbeitsleben verändern,
  • wie die ökonomischen und politischen Auswirkungen dadurch sind und
  • welche Parameter zur Mitte zurückführen.

Neue Möglichkeiten durch KI und Robotik | Ökonomische Auswirkungen | Politische Auswirkungen | Notwendige Maßnahmen | Zusammenfassung
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