Wenn es um die offene und freie Bereitstellung von Daten der öffentlichen Verwaltung geht, wird zumeist recht schnell die Frage danach gestellt, wer - außer der Verwaltung selbst, Medienkonzernen und ein paar IT-Experten - denn wohl in der Lage sei, aus Rohdaten anschauliche Darstellungen zu machen. Gerade der Visualisierung von Daten mit Geobezug wird nicht selten nachgesagt, sie sei kosten- und zeitaufwendig und setze Spezialsoftware voraus.
Das wollten wir genauer wissen. Als Beispiel haben wir eine aktuelle Liste der Twitter-Accounts von Städten, Gemeinden und Landkreisen in Deutschland herangezogen (ohne Anspruch auf Vollständigkeit). Die Daten lagen zunächst in einer Textdatei vor (reiner Text, lediglich durch Kommata getrennt, z.B. “@bremen_de,http://www.bremen.de,53.07,8.81” - wobei die letzten zwei Werte eine Kartenzuordnung nach dem geodätischen Referenzsystem WGS84 ermöglichen).
Sofern Geodaten zu Orten oder Adressen nicht vorliegen, lassen sich diese durch kostenlose Webtools (wie das Wiki-Tool Get Coordinate von Michael Caviglia) ermitteln.
Mit etwas Beispielcode, einem Texteditor und etwas Einkleben und Ersetzen war die Erstellung einer KML-Datei aus den Daten kein Problem. Dateien in KML (Keyhole Markup Language) werden von Google Maps (dort Pfad ins Suchfeld eintragen) und Google Earth verarbeitet.
Geht es nicht noch etwa freier und offener als Google? Ja es geht. Für OpenStreetMap gibt es eine JavaScript-Anwendung, die es ermöglicht, Kartenausschnitte mit frei definierbaren Objekt-Markern anzuzeigen. Auch hier ist die Übernahme der Daten kein Hexenwerk.
Das Ergebnis ist unter https://www.ifib.de/kommunaltwitter.html zu bewundern.
Schon einmal ganz nett. Im Osten Deutschlands lassen sich Verwaltungen offenbar kaum für Kurznachrichtendienste begeistern.
Mein Kollege Arne Hendrik Schulz hat die Daten schließlich zusätzlich in die Open-Source Statistiksoftware R (http://www.r-project.org) eingelesen. Mittels des Erweiterungs-Pakets twitteR konnte die Anzahl der Tweets und Follower per API von twitter.com extrahiert und mit den vorhanden Daten kombiniert werden. Die Landesgrenzen stammen aus der “GADM database of Global Administrative Areas”, welche über das Erweiterungs-Paket raster direkt in R einlesbar sind. Beide Datensätze wurden mittels ggplot2 grafisch dargestellt.
Abbildung: ifib, Lizenz CC BY
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich Daten mit Geobezug heute mit wenig Aufwand und ohne kostenpflichtige Spezialsoftware schnell zu anschaulichen Kartendarstellungen machen lassen. Die Bereitstellung von Verwaltungsdaten mit Ortsbezug als OpenData kann helfen, viele räumliche Zusammenhänge sichtbar zu machen. (Sinnvollere Anwendungsfälle als eine Twitter-Übersicht sind sicherlich leicht zu finden.)
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