# Linee guida per l'interoperabilità semantica attraverso i Linked Open Data/Testo

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Linee guida per l’interoperabilità semantica attraverso i Linked Open Data Commissione di Coordinamento SPC 2012 CC BY-SA 3.0 GFDL //it.wikisource.org/w/index.php?title=Linee_guida_per_l%27interoperabilit%C3%A0_semantica_attraverso_i_Linked_Open_Data/Testo&oldid=- 20210726125812 //it.wikisource.org/w/index.php?title=Linee_guida_per_l%27interoperabilit%C3%A0_semantica_attraverso_i_Linked_Open_Data/Testo&oldid=- 20210726125812
SPC
Sistema Pubblico di Connettività e Cooperazione
Commissione di Coordinamento SPC
Linee Guida per l’Interoperabilità Semantica attraverso i Linked Open Data
Agenzia per l'Italia Digitale
indice
executive SUMMARY 6 1. prefazione 8
1.1. Componenti del gruppo di lavoro 8
1.2. Ringraziamenti 10
1.3. Modifiche Documento 11
1.4. Acronimi 12
1.5. Glossario.15
2. scopo, destinatari e struttura del documento..20
3. introduzione22
3.1. Normativa di riferimento..24
3.2. Interoperabilità semantica nell’European Interoperability Framework.27
4. ambiti di applicazione..29
5. stato dell’arte su linked open data e interoperabilità semantica..41
5.1. Lavori e iniziative internazionali.41
5.2. Iniziative nazionali45
6. approccio metodologico all’interoperabilità semantica tramite linked open data.48
6.1. Individuazione e selezione dei dataset 49
6.2. Bonifica 50
6.3. Analisi e modellazione 51
6.4. Arricchimento 53
6.4.1. Metadatazione 53
6.4.2. Inferenza ed estrazione automatica dell'informazione 55
6.5. Linking esterno (interlinking) 55
6.6. Validazione 56
6.7. Pubblicazione 57
7. standard, tecnologie di BASE E STRUMENTI 58
7.1. Standard per i Linked Open Data 58
7.2. Tecnologie a supporto dell’approccio metodologico LOD 62
7.2.1. Tecnologie per la bonifica dei dati..62
7.2.2. Tecnologie per l’analisi e la modellazione dei dati..63
7.2.3. Tecnologie e linguaggi per l’arricchimento dei dati65
7.2.4. Tecnologie e linguaggi per l’interlinking dei dati66
7.2.5. Tecnologie e strumenti per la pubblicazione dei dati.67
7.2.6. Altre tecnologie.72
8. ASPETTI legali E modelli di BUSINESS dei linked open DATA..75
8.1. Licenze d’uso per i dati.75
8.1.1. Analisi critica delle licenze..78
8.2. Impatto socio-economico..80
8.2.1. Open Data: attori e ruoli 80
8.2.2. La domanda che caratterizza il mercato degli Open Data 83
8.2.3. Modelli di business abilitati dagli Open Data 85
8.2.4. Indicatori territoriali legati allo sviluppo degli Open Data 90
9. servizi linked open data spc abilitanti l’interoperabilità semantica 93
9.1. Servizi infrastrutturali: il ruolo delle infrastrutture condivise SPC 93
9.2. Servizi LOD per le PA 95
10. governance e sostenibilità 97
11. bibliografia 99
indice delle figure
Figura 1: Basi di dati pubblicate nella LOD Cloud [26] 42
Figura 2: Le fasi dell’approccio metodologico all’interoperabilità semantica attraverso LOD in un possibile piano di rilascio 49
Figura 3: Stack del Web Semantico [5]59
Figura 4: Catena del valore legata alla PSI 82
Figura 5: Matrice per valutare la domanda potenziale di Open Data 84
Figura 6: Classificazione degli attori archetipali 85
Figura 7: Panoramica dei modelli di business archetipali 86
indice delle tabelle
Tabella 1: Confronto tra le licenze CC e le licenze italiane IODL 1.0 e IODL 2.079
Tabella 2: Esempi di indicatori di impatto territoriale derivanti dai documenti citati o rielaborazione degli stessi.92
Executive Summary
L’Agenda Digitale Europea prescrive, agli Stati Membri, di allineare i propri framework nazionali di interoperabilità a quello Europeo (EIF) entro il 2013 (azione 26). Come definito dal CAD, il framework italiano di interoperabilità è il Sistema Pubblico di Connettività e Cooperazione (SPC). Nell’ambito del programma ISA, programma che ha il compito di attuare a livello europeo gli obiettivi di interoperabilità del pilone 2 della Digital Agenda, nell’ambito del National Interoperability Framework Observatory (NIFO), sono stati valutati i vari framework nazionali di interoperabilità tra i quali SPC. La valutazione è stata effettuata sulla base di cinque ambiti: “principi”, “governance”, “modello concettuale”, “accordi d’interoperabilità”, e “livelli di interoperabilità”. Dall’analisi, pubblica, emerge come l’Italia [75] sia piuttosto bene allineata sui primi tre ambiti, evidenziando una conformità pari quasi al 100%, mentre risulti più carente sugli accordi di interoperabilità e, soprattutto, sui livelli di interoperabilità garantiti.
Tra i livelli di interoperabilità definiti dal modello EIF rientra l’interoperabilità semantica, ovvero la possibilità, offerta alle organizzazioni, di elaborare informazioni da fonti esterne o secondarie senza perdere il reale significato delle informazioni stesse nel processo di elaborazione. Questa definizione coglie il ruolo centrale che tale dimensione assume nella collaborazione e nell’interscambio di informazioni tra istituzioni, base quindi di ogni processo di e-government innovativo.
D’altra parte, anche sotto la spinta della promozione a livello dell’Unione Europea, molte amministrazioni hanno intrapreso la strada di pubblicare Open Data per favorire la trasparenza e per rendere a cittadini e imprese quell’enorme patrimonio di informazioni pubbliche che le Pubbliche Amministrazioni raccolgono e detengono in virtù dei propri ruoli istituzionali. In tale ambito, è utile disporre di linee guida per la produzione di open data interoperabili.
Nella cornice descritta, l’obiettivo principale del presente documento, redatto da un gruppo di lavoro istituito dalla Commissione di Coordinamento SPC nell’ambito della definizione delle infrastrutture condivise SPC, è quello di proporre delle linee guida per l’interoperabilità semantica, cogliendo quindi gli obiettivi della Digital Agenda e, in ambito nazionale, fornendo un quadro di riferimento per la produzione di Open Data interoperabili.
Il lavoro si è articolato partendo da un’attenta disamina dello scenario attuale, sia nazionale che internazionale, nell’ambito della gestione dei dati del settore pubblico. Da tale analisi è emerso come un profondo cambiamento in questo settore sia in atto, grazie allo sviluppo del nuovo paradigma degli Open Data. I dati delle Pubbliche Amministrazioni, tipicamente “nascosti” in applicazioni o basi di dati, e da loro gelosamente custoditi nella maggior parte dei casi, sono sempre più resi accessibili a chiunque con la consapevolezza che, di fatto, essi rappresentano un patrimonio della collettività, e non di singole istituzioni, e un importante strumento per la trasparenza, responsabilità e possibile sviluppo economico. Tuttavia, l’analisi dello scenario ha evidenziato altresì che, per sfruttare pienamente i suddetti benefici, è necessario favorire la facilità d’uso dei dati, così come il loro reperimento e consumo sia da parte degli esseri umani che, soprattutto, da parte dei software attivabili anche in maniera automatica.
Il gruppo di lavoro ha quindi analizzato le tipologie di dati in possesso delle Pubbliche Amministrazioni e lo stato dell’arte relativo ad alcune iniziative volte a raggiungere i suddetti obiettivi in tale ambito, e ha identificato nelle tecnologie standard del Web semantico, e in particolare nel modello dei Linked Open Data, gli strumenti imprescindibili per dare ai dati (aperti o non) un’identità e per renderli collegabili tra loro e soprattutto interoperabili. In altre parole, il gruppo di lavoro, all’unanimità, ha ritenuto che, per abilitare lo sviluppo di una concreta interoperabilità semantica tra Pubbliche Amministrazioni a livello nazionale e transfrontaliero sia necessario adottare il modello Linked Open Data. Le presenti linee guida vogliono, quindi, essere un aiuto per le Pubbliche Amministrazioni offrendo un approccio metodologico all’interoperabilità semantica attraverso il modello Linked Open Data, e un’attenta analisi dell’insieme di standard, tecnologie di base e strumenti che consentono di implementare l’approccio. A tal riguardo, sono state definite una serie di raccomandazioni, ben evidenziate all’interno del documento, allo scopo di focalizzare l’attenzione del lettore su azioni concrete che l’esposizione dei concetti non rende così immediate.
A completamento dello studio, il gruppo ha posto particolare attenzione agli aspetti legali derivanti dalle licenze d’uso associate ai dati pubblicati, e ai modelli di business che possono essere abilitati, evidenziando aspetti di interoperabilità anche per le licenze, sostenibilità e governance dell’approccio Linked Open Data.
Lo studio è stato poi contestualizzato nell’ambito del framework nazionale d’interoperabilità SPC, al fine di individuare lo specifico ruolo che, sia le infrastrutture condivise sia i servizi e-government per la PA possono assumere per la concreta acquisizione e attuazione dell’approccio proposto e quindi dell’interoperabilità semantica. Dallo studio ne è risultato che SPC, e in particolare il servizio “Catalogo Schemi e Ontologie”, come definito nel DPCM 1° aprile 2008 recante regole tecniche e di sicurezza per SPC, può essere profilato come il servizio Linked Open Data SPC (il Web dei Dati SPC), che consente di produrre Linked Data a partire da dati generati e scambiati in SPC, di collegare tali dati ad altri dati delle PA (centrali e locali), e di arricchire i dati con opportuni metadati semantici per stabilire uno standard di qualità a livello di pubblicazione, di utenza e di interoperabilità nella PA. Il servizio è pensato sia per la gestione dei meri dati pubblici che per la gestione di tutti quei dati relativi alle funzioni di back end delle PA.
Il documento evidenzia, infine, che l’elenco e le descrizioni delle tipologie di dati individuate e delle tecnologie non vogliono essere esaustivi ma rappresentano il punto di convergenza dei membri del gruppo durante il periodo di operatività dello stesso. Il gruppo, infatti, ha convenuto che un ulteriore studio nei prossimi mesi è necessario in questo ambito, che coinvolga altre tipologie di dati e che consenta di aggiornare opportunamente le linee guida sulla base degli sviluppi di standardizzazione in questo settore.
1. Prefazione
1.1. Componenti del gruppo di lavoro
1.2. Ringraziamenti
Il gruppo di lavoro desidera ringraziare l’ing. Michele Osella e il dott. Enrico Ferro, dell’Istituto Superiore Mario Boella, e il prof. Paolo Pasini, di SDA Bocconi, per la definizione della sezione che analizza gli impatti socio economici degli Open Data. I contenuti di quella sezione sono stati sviluppati sulla base di riflessioni e spunti del team di lavoro, e integrando i risultati dello studio esplorativo “Modelli di Business nel Riuso dell’Informazione Pubblica [24] condotto dall’Istituto Superiore Mario Boella per conto dell’Osservatorio sulle ICT di Regione Piemonte.
Il gruppo ringrazia altresì il dott. Luciano Serafini della Fondazione Bruno Kessler, per il contributo dato alla sezione relativa all’approccio metodologico, e Michele Barbera di SpazioDati per il contributo dato alla sezione relativa allo stato dell’arte su Linked Open Data e interoperabilità semantica.
Il gruppo infine ringrazia Enrico Castagnoli, Emanuele Geri, Giacomo Innocenti, Elena Marassini, Leonardo Ricci del Comune di Firenze per il loro contributo dato all’esperienze italiane e alla sezione “Standard, tecnologie di base e strumenti”.
1.3.Modifiche Documento
Descrizione Modifica Edizione Data Prima bozza indice v 0.1 22-03-2012 Seconda bozza indice v 0.3 23-03-2012 Scopo documento, indice e candidature definitive v 0.4 05-04-2012 Inserimento alcuni contributi v. 0.5 30-04-2012 Prima bozza documento v. 0.7 10-05-2012 Revisione completa dell’indice e revisione ulteriore di alcuni contenuti del documento v. 0.8 15-05-2012 Integrazione contributi specifici dei partecipanti v. 0.9 04-06-2012 Integrazione ulteriori contributi specifici dei partecipanti e bibliografia v. 1.0 15-06-2012 Integrazione revisioni generali v. 1.1 10-07-2012 Correzioni finali v. 1.2 20-07-2012 Bozza per consultazione pubblica v. 1.3 30-07-2012
1.4.Acronimi
1.5. Glossario
APPS: termine utilizzato per indicare le applicazioni software sviluppate per operare su terminali mobili.
CHIAVE NATURALE: un valore reale (ad esempio un codice fiscale) con cui s’identificano univocamente dati (tuple) in una base di dati (relazionale).
COPYRIGHT : è il modo con cui viene chiamato il diritto d’autore nei paesi di common law.
CSV (COMMA SEPARATED VALUES): formato di file di testo che consente di rappresentare dati alfanumerici di una tabella mediante la separazione dei singoli valori con un apposito carattere separatore (virgola).
DATA MINING: l’insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l’estrazione di un sapere o di una conoscenza a partire da grandi quantità di dati (attraverso metodi automatici o semi-automatici) e l’utilizzo scientifico, industriale o operativo di questo sapere.
DATASET: una collezione di dati, generalmente riguardanti una stessa organizzazione, che vengono erogati e gestiti congiuntamente; insieme di dati strutturati in forma relazionale.
DATI: rappresentazione fisica di informazioni atta alla comunicazione, interpretazione ed elaborazione da parte di essere umani o mezzi automatici.
DATI A CONOSCIBILITA’ LIMITATA: dati la cui conoscibilità è riservata per legge o regolamento a specifici soggetti o categorie di soggetti.
DATI GREZZI (RAW DATA): dati raccolti che non hanno subito alcuna modifica, manipolazione o aggregazione.
DATI PERSONALI: Qualsiasi informazione che riguardi persone identificate o che possano essere identificate anche attraverso altre informazioni, ad esempio, attraverso un numero o un codice identificativo. Sono dati personali: nome e cognome o indirizzo; codice fiscale; ma anche una foto, la registrazione della voce di una persona, la sua impronta digitale o vocale. La persona può essere infatti identificata anche attraverso altre informazioni (ad esempio, associando la registrazione della voce di una persona alla sua immagine, oppure alle circostanze in cui la registrazione è stata effettuata: luogo, ora, situazione).
DATI PUBBLICI: dati conoscibili da chiunque.
DATI SENSIBILI: dati personali che, per la loro delicatezza, richiedono particolari cautele. Sono dati sensibili quelli che possono rivelare l’origine razziale ed etnica, le convinzioni religiose o di altra natura, le opinioni politiche, l’adesione a partiti, sindacati o associazioni, lo stato di salute e la vita sessuale delle persone.
DATI STATISTICI: dati provenienti da uno studio o da una sorgente amministrativa, utilizzati per produrre statistiche e/o dati che comprendono tali statistiche.
E-GOVERNMENT: gestione digitalizzata dei processi e delle comunicazioni che riguardano la funziona pubblica e la funzione amministrativa.
HTTP (HYPER-TEXT TRANSFER PROTOCOL): protocollo standard per la trasmissione di informazione su Web. Tipicamente e nativamente usato per il trasferimento di iper-testi e iper-media.
INFERENZA: il processo con il quale una proposizione viene dedotta dal contenuto di altre proposizioni.
INTEROPERABILITÀ: in ambito informatico, la capacità di sistemi differenti e autonomi di cooperare e di scambiare informazioni in maniera automatica, sulla base di regole comunemente condivise.
INTEROPERABILITÀ SEMANTICA: la capacità di elaborare informazioni da fonti esterne o secondarie senza perdere il reale significato delle informazioni stesse nel processo di elaborazione.
IRI (Internazionalized Resource Identifier): una generalizzazione dell’URI in cui la stringa di caratteri che identifica una risorsa su Internet include anche caratteri Unicode/ISO 10646.
LICENZA: in ambito informatico, lo strumento con il quale si governano legalmente le condizioni d’uso e di distribuzione del software e dei dati.
KNOWLEDGE STORE: una base di conoscenza.
MASHUP: un processo informatico in cui si integrano contenuti, dati e informazioni provenienti da fonti differenti.
ONTOLOGIA: in ambito informatico, una rappresentazione formale e condivisa dei concetti e delle mutue relazioni che caratterizzano un certo dominio di conoscenza.
OPEN GOVERNMENT ("governo aperto”). un nuovo concetto di governance a livello centrale e locale, basato su modelli, strumenti e tecnologie che consentono alle amministrazioni di essere "aperte” e "trasparenti” nei confronti dei cittadini. Tutte le attività dei governi e delle amministrazioni dello stato devono essere aperte e disponibili per favorire azioni efficaci e garantire un controllo pubblico sull’operato.
OPEN GOVERNANCE: il modello di amministrazione che abilita la totale apertura e trasparenza dell’operato di governo (a livello centrale e locale) nei riguardi dei cittadini.
OPEN SOURCE: una modalità con cui il software viene fornito. Si realizza attraverso la concessione a terzi del diritto di accedere liberamente al codice sorgente, talvolta consentendo la possibilità di effettuare modifiche e prender parte alle decisioni progettuali sul software in questione.
PSI (Public Sector Information): nella direttiva Europea 2003/98/EC è definita come l’informazione della Pubblica Amministrazione. L’informazione pubblica si caratterizza per essere di tipo statico o di tipo dinamico. L’informazione statica è rappresentata dal contenuto informativo in possesso della Pubblica Amministrazione (ad esempio gli archivi dei beni culturali); l’informazione dinamica è invece prodotta dalle istituzioni pubbliche nello svolgimento dei propri compiti istituzionali (ad esempio i dati di bilancio di un ente).
RIUSO DI DATI: qualsiasi uso dei dati diverso da quello per il quale sono stati prodotti o raccolti originariamente.
SEGRETO DI STATO: un vincolo giuridico che determina l’esclusione dalla divulgazione “di atti, documenti, notizie, attività e ogni altra cosa la cui diffusione sia idonea a recare danno airintegrità della Repubblica, anche in relazione ad accordi internazionali, alla difesa delle istituzioni poste dalla Costituzione a suo fondamento, all'indipendenza della Stato rispetto ad altri Stati e alle relazioni con essi, alla preparazione e alla difesa militare dello Stato”, ponendo delle sanzioni nei confronti di chi violi l’obbligo di non divulgazione.
SEGRETO STATISTICO: i dati raccolti nell’ambito di rilevazioni statistiche comprese nel programma statistico nazionale da parte degli uffici di statistica non possono essere esternati se non in forma aggregata, in modo che non se ne possa trarre alcun riferimento relativamente a persone identificabili e possono essere utilizzati solo per scopi statistici.
SPC: l’insieme di infrastrutture tecnologiche e di regole tecniche, per lo sviluppo, la condivisione, l’integrazione e la diffusione del patrimonio informativo e dei dati della Pubblica Amministrazione, necessarie per assicurare l’interoperabilità di base ed evoluta e la cooperazione applicativa dei sistemi informatici e dei flussi informativi, garantendo la sicurezza, la riservatezza delle informazioni, nonché la salvaguardia e l’autonomia del patrimonio informativo di ciascuna Pubblica Amministrazione. SPC è definito nel D. Lgs 7 marzo 2005 n. 82, negli artt. dal 72 all’87.
TASSONOMIA: una classificazione gerarchica di concetti ed elementi che consente di rappresentare un dominio di conoscenza.
UNICODE: lo standard per la codifica di caratteri che copre un vastissimo repertorio di caratteri comprendente tutti i sistemi di scrittura.
URI (Uniform Resource Identifier): stringa di caratteri che identifica univocamente una risorsa (pagina web, documento, immagine, file, ecc).
URL (Uniform Resource Locator): stringa di caratteri che identifica una risorsa su Internet, ne specifica formalmente la collocazione e indica il protocollo da utilizzare per accedervi. È un tipo specifico di URI.
VOCABOLARIO DEI DATI: l’insieme dei possibili valori che le entità di una classe possono assumere all’interno di un dominio di conoscenza o di una ontologia.
W3C (WORLD WIDE WEB CONSORTIUM) [80]: il consorzio internazionale che ha lo scopo di definire gli standard aperti per il Web.
WEB SEMANTICO: insieme di modelli e standard Web in cui le risorse vengono descritte e correlate fra loro in modo formale attraverso l’uso opportuno di metadati. In questo modo si abilitano gli agenti automatici a comprendere il significato dei dati e delle informazioni
XML (EXTENSIBLE MARKUP LANGUAGE): meta-linguaggio di markup (rappresentazione) di testi che è stato standardizzato dal W3C. Costituisce inoltre una delle forme sintattiche per RDF e OWL.
Agenzia per l'Italia Digitale
2. Scopo, destinatari e struttura del documento
Scopo. Il presente elaborato rappresenta un documento di LINEE GUIDA per la "promozione dell'evoluzione del modello organizzativo e dell'architettura tecnologica del SPC in funzione del mutamento delle esigenze delle pubbliche amministrazioni e delle opportunità derivanti dalla evoluzione delle tecnologie”, come specificato all’art. 79, comma 2, lettera c) del CAD, che definisce i compiti della Commissione di Coordinamento SPC.
In linea con tali compiti, il documento propone e approfondisce un approccio metodologico per la produzione di open data interoperabili attraverso cui garantire l’interoperabilità semantica, così come definita dall’European Interoperability Framework (EIF). Il documento mira inoltre ad analizzare i relativi aspetti di interrogazione, pubblicazione, ricerca dei dati nonché gli aspetti legati alle licenze d’uso e ai modelli di business che si possono abilitare dalla produzione e dalla distribuzione di open data interoperabili.
Le linee guida si concentrano, in coerenza con il mandato SPC, su un indirizzo tecnico e metodologico utile alla creazione di Linked Open Data (LOD), e rispondono alle esigenze di interoperabilità, autenticità e qualità del dato nello specifico contesto delle infrastrutture condivise SPC.
Il documento sarà aggiornato alla luce dei possibili cambiamenti normativi e tecnologici in materia di (Linked) Open Data e interoperabilità semantica.
Destinatari. Ai sensi dell’art. 75 del CAD, che regolamenta la partecipazione al Sistema Pubblico di Connettività (SPC), il presente documento è destinato a tutte le amministrazioni, così come definite all’art. 2 comma 2 del CAD, nonché a tutti i gestori di servizi pubblici e ai soggetti che perseguono finalità di pubblico interesse (art. 75 comma 3-bis del CAD). In virtù della connotazione metodologica e tecnica dei contenuti, le presenti linee guida si rivolgono principalmente a tutte quelle figure professionali, sia dei soggetti prima citati sia di quelli esterni a loro supporto, in possesso di competenze tecnico-informatiche e competenze specifiche relative ai dati (ad esempio, direttori dei sistemi informativi delle pubbliche amministrazioni, tecnici di fornitori qualificati e consulenti tecnici).
Struttura del documento. Le sezioni del documento sono così strutturate. La sezione 3 introduce lo scenario, la normativa di riferimento e il contesto d’interoperabilità semantica come introdotto dall’European Interoperability Framework (EIF). La sezione 4 illustra alcuni ambiti di interesse per l’apertura dei dati (ad esempio, si analizzano le peculiarità e criticità di dati quali i dati territoriali, i dati elettorali, i dati scolastici, ecc.). La sezione 5 presenta lo stato dell’arte citando i principali lavori di riferimento condotti in campo internazionale e nazionale. La sezione 6, sulla base dell’analisi dello stato dell’arte e di alcune esperienze italiane, cui è dedicata una sezione sul sito Web istituzionale di DigitPA [81], presenta una metodologia generale per l’interoperabilità semantica basata sulla produzione di LOD. La sezione 7 illustra e classifica le tecnologie di base utilizzate per modellare, creare e utilizzare LOD, mentre la sezione 8 descrive le problematiche relative agli aspetti legali (licenze per l’uso dei dati) e i modelli di business legati alla qualità e al riuso del dato. La sezione 9 inquadra le tematiche affrontate nelle precedenti parti nel contesto del SPC indicando il ruolo specifico delle infrastrutture condivise SPC e quello dei servizi e-government per la PA nell’attuazione dell’approccio metodologico proposto. La sezione 10, infine, presenta un’analisi della sostenibilità della metodologia proposta e della governance LOD nella Pubblica Amministrazione. In alcune sezioni, sono evidenziate le raccomandazioni individuate dal gruppo di lavoro.
Il documento, in una fase successiva, sarà corredato di un appendice che illustrerà la "roadmap” di un’esperienza pratica di collegamento di LOD già pubblicati da alcune amministrazioni del gruppo di lavoro. L’esperienza ha l’ambizione di avviare le attività necessarie per la creazione della nuvola LOD SPC.
3. INTRODUZIONE
Grazie allo sviluppo delle tecnologie digitali e al crescente livello di informatizzazione della Pubblica Amministrazione (PA), in questi ultimi anni si è fatta strada la consapevolezza che i dati del settore pubblico (Public Sector Information - PSI) possano svolgere un ruolo importante non solo ai fini della trasparenza amministrativa e della partecipazione pubblica ma anche sul piano economico. Recenti studi europei e nazionali mirano a stimare il valore dell’informazione del settore pubblico in termini di partecipazione, trasparenza, e valore economico che si può ottenere grazie a un più facile accesso e a un più ampio uso di tale informazione (per un ulteriore approfondimento in merito ci si riferisca a [2]).
Le leggi approvate dalla Comunità Europea si sono focalizzate inizialmente sul diritto del cittadino di accedere ai dati per una questione di trasparenza. Successivamente, l’attenzione si è estesa alla questione della partecipazione e della messa a disposizione dei dati secondo modalità che permettessero di riutilizzarli liberamente, in contesti diversi e innovativi rispetto a quelli nei quali essi sono stati raccolti. Questa tendenza, già presente in documenti strategici quali l’Agenda Digitale, è stata ulteriormente e ripetutamente confermata. Anche nel corso della conferenza stampa tenuta dalla commissaria Neelie Kroes il 12 dicembre 2011, è stato ribadito che i dati della PA sono in grado di generare ricchezza e posti di lavoro.
Queste norme comunitarie, recepite dai vari Stati e dalle Amministrazioni locali, cominciano a essere finalmente messe in atto. Stimoli molto forti in questa direzione provengono dal memorandum di Obama del 20091 (questo più attento alla trasparenza e alla partecipazione) e le successive decisioni del governo inglese prese in materia di riuso di dati pubblici e riassetto della PA. L’esempio fornito da questi grandi attori a livello internazionale ha fatto sì che molte pubbliche amministrazioni abbiano superato alcune delle riserve importanti nei confronti di quello che è divenuto un vero e proprio movimento, qual è appunto quello degli Open Data. Si osservava infatti, e si osserva in parte tuttora, il timore delle pubbliche amministrazioni di contravvenire a qualche legge, di essere accusati di svendere beni pubblici e di esporre dati di bassa qualità o inaffidabili. In coloro che hanno cominciato a pubblicare i dati si osserva ancora talvolta un eccesso di prudenza (ad esempio nella scelta della licenza d’uso) che finisce per limitare in modo sostanziale il riuso in contesti commerciali.
In generale, quando si parla di dati s’intende rappresentazioni elementari, spesso codificate, di "cose”, avvenimenti o altro. Questi normalmente sono parti di una informazione o conoscenza strutturata che può essere codificata e archiviata in un formato digitale. Esempi pratici di dati in possesso delle pubbliche amministrazioni sono gli atti ufficiali, le spese e i dati di bilancio, le presenze e gli stipendi dei dipendenti, i quali hanno un impatto sulla trasparenza e la partecipazione democratica. Ma anche le informazioni geografiche, le statistiche, i dati ambientali, le informazioni economiche e giuridiche rappresentano una risorsa preziosa per il tessuto economico di un territorio perché utilizzabili per la creazione di servizi innovativi e di nuovi prodotti.
Con il termine Open Data si introduce un nuovo paradigma nella gestione dei dati: questi, tipicamente "nascosti” in applicazioni o basi di dati, sono resi accessibili a chiunque abbattendo, per quanto possibile e ragionevole, le restrizioni tecnologiche ed imponendo vincoli legali minimi al riuso dei dati. Sono naturalmente esclusi da questa categoria i dati vincolati da leggi e norme quali ad esempio quelle del diritto alla privacy (Sezione 3.1), della tutela della proprietà intellettuale, del segreto di Stato, del segreto statistico, della flora e fauna protetta, ecc.
Non esiste una definizione unica di Open Data; quella cui normalmente si fa riferimento è stata promossa da Open Knowledge Foundation che, nella sua versione breve, recita "un contenuto o un dato si definisce aperto se chiunque è in grado di utilizzarlo, ri-utilizzarlo e ridistribuirlo, soggetto, al massimo, alla richiesta di attribuzione e condivisione allo stesso modo” [3]. Altre definizioni sono state introdotte per ambiti più specifici come i "Panton principles” in ambito scientifico o declinati in base alla provenienza, come nel caso gli Open Goverment Data con cui si indicano gli open data della PA.
La definizione di Open Goverment Data, elaborata per la prima volta da un gruppo di lavoro riunitosi a Sebastopoli, California nel 2007, definisce 8 principi in base ai quali si può valutare se un dato della PA è da considerarsi aperto [4]. Un’altra definizione è quella fornita dalla Open Knowledge Foundation per la quale gli "Open Government Data” sono dati che 1) "possono essere liberamente usati, riusati e distribuiti da chiunque (come definito al sito della Open Definition) 2) "sono prodotti o commissionati dalla PA o da entità controllate”.
Tutte le definizioni presentano un’ispirazione comune: il dato deve essere accessibile, preferibilmente via Internet, eventualmente a un costo marginale e in un formato modificabile; deve essere libero da vincoli tecnologici che ne limitino di fatto la più ampia diffusione; eventuali vincoli legali non devono pregiudicare la possibilità di distribuzione e riuso; non devono esserci discriminazione all’uso contro persone o gruppi, campi di indagine e destinazione. In talune istanze, le definizioni si soffermano su alcune specificità: secondo quella data a Sebastopoli "i dati devono essere pubblicati come sono stati raccolti alla fonte, con il livello di granularità più fine possibile, non in forme aggregate o modificate” e "i dati devono essere resi disponibili il prima possibile per preservarne il valore”.
La disponibilità e il rilascio di Open Data è, come detto, un patrimonio prezioso per la società civile e per le imprese, ma affinché si possa valorizzare del tutto l’informazione, l’apertura da sola non basta. È desiderabile rendere gli Open Data autodescrittivi e poter inferire conoscenza dall’aggregazione e correlazione di dataset differenti. Occorre inoltre favorirne la facilità di uso, il reperimento e il consumo sia per gli esseri umani che per i software automatici. In tempi recenti diversi sforzi di ricerca e sviluppo hanno identificato nelle tecnologie del Web Semantico [5], e in particolare nel modello dei Linked Open Data, interessanti opportunità per superare le limitazioni dei modelli Open Data. Mentre in generale gli Open Data abbattono le barriere culturali, legali ed economiche al riuso, il movimento Linked Data si concentra piuttosto sulla messa a punto di strumenti che permettono di dare ai dati (aperti o non) un’identità e di renderli collegati tra loro e interoperabili. Il problema dell’interoperabilità deriva in parte proprio dall’identità: se non si sa come "risolvere” l’identità di una "cosa” fra i diversi sistemi che ne "parlano”, è molto difficile aggregare le informazioni ad essa relative. Il problema dell’integrazione fra dati di sistemi diversi è reso ancora più complesso dal fatto che ogni sistema si basa tipicamente su infrastrutture eterogenee: diversi linguaggi, formati, protocolli, ecc. È possibile, infatti, che a una stessa "cosa” sistemi differenti assegnino identità differenti. Pertanto, queste andrebbero allineate per continuare a garantire l’interoperabilità tra sistemi eterogenei.
I Linked Data sono stati proposti nel 2006 da Tim Berners-Lee come metodo elegante ed efficace [6] per semplificare e omogeneizzare le soluzioni proprio ai problemi di identità e interoperabilità. Il metodo consiste dei seguenti quattro principi base:
1. Usare indirizzi Web (URI) come nomi per le "cose”;
2. Usare URI utili al protocollo HTTP in modo che sia possibile cercare e risolvere quei nomi;
3. Quando qualcuno cerca una URI, fornire un’informazione utile;
4. Includere link ad altre URI, così da permettere a chi cerca di scoprire nuovi collegamenti.
Adottare modelli, tecnologie e standard aperti di Linked Data (e.g., RDF), sfruttando le migliori esperienze maturate nell’ambito del Web Semantico [5], offre benefici di sicuro interesse per utenti e sviluppatori. I primi acquisiscono la possibilità di riferirsi a entità specifiche, anziché a posizioni all’interno di un database, e di navigare tra i dati; i secondi possono realizzare applicazioni, anche complesse, che combinano i dati della PA con altri, aprendoli anche alla possibilità di arricchimento automatico attraverso il cosiddetto "ragionamento automatico”.
Questo documento di linee guida si propone di essere quindi un aiuto alle pubbliche amministrazioni per compiere quest’ulteriore passo verso i Linked Data (classificati a livello 5 nello schema di Tim Berners-Lee [6]) e per far sì che i dati della PA italiana, entrino a far parte del cosiddetto "Web of Data” (Web dei dati). In questa visione, il Web diventa uno spazio dati distribuito in cui molteplici informazioni, rispetto ad entità e fatti, sono connesse fra di loro tramite collegamenti semantici così da facilitare lo sviluppo di applicazioni innovative e il supporto ad interrogazioni che coinvolgono una molteplicità di basi di dati distribuite. Questa facilità di accesso e riuso amplifica il valore dei dati stessi in quanto essi non saranno utilizzati più da una sola applicazione o da un solo sito Web, ma da tantissime possibili applicazioni e per gli usi più diversi.
Da qualche tempo un numero crescente di amministrazioni, rendendosi conto del valore aggiunto dei Linked Data (anche in termini di interoperabilità interna alla PA stessa), si sta facendo carico non solo del lavoro necessario per pubblicarli come dati aperti ma anche di quello di pubblicarli direttamente in modalità "linked”. L’esempio per eccellenza in Europa in questo settore è quello del governo inglese [7], che è stato un precursore nel pubblicare i suoi dati come Linked Data.
Prende corpo dunque uno scenario nel quale la PA, anche in virtù della sua possibilità di definire norme, può svolgere un ruolo da protagonista in un sistema complesso di aziende, comunità e cittadini.
3.1. Normativa di riferimento
Ad oggi in Italia non esiste ancora una norma primaria dello Stato specifica per il trattamento degli Open Data. Diversi dibattiti sono emersi in questi ultimi mesi in merito all’opportunità di introdurla come risultato di alcuni gruppi di lavoro della Cabina di Regia per l’Agenda Digitale Italiana, quali quello su e-government e Open Data. È importante sottolineare, tuttavia, come diverse norme attualmente in vigore trattino il tema dei dati aperti nella PA e dell’interoperabilità semantica.
Il CAD (D. Lgs. n. 82/2005 e s.m.i) riserva diversi articoli sui temi della disponibilità, accesso, pubblicazione e riuso dei dati delle PA. L’art. 50 afferma concetti base sulla conservazione, disponibilità accessibilità e sul riutilizzo dei dati sottolineando che "i dati delle pubbliche amministrazioni sono formati, raccolti, conservati, resi disponibili e accessibili con l'uso delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione che ne consentano la fruizione e riutilizzazione, alle condizioni fissate dall'ordinamento, da parte delle altre pubbliche amministrazioni e dai privati; restano salvi i limiti alla conoscibilità dei dati previsti dalle leggi e dai regolamenti, /e norme in materia di protezione dei dati personali ed il rispetto della normativa comunitaria in materia di riutilizzo delle informazioni del settore pubblico”. L’art. 52, ai commi 1 e 1-bis, regolamenta l’accesso telematico ai dati che deve essere messo in atto seguendo le disposizioni dello stesso Codice e della normativa vigente in materia di protezione dei dati personali (i.e., D.Lgs. n. 196/2003 e deliberazione del 88/2011 dell’Autorità Garante per la protezione dei dati personali) evidenziando la valorizzazione e la fruizione dei dati pubblici di cui le amministrazioni sono titolari mediante la promozione di "progetti di elaborazione e di diffusione degli stessi anche attraverso l'uso di strumenti di finanza di progetto, assicurando b) la pubblicazione dei dati e dei documenti in formati aperti di cui all'articolo 68, commi 3 e 4". Quest’ultimo art. 68, ai commi 2, 3 e 4, afferma che le pubbliche amministrazioni "consentono la rappresentazione dei dati e documenti in più formati, di cui almeno uno di tipo aperto, salvo che ricorrano motivate ed eccezionali esigenze", definendo al comma 3 il formato aperto "un formato dati reso pubblico e documentato esaustivamente" e assegnando a DigitPA il ruolo di "istruire e aggiornare, con periodicità almeno annuale, un repertorio dei formati aperti utilizzabili nelle pubbliche amministrazioni e delle modalità di trasferimento dei formati".
Infine l’art. 54, che disciplina i contenuti dei siti pubblici delle pubbliche amministrazioni, rafforza al comma 3 e al comma 4 concetti quali l’immediata fruibilità dei dati pubblici e l’autenticità della fonte affermando che i "datipubblici contenuti nei siti delle pubbliche amministrazioni sono fruibili in rete gratuitamente e senza necessità di identificazione informatica" e che le pubbliche amministrazioni "garantiscono che le informazioni contenute sui siti siano conformi e corrispondenti alle informazioni contenute nei provvedimenti amministrativi originali dei quali si fornisce comunicazione tramite il sito".
Il concetto di interoperabilità semantica è richiamato più volte nel DPCM del 1° Aprile 2008 sulle regole tecniche del SPC. L’art. 10 sull’economicità nell’utilizzo dei servizi di rete, di interoperabilità e di supporto alla cooperazione applicativa afferma che si devono attuare misure che favoriscono
"l'integrazione delle informazioni attraverso una rappresentazione semantica condivisa" e l’art. 15 elenca l’insieme delle infrastrutture condivise SPC per l’interoperabilità e la cooperazione applicativa introducendo al comma 4 lettera b) tra i servizi infrastrutturali di cooperazione applicativa (SICA) il Servizio di Catalogo Schemi/Ontologie. Il servizio consente la descrizione degli elementi semantici associati ai servizi applicativi e alle informazioni gestite dalle PA, "anche ai fini dell'individuazione automatica dei servizi disponibili per l'erogazione delle prestazioni richieste, e la condivisione tra le Amministrazioni cooperanti degli schemi di dati e metadati, nonché delle ontologie di dominio”.
Se per i "dati pubblici" il CAD e le opportunità aperte dagli Open Data hanno rappresentato una svolta radicale verso nuove regole di accesso e diffusione, in ambito statistico l’attenzione alla fornitura, diffusione e accesso alle informazioni da parte degli utenti preesiste rispetto al concetto dell’Open Data, pur se in origine con specifico riferimento al concetto di dato aggregato.
I dati statistici rimandano direttamente ai concetti di "collettivo", 'unità statistiche"' e 'carattere” e possono essere definiti in chiave tecnica come "il risultato dell'operazione di determinazione della modalità con cui un carattere è presente in ciascuna unità statistica del collettivo " e in chiave istituzionale come "dati provenienti da uno studio o da una sorgente amministrativa, utilizzati per produrre statistiche e/o dati che comprendono tali statistiche”3.
In questo quadro, nell’ambito dei dati statistici esistono da tempo specifiche normative di riferimento, quali ad esempio il D. Lgs. 6 settembre 1989, n. 322 - Norme sul Sistema statistico nazionale e sulla riorganizzazione dell’Istituto nazionale di statistica, nel quale viene evidenziata e ripresa più volte la necessità di interconnettere, a fini statistici, i sistemi informativi delle Pubbliche Amministrazioni e degli enti facenti parte del Sistema statistico nazionale, garantendo l’accesso alle informazioni prodotte dalle singole amministrazioni. Tale specifico riferimento è presente nell’art. 6, del D. Lgs. n. 322/1989 che disciplina i compiti degli uffici di statistica che: a) promuovono e realizzano la rilevazione, l'elaborazione, la diffusione e l’archiviazione dei dati statistici che interessano l'amministrazione di appartenenza, nell'ambito del programma statistico nazionale; b) forniscono al Sistema statistico nazionale i dati informativi previsti del programma statistico nazionale relativi all'amministrazione di appartenenza, anche in forma individuale ma non nominativa ai fini della successiva elaborazione statistica; c) collaborano con le altre amministrazioni per l'esecuzione delle rilevazioni previste dal programma statistico nazionale; d) contribuiscono alla promozione e allo sviluppo informatico a fini statistici degli archivi gestionali e delle raccolte di dati amministrativi. "
Gli uffici inoltre “attuano l'interconnessione ed il collegamento dei sistemi informativi dell'amministrazione di appartenenza con il Sistema statistico nazionale. ".
Per i compiti suddetti, “gli uffici di statistica hanno accesso a tutti i dati statistici in possesso dell'amministrazione di appartenenza, salvo eccezioni relative a categorie di dati di particolare riservatezza espressamente previste dalla legge. Essi possono richiedere all'amministrazione di appartenenza elaborazioni di dati necessarie alle esigenze statistiche previste dal programma statistico nazionale". Inoltre, in base poi all’art. 10 che regolamenta l’accesso ai dati statistici, il decreto prevede che: 'I dati elaborati nell'ambito delle rilevazioni statistiche comprese nel programma statistico nazionale sono patrimonio della collettività e vengono distribuiti per fini di studio e di ricerca a coloro che li richiedono. Sono distribuite altresì, ove disponibili, su richiesta motivata e previa autorizzazione del presidente dell'ISTAT, collezioni campionarie di dati elementari, resi anonimi e privi di ogni riferimento che ne permetta il collegamento con singole persone fisiche e giuridiche.. Enti od organismi pubblici, persone giuridiche, società, associazioni e singoli cittadini hanno il diritto di accedere ai dati facendone richiesta agli uffici. I dati, se non immediatamente disponibili, vengono consegnati ai richiedenti nel tempo strettamente necessario per la riproduzione, con rimborso delle spese, il cui importo è stabilito dall'ISTAT.
A livello locale, diverse regioni recentemente hanno emanato delibere locali allo scopo di regolamentare e istituzionalizzare la produzione e la pubblicazione di dati aperti delle PA. Una delle prime regioni italiane è stata la Regione Piemonte che ha avviato la predisposizione di strumenti per promuovere il riuso professionale dei dati regionali da parte di privati. Nel 2005, in particolare, la Regione Piemonte ha stipulato il Protocollo d’Intesa per la condivisione, la valorizzazione e la diffusione del Patrimonio Informativo Regionale, [8]. Il protocollo sottolinea l’importanza della valorizzazione del patrimonio informativo, al fine di creare le condizioni di mercato più favorevoli e competitive, e suggerisce modalità di condivisione con gli operatori economici per stimolare la creazione di nuovi servizi basati sui contenuti digitali. Nel giugno 2009, con Delibera di Giunta 31 - 11679 del 29 giugno 2009 la stessa Regione ha definito le linee guida [9] regionali per i processi di riuso, relative alla definizione delle licenze standard da concedere in funzione della tipologia dei dati regionali messi a disposizione e delle categorie di utenza. Con la Delibera di Giunta regionale 36 - 1109 del 30 novembre 2010, è stata approvata una nuova versione delle linee guida [10]: con esse diventano riusabili, con licenza CC0 (Sezione 8.1), tutti i dati di tipo aggregato/anonimo, o senza vincoli di privacy, in possesso della Regione. Tutti i dati pubblicati e scaricabili dal sito istituzionale, o da altri canali istituzionali della Regione, sono inoltre rilasciati con licenza standard CC0
Nel contesto europeo, sia l’Agenda Digitale Europea [1], relativamente al pilastro del mercato unico (Action 3), che la conseguente revisione della direttiva 2003/98/CE del Parlamento europeo e del Consiglio stabiliscono norme minime per l’apertura e il riutilizzo dell’informazione del settore pubblico nell’Unione europea. Tali iniziative e direttive incoraggiano gli Stati membri a spingersi oltre tali norme per adottare politiche sempre meno restrittive in materia di dati e che consentano così un più ampio utilizzo di dati in possesso degli organismi del settore pubblico. In linea con le iniziative già avviate in ambito europeo, l’Agenda Digitale Italiana ha dedicato particolare attenzione a questo ambito costituendo un gruppo di lavoro su e-government e open data. I principali risultati di tale gruppo di lavoro saranno resi noti il 30 settembre prossimo con la pubblicazione della relazione strategica dell’Agenda Digitale Italiana [11].
3.2. Interoperabilità semantica nell’European Interoperability Framework
Secondo quanto previsto dall’Agenda Digitale Europea [1], ogni paese membro dell’UE deve allineare, entro il 2013, il proprio framework di interoperabilità nazionale (nel caso italiano, come definito dal CAD, il Sistema Pubblico di Connettività e Cooperazione) al framework europeo di interoperabilità (i.e., l’EIF - European Interoperability Framework).
Il modello EIF si basa su tre livelli di interoperabilità: rinteroperabilità tecnica, rinteroperabilità semantica e rinteroperabilità organizzativa; a questi si aggiungono altre due dimensioni, ossia il contesto politico e l’interoperabilità legale. Il presente documento focalizza la sua attenzione sul concetto di interoperabilità semantica; per ulteriori dettagli relativamente a ciascun livello d’interoperabilità si rimanda pertanto al documento in [12].
L’EIF evidenzia come l’interoperabilità semantica offra alle organizzazioni la possibilità di elaborare informazioni da fonti esterne o secondarie senza perdere il reale significato delle informazioni stesse nel processo di elaborazione; il significato viene preservato affinché persone, istituzioni e applicazioni tutte possano efficacemente comprenderlo. In altre parole, l’interoperabilità semantica coinvolge, all’interno di settori specifici, la definizione di insiemi comuni di schemi di dati e protocolli.
Nella pratica, l’EIF indica quali sono le azioni che gli Stati membri devono intraprendere per garantire l’interoperabilità semantica nella cooperazione e nell’interscambio tra organizzazioni. Tali azioni prevedono la definizione di:
Per attuare tali azioni, l’EIF pone sì l’accento sulla necessità di una dimensione verticale, specifica per settori della PA, ma anche su una dimensione orizzontale, costituita da un insieme di servizi comuni infrastrutturali. Alcuni di questi servizi infrastrutturali possono essere progettati per raccogliere le tassonomie e i vocabolari dei dati, ed erogare strumenti di rappresentazione a supporto dell’interoperabilità semantica e della fruibilità dei dati anche in processi eterogenei che coinvolgono diversi attori.
Agenzia per l'Italia Digitale
4. Ambiti di applicazione
Sin dall’inizio del movimento globale Open Government, l’utilizzo dei dati esposti dalle PA è stato promosso e stimolato anche attraverso l’organizzazione di competizioni e “civic hackathons”, eventi che riuniscono aziende IT, programmatori e progettisti nel campo dello sviluppo di software chiamati a sfidarsi per realizzare le applicazioni più interessanti. Il mondo degli Open Data, tuttavia, comprende fenomeni molto più complessi e dai risvolti difficilmente prevedibili. Si pensi, per esempio, alle ricadute sul piano della formazione scolastica, in cui s’insegna agli studenti a interagire con la PA attraverso strumenti innovativi di lettura del suo operato, non solo grafici, quindi, e che permettono anche la navigazione dei dati pubblicati da un determinato Ente. Si possono poi innescare meccanismi per cui i cittadini stessi possono proporre “apps”, o elaborazioni ed interpretazioni originali dei dati, potenzialmente di grande interesse e rilevanza per la società.
Un aspetto interessante da considerare, solitamente collegato all’apertura dei primi Open Data di una PA, è la possibilità per quest’ultima di pubblicare dati che già erano presenti all’interno del proprio sito istituzionale, in forme o in aree diverse del sito stesso. Va sottolineato come questo non rappresenti una duplicazione della pubblicazione del dato. Se da un lato è vero, infatti, che la pubblicazione di dati sulla trasparenza, la performance o il bilancio risponde a esigenze discendenti da precisi obblighi di legge, e a criteri definiti dalle Linee Guida sui Siti Web della PA [16], è altrettanto vero che è utile che essi siano esposti in formati aperti e facilmente processabili, per scopi e utenze diverse, grazie all’individuazione di specifiche licenze di riuso (sezione 8.1), tipicamente non associate ai dati pubblicati per motivi di trasparenza sui siti istituzionali. I portali di aggregazione regionali, nazionali o trans-nazionali indicizzano e diffondono infatti i diversi dataset esposti da singole amministrazioni a partire dalle loro sezioni dedicate agli Open Data, e non dai loro interi portali istituzionali. Inoltre, la distribuzione dei dati associata a una licenza promuove e semplifica il riuso dei dati poiché tutela l’utilizzatore permettendogli di pubblicare a sua volta i risultati di analisi originali, o lo sviluppo di servizi e applicazioni di interesse per la società.
Sulla base di queste considerazioni e seguendo la definizione di dati aperti così come riportata nell’introduzione del presente documento, possono essere individuate diverse tipologie di dati in possesso delle pubbliche amministrazioni, con le quali le PA possono efficacemente rispondere ai requisiti di trasparenza, responsabilità e di sviluppo di applicazioni e servizi.
L’elenco e la descrizione delle tipologie di dati di seguito riportati non intendono essere esaustivi ma rappresentano il punto di convergenza del gruppo di lavoro. Sono state individuate le seguenti tipologie:
La scelta delle suddette tipologie è motivata da ragioni diverse: alcuni dati sono esplicitamente previsti nell’elenco di dati pubblici da rendere disponibili attraverso i siti istituzionali della PA (ad esempio, dati relativi al personale della PA, secondo quanto sancito dall’art. 54 del CAD), altri sono inclusi in banche dati di interesse nazionale (e.g., i dati territoriali), e altri ancora sono considerati di particolare interesse in virtù dell’impatto sociale che potrebbero avere, come nel caso dei dati scolastici, universitari e della ricerca, le classificazioni e i dati statistici.
Per ognuna delle categorie sopra elencate si riportano le relative peculiarità, gli standard e i formati di rappresentazione che vengono ad oggi utilizzati per la loro rappresentazione, eventuali restrizioni normative sull’uso, i vantaggi derivanti dall’apertura dei dati, e le eventuali criticità riscontrabili con riferimento alla loro trasformazione in formati Linked.
Dati territoriali:
L’art. 59 del Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD) definisce i dati territoriali come “qualunque informazione geograficamente localizzata”; una definizione, questa, coerente con quella riportata all’art. 3 della Direttiva INSPIRE4 secondo cui i dati territoriali sono “i dati che attengono, direttamente o indirettamente, a una località o un'area geografica specifica”.
Le PA, a tutti i livelli di governo (centrale, regionale e locale) acquisiscono e trattano in modo sistematico, nell’esercizio delle proprie funzioni, una gran mole di dati di natura geografica. I dati territoriali sono infatti fondamentali in tutte le attività di pianificazione e gestione del territorio, nonché di coordinamento. Esempi di dati territoriali includono: le cartografie tematiche (geologica, idrogeologica, geomorfologica), i limiti amministrativi (regionali, provinciali, comunali, municipali, unità urbanistiche, sezioni di censimento), le carte delle aree soggette a vincoli o carte del rischio (aree d’interfaccia boschiva, aree percorse dal fuoco, aree a rischio incendio, aree esondabili ed allagate, zone a rischio frane), lavori pubblici, barriere architettoniche.
Un elenco delle tipologie di dati territoriali è fornito nell’allegato 1 del DM 10 novembre 2011 relativo alle regole tecniche del Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali (RNDT).
I dati territoriali, oltre a consentire lo sviluppo di nuovi servizi, concorrono a formare decisioni utili per lo sviluppo di quasi tutte le attività economiche.
Per quanto riguarda la condivisione e l’accesso ai dati territoriali, non meno importanti, inoltre, sono gli aspetti legati alla trasparenza, alla partecipazione e alla democrazia che derivano dalla possibilità, da parte dei cittadini, di conoscere gli elementi e gli aspetti fondamentali del proprio territorio e di divenire soggetti attivi nelle politiche e nei processi decisionali e di pianificazione urbanistica e territoriale.
Se negli ultimi anni le Amministrazioni hanno notevolmente sviluppato i sistemi per la gestione dei
4 Direttiva 2007/2/CE del Parlamento Europeo e del Consiglio del 14 marzo 2007 che istituisce un’Infrastruttura per l’Informazione territoriale nella Comunità Europea (INSPIRE).
propri dati territoriali, la loro azione è oggi maggiormente orientata a rendere tale patrimonio informativo accessibile e disponibile in modo generalizzato e interoperabile. Non mancano tuttavia le difficoltà: la complessità dei dati territoriali, gli elevati costi associati ai processi di acquisizione dei dati stessi e alla realizzazione di sistemi evoluti di fruizione costituiscono sicuramente un fattore critico che ne rallenta l’apertura. Inoltre, i dati territoriali, anche simili ma trattati da amministrazioni diverse, per la realizzazione, ad esempio, di carte tecniche, piani regolatori, carte di vincolo, sono spesso disomogenei per contenuto, precisione, formati e documentazione. I potenziali utenti, infine, quali cittadini, piccole imprese, professionisti e anche enti locali di piccole dimensioni, spesso non sanno bene a chi rivolgersi per ottenerli o come interpretare i dati ricevuti.
Per risolvere le problematiche delineate, il CAD, già nel 2005, ha istituito un apposito Comitato5 con il compito di “definire le regole tecniche per la realizzazione delle basi dei dati territoriali, la documentazione, la fruibilità e lo scambio dei dati stessi tra le pubbliche amministrazioni centrali e locali in coerenza con le disposizioni del presente decreto che disciplinano il sistema pubblico di connettività ”.
Il CAD ha istituito, inoltre, il Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali (RNDT) allo scopo di “agevolare la pubblicità dei dati di interesse generale, disponibili presso le pubbliche amministrazioni a livello nazionale, regionale e locale”. Il Repertorio rappresenta il catalogo nazionale dei metadati su dati territoriali e relativi servizi e si configura, altresì, come registro pubblico di tali dati certificandone l’esistenza. Esso è basato sugli Standard ISO 19115, 19119 e TS 19139 ed è coerente con il Regolamento INSPIRE sui metadati6.
Le prime regole tecniche, elaborate dal Comitato, sono state pubblicate con i Decreti del Ministro per la pubblica amministrazione e l’innovazione, di concerto con il Ministro dell’ambiente e della tutela del territorio e del mare del 10 novembre 20117 . Esse hanno riguardato:
Le problematiche esistenti nel contesto italiano, riconducibili a mancanza di disponibilità, qualità, organizzazione, accessibilità e condivisione dei dati territoriali, sono comuni anche agli altri Paesi dell’Unione europea. Tanto che nel 2007 è stata emanata la citata Direttiva INSPIRE per la creazione di un’infrastruttura per l’informazione territoriale finalizzata a garantire l’interoperabilità attraverso l’armonizzazione, l’accesso e il riuso dei dati prodotti e/o gestiti dalle PA.
L’infrastruttura europea si basa sulle infrastrutture istituite a livello nazionale; in Italia, la Direttiva è stata recepita con il D. Lgs. n. 32/2010, che ha istituito l’infrastruttura nazionale per l’informazione territoriale. La Direttiva si applica agli insiemi di dati di cui alle categorie tematiche indicate negli allegati
I, II e III. Secondo la Direttiva INSPIRE per interoperabilità si intende la possibilità di combinare dati e servizi provenienti da diverse fonti in tutta la Comunità Europea in modo consistente. Tale
5 Comitato nazionale per le regole tecniche sui dati territoriali delle Pubbliche Amministrazioni
6 REGOLAMENTO (CE) N. 1205/2008 DELLA COMMISSIONE del 3 dicembre 2008 recante attuazione della direttiva
2007/2/CE del Parlamento europeo e del Consiglio per quanto riguarda i metadati
7 Gazzetta Ufficiale n. 48 del 27 febbraio 2012 - Supplemento ordinario n. 37
interoperabilità può essere ottenuta o attraverso l’armonizzazione dei dati esistenti o attraverso la loro trasformazione tramite i servizi previsti per utilizzarli nella infrastruttura europea. A tale scopo, quando possibile, si fa riferimento agli Standard e alle specifiche tecniche internazionali, in particolare agli Standard ISO della serie 19100.
Un apposito Regolamento8, emanato in applicazione della Direttiva, fornisce le indicazioni per l’interoperabilità degli insiemi di dati e dei servizi. Tale Regolamento indica che:
Inoltre, sono stati elaborati:
Garantire l’interoperabilità di dati territoriali e dei relativi servizi implica anche incrementarne e migliorarne l’utilizzo, anche in prospettiva di renderli aperti. In linea di massima, infatti, tutti i dati territoriali possono essere resi aperti, ma, per aumentarne il valore aggiunto, sempre in termini di opportunità di riutilizzo e di integrazione nelle infrastrutture e/o sistemi di gestione, la traduzione anche in Linked Data implica una valutazione e una selezione dei dati in funzione delle informazioni, anche non esplicitamente territoriali, che a essi possono essere relazionate.
È da tenere presente, infatti, che il dato territoriale, per sua natura, si presta a essere utilizzato per ‘collegare’, secondo il paradigma dei ‘Linked Data’, informazioni provenienti da fonti diverse, arricchendole, rendendole interoperabili e più facilmente fruibili nel contesto del Web Semantico, anche in sistemi che prevedono comunicazioni tra macchine. Il dato territoriale permette, in estrema sintesi, di collegare dati che afferiscono a domini differenti.
8 REGOLAMENTO (CE) N. 1089/2010 DELLA COMMISSIONE del 23 novembre 2010 recante attuazione della direttiva 2007/2/CE del Parlamento europeo e del Consiglio per quanto riguarda l’interoperabilità dei set di dati territoriali e dei servizi di dati territoriali.
Attualmente, nell’ambito dei dati territoriali il formato più diffuso è lo Shapefile, che, pur essendo nato come formato proprietario, è diventato uno standard de facto essendo ormai utilizzato in modo aperto. Anche altri formati come KML, GML, GeoRSS, GeoJSON, e GeoTIFF sono utilizzati, aumentando il ventaglio di soluzioni applicative possibili che ne fanno uso. Ancora poco numerose sono le iniziative mirate all’apertura in formato Linked di tale tipologia di dati. Alcuni esempi di rilievo si registrano sempre in campo inglese [17] [18] mentre in Italia sono state da poco avviate iniziative in tale contesto9.
Dati ambientali:
L’Art. 2 della direttiva 2003/4/CE definisce come “informazione ambientale” qualsiasi informazione disponibile riguardante lo stato degli elementi dell’ambiente quali ad esempio l’aria, l’atmosfera, l’acqua, il suolo, il territorio, il paesaggio ma anche fattori quali ad esempio le sostanze, l’energia, il rumore, le emissioni, rilasciati nell’ambiente, che incidono, o possono incidere, sugli elementi ambientali. Sono inoltre considerate informazione ambientale le misure quali le politiche, le disposizioni legislative, i piani, i programmi, gli accordi e le attività che incidono, o possono incidere, sugli elementi e sui fattori ambientali, nonché le azioni e le attività intese a proteggere i suddetti elementi. Alcuni esempi di tale tipologia di dati sono:
Unità di misura: numero di ore di superamento di una data soglia critica, definita in microgrammi al metro cubico, per uno specifico inquinante;
Unità di misura: metri cubi all'anno;
Unità di misura: metri cubi all'anno, divisi tra utenze domestiche, di servizio e pubbliche (es. giardini, fontane, scuole);
Unità di misura: COD medi in milligrammi al litro in ingresso ed uscita ai depuratori; numero di giorni di fermo impianto nell'anno solare.
I dati ambientali sono alla base dell’informazione ambientale. In materia di informazione ambientale, nel 2005 è stato emanato il D. Lgs. n. 195/2005, norma di recepimento della citata Direttiva europea, con l’obiettivo di “garantire il diritto d'accesso all'informazione ambientale detenuta dalle autorità pubbliche e garantire, ai fini della più ampia trasparenza, che l'informazione ambientale sia sistematicamente e progressivamente messa a disposizione del pubblico e diffusa, anche attraverso i mezzi di telecomunicazione e gli strumenti informatici, in forme o formati facilmente consultabili, promuovendo a tale fine, in particolare, l'uso delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione” (art. 1). Per raggiungere tale obiettivo, la norma individua anche alcuni strumenti:
L’indice dei cataloghi pubblici dell’informazione ambientale di cui sopra rappresenta, inoltre, ai sensi del D. Lgs. n. 32/2010, norma di recepimento della Direttiva INSPIRE, una componente dell’infrastruttura nazionale per l’informazione territoriale e del monitoraggio ambientale istituita dal medesimo Decreto.
L’art. 8 del D. Lgs. n. 195/2005, inoltre, ribadisce che l’autorità pubblica “renda disponibile l’informazione ambientale detenuta avvalendosi, ove disponibili, delle tecnologie di telecomunicazione informatica e delle tecnologie elettroniche disponibili”.
Dal contesto delineato, si evince che l’apertura dei dati ambientali va nella direzione dell’applicazione delle norme indicate e, quindi, nella direzione di garantire il diritto all’accesso e la diffusione dell’informazione ambientale.
È evidente, infatti, che la pubblicazione aperta di dati ambientali permetterebbe alla cittadinanza di monitorare i progressi della PA rispetto a temi di pubblico interesse quali, ad esempio, il livello di inquinamento delle diverse zone territoriali di competenza delle amministrazioni, discriminante da non sottovalutare in relazione alle politiche di urbanizzazione del territorio. Tuttavia, il valore dei dati ambientali è strettamente legato alla contestualizzazione degli stessi, poiché tipicamente gli indicatori dello stato dell’ambiente sono realmente significativi solo quando vengono correlati a dati territoriali. L’adozione di formati LOD nel settore dei dati ambientali è quindi fondamentale a tale scopo in quanto, oltre a contestualizzare gli stessi dati in una particolare prospettiva, ne arricchisce di fatto il loro significato. Sarebbe quindi possibile, ad esempio, porre in relazione le rilevazioni di fattori inquinanti con le suddivisioni territoriali dell’amministrazione (quartieri e contrade di un Comune), evidenziando le zone più bisognose di interventi migliorativi. Ugualmente interessanti sarebbero le relazioni di dati ambientali relativi alla qualità dell’aria con i dati territoriali rappresentanti il grafo stradale comunale, dato particolarmente utile all’Amministrazione per adottare, ed eventualmente giustificare, determinate scelte sulla viabilità urbana (Costituzione/attivazione di ZTL, ordinanze di limitazione eccezionale del traffico urbano, ecc.). Infine, un altro processo notevole di contestualizzazione consisterebbe nel mettere in relazione gli indicatori di inquinamento atmosferico ed idrico con dati relativi alla dislocazione nel territorio di attività industriali o di smaltimento rifiuti, evidenziando il reale impatto delle stesse sulle rilevazioni ottenute.
Una peculiarità fondamentale dei dati ambientali sta nell’adozione di molteplici unità di misura, richiedendo quindi un trattamento particolare in sede di definizione delle relative ontologie. Allo scopo di rendere questi dati espressivamente potenti, ed incentivare la loro associazione con dataset esterni, l’Amministrazione dovrebbe assicurare la memorizzazione dei dati con il maggiore livello di granularità o dettaglio possibile (dati atomici), evitando cioè forme aggregate che potrebbero comunque essere sempre derivate, se ritenute d’interesse, in sede di elaborazione successiva a mezzo software.
Ad esempio, tornando ai dati relativi alle acque prelevate nell’anno solare, va sicuramente preferita la memorizzazione di rilevazioni riferite alle singole utenze (ad esempio, di servizio e pubbliche) piuttosto che di valori aggregati in una delle tre macro categorie. Altro esempio: relativamente ai dati sulla presenza nell’aria di agenti inquinanti, sarebbero preferibili dati mirati alle misurazioni delle concentrazioni in termini assoluti (comunque espressi in microgrammi al metro cubo) per ogni centralina rivelatrice distribuita sul territorio, piuttosto che memorizzare le ore di superamento di una data soglia, altra informazione derivabile comunque da rilevazioni di tipo atomico.
Un altro aspetto che non andrebbe sottovalutato, ai fini di un’implementazione realmente efficace del principio di trasparenza, è il fattore del tempo. I dati ambientali perdono gran parte della loro potenza espressiva quando decontestualizzati dalla variazione degli stessi nel tempo, potendo solo quest’ultimo evidenziare una tendenza riferibile ai dati scelti come indicatori. Aggiungere una variabile temporale a questi dati permetterebbe quindi di estrapolare a mezzo software informazioni rappresentative della qualità ed efficacia delle politiche ambientali dell’Amministrazione nel corso della propria gestione.
Indipendentemente dalle politiche che potranno essere adottate in futuro dalle singole PA per la raccolta dei dati, e che appare plausibile possano orientarsi sempre più verso l’adozione di formati standard atti a presentare dati di tipo LOD, la problematica principale da affrontare nel presente è rappresentata sicuramente dalla difficoltà di convertire i dati ambientali già raccolti, presenti attualmente in una varietà di formati: talvolta aperti e “machine readable”, ma non identificati da un URI (ad esempio file CSV); spesso “machine readable”, ma strutturati in formati chiusi (ad esempio file Excel); spesso chiusi e non strutturati, come nel tipico esempio dei file PDF, sebbene siano ancora disponibili nella maggioranza dei casi i documenti in formati strutturati da cui sono stati originariamente esportati e memorizzati.
Dati relativi al personale della PA:
L’impianto normativo vigente prevede che tutte le pubbliche amministrazioni debbano rendere note alcune informazioni relative al proprio personale.
In particolare, la Legge n. 69 del 18 giugno 2009 recante Disposizioni per lo sviluppo economico, la semplificazione, la competitività nonché in materia di processo civile impone, all’art. 21 comma 1, che tutte le PA rendano note informazioni relative ai propri dirigenti quali i curricula vitae, la retribuzione, i recapiti istituzionali, unitamente ai tassi di assenza e di presenza, aggregati per ciascun ufficio.
La circolare n. 3/2009 del Dipartimento della Funzione Pubblica prescrive altresì l’obbligo per le amministrazioni di: " pubblicare per ogni ufficio o unità organizzativa di livello dirigenziale:
L’art. 54 del CAD dispone, come di seguito specificato, l’obbligo per le PA di pubblicare alcuni dati relativi al personale avente funzione di responsabile di procedimento, oltre che l’elenco completo delle caselle di posta elettronica istituzionali. Infatti, al comma 1, lettera b) si legge: “/'e/enco delle tipologie di procedimento svolte da ciascun ufficio di livello dirigenziale non generale, il termine per la conclusione di ciascun procedimento ed ogni altro termine procedimentale, il nome del responsabile e l'unità organizzativa responsabile dell'istruttoria e di ogni altro adempimento procedimentale, nonché dell’adozione delprovvedimento finale, come individuati ai sensi degli articoli 2, 4 e 5 della Legge 7 agosto 1990, n. 241”. Alla lettera d) dello stesso comma si legge: “/'e/enco completo delle caselle di posta elettronica istituzionali attive, specificando anche se si tratta di una casella di posta elettronica certificata di cui al decreto del Presidente della Repubblica 11 febbraio 2005, n. 68.”
L’art. 24 della Legge n. 183 del 04 novembre 2010 e la circolare n. 2/2011 del Dipartimento della Funzione Pubblica, recanti modifiche alla disciplina in materia di permessi per l’assistenza alle persone con disabilità (ex Legge n. 104 del 5 febbraio 1992), e diversi altri strumenti normativi inerenti la misurazione qualitativa e quantitativa delle agevolazioni per il personale, rendono d’interesse i dati relativi alla tipologia di permessi usufruiti dal personale. Tali dati confluiscono infatti in banche dati centrali del Dipartimento della Funzione pubblica della Presidenza del Consiglio dei Ministri, popolate sulla base delle comunicazioni fornite dalle singole PA. Tali comunicazioni contengono, tra l’altro: il nominativo del dipendente; la tipologia del permesso; e il contingente complessivo di giorni e ore di permessi fruiti.
L’apertura dei dati relativi al personale contribuisce in maniera significativa a garantire il principio della trasparenza sull’operato della PA; facilita la valutazione qualitativa e quantitativa dei risultati da essa raggiunti, e di quelli ottenuti dai propri dirigenti; permette la comunicazione diretta con i titolari degli uffici e i responsabili dei procedimenti; consente l’analisi dei trend prestazionali delle PA e può rappresentare un forte stimolo al miglioramento continuo della performance organizzativa e di quella individuale dei dirigenti. Se opportunamente collegati a dati relativi ai risultati ottenuti dalle PA e ai dati di bilancio e di spesa, è possibile in ultima analisi disegnare un quadro più chiaro della PA italiana, evidenziandone con esattezza aree di eccellenza e carenze, la cui conoscenza è indispensabile per progettare interventi premiali e correttivi mirati.
Alcune PA, sia centrali che locali, hanno recentemente pubblicato i dati sotto forma principalmente di file CSV o fogli Excel. Per quanto a conoscenza del gruppo di lavoro, non risultano iniziative di apertura di questa tipologia di dati in formati LOD.
Dati scolastici e universitari:
In riferimento alla definizione di dato delle pubbliche amministrazioni, di cui all’art. 1 comma 1, lettera m) del CAD, per dato scolastico si intende qualsiasi dato creato o comunque trattato dal Ministero dell’Istruzione, Ricerca e Università e/o dalle istituzioni scolastiche, afferente al mondo dell’istruzione.
A titolo non esaustivo, alcuni esempi di dati scolastici includono:
Una delle criticità che emerge nel trattamento di questi dati è la natura in taluni casi personale degli stessi. In generale, nel vademecum del garante per la protezione dei dati personali relativamente ai dati scolastici [19] si afferma che “/e scuole pubbliche non sono tenute a chiedere il consenso per il trattamento dei dati personali degli studenti. Gli unici trattamenti permessi sono quelli necessari al perseguimento di specifiche finalità istituzionali oppure quelli espressamente previsti dalla normativa di settore”. Tuttavia, alcuni dati relativi agli studenti e alle famiglie, come per esempio i dati sensibili, devono essere comunque trattati con estrema cautela valutando l’indispensabilità degli stessi nel perseguire finalità pubbliche. In questo caso, la pubblicazione del dato in forma aggregata può essere preferibile rispetto alla pubblicazione di dati atomici/elementari.
L’apertura di dati scolastici comporta diversi vantaggi in termini di: trasparenza dello specifico settore della scuola; pianificazione incisiva delle attività di intervento nella scuola grazie a un maggior controllo sulla dispersione di energie o sulla duplicazione di risorse; controllo del percorso educativo offerto che può essere arricchito con opportune politiche laddove i dati evidenziano carenze. Nell’apertura dei dati, la produzione nello specifico di Linked Data per l’area scolastica è auspicabile nell’ottica di collegamento con dati relativi a servizi collaterali che concorrono a garantire un buon servizio scolastico (e.g., dati relativi alle mense) e un buon livello formativo (e.g., dati relativi a progetti musica, a progetti musei).
Ad oggi un insieme di dati scolastici relativi all’anagrafe delle strutture, al personale e agli alunni è stato pubblicato sul sito del Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca nell’ambito del progetto “La scuola in chiaro” [20]. I dati pubblicati, tuttavia, sono unicamente in formato Excel.
Una specializzazione di tale tipologia di dati è rappresentata dal dato universitario relativo a tutte le attività connesse alla didattica universitaria e al mondo della ricerca (per quest’ultimo caso si rimanda alla categoria di seguito descritta).
Dati della ricerca e competenze
I dati della ricerca comprendono sia le informazioni anagrafiche dei professori, dei ricercatori, degli assegnisti e dei borsisti, dei tecnici e degli amministrativi della ricerca pubblica, sia i dati relativi alle strutture (ad esempio, istituti, dipartimenti, laboratori) e ai prodotti della ricerca (pubblicazioni, brevetti, progetti, ecc.). Con riferimento a questi dati è anche possibile definire o estrarre le competenze di ricercatori e strutture, l’impatto della ricerca, la sua distribuzione geografica e il collegamento con le richieste del mercato e delle istituzioni.
Gli utenti potenziali dei dati includono:
Più in generale, i dati possono essere usati anche da organizzazioni che producono o utilizzano dati eterogenei come enti, imprese e consulenti che vogliono far incontrare domanda e offerta di qualsiasi natura: “expert finding”, “competence matching”, centri interinali, oppure sviluppatori di prodotti e servizi per l’analisi organizzativa, ad esempio cruscotti aziendali, conoscenza adattiva.
I vantaggi nell’apertura di tali tipi di dati sono molteplici:
interoperabilità con dati già disponibili in Italia e nel resto del mondo.
Classificazioni e dati statistici
I dati relativi a classificazioni ufficiali sono particolarmente importanti per supportare l’interoperabilità semantica di diversi sistemi. Infatti, la conformità a una classificazione definita consente di: superare il problema dell’eterogeneità semantica, connesso alla comprensione del significato dei dati pubblicati e/o scambiati con altri soggetti; supportare l’interoperabilità mediante il collegamento (“linking”) di dati aperti. In particolare, l’utilizzo di un’unica classificazione di riferimento per varie fonti di dati consente il collegamento delle stesse.
Un insieme di classificazioni ufficiali è reperibile in [21]. Nell’ambito di tale insieme, alcune classificazioni sono individuabili come particolarmente rilevanti:
1. Attività economica: la classificazione delle attività economiche è l’Ateco 2007, congiuntamente adottata dall’Istat, dai Ministeri interessati, dagli Enti che gestiscono le principali fonti amministrative sulle imprese (mondo fiscale e camerale, enti previdenziali, ecc.) e dalle principali associazioni imprenditoriali. Tale classificazione costituisce la versione nazionale della nomenclatura europea, Nace Rev.2, pubblicata sull’Official Journal il 20 dicembre 2006 (Regolamento (CE) n.1893/2006 del Parlamento europeo e del Consiglio del 20/12/2006). L’Ateco 2007 è un importante risultato d’integrazione dati, in quanto, per la prima volta, il mondo della statistica ufficiale, il mondo fiscale e quello camerale utilizzano la stessa classificazione delle attività economiche;
2. Professioni: la classificazione ufficiale di riferimento per le professioni è la CP2011, frutto di un lavoro di aggiornamento della precedente versione (CP2001) e di adattamento alle novità introdotte dalla International Standard Classification of Occupations - Isco08. La CP2011 riprende il formato della Nomenclatura e Classificazione delle Unità Professionali (NUP06), costruita dall’Istat in partnership istituzionale con l’Isfol, prevedendo, per ciascun livello classificatorio, una descrizione che traccia i contenuti e le caratteristiche generali del lavoro;
3. Titolo di studio: L’Istat ha predisposto, per la prima volta in Italia, la classificazione dei titoli di studio. L’obiettivo è di ricostruire l’insieme dei titoli di studio emessi in Italia e potenzialmente in possesso della popolazione. In assenza di fonti di tipo normativo-istituzionale, la classificazione è stata costruita principalmente a partire da fonti statistiche. Si è in particolare fatto riferimento: alle rilevazioni sulle scuole secondarie di secondo grado, di competenza Istat, MIUR e INVALSI; alle indagini sull’istruzione universitaria, di competenza Istat e MIUR-URST; ai Censimenti della popolazione italiana;
4. Unità istituzionali del settore pubbliche amministrazioni: Sulla base del Sec95, il sistema europeo dei conti, l’Istat predispone l’elenco delle unità istituzionali che fanno parte del settore delle PA (Settore S13), i cui conti concorrono alla costruzione del Conto economico consolidato delle PA10. I criteri utilizzati per la classificazione sono di natura statisticoeconomica, indipendenti dal regime giuridico che governa le singole unità istituzionali. Ai sensi dell’art. 1, comma 3 della Legge n.196 del 31 dicembre 2009 - Legge di contabilità e di finanza pubblica, e s.m.i., l’Istat è tenuto, con proprio provvedimento, a pubblicare annualmente l’elenco sulla Gazzetta Ufficiale. L’ultimo elenco è stato pubblicato sulla Gazzetta Ufficiale -Serie Generale n. 228 il 30 settembre 2011.
Altre classificazioni d’interesse nel contesto della PA includono: i codici dei comuni, delle province e delle regioni; l’Ateco 2007; le Unità legali; gli Stati esteri; le professioni e le attività di apprendimento. Ad oggi, tali classificazioni vengono fornite utilizzando soltanto formati Open Data quali CSV e SDMX [22]. Visto il ruolo che possono svolgere nel contesto dell’interoperabilità semantica, è auspicabile che anche la trasformazione di tali dati in formato Linked Open sia prevista.
Oltre alle classificazioni ufficiali, una tipologia di dati per la quale i requisiti di accessibilità e fruibilità sono particolarmente importanti è costituita dai dati pubblicati nell’ambito della statistica ufficiale, ovvero dati aggregati che costituiscono il prodotto finale delle rilevazioni e delle elaborazioni condotte nell’ambito del Programma statistico nazionale. La fornitura di questi dati in formato aperto ha diversi vantaggi: tra questi, ad esempio, la possibilità di integrare fonti statistiche distinte (ad esempio a livello europeo), la possibilità di confrontare in modo diretto tali dati con elaborazioni condotte su microdati disponibili presso altri soggetti, ecc.
Questa tipologia è prodotta da Istat ed è diffusa a vari livelli di aggregazione e principalmente in modalità CSV, SDMX e JSON-stat [23].
Il gruppo di lavoro ha identificato inoltre altre tipologie di dati aperti di complessa gestione la cui diffusione avrebbe comunque un considerevole impatto socio-economico. A tal riguardo, il gruppo di lavoro ritiene opportuno avviare uno studio più approfondito di tali dati dopo la pubblicazione delle presenti linee guida. Alcune categorie d’interesse sono: i dati di bilancio della PA; i dati di spesa della PA; i dati sanitari; i dati di sicurezza pubblica; i dati giudiziari e disciplinari e i dati relativi all’infomobilità. Infine, altre categorie possono essere individuate attraverso un ulteriore appro fondimento.
5. Stato dell’arte su linked open data e INTEROPERABILITÀ SEMANTICA
Questa sezione è dedicata alla presentazione di un quadro di riferimento su LOD e interoperabilità semantica sia a livello internazionale che nazionale.
5.1. Lavori e iniziative internazionali
Un buon punto di partenza per studiare e approfondire la tematica e l’utilità dei Linked (Open) Data è il libro in [25]; da un punto di vista pratico invece, il progetto W3C “Linking Open Data” [38] costituisce certamente il principale riferimento per l’ambito dei LOD. Questo ha molto contribuito per la loro diffusione e si è posto l’obiettivo di identificare e diffondere “best practices” e linee guida per la pubblicazione di dataset eterogenei per tipo e provenienza, collegati tra di loro utilizzando standard e tecnologie del Web Semantico. Il progetto, che ha riunito ricercatori, ingegneri e professionisti operanti in diverse istituzioni, ha rappresentato un importante stimolo in questo ambito: da un lato è stata promossa la formazione di una comunità di pratica articolata a livello internazionale la quale costituisce, oggi, il principale riferimento nel settore; dall’altro, il progetto ha condotto allo sviluppo, al consolidamento, e alla promozione di strumenti e tecnologie per la gestione dei dati in modalità Linked.
Il successo del progetto è rappresentato da quella che viene chiamata nuvola LOD (LOD Cloud) [26]. La nuvola visualizza il risultato di censimenti periodici dei dataset Linked prodotti dalla comunità del progetto e da altri individui e organizzazioni. All’ultimo censimento del settembre 2011 (si veda la Figura 1) la nuvola contava 504 milioni di concetti e 31 miliardi di connessioni [27].
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Figura 1: Basi di dati pubblicate nella LOD Cloud [26].
In Figura 1, i nodi rappresentano i singoli dataset pubblicati e gli archi rappresentano la presenza di connessioni semantiche tra essi. Fra i numerosi dataset si osserva come DBpedia [28], la versione RDF dei dati contenuti in Wikipedia, occupi una posizione centrale nella nuvola in virtù della vastità e varietà dei dati che essa contiene. DBpedia costituisce pertanto un importante accentratore attraverso il quale è possibile la navigazione tra un gran numero di dataset diversi.
Per una maggior chiarezza, i vari domini della LOD Cloud sono visualizzati in Figura 1 con colori diversi. Così, per esempio, il rosa indica l’insieme di dataset scientifici (dominio a cui appartiene per esempio Uniprot [29] un grande database bioinformatico per le sequenze proteiche di organismi viventi e virus); il colore giallo indica i dataset geografici (dominio cui appartengono, per esempio, LinkedGeoData [30] che rende disponibili in RDF le informazioni del progetto OpenStreetMap [31], GeoNames [32] che rende disponibili più di 6 milioni di toponimi, ecc.). Il colore azzurro chiaro sulla sinistra rappresenta i dataset relativi al dominio delle pubbliche amministrazioni e vede un considerevole contributo del Regno Unito. In generale, il sempre crescente numero di dataset presenti nella LOD Cloud evidenzia l’elevato livello di maturità dell’approccio e i diversi esempi dimostrano i benefici che si possono conseguire.
Raccomandazioni
r1: Verificare la possibilità di collegare i propri dati a DBpedia e/o ad altra base di dati contenuta nella nuvola LOD per garantire interoperabilità semantica anche transfrontaliera.
Negli ultimi tempi molti paesi hanno adottato politiche di Open Data istituendo portali che fungono da collettori per i dataset della PA. Il primo e più famoso è stato quello degli Stati Uniti “data.gov” [7] a cui poi ne sono seguiti molti altri. La prassi di esporre inizialmente i dati in modalità Open lasciando poi ad altri soggetti l’onere di renderli Linked comincia ad essere superata. Da qualche tempo, infatti, un numero crescente di amministrazioni, rendendosi conto del valore aggiunto dei Linked Data, si sta facendo carico del lavoro necessario per pubblicare gli Open Data direttamente in modalità Linked. In Europa questa è stata la decisione presa dal governo britannico che ha creato un portale ricco di dataset e di applicazioni. Negli Stati Uniti, il governo ha deciso di avviare una collaborazione con la Tetherless World Constellation [33], dopo che questa autonomamente aveva cominciato a trasformare i dati pubblicati da “data.gov” in Linked Data.
Una lista (parziale) di paesi e di progetti di governi nazionali e locali che hanno adottato una strategia Open Data si può trovare in [34][35][36]. Un elenco invece di dataset pubblicati in modalità Linked, non esclusivamente appartenenti alla PA, è accessibile alla pagina [37] e sul sito del W3C [39].
Nonostante il moltiplicarsi di siti che si occupano di Linked Data, il W3C rappresenta comunque il punto di riferimento privilegiato per il Web Semantico, in generale, e per i Linked Data, in particolare [5]. A tal riguardo, sono stati istituiti diversi gruppi di lavoro dal W3C. I risultati dei gruppi sull’RDF [40], sul Semantic Web Deployment [41], e sui Government Linked Data [42] sono da considerarsi di riferimento nel contesto della PA ai fini dell’apertura interoperabile dei dati pubblici. Quest’ultimo in particolare ha per scopo istituzionale quello di fornire standard e altre informazioni per aiutare le amministrazioni a pubblicare i loro dati in modalità Linked mediante ricorso a tecnologie del Web semantico. Il gruppo si prefigge un insieme di obiettivi: costruire e manutenere una “Community Directory”; raccomandare “best practices” per quanto riguarda l’approvvigionamento di prodotti e servizi; selezionare vocabolari; costruire URI; gestire le varie versioni; garantire la stabilità; gestire i dati legacy e altre soluzioni a problemi specifici; raccomandare quali vocabolari usare in aree di concetti comuni.
Una forma importante d’interoperabilità è quella relativa alla provenienza dei dati. Con la nascita del “Web of Data” e la crescita del numero di dataset pubblicati in modalità Linked Data è divenuta più pressante l’esigenza di disporre e saper trattare la “provenance” o provenienza (o origine) dei dati e delle risorse in generale. La facilità con cui i Linked Data permettono di combinare informazioni e dati amplifica la necessità di sapere da chi, quando, dove e come sono state prodotte le informazioni. Conoscere questi elementi permette di valutare, anche con strumenti automatici, la qualità e altre caratteristiche delle informazioni e, conseguentemente, di prendere decisioni più consapevoli. Le applicazioni che nel “Web of Data” utilizzano e combinano dati provenienti da fonti diverse, siano esse nell’ambito scientifico, della PA, o altro, devono disporre di queste informazioni per attribuire il credito agli autori originari, per sapere se stanno utilizzando informazioni aggiornate, o violando un diritto d’autore, o per attribuire una misura di affidabilità al risultato. Attualmente non esiste alcuna indicazione pratica di come rappresentare la provenienza dei dati; uno dei modi è attraverso l’uso di specifiche licenze (Sezione 42.8.1) che presenta però lo svantaggio di non poter verificare e processare automaticamente queste informazioni.
Al riguardo, il W3C ha costituito un gruppo di lavoro di riferimento, il W3C Provenance Interchange. Come evidenziato nel suo rapporto finale [43], quello di rappresentare e utilizzare la provenienza associata alle informazioni è un problema affrontato in molti ambiti e discipline e molte sono le tecnologie che sono state sviluppate per risolverlo. Manca però un modello standard di provenienza che permetta di esprimere, richiedere e utilizzare queste informazioni in un ambito eterogeneo e aperto come il Web. Alcuni casi di studio sono stati analizzati a tale scopo e, dall’analisi, ne è emersa una varietà di esigenze e soluzioni possibili; pertanto, il gruppo ha ritenuto poco praticabile proporre lo sviluppo di un modello standard che rispondesse cioè a tutte le esigenze, e ha raccomandato di sviluppare un modello base di provenienza basato su 17 concetti ben identificati che costituiscono il riferimento per lo scambio di informazioni di provenienza fra sistemi eterogenei.
Anche la Commissione Europea ha deciso di investire in tale contesto finanziando progetti nell’ambito del 7° programma quadro. Uno di questi, importante per le finalità delle presenti Linee guida, è il progetto Linked Open Data, LOD2 [44], che ha messo a punto uno “stack” tecnologico per la gestione del ciclo di vita dei Linked Data. Il risultato è una distribuzione integrata di strumenti e tecnologie, alcune delle quali saranno descritte in maniera più approfondita nella Sezione 7; queste sono, o stanno diventando, soluzioni di riferimento per la gestione dei Linked Data.
Per completezza, e per fornire spunti di approfondimento, va aggiunto che il W3C e la Comunità Europea hanno di fatto costruito l’infrastruttura e la cultura del Web Semantico fin dal 1999, attraverso svariati gruppi di lavoro, standard e diversi progetti finanziati. Per quanto riguarda il W3C, oltre ai già citati gruppi di lavoro su RDF e sul Semantic Web Deployment, meritano di essere citati i gruppi di lavoro su OWL (Web Ontology Language) [45] e su RIF (Rule Interchange Format) [46] che hanno creato le condizioni per poter fare ragionamento automatico su schemi e dati nel Web; il gruppo su SPARQL [47] che ha permesso di realizzare un linguaggio di interrogazione molto flessibile e ricco per RDF; il gruppo su SKOS (Simple Knowledge Organization System) [48] che ha definito una semplice ontologia per esportare strutture di metadati (classificazioni, tesauri, ecc.) in RDF; il gruppo su RDFa [49] che ha definito formati per "incorporare" informazione semantica direttamente in HTML, così abilitando di fatto annotazioni semantiche del testo interoperabili con RDF.
Per quanto riguarda la Comunità Europea, oltre a LOD2, tra i progetti finanziati sul Web Semantico vanno citati tra i più importanti e in ordine cronologico: OnToKnowledge (1999-2001, sui primi linguaggi e metodi per il Web Semantico dopo RDF), WonderWeb (2002-2004, che ha creato l’infrastruttura teorica e tecnologica per OWL), KnowledgeWeb (2004-2007, ancora su metodi e tecnologie per il Web Semantico), SUPER (2005-2008, sulle infrastrutture e i linguaggi per i servizi sul Web Semantico), NeOn (2006-2010, sui modelli e strumenti per la progettazione di ontologie distribuite), LARKC (2008-2011, sulle infrastrutture e i componenti scalabili per RDF e OWL), IKS (2009-2012, sulle infrastrutture e i componenti per arricchire e connettere i CMS al Web Semantico), Robust (2010-2013, sui componenti per connettere i linguaggi di business con il Web Semantico).
I siti di questi progetti contengono moltissimo materiale di formazione, ricerca, componenti riusabili, casi d’uso, ed esperienze. Dai risultati di questi progetti si capisce come l’evoluzione del Web Semantico, da una pura visione supportata da buoni risultati accademici, si sia orientata verso la realizzazione di una piattaforma per l’interoperabilità semantica, utilizzabile da tutti i sistemi informativi.
Infine, alcuni studi recenti analizzano lo scenario (Linked) Open Data a livello globale. Il lavoro [50] nel quale si valutano le strategie adottate in Australia, Danimarca, Regno Unito, Spagna, e Stati Uniti, mette in rilievo come dietro il termine Open Data ci siano, in realtà, piani e strumenti diversi. L’articolo riporta anche quali sono, nelle diverse realtà prese in esame, le barriere e gli stimoli all’introduzione degli Open Data.
Lo studio in [51] condotto dal Dipartimento d’Informatica dell’Università di Dresden, in collaborazione con OKF, su 50 piattaforme Open Data a livello regionale, nazionale, internazionale, comunitario e di organizzazioni internazionali evidenzia alcune carenze importanti delle piattaforme e dei dataset analizzati, quali: la presenza di riferimenti che diventano obsoleti o di riferimenti a pagine html anziché a dataset scaricabili; la varietà di formati, non sempre aperti; la mancanza di metadati standardizzati che rendano i dati effettivamente riusabili. Queste carenze si osservano peraltro anche in piattaforme importanti come data.gov.uk (UK) e data.gov (US). Per entrambe le piattaforme, infatti, solo nel 79% dei casi i metadati inseriti sono serviti a scaricare i dati e solo rispettivamente nel 77% e nel 42,2% dei casi è stato possibile aprirli con “parser” standard. Sempre secondo questo studio il 43% dei portali Open Data non implementa alcuna API o endpoint di interrogazione, richiedendo quindi un download manuale o una soluzione non standard o di tipo non Linked.
Dall’analisi delle esperienze in campo internazionale emerge quindi che i Linked Data rappresentano una soluzione economicamente e funzionalmente competitiva per implementare l’interoperabilità semantica per la PA.
5.2. Iniziative nazionali
In Italia, diverse PA hanno di recente intrapreso iniziative di apertura dei propri dati pubblici. Alcune di queste iniziative sono state raccolte dal gruppo di lavoro all’interno di una sorta di “catalogo” pubblicato sul sito di DigitPA al fine di offrire ulteriori esempi concreti a beneficio di altre PA.
Dall’esame delle iniziative si possono evidenziare alcuni elementi comuni: nella maggior parte dei casi non è chiara la governance dell’iniziativa e la tendenza prevalente sembra concentrarsi più sull’apertura di dati pubblici sotto forma di Open Data piuttosto che sul ricorso ai LOD, limitando così i livelli di interoperabilità semantica ottenibili.
Nonostante questo, esistono comunque alcune esperienze/iniziative degne di nota che sono in linea con lo stato dell’arte internazionale. Il gruppo di lavoro è unanime nel ritenere che prendendo esempio anche da queste iniziative sia possibile incentivare, nel medio termine, politiche e strategie di apertura in formato Linked dei dati della PA italiana.
Una di queste è “data.cnr.it” [52], il progetto di dati aperti del Consiglio Nazionale delle Ricerche, progettato e mantenuto dal Laboratorio di Tecnologie Semantiche dell’ISTC CNR, condiviso con l’unità Sistemi Informativi del CNR. Inoltre, altri Linked Open Data sono stati pubblicati dal comune di Firenze [53], da DigitPA [54], dalla regione Piemonte [55], dalla Camera dei Deputati [56].
Per quanto riguarda data.cnr.it, realizzato nel 2010, si tratta di un progetto motivato non solo dalla volontà di pubblicare dati aperti della ricerca, ma anche dalla necessità di rispondere a requisiti di trasferimento tecnologico richiesti dal CNR. Il requisito principale era quindi quello di far incontrare l’offerta di risultati della ricerca con l’eventuale domanda. Questo requisito è analogo a quelli che sussistono in molte altre amministrazioni, sia nei rapporti con il cittadino, sia con le aziende o con altre amministrazioni. Sul piano tecnico, il progetto è stato sviluppato dedicando particolare attenzione alla completezza e all’accuratezza degli schemi (ontologie) e all’arricchimento dei dati con l’integrazione di tecnologie d’inferenza e di analisi del linguaggio naturale. Analogamente, particolare attenzione è stata posta all’implementazione di interfacce di navigazione ed esplorazione dei dati innovative, accessibili dal portale Semantic Scout [57]. I metodi usati sono descritti in [58] ed esemplificano abbastanza bene i metodi di trasformazione, analisi, bonifica, linking dei dati ecc., sintetizzati nella Sezione 6 di questo documento.
Un’altra iniziativa innovativa è costituita dal Geo-catalogo semantico sviluppato dalla Provincia Autonoma di Trento. L’obiettivo del progetto è favorire l’interoperabilità e la collaborazione tra le strutture che si occupano di pianificazione e gestione economico-produttiva e ambientale del territorio trentino attraverso la pubblicazione ordinata e aperta di dati territoriali linkabili. Nello specifico, il progetto offre un servizio che consente di interrogare il dataset dei dati territoriali attraverso il Portale Geocartografico Trentino [59]. Il Geocatalogo semantico [60] implementa il paradigma LOD ed è conforme alle indicazioni contenute nella Direttiva europea INSPIRE, e alle direttive nazionali IntesaGIS e RNDT. L’infrastruttura è in questo ambito intesa come un insieme di politiche, accordi istituzionali, tecnologie, dati e persone che rende possibile una condivisione efficiente ed efficace dei dati geo-referenziati. I benefici attesi dal servizio sono, da un lato, il miglioramento dell’accuratezza dei risultati di ricerca delle geo-informazioni e, dall’altro, l’avanzamento verso la società della conoscenza attraverso lo sviluppo della cultura dell’uso di geo-informazioni nella vita quotidiana.
Un’iniziativa promettente nel contesto dei Linked Data nella PA è quella avviata da DigitPA che ha deciso di aprire le banche dati di interesse nazionale riferite al contesto SPC. Al riguardo, DigitPA ha scelto di partire dall’Indice delle Pubbliche Amministrazioni (IPA) [61] in quanto base di dati contenente quelle informazioni che identificano in modo univoco tutte le PA italiane, e potenzialmente collegabile con altri dati di tipo Linked pubblicati dalle PA (Sezione 9).
Altra l’iniziativa interessante è Linked PA [62], di Ablativ, Linkalab e Istos, che a partire dal coinvolgimento della società civile ha consentito lo sviluppo di un’ontologia della PA. L’iniziativa si propone come punto di aggregazione e proposta per lo sviluppo del (Linked) Open Data nel nostro paese. L’ontologia proposta rappresenta un’opzione di scelta interessante che si affianca alle diverse ontologie della PA già disponibili.
Infine, un altro progetto che si ritiene opportuno evidenziare in questa sezione è la versione italiana di DBpedia recentemente pubblicata [63]. DBpedia Italiana, frutto di una collaborazione tra SpazioDati srl e la Fondazione Bruno Kessler, estrae dati dalla versione italiana di Wikipedia e li espone sotto forma di Linked Data attraverso un meccanismo di “content negotiation” e mediante l’uso di uno SPARQL endpoint pubblico.
La versione internazionale di DBpedia [28] contiene soltanto le voci italiane che hanno un corrispondente nella Wikipedia inglese. Si tratta di circa 400.000 entità, estratte da un piccolo sottoinsieme della Wikipedia Italiana, che conta circa 1 milione di pagine. Inoltre, nella DBpedia internazionale, tutti i dati sono estratti dalla versione inglese di DBpedia (eccetto l’abstract e poco altro) che, su voci “italiane” tendono a contenere meno dati o ad essere meno aggiornate. DBpedia Italiana contiene invece circa 1,5 milioni di entità estratte direttamente dalla versione italiana di Wikipedia.
A parte l’interesse della base di conoscenza in sé, DBpedia Italiana rappresenta una risorsa pubblica di fondamentale importanza come nodo cruciale per i Linked Data italiani. Grazie alla sua natura enciclopedica, essa contiene infatti risorse appartenenti a diversi domini della conoscenza e può quindi essere utilizzata come nodo a cui collegare altre basi di conoscenza sia a fini di disambiguazione delle entità, sia per facilitare la scoperta di risorse collegate nella nuvola LOD.
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6. Approccio metodologico all’interoperabilità SEMANTICA TRAMITE LINKED OPEN DATA
Volendo riassumere quanto detto sin qui, l’interoperabilità semantica conferisce alle organizzazioni la capacità di condividere il significato delle informazioni che esse si scambiano. Dall’esame del contesto di riferimento, tanto sul piano normativo quanto su quello dello stato dell’arte e delle tendenze in atto a livello internazionale, il gruppo di lavoro è unanime nel ritenere i LOD lo strumento per abilitare lo sviluppo di una concreta interoperabilità semantica tra PA, sia a livello nazionale che a livello trans frontaliero.
Questa sezione propone quindi un approccio metodologico generale per l’apertura interoperabile di dati pubblici attraverso i LOD. La metodologia proposta tiene nella dovuta considerazione le informazioni ricavate dallo studio delle esperienze descritte nella sezione precedente, ma aggiunge a queste alcune “best practices” a livello internazionale.
L’approccio che si propone vuole essere sufficientemente flessibile per essere adattato alle specifiche esigenze delle singole PA e, più in generale, a quelle di qualsiasi “produttore” di dati. L’obiettivo è quello di generare dataset delle PA utilizzabili come Linked Data, ovvero dataset in formato RDF e contenenti connessioni fra loro e con dataset esterni alle PA.
La metodologia proposta si articola in sette distinte fasi:
1. individuazione e selezione dei dataset;
2. bonifica;
3. analisi e modellazione;
4. arricchimento;
5. linking esterno (interlinking);
6. validazione;
7. pubblicazione.
Un possibile piano di rilascio è mostrato in Figura 2. Si noti come alcune delle fasi sopra elencate possano in realtà essere svolte contemporaneamente. Questo vale, in particolare, per le fasi analisi e modellazione e bonifica, e per le fasi arricchimento e linking esterno. Per quanto riguarda la fase di pubblicazione, essa può essere intesa come una serie di rilasci successivi e incrementali che, a partire dai raw data, che possono essere rilasciati subito a valle della trasformazione in RDF, arrivano fino ai Linked Data, rilasciati via via che vengono validati.
Figura 2: Le fasi dell’approccio metodologico all’interoperabilità semantica attraverso LOD in un possibile piano di rilascio
6.1. Individuazione e selezione dei dataset
Il processo di individuazione dei dati è sicuramente il punto di partenza del processo di apertura e linking dei dati. Il patrimonio informativo di cui dispongono le PA è molto vasto e una pubblicazione massiva dei dati in formato aperto spesso non è praticabile. Nasce quindi l’esigenza di selezionare un sottoinsieme dei dati che ha senso aprire e trasformare in Linked Data. È quindi necessario organizzare il lavoro di selezione seguendo criteri generali di valutazione opportunamente predefiniti, al fine di rendere quanto più fluido possibile l’intero processo, e che consentano di mediare tra la domanda di dati (interna o esterna) e lo sforzo richiesto per trattarli o la perdita di controllo che ne può derivare.
In primo luogo è bene selezionare i dati sulla base della domanda territoriale, in particolare cercando di individuare quei dataset per cui gli impatti potenziali sull’amministrazione o sulla collettività del territorio sono più evidenti. E’ chiaro che dati di interesse generale possono considerarsi, valutando il livello di interesse, rispondenti a domande di più territori. Qui è importante sottolineare come i dati legati alla domanda dell’amministrazione, delle imprese, o dei cittadini non sempre coincidono (si veda la sezione 8.2). È fondamentale quindi, nella fase di selezione dei dataset candidati, avere ben chiaro quali sono gli obiettivi che l’amministrazione intende raggiungere con l’apertura e la pubblicazione dei propri dati.
In secondo luogo è bene individuare i vincoli all’apertura dei dati presenti, sia da un punto di vista normativo, sia organizzativo. Il livello di confidenzialità dei dati e la loro modalità di accesso sono due fattori chiave da considerare per una stima preliminare; in particolare è
1. la segretezza di alcuni dati che non possono, per volontà del legislatore, essere oggetto di comunicazione e divulgazione a terzi;
2. il rispetto della riservatezza dei cittadini e delle imprese11;
3. il rispetto del diritto d’autore12.
In terzo luogo è bene avviare una fase di pre-analisi del dominio di riferimento in modo da acquisire informazioni preliminari utili per le fasi successive di trasformazione e identificare altri elementi-chiave per la misura della complessità.
Dal punto di vista del metodo, la raccolta di casi d’uso, scenari^ o direttamente requisiti è la strada maestra per arrivare a una decisione efficace e consapevole. La specifica dei casi d’uso è molto utile per evidenziare le relazioni tra dataset e fruitore/i. È inoltre fondamentale definire dei criteri per valutare la precedenza tra i diversi blocchi di dati da liberare; per esempio potrebbe essere interessante associare a ogni dataset un valore di opportunità che misura l’eventuale interesse che un utilizzatore ha per uno specifico insieme di dati, ad esempio, sulla base della sua disponibilità momentanea, della specificità dei dati contenuti, di motivi di sperimentazione, ecc.
Raccomandazioni
r2: Selezionare i dati sulla base della domanda avendo chiari gli obiettivi che l’amministrazione vuole ottenere con l’apertura dei dati.
r3: Prestare attenzione a possibili vincoli sull’apertura dei dati, tanto sul piano normativo (tutela del segreto, protezione dei dati personali, rispetto del diritto d’autore) quanto su quello organizzativo.
r4: Privilegiare, ove possibile, l’apertura dei dati più atomici rispetto alle forme aggregate degli stessi, grazie alla maggiore potenza espressiva dei primi, mediante i quali è comunque possibile ricavare i secondi tramite un processo di elaborazione.
stati concepiti per essere funzionali, attraverso le applicazioni informatiche, ai processi di business interni) e non immediatamente pronti per la pubblicazione o per le dovute elaborazioni. La qualità del dato rappresenta quindi un aspetto particolarmente importante perché un dataset sporco può rendere inefficienti, o addirittura impraticabili, alcune operazioni di confronto, di similitudine e di aggregazione
11 D.Lgs. n. 196/2003 e Deliberazione n. 88/2011 del Garante della Privacy
12 Legge n. 633/1941 — Legge a protezione del diritto d’autore e di altri diritti connessi al suo esercizio sui dati.
Dovranno quindi con molta probabilità essere effettuate campagne di bonifica che consentano al dato di acquisire la qualità richiesta. Sebbene non sia possibile elencare o prevedere tutte le tecniche necessarie per bonificare i dati, si può almeno indicare alcuni dei problemi più diffusi: incompletezza dei dati, formati diversi, significati ambigui, datatype inconsistenti, mancanza di corrispondenza fra nomi usati negli schemi fisici e dati effettivamente contenuti (tipicamente per ragioni storiche), ecc.
La bonifica va pianificata immaginando il formato RDF e le pratiche del Web Semantico. Si tenga conto che, l’incompletezza (o la mancanza di integrità) dei dati non è un problema altrettanto grave di come viene percepito nel contesto della progettazione delle basi di dati. Il Web e il Web Semantico non hanno infatti pretesa di integrità e di rigorosità; è la numerosità crescente delle informazioni (documenti e/o dati) e il loro utilizzo a decretarne qualità, valore, e completezza.
6.3. Analisi e modellazione
Gli obiettivi di questa fase sono formalizzare il modello concettuale e definire una rappresentazione coerente con esso del dataset di riferimento.
Gli obiettivi di questa fase sono formalizzare il modello concettuale e dare una rappresentazione coerente con esso del dataset di riferimento. Questa fase rappresenta una ristrutturazione logica e concettuale dei dati; in analogia con le metodologie di analisi e progettazione del software, possiamo dire che viene attivato un processo di reingegneri%za%ione e refactoring della base informativa.
Sia il modello concettuale sia il dataset alla fine di questa fase saranno rappresentati in RDF. In RDF i dati e le relazioni tra essi sono rappresentate attraverso delle proposizioni ("triple") della forma
.
Gli elementi devono avere dei nomi appropriati, devono seguire semplici convenzioni e devono rispettare gli schemi URI dei Linked Data. In pratica, ogni elemento deve avere un indirizzo Web univoco che dev’essere "dereferenziabile”, per esempio
oppure
.
Per una definizione corretta degli URI si rimanda alla guida [64].
Il processo di analisi e modellazione viene svolto eseguendo un insieme di passi in modo non necessariamente sequenziale:
(a) analizzando prima la struttura di dati usata nelle sorgenti (es. relazionale, XML, spreadsheet, ecc.) e gli schemi definiti entro quella struttura (es. schemi logici in un relazionale);
(b) applicando una ricetta di reingegnerizzazione che li trasformi in un linguaggio standard, RDF, serializzato in almeno uno tra XML, N3, N-Triple, Turtle, che genera un sistema di grafi interconnessi, condizione preliminare per una semplice integrazione incrementale con altri dataset dell’organizzazione o esterni e il raggiungimento di un grado elevato di interoperabilità.
(c) portando la struttura dei dati a un livello concettuale: cioè analizzando lo schema logico dei dati sorgente e ricostruendo (è una forma di reverse engineering) lo schema concettuale originale. Questa ricostruzione può avvenire nei casi ideali semplicemente trasformando gli schemi concettuali (e.g., ER, UML) esistenti in linguaggi come RDFS o OWL (Ontology Web Language) (Sezione 7). Laddove non c’è più (o non c’è mai stato) allineamento fra schemi concettuali e logici, nei casi semplici può essere sufficiente un dialogo fra un ingegnere della conoscenza e i responsabili dei dati-sorgente. Nei casi standard, occorre usare un processo più sofisticato, riassunto in (d);
(d) acquisendo una parte della cosiddetta ontologia di dominio dell’amministrazione mediante studio dei requisiti (sezione 1.6.1), interrogazione degli esperti, analisi di documenti e applicazioni precedenti, per esempio siti Web, interpretando diagrammi concettuali quando disponibili, ecc. L’ontologia consisterà di concetti ("classi"), relazioni ("proprietà") e vincoli di cardinalità ("restrizioni"), oltre a commenti, annotazioni, ecc. I nomi di questi elementi devono essere appropriati, seguire semplici convenzioni e rispettare gli schemi URI dei Linked Data come per i dati;
(e) l’ontologia dell’amministrazione così ricostruita diventa ora lo schema di rappresentazione dei dati, che vengono quindi rifattorizzati in funzione degli elementi definiti nell’ontologia. Anche in questo caso, ogni dato diventa un’entità con un indirizzo specifico: un’entità riceve il suo significato dalle relazioni che ha con altre entità o valori simbolici in un grafo. Per esempio, il dato relazionale [DigitPA | Viale Marx 33 | Roma] estratto da una tabella "amministrazione" può diventare:

"DIGITPA" .
.
"viale Marx 31/49" .
Se il livello di qualità è considerato accettabile rispetto ai casi d’uso previsti, i dati possono essere pubblicati già al termine della fase (b). È possibile anche accelerare il processo di formalizzazione di una prima versione dell’ontologia attraverso un approccio automatico che descriva i dati modellati secondo il loro puro schema logico. La differenza, rispetto alla fase (b), indotta dalle attività descritte in (c)(d)(e) è costituita dal maggior grado di precisione e dalla maggiore potenzialità di arricchimento automatico.
La modellazione descritta in (d) ha infatti l’obiettivo di definire in modo più preciso e formale il dominio di riferimento. Nella fase di modellazione è bene verificare se esistono ontologie (o schemi di riferimento) standard per esprimere la semantica dei concetti e delle relazioni individuati. Se tale ontologia esiste, è opportuno riutilizzarla, in quanto questo permette di aumentare il livello di interoperabilità semantica e l’integrazione con il Web dei Dati. Nel caso si scelga di produrre un’ontologia (o uno schema di riferimento), è utile svilupparla coinvolgendo gli stakeholder che rappresentano i possibili fruitori dei dati in modo da creare le basi per il riutilizzo della stessa. Dato che spesso i concetti di base hanno un significato intrinsecamente legato al dominio di riferimento e che gli stessi potrebbero subire modifiche sostanziali nel corso del tempo, nella fase di definizione
Raccomandazioni
r5: Utilizzare chiavi naturali, ove possibile, per la creazione degli URI, evitando di usare valori di tipo posizionale all’interno di un documento o di una base di dati.
r6: Evitare di definire ontologie estese che mirino a modellare in modo “monolitico” tutte le tipologie di informazioni che caratterizzano i dati gestiti dalla PA.
r7: Definire ontologie differenti per i diversi dataset che s’intende pubblicare, definendo ontologie a livello di servizio, o a livello di singola base di dati.
r8: Limitare il livello di complessità nella formalizzazione dell’ontologia mirando a identificare soluzioni semplici.
r9: È preferibile l’allineamento tra ontologie in quanto questo permette di armonizzare le informazioni gestite in diverse basi di dati, minimizzando al contempo il livello di complessità che deve essere affrontato per la loro gestione nel tempo.
r10: Sviluppare nuove ontologie solo se strettamente necessario, privilegiando invece l’adozione di ontologie condivise e largamente utilizzate a livello nazionale e internazionale.
r11: Utilizzare RDFS e OWL per la definizione delle ontologie.
dell’ontologia può essere utile sfruttare il principio di modularità. Applicando questo principio, i concetti sono sviluppati attraverso l’uso di grafi separati che sono poi richiamanti da un’ontologia di raccordo; in questo modo è più semplice estendere, modificare e sostituire sezioni intere dell’ontologia qualora si renda necessario.
6.4. Arricchimento
In questa fase i dati, precedentemente bonificati e modellati, sono arricchiti attraverso l’esplicitazione di informazioni di contorno che ne semplificano il riutilizzo (metadatazione_) e/o attraverso la derivazione di contenuto informativo aggiuntivo tramite l’utilizzo di tecniche di estrazione automatica dell’informazione o di ragionamento automatico.
6.4.1. Metadatazione
I metadati arricchiscono il contenuto informativo dei dati esplicitandone delle proprietà che semplificano il processo di fruizione dei dati stessi facilitandone la ricerca, il recupero, la composizione e di conseguenza il riutilizzo. Così come i dati, anche i metadati sono espressi attraverso RDF che nasce proprio come standard per l’annotazione semantica di pagine Web per poi divenire lo strumento base per la creazione di Linked Data. Alcuni dei metadati più utili ai fine dell’interoperabilità e del riutilizzo dei dati sono: le informazioni sulla semantica dei dati, le informazioni di contesto e le informazioni di provenienza.
Le informazioni sulla semantica (per esempio commenti, etichette, definizioni, ecc.) servono per chiarire il significato dei dati e facilitarne quindi l’interpretazione, cioè servono per descrivere il significato di attributi, proprietà e classi di entità. Anche attraverso questo tipo di metadati è possibile legare il contenuto informativo con la semantica di riferimento cosi come definita nelle fasi precedenti. Una cosa importante da tenere presente è che uno stesso dato potrebbe essere descritto con informazioni semantiche diverse; questo deriva dalla possibilità di classificare il dato in modo multidimensionale.
Le informazioni di contesto permettono di descrivere i confini di validità del dato o del set di dati di riferimento. Il contesto viene espresso in termini di intervalli di tempo, regioni di spazio, argomenti ed eventuali altri parametri specifici. Anche in questo caso è possibile procedere inizialmente con una modellazione informale e poi valutare se utilizzare un’ontologia (o uno schema) standard o svilupparne una proprietaria, sempre tenendo presente i vantaggi d’interoperabilità derivanti dal riuso. Alcune metainformazioni di contesto possono essere espresse ricorrendo allo standard consolidato Dublin Core (Standard ISO15836) che individua un insieme di elementi essenziali (titolo, autore, oggetto, editore, ecc.) per la descrizione di qualsiasi materiale digitale accessibile via rete informatica, e di cui esiste una versione RDF [65]. Anche le informazioni sulla licenza rientrano nella categoria dei metadati di contesto; è buona pratica, quando possibile, inserire informazioni sulle licenze all’interno dei dati stessi, quindi assegnare licenze, permessi e vincoli tramite triple RDF. Un esempio può essere quello della licenza Creative Commons per cui è stato definito una schema RDF specifico [66]. Per un approfondimento sulle licenze si veda la Sezione 66.8.1.
Le informazioni di provenienza descrivono come e da chi i dati sono stati prodotti. Ancora una volta la metadatazione può essere fatta attraverso un’ontologia (o un modello) standard o attraverso una definizione proprietaria. Una valida opzione in prospettiva potrebbe essere quella di considerare l’adozione delle raccomandazioni cui sta lavorando il Provenance Interchange Working Group [43] del W3C. Anche Dublin Core contiene alcune proprietà che riguardano la provenienza dei dati, e che possono quindi essere riutilizzate.
Raccomandazioni
r12: Gestire correttamente la metadatazione per avere garanzie di autenticità e qualità del dato, avendo cura di indicare: (i) il produttore dei dati; (ii) il riferimento temporale dei dati e un eventuale periodo di validità; (iii) la descrizione puntuale della semantica delle informazioni distribuite.
r13: è consigliabile l’adozione delle raccomandazioni cui sta lavorando il Provenance Interchange Working Group del W3C per quanto riguarda la provenienza del dato.
6.4.2. Inferenza ed estrazione automatica dell informazione
Nella fase di arricchimento si possono derivare nuovi dati a partire da quelli esistenti. Il modo tradizionale è usare la conoscenza già espressa per inferirne altra implicita. Grazie ai dati noti è possibile inferire (per deduzione) nuove informazioni e nuova conoscenza tramite “query” costruttive nel linguaggio di interrogazione per RDF, i.e., SPARQL [47], o tramite ragionatori automatici (Sezione 7) basati su OWL o regole. L’esempio più banale è quello delle relazioni inverse: se sappiamo che

possiamo inferire automaticamente che

è la città di
.
Un esempio più interessante è l’inferenza della classe di appartenenza (tipo) quando la relazione di un’ontologia è vincolata a quel tipo. Per esempio, se sappiamo che

ha come vincolo del codominio
,
possiamo inferire:
.
Un altro modo di derivare nuovi dati è invece l’estrazione di conoscenza da dati testuali, per esempio descrizioni contenute nei record di una base di dati relazionale o testi tratti da documenti amministrativi. Grazie a tecniche di analisi delle lingue naturali è possibile inferire per induzione nuove informazioni, come persone, luoghi, eventi, relazioni, argomenti, che sono poi rappresentate in RDF.
È importante sottolineare, tuttavia, che queste tecniche non sono di facile utilizzo e che per una loro corretta applicazione sono necessarie competenze specifiche. Tecnologie abilitanti sono in fase avanzata di sperimentazione per facilitarne l’utilizzo.
6.5. Linking esterno (interlinking)
In questa fase il contenuto informativo locale viene legato ad altre informazioni, che possono essere altri dataset prodotti dalla stessa amministrazione, oppure insiemi di dati già presenti nel Web dei Dati.
Questo consente di garantire una più facile navigazione e un accesso a un più ampio insieme di dati, e di fornire dati attestati a livello 5 della classifica di qualità dei LOD [6].
Il linking esterno consiste nella produzione di triple RDF in cui il soggetto e l’oggetto sono entità appartenenti a dataset diversi (interni o esterni all’amministrazione). In pratica, si tratta di allineare entità di diversi dataset. Per esempio, nel caso si pubblichino dati che fanno riferimento a entità geografiche, è certamente utile aggiungere un collegamento alla stessa entità geografica presente in GeoNames [32]. Questa operazione è necessaria perché data l’unicità degli URI, le due entità che sono concettualmente la stessa, non lo sono semanticamente finché non si crea, per esempio, una tripla:
.
L’operazione di linking, tuttavia, non è sempre banale come può sembrare. Per aiutare l’utente finale in questo processo, si possono utilizzare strumenti specifici che consentono di creare tali collegamenti esterni in maniera agevole. Questi tipi di strumenti rientrano nella categoria degli strumenti di record linkage (Sezione 7).
Raccomandazioni
r14: Preferire collegamenti che rappresentano legami forti tra entità (ad esempio, di uguaglianza, d’inclusione, ecc.).
6.6. Validazione
In generale, possono essere eseguite due tipi di validazione: quella sintattica e quella logica. Nella validazione sintattica viene verificato che il contenuto dei dati rispetti i formati standard del W3C. A tale scopo esistono diversi strumenti che possono essere direttamente utilizzati; uno di questi è messo a disposizione dal W3C [67]. Nella validazione logica, mutuando i metodi di unit testing usati nell’ingegneria del software, individua un insieme di casi di test che devono essere soddisfatti. I casi di test possono essere costituiti da un insieme di domande di cui si vorrebbe conoscere la risposta (chiamate a volte “competency questions') e di cui si sa esserci i dati. Tali domande, tradotte in interrogazioni espresse in un linguaggio per l’interrogazione dei dati (tipicamente SPARQL; si veda la Sezione 7 per le relative tecnologie di interrogazione), sono processate e i risultati comparati con quelli che ci si aspettava. Nel caso in cui alcuni risultati non collimino è possibile dover ricontrollare i passi di analisi e modellazione per identificare eventuali errori commessi. Le query ovviamente possono anche essere negative, cioè possono tentare di trovare direttamente errori di modellazione. Per esempio, è possibile chiedere se esiste qualche entità che è sia una città che una persona: in caso di risposta positiva vi è un buon indizio per cercare errori di progettazione. Un repertorio utile di design pattern per la costruzione e la validazione di ontologie e dati è disponibile in [68].
6.7. Pubblicazione
La pubblicazione è qui intesa come un processo incrementale che potenzialmente segue il corso del progetto rilasciando progressivamente dataset sempre più raffinati. È infatti ragionevole pensare che subito a valle del processo di reingegnerizzazione si possano già rilasciare i primi LOD, e che successivamente gli stessi siano prima affiancati e poi sostituiti da versioni concettualmente più adeguate, inter-linked, e arricchite.
Uno degli aspetti principali di questa fase è la selezione della piattaforma di pubblicazione (si veda la Sezione 7). È molto importante che la piattaforma tecnologica metta a disposizione delle funzionalità che facilitino il riutilizzo e l’interoperabilità: per questo è importante mettere a disposizione (direttamente o tramite “hosting”) una funzionalità di ricerca (SPARQL endpoint) che consenta di interrogare agevolmente i dataset pubblicati. Inoltre, è altrettanto importante individuare una soluzione che consenta un’integrazione leggera e flessibile con il sistema informativo e organizzativo istituzionale. In questo modo è possibile garantire la sostenibilità del progetto nel tempo e soprattutto l’aggiornamento costante dei dataset pubblicati. Se è infatti ragionevole pensare che un’amministrazione compia un sforzo iniziale importante per il rilascio dei primi dati, è altrettanto evidente che tale impegno non possa essere mantenuto a lungo nel tempo. Per questo motivo è irrinunciabile dotarsi di strumenti tecnologici e organizzativi tali da rendere sostenibile nel tempo lo sforzo richiesto dal processo di pubblicazione e aggiornamento dei dati.
Raccomandazioni
r15: È preferibile pubblicare pochi dati ma di buona qualità e in modalità Linked, anziché pubblicare grosse quantità di dati non interoperabili.
r16: Fare attenzione a non pubblicare dati con URI inconsistenti, soprattutto quando i dati sono di tipo dinamico. Le URI di una stessa entità non devono variare al cambiare della versione del dataset.
r17: Individuare una soluzione tecnologica per la pubblicazione che permetta un’integrazione leggera e flessibile con il sistema informativo e organizzativo dell’amministrazione.
r18: Non limitare il servizio di pubblicazione al semplice download dei Linked Open Data, ma consentire accessi puntuali ai dati con standard come SPARQL.
7. Standard, Tecnologie di base e strumenti
Questa sezione affronta la natura più tecnica del processo di pubblicazione di LOD, descrivendo alcuni standard che regolano il mondo dei LOD e alcune delle tecnologie utili a supportare la metodologia proposta nella precedente sezione. Si noti che la trattazione rappresenta la convergenza su questi temi del gruppo di lavoro e pertanto non può considerarsi esaustiva.
7.1. Standard per i Linked Open Data
I LOD ereditano gli standard definiti dal W3C e impiegati nel contesto del Web Semantico. Il Web Semantico è l’evoluzione del Web dei documenti (un grande contenitore di documenti collegati tra loro), verso il Web delle entità. Il Web dei dati è la parte del Web Semantico riguardante i dati e quindi anche i LOD.
Nel Web Semantico, le entità (risorse, dati, cose) hanno un’identità attraverso una URI non ambigua, per esempio , sono semanticamente descritte dallo schema (ontologia, vocabolario) usato e collegate tra loro mediante relazioni o "link". Al contrario, nel Web dei documenti, le entità sono solo "riferite" da termini o dati che non hanno un’identità esplicita.
Un’entità può avere identità (URI) diverse e quindi una delle attività più importanti per la preparazione dei dati è la scoperta/definizione di collegamenti fra URI che esprimono la stessa entità, per esempio
e
13.
Spesso si fa riferimento allo stack di linguaggi del Web Semantico, rappresentato in Figura 3. Per ognuno degli elementi dello stack si è cercato di definire un linguaggio standard, cosa avvenuta finora solo ai livelli bassi e intermedi dello stack (oggetto di analisi della presente sezione).
13 Ultimamente il W3C sta promuovendo l’adozione degli IRI, una generalizzazione degli URI.
Figura 3: Stack del Web Semantico [5]
I principali standard con i quali è possibile, in modo efficace e omogeneo, rappresentare, ragionare e interrogare, rispettivamente, i Linked Data sono RDF(S), OWL e SPARQL.
RDF (Resource Description Framework)
RDF è un linguaggio relativamente semplice che permette di rappresentare dati e metadati attraverso la definizione di asserzioni, dette triple, secondo lo schema .
Gli elementi fondamentali del linguaggio sono le risorse, identificate univocamente per mezzo di URI, che possono comparire in una delle tre posizioni di una tripla. Una risorsa in posizione di proprietà mette in relazione due risorse in posizione e . Una proprietà può anche mettere in relazione una risorsa e un “literal”, cioè un’espressione puramente simbolica: numero, stringa, ecc., presa nell’ambito dei “datatype” definiti nello schema XSD. RDF genera così un grafo di nodi interconnessi, chiamato anche grafo RDF.
Esempi di triple RDF possono essere:
.

.
.
"Piazza Colonna, 370” .
Una tripla può anche comparire come o