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Mittels der SPARQL-Abfragen konnten wir viele neue Daten generieren, doch nicht immer ist es einfach, die Ergebnisse auch zu interpretieren. Eine grosse Hilfe bei der Interpretation können Visualisierungen sein.
In unserer Beispielapplikation LOD haben wir als Erstes mit einer SPARQL-Abfrage die Anzahl der Bibliotheken in den einzelnen Bezirken ermittelt und die Werte in sechs gleich grosse Bereiche (linear) eingeteilt. Die Bezirke wurden auf einer Schweizer Karte, die wir von Swisstopo bezogen haben, entsprechend "eingefärbt" (aus Rücksicht auf rot-grün-farbenblinde Personen haben wir dazu eine Grauwertskala verwendet).
Die Grafik visualisiert allerdings nicht die tatsächliche Anzahl der Bibliotheken, sondern "nur" die Anzahl der Bibliotheken, die sich auf OpenStreetMap eingetragen haben und so im Web sichtbar sind. Allerdings haben wir mit den von den Verwaltungen des Kantons Graubünden und des Kantons Aargau publizierten Bibliothekslisten die Einträge auf OpenStreetMap selbst vorgenommen. Für die Bezirke in diesen Kantonen sollten die Werte korrekt sein.
Kurz nachdem wir diese Visualisierung realisiert hatten, entdeckten wir einen neuen Dienst des Bundesamtes für Statistik. Neu stellt das Amt eine Mappingtabelle von Postleitzahlen und Bezirken mit seinen Grenzen in RDF zur Verfügung. Aus dieser Tabelle gewinnen wir mit wesentlich geringerem Aufwand die Daten, die es uns erlaubt die obige Karte darzustellen. Der Umweg über die Geonames-Daten ist somit nicht mehr nötig.
Eine zusätzliche SPARQL-Abfrage ergibt die Einwohnerzahlen pro Bezirk. Die Anzahl der Bibliotheken pro Bezirk können danach mit den entsprechenden Einwohnerzahle verknüpft werden, um herauszufinden, wieviele Personen sich in den einzelnen Bezirken eine Bibliothek "teilen" müssen. Das ist die Kennzahl, die Livia in ihrer Maturarbeit hätte berechnen will. Es ist eine Kennzahl, die mithin auch für die Planung von Bibliotheken von grosser Relevanz ist.
Weitere Auswertungen und Visualisierungen können Zusammenhänge sichtbar machen, die bisher nicht ermittelt worden sind (z.B. Zusammenhänge zwischen dem Bestand an Medien einer Bibliothek und deren Nutzer- und Ausleihzahlen).