Herramienta en GeoLinked Data o de como relacionar la información geográfica con la estadística

Investigadores del Grupo de Ingeniería Ontológica (OEG) de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) han desarrollado un servicio, en el contexto de la iniciativa GeoLinked Data, que utiliza los datos públicos de España para relacionar la información geográfica con la estadística, consiguiendo que los datos espaciales puedan ser localizados y relacionados con un nivel de detalle (granularidad) sin precedentes. Los datos integrados en este servicio proceden, de un lado, del Instituto Geográfico Nacional (IGN) y del Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG). De otro lado, proceden del Instituto Nacional de Estadística (INE). Los datos existentes en estas fuentes de información están disponibles para el ciudadano, pero su acceso y visualización se simplifica y enriquece con el servicio desarrollado.

La herramienta permite analizar, por ejemplo, las relaciones existentes entre las zonas costeras de España y las diferentes estadísticas relativas al desempleo, población, vivienda e industria. Todo ello, de forma gráfica sobre un mapa de España que se actualiza cada vez que se requieren nuevos datos. Los datos estadísticos, además, se muestran seriados por años, lo que permite conocer la evolución de un parámetro seleccionado durante una década, siempre relacionado con la información geográfica demandada.


Toda la información de este servicio está integrada en la iniciativa Linked Open Data (LOD - Datos Abiertos Enlazados), una red mundial de datos que acumula en la actualidad más de cuatro millones y medio de referencias organizadas por burbujas temáticas relacionadas entre sí a través de Internet. Esta red mundial de datos constituye uno de los pilares de la futura Web Semántica.

El proceso seguido para transformar estas fuentes de información conforme a los principios de Linked Data ha sido el siguiente:

1. Identificación de las bases de datos a integrar: hidrografía (ríos, lagos, embalses, etc.), unidades administrativas (municipios, provincias y CCAA), redes de transporte (autopista, autovía…)


2. Modelización del conocimiento recogido en las fuentes de información a través del desarrollo de ontologías.


3. Conversión de estos datos al formato RDF (Resource Description Framework), estándar W3C para describir recursos en la web.


4. Alineamiento de las bases de datos.


5. Visualización gráfica a través de un mapa, accesible a cualquier usuario sin conocimientos informáticos.

Los miembros de esta investigación han recibido una mención honorífica en el Triplification Challenge 2010 en el apartado "Open Government Data", por el trabajo "Geographical Linked Data: a Spanish Use Case", presentado a principios de septiembre en la 6th International Conference on Semantic Systems (I-SEMANTICS ), celebrada en Austria.

Para más información, aquí.

Información proporcionada por Luis Vilches (OEG)