Topic Maps

Pred meseci sem se začel ukvarjati s problemom čigar rešitev vidim v znanju, ki se je začelo zbirati v začetku devedesetih let prejšnjega tisočletja, torej pred petnajstimi leti.

Začetni problem je bil izbrati ali izdelati ustrezno podatkovno strukturo, s katero bi lahko modeliral poljubne objekte in njihove lastnosti. Potreboval sem nekaj uporabnega, po možnosti programsko knjižnico z jasno definiranim API vmesnikom, ki bi jo nemudoma lahko uporabil kot temelj podatkovno gnane spletne aplikacije.

Nemalo časa sem porabil za iskanje in v tem času je mojo raziskovalno pot prekrižalo ogromno novih pojmov in zloglasnih tri-črkovnih kratic. Da se ne zapletem vanje že na začetku, bom poskusil na kratko obrazložiti pojem iz naslova tega bloga - topic maps.

Topic maps so ISO standard za predstavitev in izmenjavo znanja s poudarkom na lažji pridobitvi željene informacije. V njih so informacije predstavljene s temami (topics), asociaciami (associations) in pojavitvami (occurances). Za občutek kaj bi posamezni pojmi lahko predstavljali:

Topic Praktično karkoli. To je lahko oseba, začimba, številka, dogodek, datoteka, ...
Association Relacije med zgornjimi temami.
Occurance Relacije med temami in njihovimi pojavitvami v določenih kontekstih.

Topic map zgradimo z XML dialektom imenovanim XTM. Obstajajo orodja, tako odprtokodna kot komercialna, za izdelavo, različne vizualne predstavitve, analize in zlivanja že zgrajenih map. To slednje je zelo pomembno, ker pomeni združevanje znanja. Najlaže ilustriram na primeru.

Nekdo ali neka organizacija pripravi topic map, ki popisuje npr. začimbe za hrano. Na drugem koncu sveta je nekdo storil isto in ker tam rastejo drugačne rastline, je logično, da njegova mapa vsebuje nekaj zeli, ki jih prvi popisovalec ni vključil. Nekdo tretji je najbrž že opisal merske enote. Sedaj lahko jaz opišem kaj je to krompir, fižol, moka, jajca, vi pa iz vsega dosedaj naštetega in zlitega skupaj sestavite opis za nekaj jedi!

S tako bogatimi opisi se odpirajo ogromne možnosti predstavitev podatkov in predvsem iskanja po še vedno eksponentno naraščajočih količinah informacij, predvsem pa je to dober temelj za semantični splet - gotove bodočnosti.

Omeniti moram še RDF (Resource Description Framework), ki je "ravno tako" primeren za enkodiranje, izmenjavo in uporabo strukturiranih (meta)podatkov v XML obliki. Ker se vanj še nisem poglabljal, ne morem narediti niti kratke primerjave - mogoče v eni izmed naslednjih objav.

Vsebine, ki sem se jih samo dotaknil, so zelo obsežne in odpirajo celo nove delovne discipline, kot je na primer informacijski arhitekt, ki naj bi predstavil vsebine na tak način, da bi jih obiskovalci spletne strani z lahkoto našli in po njih navigirali. Hkrati naročniku ne sme naložiti nemogoče naloge pri pripravi podatkov in ne nazadnje razvijalcem ne dati pretrdega oreha pri izdelavi aplikacije.