El documento describe cómo los periodistas pueden usar datos enlazados (Linked Data) para generar historias. Explica los pasos de descargar datos de portales de datos abiertos, conectarlos usando vocabularios estándar, realizar consultas SPARQL para extraer información, y visualizar los datos para contar historias a los lectores. Como ejemplo, analiza la correlación entre el número de locutorios y la población ecuatoriana o chilena en diferentes barrios de Madrid.

1. Periodismo de datos
y Linked Data
“El poder de los datos
enlazados para generar
historias”
UCM / #6eiiic, Madrid, 25/09/2013
Oscar Corcho
ocorcho@fi.upm.es, ocorcho@localidata.com
@ocorcho

2. Y MEJOR algo revueltos
Todos juntos…
Speaker:
Date: 25/09/13

3. Veamos un ejemplo…
• ¿Existe correlación entre el número de locutorios que
hay en un barrio y la población ecuatoriana o chilena
empadronada en él?
• ¿Qué datos necesito?
• Locutorios y su localización
• Idealmente procedente de un portal de datos abiertos
• Datos del padrón por barrios
• Procedente del portal de datos estadísticos de Madrid
Speaker:
?

4. Disclaimer…
4<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>
Vamos a explorar tecnologías que en algunos casos
son aún poco usables

5. Paso 1. Descargar los datos que vamos a usar (I)
• Por ejemplo, datos de población del Instituto de
Estadística de Madrid
5<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

6. Paso 1. Descargar los datos que vamos a usar (II)
• Y también nos encontramos con una base de datos
de locales comerciales, que contiene locutorios
• O usamos Google Places, Open Street Map,
4square, etc.
• Que proporcionan APIs de datos
6<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

7. Paso 2. Nos fijamos en los datos y en cómo conectarlos
7<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>
• ¿Cómo los conectamos?
• 079601001
• Madrid, Distrito 1, Sección 1
• http://datos.localidata.com/recurso/Provincia/Madrid/Municip

8. Paso 3. Y creamos una red de datos enlazados
• Linked Data
• Utilizar la Web como una base de datos global
• Movernos de una Web de documentos a una Web de
datos
• URIs, HTTP, RDF, enlaces y REST
8<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>
Base de
datos del
INE
Base de
datos del
INE
Base de datos
de locales
comerciales
Base de datos
de locales
comerciales

9. Ejemplo: Integración de datos
9
Catas
tro
Catas
tro
BD
AEMET
BD
AEMET
BD
DBpedia
BD
DBpedia
BD
IGN
BD
IGN
C/ Alcalá, 54
1446403VK4714E0001AZ
971m2
refCatastral
superficie
28014
codPostal
1910
añoConstrucción
C/ Alcalá, 54 Madrid
Madrid
city
sameAs
Madrid
20º
Temperatura
C/ Alcalá, 54
Cafetería Simpatía
vcard:adr
11012723
NúmeroPortal
L-20
Código Local
Ayto
Madrid
Ayto
Madrid

10. Ejemplo: Integración de datos
10Asunción Gómez Pérez

11. Algunos ejemplos de uso de Linked Data en medios
• http://rtve.linkeddata.es
• http://webenemasuno.linkeddata.es/
11<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

12. Paso 3. Y creamos una red de datos enlazados
• Usando vocabularios estandarizados
• Así nuestros datos pueden ser reutilizados por otros más
fácilmente
• Ejemplos
• GeoSPARQL
• DataCube
• División administrativa de España (red.es)
• Y haciendo nuestros datos enlazados disponibles
como APIs
12<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

13. Paso 4. Y a explotar los datos… (I)
• Realizando consultas
• Dime cuántos locutorios hay en Madrid (aquí)
PREFIX localidata: <http://datos.localidata.com/def/City#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
SELECT (COUNT(DISTINCT ?item) AS ?numLocutorios) {
?item a localidata:LocalComercial .
?item localidata:clasificacionEconomica ?cE .
?cE localidata:epigrafeActividad ?epi .
{?epi localidata:codigo "610002"}
UNION
{?epi localidata:codigo "477808"}.
}
13<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

14. Paso 4. Y a explotar los datos… (I)
• Realizando consultas
• Dime cuántos locutorios hay en Usera (aquí)
PREFIX localidata: <http://datos.localidata.com/def/City#>
SELECT COUNT (DISTINCT ?item) AS ?
numLocutoriosUsera {
?item a localidata:LocalComercial .
?item localidata:clasificacionEconomica ?cE .
?cE localidata:epigrafeActividad ?epi .
{?epi localidata:codigo "610002"}
UNION {?epi localidata:codigo "477808"}.
?item localidata:enDivisionTerritorial ?seccion .
?seccion localidata:distrito
<http://datos.localidata.com/recurso/Provincia/Madrid/Muni
cipio/madrid/Distrito/12> .
} 14<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

15. Paso 4. Y a explotar los datos… (I)
• Realizando consultas
• ¿En qué barrios viven más ecuatorianos entre 20 y 59 años? (aquí)
PREFIX localidata: <http://datos.localidata.com/def/City#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX qb: <http://purl.org/linked-data/cube#>
PREFIX localidata: <http://datos.localidata.com/def/City#>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX qb: <http://purl.org/linked-data/cube#>
PREFIX cityStats-dimension: <http://datos.localidata.com/def/CityStats/dimension#>
PREFIX sdmx-dimension: <http://purl.org/linked-data/sdmx/2009/dimension#>
PREFIX cityStats-code: <http://datos.localidata.com/def/CityStats/code#>
PREFIX cityStats: <http://datos.localidata.com/def/CityStats/stats#>
SELECT DISTINCT ?barrio (sum(?numHabitantesEC2065Seccion) as ?
numHabitantesEC2065Barrio)
WHERE
{
?seccion localidata:barrio ?bar . ?bar rdfs:label ?barrio .
{ 15<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

16. Paso 4. Y a explotar los datos… (II)
• Realizando gráficos con R
16<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

17. Paso 4. Y a explotar los datos… (III)
• Obteniendo correlaciones entre personas de Ecuador
empadronadas y locutorios por barrios de Madrid
q <-
"PREFIX localidata: <http://datos.localidata.com/def/City#>
PREFIX qb: http://purl.org/linked-data/cube#
…
SELECT DISTINCT ?distrito ?barrio …“
dLocutoriosEC <- SPARQL(url=endpointLocalidata, query=q, ns=prefix,
extra=options)
resLocutoriosEC <- dLocutoriosEC$results
loc_EC_frame <- data.frame(locutorios=resLocutoriosEC$numLocutorios,
ecuatorianosAdultos=resLocutoriosEC$numHabitantesEC2065,
chilenosAdultos=resLocutoriosEC$numHabitantesCL2065)
row.names(loc_EC_frame) <- resLocutoriosEC$barrio
cor <- cor(loc_EC_frame, method='pearson’)
17<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

18. Paso 4. Y a explotar los datos… (IV)
• Y visualizando los datos para nuestros lectores en la
Web, en un iPad…
18<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

19. ¿Alguna historia más?
• Publicaremos en breve algunas en
http://www.localidata.com/
• Si alguno de vosotros está interesado en utilizar
nuestros datos para generar historias, hablad con
nosotros
19<<Texto libre: proyecto, speaker, etc.>>

20. Periodismo de datos
y Linked Data
“El poder de los datos
enlazados para generar
historias”
UCM / #6eiiic, Madrid, 25/09/2013
Oscar Corcho
ocorcho@fi.upm.es, ocorcho@localidata.com
@ocorcho