OpenLegalLab 2022

Wir hatten viel Spass am Openlegallab in Magglingen, danke an alle Teilnehmenden! Wir haben Challenge 14 bearbeitet und es war ein tolle Erfahrung. Es hat sich aber wieder gezeigt, dass Semantische Verfahren nach wie vor etwas von einer “Geheimwissenschaft” haben. Wir werden alles tun, um diesen Eindruck zu korrigieren.

https://challenges.openlegallab.ch/project/52

Am 27./28.3. 22 fand in Magglingen ein Open Legal Lab statt:

“Das Open Legal Lab ist eine zweitägige Veranstaltung und bietet die Möglichkeit, gemeinsam neue Ideen und kreative Lösungen für das Schweizer Rechtssystem zu entwickeln. Alle Rechtswissenschaftlerinnen, Legal-Tech-Fans, sowie alle interessierten Designerinnen, Programmiererinnen, Datenanalytikerinnen, Studierende und sonstige kreative Köpfe, die sich für das Schweizer Recht interessieren, sind dazu eingeladen. Unsere Erfahrung zeigt, dass solche kollaborativen und interdisziplinären Formate (wir nennen sie «Hackdays») einen wertvollen Beitrag zur Entwicklung neuer Lösungen für komplexe Probleme leisten.”

Das krm wird mit einem Team eine oder mehrere Challenges bearbeiten. Haben Sie interesse, mitzumachen? Melden Sie sich bei uns.

Challenge

Challenge 14: Casemates

Challenge unseres Teams und der Bundeskanzlei ist die Nutzbarmachung von casemates, d.h. der semantischen Plattform des Bundes:

Vereinfachung und Verbesserung des Zugriffs auf den SPARQL-Endpoint «Casemates», um die für Dritte relevanten Daten des Bundesrechts zielgerichtet und effizient beziehen zu können:

Die Anwendung Casemates der Bundeskanzlei stellt sämtliche Metadaten des publizierten Bundesrechts (https://www.fedlex.admin.ch/) sowie zugehörige Files (sofern vorhanden als PDF, DOC oder HTML) über den SPARQL-Endpoint der Bundesrechtsplattform Fedlex zur Verfügung. Der Endpoint ist unter der folgenden Adresse erreichbar: https://fedlex.data.admin.ch/home/intro

Bei SPARQL handelt es sich um eine graphenbasierte Abfragesprache. Das Akronym SPARQL steht dabei für “SPARQL Protocol And RDF Query Language”.

SPARQL wird im Rechtsumfeld mehr und mehr genutzt und kommt zum Beispiel auch bei dem Linked Data Service (https://lindas.admin.ch/) des Bundesarchivs zum Einsatz.

SPARQL wird jedoch noch nicht in gleichem Masse wie andere Abfragesprachen gelehrt. Das Erstellen von SPARQL-Abfragen und damit der Zugriff auf Daten fällt daher häufig vergleichsweise schwer.

Verschiedene Firmen arbeiten bereits mit dem SPARQL-Endpoint des Bundesrechts und beziehen von dort Daten, um diese in eigene Anwendungen zu übernehmen. Die Möglichkeiten, die der Endpoint bietet, werden derzeit jedoch noch nicht genutzt. Das Potential ist entsprechend gross.

Challenge: Mit dieser Challenge soll der Zugang zu den Daten des Bundesrechts für Firmen und Interessierte via SPARQL vereinfacht und das Verständnis sowie die Möglichkeiten zum Zugriff auf Casemates und die Daten des Bundesrechts verbessert werden.

Gesucht werden Hilfsmittel (z.B. Visualisierungen) und Werkzeuge, um die verfügbaren Eigenschaften und Ressourcen darzustellen und abzurufen. Entwicklerinnen und Entwickler sollen sich so schnell einen Überblick über die verfügbaren Möglichkeiten verschaffen und einfacher Abfragen erstellen können, um die für sie relevanten Daten zu beziehen.

Anwendungsfall 1: Änderungsmanagement

An einem konkreten Beispiel kann der Erfolg dieser Challenge gemessen werden: Es gibt zahlreiche Erlasse, die regelmässig Änderungen unterworfen sind. Als Beispiel seien hier Einfuhrbestimmungen Vorschriften für die Finanzmärkte oder auch COVID genannt. Im Rahmen der Compliance ist es für Firmen wichtig, Änderungen in Erlassen schnell festzustellen und in eigene Systeme zu überführen. Auch hier kann der Endpoint genutzt werden: Stellen Sie anhand eines Erlasses fest, was inhaltlich geändert hat und zeigen Sie, dass diese Erlassänderung in einem “Drittsystem” zu einer Änderung führt.

Anwendungsfall 2: Einsatz von Knowledge-Graphs zur gesetzlichen Wissenserschliessung

Ein erweiterter Anwendungsfall im rechtlichen Kontext wäre z.B. die Anfrage: Zeige mir alle CH-Gesetzestexte, welche Bestimmungen “Cyber Security” haben. Wir wissen, dass dieser Begriff so nicht vorkommt, trotzdem sollten wir in der Lage sein, die benötigten Texte zu finden. Dies bedeutet, dass im Hintergrund Strukturen aufgebaut sein müssen, in welchen die Begriffe definiert sind, Synonyme bekannt sind und natürlich die Verknüpfungen zwischen Daten im RDF-Format bestehen.

Zusatzinformationen zu Knowledge-Graphs und RDF

-> RDF-Daten in einer Graph-Datenbank dienen z.B. als Grundlage für den Bau sogenannter “Knowledge Graphs”

Knowledge Graph

Im Dezember 2012 führte Google den „Knowledge Graph“ ein, eine semantische Such-Funktion, mit der bei bestimmten Suchbegriffen wie Tiere, Pflanzen, Orte, Bauwerke und berühmten Menschen aber auch bei sachlichen Begriffen wie Kugel oder Salzsäure eine Detailansicht mit Daten und einem Teil der Einleitung des entsprechenden Wikipedia-Artikels anzeigt. Bei geographischen oder ortsfesten Begriffen, wie Bauwerken oder z. B. Baumarkt München wird zudem eine durch Anklicken vergrößerbare Google-Maps-Karte mit markierten Standort(en) eingeblendet. Ebenfalls werden ähnliche Suchbegriffe bzw. Objekte angezeigt. Auch beantwortet Google nun selber einfache Fragen. So wird z. B. bei der Frage: „Wie hoch ist der Eiffelturm?“ noch über dem ersten Ergebnis die Antwort eingeblendet.[15] Der „Knowledge Graph“ bietet die Grundlage für Google Now und Google Home. Die Informationen dafür stammen aus öffentlichen Lexika wie Wikipedia und dem CIA World Factbook.[16]

Graph-Datenbanken

Was ist RDF? https://de.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework

Was ist eine Graph-Datenbank? (Quelle: Wikipedia) https://de.wikipedia.org/wiki/Graphdatenbank

Graph-Datenbanken dienen als Grundlage für die semantische Erschliessung von Daten. Einfache gesagt: Was wir heute bereits aus Suchmaschinen und Shop-Anwendungen kennen, soll auch für andere Anwendungen nutzbar sein. Dabei geht es u.a. darum, verfügbare Daten einzubinden, die nicht direkt in der Suche adressiert werden. Ein Anwendungsfall im rechtlichen Kontext wäre z.B. die Anfrage: Zeige mir alle CH-Gesetzestexte, welche Bestimmungen “Cyber Security” haben (vgl. Anwendungsfall 2, oben).

Kompetenzen des krm im Bereich semantischer Technologien

Das krm setzt seit mehreren Jahren auf KGs und RDF für das Wissensmanagement. Wir sind Partner der Semantic Web Company und setzen sowohl das Produkt PoolParty wie auch andere Produkte für den Bau semantischer Systeme ein. Ein zentraler Anwendungsfall ist dabei die Identifikation und Bereingung von Daten (in Archiven und anderen Speicherorten) = Data Cleanup; weitere Informationen.

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