Ik beweerde onlangs ergens dat een systeem dat verbanden (waar, wanneer, met wie, waarom) in plaats van louter metadata (titel, datum, auteur, enz.) over content verzamelt een oplossing zou kunnen bieden voor het probleem dat gebruikers van digitale media meer en meer zullen hebben; namelijk dat ze teveel materiaal gaan verzameld hebben om er ooit nog eens iets snel genoeg in terug te vinden.
Ik denk dat verbanden meer gewicht moeten krijgen dan louter de metadata omdat het door middel van verbanden is dat wij mensen in onze hersenen informatie onthouden. Niet door middel van feiten (titel, datum, auteur, enz.) maar wel door middel van verbanden (waar, wanneer, met wie, waarom) .
Ik gaf als hypothetisch voorbeeld dat ik een video wilde vinden die ik gekeken had met Erika toen ik op vakantie was met haar en die zij als super tof had gemarkeerd.
Wat zijn de verbanden die we moeten verzamelen? Dit is een eenvoudig oefeningetje in analyse: gewoon de zelfstandige naamwoorden onderlijnen en het probleem opnieuw uitschrijven:
- Dat ik op vakantie was toen ik hem laatst zag. Dat is een point of interest (waar)
- Dat het een film is (wat, is een feit over mijn te vinden onderwerp en dus geen verband. Maar we nemen dit mee)
- Met wie ik de film gekeken heb en wanneer (met wie, wanneer)
- Dat Erika, met wie ik de film gekeken heb, de film super tof vond (waarom)
Dus laat ik deze use-case eens in RDF gieten en oplossen met SPARQL. Dit moeten we verzamelen. Ik schrijf het in pseudo TTL. Bedenk er even bij dat deze ontology helemaal bestaat:
<erika> a Person ; name "Erika" .
<vakantiePlek> a PointOfInterest ; title "De vakantieplek" .
<filmA> a Movie ; lastSeenAt <vakantiePlek> ; sharedWith <erika>; title "The movie" .
<erika> likes <filmA> .
Dit is daarna de SPARQL query:
SELECT ?m { ?v a Movie ; title ?m . ?v lastSeenAt ?p . ?p title ?pt . ?v sharedWith <erika> . <erika> likes ?v . FILTER (?pt LIKE '%vakantieplek%') }
Ik laat het als een oefening aan de lezer om dit naar de ontology Nepomuk om te zetten (volgens mij kan het deze hele use-case aan). En dan kan je dat eens op je N9 of je standaard GNOME desktop testen met de tool tracker-sparql. Wedden dat het werkt. :-)
Het grote probleem is inderdaad de data aquisitie van de verbanden. De query maken is vrij eenvoudig. De ontology vastleggen en afspreken met alle partijen al wat minder. De informatie verzamelen is dé moeilijkheid.
Oh ja. En eens verzameld, de informatie veilig bijhouden zonder dat mijn privacy geschonden wordt. Dat lijkt tegenwoordig gewoonweg onmogelijk. Helaas.
Het is in ieder geval niet nodig dat een supercomputer of zo dit centraal moet oplossen (met AI en heel de gruwelijk complexe hype zooi van vandaag).
Ieder klein toestelletje kan dit soort use-cases zelfstandig oplossen. De bovenstaande inserts en query zijn eenvoudig op te lossen. SQLite doet dit in een paar milliseconden met een gedenormalizeerd schema. Uw fancy hipster NoSQL oplossing waarschijnlijk ook.
Dat is omdat het gewicht van data aquisitie op de verbanden ligt in plaats van op de feiten.