Jeg har brugt Simile Exhibit 2.0

værktøjet til visualisering af CO2 mængden fra de danske kraftværker. Kraftværkerne er blevet indtegnet på et Google Maps.

Der er også en tabeloversigt, hvor man kan sorterer stigende faldende ved klik på kolonnens navn alt efter hvordan man vil se oplysningerne.

Jeg hentede de danske oplysninger via CARMA’s API. De tilbyder mulighed for REST (Representational State Transfer ) baseret adgang til deres data. Jeg fandt frem til at Danmark havde landekode 58, så URLen der returner mine ønskede oplysninger fra CARMA i et XML format var følgende

When Worlds Collide movie
• http://carma.org/api/1.1/searchPlants?location=58&format=xml

Jeg kunne også have valgt at få oplysninger i JSON. URLen er så følgende

• http://carma.org/api/1.1/searchPlants?location=58&format=json

Dette gav en XML fil med over 800 danske kraftværker og mange af disse har også fået geografiske koordinater tilknyttet. Det er overkill at plotte 800 kraftværker ind over et Google Maps til et mashup. Så jeg lagde det hele ind i et regneark og tog kun de 100 største CO2 udledere med. Det viste sig så at der var 2 dubletter, derfor endte jeg på 98 kraftværker. Jeg gad ikke lave en en ny REST kørsel. Af de 98, der var tilbage manglede der geokoordinater til ca. 15 stk. Så den hårde jagt gik ind med manuelt at finde disse koordinater.

Når man læser internationale statistikker, så skal man lige være ekstra vågen med hvilke enheder der måles med. CO2 mængden var opgivet i tons fra CARMA. Det var enheden US tons – Så der skulle lige ganges med 0,907 for at få tons som vi kender det i Danmark.

Jeg ved ikke, om CARMAs oplysninger er korrekte og troværdige, det lader jeg være op til andre at bedømme. Mit ærinde i dette indlæg var at vise, hvordan man nemt kan visualisere med Simile Exhibit 2.0 værktøjet: Dernæst at vise oplysninger/data der hentes via API’er gennem REST søgninger altså er vejen frem. Jeg gad godt snart se nogle danske myndigheder komme på banen med tilsvarende tiltag.

, SPARQL og MIT Simile Exhibit. Læs hele transcript her (lidt nede) om, hvad der egentlig sker i videodemoen. Det er ikke småting, der bliver rørt og kogt sammen i den semantiske gryde.

(direkte video link for stor udgave)

Jeg har flere gange selv haft fornøjelsen af MIT Simile Exhibit 2.0 værktøjet til visualisering af data (fx 1,2,3,4)

I forbindelse med 3F og Kaas og Mulvads undersøgelse er der lavet et landkort (i PDF). Jeg har tilladt mig, at køre tallene og sygehusene gennem et mashup med hjælp af Simile Exhibit 2.0 værktøjet for, at lave en anden måde at visualisere tallene på (bedre måde?, det må I bedømme).

Sygehusene i undersøgelsen har fået tilsat geografiske koordinaterne og plottes så ind af Simile Exhibit 2.0 værktøjet på et Google Maps. Der er også en tabel, hvor tallene kan sorteres ved et klik på en kolonnes overskrift.

Hvis du ønsker du en eksport af data fra mit mashup, klik på saksen lige over Google Maps eller tabel. Vælg det ønskede format.

• Away We Go film

I dag har Indenrigsministeriet så lanceret Brugerinformation.dk på baggrund af de oplysninger kommunerne skal oplyse i henhold til loven. Hvad der irriterer mig ved dette nye website er, at man kun kan sammenligne 3 kommuner ad gangen. Jeg er stor tilhænger af lange lister med statistiske oplysninger og scroller gerne ned (ikke hen!). Fx hvis jeg vil have overblik over bruttoudgifterne til folkeskoleområdet i Region Hovedstaden, så skal jeg ud på en længere mission. Der er 29 kommuner i Region Hovedstaden, det kræver at jeg skal bladre(klikke) 5 gange for at se alle oplysninger “Vis på liste”. Jeg har så allerede glemt data fra første side.

Jeg har reorganiseret oplysningerne for folkeskoleområdet i et mashup med Simile Exhibit 2.0 værktøjet.

Hvis du går ind under “bruttoudgiftstabel”, så vil du se alle 98 kommuner listet alfabetisk. Hvis du kliker på kolonnen “Årlig bruttoudgift pr. elev”, så kan du liste kommunerne efter færrest/flest udgifter.

Ude til højre kan du vælge kun at se bestemte regioner. Sæt et hak og kun disse oplysninger vises i tabel.

Ønsker du at sammenligne bestemte kommuner, så gå ud til højre og sæt hak i de kommuner du vil sammenligne.

Ønsker du en eksport af de ovenstående data, klik på saksen lige over Google Maps eller tabel. Vælg det ønskede format.

Hvis du har sat hak i fx en bestemt region eller bestemte kommuner, så er det kun eksport af disse data du får med.

Nu skal man ikke overfortolke disse tal. Mange penge = god folkeskole osv. Mit formål her er kun at visualisere tallene anderledes og lettere tilgængeligt end Brugerinformation.dk har gjort det.

De statistiske oplysninger befandt sig i to tabeller hhv. en med antal personer og så en med procentdelen af arbejdsstyrken. Disse to tabeller blev flettet sammen til en, og dernæst tilsat geokoordinaterne for alle landets 98 kommuner. Med Simile Exhibit 2.0 værktøjet tog det ingen tid at oprette et Google Maps samt tabeller, der viser ledighedstallene for de enkelte 98 kommuner i Danmark.

I tabellerne sorterer du ved at klikke på de enkelte kolonners overskrift.

Hvis du selv ønsker at lege med mine data – så er den lille saks oppe på siden stedet, hvor du eksporter i dit ønskede format.

Det har jeg så fået et Google Maps og et par tabeller ud af. Jeg har tilføjet som ekstra data, oplysninger om borgmestre, indbyggertal og regioner.

Du kan fx sorterer og filtrer og kan finde ud af, hvilken socialdemokratisk borgmester, der tilbydder det billigste 140m² hus, hvis det er et kriterie, hvor du vil bo henne i landet. Der er et hav af muligheder for at lege rundt med tallene. Ønsker du eksport af mine data? Intet problem – klik på saksen lige over Google Maps eller tabellerne. Vælg det ønskede format.

Du sorterer ved at klikke på tabellens kolonnetekst under tabelmenuen.

Hvis du ønsker kun at se data fra en bestemt region, så klik på facetten ude til højre. Eksport af data sker ved at klikke på saksen (lidt oppe over Google Maps eller tabel) og vælg dit format.

Okay, mine berømte 15 minutter mashup tid skyldes, at jeg allerede havde alle bredde- og længdegraderne til alle kommunerne fra et tidligere Exhibit 2.0 projekt.

Du ser data indlæst på et Google Maps, og du kan klikke på “STEMMETABEL” og lege lidt rundt med data ved at klikke på titlen på tabellens kolonner. Du kan evt. sorterer ved at klikke ude til højre for hver enkelt region.

Hvis du får lyst kan data også eksporteres i en række formatter RDF/XML, Wikitext, JSON ved et klik på ikonet med en saks.
Jeg har her igen benyttet mig af MIT SIMILE projektets Exhibit 2.0 værktøj.

Oplysninger om antal stemmeberettigede til folketingsvalget 2007 stammer fra et regneark, KMD har sendt til Codegirl i går.

Jeg havde allerede geografiske punkter og andre oplysninger for kommunerne fra et andet projekt. Så med værktøjet Exhibit 2.0 og en ganske simpel regnarks import fra Ekstra Bladets tabel. Tilsat nogle ekstra kolonner og konventeret over til en JSON fil, var det ikke det store der skulle sættes i værk. Nu melder historien intet om hvad de så har fået at spise for de penge.

Du kan trække og scrolle rundt på Exhibit 2.0 interfacet og se hvornår disse vejrrekorder fandt sted. Prøv evt. at klikke ude til højre i facetterne under fx “Måned (året rundt)”, og tidlinjen kører automatisk hen til det punkt .

Jeg har denne gang valgt at arbejde i et regneark hos Google Spreadsheet. Grunden til dette kommer her.

Når man har offenligtgjort et regneark “Publish”, hvilket bare som regel er standard HTML – så findes der tillige også et Atom feed til dette regneark. Det opdager du ganske normalt oppe i adressefeltet for din Firefox browser etc. (og IE 7.0) som når du bevæger dig rundt på et websted der har RSS/Atom feeds. Nu er Google så venlige, at denne Atom feed kan hentes som en JSON fil. Folkene bag Exhibit 2.0 har så lavet en Google Spreadsheets converter over til deres JSON fil format. (Se i “Vis kildekode” i mit HTML dokument for hele opbygningen og syntaks).

Hvad smart er der ved det i forhold til at konventere ens almindelige regneark med BABEL værktøjet jeg brugte første gang? Man kan hurtigt miste overblikket i en JSON fil, hvis man har smårettelser. Hvis man online samarbejder med flere, så er et regneark det nemmeste for alle parter at gå til mht. til at udfylde data. Rettelser og tilføjelser sker så automatisk helt ud til dit færdige projekt.

Andet dansk eksempel. Morten har også for et stykke tid siden leget med MIT SIMILE tidslinje værktøjet. Her er det Mortens RSS feeds for hans blog, Flickr, del.icio.us, der bliver plottet automatisk ind på tidslinjen.

Jeg har her visualiseret data om de 98 borgmestre i Danmark, på kommunekort, borgmestre (i tabelform), fotoalbum og kommunefakta: Dette er der ikke noget imponerende og specielt ved. Det er ude til højre at den smarte feature i Exhibit findes. Her ses facetter. Disse facetter kan sammensættes, så du fx kan “Vis mig mandlige borgmestre i Region Syddanmark fra partiet Socialdemokraterne”

Ved hvert klik på en “facet” så ændrer indholdet sig automatisk i venstre side.

Exhibit har også muligheder for at lave sorteringer fx “sorterer efter region og dernæst efter partibogstav”

Da alle projekter under MIT SIMILE er udgivet som open source, så finder vi selvfølgelig også en “Eksporter datafunktion” i Exhibit. Der er en saks, der kan klikkes på og et udvalg af forskellige dataformatter kan vælges.

For at benytte Exhibit laver du bare et link til Exhibit 2.0 API’s JavaScript (samme teknik som til Google Maps på eget domæne) – Dernæst skal du have nogle data i JSON (JavaScript Object Notation) format. I mit tilfælde havde jeg alle oplysninger om de 98 borgmestre i et regneark (fra et andet projekt). Nu har folkene bag SIMILE lavet et værktøj ved navn BABEL. Her kan nemt konverteres fra Excel (samt fra et par andre formatter mere) og så over til en JSON fil. (Se den benyttede JSON fil direkte her)

Lidt konfiguration af Exhibit m.m og jeg har hurtigt og nemt lavet en lidt anderledes at præsentere data på. Desværre er Exhibit på engelsk, men det er jo open source, så man kan jo selv gå i gang med en dansk version

Mere om Exibit

• a Getting Started tutorial
• Exhibit Examples

Et andet interessant SIMILE projekt er Timeline. Timeline fik jeg kendskab til af Morten Frederiksen for et år siden. Jeg vender ved lejlighed tilbage med et eksempel med Timeline.