Ca fait un an que LODLAM 2020 a eu lieu au Getty à Los Angeles, juste avant que la pandémie du Covid-19 frappe. Il semblait que mes bagages étaient à peine déballés que les choses se passaient dramatiquement mal et que les institutions et les villes commençaient à fermer. L'heure de pointe au centre-ville de Toronto était un étrange spectacle: des employés de bureau emportant leurs écrans d'ordinateur sur les trains de banlieue, prêts pour une longue période d'absence au travail. Nous nous sommes tous retrouvés dans l'une de deux catégories: ceux forcés à un arrêt de travail et ceux époumonés à garder les choses en fonction. 2020 a été pour plusieurs une «année perdue», où nous avons fait de notre mieux avec une situation non-idéale.
Un an en retard, mon rapport LODLAM 2020:
Les sessions de discussions incluaient "Then What? User Interfaces for LOD", "LOD Education and Training", "How to get colleagues excited / Uncertainties in LOD", "Software Implementation, MetaPhacs, BIBFRAME", "Modeling Exhibitions / Machine Readable Profiles / Pragmatic Approaches" "Wikidata Best Practices" ainsi qu'une liste de liens moins qu’organisée.
Un des points que j’ai retenu, 10 ans après le début de cette non-conférence, est que LODLAM est encore une idée qui a besoin de faire son chemin: certaines personnes sont à la pointe de la technologie tandis que d'autres ne sont pas encore tout à fait là. Plusieurs ont critiqué LODLAM comme étant une non-conférence «de destination» où les choses n’y arrivent pas. Il y a probablement une part de vérité à cela, mais formaliser davantage la non-conférence la forcerait dans un silo thématique qui empêcherait une approche interdisciplinaire.
Les Institutions culturelles sous verrouillage
La valeur de données correctement organisées et structurées n’est pas en question. Les services de streaming comme Amazon Prime Video sont en plein essor avec les verrouillages et utilisent effectivement des ressources telles que IMDB pour créer des systèmes de recommandation très complexes et efficaces. Je souligne en particulier le système Xray d'Amazon Prime Video pour sa capacité à réutiliser les métadonnées des émissions. En fonction de l'émission et de l'épisode, des fenêtres contextuelles pour du contenu supplémentaire tels que les lieux de tournage, des anecdotes et des recommandations de films des acteurs de soutien sont disponibles.
Une caractéristique que j'ai trouvée intrigante était l'utilisation d'intelligence artificielle pour relier la musique de fond de la scène au titre de l’album du groupe de musique. Ceci a probablement fait plus pour les groupes indépendants de musique au cours de la dernière année que n'importe quoi d'autre. Étonnamment, la technologie et les données pour ce faire ont été disponibles depuis des années.
Du côté des musées, il sera intéressant de voir les projets que le verrouillage aura encouragé les institutions culturelles à envisager cette année. Si votre attraction principale n'est plus accessible, comment ces données peuvent-elles être utilisées pour soutenir sa mission éducative? Je tiens à souligner le travail effectué par le personnel du Musée Battleship New Jersey: son conservateur a créé vidéo après vidéo des parties inaccessibles du navire pour garder le musée financé. Ce ne sont pas des données ouvertes liées, mais c'est un excellent exemple de technologies simples donnant accès à des emplacements du navire, tels que les couloirs électriques et le puit de l’arbre moteur, qui ne seront jamais accessibles au public pour des raisons de sécurité.
Documentation, Documentation, Documentation!
Je voulais donner suite à mes commentaires pendant le «Dork Shorts» (et en faisant du jogging dans les escaliers de l'auditorium avec un micro) sur la documentation et la communication. Le principal avantage des données ouvertes liées est la capacité de communiquer le contexte et de documenter des connaissances qui seraient autrement implicites et donc perdues. Cependant, cela nécessite que vous compreniez vos propres données et, très franchement, la plupart des gens ne le savent pas. Les raisons sont diverses et peuvent être le respect aveugle des normes, une concentration sur les objets plutôt que sur les données des objets et une vue des données comme "une affaire informatique" - comme m'a dit un participant: "Vous les programmeurs, vous n'êtes jamais bons à documenter les choses".(C'est peut-être un peu trop de leurs demander de faire leur travail et d’être leur propre expert en art Sumérien et de deviner quoi faire comme par magie?)
Ce n'est pas seulement un problème de LAM: l'informatique est en train de faire une expérience farfelue à travers "La Documentation par Blog" au lieu d’utiliser de la documentation officielle, une idée que je pense vouée à l'échec . Du côté académique, les éditeurs ont travaillé sur la prise en charge des "Data Paper" dans les journaux et l'archivage des données via archiv et zenodo. Ce sont de bonnes idées, mais rappelez-vous que si vous ne pouvez pas comprendre vos propres données et que si vous ne communiquez pas leur signification en utilisant les principes LOD, les clients qui consomment vos données ne le feront probablement pas non plus.
En attendant 2022!
En terminant, j'aimerais plagier les conseils donné par Charlie Clarke au comité organisateur suivant du SIGIR 2003 qui a eu lieu lors de la première épidémie de SARS : "N'inventez pas une nouvelle maladie!". Croisons-nous les doigts pour que les choses reviennent à la normale dans un an. Les rumeurs d'un LODLAM 2022, peut-être en Europe, flottent toujours dans l'éther ...
Bonne santé du comité LODLAM 2020 : @joanbcobb @adrianstevenson @ewg118 @muninn_project @ccthompson @marciazeng et bien d'autre!
