Иван Бегтин

Итак, я получил ответ от Елены Нагайчук, представителя ФАС России.

—-

Мы изучили представленные Вами сведения о некорректных данных в реестре недобросовестных поставщиков. Очевидно, что их основная часть связана с ошибками ввода. На сотрудниках управления контроля государственного заказа лежит большая нагрузка по вводу данных в разнообразные реестры и базы. Безусловно, это может быть лишь объяснением, но не оправданием. Поэтому сейчас, учитывая значимость реестра, мы сразу начали корректировку данных в реестре по присланным случаям, а также поиск и исправление аналогичных.

Уверяем Вас, что ФАС России открыта к диалогу и конструктивному сотрудничеству, которое в конечном счете способствует повышению эффективности исполнения наших функций.

—

Я считаю что это положительный результат. Итак, теперь у нас есть не первый, но полезный пример того зачем же нам нужны открытые данные и чего с помощью них можно добиться.

Итак, в OpenGovData.ru и его Вики появилось много нового.

1. За 4 дня было было создано 14 парсеров и, соответственно, у нас появилось 14 новых массивов машиночитаемых данных. Почти все были сделаны волонтёрами по своей инициативе. Я считаю что это очень круто и мы вместе делаем очень важное дело. Пусть и по маленьким кусочкам, но, свершилось главное идея создания машиночитаемых данных своими руками – работает.

Кстати, предлагаю всем подумать над тем как можно проанализировать и что можно из этих данных интересное сделать. Например, я лично уже копаюсь в реестре недобросовестных поставщиков, а кому могут быть интересны данные государственного регистра фильмов, базы запуска космических аппаратов или сводной налоговой отчетности. Предлагаю всем заглянуть в то что у нас уже есть тут в вики и в списках массивов данных.

2. В список источников opengovdata.ru я добавил ещё 10 новых. Их можно просмотреть в списке тут в основном это статистика ФСИН, МЧС и МВД. Присылайте новые мне или вносите в список в вики проекта тут

3. В разделе рецепты и инструменты добавились ссылки на примеры кода, фреймворки и движки по извлечению данных, их обработке и визуализации. Постепенно там будет собрана максимально обширная коллекция материалов. Если Вы видите что там чего-то нехватает, смело добавляйте или пишите мне – я добавлю.

4. Я начал вносить в Вики собственные парсеры накопленные мною за время работы над opengovdata.ru. Сейчас на странице со списком преобразованных данных я выложил парсер списка сайтов кредитных организаций (банков) с сайта Банка России.

А также вот тут http://gist.github.com/555510 можно посмотреть пример кода как автоматизировать извлечение очень простых таблиц с веб-страниц и примеры того как этот код помог в сборе данных о грантах для РосГосЗатрат.  Фактически всё что нужно для простых таблиц – это ссылка, кодировка страницы и код xpath, как правило, очень простой.

—

Тем временем, пока мы вместо наших госорганов делаем данные открытыми и публичными, норвежские чиновники вот тут http://data.norge.no/blogg/2010/08/en-klausulbuffet-av-vilkar/ обсуждают вопросы лицензирования открытых данных отдавая предпочтение лицензии Creative Commons. Страница неплохо переводится на русский через Google Translate или же, разъяснения на английском, есть на общеевропейском портале.

Поскольку число обсуждающих всё ширится, я хочу поднять ряд вопросов которые возникли, озвучить своё мнение и предложить их к обсуждению.

1. Почему не Java, .NET и прочие и прочие?

В основном по той причине что есть ряд языков/платформ разработки крепко привязанных к компаниям их продвигающих. Так .NET прочно ассоциируется с Microsoft, а Java с Sun/Oracle. Учитывая что эти платформы в основном коммерческие то и, хотя разработчиков на них много, но многие самые интересные движки и библиотеки которые могли бы помочь – тоже коммерческие.

Я лично считаю что для инициативы создания общественного блага на этих платформах должны идти от их вендоров или при их поддержке. Но учитывая что тема имеет гражданское приложение, я слабо верю в то что кто-то из них на это решиться.

В остальном здесь ситуация следующая. Если кто-то по собственной инициативе сделает парсер данных хоть на Lua или Object Pascal и выложит его в открытый доступ, ему в любом случае, респект и уважуха и такие случаи я упомяну обязательно. Но в том что касается случаев когда я выделяю на перевод массива в машиночитаемый вид денежку, то тут точно нет. Моя цель – открытые данные и наиболее простые и понятные способы их создания.

2. Не упомянут Perl

Это правда, но не от нелюбви к нему, а по невнимательности. Конечно, на скрипты на Perl’е всегда приветствуются.

3. Почему не GPL?

Тут та же самая ситуация что и с вендорозависимыми платформами. Если кто-то по своей инициативе хочет сделать скрипт по перобразованию данных и выложить его в открытый доступ под GPL. Хорошо, в любом случае общественное благо. Но лично я рассматриваю лицензию GPL как ограничивающую возможности, а не расширяющие. Соответственно в тех случаях когда я публикую предложения преобразовать за деньги которые я выделяю лично – на GPL это не распространяется. Если же кто-то последует моему примеру и решится выделить средства или вообще организовать такую же инициативу, но GPL’ориентированную – организуйте её самостоятельно. Это тоже общественное благо, тоже респект и уважуха.

4. Почему не RDF и не Semantic Web?

Для спрашивающих, я в общем-то человек сам от Semantic Web’а не далеко ушедший и, например, моделировал геополитическую онтологию в формате OWL о чём можно узнать в моём блоге или в вики OpenGovData.ru.

Так вот, RDF’изация вселенной разумна и практична только когда у Вас _уже_ есть структурированные данные или если Вы формируете онтологии своими руками. Соответственно если у кого то возникнет желание и возможность переводить данные накопленные в OpenGovData.ru и уже преобразованные в форматы для Semantic Web – милости прошу. Лично я же считаю, и сужу по мировому опыту гражданских проектов, что для них достаточно принципиальное наличие данных в структурированной форме, желательно простой – CSV или JSON. Поэтому и все существующие проекты, например, Open Knowledge Foundation помимо RDF отдают данные ещё и в XML и JSON’е. Потому как пока ещё, к сожалению или к счастью, но RDF не стал массовым явлением.

Итак, по поводу вот этой темы с ошибками в реестре недробросовестных.

Я отправил письмо в ФАС России, там его получили, отнеслись к написанному серьёзно, обещали в течении недели разобраться.

Раз такое дело, я планирую несколько дней подождать их ответа. Если его не будет, размещу найденное, а потом уже их ответ как придёт, если ответ будет то размещу вместе найденные проблемы и их реакцию.

В зависимости от их ответа будет понятно надо связываться с другими контрольными органами или нет.

А тем временем, каждый из Вас может и сам заглянуть в данные этого реестра тут – http://github.com/kappa/opengovdata-parsers или тут http://github.com/AmbientLighter/rpn-fas (спасибо Алексею Капранову и Виктору Мирееву за парсеры!) и поискать там интересное для себя.

Зачем всё это нужно? Это будет ничто иное как кейс использования открытых данных для контроля граждан за органами власти. Наглядная демонстрация того для чего это всё делается.

В ВебПланете вышла статья про то что я уже организовал конкурс – http://www.webplanet.ru/news/service/2010/08/25/begtin.html.

Друзья, спасибо за привлечение внимания к идее. Только это ещё не конкурс, это был анонс обсуждения и сбор предложений как конкурс организовать. Обратите, внимание, на разницу.

Результаты обсуждения уже доступны тут http://ivan.begtin.name/2010/08/25/idearesults/

И конкурс будет проходить по описанной там схеме:

1. Я еженедельно буду публиковать список из 10 массивов в «плохих форматах» с предложением волонтёрам их преобразовать.  К волонтёрам просьба – если возьметесь за работу, отпишите мне – чтобы я соответственно отметил этот массив и укажите если Вы берётесь за это бесплатно.

2. В течении недели, если кто-то за преобразование берётся, я отмечаю в Wiki проекта что этими данными занимаются и потом там же публикую результаты – скрипт и массив данных.

3. В конце недели публикуют отчет с итогами. Какие данные преобразованы, а какие нет и следующий список из 10 массивов.

4. Если какие-то данные небыли преобразованы в течении недели. Например, были волонтёрами неинтересны или же массивы сложности, я публикую все непреобразованные данные списком с указанием суммы которую я готов подарить за их преобразование.

5. В случаях сложных и больших массивов данных каждый из них будет выносится на широкое обсуждение.

Если редактора ВебПланеты читают мой блог, поправьте, пожалуйста, у себя в статье.

Тем временем уже за короткий срок уже появилось 7 машиночитаемых массивов данных . Это очень круто, я не ожидал такого результата, если честно.

Итак, по идее которую я ранее озвучил тут что я хочу инициировать процесс по созданию открытых машиночитаемых данных усилиями сообщества появились первые результаты.

Во первых пошли обсуждений сразу в нескольких местах: здесь - http://ivan.begtin.name/2010/08/24/opendataidea/ , здесь – http://ivbeg.livejournal.com/313161.html и здесь http://groups.google.com/group/opengovdataru/browse_thread/thread/5ef181f1c9e19c72 и тут http://ff.im/pE9Ww. Что мне особенно нравится обсуждение идёт конструктивное – за что спасибо всем участникам.

Во вторых, стоило мне объявить о том что я собираюсь такой конкурс сделать, даже до его объявления мне уже прислали несколько скриптов и массивов данных преобразованных массивов.  Я собрал их все на странице Wiki под названием «Как помочь проекту«. Отдельное спасибо Артемию Трегубенко (arty.name) и Сергею Кожину (http://github.com/skojin) за эти скрипты. А Алекс Капранов взялся за реестр недобросовестных поставщиков. Во всех случаях если не указано иное авторами, я буду размещать такие скрипты и данные под лицензиями PDDL (Public Domain Data License) и Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. Да, никто из авторов не спросил денег за работу, но если всё таки  сочтёте что она денег стоит – пишите сразу мне.

В третьих не единожды мне уже написали о том что надо мотивировать не деньгами, а общественным благом. То есть надо описывать ту пользу которую мы создаём преобразуя эти данные. Тут есть не проблема, но вопрос понимания. Сложно доказать прямую пользу от открытых данных поскольку польза не прямая, а на основе производных от них проектов – таких как OpenCongress.org, да и РосГосЗатраты весь и целиком основан на открытых данных как и другие проекты. Создавая открытые данные мы меняем реальность поскольку далее на их основе может быть создано нечто новое, интересное и полезное и далеко не всегда можно предсказать что именно.

В четвёртых я услышал гениальное предложение что надо предлагать компаниям нанимающим программистов предлагать написание парсеров в качестве тестового задания. Если Вы ищите программистов и даёте им тестовые задания, обращайтесь ко мне – я Вам предоставлю список никем пока ещё не преобразованных данных для которых парсеры нужны. Если потом ещё и результаты будут в открытом доступе под Creative Commons – так вообще прекрасно. Точно также, если Вы обучаете студентов, даёте им тестовые задания – я готов, по мере возможностей, помочь с тем какими эти задания могли бы быть. По написанию парсеров, очистке данных, их преобразованию и так далее. Здесь все задачи живые, результаты будут общедоступные, общественное благо будет несомненным.

В пятых, я отвечу на ряд возникших вопросов.

1. Почему только скриптовые языки?

Потому как в большинстве случаев с ними проще управляться, легче использовать в веб-проектах и так далее. Я лично ничего не имею против различных вендоро-специфичных платформ/языков вроде .NET и Java, но не вижу смысла без поддержки самих вендоров на этих платформах.

2. Откуда требования к выходным форматам?

На основе мирового опыта, удобства для пользователей и так далее. Например, данные в CSV сравнительно просто загрузить в MS Excel, OpenOffice или, даже, в GridWorks. XML данные также легко преобразуются и есть много инструментов для работы с ними. JSON очень удобен при веб-разработке и загрузке в NoSQL базы вроде MongoDB.  Плюс, конечно, ещё есть KML формат для геоданных, но я лично считаю его производным от других. То есть вначале хорошо бы получить данные в CSV, а преобразовывать их это уже следующая задача.

3.  Почему среди лицензий нет GPL?

Потому как, GPL, несмотря на все свои плюсы и распространённость довольно жёсткая лицензия. Я считаю что автор должен иметь возможность использовать этот код и для коммерческих целей, равно как и все остальные.

4. Как быть с описанием структур?

По хорошему, прежде чем преобразовывать плохие форматы в хорошие надо бы их описать в некой структурированной форме, например, XSD. на практике, лично я считаю, что этого можно избежать в некоторых случаях когда структура, условно, очевидна. То есть, если мы понимаем что все данные представлены в виде одной плоской таблицы, то последующую структуризацию можно провести постфактум. В случае сложных данных, согласен, имеет смысл моделировать ситуацию, до.

5. Зачем всё это нужно?

Основная цель – создать фундамент для последующих гражданских проектов поскольку сейчас мы находимся, в некотором смысле, тупиковой ситуации. Когда государство не раскрывает данные поскольку исходит из того что они никому не нужны и «общество не готово», а гражданские проекты не появляются поскольку данных нет. Сейчас мы готовим набор ингридиентов на основе которых потом каждый сможет творить собственные блюда.  И чем больше ингридиентов появится, тем больше шансов что будет больше гражданских проектов на их основе.

6. Можно ли эти данные использовать в своих проектах?

Да, несомненно можно и нужно. Как для некоммерческих так и для коммерческих проектов. Для некоммерческих проектов я думаю что и так понятно почему. Для коммерческих это нужно для формирования рынка сервисов основанных именно на открытости данных, а не на доступе к ним на эксклюзивной основе. В мире такие сервисы, в основном, сосредоточены на визуализации данных, подмешиванию их в результаты поисковой выдачи, алгоритмах по работе с информацией, проектов вроде InfoChimps и Factual предоставляющие удобные инструменты для работы с информацией.

——-

И в пятых. По результатам обсуждения я хочу немного трансформировать эту идею. Я вижу что на сравнительно простые массивы данных энтузиасты находятся и их преобразуют. Со сложными случаями, когда данные публикуются в форматах Excel’я, Word’а или PDF.  Или же когда используются сложные формы за которыми данные скрыты. Или же когда структура HTML неудобна для обработки.

Я предлагаю следующее. Я готов размещать в Wiki проекта, на сайте OpenGovData.ru и других ресурсах, на которых только дотянусь, статьи касающиеся преобразования данных различными инструментами. Особенно меня интересуют сложные случаи и статьи с примерами на основе данных OpenGovData.ru. Все статьи будут публиковаться с указанием автора под Creative Commons лицензией.

Соответственно, статья – это всё таки несколько большая работа чем просто преобразовать данные и я готов за такие статьи платить денежку. За обычную статью – 1000 рублей, за статью на особо интересные темы – 2000 рублей. С общим бюджетом в 10 тысяч рублей на месяц и оплатой через Яндекс.Деньги. А если кто-то готов написать, без денег – также милости прошу. Просто отметьтесь, скажите что готовы сделать это без денег.

Какие темы хотелось бы охватить: преобразование данных стандартными скриптовыми языками вроде Python, Ruby, PHP и так далее, обработка данных в общем случае, обзор форматов данных и другие связанные темы.

Темы которые особенно интересны лично мне:

- автоматическое извлечение данных из документов Word, Excel, PDF,

- сбор данных с веб-страниц закрытых за POSTBACK навигацией которая используется в сайтах на asp.net

- трюки, хитрости, сложные случаи

- обработка и очистка данных, в том числе автоматическая. например, интересен обзор работы с Freebase Gridworks;

- как визуализировать данные – строить графики на разных движках. Желательно opensource, но пойдут и другие

Если какие-то темы тут не упомянуты, но Вы считаете что они важны, прошу Вас, предлагайте.

С каждой статьей, соответственно, нужен пример открытых данных из OpenGovData.ru или какой-либо другой пример госданных который там не упомянут (заодно его туда добавим).

Соответственно если Вы захотите такую статью написать – пишите мне на ibegtin (собака) gmail.com или комментарием. Мне нужны тема и то какой массив данных вы в статье используете как пример.

А по преобразованию данных данных я предлагаю следующую схему.

1. Я еженедельно буду публиковать список из 10 массивов в «плохих форматах» с предложением волонтёрам их преобразовать.  К волонтёрам просьба – если возьметесь за работу, отпишите мне – чтобы я соответственно отметил этот массив и укажите если Вы берётесь за это бесплатно.

2. В течении недели, если кто-то за преобразование берётся, я отмечаю в Wiki проекта что этими данными занимаются и потом там же публикую результаты – скрипт и массив данных.

3. В конце недели публикуют отчет с итогами. Какие данные преобразованы, а какие нет и следующий список из 10 массивов.

4. Если какие-то данные небыли преобразованы в течении недели. Например, были волонтёрами неинтересны или же массивы сложности, я публикую все непреобразованные данные списком с указанием суммы которую я готов подарить за его преобразование.

5. В случаях сложных и больших массивов данных каждый из них будет выносится на широкое обсуждение.

Комментарии и живое обсуждение всячески приветствуется.

Возвращаясь к моим рассуждениям об онтологиях АТД и онтологиях структуры органов власти рассмотрим, например, онтологию центральных органов власти.

О том как её можно промоделировать, уровнях сложности и так далее.

Для начала необходимо определить какие именно органы власти считать центральными и что в эту онтологию должно входить. Как я вижу главное и необходимое – в онтологию должны быть включены все организационные сущности упоминаемые в Конституции, такие как Президент, Правительство, Федеральное собрание, Счетная Палата, Генеральная прокуратура, Высшие органы судебной власти, Центральная избирательная комиссия. А также ряд органов имеющих федеральное значение – таких как как Совет Федерации. Возможно сюда же необходимо включить уполномоченных по правам человека и по правам детей.

Далее, как именно осуществлять моделирование. Ключевые вопросы здесь – это выстраивание иерархии и детальность описания.

Есть несколько подходов.

1. Подход простой

Моделирование производится по минимуму. Для каждого органа власти есть следующая информация:

- полное наименование

- краткое наименование

- официальный адрес

- официальный сайт

- контактный(-е) телефон(-ы)

- ФИО руководителя

- Полное наименование должности руководителя

- ссылка на вышестоящую структуру

- принадлежность к структуре

При этом такие органы власти как Администрация Президента и Правительство описываются включая организации входящие в их структуру – Министерства, Федеральные агентства и службы.

Но подробного описания по структурам каждого из органов власти не формируется, а то есть не производится детализация департаментов, территориальных подразделений и так далее.

Минусы подхода.  Мы теряем множество связей не характеризующихся подчинённостью или вхождением органа власти в другой. Например, Счетная Палата хотя и образуется Советом Федерации и Государственной думой, нельзя однозначно сказать что подчиняется этим структурам. То же самое нельзя сказать с Генеральной Прокуратурой. Формально, в Конституции у нас прокуратура – это единая структура, а влияние Федерального Собрания распространяется только на избрание генерального прокурора.

Также, при таком подходе нет описания подробностей того чем занимаются отдельные органы власти.

При таком подходе, также, необязательно предварительное моделирование Конституционной онтологии, поскольку ссылки с описания госструктур на понятия закреплённые в конституционной онтологии необязательны.

Соответственно, это ограниченный подход, с акцентом на утилитарность использования.

2. Подход детальный

Если же, всё таки, подойти к моделированию значительно более обстоятельно, то, в дополнение к данным выше, в описание госструктуры должно входить гораздо больше информации.

Кроме того в зависимости от типа госструктуры эта информация будет разной. А также в модели должны быть учтены совещательные и иные структуры не являющиеся органами власти.

Например, расширенная структура описания органа власти:

- название ведомства на английском языке;

- код ОКОГУ;

- код ГРБС, в случае если ведомство является ГРБС;

- ссылка на понятие в Конституционной онтологии, если там оно упоминается

- дата принятия указа о создании данного органа власти

- документ, определяющий факт создания органа власти – приказ, распоряжение, конституция

- реквизиты документа положения о данном органе власти: дата принятия, номер документа, ссылка на тип документа нормативно-правовой онтологии

- структурное описание положения о ведомстве включая:

– описание ведомства

– подведомственность другому органу власти

– перечень уровней власти и других органов с которыми данное ведомство взаимодействует (ссылками на объекты)

– список задач ведомства

– список функций ведомства

– список полномочий ведомства

- реквизиты юридического лица – ИНН, КПП, ОГРН, юридический адрес, если является юридическим лицом;

В случае Администрации Президента также описываются совещательные органы – Совет Безопасности, Государственный Совет, комиссии при президенте и советы при президенте включая следующую информацию:

- полное наименование совещательного органа;

- краткие сведения

- состав в формате: ФИО, Должность, статус в совете (комиссии)

- реквизиты и текст документа положения о совещательном органе включая: номер НПА, дата принятия НПА, текст НПА (структурный, с разбивкой по пунктам);

- основные задачи совещательного органа – каждая задача описывается отдельно со ссылкой на пункт положения;

- ссылка на сайт совещательного органа, если сайт есть

В случае правительства, помимо структуры правительства по органам власти, также необходимо описание структуры по ответственным вице-премьерам. Фактически это персонифицированная структура распределения обязанностей, которая, должна была бы выглядеть следующим образом:

- ФИО вице-премьера;

- полная должность;

- перечень курируемых вопросов;

- перечень курируемых органов власти;

- перечень курируемых нац. проектов, федеральных целевых программ

В случае правительства, также, подробное описание координационных и совещательных органов, в основном это правительственные комиссии, а также Морская коллегия.

Для каждого органа описание включает:

- полное наименование

- реквизиты и текст документа положения о совещательном органе включая: номер НПА, дата принятия НПА, текст НПА (структурный, с разбивкой по пунктам);

- описание задач совещательного органа – текст и структурный перечень со ссылкой на пункты положения;

- состав органа включая: ФИО участника, статус участника в комиссии, должность участника;

- ссылка на сайт совещательного органа, если сайт есть

Примечание: Вообще именно с правительственными комиссиями большая проблема с доступностью информации об их деятельности. Данные на сайте правительства публикуются очень неравномерно, у некоторых комиссий есть свои сайты, например, у Морской Коллегии сайт есть ( http://www.morskayakollegiya.ru/), а у большей части других совещательных органов нет и информация об их деятельности представлена на сайте правительства и на сайте того органа руководит которым председатель этой комиссии.

Плюс структурное описание необходимо для таких органов как:

- Государственная дума – описание персон, комиссий, комитетов, фракций, партий.

- Совет Федерации – описание персон, комиссий, комитетов

- Счетная Палата, Прокуратура, Избирательная комиссия и так далее.

Отдельная большая тема в том как именно моделировать оргструктуру ведомств и как описывать отдельных персон. По хорошему, список персон надо выносить отдельно, делать ли это общим списком или же по разным органам власти отдельными – вот в чём вопрос. То есть, например, отдельно описывать персоны в статусе «депутат» и отдельно в статусе «чиновник».

Но, собственно, самое важное. Получается всего очень много, разьве что чуть меньше чем онтологии АТД, но с гораздо большей сложностью и числом связей.

Чем дальше тем более я думаю что онтологии органов власти также надо дробить на более малые и независимые. Отдельно онтология правительства, онтология АП, онтология Фед. собрания и так далее.

Как пример того как проходят мини-реформы по оптимизации государственного управления в США, приведу в пример комиссию по оптимизации в штате Юта. Их деятельность подробно описана у них на сайте http://performance.utah.gov/index.shtml

Ну а если забраться в детали то можно найти вот такой их отчет для губернатора http://performance.utah.gov/optimization/Optcom_Final_Report.pdf

В отчете можно найти один из наиболее интересных принципов на которых построена работа комиссии.

—

Я какое-то время назад писал про те данные которых нет в машиночитаемом виде, но очень бы хотелось увидеть.

Пришла пора составить более полный и всеобъемлющий список для чего в вики OpenGovData.ru появился специальный раздел «Желаемые данные» где я составил первый список данных которых нет в машиночитаемом виде или доступ к ним ограничен, но которые очень бы хотелось получать именно в машиночитаемой форме. На сайтах ответственных за них ведомств или на data.gov.ru, когда он появится.

Основная мысль – описывать не то что уже есть, а именно то что хочется, что необходимо для контроля за деятельностью государства в самых разных областях и та информация которая имеет общественное значение.

Предлагаю желающим добавлять свои пожелания в Вики или присылать мне комментариями.

В дальнейшем, есть идея сделать реестр идей как в http://data.gov.uk/ideas/list и туда импортировать список из WIki.

Я не так давно уже делал обзор про открытые данные и российскую специфику, сейчас, прочитав несколько книг Кордонского, подправив терминологию и вообще проникшись точностью описания вижу как все те же проблемы можно описать не просто «в реальности», а «как оно на самом деле» (о разнице между этими понятиями можно почитать тут).

Рыночная экономика и гражданское общество

Собственно, главная проблема открытых данных в России в том что потребность в них может быть обеспечена всего двумя факторами – наличием рыночной экономики и гражданского общества.

Рыночная экономика, особенно с высокой конкуренцией, обеспечивает среду когда предприниматели, коих множество, приходят к согласованной позиции или действиям направленным на открытие информации которая может помочь их бизнесу или же, если приведёт к контролю за бизнесом, то охватит всех, а не малые группы. Например, публичное раскрытие данных акционерными обществами актуально только в условиях рыночной экономики и частью рынка является. В некоторых странах, например, США – это раскрытие уже формализовано настолько что данные в системе SEC публикуются машиночитаемыми много лет. Точно также рынок заинтересован в открытости и доступности информации о техническом регулировании, нормативно-правовом регулировании, информации о госзаказах, официальной статистике и так далее. А то есть в информации наличие которой позволяет извлечь прибыль или сократить расходы. А также есть отдельный сегмент рынка – информационные компании чей бизнес основан на работе с информацией, накоплением баз данных и так далее. Типичными представителями такого рынка можно назвать компании-владельцы крупнейших поисковых систем Google, Yahoo и Microsoft, а также крупные СМИ формирующие свои банки данных, такие игроки cloud-сервисов как Amazon и многие другие.

Гражданское общество, в его полноценном понимании, а не в той форме как оно существует в России в первую очередь заинтересовано в наличии и доступности информации позволяющее контролировать государство и бизнес. Это может быть информация о государственных расходах, чрезвычайных происшествиях, изменении климата, экологической обстановке и так далее. Наличие этой информации в форме пригодной для последующей интерпретации позволяет институтам гражданского общества воздействовать на государство и бизнес максимально эффективно.

Несомненно, также, что, и у рынка, и у гражданского общества интересы могут как совпадать так и напрямую конфликтовать, например, в части данных об экологическом состоянии. Однако, чаще, наличие таких конфликтов и их публичность позволяют найти компромиссные решения.

И, конечно, есть данные которые не являются полезными, напрямую, но могут существенно помочь при работе с другой информацией. Это справочники, классификаторы, геоданные и тому подобная информация, сама по себе, не представляющая особого интереса

Какие бывают данные

При том что далее речь пойдёт о специфики открытых данных в ресурсном государстве, тем не менее приведённая далее классификация типов данных относится не только к России. Её можно применить, в принципе, к любой стране.

Итак, исходя из предполагаемого потребления информации,разделим данные на следующие типы:

• Ресурсные данные. Это данные обладающие прямой коммерческой или административной ценностью.
• Контрольные данные. Данные, наличие которых позволяет обеспечить/повысить влияние общества и контроль над органами власти и бизнесом.
• Справочные и иные данные. Эти данные не обладают прямой коммерческой или контрольной ценностью, но позволяют сформировать каркас для всех остальных данных и создавать удобные информационные продукты.

Это не жёсткая типизация и, на практике, бывают пересечения когда данные могут быть использованы для контроля и быть ресурсными, и даже справочными одновременно. Но чаще, всё таки, деление есть и оно заметно.

Основной интерес, конечно, здесь представляют ресурсные и контрольные данные, поскольку их публичность или непубличность непосредственно влияют на возможности ведомств в вопросах административного торга. Публичность ресурсных данных не позволяет их монетизировать или конвертировать в другие блага, а публичность контрольных данные позволяет гражданам/СМИ/НКО (гражданскому обществу) влиять на госструктуры больше чем им бы этого хотелось.

Разумеется, большинство государственных структур не заинтересовано в их публичности и старается обеспечивать их доступность в пределах их минимальных обязательств.

Continue reading «Открытые данные в ресурсном государстве»