Künstliche Intelligenz
Wikimedia-Projekte: Wikidata als Datenquelle nutzen
Welche berühmten Filme stehen unter freier Lizenz? In welchen Ländern liegen die größten Wüsten? Und welche Tech-CEOs sitzen in den Aufsichtsräten welcher anderen Unternehmen? Antworten auf solche Fragen liefern heute in erster Linie Suchmaschinen, Reise-Apps oder Sprachassistenten. All diese Tools haben dieselbe Anforderung: Daten müssen zuverlässig, strukturiert und maschinenlesbar sein, damit Anwendungen sie automatisiert aggregieren, analysieren und bereitstellen können. Eine zentrale Datenquelle ist Wikidata. Dieser Artikel erklärt, warum das Projekt mehr als eine gewöhnliche Datenbank ist und wie Entwicklerteams einfach auf die Daten zugreifen können.
Ursprünglich 2012 von Wikimedia Deutschland als strukturierte Datengrundlage für Wikipedia gestartet, hat sich Wikidata zu einer eigenständigen offenen Wissensinfrastruktur entwickelt. Heute enthält das Projekt über 120 Millionen Einträge und mehr als 1,6 Milliarden Aussagen, gepflegt von rund 24.000 Freiwilligen weltweit. Alle Inhalte sind in über 600 Sprachen verfügbar und stehen, genau wie die Daten, unter der Lizenz CC0, der permissivsten Creative-Commons-Lizenz. Es werden keine Rechte vorbehalten.
- Wikidata sammelt alle Daten von Wikimedia-Projekten wie Wikipedia, Wiktionary oder Wikisource.
- Die Daten stehen in der Public Domain unter der Lizenz Creative Commons 1.0 Universal und sind damit frei verfügbar.
- Da sie als Wissensgraph organisiert sind, ermöglichen sie komplexe Abfragen von Beziehungen zwischen Daten.
- Der Wikidata Query Service, die MediaWiki Action API, die Wikibase REST API, Wikidata Data Dumps, ein Wikidata MCP und Wikibase GraphQL sind Zugangsmöglichkeiten.
Anders als klassische Datenbanken organisiert Wikidata Wissen als Graph aus Entitäten und deren Beziehungen. Entitäten stehen für eindeutig identifizierbare Dinge wie Personen, Orte, Organisationen, Konzepte oder Werke und sind durch stabile IDs eindeutig gekennzeichnet – Berlin hat beispielsweise die ID Q64. Statements bilden die Verbindungen zwischen Entitäten ab, wodurch ein Wissensgraph entsteht. Entwickler und Software nutzen die Wissensgraphen, um Netzwerke zu analysieren, Beziehungen über mehrere Ebenen herzustellen und indirekte Verknüpfungen oder neue Zusammenhänge zu entdecken.
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