QualityStamp Avaliando a Qualidade de Linked Datasets para Aplicações de Domínio Específico

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1 paper:2 QualityStamp Avaliando a Qualidade de Linked Datasets para Aplicações de Domínio Específico Walter Travassos 1, Damires Souza 2, Bernadette Lóscio 1 1 Centro de Informática/UFPE, Brasil 2 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba/IFPB, Brasil Abstract. The increasing structure of the Web of Data enables a set of new applications that can make use of multiple Linked Datasets. However, the choice of datasets that meet the application s requirements is not an easy task. The large number of datasets available on the web and the lack of information on the provenance and quality of data have brought a major challenge: how to identify the best Linked Datasets to a given application? With this in mind, this paper presents the QualityStamp, a tool which evaluates the quality of Linked Datasets, by taking into account the application requirements. Resumo. A estrutura crescente da Web de Dados possibilita uma série de novas aplicações que podem fazer uso de múltiplos Linked Datasets. Contudo, a escolha de datasets que atendam aos requisitos de uma aplicação não é uma tarefa fácil. O grande número de datasets disponíveis na Web, bem como a falta de informações sobre a proveniência e a qualidade destes dados, traz a tona um grande desafio: como identificar os melhores Linked Datasets para uma determinada aplicação? Com base nisso, este trabalho apresenta a QualityStamp, uma ferramenta que avalia a qualidade de Linked Datasets considerando os requisitos da aplicação. 1. Introdução A adoção dos princípios de Linked Data tem contribuído para o crescimento da Web de Dados, uma vez que estes recomendam a publicação de dados em um formato estruturado (modelo RDF) e incentivam a criação de ligações entre os recursos descritos. A facilidade de navegação entre conjuntos de dados distintos é um dos diferenciais dos Linked Datasets, i.e., conjuntos de dados definidos de acordo com os princípios de Linked Data. A Web de Dados, por sua vez, possibilita uma série de novas aplicações que podem fazer uso de múltiplos Linked Datasets (por simplificação, chamados aqui de datasets) a fim de prover informações úteis para comunidades de usuários interessados em um domínio de dados em particular, por exemplo, Dados bibliográficos, Saúde, Música (Heath e Bizer, 2011). Porém, a escolha de datasets relevantes para uma determinada aplicação, ou seja, datasets que atendam aos requisitos da aplicação não é uma tarefa fácil. De uma maneira geral, o grande número de datasets atualmente disponíveis na Web, bem como a falta de informações sobre a proveniência e a qualidade destes dados, traz a tona um grande desafio: como avaliar a qualidade de datasets que serão usados por uma dada aplicação. Neste contexto, este trabalho propõe uma ferramenta, denominada QualityStamp 1, para avaliação da qualidade de Linked Datasets. Neste trabalho, o 1 Screencast: 233

2 termo qualidade é associado à descrição geral de adequação ao uso proveniente da definição clássica de Qualidade da Informação (Wang e Strong, 1996). A avaliação, então, tem como objetivo auxiliar a escolha dos datasets mais adequados para uma dada aplicação, ou seja, os datasets capazes de contribuir com dados relevantes para a mesma. A avaliação proposta leva em consideração múltiplos critérios e, para cada um dos possíveis critérios, uma métrica foi devidamente especificada e implementada. A avaliação de qualidade é guiada pelos requisitos da aplicação, os quais são representados por meio de um conjunto de consultas e dos requisitos não funcionais, que correspondem aos critérios de qualidade mais indicados para a aplicação. Dessa forma, no momento da avaliação, um especialista do domínio (ED) deverá escolher os critérios de qualidade que mais se adequam à aplicação. Este trabalho está organizado da seguinte forma: a Seção 2 apresenta a abordagem QualityStamp. A Seção 3 descreve a ferramenta e suas funcionalidades por meio de um exemplo. A Seção 4 apresenta alguns trabalhos relacionados. A Seção 5 tece algumas considerações e indica trabalhos futuros. 2. Abordagem de Avaliação da Qualidade de Linked Datasets A Qualidade da Informação (QI) é um aspecto multidimensional definido a partir de um conjunto de critérios (Naumann, 1998). Como a qualidade é uma condição dependente do contexto em que é empregada, além de algumas vezes depender do ponto de vista do usuário, é necessário definir mecanismos adequados de medição desses critérios. Por isso, para cada critério de QI é associada uma métrica de avaliação. A abordagem proposta faz o uso de critérios com métricas objetivas, ou seja, que não necessitam da intervenção do usuário para serem aferidas, com o objetivo de avaliar três importantes características dos datasets: (i) o desempenho: diz respeito à capacidade do dataset em responder às solicitações da aplicação, determinado pelos critérios de disponibilidade, tempo de resposta e escalabilidade; (ii) a completude: está relacionada a quanto um dataset contribui para responder a um conjunto de consultas da aplicação, i.e., o quanto da informação presente nos datasets candidatos é útil do ponto de vista dos requisitos da aplicação; e (iii) interlinking: diz respeito ao grau de interligações que um dado dataset possui com outros. Quanto mais ligações possuir, mais o dataset poderá fornecer informações relacionadas aos seus recursos. Um dos diferenciais da abordagem é que a avaliação da qualidade é realizada levando-se em consideração os requisitos da aplicação, os quais podem ser capturados de duas formas: (i) por um conjunto de consultas relevantes para a aplicação, i.e., consultas realizadas com frequência, e (ii) por um conjunto de requisitos não funcionais, os quais são definidos por meio dos critérios de qualidade escolhidos para a avaliação. A avaliação da qualidade pode ser dividida em duas etapas principais. A primeira refere-se à identificação dos requisitos da aplicação, onde são obtidos os seguintes dados iniciais: (i) o conjunto de linked datasets candidatos que serão avaliados; (ii) um conjunto de consultas select SPARQL relevantes para a aplicação (que definem os requisitos de dados); e (iii) os critérios de QI (requisitos não funcionais) que serão utilizados no processo com seus respectivos pesos. A segunda etapa realiza, de fato, a avaliação da qualidade, a partir dos critérios e métricas explicados na Tabela 1. Ao final destas etapas, será gerada uma classificação dos datasets candidatos. 234

3 Tabela 1 Categorias, critérios e métricas. Categoria Critério Métrica Detalhes Disponibilidade onde, A i é o total de consultas SPARQL padrão respondidas (true) para um linked dataset; e n é o total de consultas SPARQL padrão submetidas Uma consulta SPARQL padrão, i.e. ASK WHERE {?s?p?o}, é utilizada para verificar a disponibilidade do dataset. Caso a resposta seja true, o dataset está disponível. Esta verificação é realizada por um período, assim, é gerado um conjunto A i contendo todos os momentos que o dataset esteve disponível. Desempenho Tempo de Resposta onde, RT i é a média do conjunto de tempos de resposta para uma consulta SPARQL padrão; e n é o total de consultas SPARQL padrão submetidas. É o tempo que um dataset leva para responder uma dada consulta. Da mesma forma que a disponibilidade, esta avaliação é realizada por um determinado período de tempo. Assim, será realizada uma média entre os valores de vários tempos de resposta aferidos por um dado período. Escalabilidade onde, w i são pesos atribuídos a cada teste. A soma dos três pesos deve ser igual a 1. É verificado se o tempo de resposta de uma única consulta é maior que a média de tempo de n consultas lançadas em rajada com um intervalo de 1 segundo entre elas. O escore é gerado pela porcentagem de variação entre a média dos tempos de respostas de n consultas e o tempo de resposta de uma única consulta. Assim, para gerar o escore são executados três testes com diferentes valores para n: 20, 30 e 50 consultas. Ao final, somam-se os valores dos testes. Completude de Esquema onde, RS i é o número total de consultas que um dataset s i respondeu para os padrões de triplas procurados; PT A é o total de padrões de triplas sem literais; k representa cada padrão de tripla sem literal encontrado no dataset e j representa cada um dos padrões de triplas sem literais extraídos do conjunto de consultas. A completude do esquema irá mensurar o quanto cada dataset consegue responder um conjunto de padrões de triplas sem literais extraídos do conjunto de consultas select definido. Cada padrão de tripla sem literal irá formar uma consulta ASK SPARQL. Assim, o escore desta completude é a razão entre o número de consultas que retornarem verdadeiro pelo total de padrões de triplas sem literais. Completude Completude de Literal onde, RS i é o número total de consultas que um dataset s i respondeu para os padrões de triplas procurados; PTL A é o total de padrões de triplas com literais; k representa cada padrão de tripla com literal encontrado no dataset e i representa cada um dos padrões de triplas com literais extraídos do conjunto de consultas. A completude de literal irá verificar em cada dataset a presença de padrões de triplas com literais extraídos do conjunto de consultas select definido. A avaliação da completude de literal irá gerar um escore de quanto cada dataset contribui para responder o conjunto de padrões de triplas com literais. Completude de Instância onde, RS i é o número total de consultas que um dataset s i respondeu para os padrões de triplas procurados; TDV A é o total de termos descritos por meio de um vocabulário; k representa cada recurso de dado encontrado no dataset e i representa cada um dos recursos de dados extraídos do conjunto de consultas. Mensura o quanto cada dataset contribui com recursos que representam instâncias de classes (ou recursos de dados) procuradas pelo conjunto de consultas select definido, ou seja, o quanto cada linked dataset pode responder se os termos do conjunto de Termos Descritos por um Vocabulário (TDV A) estão presentes entre suas triplas. Interlinking Interlinking O escore do interlinking é gerado por meio das propriedades de interlinking: owl:sameas, owl:equivalentclass e owl:equivalentproperty. A ferramenta conta quantas triplas com predicado de interlinking existem e, em seguida, divide esse valor pelo total de triplas existentes no dataset. A avaliação dos critérios de qualidade relacionados ao desempenho faz uso de consultas SPARQL a fim de identificar se um conjunto de dados está disponível ou não, bem como avaliar o tempo de resposta para uma consulta. Por outro lado, a avaliação dos critérios relacionados à completude requer uma análise mais detalhada e, para isso, torna-se necessário uma avaliação individual dos padrões de triplas que compõem o BGP (Basic Graph Pattern) das consultas SPARQL informadas na primeira etapa do processo de avaliação. A completude pode ser dividida em completude do esquema e completude de dados, sendo esta última representada pela completude de literais e pela completude de instâncias. A completude do esquema irá avaliar quanto um dataset pode 235

4 contribuir para responder um conjunto de padrões de triplas que não possuem literais. A completude de literais avalia o quanto um dataset pode responder a um conjunto de padrões de triplas com literais. E a completude de instâncias mensura o quanto o dataset pode responder a um conjunto de recursos de dados. A partir do BGP de cada consulta select, três conjuntos são extraídos: (i) conjunto de padrões de triplas sem literais; (ii) conjunto de padrões de triplas com literais; e o (iii) conjunto dos termos que estão descritos por meio de algum vocabulário. Neste último, cada termo é um elemento (sujeito, predicado ou objeto) não repetido, existente nos padrões de triplas extraídos das consultas select. Estes elementos não são nem uma classe, nem uma propriedade, mas instâncias de classe sendo representadas por meio de um vocabulário. Estes três conjuntos são utilizados nas métricas associadas ao critério de completude. Como a QualityStamp adota uma abordagem baseada em múltiplos critérios, encontrar a medida de qualidade de cada dataset candidato se torna um problema de decisão com múltiplos critérios (MCDM - Multi-Criteria Decision Making) (Naumann et al., 1998). Para isso, após a geração dos escores de cada critério utilizado na avaliação, é utilizado o método de decisão SAW (Simple Additive Weighting) para encontrar a medida de qualidade de cada dataset. Este método permite a ponderação sobre os critérios definidos e faz uma classificação a partir da influência de cada critério na análise global de cada dataset, identificando cada critério como positivo ou negativo. Neste sentido, tanto o tempo de resposta quanto a escalabilidade são critérios negativos, i.e., quanto menor seus escores, melhor. Já os critérios de disponibilidade, completude e interlinking são critérios positivos, i.e., quanto maior os escores, melhor. Os pesos que o ED atribuiu a cada critério de QI no início da avalição são utilizados neste momento para gerar a medida geral de qualidade. Para isso, os valores dos escores obtidos são normalizados em valores comparáveis (entre zero e um) e a ponderação é realizada. A próxima seção apresenta a ferramenta que automatiza esse processo. 3. A Ferramenta QualityStamp na Prática A ferramenta QualityStamp foi implementada no formato de aplicação Web e está disponível para uso 2. Para o desenvolvimento, foi utilizada a linguagem JSP, juntamente com a API Jena 3 e o pacote org.json 4. A seguir, é apresentado um exemplo de utilização da ferramenta QualityStamp. Para isso, uma aplicação do domínio de dados bibliográficos está sendo usada como base para a avaliação dos datasets candidatos. Esta aplicação submete consultas utilizando a ontologia de referencia AKT 5 e busca por títulos de artigos a partir do nome do autor, o ano da publicação e o nome da conferência. Os requisitos da aplicação são identificados e, na ferramenta, seu nome e domínio são definidos. Além disso, os datasets candidatos são inseridos, como mostra a Figura 1. Os requisitos de dados da aplicação, representados pelas consultas select SPARQL que a aplicação pode executar, são então inseridos. Como exemplo, a Figura 2 apresenta duas destas consultas, porém, mais consultas podem ser inseridas, conforme a necessidade https://jena.apache.org/

5 Figura 1 Definição dos dados da Aplicação e dos datasets Figura 2 Fragmento do conjunto de consultas da aplicação. O ED define os requisitos não funcionais da aplicação, a partir da configuração dos critérios e métricas utilizados. Neste exemplo, os critérios são aqueles apresentados na Tabela 1. O ED então define os pesos que devem ser considerados na avaliação (Figura 3). Observa-se que critério completude recebe um peso maior devido à sua importância no tocante à capacidade do endpoint de responder um conjunto de consultas. Figura 3 Configuração dos Critérios de Qualidade. Ao final da avaliação, é gerada a classificação ordenada dos candidatos, como mostra a Figura 4. Nesta figura, a medida geral de cada dataset é mostrada juntamente com sua classificação. O resultado mostra o DBLP como o dataset mais adequado aos requisitos da aplicação. Este resultado pode sofrer variação de acordo com os critérios e pesos considerados pelo ED. Alguns datasets podem possuir alta disponibilidade, alto desempenho, mas possuir uma baixa completude do dado. Essa discrepância acarretaria numa diminuição do número de resultados das consultas submetidas pela aplicação, e, consequentemente, diminuiria o escore do resultado final da avaliação da qualidade. Figura 4 Classificação dos endpoints candidatos. 237

6 4. Trabalhos Relacionados Até o momento, nenhum trabalho com o objetivo de gerar uma medida de qualidade para um linked dataset segundo os requisitos de uma dada aplicação foi encontrado. Porém, alguns trabalhos serviram de base para compor a abordagem proposta. Zaveri et al., (2012) elencaram 26 métricas para avaliar linked datasets. Apenas as métricas objetivas elencadas por Zaveri et al., (2012) foram estudadas e implementadas com o objetivo de se adequar à abordagem QualityStamp. Buil-Aranda et al., (2013) fizeram um estudo para verificar se a estrutura da Web de Dados está madura para ser utilizada por aplicações. Sua metodologia de avaliação utilizou quatro critérios de qualidade: discoverability, availability, interoperability, performance. Neste trabalho, entretanto, não existe uma avaliação dos linked datasets utilizando todos os critérios propostos com o objetivo de gerar uma medida de qualidade semelhante à ferramenta QualityStamp. O Sieve (Mendes et al,. 2012), é um framework flexível que faz a avaliação da qualidade por meio de indicadores de qualidade (timecloseness, preference, setmembership, Threshold e IntervalMembership). O Sieve foi criado como um módulo de qualidade intermediário para a integração de dados, ele não gera uma medida de avaliação da qualidade como a abordagem QualityStamp. 5. Considerações e Trabalhos Futuros A Web de Dados continua crescendo e, a todo instante, novos linked datasets são disponibilizados enquanto outros se tornam indisponíveis. Neste cenário, verificar manualmente se um dataset atende aos requisitos de uma aplicação se torna uma tarefa trabalhosa e demorada. A QualityStamp se torna então uma opção automatizada para esta avaliação. Para tal, ela provê a avaliação da qualidade de linked datasets candidatos para aplicações de domínio específico. Atualmente estão sendo realizados experimentos para avaliação da abordagem e da ferramenta. Referências Buil-Aranda C., Hogan A., Umbrich J., Vandenbussche P. (2013) SPARQL Web-Querying Infrastructure: Ready for Action?, In: 12th International Semantic Web Conference (ISWC 2013). Sydney, Australia, Outubro de Heath T., Bizer C. (2011) Linked Data: Evolving the Web into a Global Data Space (1st edition). Synthesis Lectures on the Semantic Web: Theory and Technology, 1:1, Morgan & Claypool. Lóscio, B. F.; Batista, M. C. M.; Souza, D.; Salgado, A. C. (2012) Using Information Quality for the Identification of Relevant Web Data Sources: A Proposal, In: iiwas Mendes, P., Mühleisen, H., and Bizer, C. (2012) Sieve: Linked Data Quality Assessment and Fusion, In: Proceedings of LWDM (Março 2012). Naumann F. (1998) Data Fusion and Data Quality, In: New Techniques and Technologies for Statistics Seminar (NTTS 98). Sorrent, Italy, Zaveri, A., Rula, A., Maurino, A., Pietrobon, R., Lehmann, J., Auear, A. (2012) Quality Assessment Methodologies for Linked Open Data, In: IOS Press

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