Open Cultural Data Hackathon 2017 : 15 & 16 septembre 2017

  • Hackathon
Ankündigungsbild von opendata.ch für «Open Cultural Data Hackathon 2017: 15. & 16. September 2017»

15–16 septembre 2017, 09:00 @ Université de Lausanne, Génopode, Avenue François-Alphonse Forel 201, 1015 Lausanne

Organisé par Opendata.ch, infoclio.ch

Le troisième Swiss Open Cultural Data Hackathon s’est tenu les 15 et 16 septembre 2017 à l’Université de Lausanne – pour la première fois en Suisse romande. Le groupe de travail OpenGLAM d’Opendata.ch l’a organisé avec la Bibliothèque cantonale et universitaire de Lausanne, le Laboratoire de cultures et humanités digitales de l’UNIL et infoclio.ch. Environ 90 participants – développeuses, historiens, bibliothécaires, archivistes, wikipédiens et étudiants – ont travaillé avec des données de bibliothèques, d’archives et de musées; le groupe de travail avait réuni au préalable quelque 110 jeux de données culturelles ouvertes. Des pre-events avaient eu lieu à Genève (Geneva Open Libraries), à Lausanne (Digital Humanities) et à Zurich (Archival Hackday).

Dès le jeudi après-midi, un atelier OpenRefine et un Wikidata + GLAM Gathering avec Sandra Fauconnier ont ouvert le programme. Pendant le hackathon, des ateliers sur School of Data, la bibliométrie, Wikidata et SPARQL, les Jupyter Notebooks, les Linked Data et la Statistique historique de la Suisse ont transmis savoir-faire et compétences; un autre atelier s’est demandé comment assurer la pérennité du hackathon et de sa communauté.

Le samedi soir, onze groupes ont présenté publiquement leurs projets, dont la moitié environ en lien avec Wikidata: reconnaissance faciale pour les photographies de la Société des Nations, un réseau de correspondance à partir des lettres de C. G. Jung et de Rainer Maria Rilke, les représentations du Schauspielhaus de Zurich 1938–1968 dans Wikidata, un répertoire des jeux vidéo suisses, des analyses big data avec swissbib, les collections de l’institut d’histoire de la médecine de Lausanne – pour la première fois aussi sur Wikimedia Commons –, des sources de l’Église catholique-chrétienne du Kulturkampf, des personnes des Archives sociales alignées sur Wikidata, un memory avec des caractères de l’époque de Gutenberg, le jeu de géographie OpenGuesser et le Wikidata Ontology Explorer.

Photos

Photo: Beat Estermann / CC BY-SA 4.0, ETH-Bibliothek / CC BY-SA 4.0, Karine Lamon / CC BY-SA 4.0

Documentation et enregistrements

Projektpräsentation: Collaborative Face Recognition (Vimeo, infoclio.ch)

Défis

  • Collaborative Face Recognition – United Nations Library & Archives Geneva

    With Picture Annotation for Archives

    Martin GrandjeanBlandine Blukacz-LouisfertColin WellsGregoire LodiAdrien BaylesSifdine HaddouSamuel FreitasLouis Schneider
    Description du défi

    Les Archives photographiques de la Société des Nations (SDN) --- ancêtre de l'actuelle Organisation des Nations Unies (ONU) --- consistent en une collection de plusieurs milliers de photographies des assemblées, délégations, commissions, secrétariats ainsi qu'une série de portraits de diplomates. Si ces photographies, numérisées en 2001, ont été rendues accessible sur le web par l'Université de l'Indiana, celles-ci sont dépourvues de métadonnées et sont difficilement exploitables pour la recherche.

    Notre projet est de valoriser cette collection en créant une infrastructure qui soit capable de détecter les visages des individus présents sur les photographies, de les classer par similarité et d'offrir une interface qui permette aux historiens de valider leur identification et de leur ajouter des métadonnées.

    Le projet s'est déroulé sur deux sessions de travail, en mai (Geneva Open Libraries) et en septembre 2017 (3rd Swiss Open Cultural Data Hackathon), séparées ci-dessous.

    • * * * *

    Session 2 (sept. 2017)

    L'équipe

    | Université de Lausanne | United Nations Archives | EPITECH Lyon | Université de Genève |
    | --- | --- | --- | --- |
    | Martin Grandjean | Blandine Blukacz-Louisfert | Gregoire Lodi | Samuel Freitas |
    | | Colin Wells | | |
    | | | Adrien Bayles | |
    | | | Sifdine Haddou | |

    • * * * *

    Compte-Rendu

    Dans le cadre de la troisième édition du Swiss Open Cultural Data Hackathon, l'équipe qui s'était constituée lors du pre-event de Genève s'est retrouvée à l'Université de Lausanne les 15 et 16 septembre 2017 dans le but de réactualiser le projet et poursuivre son développement.

    Vendredi 15 septembre 2017

    Les discussions de la matinée se sont concentrées sur les stratégies de conception d'un système permettant de relier les images aux métadonnées, et de la pertinence des informations retenues et visibles directement depuis la plateforme. La question des droits reposant sur les photographies de la Société des Nations n'étant pas clairement résolue, il a été décidé de concevoir une plateforme pouvant servir plus largement à d'autres banques d'images de nature similaire.

    • * * * *
    Samedi 16 septembre 2017

    Découverte : Wikimedia Commons dispose de son propre outil d'annotation : ImageAnnotator. Voir exemple ci-contre.

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    Code

    Organisation

    https://github.com/PictureAnnotation

    Repositories

    https://github.com/PictureAnnotation/Annotation

    https://github.com/PictureAnnotation/Annotation-API

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    Data

    Images en ligne sur Wikimedia Commons avec identification basique pour tests :

    A (1939) https://commons.wikimedia.org/wiki/File:League_of_Nations_Commission_075.tif

    B (1924-1927) https://commons.wikimedia.org/wiki/File:League_of_Nations_Commission_067.tif

    • * * * *

    Session 1 (mai 2017)

    L'équipe

    | Université de Lausanne | United Nations Archives | EPITECH Lyon | Archives d'Etat de Genève |
    | --- | --- | --- | --- |
    | Martin Grandjean <martin.grandjean@unil.ch> | Blandine Blukacz-Louisfert <bblukacz-louisfert@unog.ch> | Adam Krim <adam.krim@epitech.eu> | Anouk Dunant Gonzenbach <anouk.dunant-gonzenbach@etat.ge.ch> |
    | | Colin Wells <cwells@unog.ch> | | |
    | | Maria Jose Lloret <mjlloret@unog.ch> | Adrien Bayles <adrien.bayles@epitech.eu> | |
    | | | Paul Varé <paul.vare@epitech.eu> | |

    Ce projet fait partie du Geneva Open Libraries Hackathon.

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    Compte-Rendu

    Vendredi 12 mai 2017

    Lancement du hackathon Geneva Open Libraries à la Bibliothèque de l'ONU (présentation du week-end, pitch d'idées de projets, ...) Premières idées de projets: - Site avec tags collaboratifs pour permettre l'identification des personnes sur des photos d'archives. - Identification des personnages sur des photos d'archives de manière automatisée. → Identifier automatiquement toutes les photos où se situe la même personne et permettre l'édition manuelle de tags qui s'appliqueront sur toutes les photos du personnage (plus besoin d'identifier photo par photo les personnages photographiés).

    • * * * *
    Samedi 13 mai 2017

    Idéalisation du projet: que peut-on faire de plus pour que le projet ne soit pas qu'un simple plugin d'identification ? Que peut-on apporter de novateur dans la recherche collaborative ? Que peut-on faire de plus que Wikipédia ? Travailler sur la photo, la manière dont les données sont montrées à l'utilisateur, etc...

    Problématique de notre projet: permettre une collaboration sur l'identification de photos d'archives avec une partie automatisée et une partie communautaire et manuelle.

    Analyser les photos → Identifier les personnages → Afficher la photo sur un site avec tous les personnages marqués ainsi que tous les liens et notes en rapports. Utilisateur → Création de tags sur la photographie (objets, scènes, liens historiques, etc..) → Approbation de la communauté de l'exactitude des tags proposés.

    Travail en cours sur le P.O.C.: - Front du site: partie graphique du site, survol des éléments... - Prototype de reconnaissance faciale: quelques défauts à corriger, exportation des visages... - Poster du projet

    • * * * *
    Dimanche 14 mai 2017

    Le projet ayant été sélectionné pour représenter le hackathon Geneva Open Libraries lors de la cérémonie de clôture de l'Open Geneva Hackathons (un projet pour chacun des hackathons se tenant à Genève ce week-end), il est présenté sur la scène du Campus Biotech.

    • * * * *

    Data

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    Poster Genève - Mai 2017

    Version PDF grande taille disponible ici. Version PNG pour le web ci-dessous.

    Poster Lausanne - Sepembre 2017

    Version PNG

    Code

    No longer available.

  • Jung - Rilke Correspondence Networks – ETH-Bibliothek, Schweizerisches Literaturarchiv (NB)
    Flor MéchainLena HeizmannHugo MartinSamantha WeissMichael GasserIrina SchubertSylvie BéguelinBasil MartiJérôme ZbindenDeborah KyburzPaul VaréLaurel ZuckermanChristiane SibilleAdrien ZemmaDominik Sievi
    Description du défi

    Joint project bringing together three separate projects: Rilke correspondance, Jung correspondance and ETH Library.

    Objectives:

    • agree on a common metadata structure for correspondence datasets
    • clean and enrich the existing datasets
    • build a database that can can be used not just by these two projects but others as well, and that works well with visualisation software in order to see correspondance networks
    • experiment with existing visualization tools

    Data

    ACTUAL INPUT DATA

    Comment: The Rilke data is cleaner than the Jung data. Some cleaning needed to make them match: 1) separate sender and receiver; clean up and cluster (OpenRefine) 2) clean up dates and put in a format that IT developpers need (Perl) 3) clean up placenames and match to geolocators (Dariah-DE) 4) match senders and receivers to Wikidata where possible (Openrefine, problem with volume)

    METADATA STRUCTURE

    The follwing fields were included in the common basic data structure:

    sysID; callNo; titel; sender; senderID; recipient; recipientID; place; placeLat; placeLong; datefrom, dateto; language

    DATA CLEANSING AND ENRICHMENT

    • Description of steps, and issues, in Process (please correct and refine).

    Issues with the Jung correspondence is data structure. Sender and recipient in one column. Also dates need both cleaning for consistency (e.g. removal of "ca.") and transformation to meet developper specs. (Basil using Perl scripts)

    For geocoding the placenames: OpenRefine was used for the normalization of the placenames and DARIAH GeoBrowser for the actual geocoding (there were some issues with handling large files). Tests with OpenRefine in combination with Open Street View were done as well.

    The C.G. Jung dataset contains sending locations information for 16,619 out of 32,127 letters; 10,271 places were georeferenced. In the Rilke dataset all the sending location were georeferenced.

    For matching senders and recipients to Wikidata Q-codes, OpenRefine was used. Issues encountered with large files and with recovering Q codes after successful matching, as well as need of scholarly expertise to ID people without clear identification. Specialist knowledge needed. Wikidata Q codes that Openrefine linked to seem to have disappeared? Instructions on how to add the Q codes are here https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/reconciliation.

    Doing this all at once poses some project management challenges, since several people may be working on same files to clean different data. Need to integrate all files.

    DATA after cleaning:

    https://github.com/basimar/hackathon17_jungrilke

    DATABASE

    Issues with the target database: Fields defined, SQL databases and visuablisation program being evaluated. How - and whether - to integrate with WIkidata still not clear.

    Issues: letters are too detailed to be imported as Wikidata items, although it looks like the senders and recipients have the notability and networks to make it worthwhile. Trying to keep options open.

    As IT guys are building the database to be used with the visualization tool, data is being cleaned and Q codes are being extracted. They took the cleaned CVS files, converted to SQL, then JSON.

    Additional issues encountered:

    • Visualization: three tools are being tested: 1) Paladio (Stanford) concerns about limits on large files? 2) Viseyes and 3) Gephi.
    • Ensuring that the files from different projects respect same structure in final, cleaned-up versions.

    Visualization (examples)

    Heatmap of Rainer Maria Rilke's correspondence (visualized with Google Fusion Tables)

    Correspondence from and to C. G. Jung visualized as a network. The two large nodes are Carl Gustav Jung (below) and his secretary's office (above). Visualized with the tool Gephi

    Video of the presentation

    https://vimeo.com/234627486

    Team

    • Flor Méchain (Wikimedia CH): working on cleaning and matching with Wikidata Q codes using OpenRefine.
    • Lena Heizman (Dodis / histHub): Mentoring with OpenRefine.
    • Hugo Martin
    • Samantha Weiss
    • Michael Gasser (Archives, ETH Library): provider of the dataset C. G. Jung correspondence
    • Irina Schubert
    • Sylvie Béguelin
    • Basil Marti
    • Jérome Zbinden
    • Deborah Kyburz
    • Paul Varé
    • Laurel Zuckerman
    • Christiane Sibille (Dodis / histHub)
    • Adrien Zemma
    • Dominik Sievi wdparis2017
  • Schauspielhaus Zürich performances in Wikidata – Stadtarchiv Zürich
    Renate AlbrecherJulia BeckFlor MéchainBeat EstermannBirk WeibergLionel Walter
    Description du défi

    The goal of the project is to try to ingest all performances of the Schauspielhaus Theater in Zurich held between 1938 and 1968 in Wikidata. In a further step, data from the www.performing-arts.eu Platform, Swiss Theatre Collection and other data providers could be ingested as well.

    Data

    Tools

    References

    Methodology

    1. load data in OpenRefine
    1. Column after column (starting with the easier ones) :
    1. reconcile against wikidata
    1. manually match entries that matched multiple entries in wikidata
    1. find out what items are missing in wikidata
    1. load them in wikidata using quick statements (quick statements 2 allow you to retrieve the Q numbers of the newly created items)
    1. reconcile again in OpenRefine

    Results

    Screenshots

    Raw Data

    Reconcile in OpenRefine

    Choose corresponding type

    For Work, you can use the author as an additional property

    Manually match multiple matches

    Import in Wikidata with quick statements

    Step 1

    • Len : english label
    • P31 : instance of
    • Q5 : human
    • P106 : occupation
    • Q1323191 : costume designer

    Step 2

    Step 3 (you can get the Q number from there)

    Team

    • Renate Albrecher
    • Julia Beck
    • Flor Méchain
    • Beat Estermann
    • Birk Weiberg
    • Lionel Walter
  • Swiss Video Games Directory

    Showcase of the Swiss games scene.

    Karine DelvertSelim KrichaneOleg LavrovskyFrédéric NoyerIsaac PanteYannick RochatDavid StarkOliver Waddell
    Description du défi

    This projects aims at providing a directory of Swiss Video Games and metadata about them.

    The directory is a platform to display and promote Swiss Games for publishers, journalists, politicians or potential buyers, as well as a database aimed at the game developers community and scientific researchers.

    Our work is the continuation of a project initiated at the 1st Open Data Hackathon in 2015 in Bern by David Stark.

    Output

    Swiss Games Showcase

    Workflow

    1. An open spreadsheet contains the data with around 300 entries describing the games.
    2. Every once in a while, data are exported into the Directory website (not publicly available yet).
    3. At any moment, game devs or volunteer editors can edit the spreadsheet and add games or correct informations.

    Data

    The list was created on Aug. 11 2014 by David Javet, game designer and PhD student at UNIL. He then opened it to the Swiss game dev community which collaboratively fed it. At the start of this hackathon, the list was composed of 241 games, starting from 2004. It was turned into an open data set on the opendata.swiss portal by Oleg Lavrovsky.

    Source

    GitHub

    Team

    More

    David Stark pitching the project.

    David Stark testing for the first time in 10 years if his first game can still be played.

  • Big Data Analytics – swissbib, Universitätsbibliothek Basel

    (bibliographical data)

    Dominique BlaserJean-Baptiste GenicotGünter HiplerJacqueline MartinelliRémy MejaAndrea NotroffSebastian SchüpbachSilvia Witzig
    Description du défi

    We try to analyse bibliographical data using big data technology (flink, elasticsearch, metafacture).

    Here a first sketch of what we're aiming at:

    Datasets

    We use bibliographical metadata:

    Swissbib bibliographical data https://www.swissbib.ch/

    • Catalog of all the Swiss University Libraries, the Swiss National Library, etc.
    • 960 Libraries / 23 repositories (Bibliotheksverbunde)
    • ca. 30 Mio records
    • MARC21 XML Format
    • → raw data stored in Mongo DB
    • → transformed and clustered data stored in CBS (central library system)

    edoc http://edoc.unibas.ch/

    • Institutional Repository der Universität Basel (Dokumentenserver, Open Access Publications)
    • ca. 50'000 records
    • JSON File

    crossref https://www.crossref.org/

    • Digital Object Identifier (DOI) Registration Agency
    • ca. 90 Mio records (we only use 30 Mio)
    • JSON scraped from API

    Use Cases

    Swissbib

    Librarian:

    • For prioritizing which of our holdings should be digitized most urgently, I want to know which of our holdings are nowhere else to be found.
    • We would like to have a list of all the DVDs in swissbib.
    • What is special about the holdings of some library/institution? Profile?

    Data analyst:

    • I want to get to know better my data. And be faster.

    → e.g. I want to know which records don't have any entry for ‚year of publication'. I want to analyze, if these records should be sent through the merging process of CBS. Therefore I also want to know, if these records contain other ‚relevant' fields, defined by CBS (e.g. ISBN, etc.). To analyze the results, a visualization tool might be useful.

    edoc

    Goal: Enrichment. I want to add missing identifiers (e.g. DOIs, ORCID, funder IDs) to the edoc dataset.

    → Match the two datasets by author and title

    → Quality of the matches? (score)

    Tools

    elasticsearch https://www.elastic.co/de/

    JAVA based search engine, results exported in JSON

    Flink https://flink.apache.org/

    open-source stream processing framework

    Metafacture https://culturegraph.github.io/, https://github.com/dataramblers/hackathon17/wiki#metafacture

    Tool suite for metadata-processing and transformation

    Zeppelin https://zeppelin.apache.org/

    Visualisation of the results

    How to get there

    Usecase 1: Swissbib
    Usecase 2: edoc

    Links

    Data Ramblers Project Wiki https://github.com/dataramblers/hackathon17/wiki

    Team

    • Data Ramblers https://github.com/dataramblers
    • Dominique Blaser
    • Jean-Baptiste Genicot
    • Günter Hipler
    • Jacqueline Martinelli
    • Rémy Mej
    • Andrea Notroff
    • Sebastian Schüpbach
    • T
    • Silvia Witzig
  • Medical History Collection – Institut universitaire d’histoire de la médecine et de la santé publique (CHUV/UNIL)

    data for the glam2017

    Loïc JaouenMagdalena Czartoryjska MeierRae KnowlerArturo SanchezRoxane FuschettoRadu Suciu
    Description du défi

    Finding connections and pathways between book and object collections of the University Institute for History of Medecine and Public Heatlh (Institute of Humanities in Medicine since 2018) of the CHUV.

    The project started off with data sets concerning two collections: book collection and object collection, both held by the University Institute for History of Medicine and Public Health in Lausanne. They were metadata of the book collection, and metadata plus photographs of object collection. These collections are inventoried in two different databases, the first one accessible online for patrons and the other not.

    The idea was therefore to find a way to offer a glimpse into the objet collection to a broad audience as well as to highlight the areas of convergence between the two collections and thus to enhance the patrimony held by our institution.

    Juxtaposing the library classification and the list of categories used to describe the object collection, we have established a table of concordance. The table allowed us to find corresponding sets of items and to develop a prototype of a tool that allows presenting them conjointly: https://medicalhistorycollection.github.io/glam2017/.

    Finally, we've seized the opportunity and uploaded photographs of about 100 objects on Wikimedia: https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Institut_universitaire_d%27histoire_de_la_m%C3%A9decine_et_de_la_sant%C3%A9_publique.

    Data

    https://github.com/MedicalHistoryCollection/glam2017/tree/master/data

    Team

    • loic.jaouen
    • Magdalena Czartoryjska Meier
    • Rae Knowler
    • Arturo Sanchez
    • Roxane Fuschetto
    • Radu Suciu
  • Old-catholic Church Switzerland Historical Collection – Christkatholische Kirche der Schweiz

    Christkatholische Landeskirche der Schweiz: historische Dokumente

    Jürg Hagmann
    Description du défi

    Der sog. "Kulturkampf" (1870-1886) (Auseinandersetzung zwischen dem modernen liberalen Rechtsstaat und der römisch-katholischen Kirche, die die verfassungsmässig garantierte Glaubens- und Gewissensfreiheit so nicht akzeptieren wollte) wurde in der Schweiz besonders heftig ausgefochten. Ausgewählte Dokumente in den Archiven der christkatholischen Landeskirche bilden diese interessante Phase zwischen 1870 und 1886/1900 exemplarisch ab. Als lokale Fallstudie (eine Kirchgemeinde wechselt von der römisch-katholischen zur christkatholischen Konfession) werden in der Kollektion die Protokolle der Kirchgemeinde Aarau (1868-1890) gemeinfrei publiziert (CC-BY Lizenz). Dazu werden die digitalisierten Zeitschriften seit 1873 aus der Westschweiz publiziert. Die entsprechenden Dokumente wurden von den Archivträgern (Eigner) zur gemeinfreien Nutzung offiziell genehmigt und freigegeben. Allfällige Urheberrechte sind abgelaufen (70 Jahre) mit Ausnahme von wenigen kirchlichen Zeitschriften, die aber sowieso Öffentlichkeitscharakter haben. Zielpublikum sind Historiker und Theologen sowie andere Interessierte aus Bildungsinstitutionen. Diese OpenData Kollektion soll andere christkatholische Gemeinden ermutigen weitere Quellen aus der Zeit des Kulturkampfes zu digitalisieren und zugänglich zu machen.

    Overview

    Bestände deutsche Schweiz :

    • Kirchgemeinde Aarau
    1. Protokolle Kirchgemeinderat 1868-1890
    2. Monographie (1900) : Xaver Fischer : Abriss der Geschichte der katholischen (christkatholischen) Kirchgemeinde Aarau 1806-1895

    Fonds Suisse Romande:

    • Journaux 1873-2016
    1. Le Vieux-Catholique 1873
    2. Le Catholique-Suisse 1873-1875
    3. Le Catholique National 1876-1878
    4. Le Libéral 1878-1879
    5. La Fraternité 1883-1884
    6. Le Catholique National 1891-1908
    7. Le Sillon de Genève 1909-1910
    8. Le Sillon 1911-1970
    9. Présence 1971-2016
    • Canton de Neuchâtel
    1. Le Buis 1932-2016
    • Paroisse Catholique-Chrétienne de Genève: St.Germain (not yet published)
    1. Répertoire des archives (1874-1960)
    2. Conseil Supérieur - Arrêtés - 16 mai 1874 au 3 septembre 1875
    3. Conseil Supérieur Président - Correspondence - 2 janv 1875 - 9 sept 1876

    The data will be hosted on christkatholisch.ch; the publication date will be communicated. Prior to this the entry (national register) on opendata.swiss must be available and approved.

    Data

    Team

  • Swiss Social Archives – Wikidata entity match – Schweizerisches Sozialarchiv
    Description du défi

    Match linked persons of the media database of the Swiss Social Archives with Wikidata.

    Data

    • Metadata of the media database of the Swiss Social Archives
  • Hacking Gutenberg – Universitätsbibliothek Basel

    A Moveable Type Game

    Thomas WeibelElias Kreyenbühl
    Description du défi

    The internet and the world wide web are often referred to as being disruptive. In fact, every new technology has a disruptive potential. 550 years ago the invention of the modern printing technology by Johannes Gutenberg in Germany (and, two decades later, by William Caxton in England) was massively disruptive. Books, carefully bound manuscripts written and copied by scribes during weeks, if not months, could suddenly be mass-produced at an incredible speed. As such the invention of moveable types, along with other basic book printing technologies, had a huge impact on science and society.

    And yet, 15th century typographers were not only businessmen, they were artists as well. Early printing fonts reflect their artistic past rather than their industrial potential. The font design of 15th century types is quite obviously based on their handwritten predecessors. A new book, although produced by means of a new technology, was meant to be what books had been for centuries: precious documents, often decorated with magnificent illustrations. (Incunables -- books printed before 1500 -- often show a blank square in the upper left corner of a page so that illustrators could manually add artful initials after the printing process.)

    Memory, also known as Match or Pairs, is a simple concentration game. Gutenberg Memory is an HTML 5 adaptation of the common tile-matching game. It can be played online and works on any device with a web browser. By concentrating on the tiles in order to remember their position the player is forced to focus on 15th (or early 16th) century typography and thus will discover the ageless elegance of the ancient letters.

    Gutenberg Memory, Screenshot

    Johannes Gutenberg: Biblia latina, part 2, fol. 36

    Gutenberg Memory comes with 40 cards (hence 20 pairs) of syllables or letter combinations. The letters are taken from high resolution scans (>800 dpi) of late medieval book pages digitized by the university library of Basel. Given the original game with its 52 cards (26 pairs), Gutenberg Memory has been slightly simplified. Nevertheless it is rather hard to play as the player's visual orientation is constrained by the cards' typographic resemblance.

    In addition, the background canvas shows a geographical map of Europe visualizing the place of printing. Basic bibliographic informations are given in the caption below, including a link to the original scan.

    Instructions

    Click on the cards in order to turn them face up. If two of them are identical, they will remain open, otherwise they will turn face down again. A counter indicates the number of moves you have made so far. You win the game as soon as you have successfully found all the pairs. Clicking (or tapping) on the congratulations banner, the close button or the restart button in the upper right corner will reshuffle the game and proceed to a different font, the origin of which will be displayed underneath.

    Updates

    2017/09/15 v1.0: Prototype, basic game engine (5 fonts) 2017/09/16 v2.0: Background visualization (place of printing) 2017/09/19 v2.1: Minor fixes

    Data

    Team

    Elias Kreyenbühl (left), Thomas Weibel at the «Génopode» building on the University of Lausanne campus.

  • OpenGuesser

    A geographic #GLAMhack

    Oleg Lavrovskypa_fonta
    Description du défi

    This is a game about guessing and learning about geography through images and maps, made with Swisstopo's online maps of Switzerland. For several years this game was developed as open source, part of a series of GeoAdmin StoryMaps: you can try the original SwissGuesser game here, based on a dataset from the Swiss Federal Archives now hosted at Opendata.swiss.

    The new version puts your orienteering of Swiss museums to the test.

    Demo: OpenGuesser Demo

    Encouraged by an excellent Wikidata workshop (slides) at #GLAMhack 2017, we are testing a new dataset of Swiss museums, their locations and photos, obtained via the Wikidata Linked Data endpoint (see app/data/*.sparql in the source). Visit this Wikidata Query for a preview of the first 10 results. This opens the possibility of connecting other sources, such as datasets tagged 'glam' on Opendata.swiss, and creating more custom games based on this engine.

    We play-tested, revisited the data, then forked and started a refresh of the project. All libraries were updated, and we got rid of the old data loading mechanism, with the goal of connecting (later in real time) to open data sources. A bunch of improvement ideas are already proposed, and we would be glad to see more ideas and any contributions: please raise an Issue or Pull Request on GitHub if you're so inclined!

    Data

    Team

  • Wikidata ontology explorer

    small website to explore ontologies on Wikidata

    Lucas Werkmeister
    Description du défi

    A small tool to get a quick feeling of an ontology on Wikidata.

    Data

    (None, but hopefully this helps you do stuff with your data :) )

    Team

Programme

Jeudi 14 septembre

  1. 13:30–14:00
    Accueil des participants aux ateliers
  2. 14:00–18:00
    Auditoire BAtelier pratique OpenRefine

    Introduction à OpenRefine, exercices pratiques avec des données culturelles et sessions de type unconference sur des questions précises.

    Frédéric Noyerdocuteam
  3. 14:00–18:00
    Raum 2020Wikidata + GLAM Gathering

    Une vingtaine de participants – surtout des collaborateurs d’institutions patrimoniales et des étudiants – ont reçu une introduction à Wikidata. Suivirent une discussion structurée «Wikidata + GLAM: où en sommes-nous, et après?», inspirée d’une session de Wikimania 2017, et un brainstorming sur les idées de projets des nouveaux venus, avec le coaching de membres expérimentés de la communauté.

    Sandra FauconnierWikimedia FoundationBeat EstermannBerner Fachhochschule
  4. 19:00–21:00
    Jugendherberge LausanneDîner

Vendredi 15 septembre

  1. 09:00
    Ouverture de l’accueil
  2. 10:00–11:30
    Ouverture et début officiel du hackathon

    Accueil, présentation des jeux de données et pitch des idées de projets, puis formation des groupes.

  3. 11:30–12:30
    Travail en groupes
  4. 12:30–14:30
    GénopodeRepas de midi
  5. 14:30–15:20
    Atelier: School of Data

    «Advanced Data & Dragons»: un tour sur la littératie des données avec le réseau mondial School of Data.

    Oleg LavrovskySchool of Data
  6. 15:30–16:20
    Atelier: Index de citations et bibliométrie

    Histoire et objectifs de la bibliométrie, les acteurs des index de citations, les données de citation ouvertes (WikiCite, OpenCitations) et des projets comme Linked Books qui indexent la littérature des sciences humaines.

    Giovanni ColavizzaDigital Humanities Laboratory, EPFL
  7. 16:30–17:20
    Atelier: tutoriel Wikidata

    50 minutes pour apprendre à éditer Wikidata et à faire des requêtes de base en SPARQL.

    Sandra FauconnierWikimedia Foundation
  8. 17:30–18:20
    Atelier: Wikidata Query Service

    Le langage de requête SPARQL et le format d’export RDF de Wikidata en détail.

    Lucas WerkmeisterWikimedia Deutschland
  9. 19:00–21:00
    UnithèqueDîner
  10. 21:00–24:00
    Travail en groupes jusqu’à minuit

Samedi 16 septembre

  1. 09:00–12:30
    Travail en groupes
  2. 10:30–11:20
    Atelier: Jupyter Notebooks

    «Un puissant outil d’analyse de données, mais pas que»: plus de 50 langages, des bibliothèques comme Pandas et Bokeh, des widgets interactifs et l’export en présentation, HTML ou PDF.

    Jan KrauseEPFL Bibliothèque
  3. 11:30–12:20
    Atelier: Linked Data On Speed et le projet aLOD

    Introduction aux Linked Open Data jusqu’aux requêtes SPARQL, illustrée par le projet aLOD qui publie en RDF des métadonnées de plusieurs archives suisses.

    Adrian GschwendZazukoFrédéric Noyerdocuteam
  4. 12:30–14:30
    UnithèqueRepas de midi
  5. 14:30–15:20
    Atelier: Assurer la pérennité de l’Open Cultural Data Hackathon

    Quel avenir pour le hackathon et sa communauté? Au menu: le nouveau réseau «Friends of OpenGLAM» pour le financement, l’articulation avec les nouveaux hackdays locaux de Zurich et Genève, le passage du prototype à une application durable, l’intégration des jeux de données dans opendata.swiss et l’édition 2018 au Musée national suisse.

    Beat EstermannOpenGLAM CHMichael GasserETH-Bibliothek
  6. 15:30–16:20
    Atelier: Statistique historique de la Suisse 2.0

    La révision en cours de la «Statistique historique de la Suisse en ligne» (HSSO) de l’Université de Zurich: la genèse du jeu de données, les défis de sa refonte et les retours des participants sur son développement.

    Matthieu LeimgruberUniversität ZürichDominique FeyerTTREE, Lausanne
  7. 16:30–17:30
    Préparation des présentations de projets
  8. 17:30–19:30
    Mot de clôture et présentations des projets

    Ouvert au public: onze groupes ont présenté leurs projets. Les enregistrements d’infoclio.ch figurent dans la rétrospective.

  9. 19:30–21:30
    UnithèqueApéro dînatoire
Lire l’annonce d’origine

Le prochain Open Cultural Data Hackathon aura lieu en principe les 15 & 16 septembre 2017.

Tu trouveras d’autres informations actuelles sur http://glam.opendata.ch/

Équipe d’organisation

  • Oleg LavrovskyOpendata.ch
  • Frédéric NoyerOpendata.ch: Co-Leitung Programmkomitee
  • Lionel WalterOpendata.ch / Universitätsbibliothek Basel: Co-Leitung Programmkomitee, Co-Organisation Geneva Open Libraries
  • Oliver WaddellOpendata.ch: Leitung Datensätze
  • Radu SuciuOpendata.ch: Co-Organisation Geneva Open Libraries
  • Isabelle Lucasinfoclio.ch: Leitung Logistik und Kommunikation
  • Enrico Nataleinfoclio.ch
  • Jan Baumanninfoclio.ch
  • Jeannette FreyDirektorin BCU Lausanne
  • Ramona FritschiBCU Lausanne
  • Dominique VinckDirektor LADHUL
  • Martin GrandjeanLADHUL: Pre-Event Digital Humanities, Lausanne
  • Marianna SchismenouLADHUL

Hôte

  • Bibliothèque cantonale et universitaire – Lausanne
  • Universität Lausanne
  • Laboratoire de cultures et humanités digitales (UNIL)

Sponsor

  • Migros-Kulturprozent
  • Wikimedia CH
  • Schweizerische Nationalbibliothek (NB)
  • docuteam AG

Fondation

  • Ernst Göhner Stiftung

Partenaire de recherche et haute école

  • Institut Public Sector Transformation