A Machine-Readable Framework for Open Government Data and Government Data Analytics
DOI:
https://doi.org/10.14456/jiskku.2021.9คำสำคัญ:
ข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถอ่านได้, ความสามารถในการอ่านได้ของคอมพิวเตอร์, ข้อมูลเปิดภาครัฐ, การวิเคราะห์ข้อมูลของภาครัฐบทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและพัฒนากรอบแนวทางการเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ รวมถึงสามารถวัดผลตามระดับข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้สำหรับข้อมูลที่เปิดเผยอยู่บนช่องทางการเข้าถึงข้อมูลเปิด
วิธีการศึกษา: ดำเนินการศึกษาและวิเคราะห์คุณสมบัติของข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้และพัฒนากรอบแนวทางการเตรียมข้อมูลสำหรับการนำไปใช้ในการเปิดเผยข้อมูลตามภารกิจการเปิดเผยข้อมูลและสามารถอำนวยความสะดวกต่อการนำไปวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งทำการกำหนดคุณสมบัติของข้อมูลและระดับของรูปแบบของข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ หลังจากนั้นดำเนินการวัดผลระดับการเปิดเผยข้อมูลตามกรอบที่พัฒนาขึ้นกับข้อมูลบนช่องทางการเข้าถึงข้อมูลเปิดของเอเชีย
ข้อค้นพบ: คุณสมบัติของข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ประกอบด้วย 6 ประเด็น คือ 1) ข้อมูลบันทึกอยู่ในรูปแบบไฟล์ที่คอมพิวเตอร์สามารถนำไปประมวลผลได้แบบอัตโนมัติและต้องมีโครงสร้างแบบตารางในลักษณะคอลัมน์และแถว 2) ข้อมูลจะต้องไม่จำกัดสิทธิ์และการเข้ารหัสแบบเป็นสากลที่สามารถใช้งานได้กับทุกภาษา 3) ข้อมูลที่ได้จากการประมวลผลจะต้องไม่ผิดความหมายตามโครงสร้างข้อมูลหรือเนื้อหาของข้อมูล 4) ข้อมูลมีความคงเส้นคงวาของประเภทข้อมูลและรูปแบบข้อมูล 5) การตั้งชื่อตัวแปรควรให้สอดคล้องกับมาตรฐานการตั้งชื่อตัวแปร และ 6) ข้อมูลสามารถประมวลผลด้วยรหัสที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ง่าย ซึ่งจัดระดับของข้อมูลออกเป็น 4 ระดับ คือ ขั้นต้น ขั้นกลาง ขั้นสูง และขั้นเสริม ผลการสำรวจและวัดผลชุดข้อมูลเปิดพบว่าระดับการเปิดเผยมากที่สุดอยู่ในขั้นกลาง และประเทศที่มีคะแนนสูงสุดคือไต้หวัน สำหรับประเทศไทยมีระดับการเปิดเผยข้อมูลอยู่ในขั้นต้นและขั้นกลาง
การประยุกต์ใช้จากการศึกษานี้: ผลการศึกษาสามารถนำไปใช้ในการกำหนดแนวทางการเตรียมข้อมูลและการพัฒนามาตรฐานการเปิดเผยข้อมูลสู่สาธารณะในรูปแบบที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ นอกจากนี้สามารถนำไปใช้ในการบริหารจัดการข้อมูลตามแนวทางข้อมูลที่เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้เพื่อให้รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของภาครัฐ
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Asia Open Data Partnership. (2015). Dataportal.asia Data Explorer in Asia. Retrieved 1 December 2020, from https://dataportal.asia/home
Berners-Lee, T. (2012). 5-Star Deployment Scheme for Open Data. Retrieved 16 March 2021, from https://5stardata.info/en/
Brickley, D., Burgess, M., & Noy, N. (2019). Google Dataset Search: Building a search engine for datasets in an open Web ecosystem. Paper presented at WWW '19: The World Wide Web Conference, May 2019 Pages 1365–1375 DOI:rg/10.1145/3308558.3313685
California Open Data Portal. (n.d.). Open Data Glossary. Retrieved 30 November 2020, from https://data.ca.gov/pages/open-data-glossary
Cheong, L. K., & Chang, V. J. A. P. (2007). The need for data governance: a case study. 8th Australasian Conference on Information System 5-7 Dec 2007, Toowoomba,999
Digital Government Development Agency. (2020).Digital Government Standard in Open Government Data Guideline. (In Thai). DGS-12001:2563 C.F.R.
Estonian Open Government Data Portal. (n.d.). Why is it important to make data openly available? Retrieved 1 December 2020, from https://opendata.riik.ee/en/about/
EU Open Data Portal. (2013). EU implementation of the G8 Open Data Charter. Retrieved 30 November 2020, from http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/cf/dae/ document.cfm?doc_id=3489
European Securities and Markets Authority. (2017). New rules make EU issuers’ annual financial reports machine-readabletest. Retrieved 1 December 2020, from https://www.esma. europa.eu/press-news/esma-news/new-rules-make-eu-issuers%E2%80%99-annual-financial-reports-machine-readable
Fecher, B., & Friesike, S. (2014). Open science: one term, five schools of thought. In Opening science (17-47): Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-00026-8_2
Global Open Data Index. (2017). The Global Open Data Index provides the most comprehensive snapshot available of the state of open government data publication. Retrieved 17 December 2020, from https://index.okfn.org/place/ 53
Goëta, S., & Davies, T. (2019). The Daily Shaping of State Transparency: Standards, Machine-Readability and the Configuration of Open Government Data Policies. Science & Technology Studies, 29(4), 9-30.
Tauberer, J. (2019). The 8 Principles of Open Government Data. Retrieved 15 December 2020, from https://opengovdata.org
Office of Management and Budget. (2019). Circular No A-11 Preparation, Submission and Execution of the budget. Retrieved 30 November 2020, from https://static.carahsoft.com /concrete/files/8415/7305/7362/a11_-_section_280_OMB_report.pdf
Open Knowledge Foundation. (n.d.). Machine readable. Retrieved 1 December 2020, from http://opendatahandbook.org/glossary/en/terms/machine-readable/
Stevens, H. (2019). Open data, closed government: Unpacking data.gov.sg. First Monday, 24(4). doi:https://doi.org/10.5210/fm.v24i4.9851
United Nations. (2013). Guidelines on open government data for citizen engagement. Retrieved 15 December 2020, from https://publicadministration.un.org/en/ogd
United Nations. (n.d.). Economic and development statistics. Retrieved 7 December 2020, from http://www.un.org/esa/progareas/stats.html
United State Government Publishing Office. (2018). Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018. Retrieved 30 November 2020, from https://stratml.us/ references/HR4174. htm#Agency_Responsibilities
Western Australian Land Information Authority. (2020). The principles of open and machine-readable data. Retrieved 30 November 2020, from https://data.wa.gov.au/junk/fact-sheets-and-toolkit /creating-machine-readable-data
Yergeau, F. (2003). RFC 3629 - UTF-8, a transformation format of ISO 10646. Retrieved 30 November 2020, from https://www.hjp.at/doc/rfc/rfc3629.html
