Mitt store prosjekt om Semantisk Web

Mitt Ph.d.-prosjekt nærmer seg slutten, og jeg tenkte det var på tide å skrive litt om det. Dette er en populærvitenskapelig framstilling av prosjektet:

Jeg startet med en dyp fascinasjon for ideen om Semantic Web, og mye praktisk erfaring. Som forsker er det kanskje ikke det beste utgangspunktet, siden det kan kan være en utfordring for objektiviteten forskeren bør ha. Men akkurat det viste seg å være mitt minste vitenskapsfilosofiske problem, vitenskapsfilosofiske grublerier skulle bli langt mer framtredende en jeg hadde forestilt meg på forhånd.

Semantic Web er ideen om at man skal kunne bygge ut dagens World Wide Web med data som skal i større og mindre grad analyseres av datamaskiner. Egentlig var det ideen helt fra starten: Hvis en webside har en tabell, og en av kolonnene har overskriften “Pris” kan man gjette seg til at i cellene står prisene for produktene som angis på radene. Innen 1997 begynte det å bli ganske klart at websider ble i praksis kodet på en slik måte at dette var noe man ikke ville klare i praksis og dermed startet man arbeidet med en datamodell kalt “Resource Description Framework” (RDF).

Året etter startet jeg på mitt hovedfag i astrofysikk, men i bakhodet hadde jeg en problemstilling som jeg hadde opplevd da jeg på frivillig basis startet skepsis.no: Problemet med å opplyse de overtroiske var ikke snakk om å nå ut med informasjon, det er banalt enkelt. Det vanskelige var å nå inn i lukkede sinn, trenge inn i ekkokamre, få noen interessert i det de aller minst vil høre. Naturligvis er de tekniske løsningene bare en liten del av bildet, men det begynte å tegne seg et bilde av noen teknologiske muligheter i mitt hode. Jeg skrev noen ideer og sendte dem litt rundt på nett, og en av dem som plukket dem opp og fortalte at de tenkte i samme retning var han som uka etter skulle bli leder og redaktør for standardiseringsarbeidet av RDF. Han overbeviste meg raskt om at mine tekniske ideer var realistiske innenfor rammeverket av Semantic Web. Skjønt, selv om jeg fikk sjansen til å jobbe med det, var det for mye for en mann å løse med svært umoden teknologi. Kommentarfeltenes tragiske endelikt skylder jeg fortsatt på at ingen gjorde den jobben, demokratiet kunne ha vunnet så mye.

Anvendelsene av Semantic Web-teknologi er brede, så brede at det bør kunne gjennomsyre samfunnet i langt større grad en dagens Web. Rørleggeren som skal levere tilbud burde bruke det, skal man ut på reise bare vet hva man vil oppleve og ikke helt hvor man skal, bør man bruke det, i medisin og i industri. Kort sagt over alt der noe som er offentlig tilgjengelig skal integreres med noe som er privat, for å hjelpe noen med å ta en avgjørelse.

Dataintegrasjon er stikkordet. I dag er situasjonen at hvis man skal integrere flere datakilder trenger man gjerne en programmerer til å gjøre jobben. Jo flere datakilder som skal integreres, jo mer arbeid, og sannsynligvis er det ikke bare dobbelt så mye arbeid for dobbelt så mange datakilder, det er enda verre! Samtidig går antallet som er interessert i akkurat den kombinasjonen ned. At kostnaden går opp etterhvert som færre kan betale for jobben gjør at man ikke ser så veldig store integrasjonsprosjekter til daglig, de er for dyre.

På Semantic Web skal hver enkelt gjøre en litt større innsats for å gjøre sine egne data lettere å integrere, men belønningen er at datamaskinene skal gjøre resten av jobben. Det bør legge teknologien i hendene til folk flest.

Og det er nettopp det som er idealet bak mitt prosjekt. Industrien har tatt teknologien i bruk, og Semantic Web ble brukt da IBM brukte sin Watson til å sette menneskeheten i forlegenhet da den vant Jeopardy over de mestvinnende menneskene i øvelsen. Mektig imponerende, helt klart, men teknologi for de få i overskuelig framtid.

Prosjektet skulle først og fremst være praktisk. Måten man lager applikasjoner på må endres, fra systemer der utviklere må ha eksplisitt informasjon til systemer som drives av dataene de får fra nettet. Dette er essensen i hypermedia. Når jeg sier hypermedia, tenker de fleste på en film med tekst rundt, men det er bare det enkleste tilfellet. I det tilfellet vet applikasjonen at når den har siden, og finner en film, så kan den filmen spilles av. Men hypermedia handler egentlig om at det er en dialog der brukerens system resonnerer seg fram til hva den skal gjøre. En applikasjon skal ikke trenge å være kodet for å bestille pizza, den blir fortalt hvordan den skal gå fram av restaurantens websider.

Likevel er det utenfor hypermedia-området jeg har jobbet mest, med et spørrespråk ved navn SPARQL. Enkle spørrespråk har nok de fleste sett: På Google kan man skrive + foran et ord hvis man vil at det skal være med, eller gåseøyne rundt en frase hvis ordene skal stå akkurat slik. Med et ordentlig spørrespråk kan man f.eks. si at “gi meg alle steder der det er meldt over 25 grader, i nærheten av en UNESCO world heritage site, men også badestrand, minst 4 stjernes hotell, hvor det er mindre enn 6 timer å fly fra min nærmeste flyplass med ledig plass neste uke, og min nåværende posisjon er…”, pluss at man kan ordne, begrense antall resultater, osv., osv.

Dataene kan være under forskjellige aktørers kontroll, i forskjellige databaser med forskjellig struktur. Det Semantic Web gir oss er en måte å koble dem sammen hvis man enes om et navn for hver ting og felles navn for egenskapene, og et språk til å bygge broer der man ikke enes. Navnene som brukes på Semantic Web er velkjent fra Weben. Navnet på denne artikkelen er dens adresse, og den kalles en URL: http://kjetil.kjernsmo.net/2016/04/phd-semweb-no/ . Semantic Web generaliserer dette til noe vi kaller URI, som kan brukes for ting som ikke er på nett, som en person, eller abstrakte ting, som en værtype. Men, siden dette er Web-teknologi, så begynner gjerne også disse navnene med ‘http’ slik at man kan få data om tingen bare ved å laste ned navnet. Data som brukes på denne måten kalles “Linked Data”.

Med SPARQL kan man stille spørsmål og få svar på svært innviklede spørsmål, og etter ganske kort tid spratt det opp flere hundre databaser åpent på nett der enhver som kunne språket eller hadde et verktøy som kunne hjelpe med å lage spørringene, noe som også finnes flere av, kunne gjøre det.

Det som dermed ble en interessant forskningsproblemstilling var å bruke språket ikke bare på en database, men på kryss av mange, alt etter hvilke data som finnes hvor. Dette ble mitt tema i likhet med mange andre grupper.

Problemet var den nagende mistanken om at infrastrukturen ikke klarer trafikken, noe som ble bekreftet av et studie av flere hundre slike databaser. De var svært ustabile og svært få var stabile nok til praktisk bruk.

Et nytt felt, som Semantic Web, kan beskyldes for å glemme gammel lærdom, og snart kom kritikken fra database-miljøet: Selvfølgelig kan man ikke la tilfeldige brukere stille tilfeldige spørringer med et så kraftig spørrespråk som SPARQL, det er ikke vanskelig å lage en spørring som vil ta årevis å svare på. Det kan skje enten fordi man ikke forstår hva man gjør, eller som et angrep. Man ser da heller ikke vanlige databaser på nett, det er alltid et forenklet grensesnitt man får som tilfeldig bruker. Nei, sa de, sentralisering av databaser til datavarehus og strenge begrensninger på hvilke spørsmål man kan stille er løsningen.

Rent teknisk kan det være korrekt, men det er ikke bare tekniske forhold som kan motivere forskningspørsmål. Sentralisering kan føre meg seg at enkeltaktører blir for mektige, og at hvis du ikke er innenfor en større kundegruppe blir dine problemer kommersielt uinteressante. Det er nettopp kommersielt uinteressante problemer vi skulle løse, fordi virkelige mennesker trenger en løsning også der det ikke finnes en klar forretningsmodell.

Så dermed må vi utnytte fordelen med å være et nytt felt til å utfordre gamle selvfølgeligheter, ved å formulere nye problemstillinger. Det er to retninger min forskning har gått i:

For det første: Hvorfor har vi ikke gjort de store framskrittene mot stabile løsninger? Spørsmålet plaget meg så mye at jeg tok en lang tur bort fra det praktiske og over til det vitenskapsfilosofiske og den statistiske litteraturen.

Mye av forskningen foregår med formelle metoder, som står støtt på sine formelle bevis. Problemet er når veldig mange formelle resultater legges sammen til et ferdig utviklet databasesystem har systemet blitt så komplekst at evalueringen av helheten må skje med empiriske metoder. De er lite utviklet i litteraturen. Hypotesetester finnes nesten ikke, man setter opp systemet man har utviklet, sender noen spørringer til det og måler hvor lang tid det tok før man fikk svar. “Benchmarking” kaller man det. Det er ingen samlende statistikk rundt de forskjellige testspørringene, ingen strukturert måte å finne ut om evalueringen i seg selv gir meningsfylte resultater. Man forsøker å møte problemet med at man i prinsippet kan velge spørringer utifra hvilken konklusjon man ønsker ved å standardisere spørringene, men dermed gjør man det umulig å teste utsagn som ligger utenfor standarden.

Mitt forslag var derfor å introdusere metode fra statistikken kjent som “Design of Experiments”. Med et eksperiment som kjørte i flere dager viste vi hvordan man kan generere testspørringer, gjøre hypotesetester, finne de viktigste problemene og lage en strukturert måte å vise om selve eksperimentet har viktige feil.

Likevel fortsatte flere vitenskapsteoretiske problemstillinger å plage meg. Når man står på Semantic Web-konferanser, som forøvrig kjennetegnes av svært godt sosialt og inkluderende miljø, så påstår så godt som alle at deres løsning fremmer visjonen om Semantic Web. Men hvordan underbygger man en slik påstand, all den tid Semantic Web ikke eksisterer ennå i den formen som visjonen forutsetter? Kan den trege utviklingen tilskrives at vi rett og slett ikke driver vitenskap, og i så fall, hva er vitenskap? Klare, popperske kriterier viser raskt sine problematiske sider, ettersom man innenfor dagens evalueringsmetodikk ikke har rimelig grad av sikkerhet på om det er studiets resultat som falsifiseres eller bare evalueringsmetodikken som er for dårlig. Vi har ingen formulert teori der hypotesene finner sin kontekst, slik min hovedfagsoppgave i sin tid fant sin kontekst i generell relativitetsteori og kvasarteori.

De gamle vitenskapsfilosofer gir en god ide om hva som kan gå galt hvis man ikke holder tunga rett i munnen, men jeg finner lite rettledning i de konkrete problemene jeg står oppi, og spørsmålet om sviktende metode er en av årsakene til treg framdrift har blitt stående.

Et annet svar til databasemiljøet er at “vi har nå et fungerende, globalt informasjonsystem som dere ikke hadde da dere prøvde å legge databaser åpent for mange år siden”. Dette informasjonsystemet, Webben, har visse egenskaper i infrastrukturen som muligens kan utnyttes. Et av dem er mellomlagring. I nettet finnes det maskiner som mellomlagrer data fra forskjellige kilder for å hjelpe til med å ta last fra publiseringssystemet, og for å sørge for at brukeren får bedre opplevd hastighet.

Det første spørsmålet var om Web-standardene for mellomlagre er i tilstrekkelig utbredt bruk av eksisterende datakilder på Semantic Web, noe som allerede innebærer ganske mye data. Jeg gjorde et omfattende søk over alle data jeg fant, og konkluderte med at situasjonen må forbedres mye, men at for enkelte deler kan man dra nytte av denne infrastrukturen.

For mitt siste arbeid gikk jeg tilbake til det praktiske, nemlig å lage et system som utnytter mellomlagringen i nettet, prøver å gjette hvilke data som kan være nyttige for brukernes framtidige spørringer og integrerer hypermedia i tillegg til databasene. Dette skal bli et modulært og ganske komplett system jeg publiserer som fri programvare. Flere av modulene har allerede blitt tatt opp av Debian-prosjektet, som danner grunnlaget for de mest utbredte Linux-baserte operativsystemene.

Dette arbeidet vil også ha en Design of Experiments-basert evaluering. Uansett hva den sier, vil de store spørsmålene bli stående ubesvart, jeg kan fortsatt ikke si om mitt arbeid er et verdifullt bidrag på veien mot Semantic Web.

Leave a Reply