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contributes to the soundness of government solutions to publicproblems”. Improved citizen participation, in turn, requires greatertransparency as citizens must know (or be made known) what ishappening in their city and how they can best contribute to it, inorder to effectively participate. There are several dimensions oftransparency discussed in [14], but in this work we focus on whatJohannessen and Berntzen [14] called benchmarking transparency,i.e., the availability of open data (e.g., results from user surveys,demographic information), which citizens and interested partiescan use to get a better idea of what is happening within governmententities.Despite a greater availability of open datasets, there is, as thesecond edition of the Open Data Barometer pointed out “still along way to go to put the power of data in the hands of citizens”(http://opendatabarometer.org/2ndEdition/, last accessed: January31, 2018). Visualising or geovisualizing open data seems the next log-ical step to put open data in the hands of citizens. Brunetti et al. [6]formalised the whole process of getting from a raw dataset to a visu-alisation as a framework called the Linked Data Visualisation Model(LDVM). LODVisualization [6] and LinkedPipes Visualisation [16]are two examples of tools which support LDVM. The current workdiffers from these two in mainly two ways: (i) a deliberate focus ongeographic data preparation, visualisation and interaction (whilethe two works aforementioned take a more generic approach to-wards visualisation of open data on the web); and (ii) an account forthe transformation from non-RDF data sources to RDF (which thetwo other tools did not intend to address). The main contributionsof this paper are twofold.First, we present a set of web maps to enable greater transparencyin society. These web maps are part the Open City Toolkit, describedin [10] as a platform to “to deliver services based on open data thatare useful for citizens, businesses and governing bodies alike”. Assuch, they are one way of realising Dadzie and Pietriga’s aspiration(regarding work on Linked Data visualisation) expressed as follows:We look forward to a growing library of shared knowledge andvisualisation-driven tools that break down technological bar-riers, promoting instead richer exploration and intuitive, insightfulanalysis of users’ personal context, myriad, shared situations andcomplex problems captured in Linked Data, and enable end users todraw confident conclusions about data and situations and add valueto their everyday, knowledge driven tasks ([8], emphasis added). Allthe web maps focus primarily on the presentation of the informa-tion, essentially hiding the technicalities of Linked Data (e.g., RDFSyntax) to the users. Second, the paper provides a critical analysisof these tools using concepts from cartographic representation andinteraction. The analysis produces intrinsic, descriptive knowledgeabout the web maps (with no claim of generalisability to all webmaps), and ends with some lessons learned about representationand interaction with geographic data on the web. In addition, as8990通过Web地图提高透明度0Auriol Degbelo Institute for Geoinformatics,University of Münster Münster, Germanydegbelo@uni-muenster.de0Tomi Kauppinen AaltoUniversity School of ScienceHelsinki, Finlandtomi.kauppinen@aalto.fi0摘要0近年来,公共机构在在线上免费提供其数据集方面取得了进展。尽管如此,将数据的力量交到公民手中仍然有很长的路要走。本文认为,在开放政府的背景下,通过具有以下特点的Web地图可以增加透明度:i)支持应用程序和数据使用跟踪的应用程序编程接口(API);ii)“透明徽章”,向用户提供有关额外有用上下文信息的存在/缺失的信息。介绍了八个Web地图的概念验证。设计和实施这些Web地图提醒我们需要互动指南来帮助非专家选择词汇和数据集进行链接。所提出的想法与使现有开放数据更加用户友好(最终更加可用)相关。0CCS概念0• 以人为本的计算 → 地理可视化;可视化系统和工具;0关键词0透明度,Web地图,开放地理数据,视觉变量,制图交互原语,链接数据可视化0ACM参考格式:Auriol Degbelo和TomiKauppinen。2018年。通过Web地图提高透明度。在WWW '18Companion:2018年Web会议伴侣,2018年4月23日至27日,法国里昂。ACM,美国纽约,6页。https://doi.org/10.1145/3184558.319151501 引言0本文发表在知识共享署名4.0国际许可证(CC BY4.0)下。作者保留在个人和公司网站上传播作品的权利,并附上适当的归属。WWW '18Companion,2018年4月23日至27日,法国里昂,© 2018IW3C2(国际万维网会议委员会),根据知识共享CC BY 4.0许可证发布。ACM ISBN978-1-4503-5640-4/18/04。https://doi.org/10.1145/3184558.31915150Track: AW4City 2018 Enhancing Citizen Centricity with Web Applications WWW 2018, April 23-27, 2018, Lyon, FranceTrack: AW4City 2018 Enhancing Citizen Centricity with Web Applications WWW 2018, April 23-27, 2018, Lyon, France9000Çöltekin等人[7]最近提醒说,“我们对地理可视化在哪些领域可能有用还知之甚少”。提供的一组网络地图是说明地理可视化的一种可能应用领域的工具,即在社会中实现更大的透明度。02 背景0Kamaruddin和MdNoor[15]确定了公民中心性的四个组成部分,这些组成部分在本文中作为起点(即开放性、透明度、响应能力和参与性)。与[18]一致,透明度在这里被视为具有两个维度:可见性和可推断性。可见性维度指信息的完整性和易于查找程度;可推断性维度指信息能否用于得出准确结论的程度。从概念上讲,地图可以被视为几何结构[20]、图形图像[20]或作者在某一时刻所做的一组陈述[9]。从地图作为陈述的观点出发,网络地图有助于实现更大的透明度,因为它们可以使价值更加可见和可推断。价值是指与公共领域的活动、过程和产品相关的价值。为什么要关注价值?因为让公民对参与公共决策感兴趣并保持兴趣依赖于对他们参与价值的适当沟通。在这里使用的“价值”与Benington[2]对“公共价值”的定义一致,包括“价值的生态、政治、社会和文化维度”(或简单地说,所有增加公共领域价值的因素)。本文的其余部分不讨论公共领域背景下价值的所有可能(且众多)维度。相反,它侧重于通过使开放(政府)数据的价值更加可见和可推断来实现更大透明度的网络地图。开放数据的价值有许多维度(即技术、经济、社会、文化和政治),这些维度在[1]中进行了讨论。[1]的价值创造评估框架列出了不少于19个(主要是技术)方面,应在评估开放政府数据倡议的潜力时予以考虑。本文中的当前工作涉及这19个方面中的三个方面:0•数据可用性:以逗号分隔值(CSV)、便携式文档格式(PDF)或资源描述框架(RDF)等格式的数据集不一定对市民友好。将其可视化是增加其价值的一种方式;•背景上下文:将数据集与相关数据集链接(或通过转换为RDF来使其语义更加具体)可以增加现有数据集的价值;•重用率:提供有关某些数据集重用率的信息是揭示其实际社会价值的一种方式。下一节介绍了一组通过实现这三个方面为现有开放数据增加价值的网络地图。03 研究方法0这项工作采用了两步方法。第一步,介绍了一组用于实现社会更大透明度的网络地图,以及实现它们所需的技术特性。第二步,对这些网络地图进行了批判性分析,以提出与实现更大透明度的地图相关的视觉变量和交互原语。03.1 生成网络地图0正如上文所提到的,网络地图的主要目的是在社会中实现更大的透明度。正如[9]中所讨论的那样,有两种技术特别适合实现这一目标,即链接数据和可视化。链接数据增加了机器的透明度,而可视化则增加了人类的透明度。为了增加透明度,36名学生(分为三到六人的小组)被要求使用现有的开放数据,将其转化为链接开放数据,并进行地理可视化。这些学生是两个连续年份以混合学习方式组织的两个班级的一部分(第一班有19人,于2015/2017年冬季学期举行,第二班有17人,于2016/2017年冬季学期举行)。在第一班中,使用了来自明斯特的开放数据作为原始数据;在第二班中,参与者被要求使用他们选择的开放数据进行工作。他们都不熟悉链接数据,并且对Web技术(如HTML5、CSS、JavaScript或Node.js)有不同程度的熟悉。作为课程实践工作的一部分,基于现有开放数据构建的应用程序包括:犯罪地图(A1):用于市民和游客更好地了解伦敦大区的犯罪情况的Web应用程序;明斯特家庭(A2):用于市民和市政府查看2010年至2014年间明斯特的家庭数据的交互式地图;明斯特迁移(A3):用于市民和市政府查看2010年至2014年间明斯特的迁移统计数据的交互式地图;明斯特人口(A4):用于市民和市政府浏览2010年至2014年间明斯特的人口数据的交互式地图;明斯特社会保险(A5):用于市民和市政府了解2010年至2014年间明斯特社会保险缴纳人数的交互式地图;明斯特失业(A6):用于市民和市政府探索2010年至2014年间明斯特的失业数据的交互式地图;明斯特公投地图(A7):用于市民和市政府查看2016年有关在明斯特市中心开设商店的公投结果的交互式地图;以及哥伦比亚野生动物(A8):用于政策制定者和研究人员查看哥伦比亚受保护自然保护区和栖息在这些保护区的物种信息的Web应用程序。除了增加数据的可用性并提供有关数据集的背景信息外,网络地图的一个新特性是提供开放数据使用率的信息。从技术上讲,所有使用语义API的网络地图都使用了[11]中的语义API,该API可以跟踪应用程序和数据集的使用情况,从而增加了透明度。Degbelo等人[11]建议根据对40个欧洲开放数据目录的调查,返回根据类型返回数据项的API(即他们所称的语义API)将在开放政府环境中实现更大的透明度,并确定了基于调查的开放数据集的重复类别。使用语义API的每个网络地图都会获得一个“透明徽章”(见图1左下角),表示它们支持数据集使用跟踪。通过点击此徽章,用户将被重定向到类似仪表板的平台,该平台提供有关所有可用应用程序、其运行所需的开放数据集以及这些数据集的访问率的信息(见图2)。用户对开放数据发生的情况(即这些数据在一个或多个应用程序中的使用情况)的信息潜力因此增加了。用户还可以可视化最常需求的数据集9010使用“数据集”选项卡(参见图2)。透明徽章在这里主要用于通知数据集使用率。然而,其概念范围不应局限于此。人们可以设想,在单击透明徽章后,向公民提供进一步有用的信息。在开放数据可视化的背景下,相关信息的示例包括(列表远非详尽):0•可视化的源数据集:根据[12]的调查,这是参与者最希望的信息;•可视化和数据集的可信度:正如Tim BernersLee最近提醒的那样[5],“在网络上传播错误信息太容易了”。透明徽章可以说明数据(和/或其可视化)是否经过公共机构的验证;•关于数据完整性的提示:[4]中的参与者提到数据不完整性是开放数据采纳的最严重障碍之一。提供关于数据完整性的信息可能无法解决问题,但已经是一个向前迈进的方式;•关于数据更新性的提示:[3]中的参与者认为发布的开放数据缺乏更新是开放数据再利用的主要障碍之一。在这方面,提供关于数据更新政策的信息虽然不能解决问题,但至少可以帮助公民知道可以期望什么;•关于数据集和可视化的许可信息:这主要与有兴趣重新使用的开发人员相关;•数据和可视化的目的:为什么收集数据集,以及为什么创建可视化;•采用示例:数据集在其他地方如何被采用,以及在那个(或那些)场景中如何使用。0透明徽章的信息项的最终列表可能由其提供者决定。在此情况下,食品行业的经验(在那里,包装食品的营养事实标签已被证明对消费者简单且信息丰富)表明,透明徽章的信息项的标准化(例如,通过W3C)可能在某个时候对整个网络有所帮助。所有Web地图的源代码都可以在GitHub上找到(https://github.com/geo-c)。可以在Youtube上访问简短的演示(https://goo.gl/73nxvv)。这些应用程序使用开源技术构建。使用的库的示例包括Leaflet(开源地图)、Bootstrap(响应式Web设计)、HighCharts、Charts.js、D3.js、C3.js和CanvasJS(直方图生成)、Chroma.js(颜色处理)和IntroJS(主要功能的简短介绍)。使用了Parliament和Virtuoso作为三元存储。在生成RDF数据集时使用的词汇包括:geosparql(http://www.opengis.net/ont/geosparql)、dc(http://purl.org/dc/elements/1.1/)、dbpedia-ont(http://dbpedia.org/ontology/)、geonames(http://www.geonames.org/ontology/)、geo(https://www.w3.org/2003/01/geo/)、time(www.w3.org/2006/time#)和datacube(https://www.w3.org/TR/vocab-data-cube/),仅举几例。根据各自的需求,为每个应用程序领域(即人口、迁移、公投等)创建了自定义术语。03.2分析0有许多维度可以用来分析地图。由于所有地图都是链接数据可视化,因此可以选择[8]中提出的维度。然而,由于我们对地理可视化在不同领域的应用了解甚少(参见第0相反,该工作采用了一个分析框架,该框架有助于了解交互式地图的理论概念如何应用于提高透明度的任务。特别相关的是[22]中总结的“视觉变量”概念和[21]中的“交互操作符”概念。视觉变量是地图或其他可视化的基本构建块之一。它们描述“地图或其他可视化可以变化以编码信息的图形维度”[22]。多年来提出了许多视觉变量,Roth[22]将它们综合成了一个包含12个变量的列表:位置(即地图符号相对于坐标框架的位置);大小(即地图符号占用的空间量);形状(即地图符号的轮廓);方向(即地图符号相对于“正常”位置的旋转);颜色色调(即地图符号在可见光谱上的主导波长);颜色值(即地图符号发射或反射的能量相对量);纹理(即地图符号内部填充图案的粗糙度);颜色饱和度(即地图符号的颜色强度);排列(即构成符号的图形标记的布局);清晰度(即地图符号边界的清晰度);分辨率(即显示地图符号的空间精度)和透明度(即地图符号与底层地图符号之间的图形混合程度)。除了视觉变量之外,交互原语是地图的另一个基本构建块。Roth[21]提出了一个经验性的交互原语分类法。根据这个分类法,有三个原始的交互目标(获取、预测和规定)和五个原始的交互目的(识别、比较、排序、关联和描绘)。此外,该分类法区分了启用交互操作符(导入、导出、保存、编辑和注释)和工作交互操作符(重新表达、排列、顺序、重新符号化、叠加、重投影、平移、缩放、过滤、搜索、检索和计算)。工作操作符完成所需的目标,而启用操作符用于准备(或清理)工作操作符。最后,该分类法列出了与搜索目标相关的三种交互操作数(仅空间、空间属性和时空)以及与搜索级别相关的两种交互操作数(基本和一般)。完整的分类法描述请参阅[21]。使用此分类法对Web地图进行评估的结果总结在表1中。所有Web地图都能实现的广泛交互目标是获取(即检索有关所代表地理现象的信息,而不是对该现象的未来状态进行预测)。除了A3提出的导出数据的交互之外,没有任何应用程序使用启用操作符。由于使用人眼评估颜色饱和度容易出错,因此在分析中将其排除在外。04 讨论0本节简要介绍了从构建过程和对Web地图的后续分析中得出的经验教训。0关于可视变量的经验教训:在[22]中列出的12个可视变量中,颜色是唯一一个在各种Web地图中反复使用的。这提醒我们有效的颜色0Track: AW4City 2018 Enhancing Citizen Centricity with Web Applications WWW 2018, 2018年4月23日至27日,法国里昂9020图1:明斯特失业率-可视化开放数据的Web地图应用程序。透明徽章表示对于可视化的用户来说具有更高的透明度支持(即存在额外的有用的上下文信息)。0表1:Web地图的特点*0NT NV(CV)使用的开放数据集可视变量操作数//支持的工作操作员0A1 485,331 10(1)犯罪数据颜色色调空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别0平移、缩放、检索、重新符号化、叠加、计算0A2 31,162 21(1)家庭计数数据颜色色调、颜色值0空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别0平移、缩放、检索0A3 1,391 4(1)迁移数据-空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别0平移、缩放、检索、重新符号化、叠加0A4 6,668 9(1)人口数据颜色色调、颜色值0空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别、比较0平移、缩放、检索、重新符号化、叠加、计算0A5 1,869 8(1)社会保险缴纳数据0颜色值空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别、比较0平移、缩放、检索、计算0A6 4,399 6(1)失业数据颜色色调空间独立、属性在空间中、时间中的空间//识别0平移、缩放、检索、叠加0A7 1,327 5(1)选举数据颜色色调空间独立、属性在空间中//识别0平移、缩放、检索、叠加0A8 2,43216(1)濒危物种数据、森林砍伐数据、社会指数数据0颜色色调空间独立、属性在空间中//识别0平移、缩放、检索、重新符号化、叠加、搜索0*表说明-NT:三元组数量;NV:使用的词汇数量;CV:自定义词汇。0选择将是在Web上实现更大程度以公民为中心的关键。ColorBrewer.org[13]是一个在2000年代初提出的工具,用于帮助制图者选择适用于专题地图的有效颜色方案。尽管它经过了对各种显示类型(例如LCD、CRT)的测试并得到广泛使用,但新的显示类型的出现(例如AMOLED或Retina)表明需要新的制图工具来适应这些新的显示类型。0考虑到制图研究、显示类型和颜色理论的进展,以帮助开发人员在制作地图时选择最有效的颜色方案。0关于交互基元的经验教训:如何最好地系统地记录(链接数据)可视化在语义Web上的问题。0Track: AW4City 2018 Enhancing Citizen Centricity with Web Applications WWW 2018, 2018年4月23日至27日,法国里昂9030图2:可用应用程序的仪表板样式可视化以及它们对现有应用程序的访问率。0在语义Web的背景下,系统地记录是重要的,但仍然是开放的。从本质上讲,这种系统的文档对于综合各种可视化(和用例)中获得的知识是重要的。正如在第3节中讨论的那样,[8]中使用的维度(这些维度是从一般可视化设计准则和最佳实践中得出的)是一个选择。而本研究选择了Roth[21]的交互基元分类法,该分类法特定于地图交互,并从经验研究中得出。这个分类法在描述地图时被证明是非常可用的。这个分类法在未来也可以用来强调Web上地图可视化的交互方面。主要的经验教训是,对于问题“目标如何限制Web上可能的地图交互操作的空间?”可能需要进一步专门化Roth[21]的目标基元,因为当前的基元术语(例如识别、比较)并不能得出一个确定的答案。0关于链接数据词汇的经验教训:表1显示,(也许并不令人意外)所有的网络地图都使用了自定义词汇,除了现有的词汇。尽管LOV[23]索引的词汇数量正在增加,但为了完全覆盖手头的用例,不得不定义自己的术语可能仍然是规则而不是例外。设计和实施八个网络地图的过程(第3节)提醒我们,除了Dbpedia之外,寻找其他可链接的数据集仍然是一个挑战,对于非专家来说,寻找可重用的词汇仍然具有挑战性。为这两个任务提供互动指南可以帮助解决这些问题。0规则而不是例外。设计和实施八个网络地图的过程(第3节)提醒我们,除了Dbpedia之外,寻找其他可链接的数据集仍然是一个挑战,对于非专家来说,寻找可重用的词汇仍然具有挑战性。为这两个任务提供互动指南可以帮助解决这些问题。0前进的方向-通过网络地图增强市民中心性:正如我们所提出的,当网络地图以易于理解的方式呈现周围环境的各种现象时,市民可以从中受益。可以利用各种可链接在一起的开放数据集来创建丰富的、以视觉方式传达的网络地图信息。然而,核心价值-市民中心性-是通过网络地图方法的透明度和开放性实现的。当市民可以查看网络地图及其透明徽章时,他们处于使用和从信息中受益的中心位置。证明所使用数据集和可视化的来源,评估其可信度和完整性,都有助于创造超越仅仅在线开放数据的价值。此外,看到有多少其他人(包括当局)正在使用相同的网络地图与信息互动,可以支持创造对信息的信任。一种数据驱动的方法0Track: AW4City 2018 Enhancing Citizen Centricity with Web Applications WWW 2018, April 23-27, 2018, Lyon, France9040不仅是为了通知市民,还可以引导“市民主导的城市创新”[24],并为对当地社区出现的问题做出反应提供证据。0局限性:尽管我们在本文中主张使用网络地图增加透明度,但必须承认地图本身也有其学习曲线。事实上,每种传播媒介都有其优点和缺点。例如,PDF文件可能更容易从各种来源(如文本编辑器)生成,但表格和其他结构化内容很难解析;CSV或RDF文件可以被机器处理,但如果没有适当的信息可视化工具,很难向人们传达。通过对这些不同的数据集向更广泛的公众提供的方式进行系统比较(例如,使用[17]中的评估模型),可以更好地了解它们在开放政府背景下的各自优点。05 结论和展望0在本文中,我们提出通过网络地图可以增加开放数据倡议的市民中心性。这将使公共领域的活动、过程和产品的价值更加可见。开放数据就是其中之一。我们建议使用“透明徽章”的网络地图来使其价值更加可见,从而增加透明度。我们提供了八个示例网络地图来说明这个想法,并记录了在设计和实施过程中所学到的经验。未来工作的一个重要研究方向是了解市民对透明徽章提供的信息的需求。通过大规模的市民调查或与已经开放数据的城市议会合作,可以揭示这一点。例如,可以从城市议会获取有关这些开放数据实际用户的统计数据,通过目的抽样选择其中一些用户,并对他们进行访谈,以了解他们实际需要什么以及为什么需要。最后,在我们的工作过程中变得清晰的是,对不同传播媒介进行系统评估(例如,PDF或网络地图在信息提供方面何时以及对哪些市民群体效果最好)将有助于推进开放数据倡议的市民中心性。0致谢0AuriolDegbelo感谢欧盟通过GEO-C项目(H2020-MSCA-ITN-2014,授予协议号642332,http://www.geo-c.eu/)提供的资助。TomiKauppinen感谢阿尔托大学的战略性倡议Aalto OnlineLearning(A!OLE),他担任项目负责人。我们感谢JonasWissing为透明徽章设计标志,以及参加由明斯特大学地理信息学研究所举办的“Javascript和链接数据简介”(WiSe2015/2016)和“社会中的地理信息”(WiSe2016/2017)研讨会的参与者,他们在本文中提到的Web地图的实施。0参考文献0[1] Judie Attard, Fabrizio Orlandi, and Soren Auer. 2016. 开放政府数据的价值创造.在《2016年第49届夏威夷国际系统科学会议》中。IEEE,夏威夷科洛亚,美国,2605–2614. https://doi.org/10.1109/HICSS.2016.3260[2] John Benington. 2009. 为了创造公共价值而创造公众?《国际公共行政杂志》32, 3-4(2009年3月), 232–249. https: //doi.org/10.1080/01900690902749578 [3] FernandoBenitez-Paez, Auriol Degbelo, Sergio Trilles, and Joaquin Huerta. 2018.阻碍哥伦比亚和西班牙开放地理数据再利用的障碍:数据用户的视角.《ISPRS国际地理信息杂志》7, 1 (2018年12月), 6. https://doi.org/10.3390/ijgi7010006[4] Martin Beno, Kathrin Figl, Jurgen Umbrich, and Axel Polleres. 2017.开放数据的希望与担忧:确定开放数据的障碍.在《2017年电子民主和开放政府会议》中,Peter Parycek和NoellaEdelmann(主编)。IEEE,奥地利克雷姆斯,69–81.https://doi.org/10.1109/CeDEM.2017.22 [5] Tim Berners-Lee. 2017. 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