SAŽETAK: Vikipodaci (engl. Wiki-data) su baza znanja Zadužbine Vikimedija koja predstavlja zajednički izvor različitih vrsta podataka koje koriste ne samo drugi Vikipedijini projekti, već sve više i brojne aplikacije semantičkog veba. 
U ovom radu ćemo prezentovati primer integracije Vikipodataka sa digitalnim bibliotekama i eksternim sistemima, kao i mogućnost ubrzanja pripreme i unosa podataka na primeru radova iz časopisa za digitalnu humanistiku Infoteka. 
KLjUČNE REČI: semantički veb, otvoreni povezani podaci, vikpodaci, Infoteka, metapodaci časopisa 
Vikipodaci (engl. Wikidata) su baza znanja Zadužbine Vikimedija koja predstavlja zajednički izvor različitih vrsta podataka, kako konkretnih tako i apstraktnih. 
Pohranjene podatke mogu da koriste drugi Vikimedijini projekti, kao što je Vikipedija, ali i šira zajednica za različite potrebe, čime doprinose pomeranju granice od mašinske čitljivosti ka mašinskoj razumljivosti podataka na vebu. 
U ovom radu ćemo prezentovati primer integracije Vikipodataka sa digitalnim bibliotekama i eksternim sistemima, kao i mogućnost ubrzanja pripreme i unosa podataka na primeru radova iz časopisa za digitalnu humanistiku Infoteka. 
Semantički veb je proširenje postojećeg veba gde se informacijama daje precizno definisano značenje i koji omogućava bolju saradnju računara i korisnika. 
Otvorenost i delimična struktuiranost resursa koji se razvijaju u organizaciji Vikimedije je bila osnova za izgradnju brojnih mašinski čitljivih resursa, kakav je na primer DBPedia,koji se oslanjaju na standardizovane jezike semantičkog veba. 
Koncept semantičkog veba i tehnologije otvorenih povezanih podataka, proširuju tradicionalni veb upotrebom standardnog jezika za označavanje i srodnih alata za obradu, gde upravo RDF (Resource Description Framework), okvir za opisivanje resursa na vebu, ima veliku ulogu i omogućava efikasnija rešenja za pronalaženje informacija (Shah et al. 2002). 
Da bi semantički veb funkcionisao, računari treba da imaju pristup strukturisanim kolekcijama informacija i da utvrde definisana pravila automatizovanog upravljanja. 
Vikipodaci se upravo uklapaju u te trendove razvoja informacionih tehnologija, koje pomeraju granice od mašinske čitljivosti ka mašinskoj razumljivosti podataka na vebu. 
Projekat Scholia(Nielsen, Mietchen, and Willighagen 2017) jedan od prvih sveobuhvatnih poduhvata osmišljenih da se bibliografske informacije, naučni profili autora i institucije predstave koristeći Vikipodatke. 
Upravo rezultati ovog projekta i dostupnost radova Infoteke u različitim digitalnim oblicima su bili inspiracija za „vikifikaciju“ radova časopisa Infoteka. 
Videvši konkretno veb strane scholiaEventi scholiaTopic,pokrenuta je slična akcija, da se na osnovu postojećih metapodataka o radovima iz časopisa 2 warnings Infoteka kreiraju povezani (RDF) podaci o autorima i radovima, a na sajtu digitalne biblioteke Bibliša(Stanković et al. 2015) uz radove iz časopisa dodaju linkovi ka Vikipodacima prikaže graf koautorstva, kao interaktivna stranica. 
Implementacija predstavlja studiju slučaja koja se može dalje proširiti na druge časopise, kao i na druge slučajeve upotrebe, na primer, konferencije i digitalne biblioteke. 
Alat Scholia se razvija u okviru veće inicijative WikiCite,koja nastoji da indeksira bibliografske metapodatke u Vikipodacima o resursima koji se mogu koristiti za potkrepljivanje tvrdnji iznetih u Vikipodacima, Vikipediji ili negde drugde 
U vremenu kada smo preplavljeni netačnim informacijama na vebu, odgovarajuće potkrepljivanje informacija relevantnim izvorima sigurno igra važnu ulogu. 
Kako smo želeli da automatizujemo, koliko god je moguće, proces pripreme unosa podataka, istražili smo različita rešenja od kojih smo koristili dva: OpenRefine i QuickStatements, o čemu će više reči biti u narednim odeljcima. 
Saradnja Vikimedije Srbije sa Univerzitetom u Beogradu ima dugu tradiciju (Stakić 2009). 
Univerzitetska biblioteka „Svetozar Marković“ zajedno sa Matematičkim fakultetom Univerziteta u Beogradu i Vikimedijom Srbije je 2015. godine počela projekat Viki-bibliotekar, sa idejom da se postavi što više kvalitetnih sadržaja na Vikipediju (Popović, Sevkušić, and Stakić 2015). 
Vikipodatke, kao mrežu otvorenih podataka je koristila Andonovski (2020) za opisivanje jezičkih resursa, konkretno romana, koji su sastavni deo srpsko-nemačkog literarnog korpusa (Andonovski, Sandrih, and Kitanović 2019). 
Na Rudarsko-geološkom fakultetu se studenti više godina obučavaju za unos i korišćenje Vikipodataka, a na doktorskim studijama Inteligentni sistemi, pri Univerzitetu se u okviru predmeta Predstavljanje znanja i Semantički veb istražuju aplikativne mogućnosti otvorenih podataka. 
U okviru COST akcije CA16204 (2017-2021) „Udaljeno čitanje za evropsku istoriju književnosti“ se radi na unosu metapodataka o srpskim romanima iz korpusa srpELTeC (Krstev et al.  2019) i povezivanju Vikipodataka sa različitim aplikacijama, od kojih je jedna Aurora. 
Rezultatima koji se predstavljaju ovim radom su doprineli i članovi Društva za jezičke resurse i tehnologije JeRTeh. 
Vikipodaci (engl. Wikidata) su baza znanja čija je svrha da bude zajednički izvor određenih vrsta podataka (npr. broj stanovnika države, mesto rođenja, datum osnivanja), koje koriste drugi Vikimedijini projekti kao što je Vikipedija. 
U tom smislu je slična Vikimedijinoj ostavi gde se skladište medijske datoteke kojima se pristupa iz drugih Vikimedijinih projekata. 
Vikipodaci su orijentisani na dokumente, usredsređeni na stavke, koje predstavljaju teme, koncepte ili objekte. 
Svakoj stavci dodeljen je jedinstveni, trajni identifikator, pozitivan ceo broj sa prefiksom velikog slova Q, poznatog kao „QID“. 
Ovo omogućava prevođenje osnovnih informacija potrebnih za prepoznavanje teme koju stavka obuhvata, a da se ne favorizuje bilo koji jezik, sa ciljem da se obezbedi jedinstvenost značenja konkretnog pojma. 
Navedimo neke primere stavki: mesta (Novi Sad: Q55630, London: Q84, Zvezdara (Beograd): Q12645852), osobe (Đorđe Balašević: Q342045, Tim Berners-Li: Q80, Hedi Lamar: Q49034), događaje (Prvi srpski ustanak: Q368689, koncert: Q182832, maraton: Q40244), predmete (stolica: Q15026, čaša: Q81727, tiganj: Q127666)), pojmove (radost: Q935526, strah: Q44619, pojam: Q151885), književna dela (Gorski vijenac: Q1192476, Don Kihot: Q480, Igra prestola (knjiga): Q1751870), filmovi (Lepota poroka: Q4239792, Kosa (film): Q757156), serije (Igra prestola: Q23572, Alo, alo!: Q425628), balet (Don Kihot (balet): Q1239463). . . 
Koncepti koji stoje iza stavki treba da budu jedinstveni, ali se dešava da postoje dve stavke pod istim nazivom, Nikola Tesla (Q9036) predstavlja slavnog naučnika, a Nikola Tesla (Q2732597) predstavlja naselje (Q486972) u Niškoj Banji (Q954986) koje je po njemu dobilo ime. 
Preporuka je da se kod višeznačnih entiteta u zagradi dˆa dodatno pojašnjenje, kao što je prethodno navedeni Don Kihot (balet) ili Igra prestola (knjiga). 
Dakle, stavka je povezana sa jedinstvenim identifikatorom (QID), identifikator je povezan sa parom: naslovom i opisom, kako bi se uklonila bilo kakva dvosmislenost. 
Identifikator stavke (QID), osim što je povezan sa naslovom i opisom, može imati više pseudonima i određeni broj izjava (tvrđenja, izraza) kojima se predstavljaju njena svojstva i vrednosti. 
Izjava je uređena trojka: (stavka, svojstvo, vrednost), gde je stavka (Q) – bilo koja tema (osoba, predmet, mesto, koncept), svojstvo (P). 
Relacija ili karakteristika relevantna za stavku može biti na primer: boja kose (P1884) za ljude, izdavač (P123) za publikovana dela, osnivanje (P571) za organizacije i sl. 
Vrednost stavke može biti sam „literal“ odnosno niska karaktera (na primer: dužina Dunava je 2860 km) ili referenca na neku drugu stavku (na primer glavni grad Srbije je Beograd). 
Stavka može biti opisana nizom izjava od kojih svaka daje jednu činjenicu ili podatak o stavki. 
U tabeli 1 je dato nekoliko primera rečenica na prirodnom jeziku i zapisivanje istih informacija na Vikipediji, u vidu trojki subjekat, predikat i objekat (leva kolona) i u skraćenoj notaciji (desna kolona). 
Univerzitet u Beogradu je državni univerzitet i član Evropske asocijacije univerziteta 
Univerzitet u Beogradu je osnovao Dositej Obradović 1808. 
Q240631 P31 Q875538.                 Q240631 P463 Q868940.                 Q240631 P31 Q875538;                 P463 Q868940;                 P112 Q347659;                 Q240631 P112 Q347659. P571 „1808“.                 Q240631 P571 „1808“. 
Dositej Obradović je rođen 17. februara 1742 u Čakovu, a umro je 7. aprila 1811. 
Bio je lingvista, pesnik, pisac i filozof. 
Q347659 P569 „17. februar 1742“.                 Q347659 P19 Q325736.                 Q347659 P570 „7. april 1811“.                 Q347659 P106 Q14467526.                 Q347659 P106 Q49757.                 Q347659 P106 Q36180.                 Q347659 P106 Q4964182.                 Q347659 P569 „17. februar 1742“;                 P19 Q325736;                 P570 „7. april 1811“;                 P106 Q14467526;                 P106 Q49757;                 P106 Q36180;                 P106 Q36180. 
Tabela 1. Primeri stavki Vikipodataka 
U, prethodnoj tabeli, iza primera na srpskom jeziku su u prvoj koloni date trojke, odnosno rečenice oblika subjekat-predikat-objekat. 
Ako želimo da se preciznije izrazimo, reći ćemo da su to RDF trojke, gde je RDF skraćenica od Resource Description Framework (Q54872), odnosno okvir za opisivanje resursa na vebu. 
Rečenice se završavaju tačkom. 
U drugoj koloni je prikazana skraćena notacija, kojom se izbegava ponavljanje subjekta, tako da znak „;“ upućuje da se sledeći predikat odnosi na isti subjekat. 
Važna karakteristika Vikipodataka je da imaju dva lica: 
jedno namenjeno ljudima i drugo namenjeno mašinama, što omogućava brojne primene u obradi prirodnih jezika. 
Pomenimo neke: klasifikacija teksta, indeksiranje, analiza teksta, generisanje teksta, sumarizacija, normalizacija, povezivanje i sl. 
Druga važna karakteristika je višejezičnost, koja omogućava da se svaka stavka može povezati sa nazivom na bilo kom jeziku koji je registrovan u Vikimedijinim resursima, što otvara put brojnim primenama, počev od automatskog prevođenja i klasifikacije višejezičnih dokumenata, do analize sadržaja na vebu i društvenim mrežama. 
Pojedinačni unos podataka je često vremenski zahtevan posao, ali se može ubrzati kada već postoje podaci pohranjeni u različitim digitalnim formatima. 
Uz odgovarajuću pripremu, oni se mogu poluautomatski uvesti u Vikipodatke. 
Dakle, osnovna ideja je da se ubrza unos podataka, o rezultatima istraživanja u oblasti digitalne humanistike u Srbiji i starih srpskih romana, kako bi se povećala vidljivost ujedno i srpskog jezika, našeg kulturnog nasleđa i rezultata istraživanja u Srbiji, a svakako otvorio put i za mnoge druge skupove podataka. 
Da bi automatizacija unosa bila moguća, prvi korak koji je trebalo uraditi jeste prikupljanje i priprema podataka. 
Drugi korak se odnosi na izbor naziva stavki u podacima koje će se koristiti za identifikaciju predikata i kreiranje šeme unosa. 
Šemom definišemo povezivanje vrednosti sa stavkom, odnosno, subjektom pomoću predikata kao posrednika. 
Iako je krajnji cilj unos podataka o radovima, unos njihovih autora je bio neizostavan korak i preduslov daljem radu. 
Po završenom unosu kreirani su SPARQL  upiti za različite prikaze, koristeći i integrisane tehnologije u Vikipodacima za vizualizaciju rezultata. 
Svaki rad časopisa Infoteka iz dvojezične digitalne biblioteke Bibliša je povezan sa pripadajućim Vikipodacima, tako da može direktno da se dođe do konkretnog, pojedinačnog prikaza u Vikipodacima, ali i da se integrišu neki od korisnih vizualnih prikaza u okviru same aplikacije. 
Slika  1 prikazuje primer panela u Bibliši za prikazana prva tri rada u kolekciji, gde se vidi da se iza naslova svakog rada nalazi link ka putanji resursa u Vikipodacima. 
Slika 1. Panel digitalne biblioteke Bibliša sa pregledom metapodataka o Infoteci 
Prvi rad sa liste bi se preveo na jezik Vikipodataka na sledeći način: 
„Dodela licenci u sistemu uzajamne katalogizacije Srbije COBISS.SR“ (Q98785010) 
instance of (P21) academic journal article (Q18918145); 
author P(50) Nataša Dakić (Q99281474). 
Može se videti da je rad predstavljen identifikatorom Q98785010, da je primerak (P21) klase akademskih članaka (Q18918145) i da ima autora Q99281474. 
Već pomenuti alat OpenRefine, koji je inicijalno razvio Google, i alat QuickStatements koji je razvio član tima Vikipodataka, Magnus Manske se često koriste zajedno i može se reći da se međusobno dopunjuju. 
QuickStatements koristi tekstualni TSV ili CSV format koji se efikasno generiše alatom OpenRefine. 
Razlika između ova dva alata se ogleda i u granularnosti transakcija, jer OpenRefine unosi izmene u jednom koraku, pa razrešavanje grešaka nastalih pri unosu može dovesti do dupliranja podataka, dok QuickStatements pojedinačno unosi svaku stavku i omogućava bolje praćenje celokupnog procesa. 
Primeri dobre prakse upućuju da se OpenRefine koristi za pripremu unosa u bazu Vikipodataka, dok se fizički unos RDF trojki radi korišćenjem alata QuickStatements. 
Prvi korak je svakako priprema podataka u vidu CSV datoteke, potom kreiranje OpenRefine projekta i učitavanje pripremljenih podataka. 
Dalje sledi prepoznavanje postojećih stavki u Vikipodacima – neophodan korak koji treba da omogući povezivanje sadržaja datoteke sa identifikatorima (QID) postojećih stavki i unos novih, ukoliko one već ne postoje. 
U ovoj fazi je ručna provera i eventualna promena neophodna. 
Kreiranje sheme skupa za unos definiše predikate koji će povezivati subjekte i objekte u RDF trojkama i vrlo je važan korak. 
Navodimo karakteristične primere sa komentarima: 
– naslov (P1476), na engleskom i srpskom (oba pisma, ćirilicom i latinicom zbog pretrage); 
– glavna tema stvaralačkog dela (P921), ključne reči, pri čemu su one koje su već postojale povezane, a nove su dodate kao primerci sa nazivima stavki na srpskom i engleskom; 
– izdavač (P123); 
– jezik dela ili imena (P407); 
– datum izdavanja (P577), predstavljen samo godinom; 
– objavljeno u (P1433) Infoteka (Q25460443); 
– licenca (P275); 
– pun tekst dostupan na (P953). 
Imajući u vidu da se svojstva ređe dodaju, preporuka je da se istraže slična svojstva i svojstva sličnih resursa, pre nego se donese odluka za njihovo dodavanje. 
Uz to, posebnu pažnju treba posvetiti i ograničenjima svojstava koja se mogu videti u sugestijama pri unosu. 
Imajući u vidu združeni rad distribuiranih korisnika, neminovno je da se ponekad mogu naći duplikati Vikipodataka, 
a rešenje za te situacije je opcija spajanja duplikata ili eliminisanja, o čemu se može više videti na odgovarajućoj stranici. 
Nakon inicijalnog unosa podataka, dalji unos je nastavljen posle svakog publikovanog broja Infoteke, tako da se sada može pronaći 138 radova iz Infoteke. 
Kreiran je HTML koji integriše servis za postavljanje upita Wikidata Query Service sa Biblišom. 
Napisani su upiti koji dobavljaju tabele poslednjih objavljenih radova, zastupljenosti ključnih reči u radovima, slike autora, tabelu profila autora, graf koautorstva, distribucije autora po polu, i sl. 
Podaci autorima obuhvataju elementarne podatke koje svakako u narednom periodu treba dopuniti novim sadržajima: institucijom u kojoj rade, oblastima istraživanja, referencama ka referentnim istraživačkim bazama i sl. 
Kao primer navodimo jednostavan upit koji prikazuje spisak radova iz Infoteke, broj, volumen i datum publikovanja. 
SELECT ?paper ?paperLabel ?vol ?publication ?publication_date             WHERE {?paper              wdt:P1433              wd:Q25460443;              wdt:P577              ?publication_date;              wdt:P478 ?vol;             SERVICE wikibase:label {bd:serviceParam wikibase:language "en,sr".}}             ORDER BY DESC(?vol ) 
Ilustracija prethodnog upita u radnom okruženju Wikidata Query Service se može videti na slici 2, gde se gornji deo panela koristi za kreiranje upita, a u donjem se prikazuju rezultati, pri čemu se način prikaza može birati u zavisnosti od tipa upita (tabela, grafički prikaz, mreža, prikaz na vremenskoj liniji, mapa i sl.). 
Slika 2. Okruženje Wikidata Query Service za rad sa upitima 
Na slici 3 se može videti deo grafa koutorstva koji pribavlja Vikipodatke putem servisa za pretragu Wikidata Query Service. 
Slika 3. Graf koautora na radovima u Infoteci 
Pozitivna iskustva u radu sa Vikipodacima Infoteke su iskorišćena i za unos podataka o romanima i o autorima romana u Vikipodatke iz višejezične kolekcije ELTEC (European Literary Text Collection) čija će se jedna potkolekcija sastojati od 100 srpskih romana iz perioda 1840-1920 koju u okviru Cost akcije: CA16204 – Distant Reading for European Literary History razvijaju članovi Društva JeRTeh pod rukovodstvom Cvetane Krstev i Ranke Stanković. 
Pripremljen je skup metapodataka za romane koji su do sada digitalizovani i obrađeni prema zahtevima Akcije. 
Rad na Vikipodacima vidimo kao kontinualnu aktivnost, pri čemu će se posebna pažnja obratiti na povezane otvorene podatke iz oblasti lingvistike – LLOD (http://linguistic-lod.org/llodcloud) i njihove primene. 
Moramo svakako biti svesni problema i ograničenja Vikipodataka i drugih otvorenih povezanih podataka, kako bismo istražili mogućnosti njihovog prevazilaženja ili bar ublažavanja. 
Vikipodaci su zaista ogromna baza znanja, koja je 1) dostupna svima – za čitanje informacija, postavljanje upita, uređivanje i unapređivanje; otvorena – višestruka upotreba obezbeđena je besplatnom Creative Commons CC0 licencom, koja daje punu slobodu za korišćenje podataka;višejezična – entiteti se mogu imenovati i opisivati na bilo kom prirodnom jeziku. 
Ova tri ključna svojstva su glavni pokretači za brojne aplikacije, što verujemo da će još više inspirisati viki zajednicu da se ovom resursu posveti više pažnje. 
Takozvani mali jezici, kakav je srpski, treba da koriste sve načine da se izbore za svoje mesto u digitalnom prostoru, pa aktivnosti na ovom projektu i srodnim projektima i inicijativama vidimo kao skroman doprinos očuvanju srpskog jezika u digitalnom dobu. 
