Wer kennt sie nicht, die Story von Dr. Snow und seiner Cholera-Karte [1]? Lange Zeit galt diese Karte bei vielen (auch bei mir [2]) als die erste thematische Karte, quasi als das Ur-GIS. Selbst an Hochschulen und Universitäten wurde es so gelehrt. Nun hat sich Kenneth Field dem Thema erneut genähert, in seinem Beitrag “Something in the water: the mythology of Snow’s map of cholera” kommt er zu erstaunlichen Erkenntnisse. Lesenswert und (Achtung Spoiler), Dr. Snow war vielleicht doch nicht der Erste? Danke Kenneth!

PS: Die Daten findet Ihr übrigens hier: “John Snow: Die Datensätze im QGIS” [6]

Hier der Original-Tweet [5]:

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/John_Snow_(Mediziner)
[2] … https://geoobserver.de/2012/12/19/gis-wer-pragte-diesen-begriff/
[3] …
https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/mapping/something-in-the-water-the-mythology-of-snows-map-of-cholera/
[4] … https://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow#/media/File:Snow-cholera-map-1.jpg
[5] … https://twitter.com/mapbliss/status/1619375548911992834
[6] … https://geoobserver.de/2021/03/17/john-snow-die-datensatze-im-qgis/

Es gab schon mehrere Wunder bzgl. Geodaten im LSA [1], über die ich hier berichten konnte. Nun ist ein Drittes hinzugekommen. Eigentlich wusste ich es schon seit einer Woche, seit gestern ist es offiziell verkündet. Das Ministerium für Infrastruktur und Digitales LSA gab per Tweet [2] bekannt, dass das LSA “der Verwaltungsvereinbarung zum Betrieb des bundesweiten Metadatenportals #GovData beigetreten” ist. Ich hab mich schon beim Staatssekretär Bernd Schlömer per Antworttweet [3] bedankt, Großartig! Ein guter Grund zum Feiern! Endlich wird das Selbstverständliche durchgesetzt! Nun müssen “nur” noch und endlich alle Kommunen im LSA nachziehen, oder?

[1] … https://geoobserver.de/?s=wunder&submit=Suchen
[2] … https://twitter.com/MID_LSA/status/1618613843508498439
[3] … https://twitter.com/geoObserver_/status/1618701274987532288

Die GeoServer-Community hat gestern am 24.01.2023 über die Mailingliste [1] die Version 2.22.1 [2] bekannt gegeben. Details über die Neuerungen und BugFixes findet Ihr in den Release Notes auf GitHub [3].

[1] … https://sourceforge.net/p/geoserver/mailman/message/37767991/
[2] … https://geoserver.org/announcements/2023/01/24/geoserver-2-22-1-released.html
[3] … https://github.com/geoserver/geoserver/releases/tag/2.22.1

Über QGIS als Open Source Software (OSS) habe ich an dieser Stelle schon oft berichtet und werde es auch gern immer wieder tun. Mehr als 20 Jahre freie, in der Geo-Praxis angekommene und mittlerweile etablierte GIS-Software sind ein hohes Gut, erst recht, wenn man mit öffentlichem Geld arbeitet. Aber “QGIS ist kostenlos, nicht kostenfrei” [1], an der Entwicklung arbeiten dankenswerterweise viele Entwickler mit, auch deren Leistungen müssen honoriert werden. In diesem Sinne möchte ich gern den Crowdfunding-Aufruf des QGIS-Blogs [1] an Euch weiter leiten. Ihr seid alle als Nutzer willkommen und falls Ihr Euch (verglichen mit der Ersparnis ggü. kommerziellen Produkten) in der Lage fühlt, auch etwas zurück zu geben, dann tut es einfach … Es lohnt sich, wirklich! Und bitte: teilt diesen Aufruf auch in Euern Netzwerken, also z. B. bei Kollegen, Twitter, FB, Mastodon, LinkedIn, Xing, …

PS: Und ja, weil ich immer wieder danach gefragt werde: Ja, ich hab’s schon mehrfach getan, gerade eben wieder, per PayPal [2] 😉 Die Liste der QGIS-Unterstützer findet Ihr unter [4].

[1] … https://blog.qgis.org/2023/01/16/crowd-funding-call-2023/
[2] … https://donate.qgis.org/
[3] … https://geoobserver.de/2017/03/01/qgis-und-die-finanzierung/
[4] … https://qgis.org/en/site/about/sustaining_members.html

Also die Welt der künstlichen Intelligenz wird für mich immer faszinierender, auch was den GIS-Bereich betrifft. In einem Tweet von James Milner [1] wurde gezeigt, wie einfach chatGPT auch Geometrien als GeoJSON zurück gibt. Ich habe mal versucht, es nachzuvollziehen, mit der Original-Anfrage in Englisch klappt es gut, auch für Germany, Berlin und Halle 😉 In Deutsch hatte chatGPT eher Probleme, aber testet selbst mal mehrere Formulierungen. Erstaunlich ist es trotzdem und vergessen wir nicht, es fängt gerade erst an …

[1] … https://twitter.com/JamesLMilner/status/1614754785781223426
[2] … https://geoobserver.de/2023/01/17/chatgpt-ki-oder-ai-und-gis/

Wenn man sehr große Datenbestände hat und das ist bei Geodaten ja recht oft der Fall, packt man diese normalerweise – z. B. in ZIP-Files. Ist die Datenmenge nur groß genug, dauert aber auch das Handling der gepackten Daten mitunter recht lange. Abhilfe schafft hier ein neues, am 09.01.2023 veröffentlichtes Zip-Format: SOZip – suchoptimiertes Zip (Seek-Optimized Zip). In der SOZip-Spezifikation [1] von Even Rouault (vielen bekannt durch GDAL) findet Ihr die Beschreibung, im Blog-Eintrag “SEEK-OPTIMIZED ZIP (SOZIP)” [3] von Bert Temme könnt Ihr Euch an einem Beispiel in das Thema einlesen. Ein SOZip-Docker-Container steht zur Verfügung.

Bei Even Rouault [1] heißt es dazu:

“Was ist SOZip?
Eine Seek-Optimized ZIP-Datei (SOZip) ist eine ZIP-Datei, die eine oder mehrere Deflate-komprimierte Dateien enthält, die so organisiert und kommentiert sind, dass ein SOZip-fähiges Lesegerät einen sehr schnellen wahlfreien Zugriff (Seek) innerhalb einer komprimierten Datei durchführen kann.
SOZip ermöglicht den Zugriff auf große komprimierte Dateien direkt aus einer .zip-Datei ohne vorherige Dekomprimierung. Es handelt sich nicht um ein neues Dateiformat, sondern um ein Profil des bestehenden ZIP-Formats, das vollständig abwärtskompatibel ist. ZIP-Lesegeräte, die nicht SOZip-fähig sind, können eine SOZip-fähige Datei normal lesen und ignorieren die erweiterten Funktionen, die eine effiziente Suchfunktion unterstützen.” [1]
_{Übersetzt mit DeepL.com}

Hier der Original-Tweet vom 09.01.2023 [2]:

[1] … https://github.com/sozip/sozip-spec
[2] … https://twitter.com/EvenRouault/status/1612453946265681922
[3] … https://bertt.wordpress.com/2023/01/10/seek-optimized-zip-sozip/

Die Heinrich-Böll-Stiftung [1] bietet uns in ihrer Publikationsreihe böll.brief [2] im Heft “Daten als öffentliche Infrastruktur – Impulse für den Rechtsanspruch auf Open Data” [3] von Dr. Friederike von Franqué und Stefan Kaufmann ein interessantes Papier zum Open Data-Thema an. Aus meiner Sicht eine gelungene Arbeit, um Open Data-Fragen wie “Haben wir einen Rechtsanspruch und wie setzen wir diesen durch?” oder “Wie gehen wir mit der ‘Rechtsunsicherheit und mangelnden Bereitstellung in der Praxis’ um?” zu beantworten. In der Ankündigung heißt es:

“In diesem Papier beschreiben wir, welche konkreten Maßnahmen erforderlich sind, um offene Daten wirksam bereitstellen und nutzen zu können. Weiter formulieren wir Empfehlungen, wie der Rechtsanspruch auf Open Data umgesetzt werden kann.” [3]

Der 18-seitige Beitrag ist kostenfrei und wird in drei Formaten (pdf, mobi und epub) angeboten, den PDF-Download findet Ihr unter [4]

[1] … https://www.boell.de/de
[2] … https://www.boell.de/de/product-series/boellbrief
[3] … https://www.boell.de/de/2022/09/15/daten-als-oeffentliche-infrastruktur
[4] … https://www.boell.de/sites/default/files/2022-09/boell_brief_daten_als_oeffentliche_infrastruktur_0.pdf

Die Verbreitung von Nachnamen und deren Visualisierung auf einer Karte scheint immer wieder ein Thema von Interesse zu sein. Wo leben wie viele Andere, die genau so heißen wie ich? Nachdem ich 2020 schon zwei Beiträge zum “Meierloch” [1], [2] hatte, heute nun Nr. 3, das Langzeitprojekt der TU Darmstadt “Interaktive Namensverbreitungskarten für das Digitale Familiennamenwörterbuch Deutschlands (DFD)” [3], [4], 24 Jahre wissenschaftlich begleitet. Ihr findet quasi alles zur Problemstellung, dem Lösungsansatz sowie der Visualisierung und Evaluation. Interessant auf der erwähnten interaktiven Karte auf genealogy.net [5] ist, dass man die Verbreitung zu zwei Zeitpunkten auch mit mehreren Nachnamen anzeigen lassen kann.

Hier weitere Beispiele: Elstermann, Schulz, Lehmann, Müller und geoObserver ;-).

Hier der Original-Tweet [3]:

[1] … https://geoobserver.de/2020/06/02/meierloch-namen-georeferenziert/
[2] … https://geoobserver.de/2020/06/05/meierloch-namen-georeferenziert-2/
[3] … https://twitter.com/datenschatz/status/1613982512069414912
[4] … https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/22934/1/Digital_Philology___Evolving_Scholarship_vol_04.pdf
[5] … https://nvk.genealogy.net/map/

OpenAI ist mit chatGPT [1] vor einigen Tagen zum absoluten Hype im Netz geworden, verbunden mit viel faszinierendem Staunen, ehrlichen Zweifeln sowie ungläubigen Kopfschütteln und genauso berechtigten Ängsten. Ich habe viel drüber gelesen und ein Kollege hat es mir begeistert gezeigt. Und ehrlich, bei mir hat das faszinierte Staunen gewonnen. Aber, nichts geht über den Selbstversuch und so habe ich getestet, neben allgemeinen dann erwartungsgemäß eher GIS-lastigen Fragen … und Erstaunliches wurde geantwortet. Am angenehmsten war für mich neben dem Inhalt die Form der Antwort, man meint fast, es antwortet ein Mensch. Nach den oft wirklich schwer lesbaren Wiki-Antworten kommen nun sprachlich einfach verständliche Antworten, aber urteilt selbst, hier meine GIS-Beispiele (weitere unten im Video!):

Aber auch im Nicht-GIS-Bereich kommen erstaunliche Antworten, z. B.

Sorry, es gab aber auch Fragen, die nicht oder nur halbrichtig beantwortet wurden, z. B. die nach der “8-Sekundenregel im Basketball” oder die nach der Hauptperson in “Wie der Stahl gehärtet wurde” oder “Was war der bekannteste Roman von Dieter Noll?”. Gut ist dann in jedem Fall, die nicht richtige Antwort zu bewerten und, wenn man es wirklich besser weiß, die richtige Lösung zu ergänzen, dann “lernt” chatGPT dazu und die Antworten werden wirklich besser und richtiger!

Wunderbare Beispiele aus dem GIS-Bereich inklusive des Identifizierens von Fehlern und des Dazulernens der KI findet Ihr auf Youtube [2] bei @PyQgis [3]

[1] … https://chat.openai.com/chat
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=oPmUrHEx2y4
[3] … https://twitter.com/PyQgis