Spatial SQL #2

SQL_befolkning

Spatial SQL

”Lite mindre prosa, lite fler tillämpningar” skrev jag nyligen. Här kommer därför inlägg #2 om vad jag lär mig inom spatial SQL. #1 hittar du här. Precis som förra gången är det en sammanställning av exempel som jag använder mig av och inte ett heltäckande utbildningsmaterial. Kanske är det fler som har nytta av denna sammanställning. I dagsläget är fokus på vektordata och enklare statistik, så antalet tillämpningar inom ex. raster och punktmoln högst begränsat.

Lista egenskaper för alla tabeller i schemat
SELECT *
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'public'
ORDER BY table_name;
Lista egenskaper för alla geometrikolumner
SELECT * FROM public.geometry_columns
WHERE f_table_schema = 'public'
ORDER BY f_table_name;
 Fortsätt läsa ”Spatial SQL #2”

Använda data för att styra information

Idag har vi haft en heldag för att spåna kring vad vårdaktörsportalen kan vara inom ett år och på lite längre sikt.
Ett av alla de uppslag vi pratade om var hur man kan paketera vårdrelaterade artiklar från omvärlden till en bra nyhetsbevakning i portalen.

Ett exempel vi tittade på var Zite, se bild nedan:

Västra Götalandsregionen prenumererar på ett mycket stort antal tidskrifter som är sökbara ned på artikelnivå. Säg att man skulle ha en licens som medgav att vi gjorde tillfälliga kopior in till vår portal skulle vi kunna kombinera dem till personaliserade magasin, förinställda paket per yrkesgrupp och möjlighet att lägga på en social dimension.

Det jag gärna skulle se är att exempelvis vår persona ”Leo Läkare” vid första besöket till vårdaktörsportalen introduceras till detta sätt att ta till sig information från många källor, erbjuds möjlighet att lägga till intresseområden från SweMeSH i en plocklista och få en förhandsgranskning av hur hans personliga omvärldsbevakning kan bli.

När han är nöjd sparar han inställningarna och kan sätta igång. Som i exemplet ovan kan intresseområden placeras ute på högerkanten och de senaste och bästa artiklarna om ämnet visas upp till vänster. Självklart bör Leo kunna dela med sig till kollegor som liknar honom eller likt Facebook kunna gilla en artikel som en liten anonym röstning på dess värde.

Enligt vissa kanske något sånt här är jättesvårt, men samtidigt kan man fråga sig om det verkligen är det.
Genom att Leo är inloggad vet systemet en del om honom genom vår katalogfunktion, exempelvis:

  • Namn
  • Yrkeskategori
  • Specialitet
  • Arbetsort

Vad Leo är intresserad av kan vi veta genom att han själv lägger till intresseområden, men också då hans specialitet kan relateras till SweMeSH och hur närliggande andra ämnen är i dess trädstruktur. För att Leo inte ska bli onödigt irriterad behövs en funktion för att svartlista vissa ämnen där systemet misstagit sig på relevansen.

Vi har ganska många Leo inom VGR. Här kan en sökmotor, annan form av relevansverktyg och statistik komma väl till pass för några frågeställningar som avgör vad varje Leo får se för artiklar:

  • Hur relevant är texten enligt en sökmotors relevansmodell?
  • Vad har kollegor som liknar Leo läst nyligen?
  • Vad har andra med samma specialitet gilla-markerat?
  • Vad har informationskällan för betyg hos professionen?
  • Hur har de kollegor Leo markerat som bra influenser reagerat? Tumme upp eller ned?

Det känns som att det är värt att tänka vidare på hur man skulle genomföra något sånt här. Idén som sådan kan användas i fler sammanhang än publikationer från tidskrifter. Varför inte på material från dokumenthanteringssystemet, intern evenemangskalender eller vad man ser i den (obligatoriska) nyhetsspalten som finns i varje intranät/portal?

Den största utmaningen för portaler är att vara relevanta och erbjuda något som lockar till användning. Jag misstänker att detta kan vara en ingrediens som gör en portal relevant, vad tror du?