На regulation.gov.ru выложен документ "О проведении эксперимента по созданию, миграции и развитию государственных сервисов и информационных систем органов государственной власти Российской Федерации и государственных внебюджетных фондов на единой цифровой платформе Российской Федерации «ГосТех»" [1]

Я давно хочу начать декомпозировать НПА в понятную форму, понемногу начну "экспериментировать" на этих НПА

Уровень: Постановление Правительства РФ

Вовлечённые стороны
- Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации;
- Автономная некоммерческая организация «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации»;
- Федеральное агентство по управлению государственным имуществом;
- Федеральный фонд обязательного медицинского страхования;
- Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии;
- государственные учреждения, иные юридические лица, обеспечивающие реализацию задач ...ж
- иные организации, индивидуальные предприниматели, а также граждане, согласившиеся на участие в эксперименте на добровольной основе;
- поставщик платформы разработки, которая представляет собой набор технологических компонентов и сервисов, позволяющих разрабатывать и эксплуатировать прикладное программное обеспечение
- Федеральная служба безопасности (не указана явно в списке участников, указана в тексте постановления)
- ФСТЭК России (не указана явно в списке участников, указана в тексте постановления)

Создаваемые оргструктуры:
- межведомственная рабочая группа для координации мероприятий, необходимых для реализации эксперимента

Создаваемые документы:
- требования к платформе «ГосТех»
- оценка результатов эксперимента, в том числе в части определения эффективности применения платформы «ГосТех (? нечеткое определение ?)
- доклады в Правительство Российской Федерации, включающих в том числе предложения по развитию и доработке платформы «ГосТех»
- предложения по целевой архитектуре и модели данных платформы «ГосТех»
- методическая поддержка проведения эксперимента (? нечеткое определение ?)
- модели угроз и модель нарушителя безопасности информации и техническое задание на создание системы защиты информации в рамках компонентов платформы разработки (по каждому эксперименту);

Сервисы
- сервисы для взаимодействия между гражданами, бизнесом и государством в сфере учета и управления государственным имуществом
- сервисы в рамках системы обязательного медицинского страхования;
- сервис, направленный на удобство осуществления кадастровой деятельности и оказания услуг по выполнению кадастровых работ;
- сервис, направленный на повышение удобства совершения сделок с недвижимостью
- сервис, направленный на интеграцию и предоставление заинтересованным лицам аналитической информации на основе сведений Единого государственного реестра недвижимости, сведений, содержащихся в фонде данных государственной кадастровой оценки и в иных источниках
- иные сервисы, определяемые Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Финансирование
- Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации».

Ссылки:
[1] https://regulation.gov.ru/projects#search=01/01/07-20/00105928&npa=105928

#laws #regulation

Google анонсировали закрытие поиска в Австралии [1] если будет принят закон о плате местным СМИ за указание ссылок в выдаче на их сайты.

Позиция понятная, жёсткая, и показывает самосоознание Google/Alphabet себя как участника переговоров, а не объекта регулирования. Похоже что глобальные цифровые корпорации доросли до нового собственного позиционирования, интересно как дальше это всё пойдет.

Тем временем, интересна и позиция властей Австралии, прогнутся ли они или же надавят, а в Австралию придут Bing (Microsoft), DuckDuckGo, Yandex и другие игроки, готовые играть по правилам страны, а не своим собственным.

Ссылки:
[1] https://about.google/google-in-australia/an-open-letter/

#search #data

Как и ожидалось регулирование предустановки отечественного ПО расширяется и теперь ещё и Минцифры хочет обязать использование отечественного поиска по умолчанию в мобильных устройствах, о чём пишет "Ъ" [1], конечно, этой поисковой системой будет Яндекс, но скорее всего будет выбор.

Мне к этому много что есть сказать, но, честно говоря, я подорзреваю что и у Гуглу и Apple будет чем ассиметрично ответить Яндексу. При том что поиск у Яндекса может быть хороший, но не всем пользователям нравится безальтернативность поиска по умолчанию. А вот выбор - это хорошо, надеюсь в итоге пользователю будут предлагать поиск по умолчанию и он будет выбирать сам.

Ссылки:
[1] https://www.kommersant.ru/doc/4729428

#regulation #it #search #google #yandex

В рубрике интересных продуктов для работы с данными - Meilisearch [1] система поиска с открытым кодом написанная на Rust и чья команда в январе 2022 года получила $5M инвестиций на создание облачного продукта. Обещают поддержку любого языка использующего пробелы для разделения слов, поддерживают китайский (что сейчас особенно актуально в России) и имеют кучу интеграций. На Github у них почти 24 тысячи звезд [2] и растущая популярность. Пока ещё не обгоняют ElasticSearch, но уже показывают высокую востребованность.

У них же хорошее сравнение с другими поисковыми системами, по ощущениям весьма правдивое [3].

Ссылки:
[1] https://www.meilisearch.com/
[2] https://github.com/meilisearch/meilisearch
[3] https://docs.meilisearch.com/learn/what_is_meilisearch/comparison_to_alternatives.html

#opensource #startups #search #data

В рубрике интересных инструментов с открытым кодом txtai [1], движок для семантического поиска по данным с использованием ИИ. ИИ, там, конечно нет, но есть много машинного обучения и, в принципе, интересный подход к индексированию данных и их поиску. На его основе много чего интересного сделано, например, tldrstory [2] пример с открытым кодом по пониманию заголовков и текстов новостей, а для разработчиков хороший пример code question [3] для получения ответов на поисковые запросы прямо в терминале.

У того же автора интересный продукт paperai [4] для ревью научных статей. Поисковый движок настраивается через YAML файлы, на основе которых создаются отчеты.

Интересный сам движок и подход в целом, его было бы интересно проверить на интересных больших данных на других языках.

Ссылки:
[1] https://github.com/neuml/txtai
[2] https://github.com/neuml/tldrstory
[3] https://github.com/neuml/codequestion
[4] https://github.com/neuml/paperai

#data #opensource #datatools #search

Написал очередной текст в англоязычный блог о том что поисковые системы - это глобальные инструменты для data discovery (поиска данных), недостатках DataCite Search и Google Dataset Search и о том какой могла бы быть идеальная поисковая система по данным

Dataset search engines as global data discovery tools [1]

Ссылки:
[1] https://medium.com/@ibegtin/dataset-search-engines-as-global-data-discovery-tools-a0dfc981ea9d

#opendata #datasets #search #datatools

Не секрет что поисковиков по данным очень мало, основной - это Google Dataset Search [1] который всё ещё скорее исследовательский проект и где просто ну очень много SEO спама поскольку проект основан на самостоятельной разметке объектов пользователями по стандарту Schema.org объектам типа Dataset [2].

Ещё в прошлом году исследователи Google из MIT проанализировали несколько сотен тысяч страниц с датасетами и разработали классификатор определяющий что на веб странице действительно набор данных [3]․ Они же выложили датасет с результатами такой разметки [4], можно сказать датасет про датасеты.

Лично по мне так той же цели, широкого покрытия наборов данных поиском без потери качества, можно достичь и более простыми методами, а классификация страниц и сам стандарт Schema.org уж очень сильно заточен под поисковые системы в отличие от других протоколов для обнаружения данных (data discovery).

Тем не менее исследование интересное и чуть приоткрывает свет на работу которую проделывают в Google Dataset Search.

Ссылки:
[1] https://datasetsearch.research.google.com/
[2] https://schema.org/Dataset
[3] http://people.csail.mit.edu/tarfah/papers/dataset.pdf
[4] https://www.kaggle.com/datasets/googleai/veracity-of-schemaorg-for-datasets-labeled-data

#opendata #datasets #search #research

Статья How China uses search engines to spread propaganda [1] и отчет Brookings Institution [2] о том как китайские власти манипулируют поисковой выдачей по теме Синцзяня и COVID-19.

Россию там тоже упоминают в контексте того что Google демонетизировал российские гос-СМИ.

Но важнее что авторы пишут о том что поисковые системы уже начали размечать контент от госСМИ Китая и не только и то что исследователи рекомендуют поисковым системам (технологическим кампаниями их создающим) поменять правила ранжирования и деприоритизировать "низкокачественный государственный контент".

Поэтому неприятная новость в том что "демократическая цензура" поисковых систем весьма вероятна и обсуждается․ Сейчас в контексте Китая, далее может и в контексте России.

Политический нейтралитет для big tech скоро станет уже абсолютно невозможен.

Ссылки:
[1] https://www.brookings.edu/techstream/how-china-uses-search-engines-to-spread-propaganda/
[2] https://www.brookings.edu/research/winning-the-web-how-beijing-exploits-search-results-to-shape-views-of-xinjiang-and-covid-19/

#search #censorship #china #russia #usa #microsoft #google

В рубрике как это устроено у них B2Find EUDAT [1] поисковик по научным данным в европейских репозиториях данных. Охватывает более 1 миллиона наборов данных, позволяет фильтровать по:
- языку
- временному промежутку
- формату
- организации
- году публикации
- ключевым словам
- научной дисциплине
и, в общей сложности, более чем 20 критериям.

Работает на базе движка с открытым кодом CKAN и использует его агрегационные механизмы.

Крупнейшие индексируемые репозитории:
- Nordic Archaeology [2]
- PANGAEA [3]
- DANS-EASY [4]
Всего репозиториев 36 на сегодняшний день.

Для агрегации используются стандарты метаданных:
- Datacite
- DublinCore
- OpenAire
- ISO 10115/19139 (INSPIRE)
- DDI 2.5
и собственная схема EUDAT Core Metadata Schema.

По формату проект нацелен на повышение находимости данных (data discovery) для научных целей.

По масштабу сравнимо с DataCite - поиск по 35 миллионам проиндексированных DOI для наборов данных и 17 миллионам наборов исследовательских данных в OpenAIRE.

Пока непонятно продолжится ли этот проект или все активности перешли/перейдут в OpenAIRE, но B2Find остаётся как пример большого поисковика по научным данным.

Ссылки:
[1] http://b2find.eudat.eu/
[2] http://b2find.eudat.eu/organization/nordicar
[3] http://b2find.eudat.eu/organization/pangaea
[4] http://b2find.eudat.eu/organization/danseasy

#opendata #researchdata #openaccess #datasets #search