Operationalising Human Security in the Contemporary Operating Environment: Proposing Population Intelligence (POPINT)

Drawing upon primary research funded by the UK Defence and Security Accelerator (DASA), this article is about using data analytics and artificial intelligence (AI) for operationalising human security in the contemporary operating environment. The idea of human security has gained much traction in the international community since its introduction in a 1994 United Nations Development Programme (UNDP) report and has more recently become a military concern. Yet, the core tenets of this idea remain contested, and the military role in support of human security remains an open question. Nonetheless, the concurrent increase in Open Data and AI does give rise to new opportunities to understand the various human security concerns. In response, DASA funded Projects SOLEBAY and HAMOC to research these concerns and the possibilities of data analytics for human security. Drawing on the research findings, we propose the idea of Population Intelligence (POPINT) as a new intelligence discipline to operationalise human security

BEKG: A Built Environment Knowledge Graph

Practices in the built environment have become more digitalized with the rapid development of modern design and construction technologies. However, the requirement of practitioners or scholars to gather complicated professional knowledge in the built environment has not been satisfied yet. In this paper, more than 80,000 paper abstracts in the built environment field were obtained to build a knowledge graph, a knowledge base storing entities and their connective relations in a graph-structured data model. To ensure the retrieval accuracy of the entities and relations in the knowledge graph, two well-annotated datasets have been created, containing 2,000 instances and 1,450 instances each in 29 relations for the named entity recognition task and relation extraction task respectively. These two tasks were solved by two BERT-based models trained on the proposed dataset. Both models attained an accuracy above 85% on these two tasks. More than 200,000 high-quality relations and entities were obtained using these models to extract all abstract data. Finally, this knowledge graph is presented as a self-developed visualization system to reveal relations between various entities in the domain. Both the source code and the annotated dataset can be found here: https://github.com/HKUST-KnowComp/BEKG

Searching News Articles Using an Event Knowledge Graph Leveraged by Wikidata

International audienceNews agencies produce thousands of multimedia stories describing events happening in the world that are either scheduled such as sports competitions, political summits and elections, or breaking events such as military conflicts, terrorist attacks, natural disasters, etc. When writing up those stories, journalists refer to contextual background and to compare with past similar events. However, searching for precise facts described in stories is hard. In this paper, we propose a general method that leverages the Wikidata knowledge base to produce semantic annotations of news articles. Next, we describe a semantic search engine that supports both keyword based search in news articles and structured data search providing filters for properties belonging to specific event schemas that are automatically inferred

Semantic Knowledge Graphs for the News: A Review

ICT platforms for news production, distribution, and consumption must exploit the ever-growing availability of digital data. These data originate from different sources and in different formats; they arrive at different velocities and in different volumes. Semantic knowledge graphs (KGs) is an established technique for integrating such heterogeneous information. It is therefore well-aligned with the needs of news producers and distributors, and it is likely to become increasingly important for the news industry. This article reviews the research on using semantic knowledge graphs for production, distribution, and consumption of news. The purpose is to present an overview of the field; to investigate what it means; and to suggest opportunities and needs for further research and development.publishedVersio

Visualización del contenido de grafos de conocimiento del patrimonio cultural

Esta tesis integra dos áreas científicas, la de las Ciencias Humanas y la de Ciencia y Tecnología. Dentro de las Ciencias Humanas está relacionada con la semantización y visualización de la información de datos del Patrimonio. En cuanto a la Ciencia y Tecnología, este trabajo está relacionado con grafos de conocimiento, diseño de ontologías y la visualización interactiva en tiempo real de datos en dos y tres dimensiones, mediante plataformas web. Tal y como se expone en esta tesis, en la última década ha crecido enormemente la digitalización de los objetos del patrimonio cultural. Este proceso, no se refiere únicamente a digitalizar mediante imágenes, reconocimiento de texto, o modelos 3D, de este tipo de objetos. También comprende el mantenimiento de toda la información posible relacionada con los objetos, su publicación y relación con otras entidades (personas, hechos, materiales, etc.) y la accesibilidad de los mismos a otras personas y/o sistemas informáticos. Por ello, muchos de los datos de objetos son soportados por grafos de conocimiento, que implementan modelos que representan este tipo de información. A pesar de que hay mucha información soportada en diferentes grafos de conocimiento, queda mucho que hacer en este proceso de digitalización del patrimonio. En la actualidad todavía existen grandes cantidades de objetos que aún no están digitalizados. Además, muchos de los datos informatizados no están disponibles públicamente, y usan medios propietarios para representar la información, lo que dificulta su acceso y tratamiento. Debido a que muchos trabajos de investigación se han desarrollado de forma paralela, y/o se han enfocado en las particularidades del mismo, se han digitalizado, y en ocasiones creado desde cero, todo tipo de vocabularios para manejar la información de tipologías, materiales, técnicas, épocas, ubicaciones, etc., relacionado con estos objetos, muchos de ellos con información duplicada. Además, el modelo más utilizado para representar este tipo de datos es el CIDOC-CRM, aún necesita mayor definición para representar algunos procesos importantes relacionados con estos objetos, y tiene una complejidad excesiva. Por estos motivos, existen otros modelos alternativos que también se están utilizando. Debido también a la rapidez de este proceso de digitalización, se ha manifestado en esta década la necesidad de visualizar grandes cantidades de información, mediante plataformas web, que permitan visualizar los datos y relaciones de estos objetos, así como su fluctuación a nivel temporal y espacial. Esta necesidad ha generado el desarrollo de varios proyectos, que generalmente la han resuelto de forma concreta, orientándose al contexto del proyecto. Además, los desarrollos de estos proyectos, no suelen ser abiertos, ni reutilizables por otros sistemas. En estos trabajos existen áreas de trabajo que han sido abordadas con poca profundidad, como la visualización de la fluctuación del tiempo de forma simultánea y la visualización de relaciones entre los objetos. Las dificultades relacionadas con el tiempo y el espacio se hacen mayores en los objetos del Patrimonio Cultural. Esto es debido a que en este campo es muy habitual que exista incerteza en la datación de los hechos relacionados con los datos (creación de los objetos, hechos históricos, etc.), al igual que con el lugar en que acontecieron. Es muy normal que existan objetos que se asocie su creación a diferentes regiones, incluso continentes, además de estar datados en diferentes momentos del tiempo, en ocasiones con varios siglos de diferencia. Tras descubrir la problemática existente, la presente tesis tiene como objetivo principal, la definición de un modelo de visualización de datos de patrimonio cultural que estén soportados por un grafo de conocimiento, y una ontología que lo represente, para diseñar y desarrollar un sistema de visualización interactivo web, basado en el contenido de esta ontología. Para alcanzar este objetivo se ha realizado una serie de tareas y obtenido algunos resultados fruto de éstas: - Revisión del estado del arte en varios campos relacionados con las áreas de investigación que se integran en este trabajo. Por una parte, la representación de datos de patrimonio cultural mediante grafos de conocimiento, por otra parte, analizar las técnicas de visualización de datos, especialmente en datos donde el espacio y el tiempo son variables clave. También se han analizado diferentes proyectos de visualización de datos de patrimonio cultural sobre plataformas web. Además, también se ha investigado la definición formal de la visualización de datos mediante ontologías. Por último, se han estudiado y expuesto en el trabajo diferentes herramientas para la gestión de grafos de conocimiento, así como de visualización de datos en dos y tres dimensiones en tiempo real sobre páginas web. - En base a los estudios realizados en el estado del arte, se han expuesto los aspectos necesarios para definir los conceptos de un modelo que defina la visualización de datos de objetos de patrimonio cultural soportados por grafos de conocimiento. - Se ha diseñado una ontología denominada STEVO para representar el modelo de visualización diseñado. Para el proceso de diseño se ha seguido la metodología METHONTOLOGY. - Se ha diseñado la arquitectura de un marco de trabajo capaz de procesar el contenido de la ontología STEVO y poder representar el contenido del dominio de datos, de acorde a lo especificado en STEVO. - Se ha desarrollado una propuesta de implementación del marco de trabajo, mediante tecnología JavaScript y Unity3D. La propuesta de implementación ha sido integrada en dos proyectos de investigación: SILKNOW y Arxiu Valencià del Dissseny, cuyos resultados se han expuesto de forma detallada en esta memoria. Finalmente, la implementación ha sido evaluada en el proyecto SILKNOW, primero mediante una evaluación de usabilidad, mediante la escala SUS, y también con diferentes pruebas de carga sobre los resultados del proyecto SILKNOW. Los resultados de dichas evaluaciones se han descrito detalladamente en esta investigación