MINISTRSTVO ZA NOTRANJE ZADEVE REPUBLIKE SLOVENIJE Odkrivanje novih znanj iz poizvedb na spletnih straneh Specialne knjižnice MNZ Obdobje od 27.11.2008 do 01.10.2010 PREDRAZISKAVA Izdelal dr. Karl Petrič (Delo še ni lektorirano) Ljubljana, 2011 Okvirno kazalo vsebine 1 Uvod 3 1.1 Cilji raziskave 3 2 Analiza poizvedb 4 3 Odkrivanje zakonitosti v poizvedbah na osnovi lastno izdelano klasifikacijo poizvedb 6 4 Odkrivanje zakonitosti v poizvedbah na osnovi UDK klasifikacije 31 5 Odkrivanje novih idej in znanj iz poizvedb 34 6 Zaključek 57 7 Viri in uporabljena programska orodja 58 1 Uvod Odkrivanje novih znanj iz poizvedb, ki so jih izvedli uporabniki, da so obiskali spletne strani Specialne knjižnice MNZ (v nadaljevanju: SKMNZ ; glavna stran in podstran, pri čemer ne štejemo pod- podstrani) je le delno podkrepljeno s statističnimi metodami. Drugi glavni del obravnavane analize predstavljajo metode možganske nevihte in miselnega vzorčenja, ki predpostavljajo bolj uresničevanje intuicije in skupinskega opisnega ovrednotenja. Prav iz tega izhaja priporočilo, da se pri področju odkrivanja novih znanj iz poizvedb uporabljajo bogate vizualizacijske tehnike, ki še dodatno spodbudijo ustvarjalne miselne procese pri interpretaciji podatkov in povrhu tega tudi vključijo druge posameznike znotraj skupine, ki se na statistične metode manj spoznajo. Gre v bistvu za področje, ki se dejansko nahaja med znanostjo in umetnostjo razvijanja novih idej. 1.1 Cilji raziskave a. analiza poizvedb s pomočjo statističnih metod in vizualizacijskih tehnik b. odkrivanje novih znanj iz poizvedb na podlagi neeksaktnih oziroma intuitivnih metod (poskusno: večparametrsko odločanje - zaradi izvedbe zanimivega preizkusa bom uporabil namesto opisnih vrednosti številčne) c. odločitev o najboljši celoviti informacijski rešitvi za uporabnike spletnih strani SKMNZ oziroma MNZ in OVS 2 Analiza poizvedb V tem poglavju bom obravnaval analizo poizvedb s pomočjo statističnih oziroma metod s področja odkrivanja zakonitosti v podatkih / besedilih in bogatih vizualizacijskih tehnik, ki bodo na kratko opisane v nadaljevanju. 2.1 Priprava podatkov Iz Google analytics sem v Excel izvozil 1421 poizvedb vključno s podatki o številu poizvedb (podatki so bili pridobljeni v času od 27.11.2008 do 01.10.2010). Poizvedbe sem najprej razvrstil s pomočjo (lastno) izdelane klasifikacije od 1 do 7, nakar sem v nadaljevanju omenjene poizvedbe razvrstil še po univerzalni decimalni klasifikaciji (v nadaljevanju: UDK). Pri sleherni poizvedbi sem določil tudi predpostavljeni namen uporabnika, ki ga je izrazil s poizvedbami (v glavnini so to bile poizvedbe z iskalnika Google in Najdi.si). Del pripravljenih podatkov kaže naslednja preglednica. 2.1.1 Preglednica 1: Poizvedbe, klasifikacija poizvedb in namen uporabnika PSO OB KE UDK ND mnz 1431 1 35 Splošne informacije ministrstvo za notranje zadeve 1015 1 35 Splošne informacije specialna knjižnica mnz 272 1 35 Splošne informacije revija varnost 242 3 0 Viri e publikacije 136 3 0 Faktografsko znanje kult žrtve 136 3 0 Faktografsko znanje OSX1, mnz 98 2 9 Splošne informacije knjižnica mnz 73 1 35 Splošne informacije preprečevanje gospodarske kriminalitete 67 5 343.85 Faktografsko znanje mnz knjižnica 64 1 35 Splošne informacije ministerstvo za notranje zadeve 47 1 35 Splošne informacije specialna knjižnica 40 1 35 Splošne informacije e pregled novosti 34 3 0 Viri OSX2 31 2 9 Splošne informacije novosti knjige 30 3 0 Viri nacionalni preiskovalni urad 29 1 351.74 Splošne informacije Preglednica 1 prikazuje pripravljene podatke za poizvedbe spletnega obiskovalca (v nadaljevanju: PSO), obiski na stran ali podstran SKMNZ, ki so bili posledica določene poizvedbe (v nadaljevanju: OB), klasificirane poizvedbe po lastnem scenariju (v nadaljevanju: KE), klasificirane poizvedbe po UDK in nenazadnje predpostavljeni namen določene poizvedbe (v nadaljevanju: ND). OSX je označba za osebo (gl. poizvedbe v preglednici 1). 2.2 Programska orodja, algoritmi, vizualizacijske tehnike in kazalci Po pripravi podatkov je bilo potrebno z ozirom na programsko orodje ORA Casos izbrati ustrezne algoritme (npr. ključnost informacije in korelacijska podobnost) in vizualizacijske tehnike (npr. mrežna vizualizacija in krožna vizualizacija). Za prvi del analize poizvedb sem določil štiri kazalce, ki so naslednji: PSO, OB, KE in ND. 2.3 Procesiranje podatkov skozi ORA Casos Ustrezno pripravljeno .TXT datoteko s 1421 poizvedbami in omenjenimi kazalci sem uvozil v programsko orodje ORA Casos. Podatke sem procesiral tako, da sem najprej opredelil omrežje s PSO = vir (angl.: resource), OB = akcija (angl. action), KE = znanje (angl: knowledge) in ND = mnenje (angl.: belief). V nadaljevanju sem opredelil vir, cilj in lastnosti omrežja (postopek je dokaj zapleten in ni bistven za raziskavo, zato sem se odločil, da podrobnejši opis izpustim). Rezultati po končanem procesiranju podatkov so bili naslednji: a. Število razredov vozlišč (vir, akcija, znanje in mnenje): štirje razredi b. Število vozlišč: 1415 vozlišč c. Število povezav: 2806 povezav d. Skupna gostota omrežja je bila 0,1180 V naslednji stopnji sem sprožil ukaz "Vizualiziraj (angl.: visualize)" in s tem vključil modul za vizualizacijo vzpostavljenega omrežja. Potrebno je bilo še določiti moč in usmerjenost povezave, barvo ter velikost vozlišč. Z algoritmom korelacijske podobnosti (angl.: correlation similarity) sem določil sorodnost vozlišč (sorodna vozlišča so označena z isto barvo), medtem ko sem z algoritmom ključne informacije (angl.: centrality information) določil velikost vozlišč. Z ukazom krožne vizualizacije sem spremenil zunanjo podobo omrežja, nakar sem vizualiziral omrežje 1 in 3. Z omrežjem ena sem dobil na vpogled celotno omrežje, medtem ko sem z omrežjem 3 dobil povezave med KE in ND. 3 Odkrivanje zakonitosti v poizvedbah na osnovi lastno izdelano klasifikacijo poizvedb V tem poglavju bodo uporabljene različne metode in vizualizacijske tehnike s poglavitnim namenom, da odkrijemo zanimive vzorce in zakonitosti znotraj zajetnega pojmovnega omrežja. V nadaljevanju bodo strukturirani podatki podvrženi posebni analizi, ki ne bo izhajala z vidika pojmovnega omrežja, ampak se bo osredotočila na odnose med kazalci. Tretje poglavje pomeni izhodišče za nadaljnje odkrivanje novih idej oziroma znanj. 3.1 Preglednica 2: Del pripravljenih podatkov za vzpostavitev pojmovnega omrežja POS OB KE ND mnz 1431 1 Splošne informacije ministrstvo za notranje zadeve 1015 1 Splošne informacije specialna knjižnica mnz 272 1 Splošne informacije revija varnost 242 3 Viri e publikacije 136 3 Faktografsko znanje kult žrtve 136 3 Faktografsko znanje OSX1, mnz 98 2 Splošne informacije knjižnica mnz 73 1 Splošne informacije preprečevanje gospodarske kriminalitete 67 5 Faktografsko znanje mnz knjižnica 64 1 Splošne informacije ministerstvo za notranje zadeve 47 1 Splošne informacije specialna knjižnica 40 1 Splošne informacije e pregled novosti 34 3 Viri OSX2 31 2 Splošne informacije novosti knjige 30 3 Viri nacionalni preiskovalni urad 29 1 Splošne informacije e novosti mnz 2007 december 28 3 Viri beethovnova državljanstvo 27 5 Splošne informacije knjige novosti 26 3 Viri mnz.gov.si 24 1 Spletna stran notranje ministrstvo 23 1 Splošne informacije new europe issn 1106-8299 20 3 Viri osebna izkaznica 20 3 Splošne informacije ministrstvo za notranje 19 1 Splošne informacije www.mnz.gov.si 19 1 Spletna stran mnz rs 18 1 Spletna stran matični urad 17 1 Splošne informacije ministrstvo za notranje zadeve knjižnica 17 1 Spletna stran Preglednica 2 prikazuje del pripravljenih podatkov (1421 poizvedb) za vzpostavitev pojmovnega omrežja. Obravnavane so povezave med ustreznimi kazalci, ki so POS , OB, KE in ND. Po procesiranju podatkov sem kot izid dobil na vpogled celotno pojmovno omrežje, ki je bilo precej obsežno in manj pregledno. Prav zaradi tega sem si natančneje ogledal odnose med KE in ND. OSX je označba za osebo (gl poizvedbe v preglednici 2). 3.1.1 Slika 1: Celotno pojmovno omrežje in del Slika 1 prikazuje celotno (gl. zgornji del slike 1) in del pojmovnega omrežja (gl. spodnji del slike 1), iz katerega bomo izpostavili odnose med KE in ND. Pri tem gre v bistvu za abstrakcijo PSO in OB. Preden lahko obrazložimo spodnji del slike 1, je potrebno na kratko predstaviti KE in ND. Pomen KE skupin je naslednji: - skupina 1: v to skupino se razvrščajo sociološki sistemi in njihovi deli (npr. MNZ, Specialna knjižnica, Matični urad, oddelki), - skupina 2: se razvrščajo osebe (npr. OSX1, OSX2+, ženske, moški, voznik, tujci, nosilec funkcije, državni sekretar), - skupina 3: se razvrščajo intelektualne kulturne stvaritve (npr. knjige, revije, dokumenti, tehnični sistemi, obrazci, seznami, pregledi, inovacije), - skupina 4: se razvrščajo predmeti / materiali (npr. stanovanja, cena osebne izkaznice, modra karta, vozila, registrske tablice), - skupina 5: gre za sociološke kategorije kulturnega pomena (npr. znanost, umetnost, šport, stroka, kriminalistika, poslovna inteligenca), - skupina 6: v to skupino spadajo dejavnosti, stanja in dogodki (npr. komuniciranje, preprečevanje nasilja v družini, proslave), - skupina 7: in nazadnje se v skupino 7 razvrščajo vprašanja, ki so jih v preteklosti zastavili spletni obiskovalci (npr. kaj potrebuje tujec za prijavo bivanja?, zakaj so se razvile človekove pravice?, kako postati policist?). ND pomeni z vidika spletnega obiskovalca motiv za poizvedovanje in posredno tudi za obisk določene spletne strani. Nameni spletnih obiskovalcev oziroma uporabnikov spletnih strani so lahko naslednji: - želja po splošnih informacijah (npr. splošni podatki o določenih osebah, oddelkih, podjetjih, storitvah), - želja po dostopu do določene spletne strani, - želja po virih (npr. bibliografija določenega avtorja ali področja, zbirke podatkov, digitalne knjižnice), - želja po faktografskem znanju (npr. kriminaliteta, sodne vede, mednarodni terorizem), - želja po natančnih informacijah (npr. uporabnik želi na vpogled točno določen člen iz zakonodaje, izvedba natančno določenega postopka), - želja po strokovnih informacijah (npr. merila in standardi za organizacijo, poročila, pritožbe), - želja po posebnih informacijah (npr. javnomnenjske raziskave, tiralice, rojstva, smrti), - želja po izkustvenih znanjih (npr. razne analize, statistike, meritve učinkovitosti) in želja po nefaktografskem znanju (gre za znanja, ki se jih ljudje niso v šolah ali na fakultetah naučili npr. nove metode, zvijače, intuitivna znanja). Z namenom natančnejšega preučevanja odnosov med KE in ND, ki vsebujejo še uteži (gre za pogostost pojavljanja določenih odnosov) naj spodnji del slike 1 v nadaljevanju predstavim ponovno. 3.1.2 Slika 2: Odnosi med KE in ND z utežmi Slika 2 prikazuje odnose med KE in ND z utežmi, ki ponazarjajo moč povezave Iz slike 1 je možno sklepati na naslednje odnose (predstavil bom zgolj najmočnejše povezave): a. obstaja izrazito močna (rdeča barva) povezava (utež je 3501) med KE 1 in ND splošnimi informacijami, kar bi lahko pomenilo, da so uporabniki največkrat poizvedovali zaradi pridobivanja splošnih informacij o korporacijah (npr. zavodi, podjetja, ustanove). b. na drugem mestu z oziroma na moč (oranžna barva) povezave (utež je 660) se nahaja odnos med KE 3 in ND faktografskim znanjem. Uporabniki so v bistvu poizvedovali npr. po knjigah, revijah, tehničnih sistemih z namenom si pridobiti razna dejstva (npr. opredelitve pojmov, teorije, modeli, sprejeti postopki, zgodovinski dogodki, psihološke značilnosti, komunikacija, spretnost vodenja, politika, policijska pooblastila). c. tretjo najmočnejšo povezavo (oranžna barva) je možno zaznati (utež je 600) med KE 1 in ND spletna stran. Uporabniki so pogosto poizvedovali po korporacijah s pomočjo delnega, prirejenega ali pa celotnega spletnega naslova, z namenom pristati na spletno stran (npr. mnz.gov.si, http://www.mnz.gov.si). Korporacije, po katerih so poizvedovali so bile npr. MNZ, Policija, Varnostna agencija, Inšpektorat za notranje zadeve, Ministrstvo za promet. Pravi motiv za poizvedovanje po spletni domeni je lahko precej koristna dejavnost, kajti s tovrstnim načinom poizvedovanja na iskalniku, je možno dobiti zajeten izbor zadetkov, ki predstavljajo različne podstrani, ki vsebujejo zanimive informacije o dejavnosti določene korporacije. V bistvu uporabnik podrobneje spozna poslanstvo določene korporacije. d. naslednjo najmočnejšo povezavo (oranžna barva) opazimo (utež je 594) med KE 3 in ND viri. Uporabniki so poizvedovali po intelektualnih kulturnih stvaritvah kot so npr. knjige, revije, zakoni, dokumenti, tehnični sistemi, obrazci. Zaznavna je bila potreba po novih informacijah (npr. mesečne novosti), posebnih digitalnih knjižnicah (npr. digitalna knjižnica kriminalitete), zbirkah podatkov (npr. bibliografije, predpisi), v novih člankih s področja varnosti (npr. revija varnost), evidencah (npr. evidenca o državljanstvu, DNK evidenca), registrih (npr. centralni register društev), učbenikih, diplomskih in magistrskih delih, e-publikacijah s področja prometne varnosti itd. Uporabniki so si predvsem želeli pridobiti prej navedene informacijske vire zaradi rešitve določenega službenega ali pa izobraževalnega problema. e. na petem mestu sem odkril močno povezanost (oranžna barva) med KE 5 in ND faktografsko znanje (utež je 485). Uporabniki so si želeli pridobiti ustrezna dejstva o različnih tematikah kot so npr. kriminalistika, sodne vede, preprečevanje gospodarske kriminalitete, DNK profiliranje, poslovno komuniciranje, kibernetska kriminaliteta, orožništvo, biometrija. f. sorazmerno močna povezanost (rumeno oranžna barva) je bila zaznavna pri odnosu KE 6 in ND splošne informacije (utež je 186). Obstaja določena močna potreba po splošnih informacijah v povezavi z relevantnimi dogodki, stanji in dejavnostmi. g. povezava (gl. rumena barva) med KE 3 in ND strokovne informacije (utež je 130) zajema predvsem poizvedbe, ki izhajajo z delovnega področja MNZ in organov v sestavi (npr. akti, razni seznami, evidence, registri, obrazci, geslovniki, poročila, pravilnike, odločbe, arhive, zbirke podatkov in druge uradne dokumente. h. na zadnje bi še predstavil povezavo (rumena barva) med KE 5 in ND splošne informacije (utež je 114). Uporabniki so si želeli pridobiti najbolj splošna dejstva o tematikah kot so npr. državljanstvo, zakonska zveza, vozniški izpiti, prehod meje, javna naročila, zaposlovanje, odnosi z javnostmi, zasebno varovanje, združitev družin, začasno bivanje. i. ostale povezave so šibkejše in. so označene z zeleno, s svetlomodro in modro barvo. Navkljub šibkosti povezave, so nekatere morda pomembnejše kot že obravnavane? Gre predvsem za povezave med KE in ND nefaktografsko ter izkustveno znanje, natančne in posebne informacije. Omenjeni ND so bili sorazmerno redko zastopani. Izpostavil bi še zlasti naslednje povezave: - povezava med KE 3 in ND nefaktografsko znanje vsebuje dve zanimivi poizvedbi, ki sta naslednji: digitalna knjižnica javne uprave in javna uprava v sliki. Za kasnejše odkrivanje novih idej bosta po moji oceni obe poizvedbi zelo pomembni. - povezava med KE 5 in ND nefaktografsko znanje: poizvedba izbor računalniških zvijač je prav tako zanimiva in za kasnejše razvijanje idej morda zelo pomembna? - povezava med KE 3 in ND posebne informacije vsebuje naslednje poizvedbe, ki izhajajo iz čisto praktičnih vzgibov: javnomnenjske raziskave o delu policije, deželsko sodišče"" english, informacijski sistemi mnz, knjiga rojstev slovenj gradec, koristni, seznami, mednarodne tiralice, mnz oglasna deska, mnz-lista ukradenih vozil, mnz-tiralice, najbolj brane knjige v ukm, odjava vozila u republike srpske - gre za srbsko poizvedbo, organized crime slovenia 2009 police report, ponarejanje mesecnih, primerjalna analiza javnega prevoza potnikov, seznam knjiga v knjižnici ivančna gorica, seznam kongresi v sloveniji, seznam preklicanih potnih listin, seznam prekrškovnih organov, seznam serijski morilcev, seznam slovenskih knjig iz kadrovske dejavnosti, seznam sodnih izvedencev patologije, slika policijske izkaznice, stane možina grafi, katalog strokovno tehničnih delovnih mest na mnz. - povezava med KE 2 in ND posebne informacije vsebuje naslednje poizvedbe: e-storitve mnz, kriminalna osebnost, leonid pitamic je zapisal in vodniki policijskih službenih psov ljubljana. - povezava KE 5 in ND posebne informacije vsebuje naslednje poizvedbe: impact factor pravo, izmenjava 139 člen, kazenska ovadba zaradi anonimke, matični urad smrt, minimum income, ministrstvo za notranje zadeve kazni, ministrstvo za notranje zadeve poneverbe, mnz pravila policije, mnz statistične informacije, mnz ukradena vozila, mnz število osumljencev, porodnišnica maribor rojstva, psihologija na ministrstvu za notranje zadeve, statistika prvič registriranih vozil po ue. Uporabniki si očitno želijo uporabne zbirke podatkov, ki jim pomagajo pri preiskavah in raziskavah. - povezava med KE 6 in ND posebne informacije vsebuje poizvedbe kot so npr. informacijsko opismenjevanje uporabnikov za analizo, organizacijo, knjižnične e-storitve, tečaj slovenskega jezika brezplačno. Poizvedbe so zanimive in se v bistvu dotikajo storitvenih dejavnosti. - povezava med KE 4 in ND posebne informacije vsebuje dve poizvedbi: najdeni predmeti policija in prepovedano orožje. - povezava med KE 7 in ND natančne informacije je zanimiva z vidika asociacije na sisteme s samodejnimi odgovori. Uporabniki želijo dobiti povsem kratko in natančno informacijo o določenih tematikah (npr. ali je potrebno dovoljenje za otroka za prehod meja s hrvaško?, zakaj so se razvile človekove pravice?). Nič manj zanimiva je povezava med KE 7 in ND faktografsko znanje. Poizvedbe so povsem natančno opredeljene v obliki vprašanj kot npr. kaj je osebni dokument?, kaj pomeni community crime prevention?, kaj potrebuje tujec za prijavo bivanja v rs sloveniji?, kako do državljanstva slovenije?, kako do dvojnika prometne?, kako postati policist?, kje in kako zamenjati tuje za vozniško dovoljenje slovenije? Povsem na koncu te analize naj še predstavim KE skupine z ozirom na velikosti in barvo kroga. Vrstni red je naslednji: - KE 1 skupina je upodobljena kot svetlomoder krog z utežjo 1431 (prevladuje še zlasti poizvedovanje po korporacijah), - KE 3 skupina je upodobljena kot moder krog z utežjo 242 (prevladujejo poizvedbe po virih ali kulturnih storitvah), - KE 2 skupina je upodobljena kot svetlozelen krog z utežjo 98 (prevladujejo poizvedbe po osebah), - KE 5 skupina je upodobljena kot zelen krog z utežjo 67 (prevladujejo poizvedbe po tematikah), - KE 6 skupina je upodobljena kot rumen krog z utežjo 4 (prevladujejo poizvedbe po stanjih in dogodkih), - KE 4 skupina je upodobljena kot svetlomoder krog z utežjo 5 (prevladujejo poizvedbe po cenah in materialih), - in KE 7 skupina je upodobljena kot rumen krog z utežjo 2 (prevladuje močna potreba po odgovorih glede na prej zastavljena vprašanja. V nadaljevanju zastavljene raziskave nameravam celotno pojmovno omrežje atomizirati (razcepiti) na posamezne KE. Poskusil bom najti korelacijske podobnosti med različnimi KE z namenom, da odkrijem bistvena informacijska hotenja spletnih obiskovalcev oziroma uporabnikov. V naslednji stopnji bom poskusil z drugim klasifikacijskem sistemom t.j. UDK ugotoviti informacijsko povpraševanje po posameznih področjih. mnz knjiztiilca hijjlŽJiita mnz Specialna knjižnica mnz sanotrafije zadeve ministrstvo za notranje zadeve rs ministrstvo za notranje zadeve policija -'specialne knjižnice sjtecial libraij;mnz mnzsjšeelaina tržnica mnz Slovenija ministrstva za notranje zadeve 1 ministarstvo za notranje zadeve tiofranje zadeve mm Slovenije minislgSo za notranje zadeve reputilikS'Sloveriije ministrstvo za notranjezadeVe!Rrijiznica mnz rs a www.mnz.cjoiflsi* ■tnnz gov-.si i trnini-sterstvo za notranje zadeve ^speciainaknjiznica nacištialni preiskovalni ij'rfid notranje ministrstvti' 11 y-s-.-v-.-i. ?i =1.1 ■ i nj e matični urad Spletna stran 0feKtd:ratza upravne notf$f$fzadeve. k ministrstvo za notranje zadeves(jubljana; miriistrstvB za notrartj^ zadeve Jgičnfca za notrahj&iadeve Viri FaktografskO. znanje Strokovne informacije lo Posebne irffgrtnacijs o io itionex ^medn; i03sa varovanje icnipd '■ ^irSfpravni -sistem jff- ij.utfjfca milica "]pza's eP nd va r no stn S-druzb a ^■^knjiznica policija'. ^kBjtžnlce.;hix ^policijska knjižnica [[orenzicni aRHSifpIf inarodno kazensko sodisce icc zbor držav podpisnic zbornica za zasebno yartKanje 3.2 Slika 3: Del organizacijskega omrežja KE 1 Slika 3 prikazuje del organizacijskega omrežja poizvedb iz skupine KE 1. Nadaljnje preučevanje organizacijskega omrežja poizvedb iz skupine KE 1 ne bo dajalo prav presenetljivih spoznanj, saj izrazito prevladujejo poizvedbe kot npr. mnz, ministrstvo za notranje zadeve, specialna knjižnica mnz. Število poizvedb z ozirom na raznovrstne organizacijske združbe so zelo redke. V primeru, da bi uporabniki večkrat poizvedovali po različnih organizacijah in / ali oddelkih, bi to bilo za nadaljnje preučevanje zelo zanimivo, kajti iz raznovrstnih poizvedb bi lahko izpeljali nova znanja (npr. katera znanja iz različnih organizacij bi lahko bila združljiva z MNZ in OVS?). Prav zaradi tega se bom raje osredotočil na naslednje skupine kot KE 2, KE 3, KE 4, KE 5, KE 6 in KE 7. Skupina KE 2 predstavlja poizvedbe, kjer so v ospredju osebe, ki so zaposlene na MNZ in OVS ali pa ne. S tovrstnimi poizvedbami so tudi opredeljene nekatere funkcije oseb kot npr. sekretar, državni sekretar za notranjo upravo, svetovalci, varnostnik, vodniki službenih psov, kadri ali pa celo vloge, ki jih odigrajo nekateri ljudje v družbi (npr. tujci, kriminalna osebnost, serijski morilci, ilegalni migranti, azilanti, izbrisani v Sloveniji, imetniki licenc zasebnega varovanja). Če sem lahko prej poročal o organizacijskem omrežju poizvedb skupine KE 1, lahko zdaj govorim o sociološkem omrežju poizvedb iz skupine KE 2. 3.3 Slika 4: Del sociološkega omrežja KE 2 Slika 4 prikazuje del sociološkega omrežja poizvedb iz skupine KE 2 (osebe so navedene s splošno oznako od O1, O2, O3 itd.). Na podlagi tega sociološkega omrežja sem izdelal miselne mreže po kategorijah, ki bodo opisane v nadaljevanju. 3.3.1 Slika 4: Del seznama oseb in ustrezni kontaktni podatki Slika 4 prikazuje del seznama oseb (osebe eksperti so označeni s splošno oznako od E1, E2, E3 itd.) in ustreznih kontaktnih podatkov (kontaktni podatki so označeni s splošno oznako TE1, TE2, TE3 itd.), ki sem jih izpeljal iz sociološkega omrežja poizvedb. Takšen seznam je lahko zelo koristen za osebe, po katerih uporabniki spletnih strani SKMNZ pogostokrat poizvedujejo, saj so ključne in pomembne kontaktne informacije na enem mestu. V primeru informacijskega problema določenega uporabnika, je lahko le-ta prej rešen, saj ne prihrani uporabniku zgolj časa, ampak tudi energijo. Prav tako nam kontaktni seznam posredno sporoča geografsko lokacijo iskanih oseb. 3.3.2 Slika 5: Del seznama oseb in lokacija zaposlenosti Slika 5 prikazuje del seznama oseb (E1, E2 itd.) in organizacijske združbe (OZ1, OZ2 itd.), kjer so osebe zaposlene. Seznam je v bistvu zelo zgovoren indikator o želenih / potrebnih znanjih, ki bi jih potrebovali tako notranji (npr. javni uslužbenci) kot tudi drugi zunanji uporabniki. Zunanji in še zlasti notranji uporabniki spletnih strani SKMNZ so potrebovali informacije s področja organizacijske znanosti, inšpektorata za delo, kriminologije, prava, avtomobilizma, politike, upravnih ved, policijskih ved itd. Glede informacijskih potreb uporabnikov utegne biti še mnogo bolj pomemben seznam oseb in področij, ki ga kaže slika naslednja slika. 3.3.3 Slika 6: Del seznama oseb in njihovo področje delovanja Slika 6 prikazuje del seznama oseb (E1, E2, E3 itd.) in njihovo področje delovanja. S tega seznama je možno razbrati, katera so tista znanja, ki jih pogostokrat potrebujejo uporabniki spletnih strani SKMNZ. Ta znanja so naslednja: Trženje, HRM,, javni razpisi za podelitev koncesij, Policija, kriminaliteta, ekonomija, strateško načrtovanje, plačni sistemi, mednarodni terorizem, organizacijsko vedenje, načrtovanje kariere, plačni sistemi, vrednotenje dela, policijsko pravo, policijska analitika, rimsko pravo, nemška pravna terminologija, zgodovina evropskih civilnih kodifikacij, Družinsko nasilje, pravo, penologija, ekonomija, statistika, kakovost dela, informatika, odkrivanje zakonitosti v podatkih in razvijanje novih idej, Obrambna ekonomika, vojaška logistika, etnologija, kulturna antropologija, prekrškovno pravo, zgodovina kazenskega prava migracije in integracije tujcev, kazensko procesno pravo, sodna psihologija, človekove pravice, mednarodno bančništvo, mednarodni ekonomski odnosi, stiki z javnostmi, Sektor za osebna stanja, javne listine in prijavo prebivališca, cestni promet, vožnja, organizacijska znanost in politika. 3.3.4 Slika 7: Del seznama oseb in akademski naziv in /ali funkcija Slika 6 prikazuje del seznama oseb (E1, E2, E3 itd.) in akademski naziv in / ali funkcijo, ki jo določena oseba opravlja. Za namen te raziskave, bi ocenil, da je ta seznam morda najmanj pomemben oziroma najmanj zgovoren. 3.3.5 Slika 8: Združen seznam obravnavanih kategorij Slika 8 prikazuje združen oziroma sestavljen seznam, ki sem jih že na prejšnjih straneh opisal. Seznam bi lahko služil kot model za kasnejšo izgradnjo relacijske podatkovne baze. Naj še za zaključek predstavim aplikacijo sociološkega omrežja znanja, ki vsebuje raznovrstne podatke o osebah kot so spletne povezave, kontaktne podatke, zanimanja idr. 3.3.6 Slika 9: Aplikacija sociološkega omrežja znanja Slika 9 prikazuje možno aplikacijo sociološkega omrežja znanja, ki prikazuje sorodne in različne lastnosti oseb (gl. E1, E2, E3 itd.) v obliki področnih zanimanj, geografskih lokacij (gl. TE1, TE2 in TE3) in organiziranih združb, kjer so obravnavani udeleženci zaposleni. Omrežje nam daje povratno informacijo o lokaciji različnih znanj (biološka, sociološka in geografska lokacija). uradni list rsr s!.: 9/03 sprememb kz, ki se nanaša na člen 185... pritožba vzorec pravilnik o usmerjanju in nadzoru policije / člen... šengenski praktični priročnik tabela smrti alkohola tobaka in drog tabela plač v javnem sektorju statistični podatki pridobitve državljansJva v rs statistični podatki policije statistični podatki o prometu statistike-verwalfung.at uradni list rs, siev.9/2001 vzorec pogodbe za prevoz potnikov vzorec pogodbe za železniški transport členi javnega reda in miru digitalna knjižnica javne uprave upravne zadeve v siiki :ustv.en^nanje . analiza kriznega upravljanja in vodenja analiza primera železnici javnomnenjsko raziskavo o ocenah / Policija... ocena dela policije pregledna študija serijski morilci študije 3.4 Slika 10: Izvleček iz omrežja skupine KE 3 Slika 10 prikazuje pomemben izvleček iz omrežja skupine KE 3. Osredotočil sem se na ND natančne informacije, izkustveno in nefaktografsko znanje. Pri izdelavi obravnavanega omrežja pojmov sem izločil vse pojme, katerih frekvenca pojavljanja je bila nižja od 2,0. Izidi po ND so bili naslednji: - nefaktografsko znanje je vsebovalo dve zanimivi poizvedbi "digitalna knjižnica javne uprave (gl. najmočnejšo rdečo povezavo s frekvenco 10,0) in "upravne zadeve v sliki (gl. zeleno povezavo s frekvenco 2,0). Zamisel o vzpostavitvi digitalne knjižnice javne uprave je po moji oceni zelo dobra, saj bi poleg pomembnih gradiv lahko vsebovala tudi koristne informacijske rešitve kot npr. upravne zadeve v sliki. Informacijska rešitev upravne zadeve v sliki bi lahko v obliki klikalnih diagramov prikazovala razne administrativne postopke v zvezi z reševanjem upravnih zadev kot npr. reševanje pritožb, prijava javne prireditve, izvajanje javnega naročila. V bistvu bi imeli tako javni uslužbenci kot tudi državljani slikovit dostop do pomembnih podatkov / informacij (npr. obrazci) z enega mesta. - natančne informacije so vsebovale osem poizvedb, ki izhajajo iz pričakovanja uporabnika, da si pridobi hitro in učinkovito natanko tisto informacijo, ki jo potrebuje. Poizvedbe so zelo zanimive in zgovorne in si jih zato pozorneje oglejmo: 1. pravilnik o usmerjanju in nadzoru policije (ur. l. rs, št. 97/04) 2. pritožba vzorec 3. sprememb kz, ki se nanaša na člen 185 (zloraba prostitucije) 4. uradni list rs, št.: 9/03 5. uradni list rs, štev.9/2001 6. vzorec pogodbe za prevoz potnikov 7. vzorec pogodbe za železniški transport 8. členi javnega reda in miru Na podlagi obravnavanih poizvedb (npr. po uradnih listih, zakonodajah in pravilnikih) je možno izpeljati zamisel o policijskem in sodnem informacijskem sistemu. Takšen informacijski sistem bi poleg iskalnika, mobilnih vmesnikov in avtomatskih analitičnih orodij vseboval bogate objektno relacijske podatkovne baze. Tovrstne podatkovne baze bi vsebovale podatke o kaznivih dejanjih, kazenske zakonike in/ali delovne postopke ter raznovrstne povezave (npr. kako mora policist ravnati v situaciji, ko ujame storilca). Na podlagi dveh poizvedb kot sta vzorec pogodbe za prevoz potnikov in za železniški transport je možno povezati z zamislijo že opisane informacijske rešitve upravne zadeve v sliki. - izkustveno znanje je vsebovalo 13 poizvedb (gl. modre kroge): 1. analiza kriznega upravljanja in vodenja 2. analiza primera železnici 3. javnomnenjsko raziskavo o ocenah in stališčih prebivalcev slovenije o delu policije v letu 2007 4. ocena dela policije 5. pregledna študija 6. serijski morilci študije 7. statistike-verwaltung.at 8. statistični podatki o prometu 9. statistični podatki policije 10. statistični podatki pridobitve džavljanstva v rs 11. tabela plač v javnem sektorju 12. tabela smrti alkohola tobaka in drog 13. šengenski praktični priročnik Uporabniki spletnih strani SKMNZ so še zlasti poizvedovali po gradivih, ki so vsebovale praktične informacije v obliki analiz, raziskav, pregledov, ocen dela in raznih koristnih seznamov. Iz posameznih seznamov bi veljalo izdelati relacijsko podatkovno bazo, ki bi bila obogatena z raznimi podatki npr. o vzrokih in učinkih, poteku nekaterih dejavnostih, družbenih dogodkih. Poglavitni namen združevanj različnih podatkov bi bil v tem, da bi bogastvo podatkov spremenil v informacije, ki bi bile primerne za poslovno odločanje. seznam kongresi v Sloveniji | seznam knjiga v knjižnici ivancna gorica primerjalna analiza javnega prevoza potnikov seznam serijski morilcev B seznam prekrskomih organv 111 ¥ 3 sffimrn slogih knjig is kadrovske de^sti seznam preklicanih potnih lisiin J slika policijske izkaznice pmarejanje megemih M| Pnnphij organized crime slovenia 2009 police report odjava vozila u republike srpske najbolj brane knjige v i;m seznam sodnih izvedencev pata logi je iiijjstcne mozina grafi Jj^jf katalog strcfcovno tetnimih delovnih mestna mre javromnenjske rszi&ave o deiu policije deael^o sod iste"" english jinformacijski sistemi mre mnz-tiralice mre-liste ikradenih vozil O. S knjiga roj tew slovenj gradeč ■ koristni seznami medffllbdne tiralice mnz oglasna deska 3.5 Slika 11: ND posebne informacije iz skupine KE 3 Slika 11 prikazuje ND posebne informacije iz skupine KE 3. Že na prvi pogled je jasno, da je ta kategorija še posebej povezljiva z ND izkustveno znanje in ND natančne informacije. Kategorija ND posebne informacije iz skupine KE 3 je vsebovala naslednje poizvedbe: 1. javnomnenjske raziskave o delu policije 2. deželsko sodišče"" english 3. informacijski sistemi mnz 4. knjiga rojstev slovenj gradec 5. koristni seznami 6. mednarodne tiralice 7. mnz oglasna deska 8. mnz-lista ukradenih vozil 9. mnz-tiralice 10. najbolj brane knjige v ukm 11. odjava vozila u republike srpske 12. organized crime slovenia 2009 police report 13. ponarejanje mesečnih 14. primerjalna analiza javnega prevoza potnikov 15. seznam knjiga v knjižnici ivančna gorica 16. seznam kongresi v sloveniji 17. seznam preklicanih potnih listin 18. seznam prekrškovnih organov 19. seznam serijskih morilcev 20. seznam slovenskih knjig iz kadrovske dejavnosti 21. seznam sodnih izvedencev patologije 22. slika policijske izkaznice 23. stane možina grafi 24. katalog strokovno tehničnih delovnih mest na mnz Uporabniki so mnogokrat poizvedovali po koristnih seznamih in katalogih. Nekatere bi veljalo združiti oziroma povezati v kakovostno in učinkovito aplikacijo, ki bi na enem mestu ponudila potrebne informacije (npr. seznam serijskih morilcev, mnz tiralice, seznam prekrškovnih organov, seznam najdenih predmetov, seznam ukradenih vozil). Še posebej zanimiva je poizvedba Stane Možina grafi. Uporabnik je pričakoval zbirko podatkov, ki bi vsebovala raznovrstne vizualizacije in obrazložitve le-teh s področja organizacijske znanosti in menedžmenta. Ta poizvedba je nekoliko sorodna s poizvedbo upravne zadeve v sliki. Zelo koristna bi bila tudi izdelava seznama oziroma bolje strokovne bibliografije monografskih publikacij s področja ravnanja z ljudmi pri delu. Naj še opozorim na izdelavo posebnega seznama ali celo relacijske podatkovne baze s področja strokovnih / znanstvenoraziskovalnih kongresov, konferenc, seminarjev ipd. v Sloveniji in v svetu. Tovrstnih urejenih zbirk podatkov v bistvu še nimamo, bi pa bile zelo koristne, tako z vidika načrtovanja, izobraževanja kot tudi usposabljanja kadrov na MNZ in organov v sestavi. V nadaljevanju raziskave naj predstavim materialno / cenovno pojmovno skupino KE 4. medalja za hrabrost policija registers!« fife v Sloveniji registrske tablice cena V \ regisSjrara vazi1 mnz vozila rana osebne izkaenice fcn^ izkaznica cena nova osebna izksenica cena preizkusne tablice vis— stalno bivališče ablice \\ visa waivMovenia V m \\ & registrske tablice upravna enota teksa mnz stanovenja ministrstvo za notranje registrirana rezila ^prepovedano orožje ' registrirana vozila v Sloveniji, I /^LW^H [J//' stalpo'fJrebivalisce poligraf Ijibljara Posebne informacije ^fotrilist^ffr-^^J potni listi iacfelawa in cenik ' / i a ~T-TSSt- / /__-- / --r"211 novo registriram vceila mre - - ■ ' / stalno prebivališče 2 D Anajdeni predmeti policija Slrokovne inforcKaci Spletna strani dražba vozit mrei sc..telss