០១ទិន្នន័យបើកចំហ vs. សិទ្ធិទទួលបានព័ត៌មាន (FOI)

ការស្តាប់ដំបូង «ទិន្នន័យរដ្ឋបើកចំហ» (open government data) ស្តាប់ទៅដូច ច្បាប់សិទ្ធិទទួលបានព័ត៌មាន (FOI/RTI) ដែលមានប្រវត្តិចាប់ពីច្បាប់ស៊ុយអែតឆ្នាំ១៧៦៦ — ប៉ុន្តែទាំងពីរជាយន្តការខុសគ្នាទាំងស្រុង។ FOI ជា ប្រព័ន្ធស្នើសុំ៖ ពលរដ្ឋ ឬអ្នកសារព័ត៌មានម្នាក់ត្រូវសរសេរសំណើផ្លូវការសុំឯកសារជាក់លាក់មួយ រដ្ឋមានពេលកំណត់ឆ្លើយតប ហើយអាចបដិសេធដោយលើកលែងតាមច្បាប់។ ចលនាទិន្នន័យបើកចំហវិញ ជាគោលការណ៍ ផ្សាយជាមុនដោយស្វ័យប្រវត្តិ (proactive publication)៖ ក្រសួង ឬទីភ្នាក់ងាររដ្ឋ ដាក់សំណុំទិន្នន័យ (ថវិកា ស្ថិតិសុខភាព ផែនទីដីធ្លី កាលវិភាគដឹកជញ្ជូន ជាដើម) ចេញផ្សាយជាទម្រង់ឯកសារឌីជីថលដែល «ម៉ាស៊ីនអានយល់បាន» (machine-readable) ដូចជា CSV, JSON ឬ API រហូតដល់វេបសាយកណ្តាលមួយ — គ្មាននរណាត្រូវសុំសិន។

និយមន័យផ្លូវការមួយដែលទទួលយកទូលំទូលាយ មកពី Open Data Handbook របស់ Open Knowledge Foundation៖ ទិន្នន័យត្រូវចាត់ទុកជា «បើកចំហ» លុះត្រាតែវាអាចរកបានដោយសេរី ប្រើឡើងវិញបាន និងចែកចាយបន្តបានដោយនរណាក៏ដោយ ដោយគ្មានការរឹតត្បិតផ្នែកបច្ចេកទេស ច្បាប់ ឬថ្លៃឈ្នួល។ បីធាតុនេះ — ចូលដំណើរការបាន, ប្រើឡើងវិញបាន, ចែកចាយឡើងវិញបាន — ក្លាយជាឃ្លាឆ្លុះបញ្ចាំងស្តង់ដារនៅគ្រប់ច្បាប់ និងគោលនយោបាយបើកចំហទិន្នន័យក្រោយមក។

ប្រភេទសំណុំទិន្នន័យដែលរដ្ឋាភិបាលភាគច្រើនចាត់ចូលក្នុងកញ្ចប់ «ទិន្នន័យតម្លៃខ្ពស់» (high-value datasets) មានចាប់ពីទិន្នន័យផែនទីភូមិសាស្ត្រ និងព្រំដែនរដ្ឋបាល ស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ចម៉ាក្រូ (អត្រាអតិផរណា ការងារ) កំណត់ត្រាក្រុមហ៊ុន និងអាជីវកម្មដែលបានចុះបញ្ជី ទិន្នន័យបរិស្ថាន (គុណភាពខ្យល់ ទឹក) កាលវិភាគដឹកជញ្ជូនសាធារណៈ រហូតដល់កំណត់ត្រាកិច្ចសន្យារដ្ឋនិងលទ្ធកម្ម។ ចំណុចរួមមួយគឺ ទិន្នន័យទាំងនេះមានតម្លៃខ្ពស់ចំពោះទីផ្សារ ឬសង្គមស៊ីវិល ប៉ុន្តែមិនប៉ះពាល់សន្តិសុខជាតិ ឬឯកជនភាពបុគ្គលដោយផ្ទាល់ ដូច្នេះហានិភ័យនៃការបើកចំហមានកម្រិតទាបបើប្រៀបធៀបនឹងអត្ថប្រយោជន៍។

០២ដើមកំណើត៖ data.gov សហរដ្ឋអាមេរិក ២០០៩

ថ្ងៃទី២៩ ខែឧសភា ឆ្នាំ២០០៩ រដ្ឋាភិបាលសហព័ន្ធសហរដ្ឋអាមេរិកបានបើកដំណើរការ data.gov ជាផ្នែកមួយនៃគោលនយោបាយ «Open Government Directive» ដែលចេញផ្សាយក្នុងឆ្នាំដំបូងនៃរដ្ឋាភិបាល Obama។ អគ្គនាយកព័ត៌មានវិទ្យាសហព័ន្ធដំបូងគេ (CIO) លោក Vivek Kundra ដឹកនាំគម្រោងនេះ ដោយចាប់ផ្តើមតែជាមួយសំណុំទិន្នន័យប្រហែល៤៧សំណុំប៉ុណ្ណោះ — ភាគច្រើនជាទិន្នន័យអាកាសធាតុ សុខភាព និងស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ច។ គោលដៅដំបូងគឺជម្រុញឲ្យក្រសួងសហព័ន្ធនីមួយៗចុះបញ្ជីទិន្នន័យសាធារណៈរបស់ខ្លួន ជាជាងទុកឲ្យសាធារណជនត្រូវប្រមូលព័ត៌មានពីវេបសាយផ្សេងៗគ្នារាប់រយ។

មូលដ្ឋានច្បាប់របស់ data.gov ត្រូវពង្រឹងជាផ្លូវការក្នុងឆ្នាំ២០១៩ តាមរយៈ ច្បាប់ OPEN Government Data Act (ជាផ្នែកទី២ នៃ Foundations for Evidence-Based Policymaking Act) ដែលកំណត់ជាកាតព្វកិច្ចផ្លូវច្បាប់ថា ក្រសួងសហព័ន្ធត្រូវផ្សាយទិន្នន័យសាធារណៈជា «ទម្រង់បើកចំហ ម៉ាស៊ីនអានយល់បាន» លើកលែងតែពាក់ព័ន្ធសន្តិសុខជាតិ ឬឯកជនភាព។ បច្ចុប្បន្ន វេបសាយនេះគ្រប់គ្រងដោយទីភ្នាក់ងារ General Services Administration (GSA) ក្រៅពីនោះ ក្រសួង/ទីភ្នាក់ងារនីមួយៗត្រូវរក្សា «Data Inventory» ផ្ទាល់ខ្លួន និងបញ្ជីទិន្នន័យសាធារណៈក្នុងទម្រង់ស្តង់ដារ DCAT-US ។

ក្រោយ data.gov ជោគជ័យក្នុងការទាក់ទាញអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីឲ្យប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសាធារណៈ ក្រុងនិងរដ្ឋជាច្រើននៅសហរដ្ឋអាមេរិកបានចម្លងគំរូនេះ ដូចជា NYC Open Data ក្រុងញូវយ៉ក និង California Open Data Portal ដែលនីមួយៗចេញផ្សាយសំណុំទិន្នន័យក្នុងតំបន់ខ្លួនផ្ទាល់ ដូចជាទិន្នន័យបទល្មើស ការត្រួតពិនិត្យអនាម័យភោជនីយដ្ឋាន និងចំណាយថវិកា។

ការអភិវឌ្ឍន៍ data.gov ត្រូវធ្វើឡើងជាកូដបើកចំហ (open source) លើវេទិកា GitHub សាធារណៈ មានន័យថា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្រៅរដ្ឋាភិបាលអាចមើលឃើញ និងស្នើផ្តល់យោបល់លើកូដកម្មវិធីខ្លួនផ្ទាល់ដែលដំណើរការវេបសាយបានផងដែរ — ជាគំរូនៃតម្លាភាពមួយកម្រិតទៀត លើសពីតម្លាភាពនៃខ្លឹមសារទិន្នន័យតែម្នាក់ឯង។ ក្រសួង ឬទីភ្នាក់ងារនីមួយៗត្រូវតែងតាំង Chief Data Officer តាមកាតព្វកិច្ចដែលកំណត់ដោយច្បាប់ OPEN Government Data Act ដើម្បីធានាថាដំណើរការចេញផ្សាយមិនអាស្រ័យលើឆន្ទៈបុគ្គលិកម្នាក់ៗតែម្នាក់ឯង។

០៣data.gov.uk៖ អង់គ្លេស និងអាជ្ញាប័ណ្ណរដ្ឋាភិបាលបើកចំហ

អង់គ្លេសបើកកំណែសាកល្បង (closed beta) នៃវេបសាយ data.gov.uk នៅថ្ងៃទី៣០ ខែកញ្ញា ឆ្នាំ២០០៩ មុននឹងចេញផ្សាយជាសាធារណៈពេញលេញនៅខែមករា ឆ្នាំ២០១០ ជាមួយសំណុំទិន្នន័យចាប់ផ្តើមប្រហែល២,៥០០សំណុំ។ គម្រោងនេះទទួលឥទ្ធិពលដោយផ្ទាល់ពីលោក Sir Tim Berners-Lee — អ្នកបង្កើតបណ្តាញ World Wide Web — និងសាស្រ្តាចារ្យ Nigel Shadbolt ដែលទាំងពីរនាក់ត្រូវបានរដ្ឋាភិបាលអង់គ្លេសអញ្ជើញឲ្យប្រឹក្សាយោបល់លើការបើកទិន្នន័យសាធារណៈ រួមទាំងទិន្នន័យផែនទី Ordnance Survey ដែលពីមុនត្រូវលក់ក្រោមអាជ្ញាប័ណ្ណជិត។

ចំណុចលេចធ្លោមួយរបស់អង់គ្លេសគឺការបង្កើត Open Government Licence (OGL) — អាជ្ញាប័ណ្ណស្តង់ដារតែមួយអនុញ្ញាតឲ្យចម្លង ចែកចាយ កែសម្រួល និងកេងប្រវ័ញ្ចពាណិជ្ជកម្មលើទិន្នន័យរដ្ឋាភិបាលដោយសេរី ដោយគ្រាន់តែស្គាល់ប្រភព។ អាជ្ញាប័ណ្ណតែមួយនេះជួយដោះស្រាយបញ្ហាធំមួយ៖ មុននេះ ក្រសួងនីមួយៗមានលក្ខខណ្ឌប្រើប្រាស់ខុសៗគ្នា ធ្វើឲ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីត្រូវអានកិច្ចសន្យារាប់សិបទំព័រមុននឹងហ៊ានប្រើទិន្នន័យណាមួយ។

គម្រោងនេះកើតចេញពីគំនិត «Putting the Frontline First» របស់ការិយាល័យគណៈរដ្ឋមន្ត្រីអង់គ្លេស (Cabinet Office) ដែលចង់ធ្វើឲ្យការចេញផ្សាយទិន្នន័យសាធារណៈ ក្លាយជា «កិច្ចការធម្មតា» របស់គ្រប់ស្ថាប័នរដ្ឋ មិនមែនជាគម្រោងពិសេសម្តងម្កាលទៀតទេ។ ចាប់ពីឆ្នាំ២០២៣ វេបសាយនេះកំពុងវិវត្តទៅជា «National Data Library» ដោយពង្រីកវិសាលភាពលើសពីទិន្នន័យរដ្ឋសុទ្ធសាធ។

ការចរចាដ៏សំខាន់មួយក្នុងដំណើរនេះគឺការបញ្ចុះតម្លៃ និងចុងក្រោយបើកចំហទិន្នន័យផែនទីរបស់ទីភ្នាក់ងារ Ordnance Survey — ស្ថាប័នផែនទីជាតិដ៏ចាស់មួយរបស់អង់គ្លេស ដែលពីមុនលក់ទិន្នន័យផែនទីលម្អិតជាមួយថ្លៃអាជ្ញាប័ណ្ណថ្លៃថ្លា។ ក្នុងឆ្នាំ២០១០ រដ្ឋាភិបាលចេញផ្សាយ «OS OpenData» ជាសំណុំទិន្នន័យផែនទីមូលដ្ឋានឥតគិតថ្លៃ ដែលក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើម (startups) និងអង្គការស្រាវជ្រាវប្រើប្រាស់ជាមូលដ្ឋានសម្រាប់សេវាកម្មទីតាំង (location-based services) ជាច្រើន ដោយមិនចាំបាច់ចរចាអាជ្ញាប័ណ្ណនីមួយៗជាមួយរដ្ឋាភិបាលទៀតឡើយ។

រូបថត៖ Unsplash (ឥតគិតថ្លៃប្រើប្រាស់) — រូបភាពបង្ហាញបរិបទ មិនមែនអគាររដ្ឋាភិបាលជាក់លាក់ណាមួយឡើយ។

០៤សហភាពអឺរ៉ុប៖ ច្បាប់ PSI និង data.europa.eu

សហភាពអឺរ៉ុបចាប់ផ្តើមផ្លូវច្បាប់រួមមុនគេ តាមរយៈ ច្បាប់ Public Sector Information (PSI) Directive ឆ្នាំ២០០៣ ដែលកែសម្រួលជាថ្មីក្នុងឆ្នាំ២០១៣ និងឆ្នាំ២០១៩ (ក្លាយជា Open Data Directive) — កំណត់ថាឯកសារព័ត៌មានវិស័យសាធារណៈត្រូវផ្តល់ជាទិន្នន័យបើកចំហតាមលំនាំដើម លុះត្រាតែមានហេតុផលច្បាស់លាស់មិនឲ្យធ្វើដូច្នេះ។ វេទិកាកណ្តាល data.europa.eu (ដែលកន្លងមកមានឈ្មោះ European Data Portal) ធ្វើមុខងារជា «ម៉ាស៊ីនស្វែងរក» ចង្អុលទៅសំណុំទិន្នន័យបើកចំហរាប់សែនសំណុំ ចេញផ្សាយដោយបណ្តាប្រទេសសមាជិកសហភាពអឺរ៉ុប បូកនឹងប្រទេសដៃគូ ជាជាងផ្ទុកទិន្នន័យផ្ទាល់ដូច data.gov។

ការសិក្សា «The Economic Impact of Open Data» ចេញផ្សាយដោយ European Data Portal ក្នុងឆ្នាំ២០២០ (ការសិក្សាលើកទី២ បន្តពីរបាយការណ៍ដំបូងឆ្នាំ២០១៥) ប៉ាន់ប្រមាណថា ទីផ្សារទិន្នន័យបើកចំហនៅសហភាពអឺរ៉ុបមានតម្លៃប្រហែល១៨៤ពាន់លានអឺរ៉ូក្នុងឆ្នាំ២០២០ ហើយអាចកើនដល់ចន្លោះ១៩៩,៥ ទៅ៣៣៤,២ ពាន់លានអឺរ៉ូត្រឹមឆ្នាំ២០២៥ អាស្រ័យលើល្បឿននៃការអនុវត្តគោលនយោបាយបើកចំហនៅតំបន់នីមួយៗ។

ខុសពី data.gov ដែលផ្ទុកឯកសារទិន្នន័យផ្ទាល់លើម៉ាស៊ីនមេផ្ទាល់ខ្លួន data.europa.eu ធ្វើមុខងារជា «ឈ្មួញកណ្តាល» (aggregator/harvester)៖ វាឆែកឆេររក និងចង្អុលទៅសំណុំទិន្នន័យដែលនៅតែផ្ទុកលើម៉ាស៊ីនមេជាតិសមាជិកនីមួយៗ រួចប្រមូលបញ្ចូលអភិទិន្នន័យទាំងអស់ជាកម្មវិធីស្វែងរកតែមួយ។ ក្របខ័ណ្ឌនេះអនុញ្ញាតឲ្យប្រទេសសមាជិកនីមួយៗគ្រប់គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកទេសផ្ទាល់ខ្លួន ខណៈពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ទូទាំងសហភាពអឺរ៉ុបនៅតែអាចស្វែងរកទិន្នន័យឆ្លងព្រំដែនប្រទេសដោយងាយស្រួល។

០៥ធម្មនុញ្ញទិន្នន័យបើកចំហអន្តរជាតិ ២០១៥ និងការវាស់ស្ទង់សកល

ខែតុលា ឆ្នាំ២០១៥ រដ្ឋាភិបាល១៧ បានចុះហត្ថលេខាលើ International Open Data Charter កំណត់ប្រាំមួយគោលការណ៍រួម៖ បើកចំហតាមលំនាំដើម ទាន់ពេលវេលា ចូលដំណើរការបានទូលំទូលាយ ប្រៀបធៀបគ្នាបាន គាំទ្រការគ្រប់គ្រងសមហេតុផល និងជំរុញការច្នៃប្រឌិត។ ធម្មនុញ្ញនេះមិនចាំបាច់ជាកិច្ចសន្យាមានកាតព្វកិច្ចផ្លូវច្បាប់ទេ ប៉ុន្តែក្លាយជាក្របខ័ណ្ឌយោងសម្រាប់ប្រទេសជាង៨០ ដែលបានប្តេជ្ញាចូលរួម។ ធម្មនុញ្ញនេះកើតឡើងស្របគ្នានឹង Open Government Partnership (OGP) ដែលបង្កើតឡើងកាលពីថ្ងៃទី២០ ខែកញ្ញា ឆ្នាំ២០១១ ដោយប្រទេសស្ថាបនិកប្រាំបីគឺ ប្រេស៊ីល ឥណ្ឌូនេស៊ី ម៉ិកស៊ិក ន័រវែស ហ្វីលីពីន អាហ្វ្រិកខាងត្បូង អង់គ្លេស និងសហរដ្ឋអាមេរិក — ក្នុងផែនការសកម្មភាពជាតិ (National Action Plans) របស់ OGP ការបើកទិន្នន័យតែងតែជាការប្តេជ្ញាចិត្តចម្បងមួយ។ បច្ចុប្បន្ន OGP មានសមាជិកជាតិជាង៧០ និងយុត្តាធិការមូលដ្ឋានជាង១៥០។

ដើម្បីតាមដានវឌ្ឍនភាព អង្គការមិនស្វែងរកប្រាក់ចំណេញ Web Foundation បានបង្កើត Open Data Barometer ដែលវាយតម្លៃប្រទេសជាង១០០តាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យបីធំៗ៖ ត្រៀមខ្លួន (readiness) ការអនុវត្ត (implementation) និងផលប៉ះពាល់ (impact)។ លទ្ធផលបង្ហាញថា ប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍ខ្ពស់ភាគច្រើននាំមុខផ្នែកចេញផ្សាយទិន្នន័យថវិកា និងលទ្ធកម្ម ប៉ុន្តែសូម្បីប្រទេសនាំមុខក៏នៅមានគម្លាតធំរវាងចំនួនសំណុំទិន្នន័យដែលចេញផ្សាយ និងចំនួនដែលពិតជាមានគុណភាពគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង។

ក្រោយពី Open Data Barometer ផ្អាកការចេញផ្សាយជាបណ្តោះអាសន្ន គម្រោងស្រាវជ្រាវថ្មីមួយឈ្មោះ Global Data Barometer បានចាប់ផ្តើមឡើងវិញ ដោយពង្រីកវិសាលភាពការវាយតម្លៃឲ្យធំជាងមុន គ្របដណ្តប់មិនត្រឹមតែទិន្នន័យរដ្ឋសុទ្ធសាធប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងលក្ខខណ្ឌគ្រប់គ្រងទិន្នន័យផងដែរ ដូចជាភាពឯករាជ្យស្ថាប័នស្ថិតិជាតិ និងច្បាប់ការពារទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន — ឆ្លុះបញ្ចាំងថា សន្ទស្សន៍ការវាយតម្លៃខ្លួនឯងក៏កំពុងវិវត្តទៅតាមស្ថានភាពជាក់ស្តែងផងដែរ។

រូបថត៖ Unsplash (ឥតគិតថ្លៃប្រើប្រាស់) — រូបភាពបង្ហាញបរិបទតំណភ្ជាប់ទិន្នន័យសកល។

០៦ស្តង់ដារបច្ចេកទេស៖ ធ្វើម៉េចឲ្យ “ម៉ាស៊ីនអានបាន” ពិតប្រាកដ

ការចេញផ្សាយ PDF ថតចម្លងតារាងមួយ មិនអាចហៅថា «ទិន្នន័យបើកចំហ» បានទេ សូម្បីវានៅលើវេបសាយសាធារណៈក៏ដោយ — ព្រោះកម្មវិធីកុំព្យូទ័រមិនអាចទាញយកតួលេខដោយស្វ័យប្រវត្តិបានងាយ។ ស្តង់ដារដែលប្រើទូទៅមានៈ ទម្រង់ឯកសារ CSV (តារាងសាមញ្ញ) និង JSON សម្រាប់ទិន្នន័យរចនាសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញជាង API (Application Programming Interface) ដែលអនុញ្ញាតឲ្យកម្មវិធីភាគីទីបីទាញយកទិន្នន័យថ្មីៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងគំរូអភិទិន្នន័យ (metadata) DCAT (Data Catalog Vocabulary) ដែលពិពណ៌នាថាតើសំណុំទិន្នន័យនីមួយៗមានអ្វី ធ្វើដោយអង្គភាពណា និងកែប្រែចុងក្រោយពេលណា។

• ទម្រង់បើកចំហ (CSV/JSON) មិនចាំបាច់កម្មវិធីមានកម្មសិទ្ធិឯកជនដើម្បីអាន
• មានអភិទិន្នន័យច្បាស់លាស់ — ប្រភព កាលបរិច្ឆេទ អាជ្ញាប័ណ្ណ
• ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទៀងទាត់ តាមកាលកំណត់ដែលប្រកាសជាមុន

ឧទាហរណ៍ជោគជ័យបំផុតមួយនៃការធ្វើស្តង់ដាររួមគឺ General Transit Feed Specification (GTFS) — ទម្រង់ឯកសារពិពណ៌នាកាលវិភាគឡានក្រុង និងរថភ្លើង ដែលអង្គភាពដឹកជញ្ជូនសាធារណៈ TriMet ក្រុង Portland រដ្ឋ Oregon រួមសហការជាមួយ Google បង្កើតឡើងជាលើកដំបូងក្នុងទសវត្សរ៍ ២០០០ ក្រោមឈ្មោះ Google Transit Feed Specification។ ក្នុងឆ្នាំ២០១០ ឈ្មោះត្រូវប្តូរទៅជា «General» ព្រោះទម្រង់នេះលែងកំណត់ត្រឹមតែផលិតផល Google ទៀតហើយ — សព្វថ្ងៃភ្នាក់ងារដឹកជញ្ជូនសាធារណៈរាប់ពាន់ទូទាំងពិភពលោកប្រើ GTFS ជាស្តង់ដារតែមួយ ដើម្បីឲ្យកម្មវិធីតាមដានឡានក្រុងគ្រប់ក្រុមហ៊ុនអាចអានទិន្នន័យបានស្រដៀងគ្នា។

មេរៀនសំខាន់ពី GTFS គឺថា ស្តង់ដារបច្ចេកទេសមួយដែលទទួលយកទូលំទូលាយ អាចមានឥទ្ធិពលធំជាងច្បាប់ដែលបង្ខំឲ្យបើកចំហទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនទៅទៀត — ព្រោះវាកាត់បន្ថយចំណាយក្នុងការភ្ជាប់ប្រព័ន្ធរបស់ភ្នាក់ងារនីមួយៗចូលទៅក្នុងកម្មវិធីអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ។ ជោគជ័យស្រដៀងគ្នាកើតឡើងជាមួយស្តង់ដារ GeoJSON សម្រាប់ទិន្នន័យផែនទី និង Open Contracting Data Standard (OCDS) សម្រាប់ទិន្នន័យលទ្ធកម្មរដ្ឋ ដែលអនុញ្ញាតឲ្យប្រៀបធៀបកិច្ចសន្យារដ្ឋឆ្លងកាត់ប្រទេសផ្សេងៗគ្នាបានងាយស្រួលជាងមុន។

០៧បច្ចេកវិទ្យាពលរដ្ឋ (Civic Tech)៖ កម្មវិធីពិតៗដែលកសាងលើទិន្នន័យរដ្ឋ

ឧទាហរណ៍ច្បាស់បំផុតមួយនៃផលចម្រុះនៃការបើកទិន្នន័យ គឺទិន្នន័យអាកាសធាតុរបស់ទីភ្នាក់ងារ National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) សហរដ្ឋអាមេរិក។ តាំងពីឆ្នាំ២០០៤ NOAA បានប្តូរទៅប្រើទម្រង់ទិន្នន័យបើកចំហ អនុញ្ញាតឲ្យក្រុមហ៊ុនឯកជនទាញយកទិន្នន័យអាកាសធាតុពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយសេរី។ ក្រុមហ៊ុនព្យាករណ៍អាកាសធាតុពាណិជ្ជកម្មទាំងអស់ — រួមទាំង The Weather Channel ដែលមកដល់ផ្ទះជាង៩៧លាននៅសហរដ្ឋអាមេរិក — កសាងសេវាកម្មរបស់ខ្លួនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ NOAA នេះ។ ក្រុមហ៊ុន Climate Corporation ដែលប្រើទិន្នន័យអាកាសធាតុរបស់រដ្ឋសម្រាប់ធានារ៉ាប់រងកសិកម្មដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ ត្រូវបានក្រុមហ៊ុន Monsanto ទិញយកក្នុងតម្លៃ៩៣០លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ២០១៣។

លើសពីនេះទៀត ការចំណាយថវិការដ្ឋដែលបើកចំហ (ដូចជា USAspending.gov សហរដ្ឋអាមេរិក) ក្លាយជាមូលដ្ឋានសម្រាប់អង្គការឃ្លាំមើលរដ្ឋាភិបាល (watchdog) និងកម្មវិធីតាមដានចំណាយសាធារណៈក្នុងស្រុកជាច្រើន ដែលអនុញ្ញាតឲ្យប្រជាពលរដ្ឋធម្មតាស្វែងរកថាកិច្ចសន្យារដ្ឋណាមួយចំណាយថវិកាប៉ុន្មាន ដោយមិនចាំបាច់ស្នើសុំតាមផ្លូវការឡើយ។

ការទទួលទិន្នន័យផ្លូវថ្នល់ និងចរាចរណ៍របស់រដ្ឋ ក៏ជាមូលដ្ឋានសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីរុករកផ្លូវពាណិជ្ជកម្មធំៗ ដូចជា Google Maps និង Waze — កម្មវិធីទាំងនេះបញ្ចូលទិន្នន័យផ្លូវរដ្ឋ ចំណតឡាន និងសញ្ញាចរាចរណ៍ដែលទីភ្នាក់ងារដឹកជញ្ជូនក្នុងតំបន់ផ្សព្វផ្សាយជាសាធារណៈ ចូលរួមជាមួយទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ក្រុមហ៊ុន។ ក្នុងវិស័យសុខភាព ទិន្នន័យបញ្ជីមន្ទីរពេទ្យ និងចំណាត់ថ្នាក់គុណភាពសេវាកម្មសុខភាពដែលរដ្ឋចេញផ្សាយ ក៏ត្រូវប្រើប្រាស់ដោយវេបសាយប្រៀបធៀបជម្រើសសេវាសុខភាពសម្រាប់អ្នកជំងឺផងដែរ។

រូបថត៖ Unsplash (ឥតគិតថ្លៃប្រើប្រាស់) — រូបភាពបង្ហាញបរិបទដឹកជញ្ជូនសាធារណៈទូទៅ។

០៨សារព័ត៌មាន និងស្រាវជ្រាវ៖ ការប្រើប្រាស់ក្នុងការស៊ើបអង្កេត

អ្នកសារព័ត៌មានទិន្នន័យ (data journalists) ពឹងផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យរដ្ឋបើកចំហជាប្រចាំ ដើម្បីស៊ើបអង្កេតគំរូធំៗដែលមិនអាចមើលឃើញដោយភ្នែកទទេ។ ជាឧទាហរណ៍ អង្គការសារព័ត៌មាន ProPublica នៅសហរដ្ឋអាមេរិកប្រើទិន្នន័យបើកចំហពីមជ្ឈមណ្ឌល Centers for Medicare & Medicaid Services ដើម្បីតាមដានគំរូវេជ្ជបញ្ជាថ្នាំ opioid របស់វេជ្ជបណ្ឌិត និងទិន្នន័យតុលាការសាធារណៈដើម្បីវិភាគគំរូនៃការកាត់ទោស។ សារព័ត៌មានក្នុងតំបន់ក៏ប្រើទិន្នន័យ NYC Open Data ដើម្បីតាមដានប្រសិទ្ធភាពសេវាសាធារណៈ ដូចជាល្បឿនឆ្លើយតបនៃរថយន្តពន្លត់អគ្គីភ័យ ឬអត្រាការត្រួតពិនិត្យអនាម័យភោជនីយដ្ឋាន។

ក្នុងវិស័យសិក្សា ស្ថាប័នស្រាវជ្រាវសេដ្ឋកិច្ច និងសង្គមវិទ្យាប្រើទិន្នន័យស្ថិតិរដ្ឋដែលបើកចំហ (ដូចជាទិន្នន័យជំរឿនប្រជាជន ស្ថិតិការងារ ឬកំណត់ត្រាកសិកម្ម) ដើម្បីធ្វើការស្រាវជ្រាវជាតួលេខ ដោយមិនចាំបាច់ស្នើសុំសិទ្ធិចូលដំណើរការពិសេស — ដែលកាត់បន្ថយពេលវេលា និងចំណាយសម្រាប់ការសិក្សាគោលនយោបាយសាធារណៈយ៉ាងច្រើន។ ការសិក្សាមួយ ចំនួនកត់សម្គាល់ថា ការចេញផ្សាយទិន្នន័យបើកចំហកម្រិតជំរឿនប្រជាជនក៏ជួយអោយអង្គការមិនរកប្រាក់ចំណេញធ្វើផែនទីតំបន់ក្រីក្រ ដើម្បីកំណត់គោលដៅជំនួយកាន់តែត្រឹមត្រូវផងដែរ។

០៩តម្លៃសេដ្ឋកិច្ច៖ អះអាង និងភស្តុតាង

របាយការណ៍ដ៏ត្រូវបានលើកយកមកនិយាយញឹកញាប់បំផុតមួយ គឺរបាយការណ៍ខែតុលា ឆ្នាំ២០១៣ របស់ McKinsey Global Institute ដែលមានចំណងជើងថា «Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information»។ របាយការណ៍នេះប៉ាន់ប្រមាណថា ការបើកទិន្នន័យរដ្ឋនិងឯកជនរួមគ្នា អាចបង្កើតតម្លៃសេដ្ឋកិច្ចជាង៣ទ្រីលានដុល្លារជារៀងរាល់ឆ្នាំ ចែកចាយលើវិស័យធំៗចំនួន៧ រួមមានអប់រំ ដឹកជញ្ជូន ថាមពល និងហិរញ្ញវត្ថុ — ដោយប្រភពតម្លៃភាគច្រើនកើតចេញពីការសន្សំពេលវេលា កាត់បន្ថយភាពមិនស៊ីមេត្រីនៃព័ត៌មាន និងបង្កើតផលិតផលថ្មីនៅលើគ្រឹះទិន្នន័យសាធារណៈ។

តួលេខ«៣ទ្រីលានដុល្លារ» ជាការប៉ាន់ប្រមាណជាទ្រឹស្តី (theoretical potential) មិនមែនជាតម្លៃដែលបានធ្វើសវនកម្មផ្ទៀងផ្ទាត់ជាក់ស្តែងទេ — គួរអានដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ជាកម្រិតលំដាប់ណែនាំ មិនមែនជាចំនួនច្បាស់លាស់។ ការសិក្សាតំបន់ដែលមានវិធីសាស្ត្រច្បាស់ជាងគឺរបស់ European Data Portal ដែលរាយការណ៍ខាងលើថា ទីផ្សារទិន្នន័យបើកចំហនៅសហភាពអឺរ៉ុបមានតម្លៃពិត១៨៤ពាន់លានអឺរ៉ូក្នុងឆ្នាំ២០២០ ព្រមទាំងបង្កើតការងារផ្ទាល់ (direct jobs) ជាច្រើនម៉ឺនកន្លែងនៅក្នុងឧស្សាហកម្មទាក់ទងនឹងទិន្នន័យ។

ការវិភាគទាំងនេះមានវិធីសាស្ត្រខុសគ្នាខ្លាំង៖ McKinsey គណនាតម្លៃបន្ថែមឆ្លងវិស័យទាំងអស់ ខណៈ European Data Portal ផ្តោតលើទីផ្សារផ្ទាល់ និងផលប៉ះពាល់ប្រយោល។ ភាពខុសគ្នានេះជាមូលហេតុមួយដែលតួលេខសរុបប្រែប្រួលពីរយពាន់លាន ទៅជាទ្រីលានដុល្លារ អាស្រ័យលើអ្នកសិក្សា — អ្នកអានគួរប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះការប្រៀបធៀបផ្ទាល់រវាងតួលេខទាំងនេះ។

រូបថត៖ Unsplash (ឥតគិតថ្លៃប្រើប្រាស់) — រូបភាពបង្ហាញបរិបទការវិភាគទិន្នន័យទូទៅ។

១០បញ្ហាប្រឈម៖ គុណភាព “open-washing” និងថវិកា

ចលនានេះទទួលការរិះគន់ជាច្រើនចំណុច។ ទីមួយ គុណភាពទិន្នន័យ — សំណុំទិន្នន័យជាច្រើនត្រូវផ្សាយ ប៉ុន្តែហួសសម័យ បំពេញមិនពេញលេញ ឬបញ្ចេញជាទម្រង់ PDF ចាស់ក្រោមឈ្មោះ «បើកចំហ» ដែលអ្នកសង្កេតការណ៍ខ្លះហៅថា «open-washing» — ការធ្វើពុតជាបើកចំហដើម្បីទទួលកិត្តិយស ដោយមិនផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ជាក់ស្តែងដល់អ្នកប្រើប្រាស់។ ការវាយតម្លៃរបស់ Open Data Barometer រកឃើញថា ចន្លោះនៃចំនួនសំណុំទិន្នន័យផ្សព្វផ្សាយ និងគុណភាព «ប្រើប្រាស់បានពិតប្រាកដ» នៅតែធំនៅតំបន់ភាគច្រើនក្រៅពីប្រទេសនាំមុខ។

ចំណុចទីពីរគឺ «គម្លាតឌីជីថល» (digital divide)៖ ការចេញផ្សាយឯកសារ CSV ឬ API មិនធ្វើឲ្យអ្នកគ្មានចំណេះដឹងបច្ចេកទេស ឬអ៊ីនធឺណិតកម្រិតទាបទទួលអត្ថប្រយោជន៍ដោយផ្ទាល់បានទេ — ត្រូវពឹងផ្អែកលើអន្តរការីដូចជាអង្គការសារព័ត៌មាន ឬអង្គការសង្គមស៊ីវិលដើម្បីបកប្រែទិន្នន័យឲ្យទៅជាព័ត៌មានងាយយល់សម្រាប់សាធារណជនធម្មតា។

ចំណុចទីបីគឺបញ្ហា «ការជ្រើសរើសដោយចេតនា» (selective disclosure)៖ រដ្ឋអាចផ្សាយទិន្នន័យបង្ហាញលទ្ធផលល្អ ខណៈពន្យារ ឬកាត់បន្ថយភាពលម្អិតនៃទិន្នន័យអាចនាំឲ្យអាម៉ាស់មុខនយោបាយ។ ចំណុចនេះជាមូលហេតុមួយដែលច្បាប់ FOI នៅតែចាំបាច់ជាយន្តការបំពេញបន្ថែម សម្រាប់សំណើឯកសារជាក់លាក់ក្រៅបញ្ជីស្តង់ដារ។

១១ទិសដៅបន្ទាប់៖ AI-ready data និងសំណួរញឹកញាប់

ចលនាបើកទិន្នន័យកំពុងវិវត្តទៅជំហានថ្មីមួយទៀត៖ ការធ្វើទិន្នន័យឲ្យ «ត្រៀមខ្លួនសម្រាប់ AI» (AI-ready)។ ជំនួសឲ្យសំណុំទិន្នន័យតែងតែផ្តល់ជាឯកសារទាញយកតែម្តង ភ្នាក់ងាររដ្ឋកាន់តែច្រើនកំពុងផ្តល់ API ពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលកម្មវិធីម៉ូដែលភាសាធំ ឬប្រព័ន្ធវិភាគស្វ័យប្រវត្តិអាចប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ ដោយមិនចាំបាច់ទាញយកជាឯកសារធំមួយហើយវិភាគដោយដៃ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នា ការសាកសួរអំពី «ព័ត៌មានក្លែងក្លាយ» (synthetic data ខុសពីទិន្នន័យពិត) និងតម្រូវការធានាថាទិន្នន័យបានចេញផ្សាយពិតជាដកស្រង់ត្រឹមត្រូវពីប្រព័ន្ធរដ្ឋដើម កំពុងក្លាយជាបញ្ហាថ្មីមួយសម្រាប់ស្ថាប័នគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ។

ជាចុងក្រោយ ការភ្ជាប់ទិន្នន័យបើកចំហជាមួយសេវាកម្មរដ្ឋឌីជីថលពេញលេញ ដូចប្រព័ន្ធ X-Road របស់អេស្តូនី (ដែលអនុញ្ញាតឲ្យទិន្នន័យរដ្ឋផ្សេងៗគ្នាទំនាក់ទំនងគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីផ្តល់សេវាតែមួយកន្លែង) បង្ហាញថា ការបើកទិន្នន័យមិនមែនគ្រាន់តែជាកិច្ចការតម្លាភាពប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងជាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់សម្រាប់សេវាសាធារណៈឌីជីថលទំនើបទាំងមូលផងដែរ។

រូបថត៖ Unsplash (ឥតគិតថ្លៃប្រើប្រាស់) — រូបភាពបង្ហាញបរិបទការងារទិន្នន័យទូទៅ។

១២សំណួរញឹកញាប់

១៣ប្រភពយោង

1. Data.gov — About Us / User Guide (GSA)
2. OPEN Government Data Act — Congress.gov (H.R.4174, 115th Congress)
3. Data.gov.uk — Wikipedia (history and dataset counts)
4. data.gov.uk — About / National Data Library
5. data.europa.eu — Open Data Impact studies
6. The Economic Impact of Open Data (2020) — Publications Office of the EU
7. McKinsey Global Institute — Open Data: Unlocking Innovation and Performance (Oct 2013)
8. Open Government Partnership — About / History
9. International Open Data Charter — Principles
10. Open Data Barometer — Global Report
11. Open Data Handbook — What is Open Data? (Open Knowledge Foundation)
12. Open Data’s Impact — NOAA Weather Data Case Study
13. GTFS.org — About / History of the General Transit Feed Specification
14. ProPublica — Data journalism using public datasets

📷 រូបភាពក្នុងអត្ថបទនេះ មានប្រភព និងឥណទានម្ចាស់កម្មសិទ្ធិនៅក្រោមរូបភាពនីមួយៗ។ ចុចលើរូបភាព ដើម្បីមើលទំហំធំ។

✔ ផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយប្រភពសាធារណៈជាង១២ ចុះថ្ងៃទី១៧ ខែកញ្ញា ឆ្នាំ២០២៦