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Dados Abertos Vinculados

O que é

Linked Open Data (LOD) é dados vinculados disponibilizados sob uma licença aberta, que não impede seu reuso livre. Segundo Tim Berners-Lee, "Linked Open Data é Dados Vinculados publicados sob uma licença aberta, que não impede seu reuso gratuito". Berners-Lee também propôs um sistema de "cinco estrelas" para avaliar o grau de abertura de um conjunto de dados: uma estrela para dados disponíveis na web sob licença aberta, em qualquer formato; duas se também forem estruturados e legíveis por máquina; três se usarem um formato não proprietário; quatro se também usarem padrões abertos do W3C (como RDF); e cinco se, além de tudo isso, estiverem conectados aos dados de outras pessoas.

Por que isso importa?

Projetos de acervos digitais e infraestrutura de pesquisa em Humanidades cada vez mais adotam princípios de Linked Open Data para tornar seus dados reutilizáveis por outras instituições, sem depender de acordos formais de compartilhamento — a Wikidata é um dos exemplos mais conhecidos dessa abordagem. Entender o sistema de cinco estrelas ajuda a avaliar, na prática, o grau de abertura de um conjunto de dados publicado por uma instituição de pesquisa.

Exemplo

Um museu que publica o catálogo de sua coleção como Linked Open Data, identificando cada obra e artista com URIs conectadas à Wikidata, permite que pesquisadoras de outras instituições relacionem automaticamente essas obras a outras informações históricas já disponíveis, sem precisar reconstruir manualmente essas conexões.

Não confunda com

Linked Open Data não é sinônimo de dados vinculados em geral: todo Linked Open Data é dados vinculados, mas nem todo dado vinculado é aberto — dados vinculados podem estar disponíveis sob licenças restritivas, sem deixar de seguir os princípios técnicos de Linked Data. Também não é sinônimo de código aberto: código aberto se refere à licença de software; Linked Open Data se refere à licença e à estrutura técnica de dados, não de programas.

Termos relacionados

Referências

Casa de Oswaldo Cruz / Fiocruz · Anita Lucchesi e Daiane Silveira Rossi · Material de apoio ao curso Letramento Acadêmico em Inteligência Artificial · 2026

Capa: Silmara Mansur (Ascom/COC/Fiocruz)

Conteúdo sob CC BY-NC-SA 4.0 · Política de Acesso Aberto ao Conhecimento na Fiocruz · Licença