Das übergreifende Ziel des Vorhabens ist es, praktikable, einfach nutzbare und umfassende Provenance-Techniken und -Methoden für spezielle Anwendungsdomänen zu entwickeln, die einen minimalen Overhead und geringe Benutzeranforderungen für die Erstellung von Provenance-Informationen aufweisen. Insbesondere sollen nicht nur unkommentierte Datentransformationsabläufe und Interaktionssequenzen aufgezeichnet, sondern Überlegungen und Argumentationen zu Hypothesen, Einsichten, Entscheidungen und Interaktionen in ihrem Kontext dokumentiert und zugänglich gemacht werden. Provenance ist eine zentrale Maßnahme zur Vertrauensbildung für digitale Informationen auf der Basis von Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit. Unser Vorhaben „Provenance Analytics“ schafft das Bewusstsein für diesen wichtigen Aspekt des digitalen Strukturwandels, einerseits durch Ausbildung und Forschung an den beteiligten Universitäten und Fachhochschulen und andererseits durch intensiven Austausch mit lokalen KMUs im Rahmen von Workshops und Tutorials.
B. Schembera, and D. Iglezakis. Metadata and Semantic Research. 12th International Conference, MTSR 2018, Limassol, Cyprus, 23-26 October 2018, Proceedings, Springer, (forthcoming)
L. Graf-Vlachy, D. Graziotin, and S. Wagner. EASE 2022: The International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering 2022, page 20--29. Gothenburg Sweden, ACM, (June 2022)
L. Graf-Vlachy, D. Graziotin, and S. Wagner. Proceedings of the International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering 2022, page 20–29. New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (2022)