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.
S. Davidson, and J. Freire. Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, page 1345--1350. New York, NY, USA, ACM, (2008)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), page 563--570. Paris, France, European Language Resources Association (ELRA), (May 2018)
A. Schreiber, and R. Struminski. Universal Access in Human--Computer Interaction. Design and Development Approaches and Methods: 11th International Conference, UAHCI 2017, Held as Part of HCI International 2017, Vancouver, BC, Canada, July 9--14, 2017, Proceedings, Part I 11, page 444--455. Springer, (2017)
