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A Provenance Model for Quantified Self Data

Schreiber, Andreas (2016) A Provenance Model for Quantified Self Data. In: Universal Access in Human-Computer Interaction. Methods, Techniques, and Best Practices, 9737, Seiten 382-393. Springer International Publishing. 10th International Conference, UAHCI 2016, Held as Part of HCI International 2016, 2016-07-17 - 2016-07-22, Toronto, Kanada. doi: 10.1007/978-3-319-40250-5_37. ISBN 978-3-319-40250-5. ISSN 0302-9743.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
417kB

Offizielle URL: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-40250-5_37

Kurzfassung

Quantified Self became popular in recent years. People are tracking themselves with Wearables, smartphone apps, or desktop applications. They collect, process and store huge amounts of personal data for medical and other reasons. Due to the complexity of different data sources, apps, and cloud services, it is hard to follow the data flow and to have trust in data integrity and safety. We present a solution that helps to get insight in Quantified Self data flows and to answer questions related to data security. We provide a provenance model for Quantified Self data based on the W3C standard PROV. Using that model, developers and users can record provenance of Quantified Self apps and services with a standardized notation. We show the feasibility of the presented provenance model with a small workflow using steps data from Fitbit fitness tracker.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/105124/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A Provenance Model for Quantified Self Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schreiber, AndreasAndreas.Schreiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5750-5649NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:21 Juni 2016
Erschienen in:Universal Access in Human-Computer Interaction. Methods, Techniques, and Best Practices
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:9737
DOI:10.1007/978-3-319-40250-5_37
Seitenbereich:Seiten 382-393
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Antona, MargheritaFoundation for Research and Technology - Hellas (FORTH)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stephanidis, ConstantineFoundation for Research and Technology - Hellas (FORTH)NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer International Publishing
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science
ISSN:0302-9743
ISBN:978-3-319-40250-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Provenance,Quantified self,Personal informatics,Trust,Ontology,PROV
Veranstaltungstitel:10th International Conference, UAHCI 2016, Held as Part of HCI International 2016
Veranstaltungsort:Toronto, Kanada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 Juli 2016
Veranstaltungsende:22 Juli 2016
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben SISTEC (alt)
Standort: Berlin-Adlershof , Braunschweig , Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Simulations- und Softwaretechnik > Verteilte Systeme und Komponentensoftware
Institut für Simulations- und Softwaretechnik
Hinterlegt von: Schreiber, Andreas
Hinterlegt am:15 Aug 2016 14:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:10

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