Integrating Blockchain for Data Sharing and Collaboration Support in Scientific Ecosystem Platform

Nowadays, scientific experiments are conducted in a collaborative way. In collaborative scientific experiments, aspects such interoperability, privacy and trust in shared data should be considered to allow the reproducibility of the results. A critical aspect associated with a scientific process is its provenance information, which can be defined as the origin or lineage of the data that helps to understand the results of the scientific experiment. Other concern when conducting collaborative experiments, is the confidentiality, considering that only properly authorized personnel can share or view results. In this paper, we propose BlockFlow, a blockchain-based architecture with the aim of bringing reliability to the collaborative research, considering the capture, storage and analysis of provenance data related to a scientific ecosystem platform (E-SECO)

PROV-Health: método para gerenciamento de dados de proveniência em sistemas de informação em saúde

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Florianópolis, 2023.A Ciência da Informação e a Ciência da Computação, compactuam aspectos interdisciplinares no que diz respeito à Proveniência de Dados entre diferentes Sistemas de Informação em Saúde (SIS). Os SIS armazenam grandes volumes de dados em seus repositórios descentralizados, tornando um desafio o gerenciamento e a interoperabilidade desses dados. Assim, a Proveniência de Dados associada a tecnologias computacionais contribui para a rastreabilidade dos dados de origem nos SIS, a fim de identificar erros e transformações nos dados e atribuí-los às fontes, sendo útil para tomadas de decisões nos mais variados cenários de saúde. Nesta tese apresenta-se um método para gerenciamento de dados de proveniência em SIS com base no instanciamento do modelo da World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) em conformidade com os aspectos de interoperabilidade entre diferentes bases de dados de saúde descentralizadas. Para alcançar os objetivos definidos para esta tese, assume-se uma metodologia de pesquisa aplicada em um estudo de caso, caracterizada como experimental e exploratória, com abordagem quantitativa e qualitativa. Quanto aos procedimentos técnicos no desenvolvimento e validação do método, foram realizados experimentos em um cenário de saúde real com dados reais, os quais possibilitaram identificar além de benefícios, desafios e ameaças durante sua experimentação. O método foi avaliado via formulário eletrônico enviado a especialistas da área, os quais destacaram pontos importantes para reflexão na estrutura do método. Conclui-se que ao final dos experimentos e das etapas de análises dos resultados, o método proposto mostrou-se significativo no que se refere ao gerenciamento de dados de proveniência em diferentes SIS, sendo possível adaptá-lo a qualquer cenário de saúde.Abstract: Information Science and Computer Science share interdisciplinary aspects when it comes to Data Provenance between different Health Information Systems (HIS). HIS store large volumes of data in their decentralized repositories, making the management and interoperability of this data a challenge. Thus, Data Provenance associated with computer technologies contributes to the traceability of source data in HIS, in order to identify errors and transformations in the data and attribute them to the sources, being useful for decision-making in the most varied health scenarios. This thesis presents a method for managing provenance data in HIS based on instancing the World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) model in accordance with interoperability aspects between different decentralized health databases. In order to achieve the objectives defined for this thesis, an applied research methodology was used in a case study, characterized as experimental and exploratory, with a quantitative and qualitative approach. As for the technical procedures for developing and validating the method, experiments were carried out in a real health scenario with real data, which made it possible to identify not only benefits, but also challenges and threats during experimentation. The method was evaluated via an electronic form sent to experts in the field, who highlighted important points for reflection on the structure of the method. The conclusion is that at the end of the experiments and the stages of analysis of the results, the proposed method proved to be significant in terms of managing provenance data in different HIS and can be adapted to any healthcare scenario