Supporting the workflow of archaeo-related sciences by providing storage, sharing, analysis, and retrieval methods

The recovery and analysis of material culture is the main focus of archaeo-related work. The corpus of findings like rest of buildings, artifacts, human burial remains, or faunal remains is excavated, described, categorized, and analyzed in projects all over the world. A huge amount of archaeo-related data is the basis for many analyses. The results of analyzing collected data make us learn about the past. All disciplines of archaeo-related sciences deal with similar challenges. The workflow of the disciplines is similar, however there are still differences in the nature of the data. These circumstances result in questions how to store, share, retrieve, and analyze these heterogeneous and distributed data. The contribution of this thesis is to support archaeologists and bioarchaeologists in their work by providing methods following the archaeo-related workflow which is split in five main parts. Therefore, the first part of this thesis describes the xBook framework that has been developed to gather and store archaeological data. It allows creating several database applications to provide necessary features for the archaeo-related context. The second part deals with methods to share information, collaborate with colleagues, and retrieve distributed data of cohesive archaeological contexts to bring together archaeo-related data. The third part addresses a dynamic framework for data analyses which features a flexible and easy to be used tool to support archaeologists and bioarchaeologists executing analyses on their data without any programming skills and without the necessity to get familiar with external technologies. The fourth part introduces an interactive tool to compare the temporal position of archaeological findings in form of a Harris Matrix with their spatial position as 2D and 3D site plan sketches by using the introduced data retrieval methods. Finally, the fifth part specifies an architecture for an information system which allows distributed and interdisciplinary data to be searched by using dynamic joins of results from heterogeneous data formats. This novel way of information retrieval enables scientists to cross-connect archaeological information with domain-extrinsic knowledge. However, the concept of this information system is not limited to the archaeo-related context. Other sciences could also benefit from this architecture.Die Wiederherstellung und Analyse von materieller Kultur ist der Schwerpunkt archäologischer Arbeit. Das Material von Funden wie Gebäudereste, Artefakte, menschliche Überreste aus Bestattungen oder tierische Reste wird in Projekten auf der ganzen Welt ausgegraben, beschrieben, kategorisiert und analysiert. Die große Anzahl an archäologischen Daten bildet die Grundlage für viele Analysen. Die Ergebnisse der Auswertung der gesammelten Daten gibt uns Aufschluss über die Vergangenheit. Alle Disziplinen der archäologischen Wissenschaften setzen sich mit ähnlichen Herausforderungen auseinander. Der Arbeitsablauf ist in den einzelnen Disziplinen ähnlich, jedoch gibt es aufgrund der Art der Daten Unterschiede. Das führt zu Fragestellungen, wie heterogene und verteilte Daten erfasst, geteilt, abgerufen und analysiert werden können. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Unterstützung von Archäologen und Bioarchäologen bei ihrer Arbeit, indem unterstützende Methoden bereitgestellt werden, die dem archäologischen Arbeitsablauf , der in fünf Schritte unterteilt ist, folgt. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt das xBook Framework, welches entwickelt wurde, um archäologische Daten zu erfassen und zu speichern. Es ermöglicht die Erstellung zahlreicher Datenbankanwendungen, um notwendige Funktionen für den archäologischen Kontext bereitzustellen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Zusammentragung von archäologischen Daten und setzt sich mit Methoden zum Teilen von Informationen, Methoden zur Zusammenarbeit zwischen Kollegen und Methoden zum Abruf von verteilten, aber zusammenhängenden archäologischen Daten auseinander. Der dritte Teil stellt ein dynamisches Framework für Datenanalysen vor, welches ein flexibles und leicht zu bedienendes Tool bereitstellt, das Archäologen und Bioarchäologen in der Ausführung von Analysen ihrer Daten unterstützt, so dass weder Programmierkenntnisse noch die Einarbeitung in externe Technologien benötigt werden. Der vierte Teil führt ein interaktives Tool ein, mit dem – unter Verwendung der zuvor beschriebenen Methoden zur Datenabfrage – die zeitliche Position von archäologischen Funden in Form einer Harris Matrix mit ihrer räumlichen Position als 2D- und 3D-Lageplan verglichen werden kann. Abschließend spezifiziert der fünfte Teil eine Architektur für ein Informationssystem, das die Durchsuchung von verteilten und interdisziplinären Daten durch dynamische Joins von Suchergebnissen aus heterogenen Datenformaten ermöglicht. Diese neue Art an Informationsabfrage erlaubt Wissenschaftlern eine Querverbindung von archäologischen Informationen mit fachfremdem Wissen. Das Konzept für dieses Informationssystem ist jedoch nicht auf den archäologischen Kontext begrenzt. Auch andere wissenschaftliche Bereiche können von dieser Architektur profitieren

An e-science infrastructure for collecting, sharing, retrieving, and analyzing heterogeneous scientific data

The process of collecting, sharing, retrieving, and analyzing data is common in many areas of scientific work. While each field has its own workflows and best practices, the general process can be aided by an e-Science infrastructure. The contribution of this thesis is to support the workflow of the scientists which can be split in four parts: In the first part, we introduce xBook, a framework which aids the creation of database application to collect, back-up, and share data. In the second part, we describe the synchronization which is a vital part of the xBook framework that, with the use of timestamps, allows data to be entered offline. The data then can be shared with coworkers for analyses or further processing. It also can be used as a backup system to avoid data loss. Third, we present an architecture allowing data from distributed data sources to be retrieved without a central managing instance. This is achieved with the use of minimal search parameters which are guaranteed to exist in all connected data sources. This architecture is based on the concept of mediators, but gives data owners full control over their data sources as opposed to the traditional mediator where the connected data sources are managed by a central administrator. Fourth we describe an embeddable analysis tool which can be integrated into a base application where the data is gathered. With the aid of simple modules, called ``Workers'', this tool empowers domain experts to easily create analyses particularly designed for their area of work in a familiar working environment. Additionally, we present another tool which allows the graphical display of temporal and spatial information of archaeological excavations. This tool uses an interactive Harris Matrix to order findings temporally and allows the comparison with their spatial location.Viele wissenschaftliche Bereiche haben gemeinsame Vorgänge, wie die Erfassung, das Teilen, das Abrufen und das Analysieren von Daten. Jeder Bereich hat zwar seine eigenen Vorgänge und bewährte Verfahren, jedoch kann der allgemeine Prozess durch eine e-Science Infrastruktur unterstützt werden. Der Beitrag dieser Dissertation ist die Unterstützung des typischen wissenschaftlichen Arbeitsablaufes, der in vier Teile unterteilt werden kann: Im ersten Teil stellen wir xBook vor, ein Framework zur Erstellung von Datenbankanwendungen, das Wissenschaftler dabei unterstützt, Daten zu erfassen, zu sichern und zu teilen. Im zweiten Teil beschreiben wir die Synchronisation, die ein wichtiger Teil des xBook Frameworks ist. Diese erlaubt, dass Daten offline bearbeitet werden können, indem Änderungen über Zeitstempel protokolliert werden. Diese Daten können dann mit Kollegen für Analysen oder weitere Eingaben geteilt werden. Die Synchronisation kann zusätzlich als Sicherungssystem verwendet werden, um Datenverlust zu verhindern. Im dritten Teil präsentieren wir eine Architektur, um Daten aus verteilten Datenquellen ohne ein zentrales Verwaltungssystem abrufen zu können. Dies wird mit Hilfe eines minimalen Suchparameters, der in allen angeschlossenen Datenquellen existieren muss, ermöglicht. Diese Architektur basiert auf dem Konzept des Mediators, benötigt aber im Gegensatz zum traditionellen Mediator keinen zentralen Administrator zur Verwaltung der Datenquellen und gibt deren Besitzern volle Kontrolle über ihre Daten. Abschließend, im vierten Teil, beschreiben wir ein einbettbares Analyse Tool, das in eine Hauptanwendung integriert werden kann, in der Daten erfasst werden. Dieses Tool ermöglicht Fachexperten auf einfache Weise, mit Hilfe von speziellen Modulen, Analysen in einer vertrauten Arbeitsumgebung zu erstellen, die genau für ihr Fachgebiet benötigt werden. Zusätzlich stellen wir ein weiteres Tool vor, das die zeitlichen und räumlichen Informationen archäologischer Ausgrabungen visualisiert. Dieses Tool verwendet eine interaktive Harris Matrix, um Funde zeitlich zu ordnen und erlaubt den Vergleich ihrer räumlichen Position

An e-science infrastructure for collecting, sharing, retrieving, and analyzing heterogeneous scientific data

The process of collecting, sharing, retrieving, and analyzing data is common in many areas of scientific work. While each field has its own workflows and best practices, the general process can be aided by an e-Science infrastructure. The contribution of this thesis is to support the workflow of the scientists which can be split in four parts: In the first part, we introduce xBook, a framework which aids the creation of database application to collect, back-up, and share data. In the second part, we describe the synchronization which is a vital part of the xBook framework that, with the use of timestamps, allows data to be entered offline. The data then can be shared with coworkers for analyses or further processing. It also can be used as a backup system to avoid data loss. Third, we present an architecture allowing data from distributed data sources to be retrieved without a central managing instance. This is achieved with the use of minimal search parameters which are guaranteed to exist in all connected data sources. This architecture is based on the concept of mediators, but gives data owners full control over their data sources as opposed to the traditional mediator where the connected data sources are managed by a central administrator. Fourth we describe an embeddable analysis tool which can be integrated into a base application where the data is gathered. With the aid of simple modules, called ``Workers'', this tool empowers domain experts to easily create analyses particularly designed for their area of work in a familiar working environment. Additionally, we present another tool which allows the graphical display of temporal and spatial information of archaeological excavations. This tool uses an interactive Harris Matrix to order findings temporally and allows the comparison with their spatial location.Viele wissenschaftliche Bereiche haben gemeinsame Vorgänge, wie die Erfassung, das Teilen, das Abrufen und das Analysieren von Daten. Jeder Bereich hat zwar seine eigenen Vorgänge und bewährte Verfahren, jedoch kann der allgemeine Prozess durch eine e-Science Infrastruktur unterstützt werden. Der Beitrag dieser Dissertation ist die Unterstützung des typischen wissenschaftlichen Arbeitsablaufes, der in vier Teile unterteilt werden kann: Im ersten Teil stellen wir xBook vor, ein Framework zur Erstellung von Datenbankanwendungen, das Wissenschaftler dabei unterstützt, Daten zu erfassen, zu sichern und zu teilen. Im zweiten Teil beschreiben wir die Synchronisation, die ein wichtiger Teil des xBook Frameworks ist. Diese erlaubt, dass Daten offline bearbeitet werden können, indem Änderungen über Zeitstempel protokolliert werden. Diese Daten können dann mit Kollegen für Analysen oder weitere Eingaben geteilt werden. Die Synchronisation kann zusätzlich als Sicherungssystem verwendet werden, um Datenverlust zu verhindern. Im dritten Teil präsentieren wir eine Architektur, um Daten aus verteilten Datenquellen ohne ein zentrales Verwaltungssystem abrufen zu können. Dies wird mit Hilfe eines minimalen Suchparameters, der in allen angeschlossenen Datenquellen existieren muss, ermöglicht. Diese Architektur basiert auf dem Konzept des Mediators, benötigt aber im Gegensatz zum traditionellen Mediator keinen zentralen Administrator zur Verwaltung der Datenquellen und gibt deren Besitzern volle Kontrolle über ihre Daten. Abschließend, im vierten Teil, beschreiben wir ein einbettbares Analyse Tool, das in eine Hauptanwendung integriert werden kann, in der Daten erfasst werden. Dieses Tool ermöglicht Fachexperten auf einfache Weise, mit Hilfe von speziellen Modulen, Analysen in einer vertrauten Arbeitsumgebung zu erstellen, die genau für ihr Fachgebiet benötigt werden. Zusätzlich stellen wir ein weiteres Tool vor, das die zeitlichen und räumlichen Informationen archäologischer Ausgrabungen visualisiert. Dieses Tool verwendet eine interaktive Harris Matrix, um Funde zeitlich zu ordnen und erlaubt den Vergleich ihrer räumlichen Position

Supporting the workflow of archaeo-related sciences by providing storage, sharing, analysis, and retrieval methods

The recovery and analysis of material culture is the main focus of archaeo-related work. The corpus of findings like rest of buildings, artifacts, human burial remains, or faunal remains is excavated, described, categorized, and analyzed in projects all over the world. A huge amount of archaeo-related data is the basis for many analyses. The results of analyzing collected data make us learn about the past. All disciplines of archaeo-related sciences deal with similar challenges. The workflow of the disciplines is similar, however there are still differences in the nature of the data. These circumstances result in questions how to store, share, retrieve, and analyze these heterogeneous and distributed data. The contribution of this thesis is to support archaeologists and bioarchaeologists in their work by providing methods following the archaeo-related workflow which is split in five main parts. Therefore, the first part of this thesis describes the xBook framework that has been developed to gather and store archaeological data. It allows creating several database applications to provide necessary features for the archaeo-related context. The second part deals with methods to share information, collaborate with colleagues, and retrieve distributed data of cohesive archaeological contexts to bring together archaeo-related data. The third part addresses a dynamic framework for data analyses which features a flexible and easy to be used tool to support archaeologists and bioarchaeologists executing analyses on their data without any programming skills and without the necessity to get familiar with external technologies. The fourth part introduces an interactive tool to compare the temporal position of archaeological findings in form of a Harris Matrix with their spatial position as 2D and 3D site plan sketches by using the introduced data retrieval methods. Finally, the fifth part specifies an architecture for an information system which allows distributed and interdisciplinary data to be searched by using dynamic joins of results from heterogeneous data formats. This novel way of information retrieval enables scientists to cross-connect archaeological information with domain-extrinsic knowledge. However, the concept of this information system is not limited to the archaeo-related context. Other sciences could also benefit from this architecture.Die Wiederherstellung und Analyse von materieller Kultur ist der Schwerpunkt archäologischer Arbeit. Das Material von Funden wie Gebäudereste, Artefakte, menschliche Überreste aus Bestattungen oder tierische Reste wird in Projekten auf der ganzen Welt ausgegraben, beschrieben, kategorisiert und analysiert. Die große Anzahl an archäologischen Daten bildet die Grundlage für viele Analysen. Die Ergebnisse der Auswertung der gesammelten Daten gibt uns Aufschluss über die Vergangenheit. Alle Disziplinen der archäologischen Wissenschaften setzen sich mit ähnlichen Herausforderungen auseinander. Der Arbeitsablauf ist in den einzelnen Disziplinen ähnlich, jedoch gibt es aufgrund der Art der Daten Unterschiede. Das führt zu Fragestellungen, wie heterogene und verteilte Daten erfasst, geteilt, abgerufen und analysiert werden können. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Unterstützung von Archäologen und Bioarchäologen bei ihrer Arbeit, indem unterstützende Methoden bereitgestellt werden, die dem archäologischen Arbeitsablauf , der in fünf Schritte unterteilt ist, folgt. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt das xBook Framework, welches entwickelt wurde, um archäologische Daten zu erfassen und zu speichern. Es ermöglicht die Erstellung zahlreicher Datenbankanwendungen, um notwendige Funktionen für den archäologischen Kontext bereitzustellen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Zusammentragung von archäologischen Daten und setzt sich mit Methoden zum Teilen von Informationen, Methoden zur Zusammenarbeit zwischen Kollegen und Methoden zum Abruf von verteilten, aber zusammenhängenden archäologischen Daten auseinander. Der dritte Teil stellt ein dynamisches Framework für Datenanalysen vor, welches ein flexibles und leicht zu bedienendes Tool bereitstellt, das Archäologen und Bioarchäologen in der Ausführung von Analysen ihrer Daten unterstützt, so dass weder Programmierkenntnisse noch die Einarbeitung in externe Technologien benötigt werden. Der vierte Teil führt ein interaktives Tool ein, mit dem – unter Verwendung der zuvor beschriebenen Methoden zur Datenabfrage – die zeitliche Position von archäologischen Funden in Form einer Harris Matrix mit ihrer räumlichen Position als 2D- und 3D-Lageplan verglichen werden kann. Abschließend spezifiziert der fünfte Teil eine Architektur für ein Informationssystem, das die Durchsuchung von verteilten und interdisziplinären Daten durch dynamische Joins von Suchergebnissen aus heterogenen Datenformaten ermöglicht. Diese neue Art an Informationsabfrage erlaubt Wissenschaftlern eine Querverbindung von archäologischen Informationen mit fachfremdem Wissen. Das Konzept für dieses Informationssystem ist jedoch nicht auf den archäologischen Kontext begrenzt. Auch andere wissenschaftliche Bereiche können von dieser Architektur profitieren

Harder – Better – Faster – Stronger? Roman Archaeology and the Challenge of ‘Big Data’.

This paper deals with the integration of large data sets in Roman archaeological research. Starting with an an overview of the definition of the term and its use in the humanities and in Roman archaeology, the paper then traces the use of big data in four sub-fields of Roman archaeology: pottery studies/Samian ware, zooarchaeology, numismatics, and landscape archaeology. Finally, the sub-fields are compared, and recommendations are offered for future data-driven research. Three conclusions can be drawn. 1. The managing and understanding of ever-increasing datasets has been a dominant theme of the last 40–50 years in Roman archaeology but possibly has not been explicitly discussed. 2. Many databases are concerned with only one specific unit or artefact genre, thus reinforcing a certain ‘siloisation’. 3. Data-driven Roman archaeology has the potential to challenge existing narratives and even act as a corrective for traditional frameworks or narratives

An Introduction to Zooarchaeology

zooarchaeology is a self-reproducing field taught in many university departments of anthropology or archaeology. As archaeologists have literally taken faunal analysis into their own hands, they have debated how best to use animal remains to study everything from early hominin hunting or scavenging to animal production in ancient market economies. Animal remains from archaeological sites have been used to infer three kinds of information: the age of deposits (chronology); paleoenvironment and paleoecological relations among humans and other species; human choices and actions related to use of animals as food and raw materials. Methods for reconstructing human diet and behavior have undergone the greatest growth over the last four decades, and most of this book addresses the second and third areas. This book deals with what I know best: vertebrate zooarchaeology, and within that, analysis of mammalian bones and teeth