Med den ökade tillgången på information finns det en stor efterfrågan på verktyg som hjälper användarna att förstå sina data. Även om dagens prospekteringsverktyg till största delen är beroende av datavisualisering, vill användarna ofta gå djupare och förstå de bakomliggande orsakerna till en viss observation. Denna handledning undersöker forskning om orsakssamband och förklaring för dataorienterade tillämpningar. Vi kommer att granska och sammanfatta forskningen hittills om kausalitet och förklaring i databasen och AI samhällen, vilket ger forskare en ögonblicksbild av den aktuella tekniken på detta ämne, och föreslå en enhetlig ram samt riktlinjer för framtida forskning. Vi kommer att behandla både teorin om kausalitet/förklarande och vissa tillämpningar; vi diskuterar också sambanden med andra ämnen i databasforskning som härkomst, radering förökning, varför-inte frågor, och OLAP-tekniker. Med den ökade tillgången på information finns det ett stort behov av verktyg som hjälper användarna att förstå data. Det finns flera exempel på system som erbjuder någon form av hjälp för användare att förstå och utforska dataset. Människor observerar vanligtvis data på en hög abstraktionsnivå, genom att samla eller visualisera det i en graf, men ofta vill de gå djupare och förstå de yttersta orsakerna till sina observationer. Under de senaste åren har det gjorts flera ansträngningar i Databasen och AI samhällen för att utveckla allmänna tekniker för att modellera orsaker, eller förklaringar till observationer på data, några av dem som möjliggörs av Judée Pearls seminal bok om Causality 1. Orsakssamband har formaliserats både för AI-tillämpningar och för databasfrågor, och formella definitioner av förklaringar har också föreslagits både i AI och databasen litteratur. Med tanke på vikten av att utveckla allmänna verktyg för att hjälpa * Delvis med stöd av NSF Awards IIS-0911036 och CCF-1349784. 1 Alla referenser utelämnas och visas i handledningen på grund av utrymmesbegränsningar. användare att förstå data, är det troligt att forskningen i detta utrymme kommer att fortsätta, kanske till och med intensifieras. Djup och täckning. Denna 1,5-timmars handledning syftar till att etablera en forskningskontroll: dess mål är att granska, sammanfatta och systematisera forskningen hittills i kausalitet och förklaring i databaser, vilket ger forskare en ögonblicksbild av den aktuella tekniken i detta ämne, och samtidigt föreslå en enhetlig ram för framtida forskning. Vi kommer att behandla ett brett spektrum av arbete kring kausalitet och förklaring från databasen och AI-samhällen, och vi kommer att diskutera kopplingarna till andra ämnen inom databasforskning. Avsedd publik. Handledningen riktar sig både till aktiva forskare i databaser och till doktorander och unga forskare som söker ett nytt forskningsämne. Utövare från industrin kan tycka att handledningen är användbar som en förhandsvisning av möjliga framtida trender i dataanalysverktyg. Antagen bakgrund. Grundläggande kunskaper i databaser kommer att vara tillräckliga för att följa handledningen. En viss bakgrund i datalogg, härkomst och/eller OLAP skulle vara användbar, men är inte nödvändig. Vår handledning är uppdelad i tre tematiska avsnitt. För det första diskuterar vi begreppet kausalitet, dess grunder i AI och filosofi, och dess tillämpningar inom databasområdet. För det andra diskuterar vi hur intuitionen av kausalitet kan användas för att förklara frågeresultat. För det tredje, vi relaterar dessa begrepp till flera andra ämnen i databasforskning, inklusive härkomst, saknade resultat, och visa uppdateringar. Att förstå kausaliteten i vid bemärkelse är av avgörande betydelse i många praktiska sammanhang, t.ex. när det gäller att fastställa det rättsliga ansvaret vid flerbilsolyckor, vid diagnostisering av funktionsstörningar i komplexa system eller vid vetenskapliga undersökningar. Föreställningen om kausalitet och orsakssamband är ett ämne i filosofin, studeras och argumenteras över av filosofer under århundradenas lopp. På en hög nivå karakteriserar orsakssambandet förhållandet mellan en händelse och ett utfall: händelsen är en orsak om resultatet är en följd av händelsen. Begreppet kontrafaktiska orsaker, som kan spåras tillbaka till Hume (1748) och analyseras senare av Lewis (1973), förklarar orsakssambandet på ett intuitivt sätt: om den första händelsen (orsaken) inte hade inträffat, då skulle den andra händelsen (effekten) inte ha inträffat. Flera filosofer utforskade ett alternativ till kontrafaktiska metoder som använder strukturella ekvationer. I Judée Pearls bok om orsakssamband definierades hjärtetillståndets formulering av detta ramverk. Pearl's och Halpern 1715
Det finns ett intressant samband mellan frågeanalys och arbete med förklaringar i databaser (undersökt i REF ).