De workshops

De inschrijvingen voor de workshops lopen heel wisselend. Via andere media hadden we al laten weten dat één sessie van één van de workshops nu al is volgeboekt. Bij de andere sessie is gelukkig nog wel plaats. In het aanmeldingsformulier zie je vanzelf wel welke dat is. Daarbij hadden we ook gemeld dat bij de andere negen workshops voorlopig nog wel voldoende plaats is. Maar wat daar niet bij stond, was dat bij vier van die workshops de inschrijvingen juist onvoorzien blijven achterlopen. Omdat de onderwerpen van die workshops interessant (en belangrijk!) genoeg zijn, willen we ze nog even extra onder de aandacht brengen – of aan jullie opdringen zo je wilt – voordat we noodgedwongen zouden moeten besluiten een of twee daarvan te annuleren.

In de eerste plaats is dat de workshop over linked (open) data. Daar hebben we vorige week al een blogpost aan gewijd onder de titel “A LOD of triples“. Met daarbij als teaser de uitroep van Tim Berners Lee “RAW DATA NOW!”, waarmee hij het onderwerp destijds onder de aandacht bracht. Als je na deze workshop meer over linked data weet, kun je dus eindelijk aan die uitroep gehoor geven.

De andere drie onderwerpen zijn:

“Zoeken naar PPPP”. Met dat acroniem omschrijven Jeroen Bosman en Bianca Kramer de materiaaltypen posters, presentaties, preprints en proposals. Die zijn van toenemend belang om op de hoogte te blijven van wat zich aan de “research frontier” afspeelt. En gewoon met Google zijn die previews (een vijfde P) van nieuwe ontwikkelingen in de wetenschap niet zo makkelijk te vinden. Daarom wordt in deze workshop gekeken of er zoektools zijn waarmee dat beter kan, en worden die uitgeprobeerd.

“Data analyse”. In een praktische workshop laat Frank Huysmans je kennismaken met statistische analyse tools die hij ook met zijn studenten bij de UvA gebruikt. Dat zijn de open source pakketten JASP en R. Deze workshop wordt zeker niet alleen “knoppen drukken”, want je krijgt ook te horen wat je echt moet weten voordat je met statistische analyses begint. Daarnaast krijg je, zoals Frank schrijft, “al doende te maken met de grootste valkuilen voor de beginnende data-analist”.

“Knowledge Graphs”. Deze techniek wordt allerwege gezien als veelbelovende uitbreiding en opvolger van taxonomieën en thesauri. Informatie en kennis is daarmee nog weer beter toegankelijk te maken, ook in combinatie met machine learning. Merkwaardigerwijs lijkt er bij Nederlandse informatieprofessionals veel minder aandacht voor te zijn dan in het Angelsaksische en Duitse taalgebied. Het klinkt misschien ook wat ingewikkeld met begrippen als entiteiten, klassen, predikaten en knopen. Maar eigenlijk is het een heel natuurlijke manier om concepten en hun onderlinge relaties te beschrijven en te visualiseren, zoals in deze workshop zal blijken.