Sprekers

 
Lezing: “Hoe online onderzoek helpt in de strijd tegen desinformatie”
We delen dagelijks foto’s en video’s op sociale media, vaak zonder nadenken of de bron te checken. Zo kan desinformatie zich als een lopend vuurtje verspreiden. Hoe hou je dat tegen? Door met gratis online tools snel en efficiënt de juiste context van beelden te achterhalen. Dan deel je pas als iets klopt. In deze lezing krijg je enkele praktische tips & tricks aangereikt om zelf te factchecken. Die zoektechnieken kunnen trouwens ook helpen op totaal andere terreinen. Iedereen kan zijn voordeel doen met wat OSINT: Open Source INTelligence, het gebruiken van publieke online bronnen voor onderzoek.

Lezing: “Minimum viable data reuse”
There are a myriad of recommendations, advice, and guidelines about what data providers should do to facilitate data reuse. It can be overwhelming.
Based on recent empirical work (analyzing data reuse proxies at scale, understanding data sensemaking and looking at how researchers search for data), I’ll talk about what practices are a good place to start for helping others to reuse your data.
[Lecture in English]

Rana Klein
Rana Klein is werkzaam als AI Developer bij het Nederlands Instituut voor Beeld en Geluid. Ze ontwikkelt machine learning modellen, pipelines en benchmarking tools. Hoewel Rana door haar master Logica aan de Universiteit van Amsterdam een fundamentele filosofische en wiskundige achtergrond heeft, staan voor haar de wensen van de gebruiker voorop.
| li | github |
 
 
 
 

Lezing: “VPRO Tegenlicht: Archief van de toekomst”
Samen met ontwerpbureau Sudox en het Nederlands Instituut voor Beeld en Geluid ontwikkelen VPRO Tegenlicht en VPRO Medialab het ‘Archief van de Toekomst’. Dit online archief gebruikt kunstmatige intelligentie om meer dan 500 uitzendingen gemaakt sinds 2002 op nieuwe manieren beschikbaar en doorzoekbaar te maken. Met gebruik van algoritmes voor beeldherkenning en spraak- en tekstanalyse zijn alle uitzendingen omgezet in een dataset. Daarin kunnen gebruikers zelf zoeken naar specifieke fragmenten, citaten en zelfs losse shots. De op tijdlijn en thema’s gebaseerde website is bedoeld voor alle geïnteresseerden, zoals scholieren, docenten, onderzoekers, studenten, kunstenaars en ontwerpers. Zij kunnen grasduinen in fragmenten en dwarsverbanden ontdekken om tot nieuwe visies op de toekomst te komen. Archief van de toekomst is gebaseerd op Open Standaarden en Open Source technologie.
Het online archief is sinds zondag 20 februari 2022 te raadplegen via vpro.nl/tegenlicht of vpro.nl/tegenlicht/archiefvandetoekomst

Lezing: Van de droom van het Semantic Web naar de realiteit van Linked Open Data
Al twee decennia wordt er gesproken over (en gewerkt aan) een “semantic web”: een verrijking van het world wide web waarop niet alleen ménsen informatie uitwisselen, maar waarop ook computers op basis van formele representaties informatie en kennis kunnen vinden, koppelen en uitwisselen. Na 20 jaar heeft dat “semantic web” nog niet bepaald de huiskamers van consumenten en de leeszalen van bibliotheken bereikt. Moeten we spreken van een mislukking? Deze lezing vertelt hoe de droom van het semantic web wel degelijk dagelijkse praktijk geworden is in de vorm van “linked open data”, en hoe zulke linked open data de moderne grondslag is voor informatie uitwisseling tussen wetenschappers onderling, tussen bedrijven en consumenten, en tussen overheden en burgers.

Lezing: “Als zoeken te fanatiek wordt: een digitale analyse van het toeslagenschandaal”
In het veelbesproken toeslagenschandaal speelden digitale en algoritmische componenten een belangrijke rol. Hoewel er in het toeslagenschandaal sprake was van een toepassing die ver af lijkt te staan van de informatieprofessional (automatische inschatting van onrechtmatigheid/fraude), hebben de gebruikte digitale en algoritmische componenten wel degelijk veel overeenkomsten met componenten waar een informatieprofessional mee te maken zou krijgen in zoek- en aanbevelingsscenario’s. In mijn presentatie sta ik hierbij stil, en deel ik mijn bredere ervaringen rond de voorbereiding van het Trouw-artikel dat de algoritmische kant van het toeslagenschandaal belichtte. Om de discussie van ‘wat een algoritme exact doet’ goed te kunnen voeren, is het minstens zo belangrijk om bredere digitale geletterheid en een meer systemische blik te bevorderen, uitdrukkelijk ook bij mensen die zich van nature als ‘niet-technisch’ identificeren
[zie artikel1 en artikel2 in Trouw]

Lezing: “Termennetwerk – een katalysator voor Verbonden Erfgoed”
Het Netwerk Digitaal Erfgoed (NDE) werkt, als samenwerkingsverband van Nederlandse erfgoedinstellingen, aan het beter vindbaar maken van erfgoedinformatie. Naar schatting ruim 2000 erfgoedinstellingen in Nederland publiceren digitale informatie over hun collecties. Het vinden van de beschikbare informatie over meerdere instellingen heen is echter voor veel gebruikers een lastige opgave. Om die reden werkt NDE aan diensten die het samenbrengen van verspreide erfgoedinformatie eenvoudiger maakt. Een van deze diensten is het Termennetwerk. Het Termennetwerk helpt om bij het beschrijven van erfgoedobjecten snel de juiste gestandaardiseerde definitie te vinden voor bijvoorbeeld personen of onderwerpen. Door gebruik van deze gestandaardiseerde termen kan informatie beter met elkaar verbonden worden. Zeker wanneer de informatie ook nog als Linked Data beschikbaar gemaakt wordt. In tegenstelling tot bestaande vergelijkbare oplossingen zoekt het Termennetwerk realtime in meerdere terminologiebronnen. De zoekresultaten worden geharmoniseerd en teruggegeven via een standaard beschrijvingsformaat (SKOS) en zoekinterface (GraphQL). Ook de koppeling met de terminologiebronnen verloopt via een standaard zoektaal (SPARQL) waardoor elke bron, die dit Linked Data protocol ondersteunt, koppelbaar is. In de presentatie wordt uitgebreid ingegaan op de functionaliteit van het Termennetwerk en de mogelijkheden om deze open source software ook voor andere informatiedomeinen in te zetten.

Merel Geerlings
Merel Geerlings studeerde geschiedenis en algemene cultuurwetenschappen en heeft in de zomer van 2021 het diploma Archivistiek B behaald. Sinds 2018 werkt ze bij het Stadsarchief Amsterdam, eerst als inventarisator van particuliere archieven en sinds 2020 als projectleider Linked Data. In die rol houdt ze zich intensief bezig met de implementatie van Records in Contexts en de transformatie naar Linked Data gebaseerde metadata van archief.
| li |

 
Lezing: “Records in Contexts – nieuwe metadatastandaard Stadsarchief Amsterdam”
De nieuwe beschrijvingsstandaard voor archieven heet Records in Contexts, en het Stadsarchief Amsterdam is een van de eerste organisaties die de nieuwe standaard van de International Council on Archives implementeert. Het Stadsarchief was direct enthousiast over de nieuwe standaard, omdat deze weet om te gaan met een van de grootste uitdagingen waar het archief momenteel voor staat: het beschrijven van digitaal geboren en gedigitaliseerd archief. Ook is Records in Contexts gebaseerd op Linked Data, wat voor de gebruiker een heel scala aan nieuwe mogelijkheden biedt om informatie te zoeken en te vinden. In deze presentatie meer over de standaard zelf, welke mogelijkheden het biedt, waarom het Stadsarchief erop inzet en wat dat deze keuze betekent voor de gebruiker.

Lezing: “Improving search with neural ranking methods”
Text ranking, the task of ordering pieces of text based on their relevance to a query, is a common task that appears in many search scenarios. Web search is a common example. At its core, text ranking relies on a ranking method to produce good estimates of how well different pieces of text (e.g., Web pages) match a given query, though many other signals may ultimately influence a ranking. Traditionally, such ranking methods relied on term statistics to balance the discriminativeness of a query term with the term’s importance in a piece of text. In recent years, however, deep learning has begun to reshape how text ranking is performed by improving textual understanding. These neural ranking methods have substantially increased ranking quality while breaking the rules that successful statistical ranking methods follow. In this talk, I will take a deep dive into these methods to explore why they work so well, where they fall short, how they can already be leveraged to improve search, and what the future might bring.
[Lecture in English]