Developing a framework that integrates Advanced Language Models into the qualitative research process.Qualitative research, vital for understanding complex phenomena, is often limited by labour-intensive data collection, transcription, and analysis processes. This hinders scalability, accessibility, and efficiency in both academic and industry contexts. As a result, insights are often delayed or incomplete, impacting decision-making, policy development, and innovation. The lack of tools to enhance accuracy and reduce human error exacerbates these challenges, particularly for projects requiring large datasets or quick iterations. Addressing these inefficiencies through AI-driven solutions like AIDA can empower researchers, enhance outcomes, and make qualitative research more inclusive, impactful, and efficient.The AIDA project enhances qualitative research by integrating AI technologies to streamline transcription, coding, and analysis processes. This innovation enables researchers to analyse larger datasets with greater efficiency and accuracy, providing faster and more comprehensive insights. By reducing manual effort and human error, AIDA empowers organisations to make informed decisions and implement evidence-based policies more effectively. Its scalability supports diverse societal and industry applications, from healthcare to market research, fostering innovation and addressing complex challenges. Ultimately, AIDA contributes to improving research quality, accessibility, and societal relevance, driving advancements across multiple sectors.
Aanleiding Nieuwsuitgeverijen bevinden zich in zwaar weer. Economische malaise en toegenomen concurrentie in het pluriforme medialandschap dwingen uitgeverijen om enerzijds kosten te besparen en tegelijkertijd te investeren in innovatie. De verdere automatisering van de nieuwsredactie vormt hierbij een uitdaging. Buiten de branche ontstaan technieken die uitgeverijen hierbij zouden kunnen gebruiken. Deze zijn nog niet 'vertaald' naar gebruiksvriendelijke systemen voor redactieprocessen. De deelnemers aan het project formuleren voor dit braakliggend terrein een praktijkgericht onderzoek. Doelstelling Dit onderzoek wil antwoord geven op de vraag: Hoe kunnen bewezen en nieuw te ontwikkelen technieken uit het domein van 'natural language processing' een bijdrage leveren aan de automatisering van een nieuwsredactie en het journalistieke product? 'Natural language processing' - het automatisch genereren van taal - is het onderwerp van het onderzoek. In het werkveld staat deze ontwikkeling bekend als 'automated journalism' of 'robotjournalistiek'. Het onderzoek richt zich enerzijds op ontwikkeling van algoritmes ('robots') en anderzijds op de impact van deze technologische ontwikkelingen op het nieuwsveld. De impact wordt onderzocht uit zowel het perspectief van de journalist als de nieuwsconsument. De projectdeelnemers ontwikkelen binnen dit onderzoek twee prototypes die samen het automated-journalismsysteem vormen. Dit systeem gaat tijdens en na het project gebruikt worden door onderzoekers, journalisten, docenten en studenten. Beoogde resultaten Het concrete resultaat van het project is een prototype van een geautomatiseerd redactiesysteem. Verder levert het project inzicht op in de verankering van dit soort systemen binnen een nieuwsredactie. Het onderzoek biedt een nieuw perspectief op de manier waarop de nieuwsconsument de ontwikkeling van 'automated journalism' in Nederland waardeert. Het projectteam deelt de onderzoekresultaten door middel van presentaties voor de uitgeverijbranche, presentaties op wetenschappelijke conferenties, publicaties in (vak)tijdschriften, reflectiebijeenkomsten met collega-opleidingen en een samenvattende white paper.
Met de start van het Nationaal Lectoren Platform Urban Energy (NL UE), ontstond een unieke nationale onderzoeksgroep voor toegepast onderzoek op het domein Urban Energy. Onze stip op de horizon, de realisatie van Netto energie neutrale steden in 2050, past bij het belang van hogescholen in de regio, de Regionale Energie Strategie (RES) en de wijkgerichte aanpak. De afgelopen jaren werkten we aan een gezamenlijke onderzoeksagenda, organiseerden, een studentenwedstrijd (Zero Energy Award) en deelden we kennis in 16 bijeenkomsten. Een website is ontwikkeld en online gezet (www.nlurbanenergy.nl). De komende jaren zetten we ons in voor: 1. De gezamenlijke onderzoeksagenda (afstemming binnen het platform en met anderen); 2. Uitwisseling van kennis en (nationale) actuele informatie tussen de lectoraten onderling; 3. Fieldlabs Urban Energy ontwikkelen in elke stad waar het platform vertegenwoordigd is; 4. Jaarlijks een conferentie, met demonstratie van onze projecten; 5. Profilering en positionering van toegepast onderzoek in de Nederlandse kennisinfrastructuur; 6. De samenwerking met LEVE, door profilering op de conferentie met impact van het hbo. We verwachten dat we met onze activiteiten op het domein van Urban Energy het praktijkgericht onderzoek van de Universities of Applied Sciences beter toegankelijk en de impact beter zichtbaar kunnen maken. De jaarlijkse conferentie is de plek waar we resultaten presenteren en delen met onze (inter)nationale omgeving. In de fieldlabs doen we dat voor onze regio en vergroten we de toegankelijkheid voor onze directe omgeving. De website ondersteunt dit heel laagdrempelig. Met het lectorenplatform Urban Energy versterken we met onze expertise de energietransitie in Nederland, dragen we bij aan de RES en wijkgerichte aanpak en versterken we de kennispositie van de hogescholen met directe impact in het praktijkgericht onderwijs en de beroepspraktijk.
