Het doel van het project Every Picture Tells a Story is om samen met het werkveld methoden, technieken en kennis te ontwikkelen voor het produceren van effectieve infographics. Dit is nodig omdat de vraag naar infographics in de markt snel toeneemt. Bedrijfsleven en overheden kiezen er steeds vaker voor om infographics te gebruiken om grote hoeveelheden of complexe informatie begrijpelijk te maken voor hun doelgroepen. Om aan de vraag van deze opdrachtgever te kunnen blijven voldoen hebben producenten van infographics (vaak ontwerpen communicatiebureaus) nieuwe kennis nodig op het gebied van het interdisciplinaire productieproces, communicatie- en mediatechnieken en ‘usability’. Hogeschool Utrecht, Beroepsvereniging voor Nederlandse ontwerpers (BNO), Argumentenfabriek en In60seconds hebben zich voor dit project verenigd in een consortium. Daarnaast hebben zich bedrijven uit het werkveld aangesloten en een onderwijsinstelling, de Universiteit van Amsterdam. De partijen hebben elkaar gevonden in de wens samen nieuwe kennis en vaardigheden te ontwikkelen op het gebied van infographics. Zij streven ernaar toepasbare oplossingen in het werkveld te implementeren. Het consortium zal het onderzoek sturen en de resultaten ervan laten circuleren in onderwijs en praktijk.
Een datavisualisatie zonder data – kan dat? Wel als je in grote lijnen een trend wilt laten zien: een abstracte maar waarheidsgetrouwe weergave van de werkelijkheid. Die uiteindelijk wel op cijfers berust – maar die cijfers hoeven niet zichtbaar te zijn in de grafiek. Zoiets wilde emancipatie-organisatie WOMEN Inc. met een grafiek van de groeiende ideologische kloof tussen mannen en vrouwen. Maar het resultaat is misleidend.
LINK
Patiëntdata uit vragenlijsten, fysieke testen en ‘wearables’ hebben veel potentie om fysiotherapie-behandelingen te personaliseren (zogeheten ‘datagedragen’ zorg) en gedeelde besluitvorming tussen fysiotherapeut en patiënt te faciliteren. Hiermee kan fysiotherapie mogelijk doelmatiger en effectiever worden. Veel fysiotherapeuten en hun patiënten zien echter nauwelijks meerwaarde in het verzamelen van patiëntdata, maar vooral toegenomen administratieve last. In de bestaande landelijke databases krijgen fysiotherapeuten en hun patiënten de door hen zelf verzamelde patiëntdata via een online dashboard weliswaar teruggekoppeld, maar op een weinig betekenisvolle manier doordat het dashboard primair gericht is op wensen van externe partijen (zoals zorgverzekeraars). Door gebruik te maken van technologische innovaties zoals gepersonaliseerde datavisualisaties op basis van geavanceerde data science analyses kunnen patiëntdata betekenisvoller teruggekoppeld en ingezet worden. Wij zetten technologie dus in om ‘datagedragen’, gepersonaliseerde zorg, in dit geval binnen de fysiotherapie, een stap dichterbij te brengen. De kennis opgedaan in de project is tevens relevant voor andere zorgberoepen. In dit KIEM-project worden eerst wensen van eindgebruikers, bestaande succesvolle datavisualisaties en de hiervoor vereiste data science analyses geïnventariseerd (werkpakket 1: inventarisatie). Op basis hiervan worden meerdere prototypes van inzichtelijke datavisualisaties ontwikkeld (bijvoorbeeld visualisatie van patiëntscores in vergelijking met (beoogde) normscores, of van voorspelling van verwacht herstel op basis van data van vergelijkbare eerdere patiënten). Middels focusgroepinterviews met fysiotherapeuten en patiënten worden hieruit de meest kansrijke (maximaal 5) prototypes geselecteerd. Voor deze geselecteerde prototypes worden vervolgens de vereiste data-analyses ontwikkeld die de datavisualisaties op de dashboards van de landelijke databases mogelijk maken (werkpakket 2: prototypes en data-analyses). In kleine pilots worden deze datavisualisaties door eindgebruikers toegepast in de praktijk om te bepalen of ze daadwerkelijk aan hun wensen voldoen (werkpakket 3: pilots). Uit dit 1-jarige project kan een groot vervolgonderzoek ‘ontkiemen’ naar het effect van betekenisvolle datavisualisaties op de uitkomsten van zorg.
Communicatieprofessionals geven aan dat organisaties geconfronteerd worden met een almaar complexere samenleving en daarmee het overzicht verloren hebben. Zo’n overzicht, een ‘360 graden blik’, is echter onontbeerlijk. Dit vooral, aldus diezelfde communicatieprofessionals, omdat dan eerder kan worden opgemerkt wanneer de legitimiteit van een organisatie ter discussie staat en zowel tijdiger als adequater gereageerd kan worden. Op dit moment is het echter nog zo dat een reactie pas op gang komt als zaken reeds in een gevorderd stadium verkeren. Onderstromen blijven onderbelicht, als ze niet al geheel onzichtbaar zijn. Een van de verklaringen hiervoor is de grote rol van sociale media in de publieke communicatie van dit moment. Die media produceren echter zoveel data dat communicatieprofessionals daartegenover machteloos staan. De enige oplossing is automatisering van de selectie en analyse van die data. Helaas is men er tot op heden nog niet in geslaagd een brug te slaan tussen het handwerk van de communicatieprofessional en de vele mogelijkheden van een datagedreven aanpak. Deze brug dan wel de vertaling van de huidige praktijk naar een hogere technisch niveau staat centraal in dit onderzoeksproject. Daarbij gaat het in het bijzonder om een vroegtijdige herkenning van potentiële issues, in het bijzonder met betrekking tot geruchtvorming en oproepen tot mobilisatie. Met discoursanalyse, AI en UX Design willen we interfaces ontwikkelen die zicht geven op die onderstromen. Daarbij worden transcripten van handmatig gecodeerde discoursanalytische datasets ingezet voor AI, in het bijzonder voor de clustering en classificatie van nieuwe data. Interactieve datavisualisaties maken die datasets vervolgens beter doorzoekbaar terwijl geautomatiseerde patroon-classificaties de communicatieprofessional in staat stellen sociale uitingen beter in te schatten. Aldus wordt richting gegeven aan handelingsperspectieven. Het onderzoek voorziet in de oplevering van een high fidelity ontwerp en een handleiding plus training waarmee analisten van newsrooms en communicatieprofessionals daadwerkelijk aan de slag kunnen gaan.
Journalisten die veel interactie met hun publiek hebben (zoals consumentenprogramma’s) ontvangen via diverse, vaak besloten, kanalen (Facebook Messenger, WhatsApp, e-mail, fora) een grote stroom tips en/of berichten. Radio Dabanga, bijvoorbeeld, een op Soedan gericht radiostation in Amsterdam en ook een redactie met veel publieksinteractie, krijgt alleen al via WhatsApp 500-3000 berichten per dag. Met een redactie van twee mensen kan niet alles gelezen worden. Maar zelfs als dat kon, dan kan nog niet alles geverifieerd. Het gevolg is dat berichten gemist worden, dat Dabanga-journalisten vooral zoeken naar hun al bekende afzenders, en dat zij permanent het gevoel hebben belangrijke informatie te missen, waardoor zij hun contacten tekort te doen. Dit consortium onderzoekt of data science technieken hierbij kunnen helpen. Natural language processing technieken kunnen helpen de berichtenstroom beter te structureren waardoor tips over laag-frequente onderwerpen niet over het hoofd gezien worden. Recommender systemen kunnen ingezet worden om een betrouwbaarheidsindex te ontwerpen voor tot nog toe onbekende afzenders. Het resultaat is dan minder ondergesneeuwde tips en minder ondergesneeuwde afzenders. De uitkomsten worden getest met journalistenpanels. Bij goede resultaten uit bovenstaande onderzoeken, bouwt het consortium een prototype van de Berichtentemmer: een tool die helpt berichten uit diverse kanalen per onderwerp te structureren. Daardoor kunnen journalisten hun netwerken beter en efficiënter benutten. Bij het bouwen van deze tool hoort ook dat de gebruikte algoritmen transparant moeten zijn voor de journalist en de presentatie van de resultaten niet sturend mag zijn. Het consortium bestaat daarom uit een ‘Data science’-projectgroep voor het ontwerpen en testen van de algoritmen, en uit een ‘Ethiek & design’-projectgroep voor het ontwerpen van richtlijnen over transparantie van de algoritmen en de datavisualisatie. Tenslotte is er een ontwikkelgroep bestaande uit een combinatie van studenten en professional developers. Zij bouwen het prototype.
