De Utrecht Data School hoeft zich niet altijd aan de regeltjes te houden

In 2012 concludeerde toenmalig masterstudent Thomas Boeschoten dat er binnen de afdeling Nieuwe Media & Digitale Cultuur te weinig aandacht was voor data-analyse en visualisatie. Zelf was hij al langer bezig met het analyseren en duiden van data. Boeschoten haalde de landelijke media met zijn Twitter-onderzoek rondom Project X Haren en analyseerde miljoenen tweets over Occupy Amsterdam en de komst van president Obama naar Nederland. 

Boeschoten vond al snel een gelijkgestemde in universitair docent Schäfer. Omdat er door bezuinigingen en een visitatieprocedure toentertijd geen geld en animo bleek te zijn voor een nieuwe cursus, besloot het tweetal prompt een eigen dataschool op te zetten.

“De UDS is dus eigenlijk per ongeluk ontstaan. Op een donderdagnacht ontwierp Thomas een logo en bouwde hij een website”, vertelt Schäfer. “De vrijdag erna haalden we drie opdrachten binnen voor het analyseren en visualiseren van data.”

Nu, vier jaar later, geeft UDS twee cursussen aan studenten, publiceert ze papers, doet ze onderzoek voor externe opdrachtgevers en schoolt ze ambtenaren bij op het gebied van big data. Eerder werd een handleiding geschreven voor de gemeente Utrecht om ethisch verantwoord om te gaan met data. Ook komt er een boek uit, The Datafied Society. Studying Culture through Data. Hierin schrijven internationale wetenschappers over de toenemende dataficatie van maatschappij en cultuur en over manieren om dit te onderzoeken.

Geen financiële steun
“In het begin dachten we nog: we doen dit op zo’n manier dat we er altijd van weg kunnen lopen”, aldus Schäfer. En dus werden er geen langetermijnverplichtingen aangegaan en financierden ze alles zelf. Boeschoten: “Inmiddels is UDS flink geprofessionaliseerd, al halen we nog altijd 90 procent van ons geld uit externe opdrachten.” Schäfer: "Het constant zoeken naar opdrachtgevers werd uiteindelijk een cruciaal speerpunt van UDS. Hierdoor zijn wij als onderzoekers direct betrokken bij de transformatie die overheden en bedrijven ondergaan door dataficatie."

Het steekt weleens dat de universiteit hen niet financieel steunt. Enkel het kantoor op de Drift wordt gratis ter beschikking gesteld. "Met onze aanpak van samenwerking, interdisciplinariteit en valorisatie doen wij daadwerkelijk waar een aantal universitaire en overheidsinitiatieven slechts over praten. Deze manier van werken is erg efficiënt, maar we zouden zo veel meer kunnen doen”, vindt Schäfer. Volgens het drietal kan de UU hen beter en makkelijker faciliteren. “De dataschool is een verrijking voor studenten en onderzoekers. Hun werk heeft een directe maatschappelijke impact.” 

Maar het gebrek aan financiering levert de dataschool ook wat op. Boeschoten: “Namelijk de vrijheid om je niet altijd aan de regeltjes te houden. Wat dat betreft nemen we bijzondere positie in binnen de universiteit.”

De nadelen hiervan? “Een echt goede student kunnen we niet vasthouden, daar is geen geld voor”, zegt Schäfer. “Bovendien is er weinig ruimte voor langdurig onderzoek. We hebben constant nieuwe opdrachten nodig om te kunnen voortbestaan en houden dus altijd één oog op onze rekening gericht.”

Duizenden tweets analyseren
Hoewel het drietal nog regelmatig moet uitleggen waar hun dataschool zich nu eigenlijk precies mee bezig houdt, worden ze binnen de universiteit steeds vaker gevonden. Zo onderzocht student linguïstiek Paul Verhaar het taalgebruik van ‘links’ en ‘rechts’ omtrent het vluchtelingendebat door meer dan 500.000 Twitterberichten te analyseren en te koppelen aan semantische indicatoren. En Career Services vroeg UDS in kaart te brengen waar UU-alumni zoal terecht komen. Om dit te onderzoeken, werd een enorm aantal publieke LinkedIn-profielen ‘leeg getrokken’.

Volgens Boeschoten, Schäfer en Westra zal het steeds normaler worden dat je verstand hebt van data-analyse. Veel van de door hen opgeleide studenten vonden dan ook een baan in deze sector. Schäfer: “Het gebeurt steeds vaker dat een oud-student bij ons aan tafel zit als opdrachtgever. Ik denk dat de universiteit ook steeds meer merkt dat UDS studenten op weg helpt op de arbeidsmarkt.”

Boeschoten: “Tijdens de cursussen Data Practicum I en II creëren studenten zelf kennis. Daar is bij ons tijd en ruimte voor want een cursus beslaat twee blokken. In de eerste tien weken leer je big data analyseren en in het aansluitende blok ga je aan het werk voor een echte opdrachtgever. De cursussen zijn 'hands on’. We verwachten veel van onze studenten. Ga maar eens uitvinden hoe moeilijk data-onderzoek is.”

Wensen voor de toekomst
Wensen voor de toekomst zijn er ook. Meer tijd vooral, om langdurig onderzoek te doen. Opdrachtgevers die PhD- of aio-plekken betalen, want de UDS spreekt volgens het drietal veel promovendi aan. Ook hoopt de dataschool meer ambtenaren te leren hoe ze ethisch data-onderzoek kunnen doen én wil UDS graag een masterprogramma Media, Data and Society ontwikkelen. “Maar in vier jaar is er al veel bereikt”, zegt Westra. “En daar zijn we best wel trots op.”