Responsible Data Science bepleit financiering fundamenteel onderzoek

Het gebruik van big data moet transparanter en meer betrouwbaar. Wetenschappers van elf Nederlandse organisaties en universiteiten bundelen de krachten in een onderzoekscollectief om tot 'duurzame' en eerlijke omgang met die dagelijkse groeiende hoeveelheid digitale gegevens te komen.

Volgens de initiatiefnemers van het onderzoekscollectief is grondig wetenschappelijk onderzoek nodig om nieuwe omgangsvormen af te speken. Ze constateren dat er groeiende misstanden zijn in verband met privacy, interpretatie en misbruik van gegevens. Het samenwerkingsverband opereert onder de naam Responsible Data Science (RDS).

Foutief gebruik
De commotie rond de foutieve peilingen rond de Amerikaanse presidentsverkiezingen zijn volgens hoogleraar Wil van de Aalst van de TU Eindhoven illustratief voor het foute gebruik van data. Vrijwel ieder invloedrijk onderzoekersbureau voorspelde Hillary Clinton vooraf als nieuwe president terwijl Donald Trump als winnaar uit de bus kwam. Volgens The New York Times heeft het falen van de zogenaamde 'number crunchers' grote gevolgen voor het vertrouwen in en de reputatie van data science en data mining wereldwijd.

Vakmanschap
Van der Aalst zegt dat niet het vakgebied data science, maar de gebrekkige kwaliteit en het foute gebruik van deze data het probleem veroorzaakte. De gegevens waarop de peilingen gebaseerd waren, zijn volgens de Eindhovense professor niet op juiste waarde geschat door een gebrek aan deskundigheid bij onderzoeksbureaus en media die ernaast zaten.
Van der Aalst geldt als Europa's meest invloedrijke informaticus. Hij constateert dat er teveel focus ligt op de techniek en onvoldoende op de deskundigheid van de menselijke factor. Het vakmanschap nodig voor het toepassen van data science technieken wordt onderschat, zo stelt hij. Er komt meer bij kijken dan een goed algoritme. "Ook bij een timmerman gaat het om vakmanschap, niet enkel zijn gereedschap."
De initiatiefnemers van RDS pleiten bij de minister van OCW voor financiering van fundamenteel onderzoek naar toekomstvaste data science. Dit onderzoek moet antwoorden geven op vragen over vier onderwerpen: Fairness, Accuracy, Confidentiality, and Transparency. Professor Van der Aalst is trekker van dit initiatief.

Samenwerking
De knelpunten in de discipline van data science illustreren volgens Van der Aalst ook de noodzaak van onderwijs op maat. De nieuwe academische opleiding JADS (Jheronimus Academy of Data Science) in Nederland is daar een antwoord op. De Jheronimus Academy of Data Science (JADS) is een samenwerkingsverband van de provincie Noord-Brabant, de gemeente ’s-Hertogenbosch, de Technische Universiteit Eindhoven en Tilburg University. Wetenschappelijk onderwijs, wetenschappelijk onderzoek en innovatie komen samen in ’s-Hertogenbosch en dit in samenwerking met het internationale bedrijfsleven in de regio Brabant en daarbuiten. Uniek is daarbij de samenwerking van beide universiteiten waardoor big data vanuit verschillende technologische, economische, juridische en sociale aspecten wordt benaderd.

UN World Food Programme
De invalshoeken voor Data Science zijn legio. Vanuit Tilburg University loopt op dit ogenblik al het Data Science for Humanitarian Aid project voor UN World Food Programme, uitgevoerd door Tilburgse onderzoekers prof. Hein Fleuren, prof. Dick den Hertog en promovendus Koen Peters. Zij passen Data Science technieken toe om optimale voedselsamenstelling tot stand te brengen, die meer voedingswaarde heeft en is afgestemd op de omgeving, waardoor kosten worden verlaagd. Toepassing vindt al plaats in landen als Syria, Jemen, Irak, Ethiopië en alleen al in Syrie konden hierdoor honderdduizenden meer mensen gevoed worden.

Meer informatie: Responsible Data Science