This paper introduces the open-source Urban Belonging (UB) toolkit, designed to study place attachments through a combined digital, visual and participatory methodology that foregrounds lived experience. The core of the toolkit is the photovoice UB App, which prompts participants to document urban experiences as digital data by taking pictures of the city, annotating them, and reacting to others’ photos. The toolkit also includes an API interface and a set of scripts for converting data into visualizations and elicitation devices. The paper first describes how the app’s design specifications were co-created in a process that brought in voices from different research fields, planners from Gehl Architects, six marginalized communities, and citizen engagement professionals. Their inputs shaped decisions about what data collection the app makes possible, and how it mitigates issues of privacy and visual and spatial literacy to make the app as inclusive as possible. We document how design criteria were translated into app features, and we demonstrate how this opens new empirical opportunities for community engagement through examples of its use in the Urban Belonging project in Copenhagen. While the focus on photo capture animates participants to document experiences in a personal and situated way, metadata such as location and sentiment invites for quali-quantitative analysis of both macro trends and local contexts of people’s experiences. Further, the granularity of data makes both a demographic and post-demographic analysis possible, providing empirical ground for exploring what people have in common in what they photograph and where they walk. And, by inviting participants to react to others’ photos, the app offers a heterogeneous empirical ground, showing us how people see the city differently. We end the paper by discussing remaining challenges in the tool and provide a short guide for using it.
A new bookkeeping system called Jiskefet is being developed for A Large Ion Collider Experiment (ALICE) during Long Shutdown 2, to be in production until the end of LHC Run 4 (2029). Jiskefet unifies two function- alities: a) gathering, storing and presenting metadata associated with the oper- ations of the ALICE experiment and b) tracking the asynchronous processing of the physics data. It will replace the existing ALICE Electronic Logbook and AliMonitor, allowing for a technology refresh and the inclusion of new fea- tures based on the experience collected during Run 1 and Run 2. The front end leverages web technologies much in use nowadays such as TypeScript and NodeJS and is adaptive to various clients such as tablets, mobile devices and other screens. The back end includes an OpenAPI specification based REST API and a relational database. This paper will describe the organization of the work done by various student teams who work on Jiskefet in sequential and parallel semesters and how continuity is guaranteed by using guidelines on coding, documentation and development. It will also describe the current status of the development, the initial experience in detector stand-alone commissioning setups and the future plans.
Het basisonderwijs heeft behoefte aan lesprogramma’s die kinderen weerbaar maken tegen nepnieuws op internet en sociale media. Er bestaat al wel lesmateriaal maar tot nu toe ontbreekt er kennis over de vraag welke van deze materialen goed werken. Doel van het project is het vinden van gevalideerde methoden voor het leren onderscheiden van nepnieuws en echt nieuws. Er wordt een literatuurstudie gedaan naar bestaand lesmateriaal dat geschikt is voor kinderen uit de laatste jaren van het basisonderwijs. De kennis die wordt opgedaan, wordt gebruikt voor het samenstellen van een eigen lessenreeks waarvan wordt aangenomen dat die een positief effect heeft op het vermogen van kinderen om onderscheid te maken tussen echt nieuws en nepnieuws. Om te onderzoeken of deze veronderstelling klopt, wordt de te ontwikkelen lessenreeks uitgevoerd voor leerlingen van groep 7 of 8 van de J.H. Snijdersschool te Rijswijk en worden de vorderingen van de leerlingen tussentijds gemonitord. De J.H. Snijdersschool is een basisschool die innovatie en het gebruik van ict in het onderwijs hoog in het vaandel heeft staan. Ook op dit moment maakt de school al gebruik van programma’s op het gebied van mediawijsheid (https://www.lucasacademie.nl/themalijnen/innovatie?aid=66&activiteit=Kijk-je-Rijk:-ICT-mogelijkheden-in-het-onderwijs-op-de-JH-Snijdersschool). De aanname is de dat leeractiviteiten zullen bestaan uit: • het opsporen of creëren van nieuwsitems door de kinderen zelf • het vastleggen van gevonden nieuwsitems door metadata te noteren en • het beoordelen van de betrouwbaarheid van nieuwsitems. De lessenreeks wordt getest door het uitvoeren van het vast te stellen programma gedurende vijf achtereen volgende lesweken. Wekelijks vindt er een korte test plaats om vast te stellen hoe goed de kinderen in staat zijn om echt nieuws van nepnieuws te onderscheiden. De progressie van de kinderen wordt vastgesteld met behulp van een Friedman test.
De Nederlandse media-industrie merkt elke dag hoe groot de impact is van het voortschrijdende proces van digitalisering en dataficering. De transitie van analoge (broadcast) naar digitale (Over-The-Top) netwerken zorgt er niet alleen voor dat mensen inmiddels televisie kunnen kijken op ieder gewenst moment met het apparaat dat ze uitkomt, het maakt tevens echte interactie mogelijk met de kijker. Bij die interactie wordt allerhande data over de gebruiker verzameld. De kansen om hiermee nieuwe diensten te ontwikkelen blijven echter veelal onbenut. Vooral voor interactieve mediabedrijven ligt hier een kans omdat het hun apps zijn die grote hoeveelheden gebruikersdata verzamelen. Interactieve mediabedrijven hebben echter momenteel een kennishiaat om de gebruikersdata uit hun apps zodanig te analyseren dat nieuwe inzichten ontstaan waarop bestaande diensten (continu) verbeterd kunnen worden, nieuwe diensten voor hun klanten kunnen worden ontwikkeld én zij zelf diensten kunnen gaan vermarkten vanuit een zelfstandige positie. De praktijkvraag van interactieve mediabedrijven is tijdens verschillende vraagarticulatiebijeenkomsten als volgt verwoord: Hoe kunnen wij als interactieve mediabedrijven beter inzicht krijgen in de waarde van de gebruikersdata en hoe kunnen we op basis hiervan nieuwe business modellen ontwikkelen om zelfstandig te kunnen opereren? Hogeschool van Amsterdam en Hogeschool Utrecht gaan samenwerken aan deze praktijkvraag in zes experimenten. In de experimenten zullen A/B testen worden uitgevoerd waarbij een bestaande app (versie A) zal worden vergeleken met een aangepaste versie van de app (versie B). De aanpassingen zullen plaatsvinden op basis van de geanalyseerde mogelijkheden die de geanonimiseerde gebruikersdata biedt in combinatie met geëxpliciteerde gebruikerswensen van de doelgroepen. Het effect zal worden gemeten op aspecten zoals gebruikerservaring, user engagement, koopintentie en waardering. Naast de zes aangepaste apps levert de cumulatieve kennis die wordt opgebouwd in de experimenten een stappenplan op die gebruikersdata tot een centraal onderdeel zal maken van het eigen business model van interactieve mediabedrijven, én een platform voor uitwisseling van metadata, data-uitwisselings en data-analyse logica.
