De Hogeschool van Amsterdam doet al meer dan 10 jaar onderzoek naar het opladen van elektrische auto’s en de benodigde laadinfrastructuur. Een dynamische wereld waarin de ontwikkelingen heel snel zijn gegaan. Het onderzoek van de HvA is meegegroeid met deze wereld. Van AC tot DC en van plug-in hybride tot volledig elektrisch. In dit boek geven we een overzicht van de ontwikkelingen en de onderzoeksprojecten gedurende deze periode.
De missie van mijn vakgebied is dat data analytics wordt toegepast om organisaties beter te maken. Ons onderzoek richt zich op de verbanden tussen het effectiever maken van organisaties, het verbeteren van individueel welzijn en maatschappelijke waarde. Onze faculteit wil duurzaam waarde realiseren voor organisaties, individu en maatschappij en de drie uitkomsten moeten in balans zijn. Daar staan we voor.
MULTIFILE
Een geschatte hoeveelheid van tussen de 35 en 140 miljoen kilo zwerfafval wordt jaarlijks in Nederland op straat of in de natuur aangetroffen. Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het voorkomen en opruimen van zwerfafval. Daarom heeft bijvoorbeeld gemeente Breda de ambitie uitgesproken om de stad in 2030 zwerfafval vrij te hebben. Deze ambitieuze doelstelling moet bereikt worden door acties zowel op het vlak van preventie, als het opruimen en het hergebruik. Om deze acties kwantitatief te onderbouwen en te monitoren zijn gegevens over ligging, hoeveelheid en samenstelling van het zwerfafval noodzakelijk. Het is momenteel al mogelijk om zwerfafvaldata te verkrijgen om analyses op te verrichten. Deze data is afkomstig van vrijwilligers die middels apps als Litterati zwerfafval verzamelen en classificeren (labelen). Het toekennen van een label is een tijdrovende klus en levert maar een beperkt beeld van de totale hoeveelheid zwerfafval in een gemeente. Dit classificeren kan geautomatiseerd worden door object detectie algoritmen welke zijn getraind op afbeeldingen van zwerfafval. Om een groter gebied te monitoren zijn camerasystemen ontwikkeld die in staat zijn zwerfafval automatisch te detecteren. Technisch gezien zijn er steeds meer oplossingen om automatisch zwerfafval in kaart te brengen en te classificeren, maar een praktijkgerichte oplossing voor bijvoorbeeld beleidsmakers zonder technische kennis ontbreekt nog. In dit toegepast ontwerponderzoek werken we samen met gemeente Breda, gemeente ‘s-Hertogenbosch, stichting GoClean, Natuur- en milieuvereniging Markkant, stichting Nederland Schoon, de Antea Group en betrokken MKB-ers aan het antwoord op de onderzoeksvraag “Hoe kan zwerfafval in de openbare ruimte automatisch gedetecteerd en geclassificeerd worden vanuit verschillende, onafhankelijke bronnen met een zo beperkt mogelijke tijdsinvestering van de mens in dit proces.” De technische componenten die hiervoor nodig zijn worden samengevoegd in een gebruiksvriendelijk dataplatform. Op basis van de uitkomsten kunnen gemeenten (en andere publieke partijen) in Nederland datagedreven interventies ontwikkelen om zwerfafval tegen te gaan.
Het project GOUD (Geïntegreerde Ondersteuning voor multidisciplinaire Uitrol van Datagedreven zorg in verpleeg-, verzorgingshuizen en thuiszorg [VVT]) komt voort uit toenemende druk op de VVT-sector door vergrijzing en het tekort aan zorgverleners. Volgens recente beleidskaders kan datagedreven zorg helpen bij de benodigde zorgtransitie. Bij datagedreven zorg leren, beslissen en verbeteren hbo- en mbo-zorgverleners o.b.v. data uit het primaire zorgproces zoals sensordata en rapportages. VVT-organisaties zijn begonnen met top-down visievorming en technisch gedreven pilots, maar komen niet verder. Dit komt omdat datagedreven zorg een complex vraagstuk is dat actieve betrokkenheid van diverse stakeholders (zorg, ICT, staf) vereist, iets waar VVT-organisaties moeite mee hebben. Om dit probleem aan te pakken, werken onderzoekers van Windesheim, Saxion, Hogeschool Utrecht en Deltion College samen om twee VVT-organisaties (Den Bouw Woon-zorg-centrum en AxionContinu) te ondersteunen bij de uitrol van datagedreven zorg. Dit doen ze via ontwerpgericht onderzoek. Ze volgen hierbij de fasen van het recent gepubliceerde cyclische model voor “data in een lerende organisatie” (Vilans, 2023), dat niet eerder geoperationaliseerd is in de praktijk: 1.Richten: Visievorming via multidisciplinaire gesprekstools; 2.Inrichten: Vaststellen (technische) infrastructuur, werkprocessen en definiëren van rollen, taken en verantwoordelijkheden; 3.Verrichten: Methodisch experimenteren met zorgdata; 4.Leren/veranderen: Reflectie op gerealiseerde veranderingen. De hulpmiddelen die in deze werkpakketten worden ontworpen worden geïntegreerd in een toolbox, die het cyclische model operationaliseert en beschikbaar wordt gesteld via de website van het landelijke netwerk “Samen datagedreven werken in Zorg en Welzijn”. Verdere doorwerking in de praktijk wordt ondersteund door Werkgeversvereniging Zorg & Welzijn, Health Valley, Scamander, Beter Healthcare en drie andere VVT-organisaties (Noorderboog, Baalderborg groep en Zorggroep Apeldoorn). Het onderwijs en de competentieprofielen voor zorgprofessionals worden doorontwikkeld via TZA IJssel-Vecht, Aart Eliëns Advisering en V&VN. Doorwerking richting onderzoek gebeurt via betrokken practoren- en lectorenplatformen, Vilans, en Maastricht University
Dit PD-traject richt zich op het versterken van de toekomstbestendigheid van musea in de regio’s Twente, Achterhoek en Arnhem-Nijmegen. In tegenstelling tot de grote musea in het westen van het land missen regionale musea vaak de tijd, middelen en kennis om datagedreven te werken. Data van brancheorganisaties zijn vaak verouderd en regionaal onvoldoende relevant. Innovaties in datatechnologie bieden echter kansen om doelgroepen beter te begrijpen en nieuwe bezoekers te bereiken, maar ook om op regionaal niveau beter samen te werken met partijen uit de toeristische-recreatieve sector. De centrale strategie hiervoor is het bevorderen van samenwerking tussen musea en Destinatie Management Organisaties (DMO's) op het gebied van bezoekersdata. Door data te verzamelen, te delen en te analyseren, krijgen musea beter inzicht in hun doelgroepen. Dit stelt hen in staat gerichter marketingcampagnes op te zetten en hun tentoonstellingen en evenementen beter af te stemmen op de voorkeuren en behoeften van bezoekers. De inzichten uit de bezoekersdata dragen niet alleen bij aan het verbeteren van de bezoekerservaring, maar ook aan het versterken van de maatschappelijke waarde van musea. Musea fungeren immers als belangrijke plekken voor educatie, cultuurparticipatie en gemeenschapsvorming. Door data-gedreven inzichten kunnen musea deze rol beter onderbouwen richting beleidsmakers, subsidiegevers en het bredere publiek. Dit is essentieel in een tijd waarin culturele instellingen steeds meer onder druk staan om hun relevantie en impact aan te tonen. Daarnaast draagt het project bij aan de ontwikkeling van de regio’s Twente, Achterhoek en Arnhem Nijmegen tot slimme toeristische bestemmingen. DMO’s brengen hun expertise in op het gebied van dataverzameling en -analyse en beschikken over sterke netwerken binnen de regio. De samenwerking tussen musea en DMO’s creëert zo synergie, waarbij cultuur en toerisme elkaar versterken. Dit vergroot niet alleen het publieksbereik van musea, maar draagt ook bij aan de economische en maatschappelijke vitaliteit van de regio’s.
