CONTEXTCOMBINATIES:ANALYSE VAN AV-ERFGOED IN

TROVE EN QUAMERDES

08-04-23

Lotte Belice Baltussen

Projectmedewerker R&DNederlands Instituut voor Beeld en Geluid

AVA_Net seminar : wetenschappelijk onderzoek en audiovisuele archieven7 maart 2013 | NWO | Den Haag

CONTEXTUALISERING (?)

08-04-23

VAN LOSSTAANDE SILO’S...

08-04-23

...NAAR WEDERZIJDS VERBONDEN COLLECTIES...

08-04-23

...EN NIEUWE MOGELIJKHEDENAV-ERFGOED TE INTERPRETEREN

08-04-23

NL-HaNA, ANEFO / neg. stroken, 1945-1989, 2.24.01.05, bestandeelnummer 929.8771CC BY-SA

DOEL: FASES IN ONDERZOEKS-CYCLUS ONDERSTEUNEN

08-04-23

WAT WILLEN WE DOEN EN VERVOLGENS VOORKOMEN?

08-04-23

EEN KORTE WAARSCHUWING:ACRONIEM OVERDAAD OMG

08-04-23

• BRIDGE• MeRDES• CoMeRDA• CLARIN• CLARIAH• QuaMeRDES• TROVe

EEN KORTE WAARSCHUWING:ACRONIEM OVERDAAD OMG

08-04-23

Komt goed!...maar er komt nu

wel veel tekst

QuaMeRDES: Quantitative content analysis of media researchers' data

Onderdeel van CLARIN

08-04-23

• CLARIN: Common Language Resources and Technology Infrastructure

• NL tak van EU Consortium van onderzoeks- en erfgoedinstellingen, universiteiten, KNAW

• 1 mei 2013 – 1 mei 2014

QuaMeRDES: doel, technieken, data

08-04-23

• Doel: kwantitatieve contentanalyse van televisieprogramma’s en geprinte media mogelijk maken voor media-onderzoekers door betekenisvolle links te maken tussen deze data en trends te detecteren. Onderwerp: representatie migranten in de media.

• Data: televisieprogramma’s, krantenarchieven, ondertitelbestanden.

• Techniek: op basis van MeRDES

TROVe - Trans Media ObservatoryOnderdeel van CL@RIAH

08-04-23

• CL@RIAH: Common Lab Research Infrastructure for the Arts and Humanities

• NL consortium van universiteiten met Geesteswetenschappen faculteit, KNAW & erfgoedinstellingen

• 3 gebieden: tekst, gestructureerde data en audiovisueel (o.a. dus TROVe)

• 1 februari 2013 – 1 oktober 2013

TROVe: doel, technieken, data

08-04-23

• Doel: een zoekmachine die exploratief zoeken en real-time analyse van geaggregeerde data.

• Data: televisieprogramma’s (B&G), full-text kranten (NRC), Twitter feeds, tv-kijkcijfers (SKO), Wikipedia

• Techniek: analyse grote hoeveelheden tekstuele informatie door xTAS in combinatie met ElasticSearch

TROVe en QuaMeRDES:Achtergrond

08-04-23

Komt voor groot deel uit ideeën en technieken van het CATCH project BRIDGE :•Building Rich Links to Enable Television Research•Samenwerking tussen computer science (ISLA UvA), Geesteswetenschappen (TViT UU) en av-archief (Beeld en Geluid)•Mei 2009 - augustus 2013•Interfaces: MeRDES en CoMeRDA

MeRDESvergelijken van verschillende termen

08-04-23

• Doel: startpunt voor het stellen van onderzoeksvragen• Content: catalogus Beeld en Geluid: 700.000 uur, 1,3M programma’s

MeRDES: live demo

08-04-23

Suggesties voor de volgende opdracht:“Maak een zinvolle vergelijking tussen twee televisie-persoonlijkheden.”

http://zookma.science.uva.nl/merdesdemo/

REQUIREMENTS VERZAMELEN...

08-04-23

Bron: http://lmd.computing.dundee.ac.uk/?p=129

...MAAR GEENINFORMATION OVERLOAD

Bron: http://luxberry.blogspot.nl/2012/09/post-it-note-prank.html

REQUIREMENTS VERZAMELEN

08-04-23

Requirements verzamelen. Op welke manieren wil jij:•verbanden leggen tussen collecties (personen, locaties, gebeurtenissen; bookmarks in themalijsten)•exploratief zoeken (‘serendipitous search’, trends in een periode, aanbevelingssoftware)•real-time data incorporeren (Twitter, nieuwsfeeds)

Conclusie

08-04-23

Belangrijke content voor av-onderzoek?Belangrijkste functionaliteiten voor av-onderzoek?

Dank!

08-04-23

@lottebelice | lbbaltussen@beeldengeluid.nl

www.clariah.nlwww.clarin.nl

Marc Bron, Anders Bouwer, Maarten de Rijke (ILPS, UvA)Jasmijn van Gorp, Sonja de Leeuw (UU)Johan Oomen (B&G)

Paper: http://ilps.science.uva.nl/sites/default/files/sigir2012-merdes.pdf