Computational Social Sciences combineert bèta- en gamma-wetenschap

Al jaren begeleidde universitair hoofddocent dr. Eelke Heemskerk studenten die zich pas bij hun masterscriptie of promotieonderzoek in informatica gingen verdiepen, bijvoorbeeld om hele grote datasets te analyseren of gecompliceerde modellen te analyseren. Waarom voegen we bèta-kennis niet al in een eerder stadium toe aan gamma-wetenschap, vroeg hij zich af. En omgekeerd: waarom leren bèta’s niet eerder over de toepassing en de implicaties van hun onderzoekswerk? Een logische vraag, passend bij een trend in onderwijsland, waarbij samenwerking tussen verschillende disciplines en faculteiten vaker wordt gepromoot.

Lang verhaal kort: in september begonnen de eerste honderd studenten aan de opleiding Computational Social Science aan de Universiteit van Amsterdam. De opleiding bevindt zich op het snijvlak van sociale wetenschappen, geesteswetenschappen en informatica. Heemskerk: “Deze opleiding is de uniek in zijn soort. Niet alleen de combinatie is nieuw, ook de opzet. De studenten volgen zogenaamd ‘challenge based’ onderwijs.” Dat betekent dat de studenten niet in grote zalen college volgen en ook niet meegaan in het ritme van de tentamenperiodes. In plaats daarvan werken ze in groepjes, zogenaamde learning teams, aan verschillende projecten.

Intrinsieke motivatie

“Dat vraagt wel wat van de studenten. Ze komen er echt niet mee weg als ze pas aan het einde van een semester de boeken openslaan en oude tentamens oefenen. Ook calculerende studenten, die mikken op een 6,2 bij een tentamen om een 5,8 van een ander vak te compenseren, krijgen het zwaar bij ons. Nee, ze moeten intrinsiek gemotiveerd zijn. Juist dan, met alle ruimte om zelf onderzoek te doen, komen ze met de mooiste resultaten.”

Dat zag Heemskerk meteen in de eerste twee weken van de nieuwe opleiding. De studenten gingen aan de slag met een uitdaging: identificeer een maatschappelijk probleem in je eigen digitale omgeving en bedenk een digitale interventie. “Eén groep studenten opperde dat in-game aankopen gokgedrag kunnen stimuleren, daar is een groepje mee aan de slag gegaan. Een ander team stortte zich op een winkelstraat in Amsterdam-Oost met veel kleinere winkels van particuliere eigenaren, die lang niet allemaal een webshop hebben of zelfs maar een website kunnen laten bouwen. Zij zijn gaan onderzoeken of ze ondernemers daarbij kunnen helpen en op welke manier.”

Dat waren kleine vraagstukken om een beetje warm te lopen, de studenten richten zich de rest van de opleiding op de grote maatschappelijke vraagstukken, zoals klimaatverandering, ongelijkheid in de samenleving of de invloed van artificial intelligence. Ze onderzoeken in alle aspecten van de vraagstukken, volgen workshops waarbij ze zich in de theorie van sociale wetenschappen verdiepen, duiken in de data voor analyses en programmeren tenslotte zelf digitale oplossingen of ‘interventies’, zoals de hoofddocent ze noemt. “We schotelen ze zogenaamde wicked problems voor, complexe situaties waarbij ‘goed’ of ‘slecht’ niet zo eenduidig is te bepalen. Een interventie in de situatie kan verschillende gevolgen hebben. Daarom leren de studenten om de impact van hun interventie te meten.” De opleiding brengt vier verschillende leerlijnen bij elkaar: social sciences and humanities, change making, research expertise, en data science.

Anti-kraak

Heemskerk geeft een rondleiding op de leslocatie. De studenten werken op de Roeterseiland-campus in het centrum van Amsterdam, in de oude lokalen van de faculteit Natuurkunde. “Die worden binnenkort verbouwd tot mooie, nieuwe ruimtes, tot die tijd zitten we een beetje in oude rommel. Ik zeg altijd dat we anti-kraak huren, dat is ook zo’n beetje de sfeer van de locatie. Ik merk dat de studenten het juist wel fijn vinden. Het geeft een gevoel van: alles is mogelijk.”

Aan de muren hangen infographics van afgeronde projecten, in de gemeenschappelijke ruimte ligt een grote legpuzzel op tafel, op de andere tafel staat een bak Lego. “Tja, kennelijk is legpuzzelen op dit moment helemaal hip”, lacht Heemskerk. “De studenten volgen op dit moment een workshop over statistiek. Bij andere studies wordt dat gezien als een taai vak waar studenten huizenhoog tegenop zien, maar hier kunnen ze de inzichten uit de colleges direct toepassen in een praktisch project. Dat maakt veel verschil.”

Twee types studenten

Is dit een studie voor sociale types, de geitenharensokken-wereldverbeteraars? Hoe kunnen computernerds zich handhaven in een opleiding met werken in groepjes? “De open dagen van de opleiding speelden zich af tijdens corona, pas aan het begin van het studiejaar zag ik onze studenten voor het eerst in het écht. Je kunt ze grofweg in twee groepen verdelen. Een deel is geïnteresseerd in die sociale vraagstukken, volgt het nieuws en maakt zich zorgen over globale ontwikkelingen. Een ander deel is het type dat zichzelf heeft leren programmeren op een zolderkamertje, sommigen hebben al een IT-startup gehad. We merken dat die twee elkaar enorm versterken. De IT’ers moeten zich gaan verdiepen in sociale wetenschappen, de wereldverbeteraars moeten leren programmeren. We houden in de gaten dat de taken in de learning teams eerlijk worden verdeeld en eigenlijk niemand heeft een onredelijk voordeel of een onoverbrugbare achterstand. De computerscientists willen op een elegante manier dingen uitrekenen, met de resultaten daarvan begint het voor sociale wetenschappers interessant te worden: waarom zien we die conclusies, wat betekenen ze eigenlijk? Wat ze met elkaar delen is een positieve, maar kritische houding tegenover techniek.” ChatGPT is nou precies zo’n onderwerp: veel in het nieuws en een mooie illustratie van de veelzijdige ontwikkeling van de studenten. “Er is over het algemeen kritiek op artikelen die worden geschreven door algoritmes, maar sommige mensen vinden het juist fascinerend en zien oneindige mogelijkheden. Hier komt maatschappij en technologie bij elkaar. Onze studenten kunnen uitzoeken: hoe werken de taalmodellen van ChatGPT? Hoe kan dit worden ingezet? Wat zijn de gevolgen? Dat geldt ook voor algoritmes, waar met de nodige argwaan naar wordt gekeken. Onze studenten weten straks niet alleen hoe algoritmes werken, maar kunnen ook onderzoeken wat de impact is. Bovendien kunnen ze de algoritmes zelf aanpassen.”

Onafhankelijk onderzoek

In de laatste fase van de opleiding worden de studenten losgelaten in een bedrijf of overheidsinstelling voor een zogenaamd capstone-project. Buitenkansje voor organisaties, zegt Heemskerk. “Een paar van die slimme, eigenwijze types die onderzoek doen en daar hun eigen draai aan geven, onbetaalbaar.” Hij benadrukt nogmaals het academische karakter van de opleiding. “Het is niet de bedoeling dat de studenten in dienst van een bedrijf een opdracht gaan uitvoeren, ze volgen hun eigen pad en moeten zelfstandig kunnen opereren. Ze zijn bezig met onafhankelijk wetenschappelijk onderzoek, dat staat voorop.” En ook het perspectief voor de arbeidsmarkt is volgens de docent bijzonder rooskleurig: “Consultancy, overheid en het bedrijfsleven staan allemaal te trappelen om studenten met dit profiel aan te nemen, ik weet het zeker.”