Big data leidt tot informatie die relevant is voor het oplossen van maatschappelijke problemen op het gebied van mobiliteit, veiligheid en duurzaamheid of voor het bedenken van toepassingen die het leven veraangenamen. Het gaat hierbij onder meer om ‘voorspellend onderhoud’ van sluizen en het in kaart brengen van toeristengedrag.
Dit meldt dr. Mischa Beckers in zijn lectorale rede ‘Data Science: Do Believe the Hype’, die hij op 16 november gaat uitspreken op de Hogeschool Zeeland in Vlissingen. Aanleiding voor de rede is dat Data Science een nieuw lectoraat is bij de hogeschool. ‘Bij vraagstukken uit het deltagebied is er veel vraag naar data science. Zo kunnen we vanuit de Academie Technologie en Innovatie waar het Data Science-lectoraat onder valt, een bijdrage leveren aan bijvoorbeeld de Delta Academy, waar onder andere de opleidingen Civiele Techniek en Watermanagement onder vallen’, vertelt Beckers.
Datasets
Het lectoraat ontvangt van organisaties, zoals in dit geval Rijkswaterstaat, datasets over het verkeer dat door de sluizen gaat, het aantal motoren, hoeveel toeren de motoren draaien, et cetera. Vervolgens onderzoekt het lectoraat welke data nog meer nodig is om een voorspelling te kunnen voldoen; denk aan weersomstandigheden en het getij. Uiteindelijk levert het lectoraat een dataproduct op dat gebruikt kan worden door eigenaren van deze sluizen om in te schatten wat het juiste moment is om onderhoud te plegen. ‘Dit scheelt veel tijd en kosten voor de eigenaren en minder oponthoud voor gebruikers’, aldus Beckers. Deze dataproducten komen in de vorm van software, zo licht hij toe. ‘Dit kan de vorm hebben van een dashboard, maar ook van een voorspellingsmodel.’
Toerismestromen voorspellen
Een ander onderwerp waarnaar het lectoraat onderzoek doet is het in kaart brengen van het gedrag van toeristen in Zeeland voor ondernemers. ‘Een voorbeeld hiervan is een groot Europees project waar ik momenteel aan werk, waarbij we toeristenstromen in kaart brengen. Insteek hierbij is om te achterhalen wat de toeristen doen als ze zich niet in het hotel of op een vakantiepark bevinden. Deze samenwerking, waar behalve Nederland ook België, Frankrijk en het Verenigd Koninkrijk aan deelnemen, heeft als doel om ondernemers data aan te bieden waarmee ze kunnen innoveren.’
Beckers maakt hierbij een onderscheid tussen transactiedata en contextdata. ‘Onder transactiedata vallen gegevens als parkeergeld en bijvoorbeeld de tol voor de Westerscheldetunnel. Met contextdata bedoelen we gegevens als het weer, evenementen, feestdagen en het nieuws. We proberen de context te relateren aan de transactiedata om zo tot een model te komen waar ondernemers op in kunnen spelen.’
Profiel
Mischa Beckers is lector Data Science en verbonden aan de opleiding HBO-ICT van HZ. Data science is een onderzoeksproces dat het nemen van data-gedreven beslissingen ondersteunt. Hij integreert dit proces in het onderwijs en onderzoek. Daarbij werkt hij samen met collega’s, studenten en opdrachtgevers van zowel HBO-ICT als van andere afdelingen binnen HZ en daarbuiten.
In 1997 is Beckers gepromoveerd aan de Radboud Universiteit in Nijmegen op de toepassing van chemometrie in structuuranalyse van biomacromoleculen. Chemometrie omvat veel aspecten uit Data Science, waaronder statistiek, data mining en machine learning en software engineering.
Vervolgens heeft hij bij Kluwer Academic Publishers als Electronic Publishing Specialist aan innovatieve toepassingen op basis van Natural Language Processing en tekst mining gewerkt. Sinds 2005 is hij aan de HZ verbonden en heeft hij diverse functies en rollen vervuld: docent, docent-onderzoeker/projectleider lectoraat ICT, opleidingscoördinator en nu als lector.
