Hoorcolleges – grote vragen, big data
Hoorcollege 1
Elise van Nederveen Meerkerk
Waarom doen big data ertoe?
In hoog tempo is onze samenleving aan het digitaliseren en dat brengt het genereren van
een tal van nieuwe data met zich mee. Dit levert verschillende problemen, maar het brengt
ook nieuwe mogelijkheden met zich mee. Zo kunnen er verbanden worden gelegd tussen
fenomenen en daarnaast kunnen verbanden worden onderzocht. Een voorbeeld: The
Utrecht Data School heeft op basis van social media gebruik onderzoek gedaan naar de
relatie tussen het steeds meer opkomen van complottheorieën en agressief gedrag.
Onderzoekers kwamen erachter dat wanneer er op Telegram veel complottheorieën werden
besproken tegelijkertijd de mensen op straat ook een stuk agressiever gedrag gingen
vertonen. Er is dus een hele duidelijke situatie tussen social media en hoe het gedrag van
mensen op straat radicaliseert.
Big Data heeft niet alleen impact op hedendaags onderzoek, maar zulke type analyses
worden ook steeds meer mogelijk voor historisch onderzoek. Pieter Geyl: ‘Geschiedenis is
een discussie zonder eind’ dit geldt ook voor The History Manifesto. Het was een soort
manifest waarin betoogt wordt dat de laatste decennia academici een steeds kortere termijn
focus is geworden. Er was dus minder aandacht voor langetermijngeschiedenis. De focus van
historici is steeds meer op het recente verleden. In The History Manifest wordt betoogt dat
dit lijdt tot minder begrip voor langetermijnproblematiek. Hedendaagse problemen zoals
klimaatverandering en ongelijkheid hebben diepe wortels in het verleden, maar door het
kortetermijndenken kunnen we deze diepe wortels minder goed begrijpen. Dit zou een
gevaar zijn voor geschiedenis, want historici zouden hierdoor minder impact hebben op de
samenleving. Dit wordt ook wel de ‘crisis van de geesteswetenschappen’ genoemd. We
kunnen geesteswetenschappen relevanter maken door big data en langetermijnanalyse.
The History Manifesto
The History Manifesto heeft zowel voor- als tegenstanders. Cohen en Mandler hebben
kritiek geleverd op dit manifest. Ze zeggen dat Guldi en Armitage wel aandacht geven aan de
tijdsperiode, maar dat ze langs nieuwe onderwerpen en invalshoeken heengaan. Het gaat
volgens Cohen en Mandler niet alleen om de tijdperiode, maar er is volgens hen veel meer
gebeurd die veel nieuwe inzichten hebben geboden. Daarnaast is langetermijndenken
volgens hen niet perse de meest relevante geschiedenis. Op andere tijdsniveaus kan
geschiedenis ook heel relevant zijn. Het ligt er vooral aan op welke manier een
onderzoeksvraag wordt gesteld. Ook bestrijden zij of historici wel de beste geleerden zijn om
deze big data te onderzoeken, want een socioloog zou dit ook kunnen doen. Ten slotte
vragen Cohen en Mandler zich af of er wel daadwerkelijk een ‘crisis van de
geesteswetenschappen’ is.
Zowel Cohen en Mandler als Guldi en Armitage hebben een punt. Zo is het
langetermijnperspectief belangrijk voor vragen vandaag de dag, maar dit betekent niet dat
1
,alle historici hetzelfde moeten doen. Een microstudie van een korte periode kan namelijk
ook heel belangrijk zijn. Het hangt er maar net vanaf welke vragen er worden gesteld. De
diversiteit van historici zorgt ervoor dat geschiedenis een waardevolle discipline is. Aan de
andere kant bestaat er een duidelijke ‘crisis van de geesteswetenschappen’. Historici hebben
een aantal hele duidelijke vaardigheden. Zo denken historici in een temportaal perspectief:
ze denken op de langetermijn. Ook kunnen ze bronnen op een kritische manier benaderen.
Historici zijn ook heel goed in staat om bronnen met elkaar te vergelijken.
Er is een ‘crisis van de geesteswetenschappen’ gaande. Er gaat veel meer subsidies in het
onderwijs en onderzoek naar de bètawetenschappen en sociale wetenschappen dan naar de
geesteswetenschappen. De data die Armitage en Guldi gebruiken in hun manifest spreken
hun eigen beweringen, op basis van big data, tegen. Toch zeggen Armitage en Guldi om
kritisch naar data te kijken en big data te gebruiken, maar ze gebruiken hun eigen data niet
om hun argumenten te bewijzen. De visualiseringen van hun big data spreekt hun juist
tegen.
Waarom ‘big data’?
Strikt genomen zijn data gewoon gegevens die uit bronnen worden gehaald. In het geval van
geschiedenis wordt deze informatie gehaald uit historische bronnen. Het ‘big’ eraan is dat
het een hele grote set aan gegevens is. Door de digitalisering van onze samenleving in de
afgelopen decennia is het ook wel zo dat de big data op een andere manier dan vroeger
wordt verwerkt, opgeslagen en geanalyseerd. Vroeger gebruikte historici systeemkaartjes en
tegenwoordig doet de computer dat. Dit is natuurlijk veel efficiënter en sneller, waardoor
het mogelijk wordt om grote gegevens te onderzoeken.
Daarnaast als het om databestanden gaat, gaat het dan ook vaak om
samenwerkingsbestanden. Dit heeft natuurlijk voordelen, want men kan met meer mensen
dingen gaan bereiken. Grote databestanden zijn vaak online beschikbaar en dit is natuurlijk
een groot voordeel. Maar dit is niet altijd bereikbaar, want soms moet men betalen voor
bepaalde datasets. Toch zijn veel onderzoekers voorstanders van online open access data.
Toch heeft het ook nadelen, want men moet het allemaal op dezelfde manier gebruiken en
daarbij moet men op elkaar vertrouwen dat het op dezelfde manier wordt gebruikt.
Big data en kwantitatieve economie worden vaak gezien als economie. Dit valt echter wel
mee, want men kan ook sociaalhistorisch of zelfs cultuurhistorisch onderzoek doen op basis
van databestanden.
Mogelijke bronnen
Informatie van deze bronnen kunnen van verschillende plekken vandaan komen. Zo kan het
zijn dat de informatie uit hele traditionele bronnen komen die nu alleen op een nieuwe
manier verwerkt worden. Voorbeelden van mogelijke bronnen zijn: bevolkingsregistraties,
financiële administraties, archeologische opgravingen, briefwisselingen, kranten en
artikelen. Deze bronnen kunnen zowel kwalitatief als kwantitatief onderzocht worden.
De voor- en nadelen van big data
Een groot voordeel is dat men een nieuw soort vragen kunt stellen. Met name kunnen er
grotere vragen worden gesteld met een nieuw soort verbanden of variabelen. Het is handig
2
,namelijk om veel data te hebben over een wat langere periode. Hiermee kunnen er ook
systematische vergelijkingen door de tijd en ruimte worden gemaakt. Deze informatie moet
dan ook wel beschikbaar zijn, want gegevens van niet-westerse landen gaan vaak niet zo
heel ver terug. Het mooie van big data is dat het ook aansluit bij wat veel andere
vakgebieden (bijv. economie, sociologie). Deze vakgebieden werken ook met dit soort data,
maar dan voor de veel recentere periode. Hierdoor wordt het ook mogelijk om
interdisciplinair samen te werken. De computer biedt ook visualisatie- en analysetechnieken.
Excel is hier een voorbeeld van. Dit betekent niet dat Excel de beste is, maar wel een van de
eenvoudigste.
Toch zitten er ook obstakels aan het gebruik van big data. Er zijn namelijk wel bepaalde
vaardigheden nodig, want men moet wel weten hoe computers werken en men moet dan
bijvoorbeeld ook een vaardigheid van statistieken en analyse hebben. Ook kan men de
voeling missen met de historische sensatie, want men gaat niet langer naar het archief. Ook
kunnen historici de context verliezen, want door het gericht zoeken, verliest men de
gebeurtenissen uit een periode uit het zicht. Daarnaast moeten historici ook afvragen hoe
betrouwbaar de informatie is die zij hebben verzameld. Interne bronnenkritiek is hierbij van
groot belang.
Waarom kwantitatieve analyse?
Door de abstractere processen en grafische ontwikkelingen komt men iets eerder bij de
ervaring van de gemiddelde mens in het verleden. Over deze mensen zijn er bijvoorbeeld
geen biografieën of dagboeken geschreven. Het wordt dus mogelijk om naar de geschiedenis
van gewone mensen te gaan kijken. Door kwantitatieve analyse te gebruiken, kunt men gaan
kijken naar de representativiteit van patronen en de verbanden tussen bepaalde factoren.
Thema: industrialisatie
Industrialisatie is een van de belangrijkste transformaties in de menselijke geschiedenis. Het
voordeel is dat het proces van industrialisatie veel data beschikbaar over is. Ook zijn er heel
veel debatten over industrialisatie (migratie, gelijkheid etc.) Er is heel veel debat geweest
over of de Industriële Revolutie een revolutie is geweest of niet. De meeste historici zijn het
erover eens dat het een revolutie moet zijn geweest. Toch bestaan er nog veel debat over de
inhoud van de revolutie.
3
, Hoorcollege 2
Elise van Nederveen Meerkerk
Rijk en arm in de arme en rijke wereld
De ongelijkheid binnen arme landen is op dit moment groter dan in rijke landen. Zo hebben
de rijkste 5% van de bevolking in Niger een veel lager inkomen dan de armen in Noorwegen.
Het verschil in inkomsten tussen landen is eigenlijk veel bepalender dan de inkomsten in een
land zelf. Het feit dat Noorwegen dus veel rijker is dan Niger is veel bepalender voor de
ongelijkheid in de wereld. Toch moet rijk en arm worden gedefinieerd. Ook is het belangrijk
om te bedenken dat wereldongelijkheid een groot probleem is, maar dat de kloof tussen
rijke en arme landen is verkleind. Dit heeft te maken met een aantal industrialiserende
landen, zoals China, Brazilië en India. Dit is een grote trendbreuk met de laatste 500 jaar.
Ongelijkheid
Ongelijkheid is belangrijk tussen zowel landen als binnenlanden. De huidige coronapandemie
is een belangrijk voorbeeld hiervan. Walter Scheidel beweert dat ongelijkheid in het
verleden eigenlijk alleen maar is opgelost of minder is geworden na een grote schrok van
een oorlog of pandemie. De huidige coronapandemie vergroot juist de verschillen tussen
arm en rijk. Dit geldt zowel binnen landen, zoals dat voor de lagere sociale klasse minder in
staat waren om een laptop te kopen voor het online onderwijs. Het niet naar school gaan
was dus erger voor de lagere sociale klasse dan de rijkere middenklasse en hogere klasse.
Tussen landen speelden de verspreiding van vaccins een belangrijke rol. Zo konden veel
westerse landen makkelijker aan vaccins komen dan een hoop ontwikkelingslanden. Wat de
pandemie gaat doen in Afrika is nog de vraag.
Bas van Bavel en Marten Scheffer hebben een artikel over de coronapandemie geschreven.
Ze hebben historisch andere pandemieën onderzocht. Op basis daarvan hebben ze
onderzocht dat huidige coronapandemie eigenlijk een sterkere ongelijkheid zal veroorzaken
dan er al was. Thomas Piketty wijdt de toename van ongelijkheid sinds de jaren 70 vooral
aan het ontstaan van de welvaartsstaat. Zo is er een verdeling van middelen steeds minder
geworden.
Ongelijkheid is een complex begrip. Zo bestaat de definitie: De mate waarin sommigen meer
van iets waardevols bezitten dan anderen; rijk en arm en hoezeer zij verschillen.
Iets waardevols → Is dit geld of zijn het andere dingen? Gezondheid? Status? Etc. Welke
indicatoren worden gekozen om dit te meten?
Sommigen → Hebben we het over personen? Huishoudens? Landen? Op welk niveau wordt
dit gemeten?
De mate → Hoe meten we dit? Waarmee vergelijken we dit?
Het is heel lastig om levensverwachting te meten met inkomen, want het heeft verschillende
grootheden.
Er zijn verschillende vormen van ongelijkheid:
- Sociale/economische ongelijkheid → inkomen, vermogen, gezondheid, opleiding.
- Genderongelijkheid → zelfstandigheid vrouwen, arbeidsverdeling.
- Etnische ongelijkheid → juridische verschillen.
4
