Jg.47 / Nr.4 / 2014

Redactioneel

Urban regions in the delta   Het initiëren van onderzoek in consortia van kennisinstituten en eindgebruikers is steeds vanzelfsprekender geworden. Enerzijds is het alternatief, fundamenteel onderzoek naar de eigen interesses van wetenschappers, in de hoek van de maatschappij- en gedragswetenschappen moeilijk te financieren. Anderzijds hebben dit soort consortia de potentie om te leiden tot veel […]

Lees meer →

Urban regions in the delta

 

Het initiëren van onderzoek in consortia van kennisinstituten en eindgebruikers is steeds vanzelfsprekender geworden. Enerzijds is het alternatief, fundamenteel onderzoek naar de eigen interesses van wetenschappers, in de hoek van de maatschappij- en gedragswetenschappen moeilijk te financieren. Anderzijds hebben dit soort consortia de potentie om te leiden tot veel meer gedeelde kennis en implementeerbare oplossingen voor actuele beleidsproblemen. Dat komt vooral omdat ze, analoog aan de observaties van antropoloog Clifford Geertz, kunnen schakelen tussen experience-near en experience-distant kennis. Juist dit is volgens hem de belangrijkste motor van dieper begrip.

 

Uiteraard levert onderzoek doen via dergelijke complexe consortia nogal eens spanningen op. Bij de koffieautomaat ontmoet ik vaak zuchtende hoogleraren of ander wetenschappelijk personeel (zij doen veelal het ‘echte werk’), die zich beklagen over eindeloze bijeenkomsten, tussenrapportages en disseminatieverplichtingen. De andere kant heb ik ook meegemaakt: praktijkpartners die verzuchten dat wetenschappers problemen nooit oplossen en alleen maar groter en veelvormiger te maken. Ieder consortium heeft bruggenbouwers nodig die beide kanten goed kennen om voorbij deze hobbels te komen. Een flinke portie verwachtingsmanagement en het expliciet kweken van wederzijds begrip voor de werelden van wetenschap en beleid is sowieso aan te raden.

 

Deze Rooilijn, tot stand gekomen met financiële steun van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO), presenteert de resultaten van het onderzoeksprogramma Urban regions in the delta. Slimme aanpakken voor gebiedsontwikkeling vragen bij uitstek samenwerking tussen partijen. De uitdaging voor praktijkpartijen is om concrete vraagstukken op een meer abstract niveau te formuleren. Dan worden ze interessant voor (internationaal) vergelijkend onderzoek. Van onderzoekers moet tegelijkertijd steeds meer verwacht worden dat ze de conclusies van hun studies ook kunnen doortrekken naar beleidsrelevante aanbevelingen. Een volgende stap is natuurlijk om vanuit deze consortia een veel breder veld van partijen mee te bewegen. Alleen dan kunnen maatschappelijke transities echt gewicht krijgen.

 

Stan Majoor

Hoofdredacteur Rooilijn (stan@rooilijn.nl)

Lees minder

Voorwoord

Slimme aanpakken voor nieuwe gebiedsontwikkeling Hoe kunnen we de gebiedsontwikkeling in Nederlandse verstedelijkte regio’s van nieuwe impulsen voorzien? Hoe krijgen we de ruimtelijke planning adaptief, zodat ingespeeld kan worden op onzekerheden in de toekomst? Kunnen nieuwe financieringsconstructies en governancemodellen en het slim gebruik maken van geografische informatiesystemen in besluitvormingsprocessen, daarbij helpen? In dit themanummer van […]

Lees meer →

Slimme aanpakken voor nieuwe gebiedsontwikkeling

Hoe kunnen we de gebiedsontwikkeling in Nederlandse verstedelijkte regio’s van nieuwe impulsen voorzien? Hoe krijgen we de ruimtelijke planning adaptief, zodat ingespeeld kan worden op onzekerheden in de toekomst? Kunnen nieuwe financieringsconstructies en governancemodellen en het slim gebruik maken van geografische informatiesystemen in besluitvormingsprocessen, daarbij helpen? In dit themanummer van Rooilijn vindt u verrassende antwoorden op deze ragen. Maar nog belangrijker: u treft concrete aanpakken aan om de gebiedsontwikkeling weer vlot te trekken.

Lees hier het hele artikel

 

Lees minder

Interview Wim Hafkamp

“Alleen wetenschappelijk onderzoek dat gezamenlijk wordt opgepakt met de praktijk kan leiden tot resultaten die er toe doen.” Wim Hafkamp is van huis uit milieueconoom en houdt zich al een aantal decennia bezig met vraagstukken op het gebied van duurzaamheid en groene economie. Hierbij heeft hij bijzondere aandacht voor de vermeende tegenstelling tussen milieu en […]

Lees meer →

“Alleen wetenschappelijk onderzoek dat gezamenlijk wordt opgepakt met de praktijk kan leiden tot resultaten die er toe doen.”

Wim Hafkamp is van huis uit milieueconoom en houdt zich al een aantal decennia bezig met vraagstukken op het gebied van duurzaamheid en groene economie. Hierbij heeft hij bijzondere aandacht voor de vermeende tegenstelling tussen milieu en economische ontwikkeling. Wij spraken met hem over duurzame regionale gebiedsontwikkeling en de noodzaak praktijk en wetenschap daartoe te verbinden.

Lees hier het hele interview

 

Lees minder

Sako Musterd – Hoogopgeleiden en de stad

Steden veranderen. Maar wat zijn de effecten hiervan op stedelijke woonvoorkeuren van verschillende bevolkingsgroepen? Werk, familie en studie blijken de belangrijkste redenen te zijn om naar een bepaalde regio te komen; voorzieningen slechts in mindere mate. Al naar gelang beroepsgroep, leeftijd, samenlevingsvorm en zelfs stad verschilt dit echter. Deze variabelen blijken ook van invloed op […]

Lees meer →

Steden veranderen. Maar wat zijn de effecten hiervan op stedelijke woonvoorkeuren van verschillende bevolkingsgroepen? Werk, familie en studie blijken de belangrijkste redenen te zijn om naar een bepaalde regio te komen; voorzieningen slechts in mindere mate. Al naar gelang beroepsgroep, leeftijd, samenlevingsvorm en zelfs stad verschilt dit echter. Deze variabelen blijken ook van invloed op een suburbane dan wel stedelijke woonvoorkeur. Inzicht in de voorkeuren voor bepaalde woonmilieus binnen een stedelijke regio zijn van groot belang voor de toekomstige ontwikkelingsopgave. Deze onderzoeksresultaten hebben daarom belangrijke implicaties voor ruimtelijke planning.

Lees hier het hele artikel

 

Lees minder

Column O. Naphta

Big Data   Het is nog niet zo eenvoudig te vertalen: big data. ‘Grote getallen’, zei iemand. Neem 600 miljard, een groot getal, maar niet meer dan één gegeven. ‘Eén data’ wordt tegenwoordig met hetzelfde foute gemak gezegd, dat ook ‘de media heeft’ voortbrengt. In de wereld van de big data is men onder meer […]

Lees meer →

Big Data

 
Het is nog niet zo eenvoudig te vertalen: big data. ‘Grote getallen’, zei iemand. Neem 600 miljard, een groot getal, maar niet meer dan één gegeven. ‘Eén data’ wordt tegenwoordig met hetzelfde foute gemak gezegd, dat ook ‘de media heeft’ voortbrengt. In de wereld van de big data is men onder meer de weg in de taalkundige enkel- en meervoudsvormen kwijt.
De euforie waardoor sommigen bevangen lijken, doet me herinneren aan de systeemhype van omstreeks 1970. In luttele jaren kwam er literatuur op de planologische markt met lange cijferreeksen en uitbundige, wiskundig aandoende statistische formules. Menige bladzijde stond vol cirkels, vierkanten en soortgelijke meetkundige vormen waartussen een wirwar van pijlen de samenhang van alles suggereerde: functionele betrekkingen, wederzijdse invloeden, mogelijkheden tot analyse en vooruitberekening. Het beeld bood een sterke suggestie van beheersing en daarmee van volkomen planning. Het bleek alleen moeilijk om de veelheid van actuele gegevens te verzamelen. Wie in 1968 onderzoek deed, moest zich doorgaans behelpen met de volkstellingsgegevens van 1960. Die waren net klaar. Cijfers over de structuur van de economie waren even schaars als gedateerd.
Er is een groot verschil met een halve eeuw terug, en een grote overeenkomst. Ondanks alle sociaal-wenselijke negatieve praatjes en laatdunkendheid over maakbaarheid schuilt de overeenkomst natuurlijk in de wens tot beheersing. Omdat die wens nu versnipperd is over vele publieke en particuliere instanties lijkt die afwezig, maar schijn bedriegt. Het grote verschil is de beschikbaarheid van veel gegevens, openbare en niet-openbare, die de big-data-types graag willen koppelen: gezondheidsgegevens aan werkkringen, aan inkomens, aan bestedingspatronen, aan huren, koopprijzen, aan reisgedrag, aan schoolprestaties, koopgedrag bij de super, aan gegoogle, aan wat-niet-al. Wat vijftig jaar terug een sociale kaart werd genoemd, een sociologische buurtanalyse, kan nu veel uitgebreider, met veel meer gegevens worden opgesteld. De hamvraag is natuurlijk: levert dat ook meer inzicht? Nou, eh, ik bedoel, eh ja-nee, ik denk eigenlijk…. De lezer herkent meteen de typisch eigentijdse manier van antwoorden op eenvoudige en op niet-eenvoudige vragen: ‘eh, nee-ja, nou gewoon, of zo…’ Dit buitengewoon eloquente begin van een antwoord plant zich gewoonlijk met eenparig versnelde intensiteit in de rest van het betoog voort.
Een tijdje terug mocht ik een gastcollege geven aan een onzer universiteiten. Over onderzoek voor planvorming, niet het proces, maar de inhoud. Lekker platte planologische kost: wat zou waar kunnen of moeten worden gesitueerd in welke samenhang in welke hoeveelheden voor wie, wanneer en wie betaalt dat? Anders gezegd de klassieke zeven weeën van de planologie. Big data viel algauw. Die zou je nodig hebben. Wie zag er wat in? Alle vingers omhoog. Wie kan ‘big data’ definiëren? Alle vingers bleven beneden. Dat kwam door mijn ironische intonatie die in de vraag was geslopen, vermoed ik zo. Waarom noemen jullie het dan? ‘Nou, eh, nee-ja, gewoon, of zo…ik denk…’ Hoezo ‘denk’ je, vroeg ik, is dat hetzelfde als ‘ik weet’? Niet-begrijpende blikken staarden mij glazig aan. Ik vroeg door. Welke gegevens zijn voor ons doel zinnig en welke niet? Waardoor bepaal je dat? Hoe maak je onderscheid tussen kenmerken en gedragingen die tegelijkertijd voorkomen, maar geen verband met elkaar hebben en gedragingen die wel verband hebben en niet altijd tegelijkertijd voorkomen? Wat heb je nodig om te …verklaren? Eh…? Het werd dus een vreselijk nuttig college dat allesbehalve voldeed aan het supertoetsingscriterium van de hedendaags student: ‘leuk’.
Na lang sleuren brak de zon door. Je hebt alleen wat aan gegevens als er een theorie voorhanden is die samenhangen kan verklaren. Je hebt dus ook theorie nodig om te bepalen welke data, big or small, je nodig hebt, of niet nodig hebt. Zucht… of zo.

 

Lees minder