UvT Sociëteit 16 december 2014
Vanavond zijn we bijeen voor de twindigste bijeenkomst van de U of T-societyte hier in Societyte Witte in Den Haag. Het thema van vanavond is uit de ivoretoren op de werkvloer en vice versa. Daarmee bedoelen we de samenwerking tussen bedrijfsleven en wetenschap. Hoe die verder vormgegeven kan worden. We hebben vanavond twee eminenten-sprekers. De eerste is prof. Max Laugusse, hogeleaar, cognitieve psychologie, die ook recentelijk het Augmented Reality Lab heeft opgericht en ook verder zal uitwijden over de relatie tussen wetenschap en bedrijfsleven. En met name op het vlak van digitalisering, bijvoorbeeld Big Data, de tweede inleider is Dr. Anders Rolf Hamers, een alandes van Tilburg University, econometrist en die tegenwoordig Chief Executive Offices van ING en het zal hebben over het belang van de digitalisering in het strategie van de ING-groep en de bijzondere ING-bank. In hoeverre op zekend met digitalisering Big Data een rol gaat spelen bij het toekomstige vormgeven van het nieuwe bankieren. Wij zullen aanvullende bedoog hebben en daarna zal, zoals gebruiklijk, een planerendiscussie plaatsvinden onder Chatham House Roots. De kernvolle bedoog bestaat in feite uit drie delen. Het eerste deel betreft dat wetenschappelijke ontwikkelingen van de maatschappij worden gedikteerd, maar vaak vanuit de wetenschap komen. Ik zal daar drie voorbeelden van geven. Eén is dat we kijken naar wanneer lijnen, wanneer regels afgebroken kunnen worden in tekst. Dat klinkt als heel erg droog onderzoek waar de maatschappij niks aan zou kunnen hebben. We hebben echt aangetoond dat je applications kan maken waarbij mensen met gezichtsproblemen wel degelijk heel veel voordeel kunnen behalen uit het afbreken van die regels. Een ander voorbeeld, dat op tamelijk droog klinkt, is dat je op basis van teksten, anskoppidieën, romans, kranten, kan voorspellen waar de lengte en breedte graden van steden zijn, hoe die plaatsname genoemd worden. Ook dat klinkt als droog onderzoek, totdat je dat zou kunnen vertalen bij voorbeeld naar security issues. Die zou kunnen meten waar theories en netwerken zouden kunnen zijn of je kan grote data mining technieken toepassen. Een derde voorbeeld is social interaction. Opnieuw zou je daarvoor kunnen zeggen, dat klinkt heel erg wetenschappelijk. Want nu, als je denkt aan intelligent tutoring systems, automatische, computationele docenten, dan wordt het potstelling veel actueerder. Dat is één thema. Het tweede thema richt zich op behavioral perspectives op technologie. 