Van bron naar data naar kennis

Een tijdmachine die de bebouwing van de historische binnenstad van Gouda onderzoekt, digitaal vastlegt en prachtig weergeeft.

Van bron naar data naar kennis

3 april 2022 0

Binnen het Gouda Tijdmachine project worden er diverse archiefbronnen door geïndexeerd. Een heleboel mooi data, maar wat betekent de data eigenlijk? Een deel van het “IT-deel” van de Gouda Tijdmachine is gericht op het verwerken van de data tot betekenisvolle informatie, kennis over Gouda.

Onderstaande afbeelding geeft een beeld van welke type informatie (in het groen en blauw) – ook wel entiteiten genoemd – uit welke bron (in het oranje) afkomstig is.

Zo zegt de data die uit de Volkstelling komt iets over de bewoner op een bepaald adres, straat en wijk. Het verpondingsregister gaat dan weer over percelen en eigenaren.

Door de verschillende bronnen worden ook de verbanden tussen entiteiten inzichtelijk. Zo wil je van een bepaald adres ook weten om welk pand (en perceel) het gaat. Een deel van de entiteiten (in het groen) hebben een geo-component. Zo is een straat een lijn, een wijk, pand en perceel een omtrek. Dit maakt het niet alleen mogelijk om een en ander mooi op de kaart te zetten, ook kun je straat een punt op de kaart prikken om de informatie over die locatie op te vragen.

Wat dit alles nog iets complexer maakt is dat al deze informatie een eigen levensloop hebben: je hebt dus te maken van een van-jaar en tot-jaar. In veel gevallen ook weer informatie die uit de archiefbronnen moet komen. Maar als dat op orde is, kun je door het prikken van een punt op de kaart informatie krijgen – door de tijd heen – van die locatie.

Ten slotte nog twee belangrijke uitgangspunten. De data moet zo veel mogelijk gekoppeld worden aan de bron en een scan van de archiefbron zodat je deze kunt controleren. Idealiter zo ver, dat je ook de observatie en reconstructie (conclusie) kunt onderscheiden.

Kennis delen is vermenigvuldigen. Alle data en kennis van de Gouda Tijdmachine wordt open beschikbaar gemaakt voor een ieder (zoveel mogelijk machine leesbaar), zodat ook anderen met deze mooie materie aan de slag kan. Door entiteiten zoveel mogelijk te koppelen aan andere gegevensbronnen (bijv. straten op Wikidata of in de BAG) wordt de data nog bruikbaarder. Door het verrijken van bijv. Wikidata vanuit de Gouda Tijdmachine draag je nog meer bij aan de kennisdeling.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.