Welkom bij het Brightlands Institute for Smart Society (BISS), een onderzoeksinstituut van de Universiteit Maastricht waar we AI en datascience gebruiken om de maatschappij van morgen vorm te geven. Bij BISS geloven we in de kracht van interdisciplinaire samenwerking en innovatie om complexe maatschappelijke uitdagingen aan te pakken. Ons team bestaat uit wetenschappers vanuit diverse disciplines, waaronder ethiek, consumentengedrag, wetgeving, privacy, neuroscience en uiteraard datascience en AI.
BISS brengt academici, onderzoekers, engineers, bedrijven en overheidsinstanties samen om te werken aan slimme oplossingen voor een duurzame en inclusieve samenleving. Door middel van baanbrekend onderzoek, onderwijs en samenwerking streven we naar een betere toekomst voor iedereen.
Onze missie is om mensen en organisaties te versterken door de maatschappelijk verantwoorde toepassing van digitale technologieën. We richten ons op technologieën die de privacy beschermen, waarde creëren uit gegevens en de interactie tussen mens en technologie bevorderen. Dit doen we meestal aan de hand van een aantal stappen die samen de datascience lifecycle vormen. We zorgen er ook voor dat we in elke stap rekening houden met ethische, juridische en maatschappelijke aspecten. De datascience lifecycle bestaat uit de volgende stappen:
Probleem begrijpen
We beginnen altijd met het stellen van de juiste vraag. Wat willen we precies weten of oplossen? Dit is de basis van ons onderzoek. We proberen het probleem helder te krijgen door goed te luisteren naar de behoeften van onze partners en belanghebbenden. Hierbij denken we ook na over de ethische en maatschappelijke impact van het probleem.
Gegevens verzamelen
Vervolgens verzamelen we gegevens die ons kunnen helpen het probleem te begrijpen. Deze gegevens kunnen uit verschillende bronnen komen, zoals enquêtes, sensoren of bestaande databanken. We zorgen ervoor dat we gegevens verzamelen op een manier die voldoet aan de wet- en regelgeving, en dat de privacy van mensen gewaarborgd blijft.
Gegevens opschonen, organiseren en analyseren
Niet alle gegevens zijn meteen bruikbaar. Soms zijn er fouten, ontbreekt er informatie, of zijn de gegevens rommelig. In deze stap zorgen we ervoor dat de gegevens kloppen en netjes zijn, zodat we ze goed kunnen analyseren. We letten erop dat dit proces transparant en eerlijk verloopt, zonder bias of vooroordelen. Vervolgens gaan we de gegevens onderzoeken om patronen en verbanden te vinden. Dit is alsof we een puzzel oplossen: we kijken welke stukjes bij elkaar horen en wat ze ons vertellen over het probleem. We doen dit zorgvuldig, met aandacht voor de ethische en maatschappelijke gevolgen van onze bevindingen.
Een model bouwen
Met de inzichten uit onze analyse bouwen we een model of AI. Dit model is een slim hulpmiddel dat ons helpt voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Denk aan een weersvoorspelling die aangeeft of het morgen gaat regenen. We zorgen ervoor dat dit model niet alleen effectief is, maar ook verantwoord en eerlijk. Voordat we het model gebruiken, testen we of het goed werkt. We willen zeker weten dat de voorspellingen of beslissingen betrouwbaar zijn, zodat we geen fouten maken. Ook bekijken we of het model voldoet aan ethische normen en de wet- en regelgeving.
Delen uitkomsten
Als het model goed werkt, gebruiken we het om het probleem op te lossen of een belangrijke vraag te beantwoorden. We delen onze bevindingen op een begrijpelijke manier met anderen, zodat iedereen er iets aan heeft. We zorgen ervoor dat de oplossing maatschappelijk verantwoord is en voldoet aan de ethische en juridische normen.
We zijn bij BISS dus niet alleen gericht is op het vinden van oplossingen, maar ook op het waarborgen van de ethische, juridische en maatschappelijke aspecten in elke stap van het proces.
Op zoek naar innovatieve en verantwoorde oplossingen voor jouw vraagstukken op het gebied van data? Neem dan contact op met BISS.
