Zo kunnen onderzoekers hun opnames verantwoord archiveren en hergebruiken, zonder de privacy van deelnemers in gevaar te brengen. Binnen de taal- en communicatiewetenschap en andere geesteswetenschappen wordt steeds vaker gewerkt met video en audio, bijvoorbeeld bij gesprekken, interviews, klasobservaties en interactieonderzoek. Toch blijven zulke gegevens vaak ongebruikt, omdat privacyregels het delen lastig maken. SYNAPSIS wil die drempel wegnemen met praktische tools die direct inzetbaar zijn in het dagelijkse onderzoek.
Binnen de taal- en communicatiewetenschap en andere geesteswetenschappen wordt steeds vaker gewerkt met video en audio, bijvoorbeeld bij gesprekken, interviews, klasobservaties en interactieonderzoek. Toch blijven zulke gegevens vaak ongebruikt, omdat privacyregels het delen lastig maken. SYNAPSIS wil die drempel wegnemen met praktische tools die direct inzetbaar zijn in het dagelijkse onderzoek.
“Voor onderzoek naar taal en interactie zijn video- en audiogegevens onmisbaar,” zegt Mark Dingemanse, onderzoeker bij CLS. “Met SYNAPSIS maken we het makkelijker om die data veilig te delen en te hergebruiken. Zo combineren we open science met zorg voor privacy.”
Automatisch anonimiseren
Via een beveiligde online omgeving kunnen onderzoekers hun opnames uploaden en met enkele klikken anonimiseren. Het systeem maskeert gezichten en stemmen en verwijdert andere herkenbare kenmerken, terwijl relevante informatie – zoals beweging, gebaren en interactie – behouden blijft. Programmeerkennis is niet nodig. Het platform kan zowel in de cloud als lokaal worden gebruikt.
Volgens data steward Henk van den Heuvel (CLS) wordt het een belangrijk hulpmiddel voor onderzoekers. “We kunnen persoonlijke informatie in audio- en videodata beter beschermen. Dat maakt het makkelijker om deze data volgens de FAIR-principes te beheren en verantwoord te delen.”
Training en ondersteuning voor onderzoekers
Naast de technologie biedt SYNAPSIS een trainingsprogramma voor onderzoekers, data stewards en ondersteunend personeel. In workshops, praktische sessies en een summer school leren deelnemers hoe zij privacybewust met audiovisuele data kunnen werken; van dataverzameling tot archivering. Daarmee wordt zorgvuldig databeheer een vanzelfsprekend onderdeel van de onderzoekspraktijk.
“Ons werk brengt innovaties in machine learning dichterbij de behoeften van onderzoekers, zodat het maskeren van data makkelijker wordt voor niet-specialisten, zegt Babajide Owoyele (Radboud Universiteit). “Zo bouwen we aan digitale competenties voor onderzoekers uit allerlei disciplines.”
Samenwerking en financiering
SYNAPSIS is een samenwerking tussen Radboud Universiteit, Tilburg University, Vrije Universiteit Amsterdam, de Universiteit van Amsterdam en Erasmus Universiteit Rotterdam, met ondersteuning van SURF, DANS en internationale partners. Het project wordt gefinancierd door de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) vanuit een fonds voor thematische digitale competentie centra (TDCC). De komende twee jaar wordt het platform bij meerdere universiteiten getest en worden meer dan honderd onderzoekers en data stewards getraind.