Kwantitatief onderzoek vindt in belangrijke mate op de computer plaats. Toch is de computerondersteuning van kwantitatief onderzoek niet ideaal. Er zijn meerdere, ongekoppelde systemen nodig en veel informatie blijft impliciet en dus niet toegankelijk voor automatische verwerking. De oplossing schuilt in semantische ontsluiting van de kwantitatieve informatie. Daartoe werd een kwantitatief vocabulaire ontwikkeld, die daarna werd toegepast in ontwikkelde tools, waarna het gebruik van deze tools met kwantitatieve onderzoekers werd geëvalueer

Rijgersberg, H.

Top, J.L.

Wigham, M.L.I.

Dutch

Name not available

Geavanceerde computerondersteuning van kwantitatief onderzoek

NARCIS 

Wageningen Yield 

december 2008 @gro-Informatica 5
Onderzoek is niet meer denkbaar zonder gebruik van de 
computer. Met name kwantitatief onderzoek vindt in be-
langrijke mate op de computer plaats. Toch is de compu-
terondersteuning van kwantitatief onderzoek niet ideaal. 
Er zijn meerdere, ongekoppelde systemen nodig en veel 
informatie blijft impliciet en dus niet toegankelijk voor au-
tomatische verwerking. De oplossing schuilt in semanti-
sche ontsluiting van de kwantitatieve informatie. Daartoe 
ontwikkelen we een kwantitatief vocabulaire, passen dit 
vocabulaire toe in ontwikkelde tools en evalueren het ge-
bruik van deze tools met kwantitatieve onderzoekers.
Kwantitatief onderzoek vindt in de meeste, zo niet alle, weten-
schappelijke disciplines plaats. De bestudeerde fenomenen en 
hun eigenschappen worden uitgedrukt met behulp van kwan-
titatieve concepten zoals getallen, meetschalen, eenheden, 
mathematische relaties en operaties, tabellen, grafieken, etc. 
Het belangrijkste aspect van kwantitatief onderzoek is wel-
licht dat de kennis niet kwalitatief van aard is, maar precie-
zere relaties en afhankelijkheden impliceert. Bovendien wordt 
door standaardisatie van kwantitatieve concepten en ijking van 
meetapparatuur een bepaalde graad van objectiviteit van de 
wetenschappelijke informatie bereikt.
Kwantitatief onderzoek vindt natuurlijk voor een belangrijk 
deel op de computer plaats. Berekeningen worden uitgevoerd, 
gegevens worden bewerkt, grafieken worden gecreëerd. Toch 
is de computerondersteuning van kwantitatief onderzoek 
bepaald niet ideaal te noemen. Er zijn meerdere, ongekoppelde 
systemen nodig en veel informatie blijft impliciet en dus niet 
toegankelijk voor automatische verwerking. De verschillende 
computersystemen (LIMS, data-acquisitie, statistische pak-
ketten) hebben gewoonlijk hun eigen vocabulaire, waardoor 
het onderzoek niet op een geïntegreerde manier kan worden 
ondersteund en uitgevoerd. Bovendien ontstijgt het gedeelde 
kwantitatieve vocabulaire in het algemeen niet het numerieke 
niveau, terwijl het kwantitatieve domein toch een rijk vocabu-
laire heeft van grootheden, dimensies, eenheden, etc. (Keller en 
Dungan 999).
Als gevolg hiervan kan kwantitatieve informatie moeilijk wor-
den gevonden, geïnterpreteerd en geëxecuteerd. De informatie 
staat vaak los van beschrijvende documenten, waardoor de trans-
parantie van de informatie laag is. De computer kan niet wor-
den ingezet in intelligente, ondersteunende processen omdat 
de gegevens te ambigu zijn voor de computer. Bijvoorbeeld, een 
computertool kan niet zien of een bepaalde relatie hypothetisch 
is dan wel bewezen, of verkregen met een bepaald meetinstru-
ment. Dit soort informatie is natuurlijk cruciaal, maar kan op 
dit moment niet formeel worden gespecificeerd. Het “mooiste” 
voorbeeld van problemen met kwantitatieve informatie in com-
puters is misschien wel de neergestorte Mars Climate Orbiter. 
Door een foutief geïnterpreteerde eenheid bleken 25 miljoen 
dollar achteraf weggegooid geld.
semantiek
Aan bovenstaande problemen kan wat gedaan worden door 
de semantiek van kwantitatieve informatie te verbeteren. Alle 
relevante onderdelen moeten worden gedefinieerd, zodat com-
putertools kunnen worden ontwikkeld die iets zinnigs met al 
die informatie doen. Wat betreft kwantitatieve informatie zal, 
behalve de kwantitatieve statements zelf, dus ook het onder-
zoeksproces, d.w.z. de verkrijgingsmethoden, moeten worden 
geformaliseerd (Rijgersberg et al. 2008).
Kijken we naar het (kwantitatieve) onderzoeksproces, dan zien 
we dat het een gestructureerd, vaak iteratief proces is waarbij 
bewijs wordt geëvalueerd, theorieën en hypotheses worden ver-
fijnd, technische vorderingen worden gemaakt, etc. (Langley 
2000). Onderzoek start in het algemeen met het formuleren van 
een onderzoeksvraag. Op basis van de onderzoeksvraag worden 
geaVanceerde computerondersteuning Van 
kwantitatieF onderzoek
Hajo Rijgersberg, Jan Top, Mari Wigham
Wageningen UR - Information Management, 
hajo.rijgersberg@wur.nl, jan.top@wur.nl, mari.wigham@wur.nl
Figuur	1.	Prototype	kwantitatieve	e-science	infrastructuur,	QeSI,	 in	zijn	
huidige	vorm
6 @gro-Informatica december 2008
hypothesen geformuleerd, worden data en modellen gezocht, 
worden experimenten opgezet en onder al dan niet gestandaar-
diseerde omstandigheden metingen uitgevoerd. Deze metingen 
worden bewerkt en op basis van deze gegevens wordt een hypo-
these getest en vervolgens veralgemeniseerd. De onderzoeks-
vraag wordt beantwoord, het onderzoek wordt gepubliceerd 
en al dan niet door anderen gereproduceerd. Alle genoemde 
wetenschappelijke redeneerstappen worden gemaakt op basis 
van (uitspraken over) de beschouwde fenomenen. In kwantita-
tief onderzoek zijn dit soort statements kwantitatief van aard. 
Mathematische constructen zijn nodig om ze te beschrijven. De con-
cepten die direct relateren aan de beschouwde fenomenen zijn 
grootheden, eenheden, meetschalen, etc. Redeneerstappen specifiek 
voor kwantitatief onderzoek zijn berekeningen. Berekeningen vin-
den gewoonlijk op de computer plaats op basis van methoden 
die, behalve mathematische constructen, ook zijn opgebouwd 
uit programmaconstructen (if, then, while, etc.). Vaak zijn deze 
methoden gerelateerd aan specifieke software, zoals Matlab.
Bovenstaande concepten hebben we in een ontologie gedefini-
eerd, genaamd OQR (Ontology of Quantitative Research). Het 
voordeel van een ontologie boven informatie los opslaan is dat 
de informatie gestandaardiseerd en centraal beschikbaar is 
in een toegankelijke vorm. OQR is nog in ontwikkeling, maar 
gereed zijnde delen ervan, en prototypische delen, passen we 
reeds toe in ontwikkelde tools, die we vervolgens ook hebben 
geëvalueerd met kwantitatieve onderzoekers, de beoogde doel-
groep. 
tools
De tools die we ontwikkelen zijn onder te verdelen in vier groe-
pen:
.  infrastructuur voor de specificatie van kwantitatief onder-
zoek en communicatie van kwantitatieve informatie tussen 
numerieke tools zoals Matlab,
Figuur	.	Dimensie-	en	
eenheidconsistentie-
checker-wepapp
december 2008 @gro-Informatica 7
2.  basisondersteuning met betrekking tot eenheden, groothe-
den, dimensies, etc., zoals het checken van dimensie- en een-
heidconsistentie van mathematische formules, en het con-
verteren van eenheden en meetschalen in bijvoorbeeld data,
3.  het omrekenen van grootheden en eenheden in een bepaald 
domein op basis van wiskundige modellen,
4.  het upgraden van reeds bestaande kwantitatieve informatie 
in spreadsheets.
Figuur  toont twee screenshots van de kwantitatieve infrastruc-
tuur, QeSI (Quantitative e-Science Infrastructure). In het linker-
gedeelte van het scherm worden concepten uit OQR getoond. 
Het rechtergedeelte toont details van het geselecteerde con-
cept. Berekeningsprocessen kunnen met behulp van QeSI wor-
den uitgevoerd. Het systeem kleedt de semantisch rijke kwan-
titatieve informatie uit de ontologie uit tot numeriek niveau, 
communiceert het door naar de beoogde software, en upgrade 
de resultaten verkregen uit het berekeningsproces weer tot het 
semantische niveau.
Figuur 2 toont een dimensie- en eenheidconsistentiechecker. De 
gebruiker kan voor een formule grootheden en eenheden en 
meetschalen aangeven. Op basis van in OQR aanwezige dimen-
sionele kennis is de tool in staat de formule te evalueren op 
dimensie- en eenheidconsistentie.
Figuur 3 toont de Respiration Measure Converter, een tool om 
grootheden en eenheden uit het productrespiratiedomein om 
te rekenen, op basis van wiskundige modellen uit dit domein.
Wat betreft QeSI zijn we met een kwantitatief onderzoeker ver-
wikkeld in een iteratief proces van ideevorming, implementatie, 
evaluatie, aanpassing en ga zo maar door. Dit evaluatieproces 
heeft geleid tot waar we nu zijn. Nu moet de ontologie nog beter 
worden gepresenteerd, of liever aan de gebruiker worden gedo-
seerd. Terugkoppeling met de gebruiker heeft geleerd dat het 
presenteren van studies, ketens van redeneerstappen die steeds 
een bepaald stuk (kwantitatieve) kennis als output hebben, veel-
belovend is en de onderzoeker houvast geven. In het systeem 
kun je wel al goed alles kwijt, een belangrijke voorwaarde.
De andere twee soorten tools, de basistools en de omrekentools, 
zijn nu voldoende ontwikkeld voor evaluatie en eerste gebruik. 
Beide voorbeelden zijn met kwantitatieve onderzoekers geëva-
lueerd. De onderzoekers bevestigen de relevantie van dit soort 
tools voor kwantitatief onderzoek. De gebruikers geven aan dat 
het nut van dit soort tools nog duidelijker zou worden als ze 
geïntegreerd zijn in veelgebruikte computer tools zoals spread-
sheets. Deze kant willen wij binnenkort ook op. In een breder 
perspectief willen we bovenstaande tools en het toegepaste 
kwantitatieve vocabulaire op termijn integreren in Tiffany, 
een onderzoeksondersteunend systeem in ontwikkeling (Top & 
Broekstra 2008).
conclusie
Semantiek is het codewoord in dit onderzoek. De kerngedachte 
is dat het numerieke niveau op de computer ontstegen wordt 
en daardoor de ondersteuning en uitvoering van het kwantita-
tieve onderzoek verbetert dan wel versnelt. We hebben kwanti-
tatief vocabulaire ontwikkeld en passen dit vocabulaire toe in 
de ontwikkelde en te ontwikkelen tools. Deze tools zijn, al dan 
niet in een voortdurend iteratief proces, geëvalueerd met kwan-
titatieve onderzoekers. Het vocabulaire is in grote lijnen klaar, 
een begin is gemaakt aan de ontwikkeling van een serie tools, 
en de stap naar de beoogd gebruikers is gezet. De eerstverkre-
gen feedback geeft aan dat de ingeslagen weg een juiste is.
De volgende stap is het vocabulaire en de tools te integreren in 
veelgebruikte software zoals spreadsheets. Het is belangrijk de 
stap te zetten naar data-ondersteuning omdat die tak van sport 
door een groot deel van de onderzoekers gebezigd wordt. Dat 
zijn de gebruikers, meer dan bijvoorbeeld modelleurs, voor wie 
de beoogde kwantitatieve ondersteuning onontbeerlijk is. Een 
kracht van de ingeslagen weg zit hem in de ontwikkeling van 
enerzijds vocabulaire en anderzijds tools. Dankzij het beschik-
bare vocabulaire stellen we dat tool-bouwers beter in staat een 
hoger niveau van computerondersteuning te ontwikkelen. 
referenties
Keller, R.M. and Dungan, J.L. 999. Meta-Modeling: a Knowledge-
Based Approach to Facilitating Process Model Construction and 
Reuse. Ecological Modelling 9: 89-6.
Langley, P. 2000. The computational support of scientific discovery. 
Int. J. Human-Computer Studies 53: 393-40.
Rijgersberg, H., Top, J. & Meinders, M. 2008. Use of a quantitative 
research ontology in e-science. In AAAI 2008 Spring Symposia. 
Palo Alto, Californië.
Top, J. & Broekstra, J. 2008. Tiffany: sharing and managing knowl-
edge in food science. Keynote in ISMICK, Brazilië.
Figuur	.		
REspiration	
Measure		
COnverter


Geavanceerde computerondersteuning van kwantitatief onderzoek

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Name not available

NARCIS

Wageningen Yield