Skip to Content

Islands of Meaning

in a sea of information, we need

False Positives bij Geocoderen Oorlogsbronnen

axis

Van dit artikel bestaat ook een versie met een interactieve kaart!

Geocoderen is het scriptsgewijs aan een geocoder vragen of er een locatie bekend is bij een bepaalde naam. Soms levert dat onverwachte resultaten op. Als je die naam met Named Entity Recognition uit een tekst hebt gehaald, dan denkt een geocoder al snel de Duitstalige boeken ‘Retter in Uniform’ en ‘Statisten in Uniform’ in het Amerikaanse plaatsje ‘Uniform’ te moeten situeren.

Anne Frank is een straat in Bunschoten-Spakenburg (flink inzoomen, ligt wat verstopt achter Grebbelinie!) en elders in het land vindt je de straten Bevrijding, Zuidfront, Veldpost, Luchtvaart, Genie, Kampement en Spitfire. In Friesland liggen de plaatsen Moskou en War.

Bij het geocoderen van Oorlogsbronnen bleken veel collecties gelukkig over een apart veld voor geografische termen te beschikken. Maar dat je zeker weet dat het niet om een persoons- of andere naam gaat wil niet zeggen dat je problemen verdwenen zijn. Zo’n naam hoeft namelijk helemaal niet eenduidig te zijn. In Suriname ligt ook een Berlijn.

Als je zoals ik eerst de Historische Geocoder gebruikt en de GeoNames APIpas als je daarmee niets vindt, dan ligt Bali zo in een Purmerends wijkje. Sowieso halen straatnaamcommissies hun inspiratie nogal eens uit een atlas: Atlantische Oceaan, Westfriesland, Sudeten, Normandië, Saksen, Javazee, Sicilië. En als je daar ‘straat’, ‘weg’ of ‘laan’ achter plakt gaat het er maar raar uit zien (Javazeestraat).

Soms is de valse positief veroorzaakt door de strategie die je bij geocoderen kiest. Als je aan GeoNames vraagt naar Brussel en je accepteert alleen plaatsen met precies dezelfde naam, dan mis je Brussels en eindig je in het Zuid-Afrikaanse Brussel. Maar welke strategie je ook kiest, bij elke loop je kans op vals positieven.

Nu zijn de vals positieven op de kaart hierboven op de vingers van een hand of achtendertig te tellen. En het aantal correct gegeocodeerde locaties bedroeg meer dan tienduizend! Ik zeg het maar even, dat u op basis van dit blogbericht niet besluit dat u voor geocodeerprojecten maar beter iemand anders in kunt huren.

Collectie-eigenaren zouden een hoop gedoe kunnen voorkomen door unieke identifiers te gebruiken in plaats van (of naast) plaatsnamen. GeoNames ofTGN URI’s bijvoorbeeld, of BAG id’s. Dat scheelt vals positieven, vals negatieven en uiteindelijk ook geld. Want dan zijn geocodeerprojecten naderhand niet meer nodig.

Verdwenen Bouwwerken

Verdwenengebouwen.nl is een eigen project dat beoogt tot een referentielijst te komen voor verdwenen bouwwerken. Het is een beetje uit ‘t oog, uit ‘t hart, met die verdwenen gebouwen – geen enkele ‘autorireit’ maakt zich er druk om, die houden zich enkel bezig met bestaande gebouwen.

Een bijzonder snel verdwenen gebouw - de watertoren van Helmond stortte al een paar weken na oplevering in elkaar.

Tijd om die leemte te vullen. Want nu collecties steeds vaker onderling verbonden worden, is het handig als je ook de verdwenen gebouwen eenduidig kunt benoemen. Het streven is in de toekomst elke afbeelding van een gebouw in om ‘t even welke publieke collectie met één zoekactie bijeen te krijgen.

Dat krijgen we met het project alleen niet voor elkaar, daar zijn de collectiebeschrijvers natuurlijk onmisbaar bij. Maar we bieden wel hulp. Met de id’s / URIs die we elk gebouw geven, met de geometrieën die we bij elk gebouw zoeken (vaak een puntlocatie, maar regelmatig ook een van historisch kaartmateriaal overgenomen polygoon) en met de afbeeldingen uit – andere – collecties, die vaak mooi vergelijkingsmateriaal bieden. De data die we vergaren maken we zo open mogelijk weer toegankelijk.

Die afbeeldingen maken het ook bijzonder leuk om te maken en te bekijken. Want er is heel wat opmerkelijks verdwenen, ook bij jou in de buurt!

Historische geocoder

Een groot deel van 2015 heb ik aan de historische geocoder binnen het project Erfgoed & Locatie besteed. De geocoder bevat huidige en historische namen en geometrieën van plaatsen, gemeentes, landen, wijken, buurten, straten, panden, monumenten, adressen, provincies, Franse departementen, etc.

utrechtse-wijken

Het is natuurlijk superfijn dat je nu op één plek al deze informatie kan doorzoeken, ook geautomatiseerd via een api. Maar waar het erfgoedveld nu ook haar voordeel mee kan doen, zijn alle identifiers die hiermee voor dit alles binnen handbereik komen: GeoNames en TGN voor plaatsen, Gemeentegeschiedenis voor gemeentes, BAG voor panden, adressen en straten, Nationaal Wegenbestand voor straten, etc.

Binnen het team heb ik me vooral bezig gehouden met het verzamelen van data, het scherp houden van het toch al scherpe ontwikkelteam, het bouwen van een aantal tools en het schrijven van teksten voor erfgeo.nl

Migratie beeldbank Zuiderzeemuseum

Het Zuiderzeemuseum migreert haar beeldbank van Adlib naar Memorix Maior. Hierbij heb ik geholpen de hoge resolutie afbeeldingen, die verspreid waren opgeslagen, terug te vinden bij de lage resolutie afbeeldingen in Adlib – een avontuur waarbij hindernissen als afgeleiden die groter waren dan het moederbestand, zelfde bestandsnamen voor verschillende afbeeldingen en verweesde bestanden moesten worden genomen.

Waar mogelijk heb ik makers ook meteen aan RKDartists gekoppeld.

CreAtive Nodes in Amsterdam’s Artefact-actor Networks

In het CANAAN-project, een samenwerkingsverband tussen UvA, Amsterdam Museum en Islands of Meaning, zijn kunstenaars uit de Ecartico database aan makers van objecten in de collectie van het Amsterdam Museum gekoppeld. Zo kunnen de gedetailleerde biografische gegevens uit Ecartico gecombineerd worden met de gedetailleerde objectbeschrijvingen van het museum en worden queries als ‘geeft al het zilverwerk van Lutherse kunstenaars’ mogelijk.

Om de koppeling mogelijk te maken zijn beide datasets, voor zover dat niet al het geval was, aan RKDartists gekoppeld. Daarna is geprobeerd personen uit beide sets behalve op RKDartists id ook op geboorte- en sterfdata, exacte naam en fuzzy naam te koppelen. Hierbij bleek de combinatie van fuzzy naam en geboorte- en sterfdata het doeltreffendst.

Behalve deze koppeling heb ik binnen dit project ook een api op Ecartico gebouwd. Op de projectblog staan een aantal artikeltjes waarin ik koppeling en api verder uitleg.

De Louis le Comte die nevenstaand boek in de collectie van het museum schreef, bleek overigens niet de Louis le Comte die bij RKDartists bekend staat als 18e-eeuws tekenaar in dienst van de marine. Het blijft oppassen.

 

 

Wat doet Hengelo?

hengeloDe ArgumentenFabriek maakt, in heldere vormgeving, complexe materie inzichtelijk. Voor de gemeente Hengelo werd de begroting en alles wat daarbij hoort (hoeveel geven we waaraan uit en waarom doen we dat eigenlijk?) tegen het licht gehouden in een webapp genaamd ‘Wat doet Hengelo?’.

De overzichtelijke front-end, uiteraard vormgegeven door de ArgumentenFabriek zelf, werd gebouwd door Webmapper. Het CMS achter de applicatie is van Islands of Meaning.

‘Total makeover’ onderwijsconsument.nl

EindexamenOnderwijsconsument.nl, de website die antwoord geeft op al je vragen over Amsterdams Onderwijs, is afgelopen zomer geheel vernieuwd. Het heldere ontwerp is weer van ‘preferred partner’ M.V., die een strak ontwerp voorzagen van een Alice in Wonderland twist.

Ook functioneel is het nodige veranderd. De nieuwe site is responsief, de structuur is overzichtelijker en helderder, gerelateerde content wordt beter aangeboden en de zoekinterface is verbeterd.

Getty Thesaurus of Geographic Names – eerste verkenning

De Getty Thesaurus of Geographic Names (TGN) is onlangs als open data beschikbaar gekomen. Daarmee heeft nu iedereen de mogelijkheid geografische namen met deze thesaurus te standaardiseren. En om open collecties die deze thesaurus gebruiken op een eenduidige manier te bevragen.

De TGN is niet via een eenvoudige json uitleverende api onsloten – wel jammer voor een eenvoudige ontwikkelaar als ik zelf -, maar netjes als Linked Open Data gepubliceerd.

Dat wordt sparqlen dus.

Omdat ik eerst wil kijken welke NL data de TGN bevat, begin ik met het ophalen van een provincie.

PREFIX skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>
PREFIX tgn: <http://vocab.getty.edu/tgn/>
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX wgs: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#>
PREFIX gvp: <http://vocab.getty.edu/ontology#>
PREFIX xl: <http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#>
select ?place ?name ?lat ?long {
 ?place skos:inScheme tgn: ;
 foaf:focus [wgs:lat ?lat; wgs:long ?long];
 gvp:prefLabelGVP [xl:literalForm ?name];
 gvp:parentString "Noord-Holland, Nederland, Europe, World"
 }

De 1270 Noord-Hollandse ‘plaatsen’ die de query oplevert kunnen ook als json en xml gedownload worden. Fijn, want dan kan je er zelf verder mee aan de gang.

Nu heb ik alle ‘plaatsen’ binnen Noord-Holland (de queries voor andere provincies kan je wel verzinnen), met TGN uri, naam, breedtegraad en lengtegraad. Maar het type plaats zou ook handig zijn, want ik zie er behalve ‘populated places’ ook meren, kanalen, polders, natuurgebieden, stations en zelfs hoeves tussen staan.

Hoe het type plaats op te vragen? Eerst maar eens alle kenmerken van één plaats (Haarlem, in dit geval) opvragen, om te zien hoe het ‘type’ wordt genoemd:

PREFIX tgn: <http://vocab.getty.edu/tgn/>
select ?p ?o {
 tgn:7007048 ?p ?o
 }

Aha, het blijkt om gvp:placeType (de ‘afkorting’ van http://vocab.getty.edu/ontology#placeType) te gaan. In het geval van Haarlem zie ik vier waardes staan – allemaal uri’s als http://vocab.getty.edu/aat/300008347. LOD steekt heel doordacht in elkaar, maar nu weten we natuurlijk nog niets.

Als je de uri volgt zie je dat het om Inhabited Places gaat, en daar vind je ook het Nederlandse prefLabel Bewoonde gebieden en het altLabel Nederzetting. Eens kijken of we er een lijst met alle placeTypes uit kunnen krijgen.

PREFIX gvp: <http://vocab.getty.edu/ontology#>
PREFIX skosxl: <http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#>
PREFIX xl: <http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX gvp_lang: <http://vocab.getty.edu/language/>
select ?type ?label (count(*) as ?c) {
 ?s gvp:placeTypePreferred ?type .
 ?type gvp:prefLabelGVP [xl:literalForm ?label]
} group by ?type ?label order by ?label

Mooier is het om ook de Nederlandse labels er meteen bij te hebben. Met dank aan @valexiev1, die me onderstaande query tweette.

PREFIX gvp: <http://vocab.getty.edu/ontology#>
PREFIX xl: <http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX gvp_lang: <http://vocab.getty.edu/language/>
select ?type ?en ?nl (count(*) as ?c) {
 ?s gvp:placeTypePreferred ?type .
 ?type xl:prefLabel [xl:literalForm ?en; dct:language gvp_lang:en].
 optional {?type xl:prefLabel [xl:literalForm ?nl; dct:language gvp_lang:nl]}
} group by ?type ?en ?nl order by ?label

Enfin, nu de query maken die alle plaatsen in Noord-Holland geeft, en ditmaal voorzien van het type plaats:

PREFIX aat: <http://vocab.getty.edu/aat/>
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX gvp: <http://vocab.getty.edu/ontology#>
PREFIX skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>
PREFIX tgn: <http://vocab.getty.edu/tgn/>
PREFIX wgs: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#>
PREFIX xl: <http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#>
select ?place ?name ?lat ?long ?typeURI ?typeLabel {
  ?place skos:inScheme tgn: ;
    foaf:focus [wgs:lat ?lat; wgs:long ?long];
    gvp:prefLabelGVP [xl:literalForm ?name];
    gvp:placeType ?typeURI;
    gvp:placeType [skos:prefLabel ?typeLabel];
    gvp:parentString "Noord-Holland, Nederland, Europe, World"
         FILTER( lang(?typeLabel) = "en")
  }

En daar heb je de hele provincie voorzien van het type van elke plaats. Houd er rekening mee dat plaatsen nu meerdere keren voor kunnen komen in de lijst (het zijn er nu 1354), omdat één plaats meerdere types kan hebben. Amstelveen is een city, een inhabited place en een suburb bovendien!

Het blijft kortom een beetje jammer dat er geen api is die json geeft, waarin de kenmerken van elk element ook een array kunnen bevatten. Maar dat is waarschijnlijk te makkelijk gedacht.

Grondwaterstanden

grondwaterVoor de site mijngrondwater.nl moesten anderhalf miljoen grondwatermetingen ingelezen worden, op basis waarvan bezoekers een rapport kunnen aanvragen over de grondwatersituatie bij hen in de buurt.

Voor zo’n rapport wordt bekeken welke, nog actieve, peilbuizen er bij het opgegeven adres in de buurt zijn en welke daarvan relevant zijn – als twee buizen in elkaars verlengde liggen doet de achterste niet meer terzake. Van elke peilbuis wordt desgewenst een grafiek getoond waarin de fluctuaties goed zichtbaar zijn.

Met de cijfers van de relevante peilbuizen wordt voor het rapport een gewogen gemiddelde voor het opgegeven adres berekend.

Vraag zelf een rapport aan (nu alleen nog voor Amsterdamse adressen) op mijngrondwater.nl.

VMBO brugklassen Amsterdam

vmbokaartjeOm eens duidelijk te krijgen waar in Amsterdam de vmbo-scholen zich bevinden (ik werk mee aan een site over onderwijs in Amsterdam) heb ik een kaartje gemaakt waar alle scholen die vmbo aanbieden op staan. De scholen worden, naar rato van het aantal leerlingen, groter of kleiner weergegeven. Ook zijn de verhoudingen tussen vmbo-brugklassen, vmbo-t/havo of bredere combintatiebrugklassen en andere brugklassen (havo en vwo) af te lezen.

Hic Sunt Leones

hic sunt leonesIslands of Meaning is lid van een nieuw kollektief, genaamd Hic Sunt Leones. Hiermee heeft een al langer bestaande samenwerking een naam gekregen. Het kollektief wil projecten bedenken en uitvoeren die de digitale infrastructuur van de culturele sector versterken. Met de oprichting zijn de projecten Gemeentegeschiedenis en Histopo nu onder één noemer gekomen.

De site is ontworpen en gebouwd door Islands of Meaning.

Aanmeldingen voortgezet onderwijs Amsterdam

aanmeldingen_infographic

Voor Amsterdamse scholieren die van de basisschool naar het voortgezet onderwijs gaan (en hun ouders) zijn het twee zenuwvretende weken. Ze hebben een keuze voor een school gemaakt, schrijven zich nu in, en krijgen binnenkort te horen of ze geplaatst zijn. Jaarlijks worden honderden leerlingen uitgeloot en moeten op zoek naar een alternatief.

Om het proces inzichtelijk te maken hebben we een infographic gemaakt waarop precies te zien is welke brugklassen er komend jaar zijn en hoeveel scholieren zich al voor die klassen hebben aangemeld. De scholen hebben zelf een inlog gekregen waarmee ze die cijfers kunnen invoeren. Niet alle scholen doen dat ook, maar we hebben goede hoop dat de vele goede reacties dit jaar ze volgend jaar wel over de streep trekken.

Het maken van de infographic vroeg nog wel enig rekenwerk. Er zijn scholen met voorrangsregels, en scholen zonder. Bij loting wordt niet geloot tussen alle aanmeldingen zonder voorrang, maar speelt het meegekregen schooladvies een grote rol. Een havo-vwo klas kan bijvoorbeeld 28 plaatsen hebben, waarvan 7 voor havo advies, 14 voor havo-vwo advies en 7 voor vwo advies. We houden dus precies bij met welke adviezen leerlingen zich aanmelden – die zijn te zien op de ‘achterkant’ van het gebouwtje.

Voordat de aanmeldingsperiode begint geeft de infographic al een mooi overzicht van de klassen en scholen waar je met een bepaald advies terecht kan – alleen dat was de moeite van het maken al ruimschoots waard.

De beste wensen, met dank aan British Library

happy2014Dat jullie allemaal weer hoge toppen mogen bereiken, in het komend jaar!

Deze nieuwjaarswens was er niet geweest zonder het publiek domein. Alle voor de collage gebruikte afbeeldingen komen uit de collectie van de British Library. Of, preciezer gezegd, uit de 1.019.990 illustraties uit 17e-, 18e- en 19e-eeuwse boeken die de British Library onlangs op Flickr Commons plaatste.

Het spreekt vanzelf dat het jullie natuurlijk weer helemaal vrij staat mijn knip- en plakwerk in om het even welke vorm voor wat dan ook te gebruiken.

Publicatie ‘Dutch historical toponyms in the Semantic Web’

Gemeentegeschiedenis.nl blijkt in een behoefte te voorzien. De bezoekcijfers groeien gestaag, genealogen hebben profijt van het inzichtelijke overzicht en zowel archivarissen als historici hebben onze unieke URLs voor gemeenten verwelkomd.

De tijdens ons werk aan gemeentegeschiedenis opgedane inzichten hebben we vastgelegd in de paper Dutch historical toponyms in the Semantic Web, die door Ivo Zandhuis gepresenteerd zal worden tijdens de workshop Population Reconstruction, van 19 tot 21 februari 2014 in het IISG. Ook zetten we in de paper uiteen welke functionaliteit volgens ons nog nodig is.

Organisaties als archieven blijken – nu (delen van) hun collecties steeds vaker gekoppeld worden met andere datasets – in toenemende mate te worstelen met het uniek verwijzen naar plaatsen en gemeenten. Eén van de door ons beschreven functionaliteiten is dan ook een service die bij allerlei naamsvarianten eenduidig kan vertellen om welke plaats of gemeente het gaat. En die daar unieke URIs bij levert.

Met dat doel voor ogen hebben we inmiddels meer dan 30.000 naamsvarianten verzameld en aan de juiste gemeente en / of plaats gekoppeld. Binnenkort zullen we ook een publiekssite lanceren waarop dit alles doorzoekbaar zal zijn. Maar daarover later meer.

Klokkenluiderssite Publeaks

publeaksVia Publeaks.nl kan iedereen veilig en anoniem documenten  lekken naar de media. Het initiatief is bedoeld om klokkenluiders te beschermen, misstanden aan de kaak te stellen en onderzoeksjournalistiek te stimuleren en ondersteunen. Islands of Meaning heeft met het stylen van de site een bijdrage aan het project geleverd.

Alles over onderwijs in Amsterdam

ocoOp de nieuwe site van de Onderwijs Consumenten Organisatie vind je antwoord op zo’n beetje al je vragen over onderwijs in Amsterdam. Het Scholenoverzicht daarnaast biedt informatie over alle scholen in zowel het basis- als het voortgezet onderwijs.

De vorige OCO site was in de loop der jaren uitgegroeid tot een lastig beheersbaar geheel. Om orde te scheppen zijn zowel de data als de website onderdelen uit elkaar getrokken. De meer dan 1500 artikelen zijn in een overzichtelijke WordPress site toegankelijk gemaakt, de schoolgegevens worden in een op zichzelfstaande CodeIgniter applicatie getoond.

Belangrijk bij de totstandkoming van het project was de conversie en het opschonen van data uit het oude systeem. Ook is er nieuwe data, o.a. van DUO (Dient Uitvoering Onderwijs) ingelezen. Bij de vormgeving is weer dankbaar gebruik gemaakt van de diensten van M.V.

Geonames als referentie voor gemeentes

Waarom hebben we op gemeentegeschiedenis weer nieuwe URI’s geïntroduceerd, en niet gewoon Geonames gebruikt? Los van het feit dat de Amsterdamse Code als unieke referentie al bestond, is het simpele antwoord: omdat het niet kan.

Een gemeente is geen plaats

Een gemeente is een bestuurlijke eenheid, en dus niet hetzelfde als een plaats. Geonames houdt daar rekening mee en geeft de gemeente Bedum dus een ander id dan de plaats Bedum. Dat zorgt regelmatig voor verwarring. Op nl.dbpedia.org/page/Bedum_(gemeente) wordt bijvoorbeeld naar de geonames URI van de plaats Bedum verwezen, terwijl er, zoals we al zagen, een geonames URI voor de gemeente Bedum voorhanden is.

Hoe moet dat dan met voormalige gemeentes?

Geonames houdt zich niet bezig met historische bestuurlijke eenheden. Dat wil zeggen, gemeente Wieringen is er nog steeds te vinden, terwijl die inmiddels toch in Hollands Kroon is opgegaan. Ik vraag me af hoe Geonames met dit nabije verleden om zal gaan – zo te zien is de gemeente Wieringen uit de hiërarchie verdwenen, maar op id en naam nog wel terug te vinden.

In andere gevallen zou je een voormalige gemeente aan de geonames plaats met dezelfde naam kunnen koppelen, maar dat is toch niet helemaal hetzelfde. Een plaats kan heel goed in drie verschillende gemeentes gelegen hebben. Bovendien lukt dat regelmatig helemaal niet, zoals in het geval van de gemeente Ambt Ommen, die het gebied rondom Ommen, maar niet Ommen zelf bevatte.

Niet ‘is gelijk aan’, maar ‘bevat’

Op gemeentegeschiedenis hebben we er voor gekozen alleen de huidige gemeenten rechtstreeks te koppelen, en van voormalige gemeenten een koppeling te maken naar plaatsen die de gemeente op enig moment bevatte. Als uitgangspunt hebben we de kleine 7000 Nederlandse plaatsen genomen die Geonames kent. Via Geonames is van elk van hen te achterhalen in welke huidige gemeente ze liggen. Om te kijken in welke historische gemeenten die plaatsen ooit gelegen hebben, hebben we van elke plaats de coördinaten tegen onze database met gemeentegrenzen in de afgelopen twee eeuwen gehouden.

Zo hebben we die 7000 plaatsen aan ongeveer 15000 gemeenten kunnen koppelen, gemiddeld heeft een plaats in de loop der tijd dus in iets meer dan twee gemeenten gelegen. Die koppelingen zijn te zien op elke gemeentepagina – Graft-De Rijp is een aardig voorbeeld. Ook omdat het daar in één geval is misgegaan: West-Knollendam ligt in werkelijkheid niet in de gemeente Graft-De Rijp, maar de zuidgrens van de gemeente is iets te ruim ingetekend, zodat de door Geonames gegeven coördinaten daar net binnen vielen.

De data is ook binnen te halen als JSON op http://www.gemeentegeschiedenis.nl/data/geonames_plaatsen/ . In de als JSON en csv op te halen data per provincie is van elke huidige gemeente het Geonames id opgenomen. Klik daarvoor onderaan de provincepagina’s op het formaat van keuze.

Historische gemeentes – allemaal

nieweramstelIn twee eeuwen vol herindelingen, annexaties en fusies heeft Nederland bijna 1700 gemeenten gekend. En veel van die gemeentes hebben in de loop daarvan veranderende grenzen gehad. Als iemand het heeft over Nieuwer-Amstel op het einde van de 19e eeuw, wat moet je je daar dan bij voorstellen?

Om de geschiedenis van elke gemeente inzichtelijk te maken heb ik, samen met Ivo Zandhuis en de mannen van Webmapper, gemeentegeschiedenis.nl gebouwd. Er liggen twee datasets aan het project ten grondslag: de data die als basis diende van het Repertorium van Nederlandse gemeenten vanaf 1812 van Ad van der Meer en Onno Boonstra en de bij DANS gedeponeerde NLGis shapefiles van Onno Boonstra.

We hebben nog tal van plannen met gemeentegeschiedenis.nl, maar nu al krijg je een goed beeld van hoe gemeentes zich in de loop der tijd hebben ontwikkeld. Je kan natuurlijk op gemeentenaam zoeken, maar ook op adres of postcode. Vaak blijkt een adres in de loop der tijd in verschillende gemeentes te hebben gelegen. Adressen die in drie verschillende gemeentes gelegen hebben ben ik al regelmatig tegengekomen; als iemand dat weet te overtreffen, dan hoor ik het graag.

Beeldbalk.nl

beeldbalkGeïnspireerd door tijdbalk.nl, waar ik helaas niet zelf een plaatje up kon loaden, heb ik beeldbalk.nl gemaakt (waar jullie nog niet, maar ik dus wel al plaatjes up kan loaden. Wat, ik geef het toe, nu nog tot een enigszins persoonlijke kijk op de geschiedenis leidt).

Met beeldbalk.nl wilde ik het volgende proberen: beeld moest voorop staan en er moesten thematische balken mogelijk zijn, maar afbeeldingen uit verschillende thema’s moesten vooral ook naast elkaar zichtbaar zijn. Alleen dan zijn gebeurtenissen in perspectief te plaatsen en krijg je een indruk van het hele tijdsbeeld.

Uitgangspunt was: een afbeelding linkt altijd naar een Wikipedia-artikel (biedt achtergrond en schifting – alleen items die een Wikipedia-artikel waard zijn kunnen worden geplaatst).

Bekijk bijvoorbeeld eens het lijstje van Nederlandse monarchen. Klik bij elke vorst op de jaartallen om te zien wat er verder die periode zoal gebeurde.

Tijdens Willem I worden drie fraai geïllustreerde ornithologische werken gepubliceerd (Audubon, Edward Lears Parrots en John Goulds Birds of Australia) en schaft Engeland de slavernij af.

Tijdens Willem II sterft de laatste reuzenalk en wordt Neptunus ontdekt.

Onder Willem III wordt de Haarlemmermeer drooggelegd en de blikopener uitgevonden (het blik zelf stamt, onbegrijpelijk genoeg, al uit de Franse tijd) en schaft Nederland, beter laat dan nooit, zullen we maar zeggen, ook de slavernij af.

Wilhemina maakt de introductie van het bierblik mee en Juliana zowel de watersnoodramp als de drooglegging van Flevoland.

Beatrix moet het in dit overzicht nu nog voornamelijk met het krakersoproer doen. Trouwens, naast het monarchenlijstje is er natuurlijk ook al een lijstje met Amsterdamse oproeren.

In het ideale geval komen er heel veel fraaie afbeeldingen in beeldbalk.nl en kan je die er middels een api makkelijk uittrekken voor eigen gebruik. Waarbij je dan zowel op jaar als op categorie (wetenschapsgeschiedenis, politieke geschiedenis, kunstgeschiedenis, sociale geschiedenis) kunt selecteren. Maar daar moet ik dan eerst wel nog even tijd of sponsor voor zien te vinden.

Volgdewet.nl maakt het wetgevingsproces inzichtelijk

volgdewet‘Ze doen maar wat in Den Haag’, verzucht de machteloze burger en neemt nog een slok van zijn bier. Dat mag zo zijn, maar ze laten zich daarbij wel beïnvloeden. Meestal niet door geld of lucratieve baantjes (dat zou immers corruptie zijn), maar door een goed verhaal, steekhoudende argumenten en ook wel eens door de waan van de dag.

‘Om invloed uit te oefenen moet je de juiste personen kennen’, is het weerwoord van de critici van het Haagse ons-kent-ons wereldje daarop. En een goedgevuld adresboek helpt inderdaad. Maar belangrijker nog: weet hoe het wetgevingsproces in elkaar zit, en in welke fase van het proces je op welke manier invloed uit kunt oefenen. Juist om dat inzichtelijk te maken is Netwerk Democratie met volgdewet.nl gekomen.

Volgdewet.nl geeft het proces grafisch weer, en volgt steeds een aantal wetten om met voorbeelden het proces te verduidelijken. Om je te helpen bij je eigen lobby, is ook een overzicht van allerlei nuttige tools en sites opgenomen (van wetten.overheid.nl tot Liquidfeedback).

Een enkele opgenomen tool bestaat nog niet, en is met een groot wishlist-icoon gemarkeerd. In die zin is volgdewet.nl ook een actie-site die een aantal wensen duidelijk op tafel legt. Uiteindelijk doel: een transparante democratie en invloed voor iedereen.

Volgdewet.nl werd bedacht en gemaakt door Netwerk Democratie, M.V. en Islands of Meaning.

Meest vermaarde kunst is meest vertaalde kunst?

La maja desnuda

Er is heel wat kunst op Wikipedia te vinden, maar niet elk kunstwerk heeft een eigen Wikipedia-pagina. De kunstwerken waar dat wel voor geldt zijn ook op Dbpedia terug te vinden, de databasevariant van Wikipedia. Dat is handig, want zo kan je, geautomatiseerd, allerlei informatie over grotere aantallen kunstwerken vinden (en inlezen): wie de maker is, in welk museum je het vindt, wat de titel is, van welk jaar het is, etc.

Voor je het weet heb je 1200 schilderijen uit 8 eeuwen binnen en zie je door de bomen Hieronymus Bosch niet meer. Om daar de meest vermaarde schilderijen uit te filteren, heb ik gekeken naar het aantal talen waarin zo’n schilderij z’n eigen pagina heeft. En dan ontstaat een duidelijke rangorde. Bovenaan staat niet onverwacht de Mona Lisa. In de toptien blijkt Leonardo met vier werken sowieso goed vertegenwoordigd. De Nederlanders komen met drie werken heel aardig mee.

La maja vestida – iets minder vertaald

Kijk je naar de meer dan 200 schilderijen die in minstens zes talen beschreven zijn, dan valt het beperkte aantal werken uit de twintigste eeuw op. Te modern waarschijnlijk. De eerste Rothko kom je pas tegen als je de selectie aanpast naar werken die in twee talen beschreven zijn, en Lichtenstein valt zelfs die eer niet ten deel. De 18e eeuw heeft het nog zwaarder – die kan slechts bogen op het feit dat Goya’s naakte Maja populairder blijkt dan de geklede.

Een paar vragen roept dit alles wel op. Hoe snel zal het aantal kunstwerken met eigen pagina gaan groeien? Waarom kan je in Europeana niet op een of andere manier op ‘vermaardheid’ filteren? Als een gewoon mens een stedentripje overweegt, zou de op Wikipedia aanwezige kunst dan medebepalend kunnen zijn voor de uiteindelijke bestemming? Waarom is het Rijksmuseum wel één van de 64 subcategoriën van de categorie paintings by collection en het Kröller-Muller niet? En tot slot: is het mogelijk, nu het totale aantal kunstwerken op Wikipedia nog meevalt, door noeste vertaalarbeid een kunstwerk omhoog te stuwen in het collectieve geheugen van de wereldbevolking?

 

Overzicht activiteiten OCO

Veel werk was het niet, dit overzicht van de oudergroepen die stichting OCO (onderwijs consumenten organisatie) in 2012 ondersteunde. Maar dat is dan ook net het punt – met Google Maps en d3.js maak je in een mum van tijd een paar visualisaties (en dan heb je de onderliggende kaart ook nog gestyled).

Facieboeckgen – koppelen aan het Biografisch Portaal

Voor de data-arbeider zou het mooi zijn als alle Nederlanders die ooit geleefd hebben met terugwerkende kracht, tot voor het begin der jaartelling desnoods, een Burger Service Nummer toegekend kregen. Als iedereen die iets met (historische) personen doet dan aan het juiste unieke BSN refereert, raken we nooit meer in de war van verschillende mensen met dezelfde namen of van mensen die onder meerdere namen bekend zijn.

Gelukkig bestaat het Biografisch Portaal, dat precies dat doet – een uniek id aan historische personen verschaffen. Nog beter: het verschaft niet alleen een uniek id, maar als je vanaf een persoon in je eigen data een koppeling naar dat id maakt, krijg je er nog wat voor terug ook! Het Biografisch Portaal beschikt namelijk over een api, waarmee je alle informatie die bij het portaal over een persoon bekend is op kan vragen.

Ter illustratie heb ik een klein Facieboeckgen gemaakt, een portrettengalerij uit de collectie van het Amsterdam Museum. Uit de metadata heb ik alle objecten gevist die het trefwoord ‘portret’ toegekend hadden gekregen, dat waren er iets van 2700. Vaak ging dat om iets als een  ‘portret van man met baard’. Maar in zo’n 1100 gevallen leek de naam van de geportretteerde in de titel van het object te staan, met tussen haakjes daar vaak nog bij een geboorte- en een sterfjaar. Nadat ik naam, geboorte- en sterfjaar voor zover mogelijk uit de titel geëxtraheerd had, kon ik die tegen de data van het Biografisch Portaal leggen. Dat leverde 240 matches op.

Die 240 matches zijn in het Facieboeckgen te herkennen aan het rode bandje met ‘BP’ over het portret. Als je zo’n portret nu in detailweergave bekijkt, zie je daar ook de informatie van het Biografisch Portaal staan. Soms is die vrij beperkt, maar bij Jan Luyken bijvoorbeeld zijn meer dan tien links naar beschrijvingen elders en twee andere portretten opgenomen. En bij de bronzen penning van Karel Joan Lodewijk Alberdingk Thijm krijgen we behalve veel links en twee portretten als toegift ook terug dat Karel ook onder het pseudoniem Lodewijk van Deyssel bekend is. Koppel je als collectiebeheerder dus je objecten aan het Biografisch Portaal (in dit voorbeeld geportretteerden, maar makers kunnen natuurlijk ook gekoppeld worden), dan kan je al deze informatie gratis en voor niets ook op eigen site tonen.

Is er nog iets nadeligs over het Biografisch Portaal te melden? Misschien dat er weinig redactie op de gegevens wordt gevoerd: iemand als Nicolaas Witsen staat drie keer in het portaal, en links lijken ook niet altijd te werken. En als collectiebeheerder kan je geen personen toevoegen aan het portaal. Daar staat tegenover dat de data van het portaal open en eenvoudig te downloaden is.

Er zijn natuurlijk alternatieven voor het Biografisch Portaal. Wikipedia bijvoorbeeld, daar kan je zelf nog redactie op voeren ook. En met de deze week geintroduceerde Nederlandse DBpedia kunnen daar, zeker in de toekomst, eindeloos veel connecties met andere data worden gelegd. Waar het om gaat, is dat personen die in de collectie voorkomen aan externe unieke id’s gelinkt worden, waarheen ook uit andere collecties gelinkt wordt. Data-arbeiders als ondergetekende breien de boel dan wel mooi aan elkaar.

 

Laserprinter brengt kunst naar het volk

Sociaal bewogen kunstenaars hebben zich in het verleden regelmatig afgevraagd waarom ze op doeken zouden zwoegen die alleen voor de elite betaalbaar waren. Neen, de kunst moest naar het volk gebracht. Bij het IISG is nog een online expositie te zien (uit een tijd dat #FF0000 een geschikte achtergrondkleur werd geacht) van vijf kunstenaars (Walter Crane, Théophile-Alexandre Steinlen, Albert Hahn, Frans Masereel en Gerd Arntz), die om die reden prints in grote oplages maakten om de minder welgestelden te bereiken.

Het ideaal van voor iedereen betaalbare kunst is zaterdag aanstaande definitief bereikt, als u, tijdens de museumnacht, in de Amsterdamse Waag voor 1 euro kunst kunt kopen. En nu niet adrem uit de hoek komen met centsprenten, want daar zijn wel twee eeuwen inflatie overheen gegaan.

Wij danken dit summum  van artistieke democratisering aan de laserprinter. En natuurlijk aan schrijver dezes, die nevenstaand kunstwerk bijdroeg aan dit nobele initiatief.

De dertig geselecteerde werken worden alle voorzien van handtekening van de maker en certificaat van echtheid. Dat mist u dan weer als u, altijd uit op een voordeeltje, dit werk uit eigen printer laat rollen.

Historische straatnamen Amsterdam

In Amsterdam ooit op het Ossensluisje geweest? Waarschijnlijk wel, want het Ossensluisje lag op de plek waar het Spui het Rokin in stroomde. Aan de andere kant van het Spui lag een tweede sluis, die Boerenverdriet heette en uitkwam op het Singel. Beide namen vind je op een hedendaagse kaart niet meer terug, want alles tussen Rokin en Singel draagt inmiddels de naam van het allang gedempte Spui. Maar in oude teksten en archieven kom je die historische namen natuurlijk met regelmaat tegen.

Nu biedt het Stadsarchief van Amsterdam de mogelijkheid in oude akten te zoeken op straatnaam (zowel op hedendaagse als op historische straatnamen). En van elke gevonden akte geeft het archief zowel de huidige straatnaam als de straatnaam zoals die in de akte voorkomt. Ik heb gekeken welke hedendaagse straatnamen welke historische varianten opleverden. Omdat de aldus verkregen koppelingen aardig zijn om te bekijken en omdat er online geen kaart te vinden was waarop je makkelijk historische namen kunt zoeken (op amsterdamhistorie.nl wel veel historische straatnamen, maar alleen uit 1896 en 1941 – dus geen Ossensluis en Boerenverdriet) heb ik die zelf gemaakt.

De kaart Historische Straatnamen Amsterdam laat zich zowel op huidige als op historische namen doorzoeken. De coördinaten van de straten (punten) zijn gegeorefereerd via de Google Maps api.

Omdat er nog vele lacunes zijn (de akten zijn van voor 1811, dus ik heb alleen binnen het huidige centrum gekeken. Buiten het centrum zijn natuurlijk ook genoeg historische namen te vinden – zie de Overtoom bijvoorbeeld, die ik handmatig heb ingevoerd) en er vast foutjes in de vergaarde data zitten, is het mogelijk data te corrigeren en toe te voegen. Het databestand is te downloaden.

Ook is er een api beschikbaar, waar u (een deel van) een straatnaam aan kunt vragen. De api geeft de resultaten terug als JSON. De api vindt u op http://www.islandsofmeaning.nl/projects/straatnamen/api/. U dient de GET variabele q mee te geven: wilt u alle straten weten waar de string ‘heren’ in voorkomt, dan roept u http://www.islandsofmeaning.nl/projects/straatnamen/api/?q=heren aan.

Belastingkohier Haarlem 1887 – rijk en arm op de kaart

kohier Haarlem 1887Directe belastingen werden in de 19e eeuw geheven door de gemeente. Deze stelde daarvoor een kohier op, een boekwerk waarin voor elke belastingplichtige werd beschreven hoeveel belasting moest worden betaald. De variabelen die de hoogte van de aanslag bepaalden waren het verteringsbedrag (het bedrag dat iemand in een jaar uit te geven had) en de gezinsomvang. Beide variabelen zijn in het kohier opgenomen.

Op basis van die gegevens hebben we een kaartapplicatie gemaakt, waarop, per adres, beide variabelen weergegeven worden. Met sliders kan je de gewenste belastingklassen en gezinsgrootten selecteren. Door alleen de hogere belastingklassen te selecteren, zie je snel waar welgesteld Haarlem resideerde. Beperk je dat verder door alle huishoudens van 2 of meer personen uit te sluiten, dan heb je zo de rijkere alleenstaanden te pakken.

Met de applicatie laten we zien wat een mooie (open) databron voor leuks op kan leveren. Zie het als een aansporing voor archieven om meer open data aan te bieden. In dit geval hadden we aan de scans van het kohier genoeg – die zijn door Ivo Zandhuis, initiatiefnemer van dit project, met OCR ingelezen en waar nodig gecorrigeerd. De adressen zijn gegeocodeerd via de Google api.

De data is down te loaden, zodat je er zelf ook weer mee aan de gang kunt.

Update 19/10: Inmiddels zelf een paar grafieken gemaakt, die een overzicht geven van de rijkste en armste straten van de stad en de verdeling van de gezinsgroottes over het totaal.

DBpedia / SPARQL 2: Thinkfluence

Welke filosoof had onder zijn vakbroeders een beetje aandacht? Dat vroeg ik DBpedia. De precieze vraag: ‘geef van alle filosofen die tenminste zeven andere filosofen beïnvloed hebben de naam, het tijdperk en het aantal filosofen dat ze beïnvloed hebben’.

Op basis van de resultaten van die query wordt met D3.js de invloed van zowel de filosoof zelf als het tijdperk waartoe hij / zij (de dame vinden, dat is de zoekopdracht) gerekend wordt weergegeven. Bekijk ‘m op islandsofmeaning.nl/sparql/thinkfluence/.

 

DBpedia bevragen met SPARQL

DBpedia is de database-variant van Wikipedia: alle pagina’s van Wikipedia zijn afgegraasd, er is zoveel mogelijk gestructureerde informatie uit gedestilleerd en die structuren worden op DBpedia bevraagbaar gemaakt. Dat bevragen doe je met de query-taal SPARQL. Om te zien hoe dit gaat en hoe bruikbaar de data is heb ik wat visualisaties gemaakt op DBpedia data.

Isms – kunststromingen en het aantal kunstenaars binnen elke stroming

Surrealisme, Impressionisme, Kubisme – hoeveel ‘ismen’ hebben een plekje binnen de kunstgeschiedenis en hoe belangrijk zijn ze? In een poging daar achter te komen heb ik dbpedia de vraag gesteld ‘Geef alle kunststromingen waartoe tenminste 1 kunstenaar wordt gerekend, en van elke stroming het aantal kunstenaars dat tot die stroming wordt gerekend’. De resultaten daarvan heb ik met d3.js vormgegeven in deze visualisatie.
Dat de data zijn eigenaardigheden kent, bleek toen ik dezelfde data, maar dan met de Nederlandse namen van de stromingen, opvroeg. Plotseling was ‘Realisme’, toch de grootste stroming, verdwenen. De Nederlandse vertaling bleek als labeltje niet de landencode ‘nl’, maar ‘no’ te hebben. Typo? Vanwege het streven naar volledigheid in het Engels dus, deze weergave.
In hoeverre de Wikipedia-gemeenschap correct en volledig is geweest in het koppelen van kunstenaars aan stromingen, en waarom er zoveel stromingen waren zonder gekoppelde kunstenaars, laat ik graag aan de kunsthistorici.

Franse schilderwerken

Bijzonder handig om snel data bijeen te harken zijn de op Wikipedia gebruikte categorieën. Een eenvoudige SPARQL query (geef van alle schilderijen in de categorie  French paintings de url, het jaar van maken en de thumbnail) lag aan de basis van deze tijdbalk.
Minpuntje is dat de schilderijen uit subcategorieën als ‘Paintings_by_Eugène_Delacroix‘ in de tijdbalk niet meegenomen worden. Hoe dat allemaal in 1 query te passen zou ik ook zo snel niet weten. Een script schrijven dat door alle subcategorieën heen loopt en van elke subcategorie alle werken in een database opslaat is echter weer vrij eenvoudig.
Een onvolkomenheid in de data is dat de door DBpedia gegeven paden naar de afbeeldingen vaak niet blijken te kloppen. Nader onderzoek leerde dat als je de directory ‘/commons/’ in het pad vervangt door ‘/en/’, of andersom, het plaatje dan wel gevonden wordt. In een eerder voorbeeld, nl. de categorie ‘Animals_in_art’, klopte de helft van de afbeeldingspaden niet. Door steeds met PHP te checken of ik geen 404 kreeg kon ik het pad in zo’n geval aanpassen. Als je de verkregen informatie opslaat in een database is dat een prima werkwijze, maar voor een live draaiend script liep de laadtijd zo te veel op. Geen dieren dus, maar Franse werken.

Critically Endangered

Wel dieren in de volgende query: ‘Geef alle vogels die op de IUCN rode lijst de status CR (critically endangered) hebben; geef van elke vogel de naam, de link naar het wikipedia-artikel, de orde, de trend en de thumbnail; sorteer op orde’.
De van de resultaten gemaakte grafiek toont binnen welke ordes hoeveel soorten bedreigd worden, van elke soort de trend (up, down, stable – in de meeste gevallen onbekend) en van elke soort, mits aanwezig, een afbeelding. Wil je meer over een soort weten, dan klik je op het blokje om naar Wikipedia te gaan.
Zoals je in de tabulaire weergave van de resultaten goed kunt zien, hebben lang niet alle soorten in DBpedia een Nederlandse naam. In die gevallen heb ik teruggegrepen op de Engelse naam.
Eén aanpassing van de query en je hebt dezelfde grafiek, maar dan voor zoogdieren. Daar vraag ik me trouwens af waarom Darwins vos in de orde ‘carnivoren’ zit, en niet in de ‘roofdieren’ – bekijk je data altijd kritisch, zal ik maar zeggen.

Parlementaire documenten taggen?

Komende zaterdag wordt er, onder de naam Apps voor Democratie, een dagje gehackt in de Tweede Kamer. Ik ben blij dat ik ook mag komen, want er schijnen maar 150 stoelen beschikbaar te zijn.

De data, die binnenkort ook via een api beschikbaar komt, komt uit Parlis (het door het parlement gebruikte systeem) en bevat de agenda, stemmingen, personen, documenten, etc. Hier vind je links naar csv-dumps van een aantal tabellen, wil je een beeld krijgen.

De stemmingen zijn natuurlijk leuk om te analyseren, en ik zag al verschillende tweets voorbij komen van mensen die daarmee bezig waren.

Wat mij – zowel voor parlementariërs zelf als voor lobbyisten, journalisten en burgers – nuttig lijkt, is een applicatie waarmee je parlementaire documenten kan taggen. Enerzijds handig om voor jezelf documenten te ‘bookmarken’, anderzijds een mooie manier om meer metadata op te bouwen, zodat de documenten ook weer toegankelijker worden.

  • Door documenten te taggen kan je voor jezelf eenvoudig ‘dossiers’ aanleggen. Je hebt zelf in de hand of je toegekende tags ‘openbaar’ of ‘besloten’ zijn. In het tweede geval zullen andere mensen je tag nergens tegenkomen.
  • Je zou je profiel openbaar kunnen maken, zodat anderen kunnen zien wat je waarmee (openbaar) getagd hebt. Iemand die bijvoorbeeld regelmatig links naar relevante documenten op gebied van natuur en milieu tweet, zou zo een wat bestendiger lijstje goed getagde links aan kunnen bieden.
  • Iedereen die zijn tags openbaar maakt (los van het feit of zijn profiel ook openbaar is) draagt bij aan de verrijking van de metadata op de documenten. Je kan documenten zo niet alleen makkelijker vinden, maar zal ook wellicht ook interessante dwarsverbanden tegenkomen omdat iemand anders een document juist met een heel ander trefwoord tagt. Ook wordt inzichtelijk welke documenten ‘populair’ zijn.

Als de documenten elders online toegankelijk worden gemaakt (voor een deel gebeurt dit al via officielebekendmakingen.nl en waarschijnlijk kunnen we binnenkort dus via een api alle documenten bereiken), is het bouwen van zo’n applicatie wel wat werk, maar alleszins overzichtelijk: zeker als via de api ook de huidige metadata op de documenten goed toegankelijk is. Dan hoef je eigenlijk alleen maar de profielen en de tags op te slaan.

Enfin, eerst komende zaterdag maar eens een beetje peilen of dit wel een goed idee is. En kijken of iemand anders het niet reeds gebouwd heeft, natuurlijk.

Tour de France 2012: nationaliteiten en ploegen

Voor het fijne gezelschapsspel Tourchampion (waar ik deze Tour op één etappe een toptien-notering wist te realiseren, waar ik – in het besef van het deelnemertal van tegen de 8000 – nog steeds van naglunder) maakte ik met d3js een overzicht van het aantal nationaliteiten per ploeg. Veel Nederlanders inderdaad (althans, bij aanvang van de Tour), en twee ploegen bleken geheel mononationaal (het Franse Saur Sojasun en het Spaanse, want Baskisch is geen nationaliteit, Euskatel).

Dankzij d3js was het netjes in een matrix proppen van de data een hoop meer gedoe dan het maken van de infographic zelf. Als de infographic van Tourchampion verdwenen mocht zijn, dan vind je hier nog een kopietje.

Ruw plannen is het nieuwe plannen!

Er zijn op het web een hoop planningtools te vinden. Asana bijvoorbeeld vind ik heel handig om een groot project waar je met meerdere mensen aan werkt in partjes op te delen. Maar een planningtool waarmee je even snel eenvoudig een grove planning kan maken – die kon ik maar niet vinden. Terwijl dat precies was wat ik miste – een overzicht dat je kon snel kon openen als je gebeld werd met de vraag wanneer je nog een projectje in kon plannen.

Een programmeur heeft weinig meer nodig om dan zelf maar aan het programmeren te slaan. Het resultaat staat inmiddels in beta online: www.roughplanner.com. Ben benieuwd wat u allen ervan vindt.

 

Ik heb geprobeerd het zo simpel mogelijk te houden. Eerst moet je een team aanmaken. Een team heeft een naam en een aantal beschikbare uren per week (mocht er iemand op vakantie gaan o.i.d., dan kan je afwijkingen op dat gemiddeld aantal uren aangeven). Zodra je een team hebt aangemaakt kan je activititeiten (projecten, sprints, whatever) invoeren. Een activiteit kan in meerdere periodes worden opgedeeld.

Er zijn twee views: de activiteitenview geeft alle activiteiten onder elkaar weer, per week onderverdeeld – weken waarin de beschikbare uren overschreden worden kleuren vanzelf rood. De weekview geeft een snel overzicht van je tijdsplanning – je ziet in een oogopslag wanneer je tijd over hebt of wanneer je juist teveel hebt ingepland.

Internationale erkenning, eindelijk!

Op mijn 1-na-laatste werkdag bij Bitman kwam er dan toch nog een prijsje los – een Comenius Edumedia Siegel maar liefst, voor de onderwijsmodule die we voor het Duitsland Instituut maakten. In die webquest volgen scholieren het leven van de fictieve Duitse familie Maier vanaf de Eerste Wereldoorlog tot aan de val van de Berlijnse Muur in 1989.

Man of vrouw?

De 180.000 namen van oorlogsslachtoffers in de database van de Oorlogsgravenstichting zijn geslachtloos. Dat komt zo: toen ruim tien jaar geleden werd begonnen aan het digitaliseren van de duizenden kaarten met slachtoffers, leek het niet nodig te vermelden of het een man of vrouw, jongen of meisje was. Dat kun je aan de naam meestal meteen zien, immers.

Nog in mijn Bitman-tijd bedacht en bouwde ik een crowdsource-applicatie waarmee gebruikers kunnen aangeven of een naam van een vrouw is of van een man. Een paar dagen nadat we ‘m stilletjes live hadden gezet, werd een tweet hierover opgepikt door De Digitale Archivaris. Dat is weer opgepikt door een blog, en sindsdien is de applicatie een ware hit onder de lezers van het Viva-forum.

En wat er dan gebeurt? In twee dagen tijd werd 38.390 (!) keer een naam gemarkeerd als man, vrouw of weetniet. Door in totaal 234 mensen, waarvan de topscoorder er 1500 heeft gedaan. Veel mensen (zo’n 160) doen er meer dan 99, waarbij het aantal mensen dat het precies 100 keer doet opvallend is.
Niet alleen is de applicatie heel succesvol, het zet mensen ook aan het denken, zoals je kunt lezen op het forum.