Maak kennis met Hugo Quené

In deze rubriek stellen UU'ers uit de Open Science community zich voor. Deze keer Hugo Quené, hoogleraar kwantitatieve methoden van empirisch onderzoek in de geesteswetenschappen, directeur van het Centre for Digital Humanities van de UU en de nieuwe trekker van FAIR data & software binnen het Open science programma. 

Wie is Hugo Quené?

Van origine ben ik spraak-onderzoeker (foneticus): ik wil begrijpen hoe mensen spraak produceren en hoe we spraak verstaan of misverstaan, waarom en hoe accenten veranderen, en hoe we ons verspreken en onszelf dan weer verbeteren. Sinds 2016 ben ik hoogleraar kwantitatieve methoden in de geesteswetenschappen, en ik ben ook directeur van het Centre for Digital Humanities van de UU. Ik woon in Utrecht, ben getrouwd, en trotse vader van drie volwassen kinderen die in het laatste stadium zitten van hun studies.

Hoe ben je betrokken geraakt bij Open Science?

In de jaren 2010-2016 voerden Rosemary Orr en ik een groot onderzoeksproject uit naar longitudinale verandering in uitspraak van studenten in University College Utrecht. We verzamelden ruim 300 uur spraak in meer dan 1000 interviews. Veel van die interviews hebben we FAIR beschikbaar gesteld voor andere onderzoekers, in een CLARIN repository. Rosemary en ik vonden altijd al dat “data are for sharing” en dat hebben we vanaf het begin van ons onderzoeksproject in de praktijk gebracht. Juist omdat het relatief veel moeite kost om longitudinale data te verzamelen.

Later heb ik meegewerkt aan een notitie die een opmaat heeft gevormd voor het huidige Open science programma. En de afgelopen paar jaar was ik lid van het FOST van Geesteswetenschappen, als fellow voor FAIR Data & Software.

Waar wil je specifiek aandacht voor vragen in het kader van Open Science?

Ten eerste: FAIR openen van je data en je software kost tijd en inspanning, dat weet ik uit eigen ervaring. Daar moeten onderzoekers en docenten dus goed en adequaat bij ondersteund worden, en ook moeten ze daarvoor passende erkenning en waardering ontvangen.

Ten tweede zijn de concepten “open science” en “data” minder neutraal dan sommigen wel denken. Bijvoorbeeld: veel van mijn collega’s uit tekst-gerichte disciplines noemen zichzelf eerder “scholar” (geletterde) dan “scientist” (natuurwetenschapper), en zij voelen zich dus weinig betrokken bij “open science” en “FAIR data and software”. Kortom, we moeten meer aandacht hebben voor de enorm grote diversiteit tussen disciplines, in de bronnen en gegevens die ze gebruiken, en in hoe die geanalyseerd worden.

Wat zijn de voornaamste uitdagingen op het gebied van Open Science?

De eerste uitdaging is om Open science niet alleen binnen Utrecht in te voeren. Open science vereist eigenlijk een systeemverandering van de hele internationale academische wereld. Dat is een pittige uitdaging, maar er staan wel grote voordelen tegenover, vooral voor minder geprivilegieerde onderzoekers buiten Nederland.

De tweede uitdaging is de erg hoge werkdruk in de Nederlandse academische wereld. Dat maakt het niet vanzelfsprekend voor onderzoekers om iets extra’s te doen waar zij zelf niet onmiddellijk baat bij hebben.

Waar ben je zelf trots op in relatie tot Open Science?

Ik ben trots op de stappen die de UU al gezet heeft, in het hele Open science programma. Veel onderzoekers en docenten stellen al veel van hun materialen en analyses open voor anderen -- dat verdient lof en waardering! Zelf ben ik trots op een recent artikel waarin we laten zien dat die UCU-studenten die ik noemde juist NIET veranderden in hun uitspraak van “eh…”. Een lekker compact open-access artikel, met nieuwe statistische analyses, en met FAIR data en software.