Subscribe
Share
Share
Embed
Het is onvermijdelijk dat de wereld gaat veranderen. We gaan een nieuwe tijd tegemoet waarin data een belangrijke rol gaan spelen. Ook in de cultuursector. Maar hoe gaan we daarmee om? In Data, AI & De Cultuursector zoeken producenten, theaters, beleidsmakers en adviseurs naar antwoorden op deze vraag. Ze bespreken hun mitsen, maren en ervaringen. Want kún je in een zachte sector als de kunsten eigenlijk wel werken met harde, rechtlijnige data? Kortom: zijn data en AI een botsing of een bonus?
Dit is een podcast van DIP, Digitaal Informatieplatform Podiumkunsten. In samenwerking met het team van Edsart Udo de Haes van Predective A.I. ontwikkelde DIP een voorspelmodel voor de podiumkunsten.
Meer informatie of je ook aansluiten bij DIP? Kijk op dip.nl
Het voorspelmodel en de publieksmonitor konden ontwikkeld worden in het kader van het Innovatielabs traject van het Stimuleringsfonds voor de Creatieve Industrie.
Deze podcast is gemaakt en geproduceerd door Dide Vonk, De Makers Podcast Producties.
00:00-00:06
Voor mij gaat kunst over mens zijn en het uitdrukken van wie je bent met al je lelijke en mooie en gekke dingen.
00:06-00:09
En dat iemand daarmee kan connecten.
00:09-00:12
Dus voor mij is dat een unieke menselijke bezigheid.
00:12-00:17
Het is onvermijdelijk dat de wereld zoals we die nu kennen gaat veranderen.
00:17-00:23
We gaan een nieuwe tijd tegemoet, waarin data een belangrijke rol gaan spelen, ook in de cultuursector.
00:23-00:25
Maar hoe gaan we daarmee om?
00:25-00:30
Daarom juist is dit gesprek belangrijk, ook in de breedte en ook getriggerd door dit soort modellen van
00:30-00:35
hoe willen we de toekomst met elkaar vorm gaan geven en wat willen we ook niet.
00:35-00:39
Welkom bij Data, AI en de cultuursector.
00:41-00:47
Mijn naam is Dide Vonk en ik maak deze podcast voor DIP, Digitaal Informatie Platform Podiumkunsten.
00:47-00:52
In deze serie onderzoek ik hoe de cultuursector er in de toekomst uit kan gaan zien.
00:52-00:59
Ik neem je mee in het AI voorspelmodel dat DIP ontwikkelde samen met Edsart Udo de Haas en zijn team.
00:59-01:03
In de vorige aflevering sprak ik met Tom Pots en Bastiaan Vinkenburg.
01:03-01:08
Vanuit beleidsperspectief deelde zij hun visie op data en AI in de cultuursector.
01:08-01:10
Dat is toch wel heel bijzonder aan data.
01:10-01:17
Op het moment dat je ergens in een tekst een cijfer noemt, vinden de journalisten het bijvoorbeeld heel interessant.
01:17-01:19
Maar je hebt het verhaal nodig om het goed te kunnen duiden.
01:19-01:23
Daarvoor sprak ik met het veld, de makers en de theaters.
01:23-01:30
Het basisgevoel moet denk ik zijn dat we de makers gewoon veel publiek gunnen en het publiek heel mooie voorstellen.
01:30-01:38
In de eerste aflevering hoorde je Joep Grooteman, directeur van DIP en Edsart Udo de Haas over het voorspelmodel en hun wensen voor de sector.
01:38-01:41
En dit keer zijn Joep en Edsart weer terug.
01:41-01:44
Hoe hebben zij naar alle gesprekken geluisterd?
01:44-01:47
Wat zijn ze wijzer geworden? En wat worden de volgende stappen?
01:47-01:50
Joep, Edzard, leuk dat jullie er weer zijn.
01:50-01:55
Een heel aantal weken, maanden geleden spraken we elkaar voor het eerst.
01:55-02:01
Weet jullie nog met wat voor idee jullie toen deze podcastreeks ingingen?
02:01-02:03
Wat hoopten jullie eruit te halen?
02:03-02:06
Wat mij betreft de mooie gesprekken.
02:06-02:14
Natuurlijk ook een soort van reflectie van buiten ons op het project waar we mee bezig waren.
02:14-02:17
Omdat je start met bepaalde intenties, bepaalde doelstellingen.
02:17-02:19
De reacties van anderen uit het veld.
02:19-02:21
Ja, precies hoe anderen er naar kijken.
02:21-02:26
Omdat je zelf zo goed mogelijk inleeft, inleest, et cetera.
02:26-02:27
En je onderzoek doet.
02:27-02:32
Maar ik denk dat het belangrijk is dat hier de stem van het veld er ook overheen moest.
02:32-02:34
En dat is denk ik heel waardevol.
02:34-02:38
En ik denk dat het bepaalde dingen herbestendigt, om het zo maar te zeggen.
02:38-02:42
En bij een aantal dingen ook wel wat vraagtekens stelt.
02:42-02:45
En misschien mogelijke wegen voor de toekomst.
02:45-02:49
Dus dat hoopte ik en dat is er wat mij betreft ook wel uitgekomen.
02:49-02:54
Ja, daar gaan we waarschijnlijk zo wel in duiken waar het herbestendigt.
02:54-02:57
En waar het jullie weer nieuwe dingen laat zien.
02:58-03:04
Ja, ik was benieuwd naar wat verschillende actoren in de sector zien als nuttig.
03:04-03:06
Of wat ze zien als een bedreiging.
03:06-03:11
En ik was ook wel benieuwd naar hoe helder is ons verhaal over waar we mee bezig zijn.
03:11-03:13
Dus wat is eigenlijk duidelijk en wat is nog heel onduidelijk.
03:13-03:15
En wat zijn er te weten gekomen?
03:15-03:21
Nou, ik hoorde hele belangrijke interessante discussies over nou wat als je tegenstrijdig waarde hebt.
03:21-03:25
Iets wat super artistiek, heel diepgaand is.
03:25-03:28
Maar weinig publiek oplevert. Wat moet je dan doen?
03:28-03:32
En dat zijn echt best wel strategische keuzes die dit model niet kan maken.
03:32-03:34
Want we hebben een heel eenvoudig model.
03:34-03:38
Dat alleen zegt, ik heb één uitkomst en ik heb een paar voorspellers.
03:38-03:41
En wat voorspelt nou die uitkomst?
03:41-03:43
Het kan geen waardes voorschrijven.
03:43-03:46
Dit model wordt alleen gebruikt als het iets beter kan dan een mens.
03:46-03:49
Dus je moet altijd kijken, denk ik, hoe goed werkt de sector nu?
03:49-03:52
Nou, dat is zeg maar prachtige voorstellingen.
03:52-03:56
Maar het meer, het grote deel van het aanbod zit thuis.
03:56-03:58
30% van de stoelen zijn leeg.
03:58-04:02
En de 70% overige stoelen vinden veel actoren in de sector zelf.
04:02-04:05
Er is beperkt een weerspiegeling van de maatschappij.
04:05-04:09
Dus kan dit model één van die dingen verbeteren?
04:09-04:11
Ja, te gek, gebruik het.
04:11-04:15
Kan een acteur uit de praktijk dat beter? Ja, gebruik het alsjeblieft niet.
04:15-04:19
Ik denk ook dat het goed is om nog eventjes twee dingen uit elkaar te halen.
04:19-04:25
Dus aan de ene kant gaat het volgens mij over het gebruik van data in deze sector.
04:25-04:29
Nou, dat is aan de kant van de publieksmonitoring waar wij mee bezig zijn.
04:29-04:35
En wat ik terug heb gehoord, is in ieder geval dat iedereen wel de waarde daarvan onderschrijft.
04:35-04:38
Dus daar ben ik in die zin heel blij mee.
04:38-04:42
En ik denk wel dat iedereen ook die we hebben gesproken,
04:42-04:44
dan in ieder geval ook wel van overtuigd is van,
04:44-04:47
"Oh ja, in de toekomst zijn er meerdere dingen mogelijk.
04:47-04:52
En wat zou zo'n model als het voorspelmodel daar aan bij kunnen dragen?"
04:52-04:55
Waarbij dan wel nog wat vraagtekens worden gesteld.
04:55-04:56
En inderdaad wat Edsart zegt van,
04:56-05:00
"Soms is volgens mij gewoon nog niet helder wat het wel kan, wat het niet kan,
05:00-05:03
hoe het ingezet kan worden en wat onze intenties zijn."
05:03-05:09
Dus ik denk, kijk we hebben nu een podcast van vier, vijf afleveringen,
05:09-05:14
maar dit is volgens mij de start van een langer gesprek en een heel waardevol gesprek.
05:14-05:17
En volgens mij heb ik dat in de eerste aflevering al gezegd,
05:17-05:19
ik zie heel erg oud na dat gesprek.
05:19-05:29
Om nog even goed aan te duiden wat het voorspelmodel op dit moment kan,
05:29-05:33
neem ik je mee in de pilot die Edsart net heeft gedaan met een aantal podia.
05:33-05:35
Het eerste podium had drie vraagstukken.
05:35-05:39
Hoe krijgen we jong publiek? Hoe krijgen we nieuw publiek?
05:39-05:42
En is er aanbod dat niet bij ons op de radar staat?
05:42-05:45
Je hebt uiteraard eerst indicatoren daarvoor nodig, die hebben we gelukkig.
05:45-05:49
En het was wel heel interessant om na eerste gesprek te hebben,
05:49-05:54
oké je wil jong publiek, welk percentage van je publiek moet dan tussen welke leeftijd zijn?
05:54-05:55
Wanneer is het goed?
05:55-05:59
Maar ook uiteindelijk gaven ze aan bij die pilot,
05:59-06:03
er is eigenlijk een deel van het aanbod wat we tot nu toe niet overwogen,
06:03-06:06
maar we zien nu eigenlijk dat dat een ander publiek zou op kunnen leveren.
06:06-06:10
Of het is ook zelfs een aanbod wat we niet echt op de radar hadden,
06:10-06:12
dat willen we nu toch wel overwegen.
06:12-06:15
We kijken of we ons speelseizoen langer kunnen maken,
06:15-06:18
dus dat zijn eigenlijk heel veel waarden buiten de economische waarden.
06:18-06:22
Maar om dat dan te concretiseren, zeg van oké we hebben drie waardes,
06:22-06:23
hoe moeten we die prioriteren?
06:23-06:25
Ja dat maakt het wel gelijk heel concreet,
06:25-06:27
en dat is ook spannend om daar dus een keuze op te maken.
06:27-06:31
Maar hoe bepaal je dan zoiets van inderdaad we willen meer jong publiek,
06:31-06:33
maar wat dan de goede hoeveelheid is?
06:33-06:35
Is dat gewoon echt in overleg met elkaar?
06:35-06:37
Ja dat is een goede vraag,
06:37-06:40
en wat misschien belangrijk is om te benadrukken,
06:40-06:43
dit is geen generatieve AI, het maakt geen kunst.
06:43-06:45
Het is geen voorschrijvende AI,
06:45-06:48
het is niet hé vertel me wat mijn programmering moet zijn,
06:48-06:49
dat vertelt het allemaal niet.
06:49-06:52
Maar je kan een aantal vragen stellen,
06:52-06:56
van ik vind het als podium belangrijk om publiekswaarde,
06:56-06:58
of financiële waarde,
06:58-07:01
of misschien zelfs kwaliteitswaarde van het aanbod,
07:01-07:02
en dan kunnen wij kijken,
07:02-07:06
hebben wij features, indicatoren die daar iets over kunnen zeggen.
07:06-07:09
Dus als het gaat om de vragen die dit podium had,
07:11-07:14
nieuw aanbod is natuurlijk best wel makkelijk,
07:14-07:16
we kunnen zien wie heeft er allemaal in Nederland opgetreden,
07:16-07:17
wie heeft er nog niet op jouw podium opgetreden,
07:17-07:20
dat kan je natuurlijk best wel makkelijk laten zien.
07:20-07:24
Of jong publiek, nou alle kaartkopers, alle leeftijden,
07:24-07:26
kunnen we zien dat een bepaald aanbod,
07:26-07:28
vaker een jong publiek trekt.
07:28-07:33
We hebben natuurlijk een eigen missie waar dit is ontstaan,
07:33-07:37
maar we hebben vooral ook in de eerste feedback ronde gevraagd aan het podium,
07:37-07:39
wat zijn jullie belangrijke waarden?
07:39-07:42
Want het heeft alleen maar nut om een goede voorspelling te doen,
07:42-07:44
om iemand te helpen waarde te bereiken,
07:44-07:46
of doelen die ze zelf belangrijk vinden.
07:47-07:50
Het was opvallend dat de angsten die we hoorden in de afgelopen afleveringen,
07:50-07:53
eigenlijk vooral te maken hadden met het menselijk handelen.
07:53-07:56
Dus niet zozeer de techniek van het model aan zich,
07:56-07:59
maar hoe gaat de mens er mee om?
07:59-08:03
Is er nog ruimte voor experiment of voor onvoorspelbaarheid?
08:03-08:05
Terwijl de podia duidelijk zeiden van ja,
08:05-08:08
nee, maar hier zitten ook mensen met een hart voor de kunsten,
08:08-08:10
en ik heb ook andere gesprekken gevoerd,
08:10-08:14
zoals met Hanna Stronsberg, die in Duitsland al zoiets doet,
08:14-08:18
en die juist ziet van oké, maar door dit soort modellen
08:18-08:23
wordt het risico van de grotere financiële projecten eigenlijk beperkt,
08:23-08:25
want we kunnen beter inschatten wat dat oplevert,
08:25-08:29
en dat laat meer ruimte, juist voor de verrassing,
08:29-08:30
voor dat soort dingen.
08:30-08:32
Dus dat vond ik ook wel heel mooi om te zien.
08:32-08:36
En volgens mij denk ik ook dat de noodzaak is,
08:36-08:38
dat er meer met elkaar aan tafel wordt gezeten,
08:38-08:42
om en naar elkaar uit te spreken van hoe zien jullie het op een groter niveau,
08:42-08:46
zodat daar ook op dat niveau een gesprek plaatsvindt,
08:46-08:53
omdat ik uiteindelijk wel zag dat iedereen wel dezelfde waarden eigenlijk draagt.
08:53-08:57
Ja, en jij zegt, ik heb dus al gesproken met iemand uit Duitsland
08:57-09:02
waar dit wordt ingezet, en ook op zo'n soortgelijke manier?
09:02-09:04
Nee, zij doen het net op een andere manier,
09:04-09:08
dus zij kiezen de insteek echt vanuit de marketing,
09:08-09:11
en wij hebben natuurlijk de intentie gehad om te kijken van
09:11-09:14
oké, hoe krijgen we dat aanbod, dat bredere aanbod op de podia,
09:14-09:18
dat ook ongezien aanbod boven komt drijven,
09:18-09:20
en dat podia-programmeurs zien van
09:20-09:26
hé, dit is ook een optie waarmee ik nieuw aanbod, nieuw publiek, etc.,
09:26-09:28
dus echt vanuit de aanbod kan bekeken,
09:28-09:30
en dat gaat meer vanuit de marketing.
09:30-09:35
Dus er is een aanbod, en hoe krijg ik dat zo goed mogelijk bij het juiste publiek?
09:36-09:38
Dit is een programmeringstoel.
09:38-09:41
Het begint bij publiek en het aanbod,
09:41-09:45
wat denk ik de twee belangrijkste factoren zijn in de podiumkunsten.
09:45-09:47
Ja, en ik geloof heel erg, ik bedoel,
09:47-09:49
met heel veel verschillende mensen gewerkt,
09:49-09:51
en één ding hebben ze allemaal gemeen,
09:51-09:55
is dat ze in onze sector werken omdat ze dat belangrijk vinden.
09:55-09:57
Ze vinden het niet belangrijk om heel veel geld te verdienen,
09:57-10:00
maar ze vinden het belangrijk dat er verhalen verteld worden,
10:00-10:02
dat die expressie er is, dat die ruimte er is,
10:02-10:06
dat die dialoog er is, dat die zicht op de wereld er is.
10:06-10:10
En er zullen misschien ook plekken zijn waarbij daar anders naar gekeken wordt.
10:10-10:14
Prima, denk ik dan. Het gaat over het geheel.
10:14-10:16
Ja, dus er zullen altijd mensen kunnen zijn
10:16-10:19
die een model op een verkeerde manier gaan gebruiken.
10:19-10:22
Ja, verkeerd zou ik het niet willen noemen, anders.
10:24-10:28
Maar dat zijn dezelfde plekken waarschijnlijk die nu ook op die manier werken.
10:28-10:31
Ik denk inderdaad dat dit model gaat je waarde niet veranderen.
10:31-10:32
Als je geld heel belangrijk vindt,
10:32-10:35
dan ga je niet als een model je helpt om het nieuwe publiek te sturen
10:35-10:36
opeens opnieuw publiek sturen.
10:36-10:39
Of op artistieke waarde. En andersom ook niet.
10:39-10:44
Ik denk wel dat een programmeringsbeslissing is gewoon echt een...
10:44-10:46
Ik vind dat best wel een hele serieuze beslissing.
10:46-10:50
Want je beslist echt over dit aanbod komt wel op mijn podium en dat niet.
10:50-10:52
Dat is echt superbelangrijk, denk ik.
10:52-10:56
En ook, ik programmeer voor min of meer dit publiek en niet voor dit ander publiek.
10:56-11:01
Dus ik denk ook dat misschien een soort van utopische gesprek
11:01-11:03
misschien dat niet helpt.
11:03-11:06
Van, we gaan het gebruiken als het perfect is.
11:06-11:10
We moeten echt denk ik denken, kan het iets beter dan hoe het nu gaat?
11:10-11:12
Dat is gewoon echt heel belangrijk, denk ik.
11:12-11:16
Kan je één extra voorstelling of één extra artiest op het podium krijgen?
11:16-11:19
Dat is het allerbelangrijkste, denk ik.
11:19-11:22
En als het gaat om niet-economische waarde,
11:22-11:24
ja, daar zijn er heel veel indicatoren voor.
11:24-11:27
Ook daar denk ik dat het vaak goed is om pragmatisch te zijn.
11:27-11:29
Wat zouden we goed kunnen voorspellen?
11:29-11:32
Waar zouden we een mens bij kunnen helpen en wat niet?
11:32-11:34
Er zullen ongetwijfeld heel veel dingen zijn van niet,
11:34-11:38
maar jong publiek bereiken, verschillende postcodes bereiken.
11:38-11:40
Heeft iemand hier al wel eens opgetreden of niet?
11:40-11:43
Ja, dat is super makkelijk natuurlijk om dat te laten zien.
11:43-11:48
Ik geloof wel dat data dus ruimte kan bieden en rust.
11:48-11:53
En voor bepaalde delen dat als jij inderdaad een afweging maakt,
11:53-11:56
maar wel gebaseerd op data, op feitelijkheden,
11:56-11:59
en dat risico kunt beperken daarna,
11:59-12:01
dat betekent dat je ergens anders wat ruimte creëert
12:01-12:05
voor wel wat experiment en wat meer onzekerheid.
12:07-12:12
En Joep, jij zei het, het is eigenlijk het begin van het gesprek.
12:12-12:13
Hoe ziet dat eruit?
12:13-12:16
Wat zijn de volgende gesprekken die gevoerd moeten worden?
12:16-12:18
En hoe kunnen we dat gaan doen?
12:18-12:23
Nou, ik denk dat we nog steeds aan het begin staan
12:23-12:26
met het verzamelen van data.
12:26-12:30
De DIP-database wordt steeds groter en uitgebreider,
12:30-12:32
dus die kunnen we bevragen.
12:32-12:35
En zoals Tom Potts in de vorige aflevering zei,
12:35-12:39
we beginnen eigenlijk met een soort van beschrijvende analyse,
12:39-12:42
dat we beter vinger aan de pols hebben, wat gebeurt er?
12:42-12:46
Nou ja, als je ziet wat gebeurt er, dan kun je bepaalde trends
12:46-12:49
of dingen die er gebeuren eruit halen van, hé, dat is vreemd.
12:49-12:52
Of is dat wenselijk dat dit gebeurt?
12:52-12:56
Nou, dat zijn aanleidingen om daarover dan het gesprek te hebben,
12:56-12:59
om dan te onderzoeken met elkaar, maar waarom gebeurt dit?
12:59-13:01
Heeft het een bepaalde oorzaak?
13:01-13:03
En kunnen we daar wat aan doen,
13:03-13:06
als het niet wenselijk is dat dit dan daadwerkelijk gebeurt?
13:06-13:07
Nou, dan ga je dat weer meten.
13:07-13:11
Dus op die manier kunnen we beter data-gedreven met elkaar gaan werken
13:11-13:15
en echt gesprekken hebben over feitelijke dingen
13:15-13:17
in plaats van onderbuikgevoels.
13:17-13:19
En op die manier schuif je bij elkaar.
13:19-13:21
En dan kun je weer, doordat er data is, weer meten van,
13:21-13:26
oké, als we dan een ingreep doen, kunnen we daar dan veranderingen brengen, etc.
13:26-13:29
Dus dat soort gesprekken waarbij duidelijk zichtbaar is,
13:29-13:33
soort van, oké, het is niet alleen aanbod of het is niet alleen afname,
13:33-13:37
maar we hebben met elkaar te maken met een feitelijke onderligger.
13:37-13:40
Dus volgens mij, ja, ik word daar enthousiast van.
13:41-13:45
Dit soort technologische ontwikkelingen worden op de korte termijn vaak overschat
13:45-13:47
en op de lange termijn onderschat.
13:47-13:51
Wat zijn de uitdagingen waar Edsart op dit moment tegenaan loopt?
13:51-13:56
Ja, wij hebben qua datakwaliteit echt een grote uitdaging nog,
13:56-14:00
waarvan ik nu een beetje aan het inventariseren ben van
14:00-14:02
hoe we dat kunnen doen, hoe we dat kunnen doen,
14:02-14:04
hoe we dat kunnen doen, hoe we dat kunnen doen.
14:04-14:06
En dat is een heel groot probleem.
14:06-14:10
Nog, waarvan ik nu een beetje aan het inventariseren ben van
14:10-14:14
misschien als je op een servetje berekening maakt,
14:14-14:18
als ik daar fulltime handmatig die dataset zou schoon moeten maken
14:18-14:20
tot het niveau dat het echt perfect is,
14:20-14:23
zou ik daar twintig jaar fulltime mee bezig zijn.
14:23-14:26
Dus we zijn wel met, we hebben heel veel oplossingen al geprobeerd,
14:26-14:28
dingen die deels werken.
14:28-14:30
En wat bedoel je met schoonmaken?
14:30-14:33
Nou, schoonmaken, bijvoorbeeld als je nu een artiest hebt,
14:33-14:37
die staat op heel veel verschillende manieren in de dataset.
14:37-14:40
Die dataset komt voor een deel uit de ticketingsystemen.
14:40-14:44
Dus daar staat bijvoorbeeld de artiest met de showtitel bij,
14:44-14:47
of op een andere manier geschreven, of met een afkorting, et cetera.
14:47-14:50
En heel vaak staat er ook niks over de artiest.
14:50-14:53
En laten we zeggen dat voor één artiest,
14:53-14:57
dat die misschien wel op tien verschillende manieren voorkomt in de dataset.
14:57-15:01
Dus voordat je eigenlijk iets kan zeggen over een artiest als geheel,
15:01-15:03
of over een productie als geheel,
15:03-15:05
moeten die data veel schoner zijn.
15:05-15:07
En dat is echt een uitdaging.
15:07-15:13
Als dat gaat lukken, dan eigenlijk voor de rest ligt er al heel veel eigenlijk klaar.
15:13-15:16
Want het model werkt, we hebben een applicatie al gebouwd, dat werkt.
15:16-15:21
Maar dat is denk ik wel heel belangrijk, om het voor iedereen echt goed te kunnen gebruiken.
15:21-15:25
En als je dat handmatig moet gaan doen, ben je twee keer per week terug?
15:25-15:28
Ja, dat is sowieso geen optie.
15:28-15:35
Dus jij bent nu aan het onderzoeken, hoe kan ik zorgen dat ik dit model zo train, dat hij dat zelf kan?
15:35-15:40
Ja, we hebben al heel veel dingen geprobeerd, maar nog steeds zijn we er nog niet.
15:40-15:45
Ja, het voelen we eigenlijk als hele soort praktische, lullige dingen dan nog.
15:45-15:50
Ja, maar het werk dat ervoor zit, is gierend saai.
15:50-15:52
Maar wel heel erg belangrijk.
15:52-15:57
En daarin is natuurlijk ook een opdracht van ons, en ook naar het veld, van oké,
15:57-16:01
besef je de waarde van data?
16:01-16:04
En dit zou ermee gedaan worden, en dat kan ermee gedaan worden.
16:04-16:09
En dat de mensen die aan de kassa zitten, zijn superbelangrijk hierin.
16:09-16:14
Of de mensen die de planningsprogramma's invullen, zijn superbelangrijk.
16:14-16:19
En op dit moment is bij een deel al dat besef van, oh ja, voor een groter deel.
16:19-16:24
Maar voor een deel is het, ja, men voert het in voor een eigen bedrijfsvoering, zeg maar.
16:24-16:28
Maar ja, ook dat belang, dat grotere belang dat we met elkaar hebben,
16:28-16:31
proberen we natuurlijk ook over het voet licht te krijgen.
16:31-16:35
Waar ik wel trots op ben, is dat dit model niet begint bij de infrastructuur,
16:35-16:38
maar eigenlijk bij het publiek en de artiest.
16:38-16:43
En ik denk dat dat wel een mooi accent zou kunnen zijn, wat dit model toevoegt.
16:43-16:47
En wat ik er zeker uit haal, is, ja, al die waarden.
16:47-16:48
Dus wat is allemaal belangrijk?
16:48-16:53
Waar moeten we naar gaan zoeken, om menselijke beslissers bij te helpen in dit model?
16:53-16:56
Dat is natuurlijk uiteindelijk waar het allemaal om draait.
16:56-17:05
Een vaste gast in de eerste drie afleveringen was toekomsthistoricus Aragorn Meulendijks.
17:05-17:12
Hij schetste een toekomstbeeld waarin we over 15 jaar misschien al wel 50% van onze banen kwijt zijn aan robots.
17:12-17:16
Maar als je al deze praktische hobbels hoort, is dat moeilijk voor te stellen.
17:16-17:19
Hoe kijken Joep en Edsart nu naar deze voorspellingen?
17:19-17:22
En wat is voor hun de rol van kunst in de toekomst?
17:22-17:29
Ja, voor mij gaat kunst over mens zijn en het uitdrukken van wie je bent met al je lelijke en mooie en gekke dingen.
17:29-17:31
En dat iemand daarmee kan connecten.
17:31-17:36
Dus voor mij is dat een unieke menselijke bezigheid, kunst maken.
17:36-17:44
Ja, dus niet iets wat we in de metaverse gaan doen zonder dat er nog billen op stoelen zitten, zeg maar.
17:44-17:47
Nee, ja, ik werd in ieder geval wel eventjes door elkaar geschud.
17:47-17:50
Dat vond ik in ieder geval heel erg aangenaam.
17:50-17:57
En ik denk dat zijn verhaal over spiegelneuronen, die begrijp ik heel erg.
17:57-18:06
Als ik ergens zit en ik zie iets uitgevoerd worden dat door een computer is gemaakt, dan ervaar ik dat anders dan dat ik dat een persoon ziet doen.
18:06-18:08
Ik geloof daar ook niet in.
18:08-18:16
Ik denk dat het een toegevoegde waarde kan zijn aan kunst en dat het ook weer een middel is naast wat we nog meer doen.
18:16-18:22
Maar ik geloof niet dat we alleen maar naar digitale kunst gaan kijken.
18:22-18:26
En ik denk dat er ergens ook te zien is dat er altijd wel weer een tegenbeweging is.
18:26-18:34
Juist ook in nieuwe generaties die moe worden van schermen en juist die connectie met elkaar en dat samen beleven.
18:34-18:37
En dat dat altijd boven zal blijven drijven.
18:37-18:48
En ik denk ook dat we altijd een enorme behoefte gaan hebben om wel fysiek bij elkaar te zitten en iets te beleven dat ook vluchtig is.
18:48-18:52
Waar je dan weer daarna online met elkaar over praat.
18:52-18:55
Maar ik hoop ook eigenlijk in de kroeg, nog steeds.
18:55-18:57
En AI is heel breed.
18:57-19:05
Je kan er heel erg in de breedte en maatschappelijk over hebben, waar de toepassing die we hebben heel klein en heel smal is.
19:05-19:09
Het is eigenlijk alleen kunnen we die infrastructuur iets effectiever en iets efficiënter maken.
19:09-19:16
Zodat er programmeerbeslissing, die heel belangrijke beslissing is, beter gemaakt kan worden om dingen te behalen die we belangrijk vinden.
19:16-19:18
En het gaat natuurlijk helemaal niet over kunst maken.
19:18-19:21
Het gaat over heel veel dingen gaat het niet.
19:21-19:27
Dus het is ook vaak makkelijk om AI en dan alles wat er mogelijk is te gaan beschrijven en vooruit te kijken.
19:27-19:32
Maar ja, we kunnen ook niet zeggen is het internet goed of slecht voor de kunst.
19:32-19:36
Er zijn goede dingen, er zijn slechte dingen, er zijn zoveel internet toepassingen.
19:36-19:39
Ja, dus we hebben er enorm grote vragen allemaal aangekoppeld.
19:39-19:46
Die heel mooi zijn en het leuk om het elkaar over te hebben, maar die misschien niet op dit model eigenlijk echt van toepassing zijn.
19:46-19:49
Nee, maar dat maakt het niet minder waardevol denk ik.
19:49-19:55
Ik denk juist dat in deze tijd waarin we wel merken van dit is wel het ding waarover gesproken wordt.
19:55-19:59
En dan probeer je met z'n allen een soort van grip op te krijgen en een kader omheen te zetten.
19:59-20:05
Kijk het bijzondere vind ik dat het blijkbaar een technologie is die nu niemand meer begrijpt.
20:05-20:09
De belangrijkste wetenschappers die weten niet meer hoe dat model...
20:09-20:11
Dat direct heb je zo van oeh dat is eng.
20:11-20:15
En dat is het voor een deel al, maar daarom juist is dit gesprek belangrijk.
20:15-20:23
Ook in de breedte en ook getriggerd door dit soort modellen van oeh hoe willen we de toekomst met elkaar vorm gaan geven en wat willen we ook niet.
20:23-20:27
Het is heel belangrijk om dat van meet af aan open met elkaar te bespreken.
20:27-20:33
Tot slot, waar hopen Edsart en Joep over vijf jaar te staan met DIP en het voorspelmodel?
20:33-20:36
Ik hoop dat dan natuurlijk de hele sector is aangesloten.
20:36-20:43
We zijn nu nog in gesprek met bijvoorbeeld de concertpodia en de muziekensembles, de festivals.
20:43-20:46
Ons veld is eigenlijk heel erg rijk.
20:46-20:54
Ik werk al 25 jaar in de culturele sector, maar mijn oren klapperden als je hoort hoeveel van onze aanbod ook schoolvoorstellingen zijn.
20:54-21:00
Dat zijn bijvoorbeeld dingen die wij nu nog niet registreren, want we kunnen niet inpluggen op een ticketing systeem.
21:00-21:04
Maar dat bereik van die jongeren, nou dat zijn duizenden voorstellingen.
21:04-21:09
Dat komt nergens voor, terwijl ja met z'n allen zeggen jongeren worden niet bereikt.
21:09-21:12
Nou volgens mij worden die een wijs goed bereikt.
21:12-21:15
Alleen ja dat zit niet in onze data.
21:15-21:22
Nou dat vind ik super interessant, maar ook de werking dus van festivals in zomerperiodes en op een andere manier dat aanbod.
21:22-21:31
Ja dus voor mij geldt voorwaard, soort van oké dit is wel een weg waarvan ik denk dit moeten we verder gaan bewandelen.
21:31-21:35
En gestut in die overtuiging, oké dit heeft meerwaarde.
21:35-21:37
Hier kunnen we als sector echt iets mee.
21:37-21:45
En laten we vooral iedereen aangehaakt houden, omdat ik wel heel veel waarde vond in de gesprekken die zijn geweest.
21:45-21:48
En waar hoop jij dat het over vijf jaar staat?
21:48-21:57
Nou ik hoop dat we die hobbel van datakwaliteit, zonder mijn baan om te zeggen en twintig jaar lang elke dag die data om te schoon.
21:57-22:01
Nee dat is flauw. Maar ik hoop dat we die hobbel, dat we die kunnen nemen.
22:01-22:09
Ja en als we die kunnen nemen, dan zou ik het heel tof vinden als al die waarden en die doelen die eigenlijk best wel overeen komen.
22:09-22:13
Daar sluit ik aan bij Joep, ik denk dat dat wantrouwen is van ja anderen die willen alleen maar omzetten.
22:13-22:15
Ik denk dat dat heel erg meevalt.
22:15-22:17
Dat is niet wat ik heb gehoord tot nu toe.
22:17-22:22
Als die waarden, het publiek is een afspiegeling van de samenleving.
22:22-22:25
We krijgen zo veel mogelijk aanbod ook echt op het podium.
22:25-22:27
Er zitten minder artiesten thuis.
22:27-22:31
Als dat allemaal lukt en het zijn ook mooie, bijzondere kwalitatieve dingen.
22:31-22:35
Dat we het veel meer kunnen gaan hebben over kwaliteit, over creatie en dat soort dingen.
22:35-22:39
Dat we het hele operationele ding gewoon makkelijker kunnen aftikken.
22:39-22:42
Dat zou ik heel tof vinden.
22:42-22:44
Dan kun je het hebben over de echte belangrijke dingen.
22:44-22:47
Creëren, kunst, kwaliteit.
22:47-22:53
Dank voor het luisteren naar Data, AI en de cultuursector.
22:55-22:57
Dit was de laatste aflevering.
22:57-23:00
En tegelijkertijd nog maar het begin.
23:00-23:04
Wil je verder praten of heb je een vraag of opmerking over deze podcast?
23:04-23:08
Laat het ons dan zeker weten via info@dip.nl.
23:08-23:14
En als je dit een interessante serie vond, deel hem dan ook met een collega of iemand anders die er iets aan kan hebben.
23:14-23:20
Wil je meer informatie over DIP of je ook aansluiten? Kijk op dip.nl.
23:20-23:27
Het voorspelmodel van DIP kon ontwikkeld worden in het kader van het Innovatielabs traject van het Stimuleringsfonds Creatieve Industrie.