{"id":2957,"date":"2026-07-01T09:49:58","date_gmt":"2026-07-01T07:49:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.contemporanea.be\/?post_type=article&p=2957"},"modified":"2026-07-13T13:59:58","modified_gmt":"2026-07-13T11:59:58","slug":"verslag-van-de-dag-van-de-nieuwste-geschiedenis-ctrl-alt-history-digital-humanities-meets-ai","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/article\/verslag-van-de-dag-van-de-nieuwste-geschiedenis-ctrl-alt-history-digital-humanities-meets-ai\/","title":{"rendered":"Verslag van de Dag van de Nieuwste Geschiedenis. Ctrl-Alt-History: (Digital) Humanities Meets AI"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n \n <\/div>\n<\/section>\n\n\n
\n
\n\n
\n \"\" <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n
\n
\n \n

Toch vinden er op (inter)nationaal niveau nog vaak te weinig debatten plaats om een fundamentaal kader te geven aan hoe deze processen onze vakgebieden, beroepen en de samenleving be\u00efnvloeden. Deze editie van de Dag van de Nieuwste Geschiedenis \u2013 Journ\u00e9e de l\u2019Histoire Contemporaine, georganiseerd door de Belgische Vereniging voor Nieuwste Geschiedenis \u2013 Association belge d\u2019Histoire contemporaine BVNG-ABHC en de Universiteit Antwerpen op 29 april 2026, vestigde met die reden de aandacht op het gebruik van AI in (Belgisch) historisch onderzoek, erfgoedbeheer en onderwijs. Het bood een forum om de kansen, risico\u2019s en uitdagingen van AI binnen het Belgische historische landschap te verkennen door sprekers uit te nodigen die deze ontwikkelingen kritisch, empirisch en\/of pedagogisch benaderen.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

De studiedag in het Hof van Liere (Stadscampus Uantwerpen) bracht uiteindelijk een uitzonderlijk brede groep onderzoekers, erfgoedprofessionals en studenten samen rond \u00e9\u00e9n centrale vraag: hoe kunnen en moeten historici binnen deze snelveranderende wereld van artifici\u00eble intelligentie navigeren en welke implicaties heeft dat? De presentaties en workshops maakten duidelijk dat het debat over AI niet langer een technische aangelegenheid is, maar een fundamentele verschuiving in ons onderzoeks- en erfgoedlandschap en hoe we geschiedenis bedrijven en bewaren. De diversiteit van het publiek (van doctorandi en ZAP\u2011leden tot archivarissen, museummedewerkers en onafhankelijke onderzoekers) zorgde voor een levendige dynamiek. De sterke vertegenwoordiging van Belgische universiteiten werd aangevuld met internationale sprekers en partners uit de erfgoedsector en het bredere werkveld, wat de uitwisseling merkbaar verrijkte. Vooral de grote groep studenten uit Antwerpen gaf de dag een open en leergierige sfeer.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Inhoudelijk vormde de keynote een belangrijk ijkpunt. De lezing over AI als gesprekspartner in historisch onderzoek zette meteen de toon: niet de technologie zelf, maar ook de manier waarop digitale tools onze interpretatie en besluitvorming be\u00efnvloeden, alsook de ethische en maatschappelijke gevolgen, verdienen onze aandacht. De panelsessie \u2018Ai, ai, ai\u2026 wat willen we met AI in historisch onderzoek?\u2019 bouwde daarop voort door de methodologische en ethische vragen scherp te stellen, terwijl het afsluitende rondetafelgesprek de nood aan ge\u00efnformeerde oordeelsvorming bij het wel of niet gebruiken van AI onder meer centraal plaatste. Het was opvallend hoe vaak de discussie terugkeerde naar verantwoordelijkheid, transparantie en het belang van menselijke expertise, wat ook mooi aansloot bij de twee workshops georganiseerd in de namiddag rond het hands-on gebruik van AI binnen digitale geschiedenis.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Hoewel de snelle evoluties van artifici\u00eble intelligentie momenteel voor veel onzekerheid en verontrusting zorgen, zowel binnen de geesteswetenschappen als in andere sectoren, eindigde onze dag toch met een algemeen gevoel van verbinding en optimisme. Er ontstonden spontaan nieuwe idee\u00ebn en netwerken, waarbij verschillende deelnemers aangaven verdere samenwerking te willen verkennen, zoals de onderzoeksgroep van de keynote\u2011spreker (C\u00b2DH) via bijkomende workshops rond AI\u2011toepassingen. Over twee jaar trekken we met de Dag van de Nieuwste Geschiedenis naar een andere universiteit (wellicht UC Louvain) voor een volgende editie, waar het gesprek ongetwijfeld verder zal worden uitgebouwd.<\/span><\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

\n
\n

Programma<\/h2>\n \n

Keynote:<\/strong> Fr\u00e9d\u00e9ric Clavert (Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C\u00b2DH)), The Archipelago and the Method: AI and Historical Practice<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Fr\u00e9d\u00e9ric Clavert, assistant professor eigentijdse geschiedenis aan het Centre for Contemporary and Digital History (C\u00b2DH,<\/em> Universiteit van Luxemburg), specialiseert zich in de impact van AI-systemen op onze omgang met het historische verleden. In die capaciteit is Clavert ook managing editor van de Journal of Digital History<\/em>, redigeerde recent een themanummer van Memory Studies Review<\/em> over de vraag of artifici\u00eble intelligentie de toekomst van het collectief geheugen is en publiceert ook zelf uitvoerig over het onderwerp. Zo is hij medeoprichter van de C\u00b2DH AI Working Group<\/em>, die het AI Manifesto opstelde over de mogelijkheden en uitdagingen van (generatieve) AI binnen geschiedschrijving<\/a>.<\/p>\n

 <\/p>\n

Tijdens zijn keynote presentatie benadrukt Clavert hoe historici vastzitten in het verkeerde debat over AI. In plaats van te blijven hangen bij de vraag “doet AI feitelijke fouten” (het “AI-als-orakel”-frame), moet de discipline zich richten op hoe AI als infrastructuur de onderzoekspraktijk transformeert, met name door heterogene bronnen te verbinden zonder voorafgaande datamodellering. Hij illustreert dit kort met zijn eigen tool, ClioDeck. Hij plaatst dit binnen het “archipel-syndroom”: historische data blijft versnipperd ondanks decennia aan infrastructuur-investeringen (DARIAH, CLARIN). AI-agents bieden volgens hem een structureel andere oplossing omdat ze praktijken verbinden in plaats van data, waardoor de epistemische last terug verschuift naar de historicus zelf. Tegelijk benoemt hij drie structurele ethische kosten van AI-gebruik (de digitale arbeid van het annoteren, de zware milieu-impact en de soevereiniteit over data en modellen). Hij pleit echter niet voor onthouding maar voor collectieve, gedocumenteerde infrastructuur wat individuele tactieken als bricolage of sabotage moet vervangen. Het zet historici aan om AI-systemen niet langer als orakel te zien, maar als connectoren en infrastructuur die bepalen wat we kunnen vragen aan onze bronnen, niet enkel welke antwoorden ze geven. De historicus blijft op die manier noodzakelijkerwijs de touwtjes in handen houden, zowel voor wetenschappelijke als maatschappelijke keuzes.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

\n
\n \n

1.1. AI in onderzoek en onderwijs <\/u><\/p>\n

Sprekers<\/strong>: Tess Dejaeghere, Lise Foket, Fien Messens, Bas Vercruysse, Vincent Ducatteeuw (UGent \u2013 Universiteit Antwerpen \u2013 KBR, Koninklijke Bibliotheek van Belgi\u00eb).<\/p>\n

Titel : <\/strong>Ai, ai, ai \u2026. wat willen we met AI in historisch onderzoek?<\/em><\/p>\n

In het panel Ai, ai, ai \u2026. wat willen we met AI in historisch onderzoek?<\/em> reflecteerden Tess Dejaeghere, Lise Foket, Fien Messens, Bas Vercruysse en Vincent Ducatteeuw, allen verbonden aan het Ghent Centre for Digital Humanities (GentCDH), in drie presentaties over de impact van AI op de historische praktijk. De eerste presentatie deconstrueerde de term AI, en situeerde die binnen de computationele geschiedschrijving. Daarbij werd benadrukt dat de term large language model beter de lading denkt dan artificial intelligence.<\/p>\n

In de tweede presentatie volgde een overzicht van (lopende) projecten binnen het GentCDH waarbij computationele methodes worden ingezet, zoals het Navez Project, Glashelder, \u2026. Het panel toonde op die manier hoe AI kan worden ingezet op een schaal van een praktisch hulpmiddel tot een volwaardige onderzoeks- of analysemethode. Op die manier wees het panel ook op de fundamentele methodologische en ethische vragen die het gebruik van AI daardoor oproept.<\/p>\n

De derde en laatste presentatie focuste op de toekomstperspectieven en pedagogische gevolgen van AI. Aan de hand van de eigen onderwijservaringen, belichtte het panel enerzijds wat de rol van AI binnen (digital) history kan zijn. Anderzijds stelde het panel de open vraag of geschiedenisstudenten AI-vaardigheden aangeleerd moeten krijgen. Zorgt AI namelijk voor nieuwe competenties, of gaat het om bestaande historische competenties in een nieuwe verpakking? De vragenronde na de sessie toonde dat de presentaties voor stof tot nadenken hadden gezorgd.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

\n
\n \n

1.2. Infrastructures of Remembrance: AI, Archives & Heritage <\/u><\/p>\n

Sprekers:<\/strong><\/p>\n

    \n
  • Lo\u00efc Fran\u00e7ois (LRE Foundation) Integrating AI Tools into a World War II Public History and Dissemination Project<\/em><\/li>\n
  • Artsiom Kamovich (KU Leuven) Born-Digital Cultural Heritage and AI: Optimistic and Pessimistic Perspectives<\/em><\/li>\n
  • Gregory Verbaanderd (UCLouvain), Fusion institutionnelle et d\u00e9fis archivistiques : Strat\u00e9gies num\u00e9riques pour la migration des donn\u00e9es du S\u00e9nat de Belgique<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

    Lo\u00efc Fran\u00e7ois presenteerde het lopende project van Liberation Route Europe (LRE) over de toepassing van AI voor de ontsluiting en het begrip van de geschiedenis van de Tweede Wereldoorlog. Het project maakt gebruik van de database van de LRE Foundation, die meer dan vierduizend originele teksten en achthonderd afbeeldingen bevat, en past hierop diverse AI-technologie\u00ebn toe, waaronder beeldherkenning, transcriptie en thematische koppeling van historische bronnen. Fran\u00e7ois ging ook in op de ethische uitdagingen die gepaard gaan met het toepassen van AI op gevoelige historische bronnen, waaronder bronvalidatie, technologische bias, auteursrechtelijke beperkingen en het waarborgen van betrouwbaarheid voor gebruikers van AI-gegenereerde output. Specifiek dit aspect van de presentatie leidde tot een interessante discussie in het nagesprek.<\/p>\n

    Artsiom Kamovich onderzocht de invloed van AI op born digital cultural heritage<\/em> (BDCH), cultureel erfgoed dat uitsluitend in digitale vorm bestaat. De centrale vraag van deze bijdrage was of de opkomst van AI-gegenereerde content een bedreiging vormt voor dit type erfgoed of juist nieuwe mogelijkheden biedt voor het behoud en de waardering ervan. Kamovich argumenteert dat de overvloed aan machinaal geproduceerde digitale inhoud een maatschappelijke behoefte aan authenticiteit genereert. Deze authenticiteitszoektocht kan het belang van BDCH vergroten en bewaarinitiatieven stimuleren, maar brengt ook risico’s met zich mee, zoals commodificatie en het verdwijnen van authentiek digitaal vakmanschap.<\/p>\n

    Tot slot presenteerde Gregory Verbaanderd de Records Management strategie van de archiefdienst van de Belgische Senaat. Deze werd ontwikkeld ter voorbereiding van de fusie met de administratie van de Kamer van Volksvertegenwoordigers vanaf 1 januari 2026. De centrale uitdaging betrof de migratie van heterogene en vaak verouderde digitale gegevens naar het informaticasysteem van de Kamer, waarbij de integriteit, traceerbaarheid en toegankelijkheid van deze data gewaarborgd dienden te blijven. Daarnaast werd aandacht besteed aan de afstemming tussen digitaal en papieren archiveren binnen de specifieke context van het parlement, dat zowel historische als bedrijfsmatige archieven beheert. Verbaanderd benadrukte dat deze institutionele context een kans bood om het elektronisch archiefbeheer te moderniseren.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

    \n
    \n \n

    1.3. Parsing<\/span> the Past: AI, Semantics & Historical Interpretation<\/u><\/p>\n

    Sprekers<\/strong>:<\/p>\n

      \n
    • Ellen Roelandts (KU Leuven), Belgium Contesting wealth: the politics of wealth taxation in Belgium since 1880<\/em><\/li>\n
    • Matthias Van Laer De Gezelle (Universiteit Antwerpen), Belgium Measuring 20th century income instability in the absence of income records: on the uses of AI in historical research and the potential of historical microsimulations<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

      Dit panel stond in het teken van het gebruik van AI in het academisch onderzoek, waarbij twee jonge vorsers een verhelderende inkijk gaven in hoe zij AI aanwenden bij het voeren van hun doctoraatsonderzoek. Ellen Roelandts, sociologe van opleiding en momenteel verbonden aan de onderzoekseenheid ReSPOND van de KULeuven, kwam eerst aan het woord. In haar doctoraatsonderzoek focust zij zich op hoe Belgische politieke partijen hun steun voor of verzet tegen vermogensbelasting gemotiveerd hebben doorheen de parlementaire debatten tussen 1880 en 2020. Om het enorm rijke corpus aan gedigitaliseerde parlementaire handelingen te bevragen, gebruikt zij verschillende technieken uit de digitale tekstanalyse. In de volgende, verdiepende fase van haar onderzoek zullen ook AI-toepassingen worden ingezet om de thematische analyse van de parlementaire debatten te versnellen \u00e9n te verrijken. Matthias Van Laer De Gezelle, doctoraatsonderzoeker aan het Departement Geschiedenis van de UAntwerpen, bestudeert de evolutie van inkomensvolatiliteit in Nederland tijdens het interbellum, wanneer het uitkeringssyteem van de sociale zekerheid werd uitgerold. Voor hun doctoraatsonderzoek, ontwikkelden zij een innovatief microsimulatiemodel, dat op basis van nationale, geaggregeerde statistische gegevens over collectieve arbeidscontracten, inkomstenverlies en uitkeringen een beeld tracht te scheppen van hoe stabiel het inkomen van de gemiddelde Nederlandse werknemer destijds was. De computationele rekenkracht van AI werd in de verschillende fasen van de ontwikkeling van het model benut: van het transcriberen en verwerken van rommelige, tabulaire data tot het optimaliseren van de broncode achter het microsimulatiemodel. Beide sprekers toonden aan hoe AI arbeidsintensieven taken kan overnemen en zo een groot bronnencorpus beheersbaar kan maken zelfs binnen de strikte tijdsgrenzen van een doctoraat, maar benadrukten beiden wel het belang van solide onderzoeksvragen en transparantie omtrent de hypotheses en aannames van de onderzoeker zodat ook de output van het LLM later kritisch kan worden afgetoetst.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

      \n
      \n \n

      2.1. Digiversiteit in het erfgoedlandschap: welke rol kan (en mag) AI spelen?<\/u><\/p>\n

      Sprekers:<\/strong><\/p>\n

        \n
      • Eva Andersen (Boekentoren, Universiteit Gent), Glashelder<\/em><\/li>\n
      • An De Ridder (ADVN) & Henk Vanstappen (DATABLE), MODAL<\/em><\/li>\n
      • Winne Gobyn (ADVN) & Ida De Boodt (ADVN), Cartoons in context<\/em><\/li>\n
      • Annelies De Mey (Design Museum Ghent), CHAI-T<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

        De sessie vertrok vanuit de vaststelling dat er tussen de archief- en erfgoedsector en professionele historici vaak nog een grote onwetendheid bestaat over de projecten en initiatieven die ondernomen en uitgevoerd worden. Om deze leemte (een beetje) op te vullen, stelden vier vertegenwoordigers uit de archief- en erfgoedsector elk een project voor dat steunt op AI-tools, om zo de voor- en nadelen van het gebruik van AI in de archief- en erfgoedsector te concretiseren.<\/p>\n

        Ten eerste stelde Eva Andersen van de Boekentoren het Glashelder-project voor. Het project focust op 61.000 glasplaten die in de laatste jaren werden gedigitaliseerd, en maakt gebruik van Visual Language Models om automatisch metadata te genereren bij die gedigitaliseerde glasplaten. Winne Gobyn van het ADVN stelde het nieuwe project Cartoons in Context<\/em> voor. Hoewel het project nog maar sinds april 2026 van start is gegaan, lichtte Gobyn enkele van de fundamentele uitgangspunten van het project toe, waaronder het plan om een applicatie te ontwikkelen die originele cartoons zal koppelen aan de kranten\/tijdschriften waarin ze gepubliceerd werden, en automatisch metadata voor die cartoons zal genereren. An De Ridder (ADVN) en Henk Vanstappen van het databedrijf Datable<\/em> gaven verder uitleg over het MODAL-project (Metadateren en Ontsluiten Digitale Archieven met behulp van Large Language Models). MODAL onderzoekt welke mogelijkheden GenAI \u2013 en in het bijzonder Large Language Models \u2013 bieden voor tekstuele data en digitaal-geboren archiefmateriaal in de sector. Annelies Demey van het Design Museum in Gent stelde ten slotte het CHAI-T (Cultural Heritage AI-Translator) project voor. CHAI-T maakt gebruik van LLM\u2019s om vertalingen te voorzien bij de collecties van verschillende partnerinstellingen, en de bijhorende metadata ook in andere talen aan te bieden.<\/p>\n

        Hoewel verschillend, maakte de sessie duidelijk dat de verscheidene projecten \u2013 en bij uitbreiding de hele archief- en erfgoedsector \u2013 voor gedeelde uitdagingen staan in verband met het gebruik en toepassing van AI. Er heerste een consensus dat AI niet de expertise kan vergaren van archief- en erfgoedmedewerkers, maar veelal slechts als een tool kan dienen (die steeds gecontroleerd moet worden) om een grote set aan data te verwerken. Daarenboven stellen verschillende ethische en financi\u00eble overwegingen de erfgoedsector voor moeilijke keuzes: in welke mate wordt bepaalde data gedigitaliseerd (en bijgevolg online geplaatst)? Financi\u00eble afwegingen dwingen de archief- en erfgoedsector daarnaast om een balans te zoeken tussen enerzijds kwalitatieve (online) dienstverlening, en anderzijds het behoud van controle op de eigen (archief)data. De overwegingen en uitdagingen, zo werd geconcludeerd, zijn belangrijk om te expliciteren, aangezien ze niet louter relevant zijn voor de archief- en erfgoedsector, maar ook voor historici en andere onderzoekers, zodat zij een beter zicht krijgen op welke achterliggende beslissingen (al) zijn genomen alvorens zij aan de slag gaan met de (digitale) archiefstukken.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

        \n
        \n \n

        2.2. AI, Methodology & the Transformation of Historical Interpretation<\/u><\/p>\n

        Sprekers:<\/strong><\/p>\n

          \n
        • Francesca Cadeddu (Fondazione per le scienze religiose Giovanni XXIII (FSCIRE)) The Digital Turn in Historical-Religious Studies<\/em><\/li>\n
        • Arlinde C.E. Vrooman (Huygens Institute), Constructing Semantically Coherent and Interpretable Historical Vocabularies from Domain-Specific Corpora: An Early Modern Dutch Case Study in Climate and Weather<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

          Francesca Cadeddu is onderzoeker in de hedendaagse geschiedenis aan FSCIRE (Bologna\/Palermo) en Executive Director van de Europese onderzoeksinfrastructuur RESILIENCE. Haar werk richt zich op religieuze geletterdheid en pluralisme in de geschiedenis van onderwijs in Itali\u00eb en Europa, met bijzondere aandacht voor de conceptuele en institutionele impact van digitalisering en AI op religieus\u2011historisch onderzoek. Vanuit deze positie is Cadeddu perfect geplaatst voor een verhelderende presentatie over hoe grootschalige onderzoeksinfrastructuren in de sociale en geesteswetenschappen, met name het Europese RESILIENCE-project en het Italiaanse ITSERR-project, functioneren als laboratoria voor AI-gedreven innovatie. Ze betoogt dat deze infrastructuren niet louter dienstverleners zijn, maar experimentele ecosystemen waarin historici, datawetenschappers, softwareontwikkelaars en GLAM-instellingen (galleries, libraries, archives, museums) samen digitale en AI-ondersteunde tools ontwerpen voor religieus en cultureel erfgoed.<\/p>\n

           <\/p>\n

          Arlinde C.E. Vrooman is postdoctoraal onderzoeker aan het Huygens Instituut (KNAW), waar zij klimaat\u2011 en energietransities bestudeert via Natural Language Processing en computationele historische methoden. Haar onderzoek ontwikkelt semantisch coherente vocabularia en nieuwe NLP\u2011benaderingen om historische corpora beter te interpreteren en toegankelijk te maken. In haar presentatie bespreekt ze de constructie van een Early Modern Dutch Historical Climate Vocabulary (v1.3) op basis van het GLOBALISE-corpus (VOC-archieven, 1610-1796), als eerste stap richting de reconstructie van historische klimaatdata voor huidig klimaatonderzoek. De methode is inductief en explorerend: eerst wordt een pretrained word2vec-model gebruikt om expert-geselecteerde klimaat- en weertermen semantisch uit te breiden, gevolgd door een zelf getraind FastText-model voor verdere verrijking, waarna gefilterd en ge\u00efnterpreteerd wordt om ruis te reduceren en historisch betekenisvolle categorie\u00ebn toe te kennen.<\/p>\n

           <\/p>\n

          Binnen dit panel toonden Cadeddu en Vrooman aan hoe AI zowel de infrastructuur als de semantiek van historisch onderzoek transformeert: Cadeddu vanuit het perspectief van grootschalige onderzoeksinfrastructuren en epistemologische verschuivingen, Vrooman vanuit de computationele en taalkundige uitdagingen van historische tekstdata. Beide benadrukken de nood aan interpretabiliteit, interdisciplinariteit (of cross-disciplinariteit) en kritische menselijke controle bij het toepassen van AI op (historische) bronnen.<\/p>\n

           <\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

          \n
          \n \n

          2.3. Seeing the Past: AI Approaches to Visual and Spatial Historical Sources<\/u><\/p>\n

          Sprekers:<\/strong><\/p>\n

            \n
          • Sophie Barbaix (Universiteit Antwerpen) & Iason Jongepier (Universiteit Antwerpen), Belgium Testing the Waters: An AI-based exploration of hand drawn Maps in the Artemis-UA project<\/em><\/li>\n
          • Federico Ruozzi (University of Modena and Reggio Emilia (UNIMORE)), RE-GAZE-IT\/Religious Eye-tracking \u2013 Gaze Analysis of Zones and Experiences in Italy through Technology<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

            Centraal in deze sessie stond de vraag hoe AI en digitale tools ons kunnen helpen met het omgaan met visuele historische bronnen. Bij image recognition denken we vaak aan tekstherkenningssoftware zoals Transkribus, maar dit laat een enorm breed scala aan andere visuele bronnen buiten beeld. De twee presentaties van deze sessie haakten hier op in. Beide presentaties deden dit aan de hand van state-of-the-art digitale methodes en met bevindingen nog heet van de naald.<\/p>\n

            De eerste presentatie, gegeven door Federico Ruozzi, demonstreerde de eerste resultaten van het RE-GAZE-IT-project, een project dat onderzoekt hoe wij als mensen katholieke schrijnen ervaren. Door met slimme brillen de oogbewegingen van bezoekers te traceren, gaf Ruozzi zo een visuele analyse van waar bezoekers in het heiligdom van Santa Maria della Vita het langst naar kijken, ergo, welke elementen het meest de interesse wekken en hoe dit verschilt naargelang leeftijd, gender, geloofsovertuiging etc. Zo pleit Ruozzi voor een interdisciplinaire multi-sensorische analyse van erfgoed, dat op termijn nieuwe inzichten kan bieden in hoe gelovigen en niet-gelovigen heiligdommen ervaren, in het heden en in het verleden. Hier helpt technologie in het beter begrijpen van de menselijke ervaring van bronnen.<\/p>\n

            De tweede presentatie, door Sophie Barbaix en Iason Jongepier, vertrok van het tegenovergestelde standpunt. Zij demonstreerden een blik onder de motorkap van het Artemis-UA-project, dat experimenteert met deep learning models<\/em> om allerlei data uit historische kaarten te destilleren. Uiterst relevant ook voor vandaag, aangezien oude kaarten een schat aan informatie bevatten voor hedendaags beleid. Voor het Artemis-UA project komt dat neer op het historisch reconstrueren van de Scheldevallei, om zo de regio weerbaarder te maken voor wateroverlast. Hoewel mensen deze kaarten intu\u00eftief relatief gemakkelijk kunnen begrijpen, is dit voor AI een stuk moeilijker. Zeker oudere kaarten, die uit opschalende kleurtinten bestaan, en die een hoop oneffenheden bevatten, zetten de computer gemakkelijk op een verkeerd spoor. Hier is de afhankelijkheidsrelatie dus omgekeerd: de mens leert machine hoe deze bronnen correct te interpreteren. Barbaix en Jongepier demonstreerden dit moeizaam proces, waarbij ze continu reflecteren over een \u2018one size fits all\u2019 versus en een \u2018tailormade\u2019 aanpak.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

            \n
            \n \n

             <\/p>\n

            WORKSHOP A:<\/u> Using AI to enrich data-driven workflows in Nodegoat<\/em><\/p>\n

            Presented by<\/strong>: Pim Van Bree & Geert Kessels, Nodegoat, Lab1100.<\/p>\n

            In deze workshop ging een groep enthousiaste, maar veelal digibeete, historici aan de slag met Nodegoat, onder de hoede van Geert Kessels, een van de geestesvaders van de software. Nodegoat is een \u2018web-based research environment\u2019 voor humane wetenschappers: een soort van digitale omgeving om projectmatig verschillende historische bronnen in onder te brengen, te bevragen, en te visualiseren. Eerst toonde Kessels de kracht van de software aan de hand van enkele bestaande projecten zoals het karteren van herkomstgebieden van universiteitsstudenten in het Heilig Roomse Rijk, en netwerken te reconstrueren van handelaren. Vervolgens ging hij dieper in op enkele van de recent toegevoegde toepassingen. Nodegoat kan sinds kort ook gedrukte tekst herkennen op afbeeldingen. Enkele spontaan ingezonden afbeeldingen door de groep werden door het programma inderdaad succesvol \u2018getranscribeerd\u2019, al had de software wel enige moeilijkheden met verticale tekst. Nog opmerkelijker was de nieuwe functie die je toeliet om de data in je project te bevragen aan de hand van \u2018menselijk\u2019 geformuleerde query\u2019s, zoals je dat ook bij LLM\u2019s zoals ChatGPT doet. Nodegoat vertaalt dan jouw query via een LLM naar een concrete filter op jouw data, waardoor je zelf niet langer hoeft te prutsen met de parameters. De demonstratie van deze functie wierp meteen de discussie open over het \u2018blackboxen\u2019 van historische methode, al staat het buiten kijf dat het historische data vele malen toegankelijker maakt voor een breder publiek. Hier horen we ongetwijfeld meer over in de toekomst\u2026<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

            \n
            \n \n

            WORKSHOP B [HYBRID]:<\/u> Outsmarting the Machine: Critically Evaluating Automatic Data Enrichments in Tekst<\/em><\/p>\n

            Presented by<\/strong> the GLOBALISE team: Stella Verkijk & Arlinde C.E. Vrooman, Huygens Institute.<\/p>\n

            In deze hybride workshop, aangeboden door Arlinde C.E. Vrooman (Huygens Instituut, KNAW, fysiek aanwezig) en Stella Verkijk (GLOBALISE \/ VU Amsterdam, online), beiden verbonden aan het GLOBALISE-project, stond een concrete methodologische uitdaging centraal: hoe kunnen historici zonder achtergrond in machine learning de kwaliteit beoordelen van automatisch gegenereerde tekstannotaties? Na een theoretische introductie over de werking van taalmodellen gebaseerd op diepe neurale netwerken kwamen twee types automatische annotatie aan bod. Naast het meer ingeburgerde named entity recognition (NER) \u2013 het labelen van entiteiten zoals personen, plaatsen en organisaties \u2013 stond event detection centraal, namelijk het automatisch herkennen van gebeurtenissen in tekst, zoals schepen die vertrekken, conflicten die uitbreken of gebieden die veroverd worden. In het praktische luik evalueerden de deelnemers de output van een dergelijk systeem toegepast op vroegmodern-Nederlandse bronnen uit het VOC-corpus, met materiaal gerelateerd aan Sri Lanka, hetzelfde bronnencorpus dat Verkijk ook voor haar eigen onderzoek gebruikt. De workshop sloot nauw aan bij de gelijknamige sessie die Verkijk eerder dat jaar gaf op de GLOBALISE-conferentie “Colonial Pasts, New Approaches and Historiographical Futures” (4\u20136 maart 2026, IISH Amsterdam), en past binnen de bredere doelstelling van GLOBALISE om de VOC-archieven (meer dan vijf miljoen handgeschreven pagina’s) te ontsluiten voor geavanceerd historisch onderzoek via onder meer NLP en Linked Open Data. Voor de deelnemers was het daardoor een intense maar ook allesomvattende ervaring: zonder omwegen werden ze ondergedompeld in de theoretische grondslagen om meteen daarna hands-on zelf aan de slag te gaan met vroegmodern bronnenmateriaal. Deze combinatie werd enorm gesmaakt, zelfs op het einde van een al zeer intense en warme dag.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

            \n
            \n \n

            Closing Roundtable<\/u><\/p>\n

            Sprekers:<\/strong><\/p>\n

              \n
            • Eva Andersen (Boekentoren, Universiteit Gent)<\/li>\n
            • Fr\u00e9d\u00e9ric Clavert (Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C\u00b2DH))<\/li>\n
            • Geert Kessels (Nodegoat, Lab1100)<\/li>\n
            • Koen Pepermans (DPO & AI Officer Universiteit Antwerpen)<\/li>\n<\/ul>\n

              Het afsluitende rondetafelgesprek, excellent gemodereerd door Egon Bauwelinck (Universiteit Antwerpen), bracht vier sprekers met uiteenlopende achtergronden samen. Net vanwege deze diversiteit aan expertise (bibliotheekwetenschap, universitair onderzoek, tooldevelopment, data governance) bracht het verschillende invalshoeken op dezelfde vragen, voornamelijk gericht op over ge\u00efnformeerde oordeelsvorming over AI-gebruik. Vier thema’s kwamen aan bod: of “AI” een overschat buzzword is dat vooral bestaande digital-humanities-tendensen versnelt eerder dan een kwalitatieve breuk veroorzaakt; hoe AI de interdisciplinaire samenwerking tussen historici en IT-specialisten verandert; wat de historicus van de toekomst nog onderscheidt van bijvoorbeeld een socioloog, gegeven dat toegang tot en interpretatie van bronnen steeds meer via AI-gemedieerde corpora verloopt, waarbij geopperd werd dat dit onderscheid net ligt in de omgang met nog ongedigitaliseerde bronnen, aandacht voor materialiteit, en kritisch denken (met de speculatieve suggestie om AI-modellen onderling te laten “discussi\u00ebren” als testcase); en ten slotte of er ruimte blijft voor historici die AI principieel willen “opt-outen”, waarbij de teneur was dat dit een legitieme, ook ethisch en ecologisch onderbouwde keuze is, op voorwaarde dat dit ge\u00efnformeerd gebeurt.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n<\/section>","protected":false},"author":13,"featured_media":2539,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-2957","article","type-article","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/article\/2957","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/article"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/article"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/article\/2957\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3170,"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/article\/2957\/revisions\/3170"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2539"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.contemporanea.be\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2957"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}