Master in de digitale tekstanalyse (MA)

Digitale tekst is alomtegenwoordig in de hedendaagse samenleving. Moderne computationele technologie maakt spannende toepassingen mogelijk in zowel onderzoek als de industrie. In deze Master of Digital Text Analysis verwerf je alle kritische en computationele vaardigheden die tegenwoordig worden verwacht van experts in digitale tekstanalyse.

Het curriculum is uniek in zijn nadruk op data-intensieve benaderingen van taal en tekst vanuit een geesteswetenschappelijk perspectief. De modules beginnen vanaf nul en dekken een breed scala aan teksttechnologieën, variërend van:

• van kunstmatige intelligentie (machine learning)
• over datawetenschap (statistieken)
• tot natuurlijke taalverwerking (computational linguistics)

Dit ambitieuze programma is bedoeld om de volgende generatie zeer zelfredzame, cultuurbewuste experts op het gebied van tekstanalyse voor te bereiden, die zeer inzetbaar zijn in verschillende onderzoekscontexten in de academische wereld en de industrie, inclusief de culturele sector.

Kwaliteitsverzekering

Bij de University of Antwerp waarborgen we de kwaliteit van onze programma's. Elke opleiding doorloopt een kwaliteitszorgcyclus van zes jaar.

Een peer review in jaar 6 rondt deze cyclus af. De opleiding voert zelfreflectie en voert gesprekken met interne en externe deskundigen en met een onafhankelijke student.

Op 14 en 15 november 2018 bezocht het peer review team de master Linguïstiek en besloot het vertrouwen in de opleiding te bevestigen.

Belangrijkste conclusies van de peer review

De docenten hebben een kritische houding om de opleiding en haar positie in het hoger onderwijs continu te verbeteren. De opleiding stimuleert studenten om zoveel mogelijk hun interesses te volgen. Daarom werden er op het moment van de intercollegiale toetsing drie afstudeerrichtingen aangeboden in de master Taalwetenschap: (1) Taalgebruik (2) Computationele psycholinguïstiek en (3) Digitale tekstanalyse. Bij deze laatste optie wordt een brug geslagen tussen taalkunde en literatuurwetenschap.

Deze belangrijke nieuwe ontwikkeling van digitalisering krijgt de broodnodige aandacht in het programma, mede dankzij de docenten die toonaangevend zijn op het gebied van digitalisering in de literatuur- en taalwetenschap.

Het peer review team concludeert dat de masterscripties van een goed niveau zijn. Alle masterstudenten Taalwetenschap kunnen een beroeps- of onderzoeksstage lopen. De Master of Linguistics valt vooral op door zijn sterke onderzoeksoriëntatie, wat belangrijk is om doctoraatsstudenten aan te trekken.

De opleidingscommissie zal de internationalisering van de opleiding verder versterken door het ontwikkelen van structurele internationale samenwerkingsverbanden en het wegnemen van uitwisselingsbarrières, zoals administratieve formaliteiten en het verkrijgen van gelijkwaardigheid voor in het buitenland gevolgde cursussen. Ook de Onderwijscommissie implementeert blended learning. Hoewel studenten formeel vertegenwoordigd zijn in raden en commissies, zet de opleiding zich in om de inspraak van en communicatie met studenten verder te versterken. Op advies van het peer review team zal de opleidingscommissie kritisch reflecteren over hoe de specialisaties in de Nederlands gesproken master taal- en letterkunde zich verhouden tot de specialisatiemogelijkheden in de master Linguistics. Onderzocht wordt in hoeverre het zinvol en nuttig is dat zowel masteropleidingen als vergelijkbare opleidingen naast elkaar worden aangeboden. Gezien de toenemende studentenaantallen overweegt de opleidingscommissie het opzetten van een Engelstalig programma.

Wat is digitale tekstanalyse?

Het curriculum begint helemaal opnieuw en omvat een breed scala aan teksttechnologieën.

• Natural Language Processing: Technologieën uit de computerlinguïstiek zijn tegenwoordig cruciaal bij digitale tekstanalyse. Deze module biedt een uitgebreide inleiding tot moderne pijplijnen in Natural Language Processing. Gezamenlijk werken we aan praktische toepassingen op tekstuele data, maar ook aan oplossingen voor de vele uitdagingen die open blijven in het veld.
• Datawetenschap: Werkgevers in de academische wereld en de industrie verwachten steeds vaker dat datawetenschappers in staat zijn om snel relevante inzichten uit grote documentverzamelingen te halen. In deze module richten we ons op verkennende data-analyse en praktische datavisualisatie, met uitdagende, real-world datasets.
• Machine Learning: Deep learning speelt een prominente rol in dit programma, als een cruciaal onderdeel van de hedendaagse kunstmatige intelligentie. Modules gericht op neurale netwerken worden aangevuld met een breed en diepgaand onderzoek naar gevestigde, alternatieve methoden uit machine learning.

Bootcamp

Uniek aan dit curriculum is de verplichte programmeerbootcamp aan het begin van het eerste semester. Deze cursus van 3 weken doet geen enkele aanname over de codeervaardigheid van de studenten en biedt een no-nonsense introductie tot moderne computerprogrammering en het bredere wetenschappelijke ecosysteem in informatica.

Praktisch

Bovenal biedt deze master een praktijkgericht onderwijsprogramma, bijvoorbeeld door middel van een projectmatige masterscriptie en de mogelijkheid van een externe stage bij een van onze vele stakeholders in de academische wereld of het bedrijfsleven. Bovendien kunnen studenten kiezen uit een divers aanbod van keuzemodules van de afdelingen literatuur en taalkunde.

De University of Antwerp scoort bijzonder goed in de Young University Rankings en behaalt de 5e plaats in de Times Higher Education Millennials 2020, de 7e in de Times Higher Education 250 under 50 2022 en de 20e plaats in QS 50 under 50 2021. Op wereldschaal , de universiteit staat op de 131e plaats in de Times Higher Education 2023 en op de 280e plaats in de QS World Ranking 2023.

Lees meer op onze website:

De focus van deze master lijkt op die van een Research Master en levert ambitieuze, goed opgeleide studenten op die perfect zijn toegerust voor een PhD-traject, bijvoorbeeld in de computationele geesteswetenschappen of aanverwante domeinen. Veel studenten zullen een carrière als onderzoeker/datawetenschapper in de (tech)industrie beginnen, waar ze zullen werken aan het analyseren van allerlei soorten tekstuele gegevens, zoals klantgegevens, waarschijnlijk in de context van automatische vertalingen, dialoogsystemen of aanbevelingssystemen.

Ten slotte verwachten we dat veel van onze studenten kansen zullen vinden in de culturele of GLAM-sector (galerijen, bibliotheken, archieven, musea), waar werknemers die een passie voor computertechnologie en cultuur combineren zeer gewild zijn.