Onderwijs Onderzoek Actueel Over de VU EN
Login als
Studiekiezer Student Medewerker
Bachelor Master VU for Professionals
HOVO Amsterdam VU-NT2 VU Amsterdam Summer School Honoursprogramma Universitaire lerarenopleiding
Promoveren aan de VU Uitgelicht onderzoek Prijzen en onderscheidingen
Onderzoeksinstituten Onze wetenschappers Research Impact Support Portal Impact maken
Nieuws Agenda Gezond leven aan de VU
Israël en Palestijnse gebieden Cultuur op de campus
Praktische informatie VU en innovatiedistrict Zuidas Missie en Kernwaarden
Besturing Impact en valorisatie Samenwerken met ons Alumni Werken bij de VU
Sorry! The information you are looking for is only available in Dutch.
Deze opleiding is opgeslagen in Mijn Studiekeuze.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.

MatchMaking: een app om samenwerking tussen faculteiten te stimuleren

Binnen de VU werken veel onderzoekers aan vergelijkbare thema’s, verspreid over verschillende faculteiten en afdelingen, zonder altijd op de hoogte te zijn van elkaars expertise. Juist deze onverwachte raakvlakken bieden kansen voor waardevolle interdisciplinaire samenwerking. De eerste stap is daarom eenvoudig: inzicht krijgen in wie zich met welke onderwerpen bezighoudt.

Vanuit het Sustainability Office werken we aan een applicatie die onderzoekers helpt collega's te vinden met vergelijkbare onderzoeksinteresses binnen de VU.

De applicatie analyseert wetenschappelijke publicaties en genereert op basis daarvan een onderzoeksprofiel. Vervolgens worden verbanden zichtbaar gemaakt tussen onderzoekers, onderzoeksthema’s en samenwerkingsnetwerken. Zo krijg je inzicht in wie aan welke onderwerpen werkt, welke onderzoekers al samenwerken en waar potentiële nieuwe verbindingen liggen. Dit maakt de tool een waardevol hulpmiddel voor het vinden van nieuwe onderzoekspartners binnen de VU. 

Om onderzoeksinteresses te categoriseren, maken we gebruik van de Sustainable Development Goals (SDG’s) van de Verenigde Naties. Deze doelen bieden een breed kader voor maatschappelijke uitdagingen en omvatten niet alleen milieu- en duurzaamheidsvraagstukken, maar ook thema’s zoals gezondheid, onderwijs, ongelijkheid en economische ontwikkeling. Daardoor zijn de SDG’s relevant voor een breed scala aan onderzoekers, ook wanneer hun werk niet direct gericht is op duurzaamheid. 

Naast de SDG-classificatie toont de applicatie ook inhoudelijke onderzoeksthema’s die zijn afgeleid uit publicaties. Deze thema’s kunnen sterk, gedeeltelijk of slechts indirect gerelateerd zijn aan duurzaamheid en geven een aanvullend beeld van iemands expertise. 

Door individuele profielen op deze manier in kaart te brengen, kunnen onderzoekers met gedeelde interesses of complementaire expertise eenvoudig worden geïdentificeerd. Wanneer twee onderzoekers overlappende thema’s in hun profiel hebben, biedt dit een aanknopingspunt voor kennisuitwisseling, netwerkvorming en mogelijke samenwerking. 

De volledige versie wordt in de loop van 2026 gelanceerd.

Als je mee wilt doen aan ons project, vul dan de enquête in!

Hoe worden de profielen samengesteld?

Voor elk abstract hebben we GPT-4o-mini gebruikt om een inschatting te maken van de mate waarin het beschreven onderzoek bijdraagt aan een of meerdere Sustainable Development Goals (SDG’s). Op termijn willen we hiervoor een eigen model lokaal trainen, zodat we minder afhankelijk zijn van externe diensten. Hoewel we al ervaring hebben met het trainen van modellen voor het classificeren van beleidsteksten, blijkt dat onderzoekspublicaties een andere aanpak vereisen. De taal, structuur en inhoud van wetenschappelijke teksten verschillen namelijk aanzienlijk van beleidsdocumenten, waardoor aanvullende modelontwikkeling nodig is. 

Naast de SDG-classificatie maken we gebruik van de fingerprints en onderzoeksonderwerpen die door Elsevier worden toegekend via Scopus. Deze onderwerpen bieden inzicht in de onderzoeksgebieden waarin een onderzoeker actief is. Omdat sommige van deze onderwerpen zeer breed zijn en andere juist erg specifiek, zijn ze niet altijd geschikt als compacte samenvatting van iemands expertise. Daarom hebben we GPT-4o-mini ingezet om deze onderwerpen te vertalen naar meer overkoepelende onderzoeksvelden die beter bruikbaar zijn voor profielvorming en het identificeren van overeenkomsten tussen onderzoekers. 

Daarnaast hebben we BERTopic toegepast op alle publicaties van VU-onderzoekers om onderliggende onderzoeksthema’s te identificeren. BERTopic maakt gebruik van embeddings: numerieke representaties van tekst die betekenis en context vastleggen. Op basis van deze representaties kan het model woorden en documenten die inhoudelijk sterk samenhangen groeperen in thema’s. Hierdoor ontstaat een overzicht van de belangrijkste onderwerpen die binnen de publicaties voorkomen. Elke publicatie wordt gekoppeld aan één dominant onderwerp. Door deze informatie vervolgens op het niveau van individuele onderzoekers samen te voegen, ontstaat een profiel dat laat zien welke onderzoeksthema’s het meest kenmerkend zijn voor hun werk. 

Tegelijkertijd werken we aan geavanceerdere netwerkanalyses om onderzoeksprofielen verder te verfijnen. Hierbij kijken we niet alleen naar de inhoud van publicaties, maar ook naar samenwerkingsverbanden op basis van inhoudelijke verbindingen tussen onderzoekers en gedeelde coauteurs. Op deze manier willen we een nog rijker beeld creëren van de expertise en potentiële samenwerkingsmogelijkheden binnen de VU. 

Vind jouw match!

Vind jouw match!

Alle plots en netwerkvisualisaties zijn nu beschikbaar. Neem gerust de tijd om de app te verkennen (bij voorkeur op een laptop of desktop, waar alle functies volledig beschikbaar zijn).

Probeer de app door hier te klikken

Wil je meer weten?

Neem contact op met onze Sustainability Officer Onderzoek:

meike.morren@vu.nl

Direct naar

Homepage Cultuur op de campus Universiteitsbibliotheek Dashboard

Studie

Academische jaarkalender Studiegids Rooster Canvas

Uitgelicht

Doneer aan het VUfonds VU Magazine Ad Valvas Digitale toegankelijkheid

Over de VU

Contact en route Werken bij de VU Faculteiten Diensten
Privacy Disclaimer Veiligheid Webcolofon Cookie instellingen Webarchief

Copyright © 2026 - Vrije Universiteit Amsterdam