Dit project werkt de catalogus van het Brussels Network for Science Promotion (STEAM) bij door gebruik te maken van webscrapingtechnieken om nieuwe STEAM-actoren te identificeren. Een op Python gebaseerd script haalt systematisch externe weblinks uit de websites van 95 bestaande STEAM-organisaties en analyseert deze. Het maakt daarbij gebruik van een op trefwoorden gebaseerd classificatiesysteem om relevante actoren te detecteren en het netwerk uit te breiden.

De uitdaging

Als onderdeel van het STEAM-actieplan voor Brussel richt dit project zich op het actualiseren van de catalogus van het Brussels Network for Science Promotion, waarin verschillende STEAM-actoren en hun initiatieven in kaart worden gebracht. Het doel is om een actueel overzicht te bieden van organisaties die zich bezighouden met wetenschapsvoorlichting en -onderwijs, waardoor samenwerking en strategische planning worden vergemakkelijkt om de betrokkenheid bij wetenschap en technologie in de regio te versterken.

Aanpak en resultaat

Om dit te bereiken, werd een webscraping-aanpak gebruikt om nieuwe STEAM-actoren te identificeren die niet in de catalogus van 2018 waren opgenomen. Aangezien STEAM-actoren vaak naar elkaar verwijzen op hun websites, maakte de studie gebruik van geavanceerde Python-gebaseerde webcrawlingtechnieken om het online netwerk van wetenschapsbevordering in Brussel te verkennen. Het proces omvatte twee belangrijke stappen:

1. Identificatie van nieuwe STEAM-actoren – Het webscrapingscript doorzocht de websites van de 95 STEAM-organisaties in de bestaande catalogus en verzamelde externe weblinks naar andere potentieel relevante actoren.
2. Classificatie van websites als STEAM-gerelateerd – De verzamelde links werden geanalyseerd om hun relevantie te bepalen op basis van een vooraf gedefinieerde reeks STEAM-gerelateerde trefwoorden. Deze trefwoorden werden onderverdeeld in vijf thema’s: wetenschappelijke onderwerpen (bijv. natuurkunde, scheikunde, technologie), soort activiteiten (bijv. workshops, conferenties, opleidingen), doelgroep (bijv. studenten, leerkrachten), doel (bijv. leren, verkennen) en Brusselse gemeenten. Om een volledige dekking te garanderen, werd de trefwoordendatabase ontwikkeld in het Nederlands, Frans en Engels. Een website werd als STEAM-gerelateerd geclassificeerd als deze ten minste één relevant trefwoord uit elke categorie bevatte.

Deze methodologie identificeerde 323 nieuwe potentiële STEAM-actoren, die handmatig werden gecontroleerd om de nauwkeurigheid te garanderen. Door de catalogus bij te werken met deze verfijnde lijst, versterkt het project de zichtbaarheid en connectiviteit van het ecosysteem voor wetenschapsbevordering in Brussel en ondersteunt het de inspanningen om wetenschap toegankelijker en aantrekkelijker te maken voor een breed publiek.