Binnen de wetenschap is het bundelen van krachten steeds belangrijker geworden. Samenwerken is waardevol, zo luidt een bekend Afrikaans gezegde dan ook: “If you want to go fast, go alone. If you want to go far, go together”. Er wordt veel samengewerkt op universiteiten, maar dit is veelal met andere wetenschappers met dezelfde disciplinaire achtergrond. Desondanks wordt ook steeds vaker samengewerkt met wetenschappers buiten de eigen discipline. Verder zien we dat samenwerkingen ook tot buiten de muren van de universiteit reiken, zo zien we steeds vaker dat wetenschappers de samenwerking opzoeken met burgers, publieke organisaties, stichtingen en bedrijven. Ook vanuit financieringsorganisaties zoals ZonMw en NWO wordt interdisciplinaire samenwerking en het samenwerken met maatschappelijke partners sterk aangemoedigd. Er is toenemend besef dat complexe maatschappelijke vraagstukken zo beter kunnen worden begrepen.

Dat klinkt allemaal veelbelovend, maar hoe verloopt zo’n interdisciplinaire samenwerking in de praktijk? En hoe wordt precies geleerd van elkaar? ESHPM heeft onlangs ervaringen opgedaan met een dergelijke vorm van samenwerking in het recentelijk afgeronde onderzoeksproject Patient Sc-AI-nce. Het doel van het project was om patiëntervaringsverhalen te analyseren door text mining analyse te combineren met kwalitatief onderzoek.

Binnen dit project werkten wij vanuit ESHPM samen met data experts van de universiteitsbibliotheek van de EUR en onderzoekers van het Erasmus MC en de TU Delft. We spraken elkaar regelmatig tijdens het onderzoeksproject. In de eerste fase was de samenwerking gericht op het beter begrijpen van elkaars disciplinaire achtergronden en werkwijzen. Daarnaast stond het in het teken van het beter leren kennen van onze dataset door het lezen van verschillende patiëntervaringsverhalen. Na deze stap hebben we toegewerkt naar een manier van het systematisch gereedmaken van de data voor analyse.

‘’In onze samenwerking hebben we onder andere kunnen toewerken naar het prepareren van een basis laag van de tekstuele bronnen in het Nederlands voor gebruik en hergebruik. Daarnaast hebben we strategieën weten te ontwikkelen om de resultaten op een toegankelijke manier te presenteren, deze bleken waardevol voor het genereren van feedback” – Peter van Huisstede, Universiteitsbibliotheek EUR

Hoewel we aan het begin van het project probeerden de benodigde stappen in kaart te brengen, realiseerden we ons ook dat we als onderzoekers flexibeler moesten zijn dan gebruikelijk. We waren ons bewust van de verschillende iteraties die nodig zouden zijn, maar hoe deze eruit zouden zien was moeilijk te voorspellen. Dat is ook de reden waarom we, naarmate het project vorderde, verschillende langdurige brainstormbijeenkomsten met het onderzoeksteam organiseerden om onze ideeën te bespreken. Deze bijeenkomsten bleken zeer nuttig voor het integreren van kennis en wederzijds begrip. Na drie maanden is er een word cloud tool ontwikkeld die is ingezet om het gesprek aan te gaan met professionals en ervaringsdeskundigen in focus groepen.

‘’Het was een geweldige ervaring om samen te werken met onderzoekers van verschillende disciplines, zoals sociale wetenschappers, die ik nooit zou ontmoeten op de TU Delft. Het verschil zorgde ook voor unieke manieren om dataresultaten mee te nemen in het onderzoeksproces. Samenwerken met andere disciplinaire onderzoekers maakt het onderzoeksproces zeker ‘outside the box” – Jiwon Jung-IO, TU Delft

Op basis van het patient sc-AI-nce project kunnen wij concluderen dat goede afstemming en een zekere mate van flexibiliteit een vereiste is. Dat dit de moeite waard is blijkt uit de nieuwe inzichten die we hebben opgedaan door te leren van elkaar. Er valt zeker nog veel te leren, ook in het kader van patiëntenwetenschappen: op naar de volgende samenwerking dus!