Omgaan met een diverse collectie

Bij het waarderen van de criteria per item stel je soms vast dat de resultaten onderling erg uiteenlopen. Deze verscheidenheid is helemaal niet erg, maar getuigt net van de grote rijkdom van de collecties van erfgoedbibliotheken. 

Bereken je vervolgens per criterium een overkoepelende score, dan verdwijnt die diversiteit weer uit beeld en eindig je vaak met een weinigzeggend resultaat, dat je weinig over de concrete situatie leert.

Daarom kan het nuttig zijn diversiteit expliciet zichtbaar te maken.

Stap 1 : Klopt je gevoel?

Het is niet altijd gemakkelijk om de mate van diversiteit in de scores correct in te schatten, zeker bij grote volumes. Om objectief te meten of de scores onderling uiteenlopen kan je een aantal statistische gegevens berekenen. Dergelijke centrummaten kan je via een formule in elk spreadsheet-programma laten berekenen, tenzij je met een kwalitatieve waardering werkt. Dan moet je sommige waarden handmatig bepalen.

  • Gemiddelde= som van alle waarden, gedeeld door het aantal waarden (enkel kwantitatief)
  • Mediaan= de middelste waarde, als je alle waarden van laag naar hoog rangschikt (kwantitatief én kwalitatief)
  • Modus= de meest voorkomende waarde (kwantitatief én kwalitatief)

Liggen mediaan, modus en gemiddelde dicht bij elkaar? Dan is er weinig onderling verschil tussen de resultaten. De resultaten voor de gewaardeerde items liggen allemaal in dezelfde lijn.

Merk je wel grote afwijkingen op? Dan is het nuttig om dit verder te onderzoeken.

Stap 2 : Hoe sterk is de diversiteit?

Je kan per criterium nagaan hoe sterk de scores uiteenlopen aan de hand van een spreidingsmaat.

  • Je kan bijvoorbeeld per criterium de standaardafwijking berekenen (enkel kwantitatief). Die kan je in spreadsheetprogramma’s eenvoudig met een formule laten bereken. Hoe groter deze waarde, hoe meer de resultaten uiteenlopen.
  • Je kan ook per criterium het interval weergeven waarin alle resultaten zich bevinden. Dit moet je handmatig doen. Hoe breder het interval, hoe meer de resultaten uiteenlopen. Bvb. [1-4]: het laagste resultaat is 1, het hoogste 4 of  [zeer laag-eerder laag]: alle resultaten liggen tussen ‘zeer laag’ en ‘eerder laag’.

Bij een kwantitatieve waardering kan je de resultaten ook visueel voorstellen in een radar-grafiek. Als je bovendien het gemiddelde aangeeft, krijg je een mooi zicht op hoe divers de resultaten zijn. Dit lukt beter als je met een beperkt aantal items werkt.

 

Bij een kwantitatieve waardering kan je snel die items opsporen die sterk afwijken van de rest. Dan bereken je eerst voor elk item het verschil tussen de score en het gemiddelde. Als je dit verschil visueel voorstelt, kan je in een oogopslag zien welke items opvallend hoog/laag scoren.

Stap 3 : Hoe verklaar je de diversiteit?

Soms moet je de verklaring niet ver zoeken. Bij een collectie historische kranten zullen items uit de periode van het verzuurde papier immers de resultaten op vlak van conditie voor de gehele collectie beïnvloeden. In andere gevallen zie je jezelf voor een vraagstuk geplaatst. Delen de afwijkende items dezelfde herkomst? Ligt het aan andere bewaaromstandigheden? Kan je de lage educatieve waarde van sommige items terugbrengen op hun gebrekkige ontsluiting? Net hierdoor is waarderen zo interessant en waardevol!

 

  • Dossierpagina
  • |
  • 04-03-2020