Monet viime vuosina tapaamani tutkijat ja professorit ovat ihmetelleet Suomessa edelleen vallitsevaa vahvaa insinööriuskoa, jossa data ratkaisee kaikki ongelmamme, kunhan vain klikkaamme oikeaa nappia. Tässä lienee osasyy myös ns. tiedolla johtamisen kasvaneeseen suosioon. On toki hyvä analysoida tapahtunutta ja nuuhkia tulevaisuuden trendejä datan pohjalta, mutta tiedolla johtaminen on lopulta vain yksi osa-alue laajemmassa tietojohtamisen kokonaisuudessa.
Tietojohtaminen on tiedon virtaukselle ja tiedon hyödyntämiselle otollisten olosuhteiden luomista. Tähän ei mikään data yksin pysty. Eräiden kriittisten näkemysten mukaan kilpajuoksu big datassa on jo hävitty Googlen ja Facebookin kaltaisille jättiläisille (Zeller, 2017). Mitä siis jää jäljelle? Ehdottomasti mielenkiintoisin osuus eli ihmiset ja heidän kaikkea muuta kuin rationaalinen käyttäytymisensä. ”We are all biased”: edes tutkijoiden ajattelu ei ole objektiivista, vaikka tieteen kokonaisuutena tulee siihen pyrkiä.
Inhimillisen tietämyksen – ja tietämisen vinoumien – tarkasteluun sosiaalinen media ja sen vuorovaikutussuhteet tarjoavat oivallisen ikkunan. Toki niissä rajoissa, mitä verkko mahdollistaa. Facebook lienee kuvaavin esimerkki avoimuuden, läpinäkyvyyden ja datan ei-kaupallisen käytön sivuuttamisesta. Se on askel kerrallaan sulkenut itsensä tutkijoilta. Osa sosiaalisen median sisällöstä on myös itsessään vinoutunutta. Algoritmien myötä se, mitä saamme eteemme, on jo kertaalleen suodatettua informaatiota.
Tutkija, FT Minna Ruckenstein Helsingin yliopiston Kuluttajatutkimuskeskuksesta huomauttaa aiheellisesti (2016), että myös isoilla aineistoilla tehdään politiikkaa ja ne ovat alttiita inhimillisille vääristymille. Yhteisiä nimittäjiä etsittäessä vaihtelu ja variaatio unohtuvat. Verkostokaaviot kuvaavat ihmisten yhteenliittymiä, mutta eivät sitä, mihin tällä sosiaalisuudella pyritään. Tarvitaan myös pientä dataa, jonka analyysi avaa tarkemmin merkityksiä ja syitä ilmiöiden taustalla. Erityisesti nuorempi tutkijasukupolvi onkin Ruckensteinin mukaan ottanut hyvin haltuun laadullisen ja määrällisen lähestymistavan yhdistämisen.
Ehkäpä siis kuljemme big data –hypestä takaisin kohti pienempiä aineistoja ja mikrotarinoita.
Jo yksi twiitti voisi olla yhteiskuntatieteilijän tutkimuskohde – esimerkkinä vaikkapa Justine Sacco ja Twitterin kenties klassisin esimerkki siitä, kuinka yhdellä tviitillä voi pilata elämänsä (Ronson, 2015).
Sacco vitsaili väärässä kanavassa väärästä aiheesta ja sai lentokoneesta noustessaan huomata luoneensa ennennäkemättömän, globaalit mittasuhteet saavuttaneen someraivomyrskyn. Hän menetti sen myötä työpaikkansa ja maineensa. Kohut syntyvät hetkessä, mutta virheen tehneiden onneksi myös laantuvat nopeasti.
Esimerkiksi Latzko-Toth et al. (2017) kritisoivat artikkelissaan uskoa big datan kaikkivoipaisuuteen sosiaalisen todellisuuden kuvaajana. Vastapainoksi he tarjoavat huolellisesti kokattua dataa (carefully cooked data), jota voisi verrata vaikkapa lautalliseen höyryävää spagettia. Sen säikeet kietoutuvat yhteen ja muodostavat sekä yhtenäisen että maistuvan kokonaisuuden. Vastaavasti voisin rinnastaa big datan kuorma-autolliseen kuivattuja herneitä: hyvää raaka-ainetta, mutta sellaisenaan jokseenkin käyttökelvotonta. Rob Kitchinin (2017) mukaan isot datamassat tuottavat lähinnä pintapuolisia vaikutelmia, esimerkiksi kuvauksen siitä, mikä on tviittien valtakieli suurkaupunkien eri osissa.
Datavinouman lisäksi kärsimme myös yksityisyysvinoumista. Luovutimme jo puolet elämästämme ja arvokkaista muistoistamme amerikkalaisten nettijättien haltuun, eikä tietoja saa enää takaisin. Kuten Digitalian elokuussa 2018 järjestämän digitaalisen tiedon kesäkoulun päätöspuheenvuorossa osuvasti kuvattiin, kukaan ei kysynyt ihmisiltä etukäteen, haluammeko tällaista teknologiaa: yksityisyys vain meni jo (Hiekkanen, 2018).
Verkon sosiaalisia maailmoja pitkään tutkineena ennustan, että kasvanut tietoisuus riskeistä edistää paikallisten yhteisöjen omistamien ja rahoittamien yhteisöpalveluiden kehittämistä ja siirtymistä vähitellen niiden käyttöön. Ihmisten muodostamat yhteisöt eivät menetä merkitystään. Niiden käyttämät alustat ja palvelut sen sijaan ovat jatkuvassa liikkeessä.
Haastankin erityisesti konkreettisessa tekemisessä oivalliset ammattikorkeakoulut ja niiden rikkaat yhteistyöverkostot – yrityksistä järjestökenttään – rakentamaan yhdessä parempaa sosiaalista mediaa!
Lähteet
- Hiekkanen, K. 2018. Digitalization & Ethics? Luentomateriaali Digitaalisen tiedon kesäkoulussa, Helsinki 22.8.2018.
- Kitchin, R. 2017. Big Data – Hype or Revolution? In L. Sloan & A. Quan-Haase (Eds.), The SAGE Handbook of Social Media Research Methods. London: SAGE Publications.
- Kosonen, M. 2018. Sosiaalisen median tutkimusmenetelmät. Verkkomateriaali, viitattu 17.9.2018. https://www.slideshare.net/miiak/sometutkimus-112910016
- Latzko-Toth, G., Bonneau, C. & Millette, M. 2017. Small Data, Thick Data: Thickening Strategies for Trace-Based Social Media Research. In L. Sloan & A. Quan-Haase (Eds.), The SAGE Handbook of Social Media Research Methods. London: SAGE Publications.
- Ronson, J. 2015. How one tweet can ruin your life. Ted Talks, viitattu 24.9.2018 https://www.youtube.com/watch?v=wAIP6fI0NAI
- Ruckenstein, M. 2016. Algoritmin valta ja toimittajan vastahanka. Teoksessa Ulla Järvi & Tuukka Tammi (toim.), Maito tappaa – ja muita outoja tiedeuutisia, 95-107. Tampere: Vastapaino.
- Zeller, F. 2017. Analysing social media data and other data sources: A methodological overview. In L. Sloan & A. Quan-Haase (Eds.), The SAGE Handbook of Social Media Research Methods. London: SAGE Publications.