Sotsiaalteaduste väljakutsetest

Head kolleegid,

Suur tänu võimaluse eest kõneleda nii suure hulga Eesti sotsiaalteadlaste ees. Minu ülesanne täna on rääkida sotsiaalteaduste olukorrast ja väljakutsetest Tartu Ülikooli visioonikonverentsil kõlama jäänud teeside valguses.

Kui mõelda sotsiaalteaduste üle tervikuna, siis näen ma kaht suurt probleemi. Esiteks, uuringuobjektide relevantsus e. küsimus selle kohta, mida me uurime; ja teiseks, metoodiline tase e. küsimus selle kohta, kuidas me midagi uurime.

Uurimisteemade relevantsusest rääkides tundub mulle järjest enam, et me kipume tegelema teemadega, millest üha väiksem osa on ühiskonnale vajalik. Ma jälgin umbes kümmet sotsiaalteaduslikku teadusajakirja ja paari open-access reaalteaduslikku ajakirja. Aja möödudes leian järjest vähem lugemisväärt esimeses ja järjest enam teises kategoorias. Võimalik, et see on põhjustatud huvide muutumisest ja seetõttu individuaalne vaatenurk.

Kui Te aga mõtlete sellele, kuidas on akadeemia, iseäranis Eesti akadeemiline maastik, struktureeritud, siis oleme suures osas orienteeritud publitseerimisele. Ma ei arva, et see iseenesest vale oleks. Probleem tekib aga olukorras, kus teadlased on motiveeritud venitama ühe artikli materjalist välja kaks või isegi kolm publikatsiooni. Teaduseetika ei taha siin hästi töötada, sest finantseerijat või potentsiaalset tööandjat huvitab artiklite hulk. Noortelt teadlastelt oodatakse massiivset publitseerimist – iseäranis Eestis. Näiteks professuuri täitmise formaalsed nõuded on vähemasti publikatsioonide arvu kontekstis meil tunduvalt kõrgemad kui paljudes USA väga heades ülikoolides. See tekitab olukorra, kus mitte ainult Eesti teadlased, vaid noored teadlased globaalselt, on motiveeritud publitseerima hoolimata sisulistest analüütilistest leidudest. Instrumentaalne kaalutlus muutub olulisemaks sisulisest.

Relevantsusega on seotud paljud teised indikaatorid – nt viitamine ja viidete hulk teadlase, riigi või teadusharu kohta. Aga ma tahaks tähelepanu juhtida hoopis teemale, millest on varem üsna palju juttu olnud just Eestis. See on küsimus sellest, kui palju on sotsiaalteadlaste häält kuulda ühiskondlikke probleemide lahendamisel – kui palju tahavad näiteks poliitikakujundajad saada oma otsustele empiirilist alust?

Jah, me kõik oleme teinud uuringuid ministeeriumidele jt institutsioonidele ning vahel harva on nende tulemused jõudnud ka poliitikasse (policy’sse), aga keskmine sotsiaalteaduslik väljund sellistel puhkudel sisaldab paremal juhul selleks küsimuseks eraldi kogutud andmestikku, tüüpiliselt tuhandese valimiga ankeetküsitlust, 100 lehekülge raportit ja 30 tulpdiagrammi. Ma ei oska seda teisiti nimetada kui sümptomaatiliselt ülevoolavaks kirjeldavaks statistikaks, mida on poliitikakujundajal väga raske kasutada, kuid mida on väga kerge lugeda “teaduslikuks” panuseks. See on vale ja see ei tohiks nii olla.

Esiteks, me peame piirama ja vältima naiivse kirjeldava statistika kasutamist, sest paremal juhul on see lihtsalt tüütu ja rakendamise seisukohalt vaevaline, halvemal juhul viib aga kontrollimata seoste raporteerimiseni, mis omakorda annavad ebaõige sisendi poliitika või mistahes muude otsuste kujundamiseks. Me peame senisest enam õpetama ja rakendama matemaatikat ning statistilist modelleerimist, et õppida ise ja õpetada oma õpilasi vältima eelnimetatud olukordi – nii teadusväljundi pakkumise kui ka nõudmise poolelt. Mitte ainult ei vii see meid sammukese lähemale põhjuslikkuse analüüsile – mis on omaette põnev, aga eeskätt võimalik empiirilise analüüsi valdkond, mida me sotsiaalteadustes teeme lubamatult vähe – vaid selline lähenemine tagab meile senisest suurema läbipaistvuse. Matemaatilisele alusele tuginev modelleerimine, kui teostatud korrektselt, tagab selle, et meie uurimisprotokoll on läbipaistev ja tulemused replitseeritavad. See teeb teadusest teaduse, see avab sotsiaalteadusele võimaluse olla enam teaduslik ning see ei ole valiku, vaid tõsiseltvõetavuse küsimus. Mistahes meetodi kvaliteeti saab ja tuleb testida replitseeritavuse argumendi vastu.

Teiseks, me ei pea alati uusi andmeid koguma, vaid vaatama loominguliselt ringi. Organisatsioonid, institutsioonid, inimesed, mistahes analüütilised üksused tekitavad oma loomuliku tegevuse käigus suuri andmemassiive, mis on oma olemuselt fantastilised ning mida saab tehnilise käsitööoskuse olemasolul kenasti töödeldavale kujule viia. Need andmed on olemas enne, kui me oskame küsida relevantse uurimisküsimuse, need on andmed, mida juba kogutakse, mis ise tekivad ja mida sünteesitakse. Mitmed teist teavad seda paremini kui mina, kasutavad seda tüüpi lähenemist ja seeläbi tõstavad sotsiaalteadused uuele tasemele. Keskmiselt on selline lähenemine täna siiski veel erand. Sellest hoolimata, siitsamast aknast välja vaadates, üle oru, on näha maja – Tartu Ülikooli Matemaatika-informaatikateaduskond – kus on fantastilised ressurssid selleks, et taoliseid andmeid hankida ning viia need analüütiliselt töödeldavale kujule. Kas me teeme enda poolt kõik, et selles suunas koostööd otsida?

See viimane punkt viib meid interdistsiplinaarsuseni, mis on sotsiaalteaduste aga tegelikult ka kõigi teiste teadusharude jaoks vältimatu. Interdistsiplinaarsus ei ole minu jaoks hägune moesõna, millega kergekäeliselt ringi vehkida. Interdistsiplinaarsus on midagi väga lihtsat ja konkreetset – minu jaoks on see küsimus sellest, kas ma saan oma analüütilise mudeli võrrandisse muutja mõnelt teiselt distsipliinilt tänu sellele, et olen koostööd teinud selle distispliini esindajaga?

Kui vastus viimasele küsimusele on jah, siis ei ole klaaritud mitte ainult interdistsiplinaarsuse klausel, vaid ka enamik teisi probleeme, mis puudutavad kaasaegset sotsiaalteadust.

Aitähh!

 

Eesti sotsiaalteaduste IX aastakonverentsi plenaararutelu sissejuhatuseks peetud ettekande tekst
26. aprill 2014 Tartus
Kristjan Vassil

Posted in In English