meetoditele pakkunud mitmeid alternatiive. Lisaks andmeteaduse universaalsete põhimõtete ühtlustamisvajadusele (Slota et al. 2020) või arvutuslike põhimõtete kohandamisele sotsiaal- (Cioffi-Revilla 2014) ja humanitaarteadustele (Schäfer, Es 2017) pakkus Lev Manovich (2017) alternatiivina välja kultuurianalüütika, mis rakendab suuremahuliste kultuuriandmestike analüüsimisel arvutuslikke analüüsitehnikaid. Samas on ka Manovichi üldistusi ja järeldusi korduvalt kahtluse alla seatud, nentides, et Instagrami pildid võimaldavad siiski järelduste tegemist Instagrami-põhise eneseesitluse sotsiaalsete normide ja sellega seotud tõlgenduste, mitte aga kultuurigeograafiliste (nt millises linnas elavad kõige mornimad inimesed), arvuliselt eristatavate fenomenide kohta.
Suhteliselt pika traditsiooniga on Richard Rogersi meeskonna (Amsterdami Ülikoolis) digimeetodid (Rogers 2013, 2019), mis kasutavad andmete loomiseks ja analüüsiks veebikeskkondade rakendusliideseid jm tehnilisi vahendeid ning kategoriseerivad andmed ja meetodid n-ö digitaalsena sündinuiks ja digiteerituteks.8 Digimeetodid püüavad kasutada internetti ja sotsiaalmeediat uurimismeetodi ja uurimisvahendina, vastandudes selgelt n-ö virtuaalsetele meetoditele, mis kohandavad varasemalt kasutatud sotsiaalteaduslikud meetodid veebikeskkonnas kasutatavaks. Teemast lähemalt huvitatud lugejatel tasuks tutvuda Richard Rogersi monograafiatega (2013, 2019).
Niisiis valitseb uurimustes endiselt meetodite ja käsitlusviiside pluralism – tekkinud arvutuslike meetodite kõrval kasutatakse paralleelselt ja kombineerituna klassikalisi kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid meetodeid, mis võimaldavad lisaks põhjuslike seoste kirjeldamisele ja ennustamisele ka komplekssete võrgustunud nähtuste põhjuste mõistmist. Vahepealsete vaidluste käigus pakuti näiteks „suurte“ ja „väikeste“ andmete kõrvale ka rikaste ja tihedate andmete kategooriat. Kvalitatiivse ja eriti etnograafilise uurimisega tegelevad ühiskonnateadlased leidsid, et nende tõlgendatavad materjalid ei kvalifitseeru mitte mingil juhul väikesteks andmeteks, ent on suured teisel moel kui suurandmed, keskendudes uuritava nähtuse kontekstile ja tihedale tõlgendusele9 (vt ka ptk 6.2). Sellest lähtuvalt oleme sõnastanud andmestunud maailma uurimiseks olulise kaheksanda postulaadi: segameetodite paindlik kasutamine võimaldab tagada tervikliku pildi andmestunud maailmas toimuvatest komplekssetest nähtustest.
Andmestunud maailma mõistmise hõlbustamiseks ning paradigmaatiliste metodoloogiliste diskussioonide ja meetodite paljususe kontekstis on pakutud ühe lahendusena kriitilist realismi (Bhaskar 2008; vt ka Kennedy, Moss 2015) ja pragmatismi (vt nt Eklund et al. 2019). Kui kriitiline realism lähtub metodoloogilise pluralismi ideest ja toob uurimisprotsessis kesksele kohale inimese kui aktiivse toimija (agency), siis pragmatism soovitab varasemate kvalitatiivsete vs. kvantitatiivsete või andmetest tuletatud (data-driven) vs. interpretatiivsete käsitluste ning „lõpliku tõe“ otsimise asemel lähtuda „lõpliku kasulikkuse“ põhimõttest. Mõlemal juhul soovitatakse (uurimis)probleemide lahendamiseks kasutada segameetodeid, kus konkreetsete analüütiliste sammude asemel lähtutakse algsest uurimisküsimusest, probleemiseadest ja uurimuse eesmärkidest. Nende diskussioonide ja käesolevas raamatus esitatud praktiliste Eesti näidete varal oleme pakkunud andmestunud maailma uurimise üheksanda postulaadi: uurimistööks sobivate meetodite valikul on paradigmasõdade asemel mõistlik lähtuda kasulikkuse põhimõttest.
Andmestumise mõistmine eeldab nii andmesubjektiga arvestamist kui ka andmetöötaja või uurija refleksiivse võimekuse arendamist, hindamaks andmete kogumise ja analüüsiprotsessi asjakohasust. Ka siinses kogumikus oleme pidanud oluliseks rõhutada uurija refleksiivsust, mistõttu on sellele pühendatud kogumiku kuues osa, mis keskendub meetoditele, mille keskmes on iseteadlik ja teovõimeline inimene. Rakendades kriitilise realismi põhimõtteid andmestumisele, muutuvad andmeprotsessis oluliseks ka aktiivsed andmekodanikud – indiviidid, kellel on võimalik avatud andmete abil andmesubjektide huve kaitsta ja ka ise analüütilisse tegevusse panustada. Selline tõusev andmeaktivism (Milan, Velden 2016) või uued andmekodakondsuse vormid (Hintz et al. 2019) annavad muu hulgas võimaluse kodanikuosaluse täiustamiseks. Eeltoodust ajendatult oleme sõnastanud andmestunud maailma uurimise kümnenda postulaadi: uurija refleksiivsus ehk kriitiline võime hinnata oma tegevuse tagajärgi on oluline valikute tegemisel andmete, meetodite ja tõlgendusviiside mitmekesisuse kontekstis, uuringu ühiskondliku kasu tagamisel ning võimalike kahjude vältimisel.
Soovime rõhutada, et andmestunud ühiskonna uurimiseks kogu tema mitmekesisuses peab olema avatud kombineerimisele ning sõltuvalt uuringu eesmärgist võivad olla kasulikud nii digitaalsed, virtuaalsed, arvutuslikud kui ka interpretatiivsed meetodid. Vaatamata nihetele andmetes, meetodites ja ühiskonnas on andmestunud ühiskond endiselt ühiskond, inimesed endiselt inimesed ja sedalaadi komplekssete süsteemide mõtestamiseks on mõistlik kombineerida asjakohaseid meetodeid ning kasutada mitmekesiseid kättesaadavaid tööriistu ja luua uusi. Teooriat on andmeühiskonna mõistmiseks samuti vaja enam kui iial varem.
Raamatu ülesehitus
Raamat koosneb 24 sisulisest üksteisega tihedalt seotud peatükist, mis on jaotatud kuude temaatilisse ossa:
1. Maailma andmestumine
2. (Suur)andmete mõtestamine
3. Teksti- ja tajuandmete analüüs
4. Lugude jutustamine andmetest ja andmetega
5. Platvormid ja andmetaristud uurimisvahendi ja -objektina
6. Iseteadlik ja teovõimeline inimene andmeühiskonnas
Sellise temaatilise jaotusega sõnastame kuus peamist muudatust, mis meie hinnangul andmestumist ja selle uurimist iseloomustavad, ning soovime rõhutada, et ranged meetodite klassifikatsioonid, näiteks kvalitatiivne vs. kvantitatiivne, positivistlik vs. interpretatiivne, ei pruugi andmeühiskonna uurimisel kehtida ning andmestumisega seotud nähtuste mõistmiseks ja selgitamiseks võib olla vajalik rakendada kõiki neid meetodeid. Jaotus koorus välja raamatu koostamise, toimetamise ning kaasautoritega toimunud arutelude ja ühiste põhimõtete otsingute käigus.10
Raamatu esimene osa „Maailma andmestumine“ keskendub andmeühiskonna uurimise eetilistele, sotsiaalsetele ja õiguslikele nüanssidele. Kas see, et mingi informatsioon on andmeteks muudetav või tehniliselt andmetena kättesaadav, tähendab tingimata, et seda peaks sellisena kasutama? Millised on andmestumise ja andmeanalüütika võimalikud kasud ja kahjud ning kuidas neid kaaluda? Kas kõikide andmetoimingute taga peaks seisma õigluse ja kahju vältimise ideaal? Esimese osa avavad Anu Masso, Triin Vihalemm ja Leno Saarniit peatükiga „Andmepõhine muutuste juhtimine“. Andmepõhine muutuste juhtimine tagab teadlikud otsused, vähendab määramatust ja kiirendab otsuste langetamist. Ohuks on väärtuspõhised eriarvamused, mille vältimiseks soovitavad peatüki autorid lähtuda andmeõigluse – rakendada sotsiaalse õigluse põhimõtteid andmetöös. Üksikisikute huvide kaitsele keskendub ka järgmine peatükk „Andmete õiguslik kaitse ja kasutamine teadustöös“ (autorid Aleksei Kelli, Irene Kull, Age Värv), mis soovitab teadusuuringu korraldajal arvestada andmetöös peamiselt nelja kaasneva õigusliku aspektiga: 1) vajadus arvestada andmebaasi looja õigustega, 2) vajadus kaitsta isikuandmeid, 3) erandlik õigus kasutada andmeid teadustöö eesmärgil ja 4) nõue andmete kasutamisel kaitsta andmesubjekti huve. Peatükk „Avaandmete kasutusvõimalused ja piirangud“ (autorid Mai Beilmann, Ave Roots) rõhutab, et tänu avaandmetele on kvaliteetsetele andmetele juurdepääs varasemast märksa enamatel inimestel. Teisalt ei sobi andmete avamine kõigile uuringu raames toodetud andmetele ja sellega kaasnevad ka ohud – avaandmete kasutamine eeldab lisaoskusi andmete kvaliteedi hindamiseks ja andmete eetiliseks kasutamiseks. Raamatu esimese osa võtab kokku peatükk „Eetika ja privaatsus“ (autorid Katrin Tiidenberg, Andra Siibak), mille peamine eesmärk on innustada uurijaid ja andmetöötajaid küsima endalt teatud põhimõttelisi küsimusi
Digitaalsena sündinud (
Tihedus viitab siin etnograafia terminile „tihe kirjeldus“ (
Nt Eesti sotsiaalteaduste aastakonverentsil 2019. aastal aprillis toimunud kahepäevasel ettekande- ja arutelude sessioonil „Andmestunud ühiskonna uurimise meetodid“ ning 2020. aasta jaanuaris toimunud andmestunud ühiskonna uurimise meetodite terminoloogia arendamise seminaril.
