Koronavirus ja numeroiden tenho

https://www.flickr.com/photos/k0rry/8216995942/
(cc) Korry Benneth Flickr

Maailma on päätynyt poikkeustilaan uuden koronaviruksen vuoksi. Sen vaikutukset heijastuvat myös digitaaliseen arkeen ennennäkemättömällä tavalla. Digitaalisessa viestinnässä näkyy paitsi kansalaisten huoli, myös tarve järkeistää kriisiä numeroiden ja tilastojen avulla.

Keskeinen strategia globaalissa viranomaisviestinnässä on ollut epidemiatilanteeseen liittyvien numeroiden julkaiseminen: montako tartuntaa todettu, montako kuollutta, montako parantunutta. Samaan aikaan on alkanut käydä selväksi ja väistämättömäksi, että terveydenhuoltojärjestelmän haaviin osuu vain osa tartunnoista. Virusta löytyy myös täysin oireettomilta (esim. tutkimukset Hollannissa ja muualla) ja toisaalta monet tartunnan saaneet ovat vähäoireisia eivätkä siksi päädy hakeutumaan hoitoon.

Numeroiden julkaisu, niiden visualisointi kartalle ja kuvaajien piirtäminen on tärkeä ja luonteva tapa paitsi seurata epidemiaa, myös luoda kuvaa siitä, että tilanne on hallinnassa. Tätä toisintavat yhtä lailla niin viranomaiset, media kuin kansalaisetkin.

Lukuisat yhteiskuntatietelijät ovat kirjoittaneet numeroiden ja niihin perustuvan datan merkityksestä arjen ja yhteiskunnan hallinnassa, organisoitumisessa ja viestinnässä. Esimerkiksi tieteenhistorioitsija Theodore Porter [1] kirjoittaa luottamuksesta numeroihin yhteiskunnallisena käytänteenä, joilla rakennetaan objektiivisuutta ja puolueettomuutta. Samalla mittaukset ovat performatiivisia, rakentavia: ne luovat yhteiskuntaa, jota mitataan. Tämä pätee erityisesti esimerkiksi väestötiedon ja taloudellisen tiedon tuottamiseen [2]. Tieteenfilosofi Ian Hacking [3] kirjoittaa kriittisesti numerofetissistä: numeroita kerätään vain koska voidaan, mutta siitä huolimatta niitä aletaan käyttää ongelmanratkaisun välineenä.

Koronaviruksen tapauksessa lukuja käytetään helposti myös maiden ja alueiden keskinäiseen vertailuun. Sosiologi David Beer [4] muistuttaakin numeroiden usein kehystyvän paitsi havaintojen luokitteluun, myös kilpailuun kapitalismissa. Tässä tapauksessa kilpailu on kenties sitä, kuka maa pystyy parhaiten estämään taudin leviämistä. Mittaustavat kuitenkin vaihtelevat maittain ja ajankohdittain, mikä hankaloittaa vertailujen tekemistä. Reunaehdoista huolimatta numerot helposti alkavat elää omaa elämäänsä: karkaavat alkuperäisestä kontekstista ja tehokkaasti piilottavat sen, miten niitä on tuotettu.

Kiinnostavinta viime päivien verkkojulkisuudessa ovat olleet erilaiset rogue-tilastot, laskelmat ja kuvaajat, joilla erilaiset kansalaisyhteiskunnan toimijat ovat pyrkineet haastamaan virallista tilannekuvaa ja viranomaisten toimenpiteitä. Sekä suomenkielisessä että kansainvälisessä sosiaalisessa mediassa on tullut vastaan lukuisia twiittajia ja bloggaajia, jotka pyörittävät omia laskelmiaan siitä millä käyrällä koronatartuntojen kanssa mennään, montako kuollutta meillä on pääsiäiseen mennessä ja miten rajoituskeinot toimivat.

Nämä viestit ovat vakuuttavia ja vetoavia, vaikuttavat asiantuntevalta ja niitä jaetaan helposti. Viestit rakentavat teknologian taianomaisuuden ja suurten lupausten päälle [5,6], mikä tekee niistä pelottavan tehokkaita. Maallikko harvoin uskaltaa epäillä tai väittää vastaan tilastoille ja mallinnuksille.

Sama logiikka on toki läsnä viranomaisviestinnässä ja tieteellisessä viestinnässä, mutta ainakin tietoa tuottavilla tahoilla on takanaan ymmärrys epidemioiden luonteesta ja käytössään kansainvälisessä yhteistyössä valmistellut data ja vertaisarvioituun tutkimukseen perustuvat mallit. On vähän syitä olettaa, että maallikko pystyisi ajattelemaan tai löytämään jotakin sellaista, mitä asiantuntijat eivät. Tällaisessa tilanteessa myös tieto ja tilannekuva muuttuvat koko ajan, ja tuorein tieto on todennäköisesti juuri viranomaisten saatavilla.

Ehkä tässä tilanteessa olisi parasta siis jättää numerot ja visualisoinnit asiantuntijoille. Tämän ehdotuksen ovat muutkin verkossa jo esittäneet hieman suorasanaisemmin:


Disclaimer:
Koska verkkokeskustelu käy tällä hetkellä kuumana, todettakoon vielä että en ole itsekään epidemologi vaan verkkoviestinnän ja teknologian tutkija. En siis tällä kirjoituksella kritisoi viranomaisten tekemää tapausten seurantaa tai seurantatapoja, vaan huomioin yhteiskuntatieteellisestä näkökulmasta yleisemmin kiinnostavaa numeroiden ja tilastojen käyttötapaa globaalin kriisin keskellä.

Kirjallisuutta;
[1] Porter, T. M. (1995). Trust in Numbers: The Pursuit of Objectivity in Science and Public Life. Princeton: Princeton University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

[2] MacKenzie, D., Muniesa, F., & Siu, L. (2007). Do Economists Make Markets? On the Performativity of Economics. Princeton and Oxford: Princeton University Press.
[3] Hacking I. (1990) The Taming of Chance. Cambridge: Cambridge University Press.
[4] Beer, D. (2016). Metric power. Metric Power. https://doi.org/10.1057/978-1-137-55649-3
[5] Beer, D. (2019). The Data Gaze: Capitalism, Power and Perception. London: SAGE. https://doi.org/10.4135/9781526463210
[6] Bowker, G., & Star, S. L. (2000). Sorting things out. MIT press.

A critical researcher’s uncritical manifesto: We should fall in love with the Internet again

Video art by Taru N Hohtonen
Video art by Taru N Hohtonen presented at the club.

This is a blog post version of Salla-Maaria Laaksonen’s festive speech at the WorldWideWeb 30-year anniversary party at Lavaklubi, Helsinki, March 12th 2019.

Dear friends of the World Wide Web,

As all of us here today, I definitely would not be here if it wasn’t for the world wide web.

I am a social media researcher, and I represent here a researcher collective Rajapinta that focuses on Internet research. However, my own story with the Internet goes far beyond my researcher career. It is a love story that started over 20 years ago, somewhere between IRC and Java-based online chats. Me and the world wide web grew together, from IRC to KissFM chats, from Jaiku to Twitter.

I believe this is a common story for many. A couple of years ago I attended a professional workshop on influencing. The consultant asked us to write down the name of the biggest influencer of our life. Four out of seven participants, independently, wrote down “the Internet”. I bet many of you would as well.

Indeed, the Internet has influenced our lives in many ways. It has changed the way we communicate, how we shop and how we read news. It has even changed the way we die or at least how me memorize those who have passed.

Yet, if you follow the current discussions of the Internet or read the news that concern social media, it becomes difficult to find these narratives of the technology that so profoundly changed our lives.

Instead, we talk about hate speech and cyberbullying, we talk about influencing elections, we talk about misusing personal data, and technology addiction. We hear politicians talk about ‘nettiväki’, the ‘social media folk’ to refer to online users who emotionally herd from one topic to another, who need to be civilized and controlled. Behind these claims there often is the idea that the technology is somehow making us humans do these things.

But I think there is so much more to the web than these alarmist notions. The web is also a marvelous place, where many forms of culture and communication live side by side.

And it is precisely this what makes it interesting for a researcher.

For a researcher the Internet is a bird-watching tower to climb into and see what is happening in the world, or sometimes a small campfire for storytelling.

In my own studies, I have climbed that bird-watching tower and sat on that campfire to study political discussions, online protests, social media influencers and social media stirs.

In all these what I see is genuine conversations, I see learning and I see peer support, I see real political debates.

This brings me to my title and my manifesto:

For a researcher, the world wide web is a sociotechnical system, constituted by both humans and technology.

This means the web is a technology that affords and limits what it’s users can do, but it is also constantly shaped by us users, it has to adapt to the practices we invent on that technology. So it’s not that the web can dictate what we do with it, but we have power to use it for own purposes.

That is why we can also shape the web and make it a something we want it to be.

We can keep alive the anonymous peer support from the 90s forums.

We can support the flat communication arenas, where a citizen can go and talk to a politician.

We can build the tower of Babel, where people speaking different languages around the globe can exchange ideas.

What I’m describing here sounds like the lost Internet imaginary of the 90s, but it is still alive somewhere over there. I see it on my researcher’s table and I want to bring it back to the public communication as well.

So, I will end with a call for us all: to celebrate the 30 years, let’s cherish the best parts of online communication and make sure we are acting so that our actions are building and rebuilding that web that exists in those early utopias. It is up to us to shape the web.

Happy birthday, dear WWW! We will take care of you!

Neljä ajatusta yhteiskuntatieteilijän digitaidoista

https://www.flickr.com/photos/llimllib/3126788515/
(cc) Bill Mill @Flickr

Yhteiskuntatieteilijöitä tarvitaan rakentamaan digitaalista yhteiskuntaa, mutta mitä taitoja tarvitsemme siihen? Entä yksilöinä toimimiseen mm. muuttuvassa työelämässä? Mitä yhteiskuntatieteilijöiden digitaaliset taidot ylipäätään ovat, ja koskevatko ne meitä kaikkia? Kokoonnuimme yhdessä Rajapinnan ja Yhteiskunta-alan korkeakoulutetut ry:n kanssa ystävänpäivänä pohtimaan näitä kysymyksiä. Tässä blogikirjoituksessa koottuna tilaisuuden alustajien pääviestit.

Jarno M. Koponen, Yleisradio: ”Digitalouden markzuckerbergeillä ei ole työkaluja tai kykyä ymmärtää, miten digitaaliset välineet vaikuttavat yhteiskuntaan.”

Jarno kertoi esityksessään kymmenen vuoden työhistoriastaan digihankkeiden ja -tuotteiden parissa. Helsingin yliopiston ja Taideteollisen korkeakoulun kasvattina Jarnon projektit ovat tuoneet yhteen ihmisen ja teknologian. Hän on ollut rakentamassa viime aikoina ensin Random/Futureful-suosittelusovellusta Piilaaksossa ja sitten Yleisradiolla älykästä Voitto-uutisassaria ja Ylen personoituvaa Uutisvahti-sovellusta. Yleisradiossa tapahtuu juuri nyt paljon tekoälyrintamalla: tehdään robottijournalismia, suosittelujärjestelmiä, vaalikoneita ja interaktiivisia työkaluja. Myös Ylen tiimeissä korostuu monitieteisyys: tarvitaan monialaista osaamista ymmärtämään teknologisten työkalujen toimintaa ja vaikutuksia. Yhdysvaltalaisen tekoälyvaikuttaja, professori Pedro Domingosin sanoja lainaten Jarno ennakoi, että seuraavan tekoälyn läpimurron tulee keksimään ihmistieteilijä, ei insinööri.

Kaisa Pekkala, Jyväskylän yliopisto: ”Digitaalinen viestintäteknologia mahdollistaa moniäänisyyden — sinustakin on ehkä tullut puhemies ”

Yhä viestintäpainotteisemmaksi muuttunut työelämä korostaa digitaalisten taitojen tarvetta, muistutti Kaisa esityksensä alkuun. Silti työntekijän taidot jäävät helposti jälkeen, sillä teknologia uudistuu nopeammin kuin ihmisten kyky uudistua. Samalla työhön liittyvät vapaudet ja yksilön vastuu kasvavat, mikä korostaa luottamuksen merkitystä työelämässä. Kaisa muistutti, että digitaalisessa viestintäympäristössä viestintävalta keskittyy niille, jotka osaavat ja uskaltavat viestiä asiansa. Organisaatioista on tullut erityisesti sosiaalisen median myötä moniäänisiä ja organisaatioiden puhemiehinä toimivat yhä enemmän yksittäiset työntekijät ja asiantuntijat. Erityisesti asiantuntijaorganisaatioissa vastuu viestinnästä ja vuorovaikutuksesta kuuluu kaikille työyhteisön jäsenille. Tämä tarjoaa yksilöille mahdollisuuden tehdä omaa asiantuntemustaan näkyväksi, niin omassa työyhteisössä kuin sen ulkopuolellakin. Asiantuntijan profiili rakentuu sosiaalisessa vuorovaikutuksessa: se ei ole yksilön ominaisuus, vaan karttuvaa pääomaa, jota on toisaalta myös vaikea todentaa. Tutkimusten mukaan uusien teknologisten taitojen omaksuminen voi edistää asiantuntijaprofiilin rakentumista.

Matti Nelimarkka, Aalto-yliopisto & Futurice Oy: ”Tietojenkäsittely on liian tärkeää jätettäväksi tietojenkäsittelytieteilijöille”

Esityksessään Matti kuvasti yksilön osaamista klassisen T-mallin avulla ja kritisoi sitä, että kun yhteiskuntatieteilijöitä opetetaan koodaamaan, rakennetaan usein T-kirjaimelle toista haaraa. Matin mielestä tärkeämpää olisi paksuntaa T-kirjaimen jalkaa eli opetella teknisiä taitoja niin että ne yhdistyvät omaan ydinosaamisalueeseen. Tästä lähtökohdasta laskennallisen yhteiskuntatieteen opetusta Helsingin yliopistolla onkin nyt suunniteltu. Matti muistutti myös, että teknologiapuheeseen liittyy paljon hienoja sanoja, jotka kuitenkin vertautuvat fundamentteihin vanhoihin käsitteisiin. Esimerkiksi koneoppiminen on yllättävän lähellä regressioanalyysia ja algoritmiset järjestelmät weberiläistä byrokratiaa — siis hyvin lähellä perinteisiä yhteiskuntatieteellisiä kysymyksiä. Yhteiskuntatieteilijän olisi silti hyvä omaksua uutta sanastoa: on helpompi puhua tietojenkäsittelytieteilijälle, jos pystyy toimimaan yhteisellä kielellä.

Heini Hult-Miekkavaara, uravalmentaja, YKA ry: “Muista kirjoittaa sekä koneelle että ihmiselle, kun jätät ammatillista digitaalista jalanjälkeäsi.”

Tilaisuuden päätteeksi Heini Hult-Miekkavaara pohti digitaitojen moninaisuutta: toisaalta puhutaan koodaustaidoista ja algoritmeista, mutta samalla työpaikoilla taistellaan tulostimen asentamisen kanssa tai yritetään etsiä oikeita asioita hakukoneesta. Oman uran kannalta olennaisinta on pyrkiä ulos urautumisesta ja muistaa rohkeasti kertoa omaa uratarinaansa — myös tulevaisuussuuntautuneesti. Osaamisen ja haaveiden julkinen jakaminen auttaa myös löytämään uusia työmahdollisuuksia. Heini muistutti, että myös työnhaussa käytetään erilaisia algoritmeja, jotka ovat kovin hanakoita suosittelemaan jotakin nykyiseen profiiliin sopivaa. Siksi urahaaveita kannattaa tietoisesti rakentaa myös digitaalisesti ja tehdä uratoiveet julkisiksi. Omasta osaamisesta onkin osattava kertoa eri tavoin; täytyy vakuuttaa sekä vertaiset että eri alan ihmiset. Digitaalinen jalanjälki on arvokas uraelementti, mutta sen rakentuminen kestää kauan. Siksi koskaan ei ole liian aikaista aloittaa.

– –
Tekstiä ovat kommentoineet myös kaikki puhujat ja erityisesti Heini Hult-Miekkavaara YKA:sta.

Teksti on rinnakkaisjulkaistu myös YKA ry:n Uralehden blogissa.

Digitaalisen yhteiskunnan rajapinnoilla -luentosarja 2018 käynnistyy 4.9.

https://www.flickr.com/photos/hinkelstone/2435823037/
(cc) Karl-Ludwig Poggemann @Flickr

Monitieteinen, teknologiavälitteisen sosiaalisen toiminnan ulottuvuuksia käsittelevä Rajapinta-luentokurssi järjestetään jälleen Helsingin yliopistolla 4.9.-16.10 klo 9-15-10.45. Luennot ovat kaikille avoimia ja osa niistä striimataan verkkoon. Tervetuloa kuulolle!

Digitaalisuus ja teknologiset laitteet ovat muodostuneet erottamattoksi osaksi arkeamme. WhatsAppissa lähetetään yhdessä minuutissa 21 miljoonaa viestiä ja pyyhkäistään lähes miljoona kertaa Tinderissä. Suomessa tehdään päivittäin 30 miljoonaa Google-hakua. Vaalikeskustelut käydään vaaliteltan sijasta Twitterissä. Miten digitalisoituminen vaikuttaa sosiaalisen ja yhteiskunnalliseen toimintaan? Minkälaisia poliittisia, taloudellisia ja kulttuurillisia kytköksiä teknologian taustalla on? Rajapinnoilla-luentosarjassa aiheesta alustavat Suomen eturivin teknologiayhteiskuntatieteilijät.

Monitieteisellä luentokurssilla käsitellään teknologiavälitteisen sosiaalisen toiminnan ulottuvuuksia eri digitaalisilla areenoilla. Yhdistämme klassisia teoreettisia näkökulmia tuoreimpiin tutkimustuloksiin yksilöiden ja ryhmien toiminnasta digitaalisessa verkossa. Kurssilla käsiteltävät teemat kytkeytyvät yhteiskuntatieteelliseen tutkimukseen sosiologian, sosiaalipsykologian, viestinnän ja politiikan tutkimuksen näkökulmista. Lähtökohtana on tieteen ja muun yhteiskunnan välinen vuoropuhelu; tutkijoiden lisäksi luennoimassa on teknologian kanssa työskenteleviä tekijöitä.

Kurssi järjestetään yhteistyössä Kuluttajtutkimuskeskuksen ja Helsingin yliopiston sosiaalitieteiden maisteriohjelman kanssa. Helsingin yliopiston opiskelijat voivat suorittaa luentosarjan kurssina, jolloin suoritukseen kuuluu myös lukupiirisessio luentojen jälkeen (klo 11-11.45).

Striimi löytyy täältä.

Kurssin ohjelma:

*** 4.9. Avausluento (PR aud XII)
Rajapinta ry. esittäytyy
Minna Ruckenstein: Digitaalinen kulttuuri ja sosiaalisuus – tutkimuksellisia lähtökohtia
Veikko Eranti: Teoria, toimijuus ja digitaaliset menetelmät

*** 11.9. Identiteetti, teknologia ja mediasukupolvet (Kielikesk. Sali 115) [tallenne]

Janne Matikainen (HY) & Suvi Uski (Someturva Oy, tutkija)
Janne Matikaisen luennon tavoite on jäsentää uutta mediasukupolvea, jota lähestytään käsitteellisesti ja empiirisen tutkimuksen kautta. Tavoitteena on löytää sukupolven objektiivisia (median ja verkon käyttö ja kulutus) ja subjektiivisia (sukupolvikokemus) elementtejä.  Suvi Uski luennon aiheena on yksilön identiteetti ja teknologia. Yksilön toiminta digitaalisissa ympäristössä ei pääse eroon ihmisen psykologian lainalaisuuksista. Luento pureutuu tutkimustietoon sekä tällä hetkellä tarjolla olevaan ongelma-avaruuteen, joka koskettaa kaikkia digitaalisissa ympäristöissä toimivia.

*** 18.9. Teknologia, addiktio ja nuorten pelikulttuurit (Kielikesk. Sali 115) [tallenne]

Eeva Raita (Futurice Oy) & Mikko Meriläinen (HY/UTA)
Eeva Raita puhuu siitä, miten k okemus, addiktio ja mobiiliteknologia liittyvät toisiinsa. Jokaisen menestyvän digitaalisen palvelun takana on syvällinen ymmärrys ihmisten kokemuksellisuudesta. Luennolla keskustellaan siitä miten, miksi ja millä seurauksilla kokemus on noussut teknologian kehittämisen keskiöön. Mikko Meriläinen luennoi nuorten pelaamisesta. Keskustelu nuorten digitaalisesta pelaamisesta jumiutuu usein hyötyjen ja haittojen listaamiseen, mutta kokonaiskuva jää suppeaksi. Luennolla tarkastellaan ilmiön erilaisia puolia yhteiskunnan eri osa-alueilla.

*** 25.9. Sosiaalinen media organisaatioiden sisäisessä käytössä (PR sali 6)

Anu Sivunen (professori, Jyväskylän yliopisto) & Kaisa Hildén (Yleisradio)
Sosiaalinen media on paitsi julkisuuden areena, yhä useammin myös organisaatioiden sisäisen vuorovaikutuksen työkalu. Luennolla Anu Sivunen ja Kaisa Hildén peilaavat tutkimustietoa ja käytännön kokemuksia erilaisista teknologisista ratkaisuista sisäisen viestinnän, vuorovaikutuksen ja yhteistyön tukijoina.

*** 2.10. Jakamistalous, digitaaliset alustat, ja yhteistoiminta (Kielikesk. Sali 115) [tallenne]

Airi Lampinen (dosentti, Tukholman yliopisto) & Juho Makkonen (Founder, Sharetribe Oy)
Airi Lampinen luennoi otsikolle “Valtavirtaa ja vaihtoehtoja: Sosiaalinen vuorovaikutus ja yhteistoiminta verkkoalustoilla”. Sosiaalinen ja taloudellinen vuorovaikutus nivoutuvat yhteen alustapalveluiden avulla järjestettävässä toiminnassa. Luennolla tarkastellaan niin jakamistalouden valtavirtaa kuin vaihtoehtojakin. Digitalisoitunutta sosiaalisuutta lähestytään vuorovaikutuksen, yhteisöjen ja vaihtoehtoisen toimintakulttuurin näkökulmista. Sharetriben perustaja ja toimitusjohtaja Juho Makkonen jatkaa otsikolla “Omistaminen on uusi jakaminen, eli kuinka jakamistalous demokratisoidaan”.

*** 9.10. Datatalous (Kielikesk. Sali 115)

Tuukka Lehtiniemi (HY/Aalto/UTU) & Sonja Baer, Futusome Oy [tallenne]
Ihmisiä koskevasta datasta, henkilödatasta, on tullut digitaalisessa taloudessa keskeinen arvonluonnin raaka-aine. Tästä hyvänä esimerkkinä ovat verkon alustapalvelut. Luennolla kuvataan alustatoimijoiden keskeiseen asemaan johtaneita tekijöitä, avataan viimeaikaisia pyrkimyksiä ymmärtää datatalouden toimintalogiikkaa sekä pyrkimyksiä ravistella datatalouden raameja. Sosiaalisen median datajalostamo Futusome Oy kertoo omassa osuudessaan liiketoimintansa tarinan.

*** 16.10. Vaikuttajaviestintä ja vaikuttajamarkkinointi verkossa (PR aud XIII)

Essi Pöyry & Emma Naumanen/Matilde Pelkonen, Monochrome Oy
Julkkisten eli niin kutsuttujen vaikuttajien valta kasvaa sosiaalisessa mediassa. Some-julkkikset eivät ole ainoastaan koko kansan tuntemia julkkiksia, vaan myös rajatumpien yhteisöjen vaikuttajilla voi olla merkittävää valtaa yhteisönsä mielipiteisiin ja tekemisiin. Tällä luennolla käsitellään vaikuttajaviestintää ja -markkinointia somessa ja sen vaikuttavimpia muotoja niin kaupallisessa kuin yhteiskunnallisessa kontekstissa.

Lisätietoa luentopaikoista:

  • PR = Helsingin yliopiston päärakennus, Fabianinkatu 33. Sisäänkäynti aud XIII:hin Senaatintorin puoelta.
  • Kielikeskus = Fabianinkatu 26

Ennakkotieto: Rajapintapäivät 2018

rajapintalogo150px01round-reunatRajapintapäivät 2018 järjestetään Espoon Otaniemessä 15.-16.11.2018. Lisätietoja seuraa alkusyksystä, mutta merkitse päivä kalenteriisi jo nyt! // Rajapinta Days 2018 will be organized November 15-16. More details tba, but save the date before heading to summer holidays!

Rajapintapäivät on avoin ja maksuton tapahtuma kaikille, jotka ovat kiinnostuneita yhteiskuntatieteellisestä teknologian tutkimuksesta tai digitaalisten ja laskennalisten menetelmien käytöstä yhteiskuntatieteissä.

Perjantaina 16.11. järjestetään epäkonferenssi (unconference), joka on avoin ja osallistumiseen pohjaava tapahtuma, jonka agenda muodostuu osallistujien yhteistyössä. Kaikki teknologiaa, yhteiskuntaa ja digitaalisia menetelmiä yhdistävät tai kehittävät aiheet ovat erinomaisen tervetulleita mukaan!

Torstaina 15.11. on varattu syvemmin yhteen teemaan keskittyville työpajoille, joita osallistujat saavat myös ehdottaa.

Call for proposals julkaistaan alkusyksystä.

– –

Rajapinta Days 2018, our annual unconference will be organized in Otaniemi, Espoo 15.-16.11.2018. The event is open for all interested in the study of digital and computational social sciences and digital methods.

Friday 16.11. is an unconference day, which builds upon the ideas and proposals of the participants. Thursday 15.11. is reserved for longer workshops.

More details and the call for proposals will be posted in fall.

Mitä on fiksumpi sosiaalisen median analytiikka?

4601859272_4228421089_z
Kuva: (cc) Matt Wynn

Sosiaalisen median analytiikka pyörii yhä enimmäkseen asiasanahakujen ja niiden seurannan ympärillä. Miten kehittyneemmät tekstianalytiikan menetelmät voivat olla hyödyksi ymmärtämään, mistä keskusteluissa on kyse? Mitä reunaehtoja ja epävarmuuksia suurten lupausten automatiikkaan liittyy?

 

Tekesin rahoittama tutkimushankkeemme Smarter Social Media Analytics päättyi toukokuun lopussa. Tutkimushankkeessa pengoimme yli miljardin viestin sisältävää Futusomen somekeskusteluaineistoa automaattisen analytiikan keinoin ja selvitimme, miten keskusteludata rinnastuu muihin aineistoihin, muun muassa Taloustutkimuksen kyselydataan ja SOK:n tuotteiden myyntilukuihin.

Olemme hankkeen aikana testanneet lukuisia erilaisia ohjatun ja ohjaamattoman koneoppimisen muotoja. Lopputuloksena on syntynyt joitakin toimivia tapoja, mutta on tulut kohdattua myös useampi vesiperä. Mutta nepä vasta ovatkin oppimiskokemuksia! Tässä blogikirjoituksessa tiivistettynä hankkeen päätösseminaarissa pitämäni esitys, jossa koottuja oppejamme hankkeen ajalta.

**

1. Fiksumpi sosiaalisen median analytiikka on ihmisen ja koneen yhteistyötä

Sosiaalisen median analytiikkaan – ja tekoälykeskusteluun laajemminkin – liittyy vahvasti laskennallisuuden rationalisointi ja ns. big data -myytti [1]: mikä tahansa numeroiksi muunnettava tieto, jota voidaan käsitellä algoritmisesti, on automaattisesti luotettavaa ja totta. Näin on varsinkin, jos taustalla on isoja aineistoja eli kaikkien himoitsemaa big dataa.

Todellisuudessa kone on yksinään aika tyhmä, ja automaattinenkin analytiikka vaatii yleensä algoritmin opettamista ja yhteistyötä ihmisen kanssa. Opettaminen tapahtuu esimerkiksi luokittelemalla useita satoja tai tuhansia esimerkkiviestejä halutun kysymyksen mukaisesti. Projektissa esimerkiksi koulutimme algoritmia tunnistamaan ydinvoimaan myönteisesti tai kielteisesti suhtautuvia viestejä. Tehtävä ei ole helppo, sillä ihmisten kannat ovat monipolvisia: “Ydinvoima on OK, mutta Rosatom ei.”

Matemaatikko ja data scientist Cathy O’Neil muistuttaa kirjassaan ja Ted Talk -puheenvuorossaan algoritmien vinoutumisesta: algoritmit automatisoivat status quo -tilaa, sillä ne rakentuvat aina historiallisen datan ja sen rakenteen päälle. Maailma ei ole täydellinen, ja sen epätäydellisyys heijastuu myös koneoppimiseen ja tekoälyyn. Siksi rinnalle tarvitaan ihmisajattelua arvioimaan algoritmien oikeellisuutta ja vaikutuksia.

2. Fiksumpi someanalytiikka vaatii mietittyä datan esikäsittelyä

Automaattiseen tekstianalytiikkaan piiloutuu paljon valintoja. Niiden tekeminen alkaa jo aineiston rajauksesta: harvoin on laskentaresursseja tutkija kaikkea saatavilla olevaa dataa, joten se pitää ensimmäiseksi rajata tietyillä hakusanoilla. Millä sanoilla saadaan esimerkiksi haaviin “koko” ydinvoimakeskustelu? Jokaisessa viestissä ei välttämättä mainita ydinvoima-sanaa, vaan tärkeitä avainsanoja voivat olla esimerkiksi voimaloiden sijaintipaikat. Hakusanojen kehittely vaatii usein sekin ihmisasiantuntijan aivoja.

Oleellista on myös ymmärtää käytössä olevan datan mahdolliset rajoitukset ja niiden vaikutukset analyysiin. Esimerkiksi tutkimuskäyttöön luovutettu Suomi24-aineisto on periaatteessa koko aineisto, mutta tietokantavirheen vuoksi aineistosta puuttuu paljon viestejä vuosilta 2004-2005. Tällainen kuoppa näkyy jokaisessa aineistosta piirrettävässä aikajanassa, ja sitä tuijottaessaan tutkija tulee helposti tehneeksi virheellisiä tulkintoja keskusteluaiheen katoamisesta ellei aineiston koostumus ole tiedossa.

Analyysialgoritmit vaativat usein myös aineiston esikäsittelyä. Suomen kielen kohdalla se tarkoittaa esimerkiksi aineiston perusmuotoistamista, joka vie aikaa ja resursseja. Lisäksi tekstimassasta poistetaan tyypillisesti yleisimmät, merkityksettömät sanat eli ns. stopwordit. Niiden poistaminen on kuitenkin samalla myös valinta siitä, mikä on merkityksellistä ja mikä ei. Kiveen hakattuja ohjeita tai yleisesti hyväksyttyä listaa ei kuitenkaan ole olemassa, vaan ratkaisuja tehdään tapauskohtaisesti. Tiedossa on, että  poistettujen sanojen lista vaikuttaa lopulliseen analyysiin, mutta on epäselvää millä tavoin.

3. Fiksumpi sosiaalisen median analytiikka tarvitsee ymmärrystä alustoista ja niiden kulttuureista

Laskemisen ja big datan huumassa on helppoa unohtaa laadullisen analyysin ja kulttuurisen ymmärryksen merkitys. Sosiaalisen median keskusteludata on hyvin kontekstuaalista dataa, jonka syntymiseen vaikuttaa paitsi yhteiskunta ympärillä, myös alustan teknologia ja kyseiselle alustalle muodostunut alakulttuuri. Palstoille voi esimerkiksi syntyä oma slangi ja hyvinkin erikoistunutta sanastoa. Suomen kielen käsittelijä ei välttämättä tunnista verkossa syntyviä uussanoja saatika tuttujen sanojen erikoisia käyttötapoja. Esimerkiksi keppihevonen tarkoittaa toisaalla oikeasti keppihevosta, mutta toisaalla tietynlaista poliittista diskurssia.

Lisäksi automaattisen tekstianalytiikan on osoitettu olevan hyvin kontekstiriippuvaista. Erot tulevat ilmi varsin pienissäkin muutoksissa: Yhdysvalloissa senaatin ylähuoneen puheesta koostuvalla aineistolla koulutettu luokittelualgoritmi ei enää toimikaan alahuoneen puhetta analysoitaessa [2]. Vuoden 2005 ruokapuhetta käsittelevä algoritmi ei pärjää tarpeeksi hyvin vuoden 2015 uuden kielen ja sanaston kanssa.

Myös monet teknologian tuottamat artefaktit muodostuvat hankalaksi automaattiselle analytiikalle. Esimerkiksi monella keskustelufoorumilla viestit lähetetään anonyymisti, jolloin kirjoittajana näkyy “Vierailija”. Kuin vierailija vastaa näihin vierailijan viesteihin lainaamalla niitä, syntyy ketjuja, joissa on hämmentävän monta kertaa mainittu sana vierailija. Lopputuloksena esimerkiksi ohjaamaton aihemallinnus erottaa datasta aiheen, jossa puhutaan kovasti vierailijoista. Sen todellinen olemus ei avaudu kuin esimerkkiviestejä lukemalla.

4. Fiksumpi sosiaalisen median analytiikka on vähemmän mustia laatikoita

Viimeinen ja ehkä tärkein fiksumman sosiaalisen median analytiikan väittämä liittyy analyytikan tekemiseen ja palveluiden ostamiseen. Ala rakentuu tällä hetkellä hämmentävän vahvasti erilaisten mustien laatikoiden ympärille; käytössä on teknologioita ja algoritmeja, jotka on hienosti paketoitu tekoälyksi, mutta todellisuudessa niiden takana ovat samat kontekstiin, kieleen ja validiteettiin riippuvat ongelmat kuin yllä mainituissa esimerkeissä. Monet organisaatiot mittaavat esimerkiksi Facebookista suoraan saatavaa engagement-lukua ymmärtämättä täysin, mistä siinä oikeastaan on kysymys. Analytiikkayrityksen kauppaama keskustelun sentimenttiä kuvaava hieno piirakkadiagrammi ostetaan tyytyväisenä kyseenalaistamatta analyysissa käytettyä algoritmia.

Tämä ei tarkoita, että kaikki tehty automaattinen analytiikka olisi automaattisesti virheellistä. Mutta se tarkoittaa sitä, että analytiikan tekijöiltä vaaditaan lisää avoimuutta käytettyjen menetelmien sekä niiden heikkouksien suhteen sekä sitä, että analytiikan ostajat osaavat kysyä tarkentavia kysymyksiä mustan laatikon sisuksista. Kysymys on lopulta kielenkäytöstä: samalla tavalla kuin lääkärin on osattava selventää diagnoosi potilaalle, on datatieteilijän ja analytiikkayrittäjän osattava selittää analyysin kulku kansankielellä asiakkaalleen. Lääkärivertaus on myös sikäli osuva, että sosiaalisen median keskusteludiagnostiikka on sekään harvoin eksaktia tiedettä, pikemminkin konventioita ja estimaatteja. Pelissä on aina mukana epävarmuuselementti, jonka kanssa on vain elettävä.

Tiivistettynä kolmeen ohjenuoraan: mitä on #smartersome?

  1. Älä aliarvioi ihmistulkintaa. Sille on varattava aikaa, jos aineistosta haluaa liiketoimintahyötyjä.
  2. Vietä päivä etnografina. Selvitä oman toimialasi kannalta oleellisimmat areenat ja tavat mitata keskustelua.
  3. Älä osta mustia laatikoita. Kysy ja selvennä, mitä menetelmät tekevät. Kysy niin kauan, kunnes ymmärrät.

 

**
Lähteet:

[1] Desrosières, A. (2001). How Real Are Statistics? Four Posssible Attitudes. Social Research, 68(2), 339–355.
Beer, D. (2017). Envisioning the power of data analytics. Information, Communication & Society, 21(3), 1–15.
Couldry, N. (2014). The Myth of Big Data. In Schäfer, M. T., & Van Es, K. (Eds.). The datafied society : studying culture through data. Amsterdam: Amsterdam University Press. Retrieved from http://oapen.org/search?identifier=624771
[2] Yu, B., Kaufmann, S., & Diermeier, D. (2008). Classifying Party Affiliation from Political Speech. Journal of Information Technology & Politics, 5(1), 33–48. 

Taitavasti eettistä verkkotutkimusta

https://www.flickr.com/photos/janetmck/15422638442/
(cc) Janet McKnight, Flickr

Vaatii taitoa ja rohkeutta rakentaa sosiaalista mediaa hyödyntävät tutkimusasetelmat niin, että eettisen tutkimuksen ehdot täyttyvät. // Teksti on rinnakkaisjulkaisu TENK:n Vastuullinen tiede -sivustolta (CC BY 4.0).

Sosiaalinen media valtavine viestimäärineen näyttäytyy monelle tutkijalle houkuttelevana aineistopankkina, halusipa sitten tutkia ihmisten asenteita ja käyttäytymistä tai yhteiskunnallisia muutoksia. Aineistojen vapaa saatavuus ei kuitenkaan poista eettisen pohdinnan tärkeyttä.

Verkkosisältöjen tutkimuskäyttöä koskevat eettiset käytännöt ja ohjeistukset ovat kirjavia Suomessa ja kansainvälisesti. Suomessa ihmistieteiden eettisen ennakkoarvioinnin ohjeistus ei ota erikseen kantaa verkkotutkimukseen. Tutkimukseen vaikuttavat lait puolestaan ovat auttamattomasti digitaalista aikaa jäljessä. Käytännössä tutkija joutuu verkkoaineistojen kanssa toimimaan hiukan harmaalla alueella ja luottamaan omaan harkintaansa ratkaisuja tehdessään.

Tutkimuskohteena ihminen vai data?

Tutkimuseettisen neuvottelukunnan laatima ohjeistus ihmistieteiden eettisestä ennakkoarvioinnista lähtee siitä, että ihmistieteellistä tutkimusta ohjaa kolme eettistä periaatetta: tutkittavan itsemääräämisoikeuden kunnioittaminen, vahingoittamisen välttäminen sekä yksityisyyden ja tietosuojan säilyttäminen. Periaatteet viittaavat siis erityisesti tutkimuksiin, jossa tutkimuksen kohteena on ihmistoimija. Verkkoaineistojen kohdalla tyypillistä on kuitenkin ihmisen, datan ja tekstin rajan hämärtyminen.

Jos tutkimuksen fokus on sisällöissä, voidaan sosiaalisen median aineistot rinnastaa julkistetuiksi tiedoiksi tai rekisteriaineistoiksi, jolloin tutkittavien erillistä suostumusta ei vaadita. Sosiaalisen median aineistoissa tekstit kuitenkin tyypillisesti ovat yksityishenkilöiden tuottamia ja käyttäjän nimi usein näkyvillä.

Usein verkossa tutkimusta tehdään kontekstissa, jossa suostumuksen kerääminen kaikilta tutkittavilta on vaikeaa ja käytännössä jopa mahdotonta. Monilla verkkoalustoilla keskustelua käydään anonyymisti eikä esimerkiksi vanhasta aineistosta ole useinkaan mahdollista etsiä nimetynkään tekijän yhteystietoja.

Verkkotutkimuksessa tutkimuskohde on siis väistämättä häilyväinen, eikä ihmisyys olekaan kovin järkevä tapa tarkastella verkkotutkimusta. Keskeisempää on pohtia laajemmin tutkimuksen mahdollisesti aiheuttamaa haittaa, tutkittavien haavoittuvutta ja yksityisyyttä.

Kimurantti julkisuus ja yksityisyys

Verkossa julkisen ja yksityisen ero hämärtyy helposti. Sosiaalisen median kontekstissa teknisesti julkisella aineistolla tarkoitetaan kaikkien saataville julkaistuja päivityksiä esimerkiksi avoimilla keskustelualustoilla tai ryhmissä. Selkeästi yksityistä aineistoa ovat esimerkiksi tutkijalle luottamuksellisesti lähetetyt viestit sosiaalisen median kanavissa tai viestit suljetuista ryhmistä, joihin tutkijalla on pääsy.

Silti teknisesti julkistenkin viestien kohdalla on vaikea arvioida kirjoittajien käsitystä aineiston julkisuudesta. Yksityisyyden ja julkisuuden käsitteet ovat vahvasti kulttuurisidonnaisia. Lisäksi palveluiden yksityisyysasetukset muuttuvat niin usein, että tavalliselle käyttäjälle ei välttämättä ole aina selvää, mitkä viesteistä ovat julkisia ja mitkä eivät. Näin ollen tiedon julkinen saatavuus ei yksinään riitä eettiseksi periaatteeksi, vaan tutkijan on pohdittava myös tiedon tuotannon kontekstia sekä tiedon arkaluontoisuutta.

Teknisestä ja lainopillisesta näkökulmasta neuvottelukumppanina verkkoaineistojen tutkimuksessa on myös verkkoalusta, jossa sisällöt on julkaistu. Tutkijan onkin syytä tutustua verkkopalveluiden käyttöehtoihin. Ne asettavat usein reunaehtoja materiaalin tutkimuskäytölle sekä rajoittavat koneellisesti ladattavan aineiston saatavuutta joko suojellakseen käyttäjien yksityisyyttä tai omaa liiketoimintaansa. Esimerkiksi Facebookista pystyy koneellisesti lataamaan ainoastaan julkisten ryhmien ja sivujen sisältöjä, mutta yksityishenkilöiden profiileista julkisetkaan päivitykset eivät ole saatavilla. Selaimen kautta ne ovat kuitenkin nähtävissä ja helposti osa esimerkiksi verkkoetnografin aineistoa.

Teksti ja konteksti

Tutkijat ovat käsitelleet luottamuksellisia aineistoja ennen digiaikaakin, eivätkä yksityisyyden suojaamisen ongelmat ole verkkoaineistoissa perustavalla tavalla erilaisia esimerkiksi haastatteluaineistoihin verrattuna. Myös sosiaalisen median aineistoja on analyysivaiheessa mahdollista käsitellä niin, että yksityishenkilöiden anonymiteetti ja tietosuoja säilyvät. Esimerkiksi poliittisen viestinnän tutkimusprojekteissamme anonymisoimme aineistosta tavalliset käyttäjät, mutta jätimme poliitikkojen nimet näkyville.

Anonymisointi kuitenkin ratkaisee vain analysointivaiheen haasteita. Sosiaalisen median aineistojen erityispiirre on se, että vaikka tutkimuksen kohteena olisikin pelkkä teksti, on se helppo yhdistää takaisin alkuperäiseen kirjoittajaan. Yksittäisen twiitin lähettäjä löytyy helposti syöttämällä teksti hakukoneeseen. Lisäksi erilaisia aineistoja yhdistämällä anonymisoitujenkin henkilöiden tunnistaminen voi olla mahdollista.

Siksi eettiset periaatteet on pidettävä mielessä myös silloin, kun tutkimusjulkaisuun valitaan lainauksia aineistosta tai jos aineistoa halutaan avata tutkimuskäyttöön. Arkaluontoisten teemojen kohdalla tutkija joutuu punnitsemaan, näyttääkö hän lukijalle aineistonäytteitä parantaakseen argumentaatiotaan vai pyrkiikö hän turvaamaan tutkittavien anonymiteetin.

Tietoa, taitoa ja rohkeutta

Lakitekstiviidakossa ja eettisiä ohjeita tiukasti lukien on helppo tulkita, että sosiaalisen median aineistojen käyttäminen ei ole laillista tai eettisesti suotavaa. Varsinkin yhteiskuntatieteellisen tutkimuksen näkökulmasta tutkijoilta kaivataan kuitenkin paitsi ammattitaitoa, myös rohkeutta ja taitoa rakentaa sosiaalista mediaa hyödyntävät tutkimusasetelmat siten, että eettisen tutkimuksen ehdot täyttyvät. Sosiaalinen media heijastelee lukuisia yhteiskunnallisesti merkittäviä teemoja. On sääli, jos esimerkiksi yhteiskunnallista vallankäyttöä koskevista tutkimuksista pitäisi ohjeiden puuttuessa jättää digitaalinen osuus tekemättä.

Kuten kaikessa tutkimuksessa, verkkotutkimuksessa on asetelmia, jotka eettisistä syistä tulisi jättää toteuttamatta. Tutkimuksen tutkittaville aiheuttamat haitat ja seuraukset ovat kuitenkin kontekstin määrittämiä tekijöitä, minkä vuoksi yleispätevien ohjeiden antaminen on mahdotonta. Eettisen pohdinnan avuksi löytyy kuitenkin erilaisia apuvälineitä esimerkiksi tämän kirjoituksen viitteistä – erityisesti verkkotutkimuksen kansainvälisen yhdistyksen Association of Internet Researchers AoIR:n julkaisema eettinen ohjeistus on erinomainen apu tutkijalle.

Salla-Maaria Laaksonen on tutkija Helsingin yliopistossa.

Lisätietoja:

  • AoIR (2012). Ethical decision-making and Internet research: Version 2.0. Recommendations from the AoIR Ethics Working Committee. Final Draft; Association of Internet Researchers. (pdf)
  • Östman, S., & Turtiainen, R. (2016). From research ethics to researching ethics in an online specific context. Media and Communication, 4(4), 66–74.
  • Tikka, Minttu (2014) Tutkija nuorten mediamaailmassa: tutkimuseettisiä kysymyksiä. Nuorisotutkimus vol. 32(3).
  • Turtiainen R, Östman S. (2013). Verkkotutkimuksen eettiset haasteet: Armi ja anoreksia. Kirjassa: Laaksonen S-M, Matikainen J, Tikka M. (toim.) Otteita verkosta. Verkon ja sosiaalisen median tutkimusmenetelmät. Tampere: Vastapaino, s. 49–67.

Slämärit ja superkäyttäjät: ihmeellinen Internet tutkijan työpöydällä

 

https://www.flickr.com/photos/meddygarnet/8346190491/
(cc) Morgan @Flickr

Smarter Social Media Analytics -tutkimushankkeessa sovellamme ja kehitämme erilaisia koneoppimiseen pohjautuvia menetelmiä sosiaalisen median tekstisisältöjen analysointiin. Fiksumpi  analyysi kuitenkin vaatii algoritmien rinnalle ihmisilmää – vähintäänkin kehitysvaiheessa.

Olen lukenut eilen ja tänään  SSMA-hankkeemme aineistosta läpi parintuhannen viestin otoksen, jossa viestit koskevat kasvissyöntiä tavalla tai toisella. Otos liittyy koko aineistosta tehtyyn aihemallinnukseen, jossa noin puolen miljoonan viestin massasta on ohjaamattoman koneoppimisen avulla erotettu erilaisia topiikkeja tai teemoja. Mallinnuksen syötteenä skripti antaa kasan perusmuotoistettuja sanalistoja, jotka kuvaavat näitä erilaisia aiheita. Lopulta kuitenkin ainoa tapa varmistaa, että tehty analyysi toimii kuten pitää, on ihmisvoimin tarkistaa mistä topiikeissa oikeastaan on kysymys. Tämä tapahtuu esimerkkiviestejä tarkistamalla.

Tarkistuskeikka on pieni matka yhä vain ihmeelliseen Internetiin. Sosiaalisen median tutkimuksen parasta antia ovat usein juuri näkymät vuorovaikutuksen maailmoihin, joita ihmiset verkossa elävät ja tuottavat mikrotasolla. Tässä kaksi hienoa esimerkkiä kasvisruokakeskusteluista.

**

Viestejä läpikäydessä olen kohdannut kymmeniä erilaisia virtuaalislämäreitä. Omassa nuoruudessani slämäri oli vihko, jossa jokaisella sivulla oli eri kysymys ja vastaukset kirjattiin tietyllä symbolilla tai anonyymisti. Nykypäivän slämäri on keskustelupalstalla kiertävä lista numeroituja kysymyksiä, johon kukin kirjoittaja vastaa, tai lista [ ] väittämiä, joista [x] rastitaan kirjoittajaan sopivat kohdat. Arvioin kirjoittajien olevan enimmäkseen melko nuoria.

Tällaiset memeettiset sisällöt ovat toistuvia, mutta kuitenkin niin monipuolisia tekstimuotoja, ettei sanojen yhdessä esiintymisen perusteella aiheita luokitteleva algoritmi osaa niitä niputtaa. Virtuaalislämäreissä kuitenkin kiertää kasvisyöntiä koskevia kysymyksiä, joiden vuoksi kaikki nuo tuhannet viestit näkyvät jokaisessa kasvissyönti-sanalla tehdyssä haussa tai tietyllä sanalla piirretyissä trendikuvaajissa. Toki ne osaltaan trendistä kertovatkin; kasvissyönti puhututtaa.

Toinen ihmettelyn aihe oli aihemallinnuksessa erästä topiikkia kuvaava sana, joka ei ollut mikään suomen kielen tunnistettava sana. Pienen selvittelyn jälkeen paljastui, että kyseessä on yksi Suomi24-foorumin superaktiivinen käyttäjä, joka kirjoittaa palstalle joka päivä keskimäärin kolmetoista viestiä päivässä.

Viestimäärä on ilmeisen tarpeeksi, että saa aikaan oman aiheen aihemallinnuksessa, kun muut käyttäjät mainitsevat kyseisen nimimerkin tarpeeksi usein. Selvästi siis onnistunut keskustelunherättäjä ja oman mikroyleisönsä julkkis, jonka viesteillä voi olla suurikin vaikutus keskustelujen aihepiiriin.

**

Molemmat esimerkit ovat sellaisia, joita on hankala automaattisesti tekstin seasta erottaa ilman laadullista tarkastelua, tai vähintäänkin sen tekeminen vaatisi melkoisia tapauskohtaisia virityksiä koodiin. Viritykset taas ovat varsinkin tuotantokäytössä aika hankalia ja toisaalta tekevät analyysista prosessin, jonka toimintaperiaatteita on vaikea ymmärtää ja tuloksia tulkita.

Silti ne ovat aika oleellisia mikrotason havaintoja siitä dynamiikasta, jolla vuorovaikutus verkossa muodostuu.

Kohti fiksumpaa keskustelujen mallinnusta siis pyritään, mutta todellisuus on aina vaan analytiikkaa ihmeellisempää. Se on jotenkin lohdullista.

Digitaalisen yhteiskunnan rajapinnoilla -luentosarja Tiedekulmassa 30.10.-11.12.

labyrinthclassroom_2435823037_7853d39e69_z
(cc) Karl-Ludwig Poggemann @Flickr

Rajapinta ry. järjestää yhdessä Helsingin yliopiston Kuluttajatutkimuskeskuksen kanssa luentosarjan Digitaalisen yhteiskunnan rajapinnoilla Helsingin yliopiston Tiedekulmassa 30.10.–11.12.2017 aina maanantaisin klo 13.15-14.45. Luennot ovat kaikille avoimia ja ne välitetään myös suorana verkkoon – tervetuloa kuulolle!

Luentosarja pureutuu digitaalisuuden yhteiskunnallisiin vaikutuksiin eri näkökulmista. Digitaalisuus ja teknologiset laitteet ovat muodostuneet erottamattoksi osaksi arkeamme. WhatsAppissa lähetetään yhdessä minuutissa 21 miljoonaa viestiä ja pyyhkäistään lähes miljoona kertaa Tinderissä. Suomessa tehdään päivittäin 30 miljoonaa Google-hakua. Vaalikeskustelut käydään vaaliteltan sijasta Twitterissä. Luentosarja kysyy, miten digitalisoituminen vaikuttaa sosiaalisen ja yhteiskunnalliseen toimintaan? Minkälaisia poliittisia, taloudellisia ja kulttuurillisia kytköksiä teknologian taustalla on? Teemoista alustavat teknologiayhteiskuntatieteilijät sekä organisaatioiden edustajat.

Helsingin yliopiston opiskelijat voivat suorittaa luentosarjan kurssina, jolloin suoritukseen kuuluu myös lukupiirisessio luentojen jälkeen.

Kurssin ohjelma:

*** 30.10. Introluento: Mitä on digitaalinen yhteiskuntatiede? [tallenne]

Mika Pantzar & Minna Ruckenstein (Kuluttajatutkimuskeskus)
Mika Pantzar luennoi kuluttajakansalaisen arjesta datataloudessa ja kertoo, miksi digitaalisesta kannattaa olla kiinnostunut? Vielä muutama vuosikymmen sitten mobiilin tietoyhteiskunnan visioissa kuluttaja näyttäytyi liike-elämälle lähinnä uutuuksien ja tiedon virran vastaanottajana. Internetin, sosiaalisen median ja kaikkialla mukana kulkevien digitaalisten laitteiden myötä käsitys kuluttajasta on kääntynyt päälaelleen. Kuluttajasta on tullut taloudellisen arvonmuodostuksen tärkein lähde. Minna Ruckenstein valottaa digitaalisen kulttuurin ja sosiaalisuuden tutkimuksellisia lähtökohtia.

*** 6.11. Identiteetti, addiktio ja teknologia [tallenne]

Suvi Uski (tutkija, Someturva) & Eeva Raita (Futurice Oy)
Suvi Uskin aiheena on yksilön identiteetti ja teknologia- Yksilön toiminta digitaalisissa ympäristössä ei pääse eroon ihmisen psykologian lainalaisuuksista. Luento pureutuu tutkimustietoon sekä tällä hetkellä tarjolla olevaan ongelma-avaruuteen, joka koskettaa kaikkia digitaalisissa ympäristöissä toimivia. Eeva Raita puhuu teemasta “Kokemus, addiktio ja mobiiliteknologia”: Jokaisen menestyvän digitaalisen palvelun takana on syvällinen ymmärrys ihmisten kokemuksellisuudesta. Luennolla keskustellaan siitä miten, miksi ja millä seurauksilla kokemus on noussut teknologian kehittämisen keskiöön.

*** 13.11. Näkökulmia politiikkaan ja teknologiaan [tallenne]

Matti Nelimarkka (Aalto-yliopisto & Helsingin yliopisto) & Minerva Krohn (Helsingin kaupunki, digitalisaatiotoimikunta)
Käsittelemme luennolla kahta laajaa teemaa: (1) teknologian käyttöä politiikassa erilaisten demokratiaa ja politiikkaa käsittelevien normatiivisten käsitysten kautta sekä
(2) puramme teknologian ja politiikan suhdetta toistensa muovaajina.

*** 20.11. Sosiaalinen vuorovaikutus ja yhteistoiminta verkkoalustoilla [tallenne]

Airi Lampinen (Tukholman yliopisto) & Vilma Lehtinen (Skhole Oy)
Sosiaalinen ja taloudellinen vuorovaikutus nivoutuvat yhteen alustapalveluiden avulla järjestettävässä toiminnassa. Esimerkkejä tästä ovat jakamistalous ja joukkoistaminen. Luennolla digitalisoitunutta sosiaalisuutta tarkastellaan vuorovaikutuksen, yhteisöjen ja yhteistoiminnan näkökulmasta

*** 27.11. Alustatoimijat ja datatalous [tallenne]

Tuukka Lehtiniemi (Aalto-yliopisto & Turun yliopisto) & Pauli Aalto-Setälä (Aller Media Oy)
Ihmisiä koskevasta datasta, henkilödatasta, on tullut digitaalisessa taloudessa keskeinen arvonluonnin raaka-aine. Tästä hyvänä esimerkkinä ovat verkon alustapalvelut. Luennolla kuvataan alustatoimijoiden keskeiseen asemaan johtaneita tekijöitä sekä avataan viimeaikaisia pyrkimyksiä ymmärtää datatalouden toimintalogiikkaa. Allerin Pauli Aalto-Setälä kertoo Allerin data-analyytikasta ja RIkastamo-projektista.

*** 4.12. Algoritmit, julkisuus ja media [tallenne]

Salla-Maaria Laaksonen (Helsingin yliopisto) & Jarno Koponen (YLE)
Julkisuus muotoutuu yhä enemmän mediateknologian muodostamassa ympäristössä, jossa viestien välitystä ja leviämistä säätelevät toisenlaiset logiikat kuin perinteisen mediajulkisuuden aikana. Luennolla avataan, miten teknologia ja ihmistoimijat yhdessä rakentavat hybridiä verkkojulkisuutta ja siellä liikkuvia diskursseja. Jarno Koponen Yeisradiolta avaa mikä on YLEn Uutisvahti ja kertoo muista discovery-ratkaisuista uutiskäyttäjän näkökulmasta.

*** 11.12. Teknologiavälitteinen kansalaisuus [tallenne]

Veikko Eranti (Tampereen yliopisto) & Johannes Koponen (Demos Helsinki)
Millaisia mahdollisuuksia ja haasteita vuorovaikutuksen, viestinnän ja politiikan teknologiavälitteisyys aiheuttavat kansalaisuuteen? Miten meitä kontrolloidaan ja miten voimme itse hyödyntää teknologiaa poliittisessa toiminnassa? Tällä luennolla pohditaan, millaisia ovat poliittinen toimijuus ja kansalaisuus teknologiavälitteisessä maailmassa.

 

Algoritminen julkisuus on vinoutunutta kyborgijulkisuutta

2453788025_fd51aeb4d9_z
(cc) runran @Flickr

Teknologia nähdään helposti neutraalina tiedonvälittäjänä. Moni viestinnän ammattilainen ei tiedä, miten teknologia toimii tai miten sen kanssa pitäisi toimia. Meidän pitäisi kuitenkin olla yhä tietoisempia siitä, miten esimerkiksi algoritmit meitä  tulevaisuudessakin ohjaavat.

“Software is, in other words, a part of a ‘technological unconscious’ (Clough, 2000), a means of sustaining presence which we cannot access but which clearly has effects, a technical substrate of unconscious meaning and activity.” (Thrift, 2005)

Maantieteilijä-sosiologi Sir Nigel Trift on käyttänyt teknologisen tiedostamattoman käsittettä kuvaamaan teknologian ja ohjelmistojen vaikutusta eräänlaisena sosiaalisen elämän kehikkona, joka tiedostomattomasti vaikuttaa toimintaamme.

Viestinnän ja julkisuuden näkökulmasta teknologisen tiedostamattoman käsite kuvaa kahta asiaa: Ensinnäkin niitä informaatioteknologian tuntemattomia ominaisuuksia ja tapoja, jotka muokkaavat arkea ja erityisesti media-arkeamme, mutta joista emme useinkaan ole kovin tietoisia. Toisaalta käsite muistuttaa siitä, että monella viestinnän ammattilaisella ei ole tarpeeksi tietoa siitä miten teknologia lopulta toimii tai miten sen kanssa pitäisi toimia.

Teknologinen tiedostamaton määrittelee monella tapaa sitä, miten julkisuus muotoutuu. Keskeisin tämän hetken julkisuuden rakennuspalikka on newsfeed, uutisvirta, joka eri palveluissa jäsentää verkon sisältöjä pyrkien maksimoimaan huomion ja palvelussa vietetyn ajan. Käytännössä tämä tapahtuu erilaisten algoritmien avulla: pienet tietokoneohjelmat tai laskukaavat ohjaavat sisällön esittämistä aiempaan käyttäytymiseemme perustuen.

Huolestuttavaa on, että teknologia nähdään neutraalina tiedonvälittäjänä. Vuoden 2017 Edelman Trust Barometerissä vastaajat arvioivat hakukoneet kaikkein luotettavimmaksi tiedonlähteeksi. Perinteisen median luottamus puolestaan on romahtanut. Teknologia vaikuttaa puolueettomalta ja virheettömältä toimijalta samalla kun perinteinen media nähdään eliitin käsikassarana.

Algoritmit ovat kuitenkin tasan yhtä hyviä kuin mekin. Ihmisten toimintatavat, vinoumat ja virhekäsitykset siirtyvät suoraan niihin joko ohjelmoinnin tai koneoppimisen kautta. Hakukone suoltaa sisältöä, josta se arvelee etsijän pitävän aiemman verkkokäyttäytymisen perusteella. Teknologia tuottaa kaikukammioita, koska ihmiset ovat sosiaalisessa toiminnassa tyypillisesti mieluten oman viiteryhmänsä kanssa. Työnhakualgoritmi syrjii tummaihoisia. Microsoftin tekoälybotti jouduttiin ottamaan pois linjoilta, kun se oppi päivässä suoltamaan rasistista vihapuhetta Twitterin elämänkoulussa.

Sisältöjen kohdentamisessa ja teknologiajättien bisnesmallina vinotkin algoritmit kuitenkin toimivat hyvin. Facebook tahkoaa rahaa 6,4 miljardin dollarin liikevaihdolla. Käyttäjämäärät suosituissa sosiaalisen median palveluissa jatkavat kasvuaan, ja alustat tuottavat uusia toimintamuotoja, joilla pyritään maksimoimaan niissä vietetty aika. Julkisuuden ja demokratian kannalta kuitenkin ongelmallista on, että algoritmi ei osaa tehdä eroa eri sisältöjen välillä. Se tarjoilee samalla logiikalla kenkiä, lääkkeitä ja politiikkaa. Syyskuussa 2017 Facebookissa pystyi esimerkiksi kohdentamaan mainoksia suoraan juutalaisvihaajille.

Rahalla siis saa. Bisneslogiikan nimissä samaan aikaan mediayhtiöt ovat huomanneet, että Facebookin algoritmi näyttää entistä vähemmän mediatalojen postauksia niiden seuraajille. Sen sijaan se painottaa sosiaalisuutta ja engagementtia: newsfeedissä näkyy todennäköisimmin sisältöjä, joita kaverisi ovat jakaneet, tykänneet tai kommentoineet. Faktoilla ei tässä pelissä ole arvoa. Sen sijaan tunteilla ja epärehellisyydellä on.

Tämä logiikka on voimalain logiikkaa (Matthew effect). Mikä tahansa tahmainen, ihastuttava tai vihastuttava sisältö päätyy todennäköisemmin näytetyksi, ja sisällön suosio kasvaa entisestään. Siksi julkisuudestamme muodostuu väistämättä tunnejulkisuus, joka etenee kohusta toiseen. Teknologinen tiedostamaton on siis lopulta hybridiä ihmisyyttä, julkisuuden muodostumista kyborgitoimijoiden kautta.

Viestinnän ammattilaisen näkökulmasta huolestuttavaa on se, että teknologian edistämä logiikka hiipii myös niihin tapoihin, joilla viestintää tehdään ja mittareihin, joilla sitä mitataan. Klikkien tuijottamisesta on kenties päästy piirun verran eteenpäin, mutta nyt uusi mittari, jota kaikki maanisesti tuijottavat on sisällön aikaansaama sitoutuminen, engagament.

Se on muuten Facebookin kaupallista menestymistä varten tehty mittari.

Mitäpä jos pakasta napatun mittarin sijasta viestinnän ammattilaiset itse rohkeasti määrittelisivät, mitä on hyvä viestintä, mitä on vaikuttavuus ja miten sitä halutaan mitata?

– –
Salla-Maaria Laaksonen (VTT) on viestinnän ja teknologian tutkija Viestinnän Tutkimuskeskus CRC:ssa ja Kuluttajatutkimuskeskuksella.

Blogikirjoitus on rinnakkaispostaus Viesti ry:n blogista. ja perustuu HY+:n ja Viesti ry:n Viestinnän tulevaisuus -tilaisuudessa 26.9.2017 pidettyyn puheenvuoroon.