Bitit ja politiikka: Tervetuloa, laskennallinen politiikan tutkimus

https://www.flickr.com/photos/videocrab/4630988238/
(cc) Kevin Simpson @Flickr

Teksti on julkaistu 8.8. ilmestyneessä Politiikka-lehden numerossa 2/2018 “Bitit ja politiikka” -minisymposiumin johdantona.

Tietoyhteiskuntakehitys ja teknologian muutokset ovat vaikuttaneet yhteiskuntatieteisiin, mukaan lukien politiikan tutkimukseen. Digitaalisissa toimintaympäristöissä tapahtuva poliittinen toiminta näyttäytyy houkuttelevana tutkimuskohteena ja toisaalta esimerkiksi digitaalisten alustojen ja algoritmien tutkimus nostaa esille politiikan perimmäisiä kysymyksiä vallasta (esim. Gillespie 2010; Beer 2017; Neyland ja Möllers 2016). Monet kiinnostavista kysymyksistä kytkeytyvät poliittiseen viestintään: sosiaalinen media on jo haastanut perinteisiä viestinnän portinvartijateorioita (esim. Chadwick 2014, Castells 2007) ja uudet digitaaliset viestintävälineet muuttavat kansalaisosallistumisen tapoja (esim. Bennett ja Segerberg 2013; Juris 2012). Myös marxilainen pohdinta on tehnyt paluun alustatalouden myötä tapahtuneen pääoman jakautumisen seurauksena (esim. Spencer 2018). Jo tämä  tutkimusnäkökulmien lyhyt lista osoittaa, että politiikan tutkimusperinteet ovat tärkeässä roolissa myös nykyisen digitaalisen yhteiskunnan aikana.

Digitaalisuus ei muuta vain tutkimuskohteita, vaan myös aineistoja ja menetelmiä. Digitaaliset jalanjäljet (digital trace data) ja massadata (big data) mahdollistavat uudenlaisten kysymysten esittämisen: aiemmin tutkijoilla ei ollut käytettävissä samankaltaisia yksityiskohtaisia ja laajoja aineistoja ihmisten, organisaatioiden ja liikkeiden toiminnasta, vaan tutkimuksessa on turvauduttu havainnointiin, haastatteluihin, kyselyaineistoihin ja rekisteriaineistoihin. Lazerin ja kumppaneiden (2009) mukaan uudet digitaaliset aineistot ja niitä hyödyntävät laskennalliset menetelmät ovat kuin uusi mikroskooppi yhteiskuntatieteelliseen tutkimukseen. Sekä Rob Kitchin (2014) että danah boyd ja Kate Crawford (2012) kehottavat tutkijoita kuitenkin kriittisesti arvioimaan niitä tapoja, joilla tutkimusta tehdään massadatan aikana ja sitä, kuinka laskennalliset menetelmät muokkaavat yhteiskuntatieteellistä tutkimusta. Hyvä esimerkki peräänkuulutetusta kriittisyydestä on Grimmerin ja Stewartin (2013) artikkeli, jossa he perinteisiin laadullisiin lähestymistapohin verraten pohtivat, miten tekstianalyysiä voidaan toteuttaa esimerkiksi sanojen esiintymisfrekvenssejä tarkastelemalla.

Uusien menetelmien ja aineistojen myötä myös muut tieteenalat ovat innostuneet tarkastelemaan yhteiskuntatieteellisiä kysymyksiä. Justin Grimmerin (2015) mukaan laskennallisten menetelmien avulla yhteiskuntatieteellisiä kysymyksiä käsittelevät yhteiskuntatieteilijöiden lisäksi myös datatietelijät, tietojenkäsittelytietelijät ja fyysikot, usein monitieteisissä ryhmissä. Poikkitieteellinen lähestymistapa helposti tukee tietynlaisia institutionalisoituneita politiikan tutkimuksen muotoja. Se voi aiheuttaa esimerkiksi behavioralistisen politiikan tutkimuksen paluun, koska perspektiivin ajatus teoriapohjaisesta mallintamisesta on yhteensopiva perinteisten laskennallisten tieteen osaajien kanssa — eivätkä he tunne behavioralistista politiikan tutkimusta kohtaan esitettyä ansiokasta kritiikkiä. Toisaalta yhteiskuntatieteilijöiden perinteinen koulutus ei ole sisältänyt opetusta laskennallisista menetelmistä ja niiden käytöstä. Siksi yhteiskuntatieteellisen koulutuksen ulkopuolelta on helppo tarjota näkökantoja ja lähestymistapoja yhteiskuntatieteellisten kysymysten käsittelyyn, vaikka ne yhteiskuntatieteellisin silmin voivat näyttää naiiveilta. Hanna Wallach (2018) muistuttaakin tietojenkäsittelytieteilijöille, että yhteiskuntatiedettä ei synny automaattisesti käyttämällä yhteiskuntatieteellistä aineistoa. Vastaavasti Grimmer (2015) argumentoi, että jos haluamme luoda yhteiskuntatieteellisemmän lähestymistavan laskennalliseen yhteiskuntatieteeseen, on välttämätöntä että yhteiskuntatieteilijät ovat mukana tekemässä ja kehittämässä laskennallisten menetelmien käyttöä.

Tämän symposiumin artikkelit ovat esimerkkejä tällaisesta yhteistyöstä ja menetelmäkehityksestä. Symposium koostuu kolmesta toisiaan täydentävästä tekstistä. Kaksi ensimmäistä esittelevät laskennallisten menetelmien käyttöä politiikan tutkimuksen kentällä, kolmas pohtii laskennallisten menetelmien institutionalisoitumista suomalaiseen politiikan tutkimukseen. Tekstit siis omalta osaltaan vastaavat Grimmerin (2015) ehdotukseen pyrkiä muodostamaan selkeämmin yhteiskuntatieteellisesti painottunut näkökulma laskennallisten menetelmien käyttöön ja kehitykseen.

Salla-Maaria Laaksosen ja Matti Nelimarkan artikkeli tutkii digitaalista vaalijulkisuutta vuoden 2015 eduskuntavaaleissa. Tutkimuksessa laskennallisesti analysoidaan vaalien julkisella agendalla olleet teemat ja yhdistetään saatua tietoa toisaalta poliittisen viestinnän agendatutkimuksen teorioihin ja puolueiden aiheomistajuuden analyysiin. Tuukka Ylä-Anttila, Veikko Eranti ja Anna Kukkonen taas käsittelevät katsauksessaan ilmastonmuutoksesta käytyä julkista keskustelua aihemallinnuksen avulla. Kirjoittajat käyvät läpi menetelmän reunaehtoja ja ehdottavat laadullista validointiprosessia, jonka avulla menetelmää voisi käyttää tekstien kehysanalyysina.

Molemmat tekstit tarkastelevat agendan muodostumista laskennallisesti ja osoittavat samalla, että laskennalliset menetelmät voivat tarjota uusia työkaluja poliittisten argumenttien tutkimiseen ja sellaisiin politiikan ja poliittisen viestinnän polttaviin klassisiin kysymyksiin kuten agendan rakentaminen ja teemojen kehystäminen. Ennen kaikkea menetelmät mahdollistavat tällaisen analyysin tekemisen paljon aiempaa laajemmilla aineistoilla. Molemmat tekstit käyttävät menetelmänä ohjaamatonta koneoppimista, tarkemmin aihemallinnusta, mutta sitovat valitun menetelmän perinteiseen yhteiskuntatieteelliseen kysymyksenasetteluun. Lisäksi tekstit käyvät keskustelua laskennallisia menetelmiä soveltavan yhteiskuntatieteen käsitteiden kanssa — nähdäksemme tämä ei ole vain tarpeellinen, vaan myös välttämätön keskustelu.

Professori Pertti Ahonen luo katsauksessaan näkymän laskennallisten menetelmien institutionalisoitumiseen politiikan tutkimuksessa. Hän keskittyy nimenomaisesti laskennallisiin menetelmiin, joita on kehitetty politiikan tutkimuksen institutionalisoituneiden kysymysten tarkasteluun politiikan tutkijoiden toimesta. Ahonen päätyy toteamaan, että laskennallisten menetelmien käyttö politiikan tutkimuksessa on yhä sivupolku, ja varsinkin suomalaisessa politiikan tutkimuksessa melko vähäistä. Ahonen myös aiheellisesti peräänkuuluttaa syvällisempää keskustelua menetelmien filosofisista taustaoletuksista.

Menetelmäkeskustelua onkin yhä syytä käydä, ja sitä tulisi käydä poikkitieteellisesti. Poikkitieteellisyyden haasteeseen on herätty myös tietojenkäsittelytieteilijöiden joukossa (vrt. Wallach, 2018). Oleellista on, että vaikka laskennallisia menetelmiä voi usein soveltaa suoraan “out of the box”, ne eivät ole taikalaatikoita, jotka ratkaisevat aiemmat tutkimukseen liittyvät ongelmat ja luotettavuuskysymykset; laadullista tarkastelua ja teorialähtöisyyttä tarvitaan yhä rinnalle. Robotti ei vie politiikan tutkijan töitä, kuten Tuukka Ylä-Anttila ja kumppanit toteavat analyysinsa päätteeksi – eikä ehkä datatieteilijäkään.

Matti Nelimarkka & Salla-Maaria Laaksonen
Nelimarkka on tutkijatohtori Tietotekniikan laitoksella ja Tietotekniikan tutkimuslaitos HIIT:llä Aalto-yliopistossa ja opettaja Menetelmäkeskuksessa (Valtiotieteellinen tiedekunta, Helsingin yliopisto). Laaksonen on tutkijatohtori Kuluttajatutkimuskeskuksessa (Valtiotieteellinen tiedekunta, Helsingin yliopisto)
Lähteet

  • Beer, David. 2017. The social power of algorithms. Information, Communication & Society 20:1, 1–13.
  • Bennett, Lance ja Segerberg Alexandra. 2013. The Logic of Connective Action : Digital Media and the Personalization of Contentious Politics. Cambridge: Cambridge University Press.
  • boyd, danah ja Crawford, Kate. 2012. Critical Questions for Big Data. Information, Communication & Society 15:5, 662–679.
  • Castells, Manuel. 2007. Communication, Power and Counter-Power in the Network Society. International Journal of Communication 1:29, 238-266.
  • Chadwick, Andrew. 2013. The Hybrid Media System: Politics and Power. Oxford: Oxford University Press.
  • Gillespie, Tarleton. 2010. The politics of “platforms.” New Media and Society 12:3, 347–364.
  • Grimmer, Justin. 2015. We Are All Social Scientists Now: How Big Data, Machine Learning, and Causal Inference Work Together. PS: Political Science & Politics 48:01, 80–83.
  • Grimmer, Justin ja Stewart, Brandon M. 2013. Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts. Political Analysis 21:3, 267–297.
  • Juris, Jeffrey. 2012. Reflections on #Occupy Everywhere: Social Media, Public Space, and Emerging Logics of Aggregation. American Ethnologist 39:2, 259–79.
  • Kitchin, Rob. 2014. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society 1:1, 1–12.
  • Lazer, David, Pentland Alex, Adamic Lada, ym. 2009. Life in the network: the coming age of computational social science. Science 323:5915, 721–723.
  • Neyland, Daniel ja Möllers, Norma. 2016. Algorithmic IF … THEN rules and the conditions and consequences of power. Information, Communication & Society 4462, 1–18.
  • Spencer, David. 2018. Fear and hope in an age of mass automation: debating the future of work. New Technology, Work and Employment 33:1, 1–12.
  • Wallach, Hanna. 2018. Computational social science ≠ computer science + social data. Communications of the ACM 61:3, 42–44.

Varovaisuutta aihemallinnuksen kanssa

Varovaisuutta aihemallinnuksen kanssa

Eräs laskennallisten menetelmien tällä hetkellä suosituin sovellus on aihemallinnus eli topic modeling. Se mahdollistaa laajojen tekstiaineistojen jakamisen ryhmiin ja tällä tavalla “kaukoluvun” aineistosta. Tietenkään sen ei koskaan ole tarkoitus korvata aineiston lähilukua (esim. Grimmer & Stewart, 2013), mihin voi käyttää vaikka etnograafisia menetelmiä.

Eräs valinta aihemallinnuksesta on aiheiden määrän, eli tutummin, k:n valinta. Kirjallisuudessa usein esiintynyt tapa tähän on katsoa muutama eri arvo ja valita näistä selkeiten tulkittavissa oleva. Kritisoin tapaa jo marraskuun Rajapinta-meetupissa. Yksinkertainen koeasetelma näytti kuinka ihmisten mielipide selkeydestä vaihtelee merkittävästi.

Aihemallinnus: tuloksia eri k:n arvoilla
Alustava luokitus aineiston sisällöstä eri aihemallinnuksilla. Katso vain kuva.

Kuvassa näemme kuinka niiden tulkinnat myös tuottavat hiukan erilaisia näkemyksiä aineistoista. (Varoitus: nämä ovat vielä alustavia nimiä, eli en ole vielä itse täysin tyytyväinen näihin.) Olen pyrkinyt ryhmittelemään aineiston niin, että samanteemaiset aiheet olisivat samalla rivillä.

Kuvasta nähdään esimerkiksi kuinka aiheiden määrän lisääntyminen kahteenkymmeneen aiheeseen selkeästi tuo jotain uusia ajatuksia aineistoon, erityisesti alueelisuuden ja globalisaation. Toisaalta aiheena esimerkiksi suomalaisuus on osassa malleissa mukana ja osassa ei, mikä luultavasti kuvaa aihemallinnusprosessissa olevaa satunnaisuutta. Toisaalta 26 ja 30 aiheen mallit tuovat esille taloudellisuuden, perusturvan sekä edustuksellisuuden aiheita.

Aihemallinnuksen soveltajille uutiset ovat valitettavia: en itse pitäisi sopivana ajaa aihemallinnusta teoreettisesti mielekkäällä lukumäärällä tai tutkimalla muutamaa eri aihemäärää. Riskit vääristä tulkinnoista ovat ilmeiset näissä tapauksissa. Sen sijaan pitäisin itse toivottavana aihemäärän valitsemista laskennallisin kriteerein, kuten log-likelihood arvoja käyttämällä. Vaikka näistäkin käydään ritstiriitaista keskustelua, tämä silti vähentäisi tiettyä epävarmutta mikä nykyiseen käytäntöön tulee.

Erityiskiitos Koneen Säätiölle tutkimuksen tukemisesta sekä Tieteen tietotekniikan keskus CSClle laskenta-ajasta.

Smarter Social Media Analytics -hanke starttaa joulukuussa

4601859272_4228421089_z
Kuva: Matt Wynn

Saimme viime viikolla virallisesti tiedon, että Tekes rahoittaa projektiamme Smarter Social Media Analytics, jossa yhdessä yrityskumppaneiden kanssa lähemme nimen mukaisesti rakentamaan fiksumpaa sosiaalisen median analytiikkaa – tavoitteena tutkia ja kehittää uusia menetelmiä trendien ja ilmiöiden tunnistamiseen laskennallisesti sosiaalisen median tekstimassoista.

Hankkeen toteuttavat Kuluttajatutkimuskeskus KTK (HY) ja Tietotekniikan tutkimuslaitos HIIT (HY), ja rajapintalaisista mukana projektissa virallisesti ainakin Salla, Matti ja Arto. Alla hankkeen tiivis kuvaus tutkimussuunnitelmasta. Huraa!

**

Sosiaalisessa mediassa vahvistetaan ja rakennetaan yrityksiin, organisaatioihin ja brändeihin liittyviä käsityksiä ja jaetaan niihin liittyviä kokemuksia. Digitaalinen mediaympäristö tarjoaa mahdollisuuden seurata ja tutkia eri toimijoihin kohdistuvia arvioita, arvosteluja, kokemuksia ja tuntemuksia laskennallisesti. Tässä hankkeessa rakennamme isojen verkkoaineistojen avulla menetelmiä keskusteluissa syntyvien ilmiöiden ja trendien automaattiseen, reaaliaikaiseen tunnistamiseen.

Käytössämme ovat satojen miljoonien viestien laajuiset sosiaalisen median aineistot: Suomi24-verkkoyhteisön koko keskusteluaineisto, Futusome Oy:n keräämä satojen miljoonien viestien kokoinen aineisto suomenkielistä sisältöä eri sosiaalisen median palveluista. Näiden lisäksi hyödynnämme Taloustutkimus Oy:n keräämiä edustavia kyselytutkimusaineistoja ja isoja media-arkistoja. Näitä aineistoja rinnastamalla pystymme rakentamaan ja validoimaan algoritmeja, joiden avulla nousevia trendejä ja ilmiöitä on mahdollista koneoppimisen avulla tunnistaa verkkokeskusteluista. Laskennallisen data-analyysin ja sitä tukevan laadullisen analyysin ohella hankkeessa kerätään laadullista havainnointi- ja haastatteluaineistoa toimintatutkimuksellista näkökulmaa käyttäen.

Tutkimuskokonaisuus limittyy osaksi sekä laskennallisen yhteiskuntatieteen kehittymistä Suomessa että sosiaalisen mediaa hyödyntävien yritysten (ns. asiakasyritykset) diagnostisten valmiuksien parantamiseen tähtäävää valmentamista. Tutkimuksellinen näkökulma varmistaa myös analytiikan sikäli viisaamman kehittämisen, että analytiikka huomioi sosiaalisen median aineistojen käyttöön liittyvät eettiset ja taloudelliset näkökulmat myös tavallisten käyttäjien näkökulmasta.

Helsingin yliopiston Kuluttajatutkimuskeskuksen ja Tietotekniikan tutkimuslaitos HIIT:in yhteistyötahoina hankkeen valmistelussa ovat olleet Aller Media Oy, Taloustutkimus Oy ja Futusome Oy (ns. analytiikka- ja aineistoyritykset jotka osallistuvat hankkeeseen työpanoksellaan ja aineistoilla). Lisäksi konsortiossa mukana ovat pienemmät kasvuvaiheen analytiikkayritykset (Underhood.co, Sometrik, Leiki, Arvo Partners, myös Futusome), jotka osallistuvat hankkeeseen työpanoksellaan ja luovuttamalla tutkimusaineistoja tutkijoiden käyttöön, sekä isommat asiakasyritykset (Atria Suomi Oyj, Ilmarinen Keskinäinen Vakuutusyhtiö Oy, SOK, TeliaSonera Oyj, myös Aller ja Taloustutkimus), jotka osallistuvat hankkeeseen rahapanoksella.

Digivaalit 2015 Studia Generaliassa

Syksyn 2016 Studia Generalia eli Helsingin yliopiston perinteikäs yleisöluentosarja starttasi 6. lokakuuta teemalla “Mikä Big Data?”. Puhumassa olivat digitaalisten aineistojen tutkimuksen professori Timo Honkela sekä minä, verkkoviestinnän tutkija Salla-Maaria Laaksonen otsikolla “Digivaalit 2015: Mitä isot digitaaliset aineistot kertovat yhteiskunnasta ja vaikuttamisesta?“.

Illan teemana oli siis erityisesti pohdinta siitä, miten isot digitaaliset aineistot muuttavat humanistisia ja yhteiskuntatieteitä. Omassa esityksessäni kerroin siitä, miten verkkoviestintä jättää erilaisia digitaalisia jälkiä ihmistoiminnasta, ja nämä jäljet antavat uudenlaisia tutkimusmahdollisuuksia myös yhteiskuntatieteiden näkökulmasta. Samalla uudet aineistot vaativat menetelmätaituruutta: tyypillisesti laskennallisen yhteiskuntatieteen asetelmissa tavalla tai toisella isot tekstiaineistot kääntyvät numeroiksi, joita sitten konteksti mielessä pitäen pyritään tulkitsemaan. Samaan aikaan small data on kuitenkin myös merkityksellistä: ilmiöiden syvällinen ymmärtäminen melkeinpä vaatii, että ainakin pieniä osia aineistosta tutkitaan myös perinteisin laadullisin menetelmin. Ihan vielä ihmisten tuottaman teksin äärellä ei uskalla luottaa pelkkään tietokoneeseen.

Ensi viikolla SG:ssä teemana muuten konepuheen matematiikka ja vuorovaikutus!

screen-shot-2016-10-14-at-11-47-48

DCCS syyskuussa: aihemallinnusta sekä algoritmejä

Syyskuun viimeisenä perjantaina, tieteiden yön iltapäivällä, Digital Citizens, Communities, and Society kokoontui pohtimaan yhteiskuntatieteen ja tieto- ja viestintäteknologian rajamaastoa. Meillä oli kaksi vuorovaikutteista johdantoa, joita pyrin hiukan tiivistämään blogin muotoon.

Uusia menetelmämahdollisuuksia

Tuukka Ylä-Anttila puhuiaihemallinnuksesta (topic modeling) sosiologin työvälineenä, esitellen kolmea projektia: kehysanalyysiä ilmastopoliittisesta keskustelusta, poliittisten keskustelujen hakemista Suomi24-keskustelualueelta sekä MV-lehden sisällön luokittelua

Lyhyesti, aihemallinnuksessa algoritmi luokittelee sanoja sekä “dokumentteja” esiintymisien mukaan ryhmiin ohjaamattomasti. Yhteiskuntatieteilijä voi käyttää mallia keskustelunaiheiden luokitteluun, mutta suuri kysymys on, onnistuuko keskustelun tapojen kuten kehysten tai diskurssien luokittelu.

Käytimme varsin paljon aikaa pohtimalla miten aihemallinnukset tulisi validoida ja –  ainakin itse – valitin kunnon ohjekirjan puuttumista tälle osa-alueelle. Ylä-Anttila kolleegoineen ovat dokumentoineet prosessin, jossa ensin arvioidaan aihemallinnuksen sanapilviä, minkä jälkeen arvioidaan aiheissa olevien dokumenttien sisältöjä ja tarkennetaan aihetulkintaan jos se on tarpeen. Lähestymistapa kuulosti varsin toimivalta, jäänkin kuuntelemaan mitä mieltä vertaisarvioitsijat ovat siitä.

Toisaalta, myös aiheiden tulkinta herätti huolta: voivatko kyseessä olla framet, diskurssit tai mitkään muut yleisesti käyttämät teoretisoinnit sisällöstä. Tätä ei myöskään helpota, kuten Tuukka muistutti, että framestakin on useampia erilaisia merkityksiä ja tulkintoja yhteiskuntatieteessä. Itse pohdiskelin ääneen, että miksi aiheita pitäisi sanoa joksikin muuksi kuin aiheiksi, mutta Tuukka nopeasti vastasi, että tuo pohdinta liittyy siihen, mihin aiempaan tutkimustraditioon sitten itse sijoittuu. Teoreettisilla käsitteillä on pitkät juuret, jotka vaikuttavat niiden tulkintaan.

Tämä lieneekin valtavirtaistuksen suurin ongelma, jollain tavalla laskennalliset menetelmät ja niiden tulokset pitäisi saada puhumaan traditionaalisten yhteiskunnallisten menetelmien kanssa. Tällöin yhteinen terminologia esimerkiksi auttaa jo varsin paljon, helpoittaa valtavirta-yhteiskuntatieteilijän pohdintaa tulosten järkevyydestä ja merkittävyydestä.

Aiheesta lisää sekä muutama uudehko opinnnäytetyö

Algoritmit sosiaalisessa vuorovaikutuksessa

Jesse Haapoja kertoi juuri jättämästään Helsingin yliopiston jatko-opintosuunnitelmasta, algoritmeistä sosiaalipsykologian kannalta. Hänen keskeinen argumenttinsa on (tai, ehkä paremminkin, minun tulkinta hänen ajatuksestaan), että teknisillä järjestelmillä on toimijuutta mikrotasolla vuorovaikutukstilanteilla – näkökulma joka vielä toistaiseksi puuttuu isoista algoritmien vallankäytön keskustelusta. Algoritmit ja tekniset järjestelmät mahdollistavat ja rajoittavat ihmisten välistä vuorovaikutusta, Tinderin deittaussovelluksesta Pokémon Go:n algoritmin päättämiin vuorovaikutuspaikkoihin.

Jessen tavoite tutkimuksessaan on havainnoida kuinka algoritmit tulevat esille mikrotasolla ihmisten välisessä vuorovaikutuksessa sekä ajatella, miten ihmiset reagoivat algoritmien toimintaan. Eräs esimerkki on vaalikoneet, joiden algoritmit eivät vain neuvo meitä äänestämään vaan myös rakentavat poliittista identiteettiä.

Mikä on oikein ja mikä väärin?

Viimeisenä aiheena eräs pro gradu-työn tekijä Matti Autio esitteli pohdintaansa Facebookin kaupunginosa-ryhmien toiminnasta ja siellä esiintyvästä rajoittavasta sekä yhdentävästä viestittelystä. Hänen suurin kysymys oli tutkimuseettinen: saako tätä tutkimusta oikeastaan tehdä ja voiko gradussa olla lainauksia näistä ryhmistä ja saako ryhmiä edes tutkia.

Tämä herätti laajaa keskustelua DCCS-ryhmässä, tutkimuseettinen pohdinta on vielä kesken. Johtopäätöksemme taisi olla, ettei isojen ryhmien tutkimisessa ollut isompia ongelmia, mutta lainaukset olisi hyvä tarkistaa jokaiselta osallistujalta erikseen. Vaikka verkon tutkimusta onkin tehty jo useampi vuosikymmen, samat eettiset kysymykset ovat edelleen avoinna. Lopuksi päädyimme suosittelemaan vielä opiskelijaa tarkastaman Internet-tutkijoiden AOIRn eettisen toimikunnan ohjeita aiheesta.