tk-icons
Sivuston näkymät
  • Tämä juttu on arkistoitua sisältöä, joka tarjotaan luettavaksi sellaisenaan. Tämän vuoksi siinä voi olla saavutettavuusongelmia.

Objektiivisuusko vanhanaikaista?

13.3.2013
Jussi Melkas

Objektiivisuus on käsitteenä vanhanaikainen. Näin rämäkästi torppaa Raimo Möysä, Valittujen Palojen kansainvälisten painosten päätoimittaja, vuosisataisen keskustelun tiedon objektiivisuudesta Helsingin Sanomissa 20.12.2012.

Objektiivisuus on käsitteenä vanhanaikainen. Näin rämäkästi torppaa Raimo Möysä, Valittujen Palojen kansainvälisten painosten päätoimittaja, vuosisataisen keskustelun tiedon objektiivisuudesta Helsingin Sanomissa 20.12.2012. Samalla tulee julistettua joukkoviestinnän ja virallisen tilaston yhteinen uskonkappale, objektiivinen tieto muotiasiaksi, joka nyt vaihteeksi on menossa pois muodista.

Möysä puhuu tietenkin viihteellisyyteen painottuvan joukkoviestinnän näkökulmasta, mutta kommentti kertoo olennaisia asioita myös virallisen tilaston toimintaympäristöstä.

Möysän mielestä pitää kertoa tarinoita. Samasta asiasta on puhuttu paljon myös tilastoalan sekä ns. datajournalistisen ajattelun piirissä: datasta on löydettävä tarinoita.

Tarinat ovat tärkeitä, mutta niillä ei kuitenkaan voida korvata objektiivista tietoa, sillä kuten Rolf Dobelli toteaa kirjassaan Selkeän ajattelun taito: ”Jopa tositarinat valehtelevat.” Kaikessa mikä tapahtuu ei ole tarinan juonta, ja heti kun tarkkailemme useamman ihmisen tai yrityksen joukkoa, voimme kertoa monenlaisia tarinoita.

Tieto hukkuu tosiasioihin

Yhteiskuntatieteellinen keskustelukin on suhtautunut epäillen objektiivisen tiedon mahdollisuuteen tai ainakin sen hyödyllisyyteen. Epäilyt ovat perusteltuja. David Hawkingin sanoin meillä ei ole koskaan mallista riippumatonta näkemystä todellisuudesta. Lisäksi nykyajan tieto on pirstoutunut kapea-alaisiksi informaatiomuruiksi ja erikoistuneiksi asiantuntijuuksiksi, jotka ennemmin peittävät kuin paljastavat todellisuutta eli ovat tiedon este.

Kun puhutaan vaikeudesta saada objektiivista tietoa, heitetään kuitenkin helposti lapsi pesuveden mukana. Ääriesimerkkinä Peter Ungerin jo 1970-luvulla lanseeraama radikaali skeptisismi, jonka mukaan kukaan ei voi tietää mitään, eikä mikään ei ole totta tai epätotta.

Jos tilastot eivät annakaan tarkkoja ja täydellisiä kuvauksia yhteiskunnasta ja vaikka ne myös salaa muokkaavat käsitystämme todellisuudesta, ei se tee tilastoja hyödyttömiksi eikä varsinkaan poista tarvetta pyrkiä todellisuuden mahdollisimman luotettavaan kuvaukseen.

Miten totuuden saa selville?

Parhaimman tietämäni vastauksen tilastojen objektiivisuuden ongelmaan antaa ranskalainen Alain Desrosieres. Desrosieresin mukaan havaittu objekti on sekä todellinen että sopimuksenvarainen. Todellinen se on siksi, että se on olemassa riippumatta mittauksesta.

Sopimuksenvaraisuus syntyy mittauksessa, kun sovitaan, miten objekti rajataan mittausta varten. Inflaatio on olemassa, vaikka emme sitä mittaisi, mutta se miten mittaamme inflaatiota, määrittää sen.

Objektiivisuus syntyy huolellisen ja dokumentoidun tiedonhankinnan ja raportoinnin tuloksena.

Määrällistämällä ja mittaamalla ilmiöt saadaan näkyviksi ja sellaisiksi, että niille voidaan tehdä jotain. Asioiden määrällinen kuvaaminen auttaa ymmärtämään niiden tarkkoja merkityksiä ja tulkitsemaan maailmaa ja toimintaa siinä.

Jos inflaatiota ei mitattaisi ja sen mahdollistamiseksi määriteltäisi tarkoin, se olisi vain epämääräinen ikävä kokemus, jolle emme voi mitään. Määrittelemättömiä asioita on paljon lähiympäristössämme: paikat likaantuvat ja työt jäävät tekemättä emmekä useinkaan tiedä, mikä ikävän asian saa aikaan.

Jos saisimme rakennettua likaantumismittarin tai selvittäisimme töiden viivästymisen osatekijät, voisimme ehkä keksiä myös keinot, miten näitä ilmiöitä pidetään kurissa.

Mittareille kehittyy oma elämä

Tilastoissa käytettyjen mittareiden tulee siis olla (mahdollisimman) objektiivisia eli luotettavasti mitattuja, vaikkeivät ne voikaan kuvata asioita täydellisesti.

Ongelmana on, että itse mittarista voi tulla osa todellisuutta. Näin tapahtuu, jos käyttäjät unohtavat mittarin takana olevan ilmiön. Esimerkiksi Euroopassa tarkkaillaan talouden tilastollisia tunnuslukuja ja toimitaan niiden perusteella. Lukujen takana oleva sosiaalinen todellisuus aiheuttaa kuitenkin yllätyksiä.

Lisäksi politiikan perustaksi tuotettu tilasto voi helposti muuttua tilastoksi, jonka perustana on politiikka. Tällä en tarkoita vain sitä, että tilaston tuloksia muokataan kreikkalaiseen tyyliin tarpeiden mukaiseksi, vaan sitä, että tilasto kuvaa yhteiskuntaa vain tietyn politiikan mukaisesta näkökulmasta, jolloin olennaisia kuvauskohteita tai näkökulmia rajautuu tilaston ulkopuolelle.

Eurostatin pääjohtaja Walter Radermacher lainaa Aaron Levensteinia: ”Tilastot ovat kuin bikinit. Se mitä ne paljastavat, on vaikuttavaa, mutta se, mitä ne kätkevät on elintärkeää.”

Erityisesti silloin kun tilastot pohjautuvat hallinnollisiin ja muihin valmiisiin aineistoihin, tarkastelua rajaava näkökulma on sisällä jo havaintoaineistossa.

Kannanottojen välttely on eri asia kuin objektiivisuus

Objektiivisuus sekoitetaan usein neutraaliuteen eli kantaaottamattomuuteen. Oheinen käytännesääntöjen kohtakin esittää termit rinnakkain, vaikka ne ovat eri asioita.

Kannanottojen välttely esimerkiksi virallisissa tilastoissa on perusteltua kahdesta näkökulmasta. Ensin pragmaattinen näkökulma: faktojen todistusvoima säilyy suurempana, jos tilastoinstituutio ei sekaannu poliittisiin kiistelyihin. Tiettyyn rajaan asti poliittisten kiistakysymysten ulkopuolelle asettuminen onkin perusteltua.

Toiseksi todellisuutta kuvaavat faktat eivät yleensä anna sellaista tietoa, että tiedettäisiin varmasti, miten kannattaa toimia. Ei siis ole perusteltua ottaa kantaa siihen miten pitäisi toimia.

Objektiivisuus on epävarmuuden sietämistä

Se että objektiiviseenkin tietoon liittyy epävarmuutta, tuntuu harmittavan monia. Tieteessä epävarmuus kuitenkin kuuluu jatkuvasti asiaan. Dosentti Jussi Simpuran sanoin: tosi tietäjä tietää luulevansa. Tieto on tosi vain siihen asti, kunnes se kumotaan.

Vastaavasti samalla kun korostetaan tilastojen pyrkimystä objektiivisuuteen, tulisi korostaa esitettyjen lukujen epävarmuustekijöitä. Numeroiden raportointi ilman, että niiden epävarmuutta jotenkin kuvataan, tekee numeroista stiiknafuuliaa, merkityksettömiä todellisuuden kuvaamisessa.

Desrosieres jakaa tilastojen tuotannon ja tulkinnan epävarmuustekijät kahteen ryhmään. Toisaalta on tiedon tarkkuuteen ja luotettavuuteen liittyviä tilastollisia epävarmuustekijöitä ja toisaalta on tiedon relevanssiin liittyviä substantiivisia epävarmuustekijöitä. Ensimmäisiä tarkkailevat tilastotieteilijät ja jälkimmäisiä talous- ja muut yhteiskuntatieteilijät.

Jotta tilasto todella olisi objektiivinen, sen tulisi tunnustaa sekä tilastolliset että sisällölliseen näkökulmaan liittyvät epävarmuustekijät nykyistä avoimemmin.

 

Lähteet:

Desrosieres, Alain (2012). A Politics of Knowledge-tools. The Case of Statistics teoksessa Between Enlightenment and Disaster. Dimension of the Political Use of Knowledge (Lisa Sangolt ed.). Brussels: P.I.E. Peter Lang

Desrosieres Alain (1998). The Politics of Large Numbers. Cambridge, Massachusetts & London: Harvard University Press.

Ferguson Kitty (2012). Stephen Hawking. Elämä. WSOY.

Simpura Jussi & Melkas Jussi (2013) Tilastot käyttöön! Opas tilastojen maailmaan (tulossa). Gaudeamus

Unger, Peter (2002). Ignorance: A Case for Scepticism. Oxford: Oxford University Press.

 

Euroopan tilastojen käytännesääntöjen periaate 6: PUOLUEETTOMUUS JA OBJEKTIIVISUUS

Tilastoviranomaiset laativat tilastoja tieteellistä riippumattomuutta noudattaen objektiivisella, ammattimaisella ja avoimella tavalla sekä kohtelevat kaikkia käyttäjiä tasavertaisesti.

Periaate tarkoittaa muun muassa sitä, että: Tilastot laaditaan tilastolliseen harkintaan perustuvaa objektiivisuutta noudattaen.…

Tilastojulkistukset sekä tietoja koskevat lausunnot lehdistötilaisuuksissa ovat luonteeltaan objektiivisia ja puolueettomia.

 

 

Kommentit