Kuidas mõista andmestunud maailma. Anto Aasa, Mare Ainsaar, Mai Beilmann, Marju Himma Muischnek,

kasutajasõbralikumaks, ühildades tavapäraseid küsitlusmeetodeid arvutite genereeritud kasutajainfoga. Andmemeeskondades töötamist kasutatakse kõrgkoolide õpiprotsessis (Bolhuis et al. 2016). Meditsiinis on kasutatud praktikutelt kogutud andmete põhiseid kogemusi, et hõlbustada uutele ravijuhtumitele lahenduste leidmist (Fox et al. 2015). Algoritme kasutatakse näiteks selleks, et ennustada süsteemi disaini võimalikku mõju (info)süsteemi kasutajatele meeldivamaks muutmisel (Bonhomme et al. 2018). Andmeteadus võib olla nii vahend, mille abil tehakse teenuseid kasutajasõbralikumaks, kui ise n-ö kasusaaja, mille arendamisel rakendatakse inimlikke teenusedisaini meetodeid. Näiteks on teenusedisaini kasutatud selleks, et leida viisid, kuidas rakendada andmeteaduse eetika põhimõtteid konkreetsete andmeuuringute eetiliste küsimuste üle otsustamisel ja vastava otsusetoe loomisel (Drew 2018).

      Kokkuvõtteks võib öelda, et tehnoloogiliste võimaluste targas ärakasutamises on „pall juhtide väravas“. Juhtide ülesanne on vältida tehnoloogia diktatuuri oma organisatsioonis, analüüsides kavandatava muutuse olemust, kombineerides muutuse juhtimise strateegiaid, kaasates organisatsiooni liikmeid ja sihtrühmi ning suunates ja võimaldades andmeanalüütikutele „suure pildi“ nägemist. Juhtide oluline roll väljendub siin nii andmepõhiste muutuste elluviimisel avalikus, era- või kolmanda sektori organisatsioonis kui ka laiemalt poliitikakujunduses.

      1.1.4. Andmeanalüütiku roll poliitikakujunduses

      Üks olulisemaid kohti, kus tekib küsimus andmete kogumisest ja kasutamisest, on riik ja selle toimimine. Peamiseks küsimuseks on, kuidas lahendada ühiskondlikke probleeme ning saavutada soovitud muutusi, olgu siis tegemist kas tööpuuduse vähendamise, iibe tõusu, keskkonnareostuse ennetamise või ühistranspordivõrgustiku optimeerimisega. Teadmispõhine poliitikakujundamine sai avaliku halduse ja poliitikate kujundamise reformide trendiks Euroopas ja Anglo-Ameerika riikides juba 1960. aastatel, kui hakati rõhutama strateegilist planeerimist, kulu-tulu analüüse ning teaduslikku ja ekspertteadmisel põhinevat otsustamist (Pollitt, Bouckaert 2017: 11). Nüüdseks on see trend muutunud arenenud riikides valdavaks seoses andmeanalüüsi meetodite ja tehniliste võimaluste, sh avaandmete ja uutest allikatest pärit andmete arenguga (vt ka raamatu sissejuhatus). Andmeanalüüs on muutunud riigiasutuste toimimise igapäevaseks osaks. See on märgatav pidevas andmete kogumises, seires, aruandluses ja analüüsis, mis informeerib mitte ainult asutuse juhtimist ja muutuste kujundamist ühe valdkonna piires, vaid laiemalt kõiki riigi poolt vastu võetavaid otsuseid. Lisaks sellele on andmete kogumine institutsionaliseeritud, st need protsessid väljenduvad ka asutuse struktuuris ja funktsioonides. Seega on riigi ja riigiasutuste võime neid funktsioone täita võtmetähtsusega (vt nt Wu et al. 2018).

      Ükskõik, millisel kujul andmeid kogutakse ja kasutatakse, on riigi ja kohaliku omavalitsuse perspektiivist eesmärk sama: andmepõhine otsustamine võimaldab vähendada ebakindlust, mis tulevikku suunavate otsuste tegemisega kaasneb. Vaadates paralleelselt avaliku halduse teooria ja praktika arengut 20. sajandil (vt nt Pollitt, Bouckaert 2017; Lynn 2012), on peamine rõhuasetus olnud just ekspertiisi suurendamisel ning sellistel väärtustel nagu tõhusus (efficiency) ja mõjusus (effectiveness) (eesmärkidena) ning erapooletus ja neutraalsus (ametnike iseloomujoontena) avalike teenuste pakkumisel erasektori poolt, võrdlevanalüüsil (benchmarking) ja strateegilisel planeerimisel. Selline fookus peidab aga endas ohtu: keskendudes tõhususele ja mõjususele ning arvulistele indikaatoritele, ei pane avalikud teenistujad enam tähele eetika- ja moraaliküsimusi; nad muutuvad moraali aspektist kurttummadeks (Menzel 1999).

      Viimase kümnendi suurimad skandaalid on juhtinud tähelepanu selle probleemi tekkimisele ka andmekorjes ja -kasutuses. 2013. aastal avalikustas Edward Snowden USA Riikliku Julgeolekuagentuuri ning mitme telekomifirma ja Euroopa riigi koostöö, mille keskmes oli julgeoleku eesmärgil eraisikutelt andmete kogumine. Facebooki kaudu kogutavad andmed olid 2016. aastal suurepäraseks andmeallikaks Cambridge Analyticale USA presidendivalimiste ja Ühendkuningriigi Brexiti-referendumi kontekstis (vt täpsemalt ptk 1.4). Need kaks skandaali tõid kaasa diskussioonid andmeanalüütiku rolli üle poliitikakujundamises, aga ka elavnenud huvi mitme kaasneva teema üle (nt privaatsus ja selle riive, kontroll andmete kasutamise üle, teadlik nõusolek, millistel eesmärkidel (riigikaitse, julgeolek) võib tavapäraselt kehtivaid reegleid rikkuda, vabade valimiste ohustatus). Nende skandaalide sisuks olnud tegevused on just nimelt tuginenud tõhususele ja mõjususele kui väärtuskriteeriumitele. Esimene muutis riigi julgeoleku eesmärgiks, mille nimel kogutakse andmeid, ennetamaks võimalikke rünnakuid, kuid riivas samal ajal eraisikute privaatsust. Teine aga muutis andmed kaubaks, mille abil manipuleeriti inimeste infovälja ja seeläbi demokraatlikku protsessi.

      Lühidalt: andmed võimaldavad (riigil) teha mõjusamaid ja tõhusamaid otsuseid, kuid samas ei tohi ära unustada muid väärtusi ja hindamiskriteeriume. Poliitikakujundamises on küll eesmärk luua fakte kogutud andmete põhjal, kuid paratamatult tulevad mängu mitmed sotsiaalsed, poliitilised ja eetilised väärtused (vt nt May 2011; Bryman 2015; Creswell, Creswell 2018), sealhulgas esitatakse niisuguseid küsimusi nagu kes uuringut rahastas ja miks, kuidas ja kes uuringu korraldas, millised on valitud metoodika tugevused ja nõrkused jne. Varasemad uuringud (ibid.) on välja toonud kuus kriitilist etappi uuringute kavandamisel, mis võivad kaasa tuua olulisi eetilisi või väärtushinnangutele toetuvaid valikuid (vt tekstikast 1.1.1).

      TEKSTIKAST 1.1.1. PEAMISED VÕIMALIKUD VÄÄRTUSHINNANGUTE KONFLIKTID (MUUDETULT MAY 2011; BRYMAN 2015; CRESSWELL, CRESSWELL 2018)

      1. Uuringut mõjutavad huvid (huvide konflikt)

      2. Uuringu eesmärgid ja uurimisdisain

      3. Andmete kogumise meetodid ja protsess

      4. Andmeanalüüsi meetodid ja andmete tõlgendamine

      5. Andmete säilitamine ja jagamine

      6. Uuringutulemuste kasutamine (või kasutamata jätmine)

      Esimene etapp, kus mängu tulevad sotsiaalsed, poliitilised ja eetilised väärtused, puudutab uuringu tellimiseni viinud huve ja uuringu rahastamist (May 2011). Rahastaja tellitud tulemuste ja järeldustega uuringud on üks huvitavamaid eetilisi dilemmasid nii uurija rolli kui ka uuringu usaldatavuse aspektist. Võimalik huvide konflikt, kus vastanduvad professionaalsed, isiklikud, finantsilised, õiguslikud ja muud huvid, võib mõjutada nii andmete kogumist kui ka tõlgendamist (Fisher, Anushko 2012). Kas näiteks karastusjookide tootja tellitud uuring, mis väidab, et limonaadid võivad olla tervisliku toitumise osa, on ikka erapooletu ja usaldatav ning kas seda peaks arvestama tervisepoliitika meetmeid kujundades? Paratamatult võiks seoses eelneva näitega tekkida ka küsimus, milline on selle uuringu teostaja vastutus rasvumise kui nurjatu probleemi (wicked issue) lahendamisel (või pigem selle lahendamise takistamisel)? Võib ju öelda, et seni kui uuringu rahastaja on avalik ja tema huvi seetõttu ka justkui arusaadav, on tarbija otsustada, kas ja millises ulatuses uuringut usaldada. Samas on aga kaheldav, kui läbipaistvad need huvid tavainimesele tegelikult on, eriti juhul kui uuringutulemusi vahendav meediakanal on pigem orienteeritud löövale pealkirjale, mitte sisu kontrollile ja täpsele edastamisele (vt nt Löbl, Onneken 2015). Pealtnäha vastuoluline info võib kaasa tuua konflikte otsustusprotsessis, kus osalised lähtuvad erineva usaldusväärsusega andmeallikatest ega jõua seetõttu kokkuleppele, millised piirangud ja meetmed oleksid piisavad, asjakohased või üldse vajalikud soovitava muutuse saavutamiseks.

      Teiseks, väärtushinnangutele toetuvaid valikuid tehakse ka uurimisdisaini kujundamisel ning andmete kogumismeetodit valides: ükski valitud metoodika ei ole läbini objektiivne, igal meetodil on oma tugevused ja nõrkused ning ohte uuritavatele võib tekkida mitmes etapis. Arutlemaks selle üle, millised on võimalikud eetilised ohukohad seoses andmete kogumise ja nende kasutamisega poliitikakujundamises, on kasulik aluseks võtta sotsiaalteadustes kasutatavad eetilised printsiibid (vt ptk 1.4). Andmete kasutamise eetilisi printsiipe avalike teenuste kujundamisel ja innovaatiliste poliitikameetmete väljatöötamisel on rõhutanud ka mitmed riigid. Ühendkuningriigi Data Ethics Framework rõhutab näiteks, et andmeanalüüside tegemisel kasutatavad andmed, meetodid ja algoritmid peavad olema avalikud, aidates nii kaasa analüüsiprotsessi läbipaistvusele ja uuringu korraldajate vastutuse tagamisele. Lühikese ülevaate uurimistööde eetikat puudutavatest koodeksitest ja nende kujunemisloost annavad