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

ja analüütikutele mõeldud n-ö backend-lahenduse puhul „kiiranalüütika paneel“ (ptk 1.1) ja sotsiaalmeediaplatvormide kasutajatele mõeldud n-ö frontend-lahendus, milleks on „kasutaja koondpaneel“ (ptk 4.3). Seesuguseid keelelisi ja distsiplinaarseid tõlkimise ja tõlgendamise valikuid on kogumikus veelgi.

      Kuidas seda raamatut lugeda? Raamat on loetav kaanest kaaneni, kuid ka üksikute peatükkide kaupa. Lisaks võib raamatu lõpus olevat märksõnastikku kasutada suunaandjana, et lugeda raamatut lõikude või alateemade kaupa. Lugemisel tekkivatele terminoloogilistele küsimustele leiab vastused raamatu lõpus olevast leksikonist. Iga peatüki alguses on esitatud kolm kõige olulisemat kirjandusviidet käsitletava teema või meetodi kohta. Peatükkides kasutatud tekstikastid annavad praktilist infot ühe või teise meetodi kasutamisest või tarkvaralahendustest, samuti meetodi sammhaaval sooritamise kohta. Raamatu osade vahele lisatud „eksperdisäutsud“ (Twitteri säutsu mõõtmes kommentaarid) loovad konteksti ning ärgitavad mõtlema eri vaatenurkade ja põhimõtete, meetodite ja tehnikate päritolu, ajaloo ja rolli üle laiemas ühiskonnauurimuslikus ökosüsteemis.

      Kuna andmed, ühiskond ja andmestunud ühiskond on pidevas muutumises, siis soovime raamatu koostajatena teatepulga lugejatele edasi anda – julgustame lugejaid uute meetoditega katsetama, neid testima ja edasi arendama ning pakkuma aina uusi metoodilisi viise andmeühiskonna mõistmiseks ja mõtestamiseks.

      Tänusõnad

      Raamatu koostajad tänavad kõiki raamatu kirjutamises pühendumisega osalenud autoreid (tähestikulises järjekorras): Anto Aasa, Mare Ainsaar, Mai Beilmann, Marju Himma, Indrek Ibrus, Olle Järv, Aleksei Kelli, Toomas Kirt, Mare Koit, Ragne Kõuts, Irene Kull, Andres Kuusik, Liisi Laineste, Liina Lindström, Innar Liiv, Anu Masso, Jaan Masso, Kadri Muischnek, Maria Murumaa-Mengel, Kerli Müürisepp, Haldur Õim, Maarja Ojamaa, Hembo Pagi, Kristian Pentus, Maili Pilt, Pille Pruulmann-Vengerfeldt, Ave Roots, Leno Saarniit, Andra Siibak, Siiri Silm, Indrek Soidla, Marek Tamm, Kuldar Taveter, Katrin Tiidenberg, Kristel Uiboaed, Age Värv, Anna Veremchuk ja Triin Vihalemm.

      Samuti täname raamatu osade vahele siduvad kommentaarid kirjutanud oma ala eksperte Airi-Alina Allastet, Veronika Kalmust, Dagmar Kutsarit, Ene-Margit Tiitu, Liina-Mai Toodingut, Leo Võhandut ja Mikko Lagerspetzi. Raamatu illustreerimise eest oleme tänulikud osade vahetiitlitele karikatuurid joonistanud Ave Taavetile ja kaanepildi teinud Janne Liasele.

      Raamat on saanud võimalikuks tänu sihtasutuse Archimedes, Eesti Keele Instituudi, Tartu Ülikooli digihumanitaaria ja infoühiskonna keskuse, Tallinna Ülikooli kirjastuse, Tallinna Tehnikaülikooli arenguprogrammi Astra ning teiste grantide toetusele. Suur aitäh selle eest!

      Konstruktiivsete tähelepanekute ja soovituste eest täname raamatuprojekti anonüümseid retsensente. Meie eriline tänu kuulub lõpliku käsikirja retsensentidele Mikko Lagerspetzile ja Kadri Rootalule, kelle ülimalt detailsed ja sisukad retsensioonid on olnud suureks abiks raamatu viimistlemisel. Täname keeletoimetajat ja kujundajat Sirje Ratsot ning Tallinna Ülikooli kirjastust eesotsas peatoimetaja Rebekka Lotmaniga suurepärase koostöö eest raamatu väljaandmisel.

      Meie eriline tänu kuulub Liina Deutschlerile, kes lisaks suuremahulisele tööle terminoloogia ühtlustamisel aitas kaasa raamatu leksikoni ja indeksi koostamisele, peatükkide tehnilisele ühtlustamisele ja seeläbi raamatu selgusele ja loetavusele.

Anu Masso, Katrin Tiidenberg, Andra Siibak

      SISSEJUHATUS1

      Anu Masso, Katrin Tiidenberg, Andra Siibak

      LUGEMISSOOVITUSED

      • Rob Kitchin, The Data Revolution: Big data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Thousand Oaks CA, Sage 2014.

      • Richard Rogers, Doing Digital Methods. Los Angeles, London: Sage 2019.

      • Mirko Tobias Schäfer, Karin van Es (eds.), The Datafied Society: Studying Culture through Data. Amsterdam University Press 2017.

      Käesolev raamat keskendub andmestumise (datafication)2 kui ühe viimaste aastate olulisima, samas vastuolulise nähtuse uurimisele. Kui täpsem olla, on raamat pühendatud andmestumise uurimise ja mõistmise viisidele – tegemist on kogumikuga, mille keskmes on meetodid ja metodoloogilised võtted.

      Andmestumine tähendab lihtsustatult seda, et igapäevased, tavapäraselt valdavalt kaduvad, haihtuvad ja „nähtamatud“ tegevused ning ühiskondlikud protsessid teisendatakse enamasti arvulisteks, vähemalt osaliselt süstematiseeritud (nt andmebaasi koondatud), kvantitatiivseteks ja analüüsivalmis formaadis olevateks andmeteks, mille põhjal ühiskonnas olulisi otsuseid tehakse. Bussisõit, kinopiletite ost ja uudiste lugemine olid mõnikümmend aastat tagasi praktilised, sotsiaalsed ja kommunikatiivsed tegevused, kuid praegusel ajal on need suuresti tänu infotehnoloogia levikule, internetiühenduse valdavusele ja arvutusliku võimekuse kasvule lisaks ka andmeid loovad tegevused.

      Andmestumine on hoomatav pea kõigis elu- ja tegevusvaldkondades. Helistamine lähedastele, sammuloendamise rakenduse kasutamine, sotsiaalmeedias suhtlemine, ostutehingud pangakaardiga ja internetikauplusest – need on vaid mõned näited tegevustest, millest jäävad maha andmed. Sellised andmed võimaldavad mõista ühiskonnas toimuvaid protsesse, kuid andmetega läbi põimunud igapäevaelu muutub ka uueks mõistmist ja selgitamist vajavaks nähtuseks.

      Järgnevalt anname ülevaate peamistest nihetest, meetoditest, mõtteviisidest ja muutustest seoses maailma andmestumisega. Tuginedes varasematele diskussioonidele ning siinses kogumikus käsitletud meetoditele pakume välja omapoolse lähenemise andmestunud maailma uurimisele.

      Kuidas mõista andmestunud maailma?

      Esmased sotsiaalteaduslikud diskussioonid andmepöörde teemal (Kitchin 2014a) olid üsna skeptilised selles osas, kuivõrd olemasolevad traditsioonilised sotsiaalteaduslikud põhimõtted uute, suurandmeteks nimetatud andmete konteksti sobituvad. Ühelt poolt ennustati radikaalseid epistemoloogilisi ja paradigmaatilisi nihkeid senises sotsiaalteaduslikus mõtlemises, teisalt otsiti n-ö kolmandat teed traditsiooniliste statistiliste ja uuemate arvutuslike meetodite vahel. Samal ajal kerkisid esile andmeuuringud, mis kutsusid üles kriitiliselt mõtestama andmete ühiskondlikke ja kultuurilisi tagajärgi ning andmete loomise, kogumise ja kasutamisega loodud reaalsust (Dalton et al. 2016).

      TEKSTIKAST 1. ANDMETE JA MEETODITE TEEMAL ILMUNUD EESTIKEELNE KIRJANDUS

      Mai Beilmann, Ave Roots, Kadri Rootalu (toim.), Sotsiaalse analüüsi meetodite ja metodoloogia õpibaas. 2020. http://samm.ut.ee.

      Meri-Liis Laherand, Kvalitatiivne uurimisviis. Tartu: Sulesepp 2010.

      Mikko Lagerspetz, Ühiskonna uurimise meetodid: Sissejuhatus ja väljajuhatus. Tallinna Ülikooli Kirjastus 2017. https://www.tlu.ee/pood/home/239-uhiskonna-uurimise-meetodid-sissejuhatus-ja-valjajuhatus.html.

      Katrin Niglas, Statistiline andmeanalüüs paketi SPSS for Windows 14.0. Tallinna Ülikooli Kirjastus 2008. http://www.cs.tlu.ee/~katrin/wp/wp-content/uploads/2013/11/SPSS14_pealkirjaga.pdf.

      Kadri Rootalu, Veronika Kalmus, Anu Masso, Triin Vihalemm (toim.), Sotsiaalse analüüsi meetodite ja metodoloogia õpibaas. 2014. http://samm.ut.ee.

      Ene-Margit Tiit, Liina-Mai Tooding, Statistikaleksikon. Tartu Ülikooli Kirjastus 2019.

      Liina-Mai Tooding, Andmete analüüs ja tõlgendamine sotsiaalteadustes. 2., täiend. vlj. Tartu Ülikooli Kirjastus 2015.

      Siinse sissejuhatuse eesmärk pole korrata varasemaid sotsiaalteadusliku metodoloogia diskussioone: tekstikast 1 pakub põgusa ülevaate suurepärastest eestikeelsetest teostest, mis keskenduvad just sellele. Käsitleme varasemaid seisukohti ja pikaajalisi dispuute

1

Peatüki kirjutamist on toetanud Tallinna Tehnikaülikooli arenguprogramm Astra aastateks 2016–2022 (2014–2020.4.01.16-0032).

2

Kuna enamik teaduskirjandust ilmub inglise keeles, siis on üldjuhul siin ja edaspidi eestikeelsete terminite juures esitatud ka ingliskeelne vaste.