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

võimaldavad otsida suurtest tekstikogudest uut informatsiooni, mustreid ja korrapära. Peatükk annab tänuväärse ülevaate eripäradest, mis on seotud eestikeelsete andmete töötlemisega, ning tutvustab tekstikaeve projekti eri etappe ja enim kasutatavaid meetodeid. Kadri Muischneki ja Liina Lindströmi peatükk „Digitaalsed tekstiandmed ja korpuslingvistika“ annab ülevaate sellest, kuidas rakendada suuri tekstikollektsioone ehk -korpusi, saamaks süstematiseeritud infot nii keele arengusuundade kui ka veebikorpustes kujutatud ühiskonna kohta. Tekstiandmete üheks levinumaks analüüsiviisiks on hoiakute automatiseeritult mõõtmine ja meelestatuse analüüs, mida käsitlevad järgmises peatükis põhjalikumalt Mare Koit ja Haldur Õim. Autorid näitavad, et vaatamata meelestatuse hindamise automatiseerimisele, näiteks masinõppe meetodeid rakendades, tuleb eri tüüpi tekstides positiivse või negatiivse meelestatuse väljendamiseks kasutatavaid keelelisi erinevusi enamasti hinnata ka lähilugemise abil. Kolmanda osa lõpetab Kristian Pentuse ja Andres Kuusiku peatükk „Pilgujälgimine“, mis kirjeldab, kuidas pilgujälgimise abil on võimalik selgitada seda, kuidas inimene maailma näeb ja kogeb, kuidas on fikseeritud inimese tähelepanu ning kuidas optimeerida andmekuvamise lahendusi.

      Neljas osa „Lugude jutustamine andmetest ja andmetega“ näitab, kuidas kogutud ja töödeldud andmed võimaldavad jutustada veenvaid, haaravaid, mobiliseerivaid, reaalsust, ajalugu ja tulevikku ümberkujundavaid lugusid nii tänapäeva- kui ka minevikuühiskondadest. Oskus andmete põhjal kas visuaalselt (ptk 2.1) või tekstiliselt lugusid jutustada ning andmete (varjatud) diskursiivseid tähendusi mõista on muutunud andmeühiskonna uurijate üheks keskseks kompetentsiks. Marek Tamme ja Hembo Pagi peatükk „Digiajaloo ja -arheoloogia uurimismeetodid“ tutvustab meetodeid, mis aitavad mitmekesistada meie teadmisi minevikuühiskondadest. Näiteks antakse peatükis ülevaade käsikirjaliste tekstide tuvastamise, ajaloolise võrgustikuanalüüsi, aga ka laserskaneerimise ja konstruktsioonianalüüsi võimalustest. Ragne Kõutsi ja Marju Himma peatükk „Ajakirjandus andmeajastul“ näitab, kuidas andmeajakirjandus informatsiooni vahendades sotsiaalset tegelikkust konstrueerib. Andmetest küllastunud ühiskonnas lasub andmeajakirjaniku roll kõigil andmete kogumise, töötlemise ja esitamisega tegelevatel analüütikutel, kes peaks vältima moonutatud pildi loomist tegelikkusest. Nii andmeajakirjanikud kui ka teised andmetega tegelevad indiviidid ja institutsioonid vastutavad valeinfo leviku ja andmetega manipuleerimise piiramise eest. Järgmises peatükis „Diskursusanalüüs“ (autorid Katrin Tiidenberg, Anu Masso, Maili Pilt, Liisi Laineste) on lähemalt käsitletud kolme meetodit: multimodaalne kvalitatiivne, kriitiline tehnokultuuriline diskursusanalüüs ja Q-metodoloogia. Peatükk näitab, et kriitilised tähendusi, tegevusi-praktikaid, identiteete, suhteid, põhimõtteid, seoseid, märgisüsteeme ja teadmisi analüüsivad võtted on andmestunud ühiskonna mõistmisel ja selgitamisel hädavajalikud. Samas on uued analüüsi tööriistad, andmekogumise ja -analüüsi keskkonnad (nt Ken-Q Analysis), aga ka kvalitatiivse analüüsitarkvara kasutamine loonud võimaluse analüüsiprotsessi kiirendamiseks ja läbipaistvamaks muutmiseks. Sarnaselt käsitleb järgmine peatükk „Narratiivid sotsiaalmeedias“ (autorid Liisi Laineste, Maili Pilt) sotsiaalmeedia levikuga kaasnevate uute multimodaalsete narratiivsete nähtuste analüüsimise võimalusi, loomaks inimeste argisuhtlusest ja kogemustest mitmekihilisi tõlgendusi.

      Viies osa võtab lähema vaatluse alla „Platvormid ja andmetaristud uurimisvahendi ja -objektina“. Osa keskendub nii teiseste andmebaaside (nt filmiandmebaas) rollile ühiskonna ja kultuuri mõtestamisel kui ka kommertsteenuste tulemusena loodud andmete (nt sotsiaalmeedia-, mobiili- ja internetiandmed) kasutamisele ajaliste ja ruumiliste ning sotsiaalsete protsesside mõistmisel. Indrek Ibrus ja Maarja Ojamaa näitavad peatükis „Audiovisuaalne kultuur, metaandmed ja lingianalüüs“ unikaalse kultuurianalüüsi võimalusi Eestis ja rahvusvaheliselt, tuginedes filmiandmebaasi metaandmetele. Filmide autorite seotuse ja filmide märksõnavõrgustike ajaperioodide kaupa võrdlemine loob uudsed võimalused varem märkamata jäänud tendentside, aga ka ootamatute anomaaliate avastamiseks. Olle Järve ja Kerli Müüriseppa peatükk „Sotsiaalmeedia andmete sotsiaal-ruumiline analüüs“ avab lisaks eelnevalt käsitlemist leidnud tekstiliste sotsiaalmeediaandmete analüüsile (nt ptk-des 3.1 ja 3.2) lugejale ka platvormiandmete potentsiaali ruumilisi ja sotsiaalseid struktuure käsitlevate uuringute jaoks. Platvormiandmete analüüsile keskenduvad ka Anna Veremchuk ja Jaan Masso peatükis „Internetiandmete kasutamine tööturu-uuringuteks“. Mõlema peatüki autorid näitavad sotsiaalmeedia ja CV Keskuse veebikeskkonna näitel platvormiandmete unikaalset potentsiaali näiteks tööturu-uuringuteks või inimeste ruumilise käitumise selgitamiseks. Platvormide eelis uuringutandrina peitub selles, et uurijal on suhteliselt odavalt võimalik koguda uurimistööks vajalikke andmeid, muidugi juhul, kui andmete omanik seda lubab. Samuti annavad internetiandmed teiste andmestikega kombineerituna võimaluse saada täpsemaid ja usaldusväärsemaid tulemusi. Siiri Silma ja Olle Järve peatükk „Mobiiltelefonid ühiskonna aegruumilises analüüsis“ rõhutab, et mobiilpositsioneerimise meetodite paljud tugevused (reaalajas suhteliselt täpne liikuvuse jälgimine) kaaluvad selgelt üle nõrkused (nt valimi kallutatus), mistõttu meetod leiab üha enam kasutust nii passiivse (anonüümsed suuremahulised kõnetoimingute asukohapõhised andmed) kui ka aktiivse positsioneerimise (väikeses mahus nutitelefonide positsioneerimine) kaudu loodud andmete kujul. Meetod annab võimaluse reaalajas ühiskonda dünaamiliselt jälgida ning targalt juhtida, näiteks liikluse reguleerimise, kriiside juhtimise ja asukohapõhiste teenuste pakkumise kaudu.

      Raamatu viimane osa „Iseteadlik ja teovõimeline inimene andmeühiskonnas“ rõhutab seda, et ka andmestunud ühiskonnas, näiliselt isetekkivate andmete ja iseõppivate masinate kontekstis, on sotsiaalse elu keskseks figuuriks iseotsustav, sageli ebaratsionaalne inimene, kes võib, aga ei pruugi andmeloometehnoloogiaid eesmärgipäraselt kasutada. Sellises kontekstis on uurija jaoks jätkuvalt oluline mõista enda ja uuritava vahelisi suhteid ning olla oma uurimisküsimuste, uurimistegevuste ja andmeprotsesside suhtes süstemaatiliselt refleksiivne. Mare Ainsaar, Indrek Soidla ja Ave Roots näitavad peatükis „Küsitlusuuringud internetis“, et üha kasvav veebipõhiste uuringute osakaal võimaldab küll kvaliteetseid küsitlustulemusi, ent veebiuuringuil on ka omad puudused ning nendega kaasneb terve hulk müüte. Veebipõhiste küsimustike juures tuleb meeles pidada, et kõrget vastamismäära tasub oodata vaid kõrge internetikasutusega rühmades, et mobiiltelefonis on pikale küsimustikule vastamine ebamugav ning et veebiküsimustik ei ole sageli odavam kui mõni traditsiooniline küsitlusmeetod. Uurija aktiivset rolli ning meetodi potentsiaali tundlike teemade ja rühmade uurimisel rõhutab Maria Murumaa-Mengel peatükis „Veebiintervjuud, projektiivtehnikad ja loovuurimismeetodid“. Peatükk tutvustab veebipõhiste, voog- ja viivisintervjuudega seonduvaid võimalusi, riske ja eetilisi mõttekohti. Lisaks pakub peatükk täiendavaid mõtteid veebipõhise kvalitatiivse andmekogumise rikastamiseks Eestis endiselt vähe kasutatud projektiiv- ja loovuurimismeetoditega. Katrin Tiidenbergi peatükk (6.2) ja Pille Pruulmann-Vengerfeldti peatükk (6.4) käsitlevad mõlemad andmestunud ühiskonna etnograafilist uurimist. Andmeühiskonna etnograaf tegeleb tehnoloogia kasutamise, veebipõhiste gruppide teguviiside, platvormimajanduse või andmeühiskonda korraldavate ja taastootvate automatiseeritud protsesside uurimisega. Teemast sõltumata ühendab etnograafilisi käsitlusi eeldus, et indiviidide, gruppide ja nende loodud tehnoloogiate mõistmiseks on oluline teada, kuidas nad tähendusi loovad ja tähendusi omistavad. Katrin Tiidenberg keskendub andmeühiskonna etnograafilise uurimise praktilistele detailidele, kirjeldades välitöid, uurimisvälja piiritlemist, vaatlust ja väljamärkmete tegemist. Pille Pruulmann-Vengerfeldt kirjeldab autoetnograafilisi ehk uurimistöö teostajast lähtuvaid ja uurija kogemuste nüansirikkal, ent süstemaatilisel analüüsil põhinevaid arusaamu.

      VIIDATUD KIRJANDUS

      Ahas, R.; Aasa, A.; Silm, S.; Aunap, R.; Kalle, H.; Mark, Ü. 2007. Mobile Positioning in Space–Time Behaviour Studies: Social Positioning Method Experiments in Estonia. – Cartography and Geographic Information Science 34, 4, 259–273. https://doi.org/10.1559/152304007782382918.

      Anderson, C. 2008. The End of Theory. – Wired 16, 7, 108.

      Archer, M. S. 2015. Generative Mechanisms Transforming the Social Order. Springer International Publishing.