Toteavan teorian valintoja

  1. Empiria ja teoria
  2. Yksittäistieto ja yleinen tieto
  3. Kuvaaminen ja selittäminen
  4. Teoriatieto ja hiljainen tieto
  5. Tieto ja mielipide

  In English   En Español   Sisällysluettelosivulle

Empiria ja teoria

Empiirinen tiedonhankinta on tavallisesti sen verran hidasta ja kallista, että ennen työhön ryhtymistä kannattaa perusteellisesti pohtia millainen logiikka työhön valitaan (unohtamatta sitä mahdollisuutta, että asia selviää pelkän kirjallisuusselvityksen avulla). Sopivimman metodin löytämiseksi kannattaa ensin pohtia hankkeen päämääriä.

Toteava tutkimus Empiirisen tutkimuksen yleinen päämäärä on kerätä tietoa tutkimuskohteen laadusta, määrästä, rakenteesta, olemuksesta tms. ominaisuudesta. Kaikki jostakin kohteesta saatu ja järjestetty tietous on yhteiseltä nimeltään tuon kohteen teoria.

Joissakin tutkimushankkeissa tavoitteena on pelkästään koota tietoa, ajattelematta tuon tiedon myöhempää soveltamista empiriaan; tästä käytetään nimeä toteava (engl. descriptive tai informative) tutkimus, ja näin kertyvää tietoutta sanotaan toteavaksi teoriaksi. Aiemmin käytettiin myös hieman kaunistelevaa nimeä "pyyteetön" (engl. disinterested) tutkimus. Joka tapauksessa on toteavassa tutkimuksessa eduksi välttää kohteeseen vaikuttamista, sillä näin turvataan siitä saatavien tietojen aitous. Tästä periaatteesta käytetään nimeä "ankara tiede" (saks. strenge Wissenschaft), joskaan sitä harvalla tieteenalalla todellisuudessa voidaan täysin noudattaa, sillä jo tietojen keräämisen järjestelyt usein pakostakin vaikuttavat kohteeseen jonkin verran.

On myös toinen, ohjaava eli normatiivinen tutkimuksen tyyli, jossa tavoitteena ei ole säilyttää tutkimuskohdetta ennallaan, vaan nimenomaan halutaan parantaa tutkimuskohdetta tai myöhempiä samanlaisia kohteita, esimerkiksi vähentämällä niissä ilmeneviä käytännön ongelmia tai kehittämällä uusi tuote. Tätä tutkimustapaa käsitellään eri sivulla: Ohjaava näkökulma.

Yksittäistieto ja yleinen tieto

Jokainen tietomme empirian asioista - niin tieteellisessä tutkimuksessa kuin arkielämässäkin - koskee joko yhtä kohdetta, taikka samantapaisten kohteiden joukkoa. Asiaa selventää, jos tarkastellaan tiedon eri lajien pätevyysalueen laajuutta seuraavasti:

  1. Yksittäistapausta koskeva tieto
  2. Nimettyä tapausten joukkoa koskeva tieto
  3. Yleispätevä tietous, joka näyttää pätevän kaikkialla.

Kutakin näistä tiedon lajeista käsitellään alla tarkemmin.

1. Yksittäistapauksia koskeva tieto. Tutkimusta, joka tähtää tämän tyyppisten tietojen hankkimiseen, luonnehtii nimitys idiografinen, mikä tulee kreikan sanoista 'idios' omalaatuinen ja 'graphein' kuvata. Tyypillinen menetelmä on tapaustutkimus, jossa holistisesti otetaan mukaan kaikki ne asiat, jotka vähänkin liittyvät tutkittavaan yksilöön tai tapaukseen ja auttavat ymmärtämään kohdetta kokonaisuutena sen omassa ympäristössä. Tällainen lähestymistapa on hyödyksi etenkin tutkittaessa ihmisen persoonallisuutta tai yhteisöä, sekä myös kulttuurin tuotteita. Tällaista yhteen tai muutamaan harvaan tapaukseen kohdistettua tutkimusta sanotaan joskus "intensiiviseksi".

2. Nimettyä tapausten joukkoa koskeva tieto. Tämä tapausten joukko on tutkimushankkeessa tavallisesti määritelty sen perusjoukoksi eli populaatioksi. Perusjoukosta useimmiten etsitään piirteitä ja rakenteita, jotka ovat kaikissa tapauksissa samanlaisia. Näistä piirteistä, jotka siis eivät varioi kohteesta toiseen, voidaan sanoa että ne ovat invariantteja piirteitä eli invariansseja. Näitä ovat etenkin:

Yllä mainitut kaksi invarianssien lajia eivät toki ole mitenkään vastakohtaisia, niissähän on erona lähinnä vain se, että muutoksen invariansseissa on aika mukana yhtenä tekijänä. Tämä ero kuitenkin moninkertaistaa tutkittavan aineiston määrän ja heijastuu myös tutkimisen metodiikkaan: staattisia invariansseja selvitetään ns. synkronisen eli poikkileikkaustutkimuksen keinoin ja dynaamisia invariansseja diakronisen tutkimuksen kautta, jolloin siis aikaperspektiivi on kuvassa mukana.

Invariansseja etsivää tutkimusta on tapana sanoa "ekstensiiviseksi" taikka nomoteettiseksi (kreikan sanoista 'nomos' laki ja 'tithemi' todeta). Yleispätevän tiedon saamiseksi on usein tutkittava suuri määrä tapauksia, ja aineiston määrä kasvaisi aivan liialliseksi, jos mukaan otettaisiin tutkimuskohteiden kaikki yksityiskohdat. Yleensä riittää, kun yleinen tieto ilmaistaan käsitteiden ja niiden suhteiden kielellä, ja muut tutkimuskohteisiin liittyvät asiat katsotaan "satunnaiseksi vaihteluksi" ja poistetaan. Jäljelle jäävän aineiston analyysiä varten on tarjolla lukuisia tehokkaita menetelmiä.

3. Yleispäteväksi ajateltu tietous, josta toisinaan käytetään nimeä "luonnonlaki" on oikeastaan suureen havaintomäärään pohjautuva olettamus. Siitä ei itse asiassa koskaan aivan varmasti tiedetä, päteekö se todella kaikkialla maailmassa, sillä sen kaikkia mahdollisia ilmenemistapauksia ei koskaan voida päästä tutkimaan. Se kuitenkin ansaitsee tulla tässä mainituksi omana tietouden lajinaan, sillä sitä sovelletaan yhtä mittaa niin teknologiassa kuin käytännön elämässäkin. Onhan kätevää käyttää hyväksi tiedossa olevaa "luonnonlakia", kun ei tarvitse pohtia tai tutkia etukäteen, onko se voimassa juuri tässä tilanteessa tai sovitella sitä tilanteen mukaan. Se riski, ettei "yleispätevä" laki olisikaan voimassa sovellettaessa sitä uudessa ympäristössä, on pieni etenkin tekniikan alalla ja tuo riski kannattaa usein ottaa soveltamisen helppouden ja nopeuden takia.

Kun yleispätevälle tai sellaiseksi oletetulle tietoudelle siis on paljon kysyntää käytännössä, sen löytämiseksi on tehty paljon tutkimusta eri tieteenaloilla. Tässä käytettävät metodit ovat enimmäkseen samoja kuin etsittäessä invariansseja rajatusta tapausten joukosta, jota käsiteltiin edellä. Sitten kun perusjoukosta on jokin kiinnostava rakenne löydetty, voi tutkija halutessaan yrittää arvioida olisiko se voimassa myös perusjoukon ulkopuolella, joskaan tähän arvioimiseen ei ole mitään ehdottoman luotettavaa keinoa. Paremman puutteessa tutkija voi tällöin pohdiskella muutamia indikaattoreita, jotka usein viittaavat siihen, että tutkimustulokset saattavat olla voimassa myös tutkitun perusjoukon ulkopuolella:

Yllä lueteltuja kriteereitä voi soveltaa tutkija itsekin, pohtiessaan tulostensa pätevyyden laajuutta. Toinen tilanne, jossa samantapaista arviointia tarvitaan, on julkaistun tutkimusraportin lukijan pohtiessa, voiko hän soveltaa raportin tietoja. Tätä tilannetta käsitellään kohdissa Tietojen pätevyysalueen arvioiminen ja Tietojen hyödyllisyyden arvioiminen.

Kuvaaminen ja selittäminen

Tutkimuksen kautta löydettyä invarianssia voidaan tarkastella siltä kannalta, miten syvälle se pääsee porautumaan kohteen pinnalle näkyviin piirteisiin.

Useimmiten yksinkertaisin tutkimushankkeen saavutus on kohteen kuvaaminen (lat. descriptio), joka onkin yhtenä tavoitteena lähes kaikissa tutkimushankkeissa. Tällainen deskriptiivinen tutkimus pyrkii vastaamaan kysymykseen mikä tai mitä. Tämä ei suinkaan tarkoita kohteen kaikkien tuntomerkkien luettelemista, vaan tavoitteena on löytää tutkittavan kysymyksen kannalta kiinnostavat kohteen rakennepiirteet (ja niistä etenkin yleiset, invariantit piirteet). Tämä ehkä jo riittääkin yhden tutkimushankkeen tavoitteeksi etenkin siinä tapauksessa, että on kysymyksessä verrattain vähän tunnettua aluetta kartoittava eli eksploratiivinen tutkimus.

Usein tutkija pyrkii kohteen kuvaamisen lisäksi syvemmällekin ja haluaa selittää tapahtumien tai eri tapauksille yhteisten piirteiden syyt. Pätevä selitys ilmiölle auttaa kokoamaan yhteen kaiken sen hajanaisen tietouden mitä kohteesta on saatu selville, se auttaa näkemään sen oikeassa asiayhteydessä ja historiallisessa perspektiivissä, ja se tekee tarvittaessa mahdolliseksi ennustaa ilmiön tulevaa kehittymistä.

Selittämisessä on käytössä lukuisia varsin erilaisia logiikoita, joissa ilmiön syyt haetaan joko ilmiön kontekstista, menneisyydestä tai tulevaisuudesta.
Mahdollisia selittämisen logiikoita ovat mm. seuraavat.

Tapahtumien selitykset haetaan luonnontieteissä usein kausaliteeteista, ihmistieteissä motiiveista, puhutaan jopa "tutkimuksen kahdesta kulttuurista". Ammattien ja tuotteiden sekä niiden käytön tutkimuksessa tällainen jaottelu olisi melko keinotekoinen, kun kohteena ovat samanaikaisesti sekä esineet että niitä käyttävät ihmiset, ja onkin täysin mahdollista käyttää useita selitystyyppejä rinnakkain samassa projektissa.

Kaikkia kolmea yllä lueteltua selittämisen tyyppiä voidaan soveltaa kahdessa erilaisessa tilanteessa:

  1. Idiografisessa tapaustutkimuksessa (case study) selittämään, miksi havaittu tapaus on sellainen kuin on. Tämän tyyppiset selitykset ovat usein hyödyllisiä käytännön elämässä, mutta tieteissä yksittäiset tapaukset harvoin ovat kovin hedelmällisiä teorian kehityksen kannalta, sillä epäselväksi yleensä jää, voidaanko samaa selitystä soveltaa missään muualla.
  2. Selittämään nomoteettisesti useita havaittuja tapauksia tai parhaassa tapauksessa kaikki havaitut tapaukset, joissa ilmenee sama invarianssi tai luonnonlaki. Tällöin tämän invarianssin voidaan usein odottaa pätevän myös muualla, ja se on täten paljon arvokkaampi teorian ja usein myös käytännön kannalta.

Kaikissa tilanteissa pätee se, että selityksen, ollakseen uskottava, tulee täyttää seuraavat neljä ehtoa:

Kuvaamisen ja selittämisen eroa ei pitäisi liioitella. Ne eivät missään tapauksessa ole vastakohtia, vaan pikemminkin eri tyylisiä näkökulmia tutkimuksen kohteeseen, tai vaiheita sen syvenevässä ymmärtämisessä. Muutamat tieteen filosofit ovat tahtoneet nähdä ne kahtena peräkkäisenä vaiheena kohteen ymmärtämisessä: ensin kohdetta muka kuvaillaan ja sitten ehkä lopulta saavutetaan oivallus, "ahaa", joka selittää kaikki kuvailuvaiheessa esille tulleet, aluksi ehkä ristiriitaisiltakin näyttäneet yksityiskohdat.

Tuollainen dramaattinen eteneminen "ahaa" -oivallukseen kyllä usein nähdään tutkimuksen raportissa, jonka kiinnostavuutta se varmastikin voi parantaa. Tätä etenemistapaa ei kuitenkaan voi pitää minään tutkimuksen yleisenä mallina. Päinvastoin on aivan tavallista, että tutkija lähtee liikkeelle mallista joka jo alustavasti selittää kohteen rakennetta, ja sen pohjalta hän sitten määrittelee ne kuvailevat faktat, joita kohteesta on kerättävä.

Teoriatieto ja hiljainen tieto

Millaista on luonteeltaan tutkimuksen tuottama tieto? Pari sukupolvea sitten useimmat tutkijat ajattelivat, että "tieteellisen" tiedon eli teoriatiedon pitää aina olla julkituotu täsmällisesti (engl. explicit) ja sen pitää olla jotensakin luotettavaa ja varmaa (engl. positive). Tästä sai nimensä ns. positivistinen tieteen ihanne: jos tutkijan saama tieto ei ole varmaa, hänen ei sitä pidä julkaista tieteenä. "Mistä ei voi puhua [selkeästi], siitä on vaiettava" (Wittgenstein, B) oli positivistien tunnuslause.

Nykyään yleensä ajatellaan, että positivistinen ihanne kylläkin sopii ja on mahdollinen joillakin tutkimuksen aloilla, mutta toisilla aloilla se on selvästikin kohtuuton, jopa haitallinen vaatimus, sillä myös epätarkoista tai epävarmoista tiedoista voi joskus olla suurta hyötyä. Esimerkiksi sään ennustaminen voi olla varsin hyödyllistä, vaikka tieto ei ole läheskään varmaa.

Erityisesti kun tutkitaan jotakin ammattitoimintaa, kuten teollista muotoilua tai tuotantoa, on huomattava, että näissä ei koskaan työskennellä vain selväsanaisesti dokumentoidun tietouden varassa, vaan niissä sovelletaan myös monenlaista hiljaista, sanatonta taitotietoa (engl. tacit knowledge, "know how"), joka voi kumuloitua ja siirtyä seuraaville sukupolville aivan kuten teoriatietokin.

Saattaa täten olla varsin hyvin harkittua koota ja selventää jonkin ammattikunnan soveltamaa hiljaista tietoa, vaikkei sitä ehkä kokonaisuudessaan pystyttäisikään dokumentoimaan. Tällaisesta tutkimuksin kootusta aineistosta käytetään usein nimeä käytännön teoria (engl. theory of practice). Esimerkkejä sen mahdollisesta sisällöstä on sivulla Tuotannon teorioita, ja sen keräämisen metodeja sivulla Toiminnan kehittäminen.

Tieto ja mielipide

Tieto ei ole mielipiteen vastakohta. Pikemminkin voisi katsoa, että molemman tyyppisiä väittämiä voidaan sijoittaa jatkumolle järjestettynä sen mukaan, miten suuri joukko ihmisiä uskoo niihin. Tarkastellaanpa seuraavia ihmisten esittämiä väittämiä:

  1. "Tämän pöydän korkeus on 672 mm."
  2. "Seuraava kännykkäni tulee olemaan keltainen, ja siinä on punaisia pilkkuja."
  3. "Musta on surun väri."

Ensimmäinen näistä tiedon jyvistä edustaa objektiivista tietoa. Mittaus ei vaihtele sen mukaan, kuka sitä suorittaa, ja on mahdollista väittää, että esimerkin toteamus on tosi (tai väärä). Mittaustulokset voivat tosin käytännössä hieman vaihdella, mutta tämä katsotaan merkityksettömäksi satunnaiseksi hajonnaksi, joka yleensä poistetaankin laskemalla mittausten keskiarvo.

Toinen lause on selvästikin subjektiivinen mielipide, vieläpä kai aika harvinainen. Empiirinen tosiasia tässä olisi se, että maailmassa on ainakin yksi tällaisen mielipiteen kannattaja, ja se sopii kyllä objektiivisen tutkimuksen kohteeksi.

Kolmas väittämä on edellisten välimuoto sikäli, että sitä pitävät pätevänä ja ehkä suorastaan totena lähes kaikki eurooppalaiset, mutta eivät silti kaikki ihmiset. Myös tällainen monien kannattama eli "intersubjektiivinen" mielipide on täysin reaalinen ja objektiivisesti tutkittavissa oleva ilmiö.

Antiikista meidän päiviimme saakka tutkijat tavoittelivat nimenomaan objektiivista tietoutta, sillä se katsottiin todemmaksi kuin vaihtelevaiset subjektiiviset (ja intersubjektiiviset) mielipiteet. Nämä alkoivat kiinnostaa tutkijoita vasta kun teollisuus tarvitsi niitä tuotteiden suunnittelun pohjaksi. Tänä päivänä toki kaikki jo ymmärtävät, että subjektiivisia mielipiteitä sopii tutkia täysin objektiivisesti. Tällaisessa tutkimuksessa on kaksi lähestymistapaa:

  1. Mielipiteiden vaihtelun selvittäminen. Tutkija selvittää eri mielipiteiden yleisyyden, vastaako niiden jakauma esimerkiksi jotakin olevaa sosiaaliryhmäjakoa tai miten ne olisivat psykologisesti selitettävissä.
  2. Vallitsevan mielipiteen selvittäminen. Toisinaan taas, etenkin ohjaavassa tutkimuksessa, mielipiteiden hajonta ei niinkään kiinnosta tutkijaa, vaan hän haluaa tietää tyypillisen tai keskimääräisen mielipiteen. Tällöin siis yksilöiden välinen vaihtelu on vain häiriö, joka pitäisi poistaa.

Tutkijan omat mielipiteet. Ylläoleva koskee lähinnä empiiristä tutkimusaineistoa. Toinen kysymys sitten on, mitä tutkija väittää tutkimuskohteesta löytäneensä. Tässä on pääsääntö se, että tutkijan tulee raportoida se, mitä aineistosta löytyy, mutta hän ei saa lisätä siihen omia arvostavia mielipiteitään. Tämä koskee myös ohjaavaa tutkimusta, jossa arvostukset ovat tärkeitä mutta niiden tulee tulla pelkästään tutkituilta henkilöiltä, ei tutkijalta.

  In English   En Español   Sisällysluettelosivulle

3.8.2007.
Kommentit kirjoittajalle:

Alkuperäinen sijainti: http://www2.uiah.fi/projects/metodi