Enamiku teadustööde tulemuste taga peidab end määramatus. Uus uuring osutab, et see tekitab teravaid probleeme ka sotsiaalteadustes. Kui kümned teadlased analüüsisid samu andmeid, et kontrollida sama ühiskonnateaduslikku hüpoteesi, said nad tulemusi seinast seina, vahendab Live Science.

Tõdemus viitab, et mõnes teadusharus võib tulemusi olla väga raske puhta kullana võtta. Ka õige väikesed muudatused algsetes analüüsivalikutes võivad anda lõpuks märkimisväärselt erinevaid tulemusi.

Jälle seinast-seina

Bremeni Ülikooli järeldoktor Nate Breznau ja kolleegid kutsusid oma katses osalema 161 teadlast 73 töörühmast. Neile kõigile anti kontrollimiseks sama hüpotees: sisseränne vähendab toetust valitsuse sotsiaalpoliitika vastu. Breznau sõnul on seda hüpoteesi sotsiaalteaduslikus kirjanduses proovile pandud sadu kordi ja saadud tulemusi seinast-seina.

Kõigile töörühmadele anti sel korral samad lähteandmed. Täpsemalt olid need vastused kuuele valitsuse poliitikaga seotud küsimusele Rahvusvahelisest ühiskonnaküsitluste programmist. Tegu on laia andmestikuga, mis jälgib poliitilisi erinevusi 44 riigis.

Seejärel paluti kõigil katses osalevatel töörühmadel loogilise mõtlemise ja varasemate teadmiste toel luua mudel, mis seletaks sisserände ja valitsuse sotsiaalteenuste toetuse suhet. Näiteks võis mõni rühm ennustada, et kui riiki saabub varasemast rohkem immigrante, läheb konkurents nappide ressursside nimel karmimaks – see omakorda vähendaks toetust sotsiaalteenustele. 

Katses pidid töörühmad ise otsustama, mis tüüpi andmete toel küsimusele vastata. Kas lähtuda näiteks riiki saabunud ja sinna jäänud sisserändajate arvust, sisemajanduskogutoodangust või siis erinevate piirkondade keskmisest või mediaansissetulekust? Samuti sai iga töörühm ise valida, millist tüüpi statistilist analüüsi nad kasutavad.

Rühmade saadud tulemused peegeldasid kirjandusest vastu vaatavat üldpilti. Rühmadest 13,5 protsenti ütles, et ühese järelduseni pole võimalik jõuda, 60,7 protsendi arvates osutus hüpotees vääraks ja 28,5 protsenti pidas seda tõeseks.

Tööriistu ühiskonna mõistmiseks pole?

Nate Breznau ja kolleegid tegid seejärel omaenda statistilise analüüsi ja püüdsid mõista, miks laiutasid rühmade tulemuste vahel nii suured käärid. Nad leidsid, et asi polnud ei teadlaste kallutatuses ega kogenematuses. Pigem lükkasid järeldusi ühes või teises suunas uurijate sajad pealtnäha tillukesed otsused.

Autorite sõnul oli veelgi üllatavam, et ükski muutujate komplekt ei paistnud samuti tulemusi kuidagi kallutavat. Nad oletavad, et võib-olla nappis katses erinevate mudelite võrdlemiseks lihtsalt andmeid.

Autorid möönavad samas, et nendegi analüüs põhines statistilisel mudelil – seega kimbutab sedagi määramatus.

Praegu pole veel selge, kas sama suurest määramatuse mõjust saab rääkida ka teistes teadusharudes. Breaznau sõnul võib näiteks osutuda, et astrofüüsilisi küsimusi on laial skaalal lihtsam mudeldada kui inimsuhteid: iga inimese ajus on 86 miljardit ajurakku, maailmas on kaheksa miljardit inimest ja neid kõiki ühendavad keerukad suhtlusvõrgustikud.

Breznau ei välista, et on olemas inimeste ühiskondlikku ja käitumuslikku organiseerumist juhtivad seaduspärad. Küll aga puuduvad inimkonnal tööriistad nende seaduste leidmiseks, leiab ta.

Järeldoktori sõnul osutab töö tulemus, et teadlased peaksid edaspidi oma hüpoteese kauem lihvima, enne kui tõttavad andmeid koguma ja analüüsima. 

Töös kasutatud hüpotees "Kas sisseränne vähendab toetust sotsiaalpoliitikale?" on tema sõnul läbimõtlematuse musternäide. Kuigi ühiskonnateadustes küsitakse seda sageli, on küsimus tema sõnul ilmselt liiga ähmane, et saada konkreetset vastust.

Uurimus ilmus Ameerika Ühendriikide teadusakadeemia toimetistes.