Seda kõike on võimalik teha ühendades matemaatika ning humanitaar- ja sotsiaalteadused.

Professor Mike Thelwall on matemaatik, kes eelmisel nädalal andis oma teadmised lahkelt humanitaar- ja sotsiaalteadlaste kasutusse digimeetodite suvekoolis. Thelwalli teadustöid ühendab erinevate rakendustega veebist andmete kogumine. Nende andmete põhjal suudab ta öelda, kas tsiteeringute põhjal on mõjukamad teadlased naised või mehed ning millises tujus on mingit toodet veebis vaatav inimene.

ERR Novaator uuris, mis juhtub, kui kohtuvad puhas matemaatika ja humanitaaria.

Kas tõesti on võimalik mõõta inimeste stressitaset nende Facebooki postituste järgi ning miks peaks seda üldse keegi tegema?

Jah, see on võimalik. Meil on programm, mis analüüsib inimeste postitustes kasutatud sõnu. Kui nad kasutavad näiteks sõna "rõõmus", mis võiks viidata ka nende rõõmsale enesetundele. Meil on 2400 sõna, mis väljendavad positiivsust või negatiivsust. Kui inimene on positiivne või negatiivne, peegeldub see nende sõnavalikus.

Kus me seda teadmist kasutada saame?

Seda kasutab arvukalt ettevõtteid üle maailma, et saada teada, kuidas inimesed nende toodetesse suhtuvad. Kui sa märgid sotsiaalmeedias mingi toote meeldivaks või mitte meeldivaks, siis nende ettevõtete töötajad kasutavad seda infot klientide eelistuste kohta.

Kas me saaksime seda programmi kasutada näiteks terrorirünnakute ärahoidmiseks?

Jah, valitsused kasutavad praegugi seda võimalust. Nad saavad nõnda välja valida need inimesed, kes on rahulolematud või pahatahtlikud. See võimaldab ühtlasi välja selgitada, millega nad rahul ei ning kellega nad veebis suhtlevad.

See on tänapäeval üsna tavapärane tööriist valitsustele.

Kui täpne see on?

Ei ole väga täpne, kui aus olla. See annab päris hea hinnangu, umbes samasuguse hinnangu nagu annaks inimene vaadates sama sisu. See teeb sama palju vigu, kui inimene, kes seda sisu analüüsiks.

Aga see on parem kui üldse mitte analüüsida ning oletada, et kellelgi pole oma arvamust või et keegi ei ütle halbu asju. Selline programm võimaldab leida üles inimesed ütlemas häid ja halbu asju ning analüüsida teemasid, millest nad räägivad.

Lisaks tavainimeste postituste uurimisele tegelete te ka teadlaste, täpsemalt teadlaste teadustööde tsiteeringute uurimisega. Kas mees- ja naisteadlasi tsiteeritakse erinevalt?

Hiljaaegu avastasime, et naisteadlaste artikleid loetakse ja tsiteeritakse maailmas rohkem kui meesteadlaste omi.

Ma ei tea, miks see nii on, aga paistab, et naisteadlaste teadustöö tulemused pakuvad lugejaile rohkem huvi kui meeste teadustööd.

Kas selle taga ei või olla seos ka erinevate teadusvaldkondade vahelise soolõhega, sest loodus- ja täppisteadustes on rohkem mehi, humanitaar- ja sotsiaalteadustes rohkem naisi?

Jah, teil on ilmselt õigus. See, millises valdkonnas millisest soost teadlasi on mõjutab kindlasti ka.

Paljudes riikides on naisi rohkem tervishoiu ja hoolekande valdkonnas. See on inimlähedane, see tegeleb inimestega, nende aitamisega. Selle vastand ehk täiesti mehelik valdkond võiks olla puhas matemaatika, kus sa ei aita kedagi ega tegele ühegi inimesega, see on täiesti abstraktne teadusvaldkond.

Ühendkuningriigis tegeleb puhta matemaatikaga ühe naisteadlase kohta neli meesteadlast.

Te olete uurinud teadlaste nähtavust erinevates teadusandmebaasides. Kui te peaksite noortele teadlastele andma nõu, kuidas teha oma teadustöö nähtavaks, siis mis see nõu oleks?

Noorel teadlasel soovitaksin läbi mõelda, kes on sinu auditoorium, kes võiks olla sinu uuringutest huvitatud. Seejärel tuleb läbi mõelda, kuidas oma auditooriumini jõuda. Huvitatud inimesed võivad teadusandmebaaside asemel olla hoopis näiteks Twitteris, blogides, ajakirjanduses.

See sõltub päris palju uurimisvaldkonnast. Arheoloogil on mõistlik oma teadustöö tulemusi vahendada uudisajakirjanduse vahendusel, ja ta teeb seda kindlasti edukamalt kui matemaatik.

Kui teete teadustööd, millest avalikkus tõesti võiks olla huvitatud, siis võib olla mõistlik investeerida aega veebis ja sotsiaalmeedias oma uuringute laiemale tutvustamisele. Nii jõuavad need inimesteni, kellel on sellest teadusest reaalselt kasu. Lisaks kasvatate endale jälgijaskonda.

Kuidas saada rohkem teadustsiteeringuid?

See küsimus on paras pähkel ja mul ei ole head vastust. Pikemas perspektiivis on mõistlik vaadata, millised sinu tööd saavad milliseid tsiteeringuid. Seega saab oma avaldatud töid analüüsides otsustada, milliseid uuringuid teha tulevikus.

Alati võib juhtuda, et leiate end tegemas uuringuid, mis teile endale väga meeldivad, aga mis kellelegi teisele korda ei lähe. Minu puhul peab see küll paika. Ma olen teinud uuringuid, mis minu arvates on suurepärased ja mida keegi pole pärast avaldamist lugenud.

Aga kui ma näen, et mu uuringut pole tsiteeritud, siis katsun mitte edasi uurida seda valdkonda, mida keegi ei loe ega tsiteeri.

Nii maailmas kui Eestis hinnatakse teadlaste tööd teadusartiklite ja nende tsiteeringute alusel. Kas olemas mõni parem viis nende hindamiseks?

Teadlased võiksid ise rohkem esile tõsta, milliseid oma uuringuid nad esile tõstavad. Samuti võiks julgemalt oma portfoolios näida populaarteaduslikke esinemisi ja muid viise, kuidas teadustöö tulemusi on üldsusele vahendatud. Näidata tuleks teadustöö tegelikku mõju ühiskonnale.

Teadusartiklite tsiteeringute järgi saab otsustada konkreetse teadustöö mõju üle teistele teadustöödele. Kuid kuidas mõõta teaduse tegelikku mõju inimestele, ühiskonnale, reaalsele elule? Kas teie meetoditega oleks see võimalik?

See on keeruline. See sõltub, millises uurimisvaldkonnas teadlane tegutseb. Matemaatikuna on üldisele avalikkusele enamasti keeruline mingit mõju avaldada, sest enamasti nad kas ei huvitu või ei saa aru, millega sa tegeled.

Meditsiinis on ilmselt mõju võimalik otsesemalt mõõta. Võtame näiteks selle, kui teadustöös mainitakse valitsuste juhendmaterjalides ja raportites.

Te õpetasite Eestis peamiselt noori sotsiaal- ja humanitaarteadlasi. Ennustage, kuhu võiks järgmise viie aasta jooksul nendes valdkondades digiandmete analüüs viia. Milliseid probleeme võiks andmeanalüüsiga sotsiaal- ja humanitaarteadustes lahendada?

Ma õpetasin neile andmete kogumist Twitterist ja YouTube'ist, et kasutada seda sotsiaalteaduslikuks uuringuks. Ma usun, et see on noortele teadlastele suur eelis, sest kui mingi teema pakub avalikkuses kõneainet, on reaalselt võimalik analüüsida, millest inimesed tegelikult ja kuidas räägivad.

Varem oli nii, et kui taheti teada avalikkuse arvamust, tuli inimesi küsitleda ja see võis võtta aasta, et ainult info kokku koguda. Tänapäeval on võimalik samasugust infot koguda sotsiaalmeediast nädalaga.

Tulevikus näeme ilmselt, et sotsiaalmeedia sisu analüüs muutub järjest loomulikumaks osaks sotsiaalteadustes, juurde tuleb paremaid rakendusi andmete kogumiseks, aga ka analüüsimiseks - kõne ja fotode analüüs muutub täiesti tavaliseks.

Digimeetoidte suvekooli üks korraldaja, meediauuringute professor Andra Siibak selgitas, mis kasu on sotsiaal- ja humanitaarteadlastel sellest, kui matemaatikud neile digiandmete analüüsi õpetavad.

Sotsiaalteadlastele ja humanitaaridele avab see uusi uksi. Tekib võimalus küsida hoopis teistsuguseid uurimisküsimusi ja otsida neile ka vastuseid. Uued meetodid pakuvad uusi võimalusi, kuidas ühiskonda mõista ja mõtestada.

Me saame uurida inimeste käitumist, nende liikumisi. Saame uurida suurt hulka erinevaid tekste, seda, mis toimub sotsiaalmeedias. Näiteks saame küsida, miks moodustub partei just sellistest inimestest nagu ta moodustub, milliseid raamatuid inimesed loevad, milliseid inimesi nad tahavad enda ümber sõpradena näha.