Monthly Archives: August 2013

Citing and literature management made easy with Mendeley? – Initial impressions

I’ve written a fair deal of academic and other texts this far with manual citations, including my dissertation, and many of them with a fair amount of literature. While it is clearly doable, you end up writing and copy pasting many references over again and especially if you do substantial rewrites keeping the citations and references gets out of hand. Well, you’ve probably all been there, so you know.

Enter reference management system: There’s a wealth of them around. EndNote is probably a sort of industry standard among ‘serious’ researchers, there’s MS word reference management for those who don’t like to install extra software, there’s RefWorks, which seems to be favored by libraries, and there’s BiBTex for those of you who like to work on the text without the distraction of the layout.

And then there’s Mendeley, which integrates all kinds of stuff. There’s first of all the main site, which promises to be a social networking site where you can store and share your publications with your collaborators etc. Then there’s the Mendeley Desktop Client, which is your link to the cloud storage, a pdf reader and document manager. And then there are the handy little helpers, Mendeley Cite-o-Matic plugin for MS Word, and the Save-to-Mendeley plugin for browsers. I arrived to Mendeley by happenstance and web search, although it seems that a number of my present colleagues use it as well.

Screenshot from Mendeley Desktop: Library tree and filters on the left, list of the documents in the center and publication details on the right.

Screenshot from Mendeley Desktop: Library tree and filters on the left, list of the documents in the center and publication details on the right.

Now I’m a new user, and never having used the competive software I can’t make a valid detailed comparison. However, I can tell that despite some small challenges in starting I’m starting to like the combo. I became actually sold when I got this paper draft back from a colleague working with Mendeley and as I edited one of my own references, the Cite-o-Matic popped up saying it recognized a number of unknown references and offered to refresh my citation database. I answered yes, and now I have all the citations stored as well for future reference. I’m assuming that Mendeley uses one huge database that enables sharing citations, as opposed to EndNote which uses a local database. that means you can also search missing metadata inside Mendeley when importing a pdf of the spider can’t recognize the tags from the file. That’s the way it was supposed to go all along.

As for the desktop, I’m also starting to also like the fact that you can open and annotate documents inside the client from your local and cloud database. Also your personal pdfs are stored in the cloud, which regrettably but understandably you can’t really share. We always have JSTOR, but I can imagine this would be a heaven for finding that obscure paper, say, Herbert Simon wrote 50 years ago, and which you can’t get because the database subscriptions cover 1970s.

About the problems with starting up. I made the mistake of simply pointing Mendeley to my local cache of papers that I have cited and letting it loose to import them. Because of the colorful quality of the files, including papers from different journals over several decades, some of them machine readable and some not, it didn’t work out so great. Well of course it took long and crashed the Mendeley app a couple of times, not to mention that there was a whole bunch of duplicates, papers that are missing all metadata etc.

So, I started again with a clean slate, which thankfully was easy as you can purge the database and start over from the app menu. The second time around I was wiser and started working on a new paper I’m writing and basically importing the references one-by-one to the DB during the writing process, controlling for metadata quality individually. That was cumbersome, but not more than citing manually, and now I have nice seed database going on. What is more, the web importer works a treat and can get the metadata right most of the time from major publishers’ databases. Just don’t try to upload a thousand miscellaneous pdfs all in one go and expect to go citing just like that.

In use  the Mendeley Cite-o-Matic plugin seems to work reliably, and you can easily add and modify citations and formulate a reference list. As you write, the web importer and desktop work nicely to your favor; you can read and write, and when you need to cite, you can either search through the Cite-o-Matic, through the desktop, or import a paper from the web and cite it. This far its worked quite reliably, but when you use the web import, you are best off searching the paper through desktop to make sure the metadata is correct and that the cloud has been synchronized locally, otherwise you can get a misfire.

Mendeley Cite-o-Matic plugin in MS Word 2010: Citation details open

Mendeley Cite-o-Matic plugin in MS Word 2010: Citation details open

As for bad experiences, my only actual concern is that I haven’t found out how to make custom styles tailored to journals’ requirements, but I’ll have to see about that. And the other gripe is that mass importing, e.g. from a Web of Knowledge search does not work that well.

About the other features, like networking and many of the desktop client’s features, I haven’t tried yet, but I don’t mind as long as the core functionally works reliably, which it does. I may or may not delve deeper into those aspects of the experience later. So, my initial impressions are favorable. To summarize, here are some pros and cons.

Pros:

  • Effortless collaboration with other Menedely users
  • Document management features,
  • Pretty robust pdf reader built in (allowed me to annotate and copy from a secured pdf)
  • Possibility to access your papers and citation from other workstations if the need be.

Cons:

  • Haven’t tried custom citation styles yet, but I don’t see a tailored publisher/journal library
  • Importing a cache of existing papers was not a savory experience
Advertisements

Mitä jatko-opiskelijan kannattaisi lukea?

Ystäväni, joka suunnittelee aloittavansa jatko-opintoja kysyi taannoin, että mitä jatko-opiskelijan pitäisi lukea? Samalla tuli ehdotus, että kirjoittaisin jopa blogiin siitä jutun. Seuraavassa siis listaa kirjoista ja artikkeleista jotka ovat vaikuttaneet minun ajatteluuni ja jotka luulisin hyödylliseksi muidenkin lukea.

Tämä lukulista ei korvaa kenenkään jatko-opintojen ohjaajan antamia ohjeita, vaan sen on tarkoitus toimia oheismateriaalina ja avartajana. Senpä tähden en ole erikseen listannut minkään, edes oman tieteenalani, klassikkoja erikseen vaan sellaisia helmiä jotka ovat muuten vaarassa jäädä lukematta.

Jos joku jo tässä alussa mietii millä rahkeilla tätä juttua kirjoitetaan, niin lyhyt esittely alkuun. Olen puolen vuosikymmenen tukijanuran aikana tehnyt väitöskirjan joka on hyväksytty kiitettävällä arvosanalla  ja olen työskennellyt kolmessa yliopistossa Euroopassa, joista yksi on Leidenin listalla 50 ja Shanghain listalla 150 joukossa ja toinen 150 ja 200 maailman parhaan joukossa. Eli jotain kokemusta jatko-opinnoista ja tutkimuksesta on, jonka pohjalta voi toivottavasti jotain sanoa.

Ensimmäisenä on kuitenkin hyvä sanoa, että etenkin jatko-opiskelijan olisi hyvä lukea oman alansa ydinsubstanssi. Tai nimen omaan ei vain lukea, vaan analysoida. Ydinsubstanssin löytää ehkäpä helpoimmin bibliometrisella analyysillä, eli analysoimalla järjestelmällsesti mitä kirjallisuutta alan julkaisut viittaavat. Tämä onnistuu ainakin lehdissä julkaisevilla aloilla helpoimmin jollakin valmiilla paketilla, esim. SITKIS työkalulla joka laskee viittausverkoston valmiiksi ISI Web of Knowledge tietokannasta ulostetusta aineistosta. Tietenkin on aivan mahdollista tehdä itse esim google scholarin viittauksista vastaava analyyi, mutta se vaatii huomattavan määrän käsityötä. Bibliometrisessä analyysikkäkin on tietenkin omat rajoituksensa, tärkeimpänä ehkä pohjaoletus että viittausten määrä suoraan miittaa julkaisun sisällön hyvyyttä. Näinhän ei tietysti ihan suoraan ole, koska eniten viittauksia saavat paitsi “parhaat”, myös kiistanalaisimmat elleivät suoraan huonoimmat paperit, esimekkinä ehkäpä pahamaineinen rokotepaperi, joka potkaisi liikkeelle Suomeenkin levinneen rokotehysterian. Mutta joka tapauksessa, tiedostaen menetelmän heikkoudet, tällä keinoin joka tapauksessa pääsee nopeasti jäljille.

Bibliometriselle analyysille rinnakkainen lähestymistapa on meta-analyysi, joka tarkoittaa yksikertaisuudessaan jotakuinkin sitä, että otetaan suuri joukko (100-500) omaan tutkimusaiheeseen releventteja  (viimeaikaisia) papereita, ja koodataan ne järjestelmällisesti läpi. Erityisesti jatko-opiskelijalle relevantteja koodeja ovat tutkimuskysymykset, menetelmät, aineistot, suositukset jatkotutkimuksen aiheeksi ja keskeiset havainnot. Koodausta voi vielä halutessaan painottaa esim. artikkelien saamalla viittausten määrällä tms painoarvokriteereillä.

Näillä kahdella lähestymistavalla saadaan selville ensinnäkin missä oman alan älylliset juuret ovat, ja toiseksi mitä on jo tutkittu, mitkä ovat alan standardit menetelmät näihin kysymyksiin vastaamiseksi ja mitkä ovat jatkossa relevantteja tutkimuskysymyksiä. Tältä pohjalta on sitten hyvä haarukoida oma tutkimusaihe niin että se on itselle kiinnostava, ei vielä puhkitutkittu ja siihen osaa vastata sillä tavalla että se kiinnostaa ns. tiedeyhteisöä ja on uskottava. Alan standardin kartoittaminen ei kuitenkaan tarkoita että aiempia tutkimusasetelmia, menetelmiä ja kysymyksiä tarvitsisi sellaisenaan apinoida, vaan tukeva pohja alan tutkimuksessa antaa pontta tehdä omat perustellut valinnat.

Mistä tullaan sitten tullaan tämän varsinaisen postin aiheesen. Minä olen aina pitäny ns. meta-tason tiedelukemisesta, joka painottuu seuraavassa listassa. Lista jakautuu karkeasti aihepiirin mukaan varsinaiseen menetelmä- ja metodologiakirjallisuuteen, tieteenteoriaan ja tieteensosiologiaan yms. yleislukemiseen. Toivottavasti tämä lista sitten auttaa ottamaan perspektiiviä tieteen tekemiseen ja tukee oman näkemyksen muodostumista.

Menetelmät ja metodologia:

Robert K. Yin: Case Study Research, Sage Publishing – Laadullisen tutkimuksen perusläjäys. Ronald Coasen sanoin “paljon viitattu, mutta vähän ymmärretty”. Kannattaa lukea huolella.

Matthew B. Miles, A. Michael Huberman: Qualitative Data Analysis: An expanded Sourcebook, Sage Publishing – Toinen laadullisen tutkimuksen perusläjäys, esittää tukevan joukon erilaisia analyysimenetelmiä laadulliselle aineistolle. Kannattaa lukea ainakin päällisin puolin ennen aineiston hankintaa.

Donald Thomas Campbell, Julian C. Stanley: Experimental and Quasi Experimental Designs for Research, Rand McNally Publishing – Nimen omaan tämä vanha painos on napakka ja tiivis lukupaketti ja yhtä relevantti kuin ilmestyessään 50 vuotta sitten. Eri koeasetelmien ja niiden rajoitusten ymmärtäminen on peruskauraa laadullisen ja määrällisen tutkimuksen suunnittelijalle. Uusin painos on nimeltään “Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference”, jossa pääkirjoittajaksi on vaihtunut William Shadish. Kirja on paisunut noin kymmenkertaiseksi ja huomattavasti teknisemmäksi, joten se kannattaa ottaa käteen kun alkaa todella suunnitella kokeellista tutkimusta.

Euroopan Komissio/Asiantuntijaryhmä: Guidance Note for Researchers and Evaluators of Social Sciences and Humanities Research – Tutkimusetiikka on asia joka tulee lähinnä mieleen bio- ja lääketieteissä, mutta koskettaa yhteiskuntatieteitäkin, viimeistään silloin kun tekee EU-rahoitushakemusta, johon kuuluu pakollinen tutkimuseettinen osio. Tämä komission julkaisema asiantuntijaryhmän raportti on hyvä alusta muodostaa perusymmärrys aiheesta.

J.D. Leeper/UCLA: Choosing the Correct Statistical Test – havainnollinen pikaopas tilastollisten testien valintaan, sekä ohjeet testeien tekemiseen SAS Stata ja SPSS-alustoilla.

Tieteenteoria ja filosofia:

Bertrand Russel: Problems of Philosophy/Filosofian ongelmat – Jos tieteenfilosofiasta pitää lukea yksi, lyhyt ja helppotajuinen esitys, niin tämä on se.

Karl R. Popper: Three Worlds, Tanner Lectures on Human Values – Tiivitetty esitys Popperin kolmitasoisesta epistemologisesta teoreemasta, joka jotakuinkin mullisti tieteellisen ajattelun. Myös muita Popperin kirjoja kannattaa ainakin harkita.

Aivan perustaito tutkijalla on loogisen päättelyn ja argumentoinnin taito. Siksi kannattaa opetella tunnistamaan ja välttämään yleisimmät loogisen päättelyn virheet (logical fallacy, selkokielinen artikkeli Rational Wikissä ja toinen Wikipediassa). Siihen käy esim.:

Arthur Schopenhauer: Taito olla ja pysyä oikeassa. – Schopenhauerin kaiketi satiirinen kirjanen esittää reilun kolmekymmentä keskustelullista gambittia joilla voi bluffata keskustelukumppania. Tämä kannattaa lukea nimen omaan niin päin, että opettelee tunnistamaan ja välttämään näitä kuvioita.

Carl Sagan: The Fine Art of Baloney Detection ja Rational Wikin artikkeli. – Periaatteessa samoja asioita, mutta nimen käsitelty nimen omaan huuhaan tunnistamisen vinkkelistä. Yhdessä edellisten kanssa tarjoaa hyvän työkalupakin julkaisutn kirjallisuuden kriittiseen tarkasteluun.

Tieteensosiologia ja muu yleinen:

Thomas Kuhn: The Structure of Scientific Revolutions – aikanaan jotakuinkin vallankumouksellinen ajatus siitä miten tiedeyhteisö muodostaa ‘paradigman’ eli konsensuksen eräänlaisten yleisesti hyväksyttyjen aksioomien ympärille ja miten tiede sitten etenee sysäyksittäin kun todisteet näitä hyväksyttyjä teorioita vastaan kasautuu ja uusia aksioomia otetaan käyttöön.

Imre Lakatos: The Methodology of Scientific Research Programmes: Philosophical Papers Volume 1. Cambridge University Press – Lakatos oli Popperin aikalaiskriitikko, joka esitti että tiedeyhteisö ei toimi kuten Popper esitti, eli esitä teorioita ja sitten yritä kumota niitä todistelulla (vrt. Popperin falsifionismi), vaan valitsee jotain isompia ja paremmin perusteltuja väittetä joiden ympärille rakennetaan ikäänkuin pienten väitteiden suojaverkko (vrt. Paradigma edellä). Lakatosilta on myös ydinkäsite progressiivinen tutkimusohjelma, joka siis tarkoittaa tutkimusalaa joka pitää yllä vireää ja kriittistä keskustelua ja johon esitetään uusia ajatuksia.

Dierdre McCloskey: The Rhetoric of Economics ja The Rhetoric of Human Sciences – McCloskey esittää hyvän kuvauksen siitä miten tieteellinen julkaisutoiminta rakentuu. Tästä voi oppia jotain kirjoittamisesta monilla tasoilla.

Francis Wheen: How Mumbo-Jumbo Conquered the World: A Short History of Modern Delusions, Harper Collins – Valottaa post-ajan ajattelun historiaa helppolukuisessa paketissa.

Ben Coldacre: Bad Science, Harper Collins – Sen lisäksi että kirja on viihdyttävä ja ja hauska lukea, Bad Science on myös yllättävän hyvä oppikirja jatko-opiskelijalle tutkimusasetelman valinnasta.

Alan Sokal: What is science and why should we care? – Otsikon mukaan, näkökulma siihen mitä tiede on ja mitä merkitystä sillä on tai miksi tieteen tietyistä kriteereistä ja käytännöistä halutaan pitää kiinni.

Julkaiseminen, kirjoittaminen ja vertaisarviointi:

Scholarly Open Access blogi ylläpitää Coloradon liopiston kirjastossa työskentelevän Jeffrey Bealyn kuratoimaa listaa epäeettisistä Open Access julkaisijoista ja aikakauskirjoista

David Whetten: What constitutes a theoretical contribution?, Academy of Management Review, Vol 14, No. 4 – Napakka artikkeli, siitä mikä on ja mikä ei ole teoreettinen kontribuutio, so. tieteellisesti merkittävä löydös (AMR:n lukija- ja kirjoittakunnan sisällä)

Kevin Gollet, Dennis Gioia: Building Theory about Theory Building: What Constitutes a Theoretical Contribution?, Academy of Management Review, Vol. 36, No. 1

Robert Sutton, Barry Straw: What Theory is Not, Administrative Science Quartely, Vol. 40 – Artikkeli siitä mitä teora on ja mitä se ei ole (ASQ:n piirissä)

Allison Tong, Peter Sainsbury, Jonathan Craig: Consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ): a 32-item checklist for interviews and focus groups. International journal for quality in health care : journal of the International Society for Quality in Health Care / ISQua, Vol. 19, No. 6, p. 349-57

David J. Ketchen, Jr., Jeremy Short, and Will Terrell: Graphic Truth: Some Hidden Realities of the Review Process, Journal of Management Inquiry, Vol. 20, No. 1 – Napakka sarjakuva joka antaa pienen välähdyksen akateemisten lehtien toimituskunnan ovien taakse.

Linda M. Johanson: Sitting in Your Reader’s Chair – Attending to Your Academic Sensemakers, Journal of Management Inquiry, Vol. 16, No. 3 – Eräs hyvä jäsentely siitä mitä akateemisen vertaisarvoijan päässä tapahtuu

Chicago Manual of Style myös “The Chicago manual, Chicago style”; Publication Manual of the American Psychological Association, “The APA manual”  – Nämä kaksi manuaalia ovat laajoja ohjeita tieteellisestä kirjoittamisesta, ja sisältävät hyvät ohjeet alkaen kirjallisesta tyylistä pienimpiin hienosäätöihin kuvioiden esittämisessä ja viittaamisessa. Näihin myös useat akateemiset lehdet viittaavat. Kannattaa ottaa lapaseen aika alkuvaiheessa.

Lopuksi

Kirjoittajan pajatso on tyhjä, mutta jos tuntuu että jotain on jäänyt tästä listasta pois, tai haluat jättää jotain muuta palautetta, niin kokeeksi istutan ao. palautelomakkeen tai jos haluat virittää julkista keskustelua niin kommentit ovat auki.

-Kalle

Mistä on hyvät tutkimusaiheet tehty?

..kysyy aloitteleva jatko-opiskelija. Tämä juttu on tietyllä tapaa jatkoa kirjoitukselle jatko-opiskelijan lukulistastasta. Näytin sitä kirjoituksen “tilaajalle” ja sain vastaukseksi kysymyksen, että miten se aihe sitten oikein valitaan. Aiheen valinnan tärkeyttä kun painotetaan kuulemma usein ohjeissa, mutta kuulemma niissä ei kerrota miten se valinta sitten tapahtuu. Yritän siis seuraavassa purkaa auki jonkinlaisen tavan valita tutkimusaihe.

Noin periaatteessa (jatko-)opintojen ohjaajan pitäisi auttaa aiheen valinnassa ja ohjaajalla usein tai toivottavasti onkin joku näkemys asiasta, mutta ilmeisesti näyttää olevan suhteellisen suuri joukko opiskelijoita jotka eivät ole saaneet ohjausta. Seuraava kirjoitus periaatteessa on tarkoitettu kaikille aloitteleville ja miksei edistyneemmillekkin tutkijoille,  ja varauksin myös maisterivaiheen lopetteluun. Johtuen siitä, että aiheita ja tutkimusaloja on niin moninaisia, lähestyn tätä aihetta ikäänkuin enemmän prosessinäkökulmasta, ja jätän varsinaisen valinnan lukijalle ja hänen ohjaajalleen.

Mistä on hyvät tutkimusaiheet tehty?

Tieteellisistä löydöksistä, “kontribuutiosta”, “relevanssista” aiempaan tieteelliseen keskusteluun ko. alalla, uutuusarvosta sekä sovellettavuudesta ja merkityksestä yhteiskunnalle ja liike-elämälle. Näistä aihe kerrallaan lisää seuraavassa.

Näistä ehkä viimeinen kohta voi olla vaikein hahmottaa, ensimmäiset ovat enemmän teknisen luontoisia seikkoja ja löytyvät työtä tehdessä. Merkitys muulle maailmalle on hieman moniselittesempi ilmiö. Jos asiaa katsoo puhtaasti tieteentekemisen bisneksen näkökulmasta, niin helpoin tapa selvittää mikä on merkityksellistä on seurata rahaa ja lukea mitä Euroopan Komission Tutkimuksen ja kehityksen pääosasto (Directorate-General Research and Innovation, DG RESEARCH tai DG RTD) kirjoittaa siitä mitkä ovat aikamme polttavat yhteiskunnalliset kysymykset. Erityisesti kannattaa kiinnittää huomiota EU:n 7. tutkimuksen ja kehityksen puiteohjelman (The European Communities 7th Framework Programme for Research and Technological Development) ja Horisontti 2020-ohjelman (Horizon 2020 – The Framework Programme for Research and Innovation, jota ei saa sanoa 8. puiteohjelmaksi) ohjelmadokumentit (Programme document, Work Programme) ja muut linjaukset tuleville rahoituskausille. Lisäksi Parlamentin ITRE-komitean (European Parliament’s Committee on Industry, Research and Energy) raportit (Reports) ja selvitykset (Studies) ovat lukemisen arvoisia.

Myös kansalliset rahoittajat kuten Akatemia ja Tekes tekevät erilaista ennakointia ja linjausta siitä mitä kannattaa tutkia. Esim Tekesin painopisteet ja ohjelmat sekä Suomen Akatemian ohjelmat kannattaa tutkia.  Lisäksi sektoriministeriöt, TKI-rahoituksen tapauksessa erityisesti Työ- ja Elinkeinoministeriö TEM sekä Opetus- ja kulttuuriministeriö OKM, ja valtioneuvoston kanslia, sekä Suomen itsenäisyyden juhlarasto SITRA selvittävät ja ennakoivat aikamme haasteita. Näistä lähteistä lukemalla omaa alaa sivuavia selvityksiä löytyy helposti muutamia kuumia teemoja joihin halutaan vastauksia.

Voin kertoa ilmaisena vinkkinä, että nyt tätä kirjoittaessa ne ovat kestävyys laajasti ottaen, ml. luonnonvarojen ja ympäristön kantokyky, sosiaalinen kestävyys ja hyvinvointi, julkisen sektorin kehittäminen ja talouden tasapainotus, kestävä talouskasvu, sekä digitaaliset ynnä muut korkean lisäarvon palvelut. Jonkin vuoden päästä ne ovat jotain muuta, mutta näillä mennään juuri nyt Suomessa ja Euroopassa.

Tietenkin idealistiselle nuorelle tutkijalle voi olla hankala ajatus heti mennä rahan lähteille miettimään tärkeyttä ja se on hyvä ja oikein. Tutkimusaiheeseen pitää olla oma näkökulma ja sisäsyntyinen palo, koska hyvää tiedettä, semminkin kuin mitään muutakaan kunnollista, ei tehdä siksi että asuntolaina pitää maksaa, vaan siksi että sitä halutaan tehdä enemmän kuin mitään muuta. Mutta joka tapauksessa, julkishallinto ja TKI-rahoittajat ovat jonkinlainen lähtökohta ja surrogaattiaineisto sille mikä nähdään yleisesti tärkeänä tieteen norsunluutornin ulkopuolella. Toinen näkökulma on, että yliopistojen budjettirahoitus on tiukalla ja maallisista intresseistä vapaita tutkimusresursseja on siksi varsin rajatusti. Joten aloitteleva tutkija joutuu varsin pian helposti ottamaan hatun kouraan ja opettelemaan projektien hakemisen jalon taidon.

Sitten jos mennään teknisempiin seikkoihin, niin kontribuutio ja relevanssi määräytyvät aina suhteessa siihen mitä ko. kentällä on jo tehty, ja mitä siellä pidetään tärkeänä. Jos katsotaan miten tutkimusraportin johdanto ja rakenne muodostuvat niin voidaan ottaa vaikka Huizingh:n kultainen kuusikko, frieslantilaisen tuotteliaan tutkimusprofessorin mukaan:

  1. Aihe, motivaatio – Miksi haluamme tutkija tätä asiaa?
  2. Tutkimusongelma – Mikä on ongelma mitä halutaan ratkaista, miksi se on ongelma ja kenelle?
  3. Aiempi tutkimus – Mitä aiheesta tiedetään jo, mitä ei tiedetä?
  4. Tutkimuskysymys/-ongelma – Mikä on tarkka tutkimusongelma, ja mitkä ovat tutkimuskysymykset joihin vastataan?
  5. Tutkimuksen lähestymistapa – Miten ongelma ratkaistaan/miten kysymyksiin vastataa?
  6. Kontribuutio – Miten tämä tutkimus vie inhimillistä tietoa maailmasta eteenpäin?

Tämä kysymyspatteri itse asiassa sitoo mukavasti yhteiskunnallisen tärkeyden (kysymykset 1 ja 2) tieteelliseen tärkeyteen (erit. kysymykset 2,3 ja 6). Ja sen selvittämiseksi mikä on tutkimukselle tärkeää ja missä mennään ei ole mitään korviketta, sen tietämiseksi pitää lukea runsaasti tutkimusta. Toistan alla palikkaohjeet meta-analyysin tekoon toisesta jutusta joka käsittelee jatko-opiskelijan lukulistaa.

Lisäksi yleisen tieteellisen mielekiinnon sisällä on hyvää pitää silmällä oman (mahdollisen) tutkimusryhmän intressejä, koska tutkimuksen tekemisessä vertaistuki ja vetoapu on kullanarvoinen. Aihetta kannattaakin pyöritellä myös vähän siitä näkökulmasta mitä intressejä omalla professorilla ja laitoksen muilla tutkijoilla on.

Yhteenvetona edellisestä keskustelusta esittäkäämme tähän venn-diagrammi joka osapuilleen havainnollistaa missä on hyvä tutkimusaihe. Kuva tahtoo sanoa, että tutkimusaiheen valinnassa on varsin monta liikkuvaa osaa, mutta toisaalta työkaluja niiden käsittelyyn on jo käyty yllä läpi.

Hyvä tutkimusaihe eri ulottuvuuksineen

Hyvä tutkimusaihe eri ulottuvuuksineen

Tältä pohjalta on sitten hyvä haarukoida oma tutkimusaihe niin, että se on itselle kiinnostava, ei vielä puhkitutkittu ja siihen osaa vastata sillä tavalla että se kiinnostaa ns. tiedeyhteisöä ja on uskottava. Alan standardin kartoittaminen ei kuitenkaan tarkoita, että aiempia tutkimusasetelmia, menetelmiä ja kysymyksiä tarvitsisi sellaisenaan apinoida, vaan tukeva pohja alan tutkimuksessa antaa pontta tehdä omat perustellut valinnat.

Tutkimusaiheen valinta prosessina

Tutkimusaiheen valinta koostuu pääpiirteissään yllä olevien palikoiden asettelusta yhteen johdonmukaiseksi tutkimusaiheeksi, joka voidaan jäsennellä esim yllä mainitun kuuden kysymyksen ympärille.

Ensimmäisenä pitää kuitenkin varmaan aloittaa jatko-opintopaikan ja ohjaajan valinnasta. Nimittäin jatko-opintopaikka ja ohjaaja näyttelevät melko merkittää osaa tulevissa ponnistuksissa.  Mikä sitten tekee hyvän ohjaajan? Esimerkiksi elävä julkaisuluettelo, siis tahtoo sanoa viimeaikaisia artikkeleita joissa ohjaaja on oikeasti kirjoittajana, ja viimeaikaisia tutkimushankkeita. Lisäksi kannattaa hieman reflektoida miten hyvin henkilökemiat ohjaajan kanssa toimivat, koska ohjaajan kanssa täytyy tulla toimeen seuraavat 3-5 vuotta.

Mahdollisuus saada laadukasta ohjausta riippuu paljon siitä miten paljon tutkimusahe kiinnostaa ohjaajaa ja miten paljon julkaisuja ohjaaja siitä voi saada. Kannattaa siis panostaa ohjaajan valintaan ja kuunnella neuvoja aiheen valinnasta vaikka vähän pitkin hampain tai sitten vaihtaa ohjaajaa ja/tai yliopistoa jos tuntuu että ko. instituutissa ei ole menossa mitään mielekästä. Jos päädyt kuitenkin tekemään väitöskirjaa joka ei ole ohjaajan osaamis- eli kiinnostualueella, olet omillasi, mutta luultavasti selviydyt kuitenkin.

Aiheen haarukoinnin voi aloittaa jo alustavasti ennen jatko-opintojen hakemista, mutta viimeistään hakemukseen täytyy tehdä usein jonkin sorttinen tutkimussuunnitelma. Tässä kohtaa on hyvä perehtyä jo asioihin kohtuullisen perusteellisesti, vaikka jatko-opinnot usein alkavatkin etsikkoajalla jossa tutkimussuunnitelma kirjoitetaan käytännössä uudestaan. Seuraava sekava kuva edustaa jonkilaista prosessinäkemystä, ja yrittää välittää ajatuksen, että aiheen valinta on tietynlainen iteratiivinen rämpylöinti jossa vakaa harkinta tutkimusryhmän prioriteeteista, tutkimuksellisesta ja yhteiskunnallisesta merkityksestä edellä esityssä kehityksessä suodattuu oman mielenkiinnon ja näkemyksen läpi tutkimusaiheeksi/-ongelmaksi ja -kysymyksiksi.

Edellä ehkä saattoi tulla kiva että tutkimusaiheen valinta on kovinkin suoraviivainen tehtävä, mutta useimmille tuntemilleni tutkijolle se on itse asiassa ollut henkisesti melko hanakalaa, joko siksi että siihen liittyvää henkistä viitekehystä ei ole ollut, tai useammin siksi että maailmassa on monta mielenkiintoista asiaa joita voisi tutkia ja oman näkökulman löytäminen näihin edellisessä viitekehyksessä yksinkertaisesti on henkisesti kuormittava prosessi. Jos se onnistu helposti, ei siinä ole mitän pahaa, mutta ei kannata myöskään yllättyä jos se aiheuttaa huomattavaa vaivaa.

Tutkimusaiheen haku epälineaarisena prosessikuvana

Tutkimusaiheen haku epälineaarisena prosessikuvana

Ei missään erikoisessa järjestyksessä aloitan tutkimusryhmän mielekiinnon selvittämisestä. Hyvin johdetulla tutkimusryhmällä on jonkinlainen, ellei nyt suorastaan tutkimusstrategia, ainakin kohtuullisen jäsentynyt käsitys siitä missä ollaan hyviä ja mihin halutaan mennä tulevaisuudessa. Tämän kuvan voi kirkastaa käymällä läpi porukan julkaisuluettelot, projektit ynnä muut esim. verkkosivuilta tai kysymällä. Tässä kohtaa tulee sitten tosiaan kyseeseen ohjaajan ja instituution valinta, nimittäin jos tuntuu että mikään näistä aiheista mitä on meneillään ei oikein sytytä omaa mielenkiintoa, on hyvä kysyä itseltään että onko tämä minua varten.

Tätä taustaa vasten voi sitten kiertää ko. kehää myötä- tai vastapaivään ja miettiä mikä näistä aiheista tai teemoista mitä tehdään on mahdollisesti sytyttävä ja mikä sen yhteiskunnallinen merkitys on, yllä käsitellyllä tavalla. Tässä vaiheessa voi olla hyvä kehittää jonkinlainen lista mielenkiintoisista ja mahdollisista aiheista, joita peilaa oman ja tutkimusryhmän mielenkiinnon kannalta ja sitten mahdollisesti sulkee pois tai muotoilee yleisen kiinnostavuuden perusteella.

Jos on kiertänyt kehän myötäpäivään tullaan siihen kohtaan kun ideoiden tieteellinen mielenkiinto on aika koeponnistaa. Koeponnistus tapahtuu oman tutkimusalueen keskeistä substanssia vastaan. Keskeisen tai ydinsubstanssin löytää ehkäpä helpoimmin bibliometrisella analyysillä, eli analysoimalla järjestelmällisesti mitä kirjallisuutta alan julkaisut viittaavat. Tämä onnistuu ainakin lehdissä julkaisevilla aloilla helpoimmin jollakin valmiilla paketilla, esim. SITKIS työkalulla joka laskee viittausverkoston valmiiksi ISI Web of Knowledge tietokannasta ulostetusta aineistosta. Tietenkin on aivan mahdollista tehdä itse esim. google scholarin viittauksista vastaava analyyi, mutta se vaatii huomattavan määrän käsityötä. Bibliometrisessä analyysissäkin on tietenkin omat rajoituksensa, tärkeimpänä ehkä pohjaoletus, että viittausten määrä suoraan mittaa julkaisun sisällön hyvyyttä. Näinhän ei tietysti ihan suoraan ole, koska eniten viittauksia saavat paitsi “parhaat” myös kiistanalaisimmat elleivät suoraan huonoimmat paperit, esimekkinä ehkäpä pahamaineinen rokotepaperi, joka potkaisi liikkeelle Suomeenkin levinneen rokotehysterian. Mutta joka tapauksessa, tiedostaen menetelmän heikkoudet, tällä keinoin joka tapauksessa pääsee nopeasti jäljille.

Bibliometriselle analyysille rinnakkainen lähestymistapa on meta-analyysi, joka tarkoittaa yksikertaisuudessaan jotakuinkin sitä, että otetaan suuri joukko (100-500) omaan tutkimusaiheeseen releventteja  (viimeaikaisia) papereita, ja koodataan ne järjestelmällisesti läpi. Erityisesti jatko-opiskelijalle relevantteja koodeja ovat tutkimuskysymykset ja-ongelmat, käytetyt  menetelmät ja aineistot,  keskeiset havainnot, sekä eritysesti suositukset jatkotutkimuksen aiheeksi. Koodausta voi vielä halutessaan painottaa esim. artikkelien saamalla viittausten määrällä tms. painoarvokriteereillä. Tämän rumban kun käy läpi niin pitäisi olla jo melko napakka kuva siitä mitä alalla on jo tehty, ja mitä siellä pidetään tärkeänä. Lisäksi tiedetään mitkä ovat alan standardit menetelmät näihin kysymyksiin vastaamiseksi, mikä auttaa kivasti sitten tutkimuksen suunnittelua.

Tämä prosessikuvaus olettaa, että ikäänkuin sisään tullessa on jo jonkinlainen visio siitä mikä olisi mielenkiintoinen tutkimusaihe. Jos nyt jostain syystä sattuu olemaan, että siemenajatusta ei oikein tahdo löytyä, niin silloin kehän voi aloittaa meta-analyysistä, ainakin jos on vielä kiinni yliopiston tietokannoissa ja selvittää mitkä ovat tutkimusalueen kuumat aiheet ja alkaa karsimaan niistä. Tässäkin on se ongelma, että hakusanojen määrittely vaatii jo jonkinlaista esiymmärrystä tulevasta aiheesta, mutta ehkä ne edes saa pinnistettyä esim. diplomityön tai pro gradun pohjalta esiin. Tai tietenkin vaihtoehtoisesti voi aloittaa meta-analyysin ns. puhtaalta pöydältä valiten oman tutkimusalansa geneerisen nimen hakusanaksi. Silloin joutuu tosin herkästi kahlaamaan jopa tuhansia papereita läpi.

Lopputuloksena tästä prosessista pitäisi olla jotakuinkin jäsennelty tutkimusaihe. Se kannattaa kirjoittaa yhden-kahden sivun mittaiseksi tutkimusaihioki esimerkiksi juuri yo. kuuden kysymyksen ympärille, jotta itselle ja muille on helppo kertoa mitä sitä oltiinkaan tekemässä ja miksi. Jos ko. kehäpäättelyn kaikki vaiheet on käynyt läpi jollain syvyydellä, niin pitäisi olla verrattain helppo kertoa millä kentällä liikutaan, mikä on keskeinen ongelma jota ratkaistaan, miksi, ja mitä koko touhusta lopulta olisi tarkoitus kostua.

Keskustelut

Tässä vaiheessa kriittiselle lukijalle on voinut nousta mieleen kysymys, että jos kaikki jatko-opiskelijat lukevat samat politiikkapaperit, samat akateemiset julkaisut ja vetävät niistä johtopäätöksen, eikö ollakkin tilanteessa jossa kaikki tutkimus on samaa huttua vähän eri äänellä. Ja kyllä tämä riski on olemassa. Siksipä tämä onje onkin ensisijaisesti aloittelijoille, alkuun pääsemiseen. Onneksi runsaasti uusia mielenkiintoisia aiheita löytyy tutkimusta, esim. väitöskirjatyötä, tehdessä kun huomaa että joku teoreettinen propositio ei kannakkaan, keskusteluissa sidosryhmien kanssa, mistä löytyy helposti käytännöllisiä ongelmia joihin tiedettä voi soveltaa ja niin edelleen. Usein onkin niin että aiheiden löytäminen muuttuu ideoiden karsinnaksi kunhan pääsee työssä alkuun. Tässä kohtaa onkin hyvä sitten muistaa pitää pää kylmänä ja kirjoittaa ylös hyvät ideat mitä tulee ja säästää parhaat niistä tulevaisuuteen ja viedä etenpäin välittömästi vain aiheita jotka tukevat väitöstyön etenemistä.

On vaikea ennakoida mitä ajatuksia tämä aloittelevassa jatko-opiskelijassa mahdollisesti herattää. Mahdollisesti ja jopa toivottavasti sen, että tämä on ohje vakaville tutkijanaluille. Tämä paljon siksi että, jos ei aio uratutkijaksi, niin tohtorintutkinnon suorittaminen ei ole yksiselitteisen hyvä juttu. Nimittain itse ainakin olen törmannyt aika voimakkaasti implisiittiseen “ylikoulutettu, mutta epäpätevä” -suhtautumiseen suomalaisilla työmarkkinoilla. Taustalla lienee joitain sellaisia ajatuksia, että tohtori ei tieda “oikeasta maailmasta” tai työnteosta mitaan, sille pitää maksaa hirveästi palkkaa ja se ei kuitenkaan sitoudu tyopaikkaan. Lisäksi myöskin henkisellä puolella tutkijakoulutus ja siinä opitut ajatusmallit voivat olla suorastaan tiellä työssä menestymisessä. Voitaisiin mennä jopa niin pitkälle, että sanottaisiin tohtoriopintojen olevan ajan ja resurssien hukkaa paitsi yliopistoille ja tutkimuslaitoksille, myös opiskelijalle itselleen jos aikoo kuitenkin lähteä elinkeinoelämän palvelukseen. Ja rahasta puheenollen, akateemisen maailman ulkopuolella ja sisälläkään tohtorinpapereilla itsessään ei sitten rikastuta, korkeintaan lakataan köyhtymästa. Sitä paitsi uskon vilpittomasti Opetus ja kulttuuriministerion tai yliopiston tohtorituotantohaaveista riippumatta, että maailma ei tarvitse yhtään tutkijaa jolla ei ole näkemysta, rohkeutta ja paloa sanoa jotain uutta maailmasta.

Toisaalta jatko-opintojen suorittaminen on myös hauskaa ja palkitsevaa itsenä kehittämistä, eli jos siihen lähtee realistisin odotuksin, jonkinlainen palkinto siinä joka tapauksessa on. Tarkoitukseni ei ole säikäyttää ketään pois tutkimuksen maailmasta, vaan antaa realistinen kuva mistä on kysymys ja vähän edes tasoittaa tietä tutkimusaiheen valintaan.

Lopuksi avaan vielä keskustelun kysymyksestä joka kuuluu ehkä enemmän aiheen löytymisen jälkeiseen samoiluun tutkimuksen ihmeellisessä maailmassa. Saamastani palauttesta päätellen sanat “teoreettinen viitekehys” aiheuttavat useissa opiskelijoissa kämmenien hikoamista ja pulssin kohoamista erityisesti yhteiskuntatieteiden alueella. Tämä johtuu ilmeisesti siitä, että ilmeisesti jo graduvaiheessa ohjaajat painottavat ja vaativat koherenttia teoreettista viitehystä johon tutkimus perustuu.

Tämä onkin eittämättä tärkeää, ei vähiten siksi että teoreettinen viitekehys asemoi oman tutkimuksen osaksi isompaa jatkumoa. Monissa aiheissa tämä voi kuitenkin aiheuttaa varsin huomattavaa päänvaivaa, koska varsinkin yhteiskuntatieteiden puolella Popperilaisessa mielessä hyvinmääriteltyjä teorioita, joilla olisi selkeä syys-yhteys -malli, yksiselitteinen operationalisointi ja hylkäyskriteerit, sekä hyvä selitysvoima (eli pätevyys yli 95% empiirisistä havainnoista ja loppuhin havaintoihinkin jokin järkevä selitys), ei oikein tahdo olla. Tämä johtuu vain siitä, että selitettävät ilmiöt ovat usein monimutkaisia ja mahdollisia selitysmalleja on paljon ja mallin luominen on aina tutkimuksen rajauksesta ja tutkijan omasta näkemyksestä kiinni. Ja näin blogimedian suomin vapauksin viittaan tässäkin kohtaa Sturgeonin sääntöön.

Tässä kohtaa nuori tutkija huomaa astuneensa Machin, Hempelin ja Popperin viitoittamalta positivistisen lavealta empirismin tieltä Lakatosin, Feyerabendin ja Habermasin hetteikköön. Tähän lyhyt ja nopea vastaus on, että varsinaisen suuren teorian puuttuessa selkein tapa päästä eteenpäin on purra kuolaimiin ja tarkastella eteen kudottua valheiden verkkoa hyvin kriittisesti ja valita omaan viitekehykseensä alan standardit teoriat, tai mitä proposioita nyt lienevätkin, ja yrittää muodosta niistä jotakuin sisäsesti ristiriidaton tutkimusmalli ja propositiot joita lähdetään testaamaan, ja sanoa sitä teoreettiseksi viitekehykseksi. Tutkimuksessaan voi sitten joko kutoa oman lisänsä samaan verkkoon, tai sitten yrittää operationalisoida jonkin “teorian” fiksusti parhaiden käytäntöjen mukaan ja pyrkiä osoittamaan sen vääräksi. Erityisesti olemassa olevan kirjallisuuden arvioinnissa voi soveltaa esim. Saganin pupuntunnistustyökaluja kriittisenä selkänojana.

Viimeisessä tapauksessa tullaan sitten tietysti Kuhnin paradigmojen ongelmaan: Jos puppua vaikka löytyykin niin ei kannata kuitenkaan suin päin rynnätä huutamaan, että keisarilla ei ole vaatteita. Kannattaa muistaa että todistustaakka on uuden proposition esittäjällä ja mitä suurempaa puuta kaataa, sitä järeämmät menetelmät ja aineistot on syytä olla.

Elävän elämän “Keisarin uudet vaatteet” -narratiivi menee usein sillä tavalla että huutaja nauretaan pihalle jos totuus on niin suuri ettei se mene jakeluun, sen sijaan että kuulijat yhtäkkiä havahtuisivat nauramaan keisarille ja syleilisivät uusia havaintoja. Pahemmassa tapauksessa sivustakatsojat kääntyvät vaivautuneina pois ja mahdollisesti huutaja kuvainnollisesti talutetaan mielisairaalaan, tai jos yhteisö on mennyt todella pahaksi, salainen poliisi ystävällisesti pyytää astumaan autoon ja akuuttiin havainnoitsijaan mätkitään järkeä.

Kolmas optio sitten on tietenkin astua ulos tästä teoreettisesta höpinästä, ottaa ekploratiivinen tutkimusstrategia ja katsoa ns. takki auki mitä säännönmukaisuuksia valitulta ilmiökentältä löytyy ja kutsua sitä aineistopohjaiseksi teoriaksi (grounded theory).

Näillä eväillä toivoisin (jatko-)opiskelijan löytävän oman aiheensa verrattain kivuttomasti. Se ei välttämättä kuitenkaan mene kuin tanssien, mutta se on pelkästään normaalia eikä sitä kannata säikähtää. Jos tutkimusta tekee vakavasti, siinä tulee joka tapauksessa aika ajoin päiviä jolloin sitä tuijottaa unettomana kattoon ja miettii, että miten tästä nyt saadaan järkevä selitys.

Onnea matkaan ja jos tulee jotain kysymyksiä tai kommentteja, niin olkaa hyvä, sana on vapaa,

-K