';

Rein Taagepera: “Teadus kõnnib kahel jalal, ent sotsiaalteadused katsuvad keksida ühel”

Rein Taagepera: “Teadus kõnnib kahel jalal, ent sotsiaalteadused katsuvad keksida ühel”
Autor: Rein Taagepera

Rein Taagepera on Tartu Ülikooli ja University of California Irvine’i linnaku emeriitprofessor. Tal on doktorikraad füüsikas, ta on saanud Johan Skytte auhinna (2008), ülemaailmselt kõrgeima politoloogias, ja Rahvusvahelise Politoloogiaühingu Karl Deutschi auhinna (2016). Ta uusim raamat (Matthew Shugart’iga) on Votes from Seats: Logical Models of Electoral Systems (2017). 1992. aastal sai ta 23% häältest Eesti Vabariigi presidendi valimisel ja asutas uue lääneliku sotsiaalteaduskonna Tartu Ülikoolis. Aastal 2003 oli ta uue erakonna esimees, mis peatselt hõivas peaministri koha. Tal on mälestusraamatud Määravad hetked (2012), Mare ja mina (2014), Marega Kalifornias (2015) ja Armastuse keemia: Mare Taagepera pärand (2016). Email: rtaagepe@uci.edu

Sissejuhatus

Teadus kõnnib kahel jalal: üks põhineb küsimusel, kuidas asjad on; teine sellel, kuidas asjad peaksid olema loogilisel alusel. Nüüdis-sotsiaalteaduses on graafimist liiga vähe ja veel vähem on arukat graafide juures mõtisklemist, et luua mudeleid. 50 aasta eest hakkasin aega kulutama kahe lootusetu sihi suunas: saada Eesti vabaks ja teha politoloogiast teadus. Esimene sai tehtud. Teine on võtnud rohkem aega. Midagi liigub aga vist edasi, kui sellisele hullule siiski anti Karl Deutsch’i auhind.

Ülevaade ettekandest

See on ülevaade ettekandest (laiendatult: Taagepera 2018), mille pidasin 2016. aastal Rahvusvahelise Politoloogiaühingu konverentsil Poznanis, kui sain Karl Deutschi auhinna ja esitasin oma peamised tulemused valimissüsteemide osas. Keskendusin mõtlemise viisile, mis võimaldas neid tulemusi saada – tulemusi, mida ei ole võimalik saada, kui ainult andmeid statistiliselt sobitada. On vaja ka andmeid kujutada graafidena ja siis neid graafe tõsiselt vaadata, nende üle pead murda.

Joonis 1 annab sellest näite valitsuskabinettide keskmise kestvusega. Seda saab ennustada erakondade tingarvu alusel ja see pole mitte mingi seletamatu empiiriline suhe, vaid on loogiliselt tuletatud.

On vaja ka seoseid seoste vahel. Oletame, et meil on üks võrrand, mis seob mingi A mingi B-ga ja teine võrrand, mis seob mingi K mingi L-iga. Sellest ei piisa. On vaja ka võrrandit, mis seob neid võrrandeid omavahel. Selline teadus on nagu Euroopa raudteevõrgustik, kus igast jaamast võib sõita igasse teise, Tartust Tarragonani. Nii on see füüsikas. Seevastu nüüdne sotsiaalteadus on nagu raudtee jupid Aafrikas, kus ainult pääseb sadamalinnast sisemaale ja siis on lõpp.

Ka ühiskondlikes nähtustes leidub seoseid seoste vahel, kui neid vaid märkab otsida. Joonis 2 näitab üht loogiliste seoste jada (vt Shugart & Taagepera 2017). See viib esinduskogu ja valimisringkonna suuruse juurest valitsuskabinettide kestvuse juurde. Jah, kui meil on teada, mitu kohta on esinduskogus ja mitu kohta on keskmises valimisringkonnas, siis on valitsuse keskmine kestvus juba suuresti paigale pandud! Aga kui pelgalt katsuda statistiliselt sobitada, siis sinna raudteejaama ei jõua.

Ja selles peitub nüüdis-sotsiaalteaduse traagika. Selle jaoks saabusid arvutid liiga vara, enne kui matemaatiline ja graafiline mõtlemine olid paika loksunud. Loodeti, et arvuti teeb mõtlemise ära. Nii see aga ei käi. Olete kuulnud väljendit „rämps sisse, rämps välja“. Tegelik lugu on veel palju haledam sellises sotsiaalteaduses, mis toetub mõttelagedalt ainult statistika meetoditele. Siis käib asi nii, et täiesti korralik andmestik sisse, rämps välja – tehnoloogiliselt kõrge tasemega rämps.

Joonis 3 näitab mõttekäiku päristeaduses. Teadus kõnnib kahel jalal: üks põhineb küsimusel, kuidas asjad on; teine küsimusel, kuidas asjad peaksid olema loogilisel alusel. See küsimus juhib esimest. Võetakse vaheldumisi samme kummalgi jalal – nii empiirilisel, kus on nii graafimine kui ka statistiline sobing, ja mõtlemise jalal, kus luuakse loogilisi mudeleid. Viimaseid siis lõpuks testitakse, rakendades ka statistikat.

Joonis 4 seevastu kujutab teadusliku mõttekäigu karikatuuri, nii nagu see on levinud nüüdis-sotsiaalteaduses. Graafimist on vähe ja veel vähem on arukat mõtiskelu graafide juures, mis viiks ennustusvõimeliste kvantitatiivsete mudeliteni.

Parem jalg kipub nüüdis-sotsiaalteaduses piirduma suunaliste mudelitega: et kui mingi x läheb üles, siiski mingi y läheb alla. Sellest ei piisa. Iga Toskaana talumees võinuks Galileole teatada, millises suunas asjad kukuvad. Alla poole! Mida muud sul veel vaja on? Galileo aga tahtis ka teada kui kiiresti asjad kukuvad – ja miks? Kui tahame, et meie ala võetaks poliitika teadusena, siis peame küsima samalaadset kabinettide kestvuse puhul – ja iga muu suunalise nähtuse puhul.

Ent kui ma seda teen, siis kaugelt liiga paljud ajakirjade retsensendid käituvad nagu Toskaana talumees. Nad teatavad, et kõik peale nähtuse suuna on ülearune. Sellega nad tõkestavad uurimise just seal, kus Galileo uurimine alles algas. Need matsid teevad tõesti palju kahju ühiskonnateadusele.

Kui ma 50 aasta eest sotsiaalteadusse tulin, oli see väheteaduslik. Nüüd on ta muutunud pseudo-teaduslikumaks. Mul pole midagi kvalitatiivse politoloogia vastu – see on hädavajalik tegevus. Mis on kurjast, on väärastunud kvantitatiivne. See risustab politoloogiat. Mõned ajakirjad isegi suruvad seda peale. Olgu vaid üks näide.

Lugesin huvitavat uurimust, mis selgitas poliitika teatavat tahku, kasutamata arve. Siis ta aga mandus mõttetuks regressiooniks. Kontrast oli nii suur, et kirjutasin autorile. Küsisin, kas ajakiri nõudis regressiooni lisamist. Vastus: You are absolutely right. Kui seda lugu Poznani konverentsil jutustasin, käis kahin läbi kuulajaskonna: Jah, see oli ka neile juhtunud.

Kasuliku meetodi asemel on statistilisest regressioonist saanud usuline liturgia. Liiga paljud ajakirja retsensendid käituvad nagu selle usundi sallimatud preestrid – nad suruvad seda kõigile peale. See on osa sellest, kuidas politoloogia on liikunud mitte-teaduslikkuse poolt pseudo-teaduslikkuse poole.

Kordan veelkord: Statistilised lähenemisviisid on kasulikud tööriistad. Nii nagu ka peitlid. Aga häda sellele, kes peitli avastab, karjub „peitel!“ ja katsub sellega lõigata, torgata, saagida ja kaevata, kuigi ka teisi tööriistu oleks saadaval. Topelt häda uurimisalale, kus peitlipreestrid oma riista teistele peale suruvad, nagu see oleks ainus õige.

Sotsiaalteadus on teinud suuri edusamme, et mõista ühiskonda kvalitatiivselt. Statistilised meetodid on kah vajalikud – seni, kui nad ei muutu vähkkasvajateks. On aga on ülim aeg neid täiendada loogiliste mudelitega.

Head sõbrad! Harrastage kvalitatiivset politoloogiat ja rahu olgu teiega! Aga kui teie uurimisküsimus nõuab ka kvantitatiivset lähenemist, siis katsuge rakendada ehtsat kvantitatiivset teadust, mis kõnnib kahel jalal, ja vältida võltsteadust, mis keksib ainult ühel. Kuidas seda teha, kui seda oskust pole varem õpitud? Mul on kaks raamatut, millest võib abi saada.

Esimene oli Making Social Sciences More Scientific: The Need for Predictive Models (Taagepera 2008) – kuidas muuta sotsiaalteadused teaduslikumaks, rakendades ennustusvõimelisi mudeleid. Oxfordi Ülikooli kirjastus avaldas selle 10 aasta eest. Leidsin aga, et mu õpilastel on vaja midagi praktilisemat – et kuidas üldse peale hakata. Niisiis kirjutasin ka Logical Models and Basic Numeracy in Social Sciences (Taagepera 2015) – Loogilised mudelid ja põhiline arvuoskus sotsiaalteadustes. See tekst on vabalt saadaval Internetis. Olen seda kasutanud nii gümnaasiumi õpilastega Eestis kui ka doktorantidega California Ülikoolis. See raamat eeldab vähe matemaatikat peale aritmeetika. Loomaks loogilisi mudeleid – see nõuab peamiselt julgust teha asju lihtsalt ja kriitilist meelt, et aina küsida: kas see saab ikka niimoodi olla?

50 aasta eest hakkasin aega kulutama kahe tobedalt lootusetu sihi suunas: saada Eesti vabaks ja teha politoloogiast teadus. Esimene sai tehtud. Teine on võtnud rohkem aega. Midagi vist liigub aga ikkagi edasi, kui sellisele hullule siiski anti Karl Deutsch’i auhind.

 

Kasutatud kirjandus

Shugart, Matthew & Rein Taagepera. 2017. Votes from Seats. Cambridge: Cambridge University Press.

Taagepera, Rein. 2008. Making Social Sciences More Scientific: The Need for Predictive Models. Oxford: Oxford University Press.

Taagepera, Rein. 2015. Logical Models and Basic Numeracy in Social Sciences http://www.psych.ut.ee/stk/Beginners_Logical_Models.pdf (külastatud 11.03.2018).

Taagepera, Rein. 2018. „Science walks on two legs, but social sciences try to hop on one“ International Political Science Review 39 (1): 145-159.

Comments
Share
Poliitikalabor

Leave a reply