Tag Archives: aineistonkäsittely

Anonymisointi luontevaksi osaksi tutkimusprosessia

Aineistonhallinta vaatii tutkijalta entistä enemmän osaamista. Tutkijan tulisi opiskella muuttuneet tietosuojakäytänteet ja toisaalta pitäisi pystyä vastaamaan myös datan avoimuuden haasteeseen. Usein aineiston arkistoiminen jatkokäyttöön on mahdollista vain anonyyminä. Anonymisoinnin osaaminen ja resursointi nousevat tässä vaiheessa keskeiseen asemaan. Tutkijoiden näkökulmasta lisävaatimukset eivät ole aina mieluisia, sillä usein anonymisointiin ei ole varattu aikaa ja toisaalta ei ole myöskään tietoa, miten aineisto saatetaan anonyymiksi. Jonkin pitää muuttua, mutta miten?

Mieti anonymisointia jo tutkimusprosessin alussa

Uudet vaatimukset otetaan haltuun muuttamalla käsitystä anonymisoinnista ja kasvattamalla anonymisoinnin osaamista. Tästä lähtien tutkimusprojekteissa tulee jo alkuvaiheessa resursoida anonymisoinnin suunnitteluun ja toteuttamiseen. Käsitys siitä, että anonymisointi on jotain, jota tehdään vain aineistonkeruuvaiheessa poistamalla suorat tunnisteet tai tutkimusprosessin loppuvaiheessa ennen arkistointia, tulisi heittää romukoppaan.

Ensinnäkään anonymisointi ei ole vain suorien tunnisteiden poistamista, vaan vaatii laajemman aineiston sisällön tarkastelun ja tietojen suhteuttamisen ulkopuolelta saataviin tietoihin. Anonymisoinnissa pyritään ymmärtämään, minkä tiedon poistaminen on tarpeellista, ja miten tietojen poistaminen vaikuttaa aineiston käytettävyyteen. Toiseksi anonymisointia tulee miettiä jo tutkimusprosessin alussa, sillä henkilötiedot tulee kerätä tietosuoja-asetuksen minimoinnin periaatteen mukaan eli keräämällä vain tutkimuksen kannalta tarpeellisia tietoja. Henkilötietojen keruun huolellisella suunnittelulla voi vähentää oleellisesti anonymisointiin myöhemmin kuluvaa aikaa.

Miten kerättäviä tietoja voi minimoida?

Määrällisissä aineistonkeruissa anonymisointia vaativien tietojen keruuta pystyy minimoimaan tehokkaasti välttämällä avokysymyksiä, joiden sisältöä tutkija ei voi kontrolloida. Kannattaa välttää myös kysymyksiä, joiden perusteella vastaajasta paljastuu kohdejoukkoon nähden harvinaisia tietoja. Tietoja suositellaan kerättäväksi valmiiksi luokiteltuna, niin että kysytään esimerkiksi yksittäisen harrastuksen sijaan harrastustyyppiä. Kirjoitettavan avovastauksen ”pelaan jalkapalloa Äänekosken Huimassa” sijaan vastaaja voi valita esimerkiksi luokitellun arvon ”palloilulajit”, eikä tutkijan tarvitse anonymisoida paikkakuntaa ja seuraa. Erityisesti taustatietojen kysyminen luokiteltuna ehkäisee oleellisesti myöhäisempää anonymisointitarvetta niin kvalitatiivisissa kuin kvantitatiivisissa aineistoissa.

Laadullisissa aineistoissa sisällön etukäteen rajoittaminen on hankalampaa, mutta sitä voi helpottaa muutaman hyödyllisen vinkin avulla. Esimerkiksi haastatteluissa ja kirjoitusaineistoissa haastateltavien taustatiedot kannattaa kerätä strukturoituna, henkilöiden vapaamuotoisten esittelyjen sijaan. Haastattelun aluksi haastattelija voi esimerkiksi pyytää iän, ammatin ja lasten lukumäärän luokiteltuna. Haastateltavia voi myös muistuttaa aluksi ystävällisesti, jos haastattelun luonne antaa siihen mahdollisuuden, että he eivät kertoisi ihmisten oikeita nimiä tai muita tarkkoja tietoja. Tutkija voi myös välttää liian yksityiskohtaista tietoa tuottavien kysymysten esittämisen.

Yleisimmät ongelmat anonymisoinnissa

Koska anonymisointiin ei ole valmiina kaikkiin aineistoihin sopivia ohjeistuksia, se voidaan kokea haasteellisena. Usein ongelmana on hahmottaa, mitä tietoja tulee anonymisoida ja mitä tietoja voidaan jättää. Tutkija saattaa myös ajatella, ettei sensitiivistä aineistoa voi saattaa anonyymiksi. Anonymisoinnin jälkeen tutkijan mieleen voi hiipiä myös pelko siitä, onko aineistoa anonymisoitu tarpeeksi.

Ensinnäkin tulee muistaa, että aineiston sensitiivisyys ei ole lähtökohtaisesti este aineiston anonymisoinnille ja jakamiselle. Sensitiivisen aineiston anonymisointi voidaan suunnitella samalla tavoin kuin ei-sensitiivisiä tietoja sisältävän aineiston. Merkityksellisintä on henkilöistä saatavien taustatietojen ja muiden aineiston sisältämien tietojen karkeistaminen tai poisto tasolle, josta yksittäisiä henkilöitä ei pysty tunnistamaan. Sensitiivisen aineiston anonymisointi voi kuitenkin olla haasteellista, sillä aineiston luonteen vuoksi rajoitettavia tietoja voi olla paljon.

Anonymisointitarpeen hahmottamisen helpottamiseen tarvitaan ohjeistusta ja tarve konkreettisille anonymisointiohjeille on suuri. Ennen anonymisoinnin ohjeistus keskittyi usein anonymisoinnin menetelmien, kuten karkeistuksen ja luokitteluiden, esittämiseen, ei anonymisointipäätösten tekemisestä ohjeistamiseen. Ohjeistuksen tarpeeseen vastatakseen Tietoarkisto on päivittänyt anonymisoinnin ohjeistuksiaan viimeksi viime kuussa. Ohjeistuksiin lisättiin erityisesti tukea anonymisoinnin suunnitteluun. Ohjeista löytyy nyt myös havainnollistavia esimerkkejä ja mallipohjia anonymisointisuunnitelman tekoon.

Anonymisoinnin tarpeen hahmottaminen

Kun haluaa anonymisoida oman tutkimusaineistonsa, sille kannattaa tehdä anonymisointisuunnitelma, josta käy ilmi tunnisteellisuuden kannalta tärkeimmät aineiston tiedot ja tehdyt anonymisointipäätökset ja -toimet. Anonymisoitavien tietojen hahmottamiseen auttaa seuraavien tärkeimpien asioiden muistaminen ja tarkastelu:

  • Suorat tunnisteet poistetaan aina!
  • Keitä ja mitä tutkit? Henkilöiden tunnistettavuus riippuu paljon tavoitellun kohdejoukon määrästä ja tutkittavasta ilmiöstä. Mitä pienempi kohdejoukko ja mitä enemmän heistä on saatavilla tietoa, sitä vähemmän yksityiskohtaista tietoa henkilöistä voidaan jättää aineistoon.
  • Anonymisoinnissa pyritään eroon harvinaisista tiedoista, joiden perusteella yksittäinen henkilö tai rypäs on tunnistettavissa. Anonymisoitavia tietoja pohditaan aina suhteessa tutkimuksen perusjoukkoon. Tieto on harvinainen vain, jos ominaisuus on harvinainen kohdejoukossa. Pienet jakaumat eivät ole näin yksiselitteisesti harvinaista tietoa. Harvinaistakaan tietoa ei tarvitse anonymisoida, jos tietoa henkilöstä ei voida saada selville.
  • Pohdi, voiko henkilö olla tunnistettavissa yhdistämällä aineiston tietoja toisiinsa. Pohdi myös, mitä tietoja tutkittavista voi olla saatavilla ulkoisista lähteistä, kuten sosiaalisesta mediasta, ja voiko tietoja yhdistää datan sisältämiin tietoihin. Esimerkiksi LinkedInissä on useamman suomalaisen koulutus- ja työhistoria julkisesti nähtävillä.
  • Sensitiivisten tietojen anonymisointi on tarpeellista, mikäli niiden perusteella voi tunnistaa tai päätellä yksittäisen henkilön tai henkilöitä. Jos sensitiivisten asiasisältöjen tutkiminen on tutkimuksen kannalta keskeistä, tietoja ei tietenkään poisteta, vaan aineisto pyritään tekemään anonyymiksi muita henkilöihin viittaavia tietoja poistamalla.
  • Jos aineisto vaatii anonymisointia, se voidaan toteuttaa monin eri tavoin. Pyri poistamaan tietoja, jotka ovat vähemmän tärkeitä tutkimusilmiön kannalta ja säilyttämään tärkeimmät taustatiedot. Esimerkiksi, jos kuntatasoinen muuttuja aluetietona on tutkimuksen kannalta merkityksellinen, anonymisointia voi tehdä esimerkiksi vastaajan perhe- tai tulotietoihin.

Lisätietoa ja tarkemmat ohjeet löydät Tietoarkiston aineistonhallinnan käsikirjasta.

Anonymisoinnin kartoittamisen jälkeen voi jopa olla että anonymisointia ei välttämättä tarvitsekaan tehdä. Tällainen tilanne voi olla esimerkiksi väestötutkimuksissa, joissa aluemuuttuja on kerätty vain maakunnan tasolla ja muiden tietojen perusteella henkilöt eivät ole yksilöitävissä tai liitettävissä harvinaisiin ryhmiin. Anonymisointisuunnitelman tekeminen on siis suositeltavaa, jotta tutkimusprosessin aikana aineistoa tulee tarkasteltua kerran yksinomaan tunnisteellisuuden näkökulmasta. Lisäksi suunnitelma toimii hyvänä dokumentaationa aineistoille tunnisteellisuussyistä tehdyistä muutoksista, mikäli aineisto luovutetaan jatkokäyttöön.

Et ole anonymisointipulmiesi kanssa yksin

Anonymisoinnin riittävyys on yleinen tutkijoiden huoli, ja se on hyvin ymmärrettävää. Tulee kuitenkin muistaa, että anonyymiksi voidaan määritellä aineisto, josta ei kohtuullisen todennäköisesti käytettävissä olevin keinoin voi tunnistaa tai päätellä henkilöitä. On jo paljon, että aineiston anonymiteettiä ja henkilöiden paljastumisriskiä on pohdittu ja se on kirjattu anonymisointisuunnitelmaan. Lisäksi on hyvä muistaa, että aineistolle voidaan tehdä lisäanonymisointia myöhemminkin. Aineistolle tulee tehdä säännöllisesti jäännösriskin arviointi, jossa tarkastellaan anonymiteettiä uudelleen. Se on tarpeellista tiedon lisääntymisen ja tekniikan kehittymisen vuoksi.

Tavoitteet anonymisoinnin käsitysten muuttamisesta ja osaamisen levittämisestä ovat alkuvaiheessa. Toivomme, että anonymisointi nähdään mahdollisuutena lisätä tieteen avoimuutta ja luotettavuutta. Asiasta tarvitaan myös keskustelua ja näkemyksiä. Otamme niitä mielellämme vastaan täällä Tietoarkistossa!

Annika Sallinen
tietopalveluasiantuntija
etunimi.sukunimi [at] tuni.fi

Uudet sopimusmallit tutkimusaineistojen arkistointiin

Tietoarkisto on uudistanut tutkimusaineistojen arkistointia koskevat yleiset sopimusmallinsa vastaamaan tietosuoja-asetuksen (2016/679) vaatimuksia. Sopimuksia kehitettäessä on lähtökohtana ollut Tietoarkiston tutkijoille tarjoamien palvelujen luotettavuus ja laillisuus.

Rekisterinpitäjä, joka luovuttaa tutkimusaineiston Tietoarkistoon käsiteltäväksi, täyttää uusien sopimusten myötä tietosuojalainsäädäntöön perustuvat omat velvoitteensa, joita edellytetään sopimuksen sisällöstä 25.5.2018 jälkeen. Sopimusjärjestely suojelee samalla tutkittavia huolehtimalla tietosuojan ja -turvan korkeasta tasosta heidän tietojaan käsiteltäessä.

Miksi sopimusmallien päivittäminen oli tarpeellista?

Sopimuksia solmittaessa yleinen lähtökohta on sopimusvapaus, johon kuuluvat muun muassa sisältövapaus ja muotovapaus. Poikkeuksia sopimusvapauteen on pakottavassa lainsäädännössä. Tietosuoja-asetus laajentaa henkilötietolailla (523/1999) kansallisesti toimeenpannun tietosuojadirektiivin (95/46/EY) sopimuksille asettamia vaatimuksia. Tietosuojasopimuksia koski aiemmin etenkin tietosuojadirektiivin 17 artikla, joka edellytti huolehtimaan lähinnä yleisellä tasolla käsittelyn turvallisuudesta ja seuraamaan rekisterinpitäjän ohjeita. Direktiivistä poiketen uusi tietosuoja-asetus määrittelee yksityiskohtaisesti rekisterinpitäjän ja henkilötietojen käsittelijän välisen sopimuksen sisältöä ja muotoa.

Tietoarkisto toimii useimmiten henkilötietojen käsittelijän roolissa tutkimusaineiston toimittaneen rekisterinpitäjän lukuun. Tietosuoja-asetuksen edellyttämät yksityiskohtaiset ehdot on sisällytetty arkistointisopimuksen liitteeksi. Aineiston jatkokäyttöä koskevat perusratkaisut on arkistointisopimuksessa jätetty ennalleen. Jos henkilötietoja sisältävä tutkimusaineisto toimitetaan Tietoarkistolle ennen arkistointisopimuksen tekemistä, solmitaan luovuttajan ja Tietoarkiston välille erillinen sopimus henkilötietojen käsittelystä arkistointiedellytysten arvioimiseksi.

Kaikki tutkimusaineistot eivät tietenkään sisällä henkilötietoja. Joskus tätä on vaikea arvioida etukäteen tarkastelematta aineistoa. Tämän vuoksi henkilötietojen käsittelyä koskevat sopimusehdot on otettu osaksi kaikkia sopimuksia.

Mitä hyötyä uusista sopimusehdoista on?

Uusilla sopimusehdoilla on useita etuja aineiston luovuttavan rekisterinpitäjän kannalta. Rekisterinpitäjän kannalta henkilötietojen käsittelyä koskevat yksityiskohtaiset sopimusehdot

  • auttavat toteuttamaan tietosuoja-asetuksen 5 artiklan 2 kohdan mukaista osoitusvelvollisuutta
  • lisäävät tutkittavien luottamusta henkilötietojen vastuulliseen käsittelyyn
  • mahdollistavat tutkimusaineiston laillisen siirtämisen Tietoarkiston käsiteltäväksi
  • voidaan ottaa huomioon tietosuojaa koskevassa vaikutustenarvioinnissa.

Sopimusehdoilla on myös etuja aineiston luovuttajan ja Tietoarkiston väliselle yhteistyölle. Sopimus

  • parantaa tiedonkulkua sopijapuolten välillä
  • vahvistaa henkilötietojen käsittelyn turvallisuutta
  • selkeyttää työnjakoa.

Lisätietoa:

» Sopimus henkilötietojen käsittelystä arkistointiedellytysten arvioimiseksi (PDF)
» Arkistointisopimus (PDF)

Antti Ketola
lakimies
etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Tämä blogikirjoitus on luettavissa myös englanniksi:
New contract models for archiving research data.

New contract models for archiving research data

The Finnish Social Science Data Archive (FSD) has updated its general contract models for archiving research data to fulfill the requirements imposed by the General Data Protection Regulation (2016/679, ”GDPR”). Central goals in the development process…

Miten aineistot arkistoituvat Tietoarkistoon?

Kun tutkija tai tutkijaryhmä on lähettänyt tutkimusaineistonsa Tietoarkistoon arkistoitavaksi, varsinainen aineiston käsittelyprosessi vasta alkaa. Arkistoitavaksi toimitettu aineisto kulkee aina aineistonkäsittelijän sormien läpi ennen kuin se julkaistaan palveluportaali Ailassa jatkokäyttöä varten.

Erilaiset tietokoneohjelmat helpottavat, nopeuttavat ja virtaviivaistavat aineiston käsittelyä, mutta loppujen lopuksi aineiston käsittelyyn liittyvän työn tekevät ihmiset eivätkä koneet. Näin pystymme varmistamaan, että mitä moninaisimmat aineistot ovat tulevaisuudessakin tutkimusmaailman käytettävissä yhdenmukaiseksi suunniteltujen ohjeidemme mukaisesti.

Aineistonkäsittelijäntyö on Tietoarkiston ydintyötä, jota ilman Ailassa ei olisi jatkokäyttökelpoisia aineistoja. Tietoarkiston pitkäaikaiset tutkimusapulaiset Eliisa Haanpää (kvantitatiivisten aineistojen käsittely) ja Annika Sallinen (kvalitatiivisten aineistojen käsittely) kertovat, minkälaista aineistonkäsittelijän työ on, ja minkälaisen prosessin aineistot käyvät läpi ennen kuin ne ilmestyvät Ailaan.

Kyselytutkimukset arkistoituvat muuttuja muuttujalta

Eliisa

Aloitan kvantitatiivisen aineiston käsittelyn aina tutustumalla aineistoon, siihen sisältyviin muuttujiin sekä aineistoon liittyvään tutkimusraporttiin ja lisämateriaaliin. Avattuani datatiedoston, tarkastan ensimmäisenä kaikki muuttujat ja varmistan, että käsiteltävä data vastaa kyselylomaketta. Nimeän muuttujat kyselylomakkeen mukaisesti, mihin perustuen määrittelen myös muuttujien selitteet.

Tämän jälkeen arvioin aineiston tunnisteellisuutta ja arkaluontoisuutta, jonka jälkeen teen tarvittavat toimet vastaajien anonymiteetin säilyttämiseksi. Tässä vaiheessa apunani ovat usein Tilastokeskuksen erilaiset alue-, toimiala- ja tieteenalaluokitukset. Lopuksi vielä varsinaista dataa käsitellessäni tarkistan muuttujien frekvenssit suhteessa tutkimusraporttiin.

Käsittelen dataa SPSS:n syntaksin avulla. Numeroista ja loogisesta päättelystä pitävänä ihmisenä syntaksin työstäminen on mielestäni palkitsevaa puuhaa. Syntaksin tekemiseen sisältyy monia yksin ja yhdessä kollegojen kanssa pohdittavia haasteita, useita onnistumisen kokemuksia, kun komennot toimivat toivomallani tavalla ja tietysti työni kannalta tärkein tuotos, jatkokäyttöön valmistuva datatiedosto.

Varsinaisen datan valmistuttua siirryn aineiston kuvailuun, johon kuuluu muuttujien kuvailu sekä aineiston sisällöllinen kuvailu. Tietopankkina sisällöllistä kuvailua tehdessäni käytän tutkimusraporttia ja sieltä löytyviä aineistonkeruuseen liittyviä tietoja. Aineiston (eli datan sekä aineiston kuvailun) käsittelyn valmistuttua kirjaan tietokantaamme ”data valmis”-komennon, jonka jälkeen aineisto julkaistaan palveluportaali Ailassa.

Aineistoja käsitellessäni olen oppinut paljon paitsi tilastollisista menetelmistä ja kyselytutkimuksista, myös eri tieteenalojen tutkimusteemoista. Olen tähän mennessä käsitellyt aineistoja liittyen muun muassa lasten ja nuorten mediakäyttäytymiseen, lasten uhrikokemuksiin, suomalaisten hyvinvointiin, eduskuntavaaleihin, asumiseen ja kaupunkikuvaan, opiskeluun sekä vapaaehtoistoimintaan.

Aineiston käsittelyn eri vaiheissa olen yhteydessä yhteen tai useampaan tutkijaan, mikäli tarvitsen aineistosta lisätietoja. Yhteistyö sekä tutkijoiden suuntaan että kollegoiden kanssa on erittäin merkittävässä osassa työskentelyssäni aineistojen parissa.

Kvalitatiivisessa aineistossa tallentuu aina pala aikaa

Annika

Kvalitatiivisten aineistojen arkistointi poikkeaa kvantitatiivisten aineistojen arkistoinnista sikäli, ettei siinä tarvitse pohtia syntaksin komentoja, mutta lukulihaksia työ vaatii senkin edestä. Luemme tänne toimitetuista haastatteluista ja kirjoituksista jokaisen sivun. Tämä täytyy tehdä huolellisesti, että ihmisten tunnistetietoja ei jää luovutettavaan aineistoon. Tekstimassaa saattaa olla yhdessä aineistossa jopa lähes tuhat sivua.

Kvalitatiivisten aineistojen tarkastaminen on siis välillä uppoutumista lukemiseen, mutta työ sisältää myös järjestelmällistä tiedon poimimista sekä järjestelyä ja tietokoneohjelmien kanssa kikkailua – mikä on aina oma taiteenlajinsa.

Dokumentit nimetään järjestelmällisesti. Aineistojen taustatiedot järjestetään yhdenmukaisiksi ja niistä tehdään taustatietohakemisto jatkokäyttäjälle. Työssä käytetään lukuisia ohjelmia, joista tekninen palvelu keskustelee mm. termeillä DDI, HTML ja Python – minä keskityn opettelemaan konkreettisen käytön.

Koko arkistointiprosessin ajan teen muistiinpanoja eteen tulleista ongelmakohdista, niiden ratkaisuista ja vielä tehtävistä vaiheista. Listalla voi olla selvitettävänä, mitä tutkijan kryptinen merkintä muistiinpanoissa tarkoittaa, mihin teollisuusalaan karkeistetaan Suomussalmen Hallan lihajalostamo, sisältävätkö dokumentit piilodataa ja saisiko 400 erillisen tiedoston nimet muutettua automaattisesti toiseen muotoon, jotta kaikkea ei tarvitsisi tehdä käsin.

Kaikkeen löytyy yleensä vastaus, joko kollegoilta, tutkijoilta tai yhdeltä tärkeältä työkaverilta – internetistä. Netti on ollut oiva apu esimerkiksi tilanteessa, jossa oman pään kapasiteetti keksiä suomalaista naisten nimiä on tullut tiensä päätökseen.

Minun mielestäni kvalitatiivisten aineistojen arkistointi on erittäin mielenkiintoista, sillä tutkimusaineistoon perehtyminen on aina oma matkansa jonkin tieteenalan ja alueen tutkimuksen pariin. Aineistoja läpi kahlatessa oppii uusia käsitteitä ja ymmärtää taas elämää eri näkökulmista ehkä hitusen paremmin. Tutkittavat kertovat tutkijalle elämästään asioita, joita eivät muille välttämättä kerro. Työ sisältää myös varjopuolia. Koska kaikki työvaiheet vaativat tarkkuutta ja keskittymistä, silmien ja lukuhermojen ajoittaiselta väsymisiltä ei voi välttyä.

Arkistoinnin loppusuoralla kirjoitetaan vielä nettisivuille tuleva kuvaus aineistosta ja hiotaan aineiston yksityiskohtia. Esimerkiksi taustatietoihin tulee helposti virheitä. Minun tulee myös tarkastaa, että aineistoon on liitetty mukaan tutkimuskutsut, haastattelukysymykset ja muut tarvittavat dokumentit. Lisäksi haastattelukysymykset tulee tallentaa Aila-hakuun. Julkaisun jälkeen menen vielä nettisivuille katsomaan, että aineisto näyttää siellä siltä, miltä sen pitääkin!

Lisätietoa:
» Palveluportaali Aila

Annika Sallinen, tutkimusapulainen, etunimi.sukunimi [at] uta.fi
Eliisa Haanpää, tutkimusapulainen, etunimi.sukunimi [at] uta.fi

Miten aineistot arkistoituvat Tietoarkistoon?

Kun tutkija tai tutkijaryhmä on lähettänyt tutkimusaineistonsa Tietoarkistoon arkistoitavaksi, varsinainen aineiston käsittelyprosessi vasta alkaa. Arkistoitavaksi toimitettu aineisto kulkee aina aineistonkäsittelijän sormien läpi ennen kuin se julkaistaan palveluportaali Ailassa jatkokäyttöä varten.

Erilaiset tietokoneohjelmat helpottavat, nopeuttavat ja virtaviivaistavat aineiston käsittelyä, mutta loppujen lopuksi aineiston käsittelyyn liittyvän työn tekevät ihmiset eivätkä koneet. Näin pystymme varmistamaan, että mitä moninaisimmat aineistot ovat tulevaisuudessakin tutkimusmaailman käytettävissä yhdenmukaiseksi suunniteltujen ohjeidemme mukaisesti.

Aineistonkäsittelijäntyö on Tietoarkiston ydintyötä, jota ilman Ailassa ei olisi jatkokäyttökelpoisia aineistoja. Tietoarkiston pitkäaikaiset tutkimusapulaiset Eliisa Haanpää (kvantitatiivisten aineistojen käsittely) ja Annika Sallinen (kvalitatiivisten aineistojen käsittely) kertovat, minkälaista aineistonkäsittelijän työ on, ja minkälaisen prosessin aineistot käyvät läpi ennen kuin ne ilmestyvät Ailaan.

Kyselytutkimukset arkistoituvat muuttuja muuttujalta

Eliisa

Aloitan kvantitatiivisen aineiston käsittelyn aina tutustumalla aineistoon, siihen sisältyviin muuttujiin sekä aineistoon liittyvään tutkimusraporttiin ja lisämateriaaliin. Avattuani datatiedoston, tarkastan ensimmäisenä kaikki muuttujat ja varmistan, että käsiteltävä data vastaa kyselylomaketta. Nimeän muuttujat kyselylomakkeen mukaisesti, mihin perustuen määrittelen myös muuttujien selitteet.

Tämän jälkeen arvioin aineiston tunnisteellisuutta ja arkaluontoisuutta, jonka jälkeen teen tarvittavat toimet vastaajien anonymiteetin säilyttämiseksi. Tässä vaiheessa apunani ovat usein Tilastokeskuksen erilaiset alue-, toimiala- ja tieteenalaluokitukset. Lopuksi vielä varsinaista dataa käsitellessäni tarkistan muuttujien frekvenssit suhteessa tutkimusraporttiin.

Käsittelen dataa SPSS:n syntaksin avulla. Numeroista ja loogisesta päättelystä pitävänä ihmisenä syntaksin työstäminen on mielestäni palkitsevaa puuhaa. Syntaksin tekemiseen sisältyy monia yksin ja yhdessä kollegojen kanssa pohdittavia haasteita, useita onnistumisen kokemuksia, kun komennot toimivat toivomallani tavalla ja tietysti työni kannalta tärkein tuotos, jatkokäyttöön valmistuva datatiedosto.

Varsinaisen datan valmistuttua siirryn aineiston kuvailuun, johon kuuluu muuttujien kuvailu sekä aineiston sisällöllinen kuvailu. Tietopankkina sisällöllistä kuvailua tehdessäni käytän tutkimusraporttia ja sieltä löytyviä aineistonkeruuseen liittyviä tietoja. Aineiston (eli datan sekä aineiston kuvailun) käsittelyn valmistuttua kirjaan tietokantaamme ”data valmis”-komennon, jonka jälkeen aineisto julkaistaan palveluportaali Ailassa.

Aineistoja käsitellessäni olen oppinut paljon paitsi tilastollisista menetelmistä ja kyselytutkimuksista, myös eri tieteenalojen tutkimusteemoista. Olen tähän mennessä käsitellyt aineistoja liittyen muun muassa lasten ja nuorten mediakäyttäytymiseen, lasten uhrikokemuksiin, suomalaisten hyvinvointiin, eduskuntavaaleihin, asumiseen ja kaupunkikuvaan, opiskeluun sekä vapaaehtoistoimintaan.

Aineiston käsittelyn eri vaiheissa olen yhteydessä yhteen tai useampaan tutkijaan, mikäli tarvitsen aineistosta lisätietoja. Yhteistyö sekä tutkijoiden suuntaan että kollegoiden kanssa on erittäin merkittävässä osassa työskentelyssäni aineistojen parissa.

Kvalitatiivisessa aineistossa tallentuu aina pala aikaa

Annika

Kvalitatiivisten aineistojen arkistointi poikkeaa kvantitatiivisten aineistojen arkistoinnista sikäli, ettei siinä tarvitse pohtia syntaksin komentoja, mutta lukulihaksia työ vaatii senkin edestä. Luemme tänne toimitetuista haastatteluista ja kirjoituksista jokaisen sivun. Tämä täytyy tehdä huolellisesti, että ihmisten tunnistetietoja ei jää luovutettavaan aineistoon. Tekstimassaa saattaa olla yhdessä aineistossa jopa lähes tuhat sivua.

Kvalitatiivisten aineistojen tarkastaminen on siis välillä uppoutumista lukemiseen, mutta työ sisältää myös järjestelmällistä tiedon poimimista sekä järjestelyä ja tietokoneohjelmien kanssa kikkailua – mikä on aina oma taiteenlajinsa.

Dokumentit nimetään järjestelmällisesti. Aineistojen taustatiedot järjestetään yhdenmukaisiksi ja niistä tehdään taustatietohakemisto jatkokäyttäjälle. Työssä käytetään lukuisia ohjelmia, joista tekninen palvelu keskustelee mm. termeillä DDI, HTML ja Python – minä keskityn opettelemaan konkreettisen käytön.

Koko arkistointiprosessin ajan teen muistiinpanoja eteen tulleista ongelmakohdista, niiden ratkaisuista ja vielä tehtävistä vaiheista. Listalla voi olla selvitettävänä, mitä tutkijan kryptinen merkintä muistiinpanoissa tarkoittaa, mihin teollisuusalaan karkeistetaan Suomussalmen Hallan lihajalostamo, sisältävätkö dokumentit piilodataa ja saisiko 400 erillisen tiedoston nimet muutettua automaattisesti toiseen muotoon, jotta kaikkea ei tarvitsisi tehdä käsin.

Kaikkeen löytyy yleensä vastaus, joko kollegoilta, tutkijoilta tai yhdeltä tärkeältä työkaverilta – internetistä. Netti on ollut oiva apu esimerkiksi tilanteessa, jossa oman pään kapasiteetti keksiä suomalaista naisten nimiä on tullut tiensä päätökseen.

Minun mielestäni kvalitatiivisten aineistojen arkistointi on erittäin mielenkiintoista, sillä tutkimusaineistoon perehtyminen on aina oma matkansa jonkin tieteenalan ja alueen tutkimuksen pariin. Aineistoja läpi kahlatessa oppii uusia käsitteitä ja ymmärtää taas elämää eri näkökulmista ehkä hitusen paremmin. Tutkittavat kertovat tutkijalle elämästään asioita, joita eivät muille välttämättä kerro. Työ sisältää myös varjopuolia. Koska kaikki työvaiheet vaativat tarkkuutta ja keskittymistä, silmien ja lukuhermojen ajoittaiselta väsymisiltä ei voi välttyä.

Arkistoinnin loppusuoralla kirjoitetaan vielä nettisivuille tuleva kuvaus aineistosta ja hiotaan aineiston yksityiskohtia. Esimerkiksi taustatietoihin tulee helposti virheitä. Minun tulee myös tarkastaa, että aineistoon on liitetty mukaan tutkimuskutsut, haastattelukysymykset ja muut tarvittavat dokumentit. Lisäksi haastattelukysymykset tulee tallentaa Aila-hakuun. Julkaisun jälkeen menen vielä nettisivuille katsomaan, että aineisto näyttää siellä siltä, miltä sen pitääkin!

Lisätietoa:
» Palveluportaali Aila

Annika Sallinen, tutkimusapulainen, etunimi.sukunimi [at] uta.fi
Eliisa Haanpää, tutkimusapulainen, etunimi.sukunimi [at] uta.fi