Tietäjien valtakunta

Tieto ei ole aina ymmärryksen väärti, jos on uskominen erästä viime vuosisadan merkityksellisimmistä psykiatreista, C. G. Jungia. Tiedon ja ymmärryksen suhteen arviointia ennen on ymmärrettävä kyseiset termit eri viitekehyksissä. Inspiraation näiden termien tarkasteluun sain seurattuani tovin suomalaisessa urheilujournalismissa noussutta sekavuutta ammattinimikkeiden kuten asiantuntija ja analyytikko välillä. Argumenttini mukaan näiden nimikkeiden huolimaton väärinkäyttö asettaa vääristyneitä odotuksia esitetyn informaation luonteen sekä luotettavuuden suhteen. Itse asiassa, uskoakseni näillä kahdella eri nimikkeellä on lähtökohtaisesti erilaiset tehtävät mediassa.

Palataan ensin kuitenkin takaisin tiedon ja ymmärryksen määritelmiin. Tieto on kokoelma menneistä tapahtumista ja ilmiöistä – yleensä koottuna abstraktien keskiarvojen muotoon. Jos kysyisin lukijalta, mikä oli viimeisen 20 vuoden aikana keskiarvoinen bruttokansantuote Suomessa, työttömyysprosentti Euroopassa,  keskilämpötila maailmassa, tai jalkapallon maailmanmestarijoukkueiden pallonhallintaprosentti, kykenisi hän helposti löytämään ja kommunikoimaan kyseiset luvut. Osa ihmisistä kävelee itseriittoisena nämä luvut mielessään, uskoen tietoon yksiselitteisenä ymmärryksenä ympäröivästä maailmasta. ”Minä tiedän sitä ja tätä.” Pelin henki muuttuu nopeasti, jos yllämainitun tiedon oppinutta pyydetään arvioimaan Suomen bruttokansantuotetta ensi vuonna tai seuraavan maailmanmestarijoukkueen pallonhallintaprosenttia. Nyt vaaditaankin jo ymmärrystä. Vaaditaan nimenomaan ymmärrystä koostetun tiedon osatekijöistä ja niiden vuorovaikutuksesta keskenään. Tai vaihtoehtoisesti voi tietysti keksiä omasta päästään lukuja ja kausaliteetteja noiden lukujen takana, tarkistaen huomaavatko ympäröivät ihmiset keisarin uudet vaatteet.

Asiaan perehtymättömän henkilön huomatessa rajansa, kuvaan astuvat analyytikot ja asiantuntijat, jotka pyrkivät luomaan yleisölle ja/tai tietylle yhteisölle lisäarvoa havaittujen tapahtumien syistä ja seurauksista, mutta myös arvioimaan tulevia tapahtumia pohjautuen heidän tapaansa käsitellä havaittua informaatiota. Tässä ollaankin nopeasti jo vedenjakajalla.

Tarkastellaan ensimmäiseksi parjaamaani analyytikon –nimikettä. Oxfordin sanakirja (9:s painos) määrittelee analyytikon ”henkilöksi, joka on taitava analyysissa”. Mikä on samaisen opuksen määritelmä analyysille?

Analysis (pl. analyses):
1.     (a) a detailed examination of the elements or structure of a substance etc. (b) a statement of results of this.
2.     Math. The use of algebra and calculus in problem-solving.

Virallisen ja osittain väljän määritelmän mukaisesti analyysi on yksityiskohtainen ja järjestelmällinen kerättyjen havaintojen tutkimusmenetelmä, sekä niiden raportointi. Analyytikot ovat taas yksilöitä, jotka hallitsevat nämä taidokkaasti. Tarkkaavaiset huomasivat varmasti jo ettei tämä menetelmä välttämättä viittaa syvään ymmärrykseen tutkitusta ilmiöstä, vaikkakin sen voidaan olettaa kasvattavan myös ymmärrystä informaation kumuloituessa pitkällä aikavälillä. Tärkeintä on ensimmäiseksi tunnistaa tutkittu ongelma, esim. ”mitkä ovat jalkapallossa voittamiseen vaikuttavia muuttujia?”, ja analysoida se mahdollisimman yksityiskohtaisesti tarjolla olevan informaation avulla – niin että tämä olisi analyysin tekijästä riippumaton. Jalkapallossa ja muissa urheilulajeissa kvantitatiivista dataa on nykypäivänä runsaasti tarjolla, joten algebran ja laskennan käyttö osana vähemmän subjektiivista analyysia olisi suotavaa. Analyytikko ei näin ollen voi heittää kevytkenkäisiä oletuksia tyyliin ”mitä enemmän joukkue A taklaa ottelun aikana, sitä suurempi voittamisen todennäköisyys on” ilman tilastollista näyttöä. Hieman huvittava esimerkkiväitteeni saattaa kuulostaa kärjistykseltä siihen verrattuna, kuinka useita tavanomaisempia väitteitä analyytikot saattavat vaikkapa syöttämisen, pallonhallinnan ja voittamisen suhteesta esittää. Usein esimerkit skaalataan yhteen tai muutamaan esimerkkitapaukseen ilman tilastollisen yhteyden esittämistä.

Mikä erottelee taitavan ja taitamattoman analyytikon toisistaan? Riittääkö pelkästään menneiden tapahtumien pilkkominen palasiin ja yhteyksien analysointi tuohon? Nykymaailmassa ei riitä. Taitava analyytikko kykenee muodostamaan analyyseihin perustuvien tilastollisten mallien pohjalta myös tarkkoja ennakkoarvioita tulevista tapahtumista.

Yhdysvaltalainen politiikan ja urheilun ilmiöihin keskittyvä analyytikko Nate Silver raportoi kirjassaan ”The Signal and the Noise” tutkineensa julkisuudessa runsaasti esilläolevien poliittisten analyytikkojen ennusteiden osumatarkkuutta menneissä presidentinvaaleissa. Yllätykseksi useimpien analyytikkojen osumatarkkuus ei ollut sattumaa parempi, ja mikä vielä huolestuttavampaa, tarjolla, ja selkeästi näkyvillä, olevan informaation melko yksinkertainen tilastollinen tarkastelu olisi nostanut osumatarkkuuden sattumasta taidoksi. Mutta tästähän taitamattomuudessa onkin kysymys.

Täten urheiluanalyytikoilta ei pitäisi ainoastaan kysyä voittamista (isolla otannalla, eri ympäristöissä) ennustavista muuttujista, vaan myös suorittamaan ennakkoarvioita joukkueista sekä yksilöistä, jotka tulevat voittamaan – ja miksi. Voisitteko kuvitella että Nordean pääekonomisti voisi pitää työnsä vetämällä keskiarvoisesti 30% marginaalilla hutiosumia bruttokansantuotteen ja ostovoiman kasvuennusteissa viiden vuoden aikana? Tai meteorologin ennustavan seuraavan päivän sään 150/365 (41%) kertaa päinvastaisesti väärin? Nämä huomioidaan, koska niillä on taloudellisia seurauksia. Väärinymmärryksien välttämiseksi tulee myös muistaa että molempien esimerkkien tapauksessa ennustaminen on pääosin huomattavasti vaikeampaa laajempien ja kontrolloimattomien dynaamisten järjestelmien takia.

Vaikka urheilussa ei ole samanlaista ”yhteiskunnallisen toimivuuden panosta”, olisi analyytikko-ammattinimikkeen selkeyden ylläpitämiseksi tärkeätä asettaa myös jotain odotuksia tehtäväkuvasta, ja sen laatuarvioinnista.

Expertise:
1.     Expert skill, knowledge, or judgement

Jottei tämä artikkeli pyörähdä puhtaaksi numeropeliksi, tarkastellaan seuraavaksi asiantuntijuutta. Kuten sama Oxfordin sanakirja ilmoittaa, on asiantuntijuus ominaisuutena haastavampi konkretisoitavaksi. Asiantuntijalla on oman alansa taitoa, tietoa tai arviointikykyä oletettavasti jotain määrittämätöntä viiteryhmää enemmän. Mikä viiteryhmä ja kuinka paljon?

Asiantuntijuus on huomattavasti laajempi käsite kuin analyytikko. Helppona esimerkkinä toimii musiikillinen osaaminen yhtenä asiantuntijuuden ilmentymänä. Jokaisen kuulijan on helppo erotella aloittelijan kaoottinen viulun pahoinpitely huippumuusikon harmonisesta soitosta – tämä voidaan vielä jopa kvantifioida (varianssina ennaltamäärätyistä nuoteista). Isompi haaste muodostuu kuitenkin kun tulisi määritellä ero huippusoittajan ja melkein huippusoittajan välillä. Molemmat soittavat erikseen kuunneltuna kauniisti, mutta erottelu syntyy kun heidät asetetaan vertailtavaksi. Usein valinta kohdistuu vieläkin yllättävän yhdenmukaisesti tiettyyn soittajaan.

Useimmissa tapauksissa nimenomaisesti ympäröivä yhteisö tunnistaa ja hyväksyy asiantuntijuuden. Urheilujournalismissa riittää usein menestys kilpaurheilijana tai pitkä näkyvä valmennusura yhteisölle asiantuntijuuden tunnistamiseksi. Jos tunnistus perustuu tähän yksinomaan, on myös todennäköisyys suurempi ettei asiantuntija tuota uutta lisäarvoa (lue: kouluta lukijaa/katsojaa/kuuntelijaa) vaikkapa seuratun urheilulajin katsomiseen sekä kokonaishahmottamiseen. Mielenkiintoisempi asiantuntijuuden ilmiö urheilumediassa on lähestyminen, jossa asiantuntija tarjoaa yksityiskohtaisempia ja monitasoisempia syy-seuraussuhteita tapahtumien kuvaamiseksi. Suomessa viimeisen kymmenen vuoden aikana luultavasti näkyvin asiantuntija tässä kategoriassa on/oli Petteri Sihvonen, joka tarjosi (myöhemmässä vaiheessa) ”Meidän Peli” –yläkategorian alle uuden termistön ja havaintosapluunan jääkiekkopelin seuraamiseen. Ilmiöstä ei tehnyt mielenkiintoista se oliko kyseessä totuus pelin kausaliteetista vai ei, vaan kyky tunnistaa hänen tarjoamansa havaintosapluuna eri toimintakategorioineen itse pelissä. Näin itsensä johtavaksi aateloineelle Sihvoselle kuin myös hänen lukijoilleen, jääkiekon aktiivikatsojille, syntyi varmasti ymmärryksen kokemus pelistä. Oliko kysymyksessä kuitenkin vain ihmisten havaintokyvyn herkistämisestä hieman hienommalle kollektiivisen hahmotunnistuksen tasolle?

Johtava, Sihvonen saattoi jääkiekkojournalismissaan aikanaan olla, mutta analyytikko hän ei ollut, vaan asiantuntija. Vaikka hän asiantuntijan roolissaan viittasi useasti omiin tilastoihinsa, ei hän omien havaintojeni mukaan esittänyt yksittäisiä otteluita laajemmassa katsannossa viivelähtöjen tai hitaiden hyökkäyksien suhdetta luotuihin maalipaikkoihin tai voittoihin. Taitavaa kynäilyä ja retoriikkaa lukuun ottamatta. Esimerkiksi jo pelkästään ottelusta kerättävä eri toimintakategorioiden tilastointi oli erittäin riippuvaista kerääjän havaintokyvystä (ymmärrys jääkiekkopelistä ja hahmottaminen). Miten kukaan muu voisi tällöin tutkia kyseisen analyysimenetelmän pätevyyttä ja luotettavuutta?

Analyytikko-nimikkeen puuttuminen ei kuitenkaan vähennä edellä mainitun herran suorittaman työn arvoa. Päinvastoin. Hän kykeni aukaisemaan tunnistettavasti pelistä malleja, jotka olivat yleisesti jääkiekkotilastoinnin tai puoliautomatisoidun videoanalyysin tavoittamattomissa tuona aikana. Tämän seurauksena olettaisin että kyseiset analyysimenetelmät ovat pyrkineet tunnistamaan yhä tarkemmin Sihvosen esittämiä havaintoja sekä teorioita. Parhaimmillaan tästä syntyy eräänlainen symbioosi analyysin ja asiantuntijuuden välillä, jossa analyysi pyrkii myöhemmin tutkimaan onko kyseisillä toiminnoilla merkittävää vaikutusta maalintekoon ja voittamiseen eri ympäristöissä ja tilanteissa.

Vielä selventääkseni: asiantuntijuus ja analyysi ehdottomasti tarvitsevat toisiansa myös jokapäiväisessä urheilutoiminnassa. Toimivana esimerkkinä 2000-luvun alku, jolloin Michael Lewisin julkaisema Moneyball –kirja saavutti kulttisuosion baseballin lajipiireissä. Tällöin vanhan koulukunnan edustajat pelkäsivät että kaikki kykyjenetsijät korvattaisiin markkinatalouden voiman mukaisesti huippuyliopistoista valmistuneiden tietokonenörttien luomilla algoritmeilla. Näin ei kuitenkaan käynyt. Yksinkertaisesti, Koska algoritmi ei kykene laskemaan ei-kerätyn datan pätevyyttä ja usein juurikin puuttuva data saattaa olla ennakkoarvioiden muodostamiseksi kaikista merkityksellisintä. Siitä syystä tarvitaan näkevä, puhuva, kuunteleva ja ajatteleva ihmisorganismi tuijottamaan vuosikausiksi pelaajien toimintoja kentällä ja kentän ulkopuolella. Sen, mitä hienoimmat älyteknologian sensoritkaan eivät kykene havaitsemaan ja laskemaan, saattaa juurikin hahmottua selkeäksi ratkaisuksi tällä hetkellä vielä monimutkaisimmassa tietokoneessa: ihmisaivoissa.

Yhteenvedon aika:

Asiantuntija ja analyytikko kommunikoivat samasta ilmiöstä, mutta omaavat erilaiset tehtävänkuvat. Siinä missä laadukkaan analyytikon on oltava taitava tutkija, on laadukkaan asiantuntijan urheilujournalismissa oltava taitava ymmärtäjä ja kommunikoija. Analyytikon laatu tulee ennemmin tai myöhemmin selville ennakkoarvioiden tarkkuudessa, kun taas asiantuntija tarvitsee seuraajakuntansa huomion, vähintään, pätevöittääkseen roolinsa. Absoluuttinen totuus ei koskaan valkene analyytikolle ja asiantuntija ei sitä yksinkertaisesti voi tietää tietävänsä. Usko on asia erikseen. Aikaansa edellä olevat asiantuntijat tulevat aina ratsastamaan ymmärryksen huipulla ja parhaimmat analyytikot työskentelevät kaventaakseen tiedon ja ymmärryksen välistä kuilua. Suurimman osan mediakentällä toimivista lajianalyytikoista tulisi muuttaa nykyinen oma ammattinimikkeensä asiantuntijaksi tai muuttaa/laajentaa tehtäväkuvaansa täysiveriseksi analyytikoksi.