Sildiarhiiv: teadus

Nõuandja, kel endal palju probleeme

Teise silmas pindu näed, enda silmas palki ei näe.” „Need, kes oskavad, teevad, need kes ei oska, õpetavad ja need, kes õpetada ka ei oska, töötavad välja õpetamismetoodika.” Sellised ütlused võivad psühholoogiliselt ja poliitökonoomiliselt vahel õiged olla, aga vahel on need valed.

Inimene, kel on endal palju lahendamata probleeme, võib ometi teisele tema probleemi kohta kasulikku nõu anda, isegi kui teisel on vähem probleeme. Näiteks nõuandjal tekivad probleemid nr 1-10, millest ta lahendab pooled: nr 1,3,5,7,9. Teisel tekivad probleemid 9-12, seega vähem kui esimesel isegi peale lahendamist. Nõuandja võib probleemi nr 9 lahendust teisele seletada. Teine võib vastutasuks leida ja seletada nr 10 lahendust.

Paljude probleemidega inimene võib olla parem nõuandja kui vähestega, eriti juhul kui ta on palju lahendanud ja tema probleemide arvukust põhjustab nende kiire juurde tekkimine, mitte aeglane lahendamine. Seevastu kui inimesel kuhjub palju probleeme, kuna ta pole hea lahendaja, siis ei pruugi ta eriti hea nõuandja olla.

Kui inimene ise probleemi lahendanud ei ole, vaid ainult teoretiseerib nagu mina siin kirjutades, siis kuidas võiks nõu saaja hinnata nõuandja kompetentsi ja pakutud lahenduse headust? Eeldame, et nõu saaja tahab nõu headust hinnata enne selle proovimist ja pole valdkonnas asjatundja. Saaja võib lugeda teaduskirjandust, selle lihtsamaid ülevaateartikleid või veel lihtsamaid õpikuid, aga see on aeganõudev ja mõnele üle jõu käiv. Kiirem, aga ebatäpsem hindamisviis on nõuandja tarkuse ja hariduse põhjal, eriti antud valdkonnas. Kui nõuandja CV on kättesaadav, võib sealt lugeda signaali tema kompetentsi kohta. Teine ebatäpne, kuid pisut informatiivne hindamisviis on vaadata nõuandja probleemide hulka – muude tegurite samaks jäädes on paremal probleemilahendajal vähem probleeme. Selles mõttes on „Mis sa teisi õpetad, vaata parem ennast!” statistiliselt õigesuunaline, kuigi üsna mürarikas otsustuskriteerium.

Tõestamiskohustus peaks olema väite esitajal

Toodete kohta esitatakse igasuguseid väiteid (noorendab nahka, väljutab toksiine, kasulik keskkonnale, toetab arengumaade väiketalunikke), mis enamasti pole tõendatud. Väite algne väljamõtleja saab tavaliselt selle uskujate pealt rahalist kasu.

Tõestamiskohustus peaks olema väite esitajal, mitte ümberlükkajal. Väite sihtrühma nullhüpotees peaks olema, et tootel pole seda omadust, mida väidetakse, olgu positiivset või negatiivset. Väiteid välja mõelda on suurusjärkude võrra lihtsam kui neid teaduslikult kontrollida, seega tõendada või ümber lükata.

Kui tõestamiskohustus on väite ümberlükkajal, jõuame loogilise vastuoluni, mille tuletuskäik on järgnev. Iga toote kohta käiva iga väite puhul esitame sama toote kohta vastupidise väite (vanandab nahka, sisestab organismi toksiine, kahjulik keskkonnale, kahjustab arengumaade väiketalunikke). Kuna neid esitamise hetkel ümber lükatud pole (enamikku ei viitsi keegi kunagi kontrollida), siis tuleb neid tõena võtta. Vastupidised väited sama toote kohta ei saa loogiliselt mõlemad tõesed olla. Vähemalt üks neist on väär, mis on vastuolus eeldusega, et ümber lükkamata väited on tõesed.

Väite algne esitaja enamasti üritab oma toodet konkureerivatest paremana näidata. Igasuguse paremusjärjestuse võib aga lihtsasti loogikaga vastuollu panna kui tõestamiskohustus on ümberlükkajal. Vastuolu tekitamiseks esitame kõik väited kõigi teiste toodete kohta. Kuni neid väiteid pole ümber lükatud, on kõigil toodetel kõik omadused. Sel juhul pole ühegi tootepaari vahel vahet – ei mingit paremusjärjestust. Loogiliselt pole siis mingit põhjust tarbida väidetega reklaamitavat toodet konkurendi asemel. Kui tarbijad mõtleksid loogiliselt, siis poleks väite algsel esitajal väitest kasu, sest selle neutraliseeriks vastandväide või kõigi teiste toodete kohta sama väide. Tarbija võib need väited oma peas endale esitada.

Kui tõestuskohustus oleks ümberlükkajal, peaks reklaamija vastandväite ja teiste toodete kohta sama väite ümber lükkama, et enda toodet eristada või paremana näidata. Kõigi väidete kontroll kõigi toodete kohta on lõpmatult kulukam kui ühe toote ühe väite kontroll. Loogiliselt mõtlevate tarbijate korral oleks ka reklaamijale kasulikum kui tõestuskohustus oleks väite esitajal. Reklaam tõestamata väidetega töötab tarbijate ebaratsionaalsuse tõttu.

Teaduslikult tõestatud” on samuti väide, mida esitaja tõestama peaks. Teaduslik tõestus peab kasutama teaduslikku meetodit: kõigepealt panna paika, mis järeldus millistest andmetest teha (kui andmed tulevad x siis otsustame y), siis koguda andmed ja siis järgida alguses paika pandud järeldamisreeglit. Esimene samm on mitte petta ennast. Uuringu läbiviijad ei pea olema teadlased ega teadusasutused. Hea signaal oleks kui läbiviijad oleksid sõltumatud väite esitajast. Seda on keeruline tagada, sest uurimisasutused konkureerivad omavahel ja esitaja valib kontrolli läbiviijaks sellise asutuse, kust varem on esitaja väidet või sarnaseid väiteid kinnitavaid tulemusi tulnud. Uuringuraha saamiseks tekib asutusel motiiv esitaja väiteid kinnitada.

Kuidas tõestada, et kasutati teaduslikku meetodit? Üks viis järeldusreegli tõestamiseks on see avalikult registreerida, avaldades uuringuplaani vastavas veebiportaalis või lisades selle krüpteeritud plokiahelasse. Viimane võimaldab ka plaani kuni läbiviimise lõpuni salajas hoida ja siis dekrüpteerides tõestatult avaldada, et konkurendid seda ei kopeeriks ega ennetaks.

Andmete kogumise tõestamiseks võib kogu katse mitme nurga alt kogu pikkuses videosse võtta. Salvestusruum on tänapäeval odav. Video ei pea olema täiesti võltsimiskindel. Piisab, kui seda on nii kulukas võltsida, et odavam on aus katse teha ja negatiivse tulemuse korral väidet mitte esitada. Video saab samuti reaalajas krüpteerida ja plokiahelasse lisada, et seda hiljem avaldada ja selle salvestusaja ülempiiri tõestada.

Kui järeldusreegel ja andmed on avaldatud, siis saavad ka teised järeldusreeglit andmetele rakendada ja meetodi viimast sammu kontrollida. Andmete vorming ja järeldusreegli kirjeldus võivad selle sammu väga lihtsaks või keeruliseks muuta. Mida lihtsam, seda ausam. Lihtsust saab alguses testida, rakendades järeldusreeglit simuleeritud andmetele ja kogudes andmeid selliselt katsetatud vormingus.

Prokuratuuri mõjuvõimu mõõtmisest

Rein Lang ja Leon Glikman on korduvalt väitnud, et Eestis on prokuratuuril suur mõjuvõim, mida too ära kasutab alusetute süüdistuste esitamiseks ja et ajakirjandus on prokuratuuri suhtes kriitikavaba, lugedes kahtlustuse kohe süüdimõistmiseks. Prokuratuur eitab sellist käitumist. Mõlemad pooled on osavad sõnaseadjad. Sõna sõna vastu olukorras pole kodanikul selge, kummal on õigus.

Prokuratuuri tegeliku mõjuvõimu mõõtmiseks ja alusetute süüdistuste osakaalu hindamiseks peaks prokuratuuri tegevust võrdlema teiste riikide vastavate asutustega. Loomulikult on võrdlemiseks vaja eeldusi – kui uskuda vandenõuteooriat, et kogu riik on prokuratuuri kontrolli all ja iga süüdistus viib süüdimõistmisele, siis ei saa hinnata alusetute süüdistuste osakaalu. Eeldan, et kohtud ega kurjategijad ei tegutse prokuratuuriga kooskõlastatult erinevates riikides erineval määral. Kui nad igal pool sama palju kooskõlastavad, saame ikkagi eri riikide prokuratuuride keskmist mõjukust ja süüdistuste tõesust võrrelda.

Naiivne oleks ka lugeda süüdimõistmiste protsent süüdistuste hulgas prokuratuuri efektiivsuse mõõduks. Kui ühes riigis teatavad inimesed ainult ilmselgetest kuritegudest ja teises igasugusest kahtlasest tegevusest, siis on süüdimõistmise protsent esimeses suurem ka prokuratuuri pisut väiksema võimekuse korral, sest selget kuriteokoosseisu on lihtne kohtus tõestada. Kui ühes riigis on kohtud süüdistaja poole kaldu, teises kaitsja, siis on süüdimõistmise protsent esimeses kõrgem, isegi kui sealne prokuratuur on nõrgemal tasemel.

Kohtute kallutatust prokuratuuri suhtes või kriminaalasjades on raske eristada prokuratuuri tugevusest. Kui eeldada, et kohtute kallutatus süüdistaja poole on sama nii tsiviil- kui kriminaalasjades, siis saab seda kallutatust mõõta hageja kasuks lahendatud tsiviilasjade protsendiga, mida tuleb korrigeerida hagide arvuga elaniku kohta, sest kui ühes riigis esitatakse palju alusetuid hagisid, teises ainult põhjendatud hagid…

Kuriteost teatamise tõenäosust saab eraldi mõõta, seega eristada prokuratuuri tugevusest, kui on olemas õigussüsteemiväline mõõdik kuritegude hulga kohta ja kuriteoteadete arv. Väline mõõdik on näiteks esindusliku valimiga küsitlus „Kas olete isiklikult olnud kuriteoliigi x ohver?”, „Kas keegi teie tuttavatest on ja kui palju on teil tuttavaid?” Teatamise tõenäosuse erinevus kuriteoliikide lõikes on samuti kasulik teave. Vähe teatatud kuritegusid saab mõõta kaudselt, näiteks koduvägivalda kahtlaste vigastustega arstiabi saavate inimeste arvu järgi, kes väidavad, et kukkusid.

Praktiliselt võib prokuratuuri võimsuse mõõtmiseks jooksutada riikide lõikes regressiooni, kus sõltuv muutuja on süüdimõistmiste protsent, sõltumatud muutujad kuriteost teatamise tõenäosus ja kohtu süüdistaja poole kallutatuse määr. Lisada võib ka muid muutujaid nagu kuriteo liik, SKP inimese kohta, prokuratuuri suurus protsendina rahvastikust, prokuratuuri keskmine palk. Prokuratuuri tugevuse mõõt igas riigis on see osa süüdimõistmiste protsendist, mida sõltumatud muutujad ei seleta, ehk regressiooni jääk (inglise keeles residual).

Soojuskao täpsem mõõtmine

Mõõtmaks kui kiiresti keha külmas vees minutis soojust kaotab (et hinnata näiteks kalorikulu talisuplusel), peaks organismi sisemise soojendusmehhanismi välja lülitama, ehk määrama laiba soojuskao. Seda on lihtsam ja odavam teha näiteks sea laibaga kui inimese. Selleks peab soojendama lihakeha ühtlaselt kehatemperatuurini ja siis panema teatud ajaks külma vette. Seejärel tuleks mähkida laip põhjalikult soojusisolatsiooni, et lasta temperatuuril kogu organismis ühtlustuda ja alles siis mõõta temperatuuri mitmest kohast. Korrata võib mitu korda, et mõõtmisi keskmistades täpsemat tulemust saada.

Püsisoojase looma sisemine soojustootmine töötab temperatuurikaole vastu, nii et temperatuuri põhjal ei saa siis kalorikulu arvutada. On ka teisi võimalusi kalorikulu määrata, näiteks hingamise hapnikukulu ja süsihappegaasi teket mõõtes (kinnises kapis).

Suhteliselt lihtne ja odav viis soojuskao teada saamiseks on ka vee soojenemise mõõtmine: vee kogus korda temperatuurierinevus enne ja pärast inimese selles viibimist korda vee erisoojus. Vesi peab olema hästi soojusisoleeritud ja peale ujumist peab laskma selle temperatuuril ühtlustuda enne kui mõõta. Vee segamine kiirendab ühtlustumist. Bassein peab olema ka pealtpoolt soojusisoleeritud, soovitatavalt ka inimese selles viibimise ajal. Võimalik on vahtplastiga vooderdatud veekindel kast, peal vahtplastist kaas mille sees on inimesele hingamistoru.

Puu aastarõngaste loendamine masinnägemisega

Mitmel teadusalal kasutatakse puude aastaringide andmeid. Näiteks ajaloolise metsakasvu ja keskkonnatingimuste (temperatuur, sademed) mõõtmiseks. Praegustes maailmatasemel uuringutes kasutatakse paarikümnest kohast maailmas käsitsi loendatud aastarõngaid. Seda andmehulka saaks väikese kuluga oluliselt suurendada, loendades raie käigus masinnägemisega ringe kõigilt kändudelt. Tuleb vaid igast kännust foto teha ja andmebaasi üles laadida. Metsalangetajad võivad seda teha oma telefoniga, aga lihtsam oleks, kui harvesteri või mootorsae küljes olev kaamera automaatselt kändu pildistab ja wifi piirkonda jõudes pildid üles laadib. Kui metsas andmeside on, võib ka kohe pildistamise järgselt laadida.

Praktilisest vaatepunktist oleks lihtsaim harvesteri käpa külge kaamera monteerida, mis aktiveerub käpa liigutamisel või saeheli või -vibratsiooni peale, leiab automaatselt maastikult värske kännu (nagu näotuvastus nutitelefonides), fokusseerib, teeb foto ja laadib üles kas wifi levialasse jõudes või andmeside kaudu. Probleemiks on, et kaamera saab poriseks, läheb kuhugi vastu ja katki või teeb vihm selle uduseks. Kaamera mittetöötamise saaks automaatselt tuvastada (kui pilti ei näita, siis on midagi viga) ja sellest teavitada näiteks harvesteri juhti, et ta läätse puhtaks pühiks või kaamera parandusse viiks.

Kaamera saaks ka mootorsaega töötaja kiivri külge monteerida ja samuti automaatselt aktiveerida saehääle lõppemise või puu pikaliprantsatamise ragina peale. Idee on sarnane politseinike kehakaamera või püstolikaameraga, mis tulirelvalasu peale aktiveerub.

Ebateaduse ja teaduse mäng

Ebateadus üritab jäljendada teadust, kasutades selle termineid (metameditsiin, kvantpuudutus, DNA, bioparandus, elemendid, organism), aga teadus püüab distantseerida ennast pseudoteadusest, rõhutades sõnade täpseid definitsioone ja nende erinevust tavakasutusest või soolapuhujate jutust. See mäng sarnaneb võltsingute ja ehtsate toodete strateegiatele – piraatkaubad püütakse teha võimalikult jäljendatava sarnased, aga originaaltooted proovivad end eristada nii õiguslike kui tehnoloogiliste vahenditega ning pidevalt uuenedes. Kauba- ja maksumärgid ja registreeritud asukohatähised on juriidiline kaitse võltsingute ja salakauba vastu. Vesimärgid, DRM, keeruline unikaalne muster on tehnoloogiline kaitse. Teadus siiski ei leiuta uusi termineid ebateadusest erinemiseks, ega ole ka oskussõnavara patenteerinud, kuigi võib-olla peaks, sarnaselt kaubamärkidele ja nende reklaamloosungitele.

Moetsüklid on ka mäng selles vaimus – popkultuuri tähed ja muud tuntud inimesed püüavad erineda massidest, vahetades tihti moodi, aga rahva enamik püüab imiteerida kuulsusi, enamasti küll eelmise hooaja moega (hinnakaalutlusel).

Rahusti võib pea selgeks teha

Teoreetiliselt võib stressis inimesel rahusti aju paremini tööle panna kui erguti, näiteks kofeiin. Toimemehhanism oleks järgnev. Pinge ja ärevus tekitavad põgene-või-võitle refleksi, mis viib vere lihastesse, seega ajust ära. Täpsemalt, veri lahkub stressi tõttu kõrgema mõtlemisega tegelevatest ajupiirkondadest, aga võitlemise ja põgenemisega tegeleva ajutüve (niinimetatud sisalikuaju) varustatus paraneb. Kui rahusti stressi piisavalt vähendab, aga doos pole nii suur, et erilist unisust või tuimust tekitada, siis võib aju otsmikusagarate verevarustus paraneda ja vaimne erksus suureneda. Erguti puhul vastupidi: ärevuse suurenemine võib kognitiivsete piirkondade verevarustust halvendada rohkem kui äratav mõju neid tööle sunnib.

Seda teooriat on keeruline kontrollida, sest stressitase peab olema kõrge ja rahusti doos üsna täpne, lisaks peab rahusti mõjuma rohkem lihaste ja verevarustusega tegelevatele närvisüsteemi piirkondadele kui aju unepiirkonnale. Loomade peal on vaimu erksust keeruline mõõta.

Alkoholi maitset varjavate maitse- ja toiduainete katse

Üks uurimistöö idee, mille vastus mind huvitab: mis maitse- ja toiduained varjavad alkoholi maitset kõige paremini? See info ilmselt huvitab ka alkoholitootjaid. Katseloomad üldiselt väldivad alkoholi joomist enne kui neid sellest sõltuvusse harjutatud pole. Üks variant on pakkuda katseloomadele erinevate ainetega segatud etanooli (veega erinevatesse kontsentratsioonidesse lahjendatult) ja nende joodava koguse ja kontsentratsiooni põhjal mõõta, mis aine alkoholi kõige maitsvamaks muudab. Tõenäoliselt suhkur ja muud sellised toiduained, mida loomad niigi süüa tahavad. See kahjuks ei mõõda alkoholi tuvastatavust, vaid lihtsalt segu maitsvust.

Alkoholi kontsentratsiooni äratundmise lihtsuse mõõtmiseks peaks kas treenima loomad tajutava kontsentratsiooni kohta teadet andma (näiteks skaalal osutit liigutades, preemiaga õige äraarvamise eest) või otse ajust alkoholi tajumise signaali mõõtma. Võib ka inimkatse teha – ilmselt on palju tudengeid valmis alkoholi maitsmise eksperimendis lausa tasuta osalema :). Täpseimale kontsentratsiooni äraarvajale võib auhinna lubada või lihtsalt talle avalikult austust avaldada, et ta kaaslaste ees kiidelda saaks.

Katseks peaks segama alkoholi veega erinevates kontsentratsioonides, jagama juhuslikus järjestuses nummerdatud joogianumatesse, mida on iga kontsentratsiooni kohta ühepalju. Kogused ka anumate vahel võrdsed. Siis peaks lisama maitset varjavaid aineid eri kombinatsioonides iga kontsentratsiooniga anumatesse ühepalju, sõltumatult numbritest. Kõik see tuleks üles kirjutada. Inimene, kes ei tea, millisesse anumasse mida pandi, peaks siis need jooginõud katsealustele serveerima. Katsealused peaksid omavahel suhtlemata kirjutama oma hinnangud kontsentratsioonile iga neile antud anuma numbri kohta. Pärast saab hinnangud, tegelikud kontsentratsioonid ja seguained numbri alusel kokku viia.

Sääsetõrjevahendite katse enda peal

Et teada, milline sääsetõrjevahend kõige paremini töötab, tegin järgneva katse. Panin eri kehaosadele erinevaid vahendeid, jätsin mõne ka kaitseta (kontrollpiirkonnaks), kirjutasin piirkonnad ja neile pandud vahendid tabelisse. Püüdsin siis unustada, mis tõrjevahend mis kehaosale sai, et mitte alateadlikult mõõtmistulemusi kallutada. Läksin seejärel võssa kraavi äärde seisma, käed laiali ja kirjutasin telefoni üles kõik sääskede maandumised, mida märkasin. Murphy seadus kehtis jälle – kui mul sääski vaja oli, siis pidin neid tükk aega ootama ja neid lendas vähe kohale. Pikka imemist ma üheltki märgatud sääselt ei kannatanud – lõin ta laiaks või ajasin ära, nii et vähendasin ka ise uuringu valimi suurust.

Sääsed eelistasid selgelt mu kehal võimalikult madalal maanduda. Kõik tõrjevahendid töötasid enamvähem sarnase efektiivsusega ja neist oli kasu – kaitsevahendita nahal maandus palju rohkem sääski kui sümmeetrilise kehapiirkonna kaitstud nahal.

Teadus ei anna tõde, küll aga parima signaali selle kohta

Arvan, et eksisteerib tõde – kuidas universumis asjad tegelikult on – aga see eksistents on usuküsimus. Eeldame, et tõde on olemas. Gödeli võimatusteoreemi kohaselt pole kõik tõesed väited tõestatavad. Seega teadus ei saa tõestada kõiki tõeseid väiteid.

Vaatame siis ainult matemaatiliselt tõestatavaid väiteid, mis peavad olema tõesed, aga ei hõlma kõiki tõeseid väiteid. Inimkonna praegune teaduse tase on kaugel sellest, et jõuda kõigi tõestatavate väidete tõestamiseni. Lisaks on minevik näidanud, et teaduses tehakse aeg-ajalt vigu. Seetõttu on tõenäoline, et ka praeguses teaduses on vigu, ehk teadus on „tõestanud“ ka mõned väärad väited. Loodetavasti lükatakse need väärad tõestused tulevikus ümber.

Enamik teadustööd väiteid ei tõesta (matemaatilise loogika mõistes), vaid pakub statistilist hinnangut tulemuste õigsuse kohta. Teaduse areng tähendab veapiiride kitsenemist ja täpsemaid tõenäosushinnanguid suurema arvu väidete kohta. Kui teadus tulemust ei tõesta, vaid annab statistilise hinnangu, siis ei tea inimkond antud asjas tõde, vaid ainult tõenäosuslikku signaali tõe kohta.

Miks siis kasutada teadust? Sest see on parim tõe kohta saadaolev signaal, mis inimkonnal on. „Parim signaal“ on informatsiooniteoreetiline mõiste, mis tähendab, et kõik teised signaalid on antud signaali mürarikkamad variandid. Kui tahta teha otsust, mille tulemus sõltub sellest, milline on tegelik tõde, siis parima oodatava tulemuse saamiseks tuleks järgida parimat signaali. Mõni teine signaal võib mõnel juhul anda sama hea tulemuse kui parim signaal, aga ei saa kunagi anda paremat, sest teise signaali võime saada parimast signaalist osa teabe ära viskamisel.

Teadusvastaste üks tavalisi demagoogiavõtteid on: „Kas sa arvad, et teadus teab kõike? Aga miks siis teadus pikka aega uskus valeväidet X, mis nüüdseks on ümber lükatud?“ Neid hiljem ümber lükatud väiteid on palju, sest enamjaolt annab teadus vaid tõenäosusliku tulemuse ja tulemuste suure hulga tõttu on ka ümber lükatud tulemusi arvukalt. Üks võimalik vastus ülaltoodud demagoogiavõttele ongi, et teadus ei tea muidugi kõike, aga on statistiliselt parim signaal tõe kohta, mis meil on. Rumal oleks jätta kasutamata osa inimkonnal olemas olevast infost, otsustades mingi halvema signaali (usu, ideoloogia, naabri jutu, internetifoorumi postituste) põhjal. Agressiivsem ja demagoogilisem vastus oleks: „Aga kas sina arvad, et sinu usk/ideoloogia/kuulujutt teab kõike? Miks siis see allikas pikka aega uskus valeväidet Z, mis nüüdseks on ümber lükatud? Teadus esitab vähem valeväiteid ja lükkab need kiiremini ümber, kui sinu allikas. Aeg-ajalt võib teadus eksida ja sinu allikas sama asja kohta õiget infot anda, aga see on harv juhus, keskmiselt see nii ei ole.“