Sildiarhiiv: teadus

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.“ 

Teaduse headuse indeks võib vale mulje jätta

Eesti teadus 2019 arvamuslugude kogumikus näitavad Allik ja Lauk graafikut, mille kohaselt Eesti teaduse kvaliteet mõõdetuna viidete arvuga artikli kohta on viimase 20 aastaga eksponentsiaalselt kasvanud. Tore muidugi näha andmeid ja arvutusi, mis avaldatud arvamustele ka mingi aluse annavad, aga Alliku ja Laugu valitud suhtarv ei pruugi just kõige parem teaduse mõõt olla. Seda indeksit tõstab näiteks nõrgemate artiklite mitteavaldamine, isegi kui need artiklid tegelikult olulisel määral uut teadmist loovad (mis pole sugugi kindel – olen sellest kirjutanud https://sanderheinsalu.com/ajaveeb/?p=558). Näiteks kui suure teadusrahastuse korral avaldataks 2 artiklit, üks ühe ja teine kahe viitega, siis oleks viidete arv artikli kohta 1,5, aga kui väikese teadusrahastuse korral avaldataks ainult see kahe viitega artikkel, siis oleks suhtarv 2. Teaduse näiline tase võib niisiis tõusta rahastuse vähenemisega. Madalam finantseerimine paneb osad inimesed teadusest lahkuma, eeldatavasti pigem nõrgemad teadlased, kes kirjutaksid akadeemilisse maailma jäädes vähemviidatud artikleid. Samuti kui värsked doktorantuuri lõpetajad avaldavad madalamalt tsiteeritud töid kui kogenud professorid ja rahastuse alanemine vähendab noorteadlaste sissevoolu, siis suurendab see viidete arvu artikli kohta.

Teine mehhanism kuidas tõsta viidete arvu artikli kohta teaduse tegelikku taset parandamata on suunata avaldamine ümber valdkondadesse, kus keskmine viidete arv artikli kohta on suurem. Näiteks eksperimentaalfüüsikas kogub publikatsioon keskmiselt palju rohkem viiteid kui matemaatikas. Kui vähendada matemaatikute ja suurendada füüsikute arvu, aga jätta keskmise teadlase avaldatud artiklid ja saadud viited kummaski valdkonnas selle valdkonna keskmiseks, siis kogu Eesti teadlaskonna viidete arv artikli kohta tõuseb. Lihtne numbriline näide on, et riigis on 1 matemaatik ja 1 füüsik, kumbki avaldab 1 artikli aastas. Kõik matemaatikaartiklid saavad 4 viidet, aga füüsika omad 10, keskmine viidete arv artikli kohta niisiis 7. Kui asendada matemaatik teise füüsikuga, siis tõuseb viidete-artiklite suhtarv 10 peale. Seda võib saavutada teadusrahastuse matemaatikalt ära võtmise ja füüsikasse suunamisega.

Teadlase ja juhi omaduste vastandlikkus

Ideaalse teadlase ja juhi omadused paistavad teatud määral vastandlikud. Juhi puhul võib isegi vale otsus olla parem otsustamatusest. Ideaalses teadustöös otsitakse tõde ja tunnistatakse oma teadmatust. Juhtimisel võib rääkimine „ühest küljest ja teisest küljest“ stiilis olla nõrkuse märk, aga teaduses peaks loetlema kõik olulised tegurid, nii enda seisukoha poolt kui vastu. Juhtimisel on vaja kiireid otsuseid, vahel pole aega kõiki tegureid kaaluda. Teaduses peaks kõige olulisega arvestama. Juhtimiseks on vaja enesekindlust, teadustööks kahtlemist kõiges, sealhulgas enda arvamuse õigsuses.
Empiiriliselt on enesekindlamad inimesed edukamad ja tõusevad suurema tõenäosusega juhiks. Endast hästi arvavad inimesed ei pruugi näha vajadust palju haridust omandada, sest nad on (enda arvates) niigi targad. Seega ei omanda nad teadlase kvalifikatsiooni. Lisaks on teadustöö suhteliselt madalapalgaline ja enesekindlad arvavad, et väärivad kõrget palka.
Empiiriliselt on kooliajal ilusa välimusega inimesed edasises elus enesekindlamad. Ilu teeb inimese populaarseks, mis tõstab enesekindlust. Ilusatel on ka palju meelelahutusvõimalusi, mis ilmselt on kiusatus, mis segab hariduse omandamist.
Austraalia ülikoolides paistab olevat negatiivne korrelatsioon teadusedu ja juhtimise vahel, ehk inimesed, kellel teadustöö halvasti läheb, hakkavad või pannakse administratiivtööle (juhtivatele kohtadele). Nii näiteks oli Austraalia Rahvusülikooli majandus- ja ärikooli üle-eelmine dekaan (kes praegu on kogu ülikooli rahvusvahelise turunduse/suhtekorralduse juht) vanemlektor akadeemiliselt oluliselt nõrgemast ülikoolist. Dekaan juhib siin teaduskondade juhte, kes juhivad professoreid. Mitu inimest ülikooli tippjuhtkonnast on sinna tulnud otse üsna viletsa mainega ülikoolidest.
Võimalik, et inimeste teadusvõimekuse ja juhiomaduste vahel on negatiivne korrelatsioon, misjuhul ei tohikski teadlasi juhiks panna. Kui, siis eelistada viletsaid teadlasi. Enamik akadeemilisi inimesi arvab siiski, et teadlasi peaksid juhtima teadlased ning et vähemalt teadusjuhtimisvõime ja teadusvõime korrelatsioon on positiivne.

Tööjaotus majandusartiklite kirjutamisel

Majandusartiklil peab olema hea taustalugu (miks uuritav teema on majanduslikult oluline), pluss andmeanalüüs või teooria ja järeldused. On vähetõenäoline, et kõik need oskused on ühel inimesel. See viitab tööjaotuse kasulikkusele, nagu juba Adam Smith soovitas. Ehk üks teeb matemaatika, teine andmetöötluse, kolmas kirjutab jutu. Teatud määral seda juba rakendatakse, kuigi jutu kirjutaja teeb tavaliselt ka mingi osa analüüsist. Laboripõhistes valdkondades on uurimisrühmad suuremad ja tööjaotust rohkem. Seda spetsialiseerumist võib laiendada kogu teaduskonnale ja rohkemgi, ehk uurimisrühmas on lisaks matemaatikutele-statistikutele-majandusinimestele ka keelekorrektor, arvutigraafika tegija ja teised artikliviimistlejad.

Artiklite avaldamisandmete põhjal peaks ettevõtmise juht proovima ennustada, mis on lähiajal popid uurimisteemad ja katsuma “turgu” ennetada. Samuti peaks teaduskonna “turundaja” uurima, milline pealkiri teeb artikli tsiteerituks. Võimalik on (ebaeetiline) koostöö eri ülikoolide või teadlaste vahel, kus üks tsiteerib teist, et saada tasuks teise tsiteeringut. Selline kartell võib juba praegu toimida, aga seda tõestada on raske.

Samas, kui teadlaseks piisavalt targad inimesed on nii organiseeritud, et sellise meeskonnatööga hakkama saavad, siis on neil palju tulusamaid võimalusi kui teadus.