Tiedeneuvonta

Wikipediasta
Siirry navigaatioon Siirry hakuun

Tiedeneuvonta (science for policy) tarkoittaa tieteen tukea päätöksenteolle politiikkatoimien valmistelussa ja toteuttamisessa. Tiedeneuvonta tulee erottaa tiedepolitiikasta (policy for science), jossa on kyse tieteeseen ja tutkimustyöhön liittyvistä poliittisista päätöksistä, kuten tieteen rahoituksesta.[1]

Tiedeneuvonnalla on useita mahdollisia funktioita: kompleksisten jär­jestelmien ymmärtäminen; vaihtoehtoisten toi­menpiteiden kartoitus ja niiden seurausten en­nakkoarviointi; jälkiarviointi; neuvonta kriiseissä; ennakointi ja teknologioiden arviointi sekä tiedediplo­matia[2]. Yksinkertaistaen tiedeneuvonta on toimintaa, jossa muodostetaan politiikan tietopohjaa.[3]

Tiedeneuvonnan hyödyt voivat olla moninaisia. Se voi lisätä niin tutkijoiden kuin päättäjien ymmärrystä yhteiskunnan tilasta ja ilmiöistä, syventää tutkijoiden ja päätöksentekijöiden välistä luottamusta ja parantaa näiden välisen yhteistyön edellytyksiä, tarjota työkaluja politiikan ongelmien ratkaisuun sekä lisätä päätöksenteon uskottavuutta. Tiedeneuvonta myös tukee ja edistää tieteen yhteiskunnallista vaikuttavuutta.[4][5][6]

Tiedeneuvonnan järjestelmä muodostuu erilaisista tietoa tuottavista, välittävistä ja hyödyntävistä toimijoista.[7] [8] Eri toimijoiden suhteet ja roolit ovat vaihdelleet eri maissa eri aikoina. Anglo-amerikkalaisissa maissa yleinen on niin sanottu johtavan tiedeneuvonantajan (chief scientific adviser) malli, jossa hallinnon sisäistä tiedeneuvontaa koordinoi yksi henkilö.[1] EU:n komissiossa toimii johtavien tiedeneuvontajien ryhmä (group of chief scientific advisors)[9]. Suuressa osassa maailmaa tällaisia päätiedeneuvonantajia ei ole, vaan järjestelmät ovat hajautetumpia. Näin on myös Suomessa.[1] (Katso kuvaus Suomen järjestelmästä täältä[vanhentunut linkki].)

Kaksi tiedeneuvonnan mallia

[muokkaa | muokkaa wikitekstiä]

Voidaan erottaa kaksi toisiaan täydentävää tiedeneuvonnan mallia: lineaarinen ja yhteiskehittävä tiedeneuvonta.[1]

Lineaarinen tiedeneuvonta perustuu kysymys–vastaus-mallille: päättäjät kysyvät ja tutkijat vastaavat. Vuorovaikutus on rajallista ja keskittyy vastausten kommunikointiin ja tulkintaan. Edellä mainittu johtavien tiedeneuvonantajien malli edustaa lineaarista tiedeneuvontaa. Siinä tutkimustyö tehdään erillään päätöksenteosta, ja yksittäisillä henkilöillä on keskeinen rooli tuloksien välittämisessä politiikkavalmistelun tueksi.[10][11]

Yhteiskehittävässä tiedeneuvonnassa tutkijat ja päätöksentekijät puolestaan osallistuvat vuorovaikutukseen, jossa tietoa tulkitaan ja jäsennetään yhdessä. Tämä malli on yleistynyt, sillä laajasti on koettu, että lineaarinen tiedeneuvonta ei riitä, kun käsiteltävinä on yhä kompleksisempia ilmiöitä ja viheliäisiä ongelmia. Tällaisia ongelmia on mahdotonta lähestyä teknisillä, tarkkarajaisilla ja yhteen tieteenalaan rajautuvilla kysymyksillä.[12][13][14]

Tiedeneuvonnasta tiedevälittämiseen

[muokkaa | muokkaa wikitekstiä]

Tiedon ja poliittisen päätöksenteon välistä suhdetta on lähestytty erilaisilla käsitteillä. On puhuttu muun muassa tietoperusteisesta päätöksenteosta, tietopohjaisesta päätöksenteosta, tiedeneuvonnasta, tiedeneuvonannosta, tieteen ja päätöksenteon vuorovaikutuksesta, tietojohtamisesta sekä tieteen yhteiskunnallisesta vaikuttavuudesta. Käsitteet tai niiden käyttö eivät ole vakiintuneita, ja käsitteiden eroista ja soveltuvuudesta käydään keskustelua.[1]

Esimerkiksi tiedeneuvonta- ja science advice -nimityksiä on viime aikoina alettu pitää ongelmallisina, sillä ne korostavat vuorovaikutuksen yksisuuntaisuutta ja lineaarisuutta. Neuvonta ei riitä kuvaamaan sitä monimutkaista ja -muotoista toimintaa, josta tietopohjaisen päätöksenteon tukemisessa 2000-luvun toimintaympäristössä on kyse.[15][16][17] Tiedon tuottajien ja hyödyntäjien välissä on yhä useammin erillisiä toimijoita, jotka keskittyvät nimenomaan tutkitun tiedon välittämiseen sekä eri toimijoiden välisten yhteyksien, verkostojen ja yhteisymmärryksen rakentamiseen.[18][19][20] Tätä on kutsuttu tiedevälittämiseksi (knowledge brokering). [21] Tiedevälittäjät toimivat sillanrakentajina ja mahdollistavat päätöksenteon ja tutkimusyhteisön edustajien mahdollisimman sujuvan vuorovaikutuksen.[1]

  1. a b c d e f Kärkkäinen, Tommi & Kuosmanen, Jaakko & Särkkä, Nanna: Tieteen ja päätöksenteon välinen vuorovaikutus eilen, tänään ja huomenna. Tiedeneuvonnan kehittämishanke Sofi, 2021. Teoksen verkkoversio.
  2. Gluckman, Peter: The role of evidence and expertise in policy-making: the politics and practice of science advice. Journal & Proceedings of the Royal Society of New South Wales, 2018, 151. vsk, nro 1, s. 91–101.
  3. Kuosmanen, Jaakko & Sivonen, Marja Helena: Tiedeneuvonta poliittisen päätöksenteon tukena. Tieteessä tapahtuu, 2020, nro 1. Artikkelin verkkoversio.
  4. Weiss, C.: The many meanings of research utilization. Public Administration Review, 1979, 39. vsk, nro 5, s. 426–431.
  5. Dunlop, C. A. & Radaelli, C. M.: The lessons of policy learning: types, triggers, hindrances and pathologies. Policy & Politics, 2018, 46. vsk, nro 2, s. 255–272.
  6. Boswell, C.: The political functions of expert knowledge: knowledge and legitimation in European Union immigration policy. Journal of European Public Policy, 2008, 15. vsk, nro 4, s. 471–488.
  7. Wilsdon, J., Allen, K. & Paulavets, K.: Science advice to governments: diverse systems, common challenges. A briefing paper for the Auckland conference, 28–29 August 2014.
  8. Pedersen, D. B. & Hvidtfeldt, R.: The Danish eco-system of science for policy. Copenhagen: The Danish Council for Research and Innovation Policy, 2021.
  9. Group of Chief Scientific Advisors – How the group works, members, scientific advice topics, news and events. ec.europa.eu. Viitattu 17.2.2022.
  10. Karhunmaa, K.: Performing a linear model: The professor group on energy policy. Environmental Science and Policy, 2020, 114. vsk, s. 587–594. doi:https://doi.org/10.1016/j.envsci.2020.09.005
  11. Godin, B.: The linear model of innovation: the historical construction of an analytical framework. Science, Technology, & Human Values, 2006, 31. vsk, nro 6, s. 639–667.
  12. Richards, G.: The science–policy relationship hierarchy (SPRHi) model of co‑production. Policy Sciences, 2018, 52. vsk, s. 67–95. doi:https://doi.org/10.1007/s11077-018-9328-2
  13. Adelle, C., L. Pereira, T. Görgens & B. Losch: Making sense together: The role of scientists in the copro-duction of knowledge for policy making. Science and Public Policy, 2020, 47. vsk, nro 1, s. 56–66.
  14. Muhonen, R., Benneworth, P. & Olmos-Penuela, J.: From productive interactions to impact pathways. Re-search Evaluation, 2019, 29. vsk, nro 1, s. 34–47.
  15. JRC: Understanding our political nature: how to put knowledge and reason at the heart of political decisionmaking. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2019. Teoksen verkkoversio.
  16. Head, B. W.: Toward more “evidence-informed” policy making?. Public Administration Review, 2015, 76. vsk, nro 3, s. 472–484. doi:https://doi.org/10.1111/puar.12475
  17. Ravetz, J. R.: What is post-normal science. Futures, 1999, 31. vsk, s. 647–653.
  18. Meyer, M.: The rise of the knowledge broker. Science Communication, 2010, 31. vsk, nro 1, s. 118–127. doi:https://doi.org/10.1177/1075547009359797
  19. Saarela, S-R, Söderman, T. & Lyytimäki, J.: Knowledge brokerage context factors – What matters in knowledge exchange in impact assessment?. Environmental Science & Policy, 2015, 51. vsk, s. 325–337. doi:https://doi.org/10.1016/j.envsci.2014.09.001
  20. Pielke, Roger A.: The honest broker. New York: Cambridge University Press, 2007.
  21. Tiedeneuvonta:tiedevälittäminen – Tieteen termipankki tieteentermipankki.fi. Viitattu 17.2.2022.

Kirjallisuutta

[muokkaa | muokkaa wikitekstiä]
  • Raivio, Kari (2019): Näytön paikka. Tutkimustiedon käyttö ja väärinkäyttö. Gaudeamus.

Aiheesta muualla

[muokkaa | muokkaa wikitekstiä]