Kontekstisidonnainen informaatio kaupunginjohtoa - Aalto
Kontekstisidonnainen informaatio kaupunginjohtoa tukevassa tilannekuvajärjestelmässä Aalto-yliopiston insinööritieteiden korkeakoulun maanmittaustieteiden laitoksella tehty diplomityö Espoo, marraskuu 2011 Tekniikan kandidaatti Olli Sorvari Valvoja: Professori Kirsi-Kanerva Virrantaus Ohjaaja: Diplomi-insinööri Pekka Luokkala ”Visio ilman toimintaa on päiväuni, kun taas toiminta ilman visiota on painajainen” -Russel L. Ackoff AALTO YLIOPISTO INSINÖÖRITIETEIDEN KORKEAKOULU PL 11000, FI-00076 AALTO http://www.aalto.fi DIPLOMITYÖN TIIVISTELMÄ Tekijä: Olli Sorvari Työn nimi: Kontekstisidonnainen informaatio kaupunginjohtoa tukevassa tilannekuvajärjestelmässä Tiedekunta: Insinööritieteiden korkeakoulu Laitos: Maanmittaustieteiden laitos Pääaine: Geoinformaatiotekniikka Professuuri: Kartografia ja Geoinformatiikka Koodi: Maa-123 Työn valvoja: Professori Kirsi-Kanerva Virrantaus Ohjaaja: DI Pekka Luokkala Tässä tutkimuksessa on luotu yritysasiakkaalle tuotekonsepti, jolla se pyrkii kehittämään parempaa paikkatietojärjestelmää kaupungin johtamisen tueksi. Tutkimuksen päämääränä oli luoda yritykselle teoria ja käsitteistö, joita voidaan hyödyntää tuotekehityksessä ja tuotteen markkinoinnissa. Tutkimus toteutettiin Delfoimenetelmällä. Tutkimus perustuu ajattelutapaan, jonka mukaan kaupunki on osasysteemeistä eli hallinnonaloista ja niiden välisestä vuorovaikutuksesta muodostuva systeemi. Tutkimuksen tuloksena on syntynyt konsepti, jossa kaupunkia ja kaupungin johtamista tarkastellaan kaksitasoisena systeemimallina. Mallin kaksitasoisuus muodostuu fyysisestä kaupunkisysteemistä ja sitä johtavasta tiedollisesta systeemistä. Konseptissa tiedollisen systeemin päätöksentekoa tuetaan fyysisen systeemin tilannetta kuvaavalla paikkatietojärjestelmällä. Tällaista kuvausta kutsutaan tilannekuvaksi. Mallin tiedollinen systeemi on määritelty muodostuvan pysyvistä osasysteemeistä eli siiloista ja niiden välille muodostuvista väliaikaisista osasysteemeistä, joita kutsutaan konteksteiksi eli asiayhteyksiksi. Konseptin mukaan asiayhteyksissä syntyy uutta tilannekuvan kannalta keskeistä tietoa. Luotu konsepti sisältää teoreettiset ja käsitteelliset tavoitteet yrityksen tuotekehitykselle ja markkinoinnille. Se auttaa yrityksen tuotekehitystä toteuttamaan kehittyneemmän tilannekuvajärjestelmän kaupungin johtamisen tueksi. Päivämäärä: 2.12.2011 Kieli: Suomi Sivumäärä: 56 Avainsanat: systeemi, informaatio, konteksti, tilannekuva, vuorovaikutus AALTO UNIVERSITY SCHOOL OF ENGINEERING P.O. Box 11000, FI-00076 AALTO http://www.aalto.fi ABSTRACT OF THE MASTER´S THESIS Author: Olli Sorvari Title: Context-dependent Information in Civic Leaders´ Decision Support System Faculty: School of Engineering Department: Department of Surveying Major: Geoinformatics Professorship: Cartography and Geoinformatics Code: Maa-123 Supervisor: Professor Kirsi-Kanerva Virrantaus Instructor: M.Sc.(Tech) Pekka Luokkala The goal of this research was to create a product concept for a certain company. With the help of this conceptual model the company tries to develop a better geographic information system to support civic leaders in their decision making. The purpose of the research is to present the required theories and terms, which can be utilized in the company´s product development and marketing. This research has been carried out by using the Delphi-method. The research is based on the assumption that the city is a system which consists of different subsystems and their interactions. The result of this study is a conceptual model, in which the city and its management are viewed as a two-level system model. These levels consist of the physical city system and the managing intellectual city system. In this model the decision making in the intellectual city system is supported with the informational system which describes the situation in the physical city system. Such a description is called a situational picture. The intellectual system of the model is defined to consist of constant subsystems (Silos) and temporary subsystems (contexts) which form around the Silos when they interact. The model emphasizes the importance of creating the situational picture directly to the context. The model provides the required theoretical backgrounds and terminology for the company´s product development and marketing. Thus it helps the company in implementing a more advantaged situational picture system to support city management. Date: 12/2/2011 Language: Finnish Number of pages: 56 Keywords: system, information, context, situational picture, interaction Alkusanat Haluan aivan ensimmäiseksi ja erityisesti kiittää diplomityöni valvojaa Kirsi Virrantausta mielenkiintoisesta ja haastavasta tutkimusaiheesta sekä jatkuvasta luottamuksesta ja uskoa luovasta tuesta menneiden yhdeksän kuukauden aikana. Omat sormet eivät olisi läheskään joka vaiheessa riittäneet pitämään työtä kasassa ja ohjaamaan sitä oikeaan suuntaa. Erityiskiitos kuuluu myös työtä vähintäänkin tarpeeksi tiukan seulan avulla ohjanneelle lapsuudenkaverilleni Pekka Luokkalalle. Pekan panos etenkin tutkimuksen rakenteelliseen osaan oli omista kasaantuvista töistään huolimatta valtava. Lisäksi haluan kiittää myös koko geomatiikan tutkimusryhmää piristävästä ja kannustavasta työilmapiiristä. Haluan lausua kiitokseni myös valmistumistani näiden viiden ja puolen vuoden aikana ehkä hartaimmin odottaneille vanhemmilleni. Ilman vanhempieni välillä turhankin innokkaita motivointimenetelmiä en olisi nyt tässä. Kaikkein suurimmat kiitokset kuuluvat kuitenkin tuoreelle vaimolleni Johannalle, joka omalla uskomattomalla tavallaan onnistui potkimaan minua työssäni eteenpäin ja vetämään minut sivuun vapaa-ajallani. Vaimoni vankkumaton usko ja luottamus etenkin työn vaikeina aikoina motivoivat minua jaksamaan ja tähtäämään yhä korkeammalle. Lopuksi haluan kiittää myös tutkimuksen rahoittajaa Sito-yhtiöitä ja etenkin tutkimukseen omat tärkeät panoksensa antaneita Sito-yhtiöiden Juha Saarentausta, Kari Tuukkasta, Juha Pesosta, Päivi Ahlroosia ja Juha Liukasta. Espoo, joulukuu 2011 Olli Sorvari Sisällysluettelo 1 JOHDANTO ........................................................................................................ 1 1.1 TUTKIMUKSEN TAUSTA ......................................................................... 2 1.1.1 Tutkimusryhmän aikaisemmat tutkimukset ........................................... 2 1.1.2 Tutkimukseen ulkoisesti vaikuttaneet tekijät ......................................... 3 1.2 TUTKIMUSONGELMA .............................................................................. 3 1.3 TUTKIMUSTAVOITE, -KYSYMYS JA TUTKIMUKSEN RAJAUS ....... 3 1.4 AINEISTO ..................................................................................................... 4 1.5 TUTKIMUKSESTA SAATAVA HYÖTY .................................................. 4 1.6 TUTKIMUKSEN RAKENNE ...................................................................... 5 2 TEOREETTINEN TAUSTA ............................................................................. 6 2.1 SYSTEEMI ................................................................................................... 6 2.1.1 Yleinen systeemiteoria ........................................................................... 7 2.1.2 Systeemin kuvaaminen........................................................................... 8 2.2 KAUPUNGIN MALLINTAMINEN YLEISENÄ SYSTEEMINÄ ............. 9 2.2.1 Ohjaava osasysteemi ............................................................................ 10 2.2.2 Kontrolloitu osasysteemi ...................................................................... 10 2.2.3 Informatiivinen osasysteemi ................................................................ 12 2.3 KAUSAALISET SYSTEEMIT .................................................................. 12 2.3.1 Kausaalinen systeemi ........................................................................... 13 2.3.2 Kausaaliset mallit ................................................................................. 14 2.3.3 Kausaliteetit päätöksenteossa ............................................................... 16 2.4 VAIKUTUSKAAVIOT .............................................................................. 17 2.4.1 Perinteinen vaikutuskaavio .................................................................. 18 2.4.2 Spatiaalinen vaikutuskaavio (Zhu et al., 1996) .................................... 19 2.5 TIETO – DATASTA VIISAUTEEN .......................................................... 21 2.6 TILANNETIETOISUUS ............................................................................. 24 2.6.1 Tiedon reaaliaikaisuus: Hidas ja nopea tilannetietoisuus..................... 25 2.6.2 Tilannetietoisuuden tasot ..................................................................... 26 2.6.3 Tilannetietoisuus ja päätöksenteko ...................................................... 27 2.6.4 Tilannetietoisuuden malli ..................................................................... 28 2.6.5 Jaettu tilannetietoisuus ......................................................................... 30 2.7 KONTEKSTIT ............................................................................................ 31 2.7.1 SECI -prosessi ...................................................................................... 32 2.7.2 Ba ......................................................................................................... 33 3 TUTKIMUSMETODI JA – PROSESSI ......................................................... 36 4 TULOKSET ...................................................................................................... 38 4.1 OLEMASSA OLEVAT JÄRJESTELMÄT ................................................ 38 4.1.1 Smarter Cities -konsepti ....................................................................... 38 4.1.2 Alueraportointijärjestelmä.................................................................... 39 4.1.3 Kokoava tietopalvelu ........................................................................... 39 4.1.4 Järjestelmien heikkoudet ...................................................................... 39 4.2 SYNTYNYT KONSEPTI: KONTEKSTISIDONNAINEN TILANNEKUVA ................................................................................................... 41 4.2.1 Kaksitasoinen kaupunkisysteemi ......................................................... 41 4.2.1 Vuorovaikutuksen eri tasot – siiloajattelusta konteksteihin ................. 43 4.2.2 Kontekstisidonnainen tilannekuvan muodostuminen .......................... 45 4.3 CASE: YHTEINEN KUNNALLISTEKNINEN TYÖMAA ...................... 46 4.3.1 Case esittely ......................................................................................... 47 5 POHDINTA ....................................................................................................... 50 LÄHDELUETTELO ............................................................................................... 53 Kuvaluettelo Kuva 1. Tutkimukseen vaikuttaneet tekijät ............................................................................. 2 Kuva 2. Tutkimuksen rakenne ................................................................................................. 5 Kuva 3. Kaupunki yleisenä systeeminä (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001).. 9 Kuva 4. Ohjaavan osasysteemin komponentit ja systeemimalli (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001) ........................................................................................................... 10 Kuva 5. Kontrolloidun osasysteemin komponentit (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001) ......................................................................................................................... 11 Kuva 6. Kausaalisen mallin kehys (Sloman, 2005) ................................................................. 15 Kuva 7. Kausaalisen mallin kehys tulipalossa (Sloman, 2005) ............................................... 16 Kuva 8. Vaikutuskaavio (Clemen, 1996) ................................................................................ 17 Kuva 9. Päätöspuu (Clemen, 1996)........................................................................................ 17 Kuva 10. Vaikutuskaaviossa käytetyt solmutyypit: sattumasolmu (chance node), päätössolmu (decision node) ja arvosolmu (value node) (Shachter, 1986) .......................... 18 Kuva 11. Vaikutuskaaviossa käytettävät määritelmät (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Howard & Matheson, 2005) .................................................................................................. 19 Kuva 12. Spatiaalisessa vaikutuskaaviossa käytettävät solmutyypit ja kaavioesimerkki (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Zhu et al., 1996) .......................................................... 20 Kuva 13. ”Rakentamiselle soveltuvia alueita" -solmun tarkempi rakenne-esittely (Zhu et al., 1996) ...................................................................................................................................... 21 Kuva 14. Tiedon hierarkia (Suurla, 2001) .............................................................................. 23 Kuva 15. Ymmärtämisen rooli tiedon hierarkiassa (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Bellinger et al., 2004) ............................................................................................................. 23 Kuva 16. Tilannetietoisuuden tasot (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Endsley et al., 2003) ............................................................................................................................................... 26 Kuva 17. Tilannetietoisuuden malli dynaamisessa päätöksenteossa (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Endsley, 1995) ................................................................................. 29 Kuva 18. Jaetun tilannetietoisuuden (SSA) kehittyminen henkilökohtaisesta tilannetietoisuudesta (SA) (Virrantaus et al., 2009) .............................................................. 30 Kuva 19. SECI -tiedonmuunnosprosessien tyypit (Nonaka et al,. 2000)................................ 32 Kuva 20. Ba:n neljä eri tyyppiä (Nonaka et al., 2000) ............................................................ 34 Kuva 21. Ba:n eri ulottuvuudet SECI -prosessissa (Suurla, 2001) .......................................... 35 Kuva 22. Iteratiivinen tutkimusprosessi ................................................................................ 37 Kuva 23. Kokoavan tietopalvelun tiedon kulun arkkitehtuuri ............................................... 40 Kuva 24. Kaupunkisysteemin tiedollinen ja fyysinen taho .................................................... 41 Kuva 25. Osasysteemien välisen vuorovaikutuksen eri tasot................................................ 43 Kuva 26. Kontekstisidonnainen tilannekuvan muodostuminen ja informaation kulku ........ 45 Lyhenneluettelo GIS Geographic Information System/Science (paikkatietojärjestelmä/-tiede) ID Influence Diagram (vaikutuskaavio) NDM Naturalistic Decision Making – luonnollinen päätöksenteko SDSS Spatial Decision Support System (spatiaalinen päätöksenteon tukijärjestelmä) SA Situational Awareness (tilannetietoisuus) SSA Shared Situational Awareness (jaettu tilannetietoisuus) SID Spatial Influence Diagram (spatiaalinen vaikutuskaavio) TKK Teknillinen korkeakoulu YKT Yhteinen kunnallistekninen työmaa YTK Yhdyskuntasuunnittelun tutkimus- ja koulutuskeskus Termiluettelo Kaari (arc) verkon solmujen välinen yhteys Kausaliteetti syy–seuraussuhde eli kahden tapahtuman suhde, jossa toinen aiheuttaa toisen. Ensimmäinen tapahtuma on tällöin syy ja toinen seuraus Kognitio termi, jolla tarkoitetaan niitä mielen ilmiöitä, joita voidaan kuvata/selittää informaation prosessointina Konteksti osapuolien väliseen asiayhteyteen muodostuva vuorovaikutus (osaaminen leveää vrt. siilo) Paikkatieto sijainti- ja ominaisuustiedot omaava tietosisältö Seuraus (consequence) tapahtuman tulos/vaikutus Siilo organisaatio tai organisaation osa, jonka osaaminen on korkeaa mutta kapeaa Solmu (node) verkon kaarien yhdistymispiste, risteys Spatiaalinen sijainnin omaava, sijainnissa olemassa oleva Temporaalinen ajanhetken omaava, ajassa olemassa oleva Tilannetietoisuus ympäristön elementtien havaitsemista ajan ja tilan rajaamissa olosuhteissa, niiden merkitysten ymmärtämistä ja niiden aseman arviointia lähitulevaisuudessa Vaikutuskaavio (influence diagram) kaavio, joka kuvaa tietyn prosessin eri osia ja niiden keskinäisiä vaikutussuhteita 1 Johdanto Kaupunki on monimutkainen kokonaisuus. Kaupungin monimutkaisuus ilmenee sen sisältämien toiminnallisuuksien ja niiden välisten riippuvuussuhteiden kokonaisuutena. Kaupungille on tyypillistä sen toiminnallisuuksien keskinäinen riippuvuus sekä niiden spatiaalinen hajautuneisuus. Toiminnallisuudet ovat hajautuneet siten että kaupungin kaikilta alueilta löytyvät sen asukkaille ja muille toiminnallisuuksille tärkeät toiminnallisuudet. Esimerkiksi lähikauppa yhdistyy asiakkaisiin, työntekijöihin, varastoihin ja jätehuoltoon liikenneväylillä. Lisäksi lähikaupan toiminta on riippuvainen mm. sähkö-, lämpö- ja tietoverkosta. Kaupunki eroaa muista alueista sen toiminnallisuuksien spatiaalisen tiheyden vuoksi. Ylimääräistä tilaa ei ole. Siksi erilaiset toiminnalliset muutokset voivat vaikuttaa muihin toiminnallisuuksiin erityisen voimakkaasti. Tämän vuoksi esimerkiksi runsaslumiset talvet tai yhteiset kunnallistekniset työmaat aiheuttavat haasteita niin viihtyvyyden, turvallisuuden kuin kustannustenkin hallintaan. Kaupunkia pyritään hallitsemaan siten että kaupunki olisi mahdollisimman viihtyisiä, turvallinen ja taloudellinen. Lisäksi hallinnan tulee tukea kestävää kehitystä. Monimutkaisen kokonaisuuden ymmärtäminen ja hallinta voivat kuitenkin olla haastavia tehtäviä. Siksi johtamista on perinteisesti tuettu erilaisilla toimintatavoilla ja menetelmillä. Ratkaisua on haettu johdon jakamisesta hallinnonaloihin ja niiden erikoistumisesta erityisiin osaamisalueisiin. Tyypillisesti kaupunkia johdetaankin hallinnonaloittain niiden toiminnallisuuksien johtamisen kautta. Viimeisten vuosikymmenien aikana johtamista on pyritty tukemaan myös erilaisilla paikkatietojärjestelmillä. Paikkatietojärjestelmien hyödyntäminen on lisääntynyt sekä tietotekniikan kehittymisen kautta saavutettujen mahdollisuuksien myötä, että johdon todellisten tarpeiden myötä. Paikkatietojärjestelmien etuna on niiden esittämän informaation helppo ymmärrettävyys. Kaupungin hallintaan liittyvissä tehtävissä avainasemassa on usein sijainti. Paikkatietojärjestelmien hyödyntämisellä on toivottu tuettavan johdon tietoisuutta kaupungin ja sen toiminnallisuuksien tilasta. Joskus tavoitteena on ollut myös parantaa erikoistuneiden johdon osapuolten yhteistoimintaa. Tyypillisenä paikkatietojärjestelmänä on tarjottu kokoavaa tietokantaa. Kokoava 1 tietokanta antaa kaikille johdon osapuolille ja päättäjille pääsyn kaikkeen tuotettuun ja ylläpidettyyn informaatioon. Kokoava tietopalvelu ei kuitenkaan ole ratkaissut kaikkia kaupungin johtamisessa kohdattuja ongelmia. Kokoavat tietopalvelut perustuvat oletukseen, jonka mukaan päätöksenteossa tarvittava informaatio muodostuu kaiken informaation yhteen kokoamisesta. Järjestelmien suunnittelussa ei ole otettu riittävästi huomioon informaation sidonnaisuutta tehtävään. Siksi toteutetuissa paikkatietojärjestelmissä on usein se ongelma, että vaikka ne tarjoavat paljon informaatiota, vain pieni osa informaatiosta palvelee johtoa sen päätöksenteossa. Lisäksi suuren informaatiomäärän vuoksi tämä osa päätöksenteon kannalta keskeistä informaatiota voi jäädä huomioimatta. 1.1 Tutkimuksen tausta Tutkimus on saanut alkunsa tutkimusryhmän aikaisemmissa tutkimuksissa havaituista tarpeista sekä tutkimuksen tilaajan tarpeista. Myös YTK:n ja Maanmittaustieteiden laitoksen yhdistymisellä on ollut vaikutuksensa tutkimuksessa. Vaikutteita tähän tutkimukseen on saatu sekä ”sisäisesti” Maanmittaustieteiden laitoksen aiemmista tutkimuksista sekä ”ulkoisesti”, jo olemassa olevista, tutkimuksen tilaajan järjestelmistä sekä IBM:n esittelemästä tulevaisuuden kaupungin ”Smarter Cities” – konseptista. Kuva 1. Tutkimukseen vaikuttaneet tekijät 1.1.1 Tutkimusryhmän aikaisemmat tutkimukset Maanmittaustieteiden laitoksen geoinformatiikan tutkimusryhmä on tutkinut viime vuosina menestyksekkäästi tilannetietoisuuteen liittyviä teemoja turvallisuuden eri toimialoilla. Sovelluskohteet ovat painottuneet erityisesti viranomaisyhteistyön ja maanpuolustuksen operatiivis-taktiselle tasolle (Luokkala, 2009; Seppänen, 2005; Seppänen & Virrantaus, 2010; Virrantaus et al., 2009). . 2 Tutkimusryhmän aikaisemmista tutkimuksista tähän työhön ovat vaikuttaneet Pekka Luokkalan (2009) diplomityö merellisten toimijoiden yhteistyöstä, Andreas Hallin (2011) diplomityö tietämyksen visualisoinnista sekä Hannes Seppäsen (2005) diplomityö tilannekuvan muodostamisen automatisoinnista. 1.1.2 Tutkimukseen ulkoisesti vaikuttaneet tekijät Tutkimukseen on saatu vaikutteita myös asiakkaan kanssa käytyjen keskustelujen perusteella hahmottuneista tarpeista sekä asiakkaan esittelemistä olemassa olevista paikkatietojärjestelmistä (kokoava tietopalvelu, alueraportointijärjestelmä) ja niiden vahvuuksista ja heikkouksista. Lisäksi tutkimukseen on saatu vaikutteita IBM:n ”Smarter Cities”- konseptista, jonka mukaan kaupunki on osasysteemeistä ja niiden välisestä vuorovaikutuksesta koostuva systeemi. 1.2 Tutkimusongelma Tässä tutkimuksessa on ratkaistu yhdessä tutkimuksen tilaajan kanssa määriteltyjä ongelmia. Yhtenä yrityksen ongelmista on ollut teorian ja käsitteistön kapeus, jota on hyödynnetty yrityksen tuotekehityksen ja markkinoinnin yhteydessä käydyssä vuorovaikutuksessa. Käsitteistön kapeus on ollut ongelma sekä yrityksen sisäisessä vuorovaikutuksessa että siinä ulkoisessa vuorovaikutuksessa jota yritys on ylläpitänyt yhdessä sen asiakkaidensa kanssa. Käsitteistön kapeuden vuoksi yritys ja sen asiakkaat eivät ole saavuttaneet sellaista vuorovaikutusta, joka olisi ollut riittävän innovatiivista jotta yritys ja sen asiakkaat olisivat kyenneet määrittelemään niitä uusia askelia, joita tuotekehityksessä oli otettava, ja jotta asiakkaiden ongelmat kyettäisiin täysin ratkaisemaan. 1.3 Tutkimustavoite, -kysymys ja tutkimuksen rajaus Tämän tutkimuksen tavoitteena on muodostaa tuotekonsepti eli käsitteellinen kokonaisuus, jonka avulla voidaan kehittää kaupunkisysteemin päätöksentekoa tukevia tilannekuvajärjestelmiä. Tarkemmin sanottuna tuotekonsepti pyrkii mallintamaan systeemin ja sen osien kannalta kriittisen informaation kulkua sekä osien välisen vuorovaikutuksen ja siinä syntyvien päätösten ja uuden informaation merkitystä ti3 lannekuvan muodostumisessa. Tarkoituksena on kerätä tietoa siitä, miten päätöksentekoa tukevia tilannekuvajärjestelmiä voitaisiin kehittää tulevaisuudessa sekä miten myös Helsingin kaupungin tietokeskuksen peräänkuuluttamaa ”aineistojen yhteiskäyttöisyyttä” voitaisiin parantaa (Ari Jaakola, 2008). Tutkimus pyrkii vastaamaa seuraaviin kysymyksiin: - mitä etuja ja ongelmia nykyisissä järjestelmissä on, - millainen tilannekuvajärjestelmä voisi tukea kaupunkisysteemin johtamista ja päätöksentekoa. Tutkimus on rajattu siten, ettei nykyisiin järjestelmiin pyritä tekemään kehitystä. Tuotekehityksen sijaan tutkimuksessa muodostetaan tuotekonsepti, jota voidaan käyttää tulevaisuuden päätöksenteon tukijärjestelmän kehittämisen perustana. 1.4 Aineisto Tutkimuksessa käytetty aineisto voidaan jakaa kahteen osa-aineistokokonaisuuteen. Tutkimuksen teoreettinen eli soveltava osuus pohjautuu aiheesta julkaistuun kirjallisuuteen, aiheesta tehtyihin tai sitä sivuaviin diplomitöihin, tutkimuksiin ja väitöskirjoihin sekä Maanmittaustieteiden laitoksella tehtyihin viimeisimpiin tutkimuksiin. Työn empiirinen osuus pohjautuu pääosin teemahaastatteluihin ja niistä saatuun aineistoon sekä lisäksi tutkimuksen tilaajan nykyisiin kokoava tietopalvelu- ja alueraportointijärjestelmä -sovelluksiin. Tutkimuksessa on haastateltu tutkimuksen tilaajan työntekijöitä ”Smarter Cities” – teeman pohjalta. Haastattelujen tavoitteena on kartoittaa näkemyksiä siitä miten kaupunginjohtamisjärjestelmää voitaisiin kehittää systeeminäkökulman ohjaamana. 1.5 Tutkimuksesta saatava hyöty Tutkimuksessa on muodostettu tuotekonsepti, joka toimii apuna suunniteltaessa ja toteuttaessa päätöksentekoa tukevia tilannekuvajärjestelmiä tulevaisuuden kaupunkien johtamiseen. Tuotekonsepti on käsitteistä muodostuva kokonaisuus. Näitä käsitteitä voidaan pitää tuotekehityksessä käytävän keskustelun kiintopisteinä. Niiden 4 merkitystä voidaan vertauskuvallisesti kuvata esimerkiksi majakoina, jotka ohjaavat merellä kulkevia aluksia kohti satamaa. Tutkimusongelmien ja varsinaisen aiheen määritteleminen toteutettiin tietyntyyppisellä iteratiivisella prosessilla. Prosessi koostui useista haastatteluista ja käynneistä asiakkaalla. Prosessin aikana tutkimussuunnitelmaa päivitettiin useaan kertaan, jolla pyrittiin selvittämään ratkaisumahdollisuuksia tapaamisissa ilmenneisiin ongelmiin. Näin ollen myös tutkimussuunnitelmasta prosessin varrella saatua tietämystä voidaan pitää arvokkaana hyötynä. 1.6 Tutkimuksen rakenne Kuva 2. Tutkimuksen rakenne 5 2 Teoreettinen tausta Tässä luvussa tutustutaan tutkimuksen kannalta keskeisimpiin käsitteisiin ja niihin liittyviin teorioihin. Luvussa pyritään etenemään tunnetummasta tuntemattomampaan siten, että aluksi käydään läpi kaupunkiin liittyvät määritelmät (systeemi, kaupunkisysteemi, kausaaliset suhteet ja vaikutuskaavio), jonka jälkeen keskitytään kaupungin johtamisen tukemiseen liittyviin käsitteisiin (tieto, tilannetietoisuus ja päätöksenteko sekä kontekstit). 2.1 Systeemi Systeemillä voidaan viitata melkeinpä mihin tahansa aineelliseen tai aineettomaan kokonaisuuteen. (Peltoniemi et al., 2004). Käsitteen systeemi kielihistoriallinen tausta on kreikankielisessä sanassa ”systema”, jolla tarkoitetaan osista koostuvaa kokonaisuutta. Sekä latinan, että kreikan kielillä käsite ”system” tarkoittaa yhdistämistä tai yhteen asettamista. (Aikio, Uusi sivistyssanakirja, 1998). Yleisimpien määritelmien perusteella systeemeiksi lukeutuvat niin kaupunki, solu, ihmisruumis kuin myös auto, tietokone ja pesukonekin (Peltoniemi et al., 2004). Heylighenin (2004) esittämän tieteellisen määritelmän mukaan systeemi voi la ”mikä tahansa määriteltävissä oleva joukko komponentteja”. Useat määritelmät korostavat systeemien osien välisiä vuorovaikutussuhteita. Bertalanffyn (1968) esittämässä yleisen systeemiteorian määritelmässä systeemi määritellään ”itsenäiseksi kokonaisuudeksi, joka ylläpitää olemassaolonsa osiensa keskinäisten vuorovaikutusten kautta”. Myös Banathyn (2004) määritelmässä vuorovaikutus on keskeisessä roolissa: ”Systeemi tarkoittaa osista koostuvaa rakennetta, jonka osat ovat liittyneet yhteen yhteyksien verkostolla”. Ropohlin (1999) systeemin toiminnallisuutta korostavan näkemyksen mukaan ”systeemi on itsenäinen kokonaisuus, joka muuttaa syötteitä (input) tuotoksiksi (output)”. Muutosprosessia kutsutaan toiminnoksi. 6 De Rosnayn (1975) systeemimääritelmä sisältää myös vaatimuksen siitä, että systeemillä on oltava jokin tarkoitus tai tavoite. Määritelmän mukaan ”systeemi on joukko elementtejä, jotka ovat dynaamisessa vuorovaikutuksessa ja jotka ovat järjestäytyneet jotakin tarkoitusta tai tavoitetta varten”. Esimerkkinä määritelmästään de Rosnay tarkentaa, että koneen tarkoituksen määrittelee sen suunnitteleva ihminen ja ekosysteemin tarkoitus on säilyttää tasapaino ja sallia elämän kehittyminen. Jotkut määritelmät korostavat systeemien subjektiivista hahmottamista: ”systeemi on mikä tahansa osa materiaalista maailmankaikkeutta, jonka me valitsemme ajatuksellisesti erotettavaksi muusta maailmankaikkeudesta tarkoituksena tarkastella ja käsitellä erilaisia muutoksia, jotka siinä mahdollisesti voivat tapahtua erilaisissa olosuhteissa” (Heylighen, 2004). Tämän tutkimuksen kannalta ja eräänlaisena yhteenvetona edellä mainituista määritelmistä voidaan sanoa, että systeemi on joukko elementtejä tai muuttujia, jotka ovat vuorovaikutuksessa toistensa kanssa, ja että elementtien keskinäisen vuorovaikutuksen myötä systeemi on enemmän kuin sen osasysteemien summa. 2.1.1 Yleinen systeemiteoria Yleisen systeemiteorian idean kehitti itävaltalainen biologi Ludvig von Bertalanffy 1950-luvulla. Teorian pohjana von Bertalanffy (1968) käytti jo 1930-luvulla kehittämäänsä organismien systeemiteoriaa. Bertalanffyn (1968) tavoitteena oli hajautuneen tieteen yhdistäminen, sillä hänen mukaansa eri tieteenalojen systeemipohjaiset ongelmat ja niiden ratkaisuiksi muodostetut mallit sisälsivät paljon yhteisiä piirteitä. Bertalanffy uskoi, että on olemassa periaatteita ja lakeja, jotka voidaan yleistää koskemaan kaikkia systeemejä, riippumatta siitä, minkälaisista elementeistä ne koostuvat tai minkälaisia vuorovaikutuksia niiden elementtien välillä vallitsee. (Peltoniemi et al., 2004). Yleisen systeemiteorian ideana on tunnistaa kaikille systeemeille yhteiset ominaisuudet ja rakenteelliset yhtäläisyydet eri osa-alueilla ja vähentää näin turhaa, moninkertaista eri aloilla tehtävää tutkimustyötä (Bertalanffy, 1968). Systeemitutkimus on kuitenkin hyvin hajautunutta ja eri tieteenaloilla onkin kehitetty lukuisia toisistaan 7 poikkeavia systeemiteorioita. Syynä tähän on ollut se, että yleistä systeemiajattelua, joka sisältäisi kaikille systeemeille yhteiset pääperiaatteet, ei ole saatu kehitettyä riittävän pitkälle (Peltoniemi et al., 2004). 2.1.2 Systeemin kuvaaminen Systeemien mallintamiseen on olemassa monia erilaisia menetelmiä. Mallintamisen tarkoituksena on saattaa systeemi tilaan, joka mahdollistaa sen simuloinnin ja sitä kautta auttaa ymmärtämään sen osien vuorovaikutussuhteita ja käyttäytymistä kokonaisuutena. (Bellinger et al., 2004). Bertalanffyn (1968) mukaan systeemi tulee rajata niin laajaksi, että se käsittää sisälleen kaikki tarkasteltavan tapauksen kannalta tärkeät tekijät. Umplebyn (1994) mukaan systeemien kuvaamiseen on olemassa neljä erilaista kuvausmenetelmää: 1) Systeemin kuvaaminen muuttujien avulla. Systeemin rakenne kuvataan muuttujien välisillä suhteilla, jotka ideaalitapauksessa esitetään yhtälöiden muodossa. Systeemin käyttäytyminen kuvataan muuttujien arvojen muutoksena ajan suhteen. 2) Systeemin kuvaaminen tapahtumien tai tilojen sarjana. Esimerkiksi perheterapiassa partnereiden vuorovaikutuksen ongelmarakenne kuvataan toistuvina tapahtumasarjoina 3) Systeemin kuvaaminen ryhmien avulla. Sosiaaliset systeemit kuvataan usein erilaisten ihmisryhmien muodostamana kokonaisuutena. Jokaisella ryhmällä on historia sekä joukko yhteisiä intressejä ja päämääriä. 4) Systeemin kuvaaminen ideoiden avulla. Menetelmää soveltuu kompleksisten sosiaalisten systeemien kuvaamiseen. Sen avulla voidaan hahmottamaan, minkälaiset yksilöllisesti rakentuneet ”todellisuudet” yksilöillä tai ryhmillä on. Bertalanffy (1968) huomauttaa, että teoreettiset mallit melkeinpä välttämättä pelkistävät todellisuuden käsitteelliseksi luurangoksi. Hänen mukaansa systeemimallin suunnittelijan on oltava tietoinen siitä riskistä, että jotkut tarkastelun kannalta olen- 8 naiset asiat saattavat jäädä mallin ulkopuolelle. Olettaen, että riski on omaksuttu, hän ei kuitenkaan näe mitään syytä välttää mallien käyttämistä. (Peltoniemi et al., 2004). 2.2 Kaupungin mallintaminen yleisenä systeeminä Kaupunkia voidaan kuvailla yleisenä systeeminä, joka on tietynlaisten osasysteemien yhdistelmä (Laurini, 2001). Bertalanffy:n (1968) mukaan systeemi on itsenäinen kokonaisuus, joka ylläpitää olemassaolonsa osiensa keskinäisten vuorovaikutusten kautta. Organisaatiotutkimukset ja erityisesti ihmisten organisaatioiden systeemipohjainen tutkiminen on selvittänyt erityisiä ominaisuuksia, jotka tunnetaan yleisinä systeemeinä. Näille systeemeille luonteenomaista ovat funktiot (function), kehitys (evolution), ympäristö (environment), lopullisuus (finality) ja rakenne (structure). Tutkimukset ovat osoittaneet, että ”yleinen systeemi on ympäristössään toimiva kehitykseen pystyvä objekti, jolle on määritelty tietty rakenne ja lopullisuus”. Näin ollen voidaan olettaa, että kaupunkikin pystytään mallintamaan yleisenä systeeminä (kuva 3), joka koostuu seuraavista osasysteemeistä (Laurini, 2001): - Ohjaava osasysteemi (steering subsystem), - informatiivinen osasysteemi (informational subsystem) ja - kontrolloitu osasysteemi (controlled subsystem). Kuva 3. Kaupunki yleisenä systeeminä (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001) 9 2.2.1 Ohjaava osasysteemi Ohjaavan osasysteemin rooli yleisessä systeemissä on mallintaa ja toimia yleisen mallin muotoa koskevien päätösten tekijänä mahdollistaen sen kehityksen haluttuun suuntaan. Ohjaavan osasysteemin pääkomponentteja (kuva 4) ovat tavoitteiden määrittely, ongelman määrittely, päätöksenteko ja suunnittelu. (Laurini, 2001). Kuva 4. Ohjaavan osasysteemin komponentit ja systeemimalli (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001) Ohjaavaa osasysteemiä voidaan pitää tietyntyyppisenä useasta toimijasta muodostuvana kokonaisuutena (multi-actor) johtuen siitä, että monet henkilöt, yhteisöt, yhtiöt ja hallinnonalat pyrkivät vaikuttamaan kaupunkisysteemin kehitykseen. Kuvasta 4 voimme nähdä, että ohjaava osasysteemi sisältää myös koko systeemin mallin, joka tässä tapauksessa tarkoittaa kokonaisvaltaista, kaikki osasysteemimallit yhdistävää mallia. Joskus yleisestä systeemistä puhutaankin ”mentaalisena mallina” (mental model), mitä ei kuitenkaan sovi sekoittaa tämän tutkimuksen mallin määritelmään, jonka mukaan kaupungin mentaalinen malli on malli, joka kaupungin eri tekijöillä on mielessään. (Laurini, 2001). 2.2.2 Kontrolloitu osasysteemi Kontrolloitu osasysteemi sisältää kaikki päätöksenteon kannalta keskeiset elementit. Se pitää sisällään kaikki fyysiset sektorit ja niihin liittyvät sosiologiset ilmiöt, joihin tehty päätös voi jollain tavalla vaikuttaa. Näitä sektoreita voivat olla muun muassa 10 populaatio, työllisyys, rakentaminen, maankäyttö, liikenne, ympäristö, budjetti, julkiset ja palvelut. Nämä komponentit voivat olla vuorovaikutuksessa toistensa kanssa esimerkiksi kuvan 5 osoittamalla tavalla. (Laurini, 2001). Kuva 5. Kontrolloidun osasysteemin komponentit (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Laurini, 2001) Koska ”kaikki liittyvät kaikkeen”, on tärkeää painottaa sitä tosiasiaa, että mikä tahansa pienikin muutos voi aiheuttaa seurauksia muissa komponenteissa. Eli kun tietyllä sektorilla tehdään päätös, sen vaikutukset voivat näkyä ja näkyvätkin muilla sektoreilla. Toisin sanoen, kun esimerkiksi maankäyttöön liittyvää ongelmaa lähdetään ratkaisemaan, voidaan tiedostamatta tai tiedostaen synnyttää uusia ongelmia, joiden selvittäminen voi olla huomattavastikin alkuperäistä ongelmaa vaikeampaa. (Laurini, 2001). Teoriassa päätöksillä on ja tulee olla seurauksensa alueen tekijöihin, joita pyritään hallinnoimaan. Vaikutukset eivät yleensä ole kuitenkaan suoraviivaisia ja helposti ennustettavia. Todellisuudessa, kun esimerkiksi kaupunginjohtaja päättää perustaa uuden teollisuus alueen, sen ylläpitämisen tarvittava työvoimaa tulee kyseisen kaupungin lisäksi myös ympäröivistä kaupungeista. Vaikka kaupunginjohtajan alkuperäinen ajatus olikin vähentää johtamansa kaupungin työttömyyttä, se vähenee todellisuudessa oletettua vähemmän. (Laurini, 2001). 11 2.2.3 Informatiivinen osasysteemi Informatiivisen osasysteemin pääasiallinen tehtävä on kaupunkisysteemin kontrollointia ja ohjaamista varten tarvittavan informaation hallinta. Tarkemmin sanottuna informaatiosysteemin tulee pystyä integroimaan kaikki mahdollinen ohjaavan osasysteemin strateginen informaatio sekä kaikki kontrolloidun osasysteemin toimenpiteet. Ohjaavasta osasysteemistä tuleva informaatio koostuu pääasiassa tavoitteista, vaihtoehdoista sekä vaihtoehtojen ja niiden arvioinnin vertailua koskevista kriteereistä. Kokemukset ovat kuitenkin osoittaneet, että edellä mainittujen informaatiopalasten integroiminen järjestelmään on vaikeaa, johtuen etenkin asianomaisten vaihtelevista mielipiteistä. (Laurini, 2001). Sähköisessä muodossa olevaa informaatiota voidaan pitää informaatiojärjestelmien kulmakivenä. Tämän vuoksi tuleekin kiinnittää huomiota siihen, että informaatiojärjestelmien toimimisen kannalta sen käyttämän datan tulee olla mahdollisimman virheetöntä ja määräajoin päivitettyä. (Laurini, 2001). 2.3 Kausaaliset systeemit Kausaliteetin eli syyn (cause) ja seurauksen (effect) välisen suhteen tutkiminen perintöä Aristoteleen harjoittamasta tieteestä: “Yhdellä tavalla syyksi sanotaan sitä, miksi jokin syntyy niin, että se sisältyy syntyvään, esimerkiksi patsaan syyksi pronssia ja majan syyksi hopeaa, ja tällaisten luokkia. Toiseksi sanomme syyksi muotoa ja mallia eli olemuksen määritettä ja niiden luokkia (esimerkiksi oktaavin syynä on suhde 2:1 ja ylipäänsä luku) sekä määritteen osia. Edelleen sanomme syyksi sitä, josta muutos tai lepotila saa alkunsa, esimerkiksi se, joka on harkinnut, on toiminnan syy, samoin isä on lapsen syy ja yleensäkin tekijä on tehdyn ja muuttajan muutoksen syy. Sanomme syyksi myös päämäärää. Tällöin on kysymyksessä päämääräsyy; siten esimerkiksi terveys on kävelyn syy. Minkä tähden nimittäin ihminen kävelee? Vastaamme: ´Jotta hän pysyisi terveenä´, ja uskomme näin osoittaneemme syyn.” (Aristoteles, 350 E.A.A). 12 Aristoteles erottaa toisistaan neljä eri syytä seuraavasti (suluissa myöhemmin annetut nimet): 1. mistä materiaalista joku olio on tehty (materiaalinen syy) 2. mitä se on? (formaalinen syy) 3. mistä se sai alkunsa? (vaikuttava syy) 4. mitä päämäärää varten se on? (finaalinen syy) Aristoteleelle jonkin ilmiön täydellinen ymmärtäminen näyttää edellyttävän ilmiön kaikkien syiden tuntemusta. Nykyaikainen tiede taas keskittyy pääasiassa vaikuttavien syiden tutkimiseen. Kausaliteetti on kahden tapahtuman välinen suhde, missä toisen tapahtuman (seuraus) synnyttää ensimmäinen tapahtuma (syy - aiheuttaja). Toista tapahtumaa (event) ei siis ole olemassa, mikäli ensimmäistä tapahtumaa ei ole. Tämän kaltaista tietämystä tarvitaan, jotta tapahtumia ja niiden seurauksien vaikutuksia maailmaan voitaisiin ennustaa. (Sloman, 2005). Kausaliteeteilla tarkoitetaan myös tietämystä siitä, miten asiat voisivat olla toisin. Toisin sanottuna, mitkä olisivat seuraukset, jos syyt olisivat olleet erilaiset. Kausaliteetit ovat siis tietämystä siitä, miltä maailma vaikuttaisi, jos tapahtuman aiheuttajat olisivat omanneet eri arvot. Voidaan puhua niin sanotusta vaihtoehtojen kentästä ja sen tuntemisesta. (Sloman, 2005). Tietämys ja kausaliteetti liittyvät vahvasti toisiinsa. Jotkut sanovatkin kaiken tietämyksen olevan kausaalista, että tietämys on ”…joukko maailman muutoksia ja niitä tukevia mekanismeja koskevia uskomuksia.” (Sloman, 2005). 2.3.1 Kausaalinen systeemi Ihmisten käsitysten mukaan maailma on täynnä kausaalisia systeemeitä (causal system). Systeemit koostuvat itsenäisistä mekanismeista, jotka saavat aikaan tapahtumia muiden tapahtumien seurauksena. Näin ihmiset ymmärtävät maailman, jossa elämme. Kausaaliset systeemit eivät kuitenkaan sido meitä. Olemme tiettyihin tavoitteisiin jatkuvasti pyrkiviä toimijoita (agent) ja toimimme suurimmaksi osaksi oman vapaan tahtomme mukaisesti. (Sloman, 2005). 13 Tätä kykyä puuttua asioihin maailmassa ja muuttaa niitä, kutsutaan välitykseksi (agency). Välitys on myös kykyä kuvata kausaalinen väliintulo (causal intervention), ja mikä tärkeintä, väliintulon kuvaamisen kyvyn myötä voimme kuvitella maailmaan kohdistuvat muutokset ilman, että muutoksia todellisuudessa tehdään. Tämä mahdollistaa kuvitelmat ja sitä myötä tulevaisuuden vaihtoehtojen vertailun ja suunnittelun. (Sloman, 2005). Kaikki kausaalisuutta koskevissa väitteissä on kyse pääasiassa uskomuksista, ei niinkään siitä, minkälainen maailma on. Uskomusten väitetään olevan jossain määrin riippumattomia ympäröivästä maailmasta, vaikka uskomukset syntyvätkin sen pohjalta, kuinka ihminen havaitsee, ymmärtää ja tulkitsee häntä ympäröivää maailmaa. (Sloman, 2005). 2.3.2 Kausaaliset mallit Kausaalisen mallin kehystä voidaan käyttää kausaalisten järjestelmien kuvaamiseen. Kehys perustuu matemaattiseen teoriaan todennäköisyyksien kuvaamisesta, jota kutsutaan Bayesin verkoksi (Bayesian network). Bayesin verkko on ehdolliseen todennäköisyyteen perustuva malli, joka sallii tietyn epävarmuuden ja tietämättömyyden koskien tapahtumaa ja sitä toteutuuko se vai ei. Verkon avulla epävarmoja tapahtumia ja niiden seurauksia voidaan perustella. Mallin muodostamisessa tulee tietää tapahtumien ja niiden riippuvuuksien (kuinka todennäköisesti tapahtuma on seurausta toisesta tapahtumasta) todennäköisyyksien tuntemisen. (Sloman, 2005). Kausaalisen mallin kehys (kuva 6) muodostuu kolmesta osasta: (1) kausaalinen järjestelmä maailmassa (world) eli systeemi, joka mallissa kuvataan, (2) todennäköisyysjakauma (probability distribution), joka kuvaa tapahtumien ja niistä mahdollisesti seuraavien toisten tapahtumien todennäköisyyksiä ja (3) verkko (graph), joka kuvaa järjestelmän sisäisiä kausaalisia suhteita. (Sloman, 2005). 14 Kuva 6. Kausaalisen mallin kehys (Sloman, 2005) Kuvassa 6, sisällöstä toiseen kulkevilla nuolilla tarkoitetaan sitä, että kohdesisältö kuvaa sisältöä, josta nuoli lähtee. Näin ollen todennäköisyysjakauma ja verkko kummatkin kuvaavat maailmaa ja verkko kuvaa sekä todennäköisyysjakaumaa, että maailmaa. Mallissa toisiinsa suhteessa olevia tapahtumia kuvataan symboleilla, jotka ovat samalla tavalla suhteessa toisiinsa. (Sloman, 2005). Kuvassa 7, kausaalisen malli kehystä on sovellettu tulipaloon, joka on ehkä tunnetuin kausaalinen systeemi. Todennäköisyysjakaumat koostuvat joukosta marginaalisia ja ehdollisia todennäköisyyksiä. P(tuli) on marginaalinen todennäköisyys, kun taas P(tuli | kipinä) on ehdollinen todennäköisyys, jolla tässä tapauksessa tarkoitetaan todennäköisyyttä tulelle, mikäli kipinä on jo tapahtunut. Verkko kuvaa kausaalisia suhteita systeemin sisäisissä tapahtumissa. Esimerkissä tapahtumina on tuli (fire), joka riippuu hapesta (oxygen), kipinästä (spark) ja energialähteestä (energy source), joten kaikki kolme vaikuttavat tulen todennäköisyyteen. Mahdolliset tulen todennäköisyyteen vaikuttamattomat tapahtumat kuvattaisiin solmuina, jotka eivät yhdisty verkkoon. (Sloman, 2005). 15 Kuva 7. Kausaalisen mallin kehys tulipalossa (Sloman, 2005) 2.3.3 Kausaliteetit päätöksenteossa Päätöstä voidaan pitää tietynlaisena väliintulona kausaalisessa systeemissä. Päätöksentekotilanne koostuu lukuisista vaihtoehdoista, joilla kullakin on vaihtoehtoon sidottu seuraus. Seurauksilla on kullakin tietyt todennäköisyydet ja niistä saatavat hyödyt. Hyötyteorian mukaan päätös tulisi aina tehdä perustuen vaihtoehtoon, joka maksimoi hyödyllisyyden (todennäköisyyksien summa kerrottuna hyödyillä). (Sloman, 2005). Kausaaliset mallit ovat keskeisiä päätöksenteossa. Tietääksemme vaihtoehdoista saatavat hyödyt, meidän tulee tuntea kunkin vaihtoehdon seuraukset. Seuraukset ovat yksinomaan kausaalisia johdannaisia ja yksi näiden seurausten syistä on valittu päätös. Päätöksenteon kannalta meidän tulee tuntea vaihtoehtoihin liittyvä tilanne sekä niiden keskinäiset suhteet. Tilanteen ymmärtäminen taas vaatii kausaalisuuden mallintamisen eli sen, mikä vaihtoehto aiheuttaa mitäkin seurauksia. (Sloman, 2005). Päätöksentekotilanteet mallinnetaan usein käyttämällä vaikutuskaavioita ja päätöspuita. Vaikutuskaavio on graafinen esitys päätöstilanteesta. Erilaiset päätöksen elementit kuvataan kaaviossa erimuotoisin kuvioin mitkä yhdistetään toisiinsa nuolilla keskinäisten suhteiden mukaan. Kuvassa 8 on esimerkki vaikutuskaaviosta, missä neliöt kuvaavat päätöstä, ovaalit kuvaavat muutostapahtumaa ja kulmista pyöristetyt 16 neliöt kuvaava yleensä pysyviä arvoja tai matemaattisia laskutoimituksia. (Clemen, 1996). Kuva 8. Vaikutuskaavio (Clemen, 1996) Päätöspuut kertovat tilanteesta enemmän kuin vaikutuskaaviot. Päätöspuu koostuu päätöksistä sekä muutossolmuista ja niiden seurauksista. Päätöspuun päätöstä kuvaavan solmun haarat kertovat mahdolliset vaihtoehtoiset tapahtumat ja muutossolmujen haarat kertovat tapahtumien mahdolliset seuraukset. Kuvassa 9 päätöksiä kuvataan neliöillä ja muutossolmuja ympyröillä. (Clemen, 1996). Kuva 9. Päätöspuu (Clemen, 1996) 2.4 Vaikutuskaaviot Päätöksentekoprosessia ja sen sisältämiä vaikutussuhteita voidaan kuvata käyttämällä joko vaikutuskaaviota tai päätöspuuta. Tutkimusten ja monien esimerkkien mukaan päätöspuilla pystytään kuvaamaan huomattavasti enemmän informaatiota kuin vaikutuskaavioilla. On kuitenkin syytä huomioida, että päätöspuut voivat suuresta informaatiomäärästä johtuen vaikuttaa sekavilta, varsinkin kun kyseessä on monimutkaisempi päätöksentekoprosessi, jossa päätösvaihtoehtoja ja niiden vaikutuksia on paljon. (Clemen, 1996). 17 Kaavion helppolukuisuus on päätöksenteon mallintamisen kannalta niin keskeinen asia, että varsinkin suurten päätöksentekoprosessien mallintamiseen Clemen (1996) suosittelee käytettäväksi vaikutuskaaviota. Vaikutuskaaviot ovat helppoja ymmärtää ja sisäistää riippumatta lukijan matemaattisesta osaamisesta. 2.4.1 Perinteinen vaikutuskaavio Perinteinen vaikutuskaavio on verkko, joka ei sisällä syklejä. Kaaviossa ilmenee kolmentyyppisiä solmuja (kuva 10): Pyöreitä sattumasolmuja (chance node), nelikulmaisia päätössolmuja (decision node) ja pyöristettyjä nelikulmioita arvosolmuja (value node). Vaikutuskaavioissa ilmenee myös kahden tyyppisiä solmuja yhdistäviä kaaria: Ehdollisia kaaria (conditional arc), jotka yhdistyvät sattuma- ja arvosolmuihin, sekä informatiivisia kaaria (informational arc), jotka yhdistyvät päätössolmuihin. (Shachter, 1986). Vaikutuskaaviossa sattumasolmuilla kuvataan epävarmoja tai todennäköisyyteen perustuvia muuttujia, joita päätöksentekijä ei voi kontrolloida. Päätössolmuilla pyritään kuvaamaan päätöksentekijälle saatavilla olevia valintoja tai vaihtoehtoja, kun taas arvosolmut vaikutuskaaviossa edustavat tavoitetta/päämäärää (tai hyödyllisyyttä (utility)), joka pyritään maksimoimaan. Vaikutuskaaviossa arvo- ja sattumasolmuihin osoittavilla ehdollisilla kaarilla kuvataan todennäköisyyksiin pohjautuvaa riippuvuutta ja informatiivisilla kaarilla pyritään osoittamaan saatavilla olevaa informaatiota. (Zhu et al., 1996). Kuva 10. Vaikutuskaaviossa käytetyt solmutyypit: sattumasolmu (chance node), päätössolmu (decision node) ja arvosolmu (value node) (Shachter, 1986) Kuvassa 11, vaikutuskaaviossa ilmenevät määritelmät on esitelty selkeämmin. Kuvasta selviää erilaiset vaihtoehdot sattumanvaraisen muuttujan ja päätöksen välisten riippuvuussuhteiden kuvaamiseen. 18 Kuva 11. Vaikutuskaaviossa käytettävät määritelmät (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Howard & Matheson, 2005) 2.4.2 Spatiaalinen vaikutuskaavio (Zhu et al., 1996) Tutkimuksessaan Zhu ym. (1996) tarkastelevat tietämyspohjaista lähestymistapaa suunnitellessaan spatiaalista päätöksenteon tukijärjestelmää ympäristön hallintaa varten (KBSDSS – Knowledge -Based Spatial Decision Support System). Tutkimuksen pohjana on vaikutuskaavio, jota pyritään laajentamaan spatiaaliseksi. Laajennuksella he pyrkivät mahdollistamaan ympäristöllisten ongelmien mallintamisen. Ympäristöllisiä muuttujia kuvaava spatiaalinen vaikutuskaavio keskittyy pääasiassa spatiaalisten muuttujien vaikutussuhteiden kuvaamiseen, ei niinkään ongelman sisäisten päätösten ja lukuarvojen hahmottamiseen. Ongelman muuttujat ja niiden vaikutussuhteet huomioiva spatiaalinen vaikutuskaavio on käytännössä deterministinen tapaus perinteisestä vaikutuskaaviosta, jossa ei ilmene päätössolmuja. (Zhu et al., 1996). Spatiaalinen vaikutuskaavio on syklitön suunnattu verkko, G = (A, N), jossa N on solmujen ja A on kaarien joukot. N joukko sisältää kolmentyyppisiä solmuja, jotka on jaettu kolmeen alajoukkoon V (value - arvo), C (chance - sattuma) ja B (border raja). Kukin verkkokaavio sisältää korkeintaan yhden arvosolmun (value node) v ϵ V, joka kuvaa odotettua ympäristöllisen ongelman tulosta. (Zhu et al., 1996). Joukossa C on nolla tai useampi sattumasolmu, jotka edustavat ympäristöllisiä muuttujia. Nämä muuttujat vaikuttavat joko suoraan tai epäsuoraan arvosolmuun ja mahdollistavat arvon laskemisen tai ennustamisen. Rajasolmut joukossa B kuvaavat saatavilla olevaa tai tarvittavaa dataa. Rajasolmut omaavat jo entuudestaan tietyt arvot, joihin päätöksentekijät eivät pääse käsiksi. Spatiaalisessa vaikutuskaaviossa ilmenevät kaaret kuvaavat, joko solmujen välistä vaikutusta tai solmujen välistä riippuvuut- 19 ta. Solmujen välinen vaikutus kuvataan nuolella vaikuttavasta solmusta vaikutuksen alaiseen solmuun päin, ja riippuvuus kuvataan nuolella solmusta A solmuun B, jonka arvo riippuu solmusta A. (Zhu et al., 1996). Kuvassa 12 kuvataan erityyppisten solmujen lisäksi esimerkki spatiaalisesta vaikutuskaaviosta, joka toimii eräänlaisena ongelmamallina rakentamiselle soveltuvien alueiden tunnistamiseksi tietyllä alueella. Kuvassa arvosolmu on kuvattu pyöristetyllä neliöllä, sattumasolmut ympyröinä ja rajasolmut ovaaleina. Päätöksentekijän kannalta keskeinen tulos maankäyttöön liittyvässä ongelmassa on rakentamiselle soveltuvien alueiden tunnistaminen. Kuva 12. Spatiaalisessa vaikutuskaaviossa käytettävät solmutyypit ja kaavioesimerkki (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Zhu et al., 1996) Alueiden soveltuvuuteen tässä esimerkissä suoraan vaikuttavat vesistöjen ja tiestön läheisyydet (mitä lähempänä sen parempi), kaltevuus (mitä loivempi sen parempi) ja kaltevuus suunta (mitä eteläisempi sen parempi). Tiestön läheisyys määritellään olemassa olevan tieverkoston mukaan sekä lisäksi huomioon otetaan alueen ja tiestön väliin jäävät kaltevuudet. Kaltevuudet ja sen suunta määritellään korkeusmallista. (Zhu et al., 1996). Kuvassa 13 on esitelty tarkemmin ”rakentamiselle soveltuvia alueita” – solmun tietoja. 20 NIMI TYYPPI EDELTÄJÄT SEURAAJA TOIMINNALLINEN_MALLI GIS_ANALYYSI LIITETTY_DATA Rakentamiselle soveltuvia alueita Arvo Vesistön läheisyys, Tiestön läheisyys, Kaltevuus, Kaltevuussuunta nil Alueen soveltuvuus rakentamiselle Päällekkäisyysanalyysi (overlay) nil Kuva 13. ”Rakentamiselle soveltuvia alueita" -solmun tarkempi rakenne-esittely (Zhu et al., 1996) Solmukohtainen tietotaulukko kertoo solmusta sen nimen, solmutyypin (arvo, muutos tai raja), edeltävien solmujen nimet, seuraavien solmujen nimet, toiminnallisen mallin eli sen mikä solmun funktio on, käytetyn GIS – analyysin (GIS – malli, joka kuvaa solmun ja sitä edeltävien solmujen spatiaalisia suhteita) sekä solmuun liitetyn datan. (Zhu et al., 1996). Zhun ja kumppaneiden (1996) spatiaalisen vaikutuskaavion esimerkissä on huomioitavaa, että se vastaa vain osaksi todellisuutta. Kyseisessä esimerkissä varsinaiseen arvosolmuun vaikuttavia sattumasolmuja on vähän ja lukuisia alueen rakennettavuuteen merkittävästi vaikuttavia muuttujia on jätetty tarkoituksella sekavuuden välttämiseksi pois. 2.5 Tieto – datasta viisauteen Kirjallisuus on täynnä erilaisia tiedon määritelmiä. Filosofisissa teksteissä kuitenkin usein viitataan niin sanottuun ”perinteiseen” tai ”klassiseen” tiedon käsitykseen. Tämä perinteinen tiedon määritelmä ilmaistaan usein muodossa, ”tieto on hyvin perusteltu tosi uskomus” ja se juontaa juurensa Sokrateen ja Theaitetoksen dialogiin (Platon, Teokset III). Käsitteenä tieto on erityisesti suomenkielessä huonosti määritelty. Suomen kielessä tiedolla voidaan tarkoittaa tietämystä (knowledge), informaatiota (information) tai dataa (data). Esimerkiksi päätöksentekoa tukevilla informaatiojärjestelmillä hallitaan dataa ja visualisoidaan dataa informaationa. Järjestelmien esittämän informaation sisäistäminen luo tietoisuutta. Riitta Suurlan (2001) mukaan tiedon käsitettä voidaan lähestyä muodostamalla rakenteellinen jäsennys, jossa tieto on luokiteltu siihen liittyvän inhimillisen proses21 soinnin perusteella. Mitä korkeammalle tiedon asteelle edetään, sitä enemmän tieto sisältää inhimillistä ajattelua, työstämistä, arviointia ja sitä vähemmän sitä voidaan käsitellä ja tuottaa teknisesti irrallisena materiaalina. Datalla tarkoitetaan koodeja, merkkejä ja signaaleja, joihin ei välttämättä liity mitään merkitystä. Data on siis eräänlaista informaation ja tiedon ainesta tai raakaainetta (Suurla, 2001). Spatiaalisen tiedon yhteydessä datalla voidaan tarkoittaa esimerkiksi koordinaattipisteitä ja siinä ilmeneviä ominaisuuksia sisältävää taulukkoa. Informaatio on dataa, johon liittyy jokin merkitys tai tulkinta. Osa informaatiosta voidaan oppimisen ja omaksumisen kautta muuttaa tiedoksi (Suurla, 2001). Spatiaalinen data muuttuu informaatioksi, kun se visualisoidaan karttapohjalle. Visualisoinnissa data liitetään johonkin yhteyteen ja on näin ollen ymmärrettävissä. Informaatio muuttuu tietämykseksi vasta sitten, kun ihminen on prosessoinut sen osaksi omaa tiedollista struktuuriaan. Tällaisesta näkemyksellisestä tiedosta käytetään usein selvyyden vuoksi sanaa tietämys. Jos tietämys erotetaan yhteydestään, se muuttuu informaatioksi. Tietämys on aina ihmisen tai ihmisten oman prosessoinnin tulosta ja siten asiayhteyteen sidottua. (Suurla, 2001). Tieto (tietämys) muuttuu ymmärrykseksi kokemusten kautta. Tietoon liitetään erilaisia selityksiä siitä, miksi jokin asia on tietyllä tavalla, ja miten se kytkeytyy muihin asioihin. (Suurla, 2001). Viisaudella tarkoitetaan metaymmärrystä, jonka avulla ihminen luo tietojensa, kokemustensa ja ymmärryksensä pohjalta uutta tietoa. Viisauteen liitetään myös näkemyksiä hyvästä elämästä ja tiedon käytöstä päämäärien edistämiseen. (Suurla, 2001). Tiedon käsitteen rakenteellisen jäsennyksen kaksi ylintä tasoa, ymmärrys ja viisaus, voidaan sitoa seuraavassa luvussa esiteltäviin tilannetietoisuuden tasoihin kaksi ja kolme (Endsley et al., 2003). 22 Kuva 14. Tiedon hierarkia (Suurla, 2001) Bellinger, Castro ja Mills (2004) esittelevät tutkimuksessaan myös toisenlaisen tavan tiedon luokitteluun. Bellingerin ym. tiedon hierarkia koostuu datasta, informaatiosta, tietämyksestä ja viisaudesta (kuva 15). Heidän mukaansa ymmärrys ei ole tiedon taso vaan pikeeminkin apuväline, jonka tuella datasta tuotetaan informaatiota, informaatiosta tietämystä ja tietämyksestä viimein viisautta. He jakavat ymmärtämisen vielä relaatioiden eli suhteiden ymmärtämiseen, kuvioiden (pattern) ymmärtämiseen ja periaatteiden ymmärtämiseen. Kuva 15. Ymmärtämisen rooli tiedon hierarkiassa (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Bellinger et al., 2004) 23 2.6 Tilannetietoisuus Tilannetietoisuudesta on kirjoitettu paljon erilaisia teorioita. Seuraavassa taulukossa kuvataan kirjallisuudesta tunnetuimpia tilannetietoisuuden teorioita ja niiden piirteitä (taulukko 1). Taulukko 1. Tilannetietoisuuden teorioiden vertailu (Salmon et al., 2009) Alkuperäinen toimialue Toimialue sovellukset Teoreettinen tuki Prosessi Uutta Kolmen tason malli (Endsley, 1995) Ilmailu Asevoimat, ilmailun kontrollointi, ilmailu, autoilu, ydinvoima Informaation prosessointi teoria, Havaintokeskeinen päätöksentekomalli (Klein, 1990) Havaitseminen, ymmärtäminen ja arvioiminen Ei eriävä informaation prosessoinnin mallien kanssa Aisti-sykli -malli (Smith & Hancock, 1995) Ilmailun kontrollointi Ilmailun kontrollointi Aisti-sykli -malli (Niesser, 1976) Kaavapohjainen tutkiminen ja modifiointi Ulkoisesti keskitetty aktiivinen kaava Toiminnan teoria malli (Bedny & Meister, 1999) N/A N/A Toimintateoria malli (Bedny & Meister, 1999) Orientoiva vaihe, toiminta vaihe ja evaluoiva vaihe Eroteltu toiminnallinen osa teoriamallissa Teoria Sarter & Woods (1991) Adams, Tenney & Pew (1995) Tietoisuuden ennakoiva huomiointi (Hourizi & Johnson, 2003) Taylor (1990) Ilmailu Työmuisti, mentaaTilanteen arvioimilinen malli, tilansesta johdettu teen arvioimiseen tietämyksen soveltuva tietoiintegrointi suus Tilanteen arvioimisesta johdettu aktivoitu tietämys työmuistista Ilmailu Toimintateoria malli (Bedny & Meister, 1999) Työmuisti -teoria (Sanford & Garrod, 1981) Kaavapohjainen tutkiminen ja modifiointi Pohjana aktiivinen kaava Ilmailu Ilmailu Kognitiiviset alasysteemit (Bernard & May, 2000), (Rushby, 1999) 1) Informaation saatavuus, 2) sen havaitseminen, 3) huomioiminen ja 4) kognitiivinen prosessointi Erottelu havaitsemisen ja semanttisuuden välisillä tilannetietoisuuden tasoilla Ilmailu Asevoimat, ilmailun kontrollointi, ilmailu, autoilu, ydinvoima Huomio ja kognitio teoriat 1) Huomioinnin vaatimukset, 2) huomiolliset valmiudet ja 3) tilanteen ymmärtäminen Moniulotteiset tilannetietoisuuden kuvaukset Ilmailu Ilmailu 24 Kuten taulukosta voidaan nähdä, suurin osa teorioista perustuu ilmailusta tehtyihin havaintoihin. Tässä tutkimuksessa tilannetietoisuutta käsitellään näkökulmasta, joka perustuu Mica Endsleyn kolmen tason malliin (1995). Endsleyn teoria tukeutuu informaationprosessointiteoriaan ja havaintokeskeisiin päätöksentekomalleihin. Ihminen havainnoi ympäristöään jatkuvasti sekä tietoisesti että alitajuisesti. Ympäristöstä havaitut signaalit jalostuvat aivoissa tietoisuudeksi siitä, mitä parhaillaan tapahtuu, mitä mahdollisesti tulee tapahtumaan ja millaisia vaihtoehtoja on toiminnalle kyseisessä aika-paikka-ulottuvuudessa (Endsley et al., 2003). Ilmiötä kutsutaan tilannetietoisuudeksi ja yksinkertaisimmillaan sillä tarkoitetaan tietoa siitä, mitä ympärillä tapahtuu (Nissinen, 2009). Tilannetietoisuudella tarkoitetaan yksilön tietoisena olemista siitä, mitä ympärillä tapahtuu sekä siitä, mitä tapahtumat tarkoittavat ja merkitsevät hänelle tai kyseessä olevan tilanteen kannalta nyt ja tulevaisuudessa. Tilannetietoisuuden saavuttaminen koostuu ympäristön elementtien havaitsemisesta ajan ja tilan rajaamissa olosuhteissa, niiden merkitysten ymmärtämisestä, ja niiden aseman arvioinnista lähitulevaisuudessa. Tietoisuus on tavallisesti määritelty olevan suhteessa tietyn tehtävän suorittamisen tai päämäärän saavuttamisen kannalta tärkeään tietoon. (Endsley et al., 2003). 2.6.1 Tiedon reaaliaikaisuus: Hidas ja nopea tilannetietoisuus Tilannetietoisuudesta puhuttaessa tulee muistaa, että on olemassa sekä hitaasti, että nopeasti kehittyvää tilannetietoisuutta. Endsleyn (1995; 1997; 2003; 2004) tutkimuksissa käytetään usein esimerkkinä hävittäjälentäjien tilannetietoisuutta. Koska hävittäjälentäjän on oltava jatkuvasti tilanteen tasalla, tulee tilannetietoisuuden ja sen päivittämisen, jo pelkästään hävittäjän suuren vauhdin puolesta olla hyvin nopeaa. Tapahtumien, niiden seurausten ja niiden välisten yhteyksien tulee olla hävittäjälentäjän tiedossa erittäin nopeasti, jotta lentäjä olisi vallitsevasta tilanteesta tietoinen ja voisi toimia sen vaatimalla tavalla. Kun taas puhutaan tilannetietoisuudesta esimerkiksi kaupunginjohtamisessa, ei aika ole suhteessa kovinkaan kriittisessä roolissa. On selvää, että puhuttaessa kaupunginjohtamisesta, tapahtumia, vaihtoehtoja, niiden seurauksia ja niiden keskinäistä vuorovaikutusta voidaan rauhassa puntaroida. Tässä tutkimuksessa käsitelläänkin hitaampaa eli hitaasti kehittyvää tilannetietoisuutta. 25 Tilannetietoisuudesta puhuttaessa tiedon reaaliaikaisuus on keskeisessä roolissa. Jotta henkilö voisi olla ”tilannetietoinen”, tulee tiedon olla reaaliaikaista. Tiedon reaaliaikaisuus riippuu kuitenkin edellä mainittujen esimerkkienkin mukaan enemmän kyseessä olevasta tehtävästä kun ajasta. Eihän tietoa voida ikinä liian reaaliaikaisenakaan pitää, mutta kun kyseessä on esimerkiksi tieto mannerlaattojen loittonemisesta, voidaan tietoa pitää reaaliaikaisena, vaikka sen temporaalinen resoluutio olisikin huono. Temporaalinen resoluutio on huono silloin kun, aineistoa päivitetään harvoin eli päivitysväli on suuri. 2.6.2 Tilannetietoisuuden tasot Tilannetietoisuuden saavuttaminen vaatii paljon enemmän kuin päätöksenteon kannalta keskeisen datan jalostamista ja havainnollistamista (Endsley, 1995). Endsley:n ja muiden (2003) mukaan tilannetietoisuus voidaan jakaa kolmeen tasoon siten, että ensimmäinen taso käsittää elementtien havaitsemista (perception) ympäristöstä, toinen taso vallitsevan tilanteen ymmärtämistä (comprehension) ja kolmas taso tulevaisuuden tilan arvioimista (projection) (kuva 16). Kuva 16. Tilannetietoisuuden tasot (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Endsley et al., 2003) Ensimmäinen taso: Ensimmäinen askel tilannetietoisuuden saavuttamisessa on tilanteen muuttujien, tarkoituksenmukaisten tiedon elementtien ja dynaamisuuksien havaitseminen ympäristöstä. Tarkoituksenmukainen tilanteellinen informaatio on aina tehtäväkohtaista; kaikissa eri tehtävissä tilannetietoisuuden saavuttamisen edellytykset ovat erilaiset. Informaatiota havaitaan aistein; näkö-, kuulo-, tunto-, makutai hajuaistin avulla tai näistä aisteista muodostettavien yhdistelmien avulla. Verbaalinen ja ei-verbaalinen kommunikaatio muodostavat osainformaatiolähteen ensimmäisen tason saavuttamisessa. (Endsley et al., 2003). Ensimmäisen tason saavuttami- 26 nen on edellytyksenä toisen ja kolmannen tason saavuttamiselle. Ensimmäisen tason saavuttaminen ei kuitenkaan ole itsestään selvää; tarkoituksenmukaisen informaation havaitseminen voi olla haastavaa, etenkin monimutkaisissa systeemeissä, joissa informaatiota on tarjolla huomattavan paljon. (Endsley et al., 2003). Toinen taso: Toinen askel tilannetietoisuuden saavuttamisessa on ymmärtää havaitun informaation merkitys suhteessa päämäärään ja tavoitteeseen. Ymmärtäminen perustuu ensimmäisen tason elementtien erittelyyn ja niiden vertailuun. Se käsittää informaation kytkeytymisen tietoon suhteessa tavoitteiden saavuttamiseen. (Endsley et al., 2003). Kolmas taso: Kun yksilö tuntee elementit ja ymmärtää niiden merkityksen suhteessa tavoitteeseen, voi hänelle muodostua kyky ennustaa, miten kyseiset elementit voivat muuttua tulevaisuudessa ja miten elementtien muuttuminen vaikuttaa muihin elementteihin. Yksilö voi saavuttaa kolmannen tason ainoastaan omaamalla hyvän ymmärryksen tilanteesta ja ymmärtämällä kyseessä olevan systeemin, sen toiminnallisuudet ja dynamiikat. Nykytilanteen ymmärtämisen käyttäminen tulevaisuuden tapahtumien arvioimiseen vaatii erittäin korkeaa asiantuntemusta. Ilman riittävän korkeaa asiantuntemusta, yksilö jää mahdollisesti tilannetietoisuuden alemmille tasoille. Arvioimisen tasoa ei välttämättä ikinä saavuteta. (Endsley et al., 2003). 2.6.3 Tilannetietoisuus ja päätöksenteko Luonnollinen päätöksenteko (NDM – naturalistic decision making) on viimeaikoina laajasti tutkittu aihepiiri, joka kuvailee ihmisten päätöksentekoa tilanteissa, joissa usein kohdataan jäsentämättömiä ongelmia monimutkaisissa järjestelmissä. Päätöksenteko ja sen tutkiminen edellä mainitun kaltaisissa tilanteissa, eroaa merkittävästi perinteisestä päätösteoriasta ja sen tutkimisesta. (Endsley, 1997). Laajat tutkimukset ovat osoittaneet, että realistisissa olosuhteissa asiantuntijat tekevät päätöksiä käyttäen kokonaisvaltaista prosessia, joka sisältää tilanteen tunnistamista ja kuvioiden yhteensovittamista (pattern matching) päätöksenteon nopeuttamiseksi. Näissä puitteissa, henkilön tilannetietoisuutta, tämänhetkisen tilanteen sisäistä käsitteellistämistä, voidaan pitää yhtenä päätöksentekoprosessin tärkeimmistä tekijöistä. Myös aloittelijoille, jotka tekevät päätöksiä laajasti vaihtelevin perustein, tilanteen 27 kokonaisvaltainen ymmärtäminen ja tilannetietoisuuden saavuttaminen on usein annetun työtehtävän suurin ja vaikein osa. Suurimmassa osassa tilanteita päätöksenteon tehokkuus riippuukin suuresti siitä, miten hyvä ymmärrys päätöksentekijöillä kyseessä olevasta tilanteesta on. (Endsley, 1997). Lukuisat ihmisten tekemät virheet, joiden katsotaan johtuvan huonosta päätöksenteosta, liittyvät päätöksentekoprosessissa ongelmiin tilannetietoisuudessa. Päätöksentekijät tekevät oikean päätöksen heidän käsityksensä mukaan, mutta käsityksen taustalla olevat havainnot vaan ovat vääriä. Tällaiset tapaukset ovat merkittävästi erilaisia kuin tapaukset, joissa tilanne on ymmärretty, mutta sen perusteella on tehty huono päätös. Jotta ymmärtäisimme ja voisimme positiivisesti vaikuttaa päätöksentekoon reaalimaailmassa, meidän tulee ymmärtää tilannetietoisuus ja sen rakenne, sen rooli päätöksentekoprosessissa ja siihen vaikuttavan tekijät. (Endsley, 1997). 2.6.4 Tilannetietoisuuden malli Mica Endsley (1997) on kehittänyt teoreettisen mallin, joka kuvaa tilannetietoisuuden perustana olevia tekijöitä. Malli on tilannetietoisuuden käsitteellistämiseksi muodostettu kehys, jossa tiivistyy lukuisat kognitiota käsittelevät tutkimukset. Kognitiolla tässä tapauksessa tarkoitetaan niitä mielen ilmiöitä, joita voidaan kuvata tai selittää informaation prosessointina. Vaikka psykologien keskuudessa onkin syntynyt keskustelua monien kognitiivisten mekanismien rakenteesta ja luonnosta, kunkin mekanismin rooleja tilannetietoisuudessa kuvaavaa mallia voidaan pitää tärkeänä oppaana ja tutkimuksen ohjaajana. (Endsley, 1997). Kuvan 17 mallia voidaan pitää eräänlaisena pohjana tilannetietoisuudelle, kun puhutaan sen roolista luonnollisessa päätöksentekoprosessissa. Mallin mukaan ihmisten havainnoiminen, eli tilanteen kannalta merkittävien elementtien ympäristöstä poimiminen, muodostaa tilannetietoisuuden perustan. Päätökset ja siitä seuraavan toiminnan tehokkuus on mallissa eritelty omiksi osatekijöiksi, jotka ovat jatkoa tilannetietoisuudelle. (Endsley, 1995). Mallissa on kuvattu muutamia merkittäviä tekijöitä, jotka vaikuttavat päätöksentekoprosessiin. Ensinnäkin, ihmisten kyky saavuttaa tilannetietoisuus perustuen annettuun samaan dataan, on yksilöllistä ja vaihtelee suuresti. Tämän on oletettu johtuvan 28 yksilöiden informaation prosessoinnin mekanismeista (information-prosessing mechanisms), joihin vaikuttaa luontaiset kyvyt, kokemus ja harjoittelu. Lisäksi yksilöillä voi olla tietyistä asioista ennakkokäsityksiä (preconception) ja tavoitteita (objective), jotka voivat toimia suodattavina ja ympäristön tulkintaan vaikuttavina tekijöinä ja siten vaikuttaa tilannetietoisuuden muodostamiseen. (Endsley, 1995). Tilannetietoisuutta voidaan pitää myös järjestelmän suunnitteluun vaikuttavana tekijänä, riippuen siitä missä määrin järjestelmä tarjoaa tarvittavaa tietämystä ja missä muodossa se sitä tarjoaa. Kaikki järjestelmät eivät ole samankaltaisia kyvyltään välittää tarvittavaa informaatiota. Järjestelmät eroavat merkittävästi myös siinä, missä määrin ne ovat yhteensopivia ihmisten informaationkäsittelykykyyn. Muita tilannetietoisuuteen vaikuttavia järjestelmäympäristön tekijöitä ovat järjestelmän vaatima työmäärä, sen aiheuttama stressi ja sen monimutkaisuus, joiden vaikutus järjestelmän voi olla hyvinkin merkittävä. (Endsley, 1995). Kuva 17. Tilannetietoisuuden malli dynaamisessa päätöksenteossa (suomennos alkuperäisestä kuvasta, Endsley, 1995) 29 2.6.5 Jaettu tilannetietoisuus Jaettua tilannetietoisuutta (SSA – Shared Situational Awareness) tarvitaan usein eri toimijoiden välisessä yhteistyössä. Yleisesti ottaen jaetulla tilannetietoisuudella tarkoitetaan kahden tai useamman henkilökohtaisen tilannetietoisuuden osittaista päällekkäisyyttä (overlap) (Nofi, 2000; Endsley et al., 2003). Kun ryhmä ihmisiä ymmärtävät tietyn tilanteen samalla tavalla, voidaan olettaa, että heillä on olemassa jonkin asteinen jaettu tilannetietoisuus (kuva 18) (Virrantaus, Mäkelä & Demšar, 2009). Jaetulla tilannetietoisuudella ei kuitenkaan tarkoiteta eri toimijoiden yhteneviä tilannetietoisuuksia, ”emme halua kahden ryhmän osapuolen tilannetietoisuuksien olevan täysin identtisiä” (Endsley et al., 2003). Kuva 18. Jaetun tilannetietoisuuden (SSA) kehittyminen henkilökohtaisesta tilannetietoisuudesta (SA) (Virrantaus et al., 2009) Jaetun tilannetietoisuuden saavuttamisen voidaan olettaa olevan tärkeää tilanteissa, joissa useat osapuolet toimivat samassa tilanteessa ja olosuhteissa yhdessä yhteisen päämäärän hyväksi. Hyvä esimerkki tällaisesta tilanteesta on kriisinhallinta tilanteet, joissa osapuolina voivat olla esimerkiksi poliisi, palokunta, sairaala, armeija, merivartiosto, rajavartiosto yms. Myös Smarter Cities – konseptissa, missä kullakin osasysteemillä on oma tilannetietoisuutensa, voidaan jaetusta tilannetietoisuudesta olettaa olevan suuresti hyötyä. Jaettu tilannetietoisuus muodostuu tyypillisesti kolmesta eri vaiheesta (Nofi, 2000): 1) kukin osapuoli muodostaa henkilökohtaisen tilannetietoisuutensa, 30 2) henkilökohtaiset tilannetietoisuudet välittyvät kommunikoinnin kautta muille osapuolille ja 3) tämän prosessin kautta osapuolet tulevat tietoisiksi toisten toimista ja tehtävistä ja muodostavat jaetun tilannetietoisuuden mentaalisen mallin. Jaetun tilannetietoisuuden vaatimukset rajaavat sen tiedon ja ne tiedon elementit, jotka ovat tarkoituksenmukaisia sekä eri tehtävien suorittamisen, että yhteistoiminnan kannalta. Vaatimukset määritellään vaatimusten analysoinnilla. Vaatimusten yhtenevä osa määrää ne tiedon elementit, joiden jakamista tarvitaan. Tämä voi sisältää perustietoa systeemistä jossa toimitaan tai ympäristöstä joka vaikuttaa yhteisesti organisaation jäseniin. (Endsley et al., 2003). Kaikkien organisaatiossa tarvittavien tiedon elementtien ei tarvitse olla jaettuja. Lisäksi, kaikkien yksilöiden ei tarvitse saavuttaa kaikkien tiedon elementtien kohdalla tilannetietoisuuden kolmatta tasoa eli arviointia. Samalla, kun osa tehtävistä vaatii tietyn jaetun tiedon arvioinnin, voi toisessa tehtävässä olla tarkoituksenmukaisempaa saman jaetun tiedon ymmärtäminen tai pelkkä havaitseminen. (Luokkala, 2009). Jaetun tilannetietoisuuden vaatimukset ovat aina tehtävä-, toimija- ja olosuhdesidonnaisia. Näin ollen universaaleja, yleisesti päteviä vaatimuksia, ei voida luoda. (Luokkala, 2009). 2.7 Kontekstit Yleisesti ottaen sanalla konteksti (context) tarkoitetaan asiayhteyttä, tekstiyhteyttä tai laajempaa yhteyttä, johon asia kuuluu. Sanan konteksti kielihistoriallinen tausta on latinankielisissä sanoissa ”contextus”, jolla tarkoitetaan yhteen liittämistä, ja ”contexere” (”con” + ”texere”), jolla tarkoitetaan yhteen kutomista (Etymologinen sanakirja). Nonakan ym. (2000) tutkimuksessa sanaa konteksti käytetään tiedonluomisen alustana. Heidän mukaan tietämyksen luomiseen vaaditaan konteksti, joka voidaan määritellä tietynlaiseksi interaktiivisuudeksi. Kontekstit voivat olla joko henkilökohtaisia (individual context) tai jaettuja konteksteja (shared context). 31 2.7.1 SECI -prosessi Nonakan ym. (2000) mukaan organisaatiot luovat uutta tietoa eksplisiittisen (explicit knowledge) ja hiljaisen tiedon (tacit knowledge) vuorovaikutuksen kautta. Eksplisiittinen tieto voidaan esittää muodollisella ja systemaattisella kielellä ja sitä voidaan jakaa esimerkiksi tieteellisillä kaavoilla, määrittelyillä tai ohjeilla. Vastakohtaisesti, hiljainen tieto on vahvasti yksilöllistä ja sitä on vaikea esittää täsmällisessä muodossa. Subjektiiviset oivallukset, intuitiot ja tunteet ovat hyviä esimerkkejä hiljaisen tiedon luonteesta. Hiljainen tieto on ilmiö, joka elää muun muassa arvoissa, toiminnassa, menettelyissä, rutiineissa, kannanotoissa, sitoutumisissa ja ideaaleissa. Molemmat tiedon tyypit ovat edellytyksiä uuden tiedon luomiselle. Eksplisiittisen tiedon merkitys häviää ilman hiljaisen tiedon tuottamia oivalluksia. Tätä vuorovaikutusprosessia kutsutaan SECI - tiedonmuunnosprosessiksi. (Nonaka et al., 2000). SECI -prosessin teoria koostuu neljästä tiedonmuuntamistavasta (kuva 19): tiedon sosialisaatiosta (sosialization, S), tiedon ulkoistamisesta (externalization, E), tiedon yhdistely (combination, C) ja tiedon sisäistämisestä (internalization, I). Kuva 19. SECI -tiedonmuunnosprosessien tyypit (Nonaka et al,. 2000) Sosialisaatio on prosessi, jossa uutta hiljaista tietoa saadaan suoraan hiljaisesta tiedosta. Muuntuminen voi tapahtua vain jaettujen kokemusten kautta, kuten viettämällä aikaa yhdessä. (Nonaka et al., 2000) Ulkoistaminen on prosessi, jossa hiljainen tieto muuntuu eksplisiittiseksi tiedoksi, jota voidaan jakaa. Tiedosta tulee näin uuden tiedon perusta. Hiljaisen tiedon onnis- 32 tunut muuntuminen eksplisiittiseksi tiedoksi riippuu kielikuvien, vastaavuuksien ja mallien peräkkäisestä käyttämisestä. (Nonaka et al., 2000) Yhdistely on prosessi, jossa eksplisiittinen tieto muuntuu kompleksisemmaksi tai systemaattisemmaksi eksplisiittiseksi tiedoksi. Eksplisiittistä tietoa voidaan koota organisaation sisältä tai ulkoa ja prosessoida uuden tiedon muotoon. Uusi eksplisiittinen tieto voidaan asettaa kaikkien organisaation jäsenten saataville. Tietoverkkojen ja tietokantojen luova käyttö voi helpottaa tällaista tiedon muuntumisen prosessia. (Nonaka et al., 2000) Sisäistäminen on prosessi, jossa eksplisiittinen tieto muuntuu hiljaiseksi tiedoksi. Luotu eksplisiittinen tieto, joka on asetettu yksilön tavoitettavaksi, muuntuu sisäistämisen kautta yksilön hiljaiseksi tiedoksi. Eksplisiittinen tieto saavuttaa arvonsa hiljaisena tietona toiminnassa ja käytännöissä. Kun tieto sisäistetään, siitä tulee osa yksilön hiljaista tietoa, mentaalisten mallien muodossa. (Nonaka et al., 2000) 2.7.2 Ba Nonaka ym. (2000) kuvaavat tiedonluomisen prosessin tapahtumapaikkaa japanilaisen Ba -sanan avulla. Ba, eli karkeasti määriteltynä ”paikka”, tarjoaa tiedon luomiselle kontekstin. Ba on jaettu konteksti, jossa tietoa jaetaan, luodaan ja hyödynnetään. Ba on paikka, jossa informaatio muuntuu tulkinnan kautta tiedoksi. Kontekstin ymmärtämisen avainkäsitteenä on vuorovaikutus. Tietoa luodaan vuorovaikutuksessa yksilöiden välillä tai yksilön ja ympäristön välillä, ei niinkään ihmisen yksilöllisessä toiminnassa. Kontekstin jakavat siis ne osapuolet, jotka ovat vuorovaikutuksessa keskenään. Näin kontekstissa olevat osapuolet kehittyvät vuorovaikutuksen kautta tietoa luoviksi. (Nonaka et al., 2000). Kontekstilla ei kuitenkaan tarkoiteta vain fyysistä paikkaa, vaan erityistä aikaa ja tilaa. Sen avulla halutaan tuoda esiin erityisesti se, että tieto ei ole absoluuttista, objektiivista ja ympäristöstään tai viitekehyksestään vapaata, vaan tiedon luomisen prosessissa tieto on aina sidoksissa johonkin yhteyteen, se tapahtuu tilassa ja on paikallista. Toinen suomenkielinen sana, joka voi kuvata Ba -termiä, on yhteys. Samassa tilassa oleminen ei yksinään riitä. On synnyttävä vuorovaikutuksellinen yhteys sekä ihmisten, että myös ihmisten ja ympäristön välille. Nonaka korostaa termiä konteksti 33 silloinkin kun on kysymyksessä virtuaalinen vuorovaikutus ihmisten välillä. (Nonaka et al., 2000). Nonaka, Toyama ja Konno (2000) kuvaavat neljä erilaista kohtaamispaikkaa eli Ba tyyppiä kahden eri ulottuvuuden perusteella (kuva 20). Ensimmäinen ulottuvuus määräytyy vuorovaikutustavan perusteella; vuorovaikutus on joko yksilöllistä tai yhteisöllistä. Toinen ulottuvuus määräytyy sen mukaan, millä tavalla ollaan kanssakäymisessä; ollaanko henkilökohtaisessa kosketuksessa vai tapahtuuko vuorovaikutus virtuaalisesti. Olennaista menestyksen saavuttamiseksi on, että näitä kaikkia Ba tyyppejä tarvitaan sopivassa suhteessa prosessin ja erityisesti useiden samanaikaisesti vaikuttavien prosessien eri vaiheissa. (Suurla, 2001). Kuva 20. Ba:n neljä eri tyyppiä (Nonaka et al., 2000) Originating Ba on määritelty yksilöiden välisenä henkilökohtaisena (face-to-face) kanssakäymisenä. Se on tila, jossa ihmiset jakavat hiljaista tietoa: kokemuksiaan, tunteitaan ja mentaalisia malleja. Yhdessäolon avulla murretaan raja-aitoja itsen ja toisten välillä. (Nonaka et al., 2000). Dialoguing Ba määritellään yhteisöllisenä yhdessä olemisena. Dialogilla pyritään tehostamaan palautetta ja jakamaan tietoisemmin näkemyksiä ja taitoja ammattilaisten välillä (peer-to-peer) sekä analysoimaan omia käsityksiä. Yksilöitten hiljainen tieto jaetaan ja kommunikoidaan osallistujien kesken. Ba:n tehokkuus riippuu siitä, miten yksilöt ovat valikoituneet, millaista tietoa ja osaamista heillä on ja pantataanko tietoa vai ei. (Nonaka et al., 2000). Systemising Ba on määritelty yhteisöllisenä ja virtuaalisena vuorovaikutuksena. Systemising Ba tarjoaa tyypillisesti kontekstin olemassa olevan eksplisiittisen tiedon 34 yhdistelylle. Eksplisiittistä tietoa voidaan suhteellisen helposti siirtää useille ihmisille informaationa datan muodossa. Informaatiotekniikka tarjoaa mahdollisuuden virtuaaliselle kollaboratiiviselle ympäristölle Systemising Ba:n luomiseksi. Tällöin informaatiota voidaan koota ja jakaa tehokkaasti ja nopeasti. (Nonaka et al., 2000). Exercising Ba määritellään yksilöiden ja virtuaalisen kanssakäymisen avulla. Se tarjoaa tyypillisesti kontekstin sisäistämiseen. Yksilöt käsittelevät sitä tietoa, joka heille on lähetetty virtuaalisessa muodossa, esimerkiksi opiskelevat tai työstävät käsikirjoja, raportteja tai käyttävät simulaatio-ohjelmia. Exercising Ba:ssa tietoa sisäistetään tekemisen avulla. (Nonaka et el., 2000). Kuva 21. Ba:n eri ulottuvuudet SECI -prosessissa (Suurla, 2001) 35 3 Tutkimusmetodi ja – prosessi Tutkimus oli luonteeltaan pääosin teoreettis-käsitteellinen tutkimus, jossa tarkoituksena oli luoda teoriaan pohjautuva käsitteellinen kokonaisuus eli tuotekonsepti tutkimuksen tilaajan tuotekehityksen ja markkinoinnin tueksi. Tutkimuksessa perehdyttiin lisäksi jo olemassa oleviin järjestelmiin. Tutkimuksen teoreettisen osuuden kokoaminen toteutettiin kirjallisuustutkimuksella. Teoriaosien ja olemassa olevien järjestelmien kehitystarpeiden avulla tutkimuksessa muodostetaan tuotekonsepti eli käsitteellinen malli tilannekuvan muodostumisesta sekä sen tietotarpeista ja tiedon kulusta. Tutkimus toteutettiin Delfoi -menetelmällä. Delfoi-menetelmä on iteratiivinen menetelmä, jota on käytetty laajasti tulevaisuudentutkimuksessa. Delfoi-menetelmä soveltuu erityisesti monimutkaisen tai nopeasti muuttuvan teeman käsittelyyn, jonka suhteen on osoitettavissa erityisen hyvin sitä tuntevia asiantuntijoita tai asianomistajia, kuten tiettyjä väestöryhmiä tai organisaatioita (teknologian kehitys, yhteiskunnallinen ongelma) (Gordon, 1997). Gordon (1997) kuvaa alkuperäisen Delfoi -tekniikan perusvaiheet avaruusesimerkin kautta. Tehtävänä on arvioida, milloin ihminen laskeutuu ensi kerran Marsiin. Sen selvittämiseksi kootaan parinkymmenen henkilön ryhmä erityyppisiä asiantuntijoita (avaruustutkijoita, tähtitieteilijöitä, raketti-insinöörejä), joilta kultakin kysytään aluksi aika-arviota Marsiin pääsemisestä. Toisessa vaiheessa vastaajille näytetään ensimmäisen kyselykierroksen vastausjakaumat ja poikkeavien vastausten esittäjiä pyydetään tarkistamaan kantaansa tai perustelemaan näkemyksensä. Kolmannessa vaiheessa täydennetty ja tarkistettu ryhmätulos esitetään kaikille vastaajille, joita kannustetaan vielä kerran täydentämään ja tarkistamaan vastauksensa ja argumenttinsa. Kierrosten jälkeen aineisto analysoidaan ja lopuksi raportoidaan tulokset. Delfoi-menetelmällä tuotetaan erilaisia näkökulmia, hypoteeseja ja väitteitä, jotka saatetaan asiantuntijoiden avoimen argumentoinnin kohteeksi. Prosessissa pyritään seulomaan näkemykset jaetuiksi tai erimielisiksi yhteisönäkemyksiksi. Molemmat lopputulemat ovat arvokkaita. Erimielisiä voidaan olla paitsi argumenteista myös tavoitteista, vaihtoehtojen todennäköisyydestä ja haluttavuudesta. 36 Delfoi-metodia on sovellettu tutkimukseen iteratiivisena prosessina, jonka kierroksiin kuuluu alavaiheena 1) aiheeseen tutustuminen ja ongelmien hahmottamien, 2) vaihtoehtoisten tutkimusehdotusten kokoaminen ja 3) rajaus. Varsinaisen Delfoitutkimuksen lisäksi tutkimusprosessiin sisältyi tutkimuksen alkuvaiheessa pääasiassa yrityksen ja sen tuotteiden esittelystä koostuva vaihe sekä loppuvaiheessa sovelletun casen esittelyvaihe. Kuva 22. Iteratiivinen tutkimusprosessi 37 4 Tulokset Tässä luvussa esitellään tutkimustuloksena syntyneet kontekstisidonnaisen tilannekuvan tuotekonsepti sekä ”kaksitasoinen kaupunkisysteemi”-malli ja vuorovaikutuksen eri tasot. Lisäksi luvussa käydään läpi tutkimukseen vaikuttaneita olemassa olevia järjestelmiä sekä otetaan kantaa niiden vahvuuksiin ja heikkouksiin tilannekuvajärjestelmänä. Lopuksi tutkimustuloksena syntynyttä tuotekonseptia sovelletaan esimerkinomaisesti Case -tapauksessa. 4.1 Olemassa olevat järjestelmät Tässä alaluvussa perehdytään tutkimukseen vaikuttaneisiin tutkimuksen tilaajan toteuttamiin järjestelmiin. Luvussa otetaan kantaa myös siihen, mitä järjestelmällä on pyritty ratkaisemaan sekä siihen, mitä järjestelmillä ei ole kyetty ratkaisemaan. Lisäksi tässä alaluvussa perehdytään tutkimuksen premissinäkin käytettyyn ”Smarter Cities”-konseptiin. 4.1.1 Smarter Cities -konsepti ”Kaupunki on systeemeistä koostuva systeemi. Mitä paremmin ymmärrämme systeemien keskinäistä informatiivista vuorovaikutusta, sitä perustellummin voimme tukea kaupungin johdon päätöksiä. Osasysteemien keskinäiset vuorovaikutukset tarjoavatkin lukuisia mahdollisuuksia kokonaissysteemin toimimisen parantamiseen” (Harrison & Ritzo, 2010). IBM:n ”Smarter Cities” on konsepti, joka perustuu kaupungin osasysteemien yhteiseen rajapintaan. Yhteisen rajapinnan tavoitteena on tapahtumien ja niiden vaikutusten hallinta. Konseptissa kaupunkisysteemin osasysteemeinä ovat julkishallinto, energia, vesihuolto, yleinen turvallisuus liikenne, rautatiet, koulutus, terveydenhuolto sekä rakennukset. Smarter Citiesin keskeinen piirre on tietotekniikan ja tietoliikenteen hyödyntäminen kaupungin eri osa-alueilla. Smarter Cities on älykkäiden sovellusten muodostama, toimiva kokonaisuus. 38 4.1.2 Alueraportointijärjestelmä Tutkimuksen tilaajana toimivan yrityksen kehittämä ja toteuttama alueraportointijärjestelmä on päätöksentekoa tukeva sovellus, jonka avulla kerätään tilastoitavia tietoja ulkoisista lähteistä sekä raportoidaan tieto jalostetussa muodossa kunnallispoliittisten päätöksentekijöiden jokapäiväiseen käyttöön. Järjestelmä on karttapohjainen, barometri-tyyppinen sovellus, joka on toteutettu käyttämällä eri aihealueisiin sidottuja mittareita. Aihealueiksi voidaan lukea esimerkiksi kaavoituksen tilanne, meneillään olevat kaavahankkeet, asumismuodot, tulot, rakentaminen, yms. Ilmiöiden kuvaaminen kartalle on toteutettu siten, että kullakin mallinnettavalla ilmiöllä on tietty esitystapa (teemakartta, piirakkadiagrammi, pylväsdiagrammi). Sovelluksen muodostamat spatio-tilastolliset analyysit antavat tuloksena karttaikkunan, joka päivittyy automaattisesti pohjadatan päivittyessä. Alueraportointijärjestelmä mahdollistaa käyttäjille eri alueiden kokonaiskuvan sekä alueiden välisten riippuvuussuhteiden nopean taltioinnin ja hahmottamisen ja toimii näin ollen apuna päätöksenteossa. 4.1.3 Kokoava tietopalvelu Tutkimuksen tilaajan kokoava tietopalvelu on järjestelmä, jonka pääasiallinen tavoite on tuoda eri lähteistä koottavat tiedot tehokkaasti ja yksinkertaisesti yhteen käyttöliittymään. Näin ollen informaatio on koottuna ja kaikkien käyttäjien saatavilla. Tämä mahdollistaa tietojen tehokkaan jakamisen niin organisaatioiden sisällä, kuin niiden ulkopuolellakin sekä osaltaan myös vähentää mahdollisia virheitä. Lisäksi tietopalvelu mahdollistaa tietojen yhdistelyn jo olemassa olevista järjestelmistä. 4.1.4 Järjestelmien heikkoudet Päätöksenteon tukena käytettävissä paikkatietojärjestelmissä suurimpana haasteena on yleensä keskeisen paikkatiedon saatavuus. Kriittistä, päätöksenteon kannalta keskeistä tietoa ei välttämättä ole tarpeeksi. Tätä ongelmaa on yrityksen järjestelmissä lähdetty ratkaisemaan kokoavalla tietojärjestelmällä, jossa kaikki saatavilla oleva eri hallinnonalojen tuottama informaatio on koottu yhteen käyttöliittymään kaikkien käytettäväksi. Tämä ratkaisu johtaa kuitenkin tilannekuvan kannalta uuteen ongelmaan. 39 Ongelmana on se, että tilannekuvan kuvitellaan muodostuvan kaiken tiedon yhteen kokoamisesta. Tietosisältöä ei ajatella riittävästi toiminnan kannalta. Tästä voi olla seurauksena se, että informaatiota on niin paljon, ettei sitä pientä osaa kriittistä, tietyn tehtävän kannalta oleellista informaatiota huomata ja näin ollen muodostunut tilannekuva ei ole kattava. Tutkimuksessa tarkasteltujen järjestelmien keskeisenä tavoitteena on tukea päätöksentekoa muodostamalla tilannekuva. Toinen järjestelmistä perustuu tiedon kokoamiseen ja toinen alueen kokonaiskuvan ja riippuvuussuhteiden analysointiin. Tilannekuvan muodostamisessa ei kuitenkaan ole kyse pelkästään tiedon kokoamisesta tai erillisin analyysein tuotetusta informaatiosta. Kuvassa 23 on yksinkertaisella tavalla mallinnettu nykyisen kokoavan tietopalvelun tiedon kulun arkkitehtuuria. Kuva 23. Kokoavan tietopalvelun tiedon kulun arkkitehtuuri Oli kyse sitten osasysteemien henkilökohtaisen tai johdon tilannekuvan muodostumisesta, kaikki tieto ei ole tilannekuvan kannalta keskeistä Tietyssä mielessä kuvan järjestelmää voidaankin sanoa lähtötilannekuvaksi. Hallintoalojen eli osasysteemien henkilökohtaisen tilannekuvan muodostumisen kannalta kaikki oleellinen informaatio on saatavilla, joskin jaettu epäoleellinen informaatio vaikeuttaa sen havaitsemista. Järjestelmien suurimmat ongelmat ovat johdon tilannekuvan muodostamisen vaikeus sekä se, ettei tietosisältöä ajatella toiminnan kannalta. Hallintoaloittain tuotetut läh- 40 töinformaatiot eivät ole johdon tilannekuvan kannalta riittävä informaation lähde. Kaiken lähtöinformaation jakaminen ei ole myöskään hallintoalojen tilannekuvan muodostumisen kannalta tarkoituksenmukaista. 4.2 Syntynyt konsepti: kontekstisidonnainen tilannekuva Tässä alaluvussa esitellään tutkimuksessa muodostettu kontekstisidonnainen tilannekuva, jonka tavoitteena on ratkaista edellisessä luvussa läpikäytyjen järjestelmien ongelmia. 4.2.1 Kaksitasoinen kaupunkisysteemi Tutkimuksessa premissinä käytettiin kaupunkisysteemin määritelmää, jonka mukaan kaupunki koostuu osasysteemeistä ja niiden välisistä vuorovaikutuksista. Tämän tutkimuksen tuloksena kaupunkisysteemi jaettiin osasysteemijaon lisäksi tiedolliseen kaupunkisysteemiin ja fyysiseen kaupunkisysteemiin. Tiedollinen kaupunkisysteemi koostuu osasysteemeistä eli siiloista ja niiden välisistä konteksteista ja fyysinen kaupunkisysteemi olemassa olevasta kaupungista (kuva 24). Kaupunkisysteemistä puhuttaessa törmätään usein niin sanottuun ”siiloutuneeseen” ajattelutapaan. Siiloutuneella ajattelutavalla tarkoitetaan jostain tietystä organisaation hallinnonalasta lähtevää ajattelutapaa, jossa tiedonluominen on korkeaa mutta kapea-katseista. Tällainen ajattelutapa vaikeuttaa osasysteemien keskinäistä vuorovaikutusta ja tietotarpeiden tunnistamista. Kuva 24. Kaupunkisysteemin tiedollinen ja fyysinen taho 41 Fyysinen kaupunkisysteemi Fyysisellä kaupungilla tarkoitetaan kaupungissa fyysisesti ilmeneviä osia, kuten rakennuksia, infrastruktuuria, palveluja yms. Fyysinen kaupunkisysteemi on siis muutoksen ja vaikutusten kohde. Fyysisen kaupungin muuttuessa siilojen tieto päivittyy. Lisäksi fyysinen kaupunki vaikuttaa osaltaan konteksteihin ja etenkin siihen, minkä siilojen välille konteksteja muodostuu. Vaikka kaupunki onkin usein tiedollisesti siiloutunut, varsinainen fyysinen kaupunki on sekoittunut. Sekoittumisella tarkoitetaan sitä, etteivät esimerkiksi kaikki sairaalat ole keskitettynä yhteen paikkaan ja päiväkodit toiseen. Kaupungin osasysteemeitä voidaan siis tietyssä mielessä pitää vain kaupungin tiedollisen tason asioina. Tiedollinen kaupunkisysteemi Tiedollinen kaupunkisysteemi on jaettu kahteen osaan. Se muodostuu siiloista ja niiden välille muodostuvista konteksteista. Tiedollisen kaupunkisysteemin siilolla tässä tutkimuksessa tarkoitetaan organisaatiota tai sen osaa, jonka osaaminen on korkeaa ja kapea-alaista. Siilojen luoma tieto on siis yksityiskohtaista ja kapea-alaisesti fyysiseen kaupunkisysteemiin keskittynyttä. Kaupunkisysteemistä puhuttaessa siiloilla tarkoitetaan pysyviä osasysteemeitä eli hallinnonaloja. Organisaatio koostuu eri hallinnonaloista, jotka taas koostuvat työntekijöistä ja niiden välisestä hierarkiasta. Tietty hallinnonala voi vaikuttaa suoraan fyysiseen kaupunkisysteemiin, jolloin päätökset tehdään siilokohtaisesti siilojen sisällä. Siilot ovat kuitenkin vuorovaikutuksessa myös toistensa kanssa, jolloin niiden välille muodostuu konteksteja. Tiedollisen kaupunkisysteemin konteksteilla eli asiayhteyksillä tarkoitetaan väliaikaisia osasysteemeitä, joiden olemassaolo perustuu jonkun yhteisen asian yhteyteen syntyvään vuorovaikutukseen. Kontekstit muodostuvat siilojen tiettyjen henkilöiden ympärille. Tietty siilo ja sen henkilöt voivat olla mukana useassa kontekstissa. Konteksteissa tehdään päätöksiä ja niissä syntyy uutta informaatiota. Fyysisen kaupunkisysteemin muutoksiin johtavista päätöksistä suurin osa tehdäänkin juuri konteksteissa. Konteksteissa syntyvät päätökset ja uusi informaatio voidaan tiedon keskeisyydestä riippuen päivittää siiloihin, jolloin siitä tulee siilon informaatiota. 42 4.2.1 Vuorovaikutuksen eri tasot – siiloajattelusta konteksteihin Osasysteemien keskinäinen vuorovaikutus voidaan tiedonluomisen ja tiedonkulun perusteella jakaa neljään eri tasoon (kuva 25). Kuva 25. Osasysteemien välisen vuorovaikutuksen eri tasot 1) Osasysteemien (siilojen), kaupunkisysteemissä hallinnonalojen, välillä ei ole vuorovaikutusta. Tällaisessa tapauksessa informaationluominen tapahtuu hallinnonaloittain eli siiloissa, jolloin tuotettu informaatio on korkealuokkaista. Tiedonluojat eivät kuitenkaan ole keskenään vuorovaikutuksessa, jolloin tuotettu informaatio on kapeaa. 2) Osasysteemit ovat keskinäisessä vuorovaikutuksessa, jolloin kaikki siiloittain tuotettu informaatio jaetaan. Tuotettua informaatiota voidaan tässä tapauksessa pitää korkealuokkaisena ja leveänä. Vuorovaikutuksessa, jossa kaikki informaatio jaetaan osapuolien kesken, voi informaation määrä muodostua ongelmaksi. Suuresta informaatiomäärästä olennaisen tai tietyllä hetkellä tarvittavan informaation löytäminen on vaikeaa ja näin ollen usein olennainen informaatio voi jäädä huomioimatta. Tällaisissa tapauksissa tietoa ei ajatella toiminnan kannalta. 3) Vuorovaikutuksessa osasysteemien välille syntyy asiayhteyksiä eli konteksteja. Kontekstit muodostuvat osasysteemien tiettyjen tekijöiden ympärille. Konteksteissa tehdään yhteisiä päätöksiä ja tuotetaan uutta informaatiota. Kontekstissa myös määritellään tilannekuvan tarpeet. Tällaisessa vuorovaikutuksen tapauksessa informaatio on edelleenkin siiloittain tuotettua ja korkealuokkaista, mutta lisäksi konteksteissa syntyy uutta korkealuokkaista informaatiota. Lisäksi informaatiota voidaan pitää edellistä tasoa leveämpänä, koska kontekstit muodostuvat olennaisen eli kriittisten tekijöiden ja informaa43 tion ympärille ja niissä syntyvä uusi informaatio päivittyy siilojen eli osasysteemien omaksi informaatioksi. 4) Tilannekuvan tarpeen myötä kontekstien merkitys kasvaa ja niissä syntynyt uusi informaatio ja päätökset ovat merkitykseltään jopa tärkeämpiä kuin osasysteemien oma informaatio ja päätökset. Tällaisessa vuorovaikutuksen tapauksessa tiedonluomisen painopiste siirtyy siiloista konteksteihin, jolloin konteksteissa tuotettua informaatiota voidaan pitää jopa korkealaatuisempana kuin osasysteemien omaa informaatiota. Leveydeltään tuotettu informaatio on edellisen tason luokkaa. Tilannekuvan muodostumisen näkökulmasta kriittisintä on siirtyminen vuorovaikutuksen toiselta tasolta ja kolmannelle tasolle. Usein luullaan, että on tarpeellista muodostaa yhteinen, kaikesta osapuolien tuottamasta informaatiosta muodostuva tilannekuva. Todellisuudessa edellä mainitun kaltainen tilannekuva on niin täynnä erilaista informaatiota, että olennainen jää helposti epäolennaisen varjoon. Toimiva ja tehokas tilannekuvajärjestelmä perustuu hallintoalojen henkilökohtaisten tilannekuvien lisäksi hallintoalojen välisten kontekstien tilannekuvaan. 44 4.2.2 Kontekstisidonnainen tilannekuvan muodostuminen Kuva 26. Kontekstisidonnainen tilannekuvan muodostuminen ja informaation kulku Lähtöinformaatio Lähtöinformaatiolla tarkoitetaan osasysteemeissä tuotettua informaatiota. Kaupunkisysteemissä lähtöinformaatio on hallintoalakohtaisesti analyysein tuotettua informaatiota. Lähtöinformaatiota tuotetaan poikkeuksetta kaikissa osasysteemeissä, mutta niiden tarpeellisuus muiden osasysteemien tilannekuvan kannalta vaihtelee huomattavasti. Osasysteemien informaatio Osasysteemin informaatiolla tarkoitetaan hallinnonalan henkilökohtaisen tilannekuvan kannalta kriittistä informaatiota. On tärkeää huomioida, että hallinnonalan tilannekuvan kannalta kriittistä informaatiota voi olla, ja lähes poikkeuksetta myös on, tietty osa toisen osasysteemin tuottamaa informaatiota. Yleisesti luullaan, että kaikki informaatio on kriittistä ja tilannekuvan muodostumisen kannalta keskeistä. On sitten kyseessä kaupunkisysteemi ja sen hallinnonalat tai yksittäinen aluerakennuspro- 45 jekti eri tahoineen, tilannekuvan rakentumisen kannalta keskeisimmät kysymykset ovat: - mitä toisten tuottamaa informaatiota tarvitset oman tilannekuvasi kannalta ja - mitä toisten tilannekuvan kannalta keskeistä informaatiota tuotat omassa työssäsi? Kontekstien informaatio Osasysteemien väliset asiayhteydet synnyttävät tarpeen kontekstin yhteiselle tilannekuvalle. Kontekstit muodostuvat osasysteemien tiettyjen henkilöiden ympärille. Konteksteissa tehdään päätöksiä ja niissä syntyy uutta informaatiota. Tilannekuvajärjestelmän ja systeemin toiminnan ja tehokkuuden kannalta konteksteissa syntynyt informaatio on keskeisessä roolissa. Näin ollen juuri konteksteissa syntynyt informaatio tulisi sisällyttää tilannekuvaan. Johdon informaatio Johdon tilannekuvan muodostumisen kannalta keskeistä informaatiota ovat konteksteissa syntynyt uusi informaatio ja osasysteemien henkilökohtaisen tilannekuvan muodostumisen kannalta kriittinen informaatio. Johdon tilannekuvan muodostuminen tukee johtoa päätöksenteossa ja helpottaa systeemin osissa tapahtuvien muutosten vaikutusten arviointia. 4.3 Case: Yhteinen kunnallistekninen työmaa Tässä alaluvussa tutkimuksessa luotua kontekstisidonnaisen tilannekuvan tuotekonseptia sovelletaan yhteisen kunnallisteknisen työmaan caseen. Casen tavoitteena on avata tuotekonseptia ja sen sisältämiä käsitteitä sitomalla ne todelliseen tilanteeseen. Rakentamiselle on tyypillistä, että työmaalla toimii useita toisistaan riippumattomia tilaajia ja heidän urakoitsijoita. Yhteinen kunnallistekninen työmaa (YKT) tavoittelee yhteistä tekemistä poikkihallinnollisessa prosessissa. YKT:n tavoitteena on parantaa sopijaosapuolten yhteistoimintaa, rakentamisen kokonaislaatua, rakentamisen taloudellisuutta sekä vähentää kaivuhaittoja ja lyhentää toteutusaikoja. 46 Yhteisillä työmailla on lukuisia osapuolten yhteistoimintaan liittyviä ongelmia: työmaalla toimii lukuisia eri tahoja, jotka eivät tunnista toistensa tietotarpeita, sopimuksia ei noudateta, koska ne eivät täsmennä kuinka tulisi toimia, toteutusajat venyvät, taloudellisuus ja kokonaislaatu kärsivät, tieto ei kulje eikä ratkaisuvastuuta erilaisissa konfliktitilanteissa ole tarkasti määritelty. 4.3.1 Case esittely Casen tilanteeksi valittiin osa Vuosaaren satamahankkeesta, jota voidaan pitää yhdenlaisena yhteisen kunnallisteknisen työmaan tapauksena. Casessa keskitytään alueen varastorakennuskompleksin rakentamiseen sekä pyritään ratkaisemaan siinä ilmenneitä ongelmia soveltamalla tilanteeseen tutkimuksessa luotua tilannekuvakonseptia. Casen tilanne on osittain fiktiivinen, mutta osittain myös kokemuksiin perustuva. Case on siis esimerkinomainen ja sen tarkoitus on demonstroida konseptin toimivuutta ja sillä saavutettua hyötyä. Tilanteessa toimiviksi tahoiksi casessa määriteltiin kunnallistekniikka (sähkö, energia, vesi, tele & verkko), liikenne, rakentajat, maansiirto, paalutus ja maanpuhdistus. Vuosaaren satamahankkeen varastoalueen rakentamisessa suurimpina ongelmina oli pilaantunut ja osittain liian pehmeä maa. Näistä johtuen alkuperäisistä suunnitelmista oli poikettava useita kertoja. Rakentamisen vaiheistusta, alueella liikkumista ja siihen liittyvää järjestelyä sekä rakennusmateriaalien säilytyspaikkoja tuli ajatella maan vaihdon, puhdistamisen ja paaluttamisen näkökulmasta, koska alue oli iso ja maan muokkaus ja paaluttaminen toteutettiin vaiheittain. Seuraavissa alaluvuissa pyritään selventämään tutkimuksessa luodun tilannekuvakonseptin tietosisältöä. Tietosisältöinä tarkastellaan lähtöinformaatiota, osasysteemien informaatiota, kontekstien informaatiota sekä johdon informaatiota. Lähtöinformaatio Yksi hankkeen onnistumisen kannalta keskeisimmistä lähtötiedoista on hankkeen alkuperäinen suunnitelma. Suunnitelmat määrittelevät alustavan aikataulun, toimijakohtaiset tehtävät ja budjetin. Suunnitelmat ja niissä sovittu rakentamisen vaiheistus ja tehtävät ovat kuitenkin varsinkin suurissa hankkeissa monimutkaisia ja muuttuvat 47 usein. Tämän takia suunnitelman eri vaiheiden tulisi olla selvästi seurattavissa tilannekuvajärjestelmässä. Lähtöinformaatiota on varsinkin suuremmissa hankkeissa paljon. Ei ole tarkoituksenmukaista näyttää kaikille kaikkea hankkeen toimijoiden informaatiota. Tilannekuvajärjestelmässä näkyvää lähtöinformaatiota tuleekin miettiä osasysteemien toiminnan kannalta. Osasysteemien informaatio Osasysteemien informaatiolla tarkoitetaan hankkeen eri toimijoiden tilannekuvan kannalta keskeistä informaatiota. Toimijoiden tulee tietää muun muassa oma tehtävänsä, alustava aikataulu, tehtävää varten hankittavat alihankkijat, budjetti sekä ennen kaikkea ne toimijat kenen kanssa tulee tehdä hankkeessa yhteistyötä. Esimerkiksi liikenteen tulee tehdä kaikkien kanssa yhteistyötä, jotta voidaan olla tietoisia alueen liikennejärjestelyistä ja paikoista, missä esimerkiksi rakennustarvikkeita voidaan kulloinkin säilyttää. Toimijoiden väliset yhteistyötarpeet määritellään usein jo alkuperäisissä suunnitelmissa. Mikäli tietylle toimijalle on määritelty tehtävä, jonka aloittaminen on riippuvainen toiselle toimijalle määritellystä tehtävästä, tulee kyseisten toimijoiden tehdä yhteistyötä. Joissakin tapauksissa hankkeessa toimii myös alkuperäisissä suunnitelmissa määrittelemättömiä toimijoita, joka johtuu suunnitelmien muuttumisesta. Vuosaaren satamahankkeessa tällaisia alkuperäisissä suunnitelmissa määrittelemättömiä toimijoita olivat muun muassa maansiirto, maanpuhdistus sekä paalutus. Tämä johtui siitä, että alkuperäisissä suunnitelmissa ei maan epäpuhtauksia ja pehmeyttä oltu otettu huomioon. Kontekstien informaatio Kontekstien informaatio on toimijoiden vuorovaikutuksessa syntyvää informaatiota. Tämä casen yhteydessä kontekstien informaatio on pääasiassa rakentamisen vaiheistukseen, aikataulutukseen sekä alueen liikennejärjestelyihin ja rakennustarvikkeiden säilyttämiseen liittyvää informaatiota. 48 Taulukossa 2 on esimerkinomaisesti esitetty konteksteja ja niissä syntyvää uutta informaatiota. On kuitenkin syytä huomioida, että taulukko pyrkii vain havainnollistamaan konteksteja ja niissä syntyvää informaatiota sekä toimijoiden välisten tietotarpeiden määrittelemistä. Taulukon tarkoituksena ei ole esittää totuudenmukaisesti Vuosaaren satamahankkeen tapahtumia ja informaatiotarpeita. Taulukko 2. Esimerkki konteksteista ja niissä syntyvästä uudesta informaatiosta Maansiirto, maanpuhdistus ja paalutus - miltä osin maa vaihdetaan uuteen ja missä riittää puhdistus - alueen maanvaihdon/puhdistuksen tärkeysjärjestys ja vaiheistus - mitkä alueen maat on jo puhdistettu tai vaihdettu ja voidaan paaluttaa Paalutus ja rakentaminen - milloin alue on paalutettu ja rakentamine voidaan alkaa Kunnallistekniikka, maansiirto ja maanpuhdistus - mitkä alueen maat tulee puhdistaa/vaihtaa, jotta kunnallistekniikkaa voidaan alkaa kaivaa maahan (kaivaminen mahdollisesti ennen täyttöä) Rakentaminen ja kaikki muut - milloin rakennustarvikkeita voidaan säilyttää missäkin Liikenne ja kaikki muut - miten alueen liikennejärjestelyt on milloinkin toteutettu Johdon Informaatio Johdon tilannekuvan kannalta keskeisintä informaatiota ovat konteksteissa syntynyt informaatio ja osasysteemien informaatio. Johdon tulee tietää mitä kukin toimija tekee, millä budjetilla kukin vaihe on tarkoitus toteuttaa ja mitkä toimijat toimivat yhteistyössä ja miten yhteistyö toimii. Lisäksi johdon tulee tietää tehtävien aikataulutus, liikennejärjestelyjen ja tavaransäilytyspaikkojen muutokset sekä vaiheistus eli se, minkä toimijan tehtävän aloittaminen riippuu minkäkin toimijan tehtävän valmistumisesta. Jos johto on edellä mainituista asioista jatkuvasti selvillä, on sen huomattavasti helpompi esimerkiksi reagoida mahdollisiin muutoksiin ja näin nopeuttaa toimintaa. 49 5 Pohdinta Tämä tutkimus on yksi osoitus siitä, että tieteen ja teknologian avoimessa vuorovaikutuksessa voidaan suorittaa laadukkaita tutkimuksia ja saavuttaa arvokkaita tutkimustuloksia. Tutkimukseen osallistuneiden osapuolten yhteistyössä on suoritettu tutkimus, joka on täyttänyt sille asetetut odotukset ja tutkimukseen määritellyt tavoitteet. Pohtiessamme miksi tutkimus on ollut näin onnistunut, olemme tulleet siihen lopputulokseen että tutkimuksen avainasemassa on ollut ennakkoluuloton ja kärsivällinen teorian (tieteen) ja käytännön (teknologian) kohtaaminen. Erityisen tärkeää on ollut molempien osapuolten visio siitä, että yhteistyö tuottaa tulosta, vaikka tuloksen luonnetta ei kyetty tutkimuksen alussa tarkasti määrittelemään. Visiona on kuitenkin alusta asti ollut, että yhteistyö tuottaa tieteellisesti arvokasta tietoa sekä lisää yrityksen arvoa. Tämä visio on ylläpitänyt sitä kärsivällisyyttä ratkaisevalla tavalla. Kärsivällisyys on ollut tärkeää monissa kohtaamissamme tilanteissa, joihin on liittynyt tutkimuksen tilaajana toimivan yrityksen kannalta ei-jaettavaa tietopääomaa. Monissa tilanteissa ei ole ollut varmuutta siitä, saavutettaisiinko jonkin informaation jakamisesta niin suuria hyötyjä, että yrityksen samalla ottamat riskit olisivat kannattavia. Tällaisia tilanteita on kohdattu esimerkiksi kehitteillä olevien järjestelmien ominaisuuksien ja järjestelmien ongelmien käsittelyssä. Haasteista huolimatta tutkimusta on suoritettu kärsivällisesti. Tutkimus saatiin vietyä onnistuneesti loppuun, vaikka emme aina ymmärtäneet kaikkia tilaajan tutkimuksellemme asettamien odotusten takana olevia perusteita. Tutkimuksen tärkeimpänä hyötynä pidämme luomaamme tuotekonseptia. Ymmärrettynä ja oikein käytettynä tuotekonsepti tuo yritykselle lisäarvoa. Lisäksi se antaa tieteessä yhden havainnon siitä, minkälaisiksi kaupunginjohtoa tukevia informaatiojärjestelmiä mahdollisesti kehitetään tulevaisuudessa. Tutkimuksemme antaa myös yhden esimerkin siitä minkälaisilla menetelmillä tuotekonsepteja voidaan kehittää ja minkälaisia tuloksia voidaan saavuttaa tässä tutkimuksessa sovelletulla menetelmällä. Tutkimustuloksena luodun tuotekonseptin lisäksi tutkimus on ollut hyödyllinen myös tutkimusprosessin aikana. Tutkimuksemme on inspiroinut ja herättänyt arvokasta 50 keskustelua järjestetyissä työpajoissa. Usein työpajojen jälkeen kuulimme tyytyväisiä lausahduksia siitä, kuinka jälleen kerran on käyty arvokasta ja avartavaa keskustelua. Tutkimus on ollut hyödyllinen ja opettavainen myös muille tutkijoille. On tärkeää, että tutkimuksessa on saatu soveltaa osaamistamme, jonka olemme saavuttaneet aikaisemmissa tutkimuksissamme, meille aivan uudenlaisessa sovelluskohteessa. Tutkimusta voidaan pitää onnistuneena ja laadukkaana erityisesti siksi, että sen eri osapuolet ovat olleet tutkimukseen ja sen tuloksiin erittäin tyytyväisiä. Olemme kuitenkin tehneet myös havaintoja, joiden perusteella voimme kehittää omaa tutkimustyötämme. Havaintojemme mukaan työpajojen henkilömäärä olisi voinut olla suurempi. Työpajoissa oli usein myös liian kapean alan asiantuntijoita paikalla. Lisäksi työpajoihin osallistui vain tutkimuksen tilaajana toimivan yrityksen edustajia. Olisi mahdollisesti voinut olla hedelmällisempää ottaa työpajoihin mukaan myös yrityksen asiakkaiden edustajia. Vaikka vierailuja ja haastatteluja suoritettiin myös yrityksen asiakkaille, vierailut eivät kuuluneet varsinaiseen konseptinrakennuksen tutkimukseen. Uskomme, että laajemmalla ja monipuolisemmalla kokoonpanolla saisimme luotua yhä rikkaampaa ja hedelmällisempää keskustelua. Uskommekin, että voimme yhä parantaa tutkimusta, jos kehitämme mainituilta osin tutkimusta. Tällaisia paranneltuja suorituksia voitaisiin tarvita tulevaisuudessa esimerkiksi seuraavien ideoimiemme aiheiden tutkimisessa. Yhtenä mahdollisena jatkotutkimusaiheena voitaisiin tutkia tilannetietoisuuden eroja tilanteissa, jotka ovat nopeita verrattuna tilanteisiin, jotka ovat hitaita. Käsiteltäessä tilannetietoisuuden käsitettä, olisi hyvä muistaa käsitteen alkuperä ja ymmärtää miten uusi sovellusalue eroaa alkuperäisestä. Tässä tutkimuksessa ei ole tehty tutkimusta siitä, miten nopean ja hitaan tilanteen tilannetietoisuudet eroavat toisistaan inhimillisen tiedon prosessoinnin näkökulmasta. Jotta voisimme ymmärtää tilannetietoisuutta vieläkin paremmin, olisi tehtävä lisätutkimusta hitaan ja nopean kognitiivisen prosessoinnin eroista. Toisena tutkimusaiheena voitaisiin tutkia sitä, miltä osin tilannetietoisuus perustuu tiedostettuun ja miltä osin tiedostamattomaan kognitiiviseen prosessointiin. Olisi mielenkiinoista ja hyödyllistä ymmärtää, kuinka voisimme tukea informaatioteknisesti tiedostettua prosessointia. Kolmantena jatkotutkimusaiheena voitaisiin tutkia tilannekuvajärjestelmän visualisointia ja vaihtoehtoa, että tilannekuva tukisi ensisijaisesti eri osapuolten välistä kommunikointia, eikä niinkään yksittäisen henkilön tilanteen si- 51 säistämisen prosessia. Neljäs arvokas jatkotutkimusaihe liittyy sosiaalisen median tutkimiseen. Kaupunginjohtamisen näkökulmasta olisi erittäin arvokasta kasvattaa kykyä hyödyntää sosiaalista mediaa kaupungin johtamisen välineenä. Sosiaalisen median tutkimus on noussut esiin erityisesti tutkimuksen tilaajan edustajien toiveena. 52 Lähdeluettelo Ackoff, R.L. 1967. Management Misinformation Systems. In Management Science. 14(4), p. 147-156. USA: Informs. [http://www.jstor.org/stable/2628680]. Aikio, A. (toim.) 1998. Uusi sivistyssanakirja. p. 17. Helsinki: Otava. Aristoteles. 350 E.A.A. Fysiikka II osat 3. Kääntänyt englanniksi Hardie, R.P. & Gaye, R.K. Banathy, B. 2004. A Taste of Systemics. In Internationall Society for the Systems Sciences (ISSS). [12.9.2011]. [http://www.isss.org/taste.html]. Bellinger, G. & Castro, D. & Mills A. 2004. Data, Information, Knowledge and Wisdom. In Systems Thinking. Outsight, Inc. [http://www.systemsthinking.org/dikw/ dikw.htm]. von Bertalanffy, L. 1968. General System theory: Foundations, Development, Applications. New York: George Braziller. ISBN: 0-8076-0453-4. Castrén, A. 2009. Paikkatietomenetelmät pelastustoimen riskianalyysissä. Teknillinen korkeakoulu, Maanmittaustieteiden laitos. Espoo. Diplomityö. Clemen, R. T. 1996. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Company. ISBN: 0-53426034-9. Endsley, M.R. 1995. Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems. In Human Factors, 37(1), p. 32 -64. DOI: 10.1518/001872095779049543. Endsley, M.R. 1997. The Role of Situational Awareness in Naturalistic Decision Making. In Zsambok, C.E. & Klein, G. (eds.), Naturalistic Decision Making. p. 269-284. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. ISBN: 0-80581874-X. 53 Endsley, M., Bolte, B. & Jones, D. (2003). Designing for Situation Awareness: an Approach to User-Centered Design. Taylor Francis Group, Boca Raton. ISBN: 0-203-79332-3. Etymologinen sanakirja. 2011. Harper, D. [9.9.2011]. [http://www.etymonline.com/]. Gordon, T.J. 1997. The Delphi Method. The Millennium Project: Future Research Methodology – V3.0. [http://millennium-project.org/FRMv3_0/04-Delp hi.pdf]. Hall, A. 2011. Knowledge Visualization in Spatial Analysis. Aalto yliopisto, Espoo, Maanmittaustieteiden laitos, Diplomityö. [http://maa.tkk.fi/fi/geomatiikan_tutkimusryhma-gma/geoinformatiikka_ja_kartografia/2011_hall_ a.pdf] Harrison, C. & Ritzo, C-H. C. 2010. IBM, Smarter Cities. [5.9.2011]. [http://www. youtube.com/watch?v=TULPgblzUA&playnext=1&list=PL34BC81490B 7C4B5F]. Heylighen, F. 2004. Web Dictionary of Cybernetics and Systems. [11.9.2011]. [http://pespmc1.vub.ac.be/ASC/IndexASC.html]. Howard, R.A. & Matheson, J.E. 2005. Influence Diagrams. In Decision Analysis. 2(3), p. 127-143. DOI: 10.1287/deca.1050.0020. Jaakola, A. 2008. Paikkatietoanalyysit kunnan strategisessa suunnittelussa: Esimerkkejä paikkatiedon hyväksikäytöstä. Kunnan paikkatiedon yhteistyöseminaari (5.2.2008), seminaarikalvot. Kaupunkitutkimusyksikkö: Helsinki. Laurini, R. 2001. Information Systems for Urban Planning: A hypermedia cooperative approach. New York: Taylor & Francis Inc. ISBN: 0-74840963-7. Luokkala, P. 2009. Jaetut kontekstit METO –yhteistyössä. Teknillinen korkeakoulu, Maanmittaustieteiden laitos, Espoo, Diplomityö. [http://maa.tkk.fi/ fi/geomatiikan_tutkimusryhma-gma/geoinformatiikka_ja_kartografia/ 2009_luokkala_p.pdf]. 54 Nissinen, N. 2009. Pelastustoiminnan johtokeskuksen (SAR) tilannekuvan tietosisältö. Teknillinen korkeakoulu, Maanmittaustieteiden laitos, Espoo, Diplomityö. [http://maa.tkk.fi/fi/geomatiikan_tutkimusryhma-gma/geoinfor- matiikka_ja_kartografia/2009_nissinen_n.pdf]. Nofi, A.A. 2000. Defining and Measuring Shared Situational Awareness. Alexandria, VA: Center for Naval Analyses. [http://www.cna.org/documents/ D0002895.A1.pdf]. Nonaka, I. & Toyama, R. & Konno, N. 2000. SECI, Ba and Leadership: a Unified Model of Dynamic Knowledge Creation. In Long Range Planning, 33(1), p. 5-34. DOI: 10.1016/S0024-6301(99)00115-6. Peltoniemi, M. & Isoaho, S. & Hämäläinen, T. & Nurmi, P. & Nummela, E. 2004. Katsaus systeemiteorioihin – Järjestelmäajattelu. Materiaalivirtaustutkimusryhmä, Bio- ja ympäristötekniikan laitos. Tampereen teknillinen yliopisto. [http://www.tse.fi/FI/yksikot/erillislaitokset/tutu/Documents/etu/ etu_7.pdf]. Platon. Theaitetos: Dialogi. In Teokset III. Otava, Keuruu, 1999, Suomentanut: Marja Itkonen-Kaila. Ropohl, G. 1999. Philosophy of Socio-Technical Systems. In PHIL & TECH. 4(3), p.13. [http://scholar.lib.vt.edu/ejournals/SPT/v4_n3pdf/ROPOHL.PDF]. de Rosnay, J. 1975. The Macroscope: A new World Scientific System. “Le Macroscope”. ISBN: 2-02-0028 18-2. [http://pespmc1.vub.ac.be/macroscope/]. Salmon, P.M., Stanton, N.A., Walker, G.H. & Jenkins, D.P. 2009. Distributed Situation Awareness. USA: Ashgate Publishing Company. ISBN: 978-0-75467058-2. Seppänen, H. 2005. Maavoimien tilannekuvan muodostamisen automatisointi ja nopeuttaminen paikkatiedon avulla. Teknillinen korkeakoulu, Espoo, Maanmittaustieteiden laitos, Diplomityö. 55 Seppänen, H. & Virrantaus, K. 2010. The role of GI-supported methods in crisis management. In International Journal of Digital Earth, 3(4), p. 340 -354. DOI: 10.1080/17538947.2010.491560. Shachter, R.D. 1986. Evaluating Influence Diagram. In Operations Researsch, 24(6), p. 871-882. Informs. [http://www.jstor.org/stable/170768] Sloman, S. 2009. Causal Models: How people think about the world and its alternatives. Oxford: University Press. ISBN: 978-0-19-539429-0. Suurla, R. 2001. Helmiä kalastamassa: Avauksia tietämyksen hallintaan. Eduskunnan kanslian julkaisu 1/2001, Helsinki. [13.7.2011]. [http://www.eduskunta. fi/fakta/vk/tuv/km/ATH_00.pdf]. Umpleby, S. A. 1994. The Cybernetics of Conceptual Systems. Paper prepared for the Institute for Advanced Studies. Vienna, Austria. [http://www.gwu. edu/~umpleby/Conceptual_Systems.txt]. Virrantaus, K. & Mäkelä, J. Demšar, U. 2009. Supporting the Development of Shared Situational Awareness for Civilian Crisis Management with Geographic Information Science: Research plan. Teknillinen korkeakoulu. Zhu, X., Aspinall, R.J. & Healey, R.G. 1996. ILUDSS: A knowledge-based spatial decision support system for strategic land-use planning. In Computers and Electronics in Agriculture, 15, p. 279-301. DOI: 10.1016/01681699(96)00022-1. 56
© Copyright 2024