OZ 2008/2

M T 47 ORGANIZACIJA ZNANJA 2008, LETN. 13, ZV. 2 podlagi izpeljati konkretne ali nedvoumne aktivnosti v zvezi z indeksiranjem. Kadar je deterministična akcija le iluzija, ne moremo pričakovati enotnega indeksiranja, ampak se bomo morali zadovoljiti že s tem, da bo pretežni del primerov zajet v “horizontu soglasja” skupine za indeksiranje v določenem inštitutu. To pomeni, da tudi analitik podatkovne baze ne sme pričakovati, da bodo ti podatki generirani po jasnih determinističnih pravilih, ampak lahko v najboljšem pri- meru pričakuje le približne podatke. Neizogibno je raz- hajanje in razpršenost podatkov. Morebiti naletimo na problem, ki ga imenujemo od- nos negotovosti. Znanost teži k natančnosti, ki pa je pri analizah podatkovnih baz težko dosegljiva. Bolj ko so natančna in diferencirana pravila indeksiranja ter instru- menti, težje in bolj zapleteno jih je uporabljati, višjo kva- lifikacijo in specializacijo potrebujemo in več časa gre za dokumentiranje. Z drugimi besedami – če smo pošteni (in realni, kar je isto) – večja ko je natančnost, večja je mož- nost napak in nevarnost, da nastane raziskovalni artefakt. Vsa ta dejstva in dejavniki, ki imajo opraviti z zgodo- vino in sociologijo podatkovnih baz, njihova pravila in instrumenti ter njihove aplikacije imajo posledice za vse analize podatkovnih baz. Nekatere od teh posledic nasto- pijo takoj, nekatere se pokažejo le v kontekstu posebnih analiz. Vsekakor je treba upoštevati oboje. Povsem jasno moramo razumeti, da vsi ti pojavi niso niti pomanjklji- vosti, niti napake podatkovnih baz in njihovih družbenih in organizacijskih osnov. Katera koli družbena akcija se dogaja, se lahko dogodi le pod družbenimi pogoji in z družbenimi posledicami. Človekova dejavnost brez člo- veka ni možna. Torej so tudi vse posledice človeške (in družbene), kar pomeni, da so nujne, neizogibne in neiz- bežne. Vedno, ko sodelujejo ljudje ali inštituti, so takšni pojavi in problemi vsakdanja stvar. S tem se je pač treba sprijazniti. Zato je njihovo obravnavanje pri analizah podatkovnih baz in metodologijah teh analiz neizogibno. EPISTEMOLO[KO VPRA[ANJE Izbrano in zelo potrebno raziskovalno polje zahteva še veliko več pozornosti in zanimanja, kot ga je bilo deležno doslej. Če sploh na kaj, se raziskovalci osredotočajo kveč- jemu na metode in metodologije analiziranja podatkovnih baz, kar pomeni večinoma na uporabo statističnih orodij. Resnično zanimiva (in pomembna ter komplicirana) vpra- šanja pa so tista, ki se nanašajo na generiranje podatkov, njihovo veljavnost, metodološke predpostavke veljavnosti in njihovo primerjavo z družbeno stvarnostjo. Kot smo povedali že prej, se vprašanje glasi: Ali podatki, ki so ustvarjeni in urejeni za povsem drug namen, lahko brez dodatnih utemeljitev služijo kot podlaga za nekakšno empirično analizo? Problem je, da se analize podatkovnih baz pretvarjajo, da so analize znanosti, čeprav izhajajo iz podatkovnih baz, ki so same artefakti in predstavljajo znanost le pod spe- cifičnimi kriteriji in za specifične namene. Podatki, vse- bovani v podatkovnih bazah, so šli skozi proces selekcije in transformacije glede na pravila indeksiranja. Takšna podatkovna baza torej ni resnična slika predmeta – v tem primeru znanosti – ampak je artefakt. Ali bolj natančno: je artefakt prve stopnje. V postopku analiziranja podatkovnih baz je ta artefakt prve stopnje predmet nadaljnjih procesov selekcije, re- dukcije in transformacije. Vseeno je, ali so podatki v podatkovni bazi kvalitativni ali kvantitativni – pretvorjeni so v zbir strukturiranih in na koncu digitaliziranih poda- tkov, iz katerih se ustvari novi artefakt druge stopnje. Gre za sporno točko obravnave, ali je ta transformacija metodološki ali epistemološki problem, če upoštevamo le posledice. Problem ni ta, da imamo opraviti z artefaktom, ampak da gre obenem za raziskovalni artefakt. Trans- formacija podatkov podatkovne baze v podatke analiz podatkovnih baz v nobenem primeru ni zgolj formalna transformacija podatkov brez sprememb ali brez vpliva Slika 2: Fakti, artefakti in raziskovalni artefakti