Arutelu postnormaalse teaduse üle algab tähelepanekust: me elame maailmas, kus faktid pole kindlad, otsuste panus on kõrge ja need otsused on kiireloomulised. Mida see teaduse jaoks tähendab ja mida see tähendab, kui teadus soovib anda teavet poliitika kujundamisel?
Sarewitz: Ükskõik, mis teadust te normaalse järgse probleemi kallal teete, jääb see alati puudulikuks ja seda vaadatakse alati üle ja see on väga ebakindel. Seda saab vaadelda paljudest teaduslikest vaatenurkadest. Nii et mitmed teaduslikud uuringud võivad anda mitmeid tulemusi, nii et see toob kaasa suure hulga tõdesid, mida saab mobiliseerida erinevate väärtuste kogumite nimel. Väärtused ja faktid võivad omavahel siduda erineval viisil.
Üks näide, mis mulle meeldib, on see, kuidas kõik räägivad, kuidas GMOde osas valitseb üksmeel. Noh, GMO-teema kitsas osas valitseb üksmeel, nagu ka kliimamuutuste kitsas osas. Kuid tegelikud probleemid on seotud küsimusega "mida saaks teha?" küsimused. Näiteks GMOde puhul, kui inimesed ütlevad, et üksmeel on olemas, tähendab see seda, et "me teame, et need ei ole terviseriskid". Nii et ma nõustun sellega terviseriski tõttu, mul pole sellega probleeme. Aga siis te ütlete: "Ja me teame, et need on Aafrika majandusliku tuleviku oluline osa". Noh, võib-olla on see tõsi – kelle mudelit te kasutate? Milliseid andmeid olete selle loomiseks kasutanud? Millised on teie oletused? Pean silmas kõike, mis käsitleb tulevikuprognoose ja väiteid selle kohta, kuidas maailm hakkab mitme muutujaga avatud süsteemis välja nägema, allutama erinevatele inimestele, kes esitavad erinevaid väiteid ja järeldusi. Ja täpselt nii juhtubki.
Ja kui tood teaduse poliitilisse debatti, siis olema et valida, millist teadust soovite kasutada. Peate selle sobitama konkreetsete prioriteetidega selle kohta, milliseid poliitilisi probleeme soovite lahendada. Ma arvan, et teadus on tõesti oluline, ma arvan, et tahame olla faktilised, ma arvan, et tahame reaalsust haarata ja ma arvan, et teadus aitab meil seda teha. Kuid probleemide puhul, kus on nii palju teid edasi, nii palju konkureerivaid väärtusi, süsteemid ise on nii keerulised, ei usu ma, et teadus on lahenduse privilegeeritud osa.
Kuid teisest küljest, kui teil on võimalik saavutada poliitiline kokkulepe selles, mida tuleks teha, võib teadus väga hästi teenida. Sest siis saate teada, kuidas probleemile piiri panna, ja inimesed ei hakka tulemuste üle nii palju vaidlema. Ja seetõttu on hädaolukorraga palju lihtsam toime tulla kui pika, veninud kroonilise probleemiga. Kuna hädaolukorras toimub väärtuste konvergents, tahavad kõik hädaolukorra lahendada ja see on väga täpselt määratletud. Lisaks saate tagasisidet. Kui teadus ei ole hea, saad sa teada, eks? Ükski neist asjadest ei puuduta neid suuremaid, kroonilisi ja pikemaajalisemaid probleeme.
Kui olete üksikisik või organisatsioon, kes töötab teaduse ja poliitika piiril, siis kuidas saate toime tulla selle ebakõlaga, mille kohaselt teadus ei suuda anda lõplikke vastuseid, kuid poliitikakujundajad seda täpselt nõuavad?
Sarewitz: Ehitades protsesse, kus on palju regulaarsem suhtlus teadmiste tootjate ja teadmiste kasutajate vahel. Üks näide, mida mulle meeldib kasutada, on see USA kaitseministeeriumi keskkonnauuringute rühm. Mis lahendas edukalt kõikvõimalikud keskkonnaprobleemid, mida tsiviilpool lahendada ei suutnud. Ja põhjus oli selles, et DOD ei ole politiseeritud, nad on väga missioonile orienteeritud, nad ei püüdnud tellida alusuuringuid, et mõista probleemi kõiki aspekte, vaid vajasid lihtsalt probleemi lahendamist. Selliste asjadega nagu ohustatud liikide kaitsmine, millega meil on tsiviilsektoris palju probleeme, on need olnud märkimisväärselt tõhusad. See on juhtum, kus teadus ja teaduse kasutajad asuvad tõepoolest samas institutsionaalses keskkonnas, nad töötavad koos sama eesmärgi nimel.
Kuid see kõlab natuke nii, et saan oma otsuste tegemisel kasutada ainult enda tellitud teadust.
Sarewitz: Minu ülikoolis on meil midagi, mida nimetatakse "kõrbelinna otsustuskeskuseks". ASU on keset kõrbe, seal peaaegu ei saja, seal on neli miljonit inimest, kes vajavad palju vett. Seal on taga palju majandushuve, pluss seal elavate inimeste ellujäämine. Arvan, et see keskus on olnud edukas, sest aastate jooksul on nad loonud suhteid veekorraldajatega. See on võimaldanud neil säilitada oma iseseisvust akadeemiliste teadlastena, kuid mõista ka kasutuskonteksti, millega veekorraldajad silmitsi seisavad.
Teine näide: National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) juhib programmi nimega Piirkondlikud integreeritud teadused ja hinnangud, RISA ja idee seisneb selles, et valdkondades, kus on probleeme loodusvaradega, näiteks veeprobleemid, maakasutuse probleemid, loodusohuga seotud probleemid, peaksid valitsusasutuste rahastatud teadlased tegema koostööd otsustajatega, et aidata oma uurimistööd teha. päevakorrad. Ja jällegi, teadlased on endiselt sõltumatud, nad ei tööta otsustajate büroodes ja uuringud ei ole nende poolt kinni makstud, kuid nad saavad arvesse võtta otsustajate piiranguid ja oma probleemi olemust ning kujundada oma uurimistööd viisil, mis pakub kasulikku teavet. Nii et see on see, mida võiks pidada nõudlusfunktsiooni ja pakkumisfunktsiooni omamoodi leppimiseks, läbi elamise, üksteise tundmaõppimise.
Läbi palju tihedamate sidemete ja tihedama suhtluse.
Sarewitz: Jah, ja pidev suhtlus. Kuid ma arvan, et teie seisukoht selle kohta, kas organisatsioon peab selle eest maksma, on suurepärane, sest iseseisvuse säilitamiseks on võib-olla parem, kui nad sageli seda ei tee. Ma arvan, et RISA juhtum ja ASU kõrbe/vee juhtum on näited, kus teadlased on poliitiliselt isoleeritud. Nende raha ei tule otsustajatelt, kuid nad suhtlevad üksteisega pidevalt. Nii et ma arvan, et selliseid häid väikeseid näiteid on igasuguseid, kuid need nõuavad tõeliselt keskendunud tähelepanu ja sobivaid institutsionaalseid struktuure.
Kas see on ka suurte probleemide palju lokaalsem ankurdamine?
Sarewitz: See on suurepärane küsimus. Sest ilmselgelt on mõned probleemid, mis on suured probleemid. Ma arvan, et kui asju saab kohalikul või piirkondlikul tasandil kontekstitundlikuks muuta, on see sageli väga kasulik. Kuid sageli ei ole teaduse rahastamise protsessid selleks spetsiaalselt loodud. Kuid ma ei arva, et nende ideede rakendamine suuremas mahus on võimatu. Näiteks saab riiklikult mõelda sellistele teemadele nagu energiatehnoloogia innovatsioon, tõeliselt vaieldav teema, kõikvõimalikud erinevad seisukohad selle kohta, milliseid tehnoloogiaid me peaksime tegema ja kuidas peaksime neid tegema, kuid ikkagi saab töötada riiklikul tasandil. Võrrelge USA-d ja Saksamaad ning nende erinevaid lähenemisviise energiainnovatsioonile. Nii et ma arvan, et see ei pea olema kohalik. Oleneb probleemist.
Hoolimata sellest, et elatakse normaalses režiimis, tundub paljudel inimestel endiselt raske lahti lasta teaduse edastamise puudujäägimudelist. Idee seisneb selles, et kui ainult teadust teavitataks paremini, mõistaks avalikkus nende käitumist ja muudaks seda. Kuid on tohutuid tõendeid selle kohta, et see mudel lihtsalt ei tööta. Miks see idee teie arvates nii vastupidav on?
Sarewitz: Noh, ja ma peaksin ka ütlema, et ma ei usu, et enamik inimesi ostab tavapärast mudelit. Ja asi pole selles, et nad poleks võimelised, nad pole võib-olla kunagi sellega kokku puutunud. Post-normaalne teaduse idee seab tõesti kahtluse alla arusaama teadusest kui ühtsest asjast, mis ütleb meile, mida teha, PNS ütleb tõesti, et me peame nendes vaidlustatud kontekstides teadusest teistmoodi mõtlema ja ma ei usu, et enamik teadlased tahavad sinna minna. Defitsiidi mudel paneb nad juhtima: "me edastame faktid, teie kuulate ja tegutsete." Nii et kui probleemi ei lahendata, pole see teaduse probleem. See on omakasupüüdlik ebausk, mida teadusringkonnad üldiselt peavad. Ja ebausku on raske destabiliseerida.
Samas, ka minu isiklikust kogemusest rääkides teadlastega, kes tõesti hoolivad ühiskondlikust mõjust, nad lihtsalt ei tea, milline on alternatiiv. Huvitav, kas teil on idee.
Sarewitz: Noh, vastus ei pruugi alati olla selles, et teadlased midagi teevad. Võib juhtuda, et vajame erinevaid institutsioone. Ma arvan, et on teatud asju, mida teadlased ei peaks tegema, see tähendab väiteid asjatundlikkuse kohta seal, kus neil seda pole, avalikkuse suhtes halvustav suhtumine. Ma lihtsalt arvan, et need asjad ei ole kasulikud ja tugevdavad seda privileegi mõistet, isegi kui üksikisikud ei saa muud, kui vaatavad maailma ja näevad, et teadus ei ole ühtne asi, mis räägiks kõigi nende küsimuste kohta üht tõde. Nii et üks asi, mida me saaksime teha, oleks algusest peale mõelda oma ettevõtmisele rohkem järele, olla selle suhtes ausam ja alandlikum.
Kuid peale selle arvan, et meil on teadusega seotud suured institutsionaalsed probleemid ja üksikteadlased ei hakka nendega tegelema. Teadusringkondade juhid peavad tõesti nende küsimustega tegelema. Teaduspoliitikasse tõsiselt suhtuvad poliitikakujundajad peavad nende küsimustega tegelema. Ja ma ütleksin tegelikult, et me peaksime lõpetama selle, et üksikud teadlased teeksid nii palju, sest see on osa probleemist, mudelist, et kui ainult iga üksik teadlane teataks maailmale selgelt, mida nad teevad, siis kõik saaksid asjadest aru ja meie kõik oleks ratsionaalsem ja meie probleemid kaoksid.
Te puudutate siin mõningaid probleeme, millest kirjutasite teie artikkel "Teaduse päästmine" samuti selle kohta, kuidas teadussüsteemide ülesehitus soodustab keskpärast, rakendust mittevastavat või lihtsalt valet uurimistööd. Nii et ma lihtsalt mõtlesin – mis on teie arvates peamised asjad, mis tänapäeva teadussüsteemis valesti on.
Sarewitz: Noh, ma kirjutasin sellest neliteist tuhat sõna, nii et ...
Kas te saaksite neid vähendada sajani.
Sarewitz: Esiteks on idee, et teadus on ja võib olla ja peaks olema tasuta, üsna mõttetu. Ma arvan, et see on ka ohtlik, sest see on viinud mõttele, et teaduse eest vastutamine on vaid teadlaskonna enda siseasi, et välismaailma ees ei pea vastutama. See tähendab tõesti, et te ei sõltu välismaailmalt saadavast tagasisidest, mis aitab kontrollida, kas teie tehtav teadus on kasulik või kasulik. Üks põhjus, miks kogu see halva kvaliteediga teadus on päevavalgele tulnud, on see, et tööstus, mida me demoniseerime, hakkas uurima mõningaid biomeditsiiniteaduse tulemusi, mida nad kasutasid ravimite väljatöötamiseks ja mida nad ei suutnud korrata. neid. Arvan, et vastutuse puudumine tuleneb sellest puhta ja isoleeritud teaduse ideaalist.
Ja veel üks osa probleemist on see, et nende suurte avatud probleemidega tegeletakse nii palju teadust, kus tegelikult ei ole võimalik teada, mis on hea teadus, mis on sisukas tulemus. Testimiseks pole võimalust. Reaalsest süsteemist pole võimalik tagasisidet saada. Mõnes mõttes esitame küsimusi, millele teadus ei anna vastust. See ei tähenda, et te ei peaks neid uurima. Kuid võtke arvesse toitumisnõuannete teemat, mis on pidevalt kõikuv, kas teil on kofeiini või mitte, kas teil on punast veini või mitte. Ma arvan, et tõeline õppetund on see, et me ei küsi õiget tüüpi küsimusi. Neile küsimustele vastuseid pole. See sõltub. See on kontekstuaalne.
Seega on probleeme isolatsiooni ja sisemise vastutusega. Üha enam on ka teadust, mis keskendub teaduseülestele või tavateaduse järgsetele probleemidele, mille puhul on väga raske tegelikult kvaliteedi kohta midagi öelda ja teadlastel on tõesti lihtne jõuda tulemusteni, mis näivad tähendusrikkad, kuid mitte. .
Ja siis on muidugi kohutav stiimulite süsteem lihtsalt avaldada, avaldada, avaldada, saada toetusi, saada toetusi, saada toetusi. Kõik see viib selle süsteemse eelarvamuse positiivseni ja kui kombineerite need stiimulid muude isolatsiooni ja vastutuse probleemidega, on teil põhimõtteliselt süsteem kontrolli alt väljas.
Te juba ütlesite, et võib-olla ei peaks me paluma süsteemi muutmist üksikutel teadlastel. Kes saab seda muuta?
Sarewitz: Õige. Väga raske. Ma arvan, et palju asju peab juhtuma. Nagu ma ütlesin, üks asi on see, et juhtkond peab tõesti üles astuma ja ütlema, et meil on tõesti tõsine probleem ja me peame seda tõsiselt võtma. Poliitikakujundajad ei pea seda politiseerima, mis on nende jaoks väga raske, eks? Vanemteadlased võivad tagasi astuda, nad ei pea tegutsema nagu liivahiired rattas, nad võivad öelda, et ma ei tee enam halba teadust. Või ei hakka ma vastamata küsimustele vastama. Või jään oma tulemuste suhtes tagasihoidlikumaks või avaldan vähem artikleid. Ma lõpetan nii paljude doktorantide tootmise, kes hiljem tööd ei saa.
Ma arvan, et teadusringkonnad võiksid taganeda mõnedest stereotüüpidest idealiseeritud, platoonilise ettekujutuse kohta teadusest kui sellest, mis annab meile täiusliku tõe. Nad kõik teavad, et see pole tõsi, kuid see on mugav müüt. Natuke rohkem ausust ettevõtmise olemuse kohta. Seega on palju asju, mis peavad juhtuma.
Ja siis ma mõtlen ka — see on asi, mida olen püüdnud omal väikesel tagasihoidlikul moel teha — otsime kohti, kus asjad tõesti hästi toimivad. Ja mõistame mõlemad, miks nad hästi töötavad, et saaksime seda eeskujuna kasutada, aga ka neid konkreetseid asju tähistada. Nad kipuvad olema väikesed ja marginaalsemad, sageli kultuurivastased ja teravilja vastu.
Ma tahan veel kord naasta selle juurde, mida te nimetate teaduseüleseks: suurte küsimuste juurde, kus te ütlete, et võib-olla pole need küsimused, mida peaksime esitama teaduse või ainult teaduse kohta. Kas arvate, et ühiskonna vastus neile küsimustele peab nihkuma võib-olla sellest, mis on õige asi, ja rohkem selle poole, mida me teha tahame?
Sarewitz: Noh, küsimus, mida me teha tahame, on midagi, mis tuleb poliitiliselt kehtestada. Ja minu arvates pole mõtet jätkata faktide kogumist selle kohta, mida tuleb teha, kuni oleme lõpetanud selle, mida me peaksime tegema. Nüüd pole need täiesti erinevad. Kuid need pole sugugi nii seotud, nagu me ütleme. 1990. aastal oli kliimamuutuste kohta palju häid andmeid, mis soovitasid asju teha, ja siis hakati sellest rääkima. Me ei vajanud enam 20 aastat kliimamudeleid, mille jooksul ebakindlus ja poliitika muutusid aina hullemaks, mitte paremaks ja paremaks, põhjustel, millest ma praegu rääkida ei taha.
Kuid ma arvan, et ühest asjast peame loobuma, sest ma arvan, et see on vale, on idee, et kõigepealt saame teaduse õigeks teha ja siis teame, mida ja kuidas teha. Arvan, et kõigepealt peame selgeks tegema, millised väärtused on kaalul. Kes on potentsiaalsed võitjad ja kaotajad erinevat tüüpi valikute puhul. Ja seejärel kasutage seda nii poliitiliste arutelude kui ka teadmiste loomise teavitamiseks erinevat tüüpi valikute nimel, teades, et need lähevad poliitiliselt tülli. Ja ma arvan, et on asju, mille pärast me seda teeme. Kuid liiga sageli – ja ma mõtlen, et poliitikud on selles täiesti kaasosalised – mida nad pigem teeksid, laseksid kellelgi uurida või peavad tegema raske otsuse, eks? Seega saavad nad öelda: tehke uurimistööd ja ütlevad meile, mida teha, ja teadlased saavad öelda suurepäraselt!
Me ei tea veel.
Sarewitz. Jah. See on omamoodi vaikiv vandenõu.
Oma artiklis käsitlete suurandmeid kui midagi, mis võib muuta teaduse probleemid pigem hullemaks kui paremaks. Kõik näevad seda kui seda uskumatut tohutut teaduslike avastuste kogumit, mida saame teha.
Sarewitz: Jah. Ma arvan, et see on tõesti kasulik mõne asja jaoks, nagu isejuhtivad autod, vajate lõpmatus koguses georuumilisi andmeid ja kõike muud. Nii et selliste tehnoloogiliste rakenduste jaoks, kus saate kiiret tagasisidet, on suurandmed fantastilised. Kuid teadusüleste probleemide puhul, kus saate andmetesse kahlata, otsida põhjuslikku seost, mis teie arvates võiks olla testimist väärt, ja teha selle kohta mõned statistilised testid, arvan, et me näeme lõpuks, et müra nende probleemide ümber läheb hullemaks ja hullemaks. Teadlased suudavad leida nendes keerulistes küsimustes veel palju väikeseid tõekilde, mis ikka veel ei anna nende kohta ühtset vaadet. See muudab probleemi hullemaks, mitte paremaks, sest see annab teadlastele suurema reservuaari, kus põhjuslike seoste otsimisel ringi mängida. Kuid me teame, et keeruliste probleemide puhul pole ühtset põhjuslikku seost. Nii et kui te ei suuda neist terveid võrgustikke kokku panna, et mõista, kuidas nad töötavad…
Kuid kas see poleks suurandmete lõppeesmärk?
Sarewitz: See võib nii olla, kuid see on Laplace'i deemoni, mis on kõikehõlmav mudel, lõppeesmärk, kuid pidage meeles, et kõikehõlmav mudel on asi ise. Nii et iga kord, kui lähete allapoole, peate tegema oletusi. Iga kord, kui teete oletusi, on teil ka eelarvamusi. Seega saame teatud tüüpi mudelitega päris hästi hakkama, eriti nende puhul, kust saame tagasisidet, ilmaennustusi. Iga päev saate teada, kas teie prognoos oli üldse hea. Kuid asjade puhul, kus me sellist tagasisidet ei saa, arvan, et idee, et kõikehõlmav modelleerimine võib anda ennustavaid ja kindlaid teadmisi, on illusoorne.
