Delfi-tekniikka sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeiden tutkimisessa

Transkriptio

1 6.2. Esimerkkejä asiantuntijamenetelmien käytöstä Delfi-tekniikka sosiaali- ja terveysalan tulevaisuuden osaamistarpeiden tutkimisessa Delfi-tekniikkaa ja sen hyödyntämistä sosiaali- ja terveysalan tulevaisuuden osaamistarpeiden kartoituksessa julkaistiin kahdessa osassa FUTURAn numeroissa 2/1997 ja 3/1997. Lähdeviitteet ovat: Metsämuuronen J Delfi-tekniikka sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeiden tutkimisessa. FUTURA 2/97, Metsämuuronen J Delfi-tekniikan kritiikistä. FUTURA 3/97. Delfi-tekniikka sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeiden tutkimisessa Tämän artikkelin tarkoituksena on esitellä Sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeet -tutkimuksen menetelmällisiä ratkaisuja. Tutkimus on yksi Euroopan Sosiaalirahaston (ESR) rahoittamista ennakointihankkeista. Tutkimuksen tarkoituksena on yhtäältä olemassaoleviin tilasto- ja asiantuntijatietoihin perustuen, toisaalta käytännön ruohonjuuritason toimijoiden havaitsemien heikkojen signaalien avulla ennakoida sitä, millainen on se toimintaympäristö ja työ, mitä tulevaisuuden sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilainen tulee tekemään. Työn muutokset heijastuvat myös osaamistarpeiden muuttumisena. Artikkelissa esitellään tiedonhankinnassa käytettävä Delfi-tekniikka, sen etuudet ja heikkoudet sekä kuinka tässä tutkimuksessa Delfi-tekniikkaa sovelletaan. Työ sosiaali- ja terveydenhuollossa eilen ja tänään Sosiaali- ja terveydenhuolto ovat osa sitä järjestelmää, jota toisaalta kunnat tarjoavat verovaroin maksettuna asukkailleen, mutta jota toisaalta järjestetään yksityisesti. Vielä muutamia aikoja sitten oli huutava pula sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaisista. Itsekin muistan tehneeni 1980-luvun loppupuolella keikkatyötä sairaaloissa niin paljon, että oli pakko sanoa, että nyt ei kyllä ehdi enempää. Jostain kumman syystä rahoitusta oli henkilökunnalle ja sijaisille. Jokainen on huomannut se, että julkisen talouden kukkaron suuta on supistettu ja tämä heijastuu myös sosiaali- ja terveydenhuoltoon (Kokko & Lehto 1993). Tämä taas heijastuu käytännön työhön siten, että sijaisia ei palkata sairauden tai loman vuoksi läheskään yhtä herkästi kuin aiempina vuosina. Työn suorittava porras tuntee tämän useinkin pahiten niskassaan ja selässään; ne jotka työssä vielä ovat, tekevät pakolliset työt poissaolijoiden puolesta. Toisaalta itse työ on palkitsevaa (Metsämuuronen 1994): parhaassa tapauksessa asiakkaiden kanssa toimiminen on haastavaa, innostavaa ja voimia antavaa. Omasta kokemuksesta voin sanoa, että erityistilanteissa terveydenhuollossa saattaa saada suurta tyydytystä siitä, että voi jopa pelastaa jonkun hengen. Sosiaalialalla tyydytystä saattaa tuottaa se, että voi auttaa pahasti epätasapainossa olevan henkilön taas elämään kiinni. 104

2 Työ sosiaali- ja terveydenhuollossa huomenna Huomista ei vielä ole. Me emme siis tiedä, mitä se näyttää, mutta voimme yrittää ennustaa sitä (Metsämuuronen 1997a). Ihminen ihmisenä tuskin muuttuu paljonkaan, mutta arvot ja arvostukset ovat muuttuvia (ks. nykyisistä arvoista esimerkiksi Haavisto 1996). Sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuteen vaikuttavat monet tekijät, joita olen valottanut enemmän FUTURAn 1/97 numerossa. Eräs keskeisistä kysymyksistä on, miten voimme saada esiin sellaisen tulevaisuutta koskevan tiedon, joka ei vielä ole ilmiselvää, vaan ikään kuin kätkettyä, mutta ilmassa olevaa. Tällaista tietoa on kutsuttu heikoiksi signaaleiksi (Kuusi 1993, ; Eriksson 1996a, 39). Sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeet -hankkeen kannalta mielenkiintoinen on Erikssonin viittaus siihen, että tavallisetkin ihmiset voivat olla tällaisten heikkojen signaalien suhteen herkkiä, mikäli tarkkailevat ympäristöään ja oppivat aistimaan vivahteita ja muutostrendejä (Eriksson 1996b, 4; ks. myös Alvesalo 1996, 59) käynnistettiin tutkimushanke, jonka tarkoituksena on hankkia asiantuntijoiden käsityksiä siitä, millaista on sosiaali- ja terveydenhuollon työn tulevaisuus ja mitä osaamistarpeita tulevaisuuden työntekijöillä on. Tutkimus liittyy Euroopan Sosiaalirahaston (ESR) rahoittamana osana Sosiaali- ja terveysministeriön, opetushallituksen, Stakesin ja Suomen Kuntaliiton vuonna 1995 käynnistämään yhteistyöprojektiin, jonka tavoitteena on sosiaali (So)- ja terveysalan (Te) työelämän ja koulutuksen (Ko) yhteistyön kehittäminen (Ke). Keskeiset käsitteet on lyhennetty projektin nimeksi SoTeKeKo. Osaamistarpeiden muuttumista tutkitaan suurelta osin SoTeKeKo:n kautta tavoitettavien käytännön työelämän ja koulutuksen asiantuntijoiden avulla. Tutkimuksessa hyödynnetään sitä tietotaitoa, jota löytyy SoTeKeKo-projektiin osallistuvilta työntekijöiltä, kouluttajilta, opiskelijoilta sekä laajalta asiantuntijaryhmältä, joka toimii SoTeKeKo-projektin taustalla. Ennakointitutkimuksen menetelmälliset ratkaisut: Delfi-tekniikka Tulevaisuuden osaamistarpeita koskeva tieto hankitaan ns. Delfi-tekniikalla, jonka on todettu tuottavan riittävän varmaa tietoa tulevaisuudesta (Sneck 1993, 37; Mannermaa 1993, 25; 1996, 18; Kuusi 1993, 135; 1996, 4). Tosin Kuusi (1993, 139; 1996, 15) sanoo, että Delfitekniikka on hänen mielestään ensisijaisesti tulevaisuuden tekemisen eikä niinkään ennakoinnin väline. Delfi-tekniikkaa on hyödynnetty viimeaikoina mm. erilaisissa barometreissa (Mannermaa & Mäkelä 1993, Uotila, Mannermaa & Mäkelä 1995). Terveystieteissä Delfimenetelmää on käytetty vuodesta 1971 lähtien selvitettäessä mm. hoitotyön tutkimuksen prioriteetteja (Lindeman 1975, Ventura & Waligora- Serafin 1981, Bond & Bond 1982, Daly ym. 1996), koulutuksen kehittämistä (Spivey 1971,Tanner & Lindeman 1987, French ym. 1996), pätevyyksiä ja kvalifikaatiovaatimuksia (Duffield 1993) sekä hoitohenkilökunnan työn kehittämistä (Butterworth & Bishop 1995, Carney ym. 1996, Procter & Hunt 1994). Delfi-tekniikan historia Vaikka tekniikka olikin tunnettu jo 1920-luvulla (Whitehead 1925) ja 1940-luvulla (Churchman 1948), sen varsinaisena lähtökohtana pidetään vuonna 1953 RAND -yhtiöiden toimesta tehtyä Yhdysvaltain puolustus-strategiaan liittyvää tutkimusta. Tutkimus tietenkin oli salainen, mistä syystä tekniikkaa koskeva kritiikki julkaistiin vasta 1963 tutkimuksen suorittajan Olaf Helmerin toimesta (Helmer 1963). Delfi-tekniikka kehitettiin siis alunperin strategisiin tarkoituksiin, mutta jo varhain sitä hyödynnettiin tulevaisuuden taloustutkimukseen (Helmer & Quade 1963). Ilmeisesti vaikutusvaltaisin Delfi-raportti on ollut Gordonin ja Helmerin tutkimus (1964) tulevaisuuden teknologian kehityksestä. Lindeman (1975, 435) esittää, että kyseinen raportti herätti erityisen kiinnostuksen koko analyysimenetelmää kohtaan. Kuusikin (1993, 135) mainitsee, että kyseinen tutkimus on laajasti siteerattu. Itse tutkimuksella on jo historiallista arvoa, sillä sitä vasten voidaan arvioida katsoa, kuinka asiantuntijoiden käsitykset pitivät paik- 105

3 kansa yli 30 vuoden aikajänteellä (Kuusi 1993, ). Delfi-tekniikan klassikoiksi ovat muodostuneet Linstonen ja Turoffin (1975) menetelmäkirjoitukset. Mannermaa arvottaa Linstonen erääksi parhaista tekniikan asiantuntijoiksi (Mannermaa 1996, 18). Delfin tekniikka ja periaatteet Perinteisen Delfi (tai Delfoi) -tekniikan idea on siinä, että kerätään tietoa asiantuntijoiden mielipiteistä. Kun asiantuntijoiden mielipiteet on koottu, ne lähetetään uudelleen samoille asiantuntijoille arvioitaviksi. Delfi -kierroksia käydään läpi niin monta kertaan, että asiantuntijoiden voidaan sanoa antaneen yhden yhteisen mielipiteen. Kuusi (1993, 135) tiivistää Delfi-tekniikoita yhdistävät piirteet seuraavasti: 1. Tutkimusta varten on koottu asiantuntijaryhmä tai -paneeli. 2. Asiantuntijat muotoilevat kantansa tutkimusta tekevälle erikseen. 3. Asiantuntijoille välitetään anonyymisti kirjallisesti tietoja toisten panelistien kannanotoista. 4. Asiantuntijat voivat yhden tai useamman kerran muuttaa kannanottojaan esitetyn aineiston perusteella. Delfi -tekniikan iskulauseita ovat siis anonymiteetti ja konsensus. Anonymiteetilla tarkoitetaan sitä, että panelistit eivät tiedä, kuka osallistujista on sanonut minkäkin mielipiteen. Näin ollen menettely mahdollistaa panelistien tasavertaisuuden; vahvojen persoonien liiallinen vaikutus on mahdollista eliminoida (Linstone & Turoff 1975, Williams & Webb 1994, 181). Konsensus on mahdollista saavuttaa, mikäli Delfikierroksia kasvatetaan. Alkuaikojen tutkimuksille oli tyypillistä vaatimus yksimielisyydestä. Tästä ollaan luopumassa tai jo luovuttu. Ilmeisesti Kuusi on aivan oikeassa sanoessaan, että pyrkimys asiantuntijoiden yksimielisyyteen on usein väkinäistä ja saattaa johtaa tärkeän informaation katoamiseen (Kuusi 1993, 136, Turoff & Hiltz 1996, 56). Delfi-tekniikan edut Kuusi (1993, ) esittää omiin tutkimuksiinsa ja Turoffiin (Linstone & Turoff 1975) perustuen kolme etua, jotka Delfi-tekniikalla on aikasarja-analyysiin ja komiteatyöskentelyyn verrattuna. Ensinnäkin Delfi-tekniikka soveltuu hyvin sellaisten taite- ja käännepisteiden löytämiseen ja ajoittamiseen, jotka on vaikea päätellä analyyttisesti. Tällä tarkoitetaan sitä, että on olemassa analyyttisiä tutkimusmenetelmiä (kuten aikasarja-analyysi ja siihen liittyen regressioanalyysi), joilla pyritään ennustamaan tulevaisuutta sen perusteella, mitä viestejä menneisyydestä ja nykyisyydestä tulee. Tällaiset numerotietoon perustuvat analyysimenetelmät ovat kuitenkin kyvyttömiä havaitsemaan ihmisen luovia ja tavoitteellisia ratkaisuja (Mäenpää 1993, 170). Delfitekniikalla voidaan parhaassa tapauksessa tavoittaa juuri tällaista tietoa. Toiseksi, hyvässä Delfi-tutkimuksessa on mahdollista tuoda yksittäisen raadin jäsenen havaitsemat heikot signaalit ja alan kehittämistavoitteet suuremman joukon arvioitaviksi. Tätä pidän itse tärkeänä seikkana käsillä olevan tutkimuksen kannalta. Kaikkea tietoa ei voi saada kirjoista tai komiteanmietinnöistä, vaikka kirjoittajina olisikin alansa huippuasiantuntijoita. Heikkojen signaalien ajoissa kuuleminen, ymmärtäminen ja hyödyntäminen on ennakointia. Toisaalta ei saa yltiöpäisesti unohtaa puitetekijöitäkään, jotka vakauttavat kehitystä. Kolmanneksi, hyvä Delfi-tutkimus ehkäisee arvovalta- ja intressiristiriitoja vaikuttamasta tutkimuksen tulokseen. Koska kukin vastaaja vastaa itsenäisesti, toimii tekniikka mies-ja-ääni - periaatteella. Kaikkien mielipiteet ovat yhtä arvokkaita riippumatta siitä, miltä taholta mielipide tulee. Koska konsensus-vaatimuksestakin on äärimuodoissaan luovuttu, tämä antaa panelistille mahdollisuuden olla eri mieltä asiasta. Tämä taas johtaa siihen, että panelistien ei tarvitse myöskään sitoutua tulokseen yhtä voimakkaasti kuin esimerkiksi komiteatyöskentelyssä. 106

4 Itse lisäisin etujen listaan myös sen, että Delfitekniikassa on erittäin helppo yhdistää kvantitatiivinen ja kvalitatiivinen tutkimusote. Vaikka esimerkiksi Hukkinen (1993, 189) väittääkin, ettei tutkimus voi samaan aikaan olla sekä positivistinen että fenomenologinen, on mielestäni ilman muuta selvää, että mitä useampaa menetelmää käyttää, sitä varmempaa on saatu tieto. Tätä kutsutaan triangulaatioksi (Denzin 1988); samaa ilmiötä tarkastellaan useasta eri suunnasta. Samaa tutkimusta voi siis tehdä sekä positivistisesti että fenomenologisesti, tiedon laatu vain on erilaista. Delfi-tekniikkaan, joka menetelmänä on selkeästi kvalitatiivista tietoa tuottava, on usein liitetty mukaan kvantitatiivisia elementtejä. Niinpä esimerkiksi konsensusta voidaan etsiä kvantitatiivisilla menetelmillä (Whitman 1990, 378; Duffield 1993, 228; Williams & Webb 1994, ; Daly 1996, 148). Tällöin panelistit esimerkiksi arvottavat ensimmäisellä Delfi-kierroksella saadut mielipiteet Likert-asteikolla. Toisaalta Delfi-tekniikkaan on usein liitetty nk. ristivaikutusanalyysi (ks. tarkemmin Seppälä & Kuusi 1993), jolla ikään kuin kvantitatiivisesti terävöitetään Delfikierroksilla saatua tulosta (Seppälä 1992). Myös Conjoint Analyysia voi olla mahdollista käyttää erilaisten kvalitatiivisesti löydettyjen tulevaisuuden attribuuttien mallittamisessa (Metsämuuronen 1997b). Delfi-tekniikkaan voidaan - ehkäpä jopa pitäisi - liittää myös analyysi asiantuntijamielipiteiden pysyvyydestä eli stabiliteetista (Metsämuuronen 1997c). Delfi-tekniikan kritiikkiä ja luotettavuus Etujensa lisäksi Delfi-tekniikalla on eräitä puutteita, joita erinäinen määrä tutkijoita on ottanut esille. Oleellista on se, että seuraavista kriittisistä seikoista huolimatta ovat kritiikkiäkin esittäneet tutkijat käyttäneet Delfi-tekniikkaa. Varovaisesti sanoen mainitut seikat ovat sellaisia, jotka tutkijan tulee tiedostaa ja joihin hänen tulee varautua tehdessään Delfi-tutkimusta. Tutkimuksen luotettavuuden ja erityisesti validiteetin takaamiseksi on tutkijan pohdittava systemaattisesti niitä tekijöitä, jotka saattavat alentaa tutkimuksen luotettavuutta (Cook & Campbell 1979). Ensimmäinen kriittinen kohta Delfi-prosessissa on asiantuntijoiden valinta (Duffield 1993, 228). Kukaan ei pysty sanomaan kuinka monta asiantuntijoita tulisi olla (Reid 1988; Williams & Webb 1994, 182) tai edes kuka on riittävän asiantuntija paneeliin (Goodman 1987, ). On ollut paneeleita, joissa panelisteja on ollut yli tuhat (ks. Reid 1988). Kuusi pitää kuitenkin suurena 150 hengen paneelia. Hän asettaakin kyseenalaiseksi suuren vastaajajoukon hyödyn. (Kuusi 1993, 136.) Toinen kriittinen kohta on ensimmäinen Delfikierros. Kritisoidessaan varhaisia Delfitutkimuksia Kuusi toteaa, ettei ensimmäisissä tutkimuksissa pidetty tärkeänä oikeiden kysymysten laadintaa. Tähän vaiheeseen hän suosittaa asiantuntija apua. Kuusi pitää vaihetta krusiaalina tutkimuksen onnistumisen kannalta. (Kuusi 1993, 136.) Ensimmäiseen Delfikierrokseen liittyy muitakin ongelmia. Jos kysely suoritetaan postikyselynä, tästä yleensä seuraa katoa. Sosiologisissa tutkimuksissa pidetään kohtuullisena, mikäli 70%:kin postituskierroksella mukana olleista vastaisi lomakkeeseen. Se, miten kato vaikuttaa tulokseen, jää jokaisen tutkijan harkittavaksi. Haastattelumenetelmällä kato saattaa jäädä oleellisesti pienemmäksi (Kuusi 1993, 136). Edelleen on huomautettu, että ensimmäisen kierroksen tulosten analysointia ei välttämättä pystytä saamaan samanlaiseksi erilaisten tutkimusten välillä, sillä yhtenäistä metodologiaa ei analyysistä ole (Whitman 1990, 378, Procter & Hunt 1994, 1004). Kolmas vaihe, jossa pitää tehdä kriittisiä valintoja, on iteraatiokertojen määrän valinta. On sanottu, että jos kierroksia on enemmän kuin kolme, tulee tutkimuksesta aikaavievä ja kallis (Williams & Webb 1994, 182; Kuusi 1993, 136). On myös esitetty, että kolmannen kierroksen jälkeen ei juurikaan muutoksia tulisi mielipiteisiin (Duffield 1988). Neljäs keskeinen ongelma on konsensus, jota jo hieman käsiteltiinkin. Ongelmahan on se, mitä pidetään konsensuksena. Terveystieteiden kirjallisuudessa ratkaisuksi konsensusongelmaan on esitetty riittävän konsensuksen löytämistä (Williams & Webb 1994, 184; Duffield 1993, 107

5 228, 230; Daly ym. 1996, 148), mikä yleensä perustuu kvantitatiiviseen mielipiteiden arvottamiseeen. Täydellistä konsensusta ei pidetä enää toivottavana (Kuusi 1993, 136). Viides kritiikin lähde on tutkimuksen tulokset. Delfi-tutkimuksen reliabiliteetti eli toistettavuus on epämääräinen (Reid 1988; Williams & Webb 1994, 182). Olisivatko toiset asiantuntijat antaneet toisenlaisen lopputuloksen? Tässä mielessä mielenkiintoinen on Duffieldin hoitoalan kompetensseihin liittyvä tutkimus, jossa otettiin kaksi eri paneelia ja verrattiin heidän vastauksiaan. 92,86% tutkituista hoitotyön kompetensseista oli samoja molemmilla ryhmillä. (Duffield 1993, 236.) Toisin sanoen asiantuntija paneelit olivat varsin yhtä mieltä keskeisistä kompetensseista. Ennakointitutkimuksen suorittaminen Kartoitettaessa sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeita on järkevää käyttää jotain asiantuntijamenettelyyn liittyvää tutkimusmenetelmää. Koska Delfi-tekniikka on idealtaan juuri tähän konseptiin sopiva menetelmä, on järkevää käyttää sitä. Tutkimuksessa käytetään jossain määrin perinteisestä Delfi-tekniikasta poikkeavaa tekniikkaa. Tutkimus aloitetaan normaaliin tapaan postikyselynä, jolloin mukaan saadaan noin 400 vastaajaa. Kierroksen tulokset analysoidaan ja valmistaudutaan toiseen kierrokseen. Toiselle kierrokselle valitaan mukaan oleellisesti pienempi joukko asiantuntijoita (50-100) niistä vastaajista, jotka jo olivat mukana ensimmäisellä kierroksella. Ensimmäisen kierroksen mielipiteitä hyödynnetään toisella kierroksella, joka on ensimmäinen varsinainen Delfi-kierros. Näitä tuloksia täsmennetään kolmannella kierroksella. Kuvatulla menettelyllä saavutetaan kaksi etua. Ensimmäinen etu on se, että tavoitetaan kohtuullisesti vastaajia ensimmäisellä kierroksella. Kohtuullisen suuri vastaajien määrä mahdollistaa riittävän määrän heikkoja signaaleja toisen kierroksen eväiksi. Toinen etu on se, että itse tutkimus ei tule kuitenkaan liian raskaaksi viedä läpi. Kuusen ajatuksia (1993, 136) muokaten: pienemmällä joukolla voi saada oleellisesti saman tuloksen kuin suurella joukolla. Menetelmää voidaan pitää kuitenkin Delfitekniikkana, jota karakterisoi seuraavat seikat: ensimmäinen kierros kerää perusmateriaalin, toisella kierroksella tarkennetaan tuloksia ja etsitään konsensusta ja kolmannella kierroksella täsmennetään saatuja tietoja. Tutkimuksessa hyödynnetään SoTeKeKoprojektin piirissä olevia asiantuntijoita. Koska on tärkeää saada mukaan mahdollisimman monipuolinen otos, on tarkoituksen mukaista tehdä otanta stratifioituna niin, että mukaan saadaan riittävä määrä työelämän ja koulutuksen edustajia. Terveydenhuollon asiakkaiden mielipiteitä toivotaan saatavan asiantuntijaryhmässä olevista kansalais- ja potilasjärjestöistä. Tutkimuksen luotettavuuden alustavaa tarkastelua Tulevaisuutta ennakoivan tutkimuksen luotettavuuden kriteeriä ei ole vielä olemassa. Nimittäin tulevaisuustutkimus on rigidisti ajatellen validi silloin, jos se tuottaa paikkaansa pitäviä tuloksia. Toisaalta on esitetty, että tulevaisuustutkimuksen arvo ei olekaan siinä onko se totta vai ei, vaan siinä miten kiinnostava tai vaikuttava tuotettu skenaario on (Mannermaa 1993, 31). Toisaalta tulevaisuuskuvan toistettavuus Delfitekniikalla arvioituna on epävarma. Koska asiantuntijoita on tulossa tutkimukseen kohtuullisen paljon, se antaisi teknisen mahdollisuuden jakaa asiantuntijajoukko kahteen ryhmään, joille olisi mahdollista tehdä rinnakkaismittaus. Tämä käytännössä tarkoittaa sitä, että muodostettaan samalla tekniikalla kaksi riippumatonta tulevaisuuden kuvaa. Mikäli osaamistarpeet olivat kahdella ryhmällä samanlaiset (tai ainakin hyvin samanlaiset) on Delfi -tekniikka tuottanut erittäin luotettavaa tietoa. Tässä yhteydessä luotettavuus ei tarkoita sitä, että tulevaisuus tulisi olemaan juuri kuvatun kaltainen, vaan sitä, että asiantuntijat ovat olleet yksimielisiä tulevaisuuden osaamistarpeista. Mikäli taas kahden asiantuntijaryhmän esittämät osaamistarpeet eroavat 108

6 toisistaan huomattavasti, siitä seuraa, että päätelmien suhteen tulee olla varovaisempi. Viimeksimainittu tilanne johtaa tietenkin myös varovaisempiin muutoksiin, mikä lieneekin järkevää oletetussa tilanteessa. Todennäköistä kuitenkin on, että pieniä eroja lukuunottamatta kahden ryhmän konsensus on hyvin pitkälle samanlainen (vrt. Duffield 1993). Kokonaan toisenlaisen tarve aineiston jakamiseen saattaa tulla siitä, että tulevaisuuden osaamistarpeet riippuvat pitkälti oletusta tulevaisuusskenaariosta. Se, millaisena asiantuntija näkee tulevaisuuden, vaikuttaa ilmeisesti hänen ajatuksiinsa siitä, mitä osaamistarpeita tulevaisuudessa on. Ensimmäisellä Delfi-kierroksella aineistoa analysoitaessa kiinnitetään huomiota mahdollisiin eroihin asiantuntijoiden skenaarioissa ja pyritään johtamaan tästä mahdollisesti useammanlaisia vaihtoehtoisia tulevaisuuden osaamistarvekartoituksia. Mikäli aineistosta nousee aidosti erilaisia skenaarioita, tämä antaa tutkimukselle lisää luotettavuutta, sillä tulevaisuus ei koskaan voi olla vain yksi ajatuksista. Vaihtoehtojen määrä luo tulevaisuuden suunnittelulle väljyyttä ja raameja. Itse tutkimuksen luotettavuutta saattaa parantaa, mikäli tuloksilla on ulkopuolisen asiantuntijan antamia kommentteja siitä, kuinka luotettavana yksittäisen alan asiantuntija pitää tuloksia. Niinpä tuloksia näytetään analyysin eri vaiheissa eri alojen asiantuntijoille. Idea on siinä, että ulkopuoliselta asiantuntijalta saattaa tulla uusia ja oleellisia argumentteja mahdollisten tulevaisuuksien puolesta tai niitä vastaan. Delfitutkimukseen osallistuvat asiantuntijat puolestaan saavat nämä ulkopuolisten asiantuntijoiden arviot ikäänkuin analyysin sisältä tulleina argumentteina. Oleellistahan koko tutkimuksen onnistumisen kannalta on se, että vastaajat kykenevät perustelemaan oman kantansa. Ulkopuolisen asiantuntijan argumentti saattaa herättää panelisteissa aivan uusia tarpeita perustella näkemystään. Lopuksi Sosiaali- ja terveydenhuollon tulevaisuuden osaamistarpeet on tutkijan kannalta asiaa tarkastellen oivallinen tutkimusprojekti. Ensinnäkin tutkimuksen kohde (tulevaisuuden osaamistarpeet) on selkeästi rajattu (sosiaali- ja terveydenhultoon). Tietoa pyritään siis tuottamaan kohtuullisen kapealta sektorilta, mikä puolestaan saattaa parantaa tulosten soveltamista. Toiseksi tutkimushankkeella on jo etukäteen niin yhteiskunnallinen, koulutuspoliittinen, kuin työvoimapoliittinenkin tilaus. Tuloksista ollaan siis kiinnostuneita kaikissa SoTeKeKo-projektin intressipiireissä. Kolmanneksi koko projektilla on jo olemassa valmiiksi valtakunnallinen verkosto, jota kautta tietoa on helppo saada. On siis olemassa jo yhteydet erilaisiin asiantuntijoihin. Kaikki nämä tekijät yhdessä ja moni mainitsematonkin seikka vaikuttavat siihen, minkä laatuista tietoa ja millä työmäärällä saadaan kasaan. Itse uskon, että projektin tulokset ovat mielenkiintoista luettavaa vuoden 1998 kesällä, jolloin projektin on määrä päättyä. LÄHTEET: Alvesalo I Ihminen on tärkein muutosagentti. FUTURA 1/1996, Bond S & Bond J A Delphi survey of clinical research priorities. Journal of Advanced Nursing 7, Butterworth T & Bishop V Identifying the characteristics of optimum practice: findings from a survey of practice experts in nursing, midwifery and health visiting. Journal of Advanced Nursing 22, Carney O, McIntosh J & Worth A The use of Nominal Group Technique in research with community nurses. Journal of Advanced Nursing 23, Churchman CW Theory of Experimental Inference. Macmillan Co., New York. 109

7 Cook TD & Campbell DT Quasi-experimentation. Design & Analysis Issues for Field Settings. Boston: Houghton-Mifflin Company. Daly J, Chang EML & Bell PF Clinical nursing research priorities in Australian critical vare: a pilot study. Journal of Advanced Nursing 23, Denzin NK Triangulation. Teoksessa Keeves J.P. (toim.) 1988: Educational research, methodology, and measurement. An International Handbook Duffield C The Delfi technique. The Australian Journal of Advanced Nursing 6(2), Duffield C The Delphi technique: a comparison of results obtained using two expert panels. International Journal on Nursing Studies 30(3), Eriksson J-T 1996a. Tiede ja tulevaisuuden tutkimus. FUTURA 2/1996, Eriksson J-T 1996b. Kompleksisuus ja murros. FUTURA 3/1996, 4-6. French P, Anderson J, Burnard P, Holmes C, Mashaba G, Wrong T & Bing-hua Z International comparison of baccalaureate nursing degrees: collaboration in qualititave analysis. Journal of Advanced Nursing 23, Goodman CM The Delphi technique: a critic. Journal of Advanced Nursing 12, Gordon TJ & Helmer O Report of a Long Range Forecasting Study. Santa Monica, Calif. The Rand Corporation, Publication No [P]-2982, Sept Haavisto T Arvojen Top Ten. FUTURA 4/1996, Helmer O The Systematic Use of Expert Judgement in Operations Reseach. Santa Monica, California. The Rand Corporation, [P]-2795, Sept 1963 Helmer O & Quade ES An Approach to the Study of a Developing Economy by Operational Gaming. Santa Monica, California. The Rand Corporation, [P]-2718, Mar Hukkinen J Teemahaastattelun käyttö tulevaisuudentutkimuksessa. Tulevaisuus sosiaalisena konstruktiona. Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Kokko S & Lehto J Mihin suuntaan sosiaali- ja terveydenhuolto? Valtioosuusuudistuksen avaamat vaihtoehdot ja uhat rahoituskriisin aikakaudella. Stakes, Raportteja 96. Gummerus, Jyväskylä. Kuusi O Delfoi-tekniikka tulevaisuuden tekemisen välineenä. Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Kuusi O Asiantuntijatiedon jalostaminen tulevaisuudentutkimuksessa. FUTURA 4/1996, Lindeman CA Delphi survey of priorities in clinical nursing research. Nursing Research 24, Linstone HA & Turoff M (Eds.) The Delphi Method: Techniques and Applications. Addison-Wesley, Massachusetts. Mannermaa M Tulevaisuuden tutkimus tieteellisenä tutkimusalana. Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Mannermaa M Asiantuntijamenetelmät jääneet tulevaisuudentutkimukseen. FUTURA 4/1996, Mannermaa M & Mäkelä K Tulevaisuusbarometri Yhteiskuntakehityksen ja koulutuksen tulevaisuusnäkymiä vuoteen Opetusministeriön suunnittelusihteeristön keskustelumuistioita 21. Opetusministeriö ja Turun kauppakorkeakoulun Tulevaisuustutkimuskeskus. Metsämuuronen J Ensiaputoiminnan ilot ja surut. Kunnallislääkäri 6/1994, Metsämuuronen J 1997a. Sosiaali- ja terveydenhuollon työn tulevaisuus muutoksessa. FUTU- RA 1/

8 Metsämuuronen J. 1997a. Conjoint Analyysi tulevaisuuden tutkimuksessa. Työelämän muutosten ja koulutustarpeiden ennakoinnin menetelmät käytäntöineen (Toim. K Mäkelä & K Heinonen). Osoitteessa Metsämuuronen J 1997b. Asiantuntijoiden mielipiteiden stabiliuden mittaus tulevaisuustutkimuksessa. Työelämän muutosten ja koulutustarpeiden ennakoinnin menetelmät käytäntöineen. Työministeriön Internetjulkaisu. Mäenpää I FMS Suomen talouden pitkän ajan simulointimalli. Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Pelttari P Sairaanhoitajan työn nykyiset ja tulevaisuuden kvalifikaatiovaatimukset. Väitöskirjakäsikirjoitus. Tampereen yliopisto, Hoitotieteen laitos. Procter S & Hunt M Using the Delphi survey technique to develope a professional definition of nursing for analysing nursing workload. Journal of Advanced Nursing 19, Reid N The Delphi technique: its contribution to the evaluation of professional practice. Teoksessa Ellis, R. (ed.) 1988: Professional Competence and Quality Assurance in the Caring Professions. Lontoo, Chapman and Hall. Seppälä Y Basics-menetelmä. Mitä se on? FUTURA 1/1992 Seppälä Y & Kuusi O Ristivaikutusanalyysi, sovelluksena kuljetukset Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Sneck T Mistä tulee, mihin menee vai meneekö suomalainen tulevaisuuden tutkimus. Teoksessa Vapaavuori, M. (toim.) 1993: Miten tutkimme tulevaisuutta? Tulevaisuuden tutkimuksen seura, Acta Futura Fennica no 5. Painatuskeskus, Helsinki Spivey BE A technique to determine curriculum content. Journal of Medical Education 46, Tanner CA & Lindeman CA Research in Nursing Education: Assumptions and Priorities. Journal of Nursing Education 26(2) Feb., Turoff M & Hiltz SR Computer-Based Delphi Processes. Teoksessa Adler, M. & Ziglio, E (toim.): Gazing into the Oracle. The Delphi Method and its Application to Social Policy and Public Health Uotila T, Mannermaa M & Mäkelä K Sivistyksen tulevaisuusbarometri Opetusministeriön suunnittelusihteeristön keskustelumuistioita 23. Yliopistopaino, Helsinki. Ventura MR & Waligora-Serafin B Setting Priorities for Nursing Research. The Journal of Nursing Administration 11(6) June, Whitehead AN Science and the Modern World. Macmillan Co., New York. Whitman, NI The Delphi Technique as an Alternative for Committee Meetings. Journal of Nursing Education 29(8), Williams PL & Webb C The Delphi technique: a methodological discussion. Journal of Advanced Nursing 19,