Musta joutsen – vai sittenkin likainen valkoinen joutsen?
Uusi vuosikymmenen on alkanut myrskyisissä merkeissä. Maa toisensa jälkeen ryhtyy tiukkoihin toimenpiteisiin koronapandemian leviämisen hillitsemiseksi. Ulkonaliikkumiskielloista ja muista rajoituksista huolimatta pandemian inhimilliset ja taloudelliset vaikutukset tulevat todennäköisesti olemaan massiiviset: ihmisiä menehtyy, yrityksiä kaatuu ja heikentynyt yksityinen kulutus johtaa työttömyyttä ruokkivan taantumakierteen pitkittymiseen.
Medioissa koronapandemiaan viitataan mustana joutsenena, eli äärimmäisen epätodennäköisenä tapahtumana, jolla on valtava vaikutus toimintaympäristöön ja ihmisten maailmankatsomukseen. Musta joutsen on tulevaisuudentutkijoiden kielellä ”tuntematon tuntematon” eli tapahtuma, jota ei pystytä mitenkään ennakoimaan.
Tosiasiassa koronapandemia on mustan joutsenen sijaan likainen valkoinen joutsen. Likainen valkoinen joutsen yllättää mutta vain siksi, että ihmisten kognitiiviset mallit ja ajatusvinoumat hankaloittavat varoitusmerkkien havaitsemista ja menneestä oppimista. Useimmilla meistä on taipumusta esimerkiksi ylioptimismiin ja negatiivisten tapahtumien todennäköisyyden vähättelyyn. Konservatiivisuusvinoumasta johtuen reagoimme uuteen tietoon liian hitaasti ja vähäisesti, sillä uskomme kaiken loppujen lopuksi jatkuvan entiseen malliin. Varoitusmerkkejä koronan kaltaisesta pandemiasta väläyteltiinkin jo vuonna 2018, kun Maailman terveysjärjestö WHO lisäsi ihmiskuntaa uhkaavien sairauksien listalle Tauti X:n. Tauti X määriteltiin tuolloin todennäköisesti eläimistä peräisin olevaksi virukseksi, joka lähtee liikkeelle sellaisesta maailmankolkasta, jossa nopea talouskehitys ajaa ihmisiä ja villieläimiä lähelle toisiaan (HS, 14.3.2020). Matkustamisen ja kaupankäynnin nähtiin edistävän taudin hiljaista ja nopeaa leviämistä. Kuulostaako tutulta?
Voiko operaatiotutkimus auttaa välttämään likaisia valkoisia joutsenia?
Monimutkaisessa maailmassa tulevaisuuden ennustaminen on mahdotonta. Erilaisiin tulevaisuuksiin voidaan kuitenkin varautua skenaarioiden avulla. Skenaarioita luodaan perinteisesti joko täysin datapohjaisesti (esimerkiksi yhdistelemällä erilaisia aikasarjamalleihin perustuvia ennusteita tärkeiksi nähdyistä muuttujista) tai täysin intuitiivisesti (esimerkiksi tunnistamalla kaksi tulevaisuuden kannalta tärkeintä epävarmuustekijää ja luomalla skenaariot näiden tekijöiden ääritulemien ympärille tarinankerronnallisin keinoin).
Datapohjaisten mallien ongelmana on, että ne yksinkertaistavat epävarmuuden vain sellaisiin muuttujiin, joista on saatavilla kvantitatiivista dataa. Tällainen data on myös aina kuvaus menneisyydestä, eikä sen ennustuskyky riitä pitkälle tulevaisuuteen – eikä etenkään tavoita täysin ennennäkemättömiä kehityskulkuja. Intuitiiviset skenaariot taas ovat alttiita erilaisten kognitiivisten rajoitusten ja vinoumien vaikutuksille.
Operaatiotutkimuksen menetelmillä kyetään hyödyntämään kvantitatiivisten ja intuitiivisten menetelmien parhaat puolet. Menetelmät mahdollistavat esimerkiksi asiantuntijoiden luovan ja kriittisen ajattelun valjastamisen syötteeksi matemaattiseen malliin, joka auttaa tunnistamaan muutaman uskottavan mutta keskenään erilaisen skenaarion jatkotyöstöä varten (Tietje 2005, Seeve 2018). Parhaimmillaan tällaiset mallit hyödyntäisivät sekä kvalitatiivista asiantuntijatietoa että suuria kvantitatiivisia datamassoja esimerkiksi siten, että skenaarioita voitaisiin automaattisesti päivittää tärkeiksi katsottuja indikaattoreita seuraamalla tai uutisaineistoja louhimalla. Ehkä WHO:n Tauti X olisi tällaisella menettelytavalla päätynyt kansallisten varautumisskenaarioiden joukkoon?
Matemaattisilla menetelmillä riskienhallintaa ja kustannusvaikuttavuutta rajallisten resurssien käyttöön
Operaatiotutkimuksen tavoitteena on tukea parempia päätöksiä. Näin ollen pelkkä epävarmuuden hahmottaminen eri riitä, vaan on myös mietittävä, millaisilla toimenpiteillä erilaisissa skenaarioissa voidaan pärjätä.
Korona-ajassa päätöksiä tulee tehdä muun muassa testattavien valintaperusteista, testaus- ja hoitokapasiteetin lisäämisestä, sosiaalisen kanssakäymisen rajoituskeinoista eri ihmisryhmille sekä taloudellisista tukitoimista yrityksille ja yksityishenkilöille. Näiden päätösten vaikutukset eri tavoitteiden näkökulmasta ovat epävarmat: ei esimerkiksi ole selvää, kuinka paljon sosiaalisen kanssakäymisen rajoituskeinot tarkalleen vähentävät taudin leviämistä tai kuinka hyvin tukitoimenpiteet onnistuvat taloudellisen taantuman lyhentämisessä ja eriarvoistumisen hillitsemisessä. Lisäksi tavoitteet voivat olla keskenään ristiriidassa: tiukat rajoitukset sosiaaliseen kanssakäymiseen hillitsevät taudin leviämistä, mutta tuottavat samalla laajoja kerrannaisvaikutuksia Suomen talouteen. Resurssien rajallisuus taas tarkoittaa, että panostukset yhteen toimenpiteeseen ovat pois muualta – esimerkiksi laajamittaisella testaamisella voitaisiin hillitä oireettomien supertartuttajien vaikutusta viruksen leviämisessä, mutta tämä söisi resursseja hoitopuolelta.
Operaatiotutkimuksen menetelmillä on paljon annettavaa näiden vaikeiden päätösten tukemiseen. Simulaatiomalleilla voidaan testata vaihtoehtoisten päätösstrategioiden vaikutuksia eri tavoitteisiin eri skenaarioissa. Päätösanalyyttisilla lähestymistavoilla voidaan mallintaa näkemyksiä ristiriitaisten tavoitteiden yhteensovittamisesta. Mikäli tavoitteiden painotuksista ja riskiasenteista päästään yhteisymmärrykseen, voidaan optimointimalleilla tunnistaa kustannusvaikuttavimmat toimenpiteet rajallisten resurssien käyttöön. Aloitteita operaatiotutkimuksen hyödyntämiseen koronaepidemian vaikutusten hillinnässä on tehty. Näistä kuulemme toivottavasti pian lisää.
Terveyttä ja jaksamista poikkeusaikaan toivottaen,
TkT Eeva Vilkkumaa
Suomen operaatiotutkimusseuran puheenjohtaja
Apulaisprofessori (management science), Aalto-yliopiston kauppakorkeakoulu
Seeve, T. (2018). A structured method for identifying and visualizing scenarios.
Tietje, O. (2005). Identification of a small reliable and efficient set of consistent scenarios. European Journal of Operational Research. 162. 418-432. 10.1016/j.ejor.2003.08.054.
