Lähde: Helsingin Sanomien lukijan mielipide
Kirjoittaja: Juha T. Hakala, tietokirjailija, professori

1. Lähtöasetelma: huoli on aito, kehys on hutera

Teksti nojaa kolmeen oletukseen:

  1. Algoritmit ovat ensisijainen syy nuorten maailmankuvan rapautumiseen
  2. Nuoret ovat passiivisia, algoritmien vietävissä
  3. Ratkaisu löytyy “algoritmien lukutaidosta” koulussa

Yksikään näistä ei ole täysin väärä.
Yksikään ei ole myöskään riittävä.

Tämä on klassinen “teknologia tekee meille jotain” -kehys, jossa toimijuus siirretään järjestelmille ja pois ihmisiltä, kulttuurilta ja instituutioilta.

2. TikTok ≠ WhatsApp – mutta vertaus paljastaa kirjoittajan ongelman

Kirjoittaja toteaa, että TikTokia käytetään yhtä paljon kuin WhatsAppia, mutta ne ovat “aivan eri asioita”.

Totta.
Mutta vertaus on harhaanjohtava.

  • WhatsApp = suljettu sosiaalinen tila
  • TikTok = avoin, virtaava huomioekosysteemi

Niitä ei edes kuulu mitata samalla akselilla.
Kun näin tehdään, syntyy implisiittinen moraalinen asetelma:

“Yksi on normaalia, toinen on vaarallista.”

Tämä ei ole analyysiä, vaan arvottavaa kehystämistä.

3. Dopamiiniargumentti: helppo, kulunut ja laiska

“Peukalon liike → mielihyvä → riippuvuus.”

Tämä on ollut mediassa vähintään vuodesta 2017.

Ongelma ei ole siinä, että väite olisi täysin väärä.
Ongelma on, että se ei enää selitä mitään uutta.

Kaikki digitaaliset käyttöliittymät perustuvat palautesilmukoihin:

  • some
  • pelit
  • uutiset
  • sähköposti
  • jopa HS:n oma etusivu

Kun dopamiini nostetaan pääselittäjäksi, jätetään kokonaan käsittelemättä:

  • sosiaalinen konteksti
  • identiteettityö
  • vertaispaine
  • merkityksen etsintä

Algoritmi ei koukuta yksin.
Se koukuttaa silloin kun jokin muu jo vetää.

4. “20 minuutissa suodatinkuplaan” – vahva väite, heikko konteksti

Kirjoittaja viittaa tutkimuksiin, joiden mukaan käyttäjä voi ajautua suodatinkuplaan 20 minuutissa.

Tämä väite esiintyy usein, mutta lähes aina ilman täsmennystä:

  • millaisella käyttäjäprofiililla?
  • millä aloitussisällöllä?
  • millä kielialueella?
  • millä alustalla ja millä ajankohtana?

Ilman näitä tietoja väite toimii retorisena pelotteena, ei analyyttisena havaintona.

Sysimusta-huomio:

Mitä epämääräisempi tutkimusviittaus, sitä todennäköisemmin sitä käytetään tunneargumenttina.

5. Radikalisoituminen – todellinen ilmiö, väärin kohdistettu syy

On totta, että suositusalgoritmit voivat johtaa kohti kärjistyneempää sisältöä.

Mutta tämä ei tapahdu tyhjiössä.

Radikalisoitumista kiihdyttävät myös:

  • perinteisen median vastakkainasettelukehykset
  • poliittinen kieli, joka palkitsee kärjet
  • institutionaalinen epäluottamus
  • kokemus siitä, ettei tule kuulluksi

Algoritmi vahvistaa suuntaa, harvoin luo sitä.

Teksti käsittelee seurausta kuin syytä.

6. Ratkaisuehdotus: algoritmien lukutaito – ja koodaus roskiin?

Kirjoittaja ehdottaa algoritmien lukutaitoa opetussuunnitelmaan ja toteaa, että “koodauksen alkeet voi surutta sivuuttaa”.

Tämä on koko tekstin heikoin kohta.

Miksi?

Koska ilman koodauksen perusteita algoritmien lukutaito jää:

  • käsitteelliseksi
  • abstraktiksi
  • moraaliseksi saarnaksi

Algoritmien ymmärtäminen edellyttää edes minimaalista teknistä hahmotusta:

  • mitä on painotus
  • mitä on optimointifunktio
  • mitä on palaute

Ilman tätä “lukutaito” tarkoittaa lähinnä:

“Ole varovainen, joku vaikuttaa sinuun.”

Se ei ole lukutaitoa.
Se on varoituskyltti.

7. Mitä tekstissä ei sanota – ja se on olennaista

Teksti ei käsittele lainkaan:

  • median omaa algoritmista logiikkaa
  • kaupallisia kannustimia
  • huomion taloutta uutisissa
  • aikuisten omaa käyttäytymistä esimerkkinä

Loppukaneetti “meissä aikuisissakin” jää korulauseeksi, koska analyysi ei koskaan kohdistu aikuisiin järjestelminä tai toimijoina.

Sysimusta-sääntö:

Kun syy paikannetaan vain nuoriin ja teknologiaan, vastuu katoaa.

8. Sysimusta-yhteenveto

Tämä mielipidekirjoitus on:

  • vilpittömän huolestunut
  • sisällöllisesti ajastaan jäljessä
  • rakenteellisesti yksinkertaistava

Se ei ole väärässä, mutta se ei mene tarpeeksi syvälle.

Algoritmeista kyllä puhutaan liian vähän –
mutta vielä useammin niistä puhutaan liian helposti.

🎯 Lopullinen tiivistys

Algoritmit eivät ole salakavalia mielenhallitsijoita.
Ne ovat peilejä, vahvistimia ja taloudellisia koneita.

Jos opetamme vain pelkäämään niitä, emme ole opettaneet ymmärtämään mitään.