Osallistuin keväällä 2026 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry:n järjestämään koulutukseen Datavastuullisuuden valmennus: Valmiudet tekoälyn ja datan vastuulliseen hyödyntämiseen. TIEKE määrittelee datavastuullisuuden vastuullisuustyön muotona, jossa tunnistetaan ja arvioidaan datan keräämisen ja hyödyntämisen vaikutuksia yksilöihin, organisaatioihin ja yhteiskuntaan. Keskeistä on, että datan ja tekoälyn käytön tulisi olla läpinäkyvää, luottamusta rakentavaa ja lisäarvoa tuottavaa kaikille osallisille. (TIEKE 2026.) Tekoäly liittyy datavastuullisuuteen, sillä tekoälyjärjestelmät käyttävät, käsittelevät ja tuottavat dataa.
Ammattikorkeakoulun TKI-toiminnassa kerätään ja tuotetaan monenlaista dataa. Osa tästä datasta on puhtaasti projektinhallinnollista, kuten budjetti, työajanseuranta tai kokouspöytäkirjat. Vastuullisuuden näkökulmasta kiinnostavampaa dataa ovat tutkimus- ja kehittämisaineistot, joita on korkeakouluissa jo pitkään tarkasteltu erityisesti hallinnan näkökulmasta; Metropoliassakin puhumme datanhallinnasta tai aineistonhallinnasta.
Tieteen termipankki määrittelee tutkimusaineistojen hallinnan näin: ”tutkimusaineistojen ja niihin liittyvän kuvailevan tiedon (metatieto) luominen, tallentaminen ja järjestäminen siten, että aineistot säilyvät käyttökuntoisena ja luotettavana ja että tietosuoja ja tietoturva on varmistettu koko elinkaaren ajan” (Tieteen termipankki 2025). Hallinta perustuu elinkaarimalliin, jossa konkreettiset toimenpiteet on vaiheistettu suunnitteluun, dokumentointiin, suojaamiseen, tallentamiseen, avaamiseen ja säilyttämiseen (tai tuhoamiseen). Hallinta siis korostaa erityisesti datan teknistä käsittelyä, mukaan lukien sen suunnittelu ja dokumentointi. Näin dataa voidaan tuottaa ja käsitellä hallitusti, mikä on toki yksi puoli vastuullisuudesta.
Korkeakouluja sitoo myös hyvä tieteellinen käytäntö (Tutkimuseettinen neuvottelukunta 2023), joka antaa tutkimuseettisiä ohjeita myös datan keräämiseen ja käsittelyyn, sekä ihmiseen kohdistuvan tutkimuksen eettiset periaatteet (Tutkimuseettinen neuvottelukunta 2019), jotka tarkentavat tutkimuseettisiä käytänteitä, kun tutkitaan ihmisiä. Vastuullisuus-käsite ei siis ole korkeakouluille vieras: sekä datanhallinta että tutkimusetiikka kuuluvat erottamattomasti vastuulliseen TKI-toimintaan.
Koska datavastuullisuuden valmennus toteutettiin korkeakoulukentän ulkopuolella, se tarjosi korkeakoulussa työskentelevälle asiantuntijalle kiinnostavan uuden näkökulman vastuulliseen toimintaan datan kanssa. TKI-toiminnassa vastuullisuutta tarkastellaan usein siitä näkökulmasta, onko tutkimus tai projekti toteutettu laadukkaasti ja eettisesti ja onko tutkittaville tai ympäristölle mahdollisesti aiheutuvat haitat huomioitu. Valmennuksessa näkökulma laajeni siihen, mitä lisäarvoa datan hyödyntäminen voi tuottaa ihmisille ja organisaatioille.
Vastuullisuus on myös lisäarvoa ja siitä viestimistä
Datavastuullisuuden valmennuksessa korostui, että vastuullisuus ei tarkoita pelkästään negatiivisten seurauksien ja riskien välttämistä, vaan myös positiivista arvonluontia kohderyhmälle, asiakkaille ja sidosryhmille.
Aineistonhallintasuunnitelmissa painottuu usein riskien arviointi ja minimointi ja datan hyödyntämistä pohditaan lähinnä siitä näkökulmasta, avataanko data projektin tai tutkimuksen päättyessä vai ei. Datavastuullisuus taas ohjaa pohtimaan, minkälaisia positiivisia vaikutuksia datan hyödyntämisellä voisi olla ja kenelle, sekä sitä, miten datalla voi luoda lisäarvoa.
Positiivinen arvonluonti ei kuitenkaan onnistu ilman viestintää ja läpinäkyvää kommunikaatiota eri osapuolten kanssa. Korkeakoulukentällä on totuttu viestimään tutkimusten ja projektien tuloksista esimerkiksi julkaisuin, mutta syntyvää dataa ei aina osata nähdä tutkimustuotoksena, joka voi olla myös itsessään arvokas ja käyttökelpoinen, myös ensisijaisen käyttötarkoituksensa ulkopuolella. Kun ihmisistä kerätyn datan avulla luodaan uusia palveluita, tuotteita tai uutta tutkimusta, kohderyhmää voidaan osallistaa muutenkin kuin pelkästään pyytämällä suostumusta heidän datansa käyttöön, esimerkiksi selvittämällä, mikä heitä kiinnostaa, tai huolettaa, kyseisen datan käytössä. Suostumusta pyydetään, kun data kerätään, mutta datan käytöstä voi myös viestiä läpi sen elinkaaren, aina jatkokäyttöön saakka.
Valmennuksessa annettiin myös useita esimerkkejä tapauksista, joissa datan käyttö on ollut sinänsä laillista, mutta se on syystä tai toisesta koettu epäeettiseksi kohderyhmän tai julkisen keskustelun piirissä. Monessa tapauksessa varhainen vuoropuhelu kohderyhmän kanssa, avoin viestintä datan käytöstä ja kohderyhmän osallistaminen suunnitteluun olisivat ehkäisseet epäluottamuksen syntymisen ja siten ehkä myös projektin kaatumisen. Tunnettu esimerkki on Englannista vuodelta 2020, kun koronapandemian vuoksi peruttujen kokeiden arvosanoja määritettiin tilastollisen mallin avulla niin, että yksittäisten oppilaiden ja opiskelijoiden arvosanoihin vaikutti heidän oppilaitoksensa aiempaa suoriutumista koskeva data (House of Commons Library 2020).
Data Ethics Canvas suunnittelun tukena
Valmennuksessa käytimme Data Ethics Canvas -työkalua, joka on Open Data Instituten luoma viitekehys datan vastuullisen käytön arvioimiseen (Open Data Institute 2021).
Data Ethics Canvas koostuu neljästä osiosta, jotka on kuvattu eri värein. Nämä osiot ovat
- datalähteet, luvat ja lainsäädäntö
- projektin, tuotteen tai palvelun tavoitteet ja seurauksien arviointi
- vuorovaikutus ja viestintä osallisten kanssa ja datan käsittelyn läpinäkyvyys
- datavastuullisuuden implementointi ja organisaation sisäiset prosessit.
Työkaluna Data Ethics Canvas ei korvaa korkeakouluissa käytettyä aineistonhallintasuunnitelmaa (englanniksi data management plan, DMP), mutta se voi täydentää sitä. Työpohjassa painottuu erityisesti viestintä, osallistaminen ja datan hyödyntäminen, ei niinkään datan tekninen hallinta. Sen käyttö on tarkoituksenmukaisinta tilanteissa, joissa on tiedossa jokin tietty projekti, palvelu tai tuote, jonka datavastuullisuutta haluaa arvioida. Organisaatiotason datavastuullisuuden arviointiin jokin toinen työkalu saattaa olla parempi.
Näen Data Ethics Canvakselle ainakin kolme hyvää käyttötilannetta korkeakoulussa:
1. Työkalu sopii projektin valmisteluun, kun työstetään tutkimus- tai projektisuunnitelmaa. Erityisesti datan hyötyjä, kohderyhmän osallistamista, viestintää, avoimuutta ja arviointia koskevia osuuksia voi hyödyntää rahoitushakemuksessa. Data Ethics Canvas voi sopia tähän vaiheeseen paremmin kuin varsinainen aineistonhallintasuunnitelma, mikäli aineiston teknisen käsittelyn kuvaus ei ole tarpeen.
2. Työkalua voi käyttää jo kerätyn datan jatkokäytön suunnittelussa. Data Ethics Canvas ohjaa pohtimaan sekä datan käyttöön liittyviä rajoitteita että sen tuottamaa lisäarvoa. Sekä viestinnällä että osallistamisella voidaan lisätä datan käytön vaikuttavuutta. Eettiseltä kannalta tärkeää ei ole pelkästään se, saako dataa lainsäädännön näkökulmasta käyttää, vaan myös millaisia odotuksia tutkittavilla on datan käytölle. Läpinäkyvyys ja hyvä viestintä auttavat rakentamaan luottamusta.
3. Työkalu toimii myös yritysyhteistyössä. Data Ethics Canvas sopii hyödynnettäväksi myös, kun halutaan käyttää yritysten omaa dataa. Työpohjassa luottamusta, läpinäkyvyyttä ja viestintää tarkastellaan erityisesti suhteessa osallisiin, esimerkiksi asiakkaisiin, tutkittaviin tai kohderyhmään, eikä niinkään tutkimusyhteisöön.
Data Ethics Canvaksessa datan käyttö on vahvasti kytköksissä koko projektin vastuullisuuteen, joten sitä kannattanee käyttää ennen kuin laaditaan aineistonhallintasuunnitelma, joka taas kuvaa tarkemmin datan teknistä hallintaa.
Datavastuullinen organisaatio
Datavastuullisuuden käsite kattaa yksittäisten projektien tai palveluiden lisäksi myös organisaatiot. Tähän asti olen tarkastellut datavastuullisuutta erityisesti tutkimus- ja kehittämisdatan näkökulmasta, mutta datavastuullisuus koskee kaikkea organisaation tuottamaa ja hyödyntämää dataa.
Datavastuullisella organisaatiolla on kokonaiskuva organisaation sisäisestä datanhallinnasta, eli tieto siitä, miten dataa kerätään, missä ja miten sitä säilytetään, käsitellään, avataan tai poistetaan. Datan hyödyntämisen tulee tietysti olla lainmukaista, mutta sillä tulisi lisäksi olla eettinen tavoite.
Valmennuksessa esiteltiin useita esimerkkejä eri organisaatioiden dataan liittyvistä vastuullisuustoimenpiteistä. Organisaatiossa voidaan laatia esimerkiksi datavastuullisuuden strategia, jossa tunnistetaan vastuullisuustyön painopisteet, datan käytön positiivinen lisäarvo sekä keskeiset riskit. Lisäksi olennaista on määritellä prosessit ja vastuut, esimerkiksi nimetä data-aineistoille omistajat. Koska mikään yksittäinen tehtävärooli ei yksin riitä takaamaan datavastuullisuutta, olennaista on vuoropuhelu organisaation eri yksiköiden ja eri roolissa toimivien välillä.
Toinen mielenkiintoinen esimerkki on tietotilinpäätös, eli vuosittain laadittava, yleensä julkinen raportti siitä, miten dataan, tietoon, tietosuojaan ja tietoturvaan liittyvät asiat ovat toteutuneet organisaation toiminnassa vuoden aikana. Tietotilinpäätöksiä ovat julkaisseet esimerkiksi Helsingin kaupunki (Helsingin kaupunki 2025), Suomen Pankki (Suomen Pankki 2026) ja Kela (Kela 2026) sekä monet muut julkiset organisaatiot ja yritykset. Tietotilinpäätöksen tavoitteena on kuvata organisaation tietojenkäsittelyn nykytila (Tietosuojakeskus). Sillä voidaan viestiä ja rakentaa luottamusta suhteessa sidosryhmiin.
TIEKE on luonut etenkin pk-yrityksille suunnatun datavalmiuskartoituksen, jonka avulla voi arvioida yrityksen tai organisaation datavalmiuksien nykytilaa sekä saada toimenpide-ehdotuksia. Kartoitustyökalu on digitaalinen ja vapaasti käytettävissä. (TIEKE 2025.)
Myös erilaiset rekisterit ja katalogit voivat tarjota näkymää organisaation dataan ja datan käyttöön sekä organisaation sisällä että sidosryhmille. Esimerkiksi Helsingin kaupungin tekoälyrekisteri on ikkuna kaupungin käyttämiin tekoälyjärjestelmiin (Helsingin kaupunki 2026). Myös opetus- ja kulttuuriministeriön tiedejatutkimus.fi -portaalin (tiedejatutkimus.fi) tavoitteena on tehdä tutkimusta näkyväksi tarjoamalla korkeakouluille ja muille tutkimusorganisaatioille mahdollisuutta julkaista sivustolla tietoja muun muassa dataseteistään ja tutkimusinfrastruktuureistaan. Datavastuullisen korkeakoulun tehtäväksi jää tuottaa palveluun tietoa mahdollisimman kattavasti.
Valmennuksessa sivuttiin lyhyesti myös energiankulutuksen huomiointia osana datavastuullisuutta. Suuriin kielimalleihin perustuvat tekoälytyökalut ovat todella energiasyöppöjä, ja niiden käyttö organisaatioissa lisääntyy nopeasti. Tämä herättää kysymyksen siitä, pitäisikö organisaatioiden ottaa kantaa myös tekoälyn käyttöön osana datavastuullisuuttaan.
Itselleni valmennuksen tärkein oivallus oli kohderyhmälähtöinen näkökulma datan hyödyntämiseen. Vastuullisuus ei ole vain datanhallintaa, vaan myös sen pohdintaa, kenelle datan hyödyntämisestä syntyy arvoa ja millaisia vaikutuksia sillä on. Merkitystä on myös viestinnällä: datan käytöstä on tärkeää viestiä avoimesti ja käydä vuoropuhelua niiden ihmisten kanssa, joita datan käyttö koskee. Organisaation tehtävänä on puolestaan luoda toimintatapoja ja edellytyksiä, jotka tukevat tutkijoita ja muita datan käyttäjiä tässä työssä.
Lähteet
Helsingin kaupunki 2025. Tietotilinpäätös. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
Helsingin kaupunki 2026. AI Helsinki. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
House of Commons Library 2020. A level results in England and the impact on university admissions in 2020–21. Verkkosivu. Haettu 30.9.2026.
Kela 2026. Kelan tietotilinpäätös 2025 on julkaistu. Uutinen. Haettu 3.7.2026.
Open Data Institute 2021. The Data Ethics Canvas 2021. PDF-julkaisu. Haettu 3.7.2026.
Opetus- ja kulttuuriministeriö. Tiedejatutkimus.fi. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
Suomen Pankki 2026. Tietotilinpäätös. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
TIEKE 2025. Datavalmiuskartoitus. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
TIEKE 2026. Datavastuullisuuden valmennus: Valmiudet tekoälyn ja datan vastuulliseen hyödyntämiseen. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
Tieteen termipankki 2025. Tutkimusaineistojen hallinta. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
Tietosuojakeskus. Tietosuojavastaava & tietotilinpäätös – johda tietosuojaa. Verkkosivu. Haettu 3.7.2026.
Tutkimuseettinen neuvottelukunta 2023. Hyvä tieteellinen käytäntö ja sen loukkausepäilyjen käsitteleminen Suomessa. Haettu 3.7.2026.
Tutkimuseettinen neuvottelukunta 2019. Ihmiseen kohdistuvan tutkimuksen eettiset periaatteet ja ihmistieteiden eettinen ennakkoarviointi Suomessa. Haettu 3.7.2026.
Kirjoittaja
-
Joona Koiranen
Asiantuntija, Metropolia AmmattikorkeakouluJoona Koiranen toimii tutkimusdata-asiantuntijana Metropoliassa. Hän on filosofian maisteri ja väitöskirjatutkija.
Tutustu tekijään
