Subscribe
Share
Share
Embed
Avoimen paikkatiedon määrä on lisääntynyt huimasti viime vuosien aikana. Tuotamme paikkatietoa ehkä tietämättämme tai omistamme sitä erilaisten rekisterien muodossa. Saako paikkatiedosta enemmän irti, jos yhdistellään erilaisia aineistoja yhteen? Voisiko paikkatieto kertoa ilmiöiden syy-seuraussuhteista, jos sitä käyttäisi erilaisissa analyyseissa? Maantieteilijät Ossi Kotavaara, Terhi Ala-Hulkko ja Aleksi Nivala pohtivat tässä jaksossa, miten itse ovat käyttäneet paikkatietoa omissa tutkimuksissaan. Lisäksi podcastissa esitellään, millaisia sovellusmahdollisuuksia paikkatiedolla on esimerkiksi kaavoittamisen, palvelujen, yritysten ja luonnon näkökulmasta. Lopuksi pureudutaan vielä siihen, miksi olemme halunneet tehdä kurssin aiheesta.
Creators & Guests
What is MY Studio - Mikroyrittäjän podcast?
MY Studio (Mikroyrittäjän studio) avaa uusia näkökulmia yrittäjyyteen,
osaamisen kehittämiseen ja yrityksen johtamiseen. MY Studio -podcasteissa
ääneen pääsevät yrittäjät, tutkijat, yrityspalvelutoimijat sekä muut elinkeinoelämän vaikuttajat.
Podcastit ovat osa mikroyrittäjyyden verkko-opintojen oppimateriaaleja, jotka tuotetaan
suomalaisten mikroyritysten kasvun ja kilpailukyvyn vahvistamiseksi.
Intro [00:00:04]: My Studio avaa uusia näkökulmia yrittäjyyteen, osaamisen kehittämiseen ja mikroyrityksen johtamiseen. Näissä podcasteissa kurkistetaan mikroyrittäjien arkeen ja mikroyritysten yhteiskunnalliseen vaikuttavuuteen. Ääneen pääsevät professorit, tutkijat, mikroyrittäjät ja yrityspalvelutoimijat.
Ossi Kotavaara [00:00:26]: Morjens! Tämä on podcast kurssilta Vaikuta kartoilla. Äänessä Ossi Kotavaara ja linjoilla Terhi Alahulkko ja Aleksi Nivala myöskin. Eli karttoja ja paikkatietoja voi olla hyvin monenlaisista tiedoista. Yksinkertaisimmillaan, mitä olen itse nähnyt ihmisten jakavan karttatyyppisesti tietoa, niin harrastuksena on maastopyöräily, ja siellä nyt vaikka jos joku on käynyt ajamassa tosi mielenkiintoisen reitin ja samalla tallentanut sykemittariin, niin näitä harrastajat voivat sitten sivustolla jakaa, omia mielenkiintoisia reittejä karttapohjalla ja sitten kommentoida. Tämähän on paikkatietoon perustuvaa kartan tuottamista omalla tavallaan. Samalla tavalla mielenkiintoisesti eräs harrastajayhteisö Oulusta on tuottanut kaikista mielenkiintoisista maastopyöräreiteistä kartan. Sitten esimerkiksi nämähän ovat tosi mainioita, mitä luontopalveluihin liittyen tarjotaan, mustikka- tai hillakarttoja. Nämähän ovat hyvin spesifejä, mutta jos meillä on ihan tavallinen maastokartta, ja sinne on vaikka lisätty, että täältä voisi löytyä mustikoita tai hilloja, niin siinähän on paikkatietoa hyödynnetty tällaisten asioiden tekemiseen, ja nämähän ovat verrattaen yksinkertaisia. Sitten jos ajatellaan, että on monimutkaisia analyysejä, niin tämä oli esimerkiksi Terhi tosi mielenkiintoinen tämä sun analyysi, missä Turun yliopisto oli kartoittanut punkkien sijainteja ja yhteistyössä tutkijaryhmän kanssa luoneet analyysin, missä punkit luuraavat ja vielä miten ihmiset kohtaavat näitä. Haluaisitko vielä ihan lyhyesti tiivistää tällaisen haastavan asiantuntijatiedon siitä näkökulmasta, jos meillä on muutama ilmiö, mitkä halutaan karttatasona tuoda päällekkäin. Nyt esimerkiksi, jos meillä on vaikka tieverkko ja asukkaat, ja me halutaan luoda näistä tämmöinen, niin nyt esimerkiksi sinulla tässä punkkien tapauksessa oli punkeista jonkinlainen käsitys, että missä niitä on, ja sitten vielä ymmärrys siitä, missä ihmiset asuivat, tekevät koulumatkoja. Haluatko tästä kertoa lyhyesti?
Terhi Alahulkko [00:02:51]: No joo, tuossa punkkimallinnuksessa, minkä tein, niin tässähän on lähtökohtana ollut sijaintitietoaineisto. Eli on ollut tietoa siitä, missä ihmiset ovat havainneet punkkeja, eli ihan koordinaattitietoja. Itsellä oli osa-aineisto käytössä, että siinä oli muistaakseni 700-800 havaintopistettä, mistä ihmiset ovat punkkeja löytäneet. Ihan tämän perusteella jo päästiin tekemään punkkimallia. Tämä mallinnushan on perustunut koneoppimismenetelmään, eli siinä punkkihavaintojen lisäksi malliin syötettiin erilaisia ympäristömuuttujia, jotka mahdollisesti voisivat selittää sitä punkin esiintymää. Sinne laitettiin erilaisia muuttujia, oli ilmastomuuttujia, lämpötilaa, sadantaa. Sitten oli erilaisia maaston pinnanmuotoja kuvaavia aineisto, että mikä on vaikka kaltevuus tai korkeus. Sitten oli tietoa vesistöistä ja kosteudesta. Että monentyyppisiä ympäristöaineistoja syötettiin tähän malliin, ja sitten tämä malli tavallaan haki niitä tekijöitä, mitkä selittävät punkin levinneisyyttä, ja sen perusteella muodostettiin tällainen koko maan kattava ennustemalli, mikä kertoo punkin esiintymisen todennäköisyydestä. Tämä malli oli vähän niin kuin se lähtökohta tässä tutkimuksessa. Sitten siihen pystyttiin yhdistämään tätä muuta tietoa. Eli halusin vähän selvittää sitä, että punkissahan on... Jos puhutaan punkista, niin puhutaan puutiaisista nimenomaan, eli näistä, jotka levittävät potentiaalisesti näitä haitallisia tauteja, kuten borrelioosia tai puutiaisaivotulehdusta, niin nämähän tässä olivat mielenkiinnon kohteena. Näissähän tietenkin on olennaista se, että vaikka puutiaisia on siellä, niin nehän eivät välttämättä ole ihmisille uhka tai haitta, mutta sitten kun ihminen liikkuu siellä ympäristössä ja ikään kuin altistuu punkeille, niin silloinhan riski tietenkin kasvaa. Halusin sitten jollain tavalla sitä vähän mallintaa, että miten ihmiset liikkuvat siellä ympäristössä. Tämä oli vähän niin kuin testimielessä tehty tutkimus, että halusin ottaa tällaisen ryhmän, jota voidaan mallintaa, ja otin siihen sitten koululaiset, ja laskin sitten koululaisille koulureittejä. Eli oli tosiaan tiedossa, että missä nämä koululaiset asuvat tietyssä tarkkuudessa ja sitten tieto siitä, missä on se koulu, mistä koululaiset kulkevat. Sitten ihan reititin jokaiselle koululaiselle reitin, mitä he todennäköisesti kulkevat kouluun. Sitten tähän reitille myöskin lisättiin tätä riskitietoa siitä, miten malli ennustaa punkkia reitille. Nyt kun tässä on puhuttu jo aikaisemmin siitä, miten paikkatietoa nykyään kerätään mobiililaitteilla ja muilla, niin tietystihän tätä olisi tulevaisuudessa myöskin mielenkiintoista tehdä tätä mallia eteenpäin, että meillä olisi oikeasti tietoa siitä, missä ihmiset liikkuu. Vaikka puhelinpaikannustietoa tai muuta. Sillä tavalla saisi ehkä koko Suomen väestön kuvan siitä, missä mahdollisesti kohtaa punkkeja ja missä punkkiriski on korkein, sillä tavalla että ihmiset pystyisivät varautumaan siihen, että okei, nyt liikutaan alueilla, missä on korkea punkkiriski, että ehkä nyt olisi syytä tehdä vaikka illalla vähän huolellisempi tarkastelu, että onko punkki mahdollisesti kiinnittynyt. Vastaavasti vaikka viranomaiset voisivat sen perusteella ehkä nähdä alueita, missä ihmiset liikkuu, että okei, ihmiset liikkuu tuolla paljon ja siellä on punkkeja myös paljon, että olisiko näille aluille mahdollisuus kohdentaa rokotteita tai muita, jotka suojaisivat puutiaisaivotulehdukselta. Tästä tuli aika pitkä selostus, mutta tämä oli niin kuin pähkinänkuoressa, että mistä tässä oli kyse.
Ossi Kotavaara [00:07:30]: Joo, tämä oli erittäin hyvä ja mielenkiintoinen, ja mikä itseäni tässä kiinnosti, oli ehkä tällainen overlay-tyyppinen analyysi tai tarkastelu, missä voi paikkatiedolla pinota erilaisia ilmiöitä pällekkäin. Näitähän nyt esimerkiksi tuo mustikkakartta vaikka, jos me laitetaan se, että missä on mustikoita tai hilloja, puolukoita tai karpaloita, niin jos niitä pudotetaan tällaiselle maastokartalle, niin siinähän erilaisia asioita pinotaan päällekkäin, ja niitä voi katsoa vähän niin kuin yhdessä. Tai sitten nyt, jos tämä sinun erittäin monimutkainen mallisi siitä, missä punkit sijaitsevat, yhdistetään siihen missä asutaan, niin taas voidaan pinota monimutkaisia asioita sinänsä päällekkäin. Nyt esimerkiksi, jos olisi saatavilla vaikka kartta lumen syvyydestä keskimäärin tammikuussa, niin sehän voitaisiin vaikka yhdistää siihen, miten vaikka matkailija jollain alueella vierailee, tai hyvin monia teemoja. Esimerkiksi nyt jos halutaan... jos meillä olisi kartta vaikka siitä, miten joukkoliikenneverkko kattaa alueen väestön, ja sitten katsotaan vaikka, missä ovat keskeiset kaupat ja työpaikat siinä kartalla, niin tällainenhan auttaa vaikka joukkoliikennesuunnittelun kehittämisessä, jos siihen lisätään vielä vaikka väestö ja muita tietoja. Monesti eri ilmiöistä pinoamalla näitä erilaisia karttatasoja päällekkäin saa mielenkiintoisia asioita irti. Nyt esimerkiksi voi olla tosi monimutkaisia analyysituotteita, mitkä perustuvat tosi vahvaan mallinnukseen, ja sitten jos saa sen lopputuotteen itselle käyttöön tarkastelun avuksi - käyttäisin esimerkkinä vaikka säätä, jos katsotaan illalla sääennustetta uutisista tai vaikka sanomalehden kartalta - niin sehän on verrattaen yksinkertainen lopputulos siitä, minkälainen sää on seuraavana tai kahden, kolmen päivän päästä, ja sehän todella perustuu hirvittävän monimutkaiseen mallintamiseen. Sitten taas vaikka, jos katsotaan maapallon keskilämpötilaa tai muuta, niin nämähän ovat tosi monimutkaisien asioiden tuotteita, että saadaan tällaisia asioita sieltä ulos. Näitä karttatasoja voi sitten kuitenkin hyödyntää. Ymmärtämättä vaikka, miten sääilmiö on tarkalleen ottaen mallinnettu, niin voidaan sitä sääkarttatietoa hyödyntää. Vaikka ymmärtämättä, miten sinä olet tehnyt sen punkkien mallinnustiedon, niin jos vaikka sitä haluaa käyttää osana jotain rokotteitten kohdentamista, niin ihan kaikkea siitä mallintamisesta ei tarvitse saada kiinni. Olen ymmärtänyt, että vaikka uhanalaisia lajeja on pystytty hyödyntämään sillä tavalla, että erilaisia karttatasoja liittyen vaikkapa rinteiden kaltevuuteen tai maaperään tai miten aurinko paistaa ja kuinka korkealla ollaan, niin niiden pohjalta on pystytty hahmottamaan tutkimuksessa uhanalaisten lajien sijaintia. Taaskin jos on tällaisten uhanalaisten lajien sijaintikartta, niin hyödyntääkseen sitä ei välttämättä tarvitse ymmärtää, miten se on täysin tehty. Yksi tällainen mainioimpia aineistoja... tällainen metsän laserkeilaustietoja ja muita... niitä on tosi mielenkiintoista... vaikka sotahistoriaa sieltä pystytty löytämään, tai vaikka sitä, että minkälaista puustoa erilaisilla alueilla on. Sitten jos vaikka sattuu olemaan metsänomistaja ja haluaa tietää, minkälaista puustoa löytyy omasta metsästä, niin voi verrattaen monimutkaisen laserkeilaus- ja matemaattisen aineiston tulosta tarkastella sillä tavoin, että saa itselle tietoon, että mulla on nyt tällaista puuta tässä hehtaarilla tällainen määrä. Nyt oikeastaan haluaisin, että keskusteltaisiin... Ollaan menty sanomaan täällä, kelle kohderyhmälle tämä Vaikuta kartoilla -kurssi sopii, täällä mainitaan mikroyrittäjät, konsultit ja markkinoinnin ja viestinnän suunnittelijat, pk-yritykset ja muut, niin voitaisiin vähän keskustella erilaisista teemoista, mitä tulee näihin liittyen mieleen.
Terhi Alahulkko [00:11:58]: Vähän vielä tuohon, mitä äsken sanoit, niin nimenomaan tuo, että yhdistämällä monenlaisia paikkatietoja saadaan parempaa ymmärrystä niistä monimutkaisista ilmiöistä, ja tämä on varmaan juuri se, mitä nämä kohderyhmätkin voisivat hyödyntää, tätä tietoa. Nimenomaan tutkijana paikkatieto on tosi arvokasta, koska sen avulla voidaan ymmärtää paremmin, että jos me nyt ihan puhtaasti vaikka vain havainnoidaan jotain asioita, niin kyllä sekin lisää ymmärrystä siitä ilmiöstä, mutta sitten jos halutaan laajemmassa mittakaavassa miettiä, miten vaikka Suomen tai maailman tasolla joku ilmiö... että mitkä tekijät siihen vaikuttaa, niin paikkatieto on tosi tehokas keino saada sieltä sellaisia ilmiöitä esille, että mikä vaikka vaikuttaa jonkin lajin esiintymiseen tai näin poispäin. Että saadaan sitä syy-seuraussuhdetta ehkä paremmin esille. Tämä on ehkä juuri se, mitä nämä monet kohderyhmätkin voisivat hyödyntää omassa työssään tai tekemisessään, erilaiset yrityksen tai muut, niin ehkä he pystyvät saamaan parempaa ymmärrystä myös siitä heidän näkövinkkelistään paikkatiedon avulla.
Ossi Kotavaara [00:13:15]: Kyllä. Tästä tuli mieleen ihan tällainen yksinkertainen asia, että jos vaikka asut jokivarressa, ja sinulla on siinä talo, ja mietit että voisiko tähän rakentaa talon, niin siihenhän liittyy sitten, että minkälainen se tontti on ja mikä sen sijainti on, ja onko se vaikka tulvariskin puitteissa. Nyt sitten minkälaisia ohjeita voi olla, että saako johonkin rakentaa tai ei, tai pitääkö se jotenkin ottaa siinä huomioon, niin nythän sitten voi olla vaikka osana kaavoitusta tällainen tieto, että onko jollakin alueella vaikka jonkinlainen tulvariski. Tämä nyt voi olla vaikka sitten yksi esimerkki tällaisesta paikkatiedosta. Kaavoitukseen voi kytkeytyä hyvin monenlaista muutakin tietoa, esimerkiksi siten, että jos on joku metsäalue tai muu, missä voi olla sekä metsätaloudellista arvoa että vaikka arvoa sille, että sitä käytetään virkistyskäyttöön, niin kaikkien tällaisten asioiden esiintuomisessa ja näyttämisessä voi olla hyötyä. Esimerkiksi jos sitten suunnitellaan vaikka erilaisia palveluverkkoja, vaikka kirjastopalveluita tai terveyspalveluita tai kaupan palveluita, niin se että missä asiakkaat asuvat ja vaikka minkälaisia palveluita he haluavat käyttää, niin tällaisia ilmiöitä pystytään hyvin kätevästi myös esittämään kartalla. Haluaisin nostaa tähän tällaiset teemat, kuten vaikka kotihoito ja logistiikka, mitkä tuolla on mainittu. Jos esimerkiksi on tavaroiden tai ihmisten tai palveluiden liikkumisesta tai saavuttamisesta kysymys, niin silloinhan meillä pitää olla ymmärrys siitä, miten liikutaan paikasta toiseen, ja tämä kurssi antaa myöskin välineitä siihen, että miten tällaisen palvelupisteen ympäristöstä voidaan vaikka tieverkkoa pitkin saavuttaa väestöä. Tai vaikka jos mietitään kotihoidon palvelupisteitä, niin jos meillä on vaikka joku palveluyksikkö, mistä lähdetään vierailemaan eri sijainneissa, niin kuinka hyvin siinä on vanhusväestöä saavutettavissa ympäristössä, ja pitäisikö vaikka palvelupisteverkkoa tihentää tämän osalta.
Terhi Alahulkko [00:15:38]: Joo, siis tämä on tosi mielenkiintoinen asia siinä mielessä juuri, että sen paikkatiedon avulla voidaan hahmottaa tällaisia vaikka, että miten palvelupisteet sijoittuu suhteessa vaikka kysyntään. Tämä on aika helposti miellettävissä nimenomaan juuri yhteiskuntapuolelle. Juuri niin kuin puhuitkin äsken näistä vanhusten palveluista tai terveydenhuoltopalveluista, niin pystyään tämän paikkatiedon avulla katsomaan sitä, miten vaikka hyvin ne sijoittuvat ne palvelut suhteessa väestöön ja potentiaaliseen asiakasryhmään ja näin poispäin. Tätähän pystyy hyödyntämään viranomaistoiminnassa, että miten hyvin meillä on vaikka nämä resurssit sijoiteltu, ja sillä tavalla katsoa, miten ne saavuttaisivat mahdollisimman hyvin suuren joukon ihmisiä. Mutta sitten tämä on myös todella mielenkiintoinen, että itsehän kokeilin myöskin tätä tuonne luontotietoon tätä samaa tematiikkaa testata, että miten vaikka luonnonvarojen käyttö, onko se kestävää? Monesti ei tule ehkä ajatelleeksi luontoasioita, jos mietitään vaikka, miten joku alue tuottaa meille jotain palveluita, luonnonvaroja tai muita, niin monesti mietitään sellaisina omina yksikköinään. Mutta jos selvitetään vaikka, miten paikallinen tuotanto kykenee tyydyttämään paikallisen kysynnän, niin siinähän pystyy myöskin hyödyntämään tallaista paikkatietoanalyysia vaikka tieverkon kautta, että miten se jakelu toimii niissä luonnonvaroissa vaikka. Ja ruokahan nyt on yksi hyvä esimerkki, että sitähän tuotetaan jossain, ja sitten se jaellaan ihmisten käyttöön, että onko se tavallaan kestävällä pohjalla. Eli tässä on tosi paljon tällaisia erilaisia sovellusmahdollisuuksia, että mihin sitä pystyy käyttämään, tällaisten yhteiskunnallisten palvelujen näkökulmasta mutta myöskin luontopalvelujen näkökulmasta.
Ossi Kotavaara [00:17:52]: Kyllä. Tämä oikeastaan on ehkä tällainen klassinen sijaintipaikka-analyysi, että jos on resursseja ja sitten on toisaalta asiakkaita, niin pitäisikö vaikka yrityksen sijaita lähellä niitä resursseja tai asiakkaita, jos on tällainen resurssi-intensiivinen yritys. Tietenkin jos ollaan vaikka palvelualalla, niin silloin varmasti lähempänä asiakkaita, tai sitten jos tehdään vaikka sellua tai paperia, niin tällaisissa tapauksissa varmaan se raaka-aine on olennaisempi. Nyt jos ajatellaan erilaisia yrityksiä, vaikka pohditaan tällaista paperiyritystä tai sahaa, niin sillehän on tosi olennaista, miten se tavoittaa lähiympäristöstään puuvaroja. Tai vaikka jos mietitään bioenergiavoimalaitosta, jossa vaikka metsähaketta käytettäisiin polttoaineena, niin silloinhan on tosi olennaista, että järkevän kuljetusetäisyyden piiristä sille löytyy riittävästi puuraaka-ainetta. Tällä kurssilla tätä saavutettavuusanalytiikkaa tuolla loppupuolella opetellaan, ja siinä on tavoitteena, että saadaan välineet käyttöön, millä voidaan tarkastella, että jos on tällainen tuotantoyksikkö, kuten haketta käyttävä voimalaitos, niin voitaisiin katsoa, miten ympäristössä on niitä puuvararesursseja tarjolla. Tai jos meillä on vaikka joku kioski tai kauppa tai vaikka jonkun yrityksen konttoriverkosto tai muu, niin jos siellä on vaikka 10 palvelupistettä ja halutaan katsoa, olisiko tähän vielä tarvetta lisätä yksi vai mahdollisesti poistaa, niin sitten voidaan arvioida, miten väestön ja asiakkaiden saavutettavuus tällaisessa tapauksessa muuttuu. Palvelualoista ja palveluiden tasa-arvoisesta saatavuudesta tulee mieleen yhtenä osana liikuntapalvelut. Aleksin kanssa tuotettiin analyysi siitä, miten suomalaiset saavuttavat erilaisia liikuntapalveluita, niin haluatko Aleksi tätä tematiikkaa avata vähän? Tämä oli minun mielestäni sillä tavalla mielenkiintoinen kokonaisuus, että tämä on samalla sekä kansallinen asia, mutta yleensä kunnat ja yrityksethän näitä liikuntapalveluita sitten tuottaa.
Aleksi Nivala [00:20:24]: Joo. Se oli sellainen tapaus, missä oli tarkoituksena selvittää, kuinka hyvin ihmiset pääsevät eri arjen liikuntapalveluiden luokse. Siinä käytettiin esimerkkeinä jäähalleja, uimahalleja ja lähiliikuntapaikkoja, ja lähiliikuntapaikka voi tarkoittaa aika montaa asiaa, esimerkiksi ulkokuntosaleja tai pururatoja. Siinä selvitettiin sekä etäisyytenä eli kilometreinä tieverkostoa tai kevyen liikenteen verkostoa pitkin, että kuinka pitkä on vaikka pyörä- tai kävelymatka sinne, ja sitten myös autoliikenteellä, kuinka monta minuuttia kestää päästä nopeusrajoitusten mukaan tieverkkoa pitkin mihinkin näistä paikoista. Aikaisemmin oli tehty vastaava, muutamia vuosia aikaisemmin, ja tarkoituksena oli selvittää, miten tilanne on muuttunut. Ehkä vaikka tarkoituksena oli mitata ainoastaan sitä, miten ihmiset pääsevät liikuntapalvelujen ääreen, niin mielenkiintoisin tulos siinä oli se, että se oikeastaan kertoikin väestönmuutoksesta. Eli koska tässä 2000-luvulla ei ole Suomeen rakennettu niin paljon uusia jäähalleja tai uimahalleja, ja koska tulosten mukaan ihmiset pääsivät kuitenkin nopeammin ja lyhyemmillä matkoilla palveluiden ääreen keskimäärin, niin toisin sanoen se kertoi siitä, että ihmiset ovat muuttaneet keskimäärin lähemmäs näitä palveluita. Eli oikeastaan lopputulos kertoi suomalaisesta kaupungistumisesta, vaikka se ei ollut se asia, mitä alun perin lähdettiin mittaamaan.
Ossi Kotavaara [00:22:17]: Kyllä. Eli aika mielenkiintoinen ajatus, että meillä oli tieto siitä, missä suomalaiset asuvat, ja tämä oli jaettu tällaisiin väestöruutuihin, jotka ovat noin neliökilometrin kokoisia, ja sitten meillä oli tieverkko käytettävissä paikkatietomuodossa niin, että oli viivoina esitetty, missä menee tie, ja sitten tiedettiin millä nopeudella siinä saa liikkua, ja sitten meillä oli Jyväskylän yliopiston kokoamana tieto siitä, missä Suomessa on erilaisia liikuntapaikkoja. Tämän pohjalta voitiin analysoida, kuinka suomalaiset saavuttavat liikuntapalvelut. Tietenkin tällaisella tiedolla voidaan ohjata politiikkaa, vaikka että tuetaanko joitakin kuntia sitten vaikka tarpeen mukaan siinä, jos pitää saada liikuntapaikkoja saataville. Sitten tämähän kytkeytyy taas kansanterveyteen tai vaikka siihen, kuinka uimataitoisia ollaan, jos on uimahalleista kysymys. Toinen kysymys tällaiseen analytiikkaan liittyen on tarkastella terveyspalveluiden saavutettavuutta kansallisesti myöskin. Haluatko näistä kokemuksista muutamalla sanalla avata?
Aleksi Nivala [00:23:35]: Joo. Sinänsähän tässä on samanlainen lähtökohta, eli aina kun mitataan saavutettavuutta, niin tarvitaan se tietty palvelu, eli mihin saavutettavuutta mitataan, ja sitten mistä sitä mitataan. Tässäkin tapauksessa se palvelu oli terveyspalvelut ja mistä sitä saavutettavuutta mitataan olivat ihmisten kodit, eli ihmiset.
Ossi Kotavaara [00:24:03]: Joo. Erittäin mielenkiintoinen kokonaisuus. Tälläkin nyt sitten, kun tiedetään, miten terveyspalveluita voidaan saavuttaa vaikka eri puolilla Suomea, niin saadaan mielenkiintoisia asioita esiin. Jos on vaikka erittäin harvaan asuttuja kuntia keskimäärin, niin silti se väestö voi olla sijoittunut hyvinkin sinne kunnan taajamaan. Sitten voi ollakin, että siitä huolimatta jossain pohjoisen, Lapin kunnissa saavutetaan palvelut verrattaen hyvin. Jos jotkut asuvat vaikka 50-80 kilometrin päässä palveluverkosta, niin voi olla kuitenkin, että suurin osa väestöstä asuu taajaman keskustassa. Sellainen teema, mistä haluaisin keskustella teidän kanssa vielä, on tällaisten erityyppisten datojen saatavuus. Silloin tällöin puhutaan rajapinnasta. Mikä tällainen rajapinta on, niin oikeastaan jos meillä on jonkin verkkosivun osoite, sanotaan vaikka joku sanomalehti tai muu, niin sinnehän pääsee loggaamaan sinne sivulle sisään verkko-osoitteella ja sitten pääsee lukemaan nettiuutisia, mutta sitten jos on tällainen palvelurajapintaosoite, niin sehän ei teknisesti ole sen kummempi asia kuin jos meillä on vaikka tallennettuna cd-rompulle tai omalle kiintolevylle jonkinlainen karttataso, niin jos me sinne paikkatieto-ohjelmistoon kirjoitetaan tällainen verkko-osoite, niin me voidaan sitten verkon yli saada suoraan karttakuva tai aineistoa. Tämä on ehkä viimeisen 10 vuoden aikana alalla tullut huomattavasti yleisesti. Nyt esimerkiksi, jos tarvitsee kätevästi saada paikkatieto-ohjelmistoon pohjakartan, jos haluat esittää vaikka jotain vanhoja historiallisia seitoja, että miten ne sijaitsevat kartalla tai vaikka kunnan liikuntapalveluita tai jos mietitään koulukyytejä, niin missä nämä oppilaat osoitteiden perusteella sijaitsevat, niin hyvin kätevästi voi valmiita pohjakarttoja tällaisten rajapintojen kautta tuoda. Eli kirjoitetaan vaan verkko-osoite tähän järjestelmään, ja se sieltä tuo valmista pohjakarttaa, tai sitten voi olla, että voi tuoda myös valmiita aineistoja.
[äänite päättyy]