MĒNEŠA PĒTNIEKS Didzis Elferts - datu statistiskās analīzes meistars ar rūpi par studentiem

Bez darba rutīnas

Jūsu zinātnisko pētījumu pamatvirziens ir dendroklimatoloģija. Ko svarīgu līdz šim jūs esat atklājis par Latvijas klimata ietekmi uz koku augšanu?

Dendroklimatoloģijas pētniecībā nonācu maģistra studijās. Maģistros mācījos tajā dīvainajā gadā, kad notika pārmaiņas studiju programmās – mums maģistrantūra bija tikai viens gads. Agrāk bakalaurs bija četri gadi un maģistrs – divi gadi, un bija doma pāriet uz trīs gadiem bakalaura studijās un diviem maģistra studijās, kas ir šobrīd un nez kāpēc tobrīd bija četri gadi bakalaura studijās, bet viens gads maģistros. Tad gada laikā bija jādabū gatavs maģistra darbs, kas, protams, šādā zinātnes virzienā, kad ir jāiet dabā, ir ļoti grūti. Sagadījās, ka jau kaut kāda pētījuma ietvaros bija iegūti koku urbumi un dati, bet nebija neviena, kas tos būtu apstrādājis. Tad man piedāvāja šos datus apstrādāt maģistra darbam. Tas man likās interesanti, un tādā veidā to varēja paveikt salīdzinoši ātri un, vienlaikus strādājot, vēl kaut ko izdarīt. Dendroklimatoloģija man patika tāpēc, ka lielākais darbs ir sēdēšana pēc tam, kad jau esi izmērījis kokus un ieguvis paraugus. Interesantākais sākas brīdī, kad nepieciešams no šīs informācijas kaut ko izvilkt ārā, iegūt sakarības un noskaidrot, kas ietekmē koku augšanu. Nevarētu teikt, ka, veicot pētījumus, esam atklājuši kaut ko nebijušu. Vairumā gadījumu Latvijas koki aug savā izplatības areālā pa vidu vai tuvāk robežai. Mums klimats nav ļoti ekstrēms. Tas, ko Latvijā varam apstiprināt un kas pašlaik redzams visur citur Eiropā, – klimata izmaiņas notiek un koki uz klimatu sāk reaģēt citādāk. Mans pētījuma objekts doktora disertācijā bija parastā priede. Agrāk priedei ļoti svarīgs rādītājs bija ziemas temperatūra. Kad bija ļoti auksts ziemā, tā auga daudz sliktāk, nekā tad, kad ir siltākas ziemas. Pēdējos 30-40 gados saistības sāk pazust – ziemas ir palikušas siltākas un apstākļi  tām kļuvuši piemērotāki. Skaidrs, ka mainoties klimatam, mainīsies faktori, kas to ietekmēs, bet mēs varam mēģināt nosacīti prognozēt, vai notiks vienas vai otras klimata izmaiņas, viena suga var palikt labāka, otra sliktāka. Veicot pētījumus par to, kāda ir pašreizējā situācija, varam iet divos virzienos – viens ir skatīties, kas notiks, ja mainīsies klimats, otrs – mēģināt rekonstruēt vēsturisko klimatu. Varam veidot garas gadskārtu rindas, izveidot hronoloģijas, skatīties arī pagātnē, cerot, ka saistība, ko redzam patlaban, bija spēkā pirms 100, 200 un 1000 gadiem.

Vai latviešiem koki ir daudz svētāki par citām dabas vērtībām? Piemēram,  medijos bieži raksta, ka iedzīvotāji ir sašutuši, kad pašvaldība plāno izcirst kokus, un gatavi iestāties pret izciršanu.

Nē, esmu pārāk zinātnisks cilvēks, lai saistītu visas šīs lietas ar kādām svētām lietām. Es esmu ļoti skeptisks pret šo. Bieži vien, ja runa ir par pilsētu, tad no estētiskā viedokļa koks pilsētai ir vajadzīgs, arī no vides viedokļa tas ir vajadzīgs, lai ražotu skābekli. Lai arī esmu zaļais biologs, es neteiktu, ka esmu pilnīgi pret ciršanu, īpaši mežos. To vienkārši var darīt sabalansētā, vai arī ne tik sabalansētā veidā.

Pašlaik piedalāties publikāciju sagatavošanā dažādos zinātnes virzienos. Nespēsim iedziļināties katrā no pētījumiem, bet, lūdzu, vismaz miniet pētījumu virzienus!

Pēdējos gados vairāk pieslēdzos citiem kolēģiem, kuriem vajadzīgs apstrādāt datus statistiskajā analīzē. Pēdējā publikācija, kas iznākusi, ir par zivju imunitāti atkarībā no to vairošanās. Pašreiz top publikācijas par zīlīšu uzvedību, arī par vaska kodēm, kā viņas reaģē uz dažādiem procesiem, kad viņām atņem barību, un cik ātri viņas spēj attīstīt augšanu. Jomas ir ļoti daudz un dažādas. Varbūt tas arī ir interesantākais, ka katru dienu tu vari „paspēlēties” ar datiem citā lauciņā un neiestājas rutīna, ka visu laiku būtu jāstrādā ar vienu un to pašu informāciju. Protams, man ne vienmēr līdz galam ir iespēja izprast procesus, jo visās jomās nevar būt zināšanu, bet pamatdomas ir zināmas, un tad varu mēģināt kolēģiem izvilkt svarīgāko informāciju, ko viņi no saviem pētījumiem un ar saviem datiem vēlas iegūt.

Principā kolēģiem jūs esat ļoti izpalīdzīga darba roka?

Uzskatu, ja tiek izteikti apgalvojumi, tad vajadzīgi pamatojumi un statistiska analīze, lai nav tā, ka reizēm studenti, neko nevēlēdamiess darīt, uzzīmē divus stabiņus un saka, ka viens stabiņš ir lielāks par otru un tāpēc šis process notiek. Manuprāt, tas nav nopietni, un ir jābūt kaut kādam pamatojumam un testiem, kur pierādām, ka patiešām redzam, ka varētu būt, ka jaunā viela strādā, vai arī šis process ir izraisījis izmaiņas organismā, nevis tikai tāpēc, ka izskatās, ka viens stabiņš ir lielāks un otrs ir mazāks un tāpēc viss notiek. Protams, nav iespējams gribēt, lai visi cilvēki saprastut statistiku un to pielietotu. To nemaz nevajag, jo nevari būt speciālists pilnīgi visās jomās, tāpēc aizvien biežāk  publikācijām ir pieci, seši vai pat 10 autori, jo katram ir savs lauciņš, kurā viņš ir spēcīgāks. Lauciņš, kurā es strādāju, ir statistika, kurā iekļauties dažādos pētījumos un dažādās publikācijās.

Māksla, kas prasa iedvesmu

Sevi dēvējat par datu statistiskās analīzes programmas R fanu. Kā nonācāt pie šīs programmas?

Tas bija 2007. vai 2008. gads, kad Universitātē lietoja un joprojām lieto statistikas programmu SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Es nesaku, ka šī programma ir slikta, ar to var visu ko izdarīt, bet tajā pašā laikā katru gadu ir jāatjauno programmas licence. Vienu gadu bija situācija, kad, atjaunojot licenci, pēkšņi no tās pazuda viena analīze. Man nākamajā dienā bija jālasa lekcija, un es izdomāju pārbaudīt programmu, vai praktiski vēlreiz to var izdarīt. Sapratu, ka šogad nevaru šo analīzi veikt, jo tās vairs nav licencē un studentiem man pēkšņi viena vakara laikā ir jāizmaina lekcija. Tad sapratu, ka jāmeklē cits rīks un bija pieejama bezmaksas programma R, ko sāku izmantot. Sapratu, ka tas ir rīks, ar kuru varu izdarīt visas lietas, kas man nepieciešams, un ir izcilas iespējas veidot skaistas vizualizācijas. Protams, ka ar šo programmu strādāt ir grūtāk. Arī studentiem rodas pretreakcija, kad viņiem iedod programmu, kurā rādās mirgojošs kursors un pasaka, ja tu gribi kaut ko darīt, viss ir jāuzraksta kā komanda, bet to visu var iemācīties. Varbūt tas notiek lēnāk, bet rezultāts ir daudz labāks, vieglāk atkārtojams un kontrolējams. Tu neesi atkarīgs no kaut kādām licencēm, programma ir bezmaksas, kas nepārtraukti tiek uzlabota. Manuprāt, pašreiz jebkurā jomā ir atrodams speciāls rīks, lai analizētu datus. Tikai jūs nekad nesagaidīsiet no lielajām programmām, ka būs  uztaisīta speciāla izvēle jums, ko pasaulē izmanto tikai 100-200 cilvēki. Tikko viens cilvēks mācēs programmēt, viņš uztaisīs rīkus, kas palīdzēs pārējiem 199 veikt analīzes daudz veiklāk un efektīvāk.

Jūs pats datu analīzi esat nosaucis par mākslu, kas prasa iedvesmu...

Šeit man ir jāatvainojas kolēģiem, kuri ir cietuši no šīs lietas. Kad man atsūta datus un paprasa, vai varu veikt datu analīzi, reizēm ir tā, ka stundas laikā zinu, ko tur vajadzētu darīt, un, ja man ir brīdis, tad es dienas vai pusdienas laikā būšu atsūtījis atskaiti ar šīs analīzes rezultātiem. Reizēm vienkārši nedēļām ilgi nevaru datiem pieķerties un domāju: nerodas idejas un iedvesma uzreiz, ko ar tiem darīt. Protams, reizēm ir projekti, kas ievelkas drausmīgi ilgi, kad ar kolēģiem apmaināmies ar idejām, bet vienkārši lietas neiet uz priekšu. Savukārt ir citas reizes, kad uzreiz top skaidra doma. Tāpēc reizēm vajadzīga iedvesma, tāpat kā māksliniekam, kurš nevar piesēsties un uzreiz uzzīmēt gleznu.

Kā R programma strādā?

Pamatā ir jāveido testi, ar kuriem pasakāt, ka esat veikuši eksperimentu. Piemēram, ir kādi kontroles augi, un ir augi, kuriem dodat papildus barības vielas. Jūs izmērāt augu garumus, un tad ar statistiskajiem testiem vienkārši pārbaudām, vai tās izmaiņas, ko jūs redzat, ir uzskatāmas par būtiskām. Tas ir zinātniskais pamats, kurā apliecinām – tas, ko mēs redzam, nav zinātniska nejaušība. Nevienā nopietnā publikācijā nepieņems rezultātus, ja jūs tos nevarēsiet pamatot ar šiem testiem, kas ir ticami un atkārtojami. Protams, ka datu vizualizācija ir cits process, tas ir viens no maniem mīļākajiem darbiem datu apstrādē. Es tiešām varu stundām sēdēt, lai dabūtu gala attēlu, ko ielikt publikācijā, jo parasti publikācijā ir ierobežots attēlu skaits un vieta. Tāpat jāizdomā, kādā veidā to skaistāk, pareizāk un uzskatamāk parādīt lasītājiem.

Būt studiju programmas direktoram nozīmē arī tēlot “mammu”

Vēl jūsu interešu lokā ir tauriņi…

Ar tauriņiem ir interesanti. Mana sieva ir kaislīga tauriņu bildētāja un vērotāja. Esam izbraukājuši visu Latviju, meklējot tauriņu sugas. Vienlaikus tas rada ļoti daudz informācijas, kas apkopota portālā dabasdati.lv. Šajā ziņā es apvienoju vairākas lietas – interesi par tauriņiem un interesi par datu apstrādi un vizualizāciju. Brīvprātīgi esmu pieslēdzies lietām, cenšoties apkopot informāciju, cilvēkiem parādīt interesantākos veidos, kāda ir sugu izplatība Latvijā. Daļēji tās ir manas intereses, daļēji mans hobijs. Brīvajā laikā man arī diemžēl patīk „spēlēties” ar datiem.

Tātad, arī interesējoties par tauriņiem, jūs sniedzat zinātnisku ieguldījumu?

Tā varētu teikt. Ir vietas, par kurām neviens nav ziņojis, tāpēc rodas vēlme aizbraukt uz jaunām teritorijām un paskatīties. Cilvēkiem ir sacensību gars, un, ja ik pa laikam kāds paziņo, ka kādam ir 50 sugas, tam 60, tad es arī gribu reģistrēt vairāk. Sacensība palīdz iegūt informāciju par tauriņu izplatību Latvijā. Visdrīzāk, ka tauriņi ir visur, vienkārši daudz kur cilvēki nav aizbraukuši piefiksēt šo informāciju.

Savā twitter kontā esat atzinis: „Būt studiju programmas direktoram nozīmē arī tēlot “mammu”, kam jāatgādina studentiem nokārtot visa lietas (parādus), lai saņemtu balvu (grādu).” Iepriekš šādas atbildības nebija?

Pašlaik vienlaikus sēžu uz daudziem krēsliem – ir zinātniskā darbība, pasniedzēja darbs un administratīvie pienākumi – esmu katedras vadītājs un programmas direktors. Vienmēr jāatrod balanss. Es skatos, vai ir studenti, kuriem ir nenokārtotas saistības. Vienu dienu es vairāk nekā 10 studentiem aizsūtīju e-pastus ar tekstu: „Tu šogad taisies beigt, bet tev vēl nav tik kredītpunkti dabūti. Lūdzu, sāc kaut ko darīt.” Tas varbūt dod kaut kādu impulsu studentiem, viņi saprot, ka ir kaut ko aizmirsuši atzīmēt vai nav piereģistrējušies. Tāpēc ir jāpaseko līdzi un jāatgādina. Mūsu interesēs ir, lai studenti beigtu Bioloģijas fakultāti. Bioloģijas fakultāte, manuprāt, uz daudzu fakultāšu fona izceļas, ka studentiem attiecības ar pasniedzējiem ir tuvākas, jo mūsu ir mazāk.

Tomēr studentiem no jums esot bail?...

Reizēm dzirdu visādas runas, ka nenāk uz konsultācijām, jo bail no manis. Tomēr visiem nav bail, jo pašreiz ir maģistra un bakalaura darbu iesniegšanas periods. Pēdējās divās trijās nedēļās nepārtraukti studenti nāk uz konsultācijām. Statistika biologam nav mīļākais priekšmets, ko mācīties, jo tas ietver pietiekami specifiskas iemaņas. Varbūt es esmu pārāk prasīgs pasniedzējs, tomēr es uzskatu, ka šīs zināšanas studentam ir nepieciešamas. Kad daudzi studenti aizbrauc Erasmus+ programmās, viņi saprot un atzīst, ka ir ļoti labi, ka esam iemācījušies šo programmu jau bakalaura studijās, tad viņiem vieglāk mācīties maģistratūrā, jo nav jāmācās vairs pamati. Attiecības vienmēr ir dažādas – ir studenti, kuriem tu nekad neizdabāsi, ir studenti ar kuriem ir vieglāk. Mēs visi esam tikai cilvēki.

Studentiem ir jāizdabā?

Tā varētu daļēji teikt. Vienmēr ir kādas personīgās antipātijas, kur neko neizdarīsi. Protams, ir robežas, kuras vienmēr ir jāievēro.

Galvenais būt pārliecinātam par to, ko dari

Kur jūs labprātāk strādājat – laukā pie dabas vai tomēr iekštelpās?

Reizēm vajag iziet ārā, bet esmu secinājis, ka darbs ar datoru un datiem ir lieta, kas man tiešām reāli patīk un ko es gribu darīt. Protams, reizēm vajag iziet ārā un paskatīties, no kurienes dati rodas, bet pamatā esmu cilvēks, kurš labāk sēž pie sava datora kabinetā.

Maijs un jūnijs studentiem vienmēr ir bijis gada saspringtākais laiks – ko jūs viņiem novēlētu?

Jūnijā jau ir par vēlu uzmundrināt (smejas)… Pirmkārt, lai studenti pirms darbu aizstāvēšanām pārāk nestreso. Jāapzinās`, ka tas, ko esat izdarījuši, jau ir daudz. Galvenais būt pārliecinātiem par to, ko esat darījuši, un spēt pārliecinoši par to pastāstīt. Var jau teikt, ka visu vajag darīt laicīgāk, bet maija beigās to teikt ir par vēlu. Savukārt sesija ir tava laika plānošana, un šajā brīdī tās bieži vien ir sekas – ja visu gadu esi strādājis, tad sesija nav tik liels izaicinājums – savāc tik savas zināšanas kopā. Ja tu sāc mācīties tikai sesijas laikā, tad ir jāskatās, kas beigās no tā sanāks…