Människor har beforskat sin vardag så länge det funnits nyfikna människor. Mer eller mindre systematiskt har vi prövat handlingar, dragit slutsatser och delat erfarenheter om vad som fungerar sedan urminnes tider. Vår arts vetenskapande är betydligt äldre än universiteten och deras formaliserade vetenskaper. Under 1600-talets vetenskapliga revolution tog vi ett viktigt steg i beforskandet när systematiska observationer, experiment och explicita metoder började användas mer utbrett. Det skedde oftast i praktiska sammanhang utanför universitetens väggar. Först under 1800-talet blev forskning ett institutionaliserat uppdrag inom akademin med fasta organisationer, yrkesroller och karriärsystem. Innan dess hade de medeltida universiteten främst haft till uppgift att bevara och sprida etablerad dogma, inte att forska fram ny kunskap.
Beforskning som begrepp, så som det används i denna handbok, knyter därmed an till en urgammal, vardagsnära tradition av praktiskt vetenskapande. Jag använder begreppet ”beforskning” för att beskriva en icke-akademisk form av systematiskt dokumenterad och därigenom delad praktik som huvudsakligen sker genom iterativa, prövande försök att utveckla vår egen och andras vardag. Om vi med ”systematiskt dokumenterad” avser skriftligt nedtecknad praktik, kan vi ange startpunkten för mänsklighetens beforskande till omkring 3000 år före vår tideräknings nollpunkt. Visst fanns det nyfikna och prövande människor långt innan, men de tidigaste spåren av kollektiv dokumenterad beforskning hittar vi i de tidiga högkulturerna i Egypten och Mesopotamien.
Under större delen av historien har beforskning varit småskalig, situationsbunden och i hög grad kontrollerad av dem som själva berörs. Det är först i modern tid som detta förhållande förändrats i grunden. Digitalisering har skapat helt nya förutsättningar för att samla in, analysera och använda data om människors vardag. Därmed har också beforskningens karaktär förändrats – i skala, tempo och inte minst i dess maktbalans.
I resten av kapitlet fördjupar jag denna utveckling och dess konsekvenser. Jag diskuterar olika sätt för individer och kollektiv att beforska vardagen, vad de innebär för professioner och organisationer, och varför beforskning i dag är en fråga om etik, demokrati och ansvar.
10.1 Professionernas utvecklingskris – som fångar iett digitalt panopticon
Under årtusenden har beforskning varit kontrollerad av dem som själva befinner sig i den vardag som undersöks. Människor har beforskat sina närmiljöer och gemensamma problem, ofta med begränsade resurser men med djup kontextuell förståelse. Under de senaste årtiondena har detta förhållande dock förändrats i grunden. IT-utveckling, global uppkoppling och närmast oändlig beräkningskraft har möjliggjort en ny form av beforskning: storskalig, kontinuerlig och ofta osynlig datainsamling om människors lärande, arbete, relationer och beteenden. Beforskning har därmed gått från att vara något människor gör, till något som i ökande grad görs på människor, av aktörer långt bortom deras kontroll – massbeforskning, eller som det oftare kallas, massövervakning.
I dag beforskas arbetsliv, välfärd, skola och andra samhällssektorer i omfattande skala. Digitala plattformar samlar in data om medarbetares effektivitet, elevers prestationer, brukares beteenden och medborgares rörelsemönster. Teknikföretag, konsultbolag och myndigheter analyserar dessa data för att förutsäga risker, optimera processer och styra beslut. Det sker oftast utan att professionerna själva har insyn i vilka frågor som ställs, vilka antaganden som byggs in i systemen eller vilka konsekvenser analyserna får i praktiken. När professioner saknar egna beforskningspraktiker reduceras de därmed till råmaterial i andras kunskapsproduktion – till datakällor snarare än kunskapsskapare.
Det är mot denna bakgrund som de senaste årens etiska uppvaknande kring datainsamling och algoritmisk styrning bör förstås. Avslöjanden och analyser från personer som Edward Snowden, Max Schrems och Frances Haugen har synliggjort hur storskalig algoritmisk beforskning, när den kombineras med maktkoncentration och bristande transparens, riskerar att underminera både professionellt omdöme och demokratiska värden. Professionernas kris handlar därmed inte om ovilja eller bristande kompetens, utan om förlorad kontroll över hur yrkenas vardag beforskas och tolkas.
I vår tid är frågan inte om vardagen beforskas, utan av vem – och i vems intresse. De professioner som inte själva beforskar sin vardag blir förr eller senare beforskade av någon annan. Antingen är du beforskare, eller så är du rådata.
Figur 10.1. Professionernas utvecklingskris kan förstås som ett digitalt panopticon – en fängelseliknande struktur för assymetrisk insyn där de sedda aldrig vet när de observeras. Yrkesvardagen beforskas på distans, analysmakt koncentreras bort från dem som berörs.
10.2 En fyrfältsmodell för beforskning genom tiderna
Vi ska nu använda en fyrfältsmodell för att synliggöra hur beforskning av vardagen har förändrats över tid, se Figur 10.2. Inte bara till form utan också till skala, tempo och maktbalans. Modellen är ett analytiskt verktyg för att förstå beforskning som praktik snarare än som metod, och för att visa hur olika sätt att undersöka vardagen får långtgående konsekvenser för lärande, etik och professionellt handlingsutrymme.
Modellen i Figur 10.2 utgår från två grundläggande dimensioner. Dels vem som beforskar vardagen – om det sker av individer eller av kollektiva, rentav industriella aktörer. Dels vilka verktyg som används – från enkla analoga redskap till allt mer sofistikerade digitala system. Vi får då fyra idealtypiska former av beforskning.
Pilarna i Figur 10.2 markerar en historisk rörelse som präglat beforskningens utveckling under flera tusen år. Beforskning har i stor utsträckning rört sig från individuell, småskalig och kontextnära praktik mot allt mer kollektiv, tekniskt förstärkt och storskalig insamling av data. Samtidigt har tyngdpunkten förskjutits från vardagsnära reflektion och lokal tolkning till centraliserad analys och industriell kunskapsproduktion. Det som började som djup, långsam och personlig beforskning har successivt blivit mer effektivt och generaliserbart – men också mer avlägset från dem som vardagen faktiskt tillhör.
Syftet med modellen är inte att romantisera de tidiga formerna av beforskning eller demonisera de senare. Varje steg i rörelsen har möjliggjort nya insikter och nya former av utveckling. Samtidigt synliggör modellen ett återkommande mönster: ju större skala och ju mer sofistikerade verktyg, desto större risk för att beforskning glider från gemensamt lärande till styrning, och från deltagande till övervakning.
DAS ska i detta sammanhang inte förstås som en egen kvadrant i modellen, utan som ett medvetet försök att kombinera digitala teknikens möjligheter med vardagsnära delaktighet, individuellt ansvarstagande, gemensam analys och professionellt tolkningsföreträde. Därigenom pekar DAS mot ett annat sätt att använda beforskningens kraft – inte genom att accelerera rörelsen mot industriell massbeforskning, utan genom att återföra teknik, data och analysmakt till dem som berörs.
Figur 10.2. Fyrfältsmodellen synliggör en historisk rörelse från vardagsnära beforskning till storskalig, tekniskt förstärkt massbeforskning.
10.3 Kvadrant 1: Individ + enkla verktyg – den klassiska hjältebeforskaren
I denna kvadrant beforskas vardagen av enskilda individer med relativt enkla, analoga verktyg. Beforskningen är långsam, uthållig och djupt förankrad i den egna erfarenheten. Den sker nära det som undersöks och bygger på upprepade observationer, reflektion och prövande handling över lång tid. Ofta saknas formella mandat, resurser och institutionellt stöd, vilket gör arbetet sårbart men samtidigt mycket känsligt för kontext. Den individuella beforskaren tar sin vardag på största allvar som kunskapskälla och utvecklar successivt ett personligt system för att se, förstå och dokumentera det som annars riskerar att förbli osynligt.
Historien rymmer många exempel på denna typ av beforskare. Hippokrates lade grunden för läkaryrket genom systematiska observationer av patienter. Aristoteles kombinerade empiri och klassificering i studier av natur och samhälle. Charles Darwin utvecklade sin evolutionsteori genom årtionden av noggranna anteckningar, jämförelser och reflektioner. Florence Nightingale använde observation och statistik för att förändra sjuksköterskeyrkets praktik i grunden under Krimkriget. Geologen och bagaren Robert Dick ägnade sitt liv åt vardagsnära observationer i sin nordskotska närmiljö, och visade hur värdefullt vetenskapande kan växa fram helt utanför akademiska sammanhang. Ivan Illich analyserade utbildning, medicin och samhällsinstitutioner genom långvarig reflektion över vardagens praktiker, och utvecklade sin kritik som självständig beforskare snarare än som del av ett etablerat forskningsprogram. Rachel Carson byggde sin miljökritik på ihärdig dokumentation av ekologiska förändringar som annars förblev osynliga. Gemensamt för dessa beforskare är deras förmåga att under lång tid hålla ihop observation, reflektion och handling i en sammanhängande yrkesnära praktik, ofta i marginalen av dominerande institutioner.
Ser man denna kvadrant genom DAS tre faser blir mönstret tydligt. Design sker implicit: beforskaren formulerar själv sina frågor utifrån vad som väcker undran och förundran i vardagen. Action tar form i upprepade försök, experiment och förändrade sätt att handla eller observera. Sampling sker genom noggrann, ofta manuell dokumentation i anteckningsböcker, skisser, tabeller och texter, som möjliggör reflektion över tid. Styrkan i denna kvadrant ligger i dess djup och kontextkänslighet. Dess begränsning är låg skala, hög personlig belastning och svårighet att reproducera i större sammanhang.
Läs mer:
Svensson, P. (2022). Den lodande människan: Havet, djupet och nyfikenheten. Albert Bonniers Förlag.
10.4 Kvadrant 2: Industri + enkla verktyg – den lärande organisationen
I denna kvadrant beforskas vardagen gemensamt av många, ofta inom ramen för organisationer eller professionella kollektiv, men fortfarande med relativt enkla verktyg. Beforskningen är mindre beroende av enskilda individer och mer inbäddad i gemensamma rutiner, möten och samtal. Observation, reflektion och lärande sker kollektivt och ofta nära den dagliga praktiken. Verktygen kan vara så enkla som whiteboards, tidtagarur, protokoll, checklistor, mötesanteckningar och samtal. Jämfört med kvadrant 1 ökar robustheten och kontinuiteten, men beforskningen är fortfarande starkt beroende av kultur, ledarskap och uthållig disciplin snarare än av teknik.
Det finns många historiska och samtida exempel på denna typ av beforskning. Benediktinerorden utvecklade tidigt kollektiva former för systematisk vardagsreflektion genom regelbundna observationer, gemensamma samtal och noggrant bevarad dokumentation av arbete, lärande och livsföring över generationer. Brittiska flottan använde tidigt rapportering, loggböcker och gemensam analys av sjöslag, navigation och olyckor för att successivt förbättra säkerhet, effektivitet och taktiskt beslutsfattande i komplexa miljöer. Frederick Taylors tidsstudier i början av 1900-talet kan ses som ett tidigt försök att systematisera kollektiv observation av arbete, även om tolkningen var starkt centraliserad. Toyota utvecklade under efterkrigstiden former för kontinuerligt förbättringsarbete där medarbetares vardagliga observationer och reflektioner spelade en central roll. Bell Labs kombinerade vardagsnära experiment med gemensam analys i tvärdisciplinära miljöer. Inom offentlig sektor har studiecirklar, kvalitetscirklar och lokalt förbättringsarbete fungerat som kollektiva beforskningspraktiker, där vardagen gjorts till ett gemensamt laboratorium för lärande. Gemensamt för dessa exempel är att beforskningen sker tillsammans, ofta långsiktigt, och med fokus på gemensam förståelse snarare än individuell prestation.
Genom DAS tre faser framträder denna kvadrants logik tydligt. Design sker gemensamt genom att grupper formulerar frågor och problem utifrån delade erfarenheter i praktiken. Action tar form i gemensamt prövade förändringar, ofta små och inkrementella, som integreras i vardagsarbetet. Sampling sker genom kollektiv dokumentation i form av protokoll, mätetal, berättelser och sammanställningar som delas och diskuteras. Styrkan i denna kvadrant ligger i dess lärandekultur och förmåga att sprida erfarenheter inom en organisation. Begränsningarna handlar främst om låg teknisk skalbarhet, svårigheter att bevara detaljer över tid och ett starkt beroende av lokala kulturer och ledarskap.
10.5 Kvadrant 3: Industriell + digitala verktyg – vardagsbeforskning i industriell skala
I denna kvadrant beforskas vardagen kollektivt och i industriell skala med hjälp av tekniskt sofistikerade digitala verktyg. Datainsamlingen är kontinuerlig, storskalig och till stor del automatiserad. Beforskningen sker inte längre främst genom mänsklig observation och gemensam reflektion, utan genom loggar, sensorer, plattformar och algoritmer som styr och registrerar beteenden i realtid. Skalan är utan historiskt motstycke, liksom tempot i analys och återkoppling. Samtidigt ökar avståndet mellan dem som lever vardagen och dem som tolkar och använder data om den. Beforskningens karaktär förändras därmed i grunden: från situerad förståelse till mönsterigenkänning, från lokalt lärande till centraliserad styrning och makt.
Det tydligaste uttrycket för denna kvadrant återfinns i digitala plattformar och stora organisationer. Företag som Google, Meta, Amazon, TikTok och LinkedIn genomför kontinuerliga A/B-tester och analyser av användares beteenden för att optimera engagemang, uppmärksamhet och konsumtion. Inom arbetslivet används HR-system och produktivitetsplattformar för att mäta prestation, samarbete och närvaro. Samtidigt har statlig massövervakning vuxit fram som en parallell praktik, där rörelsemönster, social interaktion och vardagsbeteenden samlas in och analyseras i säkerhets- eller styrningssyfte, exempelvis genom ansiktsigenkänning, mobilspårning och databaser integrerade med sociala medier. Gemensamt för dessa exempel är att beforskning och styrning smälter samman: analysen leder direkt till beslut, incitament eller sanktioner.
Sett genom DAS tre faser framträder både kraften och problemen i denna kvadrant. Design sker centralt, ofta av tusentals experter och ingenjörer, långt från den vardag som beforskas. Action sker automatiskt genom systemförändringar, algoritmjusteringar eller policybeslut som påverkar miljoner, rentav miljarder människor samtidigt. Sampling är massiv och kontinuerlig, men sällan transparent för dem som bidrar med data. Styrkan ligger i precision, snabbhet och förmågan att se mönster ingen människa kan urskilja ensam. Begränsningarna är lika tydliga: maktkoncentration, bristande insyn, frånvaro av gemensam reflektion och en risk för att beforskning reduceras till ett maktinstrument snarare än kollektivt vardagligt lärande. Däremot är massbeforskning oerhört lönsamt, vilket illustreras av extremt förmögna pionjärer som Mark Zuckerberg (Facebook), Jeff Bezos (Amazon) och Larry Page (Google).
Läs mer:
Foer, F. (2017). World without mind. Penguin Press.
Taplin, J. (2017). Move fast and break things: How Facebook, Google, and Amazon have cornered culture and what it means for all of us. Pan Macmillan.
Lackéus, M. (2020). Collecting digital research data through social media platforms: can ‘scientific social media’ disrupt entrepreneurship research methods? . In W. B. Gartner & B. Teague (Eds.), Research Handbook of Entrepreneurial Behavior, Practice, and Process. Edward Elgar Publishing.
10.6 Kvadrant 4: Individ + digitala verktyg – den dissidenta vardagsbeforskaren
I denna kvadrant beforskas vardagen av enskilda, fritänkande och ofta kritiska individer med hjälp av tekniskt avancerade digitala verktyg. Här kombineras den individuella blickens skärpa från kvadrant 1 med beräkningskraft, dataåtkomst och analysmöjligheter som tidigare varit förbehållna stora organisationer. Den enskilda beforskaren samlar in, bearbetar och analyserar stora datamängder, ibland i realtid. Samtidigt saknas ofta organisatoriskt stöd, kollektiv förankring och strukturer för gemensamt lärande. Beforskningen blir kraftfull men ensam, snabb men sårbar, och resultaten riskerar att stanna vid insikter snarare än leda till varaktig förändring.
Många av de mest uppmärksammade kritikerna av våra digitala samhällsstrukturer är exempel på beforskare i denna kvadrant. Visselblåsaren Frances Haugen analyserade interna data från Facebook och visade hur plattformens algoritmiska styrning medvetet förstärkte skadliga effekter på individer och samhälle. Ingenjören Guillaume Chaslot undersökte YouTubes rekommendationssystem och visade hur det systematiskt premierade polariserande och extremt innehåll. Statistikern Nate Silver använde statistiska modeller för att förutsäga valresultat och analysera idrott på sätt som utmanade etablerade institutioner. Juristen Max Schrems använde rättsprocesser och juridisk analys för att avslöja hur globala teknikföretag kringgick europeisk lagstiftning kring dataskydd. Visselblåsaren Edward Snowden visade hur avancerade tekniska system används systematisk av USAs säkerhetstjänst för massbeforskning av människors vardag utan deras vetskap eller samtycke. Matematikern Cathy O’Neil använde matematik och programmering för att avslöja hur algoritmiska system reproducerar ojämlikhet i olika sektorer. Gemensamt för dessa beforskare är att de såg sådant som stora organisationer inte ville se, och att deras arbete ofta kulminerade i böcker, rapporter eller avslöjanden snarare än i gemensamt beslutad förändring. Många av dem har också hamnat i rättssalen, oftast på de anklagades bänk när mäktiga organisationer blivit provocerade.
Genom DAS tre faser framträder kvadrantens struktur tydligt. Design sker individuellt och analytiskt: beforskaren formulerar frågor om systemeffekter, bias och konsekvenser. Action tar form i kod, simuleringar, analyser eller offentliggöranden snarare än i förändrade vardagspraktiker. Sampling bygger ofta på redan existerande data – loggar, plattformsdata eller öppna dataset – snarare än på deltagande dokumentation. Styrkan i denna kvadrant ligger i dess förmåga att synliggöra baksidor med komplexa digitala system och maktstrukturer. Dess begränsning är beroendet av enskilda individer, låg reproducerbarhet och brist på kollektiva processer för lärande och handling. Kvadranten är därför kraftfull men strukturellt instabil – och pekar mot behovet av mer kollektiva, demokratiserade former av tekniskt förstärkt beforskning.
Läs mer:
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Broadway Books.
Haugen, F. (2023). The power of one: How I found the strength to tell the truth and why I blew the whistle on facebook. Hachette UK.
Silver, N. (2012). The signal and the noise: Why so many predictions fail-but some don’t. Penguin.
Snowden, E. (2019). Permanent record: A memoir of a reluctant whistleblower. Macmillan.
10.7 Att bygga en digital lärande organisation – både etiskt och demokratiskt
DAS kan utifrån ovanstående analys förstås som ett helt nytt sätt att bygga en digitalt lärande organisation. Kanske är DAS rentav en etisk och demokratisk innovation som plockar med sig det bästa från de fyra olika kvadranterna i Figur 10.2 ovan. Från första kvadranten hämtas ett starkt personligt engagemang och ett vardagsfokus där den professionella praktiken tas på största allvar. Från andra kvadranten kommer betoningen på kollektiv kultur, gemensamt språk och ett ledarskap som möjliggör lärande över tid. Den tredje kvadranten bidrar med kraftfull digital teknik för systematisk reflektion, analys och kunskapsuppbyggnad. Slutligen förankras helheten i den fjärde kvadrantens etiska medbestämmande, transparens och lokala kontroll över data, beslut och utveckling.
Dessutom innebär DAS att många av de klassiska nackdelarna med de fyra kvadranterma kan undvikas. Det personliga engagemanget behöver inte ta formen av decennielånga hjältedåd, utan kan bäras gemensamt och delas mellan många. Det kollektiva lärandet behöver inte luta sig mot tidskrävande och sårbara analoga rutiner. Den digitala kraften kan användas utan att organisationen fastnar i oetiska, auktoritära eller centralistiska lösningar där makten över utvecklingen överlåts till externa globala aktörer. Dessutom finns ett tydligt mandat att omsätta goda idéer i handling.
Detta ger oss sammantaget Figur 10.7 – en vision för en digitalt lärande organisation via DAS som vilar på 1) en hög vetenskaplig nivå, 2) ett tydligt fokus på att utveckla den egna professionen på ett vardagsnära sätt, samt 3) handlingsbaserad reflektion i både skriftlig och muntlig individuell och kollektiv form. Vardagliga erfarenheter görs systematiskt till föremål för gemensam analys och lärande, i syfte att stärka egna verksamheten på ett etiskt, demokratiskt och oberoende sätt.
Kan det då finnas andra sätt än Loopme-verktyget för att nå beforskandets fördelar utan dess nackdelar? Kanske. Men just nu lever vi nog ändå i en kort tidsperiod där Loopme i praktiken är det enda verktyget för sådan beforskning. Fler verktyg kommer. Så fungerar vi människor – vi bygger de verktyg vi behöver. Om ett etiskt och professionsdrivet digitalt beforskande är viktigt för oss kommer framtiden snart ge oss fler alternativ att välja på.
Figur 10.7. En sammanfattande vision för en digitalt lärande organisation.
10.8 Vem är egentligen beforskare?
Vem kan egentligen kalla sig för beforskare av sin vardag? Kan man arbeta vetenskapligt utan att vara disputerad eller anställd vid ett universitet eller en högskola? Det korta svaret är såklart ja – absolut. Här finns det skäl att utfärda en vänskaplig varning för akademiskt snobberi. Vetenskaplighet sitter inte i titeln utan i arbetssättet – hur frågor formuleras, hur observationer görs, hur empiriska data samlas in och analyseras och hur slutsatser dras. Även om en klassisk forskarutbildning såklart underlättar väsentligt.
Det går också bra att beforska sin vardag utan att luta sig mot externa experter, konsulter eller globala IT-företag. Någon form av digitalt stöd är i praktiken nödvändigt, men det innebär inte att insamlade data måste skickas över halva jorden för att analyseras av en algoritm utanför den egna professionens kontroll. Det finns lokala, etiska, dataskyddade och professionsnära alternativ. Men kan man sedan göra ett vetenskapligt bidrag utan att vara forskare? Ja, det sker hela tiden. Jag har sett skolledare, förstelärare, socionomer, coacher, chefer och småföretagare gör detta om och om igen genom sitt arbete med DAS. Ett problem är dock att deras bidrag sällan passar in i den klassiska formen för akademisk publicering. Strukturerna för att dokumentera, dela och erkänna beprövad erfarenhet från praktikens beforskare är fortfarande påfallande underutvecklade.
Kan man räknas som beforskare även om man har disputerat då? Det är en svårare fråga. Det finns många gränsfall som utmanar. Om man rör sig i akademiska kretsar för att sedan lämna dem och bidra på andra sätt, är man då beforskare? Svaret beror nog på hur vi väljer att definiera och tolka begreppet. Cathy O’Neil är disputerad matematiker men gjorde sina mest inflytelserika bidrag utanför akademin. Guillaume Chaslot doktorerade i datavetenskap men bedrev sedan sitt mest betydelsefulla beforskande som privatperson efter sin tid på YouTube. Eli Pariser introducerade begreppet filterbubbla utan att själv samla in data systematiskt. Är de beforskare? Ja kanske. Låt oss nu försöka formulera en definition:
En beforskare undersöker systematiskt genom praktisk prövning sin egen eller andras vardagspraktik i syfte att förstå, förbättra och förändra den, MED stöd av dokumentation, reflektion och analys som är tillräckligt rigorös för att kunna delas och prövas av andra, men UTAN stöd av akademiska titlar, anställningar eller övriga forskningsstrukturer.
En sådan definition flyttar fokus från hjältebeforskare och enskilda genier till vardagsbeforskare i helt vanliga organisationer. Vi behöver färre undantagsmänniskor och fler vardagliga beforskare som tillsammans bygger kunskap där arbetet faktiskt sker. Om denna definition fungerar så är svaret på frågan om vem som är beforskare betydligt bredare än vad traditionella strukturer för forskning tillåter. De där A-forskarna kan få kalla oss för B-forskare eller halvvetenskapande praktiker. Men vi är stolta ändå.
För jag har märkt att beforskare är en titel som väcker just stolthet. En chef inledde sina mail till ledningsgruppen om deras beforskningar med: ”Kära beforskare, ”. Titeln skapar en professionell stolthet hos helt vanligt folk genom att synliggöra att deras vardagliga arbete inte bara utförs utan också förstås, utvecklas och tas på djupaste allvar.
10.9 Hur vill vi nu egentligen beforska vår profession?
Ja, valet är till syvende och sist vårt. Vill vi överlåta beforskandet av vår profession till globala IT-företag som behandlar oss som rådata och behåller sina djupaste insikter om oss för sig själva? Till akademiska institutioner som på avstånd observerar våra yrkespraktiker och sedan återvänder med texter som få av oss kan läsa, än mindre använda? Eller till statliga system som byråkratiserar vardagen och därefter med viss överlägsenhet instruerar oss i hur vårt arbete ska utföras? Eller vill vi ta ansvar för beforskandet och besluten själva, där i just vår vardag där arbetet faktiskt utförs?
Frågan handlar ytterst om agenda och makt. Vems frågor ska få styra vad som undersöks? Vems problemformuleringar ska få räknas? Vem sitter vid spakarna när data samlas in, analyseras och tolkas? Vem tar besluten, och hur långt över våra huvuden sitter de? Om vi inte gör ett medvetet val så kommer någon annan att göra det åt oss. Då flyttas både makt och ansvar bort från professionerna, ofta utan att vi ens märker när det sker.
Nu är denna bok slut, och du lämnas ensam med detta val. Jag är medveten om att det kan kännas både krävande och obekvämt att bli beforskare. Men möjligheten finns nu i varje fall. Om du vill och vågar så kan du börja redan idag. Starta en beforskning i din egen vardag, med dina kollegor, så kommer mycket att klarna genom learning-by-doing.