29.3.18

Toplum Mühendisliğinde Yeni Medya ve Büyük Veri İmkânları



“Bilgisayar, insan farkındalığını en iyi hale getirecek biçimlerde hayatı modelleyecek bir küresel termostat ağı kurmada kullanılabilir -  Hâlihazırda, faydalı yönde toplumu programlama amacıyla bilgisayar kullanacak teknolojik imkân mevcut. - Aslında toplumları programlamak,  oldukça yapıcı ve insani yürütülebilir.”[1]
Bilgisayarlar henüz sanayi ve savunmada gizlice kullanılırken, Marshall McLuhan kehanet varî bu sözleri 1969’da söylüyor.

Etrafımızı saran akıllı telefon, giyilebilir teknoloji, sanal gerçeklik, arttırılmış gerçeklik gibi yeni iletişim ortamlarının varlığında, bizim için oldukça sıradan.
Bu yeni ortamlar, Facebook vb. uygulamalar vasıtasıyla insanlara dair malumatın toplanmasına olanak tanıyor.

7,5 Milyar insan nüfusunun, 4 milyarı internet kullanıcısı. 3 Milyar kişi, faal sosyal medya ve aynı oranda mobil cihazlarda aktif kullanıcılar.[2]

Bu çalışma gereği, meseleyi tüm vecihleriyle aktarmak durumunda olsam da, Cemil Meriç’i hatırlamadan edemiyorum: “Canavarlarla dolu bir ormandayız. Yolumuzu hayaletler kesiyor. Tanımadığımız bir dünya bu. İthal malı mefhumların kaypak ve karanlık dünyası’ndayız.”[3]

Bağdaştırarak özetlemeye çalışacağım konuya dair unsurları kısaca tarif etme gerekliliği kaçınılmaz gibi duruyor. Bireyin toplumsallaşma süreci ve medya ilişkisini görerek diğer basamaklarda değineceğim tesirlerin ehemmiyetini kavrayabiliriz.

Toplumsallaşma, kişinin sosyal çevresine uyum sağlaması olarak görülürken, zamanla etkileşim temelli bir anlayış yerini almış. Şahsi karakter veya diğer etkenler dışında, bireylerin sosyal normları veya değerleri çeşitli unsurlar tarafından şekillendiriliyor. Medya ise, bu unsurların en güçlülerinden.[4]

Medya unsuru davranışlarımız ve dünya görüşümüzü etkiliyor. Vücudumuz ve hislerimiz gelişirken, şahsi kimliğimiz; düşünme biçimi, karar alma yöntemi, ahlaki ölçüler, değerler, inanç sistemleri, aileye karşı tutum, arkadaş ve sevgi ilişkilerimiz oluşarak belirleniyor. [5]

Şahsi kimliğin oluşumu, aidiyet hissiyatıyla sıkıca ilişkili.[6] Bilhassa internetin, bireylerin bu özelliğini beslenmesindeki açmazları ileride işaret edeceğim.

Ayrıca, sosyal ağların sosyal etkileşime tesirlerinden bahsettiğimiz gelişim dönemindeki lise öğrencileri üzerindeki sonuçlarına dair, Archana Kumari ve Jyotsna Verma’nın çalışması oldukça dikkate değer.[7]

Kişilik ve toplumsallaşmamıza yukarıda bahsettiğim yönlerden etki eden sosyal çevrenin hem kendi dönüşüyor hem de onunla etkileşime girdiğimiz ortamlar.

Pew Research Center’ın 2016’da Amerika’da yaptığı araştırmaya göre, kişilerin 10’da 4’ü haberleri çevrimiçi öğreniyor. Önemli haberlerin, 3’te 2’si yakın arkadaş, aileden öğrenildiğini söylerlerken, çevrimiçi haberlerin %36’sını haber kuruluşlarından ve %15’ini sadece yakın oldukları kişilerden öğrendiklerini belirtiyorlar.[8] WeAreSocial’ın 2018’de belirttiği rakamlar ışığında, bu oranların aralarındaki farkı açarak arttırdığını söyleyebilirim.

Toplumsallaşmanın ve medyanın ilişki ve verilerine dair çokça detaylı inceleme ve veriler sunmak ve hatta özellikle Türkiye özelinde çalışarak, derinlemesine bir araştırmaya davet çıkarmak, merak uyandırıcı ve mümkünken, boyumu aşmadan konumun diğer unsurunu tarife geçmek istiyorum.
Karşı karşıya olduğumuzu resmedebilmek için meselenin istatistikî görünümü, kullanılan araç ve yöntemleri vererek örneklerle tamamlayalım.

Kişiliğimiz gibi, uğraşlarımızın da merkezinde hakikât ve hassasiyeti gözetiyoruz. Olgular üzerinden hayatı kavrayan yetişkin bireyler olma sorumluluğunun farkındayız. Ancak yukarıda bahsi geçen şahsi özellikler, bunu inşa ederken kullandığımız kaynakların kısırlığı yanında, sorumluluğunu üstlenerek özgürlüğün hazzını tatmayı hedeflediğimiz olgular bizlere ihanette. Çünkü artık karşılıklı tartışmalar veya çeşitli teyitlerle oluşmadıklarından, çoğunlukla kirliler.

2006 yılından, 2017’ye kadar Twitter’dan aldıkları veri ve oluşturdukları algoritmayla, doğru ve yanlış haberlerin internette yayılımını inceleyen Soroush Vosoughi, Deb Roy, Sinan Aral çok çarpıcı sonuçlar elde etmişler; Yalan haberler, doğrudan 6 kat hızla 1500 kişiye ulaşırken, 10 farklı bağımsız kullanıcı tarafından paylaşımı 20 kat hızla gerçekleşmiş. Siyaset dışı yalan haberler 10.000 kişiye ulaşırken, siyasi yalan haberler 3 kat hızla 20.000 kişiye ulaşmış ve bu yine 10’dan fazla bağımsız kullanıcı aracılığıyla oluşmuş.[9]

Sosyal medya hesaplarında oluşturduğumuz hesaplar, eğilim gösterdiğimiz alana dair tarafgirliğimizi destekler topluluktan ibaret kalıyor. Birbiriyle geçirgenliği olmayan havuzlarda toplanan çeşitli balıklar gibi. Oxford Üniversitesi’nde yapılan bir dizi çalışmanın yöneticisi Samuel Woolley’nin bu kitlelerin yönlendirilmesine verdiği ad ise oldukça yerinde duruyor: “yaratılmış konsensüs”. Daha sonra bu çalışmadan örnekler vereceğim.

Yeni medyayı ve tasarımı anlayabilmek adına, detaylara girmeden kısa bilgiler paylaşıyorum:
Medyayı yönlendirmeye çalışanların, internet trolleri, nefret grupları, ideologlar, komplo teorisyenleri, pazarlamacılar, politikacılar oldukları görülüyor. Bunların hedefleriyse oldukça sarih; ideoloji, para, statü ve ilgi.

Yeni medyanın açtığı alanlar olan blog, site, forum, ana sosyal medya siteleriyse konuşlandıkları alanlar.

Etkilerini gösterdikleri araçlarsa, katılımcı kültür, ağ, caps, botlar, reklamlar, özel uygulama ve algoritma imlemeleri.[10]

Diğer yandan, bahsettiğim üzere itibarın bu alana alınmasının nedeni olarak, ana akım medyanın güven sorunu, yerel haberlerin reddi ve ilgi ekonomisi olduğu belirtiliyor.

Bu tasarım sürecinin bir de döngüsü belirlenmiş. Döngü dört aşamada tamamlanıyor: Olgu-Bulma, Araç, Yönlendirme, Sonlandırma.[11] Sosyal medya kullanılarak tasarımın yapılmasına dair detaylı açıklamalar yapılıp, şablonlar çıkarılabilir fakat konumuz gereği burada duruyorum.

Yeni medyanın tasarıma sunduğu imkânı anlamamızdaki en büyük adım, Michal Kosinskia, David Stillwella ve Thore Graepel’in 2013 yılında yayınladıkları çalışmadır.

Facebook ve gönüllü grup aracılığıyla yapılan çalışmada görülüyor ki, kurudukları algoritmalar sayesinde, kişilerin ‘beğeni’, dijital kayıt ve gönderilerini inceleyerek zekâ, cinsiyet, çocukluk travması, cinsel eğilim vb. şahsi özellikleri tespit etmek mümkündür.[12]

Bilginin dönüştürücü gücü (sapientia est potentia), yukarıda bahsettiğim araçları kullanma sâlahiyetiniz varsa kaçınılmaz olarak ellinizde toplanıyor. Başta McLuhan’ın ifade ettiği gibi bunu yapıcı ve insani kılmak yine o kudret’li elimizde.

Oxford Üniversitesi’nde yapılan çalışmaya dönersek, verilen en çarpıcı örnek Rusya Twitter kullanıcılarının %45’inin botlardan oluşması olabilir. İddia ettiklerine göre, bu botlar dış ülkelerdeki seçimlere dair yönlendirmelere girişmişler. Ancak bizim için çalışmanın gösterdiği en mühim konu, yarı otomatik hesaplar veya tam algoritmalarla kimi sayfaların veya kişilerin, örneğin “beğeni” sayılarının fazla oluşuyla, gerçek kişilerin gösterdikleri teveccüh arasındaki ilişki. Ek olarak, Brezilya, Kanada, Çin, Almanya, Polonya, Ukrayna ve Birleşik Devletler’i kapsayan çalışmalarında, geleneksel propagandanın, sihirli yüzlerle internette yayıldığı, Twitter ve Facebook algoritmalarının bu duruma seyirci kalıp, desteklediğini belirtiyorlar.[13]

Aynı şekilde Google yaptığı bir duyuruda, Rusya’daki İnternet Araştırma Teşkilatı’yla bağlantılı aktörlerin Birleşik Devletler seçimleri sürecinde platformlarını kötüye kullanma çabalarına dair iz buldukları ve 43 saatlik içeriğe sahip 1108 videonun deşifre edildiğini söylüyor.[14]

Güncel örnek olarak; Cambridge Analytica’nın veri toplama amacıyla 1 Milyon dolar harcadığı ve bunun karşılığında 50 Milyon Facebook kullanıcısının verileriyle geniş kitlelere yönelik çalışmada bulunduğunu belirtmeden geçmek olmaz. Politik alanda ilk örneğini Obama dönemine görmemize karşın, günümüzde daha detaylı ve etkili kimi sonuçlar ortaya saçılmakta. Daha detaylı inceleme mümkündür.

 Son olarak bahsetmek istediğim çalışma, yine Michal Kosinski ve Wu Youyou ile David Stillwell’e ait.[15] Bu çalışmanın bize gösterdiğine göre, bilgisayar modelleri, kişilerin karakterlerini tespit etmekte insanlardan daha başarılı. Şahısların dijital izleri üzerine kurulan bilgisayar modeli, arkadaş, aile, eş veya dostlardan daha geçerli ve doğru tespitlerde bulunmakta. Yani, kişilerin karakteristik özellikleri otomatik olarak öngörülebilir.

Bu son örnekle de görüyoruz ki, yeni medya ve büyük veri toplumu yönlendirmede kullanılabilecek yeni ufuklar sunmakta. Şimdiye dek, negatif sonuçlar göze çarpıyor. Daha detaylı inceleme, haber ve okumalarsa mecburi. Özellikle Türkiye’ye dair yapılacak iş, bu alanda oldukça fazla ve davetkâr.




[1] The Playboy Interview: Marshall McLuhan, Playboy Magazine, March 1969.
[2] WeAreSocial Digital In 2018.
[3] Bu Ülke, Cemil Meriç.
[4] Socialization as Media Effect, Sarah Genner ve Daniel Süss.
[5] Basic skills and transitions to adulthood, Donald Simpson, Mark Cieslik.
[6] On Belonging, Marianna Pogosyan Ph.D.
[7] Impact Of Social Networking Sites On Social Interaction – International Journal of Humanities and Social Sciences (IJHSS)
[8] Pew Research Center, Pathway To News, 2016
[9] Science  09 Mar 2018: Vol. 359, The spread of true and false news online.
[10] Media Manipulation and Disinformation Online, Alice Marwick ve Rebecca Lewis
[11] Social Engineering through Social Media: An Investigation on Enterprise Security, Heidi Wilcox, Maumita Bhattacharya ve Rafiqul Islam.
[12] Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior, University of California, Berkeley, CA.
[13] Computational Propaganda Worldwide: Executive Summary, Sam Woolley ve Phil Howard.
[14] https://www.blog.google/topics/public-policy/security-and-disinformation-us-2016-election/
[15] Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans, PNAS January 27, 2015.

Hiç yorum yok:

Yorum Gönder