Kendi Hücremizin Gardiyanı: Sosyal Medyanın Tatlı Panoptikonu

Bir zamanlar gözetim denince akla yüksek duvarlar, karanlık kuleler ve sert bakışlı gardiyanlar gelirdi. Bugün kule cebimizde, gardiyan ekranımızda, mahkûm ise çoğu zaman gülümseyerek poz veren biziz. Dijital panoptikonun tuhaf zarafeti burada başlar: Kimse bizi zorla sahneye çıkarmıyor gibi görünür. Biz zaten çıkmak isteriz. Kahvemizi, tatilimizi, politik öfkemizi, yalnızlığımızı, bedenimizi, başarımızı ve bazen başarısızlığımızı bile paylaşırız. Üstelik bunu bir itiraf değil, varoluş biçimi sanırız.

Jeremy Bentham’ın panoptikonu, ortasında gözetleme kulesi bulunan bir hapishane tasarımıydı. Mahkûm, izlenip izlenmediğini bilemezdi; bu belirsizlik onu kendi kendisinin polisi hâline getirirdi. Foucault bu modeli modern toplumun disiplin mantığını açıklamak için kullandı. Sosyal medya ise bu modeli daha parlak, daha renkli ve daha eğlenceli bir biçimde güncelledi. Artık kule opak değil; filtreli, bildirimli, kaydırılabilir ve yüksek çözünürlüklü. Eski panoptikonda görünür olmak cezaydı, yenisinde görünmez kalmak neredeyse sosyal ölüm gibi hissediliyor.

Gönüllü Gözetimin Şeker Kaplaması

Sosyal medya platformları bizi yalnızca izlemiyor; bize izlenmeyi sevdiriyor. Beğeni sayıları küçük dijital alkışlar gibi çalışıyor. Bir gönderi paylaşıyoruz ve kısa süreli bir mahkeme kuruluyor: Kim gördü, kim beğendi, kim sessiz kaldı, kim hikâyeyi izleyip tepki vermedi? Böylece gözetim dışarıdan gelen soğuk bir mekanizma olmaktan çıkıp ilişkilerimizin iç dokusuna karışıyor. Arkadaşlık, flört, kariyer, aktivizm ve statü; hepsi ölçülebilir izlere dönüşüyor. İnsan, kendi ruhunu istatistik panelinde aramaya başlıyor.

Bu düzenin en kurnaz yanı, baskıyı emir cümleleriyle değil, arzu cümleleriyle kurmasıdır. Paylaş, görün, kendini ifade et, özgün ol, etkileşim al. Bunların hepsi özgürlük gibi tınlar. Fakat her özgürlük çağrısının arkasında bir veri kuyusu açılır. Ne kadar durduğumuz, neye güldüğümüz, hangi öfkeye takıldığımız, hangi bedeni kıskandığımız, hangi korkuyla satın almaya yaklaştığımız kaydedilir. Platformlar insanı yalnızca tüketici olarak değil, tahmin edilebilir bir davranış demeti olarak görür. Biz kendimizi anlatırken, algoritma bizi özetler.

Dijital panoptikonda iktidar yalnızca devlete ait değildir. Şirketler, topluluklar, takipçiler, işverenler, aileler ve bizzat içimizdeki sansürcü aynı ağda buluşur. Bir fotoğraf paylaşmadan önce yüzümüzü değil, gelecekteki muhtemel yargıları düzeltiriz. Bir cümle yazmadan önce düşüncemizi değil, linç ihtimalini tartarız. Böylece sosyal medya yalnızca konuşma alanı değil, karakter atölyesi olur. İnsan kendini sürekli optimize eder: daha zeki, daha neşeli, daha duyarlı, daha başarılı, daha çekici görünmek için. Bu optimizasyonun sonunda ortaya çıkan şey bazen kimlik değil, yorucu bir vitrin düzenidir.

Elbette mesele basit bir teknoloji düşmanlığı değildir. Sosyal medya dayanışma kurabilir, görünmeyeni görünür kılabilir, bilgiye erişimi hızlandırabilir, baskıya karşı tanıklık üretebilir. Sorun, görünürlüğün tek geçerli varoluş biçimi hâline gelmesidir. Her deneyimin paylaşılabilir, her acının içerikleştirilebilir, her düşüncenin marka değerine dönüştürülebilir olması ruhsal bir çölleşme yaratır. İnsan bazen yaşamak yerine yaşadığını kanıtlamaya çalışır. O anın içine yerleşmek yerine, o anın dışarıdan nasıl görüneceğini hesaplar.

Kuleyi Yıkmak Değil, Bakışı Geri Almak

Peki çıkış nerede? Telefonu denize atmak romantik ama pratik değildir. Asıl mesele, bakışın mülkiyetini geri almaktır. Ne paylaştığımız kadar neden paylaştığımızı da sormak gerekir. Bu gönderi bir bağ kurma çabası mı, yoksa görünmez kalma korkusunun makyajlı hâli mi? Bu öfke gerçekten politik mi, yoksa algoritmanın sevdiği yanıcı bir yakıt mı? Bu mahremiyet ihlali özgürlük mü, yoksa pazara sunulmuş kırılganlık mı?

Dijital panoptikonun en güçlü duvarı camdan yapılmıştır: Şeffaf, çekici ve çoğu zaman fark edilmez. Onu kırmanın yolu, tamamen susmak değil; bilinçli konuşmak, stratejik görünmezlik alanları yaratmak ve her bildirimi kader gibi ciddiye almamaktır. Çünkü insan, yalnızca izlenirken var olan bir performans değildir. İçinde algoritmanın ölçemeyeceği karanlık ormanlar, sessiz odalar ve kimseye raporlanmayacak düşünceler taşır. Belki de çağımızın en radikal eylemi şudur: Her şeyi göstermemek, her tepkiye katılmamak, her anı veriye çevirmemek. Kendi iç kulesinden çıkabilen kişi, dijital kalabalığın ortasında bile özgürlüğün kokusunu alır.

Telegram Anket Uygulaması

Toplulukların nabzını tutmak ve bağımsız fikir alışverişinde bulunmak için Telegram oldukça dinamik bir platform. Ancak bir anketi farklı gruplara tek tek ulaştırmak her zaman zahmetlidir. Bu sorunu çözmek ve kitleleri tek bir noktada buluşturmak amacıyla otomatik bir anket ağı geliştirdik.

Anketlerinizi oluşturmak için ana grubumuz: t.me/anketsor

Dağıtımı sağlayan botumuz: t.me/anketsorbot

Sistem Nasıl Çalışıyor?

Sistemimiz, karmaşadan uzak bir “Yayın Merkezi” mantığıyla çalışır:

  • Sadece Anket: t.me/anketsor grubunda mesajlaşma yapabilirsiniz fakat sadece anket gönderimini değerlendirir.
  • Hızlı Denetim: Gruba bir anket gönderdiğinizde, botumuz anketi anında yakalar ve arka planda yapay zeka ile denetler. Küfür, argo veya anlamsız spam (örn: asdfg) içermeyen her mantıklı anket saniyeler içinde onaylanır.
  • Geniş Kapsamlı Yayın: Onaylanan anketiniz, ağımıza bağlı tüm diğer Telegram gruplarına ve kanallarına eş zamanlı olarak otomatik iletilir. Böylece tek bir gönderimle çok geniş bir kitleye ulaşırsınız.

Neden Bu Ağa Katılmalısınız?

  1. Tam Gizlilik ve Özgürlük: Sistemin en güzel yanlarından biri, anketi kimin hazırladığının görünmemesidir. Gönderdiğiniz anketler ağda tamamen bağımsız bir formatta dağıtılır. Bu sayede kimliğinizi ifşa etmeden, merak ettiğiniz her konuyu rahatça ve özgürce kitlelere sorabilirsiniz.
  2. Büyük Erişim: Sorularınız kendi küçük çevrenizde sıkışıp kalmaz, tek bir merkezden çıkarak farklı ilgi alanlarına sahip binlerce kişiye ulaşır.
  3. Temiz Bir Akış: Sohbet gürültüsünün ve gereksiz mesajların olmadığı, sadece fikirlere ve oylamalara odaklanan net bir deneyim sunar.

Gündelik bir konudan derin bir felsefi ikileme kadar merak ettiğiniz her şeyi kitlelere sormak için t.me/anketsor grubuna katılabilirsiniz.

Veri madenciliği

Basit bir tanım yapmak gerekir ise veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Ya da bir anlamda büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranmasıdır. Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir deyim olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (knowledge mining from databases), Bilgi çıkarımı(knowledge extraction), data/pattern anaysis (veri ve örüntü analizi), veri arkeolojisi gibi.

Bunların arasındaki en popüler kullanım Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VBK – Knowledge Discovery From Databases – KDD) ‘dir. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:

1- Veri Temizleme (gürültülü ve tutarsız verileri çıkarmak)
2- Veri Bütünleştirme (birçok veri kaynağını birleştirebilmek)
3- Veri Seçme (Yapılacak olan analiz ile ilgili olan verileri belirlemek )
4- Veri Dönüşümü (Verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)
5- Veri Madenciliği (Veri örüntülerini yakalayabilmek için akıllı metotları uygulamak)
6- Örüntü Değerlendirme (Bazı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)
7- Bilgi Sunumu (Madenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek),

Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanı ile etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenir ise bilgi tabnına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.

Bir veri madenciliği sistemi, aşağıdaki temel bileşenlere sahiptir: ·Veritabanı, veri ambarı ve diğer depolama teknikleri ·Veritabanı ya da veri ambarı Sunucusu ·Bilgi Tabanı ·Veri Madenciliği Motoru ·Örüntü Değerlendirme ·Kullanıcı Arayüzü

Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.

Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir.

Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılması ile ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.

Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.

Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.

Veri madenciliği konusunda bahsi geçen geniş verideki geniş kelimesi, tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.
Devamını oku “Veri madenciliği” →

Yapay Zeka

yapay-zeka-1

Temel Kavramlar

Teknolojide son yıllarda ve hatta son günlerde yaşanan hızlı gelişim, kendisini yönetim bilimleri alanında da hissettirmektedir. Bu teknolojik gelişime paralel bir şekilde yönetim bilimi teknikleri de gelişme göstermekte ve yönetim açısından değişik alanlarda kolaylıklar sağlanmaktadır. Özellikle bilgisayar bilimleri alanında yaşanmakta olan baş döndürücü gelişme ister istemez bilgisayar tabanlı sistemlerle çalışan kişi ve kuruluşları da etkilemekte ve gelişime ayak uydurmayı zorunlu kılmaktadır. Haberleşme ve iletişim alanındaki gelişmeler, ülkeler arası kurulan iletişim ağları (İnternet) dünyayı büyük bir köy haline getirmiştir. Dünyanın herhangi bir yerinde üretilen bilginin sayısal hale getirilerek bilgisayar ortamında saklanması, o bilgiye dünyanın herhangi bir yerinden çok kısa sürede erişimi olanaklı kılmaktadır. Bilgi Çağı ve Bilgi Toplumu gibi terimlerin sıklıkla kullanıldığı günümüzde bilginin önemi daha açık bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Bilginin önemi arttığı oranda o bilgiye ulaşabilmeyi sağlayan sistemlerin de önemi artmaktadır.

İşletmeler de kendileri için gerekli olan bilgileri temin etmek durumundadır ve yaşanılan ortamdaki hızlı değişim ve hareketlilik doğru bilgiye en kısa sürede ulaşmayı zorunlu kılmaktadır. Çünkü yöneticiler işletmenin faaliyetlerini devam ettirebilmesi için karar almak zorundadırlar ve karar almak için bilgi gereklidir. Bu yüzden işletmelerde, teknolojik gelişmelere paralel olarak bilgisayarlar kullanılmaya başlanmıştır ve her türlü gerekli bilgi bilgisayar ortamında saklanarak istenildiğinde yöneticilere sunulmaktadır. Burada önemli olan bilgilerin toplanması, organize edilmesi ve dağıtılmasıdır. Bir çok organizasyon bilgiyi toplamak, organize etmek ve dağıtmak için bilgisayar destekli bilgi sistemlerini kullanmaktadır. Yönetim bilimleri tabiriyle işletmelerde Yönetim Bilgi sistemi kullanımı yaygınlaşmaktadır. Bunun yanı sıra işletmeler Karar Destek Sistemi ve Uzman Sistem gibi farklı yönetim bilimi tekniklerini kullanmaktadırlar. Şimdi kısaca bu tekniklerden bahsedeceğiz.

Devamını oku “Yapay Zeka” →