Hesaplamalı sosyal bilimler

Hesaplamalı sosyal bilimler elektronik bilgisayarların icadından sonraya ve yirminci yüzyılın ikinci yarısına dayanan yeni bir alan olarak karşımıza çıkmaktadır.Hesaplamalı sosyal bilim (Computational social science); karmaşık bilim (complexity science), sosyal bilim (social science) ve hesaplamalı bilimin (computational science) kesiştiği noktada doğan disiplinler arası bir alandır.

Büyük veri birçok alanda olduğu gibi sosyal bilimler alanında da yaygın olarak kullanılmaktadır. Büyük verinin sosyal bilimler alanında yaygın kullanımı 2010'lu yıllardan sonra olduğu görülmektedir.

Veri toplama kanallarının anket, deney ve gözlemden ikincil tür olan hazır veriye doğru kayması sosyal bilimlerde büyük veri kullanımına olan ilgiyi arttırmaktadır.

Örnek vermek gerekirse işletmelerde insan davranışlarını önceden tahmin etme olanağı sağlayarak karar alıcı olan yöneticilere fırsatlar sunabilmektedir. Başka bir örnek olarak eğitim alanında okullarda kayıt altına alınan demografik, davranışsal, duyuşsal ve akademik veriler büyük miktarda bilgi içermektedir. Ulusal ve uluslararası öğrenci karşılaştırmalarında bu veriler sıklıkla kullanılmaktadır. OECD tarafından yapılan PISA sınavıyla öğrenci ve okula ilişkin oldukça fazla verinin içerisinden anlamlı sonuçlar elde etmek amaçlanmaktadır.

Çağımızın petrolü olarak görülen kavram, ilk olarak 1990’lı yıllarda kullanılmış olsa da 2010'lu yıllardan sonra yaygınlık kazandığı görülmektedir. Büyük veri, dünya üzerinde bulunan verilerin neredeyse tamamını oluşturur ve bilgisayarların işleyemeyeceği kadar fazla veriden oluşur. Büyük veri sürekli artarak büyümektedir. Yaşadığımız dünyada dijital ortamda saptanan her türlü bilgi büyük veriye dahildir. Örneğin bir mouse hareketi bile dijital ortamda tespit edilip büyük veri olarak işlenebilmektedir. Günümüzde tasarlanan aletlerin neredeyse hepsi internete bağlanabilecek şekilde tasarlanmakta (buna nesnelerin interneti de denilmekte) bu aletler birçok veri üretmektedir, bu veriler de büyük veriye dahildir. Dolayısıyla bu nesnelerin oluşturduğu veya dijital ortamda tespit edilen veriler kaydedilmekte ve karar vericiler için bir değer taşımaktadır.

Büyük verinin ana özelliği kestirimdir. Kestirim sayesinde verilerden birtakım olasılıklar ortaya çıkarılmaktadır. Bu matematiksel hesapların oluşturduğu bir süreçtir. Sistemler büyük veriden faydalanarak ve bu verilerle ilişki kurarak kestirimlerde bulunur, verilerin çokluğu performansın kalitesini arttırır. Siegel kestirim ve çıkarımı modern bir Sherlock'a benzetir. Hatta Sherlock dizisinde geçen “Dünya milyarlarca hayattan örülmüştür ve her biri diğerlerinin üzerinden geçer. Bizim önsezi dediğimiz sadece ağın hareketidir. Her titreşen veriyi seyreltebilirsek gelecek tamamen hesaplanabilir olurdu” sözleri kestirime ve çıkarıma atıf yaptığı söylenebilir.

Makineleri izlerden gücünü alan dijital bir stalkera benzetebiliriz. Dijital ortamda sunulan seçeneklerin kullanıcıya özel olması tahmin etmenin ötesindedir, bunlar kullanıcıların eylemleri sonucu kaydedilen izlerinden yapılan çıkarımlardır.

5V olarak kodlanan, büyük verinin açıklanmasına yardımcı olan kavramlar bulunmaktadır. 5V olarak kodlanan kavramlar volume (veri hacmi), velocity (veri hızı), variety (veri çeşitliliği), value (veri değeri) ve veracity (veri gerçekliği) şeklindedir.

Çağımızın ham maddesi de denilen bu veriler Google, Amazon, Twitter ve Facebook gibi dev bilişim kuruluşlarınca en başından beri bilinmekte, hatta bu husus söz konusu şirketlerin kuruluş felsefesinin temelini oluşturmakta ve güçlerini de bu veriler sayesinde sağlamaktadırlar.

İlk dönemlerinde arama sorgularından ve indekslediği sitelerden veri sağlayan Google, günümüzde akıllı telefonlar ve GPS cihazları gibi çok çeşitli kaynaklardan günde yüzlerce petabayt veri toplamakta ve işlemektedir.

Günümüzde Google bir hastalık salgınını resmi hasta kayıt verileri kadar iyi tespit edebilmektedir. Bunu milyarlarca arama terimini kullanarak resmi kaynaklardan çok daha hızlı biçimde yapabilmektedir.

Twitter daha geniş ve anlaşılabilir veri üretimi sağlamaktadır. Hashtagler, retweet sayıları, trend topicler, takip verileri vb. sıradan bir kullanıcının erişebileceği verilerdir. Buna ek olarak tweetleri bir veritabanı ile kayıt altına alan bazı araçlarla Twitter tamamen ölçülebilir, kullanıcılar ise tamamen takip altına alınmış olmaktadır. Twitter, tweetlerde kullanılan sözcükleri ve takip edilen kullanıcıları bir algoritmaya göre sınıflandırarak kişiye ait yargılar oluşturabilmektedir.

Büyük veri Netflix için öncelikli olarak kullanıcıların neleri seyretmekten hoşlandıklarını tahmin etmek için kullanılmaktadır. Netflix, karmaşık ve yapılandırılmamış video ve ses içeriklerinde çok değerli verilerin saklı olduğunu fark ederek ilerlemeler kaydetmiştir.

Kamusal ve kişisel ortamlarda her yanı sarmış bulunan teknolojik cihazlar, tüm eylemlerimizin izini kaydetmektedir. Büyük veri bu yanıyla kişisel mahremiyetin ötesine geçmekte ve etik sorunların doğmasına sebep olabilmektedir. Bir kişi verilerini paylaşmayı kabul ettiğinde alınan verilerin nasıl ve niçin kullanıldığı soruları yanıtsız kalabilmektedir. Ayrıca insanlar bu verilerin ticari amaçlarla kullanıldığından habersiz olabilmektedirler. Büyük veri doğası gereği bireylerin ve toplulukların mahremiyetini zedelemekte, bu konuya özel etik problemlerin ortaya çıkmasına sebep olmaktadır. Dijital kaynaklar üzerinden araştırmalar yürüten uzmanlar henüz dijital telif hakları yasalarını yeterince bilmemektedir ve üzerinde uzlaşılmış dijital etik ilkelerden bahsetmek güçtür. Dijital çağın yeni türden etik anlayışlarına ve kavramlarına ihtiyacı bulunmaktadır.

İnsanların bu kadar yoğun bir şekilde sosyal medyayı kullanmaları sosyal medya sahiplerine ciddi bir bilgi dolayısıyla güç vermektedir. Bu bilgilerin siyasi amaçlar için de kullanıldığı saptanmıştır. Sosyal medyadan elde edilen bilgilerin siyasi amaçla kullanılması son dönemde Facebook'taki (Meta) kullanıcı verilerinin onların izin ve bilgisi olmaksızın Cambridge Analytica şirketiyle paylaşılması sonucu patlak vermiştir. Ayrıca benzer bir olayı Birleşik Krallık'taki Brexit seçimlerinde Vote Leave isimli organizasyon da uygulamıştır.

Cambridge Analytica büyük veriyi kullanarak 2016 ABD seçimlerinde Trump adına kampanya yürütmüştür. Cambridge Analytica davranışsal psikoloji analizleriyle seçmenlerin kişiliklerine özel hazırlanmış reklamlarla tercihlerini etkileme ve değiştirme çalışması yapmıştır. Cambridge Analytica'nın gizli kamerayla kaydedilmiş görüntülerinde bunun ilk olmadığı, daha önce Kenya'da da benzer bir şekilde seçmenleri etkilediklerini söylemişlerdir. Seçmenleri etkilemek için kulağa hoş gelmeyen şeyleri de yaptıklarını söyleyen yetkililer, bireylerin kendi özgürlüklerini ve gizliliklerini hiçe saydıklarını da bu yolla itiraf etmişlerdir. Cambridge Analytica şirketinin yaptıkları Nisan 2018'de Facebook'taki "This Is Your Digital Life" uygulamasının yaptıklarının öğrenilmesi sonucu başlamaktadır.

Facebook CEO’su Mark Zuckerberg ABD Kongresi’nde toplam 10 saatten uzun süre sorgulanmıştır. Sorgu kişilik hakları ve mahremiyetin, teknoloji yoluyla insanların özgür ve rahat iletişimi bahanesiyle istismar edilmemesi gereği üzerinde yoğunlaşmıştır ve Zuckerberg hatalı olduğunu itiraf etmiştir.

Bu bilgiler göstermektedir ki şirketler, insanların sosyal medyadaki bilgilerini kullanarak onların davranışlarını değiştirmekte, bilinçaltlarını etkilemekte hatta politik kararlarına kadar etki altında bırakabilmektedirler.