eşleşme ve cinsiyet rolünün kazanımıyla sonlanır. Penis kıskançlığı kavramı feminist yazarlarca kadını eksik bir varlık olarak nitelediği yönünde eleştirilmiştir.





Büyük veri

Günümüzde bilgi toplumunun unsurlarını hayatın her alanında görmek mümkündür. Artık herkesin cebinde bir akıllı telefon, herkesin evinde bir bilgisayar ve tüm şirketlerin arka ofislerinde bilgi teknolojileri yönetimini yapan birimler bulunmaktadır.Ancak bilginin kendisi o kadar görünür değildir.Bununla birlikte bilgisayarların insan hayatına girmesinden ancak yarım asır sonra bilgi miktari anlamlı ve özel bir  nitelik kazanacak şekilde toplanmaya başlamıştır.Günümüzde sadece bilgi miktari artmamış aynı zamanda bilgiye erişim hızı da artmıştır. Niceliksel değişiklik beraberinde niteliksel değişikliği de getirmiştir.Verinin manalı bir bütün oluşturacak şekilde toplanması ilk önce astronomi ve genetik alanında gerçekleşmiştir. Büyük veri kavramı da ilk olarak bu alanlarda kullanılmış daha sonra bu kavram her alan için kullanılmaya başlanmıştır.Büyük veri artık hayatımızın her alanında kendini göstermeye başlanmıştır. Örneğin; Ínternet arama motoru Google'dan hastalıkların teşhis ve tedavisi, internet üzerinden alışverişlere kadar her alanda büyük veri karşımıza çıkmaktadır.

Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri ,bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Olageldiği gibi, ilişkisel veri tabanlarında tutulan yapısal verinin dışında kalan, son dönemlere dek çok da kullanılmayan, yapısal olmayan veri yığınıdır. Artık yıkılmış olan yaygın bilişimci inanışına göre, yapısal olmayan veri, değersizdi, ama büyük veri bize bir şey gösterdi o da günümüzdeki bilgi çöplüğü diye adlandırılan olgudan muazzam derecede önemli, kullanılabilir, yararlı yani çöplükten hazine çıkmasına neden olan yegane sistemdir.Büyük veri; web sunucularının logları, internet istatistikleri, sosyal medya yayınları, bloglar, mikrobloglar, iklim algılayıcıları ve benzer sensörlerden gelen bilgiler, GSM operatörlerinden elde edilen arama kayıtları gibi büyük sayıda bilgiden oluşuyor.

Büyük veri, doğru analiz metotları ile yorumlandığında şirketlerin stratejik kararlarını doğru bir biçimde almalarına, risklerini daha iyi yönetmelerine ve innovasyon yapmalarına imkan sağlayabiliyor.

Şirketlerin çoğu, halen konvansiyonel veri ambarı ve veri madenciliği yöntemleriyle elde ettikleri datalardan yola çıkarak, karar almaya devam ediyorlar. Ancak, tüketici eğilimlerini dinamik şekilde öngörebilmek, büyük veriyi analiz edebilmekten ve bu analizlere göre hareket edebilmekten geçiyor.Büyük veri, geleneksel veritabanı araçları ve algoritmaları ile işlemesi zor olan bu büyük verinin oluşturulması, saklanması, akışı, analiz edilmesi gibi birçok konuyu içeren bir terim olarak karşımıza çıkmaktadır. Veriler klasik veritabanlarının kaldıramayacağı büyüklükte olduğu gibi verinin büyüme hızı da bir bilgisayar veya bir veri depolama ünitesini aşmaktadır. 2012 rakamları ile dünyada günlük 2.5 Kentirilyon byte veri üretilmektedir. Bu çapta büyük veriyi işleme, transfer etme gibi işlerin tümüne Büyük veri (Big Data) adı verilmektedir.

Günümüz veritabanları bu çapta büyüyen verileri tutmakta yeterli değildir. İlişkisel veritabanları gigabyte seviyesinde veri tutabilirken, büyük data ile petabyte seviyelerinde veriler saklayabiliriz. Ancak büyük data sadece yığın işleme(Batch) işlemleri için uygundur. Transactions gibi gelişmiş veritabanlarında kritik öneme sahip özellikler yoktur. Veritabanları okuma, yazma güncelleme gibi işlemleri transactionlar aracılığı ile yapabildiği için bu işlemler atomik olarak kabul edilir ve çeşitli kilitleme mekanizmaları ile verinin birden fazla işlem tarafından değiştirilerek tutarsızlaşması engellenir. Büyük veri bir kere yazılıp defalarca okuma işlemi yapıldığı duruımlarda kullanılması gerekir. Çünkü veriler birden fazla yerde paralel olarak işlenir.Bu büyüklükte veri RFID sensörlerinden, sosyal medyaya, hastanelere kadar birçok alanda üretilmektedir. DNA dizilişlerinin analizi, hava durumu sensörlerinden gelen veriler başta olmak üzere verileme işlemlerinin yapıldığı birçok alanda büyük veri bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmaktadır.

2009 yılında domuz gribi olarak adlandırılan salgının (H1N1 virüsü) 1918 yılındaki İspanyol gribi salgınının korkunç hatıralarından dolayı dünya kamuoyunda ciddi bir endişe yarattığı dönemlerde Google bilimsel dergi Nature’da önemli bir araştırma yayımladı. Araştırmanın temeli insanların internet üzerinde yaptıkları aramalara dayanan matematiksel modeller ile gribin ABD’de hangi bölgelere ve hangi yoğunlukta yayıldığını tespit etmekti. İnsanların grip belirtileri başladıktan birkaç gün sonra doktora gitmeleri konuyla ilgilenen sağlık kurumlarının ellerindeki verilerin sağlıklı olmaması gibi bir sonuç doğurmaktaydı. Google elindeki muazzam veri tabanı ve veri işleme kapasitesiyle Amerikan sağlık otoritelerinden daha etkili bir şekilde hastalığın yayılmasıyla ilgili bilgilere ulaşabilmekte idi. Bunun için 450 milyon farklı matematiksel model kullanıldı ve arama terimleri CDC 2007 ve 2008 yılındaki gerçek grip vak'aları ile karşılaştırıldı. Sonuç olarak 45 arama terimi ile resmi yayılma oranları arasında çok güçlü bir korelasyon olduğu tespit edildi. Büyük veri iş dünyasında önemli yeniliklerin ortaya çıkmasına neden olmuştu. Uçak biletlerini alınması büyük veri kullanımına güzel bir örnek olmaktadır. Google tarafından ortaya konulan araştırma internetin bu zamana kadar kamu sağlığı kapsamda kullanılmayan önemli bir yönünü ortaya koymaktaydı. İnternet arama motoru devinin elindeki veri insanlık için çok kıymetli yenilikçi mal ve hizmetlerin ortaya çıkmasına sebep olmaktaydı.

İşleme gücü ve veri depolamanın birkaç yıl öncesine kadar çok pahalı olması bu tür yeniliklerin ortaya çıkmasını zorlaştırmaktaydı. Ancak gerek teknolojinin gelişmesi gerekse zihniyet değişikliği veriyi önemli bir ekonomik değeri olan önemli bir iş girdisi şekline dönüştürmüştür.Bilgisayarlar bundan 50 yıl öncesinde insan hayatına girmiş olmasına rağmen toplanan veri miktarı ancak bu minvaldeki büyük değişikliklere sebep olacak seviyeye son birkaç yıl içinde ulaşmıştır. Genom olarak adlandırılan genetik haritamız 2003 yılında çizilmiş ancak 3 milyar çiftten oluşan halkaların sıralanabilmesi 10 yıl kadar sürmüştür. Bugün bu sayıdaki DNA’lar sadece bir günde sıralanabilmektedir. ABD’de her gün yaklaşık 7 milyar hisse senedi el değiştirmekte ve bu işlemlerin üçte ikisi devasa verileri analiz matematiksel modellere dayanan algoritmalar tarafından yapılmaktadır.

İnsanlık tarihinde bilgi üretiminin üssel olarak arttığı bazı dönemler bulunmaktadır. Matbaanın Avrupa’da kullanılmaya başlamasından itibaren birkaç on yıl içinde basılan kitap sayısı o zamana kadar tüm Avrupa da basılan kitap sayısından daha fazla bir sayıya ulaştı. Veri işleme ve depolama teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte sadece birkaç yıl içinde üretilen veri bu zamana kadar üretilen tüm analog ve sayısal verinin birkaç katına ulaşmaktadır. Daha önceleri veriye ulaşma ve ulaşılsa bile veri işleme vasıtalarındaki kısıtlardan dolayı tercih edilen “örnekleme” modeli artık yerini tüm verinin analiz edildiği ve böylece çok daha doğru ve detaylı analizlere ulaşılabilen yeni bir döneme yerini bırakmaya başlamıştır.

Özellikle sosyal bilimler alanında insanlar arama yaptıkları terimler ya da Facebook gibi sosyal paylaşım sitelerindeki “beğen” tıklamaları insanların tercihleriyle ilgili önemli ipuçlarını ortaya koymaktadır. Bu veri özellikle şirketlerin pazarlama stratejilerinde çok önemli bir girdi olarak yerini almaya başlamıştır. Devasa verilerin artık çok aha etkin bir şekilde işlenebilmesi ticari hayatın pek çok alanını derinden etkilemiştir. Verilerden elde edilen korelasyonlar Wal-Martve Amazon.comgibi pek çok ülkenin milli hasılasından daha fazla satış yapan şirketlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Artık elde edilen ve işlenen veriler ile korelasyon temelli bir dünyaya gidildiği yönünde değerlendirmeler yaygınlık kazanmaktadır. Bu değerlendirmelere göre verilerin kısıtlı olduğu eski zamanlarda bilim adamları teorilere ihtiyaç duymaktaydı ama günümüzde artık veriler konuşmakta ve teorilere ihtiyaç bulunmamaktadır. Bu yüzden bilimsel metodolojinin de internet vasıtasıyla elde edilen veriyi işleme kapasitesine sahip bilgisayarlar sayesinde değişeceği iddia edilmektedir. Ark korelasyonun nedenselliğin yerini alacağı ve niçin sorusundan ziyade “ne” sorusunun önem kazanacağı ifade edilmektedir.

İnternet'in şüphesiz en önemli katkılarından birisi bilgiye erişim noktasındadır. Bilgi çeşitli formlarda sunuluyor olmasına rağmen klasik yöntem olan kitaplar vasıtasıyla bilgiye erişim konusunda da internet çok önemli gelişmelere vesile olmuştur. Kitapların internet üzerinden araştırılması ve adrese teslime dilecek şekilde teslim edilmesi internet öncesine göre çok önemli bir katkı olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca kitapların google gibi şirketler tarafından dijital ortama aktarılması kitaplara erişim konusundaki sınırları ortadan kaldırmaktadır. Bu zamana kadar 130 milyon başlıkta farklı kitabım yayımlandığı ve bu kitapların yaklaşık 20 milyonunun (yaklaşık %15) Google tarafından dijital ortama aktarıldığı görülmektedir. İnternet vasıtasıyla bilgi toplama sadece pasif bir toplayıcı olmaktan öteye gitmektedir. Örneğin ReCaptcha denilen bir uygulamada kullanıcıların gerçek insanlar olduğunu doğrulamak için daha önce rastgele harflerin yazılmasıyla yapılan doğrulamaların hem bu amacın gerçekleştirildiği hem de bilgisayarlar tarafından okunamayan kelimelerin ücretsiz olarak kullanıcılar tarafından okunduğu görülmektedir. Böylece güvenlikle ilgili bir yeniliğin katma değeri olan başka bir uygulamaya evrildiği görülmektedir. Bu örnek veri toplama ve kullanımıyla ilgili tüm alanlarda görülmektedir. Veri bir defa kullanılıp atılan ya da zamanla değeri kaybolan bir ticari emtiadan ziyade geliş