Return to Video

Irksal ön yargı nasıl işler -- ve nasıl yok edilir

  • 0:01 - 0:02
    Birkaç yıl önce,
  • 0:02 - 0:07
    O dönemde sadece
    5 yaşında olan oğlumla bir uçaktaydım.
  • 0:08 - 0:13
    Oğlum annesiyle beraber
    bu uçakta olmaktan çok mutluydu.
  • 0:13 - 0:16
    Etrafına bakıyor ve bir şeyleri
  • 0:16 - 0:18
    ve insanları kontrol ediyordu.
  • 0:18 - 0:20
    Bir adam gördü ve şöyle dedi,
  • 0:20 - 0:23
    "Hey! Bu adam babama benziyor!"
  • 0:24 - 0:26
    O adama baktım
  • 0:26 - 0:30
    ve hiçbir şeyi eşime benzemiyordu,
  • 0:30 - 0:31
    hem de hiçbir şeyi.
  • 0:31 - 0:34
    Sonra uçakta etrafa bakmaya başladım
  • 0:34 - 0:40
    ve bu adamın uçaktaki
    tek siyahi adam olduğunu fark ettim.
  • 0:41 - 0:42
    Ve düşündüm,
  • 0:42 - 0:44
    "Peki.
  • 0:44 - 0:47
    tüm siyahi insanların
    birbirlerine benzemediğ konusunda
  • 0:47 - 0:50
    oğlumla küçük bir konuşma yapacaktım.
  • 0:50 - 0:54
    Oğlum kafasını kaldırdı
    ve bana dedi ki,
  • 0:56 - 0:59
    "Umarım o uçağı soymaz."
  • 0:59 - 1:02
    Ben de "Ne? Ne dedin sen? dedim.
  • 1:02 - 1:05
    "Yani, umarım o adam uçağı soymaz." dedi.
  • 1:07 - 1:10
    "Peki neden bunu söyledin?'' diye sordum,
  • 1:10 - 1:13
    ''Baban bir uçağı soymazdı."
  • 1:13 - 1:15
    "Evet, evet, evet, peki, biliyorum." dedi.
  • 1:16 - 1:18
    "Peki neden böyle söyledin?" dedim.
  • 1:20 - 1:23
    Ve gerçekten mutsuz yüzüyle
    bana doğru baktı
  • 1:24 - 1:25
    ve şöyle dedi,
  • 1:27 - 1:29
    "Neden böyle söylediğimi bilmiyorum.
  • 1:31 - 1:33
    Neden böyle düşündüğümü bilmiyorum."
  • 1:34 - 1:37
    Öylesine şiddetli
    ırkçı tabakalaşmayla yaşıyoruz ki
  • 1:37 - 1:42
    beş yaşındaki bir çocuk bile
    bundan sonra ne olacağını söyleyebilir,
  • 1:44 - 1:46
    şuça yatkın biri olmasa bile,
  • 1:46 - 1:49
    apaçık bir nefret olmadan bile.
  • 1:50 - 1:54
    Siyahlık ve suç arasındaki bu ilişki
  • 1:54 - 1:58
    beş yaşındaki oğlumun aklına girdi.
  • 2:00 - 2:03
    Bu ilişki tüm çocuklarımızın
    aklına girecek,
  • 2:04 - 2:06
    hatta bizim bile.
  • 2:07 - 2:10
    Zihinlerimiz dış dünyada görüğümüz
  • 2:10 - 2:12
    ırksal farklılıklarla şekillenir.
  • 2:13 - 2:18
    Anlatıcılar gördüğümüz farklılıkları
    anlamamıza yardımcı oluyor:
  • 2:20 - 2:22
    "Bu insanlar suçlu."
  • 2:22 - 2:24
    "Bu insanlar şiddet yanlısı."
  • 2:24 - 2:27
    "Bu insanlardan korkulmalı."
  • 2:28 - 2:31
    Araştırma takımım
    insanları laboratuvarımıza getirdiğinde
  • 2:31 - 2:33
    onları yüzlere maruz bıraktılar.
  • 2:33 - 2:40
    Siyah yüzlere maruz kalmak
    bulanık silah görsellerini
  • 2:40 - 2:44
    çok daha net ve hızlı görmelerini sağladı.
  • 2:44 - 2:47
    Ön yargılar sadece
    bizim ne gördüğümüzü değil,
  • 2:47 - 2:49
    nereye baktığımızı da kontrol eder.
  • 2:49 - 2:52
    İnsanları şiddet içeren suçu
    düşünmeye yönlendirmek
  • 2:52 - 2:56
    doğruca gözlerini siyah bir yüze
    çevirmelerine sebep olabilir
  • 2:56 - 2:59
    ve beyaz bir yüzden kaçırabilir.
  • 2:59 - 3:01
    Polis memurlarını, zaptetmeye, ateş etmeye
  • 3:01 - 3:04
    ve tutuklamaya düşünmeye yönlendirmek
  • 3:04 - 3:08
    onların gözlerini de
    siyah yüze çevirmelerine sebep oluyor.
  • 3:08 - 3:13
    Ön yargı, ceza adalet sistemimizin
    her yönüne bulaşabilir.
  • 3:13 - 3:16
    Ölüm cezasına uygun
    sanıkların geniş bir veri kümesinde,
  • 3:16 - 3:20
    daha siyah görünmenin
    ölüm cezası alma şansını
  • 3:20 - 3:22
    kurbanların beyaz olduğundan daha fazla,
  • 3:23 - 3:26
    iki katına çıkardığını bulduk.
  • 3:26 - 3:27
    Bu etki çok önemli,
  • 3:27 - 3:31
    biz suçun şiddetini
  • 3:31 - 3:33
    ve sanığın çekiciliğini
    kontrol etsek bile.
  • 3:33 - 3:36
    Ne için kontrol ettiğimiz önemli değil,
  • 3:36 - 3:39
    siyahi insanların cezalandırılmasının
  • 3:39 - 3:43
    fiziksel özelliklerinin
    siyahiliği ile orantılı olduğunu gördük:
  • 3:43 - 3:45
    daha siyah,
  • 3:45 - 3:47
    daha ölüme değerdir.
  • 3:47 - 3:51
    Ön yargılar, öğretmenlerin öğrencileri
    nasıl cezalandırdığını da etkiler.
  • 3:52 - 3:56
    Meslektaşlarım ve ben,
    öğretmenlerin tekrarlanan ihlallerde
  • 3:56 - 4:00
    siyahi bir ortaokul öğrencisini,
  • 4:00 - 4:01
    beyaz bir öğrenciden
  • 4:01 - 4:03
    daha sert cezalandırma isteği
    belirttiğini gördük.
  • 4:03 - 4:05
    Son zamanlardaki bir çalışmada
  • 4:05 - 4:09
    öğretmenlerin siyahi öğrencilere
    bir grup gibi davranırken
  • 4:09 - 4:12
    beyazlara birey olarak
    davrandıklarını görüyoruz.
  • 4:12 - 4:16
    Örneğin siyahi bir öğrenci
    yaramazlık yaparsa
  • 4:16 - 4:21
    ve sonra farklı bir siyahi öğrenci
    birkaç gün sonra yaramazlık yaparsa
  • 4:21 - 4:24
    öğretmen ikinci siyahi öğrenciye
  • 4:24 - 4:26
    sanki ikinci kez
    yaramazlık yapmış gibi karşılık verir.
  • 4:27 - 4:30
    Bir çocuğun günahları
  • 4:30 - 4:32
    diğerine yıkılmış gibidir.
  • 4:32 - 4:35
    Dünyayı anlamak
  • 4:35 - 4:40
    biraz kontrol ve anlam ifade etmek,
  • 4:40 - 4:44
    sürekli bombardımana uğradığımız
    uyarıcılar için kategoriler yaratıyoruz.
  • 4:44 - 4:48
    Sınıflandırma ve tohumladığı ön yargılar
  • 4:48 - 4:53
    beynimizin daha hızlı ve etkili
    karar vermesine izin verir.
  • 4:53 - 4:55
    bunu iç güdüsel olarak
  • 4:55 - 4:58
    öngörülebilir görünen kalıplara
    dayanarak yapıyoruz.
  • 4:58 - 5:04
    Fakat yarattığımız sınıflandırmalar
    hızlı kararlar vermemizi sağladığı gibi
  • 5:04 - 5:07
    ön yargıları da güçlendirir.
  • 5:07 - 5:10
    Yani dünyayı görmemizi sağlayan şeyler
  • 5:11 - 5:13
    bizi kör de edebilir.
  • 5:14 - 5:18
    Seçimlerimizi zahmetsiz
    ve ihtilafsiz bir hâle getiriyor.
  • 5:19 - 5:21
    Yine de büyük bir bedeli oluyor.
  • 5:22 - 5:24
    Peki ne yapabiliriz?
  • 5:25 - 5:27
    Hepimiz ön yargılara karşı savunmasızız
  • 5:27 - 5:30
    fakat her zaman ön yargılı davranamayız.
  • 5:30 - 5:33
    Ön yargıları canlandırabilecek
    belirli koşullar olabilir
  • 5:33 - 5:36
    ve onu azaltabilecek
    diğer koşullar da var.
  • 5:36 - 5:38
    Bir örnek vereyim.
  • 5:39 - 5:43
    Birçok insan
    Nextdoor teknoloji şirketine aşinadır.
  • 5:44 - 5:51
    Tüm amaçları güçlü, sağlıklı
    ve güvenli mahalleler yaratmak.
  • 5:51 - 5:54
    Böylelikle mahallelerin
    bilgi toplayabileceği
  • 5:54 - 5:58
    ve paylaşabileceği
    bu çevrim içi alanı sunuyorlar.
  • 5:58 - 6:02
    Fakat Nextdoor
    yakın zamanda ırksal profiller ile ilgili
  • 6:02 - 6:03
    bir sorun yaşadıklarını fark etti.
  • 6:04 - 6:08
    Normalde insanlar
    camlarından dışarıya bakarlar
  • 6:08 - 6:12
    ve beyaz mahallelerinde
    siyahi bir adam görürler
  • 6:12 - 6:17
    ve hemen o adamın
    iyi biri olmadığına karar verirler,
  • 6:17 - 6:21
    cezai suç işlediğine dair
    bir kanıt olmasa bile.
  • 6:21 - 6:24
    Birçok yönden
    çevrim içi nasıl davrandığımız
  • 6:24 - 6:27
    gerçek dünyada nasıl
    davrandığımızın yansıması.
  • 6:27 - 6:32
    Fakat yapmak istemediğimiz,
    ön yargıları parçalarına ayırmadan ziyade
  • 6:32 - 6:35
    onları kuvvetlendiren ve
    ırksal farklılıkları derinleştiren
  • 6:36 - 6:38
    kullanımı kolay bir sistem oluşturmak.
  • 6:39 - 6:42
    Böylece Nextdoor'un kurucu ortağı
    ne yapılacağını belirlemek için
  • 6:42 - 6:44
    benimle ve başkalarıyla iletişime geçti.
  • 6:44 - 6:48
    Platformda ırksal profillemenin
    önüne geçilmesi için
  • 6:48 - 6:50
    bir ihtilaf eklemeleri gerekiyordu.
  • 6:50 - 6:53
    Böylece insanları yavaşlatacaklardı.
  • 6:53 - 6:55
    Nextdoor'un bir seçim yapması gerekiyordu
  • 6:55 - 6:58
    ve her tepkiye karşı
  • 6:58 - 7:00
    ihtilaf eklemeye karar verdiler.
  • 7:00 - 7:04
    Basit bir kontrol listesi
    ekleyerek bunu yaptılar.
  • 7:04 - 7:06
    Bu listede üç madde vardı.
  • 7:06 - 7:09
    Birincisi, kullanıcılardan duraklamalarını
  • 7:09 - 7:14
    ve düşünmelerini istediler,
    "Bu insanı şüpheli yapan neydi?"
  • 7:15 - 7:19
    "Siyahi adam" sınıflandırması
    şüphe kaynağı değildir.
  • 7:19 - 7:25
    İkinci olarak, kullanıcılardan
    kişinin fiziksel özelliklerini
  • 7:25 - 7:27
    sadece ırk ve cinsiyet olmadan
    tanımlamalarını istediler.
  • 7:28 - 7:31
    Üçüncü olarak, Nextdoor birçok insanın
  • 7:31 - 7:34
    ırksal profillemenin
    ne olduğunu bilmediğini
  • 7:34 - 7:36
    ya da onunla ilgilenmediğini fark etti.
  • 7:36 - 7:40
    Böylece Nexdoor onlara bir açıklama yaptı
  • 7:40 - 7:43
    ve bunun kesinlikle
    yasak olduğunu söyledi.
  • 7:43 - 7:46
    Birçoğunuz bu işaretleri havalimanlarında
  • 7:46 - 7:49
    ve metro istasyonlarında görmüşsünüzdür.
    "Eğer bir şey görüyorsan söyle."
  • 7:50 - 7:53
    Nexdoor bunu değiştirmeyi denedi.
  • 7:54 - 7:56
    "Eğer şüpheli bir şey görürsen
  • 7:56 - 7:58
    şüphesiz bir şey söyle."
  • 7:59 - 8:04
    Ve bu stratejiyi kullanarak,
    insanları yavaşlatarak
  • 8:04 - 8:10
    Nextdoor ırksal profillemeyi
    yüzde 75 oranında azaltmayı başardı.
  • 8:10 - 8:13
    İnsanlar bana şunu söyleyecekler:
  • 8:13 - 8:17
    "Sen her durumda
    ve her bağlamda ihtilal ekleyemezsin
  • 8:17 - 8:22
    ve özellikle de her zaman
    anlık kararlar alan insanlar için."
  • 8:23 - 8:25
    Fakat görünen o ki
    düşündüğümüzden daha fazlasına
  • 8:25 - 8:28
    ihtilal ekleyebiliriz.
  • 8:28 - 8:30
    Oaklan Polis Departmanı'nda
  • 8:30 - 8:32
    California'da
  • 8:32 - 8:35
    ben ve birlikte çalıştığım
    bazı meslektaşlarım
  • 8:35 - 8:38
    ciddi suç işlemeyen insanların
  • 8:38 - 8:42
    durdurulmalarını azaltmak için
    departmana yardımcı olduk.
  • 8:42 - 8:44
    Ve bunu, memurları
  • 8:44 - 8:49
    her çevirmeden önce ve sonra
    kendilerine soru sormaya iterek yaptık.
  • 8:49 - 8:52
    "Bu çevirme istihbarat liderliğinde mi,
  • 8:52 - 8:54
    evet ya da hayır?"
  • 8:55 - 8:57
    Başka bir ifadeyle
  • 8:58 - 9:02
    bu belirli kişiyi bir suçla bağlamak için
  • 9:02 - 9:04
    öncelikli bir bilgim var mı?
  • 9:05 - 9:06
    Bu soruyu,
  • 9:06 - 9:09
    polislerin çevirme sırasındaki
    formlarına ekleyerek
  • 9:09 - 9:11
    yavaşlarlar, duraklarlar, düşünürler.
  • 9:11 - 9:15
    "Neden bu insanı
    kenara çektirmeyi düşünüyorum?"
  • 9:17 - 9:22
    2017'de istihbarat odaklı bu soruyu
    forma eklemeden önce
  • 9:24 - 9:28
    memurlar şehir genelinde
    yaklaşık 32.000 çevirme yaptı.
  • 9:28 - 9:32
    Sonraki yıl, bu soru da eklenerek
  • 9:32 - 9:34
    çevirme sayısı 19.000'e düştü.
  • 9:34 - 9:39
    Sadece Afrikan-Amerikalı
    çevirmeleri yüzde 43 oranında düştü.
  • 9:40 - 9:44
    Ve daha az sayıda siyahi insanı durdurmak
    şehri daha tehlikeli hâle getirmedi.
  • 9:44 - 9:47
    Aslında suç oranı da düşmeye devam etti
  • 9:47 - 9:50
    ve şehir herkes için daha güvenli oldu.
  • 9:50 - 9:56
    Yani gereksiz çevirmelerin
    sayısını azaltmak bir çözüm olabilir.
  • 9:56 - 10:01
    Diğeri ise memurların yaptığı çevirmelerin
  • 10:01 - 10:02
    kalitesini artırmak olabilir.
  • 10:03 - 10:05
    Teknoloji burada bize yardım edebilir.
  • 10:05 - 10:08
    Hepimiz George Floyd'un ölümünü biliyoruz
  • 10:08 - 10:13
    çünkü yardım etmeye gelenler
  • 10:13 - 10:19
    polisle olan bu korkunç, ölümcül
    karşılaşmayı telefonlarıyla kaydettiler.
  • 10:19 - 10:24
    Fakat iyi bir şekilde kullanmadığımız
    her türlü teknolojiye de sahibiz.
  • 10:24 - 10:26
    Ükenin her bir yanındaki
    polis departmanlarının
  • 10:26 - 10:30
    artık vücuda giyilen
    kameralar takmaları gerekiyor,
  • 10:30 - 10:36
    yani biz yalnızca
    şiddetli ve korkunç karşılaşmaların değil
  • 10:36 - 10:39
    günlük etkileşimlerin de
    kayıtlarına sahibiz.
  • 10:39 - 10:41
    Standford'daki
    disiplinler arası bir ekiple
  • 10:41 - 10:44
    çok sayıdaki karşılaşmaları
    analiz etmek için
  • 10:44 - 10:48
    makine öğrenme tekniklerini
    kullanmaya başladık.
  • 10:48 - 10:52
    Bu, rutin trafik çevirmelerinde
    neler olduğunu daha iyi anlamak için.
  • 10:52 - 10:54
    Bulduğumuz şey,
  • 10:54 - 10:58
    polis memurları
    profesyonelce davransalar bile
  • 10:59 - 11:03
    siyahi sürücülerle, beyaz sürücülerle
    olduğundan daha az saygılı konuşurlar.
  • 11:04 - 11:08
    Aslında memurların
    tek başına kullandığı kelimelerden
  • 11:08 - 11:13
    siyahi mi yoksa beyaz bir sürücüyle mi
    konuştuklarını tahmin edebiliriz.
  • 11:13 - 11:19
    Problem, bu kameralardaki görüntülerin
    büyük çoğunluğunun
  • 11:19 - 11:21
    polis departmanları tarafından
  • 11:21 - 11:24
    dışarıda neler olduğunu anlamak için
  • 11:24 - 11:26
    ya da eğitimlerde kullanılmaması.
  • 11:27 - 11:28
    Bu bir utanç.
  • 11:29 - 11:34
    Nasıl rutin bir çevirme
    ölümcül bir karşılaşmaya dönebilir?
  • 11:34 - 11:36
    George Floyd'un olayında bu nasıl oldu?
  • 11:38 - 11:40
    Diğerlerinde nasıl oldu?
  • 11:40 - 11:43
    Büyük oğlum 16 yaşına geldiğinde,
  • 11:43 - 11:46
    beyaz insanlar ona baktıklarında
  • 11:46 - 11:48
    korku duyduklarını keşfetti.
  • 11:49 - 11:52
    Asansörler en kötüsü, dedi.
  • 11:52 - 11:55
    Bu kapılar kapandığında
  • 11:55 - 11:58
    insanlar bu küçük alanda
  • 11:58 - 12:02
    tehlikeyle ilişkilendirildiği öğretilen
    birisiyle kapana kısılıyorlar.
  • 12:03 - 12:06
    Oğlum onların rahatsızlıklarını seziyor
  • 12:06 - 12:09
    ve onları rahatlatmak için gülümsüyor,
  • 12:09 - 12:11
    korkularını yatıştırmak için.
  • 12:11 - 12:13
    Oğlum konuştuğunda
  • 12:13 - 12:15
    vücutları rahatlıyor.
  • 12:15 - 12:17
    Daha kolay nefes alıyorlar.
  • 12:17 - 12:20
    Ses tonundan, diksiyonundan,
  • 12:20 - 12:22
    kelime seçimlerinden zevk alıyorlar.
  • 12:23 - 12:25
    Onlardan biri gibi görünüyor.
  • 12:25 - 12:30
    Oğlumun babası gibi dışa dönük
    olduğunu düşünürdüm.
  • 12:30 - 12:33
    Fakat o anda, o konuşmada,
  • 12:34 - 12:39
    gülümsemesinin
    yabancılarla bağlantı kurmak istediğinin
  • 12:39 - 12:41
    bir işaret olmadığını fark ettim.
  • 12:42 - 12:46
    Bu, kendisini korumak için
    kullandığı bir tılsımdı
  • 12:46 - 12:52
    ve binlerce kez asansöre binerek edindiği
    bir hayatta kalma becerisiydi.
  • 12:52 - 12:58
    Ten renginin yarattığı
    ve hayatını tehlikeye atan gerilime
  • 12:59 - 13:02
    uyum sağlamayı öğreniyordu
  • 13:03 - 13:06
    Beynimizin ön yargılarla
    bağlandığını biliyoruz
  • 13:06 - 13:11
    ve bu ön yargıları engellemenin bir yolu
    varsayımlarımızın kanıtlarını duraklatmak
  • 13:11 - 13:13
    ve iyice düşünmek.
  • 13:13 - 13:15
    O hâlde kendimize sormalıyız:
  • 13:15 - 13:20
    Bir asansöre bindiğimizde
    hangi varsayımları bir araya getiriyoruz?
  • 13:22 - 13:23
    Ya da bir uçakta?
  • 13:24 - 13:28
    Kendimizi bilinçsiz ön yargılarımızdan
    nasıl haberdar ederiz?
  • 13:28 - 13:31
    Bu varsayımları kim güvende tutar?
  • 13:33 - 13:35
    Kim onları riske atar?
  • 13:36 - 13:38
    Bu soruları sorana dek
  • 13:39 - 13:44
    ve okullarımızın,
    mahkemelerimizin, polis departmanlarımızın
  • 13:44 - 13:47
    ve her kurumun
    aynı şeyi yapmasında ısrar edene dek
  • 13:48 - 13:53
    ön yargılarımızın
    bizi kör etmesine izin vereceğiz.
  • 13:53 - 13:55
    Ve izin verdiğimiz sürece
  • 13:56 - 13:59
    hiçbirimiz gerçekten güvende değiliz.
  • 14:02 - 14:03
    Teşekkürler.
Title:
Irksal ön yargı nasıl işler -- ve nasıl yok edilir
Speaker:
Jennifer L. Eberhardt
Description:

Beynimiz dünyayı anlamak, kalıpları tanımak ve hızlı kararlar vermek için sınıflandırmalar yapar. Fakat sınıflandırma yeteneği bilinçsiz ön yargı şeklinde ağır kayıplara neden olmaktadır. Bu güçlü konuşmada psikolog Jennifer L. Eberhardt, ön yargılarımızın toplumun her düzeyindeki siyahi insanları – okullardan ve sosyal medyadan, polislik faaliyetleri ve ceza yargılamasına kadar – ve ihtilal noktalarının oluşturulması nasıl aktif olarak engelleyip ve bu problemin sıkıntısına hitap ederek bize nasıl yardım edebileceğini tartışıyor.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
14:17

Turkish subtitles

Revisions Compare revisions