Irksal ön yargı nasıl işler -- ve nasıl yok edilir
- 
0:01 - 0:02Birkaç yıl önce,
- 
0:02 - 0:07O dönemde sadece
 5 yaşında olan oğlumla bir uçaktaydım.
- 
0:08 - 0:13Oğlum annesiyle beraber
 bu uçakta olmaktan çok mutluydu.
- 
0:13 - 0:16Etrafına bakıyor ve bir şeyleri
- 
0:16 - 0:18ve insanları kontrol ediyordu.
- 
0:18 - 0:20Bir adam gördü ve şöyle dedi,
- 
0:20 - 0:23"Hey! Bu adam babama benziyor!"
- 
0:24 - 0:26O adama baktım
- 
0:26 - 0:30ve hiçbir şeyi eşime benzemiyordu,
- 
0:30 - 0:31hem de hiçbir şeyi.
- 
0:31 - 0:34Sonra uçakta etrafa bakmaya başladım
- 
0:34 - 0:40ve bu adamın uçaktaki
 tek siyahi adam olduğunu fark ettim.
- 
0:41 - 0:42Ve düşündüm,
- 
0:42 - 0:44"Peki.
- 
0:44 - 0:47tüm siyahi insanların
 birbirlerine benzemediğ konusunda
- 
0:47 - 0:50oğlumla küçük bir konuşma yapacaktım.
- 
0:50 - 0:54Oğlum kafasını kaldırdı
 ve bana dedi ki,
- 
0:56 - 0:59"Umarım o uçağı soymaz."
- 
0:59 - 1:02Ben 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 - 1:23Ve gerçekten mutsuz yüzüyle
 bana doğru baktı
- 
1:24 - 1:25ve şöyle dedi,
- 
1:27 - 1:29"Neden böyle söylediğimi bilmiyorum.
- 
1:31 - 1:33Neden böyle düşündüğümü bilmiyorum."
- 
1:34 - 1:37Öylesine şiddetli
 ırkçı tabakalaşmayla yaşıyoruz ki
- 
1:37 - 1:42beş yaşındaki bir çocuk bile
 bundan sonra ne olacağını söyleyebilir,
- 
1:44 - 1:46şuça yatkın biri olmasa bile,
- 
1:46 - 1:49apaçık bir nefret olmadan bile.
- 
1:50 - 1:54Siyahlık ve suç arasındaki bu ilişki
- 
1:54 - 1:58beş yaşındaki oğlumun aklına girdi.
- 
2:00 - 2:03Bu ilişki tüm çocuklarımızın
 aklına girecek,
- 
2:04 - 2:06hatta bizim bile.
- 
2:07 - 2:10Zihinlerimiz dış dünyada görüğümüz
- 
2:10 - 2:12ırksal farklılıklarla şekillenir.
- 
2:13 - 2:18Anlatıcılar 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 - 2:31Araştırma takımım
 insanları laboratuvarımıza getirdiğinde
- 
2:31 - 2:33onları yüzlere maruz bıraktılar.
- 
2:33 - 2:40Siyah yüzlere maruz kalmak
 bulanık silah görsellerini
- 
2:40 - 2:44çok daha net ve hızlı görmelerini sağladı.
- 
2:44 - 2:47Ön yargılar sadece
 bizim ne gördüğümüzü değil,
- 
2:47 - 2:49nereye baktığımızı da kontrol eder.
- 
2:49 - 2:52İnsanları şiddet içeren suçu
 düşünmeye yönlendirmek
- 
2:52 - 2:56doğruca gözlerini siyah bir yüze
 çevirmelerine sebep olabilir
- 
2:56 - 2:59ve beyaz bir yüzden kaçırabilir.
- 
2:59 - 3:01Polis memurlarını, zaptetmeye, ateş etmeye
- 
3:01 - 3:04ve tutuklamaya düşünmeye yönlendirmek
- 
3:04 - 3:08onların gözlerini de
 siyah yüze çevirmelerine sebep oluyor.
- 
3:08 - 3:13Ön yargı, ceza adalet sistemimizin
 her yönüne bulaşabilir.
- 
3:13 - 3:16Ölüm cezasına uygun
 sanıkların geniş bir veri kümesinde,
- 
3:16 - 3:20daha siyah görünmenin
 ölüm cezası alma şansını
- 
3:20 - 3:22kurbanların beyaz olduğundan daha fazla,
- 
3:23 - 3:26iki katına çıkardığını bulduk.
- 
3:26 - 3:27Bu etki çok önemli,
- 
3:27 - 3:31biz suçun şiddetini
- 
3:31 - 3:33ve sanığın çekiciliğini
 kontrol etsek bile.
- 
3:33 - 3:36Ne için kontrol ettiğimiz önemli değil,
- 
3:36 - 3:39siyahi insanların cezalandırılmasının
- 
3:39 - 3:43fiziksel özelliklerinin
 siyahiliği ile orantılı olduğunu gördük:
- 
3:43 - 3:45daha siyah,
- 
3:45 - 3:47daha ölüme değerdir.
- 
3:47 - 3:51Ön yargılar, öğretmenlerin öğrencileri
 nasıl cezalandırdığını da etkiler.
- 
3:52 - 3:56Meslektaşlarım ve ben,
 öğretmenlerin tekrarlanan ihlallerde
- 
3:56 - 4:00siyahi bir ortaokul öğrencisini,
- 
4:00 - 4:01beyaz bir öğrenciden
- 
4:01 - 4:03daha sert cezalandırma isteği
 belirttiğini gördük.
- 
4:03 - 4:05Son zamanlardaki bir çalışmada
- 
4:05 - 4:09öğretmenlerin siyahi öğrencilere
 bir grup gibi davranırken
- 
4:09 - 4:12beyazlara birey olarak
 davrandıklarını görüyoruz.
- 
4:12 - 4:16Örneğin siyahi bir öğrenci
 yaramazlık yaparsa
- 
4:16 - 4:21ve sonra farklı bir siyahi öğrenci
 birkaç gün sonra yaramazlık yaparsa
- 
4:21 - 4:24öğretmen ikinci siyahi öğrenciye
- 
4:24 - 4:26sanki ikinci kez
 yaramazlık yapmış gibi karşılık verir.
- 
4:27 - 4:30Bir çocuğun günahları
- 
4:30 - 4:32diğerine yıkılmış gibidir.
- 
4:32 - 4:35Dünyayı anlamak
- 
4:35 - 4:40biraz kontrol ve anlam ifade etmek,
- 
4:40 - 4:44sürekli bombardımana uğradığımız
 uyarıcılar için kategoriler yaratıyoruz.
- 
4:44 - 4:48Sınıflandırma ve tohumladığı ön yargılar
- 
4:48 - 4:53beynimizin daha hızlı ve etkili
 karar vermesine izin verir.
- 
4:53 - 4:55bunu iç güdüsel olarak
- 
4:55 - 4:58öngörülebilir görünen kalıplara
 dayanarak yapıyoruz.
- 
4:58 - 5:04Fakat yarattığımız sınıflandırmalar
 hızlı kararlar vermemizi sağladığı gibi
- 
5:04 - 5:07ön yargıları da güçlendirir.
- 
5:07 - 5:10Yani dünyayı görmemizi sağlayan şeyler
- 
5:11 - 5:13bizi kör de edebilir.
- 
5:14 - 5:18Seçimlerimizi zahmetsiz
 ve ihtilafsiz bir hâle getiriyor.
- 
5:19 - 5:21Yine de büyük bir bedeli oluyor.
- 
5:22 - 5:24Peki ne yapabiliriz?
- 
5:25 - 5:27Hepimiz ön yargılara karşı savunmasızız
- 
5:27 - 5:30fakat her zaman ön yargılı davranamayız.
- 
5:30 - 5:33Ön yargıları canlandırabilecek
 belirli koşullar olabilir
- 
5:33 - 5:36ve onu azaltabilecek
 diğer koşullar da var.
- 
5:36 - 5:38Bir örnek vereyim.
- 
5:39 - 5:43Birçok insan
 Nextdoor teknoloji şirketine aşinadır.
- 
5:44 - 5:51Tüm amaçları güçlü, sağlıklı
 ve güvenli mahalleler yaratmak.
- 
5:51 - 5:54Böylelikle mahallelerin
 bilgi toplayabileceği
- 
5:54 - 5:58ve paylaşabileceği
 bu çevrim içi alanı sunuyorlar.
- 
5:58 - 6:02Fakat Nextdoor
 yakın zamanda ırksal profiller ile ilgili
- 
6:02 - 6:03bir sorun yaşadıklarını fark etti.
- 
6:04 - 6:08Normalde insanlar
 camlarından dışarıya bakarlar
- 
6:08 - 6:12ve beyaz mahallelerinde
 siyahi bir adam görürler
- 
6:12 - 6:17ve hemen o adamın
 iyi biri olmadığına karar verirler,
- 
6:17 - 6:21cezai suç işlediğine dair
 bir kanıt olmasa bile.
- 
6:21 - 6:24Birçok yönden
 çevrim içi nasıl davrandığımız
- 
6:24 - 6:27gerçek dünyada nasıl
 davrandığımızın yansıması.
- 
6:27 - 6:32Fakat yapmak istemediğimiz,
 ön yargıları parçalarına ayırmadan ziyade
- 
6:32 - 6:35onları kuvvetlendiren ve
 ırksal farklılıkları derinleştiren
- 
6:36 - 6:38kullanımı kolay bir sistem oluşturmak.
- 
6:39 - 6:42Böylece Nextdoor'un kurucu ortağı
 ne yapılacağını belirlemek için
- 
6:42 - 6:44benimle ve başkalarıyla iletişime geçti.
- 
6:44 - 6:48Platformda ırksal profillemenin
 önüne geçilmesi için
- 
6:48 - 6:50bir ihtilaf eklemeleri gerekiyordu.
- 
6:50 - 6:53Böylece insanları yavaşlatacaklardı.
- 
6:53 - 6:55Nextdoor'un bir seçim yapması gerekiyordu
- 
6:55 - 6:58ve her tepkiye karşı
- 
6:58 - 7:00ihtilaf eklemeye karar verdiler.
- 
7:00 - 7:04Basit bir kontrol listesi
 ekleyerek bunu yaptılar.
- 
7:04 - 7:06Bu listede üç madde vardı.
- 
7:06 - 7:09Birincisi, kullanıcılardan duraklamalarını
- 
7:09 - 7:14ve düşünmelerini istediler,
 "Bu insanı şüpheli yapan neydi?"
- 
7:15 - 7:19"Siyahi adam" sınıflandırması
 şüphe kaynağı değildir.
- 
7:19 - 7:25İkinci olarak, kullanıcılardan
 kişinin fiziksel özelliklerini
- 
7:25 - 7:27sadece ırk ve cinsiyet olmadan
 tanımlamalarını istediler.
- 
7:28 - 7:31Üçüncü olarak, Nextdoor birçok insanın
- 
7:31 - 7:34ırksal profillemenin
 ne olduğunu bilmediğini
- 
7:34 - 7:36ya da onunla ilgilenmediğini fark etti.
- 
7:36 - 7:40Böylece Nexdoor onlara bir açıklama yaptı
- 
7:40 - 7:43ve bunun kesinlikle
 yasak olduğunu söyledi.
- 
7:43 - 7:46Birçoğunuz bu işaretleri havalimanlarında
- 
7:46 - 7:49ve metro istasyonlarında görmüşsünüzdür.
 "Eğer bir şey görüyorsan söyle."
- 
7:50 - 7:53Nexdoor bunu değiştirmeyi denedi.
- 
7:54 - 7:56"Eğer şüpheli bir şey görürsen
- 
7:56 - 7:58şüphesiz bir şey söyle."
- 
7:59 - 8:04Ve bu stratejiyi kullanarak,
 insanları yavaşlatarak
- 
8:04 - 8:10Nextdoor ırksal profillemeyi
 yüzde 75 oranında azaltmayı başardı.
- 
8:10 - 8:13İnsanlar bana şunu söyleyecekler:
- 
8:13 - 8:17"Sen her durumda
 ve her bağlamda ihtilal ekleyemezsin
- 
8:17 - 8:22ve özellikle de her zaman
 anlık kararlar alan insanlar için."
- 
8:23 - 8:25Fakat görünen o ki
 düşündüğümüzden daha fazlasına
- 
8:25 - 8:28ihtilal ekleyebiliriz.
- 
8:28 - 8:30Oaklan Polis Departmanı'nda
- 
8:30 - 8:32California'da
- 
8:32 - 8:35ben ve birlikte çalıştığım
 bazı meslektaşlarım
- 
8:35 - 8:38ciddi suç işlemeyen insanların
- 
8:38 - 8:42durdurulmalarını azaltmak için
 departmana yardımcı olduk.
- 
8:42 - 8:44Ve bunu, memurları
- 
8:44 - 8:49her çevirmeden önce ve sonra
 kendilerine soru sormaya iterek yaptık.
- 
8:49 - 8:52"Bu çevirme istihbarat liderliğinde mi,
- 
8:52 - 8:54evet ya da hayır?"
- 
8:55 - 8:57Başka bir ifadeyle
- 
8:58 - 9:02bu belirli kişiyi bir suçla bağlamak için
- 
9:02 - 9:04öncelikli bir bilgim var mı?
- 
9:05 - 9:06Bu soruyu,
- 
9:06 - 9:09polislerin çevirme sırasındaki
 formlarına ekleyerek
- 
9:09 - 9:11yavaşlarlar, duraklarlar, düşünürler.
- 
9:11 - 9:15"Neden bu insanı
 kenara çektirmeyi düşünüyorum?"
- 
9:17 - 9:222017'de istihbarat odaklı bu soruyu
 forma eklemeden önce
- 
9:24 - 9:28memurlar şehir genelinde
 yaklaşık 32.000 çevirme yaptı.
- 
9:28 - 9:32Sonraki yıl, bu soru da eklenerek
- 
9:32 - 9:34çevirme sayısı 19.000'e düştü.
- 
9:34 - 9:39Sadece Afrikan-Amerikalı
 çevirmeleri yüzde 43 oranında düştü.
- 
9:40 - 9:44Ve daha az sayıda siyahi insanı durdurmak
 şehri daha tehlikeli hâle getirmedi.
- 
9:44 - 9:47Aslında suç oranı da düşmeye devam etti
- 
9:47 - 9:50ve şehir herkes için daha güvenli oldu.
- 
9:50 - 9:56Yani gereksiz çevirmelerin
 sayısını azaltmak bir çözüm olabilir.
- 
9:56 - 10:01Diğeri ise memurların yaptığı çevirmelerin
- 
10:01 - 10:02kalitesini artırmak olabilir.
- 
10:03 - 10:05Teknoloji burada bize yardım edebilir.
- 
10:05 - 10:08Hepimiz George Floyd'un ölümünü biliyoruz
- 
10:08 - 10:13çünkü yardım etmeye gelenler
- 
10:13 - 10:19polisle olan bu korkunç, ölümcül
 karşılaşmayı telefonlarıyla kaydettiler.
- 
10:19 - 10:24Fakat iyi bir şekilde kullanmadığımız
 her türlü teknolojiye de sahibiz.
- 
10:24 - 10:26Ükenin her bir yanındaki
 polis departmanlarının
- 
10:26 - 10:30artık vücuda giyilen
 kameralar takmaları gerekiyor,
- 
10:30 - 10:36yani biz yalnızca
 şiddetli ve korkunç karşılaşmaların değil
- 
10:36 - 10:39günlük etkileşimlerin de
 kayıtlarına sahibiz.
- 
10:39 - 10:41Standford'daki
 disiplinler arası bir ekiple
- 
10:41 - 10:44çok sayıdaki karşılaşmaları
 analiz etmek için
- 
10:44 - 10:48makine öğrenme tekniklerini
 kullanmaya başladık.
- 
10:48 - 10:52Bu, rutin trafik çevirmelerinde
 neler olduğunu daha iyi anlamak için.
- 
10:52 - 10:54Bulduğumuz şey,
- 
10:54 - 10:58polis memurları
 profesyonelce davransalar bile
- 
10:59 - 11:03siyahi sürücülerle, beyaz sürücülerle
 olduğundan daha az saygılı konuşurlar.
- 
11:04 - 11:08Aslında memurların
 tek başına kullandığı kelimelerden
- 
11:08 - 11:13siyahi mi yoksa beyaz bir sürücüyle mi
 konuştuklarını tahmin edebiliriz.
- 
11:13 - 11:19Problem, bu kameralardaki görüntülerin
 büyük çoğunluğunun
- 
11:19 - 11:21polis departmanları tarafından
- 
11:21 - 11:24dışarıda neler olduğunu anlamak için
- 
11:24 - 11:26ya da eğitimlerde kullanılmaması.
- 
11:27 - 11:28Bu bir utanç.
- 
11:29 - 11:34Nasıl rutin bir çevirme
 ölümcül bir karşılaşmaya dönebilir?
- 
11:34 - 11:36George Floyd'un olayında bu nasıl oldu?
- 
11:38 - 11:40Diğerlerinde nasıl oldu?
- 
11:40 - 11:43Büyük oğlum 16 yaşına geldiğinde,
- 
11:43 - 11:46beyaz insanlar ona baktıklarında
- 
11:46 - 11:48korku duyduklarını keşfetti.
- 
11:49 - 11:52Asansörler en kötüsü, dedi.
- 
11:52 - 11:55Bu kapılar kapandığında
- 
11:55 - 11:58insanlar bu küçük alanda
- 
11:58 - 12:02tehlikeyle ilişkilendirildiği öğretilen
 birisiyle kapana kısılıyorlar.
- 
12:03 - 12:06Oğlum onların rahatsızlıklarını seziyor
- 
12:06 - 12:09ve onları rahatlatmak için gülümsüyor,
- 
12:09 - 12:11korkularını yatıştırmak için.
- 
12:11 - 12:13Oğlum konuştuğunda
- 
12:13 - 12:15vücutları rahatlıyor.
- 
12:15 - 12:17Daha kolay nefes alıyorlar.
- 
12:17 - 12:20Ses tonundan, diksiyonundan,
- 
12:20 - 12:22kelime seçimlerinden zevk alıyorlar.
- 
12:23 - 12:25Onlardan biri gibi görünüyor.
- 
12:25 - 12:30Oğlumun babası gibi dışa dönük
 olduğunu düşünürdüm.
- 
12:30 - 12:33Fakat o anda, o konuşmada,
- 
12:34 - 12:39gülümsemesinin
 yabancılarla bağlantı kurmak istediğinin
- 
12:39 - 12:41bir işaret olmadığını fark ettim.
- 
12:42 - 12:46Bu, kendisini korumak için
 kullandığı bir tılsımdı
- 
12:46 - 12:52ve binlerce kez asansöre binerek edindiği
 bir hayatta kalma becerisiydi.
- 
12:52 - 12:58Ten renginin yarattığı
 ve hayatını tehlikeye atan gerilime
- 
12:59 - 13:02uyum sağlamayı öğreniyordu
- 
13:03 - 13:06Beynimizin ön yargılarla
 bağlandığını biliyoruz
- 
13:06 - 13:11ve bu ön yargıları engellemenin bir yolu
 varsayımlarımızın kanıtlarını duraklatmak
- 
13:11 - 13:13ve iyice düşünmek.
- 
13:13 - 13:15O hâlde kendimize sormalıyız:
- 
13:15 - 13:20Bir asansöre bindiğimizde
 hangi varsayımları bir araya getiriyoruz?
- 
13:22 - 13:23Ya da bir uçakta?
- 
13:24 - 13:28Kendimizi bilinçsiz ön yargılarımızdan
 nasıl haberdar ederiz?
- 
13:28 - 13:31Bu varsayımları kim güvende tutar?
- 
13:33 - 13:35Kim onları riske atar?
- 
13:36 - 13:38Bu soruları sorana dek
- 
13:39 - 13:44ve okullarımızın,
 mahkemelerimizin, polis departmanlarımızın
- 
13:44 - 13:47ve her kurumun
 aynı şeyi yapmasında ısrar edene dek
- 
13:48 - 13:53ön yargılarımızın
 bizi kör etmesine izin vereceğiz.
- 
13:53 - 13:55Ve izin verdiğimiz sürece
- 
13:56 - 13:59hiçbirimiz gerçekten güvende değiliz.
- 
14:02 - 14:03Teşekkürler.
- Title:
- Irksal ön yargı nasıl işler -- ve nasıl yok edilir
- Speaker:
- Jennifer L. Eberhardt
- Description:
- 
    more » « lessBeynimiz 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. 
- Video Language:
- English
- Team:
 closed TED closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 14:17
|   | Cihan Ekmekçi edited Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Cihan Ekmekçi approved Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Cihan Ekmekçi accepted Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Cihan Ekmekçi edited Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Murat Mutlu edited Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Cihan Ekmekçi declined Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Cihan Ekmekçi edited Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it | |
|   | Murat Mutlu edited Turkish subtitles for How racial bias works -- and how to disrupt it |