< Return to Video

Bu kadar veri ile ne yapacağız?

  • 0:01 - 0:04
    Teknoloji bize çok şey getirdi:
  • 0:04 - 0:07
    Aya ayak basılması, İnternet,
  • 0:07 - 0:09
    insan geninin sıralanabilmesi.
  • 0:09 - 0:13
    Fakat aynı zamanda en derin
    korkularımızın çoğunu da tetikliyor
  • 0:13 - 0:15
    ve yaklaşık 30 yıl önce
  • 0:15 - 0:17
    kültür eleştirmeni Neil Postman,
  • 0:17 - 0:19
    bu etkileşimi harika bir şekilde işleyen
  • 0:19 - 0:22
    "Ölesiye Eğlenelim" isimli kitabı yazdı.
  • 0:22 - 0:24
    Kitapta, George Orwell ve
  • 0:24 - 0:26
    Aldous Huxley'nin distopik görüşlerini
  • 0:26 - 0:30
    karşılaştırırken şöyle diyordu:
  • 0:30 - 0:33
    Orwell, tutsak bir topluma
  • 0:33 - 0:35
    dönüşeceğimizden kaygılıydı.
  • 0:35 - 0:39
    Huxley, anlamsız bir kültüre
    dönüşmemizden korkuyordu.
  • 0:39 - 0:41
    Orwell, gerçeğin bizden
  • 0:41 - 0:43
    saklanacağından ve Huxley,
  • 0:43 - 0:45
    ilgisizlikler diyarında boğulacağımızdan
  • 0:45 - 0:48
    endişeleniyordu.
  • 0:48 - 0:50
    Kısaca, iki seçenek var:
  • 0:50 - 0:52
    Ya 'Big Brother' bizi izleyecekti
  • 0:52 - 0:55
    ya da biz 'Big Brother'ı izleyecektik.
  • 0:55 - 0:57
    (Gülüşmeler)
  • 0:57 - 0:59
    Fakat bu böyle olmak zorunda değil.
  • 0:59 - 1:02
    Biz bilgi ve teknolojinin pasif
    tüketicileri değiliz.
  • 1:02 - 1:04
    Bunların hayatımızdaki rollerini ve
  • 1:04 - 1:07
    nasıl anlam çıkaracağımızı belirliyoruz,
  • 1:07 - 1:08
    fakat bunu yapmak için en azından
  • 1:08 - 1:12
    nasıl düşündüğümüz gibi nasıl
  • 1:12 - 1:14
    kodladığımıza da dikkat etmeliyiz.
  • 1:14 - 1:17
    Sorular sormak zorundayız, zor sorular,
  • 1:17 - 1:19
    bu şekilde bir şeyleri saymaktan öteye
  • 1:19 - 1:21
    onları anlamaya başlayabiliriz.
  • 1:21 - 1:24
    Sürekli dünyada ne kadar veri olduğu
  • 1:24 - 1:26
    hakkında hikâyeler dinliyoruz
  • 1:26 - 1:28
    ama söz konusu büyük veri
  • 1:28 - 1:30
    ve onu yorumlamaktaki zorluklar olunca,
  • 1:30 - 1:32
    verinin büyüklüğü çok da önemli değil.
  • 1:32 - 1:35
    Verilerin hareket etme hızı
  • 1:35 - 1:37
    ve çok çeşitli veri türleri var.
  • 1:37 - 1:40
    Birkaç tane örnek vermek gerekirse:
  • 1:40 - 1:42
    Görüntüler,
  • 1:42 - 1:46
    yazı,
  • 1:46 - 1:48
    video,
  • 1:48 - 1:50
    ses.
  • 1:50 - 1:53
    Tüm bu farklı verilerin ortak noktası ise,
  • 1:53 - 1:55
    insanlar tarafından yaratılmış
  • 1:55 - 1:58
    ve bir içeriğe sahip olmalarıdır.
  • 1:58 - 2:00
    Şu anda Chicago Illinois Üniversitesi'nden,
  • 2:00 - 2:02
    Sağlık Medya İşbirliği adında
  • 2:02 - 2:05
    veri bilimci bir grup, Hastalık
    Kontrol Merkezi
  • 2:05 - 2:08
    ile birlikte insanların
    sigarayı bırakması
  • 2:08 - 2:09
    hakkında nasıl konuştuğunu,
  • 2:09 - 2:12
    elektronik sigaralar için söylenenleri
  • 2:12 - 2:15
    ve bu insanların sigarayı bırakması için
  • 2:15 - 2:17
    nasıl yardımcı olabileceklerini
  • 2:17 - 2:19
    bulmak için çalışıyorlar.
  • 2:19 - 2:21
    İşin ilginç yanı, insanların
  • 2:21 - 2:23
    sigara içme hakkında nasıl konuştuğunu
  • 2:23 - 2:25
    anlamanız için öncelikle, "içmek"
  • 2:25 - 2:27
    derken neden bahsettiklerini
    anlamanız gerekiyor.
  • 2:27 - 2:31
    Twitter'da dört ana başlıkta toplamışlar:
  • 2:31 - 2:34
    Öncelikle, "Sigara içmek".
  • 2:34 - 2:37
    İkinci olarak, "Ot içmek".
  • 2:37 - 2:40
    Üçüncü sırada: "Dumanı tüten pirzolalar"
  • 2:40 - 2:43
    ve son olarak, "Hatun, bir içim su".
  • 2:43 - 2:46
    (Gülüşmeler)
  • 2:46 - 2:49
    Sonra da mesela şunu düşünmek gerekiyor:
  • 2:49 - 2:51
    Elektronik sigaralar hakkında
    ne konuşuyorlar?
  • 2:51 - 2:53
    İnsanların bunu yapmasının birçok yolu var
  • 2:53 - 2:55
    ve görsellerden de görebileceğiniz gibi
  • 2:55 - 2:58
    karmaşık bir sorgu türü.
  • 2:58 - 3:01
    Bunun bize hatırlattığı şey ise,
  • 3:01 - 3:04
    dilin insanlar tarafından yaratıldığı,
  • 3:04 - 3:06
    insanların dağınık ve karmaşık olduğu
  • 3:06 - 3:09
    ve metafor, jargon ve argo kullanmamız.
  • 3:09 - 3:12
    Hem de bunu birçok farklı dilde
    7/24 yapmamız
  • 3:12 - 3:15
    ve bir yolunu bulur bulmaz değiştirmemiz.
  • 3:15 - 3:20
    Peki şimdi CDC (Hastalık Kontrol
    Merkezi)'nin yayınladığı,
  • 3:20 - 3:23
    boğazında bir delik olan kadını gösteren
  • 3:23 - 3:25
    oldukça görsel ve rahatsız edici
  • 3:25 - 3:27
    bu televizyon reklamları,
  • 3:27 - 3:29
    gerçekten insanların sigarayı
  • 3:29 - 3:31
    bırakmasına yardımcı oldu mu?
  • 3:31 - 3:35
    Sağlık Medya İşbirliği, veri limitlerini
    sınırlandırdı
  • 3:35 - 3:37
    ama bu reklamlar hakkında
    şuna karar verdiler
  • 3:37 - 3:40
    — onları görmüş olabilirsiniz —
  • 3:40 - 3:42
    Bu reklamlar, insanları şok edici bir
  • 3:42 - 3:44
    düşünce sürecine sokarak etkiler
  • 3:44 - 3:48
    ve bu sonraki davranışlara da
    etkide bulunabilir.
  • 3:48 - 3:52
    Bu projede benim takdir ettiğim
    ve hayran olduğum,
  • 3:52 - 3:53
    insanların gerçek ihtiyaçlarına
  • 3:53 - 3:57
    dayanması gerçeğinden başka,
  • 3:57 - 4:00
    bir ilgisizlik denizinin karşısında,
  • 4:00 - 4:05
    cesaretin harika bir örnek olmasıdır.
  • 4:05 - 4:08
    Bu nedenle, sadece yorumlama
    zorluklarına neden olan
  • 4:08 - 4:11
    büyük veri değildir, çünkü kabul edelim,
  • 4:11 - 4:13
    insanlar olarak, herhangi bir veri
    miktarını almada,
  • 4:13 - 4:16
    ne kadar küçük olursa olsun
    ve bozulursa bozulsun,
  • 4:16 - 4:17
    çok zengin bir tarihe sahibiz.
  • 4:17 - 4:21
    Uzun yıllar önce, eski başkan
    Ronald Reagan'ın,
  • 4:21 - 4:24
    gerçekler aptalca şeylerdir açıklaması
  • 4:24 - 4:25
    yaptığı için çok eleştirildiğini
  • 4:25 - 4:29
    hatırlayabilirsin.
  • 4:29 - 4:31
    Açık konuşalım, bu açıklama bir
    dil sürçmesiydi.
  • 4:31 - 4:34
    Gerçekte Boston Katliamı davalarında,
  • 4:34 - 4:36
    John Adams'ın İngiliz askerlerini
    savunmasını -
  • 4:36 - 4:40
    "Gerçekler acıdır"'ı alıntılamaya çalıştı.
  • 4:40 - 4:42
    Aslında, söylediği şeyde tesadüfi
    bir bilgeliğin
  • 4:42 - 4:46
    parçası olduğunu düşünüyorum,
  • 4:46 - 4:48
    çünkü gerçekler acıdır,
  • 4:48 - 4:51
    ama bazen aynı zamanda aptalcadır.
  • 4:51 - 4:53
    Bunun benim için neden
    çok önemli olduğu
  • 4:53 - 4:57
    hakkında kişisel bir öykü
    anlatmak istiyorum.
  • 4:57 - 4:59
    Bir nefes almam gerekiyor.
  • 4:59 - 5:02
    Oğlum Isaac'e, 2 yaşındayken,
  • 5:02 - 5:04
    otizm tanısı konuldu
  • 5:04 - 5:07
    ve mutlu, neşeli, sevgi dolu,
  • 5:07 - 5:09
    şefkatli küçük adamdı
  • 5:09 - 5:12
    ama sözcük sayısı - o sırada hiç yoktu -
    iletişimsel mimikler
  • 5:12 - 5:14
    ve kısa göz teması gibi şeylerin
  • 5:14 - 5:17
    bakıldığı gelişimsel
    değerlendirme ölçümleri,
  • 5:17 - 5:21
    onun gelişimsel düzeyinin,
  • 5:21 - 5:23
    9 aylık bir bebeğin gelişim düzeyinde
  • 5:23 - 5:27
    olduğunu gösterdi.
  • 5:27 - 5:30
    Tanı gerçeklere dayalı olarak doğruydu
  • 5:30 - 5:33
    ama tüm hikâye bu değildi.
  • 5:33 - 5:35
    Yaklaşık bir buçuk yıl sonra,
  • 5:35 - 5:37
    hemen hemen 4 yaşındayken,
  • 5:37 - 5:39
    bir gün bilgisayarın önünde,
  • 5:39 - 5:45
    kadınlar üzerine Google görsel
    arama yaparken buldum.
  • 5:45 - 5:48
    "Kidın" yazılmış.
  • 5:48 - 5:51
    Her obsesif ebeveynin
    yapacağı şeyi yaptım;
  • 5:51 - 5:53
    daha önce neyin aranmış
    olduğunu görmek için
  • 5:53 - 5:56
    hemen "geri" düğmesine
    tıklamaya başladım.
  • 5:56 - 5:58
    Arananlar sırasıyla; erkekler,
  • 5:58 - 6:06
    okul, otobüs ve bilgisayardı.
  • 6:06 - 6:08
    Buz kesildim,
  • 6:08 - 6:10
    çünkü O'nun okuması bir yana harfleri
  • 6:10 - 6:12
    söyleyebildiğini bilmiyorduk.
  • 6:12 - 6:14
    "Isaac, Bunu nasıl yaptın?" diye sordum.
  • 6:14 - 6:16
    Isaac bana çok ciddi bir şekilde baktı
  • 6:16 - 6:20
    ve "Kutunun içine yazılır" dedi.
  • 6:20 - 6:23
    İletişimi kendi kendine öğreniyordu.
  • 6:23 - 6:26
    Ama biz yanlış yere bakıyorduk
  • 6:26 - 6:29
    ve bu, değerlendirmelerin ve analizlerin,
  • 6:29 - 6:31
    bir ölçümü — bu vakada, sözel iletişim —
    olduğundan
  • 6:31 - 6:34
    fazla ve yaratıcı sorun çözme gibi
    diğer ölçümleri az
  • 6:34 - 6:39
    değerlendirdiğinde olan şeydir.
  • 6:39 - 6:42
    İletişim, Isaac için zordu
  • 6:42 - 6:44
    ve bu yüzden bilmesi gereken şeyi
  • 6:44 - 6:47
    öğrenmek için geçici bir çözüm buldu.
  • 6:47 - 6:48
    Bunu düşündüğünüzde, çok mantıklı geliyor,
  • 6:48 - 6:51
    çünkü bir soru oluşturmak,
  • 6:51 - 6:53
    gerçekten karmaşık bir süreçtir.
  • 6:53 - 6:56
    Ama o, arama kutusuna bir kelime yazarak
  • 6:56 - 7:00
    kendi kendine çoğu şeyi yapabildi.
  • 7:00 - 7:03
    Bundan dolayı bu küçük an,
  • 7:03 - 7:05
    benim ve ailemizin üzerinde derin
  • 7:05 - 7:07
    bir etki bıraktı.
  • 7:07 - 7:10
    Onunla ilgili olan şeye ilişkin referans
    sistemimizin değişmesine
  • 7:10 - 7:12
    ve biraz daha az endişelenmemize ve
  • 7:12 - 7:15
    becerikliliğini daha fazla takdir etmemize
  • 7:15 - 7:17
    yardım etti.
  • 7:17 - 7:20
    Gerçekler aptalca şeylerdir.
  • 7:20 - 7:23
    Yanlış kullanıma açıktır, inatçıdırlar
  • 7:23 - 7:24
    ya da başka türlü.
  • 7:24 - 7:27
    Emily Willinghan adında, bilim insanı olan
    bir arkadaşım var.
  • 7:27 - 7:30
    Kısa bir süre önce Forbes için
  • 7:30 - 7:32
    "Otizmle İlgili En Tuhaf 10 Gerçek"
  • 7:32 - 7:34
    başlıklı bir makale yazdı.
  • 7:34 - 7:37
    Bütünüyle bir listeydi.
  • 7:37 - 7:40
    İnternet her şey için suçlanır, doğru mu?
  • 7:40 - 7:44
    Elbette anneler de.
  • 7:44 - 7:46
    Aslında daha fazlası var.
  • 7:46 - 7:49
    "Anne" kategorisinde bir sürü var.
  • 7:49 - 7:54
    Listenin oldukça dolu ve ilginç
    olduğunu burada görebilirsiniz.
  • 7:54 - 7:56
    Ben şahsen otoyolların yakınında hamile
  • 7:56 - 8:00
    kalmanın büyük bir hayranıyım.
  • 8:00 - 8:01
    En sonuncusu ilginç,
  • 8:01 - 8:04
    çünkü "buzdolabı anne" terimi,
  • 8:04 - 8:07
    gerçekte otizmin nedeni için
  • 8:07 - 8:08
    orijinal hipotezdi ve
  • 8:08 - 8:11
    soğuk ve sevgi göstermeyen birisi
    anlamına gelmekteydi.
  • 8:11 - 8:13
    Bu noktada, "Tamam Susan,
  • 8:13 - 8:14
    veri alabilir, bilgi alabilirsin,
  • 8:14 - 8:17
    bir şeyleri anlamlandırabilirsin"
    diye düşünüyor olabilirsiniz.
  • 8:17 - 8:21
    Bu doğru, kesinlikle doğru
  • 8:21 - 8:26
    ancak zorluk, bunun dışında
  • 8:26 - 8:29
    kendimize anlam çıkarmayı
  • 8:29 - 8:31
    denemek için fırsatımız olmasıdır.
  • 8:31 - 8:37
    Açıkçası veri anlam oluşturmaz.
    Biz yaparız.
  • 8:37 - 8:40
    Dolayısıyla iş adamları, tüketiciler,
  • 8:40 - 8:42
    hastalar, vatandaşlar olarak
  • 8:42 - 8:45
    sorumluluğa sahibiz.
  • 8:45 - 8:47
    Kritik düşünme becerilerimize odaklanmaya
  • 8:47 - 8:50
    daha fazla zaman harcamalıyız
    diye düşünüyorum.
  • 8:50 - 8:51
    Neden?
  • 8:51 - 8:54
    Çünkü tarihimizde bu noktada,
  • 8:54 - 8:56
    defalarca duyduğumuz gibi,
  • 8:56 - 8:58
    yıldırım hızıyla eksabayt verileri
  • 8:58 - 9:00
    işleyebiliriz
  • 9:00 - 9:03
    ve çok daha hızlı ve etkili bir biçimde
    kötü kararlar alma
  • 9:03 - 9:05
    potansiyeline sahibiz.
  • 9:05 - 9:10
    Geçmişte yaptığımızdan
    çok daha büyük bir etkiyle.
  • 9:10 - 9:12
    Müthiş, değil mi?
  • 9:12 - 9:15
    Dolayısıyla bunun yerine yapmamız
    gereken şey,
  • 9:15 - 9:17
    etik, felsefe, sözbilim,
    toplumlar ve sosyoloji
  • 9:17 - 9:20
    ve sosyal bilimler gibi şeyler üzerine
  • 9:20 - 9:25
    daha fazla vakit harcamak,
  • 9:26 - 9:28
    çünkü onlar bize büyük veriler için
  • 9:28 - 9:31
    çok önemli içerik sağlar ve
  • 9:31 - 9:33
    iyi eleştirel düşünürler olmamıza
    yardım ederler.
  • 9:33 - 9:38
    Sonuçta, bir tartışmada bir sorun
  • 9:38 - 9:40
    fark edebilirsem, bunun sayılarla
    ya da kelimelerle
  • 9:40 - 9:43
    ifade edilip edilmediği çok önemli değil.
  • 9:43 - 9:46
    Bu,
  • 9:46 - 9:50
    onay ön yargılarını ve yanlış
    ilişkileri kendi kendimize
  • 9:50 - 9:52
    bulmayı öğrenme ve 30 metreden çıplak
  • 9:52 - 9:54
    bir duygusal çağrıyı fark etme
  • 9:54 - 9:56
    anlamına gelir,
  • 9:56 - 9:58
    çünkü bir şeylerden sonra
    gerçekleşen şeyler,
  • 9:58 - 10:01
    ondan dolayı oldu anlamına gelmez,
    zorunlu olarak
  • 10:01 - 10:03
    ve bir saniye ukalalık etmeme izin
    verirseniz,
  • 10:03 - 10:08
    Romalılar buna,
    "önceki olayı bir sonrakinin
  • 10:08 - 10:11
    nedeni gösterme yanlışı" derler.
  • 10:11 - 10:15
    Bu, demografi gibi disiplinleri
    sorgulama anlamına gelir.
  • 10:15 - 10:17
    Neden? Çünkü aslında yapmayı
    düşündüğümüz ve olduğumuz
  • 10:17 - 10:20
    şeylerin verilerinin aksine,
    cinsiyetimiz,
  • 10:20 - 10:21
    yaşımız ve nerede yaşadığımız
  • 10:21 - 10:24
    hakkında varsayımlara dayanırlar.
  • 10:24 - 10:26
    Bu verilere sahip olduğumuz için
  • 10:26 - 10:29
    gizlilik ayarlarına ve tüketici
    tercihlerine
  • 10:29 - 10:33
    yeterince önem vermeliyiz
  • 10:33 - 10:36
    ve bundan öteye,
  • 10:36 - 10:38
    sonuçtaki hipotezimiz,
  • 10:38 - 10:41
    kullandığımız yöntemler
  • 10:41 - 10:43
    ve güvenilirliğimiz anlaşılır olmalı.
  • 10:43 - 10:46
    Lise'de matematik hocamın dediği gibi,
  • 10:46 - 10:47
    hesaplamanı göster,
  • 10:47 - 10:51
    çünkü yöntemini göstermezsen,
  • 10:51 - 10:53
    hangi adımları atmadığını bilemem
  • 10:53 - 10:55
    ve ne tür soruları sorduğunu bilmezsem,
  • 10:55 - 10:58
    hangi soruları sormadığını bilemem.
  • 10:58 - 11:00
    Kendimize şunu sormalıyız,
  • 11:00 - 11:01
    gerçekten en zor soru aslında:
  • 11:01 - 11:05
    Veri bunları bize gerçekten gösterdi mi,
  • 11:05 - 11:07
    yoksa sonuçlar bizi rahatlığa ve
  • 11:07 - 11:11
    başarılı olduğumuza dair hisse
    mi kaptırdı?
  • 11:11 - 11:14
    Bu yüzden Sağlık Medya İşbirliği,
  • 11:14 - 11:15
    projelerinin bitiminde,
  • 11:15 - 11:19
    oldukça görsel ve rahatsız edici
  • 11:19 - 11:21
    sigara karşıtı reklamlar açığa
    çıkardığı korku
  • 11:21 - 11:25
    hakkında %87 oranında tvit aldılar
  • 11:25 - 11:27
    ama insanlar sigarayı bıraktı
  • 11:27 - 11:30
    sonucunu vardılar mı?
  • 11:30 - 11:33
    Hayır. Bu, bilim, büyü değil.
  • 11:33 - 11:36
    Veri gücünün
  • 11:36 - 11:39
    kilidini açmak istiyorsak,
  • 11:39 - 11:42
    totaliter bir rejimin Orwell görüşüne,
  • 11:42 - 11:45
    değersiz bir geleceğin bir Huxley görüşüne
  • 11:45 - 11:49
    ya da her ikisinin korkunç karışımlarına
  • 11:49 - 11:52
    körü körüne gitmek zorunda değiliz.
  • 11:52 - 11:54
    Yapmamız gereken şey,
  • 11:54 - 11:57
    saygıyla ve Sağlık Medya İşbirliği gibi
  • 11:57 - 11:59
    örneklerden ilham alarak
  • 11:59 - 12:01
    eleştirel düşünce
    değerlendirmesi yapmaktır.
  • 12:01 - 12:04
    Süper kahraman filmlerinde
    söyledikleri gibi,
  • 12:04 - 12:05
    iyilik için gücümüzü kullanalım.
  • 12:05 - 12:08
    Teşekkürler.
  • 12:08 - 12:10
    (Alkışlar)
Title:
Bu kadar veri ile ne yapacağız?
Speaker:
Susan Etlinger
Description:

Bir veri kümesi daha rahat hissetmeni sağlıyor mu? Daha mı başarılı? O zaman yorumun büyük ihtimalle yanlış. Etkileyici bir konuşmada, Susan Etlinger, daha fazla ve daha fazla veri elde ettiğimizde eleştirel düşünme becerilerimizi geliştirmemiz gerektiğini açıklıyor. Çünkü gerçekten onları anlamak için hesaplama işlemlerinin ötesine taşımak zordur.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:23

Turkish subtitles

Revisions