Cam Fanusta Yazılım Olmaz

2000 yılında bir arkadaşım, kasabalarındaki kömürcünün bir yazılım yaptırmak istediğini söylemişti. Kömürcü, komşusu bakkalı kıskanmıştı. Bakkal, borcuna itiraz eden bir müşteri olduğunda “Ben söylemiyorum, bak bilgisayara” diyerek bilgisayarında çalışan yazılımı gösteriyor, bilgisayarın hikmetinden sual olunamayacağından müşteri uysalca borcunu ödüyordu. Kömürcü de daha sorunsuz müşteri ilişkileri yönetimi için komşusu gibi veresiye defterini atmak ve yerine bilgisayar koymak istiyordu.

Bakkalın müşterileri, yazılımı geliştirenin ve onu kullananın insan olduğunu unutarak bilgisayarın hiçbir zaman yanılmayacağını ve hile yapmayacağını düşünüyorlardı. Kömürcü ise yaptıracağı yazılımla bakkalla müşterileri arasındaki ilişkiyi kendi işine taşıyabileceğini hesaplıyordu. Hikayenin sonrasını bilmiyorum. Ama 2000’li yıllarda benzer beklentiler içinde CRM (Customer Relationship Management – Müşteri İlişkileri Yönetimi) veya ERP (Enterprise Resource Planning – Kurumsal Kaynak Planlaması) yazılımlarını satın alan birçok kuruluş hayal kırıklığına uğradı. Bu hayal kırıklıkları çoğunlukla teknolojinin nötr bir araç olarak değerlendirilmesinden kaynaklanıyordu. Başka bir kuruluşta kullanılan ve başarılı olan bir yazılımın kendi kuruluşlarında da harikalar yaratmasını bekliyorlardı. Bazı yerlerde başarılı olan bir yazılım neden diğerlerinde başarılı olamıyordu?

Law’ın (2006) teknoloji transferi hakkında yazdıkları geçmişte yaşanan başarısızlıklara dair önemli ipuçları vermektedir. Law (2006) teknoloji transferi diye bir şey olmadığını savunmaktadır. Teknoloji bir yerde ortaya çıktıktan sonra diğer yerlere yayılmaz. Teknoloji elden ele geçer ve her el değiştirmede değişir. Law’ın (2006) Madeleine Akrich’ten aktardığı hikayede İsveç’teki bir makinenin Nikaragua’da nasıl dönüşüp geliştiği anlatılmaktadır.

İsveç’te kullanılan makine ağaç atıklarını (ağaç kabuğu, ağaç parçaları, talaş vb) sıkıştırıp kömüre dönüştürmekte ve bu kömürü endüstride kullanmaktadır. İsveç hem ağaç atıkları yönünden zengindir hem de endüstride kömüre gereksinim vardır. İsveçliler, yakıt sıkıntısı çeken Nikaragua ile yakın ilişki içindedir. Acaba aynı makine, Nikaragua’nın tropikal ormanlarından elde edilen atıklarla kullanılabilecek midir? Makine İsveç’ten Nikaragua’ya götürülür. Ama makinenin Nikaragua’ya getirilmesinden sonra çeşitli sorunlar ortaya çıkar ve Nikaragualılar karşılaştıkları sorunları çözerken İsveç’ten getirdikleri teknolojiyi yeniden şekillendirirler.

İlk sorun, Nikaragualılar’ın yaşadığı toprakların tropikal ormanlardan uzakta ve bu ormanların da kontraların elinde olmasıdır. Ağaç atıkları yerine pirinç ve pamuk artıklarının kullanımı gündeme gelir. Yapılan testlerde pirinç artıklarının kömür yapımı için uygun olmadığı ortaya çıksa da pamuk atıkları hem uygun bir maddedir hem de boldur. Pamuk kullanımının tercih edilmesiyle ikinci bir sorun baş gösterir. Çiftlik sahipleri pamuk artıklarını ortadan kaldırmak zorundadır. Çünkü yasa gereği zararlı böceklere karşı atıkların gömülmesi ya da yakılması gerekmektedir. Bu nedenle pamuk anızının önceden ayrıştırılması gerekecektir. Üçüncüsü, bu iş için yeterli tarım işçisi yoktur. İşgücü açığı Sudan’dan getirilen bir makineyle aşılmaya çalışılır. Makine gayet güzel çalışmasına karşın makineden çıkan döküntüleri toplamak için yine işgücüne ihtiyaç vardır. Dördüncüsü, pamuk bitkilerinin yarısının toprak altında olmasıdır. Köklerin sıkıştırılması daha önce İsveç’te denenmemiştir. Nikaragua’da denenir ve toprak altındaki atıkların toplanması için Sudan’dan yeni bir makine getirilir. Beşincisi, İsveç’te hızarlar sürekli çalışmakta ve kömür yapımı için yıl boyunca hammadde akışı olmaktadır. Pamuk ise yılın 90 günü toplanmakta, geriye kalan zamanda yeni pamuk yetişmektedir. Bu nedenle kömür makinesinin, hammaddenin toplandığı ve stoklandığı yere yakın olması gerekmektedir. Altıncısı, iki yıl sonunda amphiserus cornutu adlı zararlı böceğin neden olduğu beklenmedik sorundur: depolanan atık rendelendiğinde toza dönüşmektedir ve tozdan kömür yapmak olanaksızdır. Atıkların kısmi sıkıştırılması amphiserus cornutunun yaşayabilmesine olanak vermiştir. Makinenin daha farklı çalışması gerekecektir. Yedincisi, daha ciddi bir sorundur. Üretilen kömürü kim satın alacaktır? Endüstride kullanılan kazanlar bu kömürü tercih etmemektedir. Ama kömürün evlerde ve özellikle fırınlarda kullanılabileceği ortaya çıkar. Sonuçta, atıklardan kömür elde edilir ve satılır. İsveç’teki teknoloji ve içerdiği toplumsal ilişkilerle Nikaragua’daki arasında büyük farklar vardır. Ama Nikaragua tam da bu nedenle, karşılaştığı sorunların üstesinden gelip teknolojiyi yeniden şekillendirebildiği için başarılı olmuştur (age).

Law (2006) bu örneği ATT (Actor-Network Theory, Aktör-Ağ Teorisi) bağlamında tartışmaktadır. AAT, 1980’lerde John Law, Bruno Latour ve Michel Callon tarafından geliştirilmiştir. AAT öncesinde de insan ve teknoloji ilişkisini tartışan, sosyal ve teknik boyutlar arasındaki karşılıklı etkileşime odaklanan çalışmalar vardır. Cresswell, Worth ve Sheikh’nin (2010) belirttiği gibi AAT bu çalışmaların devamı olmakla beraber insan olmayan varlıkları (teknoloji, kavramlar, düşünceler, hayvanlar vb.) çözümlemeye dahil etmesi nedeniyle söz konusu çalışmalardan farklılaşmaktadır. AAT’de canlı ya da cansız olmasına bakılmaksızın bir eylemin kaynağı aktör olarak adlandırılır. Fakat aktörler yalnız değildir. Ağ içinde varlık kazanırlar. Daha da önemlisi Dankert’in (2016) işaret ettiği gibi AAT’de dar anlamıyla aktörden değil, eylemciden (actant) söz edilmektedir. Eylemci, bir eylemi yerine getiren ya da eyleme maruz kalandır. Böylece ağdaki diğer eylemcileri etkiler ve değiştirir. Örneğin, ağdaki bir eylemci olan insan binaları inşa ederek ağa etkide bulunur. Ama ağın bir parçası haline gelen binalar da onun yaşamını şekillendirir. İnsan ve insan olmayan arasında ayrım yapılmaması, ikisi arasında bir fark olmadığı anlamına gelmemelidir. Sadece insan olmayan varlıkların da ağdaki ilişkileri etkileyebildiğini vurgulamaktadır.

Dankert (2016), adında her ne kadar teori kelimesi geçse de AAT’nin aynı zamanda bir araştırma yöntemi olduğunu belirtmektedir. AAT’de, bir ağın nasıl ortaya çıktığı, hangi bağlantıları içerdiği, aktörlerin ağa nasıl dahil olduğu, ağdaki kararlı bağlantılar ve kararsızlıklar araştırılmaktadır. Her şeyin toplumsal olarak oluşturulduğu (sosyal konstrüktivizm) ya da her şeyin önceden var olduğu (realizm) tezlerinin aksine AAT çalışmaya herhangi bir ön kabulle başlanmaması gerektiğini savunmaktadır. Araştırma sorusu belirlendiğinde ilk yapılması gereken şey bir başlangıç noktasının belirlenmesidir. Teoriler ve varsayımlar bir kenara bırakılır. Başlangıç noktası, tema, araştırmanın hedefi ve merkezi soru olabilir. Örneğin, belirli bir politikanın gerçekleştirimi araştırılıyorsa, bunun için hazırlanmış politika belgesi iyi bir başlangıç noktası olabilir. Buradan başlayarak araştırmacı ilgili eylemciyi ve ilişkili olduğu diğer eylemcileri incelemeye başlar. Araştırmada ağa dahil olan eylemcileri ve kurulan yeni bağlantıları fark edebilmek önemlidir. Bunun için de görüşmeler yapmak, elde edilen belgeleri çözümlemek, doğrudan gözlem yapmak vs gerekmektedir.

Bu bağlamda, Law’ın (2006) aktardığı hikayede, İsveç’ten getirilen makinenin Nikaragua’da zamanla nasıl bir ağ oluşturduğu, ağa katılan yeni aktörler, aktörlerin karşılıklı etkileri ve teknolojinin değişimi oldukça öğreticidir:

  • Hikayenin sonunda oluşan ağ bir yapıya benzemektedir. Ama araştırmacı, düğümleri ve bağlantıları varsaymamış bu ağdaki düğümleri ve bağlantıları araştırma sonucunda adım adım oluşturmuştur.
  • Ağ heterojendir. Ağda canlı ve cansız eylemciler vardır: İsveç’te üretilen makine, Nikaragua Hükumeti, ağaç atıkları, pamuk, zararlı böcekler, kontralar, Nikaragua Endüstrisi vs.
  • Ağdaki aktörler, insan olup olmamalarından bağımsız olarak birbirlerini etkilemektedir: Hammadde olarak pamuğun kullanılması, zararlı böcekler, Sudan’dan getirilen makine vb.
  • Ağlar, şeylerin yapısından ve doğasından çıkan ilişkiler ve yapılar değil, süreçler ve oluşumlardır.
  • Teknolojide bir dönüşüm yaşanmıştır. Nikaragua’da oluşan teknoloji hem İsveç’tekine benzerdir hem de ondan farklı özellikler taşımaktadır.

Ancak AAT’nin insan olmayan aktörleri ağa dahil etmesine yönelik eleştiriler de vardır. Ayrıca AAT’yi bir araştırma yöntemi olarak seçerken AAT’nin hızlı sonuca ulaşabilen ve dolayısıyla ucuz bir yöntem olmadığına da dikkat etmek gerekir. Çok fazla görüşme ve araştırma yapmak gerekebilir. Bunun sonucunda elde çok fazla veri birikecektir ve bu verinin hangi kısımlarının araştırma için değerli olduğuna karar vermek zor olabilir. Ayrıca araştırmanın hedefi açık değilse, ortaya sonuç bölümü olmayan ve bir açıklama sunamayan sadece güzel bir hikaye çıkacaktır (Dankert, 2016).

Bu eleştirilere karşın AAT, özellikle az incelenmiş alanlarda geleneksel yöntemlerle açıklanamayan konuları daha anlaşılabilir kılabilmekte ve beklenmedik sonuçlar ortaya koyabilmektedir. Geçen yazıda tanıttığım “Kod/Mekan”lar (Kitchin ve Dodge, 2011), Cresswell vd.’nin (2010) bilişim sistemlerinin sağlık hizmetlerindeki gerçekleştirimini ele aldıkları çalışmaları ya da Fransa’da CCTV’lerin gelişimi üzerine yapılan incelemeler (Douillet ve Dumoulin, 2016), yazılım ve bilişim teknolojileri hakkında yapılan çalışmalarda AAT’nin oldukça verimli bir analitik çerçeve sunduğunu göstermektedir. Geçmişte satın alınan yazılımların başarılarının ve başarısızlıklarının AAT ile analiz edilmesi ilginç ve öğretici olabilir.

Yukarıda belirttiğim gibi araştırmalarda AAT ‘yi kullanmak zaman alıcıdır ve ayrıntılı bir çalışmayı gerektirir. Veri olmadan hayali aktörler ve bağlantılar kurgulamak afaki olacaktır. Ama yine de, teknoloji meraklıları olarak gündelik hayatta karşılaştığımız teknolojileri toplumsal hayatı biçimlendiren nötr araçlar olarak görmek yerine belirli toplumsal ilişkiler içinde var olan, bu ilişkileri etkileyen ve onlardan etkilenen olumsal bir süreç olarak görmeyi deneyebiliriz. Bunun yaparken, teknoloji “guru”larının icat ettiği gösterişli terimlere karşı özellikle dikkatli olmak gerekiyor. Örneğin web 2.0, bulut bilişim ve algoritmik düzenleme…

Bilgisayar biliminde algoritma, “sonlu, gerekirci (deterministic), verimli ve bilgisayar programı olarak gerçekleştirmeye uygun problem çözme metodu”dur (Sedgewick ve Wayne, 2014:4). Adım adım tasarlanan bir algoritma, farklı programlama dilleriyle ama aynı çıktıyı elde etmek üzere kodlanabilir. Algoritmik düzenleme ise kısaca, akıllı cihazlar ve bilgisayarlardan elde edilen verilerle toplumsal hayatın daha verimli bir biçimde düzenlendiği yönetim biçimi olarak tanımlanmaktadır. Bu terimi ortaya atan, bilişim dünyasında etkili bir yayıncı olan Tim O’Reilly’dir. Kendisi aynı zamanda Web 2.0 terimini de popülerleştiren kişidir. Bürokrasinin hantallığından, adam kayırmacılıktan, kalitesiz hizmetlerden ve çağ dışı uygulamalardan bıktıysanız yukarıdaki tanımdan yola çıkarak “ne güzel bir öneri!” diye düşünebilirsiniz. Hemen iyimserliğe kapılmamanızı öneririm. O’Reilly’nin (2013) Açık Veri ve Algoritmik Düzenleme (Open data and algorithmic regulation) başlıklı yazısına düzenlemenin günümüz siyasetinde korkulan bir şey olduğuna işaret ederek başlar ve yazının devamında okuyucuyu algoritmik düzenlemenin verimliliği konusunda ikna etmek için çeşitli örnekler verir.

O’Reilly (2013) düzenlemenin hayatın birçok alanında bulunduğunu, iyi ve kötü örnekleri olduğunu belirtir. Düzenlemeye genel bir perspektiften bakmayı önerir. Örneğin arabamızın elektronik bileşenleri, motordaki hava yakıt karışımını en optimum düzeyde dengelemekte ve emisyonu en aza indirmek için bir düzenleme yapmaktadır. Bir uçağın otomatik pilotu çeşitli parametreler yardımıyla yaptığı düzenlemeyle uçağı idare etmektedir. Doktorlar hastaya verdiği ilacın dozunu düzenlemek zorundadır. İnternet servis sağlayıcılar ve e-posta sunucusu işleten kuruluşlar düzgün çalışabilmek için istenmeyen e-postalara ve zararlı yazılımlara karşı düzenleme yapmalıdırlar. Arama motorları reklamla kullanıcının istediği içeriği gösterebilmek arasındaki dengeyi sağlamak için çeşitli düzenlemelere başvurmaktadır.

O’Reilly’ye (2013) göre bunlar yararlı düzenlemelerdir ve dört ortak noktaları vardır:

  1. İstenen sonucun ne olduğuna dair derin anlayış
  2. İstenen sonucun elde edilip edilemediğinin gerçek zamanlı ölçümü
  3. Yeni veriye göre ayarlamalar yapacak algoritma (kurallar kümesi)
  4. Algoritmanın doğru ve beklendiği gibi çalışıp çalışmadığına dair daha derin analizler

O’Reilly (2013) bu tip düzenlemelerin kabul edilebilir olmasının arkasında üç neden olduğunu belirtir:

  1. Arzulanan çıktılar açıktır.
  2. Kamuya açık veriler kullanılarak istenen sonuca ulaşılıp ulaşılamadığı ölçülmektedir.
  3. İstenen hedefe ulaşılamadığında ayarlamalar yapılmaktadır.

Günümüzdeki düzenleyiciler ise sonuç odaklı çalışmamakta, sonuçtan çok kurallarla ilgilenmektedir. O’Reilly’nin (2013) yasalardan beklentisi, yasaların hedefleri, hakları, çıktıları, yetkileri ve sınırları tanımlamasıdır. Hükümetlerin her tür düzenlemesine karşı olan ve piyasanın kendi başına işleri yoluna koyacağını savunanları eleştirmektedir. Çünkü ona göre hükümet de Google, Microsoft, Apple ve Amazon gibi toplumun iyiliği için çalışan bir platformdur ve diğerleri gibi düzenlenmesi gerekmektedir. Örneğin Google gereksinimler doğrultusunda platformunu düzenleyen algoritmaları hızla değiştirebilirken hükümetler değişen koşullara uyum konusunda hantal kalmaktadır. Hükümetlerden istenen çıktılar bellidir: güvenlik, sağlık, adalet, fırsat eşitliği. Bu çıktılar yasalarda kodlanmalı ve değişen koşullara göre sürekli gelişebilen düzenleyici mekanizmalar yaratılmalıdır.

O’Reilly (2013), teknolojinin son zamanlarda düzenlemeyi azaltarak, gözetimi ve verimli sonuç elde etme olanağını artırdığını iddia etmektedir. İş dünyası bu değişimi göz önünde bulundurarak inovatif çözümler geliştirebilmektedir. O’Reilly (2013) uygulamadaki ulaşım hizmetleri ile 2009’da San Francisco’da kurulan çokuluslu ulaşım ağı şirketi Uber’in (ayrıntılı bilgi için bkz. http://www.pcworld.com.tr/rehber/uber-nedir-nasil-kullanilir/) sunduğu hizmetleri karşılaştırmaktadır. Kalite, yolcu güvenliği ve ihtiyaç duyulan yerlere yeterli sayıda aracın sevk edilebilmesi için kamusal düzenlemeler gerekir. O’Reilly (2013) şu anki düzenlemelerin Uber deneyimi ile karşılaştırıldığında kalite yönünden daha zayıf ve yetersiz olduğunu savunmaktadır. Kullanıcılar uber.com sitesinden veya akıllı telefonlarındaki bir uygulamayla taksi taleplerini iletirler, konumuna göre Uber ağındaki bir sürücü talebi alır, gitmek istenilen yere göre rotayı hesaplar ve ücret belirlenir, hedefe varıldığı zaman da daha önce belirlenen ödeme tercihine göre uygulama ücretini çeker. Uber kullanıcıları daha sonra aldığı hizmeti puanlar. Bunun sonucunda kötü ve kalitesiz hizmete sunan sürücüler sistemden elenir, iyiler kazanır. O’Reilly (2013), hükümetlere Uber gibi girişimleri örnek almalarını tavsiye eder.

O’Reilly (2013) klasik düzenleme yerine veri toplama, bunları ölçme ve ölçüm sonucuna göre hareket etme arzusundadır. Bilişim dünyasındaki algoritmik pratikleri gündelik hayata taşımak ister. Örneğin, bir web sitesi sahibi, sitenin kullanım istatistiklerine göre nasıl bazı hizmetlerini iyileştiriyor, bazılarını fazla kullanılmadığı için sitesinden kaldırıyorsa benzer yaklaşımı kamu web siteleri için de önerir. Ziyaretçi sayısı az olan bir web sitesi için harcanacak parayı sorgular.

Ev yaşamı, iş ve siyaset dijitalleştikçe, toplanan veri artıkça gerçek zamanlı ölçüm ve düzenleyici algoritmalar için yeni olanaklar doğmaktadır. O’Reilly (2013) bunun bayraktarlığını yaparken Silikon Vadisi de dünyayı bu geleceğe sürüklemektedir. Teknolojinin siyasetin yerini alacağı (http://motherboard.vice.com/read/technology-will-replace-the-need-for-big-government), n. devrimin içinde olduğumuz, Silikon Vadisi’nin yoksulluğa çözüm bulacağı gibi tezler (http://www.theguardian.com/commentisfree/2015/mar/01/silicon-valley-promises-digital-socialism-but-is-selling-a-fairy-tale) bu yanılsamanın ürünüdür.

Algoritmik düzenlemenin yakıtı veri, daha çok veridir. O’Reilly (2013) mahremiyet kavramının değiştiğini, insanların aldıkları hizmetler karşılığından mahremiyetlerinden vazgeçebildiklerini iddia etmektedir. Mahremiyet ve gözetim tartışmasına girmeyeceğim. Çünkü teknolojinin politikanın yerini alabileceği önerisinin daha tehlikeli ve mahremiyet ihlalini de körükleyen bir durum olduğunu düşünüyorum.

O’Reilly’nin kimin sözcüsü olduğu aslında yazısının ilk cümlesinden (“düzenlemenin korkutuculuğu”) anlaşılmaktadır. Yeni teknolojilerinin hayatımızı kolaylaştırdığını ve toplanan verinin çözümlenmesinin başta sağlık olmak üzere birçok alanda insanın gelişimi açısından önemli faydalar sağladığını inkar edemeyiz. Ama Morozov’un (2014) belirttiği gibi sorun tam burada başlamaktadır. Çağın hızına erişemeyen kanunlara bağlı kalmak yerine veri toplayan, ölçen ve geri bildirimlerle kendisini değişen duruma göre ayarlayabilen sonuç odaklı bir politika önerilmektedir. Politika, demokrasi ve iktidar kavramları aşırı basitleştirilmektedir. Kredi kartı dolandırıcılığının tespitinde faydalanılan algoritmik hesaplarının benzerinin vergi kaçıranların tespitinde de kullanılabileceği düşünülmektedir. Morozov (2014), bu yaklaşımların en büyük vergi kaçakçılığını yapan süper zenginler karşısında işlevsiz olacağını vurgulamaktadır. Algoritmik düzenlemeyi tasarruf tedbirlerinin uygulanması konusunda kullanmak mümkündür. Fakat algoritmalar mali krizlerin asıl sorumlularına karşı çaresizdir.

Toplumsal sorunları, politikayı göz ardı ederek teknolojik çözümlerle aşabileceğini düşünenlerin (ki bu da bir politik tercihtir) en büyük hatası ne ve nasıl sorularını birbirinden ayırıp ikisi arasındaki diyalektik ilişkiyi yadsımalarıdır. Örneğin, eğitim, sağlık, güvenlik alanlarında ne olması gerektiğine yönelik güzel hedefler konulabilir. Ama bu hedeflere nasıl ulaşılabileceği ne sorusunda hedeflenen şeyi etkiler. Geçmişte bu hedeflerin devlet tarafından mı yoksa piyasanın görünmez eli tarafından mı gerçekleştirilebileceği tartışılırdı. Seçilen yol, hedefin kendisini de biçimlendiriyordu. Şimdi tartışılan hedefe dijital mi yoksa analog yollardan mı ulaşılacağı, dinamik geribildirim mi yoksa statik kurallar mı olacağıdır. Bu yaklaşım, 11 Eylül de fırsat bilinerek ilk kez güvenlik konusunda benimsendi. Terörizmin nedenleri, tarihsel kökenleri ve dış politikayla ilgisi bir kenara bırakıldı terör sorunu enformasyonel bir soruna indirgendi. Herkes gözetlenirse teröristler de bütünün içinden ayıklanabilecekti. Bunun arkasındaki mesaj, terörizmin nedenlerinin ortadan kaldırılamayacağıydı; yapılabilecek tek şey kararsız bir sistemle yaşamayı kabullenmek ve algoritmaların bizim için teröristleri tespit etmesini beklemekti (age).

Nedenler yerine etkilerle ilgilenme eğilimi son yıllarda güvenlikten sağlık alanına doğru genişledi. Şirketler, giyilebilir teknolojiler, büyük veri, akıllı cihazlardaki alıcılar vs ile bizi nasıl daha sağlıklı yapacaklarını anlatmaktadır. İnsanlar kendi sağlıklarının takipçisi olmaya teşvik edilmekteler. Hemen arkasından sigorta şirketlerini kendilerini göstermekte, kendi kendini düzenli takip eden, daha doğrusu düzenli takip sonucu elde edilen verileri daha az risk etkeni içeren müşterilere özel indirim uygulamaktadır. Sağlık bireyselleştirilip sağlıksız olmak kişinin kendisinden kaynaklı bir sorun haline getirilmektedir. Sağlıklı beslenme tartışılırken, hükümetlerin ve gıda şirketlerinin politikaları, sınıfsal farklılar, toplumsal eşitsizlikler vb atlanmaktadır. Microsoft çoğumuz için Window’tur, MS Office’tir. Fakat Microsoft şimdi ev otomasyonu konusunda American Family Insurance adlı sigorta şirketiyle ortak çalışma yapmaktadır.

Ayrıca her şey algoritmik olarak düzenlenebilir mi? Optimizasyon ve verimlilik takıntısı demokrasi için uygulanabilir mi? Facebook’taki siyasi taraflılık tartışmaları algoritmaların hiç de tarafsız olmadığını göstermektedir (https://www.yenihayatgazetesi.com/facebookun-siyasi-taraflilik-tartismalari-buyuyor-12612). Eski bir çalışanın itirafı, Facebook’ta belirli tipteki haberlerin üst sıralara çıkarıldığını ortaya çıkarmıştır. Facebook’un algoritmalarının ön belirlemelerinden sonra bir editöryal grubunun öne çıkacak haberlere karar verdiği söylenmektedir. Tüfekçi (2016) algoritmaların fizikteki matematiksel formüllerle karşılaştırıldığını ancak veriye ve matematiksel hesaplara dayanmalarının tarafsız ve nesnel oldukları anlamına gelmediğini vurgulamaktadır.

Morozov’un (2014) da belirttiği gibi tüm bu gelişmeler karşısında teknofobi bir çözüm değildir. Teknolojinin şu anki yönelimi oyunun kurallarını tamamen şirketlerin ve hükümetlerin koyduğu bir yere doğrudur. Küçülen değil, daha da güçlenen ve hayatın her alanını metalaştırmaya kararlı hükümet örnekleri vardır. O’Reilly gibiler gözetim ile fayda arasında bir tercihi zorunlu olarak sunmaktadır. Ama söz konusu durum, şirketlerin ve hükümetlerin yarattığı bir ikilemdir. Buna karşı, internete eşit ve özgür erişim hakkını, takibi zorlaştırıcı teknolojileri, insanın gelişiminin önünü açan ve yeni yaratıcı kullanım alanları yaratmaya uygun bir altyapıyı savunmamız gerekir. Tabi bunu yaparken de yeni teknolojilerin içine gömülen neo-liberalizme karşı da uyanık olmak gerekiyor.

Kaynaklar

Cresswell, K. M., Worth, A., Sheikh, A. (2010). Actor-Network Theory and its role in understanding the implementation of information technology developments in healthcare. BMC medical informatics and decision making, 10(1), 1.

Dankert, R. (2016). Using Actor-Network Theory (ANT) doing research, http://ritskedankert.nl/using-actor-network-theory-ant-doing-research/, son erişim 15/05/2016.

Douillet, A. C., Dumoulin, L. (2016). Actor Network Theory and CCTV Development. Actor-Network Theory and Crime Studies: Explorations in Science and Technology, 21.

Kitchin, R., Dodge, M. (2011). Code/space: Software and everyday life. Mit Press.

Law, J. (2006). Traduction/trahison: Notes on ANT. Convergencia Revista de Ciencias Sociales, (42).

Morozov, E. (2014), The rise of data and the death of politics, https://www.theguardian.com/technology/2014/jul/20/rise-of-data-death-of-politics-evgeny-morozov-algorithmic-regulation, son erişim 19/05/2016

O’Reilly, T. (2013). Open data and algorithmic regulation. Beyond transparency: Open data and the future of civic innovation, 289-300.

Sedgewick, R., Wayne, K. (2014). Algorithms Part 1. Addison-Wesley Publishing Company.

Tüfekçi, Z. (2016),The Real Bias Built In at Facebook, http://www.nytimes.com/2016/05/19/opinion/the-real-bias-built-in-at-facebook.html, son erişim 20/05/2016

 

 

 

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir