Leetaru’nun, geçtiğimiz ay First Monday’da (http://www.firstmonday.org/) yayınlanan makalesi bilişim teknolojilerinin ulaştığı noktayı ve taşıdığı potansiyeli göstermesi açısından oldukça anlamlıydı. Leetaru’nun makalesi hem yerli hem yabancı basında süper bilgisayarların artık devrimleri önceden tahmin edebileceği iddiasıyla haberleştirildi. Leetaru analizini geriye dönük yapmıştı. Fakat bu analiz, toplumsal çatışmaları ve ayaklanmaları öngörmek amacıyla da uygulanabilirdi [1].
Makale, culturomics üzerine kuruluydu. Sayısal sözcük bilimin yeni alanlarından biri olan culturomics ile sayısallaştırılmış kitap arşivleri üzerinden insan davranışlarının ve kültürel eğilimlerin nicel analizi yapılabiliyor. Analizde dilin ve kelimelerin kullanımına dikkat ediliyor (ayrıntılı bilgi için: http://www.culturomics.org/). Fakat Leetaru, kitapların geçmişe sonradan bakan çalışmalar olduğunu söylüyor. Kitaplar, tarihin süzgecinden geçerek ve ayıklanarak okuyucuya ulaşıyor. Haberler ise daha sonra olacaklardan habersiz o anın bir enstantanesini sunuyor. Kitaplardan farklı olarak haberlerde, sadece olgular değil olguların ulusal bilinçte nasıl göründüğü de gözlemlenebiliyor. Haberlerin analizi, ulusal bilince açılan bir pencere olarak görülüyor. Özellikle haberlerde kullanılan “ton”un değişim analizi, araştırmacılara genel toplumsal davranışlar ve çeşitli durumların ulusal bilinçte nasıl yankı bulacağı konusunda ipuçları sunuyor.
Aslında haberlerin analizi yeni bir yöntem değil. Örneğin, 2. Dünya Savaşı sırasında ABD, Japon yerel radyo kanallarını dinleyerek kritik bilgiler edinebilmekteydi. Özellikle, haberlerde ABD’ye karşı olan olumsuz tonun yükselmesi, iki ülke arasında patlak verecek savaşın da sinyallerini içermekteydi. Uzun yıllar, dış ülkelerin basınlarında yer alan haberler istihbarat servisleri için çok değerli bir bilgi kaynağı oldu. Bugün hiçbir analiz aracına başvurmaksızın bile, basında ABD, İsrail, Fransa, İran vb ülkelerle ilgili olan haberlerin süreç içindeki değişiminin incelenmesi Türkiye’nin uluslararası politikasındaki yönelimleri, değişimleri ve kırılmaları gösterebilir.
Bilişim teknolojilerindeki gelişmeler ise bu analizlerin nicelleştirilmesine zemin hazırladı. Leetaru araştırmasında kullandığı süper bilgisayar sayesinde 100 milyonun üzerinde makaleyi analiz etti. Analiz, iki boyutlu olarak gerçekleştirildi. Birinci boyutta, içeriğin “ruh durumu”, ikinci boyutta ise içerikteki mekan isimleri yer aldı. Ruh durumu araştırılırken, berbat, korkunç, güzel, hoş vb kelimeler tarandı. Örneğin, Summary of World Broadcasts verilerinden son 30 yılda Mısır ile ilgi haberlerin tonu incelendiğinde olumsuzlukların 2011 yılı öncesinde 2 kere arttığı görülüyor. İlki 1991 yılında körfez savaşı sırasında yaşanmış. İkincisi ise 2003’te Irak’ın işgal edildiği dönemde. 1-24 Ocak 2011 tarihinde ise Mısır’la ilgili haberlerdeki olumsuz tonun yine arttığını görüyoruz. Dolayısıyla, 25 Ocak’ta da geniş katılımlı protestolara sahne olan Mısır, culturomics’te bunun sinyallerini önceden veriyordu:
Aşağıda Hüsnü Mübarek için yapılan analizde de basında Mübarek ile ilgili haberlerdeki olumsuz tonun yükseldiği görülüyor:
Yazar, aynı analizi diğer Arap ülkelerine uyguladığında yine benzer sonuçlar alıyor. Örneğin Tunus ve Libya için sırasıyla aşağıdaki grafikler veriliyor:
Culturomics haricinde makalede özellikle dikkat edilmesi gereken asıl konu yazarın sosyal medyadaki araştırma imkanlarına yaptığı vurgu. Leetaru haberlerin yanı sıra sosyal medyada yer alan içeriğin de analiz edilebileceğini belirtiyor. Mısır (Türkiye gibi!), sosyal medya kullanımının oldukça yoğun olduğu bir ülke. Hatta protestoların örgütlenmesinde Facebook ve benzeri sosyal ağlar önemli bir rol üstlendi. Sosyal medya o kadar etkindi ki hükumetler bu nedenle İnternet’e müdahale etmek zorunda kaldı. Leetaru, içerdiği zengin içerik ve örgütlenme aracı olması bakımından sosyal medya sitelerinde yer alan içeriğin haber analizini tamamlayıcı bir rol üstlenebileceğini vurguluyor.
Facebook’ta ve Twitter’da örgütlenen “Arap Devrimleri”ne, İnternet’i böyle etkin kullandıkları için hayranlıkla bakarken bunu da hesaba katmak gerekiyor. Leetaru, çeşitli teknik zorluklar ve dilsel farklılıklar nedeniyle sosyal medya analizini ilgili çalışmasının kapsamına almadığını söylüyor. Fakat, sosyal medya ve sosyal medyanın analizi üzerine ayrıntılı çalışmalar var ve bu çalışmalar, sosyal medyadaki bir tık’ın sadece bir tık olmadığını gösteriyor.
Kullanıcılar arasında sosyal etkileşimi sağlayan çevrimiçi araçlar kümesi sosyal medya olarak tanımlanıyor. Sosyal medya, geleneksel medyadan (gazete, televizyon, kitap vs) karşılıklı etkileşime olanak sağlamasıyla ayrılıyor. Gazete ve televizyonda olduğu gibi içerik akışı üreticiden tüketiciye doğru tek yönlü ve sabit değil. Sosyal medya kullanıcısı içeriğe katkıda bulanabiliyor, üreticiler ve tüketiciler arasındaki ayrım belirsizleşiyor.
Bugün, Web’deki bir çok uygulama (e-postalar, tartışma forumları, bloglar, sosyal ağ siteleri, wikiler, video, fotoğraf, müzik paylaşım siteleri) sosyal medya kapsamına giriyor. Fakat sosyal medya uygulamalarında yer alan veriyi analiz etmek istiyorsak çeşitli uygulamaların farklılıklarına ve benzerliklerine bakmak gerekiyor. Bu bağlamda, sosyal medya uygulamalarını altı farklı boyutta değerlendirmek mümkün [2].
Birinci boyut, sosyal medyadaki üretici/tüketici popülasyonu tarafından belirleniyor. Çeşitli sohbet uygulamaları (MSN, Gtalk), video konferans ve telefon görüşmeleri küçük bir popülasyon arasında gerçekleşiyor. İletişimin her iki tarafında birkaç kişi yer alıyor. Bloglara ve Twitter tarzı sitelerde ise mesajlar bir kişiden çok daha geniş kitlelere doğru yayılıyor; ana üretim bir kişi tarafından gerçekleştirilirken tüketim son derecede geniş bir yelpazede olabiliyor. Youtube, Wikipedia ve eBay gibi büyük alışveriş sitelerinde ise üretim de tüketim de çok fazla sayıda insanın katılımıyla gerçekleşiyor.
İkinci boyutta ise iletişimin gerçekleşme anı belirleyici oluyor. İnternet üzerinden oynanan çok kullanıcılı oyunlarda ve sohbetlerde iletişim eş zamanlı olarak gerçekleşiyor. Twitter bile bu kategoride değerlendirilebilir. Wikipedia, google docs, e-postalar, forumlar gibi birçok sosyal medya uygulamasında ise eş zamanlı olmayan (asenkron) bir iletişim var.
Üçüncü boyutta, sosyal medya uygulamaları içerdikleri temel elementlere göre gruplandırılıyor. Örneğin, Youtube video görüntülerinden, Flicker fotoğraflardan, Twitter 140 karakterle sınırlı mesajlardan, wikiler sayfalardan, Facebook insanlardan, eBay ürünlerden vs. oluşuyor. Facebook örneğinde olduğu gibi bu içerik farklılaşıp genişleyebiliyor. Sosyal medya analizleri özellikle insan ilişkileri ve metinlerin analizi konusunda kayda değer sonuçlar elde edebiliyor. Her yerden veri elde etmek olanaklı. Fakat, sosyal ağlardan elde edilen bilgi daha yapılandırılmış olduğundan (kişiler, kişiler arası ilişkiler, etkinlikler, gruplar, acaba siyasi yelpazenin neresindesin tarzı testler, beğenilen makaleler vs.) araştırmacının işini büyük ölçüde kolaylaştırıyor ve haberlerde yapılan culturomics analizinden hiçbir zaman elde edilemeyecek kesinlikte ve çok daha ayrıntılı sonuçlar veriyor. Bu nedenle, zaten telefonlarımız dinleniyor, e-postalarımız okunuyor, Facebook bizi analiz etmiş çok mu derken, her medyadan istihbarat bilgisi alınabileceğini fakat bunun analizinin hepsinde aynı kolaylıkla yapılamayacağını göz önünde bulundurmak gerekiyor. Ayrıca günümüzde, sesi metne çevirme ve görüntülerden yüz tanıma çalışmalarında başarılı sonuçlar alındığı düşünüldüğünde, sosyal medyada yer alan ses ve görüntülerin analizinin de çok yakın olduğu öngörülebilir.
Dördüncü boyutta, yukarıda yer alan içeriğin kimler tarafından ve hangi oranda kontrol edildiği belirleyici oluyor. Bazı uygulamalar sadece kullanıcı adı ve şifreyle içerik oluşturma hakkı verirken, bazıları da sosyal medya uygulamasına yapılan katkıyı yetkili bir kullanıcının kontrolünden ve onayından sonra kamuya açıyor. Ya da bazı uygulamalarda katkı yapan kullanıcının kimliği tamamen anonim kalıyor. Kamuoyuna tamamen açık uygulamalarda, üçüncü şahıslar da uygulama üzerinde çeşitli analizler yapabiliyor. Fakat sosyal medya uygulamaların bir çoğunda üçüncü şahıslar için analiz olanakları çok sınırlı. Bilgiye asıl sahip olanlar, bu sosyal medya uygulamalarının sahipleri. Bu sosyal medya uygulamalarının sahiplerinin gücü, (birçok insanın sandığının aksine) popüler oldukları için aldıkları reklamlardan değil, içerdiği ilişkisel bilginin gücünden geliyor.
Beşinci boyut ise, sosyal medya içeriğinin birbiriyle nasıl bağlandığı. Yukarıda belirtildiği gibi wikilerin elementi olan sayfalar ve bu sayfalar birbirleriyle hiper bağlantılar (hyperlink) aracılığıyla ilişkilendiriyorlar. Video, fotoğraf, müzik sitelerinde ise aynı etikete sahip olan elementler birbiriyle ilişkilendirilmiş oluyor. Facebook, MySpace, LinkedIn vb uygulamalarda ise insanlar arasındaki bağlantılar önem kazanıyor. Herhangi bir kişi, listesinde olan diğer kişilerle ilişkilendiriliyor. Buna açık, görünür bağ diyoruz. Bunun dışında kişiler arasındaki açık ilişki, iki kişi arasında gerçekleşen mesajlaşmalar, dürtmeler, birbirinin içeriğini beğenme, içeriğe yorum yapma, duvara yazı yazma vb. parametreler yardımıyla derecelendirilip gizli ilişkiler üretilebiliyor. Örneğin, Ali’nin listesinde Ayşe ve Elif adlı iki arkadaşının bulunduğunu düşünelim. Bu durumda, Ali, Ayşe ve Elif birbiriyle ilişkililer. Fakat, Ali’nin Ayşe ile arasında hiçbir mesajlaşma olmayıp, sürekli Elif ile mesajlaşıyor olması, onun durumuna yorumlar yapmış olması, Ali’nin Elif ile ilişkisinin Ayşe ilişkisinden daha güçlü olduğunu gösteriyor. Bunun dışında, Ayşe ve Ahmet birbirlerinin arkadaş listelerinde olmamalarına rağmen, ikisinin “Beyaz Kedi Sevenler” adlı bir gruba üye olması Ayşe ve Ahmet arasında gizli bir bağ oluştuyor.
Altıncı boyut, sosyal medya uygulamalarının içeriğinin ne kadar süre saklandığı ile ilgili. Örneğin, e-Mail siteleri (gmail, yahoo mail, hotmail) içeriği aylarca hatta yıllarca saklarken, bazı anlık mesajlaşma uygulamaları herhangi bir içeriği arşivlemiyor. Ya da bazı uygulamalar içeriği sadece sınırlı bir zaman diliminde saklıyor. Tabi içeriğin saklanmasına dair bu farklılıklar kullanıcı gözüyle yapılan değerlendirmeler. Arka planda uygulama sahibinin (Facebook, Google, Microsoft vs) size ait olan içeriği arşivleyip sakladığını tahmin etmek güç değil.
Peki sosyal medya uygulamaları nasıl analiz edilebilir? Yukarıda da belirtildiği gibi, günümüz teknolojisi özellikle metin ve kişiler üzerinden yapılan analizde başarılı sonuçlar veriyor. Analyzing Social Media Networks With Nodexl adlı kitapta aşağıdaki gibi basit bir Twitter ağı örneği verilmiş [2]. Grafikte köşelerden ve bunları bağlayan çizgilerden oluşan bir toplumsal ilişki çizelgesi gösteriliyor. 2009 yılında New York Üniversitesi’nde yapılan Ağlar üzerindeki Enformasyon Atölyesi (Workshop on Information in Networks – WIN) hakkında yazanları araştırmak için win09 kelimesi aratılmış. Kullanıcı resimleri, win09’u kullanım sayılarına göre ölçeklendirilmiş. Bir kişi bir diğerini izliyorsa, ya da bir kişinin mesajlarına yanıt yazmışsa bu iki kişi çizgilerle ilişkilendirilmiş. Grafikte ilk göze çarpan iki ağ kümesinin olduğu. Daha sonra ağdaki aktif kullanıcıları, bağlantısı en fazla olanları görebiliyoruz. Bu grafik, kullanıcıların cinsiyet, milliyet, üniversite, yaş vs. bilgilerinin de katılmasıyla daha da zenginleştirilebilir.
Ağ yaklaşımının başlıca gözlemlerinden biri de, benzer şartlarda ve sosyal pozisyonlarda olan insanların benzer davranışlar göstereceği. Facebook ve Twitter gibi uygulamaların çok incelikli gözetim teknolojileri olduğu söylendiğinde birçok insanın tepkisi “Facebook’un işi gücü yok, benimle mi uğraşacak?” oluyor. Yeni gözetim teknolojileri, özel bireylerden çok toplumun geneli üzerinde faaliyet gösteriyor. Önce, kullanıcıların arkadaşlık ilişkileri gibi açık bağlarından, daha sonra da ortak zevkler, üye olunan gruplar, düşünceler, inançlar, hassasiyetler üzerinden ağlar oluşturuluyor. Daha sonra bu ağlar üzerinden, yine son yılların önemli çalışma alanlarından biri olan veri madenciliği ile işe yarar bilgiler elde edilebiliyor.
Bugün ABD’nin çeşitli askeri birimleri bu konuda ayrıntılı araştırmalar yapıyorlar. Örneğin ABD Savunma Bakanlığı tarafından desteklenen ve 2004 yılında başlayan SSNA (Scalable Social Network Analysis – Ölçeklenebilir Toplumsal Ağ Analizi) projesinde toplumsal etkileşimler, finansal işlemler, telefon konuşmaları, örgüt üyelikleri vb. alanlardaki ağ bağlantılarını modellemeye çalışıyor. Bu çalışmanın temel hedefi de, teröristler ile normal vatandaşlar arasındaki farkları tespit etmek. Tabi bu hedefi gerçekleştirmek için de, yeni gözetim paradigmasından yola çıkıyor: Doğrudan bireyleri gözetlemek yerine, toplumun genelini gözetleyerek farklıları bulmak [3].
NewScientist.com’da yayınlanan başka bir makalede Pentagon’un sosyal ağlara ilgisinden ve teknolojinin gelişimini etkileme çabalarından bahsediyor [4]. Wired dergisi ise Pentagon’un bir sosyal medya propaganda aracı peşinde olduğunu yazıyor. Pentagon yeni projesinde özellikle birliklerinin olduğu bölgelerdeki sosyal medya faaliyetlerini izlemek ve kontrol altına almak istiyor. Bu doğrultuda, ne basitçe terörist mesajları tespit etmeyi, ne de yabancı ülkelerde basit propaganda hilelerine başvurmayı deniyor. Pentagon’un asıl öğrenmek istediği, düşüncelerin sosyal medyada nasıl yayıldığı. Böylece birliklerinin olduğu ülkelerde kendilerine karşı olan muhalefetin sosyal medya hareketlerini daha rahat tespit edip kontrol altına alabilecek ve gerek gördüğü durumlarda yönlendirmelerde bulunabilecek [5].
Birey olarak umurlarında değiliz, ama toplum olarak nelerden hoşlanıp nelerden hoşlanmadığımızı, toplumsal duyarlılıklarımızı, hangi şartlarda tepemizin atacağını, ne zaman sokağa çıkacağımızı bilmek istiyorlar. Bu sosyal medya uygulamaları içinde, özellikle Facebook öne çıkıyor. İçeriğinin düzenli, kolay analiz edilebilir ve tam da ABD’nin öğrenmek istediklerine paralel olması Facebook’u diğer sosyal medya uygulamalarından farklı kılıyor.
Sonuç olarak sosyal medyaya karşı daha dikkatli olmamız gerektiğini söyleyebiliriz. Attığımız her mesaj, tıkladığımız her bağlantı, arama motorlarında aradığımız her kelime bizi sürekli analiz edilen dev bir ağın içine atıyor.
Peki buna karşı neler yapılabilir?
Sosyal medyanın tüm bu dezavantajlarına rağmen doğrudan demokrasinin uygulanabileceği bir toplumsal sisteme zemin sağladığını da unutmamak gerekir. Sosyal medya uygulamaları ya da ağlar tamamen tehlikelidir diyerek toptan reddetmek yerine bu alanlarda kendimize yer açabiliriz. Örneğin, Facebook’u kullanmak zorunda değiliz. Türkiye genelinde örgütlenmek istiyorsak, bunu mutlaka kendi geliştireceğimiz sosyal ağlarda ve bağımsız olarak yapmalıyız. Aksi taktirde, Facebook’ta ve Twitter’de örgütlendiği iddia edilen Arap Baharı’nın Türkiye’deki yansımasının eylülünü çok iyi bildiğimiz bir Türk Sonbaharı’na dönüşmesi daha büyük olasılık.
Eğer illa ki, Facebook, Twitter vb uygulamaları kullanacaksak, kendimizden biraz farklı olarak, ağlar oluşturmaya çalışan programları şaşırtabiliriz. İşe yarar mı bilinmez, belki tamamen zıt siyasi kampanyalara da katılarak ya da panpiş olarak bilgisayarların kafasını karıştırabiliriz…
Kaynaklar
[1] Leetaru K., Culturomics 2.0: Forecasting large-scale human behavior using global news media tone in time and space, http://www.uic.edu/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/3663/3040, son erişim 17.09.2011
[2] Hansen, D. L.., Shneiderman, B., Smith, M.A. (2011), ANALYZING SOCIAL MEDIA NETWORKS WITH NODEXL: Insights from a Connected World, Morgan Kaufmann
[3] Ethier, J., Current Research in Social Network Theory, http://lancs.ac.uk/ug/wilkina4/__files/Social%20Network%20Theory.pdf, son erişim 19.09.2011
[4] Marks, P. (2006), Pentagon sets its sights on social networking websites, NewScientist.com http://ignoranceisfutile.wordpress.com/2008/09/08/pentagon-sets-its-sights-on-social-networking-websites/, son erişim 19.09.2011
[5] Rawnsley, A. (2011), Pentagon Wants a Social Media Propaganda Machine, Wired, http://www.wired.com/dangerroom/2011/07/darpa-wants-social-media-sensor-for-propaganda-ops/, son erişim 19.09.2011
* Bu yazı Bilim ve Gelecek Dergisi’nin Ekim 2011 sayısında yayınlanmıştır.