Algoritmaların Epistemolojisi
Rob Kitchin'in "The Data Revolution" (2020) çalışması, algoritmaların bilgi üretimi ve toplumsal anlamlandırma süreçlerindeki dönüştürücü rolünü derinlemesine inceler. Kitchin'e göre, büyük veri ve algoritmik sistemler, geleneksel bilimsel yöntemlerin ve bilgi üretim pratiklerinin ötesine geçen yeni bir epistemolojik paradigma yaratmaktadır. Örneğin, Google'ın arama algoritması, milyarlarca web sayfası arasından "alakalı" ve "güvenilir" içeriği belirlerken, aslında neyin bilgi sayılacağına dair toplumsal anlayışı şekillendirmektedir. Bu algoritma, belirli kaynakları ve bilgi türlerini öne çıkarırken, diğerlerini görünmez kılarak, kolektif bilgi üretimini ve erişimini düzenler. Böylece algoritma, sadece bir arama motoru olmaktan çıkıp, epistemolojik bir otorite haline gelir.
Algoritmik sistemlerin bilgi üretimi üzerindeki etkisi, akademik araştırma ve bilimsel çalışma alanında da kendini gösterir. Bilimsel makalelerin etkisini ölçen atıf algoritmaları, akademik performans değerlendirme sistemleri ve bibliyometrik analizler, hangi araştırmaların "değerli" veya "etkili" sayılacağını belirler. Bu sistemler, belirli araştırma paradigmalarını ve metodolojileri öne çıkarırken, alternatif bilgi üretim biçimlerini marjinalleştirebilir. Örneğin, h-indeksi gibi algoritmik ölçümler, akademisyenlerin kariyer gelişimini ve araştırma önceliklerini şekillendirirken, niceliksel göstergeleri niteliksel değerlendirmenin önüne geçirir. Bu durum, akademik bilgi üretiminin çeşitliliğini ve yaratıcılığını sınırlama riski taşır.
Kitchin'in analizinde önemli bir yer tutan diğer bir boyut, algoritmaların toplumsal gerçekliği anlama ve yorumlama biçimlerimizi nasıl etkilediğidir. Sosyal medya platformlarının öneri algoritmaları, kullanıcıların haber ve bilgi tüketimini kişiselleştirirken, aslında bireysel ve toplumsal gerçeklik algısını da şekillendirir. Facebook'un haber akışı algoritması örneğin, kullanıcıların mevcut görüşlerini pekiştiren içerikleri öne çıkararak "filtre baloncukları" yaratır. Bu durum, farklı görüş ve perspektiflere erişimi sınırlarken, toplumsal kutuplaşmayı derinleştirebilir. Algoritmaların yarattığı bu epistemolojik izolasyon, demokratik tartışma ve müzakere süreçlerini zayıflatma potansiyeli taşır.
Algoritmik sistemlerin ekonomik alandaki epistemolojik etkisi, finansal piyasalarda özellikle belirgindir. Yüksek frekanslı alım-satım algoritmaları ve risk değerlendirme sistemleri, finansal "gerçekliği" anlama ve yorumlama biçimlerimizi kökten değiştirir. Bu algoritmalar, insan aktörlerin kavrayış ve karar verme kapasitesinin ötesinde, milisaniyelik zaman dilimlerinde işlem yaparak piyasa dinamiklerini belirler. Geleneksel ekonomik teorilerin ve piyasa analizlerinin yerini, makine öğrenmesi modellerinin ürettiği öngörüler alır. Bu durum, ekonomik bilginin üretimi ve kullanımında yeni bir paradigma yaratırken, finansal piyasaların demokratik kontrolünü ve şeffaflığını zorlaştırır.
Sağlık alanında algoritmik sistemler, tıbbi bilginin üretimi ve kullanımında devrim yaratmaktadır. Yapay zeka destekli tanı sistemleri ve hastalık tahmin algoritmaları, geleneksel klinik karar verme süreçlerini dönüştürür. Bu sistemler, büyük miktarda hasta verisini analiz ederek, hastalık tanısı ve tedavi planlaması konusunda öneriler sunar. Ancak bu durum, tıbbi bilginin ve uzmanlığın doğasını da değiştirir. Algoritmaların "kara kutu" niteliği, tıbbi kararların arkasındaki mantığı anlamayı zorlaştırırken, hekim-hasta ilişkisinin epistemolojik temellerini de sorgular. Ayrıca, bu sistemlerin dayandığı veri setlerindeki önyargılar ve eksiklikler, sağlık hizmetlerinde yeni eşitsizlikler yaratma riski taşır.
İklim değişikliği ve çevre sorunları gibi karmaşık küresel meselelerin anlaşılmasında da algoritmik sistemler kritik rol oynar. İklim modelleme algoritmaları ve çevresel risk değerlendirme sistemleri, gezegenin geleceğine dair bilgimizi şekillendirir. Bu sistemler, insan algısının ötesindeki karmaşık ekolojik süreçleri modelleyerek, çevre politikalarına ve toplumsal eylemlere yön verir. Ancak bu algoritmik modellemeler, belirli varsayımlar ve veri setleri üzerine kurulu olduğundan, ekolojik gerçekliği anlama biçimlerimizi sınırlayabilir. Yerel ekolojik bilgi ve alternatif çevresel anlayışlar, bu dominant epistemolojik çerçeve içinde görünmez kalabilir.
ALGORİTMİK SİSTEMLERİN TOPLUMSAL YAPI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ
Markus Spiekermann'ın "Digitale Gesellschaft" (2019) eserinde analiz ettiği gibi, algoritmik sistemler mevcut toplumsal eşitsizlikleri derinleştirebilmekte veya yeni eşitsizlik biçimleri üretebilmektedir. Özellikle veri toplama ve işleme süreçlerindeki önyargılar, mevcut sosyal tabakalaşmayı pekiştirme potansiyeli taşımaktadır. Jake Porway'in "Data Science for Social Good" (2019) çalışması, bu sorunların farkında olarak, algoritmaların toplumsal eşitsizlikleri azaltmak için nasıl kullanılabileceğini tartışır.Algoritmik sistemlerin toplumsal yapı üzerindeki etkileri, modern toplumların karşılaştığı en önemli sorunlardan birini oluşturmaktadır. Spiekermann ve Porway'in çalışmaları, bu sistemlerin hem var olan eşitsizlikleri derinleştirme hem de bunları azaltma potansiyelini ortaya koyar. Örneğin, kredi skorlama algoritmaları, düşük gelirli mahallelerde yaşayan bireyleri otomatik olarak "riskli" kategorisine yerleştirerek, bu kişilerin finansal hizmetlere erişimini kısıtlayabilir. Bu durum, mevcut ekonomik eşitsizlikleri pekiştirirken, yoksul mahallelerin daha da yoksullaşmasına neden olur. Öte yandan, aynı algoritmik sistemler, geleneksel kredi değerlendirme yöntemlerinin dışında kalan alternatif veri kaynaklarını kullanarak, dezavantajlı grupların finansal sisteme dahil edilmesini sağlayabilir.
Eğitim alanındaki algoritmik sistemler, sosyal hareketlilik üzerinde önemli etkiler yaratır. Öğrenci yerleştirme ve başarı tahmin algoritmaları, öğrencilerin sosyoekonomik geçmişlerini ve yaşadıkları bölgenin özelliklerini dikkate alarak kararlar verir. Bu sistemler, dezavantajlı bölgelerden gelen öğrencileri düşük performans beklentisiyle değerlendirerek, onların eğitim fırsatlarını kısıtlayabilir. Ancak Porway'in önerdiği gibi, bu algoritmalar yeniden tasarlanarak, öğrencilerin potansiyelini daha kapsayıcı biçimde değerlendirebilir. Örneğin, sadece akademik başarıya değil, öğrencilerin karşılaştıkları zorlukları aşma kapasitesine de odaklanan algoritmalar, eğitimde fırsat eşitliğini artırabilir.
İş piyasasındaki algoritmik sistemler, istihdam fırsatlarının dağılımını derinden etkiler. İş başvurusu değerlendirme ve çalışan seçme algoritmaları, geçmiş istihdam verilerine dayanarak kararlar verir. Bu sistemler, belirli cinsiyet, etnik köken veya sosyal sınıftan kişilerin başarılı olduğu varsayımıyla hareket ederek, iş piyasasındaki ayrımcılığı sürdürebilir. Spiekermann'ın belirttiği gibi, bu algoritmalar geçmişteki ayrımcı pratikleri öğrenerek, bunları geleceğe taşır. Ancak Porway'in yaklaşımıyla, bu sistemler yeniden tasarlanarak, çeşitliliği ve kapsayıcılığı teşvik eden araçlar haline getirilebilir. Örneğin, bilinçli önyargıları tespit eden ve düzelten algoritmalar, işe alım süreçlerinde daha adil kararlar alınmasını sağlayabilir.
Sağlık hizmetlerine erişimde algoritmik sistemler, önemli eşitsizlikler yaratabilir. Sağlık sigortası risk değerlendirme algoritmaları, belirli toplumsal grupları "yüksek riskli" olarak sınıflandırarak, onların sağlık hizmetlerine erişimini zorlaştırabilir. Kronik hastalıkların daha yaygın görüldüğü düşük gelirli topluluklarda yaşayan bireyler, bu algoritmalar tarafından dezavantajlı konuma düşürülebilir. Ancak aynı sistemler, sağlık hizmetlerine erişimde eşitsizlikleri azaltmak için de kullanılabilir. Örneğin, toplum sağlığı programlarını optimize eden algoritmalar, kaynakların en çok ihtiyaç duyulan bölgelere yönlendirilmesini sağlayabilir.
Kentsel planlama ve kamu hizmetlerinin dağılımında algoritmik sistemler, mekânsal eşitsizlikleri etkileyebilir. Akıllı şehir uygulamaları ve kaynak tahsis algoritmaları, belirli mahallelere öncelik vererek, kentsel altyapı ve hizmetlerin dağılımını belirler. Bu sistemler, yüksek gelirli bölgelerin ihtiyaçlarına öncelik vererek, kentsel eşitsizlikleri derinleştirebilir. Spiekermann'ın vurguladığı gibi, bu durum "dijital redlining" olarak adlandırılan yeni bir ayrımcılık biçimi yaratabilir. Ancak Porway'in önerdiği gibi, aynı sistemler, dezavantajlı mahallelerin ihtiyaçlarını tespit eden ve kaynakları adil biçimde dağıtan araçlar olarak da kullanılabilir.
Algoritmik sistemlerin sosyal medya ve dijital platformlardaki etkisi, bilgiye erişim ve toplumsal katılım açısından yeni eşitsizlikler yaratabilir. İçerik öneri algoritmaları ve reklam hedefleme sistemleri, kullanıcıların sosyoekonomik profillerine göre farklılaşarak, bilgi ve fırsatlara erişimde eşitsizlikler yaratır. Yüksek gelirli kullanıcılara daha kaliteli içerik ve fırsatlar sunarken, düşük gelirli kullanıcıları düşük kaliteli içerik ve yanıltıcı reklamlarla karşı karşıya bırakabilir. Ancak bu sistemler, dezavantajlı grupların sesini duyurmak ve toplumsal katılımı artırmak için de kullanılabilir. Örneğin, toplumsal hareketlerin organizasyonunu ve bilgi paylaşımını kolaylaştıran algoritmik araçlar, demokratik katılımı güçlendirebilir.
ALGORİTMİK KARAR ALMA SÜREÇLERİ VE SOSYAL ADALET
Henri Verdier'in "Big Data et société: une révolution sociologique?" (2018) çalışmasında vurguladığı gibi, algoritmik karar alma süreçleri, önemli etik ve adalet sorunlarını beraberinde getirmektedir. Özellikle kredi skorlaması, iş başvuruları ve adli kararlarda kullanılan algoritmalar, var olan toplumsal önyargıları yeniden üretme riski taşımaktadır. Bu noktada, Barbara Prainsack'ın "Big Data und Gesellschaft" (2020) eserinde önerdiği gibi, algoritmik sistemlerin şeffaflığı ve hesap verebilirliği kritik önem taşımaktadır.Algoritmik karar alma süreçlerinin sosyal adalet üzerindeki etkileri, günümüz toplumlarının karşılaştığı en karmaşık etik sorunlardan birini oluşturur. Verdier'in analizinde öne çıkardığı gibi, bu sistemler toplumsal önyargıları sadece yansıtmakla kalmaz, aynı zamanda onları sistematik ve ölçeklenebilir hale getirir. Örneğin, kredi skorlama algoritmaları, geçmiş verilerden öğrendiği kalıpları kullanarak gelecekteki kararları şekillendirir. Eğer geçmiş verilerde belirli toplumsal gruplar sistematik olarak dezavantajlı konumdaysa, algoritma bu örüntüyü "normal" veya "objektif" bir durum olarak kabul edip yeniden üretir. Bu durum, finansal dışlanmanın algoritmik sistemler aracılığıyla kurumsallaşmasına yol açabilir.
Adli sistem içerisinde kullanılan risk değerlendirme algoritmaları, özellikle hassas etik sorunları gündeme getirir. Bu algoritmalar, suç tekrarı riskini değerlendirirken, bireylerin yaşadığı mahalle, eğitim durumu, aile geçmişi gibi faktörleri kullanır. Prainsack'ın vurguladığı gibi, bu değerlendirmelerin şeffaf olmaması ve algoritmanın kararlarının nasıl alındığının açıklanamaması, adil yargılanma hakkını tehlikeye atar. Örneğin, belirli mahallelerde yaşayan veya belirli sosyoekonomik geçmişe sahip bireylerin otomatik olarak "yüksek riskli" olarak sınıflandırılması, ceza adaleti sisteminde var olan eşitsizlikleri derinleştirir. Bu noktada, algoritmaların hesap verebilirliği ve kararların temyiz edilebilirliği kritik önem taşır.
İş piyasasında kullanılan işe alım algoritmaları, kariyer fırsatlarının dağılımını etkileyen önemli bir faktör haline gelmiştir. Bu sistemler, özgeçmiş tarama ve aday değerlendirme süreçlerinde kullanılırken, geçmiş işe alım verilerinden öğrenilen kalıpları tekrar eder. Verdier'in işaret ettiği gibi, eğer bir şirketin geçmiş işe alımları belirli cinsiyet, etnik köken veya sosyal sınıftan kişileri tercih etme eğilimindeyse, algoritma bu eğilimi normalleştirir ve güçlendirir. Prainsack'ın önerdiği şeffaflık ilkesi doğrultusunda, işe alım algoritmalarının kullandığı kriterlerin açıkça belirtilmesi ve ayrımcı pratiklerin tespit edilip düzeltilmesi gerekir.
Sağlık hizmetlerinde kullanılan karar destek algoritmaları, tedavi önceliklerini ve kaynak dağılımını belirlerken önemli etik sorunlarla karşılaşır. Bu sistemler, hasta verilerini analiz ederek tedavi önerileri sunar ve sağlık kaynaklarının nasıl dağıtılacağına karar verir. Ancak algoritmaların dayandığı veri setlerinde belirli toplumsal grupların yeterince temsil edilmemesi veya yanlış temsil edilmesi, sağlık hizmetlerinde yeni eşitsizlikler yaratabilir. Örneğin, nadir hastalıkları olan veya standart tedavi protokollerine uymayan vakalarda, algoritmik sistemler yetersiz kalabilir. Bu noktada, Prainsack'ın vurguladığı gibi, algoritmaların kararlarının insan uzmanlar tarafından denetlenebilir ve gerektiğinde müdahale edilebilir olması önem taşır.
Eğitim sisteminde kullanılan başarı tahmin ve öğrenci yerleştirme algoritmaları, eğitim fırsatlarının dağılımını etkiler. Bu sistemler, öğrencilerin gelecekteki akademik performansını tahmin ederken, sosyoekonomik faktörleri ve geçmiş başarı verilerini kullanır. Verdier'in belirttiği gibi, bu yaklaşım, dezavantajlı geçmişe sahip öğrencilerin potansiyelini göz ardı edebilir. Algoritmaların şeffaf olmaması, eğitimde fırsat eşitliğini tehlikeye atar ve sosyal hareketliliği kısıtlar. Bu nedenle, eğitim algoritmaların kullandığı değerlendirme kriterlerinin açık olması ve alternatif başarı göstergelerinin dikkate alınması gerekir.
Sosyal yardım ve kamu hizmetlerinin dağıtımında kullanılan algoritmik sistemler, sosyal refah politikalarının uygulanmasını etkiler. Bu sistemler, yardıma muhtaç kişileri belirlerken ve kaynakları dağıtırken, karmaşık veri analizlerine dayanır. Ancak algoritmik değerlendirmelerin şeffaf olmaması, hak sahiplerinin neden bazı yardımlardan mahrum bırakıldığını anlamalarını zorlaştırır. Prainsack'ın önerdiği gibi, sosyal yardım algoritmalarının kararlarının açıklanabilir olması ve itiraz mekanizmalarının bulunması, sosyal adaletin sağlanması için temel önem taşır. Ayrıca, bu sistemlerin düzenli olarak denetlenmesi ve toplumsal etkilerinin değerlendirilmesi gerekir.
Yorumlar
Yorum Gönder