BÜYÜK VERİ, BÜYÜK SAYILAR YASASI VE DEĞER ÜRETİMİ

×

Hata mesajı

  • User warning: The following module is missing from the file system: gmap. For information about how to fix this, see the documentation page. in _drupal_trigger_error_with_delayed_logging() (line 1143 of /var/www/html/includes/bootstrap.inc).
  • Notice: _bootstrap_glyphicons() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 771 satırı) içinde Undefined index: 3.0.
  • Warning: _bootstrap_glyphicons() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 778 satırı) içinde array_merge(): Argument #1 is not an array.
  • Warning: _bootstrap_glyphicons() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 839 satırı) içinde array_merge(): Argument #1 is not an array.
  • Warning: _bootstrap_glyphicons() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 845 satırı) içinde array_merge(): Argument #1 is not an array.
  • Warning: _bootstrap_icon() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 875 satırı) içinde in_array() expects parameter 2 to be array, null given.
  • Warning: _bootstrap_icon() (/var/www/html/sites/all/themes/bootstrap/includes/common.inc dosyasının 875 satırı) içinde in_array() expects parameter 2 to be array, null given.
İstanbul Şubesi

Büyük sayılar yasası, bir olayın gözlem sayısının sonsuza yaklaştıkça gerçek ihtimallere daha çok yakınlaşacağımızı ifade eden istatistiksel bir tanımdır. Bu kanunun işleyişini göstermek adına verilmiş olan en ünlü örnek yazı tura oyunudur. Bir paranın yazı mı tura mı geleceğini kesin olarak bilemeyebiliriz; ancak bir parayı yeteri kadar havaya fırlatırsak yazının ve turanın eşit sayıda geldiğini görürüz. Yani özetle büyük sayılar yasasına göre, elimizde ne kadar çok sayıda gözlem veya veri varsa, geleceğe dönük gerçekleştireceğimiz hesaplamalar da gerçeği o derece iyi yansıtacaktır.

Büyük sayılar yasasını anlamak için öncelikle olasılık teorisine bir göz atmak gerekir. Gelecekte gerçekleşme (ya da gerçekleşmeme) ihtimali olan bir olayı tahmin etmeye dayalı olan olasılık teorisi, tesadüfi olaylarla ilintilidir fakat bu olayların şans eseri değil de tekrarlanma düzeyine göre gerçekleştiği düşüncesine dayanmaktadır. Yani bu teori tesadüf gibi görünen olayların, uzun bir gözlem neticesinde tahmin edilebilir olduğunu iddia eder.

Bu noktada iki olasılık yorumundan söz edilir: Öznel ve nesnel olasılık yorumları. Burada bizi ilgilendiren kısım nesnel olasılık yorumu olduğundan yalnızca bu kısmı ele alacağız. Nesnel ya da objektif olasılık, bir olaya verilen olasılık derecesinin farklı ve bağımsız denemelerle belirlenmesidir. Bu yorumda sadece “uzun süre” tekrar eden olaylar kontrol edilebilirdir. Örnek olarak, yazı tura atarken yazı ya da tura gelme ihtimali, -paranın dik gelme ihtimali gibi anlamsız bir olguyu hesaba katmadığımızda- her ikisi için de 0,5’tir. Üst üste yazı ya da tura gelebilir, her seferinde yazı ve tura sırayla da gelebilir; bunu bilemeyiz. Ancak deneme sayısı sonsuza yaklaştıkça yazı ve turanın eşit sayıda geleceğini biliriz.

Büyük sayılar yasası da aynı şekilde ne kadar çok sayıda deneme yapılırsa, tahmin oranımızın o kadar isabetli olacağını söyler. Bu nedenle tahminlerin dayandırıldığı örnek veri grubunun yeteri kadar geniş olması gerekmektedir.

Sayısal Teknoloji Sayesinde Büyük Verinin İşlenmesi ve Kullanılması

İnsanoğlu, sayısal teknolojinin gelişimiyle birlikte büyük veriyi yarattı. Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video ve log dosyaları gibi çeşitli kaynaklardan toparlanan verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş haline deniyor. Ancak bunu yapmak oldukça zor; çünkü depolanmış veri miktarının gün geçtikçe artması, bu veri yığınlardan anlam çıkarabilme ihtimalini oldukça zorlaştırıyor. Geleneksel yöntemlerle veri anlamlandırmanın imkânsız hale gelmesi ise veri madenciliği çalışmalarını git gide daha değerli hale getiriyor. Zaten bu nedenle veri madenciliği, geleceğin meslekleri arasında gösteriliyor.

Ancak yine de işlenmiş olan “büyük veri” insan doğasını anlamayı kolaylaştırıyor. Bu noktada devreye giren büyük sayılar yasası ise insanların değer, beklenti ve davranışları üzerindeki tahminleri %90’a varan doğrulukla belirleyebiliyor. Bu anlamda, bir sonraki yüzyılın kontrol çağı olacağını öngörmek hiç de zor değil!

Peki, büyük veri ile büyük sayılar yasasının pazarlama ve değer üretimiyle ilişkisi nedir? Cevap aslında soruda gizli: Eğer pazarlama yapıyorsanız ya da “değer üretmeye” çalışıyorsanız, tüketicilerin davranış, değer ve yargılarını iyi analiz etmelisiniz. İnsanlar neleri konuşur, nerelerde bulunur, hangi değerler üzerinden tartışma yürütür, belirli olay ya da durumlara karşı ne gibi tepkiler verir gibi soruları cevaplandırabiliyorsanız bunu işlenmiş büyük veri ve büyük sayılar yasasının gücü sayesinde yapabiliyorsunuz demektir. Sizinle ilişkili olan veya olmayan kişilerin anlık durumlarına esnek şekilde karşılık verebilirseniz, büyük veriyi doğru şekilde kullanmış olursunuz.

Sayısal teknoloji, işte tüm bu belirlemeleri ve analizleri yapmamızı kolaylaştırıyor. Burada, insanın çıplak gücünü aşan bir şekilde verilere erişebilmekten ve bu verileri ölçüp analiz ederek, kümelendirme, eşleştirme, ayıklama, işleme, etiketleme ve raporlama gibi işe yarar datalar elde etmekten söz ediyoruz. Sayısal teknolojinin, yani insanların günlük yaşamlarında kullandıkları sosyal medya araçları, bloglar, vloglar, canlı yayınlar, konum bildirimleri vb. mecraların sağladığı -işlenmiş- büyük verinin, büyük sayılar yasası ile yorumlanıp geleceğe dair tahminlerde bulunabilme gücünü bahşettiğini görüyoruz. Tıpkı, online eğlence platformları tarafından yayınlanan “20 soruda kim olduğunu tahmin ediyoruz” anketlerine benzer –fakat çok geniş bir örneklem havuzu ve doğruluğuyla– şekilde, insanların gelecekteki bir zaman aralığındaki eğilimlerini belirlemek mümkün oluyor. Buradaki tek fark, büyük sayılar yasasının gerçekten işe yarıyor olması.

Yakın zamanda, 42. düzenlenmiş olan ve alanında uzman konukların günümüz ekonomi ve piyasa koşullarında bölgesel ve uluslararası fırsatlar, yeni iş alanları ve sektörel gelişim fikirlerini ele aldığı toplantıların sonuncusunda veri işlemeyle ilgili göze çarpan bazı tespitlere yer verildi. Buna göre, 68 beğeninizi analiz eden bir algoritma sizin inancınızı, siyasi tercihinizi ve ait olduğunuz kültürü %85 doğrulukla belirleyebiliyor. Sadece 70 beğeninizi analiz eden bir algoritma sizi arkadaşlarınız kadar iyi tanıyorken; 150 beğeninizi analiz eden bir algoritma ise sizin değer, beklenti ve davranışınızı anne babanızdan daha iyi öngörebiliyor. Aynı algoritma eğer 300 beğeninize erişebilirse, sizi hayat arkadaşınız kadar iyi tanıyor! İşte bu nedenle, insan doğasını anlamaya yönelik olan tüm bu dijital çabalar, yaşam tarzımızı yönlendirme konusunda git gide daha fazla değer kazanıyor. Bu da tüketim ve pazarlama ilişkilerinden siyasi alana kadar tüm geleneksel yol ve yöntemleri değiştirme gücüne sahip. Dolayısıyla “değer üretimi” yalnızca üretim ve pazarlamanın ötesine geçerek kendine dijital ve yeni bir yol çiziyor.

Sayısal Teknolojinin Tüketici Üzerindeki Dönüştürücü Gücü

Sayısal teknoloji yalnızca üreticileri değiştirmiyor. Belki de asıl mesele bireylerin, yani kimisine göre tüketicilerin, kimisine göre karar vericilerin, kimisine göre ise kitlelerin, sayısal teknoloji sayesinde olguları değiştirme gücüne sahip olması.

Geçtiğimiz yıl uluslararası bir kurum tarafından yapılan araştırma sonuçlarına göre, geleceğin tüketicisi –yani yeni nesil– günümüz tüketicilerinden oldukça farklı olarak konumlandırılıyor. Öncelikle bunun en büyük sebebi, kişilerin çeşitli ekranlar başında (TV, mobil, bilgisayar, tablet vb.) geçirdiği sürenin 10 saate kadar çıkmış olması. Üstelik, sosyal medyanın gelişimi sayesinde önceleri tek yönlü olan etkileşim artık çift yönlü hale gelmiş durumda. Bu sayede insanlar çeşitli kurum, kuruluş, marka, siyasi parti vb. hakkında diledikleri gibi yazıp çizebiliyorlar. Bu ise kitlelerin değiştirme gücünü olanaklı kılıyor. Dolayısıyla insanları etkilemek ve değer üretebilmek için, insanlarla direkt olarak bağlantı kurabilmenin bir yolunu bulmak gerekiyor.

İnsanların Söylediklerine Kulak Vermek

Tek yönlü iletişim araçları olan TV, gazete ve radyonun aksine, sosyal medya, video paylaşım siteleri ve bloglar gibi kitlelerin içerik üretmesine olanak tanıyan tüm dijital platformlar, değer üretimi noktasında merkezi bir rol almaya başladılar. İnsanlar artık kendi içeriklerini kendileri üretiyor ve bunu yaparken keyif alıyorlar. Ayrıca içerik üreten ve “influencer” olarak tanımlanan kişileri takip ediyor ve bu içerikleri paylaşıyorlar. Dolayısıyla üreticilerin ortaya koydukları mesaj ile influencerlar tarafından ortaya konan mesajlar arasındaki çelişkiler, insanlar üzerinde olumlu ya da olumsuz etkilere sahip olabiliyor. Bu nedenle insanların dediklerine kulak vermek, kendi hakkınızdaki tartışmaları analiz etmek; dolayısıyla dönüşerek ve esneklik kazanarak değer üretmek önemli hale geliyor. Dijital çağ hem kitleleri hem de üreticileri değişime zorluyor.

Tüm bu verileri bir araya getirip ortaya anlamlı bir şey çıkarabilmek -yani büyük veriye sahip olmak- gelecekteki konumunuzu belirleyebilecek bir nitelik taşıyor. Ne kadar çok büyük veriye sahipseniz, insanların eğilimlerini tahmin etme ve hakkınızda gerçekten ne düşündüklerini bilme ihtimaliniz de o kadar artıyor. Dolayısıyla, geleceğe ilişkin doğru tahminlerde bulunarak adımlarınızı buna dayalı bir strateji çerçevesinde atabilmeniz, değişim ve dönüşümü 360 derecelik bir bakış açısıyla (ekonomik, toplumsal, kültürel, küresel, siyasi vb.) anlayabilmenize bağlı. Gelecekte asıl rekabetin verimlilik odaklı olacağını söylemek ise bu anlamda oldukça isabetli görünüyor.

O halde sormamız gereken soru şu: Dijital teknoloji dünyayı bu denli hızlı dönüştürürken biz bunun neresindeyiz?