Veri analitiği, gündelik yaşamın akışındaki hemen her türlü davranış, işlem ve cihazdan toplanan verileri, gerçekliğin algoritmalarla manipüle edilen istatistik modellemeleri için matematiksel girdilere dönüştürerek, gerçekliği eksiltici anlama (episteme/içgörü) ve kontrol yöntemleri (teknik) üretir.

Veriler alemi terminolojisinde, kavramaya, açıklamaya dayanan bilimsel öngörünün yerini verilerden olasılık ve eğilim çıkarsamaya dayalı içgörü ya da tahmin alır. Hemen her şeyin verileştirilmesi ve sayısallaştırılması, geçici pragmatist istatistik modellemelerle tahmin edilmeye çalışılması, bilim ve bilgiden ne anlaşıldığı kadar, insanların biliş ve algı biçimlerini de dönüştürmeye başlamaktadır.

Popüler teknoloji dergisi Wired’ın baş editörü Anderson, şöyle yazmıştı:

Bu dünya devasa boyutlardaki verinin ve uygulamalı matematiğin, uygulamaya konulabilecek her türlü başka aracın yerini aldığı bir mecradır: Dilbilimden sosyolojiye insanın davranışı kuramlarının hepsinin dışında bir yerde. Taksonomiyi, ontolojiyi ve psikolojiyi unutun. İnsanların bir şeyi neden yaptıklarını kim bilir? Mesele bunu yapmış olmalarıdır ve bizler bu eşi benzeri görülmemiş, sınırsız alanın izini sürebilir ve onu ölçebiliriz. Yeteri kadar veriyle, sayılar kendi hikayelerini anlatırlar.

Verileştirme teknolojilerinin kapitalist kullanım biçiminde yaygın ve baskın olan bu ultra-pragmatist yaklaşım şu anlama geliyor: “Yeterli veri ve matematik modellemelerle, gerçek bilgiye, bilime, kurama ihtiyaç duymadan, kendinden-geçerli bir istatiksel dünya kurulabilir ve bu, gerçek dünyada olup biten her şeyin izlenmesi, ölçülmesi, kontrol edilmesi ve yönetilmesinde kullanılabilir.”

Veri analitiği, giderek gerçek bilgi, bilim ve kuramın bir kenara itildiği, insanların kararlarının nedenlerini açıklayamaz hale geldiği, bir tür veri temelli “içgörüler/tahminler” ve spekülasyonlar evrenine doğru evriliyor.

Türkçede enformasyon ile bilgi arasında ciddi bir kavram kargaşası var. Malumat (information) ile bilgi (knowledge) genelde anlamdaşmış gibi kullanılıyor, yani bilgi malumata indirgeniyor. Oysa malumat ile bilgi arasında nitel bir fark vardır. Malumat/enformasyon, kim, ne, nerede, ne zaman, ne kadar sorularına ilişkindir. Bilgi ise neden ve nasıl sorularına ilişkindir. Malumat, daha ziyade bellek, algı, tanıma, betimleme, kıyaslamaya ilişkindir. Bilginin daha dar, tekil, alt ve yüzeysel parçacıklarıdır. Bilgi ise gerçekliği nedensellik ve içsel hareket yasalarıyla birlikte daha bütünsel kavrama ve açıklama, dahası duygu/değer süreçlerini de içeren anlamlandırma yetilerine ilişkindir. Daha bütünlüklü, sistematik, içsel olarak ilişkili ve derindir. Bilgi ölçülemez. “Bilgi yarışması” denilen medya programlarında yarıştırılan bilgi değil, malumattır. Malumat/enformasyon, bilginin daha basit parçalara bölünmüş, hesaplanabilir ve ölçülebilir hale getirilmiş, yani soyutlaştırılmış biçimidir.

Daha çok malumat kendi başına bilgi anlamına gelmez; malumatın bilgiye dönüştürülmesi için, olgulara dair algı ve betimlemenin ötesinde neden ve nasıl sorularının sorulup yanıtlanabilmesi, iç ilişki ve hareket yasalarının kavranması, kavramlaştırılarak açıklanabilmesi gerekir. Gerçek bilgi edinmek ve bilgi üretmek için, tutarlı kuramlar, inceleme-araştırma-sınama için zaman ve çaba gerekir. Bilgi enformasyona/malumata indirgendiğinde, yalnızca kuram, araştırma, bunun için gerekli zihinsel ve pratik çaba bir yana bırakılmış olmakla kalmaz, gerçek bilgi edinme/üretme olanağı da ortadan kaldırılmış olur. Bilginin malumata indirgenmesi, toplumsal-maddi gerçeklere dair her türlü yanılsama, manipülasyon ve önyargıya da kapıları ağzına kadar açar. Bunun kapitalizmde aldığı biçim piyasa malumatının gerçek, tutarlı, bütünlüklü bilginin zeminini kaydırmasıdır.

Günümüz veri biliminin bir bilim olup olmadığı tartışması bir yana, verileştirme süreçleri bilgi üretmekten ziyade, veriden enformasyon/malumat çıkarımı düzleminde hareket etmektedir. Bilginin bütünsellik, evrensellik, açıklayıcılık, niteliksellik gibi karakteristikleri yerine, sayısallaştırılmış enformasyon biçimi olarak bir tür matematik “bilgimsilik” geçirilmektedir.

Üstelik veri bilimi, tıpkı dayandığı matematik ve mantık gibi, toplum ve doğa bilimlerinden farklı olarak, formal ve soyut bir disiplindir. Bu, matematiksel/istatiksel dijital veri ve enformasyon sistemlerini de formal ve dahası, geçerlilikleri gerçek dünyadan çok, salt matematik/istatistik aksiyom, formül, denklem ve grafiklere bağlı, tarihsel-toplumsal bağlamlara kayıtsız, formalist sistemler haline getirir. 1970’lerden itibaren formalizmin (teknik ve biçimin içeriğe üstün tutulması) iktisat, siyaset, eğitim, sanat dahil her alanda hakim hale gelmesi, neoliberalizmin, post-modernizmin, pragmatizmin ve metodolojik bireyciliğin yükselmesinden bağımsız değildi. Ekonometri bunun bir uç örneğiydi. Ki bugün ekonometri ile makine öğrenmesi birbirine bağlanmakla kalmıyor, dijital veri ve enformasyon sistemleri ile bilgi, bir bütün olarak (içeriğe, gerçekliğe, bütünselliğe, açıklayıcılığa, temellendirmeye, kanıtlanmaya kayıtsızlaştırılarak) formalistleştiriliyor. Ekonometride iktisadi ilişki ve süreçlerin birçok alanı formalleştirilemediği için anaakım neoklasik iktisadın ilgi alanı dışına atılması gibi, dijital veri/enformasyon sistemlerinde niteliksel bilgi alanları formalleştirilemediği için yok sayılıyor, bastırılıyor.

Ekonometri, günümüz kapitalist veri analitiğinin sorunları açısından gerçekten iyi bir örnek oluşturuyor. Matematiksel formal iktisat ve ekonometri ile yoğrulan iktisatçıların ekonominin en temel ve basit yönlerini bile anlayamaz hale gelmesi ve hiçbir şey anlamadan faiz, döviz, enflasyon, borsa vb. üzerinden yaptıkları gösterişli teknik analizler gibi; matematiksel formal veri bilimi ve parametrik analizler de, toplumsal ilişki ve süreçlerin en temel ve gerçek yönlerini bile açıklamadan ve anlamadan yapılan teknik, formalist, niceliksel analizlerle, toplumun parametreleştirilmesine yol açıyor.

Emeğin soyutlanması nasıl ki emek süreçlerinin daha basit parçalarına ayrıştırılması, standartlaştırılması, nicel olarak soyut zaman birimleriyle artı-değer üretmek üzere ölçülebilir hale getirilmesi, tek kelimeyle meta formuna dönüştürülmesi ise, bilginin (ve zihinsel emeğin) soyutlanması da, parçalanması, standartlaştırılması, ölçülebilir, hesaplanabilir ve aktarılabilir hale getirilerek, soyut biçimsel enformatiğe indirgenmesidir. Bu açıdan enformatik, bilginin eksiltilerek, ölçülebilir, hesaplanabilir ve dolayısıyla meta formuna dönüştürülebilir halidir.

Dijital veri analitiği sistemlerinde, bilginin matematiksel/istatistiksel enformasyona indirgenmiş formal, niceliksel, soyut biçimiyle, içeriksel, niteliksel, somut gerçek toplumsal ilişkiler temeli arasındaki çelişki; birincisinin ikincisini bastırması ve dıştalaması, aslında günümüzde bilginin dev çaplı toplumsallaşma niteliği ile kapitalist özel biçimi arasındaki çelişkiye denk düşüyor. “Her şeyin verileştirilmesi” bir yanıyla kapitalizmin temelindeki bu özsel çelişkiden her şeyi daha fazla nicelleştirerek, soyutlaştırarak ve biçimselleştirerek, böylece sermayeyi daha fazla akışkanlaştırarak kaçma çabasıyken, bu çelişki veri analitiğine de içerili hale gelerek, aslında daha fazla genelleşmiş ve derinleşmiş oluyor.

“Bilgi çağı” denilen, bilginin matematik/istatistik enformasyona indirgenmiş haliyle patlama yaptığı, ama nitel karakteriyle alabildiğine güdükleştirildiği, bir bilgisizlik çağına dönüşüyor.

Bu durum, bilgisayarların insan gibi öğrenmesi ve düşünmesinden ziyade, insan öğrenmesi ve düşünmesinin bilgisayar algoritma ve modellemelerine indirgenmesine yol açıyor.

Üniversite mühendislik fakültesinin ilk yılında girdiğim ilk bilgisayar programlama dersinde, hocanın ilk sözü şu olmuştu: “Çocuklar, bilgisayar programlamayı öğrenebilmeniz için, bilgisayar gibi düşünmeyi öğrenmeniz gerekir.”

Bugün “bilgisayar gibi düşünme” dersleri ortaokullara kadar girmiş durumda. Hesaplamalı Düşünme (Calculative Thinking), Türkiye’de önce 2013’te ortaokul dersi hale getirildi, 2017’den itibaren ise ortaokullarda kredi ağırlığı artan ana ders statüsüne yükseltildi. Hesaplamalı Düşünme dersinde, ekonomik, toplumsal, ekolojik her konudaki problemleri bilgisayarla çözülebilecekmiş gibi formüle etme, verileri düzenleyip analiz etme, istatistik modellemelerle soyutlama, algoritmik düşünme yoluyla çözümleri otomotikleştirme vb. öğretiliyor. Hesaplamalı Düşünme, bugün yalnız eğitimin değil her türlü akademik inceleme araştırmanın, sosyal bilimlerin de merkezine yerleşiyor.

Hesaplamalı Düşünme, daha tanımı itibarıyla bile, bilimsel düşünme, bütünsel düşünme, diyalektik düşünme, eleştirel düşünmeyi yadsır.

Hesaplamalı Düşünme, bir tür şematik düşünme taylorizmidir: Karmaşık problemleri daha basit parçalarına ayrıştırma, veri kümeleri içinde örüntü tanıma (açıklayıcılık yerine korelasyon), soyutlama (ki bunun bilimsel-diyalektik soyutlama ile ilgisi yok, ele aldığı problemi bilgisayara göre yeniden formüle edenin gerçek problem evrenindeki işine gelmeyen öğeleri ayıklayıp bir kenara bıraktığı, bilgisayar modellemelerindeki tipik “eksiltilmiş gerçeklik” uygulamasının benzeridir), algoritmik tasarım (bilgisayar çözümünün adımlar halinde şematize edilerek otomatikleştirilmesi) gibi bileşenleriyle, kelimenin tam anlamıyla, insanın sorunları kavrayış ve çözüm üretme yetisini alabildiğine eksiltiyor ve kısıtlıyor, teknisistleştiriyor, şematize ve taylorize ediyor, yapay zeka gibi örüntü tanımaya indirgiyor.

Günümüz kapitalizmin artık yalnızca bilgisayar bilimleri uzmanları için değil, herkes ve her türlü işgücü için bir ana yetkinlik zorunluluğu olarak tanımladığı Hesaplamalı Düşünme, burjuva teknisist düşünmenin bir uç biçimidir.

Verileştirme konusunda, solda bile genellikle yalnızca verilerin sayısallaştırılması, algoritmalar sorun olarak görülürken, verilerin kendisi nesnel veya nötr kabul edilebiliyor. Oysa eleştirel veri çalışmalarının da yeterince gösterdiği gibi, kapitalizmde veriler de nesnel değil ve çok sorunludur. Çünkü veri derlemeleri, verinin oluşturulması, dolaşımı ve dağıtımını kuran ve çerçevelendiren teknolojik, politik, sosyal ve ekonomik aygıt ve ilişkiler tarafından şekillendirilir. Örneğin üretim ve emek süreçlerini “optimize etmek” için onca dijital veri altyapısı oluşturulurken, işyerlerinde işçi sağlığı ve güvenliğine dair veri altyapılarının istisnai olması yeterli fikri verir.

Veriler öylesine kendinden menkul ve nötr olarak var olan ve edilgen biçimde toplanan şeyler değil, belli toplumsal ilişkiler içinde; kapitalist üretim, mülkiyet ve güç ilişkileri dolayında oluşturulan/üretilen şeylerdir. Verilerin mevcut kapitalist toplumsal ilişki ve işleyiş ortam ve süreçlerinden toplanması bile, onları daha en başından itibaren egemen sınıf, cins, ırk ve piyasa yörüngesinde şekillendirir.

Ancak veri, aynı zamanda üretilen bir şeydir. Bir fabrikada dijital MES (üretim yönetimi sistemi) kapsamında her gün her saat makinelerin etkinliği, arızaları, vb. üzerine standart formları dolduran bir işçi MES’in daha etkin işlemesi için sermayeye veri üretiyordur. Bir hastanede her hasta için ve hastaya uygulanan işlemler ve ölçümler için kayıt formu dolduran kayıt hemşiresi, kapitalist hastane işletmesi algoritmalarına veri üretiyordur. Her işgünü sonunda o gün hangi yazılım işlerini hangi araçlarla nasıl yaptığı, hangi sorunlarla karşılıp bunları nasıl çözüp çözemediği, iş süreçlerinde neyi nasıl yapmayı düşündüğüne dair standart yazılı ya da sözlü rapor vermek zorunda kalan bir yazılım geliştirme işçisi sermayeye veri üretiyordur. Yaptığı her teslimattan sonra o işe dair verileri cep telefonundaki aplikasyona girmek........

© sendika.org