Oğulcan Yıldırım
Sosyal antropolojinin kurucusu Bronislaw Malinowski Bilimsel Bir Kültür Teorisi kitabında insan evliliğinin ve ailesinin, politik bir sistemin, ekonomik ve sosyal davranışların kültürel gerçekliğini araştırırken farklı disiplinlerden yararlanılmasını vurgulayarak İşlev Teorisi’ni oluşturdu. Malinovskiye’ye göre, kültürel gerçeğin temeli yalnızca antropolojik bir disiplinle tanımlanamazdı. Ona göre sosyoloji ve psikoloji de bu disipline temelden destek olmalıydı. Afrikalı kabilelerin dinî ritüelleri ve sosyal yaşantılarını gözlemlerken betimlemelerinde tüm bu disiplinlere atıflarda bulunarak kültür kavramına dair bilimsel, somut ve kavramsal bir çalışma ortaya koydu. Özetle Malinovski yazdığı kitapta “bir araştırmada, bir tartışmada, bir akıl yürütmede sonuca ulaşabilmek için gereken ilk bilgi”yi işleyerek ortaya koydu. Bu tanım aynı zamanda verinin de tanımıdır. Sosyolojide yöntem ve araştırma olarak kullanılan gruplar ve gözlem, Malinovski’nin psikolojiyle birlikte Kültür Teorisi’ni şekillendirmişti. Teknolojinin ve bilgisayar biliminin gelişimiyle sosyoloji de istatistik alanında daha fazla veri elde etmeye başladı. Ayrıca Malinovski terminolojik olarak veriyi tanımlamasa da ortaya koyduğu bu teoriyle metodolojik bir tanımı 1945 yılında kültür açısından yapmıştı.
Verinin tarihine inecek olursak, yazının icadıyla başlamamız yanlış sayılmaz. MÖ. 4000 – 3500 yılları arasına tarihlenen yazının icadı, veri kaydetmenin en eski yöntemidir. Veri biliminin ise 90’lı yıllara dayanan özgün bir tarihi var. M.Ö.’den 1970’lere kadar olan dönemde veriye dair kullanım antik ve modern tarihimizin ayrılmaz bir parçasıydı ve sadece kayıt ile istatiksel analiz amaçlı kullanılıyordu. Antik Mısır’da gerçekleştirilen nüfus sayımı hiçbir bilimsel metod yaklaşımı güdülmeden işlenmeye hazır halde 1970’lere kadar gelmişti. Çünkü Edgar F. Codd, ilişkisel bir yöntem kullanrak basit bir biçimde kullanıcıların istedikleri veriyi tanımladığı basit sorgularla veri çıkarabilmesini sağlayan bir modele dayandırmıştı. Codd’un yöntemi kredi kartı harcamalarımızı izleyen bankaların kullanıcıya özel bir kampanya ve harcama pratiği geliştirmesini sağlamak için her türlü veriyi sunuyordu. Keza Antik Mısır’daki nüfus sayımı hakkında bilgi sahibi olmak, dönemin firavunun ne gibi ihtiyaçlarla orduyu büyüttüğünü ve vergi artışı yaptığını da bizler için ortaya koyacaktı.
1990’lı yıllarda teknolojik gelişimin hız kazanmasının ardından veri ambarlarının artış gösterdi ve daha sonra da Büyük Veri’nin ortaya çıkışına neden oldu. Zaten b Büyük Veri’nin ortaya çıkışından çok daha önceleri bu kadar hacimli ve korelatif veri kümelerini artık analiz edecek bilimsel bir araştırma alanına ihtiyaç duyuyordu.
Tüm bunlar süreç içerisinde kesişen bir noktaya geldiğinde veriler artık işlenmeye ihtiyaç duyuyordu. Veri Madenciliği kavramı yine aynı yıllarda ortaya çıktı araştırmacılar farklı disiplinlere uzanarak bu konu hakkında ilk çalıştayı gerçekleştirdi. 1989’DA Gregory Piatetsky-Shapiro ‘’Knowloedge Discovery in Database’’ (Veritabanlarında Bilgi Keşfi) başlıklı çalıştay Büyük Veri’nin multidisipliner bir yaklaşıma odaklanması gerektiğini ifade ediyordu.
Tüm bu süreç göz önüne alındığında Malinovski’nin Bilimsel Kültür Teorisi aslında bir işlenmesi gereken Büyük Veri’nin ilk kültür odaklı örneği olabilir. Benzer biçimde multidisipliner anlayış sergilemek, günümüzde yürütülen kültür politikaları kapsamında birçok değerlendirme kriteri ile ölçümlemek, verimliliği maksimize etmek için en iyi yol olacaktır. Bu durumda değerlendirme kriterlerinden süreçlerini açıkça ifade etmek gerekir.
Veri Toplama ve Analizi: Kültür politikalarının etkilerini değerlendirmek ve iyileştirmek için, kültürel etkinlikler, sanat projeleri ve eğitim programları hakkında veri toplama ve analizi artık kaçınılmaz birgereklilik olmuştur. Veritabanlarında toplanan katılım verileri, etkinliklerin etkisini ölçmek ve hangi kültürel alanlarda daha fazla çaba harcanması gerektiğini anlamak için kullanılmadır.
Hedef Kitle Analizi: Kültür politikaları, farklı sosyal grupları ve toplumsal katmanları kapsamak amacıyla tasarlanmalıdır. Veritabanlarında bulunan demografik veriler ve sosyo-ekonomik faktörler, hedef kitleleri daha iyi anlamak ve onların ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş politikalar oluşturmak için kullanılmalıdır.
Etki Değerlendirmesi: Kültür politikalarının etkilerini değerlendirmek ve politikaların amacına ne kadar uygun olduğunu belirlemek için veri analizi kritiktir. Veritabanlarından elde edilen veriler, etkinliklerin sosyal, çevresel, ekonomik ve kültürel etkilerini ölçmek ve bu verilere dayanarak politika değişiklikleri yapmak için kullanılmalıdır.
Trend ve Eğilim Tespiti: Veritabanları, kültürel eğilimleri ve trendleri izlemek için kullanılabilir. Kültür politikalarının toplumda nasıl bir etki yarattığını anlamak ve gelecekteki politikaları şekillendirmek için bu veriler önemlidir. Bu veriler uzman ve multidisipliner bir yapıyla yorumlanmalıdır.
Kültürel Mirasın Korunması: Veritabanları, tarihi ve kültürel mirasın korunması ve yönetimi için kullanılabilir. Eski eserlerin dijital kaydedilmesi, sanat eserlerinin kataloglanması gibi uygulamalar kültürel mirasın gelecek nesillere aktarılmasını sağlar. (Bkz: Yaratıcı Sanat Ekonomileri ve Kültür Miraslarının Blokzincir Aracılığıyla Korunması.)
Uluslararası İşbirliği ve Karşılaştırmalar: Veritabanları, farklı ülkelerin kültür politikalarını karşılaştırmak ve uluslararası işbirliği için kullanılabilir. Bu sayede en iyi uygulamaların paylaşılması ve kültürel etkileşimlerin artırılması mümkün olabilir.
Sonuç olarak, veritabanlarının sağladığı veri analizi ve keşfi yöntemleri, kültür politikalarının tasarımından uygulanmasına ve etki değerlendirmesine kadar bir dizi aşamada önemli bir rol oynamaktadır. Verilerin derlenmesi, analizi ve doğru şekilde yorumlanması, kültür politikalarının daha etkili ve hedefe yönelik olmasını sağlayarak toplumsal ve kültürel kalkınmaya katkıda bulunanacaktır.
Bu yazıda belirtilen kriterler gelecekte ortaya konulacak bir çalışmanın temeli olması niteliğinde yazılmıştır. Verinin kompleks yapısına ve diğer dinamiklere bağlı olarak değişiklik gösterebilir.
