ÖSYM Tarzı Makaleler – Yazılar 55
KÜLTÜRÜN PARÇALANMASI
Yeni medyanın teknik yapısı ve algoritmaların kültürel ürünleri tasnifleyerek belirli gruplara ayrı ayrı sunması, kültürü gittikçe daha parçalı bir hale getirmektedir. Başat iletişim aracının gazete, radyo, sinema ya da televizyon olduğu dönemlerde yayınlanan içerikler –ilgi alanları olsun ya da olmasın– toplumun salt çoğunluğuna bir şekilde ulaşırken yeni medya ile beraber bu durum ortadan kalkmıştır. Artık “herkesin” akşam aynı diziyi izleyip ertesi gün o diziden bahsetmesi, o hafta sonu vizyona giren filmin her yerde konuşulması, radyodaki bir canlı performansın o şarkıcıyı bir anda “star” haline getirmesi, bir gazetedeki köşe yazısının aylar süren polemikler başlatması gibi durumlar pek olası değildir. Devasa bir içerik çeşitliliği, hem tek tek bireylerin ilgi alanlarını bölünmüş hale getirir hem de daha küçük ve niş kitlelere hitap etme zorunluluğunu doğurur. Dolayısıyla artık eski anlamıyla bir kitle kültürünün var olduğunu söylemek pek mümkün değildir. Chris Anderson (2008: 184), bu durumdan “kitlesel paralel kültür” tanımlamasını kullanarak bahseder; bireyler artık aynı anda birbirinden farklı birçok “kabilenin” üyesi olabilir. Hatta bunun için o grubun diğer üyeleriyle temasa geçmek zorunda bile değildir.
Sosyal medyada ünlü bir oyuncunun, müzisyenin, sporcunun gösterdiği başarıyla ilgili birkaç paylaşımı beğendiğinizde aynı yıldızla ilgili paylaşımlar akışınıza sürekli olarak düşmeye başlar. Bazı durumlarda, o yıldızın “gerçekten” tüm toplumun gündeminde olup olmadığını kestiremezsiniz. O sırada sadece siz ve sizinle ilişkilendirilmiş insanların yankı odasında görünür olmuş olabilir. Esasen bu iki durum arasındaki fark git gide önemsizleşmektedir. Artık “gündemde olmak” kitle medyasındaki anlamından büyük ölçüde ayrışmıştır. Elbette tüm toplumun konuştuğu ortak şeyler halen mevcuttur ama genel itibariyle gündemler, birbiriyle kesişen veya kesişmeyen gruplar arasında ayrışmıştır.
Kültürün daha parçalı ve dağılmış hale gelmesinin insanların kendi özel ilgi alanlarına ait kültürel ürünlere erişimini kolaylaştırmak gibi olumlu yönleri olsa da bu durum aynı zamanda kutuplaşma ve bölünme gibi sonuçlara neden olabilir. Van Alstyne ve Brynjolfsson’e (2005) göre bilişim teknolojisindeki ilerlemeler bir yandan dünyanın farklı coğrafyalarındaki insanları birbirine bağlarken bir yandan da toplumu sürekli olarak daha küçük gruplara böldüğü için yazarların “Siber-Balkanlaşma” olarak bahsettikleri ayrıştırıcı bir etki yaratmaktadır. Bu nedenle coğrafi sınırların ortaya kalktığı bir “global köy” ortamında başka birçok görünmez sınır ortaya çıkabilir ve toplum giderek daha küçük parçalara bölünebilir.
Burrel ve Fourcade’e (2021: 229-231) göre yazılım dünyasının seçkinleri, “bizi bizden daha iyi tanıyan” algoritmaları heyecanla karşılayarak kendimizi bu sistemlere teslim etmemiz gerektiğini savunsa da gerçekte algoritmaların bizi bizden daha iyi tanıdığı bir safsatadır. Çünkü algoritmalar, insanların yalnızca kısmi ve dilimlenmiş versiyonlarını tanımlayabilir. Buna rağmen bu kutsanan sistemin içerisinde adeta bir yan evren oluşur ve algoritmalar insanları “bedensiz veri akışlarına” dönüştürmeye devam eder. Hatta bu durum gelecekte insanların kendilerini ve diğer insanları da birer algoritmik nesne olarak görmelerine kadar gidebilir.
Yeni medya ortamındaki kişiselleştirme ve öneri sistemi algoritmaları kültürün parçalı bir hale gelmesinde en önemli rolü oynayan algoritmalardır. Bu algoritma türleri, içeriği, tekil anlamda kullanıcı için “kişiselleştirmekle” kalmaz, aynı zamanda onu belirli, küçük kümelere dağıtma işlevini görür. Kişiselleştirmenin dozu arttıkça, kullanıcı kümelerinin daha da küçülmesi ve aralarındaki mesafe ve ayrışmanın artması muhtemel bir sonuç olacaktır.
Algoritma Medyayı ve Kültürü Nasıl Dönüştürür?
Algoritmalar, post-modernizmle birlikte zaten tartışmalı hale gelmiş olan üst kültür – alt kültür ikiliğini belki de tamamen ortadan kaldırmıştır. Üst kültürün kanonik özelliği, algoritmaların seçme ve eleme yetkisini devralmasıyla önemli ölçüde azalmıştır. Örneğin bir sanat eserinin milyonlarca dolara satılması için artık bir Sotheby’s müzayedesinde satışa sunulması şart değildir. Dijital bir eser, basit bir web sitesi yardımıyla bir “NFT” olarak satılabilir. Elbette bu durum sanat eserinin değerini belirleyen kürasyonu ya da diğer insani belirleyicileri ortadan kaldırmaz. Ancak birbirine denk olduğunu varsaydığımız işler üreten iki sanatçıdan hangisinin sosyal medyada daha çok takipçisi olduğu ya da öneri algoritmalarının dikkatini çekebildiği, eserlerin göreceği değer açısından yeni belirleyici faktörlerden biridir. Bu nedenle kültürel ürünlerin yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya geçişkenliği hiç olmadığı kadar artmıştır.
Alt kültürlerde, bir başka deyişle popüler kültürde, örgütlenme biçiminde daha derin bir dönüşüm yaşanmış, neyin popüler hale geleceği büyük ölçüde algoritmik kararların ve viralitenin tekeline geçmiştir. Elbette bu durum prodüktörleri, editörleri, yorumcuları vb. tamamen etkisiz bir konuma itmemiştir. Ancak onları algoritmayla iş birliği yapmaya zorlamıştır. Dolayısıyla bu konumlardaki insanların medyadaki ekonomik güçleri devam etse de editoryal anlamda eskisi gibi keskin bir belirleyiciliği söz konusu değildir. Örneğin yeni bir şarkıcının toplum tarafından keşfinde ve popülerliğinin yükselişinde, TikTok’daki bir videonun viral olması, milyon dolarların harcandığı prodüksiyon ve tanıtım çalışmalarından daha etkili olabilir. Bu durumda yeni yıldızları ve popüler kültür ürünlerini seçme yetkisi, tamamen olmasa da büyük ölçüde algoritmalardadır.
Algoritmaların medyaya olan etkisi sadece içeriğin üretici tarafından üretilip tüketiciyle buluşturulması sürecinde değil, reklamcılık ve pazarlama gibi medyayla bağlantılı profesyonel işgücü alanlarındaki faaliyetlerde de kendisini gösterir (Akmeraner Kökat, 2023: 98). Ayrıca, her ne kadar algoritmaların adı genellikle yeni medyayla beraber anılsa da aynı zamanda geleneksel medya unsurlarında da özellikle iş verimliliğini arttırmak ve bu sayede kar maksimizasyonu sağlamak amacıyla algoritmaların etkin bir şekilde kullanımı söz konusudur
Cardon’a (2016) göre günümüzün tahmine dayalı algoritmaları, kullanıcıların yalnızca yaptıkları, iddia ettikleri veya yapmak istediklerini ifade ettikleri şeylerden ziyade onların ifade etmedikleri halde “gerçekten” yapmak istedikleri şeylere yanıt verecek şekilde tasarlanmaktadır. Bu algoritmalar, lokal kullanıcıların olası davranışlarını ifade ettiğini iddia eden mikro teorilerin sürekli değişen bir mozaiği olarak çalışır. Makinenin yaptığı hesaplamalar, davranışlarımızı yönelinmesi en olası noktaya yönlendirmeyi amaçlar. Bu hesaplamaların anlaşılmaları gerekmez, çoğu zaman anlaşılamazlar da. Ancak onların vasıtasıyla kültürel üretim tersine çevrilmiş olur; bireysel davranışlar istatistiksel olarak hesaplandıktan sonra bireylere olası davranış modelleri olarak geri sunulur. Bu mekanik işlem, aynı zamanda eylemlerimizi etkileyen ve sayıları giderek artan belirleyicilerin nasıl belirsizleştiğini de yansıtır (a. g. e.: 103, 107 108). Algoritmalar sadece bize yardımcı olmaya ve en iyi seçenekleri bulmamıza yönelik olarak tasarlanmazlar. Daha çok tüketmemizi, daha çok reklam izlememizi, ekran başında daha çok süre geçirmemizi de hedeflerler. Dolayısıyla bu tecimsel hedefleri gerçekleştirmede riskleri en aza indirmek için davranışlarımızı yönlendirmeyi de
İçerik Kişiselleştirme
Algoritmaların tecimsel ya da politik hedeflerini gerçekleştirmeleri için en iyi yollardan biri ürün ve içeriklerin mümkün oldukça benzer özelliklere sahip küçük kümelere sunulmasıdır. Bu durum içerik kişiselleştirme yöntemini ortaya çıkarmıştır. Esasen hedef kitleyi özelliklerine göre daraltmak yeni bir reklam stratejisi değildir. Ancak yapay zeka ve algoritmalar bu stratejiyi optimum düzeyde gerçekleştirmeyi mümkün kılmışlardır.
İnternetteki içerik kişiselleştirme algoritmaları genellikle memnuniyetle karşılanır; çünkü internetin heterojen doğasına karşı onu kullanıcı için homojenleştirir ve içerikleri filtreden geçirerek kullanıcının istediği şeyi minimum eforla elde etmesine olanak tanır (Carr, 2008: s. y. ). Gerçekten de bu tür uygulamalar bize sevebileceğimiz içerikleri bizi en iyi tanıyan insanlardan bile daha iyi bir tahminle ve anlık olarak sunarak büyük bir kolaylık sağlar. Bu konforlu duruma karşı duyduğumuz memnuniyet genelde arka planda işleyen olumsuzlukları fark etmemizi zorlaştırır. Ayrıca biz, bize sunulanlarla meşgul olurken öneri havuzuna düşmeyen ancak çok daha fazla beğenebileceğimiz ya da bize daha yararlı olabilecek içeriklerin/ürünlerin olabileceğini de pek düşünmeyiz. Bütün bunların yanında algoritmaların taleplerimize göre değil, daha temel durumlar olan arzu ve duygulara yönelik çalıştığını da göz ardı ederiz.
İlk bakışta kullanışlı bir teknik çözüm olarak görünen içerik kişiselleştirme, esasen yeni medyanın her bir insanın benzersiz bir birey olmasını kolaylaştırmaya dönük büyük vaadini en çok gündeme getiren araçlardan biridir. Uzun bir kitlesel iletişim döneminden sonra artık o geniş kitlelerin her bir üyesine ayrı bir kültürel ürün havuzu sunulmaktadır. Ancak kendi içerik kişiselleştirme yöntemlerini geliştiren dijital platformların ekonomi politiği, kullanıcının davranışlarını sadece tahmin etmek üzerine değil aynı zamanda bu davranışları kontrol etmek üzere kurgulanmıştır. Kullanıcılar, sadece istedikleri ve talep ettikleri ürünlere değil aynı zamanda normalde tüketmeyi düşünmedikleri ancak tüketme potansiyellerinin olduğu ürünlere de yönlendirilmektedir.