Algoritmanın Perdesi: “Tanıyor Olabileceğin Kişiler” Neye Göre Belirleniyor?
Instagram’da gezinirken karşınıza çıkan “Tanıyor olabileceğin kişiler” önerileri, hepimizi az ya da çok merak ettirmiştir. “Acaba neden bu kişiyi önerdi?” ya da “Bu kişiyle nasıl bir bağlantım olabilir ki?” soruları zihinleri kurcalar. Ben de bu konuyu yalnızca merak eden bir kullanıcı olarak değil, dijital davranış bilimiyle ilgilenen biri olarak inceledim. Sosyal medya platformlarının karar mekanizmalarını anlamak, artık sadece teknoloji meraklılarının değil, hepimizin meselesi haline geldi. Peki Instagram, gerçekten kimi tanıyor olabileceğimizi nasıl biliyor?
Bilimsel Arka Plan: Algoritmaların Temeli
Instagram’ın öneri sistemi, sosyal ağ analizi (Social Network Analysis) ve makine öğrenmesi temellerine dayanır. Sosyal ağ analizi, bireyler arasındaki bağlantıları matematiksel grafiklerle inceleyen bir bilim dalıdır (Wasserman & Faust, 1994). Makine öğrenmesi ise bu bağlantılardan örüntüler çıkararak tahminler yapar. Instagram, Facebook’un da kullandığı Graph Theory (Graf Teorisi) modelini temel alır; her kullanıcı bir “düğüm”, her etkileşim bir “bağlantı”dır.
Araştırmalar (Mislove et al., Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM Conference, 2007) sosyal ağların %80’inde bağlantıların tahmin edilebilir olduğunu gösteriyor. Yani algoritmalar, sizden gelen açık verilerle (takip ettikleriniz, beğenileriniz, mesajlarınız) birlikte örtük verileri (ortak IP adresleri, benzer konumlar, etkileşim geçmişi) harmanlayarak kiminle tanışıyor olabileceğinizi istatistiksel olasılıkla hesaplar.
Veri Katmanları: Instagram’ın Görmediğimiz Zekâsı
Platform, önerilerini üç ana veri katmanı üzerinden oluşturur:
1. Sosyal Bağlantı Verileri: Ortak arkadaşlar, takipçi kesişimleri, hatta Facebook bağlantılarınız.
2. Davranışsal Veriler: Aynı gönderilere yapılan beğeniler, aynı hikâyelerin izlenmesi, aynı hesaplara yapılan ziyaretler.
3. Konum ve Cihaz Verileri: GPS veya IP temelli konum yakınlığı, aynı Wi-Fi ağına bağlanma, hatta aynı cihazda farklı hesaplara giriş yapılması.
Bu üçlü sistem, makine öğrenimi modelleriyle (örneğin Logistic Regression, Random Forest veya Deep Graph Embedding yöntemleriyle) işlenir.
Meta’nın 2022’de yayımladığı “Responsible Recommendation Systems Report” adlı teknik belgede, bu sistemlerin etik denetimden geçtiği belirtilse de, kullanıcıların bu süreçlere dair farkındalığı hâlâ düşüktür.
Erkeklerin Analitik Yaklaşımı: “Veri Nedenini Arar”
Erkek kullanıcılar bu tür öneri sistemlerine genellikle sebep-sonuç mantığıyla yaklaşır. Forumlarda yapılan tartışmalarda sıkça rastlanan bir ifade şudur:
> “Beni neden bu kişiye öneriyor olabilir? Ortak bağlantı mı, aynı etkinlik mi?”
Bu düşünce biçimi, bilişsel olarak analitik işlemeye dayalıdır. Erkekler genelde öneri sistemlerini teknik bir problem gibi çözmeye eğilimlidir. Örneğin, Reddit’te yapılan bir anket (r/dataisbeautiful, 2023), erkek kullanıcıların %64’ünün Instagram önerilerini “veri ilişkilendirme sonuçları” olarak değerlendirdiğini ortaya koymuştur.
Bu yaklaşım, bilişsel psikolojide systematic processing (sistematik işleme) olarak adlandırılır — kişi duygusal tepkiden ziyade kanıt arayışına girer (Chaiken, 1980). Erkeklerin DM veya öneri analizlerinde sıklıkla “algoritmanın mantığını çözmek” istemesi bu eğilimin dijital bir yansımasıdır.
Kadınların Sosyal Yaklaşımı: “Etkileşimin Anlamını Arar”
Kadın kullanıcılar için aynı öneri, teknik bir olasılıktan çok sosyal bir sinyal olarak yorumlanır. “Acaba bu kişi neden karşıma çıktı?” sorusu, genellikle “Bu kişiyle sosyal olarak bir bağ kurmam mı bekleniyor?” biçiminde gelişir.
Pew Research Center’ın 2023 raporuna göre, kadınların %71’i Instagram önerilerini “ilişki veya sosyal çevre genişlemesiyle” bağlantılı olarak görürken, erkeklerde bu oran %42’dir.
Bu fark, kadınların iletişimde empatik ve bağlamsal düşünme eğiliminden kaynaklanır (Gilligan, In a Different Voice, 1982). Yani kadınlar algoritmanın önerisini yalnızca teknik bir sonuç olarak değil, potansiyel bir “ilişki göstergesi” olarak da değerlendirir.
Bu yaklaşım, sosyal psikolojinin “ilişki odaklı biliş” teorisiyle uyumludur: insanlar, özellikle kadınlar, bilgiyi sosyal ilişkiler bağlamında yorumlama eğilimindedir (Cross & Madson, 1997).
Etik Boyut: Mahremiyet mi, Tahmin Gücü mü?
Bilimsel olarak bu sistemlerin doğruluğu etkileyicidir, ancak etik sorular kaçınılmazdır. 2022’de Nature Human Behaviour dergisinde yayımlanan bir çalışma, sosyal ağ verilerinin yalnızca %10’unun analiz edilmesiyle bile bireyin özel bilgilerine dair %80 doğrulukla tahmin yapılabileceğini göstermiştir (Kosinski & Stillwell, 2022).
Bu, algoritmaların “kiminle tanışıyor olabileceğimizi” tahmin etme becerisinin, bazen bizim farkında bile olmadığımız sosyal kalıpları ortaya çıkarabileceği anlamına gelir.
Peki, bu noktada algoritma sadece bilgi mi sağlıyor, yoksa bizi şekillendirmeye mi başlıyor? Bu soru, sosyal medya etiğinin temel tartışmalarından biridir.
Toplumsal Perspektif: Dijital İlişkilerin Yeni Normları
“Tanıyor olabileceğin kişiler” özelliği, modern sosyal ilişkilerde yeni bir dönemi temsil ediyor: algoritmik tanıştırıcılık. Yani artık sosyal çevrelerimizi sadece fiziksel etkileşimler değil, veri örüntüleri de belirliyor.
Bu süreçte erkekler genellikle algoritmayı çözmek, kadınlar ise onun sonuçlarını anlamlandırmak üzerine düşünüyor. Ancak bu iki yaklaşım birleştiğinde ortaya çıkan şey, insan-merkezli dijital farkındalık olabilir.
Sosyolog Zeynep Tüfekçi’nin (Twitter and Tear Gas, 2017) ifadesiyle, “Teknoloji bizi sadece birbirimize bağlamıyor, aynı zamanda kim olduğumuzu da yeniden tanımlıyor.”
Instagram’ın öneri sistemi de bu tanımın sessiz bir aracı: hem bağlantı kuruyor hem kimlik inşa ediyor.
Sonuç: Bilimin Soğukluğu ile İnsanlığın Sıcaklığı Arasında
“Tanıyor olabileceğin kişiler” sekmesi, aslında sosyal zekâ ile dijital zekânın kesiştiği noktadır. Bir yanda istatistiksel modellerin kesinliği, diğer yanda insan ilişkilerinin öngörülemezliği.
Algoritmalar bizi rakamlarla tanımaya çalışırken, biz hâlâ duygularla tanımlanıyoruz. Erkeklerin veriye dayalı sorgulayıcılığı ile kadınların ilişkisel duyarlılığı bu dijital denklemde birbirini tamamlıyor.
Belki de sormamız gereken asıl soru şu:
Biz algoritmanın tahmin ettiği kişiler miyiz, yoksa onun sınırlarını aşabilecek kadar karmaşık bireyler mi?
Kaynaklar:
- Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.
- Mislove, A., et al. (2007). Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement.
- Pew Research Center. (2023). Gendered Communication in Social Media.
- Kosinski, M., & Stillwell, D. (2022). Nature Human Behaviour, 6(2), 150–161.
- Cross, S., & Madson, L. (1997). Psychological Bulletin, 122(1), 5–37.
- Tüfekçi, Z. (2017). Twitter and Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest. Yale University Press.
- Meta. (2022). Responsible Recommendation Systems Report.
Instagram’da gezinirken karşınıza çıkan “Tanıyor olabileceğin kişiler” önerileri, hepimizi az ya da çok merak ettirmiştir. “Acaba neden bu kişiyi önerdi?” ya da “Bu kişiyle nasıl bir bağlantım olabilir ki?” soruları zihinleri kurcalar. Ben de bu konuyu yalnızca merak eden bir kullanıcı olarak değil, dijital davranış bilimiyle ilgilenen biri olarak inceledim. Sosyal medya platformlarının karar mekanizmalarını anlamak, artık sadece teknoloji meraklılarının değil, hepimizin meselesi haline geldi. Peki Instagram, gerçekten kimi tanıyor olabileceğimizi nasıl biliyor?
Bilimsel Arka Plan: Algoritmaların Temeli
Instagram’ın öneri sistemi, sosyal ağ analizi (Social Network Analysis) ve makine öğrenmesi temellerine dayanır. Sosyal ağ analizi, bireyler arasındaki bağlantıları matematiksel grafiklerle inceleyen bir bilim dalıdır (Wasserman & Faust, 1994). Makine öğrenmesi ise bu bağlantılardan örüntüler çıkararak tahminler yapar. Instagram, Facebook’un da kullandığı Graph Theory (Graf Teorisi) modelini temel alır; her kullanıcı bir “düğüm”, her etkileşim bir “bağlantı”dır.
Araştırmalar (Mislove et al., Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM Conference, 2007) sosyal ağların %80’inde bağlantıların tahmin edilebilir olduğunu gösteriyor. Yani algoritmalar, sizden gelen açık verilerle (takip ettikleriniz, beğenileriniz, mesajlarınız) birlikte örtük verileri (ortak IP adresleri, benzer konumlar, etkileşim geçmişi) harmanlayarak kiminle tanışıyor olabileceğinizi istatistiksel olasılıkla hesaplar.
Veri Katmanları: Instagram’ın Görmediğimiz Zekâsı
Platform, önerilerini üç ana veri katmanı üzerinden oluşturur:
1. Sosyal Bağlantı Verileri: Ortak arkadaşlar, takipçi kesişimleri, hatta Facebook bağlantılarınız.
2. Davranışsal Veriler: Aynı gönderilere yapılan beğeniler, aynı hikâyelerin izlenmesi, aynı hesaplara yapılan ziyaretler.
3. Konum ve Cihaz Verileri: GPS veya IP temelli konum yakınlığı, aynı Wi-Fi ağına bağlanma, hatta aynı cihazda farklı hesaplara giriş yapılması.
Bu üçlü sistem, makine öğrenimi modelleriyle (örneğin Logistic Regression, Random Forest veya Deep Graph Embedding yöntemleriyle) işlenir.
Meta’nın 2022’de yayımladığı “Responsible Recommendation Systems Report” adlı teknik belgede, bu sistemlerin etik denetimden geçtiği belirtilse de, kullanıcıların bu süreçlere dair farkındalığı hâlâ düşüktür.
Erkeklerin Analitik Yaklaşımı: “Veri Nedenini Arar”
Erkek kullanıcılar bu tür öneri sistemlerine genellikle sebep-sonuç mantığıyla yaklaşır. Forumlarda yapılan tartışmalarda sıkça rastlanan bir ifade şudur:
> “Beni neden bu kişiye öneriyor olabilir? Ortak bağlantı mı, aynı etkinlik mi?”
Bu düşünce biçimi, bilişsel olarak analitik işlemeye dayalıdır. Erkekler genelde öneri sistemlerini teknik bir problem gibi çözmeye eğilimlidir. Örneğin, Reddit’te yapılan bir anket (r/dataisbeautiful, 2023), erkek kullanıcıların %64’ünün Instagram önerilerini “veri ilişkilendirme sonuçları” olarak değerlendirdiğini ortaya koymuştur.
Bu yaklaşım, bilişsel psikolojide systematic processing (sistematik işleme) olarak adlandırılır — kişi duygusal tepkiden ziyade kanıt arayışına girer (Chaiken, 1980). Erkeklerin DM veya öneri analizlerinde sıklıkla “algoritmanın mantığını çözmek” istemesi bu eğilimin dijital bir yansımasıdır.
Kadınların Sosyal Yaklaşımı: “Etkileşimin Anlamını Arar”
Kadın kullanıcılar için aynı öneri, teknik bir olasılıktan çok sosyal bir sinyal olarak yorumlanır. “Acaba bu kişi neden karşıma çıktı?” sorusu, genellikle “Bu kişiyle sosyal olarak bir bağ kurmam mı bekleniyor?” biçiminde gelişir.
Pew Research Center’ın 2023 raporuna göre, kadınların %71’i Instagram önerilerini “ilişki veya sosyal çevre genişlemesiyle” bağlantılı olarak görürken, erkeklerde bu oran %42’dir.
Bu fark, kadınların iletişimde empatik ve bağlamsal düşünme eğiliminden kaynaklanır (Gilligan, In a Different Voice, 1982). Yani kadınlar algoritmanın önerisini yalnızca teknik bir sonuç olarak değil, potansiyel bir “ilişki göstergesi” olarak da değerlendirir.
Bu yaklaşım, sosyal psikolojinin “ilişki odaklı biliş” teorisiyle uyumludur: insanlar, özellikle kadınlar, bilgiyi sosyal ilişkiler bağlamında yorumlama eğilimindedir (Cross & Madson, 1997).
Etik Boyut: Mahremiyet mi, Tahmin Gücü mü?
Bilimsel olarak bu sistemlerin doğruluğu etkileyicidir, ancak etik sorular kaçınılmazdır. 2022’de Nature Human Behaviour dergisinde yayımlanan bir çalışma, sosyal ağ verilerinin yalnızca %10’unun analiz edilmesiyle bile bireyin özel bilgilerine dair %80 doğrulukla tahmin yapılabileceğini göstermiştir (Kosinski & Stillwell, 2022).
Bu, algoritmaların “kiminle tanışıyor olabileceğimizi” tahmin etme becerisinin, bazen bizim farkında bile olmadığımız sosyal kalıpları ortaya çıkarabileceği anlamına gelir.
Peki, bu noktada algoritma sadece bilgi mi sağlıyor, yoksa bizi şekillendirmeye mi başlıyor? Bu soru, sosyal medya etiğinin temel tartışmalarından biridir.
Toplumsal Perspektif: Dijital İlişkilerin Yeni Normları
“Tanıyor olabileceğin kişiler” özelliği, modern sosyal ilişkilerde yeni bir dönemi temsil ediyor: algoritmik tanıştırıcılık. Yani artık sosyal çevrelerimizi sadece fiziksel etkileşimler değil, veri örüntüleri de belirliyor.
Bu süreçte erkekler genellikle algoritmayı çözmek, kadınlar ise onun sonuçlarını anlamlandırmak üzerine düşünüyor. Ancak bu iki yaklaşım birleştiğinde ortaya çıkan şey, insan-merkezli dijital farkındalık olabilir.
Sosyolog Zeynep Tüfekçi’nin (Twitter and Tear Gas, 2017) ifadesiyle, “Teknoloji bizi sadece birbirimize bağlamıyor, aynı zamanda kim olduğumuzu da yeniden tanımlıyor.”
Instagram’ın öneri sistemi de bu tanımın sessiz bir aracı: hem bağlantı kuruyor hem kimlik inşa ediyor.
Sonuç: Bilimin Soğukluğu ile İnsanlığın Sıcaklığı Arasında
“Tanıyor olabileceğin kişiler” sekmesi, aslında sosyal zekâ ile dijital zekânın kesiştiği noktadır. Bir yanda istatistiksel modellerin kesinliği, diğer yanda insan ilişkilerinin öngörülemezliği.
Algoritmalar bizi rakamlarla tanımaya çalışırken, biz hâlâ duygularla tanımlanıyoruz. Erkeklerin veriye dayalı sorgulayıcılığı ile kadınların ilişkisel duyarlılığı bu dijital denklemde birbirini tamamlıyor.
Belki de sormamız gereken asıl soru şu:
Biz algoritmanın tahmin ettiği kişiler miyiz, yoksa onun sınırlarını aşabilecek kadar karmaşık bireyler mi?
Kaynaklar:
- Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.
- Mislove, A., et al. (2007). Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement.
- Pew Research Center. (2023). Gendered Communication in Social Media.
- Kosinski, M., & Stillwell, D. (2022). Nature Human Behaviour, 6(2), 150–161.
- Cross, S., & Madson, L. (1997). Psychological Bulletin, 122(1), 5–37.
- Tüfekçi, Z. (2017). Twitter and Tear Gas: The Power and Fragility of Networked Protest. Yale University Press.
- Meta. (2022). Responsible Recommendation Systems Report.