Eski Roma'da «Haruspex» ismiyle anılan kahinler vardı. Kurban edilen hayvanların sakatatlarına bakarak gelecek hakkında kehanetlerde bulunurlardı. Özellikle 'makro alemin aynası' olarak kabul edilen karaciğer onlar için çok elzemdi.
Günümüzle kıyas(analoji) yapmamız icab ederse; karaciğerin şekli, rengi, kıvamı ve dokusunu inceleyerek kanıt arayan bir uzman sayılabilir Haruspex. Bilimsel olarak ifade edersek; karaciğer değerleri ile meteorolojik hadise arasında ilinti kuran kişidir.* »Big Data« çağının öngörüleri de biraz ona benzemeye başladı. Nedendir bilinmez, tüm dünyada gerek araştırma sonuçları gerek kamuoyu yoklamaları giderek yanlış çıkmaya başladı...İnanmayan seçim sonuçlarına baksın!
Biliyorsunuz matematikde değişik ispat yöntemleri bulunur: Örneğin, 'Ters Durum İspatı'. Bize verilen kabullerden yararlanarak istenileni bulmak yerine, istenilenin olmaması (değilinin olması) durumunda, kabullerimizin de olamayacağını (yani değillerinin doğru olması gerektiğini) göstermeye dayanan bir ispat tekniğidir. Batılılar bu yönteme 'Reductio ad absurdum' diyor. Yine 'Çelişkiyle İspat Yöntemi'nin kıyas işlevi istatistikte çok kullanılır. Ona da 'Reductio ad improbabile' diyelim. Hipotez aynen alınırken, hükmün bir parçası olumsuz alınır ve bir çelişki ortaya çıkarılır. O zaman yanlışın baştaki kabule dayandığı söylenerek ispat yapılır.
Şimdi yukarda verilen örnekten yola çıkarak düşünelim: Karaciğer Okuması ve Hava Tahmini arasında anlamlı bir anlamlı bir ilişkinin mevcut olduğunu ispatlamak istiyorsak, tesadüfi bir karşılaşmanın karşı iddiasını 'yanlışlamak' durumundayız. Bu olasılığın son derece düşük olduğunu göstermeliyiz. Matematikte en bilinen ve en kolay ispat yöntemi 'Doğrudan İspat' istatistikten yararlanan bilim dallarında geçersizdir. Çok önemli bir sonuç dahi bizi esastan yanıltabilir. Örneğin; her reçetede ilacın iki türlü etkisi olduğu yazılıdır: Bilinen ve bilinmiyen.
Günümüzde «kanıtlanmış» etiketi sanayi ve ticarette tüm kapıları açıyor. Artık araştırmacılar için 'Bulgular doğru mu?' sorusu yeterli değil, 'Acaba bulduğum sonuç hangi 'Test'i geçer? ya da hangi 'Sertifika'yı alabilirim? kaygısı ağır basıyor. Bilim dünyasında 'yeni pozitivizmin' ayak seslerini duyar gibiyiz. Bilim çevrelerinden 'elimizin altında o kadar çok bilgi ve veri var ki, nedensellik yerini doğrusal ilişkilere bırakacak. Artık teori ve taslak aramaya gerek kalmayacak' sesleri yükseliyor.
Bilgisayar mühendisleri tarafından yürütülen bu çalışmalara duyulan ilgi ve beklenti gerçekten büyük. Verilere 21. yüzyılda keşfedilen « yeni petrol» gözüyle bakılıyor. «Big-Data Stratejisi» ile herşeyin daha iyi olacağına inanan kamu kurumları ve özel şirketler birbiriyle yarışıyor. Bilgi-işlemi kolaylaştırdığı tesbiti dışında Big-Data konusunda yöneticilerin bilgi sahibi olduğu da söylenemez. Halbuki kaynak toplamak yeni bir uygulama değil. Tek fark «veritabanlı» bilim anlayışında doğa bilimin iki eski geleneğinin buluşması: Karşılaştırmalı doğa tarihi ve deneysel fizik işbirliği artıyor. Ancak telif, mülkiyet ve statü konusunda yeni soru(n)lar çözüm bekliyor.
Cambridge Üniversitesi öğretim üyesi Michal Kosinski Facebook'taki verilere dayanarak insanların kişiliğini ve onların davranışlarını tahmin edecek yeni bir yöntem geliştirmiştir. OCEAN isimli bu model; psikolojiden ödünç alınan boyutları (deneyim, dürüstlük, dışa dönüklük, uzlaşmacılık ve nevrotiklik) kullanarak kişilik analizleri yapabilmektedir. Facebook, Twitter ve YouTube aynı amaçla ortak Bilgi Bankası kurmuştur. Google ve Amazon'un da müşteri profili çıkardığını zaten biliyoruz. Cambridge Analytica isimli şirket bu amaçla seçimlerde siyasi partilere hizmet vermektedir. Deep Learning denilen yapay zekalar sayesinde kamuoyunu etkilemek kolaylaşmış gözükse de, insan davranışını ve ilişkileri belirleyen 'illiyet' meselesine algoritmik yaklaşımlar henüz çözüm bulamamıştır.
Burada geleceğe ışık tutmayı amaçladığımızı tekrar belirtelim. Çünkü sürekli bilgi üreten ve biriktiren merkezler David Hume'ye atıf yapmaktadır. Hume göre; ''korelasyonlar gözlemlenir, nedensellikler değil''. Bu ifade doğru ve ikinci bir önermeyle amacından saptırılmadığı sürece zararsızdır. Yani; sadece gözleme izin verilirse, nedensellik bir kenara atılır.
Burada bilimin asıl görevini tekrar hatırlayalım: Yaşadığımız dünyayı açıklamak. Ve onun içinde tek bir şeye ihtiyacımız var: Tasavvur. Çünkü o tüm kuramların anasıdır. Toplanan verileri nasıl değerlendirirsek değerlendirelim, sonuçta bir karar vermek zorunda kalacağız: Hangi bilimi istiyoruz? Veri bankalarında arkeolojik kazılar mı yapacağız yoksa mütemadiyen tasavvurlarımıza mı başvuracağız? Olayları tahmin etmek mi yoksa anlamak mı istiyoruz? Yanıtı 'ya ya da' ikilemine indirgemek elbette zor. İkisini birden istediğimiz aşikar. Ancak karmaşık olaylarda bu iki epistemik hedef ayrışıyor. Araştırmalara tek yanlı bir anlayış hakim oluyor.
Özetlersek; her çağ kendi 'mitolojisini' üretir. 'Big Data' efsanesi de bağlamların seri üretimini şart koşmaktadır. İnternet çağında bilgi dalgalarıyla boğuşurken, araştırmacıların vazgeçemeyecekleri tek araç 'istatistik'e mühim görevler düşecek.
Tek korkum 'Haruspex' lerin yeniden hortlamasıdır.
* Yine «Haruspex» dışında siyasi ve sosyal işlerde Tanrıların rızası olup olmadığını göksel işaretlere veya kuşların uçuş yönüne bakarak yorumlayan «Augur» vardı.