Büyük Veri, Epistemoloji ve Etik Tartışmalar

Abstract

Bilgi ekonomisinin petrolü olarak tanımlanan büyük verinin özellikle beşeri bilimlerde büyük bir dönüşüm başlattığı görüşü, son 10 yılın sık yinelenen bir söylemi haline gelmiştir. Bu dönüşüm, teknolojik yeteneklerimizin artmasıyla da ilişkilendirilir fakat buradaki asıl önemli etki, veriyi nasıl kullanacağımızı söyleyen düşünme biçimlerimizde gerçekleşmektedir. Veri tabanlı olan hesaplamalı düşünme biçimi; beşeri bilimleri, fen bilimleriyle desteklenen fizikalizmin baskısından kurtarmaya başlamıştır. Beşeri bilimler, son iki yüzyıldır “bilim” olduklarını ispatlamak için tarihselcilik, hermeneutik, fenomenoloji gibi arayışlarla yeni yöntembilimsel görüşler geliştirdiler fakat yine de büyük veri çağına gelinceye, hesaplamalı düşünme yöntemini kullanmaya başlayıncaya kadar doğa bilimcilerin hakimiyetinde bulunan “bilim camiası” tarafından sosyal ve beşeri araştırmaların bilim olarak kabul edildiklerini söylemek mümkün olmamıştır. Büyük veri, beşeri bilimlere, “bilim” olmanın temel niteliklerinden addedilen “sayısal” olmayı, bu yolla olayları önceden tahmin etme becerisini “hediye” etmiştir. Bu yüzden büyük veri, teknik bir yaklaşımla yalnızca Google uzmanları, istatistikçiler ve ekonomistler için değil, felsefi bir yaklaşımla genel beşeri bilimlerin yeni türden anlaşılması için yeniden ele alınmayı hak etmektedir.

Keywords

• Büyük veri
• hesaplamalı düşünme
• beşeri sosyal bilimler
• bilim felsefesi
• etik.

Big Data, Episthemology and Ethics Issues

Abstract

Big data is defined as the oil of knowledge economy, especially in the beginning of a transformation in the social sciences that opinion, has become a recurring rhetoric often last 10 years. This turn is also associated with the increase in our technological capabilities, but here is important, the data is how we will use is taking place in our way of thinking said. By data-driven computational thinking, humanities, began to recover from the pressure of physicalism which supported by science. Humanities, in the last two centuries is to prove they are “science” developed historicism, hermeneutics, and phenomenology have a new methodological opinions with epistemological quest. Nevertheless, until the beginning of the era of big data using computational methods of thinking in the dominance of a naturalist "scientific community" is difficult to say by what they accepted. To be a science, the gift given by the big data to the humanities which are considered fundamental characteristic of being "formulative", in this way has the ability to predict events. So big data, only a technical approach with Google experts, statisticians, and economists not, should be reconsidered in order to understand the new type of general humanities with a philosophical approach.

Keywords

• Big data
• compotational thinking
• humanities social sciences
• philosophy of science
• ethics.

References

1. Aristoteles. (1996). Metafizik. (A. Arslan, Çev.) İstanbul: Sosyal Yayınları.
2. Bacon, F. (2010). New Organon or: True Directions Concerning the Interpretation of Nature. Jonathan Bennett: Copyright ©2010–2015 A.
3. Berry, D. M. (2011). The Computational Turn: Thinking About The Dijital Humanisties. Culture Machine(12), ss.1-22.
4. Click, J. (2000). Kaos. (F. Üçcan, Çev.) İstanbul: TUBİTAK.
5. Danah Boyd ve K. Cukier. (2012). Critical quastions for big data. Information, Communication and Society, 15(5), ss. 662-679.
6. Derrida, J. (1996). Archive Fever: A Freudian Impression. (T. E. Prenowitz, Çev.) Chicago: Chicago University Press.
7. Derrida, J. (2005). Writing and Difference. (A. Bass, Çev.) London: Routledge.
8. Einstein, A. vd. (1935). Can quantum mechanical description of physical reality be considered complete? Physical Review(47), ss.777-782.

9. Erdoğan, İ. (2007). Pozitivist Metodoloji. Ankara: Erk Yayınları.
10. Güzel, H. C. (1996). Sağduyu Filozofu: Popper. (H. C. Güzel, Derl. ve Çev.) Ankara: Bilim ve Sanat Yayınları.
11. Harris, J. (2013, Mart 14). On Philosophy, Science, and Data. Ocak 3, 2015 tarihinde “http://www.ocdqblog.com/home/on-philosophy-science-and-data.html” adresinden alındı.
12. Heisenberg, W. (2000). Fizik ve Felsefe (İdealizm: Determinizmden Olasılığa Doğru). (Y. Öner, Çev.) İstanbul: Belge Uluslararası Yayıncılık.
13. Işıklı, Ş. (2012). Kuantum Felsefesi: Postmodern Bilimin Doğuşu. Ankara: Birleşik Yayınevi.
14. Işıklı, Ş. (2014a, Mayıs-Haziran). Kadına Tahakküm ya da Eril Usun Tavırları. Uluslararası Online Akademik Bakış Dergisi(43), 1-31.
15. Işıklı, Ş. (2014b, Eylül 18). Dijital Kültür ve Türkiye'de Çevrimiçi Kullanıcı Profili. Şubat 13, 2015 tarihinde www.dijitalhayat.tv: “http://dijitalhayat.tv/yazarlar/dijital-kultur-ve-turkiyedecevrimici-kullanici-profili” adresinden alındı.
16. Kant, I. (2014). Critique of Pure Reason (1781). (J. M. Meiklejohn, Çev.) web edition: eBooks@Adelaide.
17. Leonelli, S. (2014). Philosopphy of data – intensive science,. Aralık 27, 2014 tarihinde “http://mith.umd.edu/sharedhorizons/wp-content/uploads/Shared-Horizons.SabinaLeonelli.pdf” adresinden alındı.
18. Locke, J. (1992). İnsan Anlığı Üzerine Bir Deneme. İstanbul: Kabalcı Yayınevi.
19. Mayer-Schönberger, K. Cukier. (2013). Büyük Veri: Yaşama, Çalışma ve Düşünme Şeklimizi Dönüştürecek Bir Devrim. (B. Erol, Çev.) İstanbul: Paloma Yayıncılık.
20. Michael Minelli, M. C. (2012). Big Data, Big Analytics: Emerging Intelligence and Analytics Trends for Today's Business (Cilt 578). USA: John Wiley and Sons, Inc.
21. Osborne, R. (2006). Yeni Başlayanlar İçin Felsefe. (İ. Sezer, Çev.) İstanbul: Nokta Kitap.
22. Özlem, D. (2008). Felsefe ve Doğa Bilimleri (4. baskı). Ankara: Doğu Batı Yayınları.
23. Presner, J. S. (2009, October 14). Digital Humanities Manifestos 2.0.
24. Presner, T. (2010). Digital Humanities 2.0: A Report on Knowledge. October 15, 2010 tarihinde http://cnx.org: http://cnx.org/content/m34246/1.6/?format=pdf adresinden alındı
25. Siegfried, T. (2013a, November 26). Why bid data bad for science. Aralık 23, 2014 tarihinde Science News Magazine of the Society for Science and The Public: “https://www.sciencenews.org/blog/context/why-big-data-bad-science” adresinden alındı
26. Siegfried, T. (2013b, December 3). Rise of Big Data underscores need for theory. Ocak 01, 2015 tarihinde Science News Magazine of the Society for Science and The Public: https://www.sciencenews.org/blog/context/rise-big-data-underscores-need-theory adresinden alındı.
27. Vikipedia. (2013, Şubat). Büyük Veri. Ocak 22, 2015 tarihinde www.wikipedia.org: “http://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri” adresinden alındı
28. Wing, J. M. (2006, Mart). Computaitional Thingking. CACM Viewpoint, ss. 33-35.
29. www.wikipedia.org. (2013, Şubat). Aralık 23, 2014 tarihinde www.wikipedia.org: “http://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri” adresinden alındı.
30. www.merriam-webster.com. (2015). Ocak 15, 2015 tarihinde “http://www.merriamwebster.com/dictionary/data” adresinden alındı.