Data Scientist Ne İş Yapar? Toplumsal Yapılar ve Bireylerin Etkileşimi Üzerine Bir İnceleme
Hepimiz, bir şekilde verilerle iç içeyiz. Bir karar alırken, alışveriş yaparken, sosyal medyada geçirdiğimiz zaman boyunca etrafımızda sürekli veri akışı var. Ve bu akış, sadece kişisel deneyimlerle değil, toplumsal yapılar ve güç dinamikleriyle de şekilleniyor. Veriyi toplamak, analiz etmek ve anlamlandırmak, günümüzün en değerli becerilerinden biri haline geldi. İşte bu noktada, data scientist (veri bilimci) devreye giriyor. Fakat veri bilimciliği sadece teknik bilgi ve analiz yapmayı değil, aynı zamanda toplumsal, kültürel ve ekonomik yapıları da anlamayı gerektiren bir meslek haline geliyor. Bu yazıda, data scientist’in ne iş yaptığına, bu mesleğin toplumsal normlar, cinsiyet rolleri, kültürel pratikler ve güç ilişkileriyle nasıl etkileşim içinde olduğuna dair bir yolculuğa çıkacağız.
Birey olarak, toplumsal yapılar içinde nasıl şekillendiğimizin farkında olmak, her gün verdiğimiz kararların arkasındaki toplumsal etkileri anlamamıza yardımcı olur. Data scientist de, benzer şekilde, verileri toplarken ve analiz ederken, yalnızca sayılarla değil, toplumsal bağlamla da yüzleşir. Ancak bu meslek, çoğu zaman yalnızca teknik bir alan olarak algılanır. Bu yazı, veri biliminin toplumsal etkilerini keşfetmeye ve bu alanın nasıl dönüştürücü bir güce sahip olduğunu tartışmaya yönelik olacak.
Data Scientist Nedir? Temel Kavramların Tanımı
Data scientist, veriyi toplayan, düzenleyen, analiz eden ve bu verilerden anlamlı sonuçlar çıkaran bir uzmandır. Temel olarak, veriyi bir araya getirir, çıkarımlar yapar ve bu çıkarımları iş dünyasına, sağlık sektörüne, eğitim sistemlerine ya da herhangi bir alana uyarlayarak karar destek mekanizmaları oluşturur. Ancak bu tanım, sadece teknik bir işin ötesindedir. Çünkü veriler, toplumları, bireyleri ve grupları temsil eden öğeler olarak karşımıza çıkar.
Örneğin, bir data scientist’in elinde devasa bir veri seti olabilir: insanların sosyal medya paylaşımları, alışveriş alışkanlıkları ya da mobil uygulama kullanımları gibi. Ancak bu verileri işlerken, yalnızca matematiksel bir bakış açısı değil, aynı zamanda toplumsal bağlam da göz önünde bulundurulmalıdır. Veriler, bireylerin hayatını şekillendirirken, toplumsal normları ve kültürel farklılıkları göz ardı etmeden değerlendirilmelidir.
Toplumsal Normlar, Cinsiyet Rolleri ve Veri Bilimi
Veri bilimi ve toplumsal normlar arasındaki ilişki, özellikle cinsiyet ve toplumsal roller üzerine yapılan araştırmalarla daha da belirginleşir. Cinsiyet eşitsizliği, iş gücündeki temsiliyet farkları ve toplumsal cinsiyet rolleri, veri biliminde de kendini gösterir. Özellikle teknoloji ve veri bilimi gibi alanlarda, kadınların ve erkeklerin iş gücündeki dağılımı arasındaki farklar, toplumsal eşitsizliklerin bir yansımasıdır.
Birçok çalışma, teknoloji alanındaki erkek egemenliğini gösteriyor. Women in Tech araştırmalarına göre, kadınlar veri bilimi ve teknoloji alanlarında hala erkeklere oranla daha az temsil edilmektedir. Ancak bu mesleklerin, toplumsal cinsiyet rollerinden bağımsız bir şekilde gelişmesi beklenemez. Toplumun kültürel pratikleri ve eğitimdeki cinsiyet ayrımcılığı, bu farkın oluşmasında önemli bir rol oynamaktadır.
Bir örnek üzerinden gidersek, 2018 yılında yapılan bir araştırma, veri bilimcisi olarak çalışan kadınların, erkeklerden daha düşük maaşlar aldığını ortaya koymuştur. Bu durum, sadece iş gücü eşitsizliğiyle ilgili değildir; aynı zamanda toplumsal değerlerin ve normların bu alandaki profesyonel yaşamı nasıl şekillendirdiğini de gösterir. Toplum, veri bilimini genellikle erkek egemen bir alan olarak görmüş ve bu da kadınların bu sektöre olan erişimlerini kısıtlamıştır.
Güç İlişkileri ve Veri Bilimi: Kimler Bu Veriye Sahip Oluyor?
Veri bilimi, bir yandan toplumsal eşitsizlikleri yansıtan bir alan olurken, diğer yandan bu eşitsizliklerin derinleşmesine de neden olabiliyor. Çünkü veriyi işleyen ve analiz eden kişi ya da kurumlar, toplumsal güç ilişkilerini de ellerinde tutar. Veriyi kim toplar, kim analiz eder ve kim sonuçlarını kullanır? Bu sorular, toplumsal adalet ve eşitsizlik kavramlarıyla yakından ilişkilidir.
Bir data scientist, veriyi toplarken yalnızca teknik bilgilere değil, aynı zamanda sosyal bağlama da dikkat etmelidir. Bir şirketin kullanıcı verilerini analiz eden bir veri bilimci, yalnızca sayılarla çalışmaz, aynı zamanda bu verilerin kim tarafından toplandığı, kimlerin etkilendiği ve toplumsal güç ilişkilerini nasıl şekillendirdiği gibi unsurları da göz önünde bulundurmalıdır. Örneğin, Google ve Facebook gibi büyük teknoloji şirketlerinin veri toplama pratikleri, kullanıcıların mahremiyetini ihlal edebilir ve bu durum, toplumdaki güç dinamiklerini daha da derinleştirebilir.
Bir diğer örnek, sağlık sektöründe veri bilimciliğinin nasıl toplumsal eşitsizlikleri yansıttığıyla ilgilidir. Sağlık verileri, genellikle toplumsal eşitsizlikleri pekiştiren bir araç olabilir. Özellikle gelir düzeyine, ırka ve cinsiyete dayalı sağlık eşitsizlikleri, verinin toplanma ve analiz edilme biçimini etkiler. Bir veri bilimci, bu eşitsizlikleri fark ederek veri setlerinde önyargıları tespit etmeli ve toplumsal adalet çerçevesinde daha adil bir analiz yapmalıdır.
Toplumsal Adalet ve Eşitsizlik: Veri Biliminin Dönüştürücü Gücü
Veri biliminin gücü, toplumsal adaletin sağlanmasında önemli bir araç olabilir. Ancak bu gücün, toplumsal eşitsizlikleri dönüştürme veya pekiştirme potansiyeli de vardır. Edebiyat ve sosyoloji gibi alanlardan farklı olarak, veri bilimi, sayılar ve analizlerle toplumsal sorunları ele alma fırsatı sunar. Örneğin, eğitimdeki fırsat eşitsizlikleri, sağlık hizmetlerine erişim farklılıkları veya gelir adaletsizlikleri, doğru bir veri analizinin yardımıyla daha somut bir şekilde gözler önüne serilebilir.
Veri bilimcilerinin, yalnızca sayılarla değil, bu sayıları toplumsal adalet ve eşitsizlik gözlüğüyle değerlendirmeleri önemlidir. Bu, hem mesleklerine olan sorumluluklarını hem de toplumsal yapılar üzerindeki etkilerini derinleştirir. Veri, doğru kullanıldığında toplumsal yapıları dönüştürme gücüne sahip bir araçtır.
Sonuç: Kendi Sosyolojik Deneyimlerinizi Paylaşın
Data scientist mesleği, toplumsal yapılar ve bireylerin etkileşimi ile şekillenen bir alan olarak, sadece teknik bilgiyle değil, aynı zamanda toplumsal bağlamla da ilgilenir. Bu yazıda, veri bilimciliğini toplumsal normlar, cinsiyet rolleri, kültürel pratikler ve güç ilişkileri üzerinden tartışarak, mesleğin hem fırsatları hem de sınırlamaları hakkında önemli noktalar sunduk. Şimdi, size soruyorum: Toplumsal eşitsizliklerin ve adaletin veri bilimindeki etkilerini nasıl görüyorsunuz? Kendi deneyimlerinizde, veri toplama ve analiz sürecinde toplumsal yapıların nasıl etkili olduğunu fark ettiniz mi? Veriler, yalnızca sayılar değil, aynı zamanda toplumsal yapıları şekillendiren bir araç olabilir mi? Kendi gözlemlerinizle bu yazıyı tamamlamak isterseniz, duygularınızı ve düşüncelerinizi paylaşmaktan çekinmeyin.