DİJİTAL KÜLTÜR - Deneme Sınavı - 11

Yapılandırılmış veri terimi, bir dosya veya ka­yıt içindeki sabit bir alanda bulunan verileri ifade eder. Yapılandırılmış veriler tipik olarak bir ilişkisel veritabanında (RDBMS) saklanır. Rakamlardan ve metinden oluşabilir ve kaynak bulma, bir RDBMS yapısı içinde olduğu sürece otomatik veya manuel olarak gerçekleşebilir. Alanlar, telefon numaraları, Sosyal Güvenlik numaraları veya posta kodları ya­pılandırılmış veri örnekleridir. Veriler bir RDBMS yapısı içinde oluşturulduğu sürece, veriler manuel olarak veya makine tarafından oluşturulabilir.

E-posta, yarı yapılandırılmış veri türleri içinde gösterilebilecek en yaygın örnektir. Süreç içerisindeki parçacığı izleme, tekilleştirme ve kavram arama adımları için daha gelişmiş analiz araçları gerekli olsa da; e-postanın yerel meta ve­rileri, herhangi bir ek araç olmadan sınıflandırma ve anahtar kelime aramasını sağlar.

UPA, iki uygulamanın birbiriyle konuşmasına ola­nak tanıyan bir yazılım aracısı olan Uygulama Prog­ramlama Arayüzü’nün kısaltmasıdır. Sosyal medya platformlarından veri toplamak için kullanılan araç­ların çoğu, Uygulama Programlama Arayüzleri’nden (UPA’lar) programatik erişime dayanır. UPA’lar bir dizi kural (protokol) ile hangi tür­de yazılımların ne şekilde ve hangi zamanlarda veri kaynağına erişim sağlayacaklarını belirlerler. Sunu­lan verinin niteliği ve kalitesinden dolayı UPA eri­şimi, günümüzün akademik araştırmalarında altın standart hâline gelmiştir.

E-posta, yarı yapılandırılmış veri türleri içinde gösterilebilecek en yaygın örnektir. Süreç içerisindeki parçacığı izleme, tekilleştirme ve kavram arama adımları için daha gelişmiş analiz araçları gerekli olsa da; e-postanın yerel meta ve­rileri, herhangi bir ek araç olmadan sınıflandırma ve anahtar kelime aramasını sağlar.

Teknofilikler : Tek­nolojinin yalnızca iyi yanlarını gören ve teknoloji aşığı diyebileceğimiz, teknolojinin insan gelişimi için olumlu katkılarına inanan Teknofilikler ve teknolojinin olumsuz yönlerine odaklanan ve insa­nın geleceği için tehditler oluşturduğunu savunan Teknofobikler bu parantezlerdir.

Frankfurt Okulu düşünürlerinden Max Horkheimer ve Theodor W. Adorno (1996) kültür ve teknoloji arasındaki ilişkiyi değerlendirirken kül­türün endüstrileşmesi kavramını ortaya atmışlardır.

Heidegger’e göre modern teknoloji, araçsal bir bakış açısına sahiptir ve bu araçsal bakış açısı tüm varlıkları bir nedensellik içinde algılar. Bu neden­sellik içinde tüm varlık dünyası potansiyelleri ve özleri ne olursa olsun belirli bir amaç için şu tek­nolojik araç sayesinde ortaya çıkarılıp kullanılacak birer rezerv hâline dönüşür.

Postman (1993) insanlık tarihi bölümlemesini teknoloji ve kültür ilişkisi açısından şöyle yapar kitabında:

Postman’a göre ilk tarihsel dönem “araç kullanan toplumlardır”. Bu toplum yapısında kültür teknolo­jinin ortaya çıkış koşullarını ve kullanımını kesin olarak tanımlayan ve belirleyen bir güçtedir. Teknoloji ancak ihtiyaç karşısında buluş olarak ortaya çıkar ve kültürün ve geleneğin belirlediği biçimde kullanılır.

Mattelart (2012), yeni teknolojinin başat ol­duğu bu bilgi toplumunun başlangıcı olarak bil­gisayarlardan çok daha öncesine işaret etmektedir. Kendi ifadesiyle, insanların sayılara körü körüne taptıkları bir dönem olarak hemen Aydınlanma dönemi başlarına işaret etmektedir. Bu dönemde, doğa bilimlerindeki ilerleme, sosyal bilimlerin de iştahını kabartmış ve toplum ile insanı da yönete­cek kanunların arayışına girişilmiştir. Mattelart’a göre ise sayılabilirlik, ölçülebilirliği, ölçülebilirlik satılabilirliği getirmektedir.

John Searle (1996)’ın Çince Odası düşünsel dene­yidir.

John Searle :Bir oda düşünün ki yalnızca bir penceresi olsun ve içinde de Çince bilmeyen bir kişi ve birçok Çince harfler yazılı tabelalar olsun. Her bir tabelanın üzerinde bir numa­ra bulunduğunu varsayalım. Odadaki kişinin elinde de bir yönerge olsun. Bu yönergede dışarıdan bir ki­şinin tuttuğu ve üzerinde Çince yazılar bulunan bir tabelanın numarasını gördüğünde, odadaki tabelalar­dan hangisini kaldırması ve pencereden göstermesi gerektiği yazılı olsun. Dışarıdan gösterilen tabelalarda Çince sorular ve odadan gösterilen tabelalarda da bunların cevapları yer alsın. Her ne kadar tüm sorulara, odadaki kişi tamamıyla doğru yanıt verse de bu, o kişinin Çince bildiği anlamına gelir mi? İşte Searle burada yapay zekanın işleyiş biçimi ile insanın düşünebilme yetisi arasındaki farkı ortaya koyarak eleştiri getirmektedir. Searle’ye göre düşünmek ve hesap etmek aynı şey değildir.

Bilgi şifrelendiğinde rakibin gözünün önünde bile olsa şifreye sahip olmadıkça rakip bu bilgiye kör veya sağırdır. Bir şifre ile kodlamak mantıksal ve matematiksel bir işlem olduğu için çözümü de böyledir. Alan Turing’in deha eseri makinesinin yaptığı da işte budur. Yeni şifrelere adapte olabilmekte ve Almanların şifreli mesaj ve bilgilerini yeniden kodlayabilmektedir. Geliş­tirdiği Enigma adlı makine İkinci Dünya Savaşı’nın kazanılmasında önemli bir etkiye sahip olmuştur.

Deep Blue, yapay zeka konusunun popüler olmasında önemli rol oynamıştır. 1990’larda Kasparov, Deep Blue adlı yapay zekaya satrançta yenilmiştir.

ELIZA: daha sonra chatbot olarak biline­cek şeylerin ilk versiyonu sayılabilecek Eliza, Jo­seph Weisenbaum’un yaptığı İngilizce konuşan bir programdır. Çok karmaşık olmasa da insansal bir diyalog geliştirme konusunda heyecan yaratmıştır.

Modern bilim kurgunun başlangıcını Marry Shelley’in Frankenstein’ı olarak belirtilmektedir. Bir başka açıdan da ilginç bir dönüm noktasıdır Frankenstein’ın canavarının hi­kayesi. Mit ve eski anlatılarda Kakoudaki’nin de­yimiyle yapay kişiler dinî veya mitsel bir biçimde ya da büyü ile ortaya çıkmaktadırlar. Frankenstein, bir bilim adamıdır. Robot’un ortaya çıkışı mistik değil bilimsel bir zemine ilk kez burada oturur.

Nicel veri (Quantitative data) birimlerin ölçüm ve tartım sonucu değerleri saptanan sayısal özelliklerini belirten, aralıklı ölçekli veya orantılı ölçekli değişkenler. Bir deneyin sayılabilir, ölçülebilir özelliğini veren verilerdir. Sürekli nicel veri ve kesikli nicel veri olmak üzere iki türü vardır. • Sürekli nicel veri: Ondalıklı değerler alabilen nicel verilerdir. Boy uzunluğu, kilo,vs. • Kesikli nicel veri: Sayılarak elde edilen ve tam sayılı değerlerdir. Nüfus, öğrenci sayısı, hane halkı sayısı.

Yapılandırılmış veriler sayıya dayalı, nicel oldukları için sayılabilir. Nicel olmaları sebebiyle de bu tür veriler nicel yöntemlere dayalı olarak analiz edilir. Bu yöntemler arasında başlıca gelenler regresyon – değişkenleri tahmin etmek, classification – sınıflandırmak ve clustering – niteliklere dayalı kümelendirmedir. Yapılandırılmamış veriler ise genellikle nitel olarak tanımlanan, özelliğe veya forma dayalı veriler olarak sınıflandırılır ve büyük hacimli verilerde geleneksel uygulamalar veya araştırma yöntemleri ile işlenemez ve analiz edilemez.

REST UPA, programatik biçimde Twitter’da kullanıcılar tarafından oluşturulan herhangi bir dijital ögeyi toplamaya izin verir. Örneğin spesifik bir hashtag ile gönderilmiş iletiler, belirli bir anahtar kelimeye sahip paylaşımlar veya herhangi kullanıcının tweetlerini toplamamız REST UPA ile mümkün. Basitçe söylemek gerekirse, REST UPA’yı kullanan yazılımlar, manuel olarak toplayabileceğimiz Twitter içeriklerini bizlere hızlandırılmış ve otomatik biçimde toplama olanağı sunar. Yani aslında manuel veri toplama yöntemlerini hızlandırmakla sınırlı olduğu söylenebilir. Bu sebepten dolayı gerçek zamanlı olayların takibinden ziyade, REST UPA genellikle geriye dönük veri toplamak için kullanılır.

DDİ’nin temelinde programlama açısından öğretimi ya da kavraması zor yapıları veya diğer tüm sözlü ve yazılı kurallar bütününü parçalara veya yapılara ayırarak sistemsel düzenlemeyi ve öğretimi makinaya uygulamaktır. Bu sayede bilgisayarın insan ses ve metin verilerini daha kolay anlamlandırması sağlanır ve uygulamadan beklenen görevi yerine getirebilmesi için, yani insan metinlerini ve ses verilerini anlamlandırmasına yardımcı olacak şekilde işleme alabilmesi için bunları parçalar ve uygun modellemelerle düzenler (Kao v.d 2007). Bu görevlerden Doğal dil üretimi şöyle tanımlanır:

Doğal dil üretimi bazen konuşma tanımanın veya konuşmayı metne dönüştürmenin tersi olarak tanımlanır; yapılandırılmış bilgiyi insan diline yerleştirme görevidir. Yapay konuşma sistemleri ile makine veya robotlarla insan etkileşimi sağlama. Örneğin ev asistanları ya da akıllı sistemlerin sesli komutları ile geri bildirimleri.

Kelime Torbası Modeli – Bag of Words Çoğu ticari platform tarafından kullanılan yaklaşım olan Bag of Words, aynı zamanda tüm DDİ dil modellerinin en basitidir. Makine öğrenimi (önceden negatif veya pozitif olarak belirlenmiş) kelimeleri saymak için kullanılır ve sayıya dayalı bir puan verilir. Kelime tabanlı modeller arasında bu model yaklaşımı sığlığı ile sınırlıdır. Ek olarak, sözcükleri olumlu veya olumsuz olarak belirlemek, sürece bir öznellik ölçüsü getirir. Zengin, anlamsal, bağlamsal ayrıntılar kaybolur; kelime sırası, gramer ve diğer unsurlar dikkate alınmaz.

Prof. Bernhard Reider (2013) ve Amsterdam Üniversitesi’ndeki Digital Methods Initiative tarafından geliştirilen Netvizz, Facebook için geliştirilmiş ücretsiz veri toplama araçlarından biridir. (Facebook UPA’sı, 2010’ların başından itibaren mecrada aktif olan çevrimiçi toplulukları incelemek ve bu toplulukların toplum üzerindeki etkisini araştırmak için kullanılmıştır. Netvizz dışında, Facebook için tasarlanmış bir dizi farklı ücretsiz veri toplama aracı bulunmaktadır. Bunlardan bazıları Netlytic ve NodeXL yazılımlarıdır. Facebook’un UPA erişim politikalarındaki değişiklikler nedeniyle maalesef bu yazılımların hiçbiri aktif olarak çalışmıyor.)