Beş Gözün Beş Gözlü Canavarı (*)

Beş Gözün Beş Gözlü Canavarı (*)

Dr. Michal Kosinski henüz 34 yaşında bir yardımcı doçent. Ancak gencecik yaşına rağmen başardıkları ile ismi, şimdiden Steve Jobs, Bill Gates, Mark Zuckerberg gibi isimlerle beraber anılmaya başladı.

İleride bu isimler dijital faşizmin sinsi mimarları veya Orwell’in haber verdiği anti ütopyanın korkunç mühendisleri olarak anılırlar mı bilemeyiz ama bugün için tüm dünyanın rol modelleri haline gelmiş vaziyetteler.

Peki, kim bu Kosinski?

Varşova’da psikoloji yüksek lisansını tamamlayan Michal Kosinski, 2008 yılında Cambridge üniversitesinde psikometri alanında doktoraya kabul alır. Cambridge üniversitesi psikometri konusunda dünyanın en eski ve köklü çalışmalarının yapıldığı yerdir. David Stillwell isimli arkadaşıyla birlikte o günlerde henüz bebeklik çağını yaşayan facebook üzerinde, “MyPersonality” isimli bir uygulama geliştirir. Bu uygulama, psikolojide şahsiyet özelliklerini ölçmek için yaygın olarak kullanılan meşhur “Beş Büyük Kişilik Özelliği” teorisinin uygulandığı basit bir anketten öte bir şey değildir.

“Büyük Beş” kişilik özelliği, deneysel araştırma ile keşfedilmiş, öne çıkan beş kişilik boyutudur. Bu modelin ortaya çıkışının hikâyesi oldukça ilginç. Kosinski’nin hikâyesine devam etmeden önce biraz da bu hikâyeden bahsetmekte fayda var.

Sir Francis Galton’un, kişilik farklılıklarının zamanla dilde işlenmiş hale geleceğini ilk fark eden bilim adamı olduğu ileri sürülür. 1844 yılında Cambridge Üniversitesinden mezun olan, 1909 yılında 87 yaşında “sör” ilan edilen Galton, insanları birbirlerinden ayrıştıran özellikler üzerinde kafa yormuştu. Yalnız başına başka bir yazının konusu olabilecek bu üstün zekâlı adam (iq’sunun 200 civarında olduğu tahmin ediliyor), güzelliğin coğrafi dağılımını çalışmış, İngiltere’nin güzellik haritasını oluşturmuştu. İdam mahkûmlarını asmak için gerekli olan ipin kalınlığını ve uzunluğunun tam ölçüsünü hesaplamış, insanların sofra arkadaşlarına doğru ne kadar eğildiğini anlamak için sandalye ayaklarındaki basıncı ölçen, kadınların vücut ölçülerini uzaktan belirleyen aletler icat etmişti. Araştırdığı alanlar arasında parmak izi (Scotland Yard daha sonra bunu kimlik saptamasına uyarladı), moda, kilo artışı, ırkların geleceği ve duanın etkisi vardı. Bu çok yönlü ve yaratıcı adam, dili örnekleyerek insan kişilik özelliklerinin ayrıntılı bir sınıflandırmasının yapılabileceğini, başka bir deyişle, bir kişinin şahsiyeti hakkında, sadece kişinin kullandığı dil incelenerek çok isabetli sonuçlar elde edilebileceğini söylemişti. Bu fikirlere “Lexical hypothesis” ismi verildi.

Konu 1933 yılında, Amerikan psikometrisinin kurucularından sayılan Louis Leon Thurstone tarafından yeniden gündeme getirildi.

1936 yılında, Gordon Allport ve H. S. Odbert isimli araştırmacılar bu teoriyi uygulamaya koydular. İkili, o zaman mevcut olan en ayrıntılı iki İngilizce sözlüğü üzerinde çalıştılar ve 17,953 kişilik-tanımlayıcı sözcük çıkardılar. Daha sonra bu büyük listeyi, gözlemlenebilir ve görece kalıcı olduğuna inandıkları 4,504 sıfata indirgediler.

Kişilik ve mizacın temel boyutları, motivasyon ve duygunun dinamik boyutları, kişiliğin klinik boyutları, grup ve sosyal davranış kalıpları gibi psikolojinin birçok alanında yaptığı keşif ve araştırmalarla tanınan Meşhur psikolog Raymond Cattell1940’larda bu Allport-Odbert listesini edindi, psikolojik araştırmalardan gelen bazı terimleri ekledi ve eşanlamlıları eleyerek toplamı 171’e indirdi. Daha sonra deneklerden tanıdıkları insanları bu sıfatlarla oylamalarını istedi ve bu oylamaları analiz etti. Cattell, “kişilik küresi” olarak adlandırdığı, 35 büyük kişilik özelliği öbeğini belirledi.

1961 yılında, Ernest Tupes ve Raymond Christal isimli iki Amerikan Hava Kuvvetleri araştırmacısı, Cattell’in kişilik ölçeğini baz alıp, sekiz büyük örnekten gelen kişilik verisini incelediler.  Araştırmaları sonucunda beş büyük etmenin, büyük bir kişilik verisi kümesini karşılayabilecek kadar yeterli olduğunu keşfettiler.  Lewis R. Goldberg  ve Warren Norman isimli Amerikalı psikologlar bu etmenleri Dışadönüklük, Uyumluluk, Sorumluluk, Duygusal Dengelilik ve Kültür olarak isimlendirdiler.

En sonunda şahsiyeti belirlediği öne sürülen beş etmen olarak şunların üzerinde bir konsensus sağlandı: Açıklık, Sorumluluk, Dışadönüklük, Uyumluluk ve Nevrotiklik (İngilizce’de Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, Neuroticism kelimelerinin baş harflerinden hareketle kısaca OCEAN olarak geçiyor). Bunlara aynı zamanda “Beş Etmen Modeli” (BEM) de deniyor.

Cambridge Üniversitesi web sitesinde yazdığınız İngilizce metni analiz ederek sizin yaşınızı, cinsiyetinizi ve karakter profilinizi analiz eden uygulamaya https://applymagicsauce.com/demo_text.html adresinden erişilebiliyor.

İşte başta bahsettiğimiz Kosinski bu teoriyi, geliştirdiği basit anket uygulamasıyla facebook üzerinden veriler toplayarak test etmeyi ve geliştirmeyi başardı.

Ankette verilmesi istenen kişisel bilgiler “Fikirlerle dopdoluyum.”, “Kavramları hızlı bir şekilde anlayabilirim.”, “Zengin bir kelime hazinem vardır.”, “Canlı bir hayal gücüm vardır.”, “Çabuk paniklerim”, “Başkalarıyla genellikle ters düşerim” gibi gayet basit bilgilerdi. Anketi dolduranlar büyük beşli ölçeğine göre nasıl bir kişiliğe sahip olduklarını öğrenirken, Kosinski çok daha derin bilgiler elde ediyordu. Bu daha önce hiçbir araştırmacının sahip olamadığı büyüklükte bir veriydi. Birkaç arkadaş ve öğrenciden (o da belki rica minnet) veri toplama düşüncesiyle yapılmış anket uygulamasını milyonlarca insan gönüllü olarak doldurmuştu.

Kozinski dev veriyi elde edince farklı bir şeyi merak etti.

Acaba verilerini topladığı insanların “beğenileri” ve “gönderileri” ile “şahsiyetleri” arasında bir ilişki bulabilecek miydi?

Ya da yaşları, cinsiyetleri, memleketleri ile ilgili bilgileri tahmin etmek mümkün olabilir miydi?

Cevap “evet” oldu.

Kosinski çok tehlikeli bir mecraya girmişti. İnsanlar hakkında çok önemli kişisel bilgileri neredeyse kesin olarak tahmin edebilir hale gelmişti.

2012 yılında Kosinski ve ekibi, bir kişinin sadece 68 “beğenisine” dayanarak derisinin rengini yüzde doksan beş doğrulukta, cinsel tercihini yüzde seksen sekiz doğrulukta, hangi partiye gönül verdiğini yüzde seksen beş doğrulukta tahmin edebildiklerini ispatladılar. Orada da durmadılar. Eldeki “beğeni” verileri ile bir kişinin zekâ seviyesi, dini görüşü, alkol, sigara yahut uyuşturucu kullanıp kullanmadığı hatta anne babasının boşanmış olup olmadığı bile belirlenebiliyordu.

Yetmiş “beğenisine” bakarak bir kişi hakkında arkadaşlarından, yüz elli “beğeni” ile anne ve babasından, üç yüz “beğeni” ile hayat arkadaşından daha fazla bilgi sahibi olmak mümkündü. Biraz daha fazla beğeni ile kişinin kendi hakkında bildiğini zannettiğinden daha fazla bilgiye ulaşabiliyorlardı.

Kosinski bulgularını heyecanla yayınladığı gün, facebook’tan iki telefon aldı. Birisi bir dava tehdidi, diğeri iş teklifiydi!

Facebook “beğenilerden” nasıl bilgiler edinilebildiğini görür görmez, o zamana kadar varsayılan olarak herkese açık olan beğeni bilgisini kapattı. Ama tabi Kosinski’nin anketini doldurup kişiliklerini “ölçmek” isteyen insanlar –çoğu kez uyarıları okumadan- kendi rızalarıyla “beğeni” bilgisine erişim hakkını verdiklerinden Kosinski için problem yoktu.

Kosinski’nin yapabildiklerinin, kitlelere satışı daha etkin kılmaya çalışan pazar araştırmacılarının ve siyasetçilerin ilgisini çekmemesi mümkün değildi.

Mesela kararsız (iknaya müsait) seçmenlerin kimler olduğunu bilmek, bıçak sırtında geçen bir seçimin galibini belirleyebilirdi.

2014 yılının başlarında, Strategic Communication Laboratories (SCL) şirketinde çalıştığını söyleyen Aleksandr Kogan isimli genç bir yardımcı doçent, Kosinski’ye yanaşıp yüksek mablağlar içeren bir teklifte bulundu. SCL açık açık seçimlere etki etmekle övünen bir şirketti. Web sitelerinde seçimlerini “etkiledikleri” ülkelerin bir listesi vardı.

Listede Ukrayna vardı, Nijerya vardı. Nepal kralına “isyancılara” karşı yardım etmişlerdi. Doğu Avrupalı ve Afganvatandaşları NATO konusunda ikna etmişlerdi!

Kosinski, Aleksandr Kogan’ın kendi metodunu kopyalayıp birçok ülkede seçimlere müdahale etmeyi amaçlayan firmaya sattığını anlayınca Kogan ile yaptığı kontratı bozdu. Kaliforniya Üniversitesinde psikoloji okumuş, Hong Kong Üniversitesinde doktorasını yapmış olan Alexander Kogan ani bir kararla Singapur’a taşındı ve soyadını değiştirip Aleksandr Spectre oldu. Michal Kosinski ise doktorasını bitirir bitirmez Standford Üniversitesinden aldığı iş teklifini değerlendirerek Amerika’ya taşındı.

İngilizlerin Avrupa Birliği’nden çıkma kararı aldıkları meşhur brexit referandumunda ayrılığı savunan sağcı partilerden birisi online kampanyalarında “Cambridge Analytica” isimli bir firmayla çalıştıklarını ilan etti. Firmanın web sitesinde, yukarıda bahsettiğim “OCEAN” kişilik modeli üzerinden geliştirilmiş bir “hedefleme” aracından bahsediliyordu. Tüm anahtar kelimeler Kosinski’nin çalışmalarını işaret ediyordu. Hatta bazı arkadaşları brexit sonucundan Kosinski’yi sorumlu tutuyorlardı. Kosinski’nin ise bu olanlardan haberi yok gibi görünüyordu.

Cin şişeden çıkmış, akademik çalışma çoktan önemli bir siyaset aracına dönmüştü bile.

Amerika’da seçim kampanyası sürerken 18 Ağustos 2016’da Trump çok enteresan bir twit mesajı attı. Twitinde Trump “Bana yakında BAY BREXIT diyecekler!” yazıyordu. Çok az insan gerçekten ne kastettiğini anladı. Trump, brexit kampanyasında önemli bir rol oynayan pazarlama şirketi Cambridge Analytica firması ile anlaşmış, firmanın CEO’su Alexander Nix’i dijital strateji danışmanı yapmıştı.

Demokratlar big data konusunda kendilerini fersah fersah ileride görüyorlardı. Google ve DreamWorks gibi dev şirketlerin yanısıra büyük veri analizi için bluelabs firmasıyla anlaşmışlardı. Teknolojiye “kafası pek basmayan”, ihtiyar Trump’ın bulduğu İngiliz firmasını ciddiye bile almamışlardı.

Bu umursamazlıkları onlara seçimi kaybettirdi.

Amerika’da –şeffaf olmak kaydıyla- insanların gönül verdikleri partiye maddi bağışta bulunması yasal. Amerika’nın adı sanı pek duyulmamış yazılımcı milyarderlerinden birisi olan muhafazakâr Robert Mercer –ki kendisinin “Cambridge Analytica” firmasının en büyük yatırımcısı olduğu biliniyor- önce cumhuriyetçi aday Ted Cruz’un ön seçim kampanyasına, daha sonra Trump’ın başkanlık kampanyasına destek vermişti.

Firmanın CEO’su Alexander Nix ne yaptıklarını, nasıl başarıya ulaştıklarını açık açık anlatıyordu. Diğer firmalar demografiye göre strateji üretmeye çalışıyorlardı, onlar ise psikometriye göre! Nix’in şirketi önce 220 milyon Amerikan vatandaşının tapu kadastro, otomobil, alışveriş, kredi kartı bilgilerini ve dernek üyeliklerine, okudukları dergilere, gittikleri kiliselere dair bilgileri, çeşitli kaynaklardan satın almıştı. Amerika’da parasını verdikten sonra neredeyse her kişisel veriyi satın almak mümkündü. (Bunun için Acxiom ve Experian gibi devasa veri satıcısı firmalar bulunmakta. Experian firmasının Türkiye kolu da var. Kişisel verilerimizi alıp satarak para kazanan firma şu an bankalara kredi puanı hesaplamada kullanılan veriler sunmanın yanısıra bir de global iş arama aracı sağlıyor.)

Alexander Nix’in şirketi, temin ettiği verileri OCEAN ölçeği ile analiz ederek neredeyse nokta atışı yapmak suretiyle son derece ayrıntılı bir seçmen profili çıkartmayı başarmıştı. Böylece siyasi kampanyada asla fikrini değiştirmeyecek kişilerle vakit kaybetmek yerine isim isim kararsızlara ulaşmak mümkün olmuştu. Üstelik her bir kararsız seçmenin hassasiyetleri, istekleri, ilgileri biliniyordu.

Hedefler böylesine kesin olarak bilindiğinde televizyon-radyo gibi kitle iletişim araçları anlamsızlaştığından Trump’ın kampanyasında insanlara sosyal medya üzerinden tek tek ulaşıldı. Sosyal medyada insanlara ulaşmanın doğru yolunu bulmak için 175.000 reklam varyasyonu denenip test edildi. Değişik başlıklar, yazı tipleri, renkler, fotoğraflar ve videolar denenerek insanların üzerinde en çok etkili olacak reklamlar tespit edildi.

Sosyal medya kullanmayanlara kişisel mesajlar gönderildi, ev ziyaretleri yapıldı. Hazırlanan akıllı telefon uygulamasının yardımıyla, ev ziyaretleri yapanlar sadece ikna olma ihtimali olan kimselerin kapısını çaldılar.

Nix’in firması 15 milyon dolar gibi “küçük” bir rakam karşılığında Trump’a Amerikan başkanlığını kazandırdı.

Şimdi Kosinski “bak ne yaptın!” diyenlere şöyle cevap veriyor: “Hayır bombayı ben yapmadım, sadece var olduğunu gösterdim!”

Bu bilgiler ışığında oturup bir kez daha düşünmemiz lazım.

Ne kadar demokratik görünürse görünsün artık dünyadaki hiçbir seçim “eşit şartlarda” gerçekleşmeyecek. Bilgi güçtür ve daha fazla güç için daha fazla bilgi gerekmektedir.

O yüzden size, “bilgilerinizi kullanmamıza izin veriyor musunuz” diyen telekom operatörlerine ve bankalara “peki” derken ve okumadan “okudum ve anladım” düğmesini tıkladığınız sosyal medya uygulamalarına girerken iki kere düşünün.

Bu yazıyı beğenirken de… smiley


(*) Beş göz birbirlerine karşı casusluk yapmama konusunda anlaşması olan, birbirleriyle birçok konuda gizli bilgi alış-verişinde bulunan beş anglosakson ülkenin oluşturduğu gruba verilen isimdir.

Bu yazı temel olarak motherboard.vice.com adresinde yayınlanan makaleden hareketle yazılmıştır. Bu yazıdan kısmi tercümeler içermektedir.

Yararlanılan Kaynaklar:

https://motherboard.vice.com/en_us/article/how-our-likes-helped-trump-win

http://www.michalkosinski.com/home

https://applymagicsauce.com/demo.html

http://mypersonality.org/wiki/doku.php?id=mining

https://tr.wikipedia.org/wiki/Be%C5%9F_B%C3%BCy%C3%BCk_fakt%C3%B6r_kuram%C4%B1_(psikoloji)

https://en.wikipedia.org/wiki/Big_Five_personality_traits

https://tr.wikipedia.org/wiki/Raymond_Cattell

https://en.wikipedia.org/wiki/Louis_Leon_Thurstone

http://vlp.mpiwg-berlin.mpg.de/people/data?id=per78

https://tr.wikipedia.org/wiki/Francis_Galton

https://eksisozluk.com/francis-galton–713831

http://www.varoluscuterapi.com/sir-francis-galton-1822-1911/772

https://www.aymavisi.org/psikoloji/Francis%20Galton.html

http://psychology.wikia.com/wiki/Warren_Norman

http://psychology.wikia.com/wiki/Lewis_Goldberg

https://en.wikipedia.org/wiki/Lexical_hypothesis

http://cpwlab.azurewebsites.net/CV/Aleksandr%20Kogan%20CV%20Website.pdf

http://www.jwc.nato.int/images/stories/threeswords/JWC_Magazine_May2015_web_low.pdf

https://sclgroup.cc/elections/projects

https://cambridgeanalytica.org/

https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc

https://twitter.com/realdonaldtrump/status/766246213079498752

https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Mercer_(businessman)

http://www.politico.com/story/2016/11/rebekah-mercer-donald-trump-231693

http://www.acxiom.com/

http://www.experian.com/

http://www.experian.com.tr/about-us/about-experian.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Five_Eyes


Bu yazı ilk olarak Fikir Coğrafyası sitesinde yayınlanmıştır.

Reklamlar

Kamuda bilgi işlem felaketi – 2 – Kamu Bir Kendi İşine Bakabilse!

Kamuda bilgi işlem felaketi – 2 – Kamu Bir Kendi İşine Bakabilse!

bilgi işlem dairesiKamu kurumlarının bilgi işlem konusundaki açmazlarından birisi, kendi görevleri arasında bulunmayan, doğrudan kendi işleri olmayan “yazılım geliştirme” konusunda, ısrarla varlık göstermeye çalışmalarıdır.

Gerçi bünyesinde berber, imam, ayakkabı boyacısı, kuru temizlemeci istihdam etmekte, süpermarket, spor tesisleri, gazino, restoran, düğün salonu, tatil kampı kurmakta bir gariplik görmeyen kamu kurum yöneticilerinin kendi işlerinden başka işleri kurumları içinde “halletme” heves ve azimleri ortadayken “yazılım geliştirme” işinin de bu kapsamda ele alınmasına şaşırmamak gerekir!

Yine de “belki umuru-u garibe’yi fark edip bir gülümseyen olur” deyip meseleyi masaya yatıralım.

Örnek olarak Karayolları Genel Müdürlüğü’nü ele alalım. Bu kurumumuzun resmi vazife tanımlarından hiçbirinde “yazılım geliştirme” başlığını bulamazsınız ama bünyesinde bu işi yapmak üzere kurulmuş bir organizasyon yapısı mutlaka vardır. Yahut TRT’nin kanunla belirlenmiş görevleri arasında “bilişim projeleri gerçekleştirmek” diye bir görev asla yoktur ama TRT’de de bilişim projeleri gerçekleştirmek üzere kurulmuş birim yahut birimlerle karşılaşmak kimse için sürpriz olmayacaktır.

“Bilgi işlem” tüm kurumların elbette vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir ve bilgi işlem birimlerine ihtiyaç olduğu açıktır ancak problem bu birimlerin ne yapacaklarının, yani faaliyet alanlarının belirlenmesinde ortaya çıkmaktadır.

Ne demek istediğimizi bir örnekle açıklamaya gayret edelim:

Her kurum için ulaşım meselesi önemlidir. Kurumun belli yöneticilerine sürekli, görevlendirilen personeline ise ihtiyaç halinde araç tahsis edilir. Araçların kiralanması, bakımlarının yaptırılması, takibi, o araçları kullanacak personelin istihdamı, yönetimi için kurumlar, mesela “Ulaştırma Şube Müdürlüğü” adı altında bir birim kurabilirler. Fakat hiçbir akıllı kimse kurumun o müdürlüğü bünyesine mühendisler alıp kurumun kendi “otomobilini” üretmeye kalkmaz! Şoförlerden beklenen, araçların en fazla yağ ve su değişimlerini yapmaları, lastik patlarsa tamirciye gidene kadar stepneyi takabilmeleridir! Çünkü “otomobil üretmek”, hatta “otomobil tamiri” kurumun işi değildir. Kurum ihtiyacı olan aracı piyasadan temin eder ve “kullanır”. Kurumun rolü “operatör” yahut “kullanıcı” rolüdür.

“Otomobil zaten ‘yapılabilen’ bir şey değil, teşbihte hata oldu” derseniz benzer bir örneği büro mobilyaları üzerinden de verebiliriz. Kamu kurumları isteseler, ihtiyaç duydukları büro mobilyalarını üretme kabiliyeti olan zanaatkârları kolaylıkla istihdam edebilirler. Mobilya ‘yapılabilen’ bir şeydir ama aklı başında hiçbir kurum yöneticisinin aklından büro mobilyalarını kendi imkânlarıyla yapmak geçmez! Devlet Malzeme Ofisi bile böyle “aptalca” bir teşebbüste bulunmaz. İhtiyaç duyulan mobilyaların yaptırılması işi piyasadaki profesyonel üreticilere ihale edilir. Çünkü “mobilya yapmak” hiçbir kamu kurumunun işi değildir! Herhangi bir kamu kurumunda mobilya üretimi için bir birim kurulsa bile, ne kadar çok para harcanırsa harcansın serbest piyasadan daha verimli, daha kaliteli, daha profesyonel bir üretim gerçekleştirilemez.

Kaliteli mobilya üretimi için usta zanaatkârlara, tecrübeli kalfalara, üretim süreçlerinin standardizasyonuna, bir fabrika ortamına, kalite standartlarına, ar-ge’ye ihtiyaç vardır ve işi mobilya üretmek olmayan bir kurumun bunları sağlaması beklenmez. Mobilya üretimi konusunda gayet genel kabul gören bu yaklaşım, maalesef çok daha karmaşık bir süreç ve arka plan gerektiren “yazılım geliştirme” konusuna gelince değişiveriyor!

Hemen her kamu kuruluşumuz, son derece verimsiz birimler kuruyor, çok sayıda bilişim personeli istihdam ediyor ve hiç de vazifesi olmadığı halde yazılım geliştirmeye çalışıyor!

Bu yanlış yaklaşımın sebep olduğu korkunç başarısızlıklar, personel maaşı, eğitim gideri vs. adları altında boşa harcanan milyonlar, neredeyse tamamen kurumun kendi içinde gerçekleştiğinden, sessizce unutuluyor. Bir başka deyişle “kol kırılıyor yen içinde kalıyor”. Ancak yenin içinde gizlenmesi, kolun kırık olduğu gerçeğini değiştirmiyor!

Tepeden tırnağa tüm kurum personeli, kolektif bir yalanı, bir illüzyonu içselleştiriyor: Kurum yöneticileri yönettikleri kurumun “işlerinden” biri de yazılım geliştirmekmiş gibi, bu “işi” yapmanın doğru yolunu biliyorlarmış gibi ve “işi” kotarabilecek doğru insan kaynağına sahiplermiş gibi yapıyorlar. Bilgi işlem yöneticileri “işi” yönetebilirmiş gibi yapıyorlar. Memurlar “işi” başarabilirmiş gibi yapıyorlar.

Acar Mühendis Açmazı

Kamu yöneticilerin bu yanlış inançları çoğu kez “acar” programcılar, hevesli memurlarca besleniyor! Hevesle internetten birkaç dersi takip eden yahut kurumun gönderdiği eğitimde bir iki “numara” öğrenen “acar mühendisler” faydadan çok zarar veriyorlar. Çok basit, ama göze güzel görünen bir programcık yazan elemanlarının, takdir beklentileriyle biraz da abartarak kendilerine sunduklarını gören üst düzey idareciler, “bu işlerin” kurum içerisinde kotarılabileceğine dair o yanlış inanca kapılıyorlar. Yazılım geliştirmenin bir iki kişiyle değil, ancak profesyonel ekiplerle sağlıklı bir şekilde yapılabilecek, planlama, dokümantasyon, test, ölçeklenebilirlik, sürüm yönetimi, kimlik yönetimi, deployment ve yedekleme yönetimi gibi olmazsa olmaz bileşenlerden oluşan bir süreç olduğunu bilemiyorlar. Neticede çoğu kurumumuzda karşımıza her birinin ayrı kullanıcı şifresi olan, birbiriyle entegre olamayan, nasıl çalıştırılacakları, nasıl değiştirilecekleri bilgisi sadece bir kişinin kafasında gömülü olan, herhangi bir dokümantasyonu olmayan, alelusul geliştirilmiş, kimisi çalışan kimisi çalışmayan, irili ufaklı onlarca “programcık” çıkıyor. Kamu kurumları geniş “gelişimini tamamlayamadan ölmüş yazılım projeleri mezarlıklarına” dönüşüyorlar! Eğer kurumun ilgili yazılıma ihtiyacı kesinse, bir süre sonra iş görmeyecekleri anlaşılan bu “programcıklar” çöpe atılıyor ve “dışarıya” yeniden yazdırılıyor. Tabi “bizim acar mühendisin” iki haftada ortaya çıkarttığı yazılım için aylarca süre ve ona göre ücret istenmesini bir türlü anlayamayan üst düzey idareciler, aldatılma şüphesi ve kamu kaynaklarını koruma hissiyle serbest piyasadan gelen iyi teklifleri reddetme eğilimine giriyorlar. Nihayet ancak “kendi acar mühendislerinin” üretebildiği nitelikte bir ürün ortaya koyabilecek firmalarla anlaşan idareciler “buna rağmen” istedikleri işin ortaya çıkmadığını görüp hayretlere boğuluyorlar.

Kurumların yazılım ihtiyaçları, aynı ulaşım vasıtası ihtiyaçları gibi dışarıdan karşılanmalıdır. Kamu kurumlarında bilgi işlem personeli sayısı mümkün olduğunca azaltılmalı, kalan uzmanlar, piyasadan temin edilen otomobilleri sürmekle görevli kurum şoförleri gibi, piyasaya yaptırılan yazılımların “geliştirilmesinde” değil, kullanılması noktasında vazifelendirilmelidirler. Ayrıca, kurumun bilişim ihtiyaçlarının belirlenmesinde ve yazılımı gerçekleştirecek profesyonellere sağlıklı bir şekilde aktarılması hususunda çalışmalıdırlar.

Kamu kurumlarının, kritik verilerin, devlet sırlarının korunması, casusluğa karşı koyma, gizlilik vs. gibi haller dışında kendi bünyesinde (in house) yazılım geliştirmemeleri, bu iş için personel istihdam etmemeleri kesinlikle bir e-devlet stratejisi olarak benimsenmelidir. Belki böylelikle hem kamuda zaman, para ve insan kaynaklarının çarçur edilmesinin önüne geçilmiş olacak hem de özel sektörde bilgileriyle ve tecrübeleriyle var olmaya çalışan profesyonellere bir hareket alanı sağlanmış olacaktır.

 Twitter: @salihcenap