Mindware: Beyniniz bir akıllı telefon uygulaması olsaydı?


Teknoloji geliştikçe yüzlerce uygulama ile birlikte hayatımıza girdi. Whatsaspp, Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn, Periscope bunlardan sadee bir kaçı. Bu uygulamalarının her birinin bir amacı var. Örneğin eski havadurumu tahmini yapan bir cep telefonu uygulaması (Örnek: AccuWeather) mobil telefonlarımızın küçük veya büyük ancak bakmaktan usanmadığımız ekranından bizlere havanın gelecekteki durumunu söylemek için var. Belki de bir çoğumuz sabah uyanıp daha perdeyi açmadan AccuWeather’e bakıyoruz. AccuWeather’e göre yağmur yağmayacak diyerek şemsiyeyi almıyoruz. Dışarı çıkınca ise hava yağmur kokuyor ancak otobüse bindik artık, çok geç… Akıllı telefon uygulamaları beynimize çok az iş bırakıyor. Böylece navigasyonlar yön duygumuzu, sosyal medya uygulaması gülümsemeyi, haber siteleri uygulamaları kitap okumayı unutturuyor. Sonuç: Zombileşiyoruz… Hatta Pokemon gibi oyunlar bu sadakatimizi kullanarak gerçekten ilginç işler yaptırıyorlar.

Kuşkusuz, telefonların insan hayatından alıp götürdüklerini görmek için teknoloji düşmanı olmak gerekmiyor. Blogu olan biri olarak teknolojisever biri olduğum aşikar. Ancak insanların mobil-öncesi döneme göre gittikçe daha az sosyal olduklarını, daha kısa cümleler kurduklarını, çok çabuk ‘gaza’ geldiklerini, hatta ekranlara bakmaktan duruş bozukluklarını ve bel çevrelerindeki genişliğini izleyebiliyorum. Bunda başka faktörlerin varlığı da su götürmez. Ancak mobil “mindware’mizi” kullanmayı engelliyor.

Mindware adlı kitabı daha adını okuduğumda bu tahminle aldım. Kitap her halde bir kenara attığımız “beyin yazılımımızı” kullanmak için bir şeyler önerir diye okumaya başladım. Maalesef beynimizin derin ayarlarını değiştirmek için herhangi bir sihirli yöntem doğal olarak yok… Ancak kitap daha iyisini sunuyor. Bugüne kadar okuduğum Risk Savvy, Power of Habits, Thinking fast and slow gibi bir çok kitapta sıkça ele alınan nörolojik ilkeleri harmanlayarak “saçmalamamız” için yollar öneriyor. Bunlardan bazılarını paylaşmak istiyorum:

Şemalar

Şemalar (Schemes) beynimizin çeşitli durumlara karşı oluşturduğu mental kalıplardır. Bu kalıplar söz gelimi bir düğüne gittiğinizde düğündeymiş gibi davranmanızı sağlar. Şemalar çeşitli kavramların bir araya gelmesi ile oluşuyor. Düğün örneği için yüksek ses, dans, gülümseme, şık kıyafetler vs… dir. Böyle bir ortamda beyin bir sonraki durumda ne yapacağına karar vermek için şemalardan faydalanır. Bu yönü ile şemalar yararlıdır. Ancak aynı şemalar istisnai durumları algılamamızı engellerler.

Şemalar Beyni Hızlandırır: Hemşire örneği

Şemalar öyle güçlü ki bir deneyde şemaların düşünme hızına etkisi ölçülmüş: İki grup denekten bir gruba hemşire resmi gösteriliyor. Diğer gruba ise herhangi bir resim gösterilmiyor. Daha sonra her iki gruba “hastanenin amacı nedir?” diye soruluyor. Cevap hızlarının ortalamalarına bakıldığında hemşire resmi görenlerin çok daha hızlı tepki verdiği görülüyor. Nitekim zihin hastane kavramınının uzantılarından biri ile karşılaştığında ilgili kavramlara hazır hale geliyor.

İyi de ne işime yarar: -Çok basit- Sunumlarınızda, konuşmalarınızda, kötü şemaları kullanmayın. Bunu başka psikologlar da söylüyor: Lanet, bela, pislik vs. kavramları kullanmayın. Küfür etmeyin. Şikayet etmeyin. Nitekim muhataplarınızın zihni bir şekilde sizi negatif kavramlarla eşleştiriyor. İkinci faydası ise: İnsanların şemalarından sakının. Özellikle iş görüşmelerinde, ilk karşılaşmalarda insanların saniyeler içinde “etiketi yapıştıran” şemalarına dikkat edin.

Şemalar: Fırtına örneği

Which hurricane is likely to kill more people—one named Hazel or one named Horace? Certainly seems it could make no difference. What’s in a name, especially one selected at random by a computer? In fact, however, Hazel is likely to kill lots more people.8 Female-named hurricanes don’t seem as dangerous as male-named ones, so people take fewer precautions.

Amerika’da fırtınaları insan isimleri ile adlandırma adeti vardır. Bu isimlerden bazıları kulağa naif gelmiş ki, aslında naif olmayan fırtınalardan biri olan ‘Hazel’ fırtınası daha yıkıcı olduğu halde insanlar anketlerde onun daha naif olduğunu düşünmüşler..

Bilinçdışı eğilimler ve hindistan cevizi

Want to get people to put a donation for coffee in the honest box? On a shelf above the coffee urn, place a coconut like the one on the left in the picture below. That would be likely to cause people to behave more honestly. An inverted coconut like the one on the right would likely net you nothing. The coconut on the left is reminiscent of a human face (coco is Spanish for head) and people subconsciously sense their behavior is being monitored. (Tacitly, of course—people who literally think they’re looking at a human face would be in dire need of an optometrist or a psychiatrist, possibly both.)

Deneyler insanların izlendiklerini üstü kapalı olarak çağrıştıran şekillerin onları bazı davranışlara teşvik ettiğini göstermiş. Ters çevrilmiş bir hindistan cevizi insan yüzünü andırdığından, insanların böyle bir resim olduğunda daha fazla bağış yapma eğilimleri olduğu görülmüş. Bunun bir benzeri de başka bir yerde okuduğum deneydeydi: Çay ocağındaki ödeme kutusu üzerine konan iki çift göz resmi de aynı etkiyi yapmış…

Markanızın adını net koyun

Starting up a company to increase IQ in kids? Don’t call it something boring like Minnesota Learning Corporation. Try something like FatBrain.com instead. Companies with sexy, interesting names are more attractive to consumers and investors.16 (But don’t actually use FatBrain.com. That’s the name of a company that really took off after it changed its drab name to that one.)

Çocuklar için IQ ürünleri satan bir dükkansanız “Hacı Abdullcabbaroğulları” gibi bir ad yerine “zekicocuk.com” şeklinde isimler kullanın. (Çeviri fazlaca yerelleştirilmiştir:))

Kritik toplantılarınız öğle yemeğinden sonra olsun

Bodily states also find their way into the cognitive stream. Want to be paroled from prison? Try to get a hearing right after lunch. Investigators found that if Israeli judges had just finished a meal, there was a 66 percent chance they would vote for parole.17 A case that came up just before lunch had precisely zero chance for parole.

İsrail’de yapılan araştırma, hakimlerin öğleden sonraki duruşmalarda daha “insaflı” olduğunu göstermiş. Tam tersine öğleden önceki duruşmalarda ise “astığım astık kestiğim kestik”.

Öğleden önce kritik bir toplantınız varsa, ikramı bol olsun:)

Nasıl söylediğiniz önemlidir

Kitaptaki örneği yerelleştirerek aktarıyorum: Mürit şeyhine sorar, şeyhim dua edilirken sigara içilir mi? Cevap: Elbette içilmez, saygılı ol.

Akıllı diğer bir mürit ise başka bir zaman soruyu şöyle sorar: Şeyhim, sigara içilirken dua edilir mi? Cevap: Her an Allah’ı anmalısın. Tabii ki.

Aslında her ikisi de aynı ama sorma şekliniz cevabı etkilemiş. Dipnot: Şeyh dediğim kişi kitapta Papaz.

İki kere de bela gelebilir

My grandfather was once a well-to-do farmer in Oklahoma. One year his crops were ruined by hail. He had no insurance, but he didn’t bother to get any for the coming year because it was so unlikely the same thing would happen two years in a row. That’s an unrepresentative pattern for hail. Hail is a rare event and so any particular sequence of hail is unlikely. Unfortunately, hail doesn’t remember whether it happened last year in northwest Tulsa or in southeast Norman. My grandfather did get hailed out the next year. He didn’t bother to get insurance for the next year because it was really inconceivable that hail would strike the same place three years in a row. But that in fact did happen. My grandfather was bankrupted by his reliance on the representativeness heuristic to judge probabilities. As a consequence, I’m a psychologist rather than a wheat baron.

Yazarın dedesinin mısır tarlasını “afat” vurmuş. Dedesi, bizim bu Oğlahoma’da bu tip afatlar azdır diyerek bir sonraki sene sigorta yaptırmamış. Sonuç: Top atmış. Bir sonraki sene bir daha “afat” çıkmış.

Aynı şeyi yazı tura için şöyle aktarmış:

The problem is that our conception of the randomness prototype is off kilter. Random sequences have too many more long runs (00000) and too many more regularities (01010101) than they “should.” Bear this in mind when you see a basketball player score points five times in a row. There’s no reason to keep passing the ball to him any more than to some other player. The player with the “hot hand” is no more likely to make the shot than another player with a comparable record for the season.25

Yorulduysanız başka bir şeye geçin

If you’re not making progress on a problem, drop it and turn to something else. Hand the problem off to the unconscious to take a shot at it. When I used to do calculus homework, there would always come a point when I hit a problem that I absolutely could make no progress on. I would stew over the problem for a long time, then move on in a demoralized state to the next problem, which was typically harder than the previous one. There would follow more agonized conscious thought until I shut the book in despair. Contrast this with how a friend tells me that he used to deal with the situation of being stumped on a calculus problem. He would simply go to bed and return to the problem the next morning. As often as not the right direction to go popped into his head. If only I had known this person when I was in college.

Deneyler, böyle yapmanın aynı probleme günlerce odaklanmaktan daha faydalı olduğunu göstermiş.

Bilimladamlarının yaptığı araştırmaya göre…! Aman dikkat

Since newborns have immature immune systems, every effort should be made to minimize their contact with bacteria and viruses that cause diseases. —From Germ Fighting Tips for a Healthy Baby, CNN TV News, February 2, 2011 (CNN, 2011)

Infants who come into contact with a wide range of bacteria very early in life appear to be at a lower risk of developing allergies later in life … —From Infants’ Exposure to Germs Linked to Lower Allergy Risk, Canadian TV News, November 3, 2011 (CTV, 2011)

Farklı tarihlerde iki araştırmadan biri çocuğunuzun bağışıklık sistemini güçlendirmek için mikroplardan uzak tutun derken, diğeri tam tersini söylemiş. Bu durum bilimsel çalışmaların, ortam, metot ve başka bir çok faktörü ile ilintili. Deneyler öyle diyorsa bile her zaman öyle olmayabilir. Dikkatli olun. Hatta kitap kendi deneyinizi kendiniz yapın diyor. Örneğin kahve reflü yapıyorsa bunu farklı saatlerde deneyin. Belki de reflü yapan şey kahve değil, ardısıra tükettiğiniz bir gıdadır.

Reklamlar

İstatistik testlerdeki sonuçlarda görülen p değeri nasıl yorumlanır?


Bunu anlatmadan önce “sıfır hipotezi (null hypothesis”) kavramını anlatmalıyım:

Örneğin, “iki ölçülen olgu arasında bir bağlantı yoktur” veya “denenen tedavinin bir etkisi yoktur” sıfır hipotez olabilirler (Wikipedia)

Şimdi istatistik programlarında yaptığınız bir testin sonucu yerine çıkan p değeri ise sıfır hipotezine göre yorumlanır. 

p değeri 0 ile 1 arasındadır. Bu  değer 0.05 değerinden küçük ise sıfır hipotezine inanmayın der. (Kaynak)

Yani p değeri:

  • 0.05’ten büyükse sıfır hipotezi yalan (yani büyük ihtimalle)
  • 0.05’ten küçükse sıfır hipotezi doğru (yani büyük ihtimalle)

Bir örnek ADF Test:

Şimdi bir örnek verelim:

R’da ADF diye bir test var. Bir zaman serisinin durağan olup olmadığını test ediyor (Açılım: Augmented Dickey-Fuller test). Dokümantasyonu okuyunca şöyle diyor:

Computes the Augmented Dickey-Fuller test for the null that x has a unit root.

Yani bu testin sıfır hipotezi verilen serinin (x) birim kök içerdiğidir.

Birim kök içermek demek verinin durağan olmadığı anlamına gelir
Kaynak

Bir deney yapalım:

Şimdi R ile normal dağılıma sahip 100 sayı oluşturalım:


x = rnorm(1000)

Bu oluşan sayılar pozitif ve negatif tamamen tesadüfi olan 0 ile 1 arasında 1000 adet sayıdır. Bu sayıların durağan olup olmadığına bakmak için ADF testi yapıyoruz.


adf.test(x)

Sonuç şöyle çıkıyor:


data: x
Dickey-Fuller = -8.6139, Lag order = 9, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

Warning message:
In adf.test(x) : p-value smaller than printed p-value

Biz veri durağan mı kardaş diye soruyoruz p-value- 0.01 olduğundan yani 0.05’ten küçük olduğundan sıfır hipotezimiz (yani bu veride birim kök vardır hipotezi) doğru değildir. Yani bu veride birim kök vardır yalan. Birim kök yoktur. Dolayısıyla veri durağan değildir.

Birim kök, durağanlık p değeri derken kafa karışıyor haliyle. Buna çözüm olarak şöyle özetleyelim adf testi için:

adf.test yapınca p-value

  • 0.05’ten küçük veya ona eşit ise veri durağan değildir
  • 0.05’ten büyükse veri durağandır.

Durağanlık neydi yaa..

Tanımı Şurada

Veri durağan ise sorun yoktur. Ancak modellere konacak ise durağan hale getirilmesi gerekir. Durağan olmayan bir veri farkı alınarak durağan hale getirilebilir. (Kaynak: Gujaraati-Basic Econometrics s:747)

Bu istatistikçilerle, ekonometriciler millete eziyet olsun diye olayları hep olduğundan daha zor şekilde anlatıyorlar.