Kaç kişi tanıyorsunuz? Muhtemelen hiç saymamışsınızdır. Artık saymanıza gerek de kalmadı zira bu sayı muhakkak oldu.
ABD’de Washington Üniversitesi’nde istatistik ve sosyoloji kısımlarında dersler veren Dr. Tyler McCormick’in hesaplarına nazaran, bir insanın tanıdığı kişi sayısı 611.
Aslına bakılırsa bu sayı ABD için geçerli bir ortalama. Lakin McCormick herkes için tek tek hesapladığında da sayı 600 civarında çıkıyor.
McCormick’in geliştirdiği teknik, toplumu anlamak için istatistiğin nasıl kullanılabileceğine dair de farklı ipuçları sunuyor.
Zira bu formda bir kişinin arkadaş sayısının yanı sıra belirli bir yerdeki evsiz sayısını yahut buna misal erişilmesi sıkıntı toplulukların nüfuslarını belirlemek de mümkün.
Elbette “tanımak” epeyce geniş bir kavram ve farklı dereceleri var. McCormick’in kullandığı model ise spesifik bir tanıma dayanıyor.
YAKIN ARKADAŞ SAYISI 3, FACEBOOK ARKADAŞLARI 338
2021’de yapılan bir ankete nazaran, Amerikalıların aşağı üst yarısı, “Kaç yakın arkadaşınız var?” sorusuna “üç ya da daha az yanıtını” veriyor.
İngiliz antropolog Robin Dunbar, insanların ve başka primatların beyin büyüklükleri üzerindeki araştırmalardan hareketle, bir kişinin en fazla 150 bağ sürdürebileceğini öne sürüyor. “Dunbar sayısı” olarak da bilinen bu kıymet “tanıdıkları değil, kaliteli ilişkileri” kapsıyor.
Pew Research’ün gerçekleştirdiği bir araştırmaya nazaran ise yetişkin kullanıcıların Facebook’taki arkadaş sayısının ortalaması 338.
Ancak arkadaşınız olarak görmeseniz bile tanıdığınız insanların sayısının bundan çok daha yüksek olması beklenen…
TANIDIK KAVRAMININ MUHAKKAK KRİTERLERİ VAR
McCormick, birini tanımayı şöyle tanımlıyor: “Siz o kişiyi tanıyorsunuz, o da sizin isminizi ya da nasıl göründüğünüzü biliyor, ABD hudutları içine yaşıyor ve son iki yıl içinde aranızda bir tıp temas yaşanmış.”
Bu geniş tanıdıklar kümesi, az sayıdaki arkadaşlara göre epey kıymetli.
Sosyolog Mark Granovetter’ın 1973’te yayımlanan “The Strength of Weak Ties” (Zayıf Bağların Gücü) başlıklı makalesinde altını çizdiği üzere, sıradan temaslar ve tanıdıklar, iş ararken yakın arkadaşlara kıyasla daha fazla yarar sağlıyor.
LinkedIn’in beş yıl boyunca Tanıyor Olabileceğiniz Bireyler algoritması üzerinden yürüttüğü bir deney de emsal sonuçlara işaret etti.
Bu deney kapsamında birtakım kullanıcılara meslek seyahatlerinde örtüşmeler olan ya da ortak tanıdıkları olan şahıslar tavsiye edilirken başkalarına daha ilgisiz oldukları şahıslar önerildi. İkinci kümedeki şahısların yeni bir iş bulma oranı birinci gruptakilerden çok daha yüksekti.
EN YAYGIN İSİMLER ÜZERİNDEN HESAPLANIYOR
Bu zayıf bağlarla kaç şahsa bağlı olduğunuzu tespit etmek çok kolay değil. Sonuçta hiçbirimiz oturup kaç tane arkadaşımız olduğunu saymıyoruz.
McCormick’in Princeton Üniversitesi’nden Matthew Salganik ve Columbia Üniversitesi’nden Tian Zheng’le birlikte kaleme aldığı makalede oturup saymak yerine zekice bir tahlil öneriliyor. ABD’de en yaygın kullanılan Michael, Stephanie, James üzere 12 ismi belirleyen uzmanlar, araştırma iştirakçilerine bu isimleri taşıyan tanıdık sayılarını soruyor.
ABD Toplumsal Güvenlik Kurumu’na nazaran, ülkedeki vatandaşların 3 milyondan fazlası yani yaklaşık yüzde 1’i Michael ismini taşıyor.
Bu da bir kişinin Michael isimli tanıdıklarının sayısının, tüm tanıdıklarının yüzde 1’i olması manasına geliyor. Bir öteki deyişle tanıdıkları ortasında 8 Michael olan kişi aşağı üst 800 kişiyi tanıyor.
Aynı süreci başka yaygın isimlerle yapınca ortaya çıkan kestirimler kullanılarak sonuç netleştiriliyor.
ASIL MAKSAT ULAŞILMASI GÜÇ TOPLULUKLARI SAYMAK
Bu yaklaşımın öncüsü 2001 yılında Florida Üniversitesi’nden Christopher McCarthy ve meslektaşlarıydı. O araştırmada iştirakçilere 12 ismin yanı sıra Amerikan yerlisi, postacı, böbrek diyalizi hastası, dul, diyabetli üzere özellikler taşıyan tanıdık sayıları da sorulmuştu.
McCormick ise bir kişinin tanıdığının etnik kökenini ya da diyabetli olup olmadığını bilemeyeceği varsayımından hareketle yalnızca isimlere odaklanıyor.
Bu eğlenceli hesaplamanın asıl kıymetli yanı ise toplumu daha uygun anlamayı sağlayan bir istatistik tekniğinin eseri olması.
McCormick’in geliştirdiği modelin asıl hedefi evsizler üzere erişilmesi güç toplulukların sayısını hesaplayabilmek. Çünkü bu şahıslar kelam konusu olduğunda telefon anketi üzere standart teknikler işe yaramıyor.
Peki geniş bir örneklemin üyelerine, kaç tane evsiz tanıdıklarını sorarsanız ne olur? İştirakçilerin toplumsal ağlarının genişliğini varsayım edebildiğiniz takdirde, verdikleri karşılıklara bakarak evsizlerin toplam nüfus içindeki yüzdesini de hesaplayabilirsiniz.
YENİ KUŞAKTA MICHAEL’LAR DAHA FAZLA
Son yıllarda araştırmacılar bu tekniği kullanarak seks çalışanlarının sayısı, performans artırıcı ilaçların kullanım sıklığı, HIV riski taşıyan uyuşturucu bağımlıları, hatta dini kimlik kümeleri üzere ölçülmesi epey güç hatta imkânsız topluluklara dair iddialarda bulundu.
Ancak bu tekniğin kusursuz olduğunu söylemek de mümkün değil. Pek çok ankette olduğu üzere burada da verilen karşılıkların doğruluğu denetim edilemiyor. Zira nüfus örneklemini karşılaştırıp kıyaslamaya yarayacak resmi bir tanıdık sayımından kelam edemiyoruz.
Belli bir ismin ya da özelliğin ne sıklıkla görüldüğü de topluluğun özelliklerine nazaran değişiyor. Örneğin Michael isimli bireyler Robert’lardan ya da James’lerden daha genç. Üstelik klasik Batı Avrupalı isimleri, farklı etnik kökenlere mensup topluluklar kelam konusu olduğunda işe yaramıyor.
BİLİNMEZLERİ DE HESABA KATMAK GEREK
Bir kişiyi erişilmesi güç kategorisine koyan davranışlarının birçoklarını tanıdıkları da bilmiyor.
Örneğin uzaktan tanıdığınız bir kişinin hangi ilaçları ya da unsurları kullandığını bilemiyorsunuz. Bu nedenle araştırmacılar bir husus kullanıcısının kaç tanıdığının bu durumdan haberdar olduğu üzere ayrıntıları da hesaba katmak zorunda.
McCormick ve öbür istatistikçiler farklı ırk ve yaş kümeleri için spesifik isimler belirleyerek tekniği mükemmelleştirmeye çalışıyor.
Sözün kısası şu anki hesaplamalarla elde edilen sonuçlar eksiksiz değil. Lakin bu durum zayıf bağlarla bağlı olduğumuz tanıdıkların iş hayatındaki ve toplumu anlamamızdaki rolünü ortadan kaldırmıyor.
The Wall Street Journal’ın “You Probably Know 611 People. Here’s How We Know.” başlıklı haberinden derlenmiştir.
