Abdullah Koçak

[TRT 2 @trt2tv]

Schönbrunn Sarayı Parkı’ndan canlı yayınla ekrana gelen konserde Şef Lorenzo Viotti yönetimindeki Viyana Filarmoni Orkestrası, bas-bariton Sir Bryn Terfel’e eşlik ediyor.

Viyana Filarmoni Orkestrası Yaz Gecesi Konseri, canlı yayınla bu akşam 22.20'de TRT 2'de! 📺

[Nuh Akçakaya @nuhakcakaya]

@nermin_orta ve @kocak_a hocamla beraber yazdığımız makale Plos One'da yayımda.

Sinemaya gitmenin sınıfsal görünümlerini yeniden ele alan çalışma, Türkiye'nin yükselen enflasyon ortamında şekillenen çarpıcı sosyolojik dinamiklere işaret ediyor.

https://t.co/j1nGx1aj0O

[Abdullah Koçak @kocak_a]

Detaylı rapor, gençlerle ilgili derinlikli bulgular ve tartışmaları içeriyor. Gençlerle ilgilenenler mutlaka dikkate almalı. Emre Hocam, sizin ve ekibinizin emeğine sağlık. Umarım, veriler de araştırmacıların kullanımına açılabilir...

[Emre Erdoğan @urbanhobbit]

Herşey çok karıştı, paylaşamadık.

Habitat @habitatdernegi ile beraber yürüttüğümüz gençlerin iyi olma hali araştırmasının detaylı raporunu da açıkladık:

https://t.co/3cxi5A7oGO

@boracaldu @ersinkopuz

[Abdullah Koçak @kocak_a]

@ozcetinburak Gelince bekliyorum Burakcım…

[Burak Özçetin @ozcetinburak]

Yapay zekanın yaptığı taramanın bulduğu, buradan hareketle haritalandırdığı, özetlediği, önem ve alaka sırasına göre sınıflandırdığı, sınıflandırmadan hareketle sunduğu bir literatür özeti yazıyorsan en azından dürüst ol, "bunu ben yazdım" deme.
Bir şey yazmak için bir şey okumaya üşeniyorsan, başka bir iş yapmayı düşün.
Düşünceyi, eylemi, deneyimi kolonize eden, sakatlayan bu aracı daktilo ya da matbaa ile kıyaslıyorsan, bir daha düşün.
Yılda 15 makale yazmak zorunda değilsin, mümkünse yazma da zaten. Bir üretkenlik makinesine dönüşmek değilsin. Dönüşme zaten.
Yavaşla, biraz yavaşla...

[Serkan Dolma-TR @TrDolma]

1⃣Hiyerarşik Regresyon Analizi ile Adım-Adım Regresyonun farkını kısaca anlatıyorum.

Hiyerarşik Regresyon Analizinde modelimizdeki bağımsız değişkenleri, teker teker veya gruplar halinde ancak mutlaka belli bir mantığa veya teoriye dayanarak analize dahil ediyoruz.

[Abdullah Koçak @kocak_a]

Sevgili Burak YZ hakkında müthiş önemli tespitler yaptın, kalemine sağlık. Tüm söylediklerin içerisinde belki de en önemlisi bu…durup düşünmek lazım…

[Burak Özçetin @ozcetinburak]

Sosyal ve beşeri bilimler bana sorarsanız hız değil yavaşlık gerektirir, bıktırıcı ama tatminkar bir yavaşlık kimi zaman... Bir kitapla, makaleyle, paragrafla, alıntıyla geçen uzun zamanlar. Bunlar nostalji değil, bilimsel merak, macera, gelişimin müthiş an ve adımları..

[Serkan Dolma-TR @TrDolma]

1⃣Burada istatistiksel analizle ilgili birkaç farklı mesele var. Şöyle kısaca (yalan!) bir toparlamaya çalışayım:

Genelde modelimizdeki değişkenler nicel olduğunda aralarındaki korelasyondan (ilişkiden) bahsetme eğiliminde oluruz.

@nacal_duerf

[Abdullah Koçak @kocak_a]

Serkan Hocam çok yerinde bir uyarıyla şahane açıklamış.

[Serkan Dolma-TR @TrDolma]

1⃣"Aracılık etkisi" aslında içi boş bir terim. Hiç kullanmamak en güzeli...
Açıklayalım.
X→Y→Z gibi bir modeliniz var diyelim.
Bu model için "aracılık modeli" demekte,
Y için "aracı değişken" demekte veya
"Y'nin aracılık rolü"nden bahsetmekte herhangi bir sorun yok.
Ancak...

[Abdullah Koçak @kocak_a]

@ozcetinburak Hemde nasıl, çok şeye değişmem 😃 inşallah güzel haberlere☘️

[Komplo İnançları Projesi @komploinanclari]

⚫️ Tapınak Şövalyeleri ve Komplo Teorileri!

⚫️ Ana akım akademik kaynaklar konuyu nasıl ele alıyor?

⚫️ NotebookLM'in perspektifinden kısa bir analiz:

[İstatistik Analizler @IAnalizler]

İstatistikçinin gözünden penguen hikayesi…

[Abdullah Koçak @kocak_a]

@OzgurArun @SenexDernek @SenexKongre Özgürcüm emeğine sağlık, tebrikler 👏🏻🧿

[Abdullah Koçak @kocak_a]

@zehrataskin Hocam canı gönülden tebrik ederim…🧿👏🏻

[Komplo İnançları Projesi @komploinanclari]

⚫️ Derin Devlet ve Komplo Teorileri!

⚫️ Ana akım akademik kaynaklar konuyu nasıl ele alıyor?

⚫️ NotebookLM'in perspektifinden kısa bir analiz:

[Abdullah Koçak @kocak_a]

@senyuzbilge Sevgili Bilge şahanesiniz.. Emeğinize, zihninize sağlık.

[Zübeyir Nişancı @ZubeyirNisanci]

İstatistik ile mantık, felsefe, bilgisayar sistemleri ve kuantum hesaplama arasındaki ilişki:

1. İstatistiki veri oluşturmanın temel prensibi Aristo mantığındaki celişmezlik (law of noncontradiction) ilkesidir. Yani bir şey aynı zamanda ve aynı kıstasa göre hem kendisi hem de kendisinden başkası olamaz.

O yüzden istatistiki veri en temelde 1 ve 0 gibi ayrışık kategoriler olarak kurgulanır ve toplanır. Ör: bir kişi ya ilkokul mezunudur yada değildir. Hem mezun hem de mezun değil olması mümkün değildir. Bu durum ikiden (1 ve 0) çok değer alabilen sayısal değişkenler için de aynı.

Ör: Bir kişi ya 25 yasındadır yada değildir. Ya 35 yaşındadır yada değildir. O yüzden aynı kıstas üstünden veriler sadece bir kategoriye kodlanır. Böylece sayısal değişkenlerin herbir değeri istenildiğinde kukla değişkene (1 ve 0) dönüştürülebilir. Ör: 35 yaşında ise 1 değilse 0.

İstatistik veri 0 ve 1 üzerine kurulu yapısı ile ölçtüğü şeylerin hepsinin baktığı kıstasa göre tek mahiyetli olduğunu kabul ederek ilerler. Bu da aslında çelişmezlik ilkesinin türevleri olan "Üçüncü halin imkansızlığı" ve "Özdeşlik" prensiplerinin istatistikteki yansımalarıdır.

Bu haliyle istatistiğin epistemolojik olarak gri alanı yoktur. Tartışmaya açtığı şey sadece sabit mahiyetlerin tesbit ve ölçüm metotlarıdır.

3. Bugünkü bilgisayar sistemlerinin ve daha temel anlamıyla elektronik işlemlerin neredeyse tamamını bu 1 ve 0'a dayalı ikili (binary) sisteme kurulu olarak çalışmaktadır. Dolayısıyla istatistiğin epistemolojik yapısı ile bilgisayarların veya genel olarak bilgi işlem teknolojilerinin hem teorik hem de teknik altyapısı benzer şekilde ilkmektedir.

4. Kuantum bilgisayarlar da her ne kadar hesaplama (computing) kısmında superposition ve quantum entanglement gibi ikili olmayan (non-binary) mekanizmalar ile hesap yapsa da veri girişi ve çıkışı olarak yine ikili yapıya dayandıkları için geleneksel bilgisayarlardan yukarıda bahsettiğimiz noktalar itibariyle epistemolojik olarak ayrışmamaktalar.

5. İstatistik ihtimal üzerine kuruludur. Örneklemden üzerinden yapılan çıkarımlar zaten ihtimal üzerinedir. Bütüne dair özet istatistikleri de ihtimaller olarak ifade edilir. Bir sınıfta 20 kız 20 erkek öğrenci varsa rastgele seçilecek bir öğrencinin kız olma ihtimali %50'dir.

İstatistiğin ihtimal üzerine kurulması onun yöntem olarak hakikat görecelidir veya tek bir doğru yoktur fikri üzerine kurulduğu anlamına gelmez. Aksine ihtimaller doğruların kategorik kabulüne dayanır. Çünkü tanımlanmış bir şeyin ihtimali olur, tanımsızın ihtimali olmaz.

Buradaki ihtimal (kimliği) var olanın (ne kadar / kaç defa) gözlemlenip gözlemlenmeyeceği ve bunu bizim bilebilme veya öngörebilme kapasitemizle (veya bu is için kullandığımız araçların kapasitesi ile) ilgilidir.

6. İstatistikteki nedensellik mekaniktir (Newton fiziğine benziyor). İstatistiki analiz açısından sebep olan ile sebep olunan arasında nedensellik hiyerarşisi bakımından üst-alt ilişkisi yoktur. İlişkisi irdelenen her şey aynı varlık düzlemindedir.

Onların ötesinde onların ilişkisini ve bu ilişkinin sonucunu belirleyen bir nihai neden (final cause) veya üst gaye (telos) yoktur. Olsa da istatistiki analizin konusu değildir. Çünkü (telos ve nihai gaye) onun epistemolojik metodunun dışındadır.

Telos veya final cause üzerinden anlama çabası olmadığında aynı düzlemdeki kuvvetlerin nedensellik ilişkisi testi (hipotez testi) anlama faaliyetinin merkezinde oluyor. Aynı şekilde sosyal istatistikte kullanılan modellerin neredeyse tamamı hipotez testi üzerine kuruludur.

7. Her türlü nedensellik anlatısı doğru ya da yanlış olmaktan bağımsız olarak kurgusaldır. Yani insanın zihninde sebep olanlar ile sebep olunan arasındaki ilişki bağlarını kurması (anlaması veya öyle zannetmesi) ile ilgilidir.

Fiziki dünyada da öyle olmakla beraber anlamlandırmanın dahil olmasıyla insanla ve insan ilişkileri ilgili nedensellik ilişkileri çok daha karmaşıktır.

İnsan fiziki dünyadaki (telos ve final cause dan bağımsız) nedensellik ilişkilerini (genel olarak bilimde de olduğu gibi) basite indirgeyerek hatta teker teker anlamaya çalışır –fizik, kimya biyoloji vs. disiplinlerin farklılaşması bile bununla ilgilidir-.

Sonra o teker teker anlamaya çalıştığı şeyleri veya yönleri birleştirerek daha bütüncül anlama yöntemleri geliştirmeye çalışır. İşte bu anlama çabası bir kurgudur.

Teker teker test edilen ilişkilerin bütünleştirilmesinde izlenen kurgulama yoluna istatistikte model oluşturma deniliyor. Çoklu regresyon modelleri bunların en güzel örneğidir.

Dolayısı ile istatistiki analiz kurgusaldır. Siz bir istatistik programına en anlamsız ve en alakasız şeyler arasındaki ilişkiyi test etmesini isterseniz o analiz için eğer veri yapısında bir problem yoksa sonuç alırsınız.

Bu durumda program size dur demez. Çünkü onda (istatistiki) işlemin yapısındaki nedensellik ilişkisinin tabiatını test edecek sistem yok. Kurgu insanın zihninde olduğu için ona makinanın yapacağı bir şey bulunmuyor. Onu düzeltmek insanın kurguyu gözden geçirmesine bağlı.

(Özellikle çıkarımsal) istatistiğin ihtimaller ve karmaşık nedensellik ilişkilerini kurgusal olarak anlamaya dayalı olması tutarlı analiz modelleri oluşturmayı zorlaştırıyor.

Bu da dolaylı olarak şu demek; istatistiki metotların nasıl işlediğini çok iyi bilmek doğrudan sosyal alanlarla ilgili doğru modeller kurabileceğiniz anlamına gelmez. Bunun için daha çok sosyolojik (ekonomik, psikolojik vs.) muhayyile gerekiyor.

Ancak şu var, test etme araçlarının imkan ve sınırlılıklarını bilmek bu muhayyileyi zenginleştirebiliyor.

[Abdullah Koçak @kocak_a]

Sonuç raporunu merakla beklediğim projenin çarpıcı bulgularından bir özet. Eline sağlık Zehra hocam, ekipçe şahane iş çıkarıyorsunuz…

[Zehra Taşkın @zehrataskin]

1001 projemizi, batı odaklı akademinin etkilerini ve şaibeli yayıncılığın sınırlarını iki dilde yazdım ki projem bilimsel iletişimin sınırları içinde hapsolmasın. İlki @sarkac_org'ta
Akademik yarış, yayın baskısı ve şaibeli dergiler: Bir sistem sorgulaması
https://t.co/9Fc4dqp0nF