Bir Teknolojik Panoptikon Örneği Olarak Büyük Veri
advertisement
T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ REKLAM VE TANITIM ANABİLİM DALI BİR TEKNOLOJİK PANOPTİKON ÖRNEĞİ OLARAK BÜYÜK VERİ YÜKSEK LİSANS ÇALIŞMASI Ethem Özgüven İbrahim Kicir Danışman Doç. Dr. Gözde Yılmaz İstanbul Mayıs 2016 GİRİŞ Tarih boyunca her ne kadar şekli ve araçları değişse de gözetim olgusu, egemen sınıfın varlığını yeniden üretebilmesinin önemli araçlarından birisi olarak insanlık tarihi içinde varlığını sürekli korumuştur. Fakat gözetimin sistematik bir şekilde hayatın tüm alanına yayılması, gözetim toplumu da denilen bireylerin tüm hayatlarının detaylı şekilde kayıt altına alındığı bütünsel bir gözetim türünün ortaya çıkması modern zamanlara denk düşer. Gözetim toplumu kavramı, modern dünyada bütün yaşam tarzımızın gözetim ile kaplandığına dikkat çeker. Enformasyon teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte işlenemeyecek kadar büyük bir kapasitede ortaya çıkan dev veri birikimi Büyük Veri olarak adlandırılmıştır. Gündelik hayatın dijitalleşmesiyle birlikte, neredeyse yapılan her eylem neticesinde geride dijital izler bırakmakta ve büyük veriye katkıda bulunmaktayız. Zamanı geldiğinde kullanılmak üzere devletler ve kar amacı güden işletmeler tarafından depolanan bu dev veri birikimi bireyler üzerindeki gözetim ve denetim mekanizmasını her geçen gün daha da artırmaktadır. Günümüz modern ötesi toplumlarında enformasyon teknolojileri; internette ziyaret edilen web sitelerinin izlenmesi, elektronik postaların okunması, akıllı kartlar yoluyla ekonomik işlemlerin denetim altına alınması ve bu yolla çıkarılan tüketici profillerinin veri bankasında depolanması, şehirlerin ve işlek alanların kameralarla donatılması vb . yöntemlerle “iktidarın gözünü” hayatın her alanında baskın bir şekilde hissettirmektedir. Bu çalışmada Büyük Veri kavramına genel bir açıklama getirerek, büyük verinin Bentham’ın mimari açıdan ele aldığı, Foucault’un kuramlaştırdığı Panoptikon sisteminin modern ve teknolojik bir versiyonu olduğunu gözler önüne sermeye çalışacağız. BÜYÜK VERİYE GENEL BİR BAKIŞ Bir varlık olarak büyük veri, genellikle geleneksel veri tabanı ve yazılım teknikleriyle işlenemeyen bilgi hacimlerini kapsar. Toplandığı kaynak bakımından pek çoğu içsel kaynaklardan edinilmesine karşın bazı bölümleri dışsal kaynaklardan elde edilir. Tipik olarak yapılandırılmış (ilişkisel veri tabanları, tablolar ve maki-neler), yarı yapılandırılmış (XML, HTML uzantılı metinler) ve yapılandırılmamış verilerden (e-posta, yazılı ve sözlü mesajlar) toplanır (Narayanan, 2014. akt. Demirtaş, B.& Argan, M, 2015). 1 Büyük veri; toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri, bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları vb. gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Olageldiği gibi, ilişkisel veri tabanlarında tutulan yapısal verinin dışında kalan, son dönemlere dek çok da kullanılmayan, yapısal olmayan veri yığınıdır. Büyük veri; web sunucularının logları, internet istatistikleri, sosyal medya yayınları, bloglar, mikrobloglar, iklim algılayıcıları ve benzer sensörlerden gelen bilgiler, GSM operatörlerinden elde edilen arama kayıtları gibi büyük sayıda bilgiden oluşuyor(https://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri). Büyük veri pek çok farklı veriyi bir arada kullanarak karar vermeyi gerektiren bir uygulamadır. Şekil 1, büyük veri ile ilgili kullanılan belli başlı veri türlerini göstermektedir. Tüm bu veri kaynakları karşılıklı yarara dayalı ilişkilerin geliştirilmesi, insan davranış ve duygularının anlaşılması öngörülmesi ve gerçekleşen koymak için kullanılmaktadır(Demirtaş, B.& Argan, M., 2015). 2 veya kişilerarasında ilişkileri ortaya Geleneksel veri ile büyük veri arasında verinin standartlaştırılması, verinin fiziksel bakımdan merkezilik düzeyi ve verinin stoklanması veya saklanması bakımından oldukça büyük farklılıklar bulunmaktadır. Bu farklılıkları gösteren Tablo 1’den de anlaşılabileceği gibi, büyük veri ile geleneksel veri arasında işletmeleri paradigma dönüşümüne götürebilecek düzeyde farklılıklar bulunmaktadır (a.g.e). Büyük Veri Devrimi İşleme gücü ve veri depolamanın birkaç yıl öncesine kadar çok pahalı olması bu tür yeniliklerin ortaya çıkmasını zorlaştırmaktaydı. Ancak gerek teknolojinin gelişmesi gerekse zihniyet değişikliği veriyi önemli bir ekonomik değeri olan önemli bir iş girdisi şekline dönüştürmüştür. Bilgisayarlar bundan 50 yıl öncesinde insan hayatına girmiş olmasına rağmen toplanan veri miktarı ancak bu minvaldeki büyük değişikliklere sebep olacak seviyeye son birkaç yıl içinde ulaşmıştır. Genom olarak adlandırılan genetik haritamız 2003 yılında çizilmiş ancak 3 milyar çiftten oluşan halkaların sıralanabilmesi 10 yıl kadar sürmüştür. Bugün bu sayıdaki DNA’lar sadece bir günde sıralanabilmektedir. ABD’de her gün yaklaşık 7 milyar hisse senedi el değiştirmekte ve bu işlemlerin üçte ikisi devasa verileri analiz matematiksel modellere dayanan algoritmalar tarafından yapılmaktadır(https://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri). İnsanlık tarihinde bilgi üretiminin üssel olarak arttığı bazı dönemler bulunmaktadır. Matbaanın Avrupa’da kullanılmaya başlamasından itibaren birkaç on yıl içinde basılan kitap sayısı o zamana kadar tüm Avrupa da basılan kitap sayısından daha fazla bir sayıya ulaştı. Veri işleme ve depolama teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte sadece birkaç yıl içinde üretilen veri bu zamana kadar üretilen tüm analog ve sayısal verinin birkaç katına ulaşmaktadır. Daha önceleri veriye ulaşma ve ulaşılsa bile veri işleme vasıtalarındaki kısıtlardan dolayı tercih edilen “örnekleme” modeli artık yerini tüm verinin analiz edildiği ve böylece çok daha doğru ve detaylı analizlere ulaşılabilen yeni bir döneme yerini bırakmaya başlamıştır(a.g.e). Özellikle sosyal bilimler alanında insanlar arama yaptıkları terimler ya da facebook gibi sosyal paylaşım sitelerindeki “like” tıklamaları insanların tercihleriyle ilgili önemli ipuçlarını ortaya koymaktadır. Bu veri özellikle şirketlerin pazarlama stratejilerinde çok önemli bir girdi olarak yerini almaya başlamıştır. Devasa verilerin artık çok aha etkin bir şekilde işlenebilmesi ticari hayatın pek çok alanını derinden etkilemiştir. Verilerden elde edilen korelasyonlar 3 Walmart ve Amazon gibi pek çok ülkenin milli hasılasından daha fazla satış yapan şirketlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Artık elde edilen ve işlenen veriler ile korelasyon temelli bir dünyaya gidildiği yönünde değerlendirmeler yaygınlık kazanmaktadır. Bu değerlendirmelere göre verilerin kısıtlı olduğu eski zamanlarda bilim adamları teorilere ihtiyaç duymaktaydı ama günümüzde artık veriler konuşmakta ve teorilere ihtiyaç bulunmamaktadır. (a.g.e). Büyük Verinin Boyutları Hacim (Volume): Hacim, üretilen verinin ne kadar büyük olduğunu ifade et-mekte kullanılır (a.g.e.). Örneğin, IDC istatistiklerine göre 2020′de ulaşılacak veri miktarı, 2009′un 44 katı olacaktır. Organizasyonların veri arşivleme, işleme, entegrasyon, saklama vb. teknolojilerinin bu büyüklükte veri hacmi ile nasıl başa çıkacağının kurgulanması gerekir (Göksu, 2014.akt. Demirtaş, B.& Argan, M. 2015). Hız (Velocity): Bu kavram yaratılan verinin hızıyla ilgilidir (Hoy, 2014). Büyük verinin bu boyutu, yüksek hızdaki bağlantıyı ve geniş bant büyüklüğünü gerektirir (a.g.e.). Büyük verinin üretilme hızı çok yüksektir ve bu hız gittikçe de artmaktadır. Daha hızlı üreyen veri, o veriye muhtaç olan işlev sayısının ve çeşitliliğinin de aynı hızda artması sonucunu doğurmaktadır (a.g.e.). Çeşitlilik (Variety): Çeşitlilik, toplanan verinin tiplerini ortaya koyarak, verideki homojen yapının eksikliğini ifade eder (Hoy, 2014.akt. Demirtaş, B.& Argan, M. 2015). Doğrulama (Verification): Bu bilgi yoğunluğu içinde verinin akışı sırasında “güvenli” olması da bir diğer bileşendir. Akış sırasında, doğru katmadan, olması gerektiği güvenlik seviyesinde izlenmesi, doğru kişiler tarafından görünebilir veya gizli kalması gerekir (a.g.e.). Değer (Value): En önemli bileşen ise verinin bir değer yaratmasıdır. Büyük verinin, veri üretim ve işleme katmanlarından sonra kurum için artı değer yaratıyor olması gerekir. Karar verme süreçlerine anlık olarak etki etmesi ve doğru kararın zamanında verilmesi için hazır olması gerekir. (a.g.e.). Büyük Veri Yaşam Döngüsü Modelleri 4 Büyük verinin tanımının ardından büyük verinin yaşam döngüsünden bahsedilebilir. Her varlık yaşar, her varlığın bir hayatı olduğu söylenebilir, bilgisayar dünyasındaki kavramlar da yaşarlar. Yani hiçbir varlığın tek başına bir kere var olduğunu ve sonsuza kadar var olacağını söylenemez. Dolayısıyla kavramlar da değişmektedir, değerler değişmektedir. Büyük veri değeri de değişmektedir ve büyük verinin de bir yaşam döngüsü vardır (Seker, S. E. 2015). Verinin Yaşam Döngüsü (Data Life Cycle) İlk anlatılacak olan yaklaşım akademik bir yaklaşım ve Essex Üniversitesi tarafından literatüre kazandırılmış (Corti, Eynden, Bishop, & Woollard, 2014.akt. Seker, S. E. 2015). Bu yaklaşıma göre, verinin bir yaşam döngüsü var. Üretilmesi, işlenmesi, analiz edilmesi, bu verinin bozulmalara karşı saklanılması, güvenlik açıklarına karşı saklanması veya bu veriye kimin erişeceği ve verinin tekrar kullanılması gibi giden bir döngüden bahsedilebilir. Bu aslında verinin yaşam döngüsü olarak görülebilir. Kısaca, verinin üretilmesi aşamasında (Creating) aslında ihtiyaçların belirlenmesi söz gerekir, veri üretiminin nasıl yönetileceği, verinin hangi kaynaklardan geleceği esas problemlerdir(Seker, S. E. 2015). Büyük Veri Yaşam Döngüsü İkinci olarak EMC firması tarafından hazırlanan Büyük Veri Yaşam Döngüsü (Big Data Life Cycle) olarak geçen kavramı inceleyeceğiz (Schmarzo, 2012.akt. Seker, S. E. 2015). Big data life cycle kavramı henüz yeni ve oturmamış bir kavramdır. Birçok kişinin kullandığı bu terim, çok farklı anlamlara gelebilmektedir. Yeni modelde, iş dünyasıyla veri ambarları ve iş zekâsı süreçlerinin bir yaşam döngüsünde bağlanmaktadır. Öncelikle 5 bir iş süreci var ve iş dünyasının belli ihtiyaçları ve sorguları bu modelde ele alınmış. İkinci adımda veri ambarı (Data Warehouse) süreci işin içine girmektedir. Burada görev yapan veri bilim insanından bahsedilebilir. Veri bilim insanı, veri ambarının çıkartmış olduğu farklı veri kaynaklarından topladığı, ön işlendiği ve analiz ettiği sonuçları alır ve bunların üzerinde kendine göre analiz/analitik modelleri geliştirir. Bu aşamada, veri madenciliği algoritmalarından bahsedilebilir. Belirli tekrarlar, belirli şablonlar yakalanmaya çalışılır. Sonraki adımda bir iş zekâsı süreci başlar. İş zekâsı sürecinde yeni fikirlerin ortaya çıkması çok önemlidir. Yani veri bilimcisi açısından baktığınızda, iş zekâsında çıkanlar sadece rapordan ibarettir ama iş dünyası açısından baktığınızda o raporlar aslında iş dünyasına şekil veren iş dünyasını bazen komple değiştiren yeni bir sürece sürükleyen yeni fikirler getiren bir yapıya sahiptir. Ardından bu çıktıların iş dünyasındaki etkilerinin tekrar ölçülmesi, verinin anlaşılması, kararları etkilemesi, stratejik kararları yönetim sürecini etkilemesi, operasyonel anlamda çalışanların verimliliğini arttırması, kalitenin arttırılması gibi çok farklı yansımaları olur ve yeni ihtiyaçlar ortaya çıkar. Bu yeni ihtiyaçlar yeni veri işleme süreçlerini başlatır. Böylelikle, yeni büyük veri yaşam döngüleri başlar ve büyük veri yaşam döngüsü bu şekilde dönmeye devam eder (a.g.e.). Veri Madenciliği Tanımı Ve Amaçları VM, birleşik verilerdeki gizli bilgileri bulmak ve is uzmanlığını arttırmak amacıyla yapılan yeni bir karar destek analiz işlemidir. Bazı anahtar kelimeler kullanılarak 4 aşamalı ayrıntılı VM tanımı şöyledir: 1. VM, bir süreçtir. 2. VM, karar destek araçlarının niteligini yüceltir. 3. VM, gizlenmis bilgileri bulur. 4. VM, is uzmanları için kavrayıs dagıtıcı bir sistemdir. VM uygulamalarının etkili olabilmesi için gerçekleştirmek zorunda olduğu 3 koşul vardır. Birincisi, VM, bölüme özgü veri yerine organizasyon çapında veriye ulaşmalıdır. Organizasyonun verisi, sık sık açık kaynaklı ya da maliyetli verilere eklenmektedir. Bu şekilde oluşturulan veri tabanı veri ambarı olarak adlandırılmaktadır. Veri entegrasyonu süresince uygulama, verileri, türetilmiş özellikleri (çift tanımlamaları kaldırarak, eksik değerleri doldurarak) temizlemektedir. İkinci olarak, bir VM uygulaması veri ambarlarındaki bilgiyi islemek zorundadır. Son aşamada ise VM islenmiş veriyi karar vermeye imkân verecek şekilde düzenlemeli ve sunmalıdır (Albayrak, A. S. & Koltan Yılmaz, Ş. 2009). 6 Veri madenciliği, büyük veritabanlarından, çok net olmayan, üstü kapalı, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı olabilecek bilginin çıkarılmasıdır. (Erdoğan, Ş. Z., 2004). Veri madenciliği içinde farklı bir model olarak anlatabileceğimiz metin veri madenciliği (MVM), çoğunlukla, metin verilerinden bilgi bulmayı hedefleyen otomatikleştirilmiş bir yöntemdir (J. Mohammad, M.A.,2007). Başka bir model olarak sınıflandırma algoritmaları büyük veri setlerinden kıymetli bilginin elde edilmesi amacıyla kullanılan Veri Madenciliği modellerinden en yaygınıdır (Doğan. N.2010). Veri madenciliğinin kullanıldığı alanlardan birisi de mobil cihazlardır. Mobil cihazlarda kullanılan yazılımlar otonom olmalı ve kendilerini yapılandırmak gibi elzem kararları verebilmelidirler(Çaycı, A.,2013). Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir -(https://tr.wikipedia.org/wiki/Veri_madencili%C4%9Fi). Şekil 5 (http://image.slidesharecdn.com/bumat2003-111129050126-phpapp01/95/nternetineitimsel-amalar-iin-kullanmn-etkileyen-faktrlerin-veri-madencilii-yntemleriyle-tespiti-7728.jpg?cb=1322543947) Veri madenciliği için; veriden bilgiye giden süreç olarak tanımlayabiliriz. Tabi bu veri nasıl bir veri olmalı sorusuna cevap olarak; 1-Şirketin ihtiyacına göre tasarlanmış olması gerekmektedir. 2-Temiz ve kaliteli veri olmalıdır. 3-Tarihsel derinliği olmalıdır(http://datawarehouse.gen.tr/veri-madenciligi-nedir/). Büyük Veri Ve Pazarlama 7 En büyük veri insanlar tarafından henüz üretilmeyen veridir. Bu söylem büyük verinin önümüzdeki yıllarda ne kadar büyük bir potansiyele erişeceğine işaret olarak değerlendirilebilir. Büyük veri özellikle pazarlamacılar için ayrı bir öneme sahiptir. Çünkü pazarlamacılar, büyük veri ile en çok merak ettikleri soru olan “müşteriler ne ister?” in cevabına, hiç olmadıkları kadar yakınlar(Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). Büyük Verinin Pazarlamada Kullanılabilirliği Bu verilerin büyük bir kısmı tüketici tercihlerinin tahmin edilmesini sağlamak ve müşteri dönüştürme oranları ve gelirleri artırmada etkili olan davranışları görmede kullanılır. Günümüzde en yeni veri akışlarından biri, uçuş bilgilerinden ilgisiz gibi gözüken ürünlerin satın alınmasını kapsayan alışveriş verileridir. Tüketici tercihlerinin anlaşılması ve talebin modellenmesi için bu alışveriş verilerine ihtiyaç vardır(Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). Verilerin dijital bir hale dönüşmesi sayesinde büyük verinin ilgili olduğu önemli pazarlama alanlarından biri kişiselleştirmedir. Büyük veri, tıklama akım verilerinden ve geçmişteki satın alma davranışlarından yola çıkarak kişiselleştirilmiş çözümler sunabilmektedir. Vinod (2013)’a göre bu konudaki belli başlı örnekleri aşağıda sıralanmıştır: • Aktarmasız pahalı bir uçuşun seçilmesi, bir sonraki otel tercih davranışı konusunda işletmelere bilgi verir. • Bir müşterinin doğrudan ve pahalı bir uçuşu seçmesi iş otellerinin bu kişiye yönelmesini sağlar. • Müşteri sadece dört veya beş yıldız otel talep ettiğinde; algoritma, düşük fiyat duyarlılığı temelinde otellerin sıralanarak gösterilmesini sağlar. • Aynı tatil yerinin bir müşteri tarafından seçilmesi ile tekrarlanan alışveriş, satış yapmak için bir gün için geçerli olan dinamik bir iskontonun uygulanmasına vesile olur. • Bir şehirde araba kiralamak için yapılan internet araması sonucu, algoritma ilgili tüketiciye sadece o şehirle ilgili kampanya konusunda mesaj gönderir. Tüm bu yarar ve örneklerin yanında Swanson pazarlamacıların büyük veriyi kullanabilme becerisine ilişkin olarak beş adımlık bir yaklaşımı ortaya koymuştur(a.g.e.). 1. Veri Dağları İş Amaçlarını Gölgelememeli 2. İçerideki Cevher Görmezden Gelinmemeli 3. Tuhaf Örüntüler ve Çıkmazlara Hazırlıklı Olunmalı 8 4. Veri, Mesajı Hedeflemek İçin Kullanılmalı 5. “Küçük Değişiklikler Büyük Sonuçlara Götürebilir” Felsefesi Benimsenmeli(a.g.e.). Büyük Verinin Pazarlamada Kullanımına İlişkin Örnekler eBay: eBay CMO’u Richelle Parham’ın yaptığı en büyük yeniliklerden biri, eBay’e “feed” , yani besleme ve “follow” yani Twitter’daki gibi belli kategorileri takip etme olanağı getirmesidir. Kullanıcılar eBay’de “takip ettikleri” kategorileri seçtikten sonra, “the feed” ekranında bu kategorilere ait yeni ürünleri takip edebilmektedirler (www.mashable.com, Erişim Tarihi: 2 Ekim 2014.akt. Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). Amazon: Amazon’un pazarlama genel müdür yardımcısı Neil Lindsay’in söyle-diğine göre, Amazon TV reklâmları vermektense, ağızdan ağıza pazarlama yön-temini takip etmeyi tercih etmektedir. Bu yüzden de reklamlar yerine, kendi ürünü olan amazon.com’a yatırım yapmaktadır. Bu yatırımın da en önemli kalemlerinden biri, büyük veri ile ilgili olanıdır (www.mashable.com, Erişim Tarihi: 2 Ekim 2014. Akt. Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). General Electric (GE): GE’nin büyük veri yatırımlarıyla, müşterilere ürünleri hakkında tercih yapmak konusunda birçok görsel veri sunabilmektedir. Bu da pazarlamacıların işini büyük ölçüde kolaylaştırmaktadır (visualization.geblogs.com, Erişim Tarihi: 13 Nisan 2014.akt. Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). Netflix: Netflix, Amerika’daki İnternet üzerinden TV izleme olanağı sağlayan şirketlerden biridir. Diğer şirketlerden farkını açıkça ortaya koyan “tavsiye” algoritmaları, gerçek zamanlı olarak daha iyi bir deneyim için müşteri aksiyonlarına dönüşmektedir (www.mashable.com.akt. Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). Wal-Mart: Wal-Mart, e-ticaret alanını geliştirmek için, büyük veri üzerine Silikon vadisinde yepyeni bir ekip kuran şirketlerden biridir. Ekibin ismi ise; @Walmart-Labs. Ekip Polaris isimli bir semantik arama motoru geliştirmiştir ve bu arama motoru sayesinde satışları arttırmak amacıyla insanların neyi neden aradığını analiz etmeye çalışmaktadırlar (www.walmartlabs.com, Erişim Tarihi: 2 Ekim 2014.akt. Demirtaş, B.& Argan, M.,2015). BİR TEKNOLOJİK PANOPTİKON ÖRNEĞİ OLARAK BÜYÜK VERİ 9 Gözetim Kavramı Fransızcada “bakarak olmak” anlamına gelen “surveiller” fiilinden türetilen gözetim, boş merakın çok ötesinde belli insan davranışlarının dikkate alındığı sistematik bir süreci ifade etmektedir. Lyon (2013: 31), gözetimi etkileme, yönetme, koruma, yönlendirme gibi amaçlarla kişisel enformasyona dönük odaklı ilgi olarak tanımlamaktadır. Kavrama yönelik doğru bir bakış açışı geliştirebilmek için dikkat edilmesi gereken en önemli husus; ilk bakışta görmeye dayalı eylemi çağrıştırsa da anlam olarak görmeden bağımsız bir dizi başka eyleme de göndermede bulunmasıdır. Bu bağlamda, gözetim kavramı iki farklı anlamda tartışmaya açılabilir: Birinci anlamıyla gözetim, hakkında toplandığı bireylerin davranışlarını yönetmek üzere kullanılabilen şifrelenmiş bilgi birikimini(kayda dayanan gözetim) ifade ederken; ikinci anlamıyla, bazı bireylerin davranışlarının bunlar üzerinde otorite kuran diğer bazı bireyler tarafından doğrudan izlenmesini (görmeye dayanan gözetim) içerir (aktaran Tümurtürkan, 2010: 4) Kayda dayanan gözetim bir tür depolama işlemine dayanır, yani bilgilerin depolanması, saklanması ve tekrar işlenmesini içerir. İzlemeye(görmeye) dayanan gözetim ise, görme ve göz ile yakından ilişkilidir. Görmeye dayalı bu üstünlük gerçeği, kesinliği, tasarımlamayı, düşünmeyi, yorumlamayı, bilgiyi, egemenliği, gücü ve iktidarı içerir (Dolgun, 2008: 30) Günümüz toplumların hem kayda dayanan hem de görmeye dayanan gözetim türü iç içe geçmiş bir şekilde ve aynı derecede önem taşıyarak kullanılmaktadır. Teknolojik gelişmelerle birlikte bu iki gözetim türü arasındaki ayrım her geçen gün silikleşmektedir. Görmeye dayalı gözetim tek başına yeterli bir gözetim türü değildir. Modern devletler içinde iktidar yapıları kendi gücünün sürekliliği ve etkililiği için bireyler hakkında bilgi depolayarak onları izler. Gözetim olgusu, egemen olanın iktidarını sağlama çabasının bir ürünüdür. Bu nedenle gözetim hem toplumsal denetim hem de iktidar ve egemenlik ilişkileriyle doğrudan ilişkilidir. Gözetimin Tarihsel Süreçteki Değişimi Tarih boyunca her ne kadar şekli ve araçları değişse de gözetim olgusu, egemen sınıfın varlığını yeniden üretebilmesinin önemli araçlarından birisi olarak insanlık tarihi içinde 10 varlığını sürekli korumuştur. Tarihin ilk dönemlerinden itibaren gözetim faaliyetlerini üç evrede sınıflandırmak mümkündür (Dolgun, 2008: 16-17). Pastoral Gözetim: Gözetim faaliyetlerinden ilki, ilkel toplulukları, yerleşik uygarlıkları, göçebe toplumları, askeri devletleri, feodal beylikleri, kilise ve imparatorlukları kapsayan pastoral gözetim türüdür. Bu dönemdeki gözetim faaliyetleri; sulama kanalları ile tarıma dayalı büyük ölçekli kamu faaliyetleri içindeki iş gücünü denetlemek, vergi toplamak amacıyla toplulukla ilgili kayıtlara sahip olmak, göçebe hayatı kontrol altında tutmak, savaşlara hazır olmak için asker sayısını belirlemek ve monarşik yapı ile mevcut iktidarı desteklemek için nüfusu kayıt altında tutmak gibi amaçlar taşımıştır. Teknik Gözetim: İkinci gözetim türü ise modern toplumların ortaya çıkmasıyla gelişmiş ve teknik gözetim olarak adlandırılmıştır. Bu gözetim türü, ulus devletlerin ortaya çıkmasıyla birlikte devletlerin var olan iktidarlarını sağlamlaştırmak ve toplumsal denetimi sağlamak amacı taşımıştır. Bu dönemde, toplumsal yaşamın sistematik olarak denetimi söz konusu olmuştur. Teknik gözetim faaliyetlerinin temel unsurları; devlet idaresi. Bürokratik yapılanma, ulus devleti iç ve dış tehlikelere karşı koruma güdüsü, askeri örgütlenmeler, sanayi kentleri ve kapitalist işletme sayısındaki artışlardır. Bu gözetimin karakteristik özelliğini kamusal alanda bürokrasi, üretim alanında ise bilimsel yönetim ilkeleri oluşturmuştur. Enformatik Gözetim: Günümüz toplumlarındaki güncel gözetim faaliyetlerini anlatan ve gündelik yaşamı hem kitlesel hem de bireysel açıdan gözetleyen gözetim türü ise enformatik gözetim olarak adlandırılır. Enformasyon teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, ortaya çıkan bu gözetim türü, egemen sınıflara ve iktidara meşru bir bilgi kaynağı sunarak, telefonların dinlenmesi, bilgisayar, internet ve uydu teknolojilerinden beslenir. Bu teknolojiler hızlı bir şekilde gelişmeye devam etmekte ve içine biyo-teknolojileri de almaktadır. Modern Gözetimin Ortaya Çıkması Yukarıda detaylı şekilde açıklanan gözetimin tarihsel sürecinden anlaşılacağı üzere gözetim olgusu insanlık tarihi boyunca süregelmiştir. Fakat gözetimin sistematik bir şekilde hayatın tüm alanına yayılması, gözetim toplumu da denilen bireylerin tüm hayatlarının detaylı 11 şekilde kayıt altına alındığı bütünsel bir gözetim türünün ortaya çıkması modern zamanlara denk düşer. Gözetim toplumu kavramı, modern dünyada bütün yaşam tarzımızın gözetim ile kaplandığına dikkat çeker. Bu görüşe göre üzerimizdeki göz her yerdedir, her andadır ve kaçınılmazdır. Her birinde kişi dışı yapı tarafından ayrı ayrı kişisel kayıtların tutulduğu seçmen kaydı, vergi dosyası, hasta öz geçmişi gibi özel bağlamlarda bir kez kayda geçen veriler gündelik hayatın her alanına yayılır. Yolculuk ederken, yemek yerken, alışveriş yaparken, telefon görüşmesi yaparken, çalışırken, sokakta yürürken, spor salonunda egzersiz yaparken bir takım denetimler meydana gelir, bir takım kayıtlar tutulur, bir takım görüntüler çekilir (Lyon, 2013: 45) Modern gözetimi olgusunun ortaya çıkmasının kapitalizmin gelişmesiyle paralellik gösterdiğini görmekteyiz. Marx’a göre, gözetim emek ve sermaye arasındaki mücadelenin bir unsurudur. Kapitalizmin gelişmesiyle birlikte, üretim kazandığı mekânsal ve teknik yeni boyut, işgücünü eski yöntemlerle denetlemeyi olanaksız kılmıştır. Ortaya çıkan yeni sistemde, işçileri mümkün olduğunca düşük ücretle mümkün olan en yüksek verimde çalıştırmak için burjuvazi işçileri sistematik bir şekilde denetleme ihtiyacı hissetmiştir. Gerek fabrikaların mimari yapıları gerekse işçiler arasındaki yönetsel hiyerarşi bu amaç doğrultusunda dizayn edilmiştir. Max Weber ise rasyonel örgüt modeli olarak gördüğü bürokratik yönetimlerin özelliklerinden birinin ayrıntılı kayıt ve dosyalama olduğunu söyleyerek, bürokratik devlet düzeninin birey üzerinde nasıl bir gözetim mekanizması kurduğu üzerinde durur (aktaran Bozkurt, 2008: 1) Hastaneler, ordular, okullar, ekonomik örgütler, kiliseler, politik örgütler, bu sistemin işlemesine ve denetim mekanizmasının kurulmasına yardımcı olmaktadır. Böylelikle gözetime dayalı iktidar ilişkileri, Marx için sınıf ilişkileri ekseninde fabrikalarda, Webere’e göre de bürokratik iş bölümleri üzerinden modern örgütlerde su yüzüne çıkar (aktaran Tümurtürkan, 2010: 6). Gözetim olgusu çeşitli kavramlarla kendini moderniteye eklemlemiştir. Gözetim sürecini moderniteye eklemleyen, modern gözetim uygulamalarının ortak noktasını oluşturan başlıklar şunlardır (Lyon, 2013: 46-48): Rasyonelleştirme: Standart hale getirilmiş tekniklerin arandığı, aklın toplumsal, siyasal ve ekonomik hayatın kılavuz olarak değer bulduğu süreci betimler. Gözetim sistemlerinin modern rasyonelleştirme arayışına dönük özgün boyutunun gerçekten iyi ya da belki beklenenden de daha iyi işleyip işlemediği tartışmaya açıktır. Gözetim durumunda kişisel bilgi rasyonelleştirildiğinden, gerilimler kaçınılmazdır. 12 Teknoloji: Örgütsel pratiklerde rasyonelleştirmeyi destekleme ve güçlendirme, süreçleri hızlandırma amacıyla bilim ve teknolojiden yararlanılması gözetim alanlarında ziyadesiyle görünür. Neredeyse tamamı yüz yüze gözetimin belli temel enformasyon kaydı yöntemleriyle geliştirilme meselesinden ibaret olagelen insanlık tarihinde gözetim artık ileri teknoloji uygulamalarıyla karakterize edilmektedir. Bu uygulamalar gözetim sistemlerine yedirilirken kimi zaman bu sistemlerin temel karekterinin değiştirilmesine de yardım etmektedir. Sınıflandırma: İdare ve denetimi kolaylaştırmak için, grupların işçiler, mahkumlar, müşteriler vs. gibi doğru sınıflara ayrılması gözetimin de temelini oluşturur. İnsanların nasıl ayrıştırılacağı, sınıflandırılacağı üzerinde etki gücüne sahip olanlar bu güce sahip olmayanlardan daha güçlü konumlardadırlar. Bu süreç özellikle günümüz bağlamında, sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesinde bilgisayar yazılımlarının kullanılmasıyla bir şekilde tıkanmıştır. Öte yandan bu durum önemli sonuçları olan kodlamanın bir grup ile diğeri arasındaki farkları nasıl belirlediğine ilişkin soruyu ortaya çıkarır. Bilgililik: Hayatlarına ilişkin bilgiler mercek altında olan kişilerin farklı bilgililik ve katılım düzeyleri, gözetimin işleyişinde farklar yaratır. Gözetim en iyi gözetime maruz kalanların işbirliğiyle işler. Aciliyet: Bugünün emniyet ve asayiş odaklı dünyasında özellikle 11 Eylül sonrası gittikçe daha fazla önemli olagelen bu başlık, saplantılı risk önleme ve medya destekli ahlaki panik olarak adlandırılabilir. Bu durum, mevcut önlemlerle aynı işi görecek olsa bile, her türden yeni gözetim önleminin kabul edilmesine neden olur. Bazı ulusal kimlik kartı önerileri bu kategoriye girer. Panoptikon Kavramı Çevrede halka halinde bir bina, merkezde bir kule; bu kulenin halkanın iç cephesine bakan geniş pencereleri vardır. Çevre bina hücrelere bölünmüştür; bunlardan her biri binanın tüm kalınlığını kat etmektedir. Bunların biri içeri bakan ve kuleninkilere karşı gelen, diğer de dışarı bakan ve ışığın hücreye girmesine olanak veren ikişer pencereleri vardır. Bu durumda merkezi kulede tek bir gözetmen ve her bir hücreye tek bir deli, bir hasta, bir mahkûm, bir işçi veya bir ilkokul çocuğu kapatmak yeterlidir. Geriden gelen ışık sayesinde, çevre binaların içindeki küçük 13 siluetleri olduğu gibi kavramak mümkündür. Ne kadar kafes varsa, o kadar küçük tiyatro vardır, bu tiyatrolarda her oyuncu tek başınadır, tamamen bireyselleşmiştir ve sürekli olarak görülebilir durumdadır. Görülmeden gözetim altında tutmaya olanak veren düzenleme, sürekli görmeye ve hemen tanımaya olanak veren mekânsal birimler oluşturmaktadır. Sonuç olarak, hücre ilkesi tersine döndürülmekte veya daha doğrusu onun üç işlevi –kapatmak, ışıktan yoksun bırakmak ve saklamak- ters yüz edilmektedir; bunlardan yalnızca birincisi korunmakta ve diğer ikisi kaldırılmaktadır. Tam ışık altında olma ve bir gözetmenin bakışı, aslında koruyucu olan karanlıktan daha fazla yakalayıcıdır. Görünürlük bir tuzaktır (Foucault, 1992: 251). Panoptikon ya da gözetim evi – merkezi bir gözetleme kulesi etrafında bir çok hücreden oluşan, bir gardiyanın bir çok mahkumu aynı anda denetleyebildiği büyük dairesel yapı- gerçekte kardeşi Samuel Bentham’ın bir düşüncesi olmasına rağmen genel olarak Jeremy Bentham’ın adıyla bilinir ve anılır (Pease-Watkin, 2008: 77). Samuel Bentham, 1780 yılında gemi inşaat mühendisi olarak Prens Potemkin adına çalışmak için Rusya’ya gitmiştir. Bu çalışmaları sırasında Samuel, merkezi denetim ilkesine dayanan ve bu sayede çok sayıda işçinin denetim altında tutulmasını sağlayan Panoptikonu tasarlar. Kerdeşinin çalışma planlarına gören Bentham başlangıçta iş gücünü denetleme amacıyla ortaya konulan bu planları başta hapishane olmak üzere, hastanelerden eğitim kurumlarına çok geniş yelpazede değişik kurumlarda merkezi gözetimi sağlayacak bir mimari sunmak amacıyla geliştirir. Bentham bu yapının bir hapishane olarak kullanımına yoğunlaşır ve İngiliz hükümetinin bu tasarımla ilgilenmesini sağlamak için uzun dönemli bir kampanyaya girişir. Ne var ki yaşadığı süre boyunca Panoptikonun inşasını göremez. Aynı anda iki yönde işleyen gözetleme ilkesi –gardiyan mahkumları sürekli gözetim altında tutar ve insanlar istedikleri zaman gardiyanı gözetleme özgürlüğüne sahiptirBenthamcı ilkeler olan açıklık ve sorumluluğu vurgular. Ayrıca, Panoptikon hapishanesinin ıslah edici yönü, Bentham’ın önemsediği konular arasında olan insani koşulların yeniden düzenlenmesini, iyileştirilmesini yansıtır (Pease-Watkin, 2008: 77) Foucault’nun “insan zekasının tarihinde bir olay”, “siyasi düzlemde bir tür Colombus yumurtası” gibi önem atfedici betimlemelerde bulunduğu Panoptikonda mahkum görülmekte, ama görememektedir; bir bilginin nesnesidir, ama asla bir iletişim öznesi olamamaktadır. Panoptikonun büyük etkisi buradan kaynaklanmaktadır: tutukluda iktidarın otomatik işleyişini sağlayan bilinçli ve sürekli bir görünebilirlik halini yaratmak. Gözetim altında tutmanın, 14 eylemi itibariyle kesintili olsa bile, sonuçları itibariyle sürekli olmasını sağlamak; bu mimari aygıtın, iktidarı icra edeninkinden bağımsız bir iktidar ilişkisini yaratan ve destekleyen bir makine olmasını sağlamak; kısacası tutukluların bizzat kendilerinin de taşıyıcısı oldukları bir iktidar durumunun içine alınmalarını sağlamak. Bu nedenle Bentham, iktidarın görünür ve bu varlığının kanıtlanamaz olması ilkesini koymuştur. Tutuklu o an kendine bakılıp bakmadığını bilmemeli ama bunun her an olabileceğinden kuşkusu olmamalıdır. Panoptikon, görmek görmek-görülmek çiftini ayırmaya yarayan bir makinedir: çevre halkada tamamen görünülmekte ama görmek asla mümkün olmamaktadır; merkezi kulede görünülmeden her şey görülebilmektedir (Foucault, 1992: 252-253). Foucault, Bentham’ın mimari açıdan ele aldığı Panoptik sistemini, gözetime dayalı iktidar biçimini açıklamak için tüm toplumu çözümlemek için kullanır. Panoptik hapishane mimarisinden etkilenerek bakışlara ve görmeye olanak veren tekniklerin nasıl kontrol aracına dönüştüğünü açıklamaya çalışır. Panoptikon modelini metaforik olarak kullanarak modern gözetim tekniğine uyarlayan Foucault’ya göre iktidarlar geliştirdikleri göz tekniği ile bireyleri ve onların bedenlerini kontrol altında tutar ve disipline eder (Tümurtürkan, 2010:8) Panoptikon asıl olarak denetim altında tutulan işçileri üretken kılmak ve toplumsal yapı içerisinde suçu engellemek amacıyla tasarlanmıştır, ancak sistem olarak panoptik yapının temel aldığı suç iktidara karşı işlenen suçtur, yani politik suçtur. Panoptik sistem, sınıflı toplum içerisinde egemen sınıfın hesabına çalışan sınıfları denetim altında tutar ve şiddet de kullanarak sistemin çizdiği sınırların içinde tutar. Panoptikon var olan yapının devamını garantilemeye çalışır. Bu anlamda iktidar, hiçbir zaman suçu ortadan kaldırmak gibi bir amaca sahip olamaz. Sadece onu kendi belirlediği ve denetlediği sınırlar içerisine kapatmayı ister, kapitalistik yapıda suçun ortadan kalkması sistemin ortadan kalkmasıyla aynı anlama gelir. Gözetim Toplumu ve Bir Teknolojik Panoptikon Olarak Big Data Günümüz modern ötesi toplumlarında enformasyon teknolojileri; internette ziyaret edilen web sitelerinin izlenmesi, elektronik postaların okunması, akıllı kartlar yoluyla ekonomik işlemlerin denetim altına alınması ve bu yolla çıkarılan tüketici profillerinin veri bankasında depolanması, şehirlerin ve işlek alanların kameralarla donatılması, cep telefonlarının dinlenmesi, hüküm giyen mahkumların vücutlarına yerleştirilen çiplerle izlenmesi ve genetik mühendisliği biyo-teknoloji ve beyin dalgaları yoluyla insan vücudu ve 15 beynin içine hükmetmenin mümkün hale gelmesi vb. yöntemlerle iktidarların toplumsal denetim ve gözetim güçlerini en üst noktaya çıkarmaktadırlar (Dolgun, 2008: 14). Böylelikle kişilerin gerek kamusal gerekse özel alan içinde gündelik yaşamları ve toplumsal ilişkileri elektronik gözler tarafından sürekli izlenir hale gelmiştir (Tümurtürkan, 2010:7). Bentham’ın mimari açıdan ele aldığı, Foucault’un kuramlaştırdığı Panoptikon kavramı, teknolojik bir zırha bürünerek hiç olmadığı kadar hayatımızın her alanında kendine yer edinmiştir. Bilimsel aydınlanmacılığın ve onun aklının kapitalist sistemi yeniden üretebilmek için araçsallaştırılmasıyla ortaya çıkan teknolojilerden güç alan Panoptik sistemden kaçabilmek hiç olmadığı kadar zordur artık. Gündelik hayatta gerçekleştirdiği eylemlerin bir çoğunun dijitalleşmesiyle birlikte modern insan, attığı her adımda gerisinde dijital izler bırakır hale gelmiştir. Alışveriş tercihlerimizden ödeme şekillerimize, girdiğimiz sitelerden dinlediğimiz şarkılara, geçirdiğimiz hastalıklardan ilaç tercihlerimize, telefon konuşmalarımızdan gönderdiğimiz e-postalara kadar çok geniş bir yelpazede kişisel veri, büyük veri kavramsallaştırması altında hükümetler ve verilerin işlenmesinden ticari rant sağlayan kuruluşlar tarafından depolanıp, analiz edilip ve yeri geldiğinde sunuculardan çekilerek kullanılmaktadır. Ortaya çıkan bu yeni Panoptik sistemde iktidarın görünmeden gözetleyen yapısı bür tür mistifikasyon yaratır. İktidarı bir fetişe dönüştürür, toplum için ulaşılmaz, parçalanmaz, kutsal bir yapı olarak yansıtılan iktidarın kendisini koruması sürecine yardımcı olur. Devlete iliştirilen, merkezsizlik, görünmezlik, sızdırmazlık gibi tanrısal özellikler iktidarın toplum tarafından içselleştirilmesine neden olur. Toplum üzerinde kurulan bu ideolojik hegemonya, toplumu tek tipleştirir. Toplumsal tek tipleşme, tüm toplumu iktidarın rahatlıkla gözetim altında tutabileceği ve çoğunlukla toplumsal öznelerin birbirlerinin gardiyanları haline getirildiği bir toplumsal akıl tutulması durumudur. Toplumsal yaşam alanı, böylelikle herkes için bir hapishaneye dönüşmüş olur, herkes gözetlenmekte ve bunun yanında ötekileri gözetlemektedir. Her şeyi bilen (omniscience), her yerde olan (omnipresent) ve her şeye gücü yeten (omnipotent) iktidar giderek bir gerçek haline gelir. İktidarın kurgusu baskı ve rıza ile toplumun gerçekliği haline getirilir. (Çoban, 2008: 116-120). Dolgun’a göre (2005: 127), günümüz gözetim toplumunu belirleyen temel karakteristik özelliklere bakıldığında üç önemli özellik karşımıza çıkar. Bunlardan ilki, küresel terör eylemlerine karşı geliştirilen ve kamusal güvenliği sağlamak adına kişisel mahremiyet alanlarını tümüyle ortadan kaldırarak, uygulamaya sokulan gözetim pratikleridir. Özellikle 11 Eylül saldırılarından sonra dünya genelinde güvenlik tedbirleri en üst düzeyde 16 devreye sokularak küresel gözetim ve denetim mekanizması devreye sokulmuştur. Gözetim toplumun ikinci karakteristik özelliği ise artan e-devlet ve e-vatandaşlık uygulamalarıdır. Bu uygulamalarla birlikte idari yapılanma sanal bir anlam kazanmaya başlamıştır. Artık vatandaşlar devletler nezdinde birkaç rakamın yan yana getirilmesiyle oluşturulan kimlik numaralarıyla tanımlanmakta, bu da dijital gözetim sistemleriyle mükemmel derecede uyumlu çalışarak vatandaşların izlenmesini ve denetlenmesini kolaylaştırmaktadır. Üçüncü özellik ise kapitalist ekonomi içerisinde şekillenen tüketim politikalarıdır. Veri Tabanlı Pazarlama, Müşteri İlişkileri Yönetimi gibi pazarlama uygulamalarıyla tüketicilerin tüm özellikleri mercek altına alınmaktadr. Ticari işletmeler promosyon, taksitlendirme vs. gibi cezbedici tekliflerle tüketicilerin elektronik kartlara olan talebini artırmakta bu da her türlü satın alma faaliyetinin çok değişik boyutlarda takibini ve denetimini kolaylaştırmaktadır. SONUÇ İnsanlık tarihi boyunca sürekli var olagelmiş gözetim kavramı bilgi ve enformasyon teknolojilerinin gelişmesi ile modern dünyada yeni bir boyut kazanmıştır. Bu alanda geliştirilen her yeni teknoloji, gündelik ve özel hayatın gözetlenmesini ve kaydedilmesini daha da kolaylaştırarak toplumsal iktidara, kendini yeniden üretmesi ve varlığını meşrulaştırması için kritik öneme sahip gözetim ve denetim faaliyetleri için yeni araçlar sunmaktadır. İktidarın toplumsal hayat içerisindeki gözü her geçen gün daha da büyümüş, ortaya çıkan bu gözetim toplumu yapısı bir “teknolojik panoptikona” dönüşmüştür. Ortaya çıkan bu karamsar tabloya rağmen, iktidarın toplumsal pratikler bağlamında kendisini kesintisiz ve yekpare bir biçimde yeniden üretemeyeceğini unutmadani iktidarın kurgusuna rağmen muhalif kurgunun yaşamsallığını durmaksızın anlatmak halen vazgeçilmemesi gereken insani bir çabadır. İktidarın gözü insanların gözleri üzerinden yeniden üretilir bu gözler muhalif olmaya başladıklarında iktidarın körleşeceğini unutmamak gerekir. Toplum kendi geleceğini kendi gözleriyle görmeye başladığında, gözün iktidarı dağılır. Ütopya gökyüzünde ulaşılmaz bir düş olmaktan kurtulur, tersine insanların yer yüzünde elleriyle kurdukları ve gözleriyle gördükleri bir gerçeklik halini alır (Çoban, 2008: 137) 17 KAYNAKÇA Albayrak, A. S. ve Ş. K. Yılmaz. (2009). Veri madenciliği: karar ağacı algoritmaları ve İMKB verileri üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 14.1, 31-52. Bentham, J, C. Pease-Watkin, S. Werret, B. Çoban ve Z. Özarslan. (2008). Panoptikon Gözün İktidarı. İstanbul: Su Yayınları. Bükey, F. Ö. (2004). Data Mining Applications In Customer Relationship Management And A Comparatıve: Study In The Bankıng Sector. Marmara Unıversıty Instıtute For Graduate Studies In Pure And Applied Scıences. Çaycı, A. (2013). Self-Configuring Data Mining For Ubiquitous Computing. Sabanci University Electronics Engineering and Computer Science Ph.D. Thesis. Demirtaş, B. ve M. Argan (2015). Büyük Veri ve Pazarlamadaki Dönüşüm: Kuramsal Bir Yaklaşım. Pazarlama ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi. 15, 1-21. Doğan, N. (2010). Analysis And Applications Of Data Mining Algorithms. Institute for Graduate Studies in the Social Sciences in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Arts. Dolgun, U. (2008). Şeffaf Hapishane Gözetim Toplumu. İstanbul: Ötüken Yayınevi. Dolgun, U. (2005). İşte Büyük Birader. İstanbul: Hayy Kitap Erdoğan, Ş. Z. (2004). Veri Madenciliği ve Veri Madenciliğinde Kullanılan K-MEANS Algoritmasının Öğrenci Veri Tabanında Uygulanması. T.C İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Sayısal Yöntemler Bilimdalı Yüksek Lisans Tezi. Foucault, M. (1992). Hapishanelerin Doğuşu. M. A. Kılıçbay (çev.). Ankara: İmge Kitapevi. Mohammad, M. A. (2007). Text Mining: A Burgeoning Quality Improvement Tool. The Mıddle East Technıcal Unıversıty M.Sc., Department of Scientific Computing. Kaygulu, M. S. (2009). Supervised Techniquesin Data Mining. Graduate School of Natural and Applied Sciences of Dokuz Eylül University. Degree of Doctor. Lyon, D. (2013). Gözetim çalışmaları. A. Toprak (çev.). İstanbul: Kalkedon Yayıncılık. Şeker, S. E. (2015). Büyük Veri ve Büyük Veri Yaşam Döngüleri. YBS Ansiklopedi. 2.3 Tümurtürkan, M. (2010). Gündelik Hayatın Gözetimi: “Panoptikon Toplumu”. ETHOS: Felsefe ve Toplumsal Bilimlerde Diyaloglar. 3.2, 1-19. İnternet Kaynakçası http://datawarehouse.gen.tr/veri-madenciligi-nedir/. Erişim tarihi: 25.05.2016 18 http://image.slidesharecdn.com/bumat2003-111129050126-phpapp01/95/nternetin-eitimselamalar-iin-kullanmn-etkileyen-faktrlerin-veri-madencilii-yntemleriyle-tespiti-7728.jpg?cb=1322543947. Erişim tarihi: 25.05.2016 http://www.sertacdalgalidere.com/big-data/buyuk-veri-ve-mahremiyet-sorunu/ Erişim tarihi: 25.05.2016 https://tr.wikipedia.org/wiki/B%C3%BCy%C3%BCk_veri. Erişim tarihi: 25.05.2016 https://tr.wikipedia.org/wiki/Veri_madencili%C4%9Fi. Erişim tarihi: 25.05.2016 19
