Bilim insanları bugünlerde her zaman olduğundan çok daha fazla veriye sahiptirler. Verilerin yorumlanmamış ham gerçekleri içermesi, verilerin kullanılmasındaki atılımlar bu konu üzerine çalışmalarda bulunan araştırmacılar için fırsatlar oluşturmaktadır. Özellikle de büyük veri (big data) araştırmacılara bilgiye ulaşma noktasında belirli imkanlar sağlamaktadır ancak verilerin nasıl ele alınacağı çok sayıda farklı kaynaktan gelen devasa verilerin istatistikler açısından nasıl işleneceği üzerinde düşünülmesi gereken konu başlıklarını oluşturmaktadır. Büyük verinin yorumlanması belirli düzeyde objektiflik ve öngörü sağlamaktadır. Ancak bu birçok tartışmayı da beraberinde getirmektedir.

Dönüşümün Eşiği Üzerine Tartışmalar

Ulrich Beck’e göre dünya farklı bir düzlemde ilerlemektedir, bu nedenle ilerlemeyi neden ve sonuç ilişkileri üzerinden değil, olasılıklar ve korelasyonlar üzerinden tartışılması gerekmektedir. Böylece gelecek her zaman olduğundan daha fazla öngörülebilir hale gelecektir. Ancak tam zıt düşüncede olarak büyük veri yığınının, tüm kuramların sonu olabileceği hatta bilimsel teorinin modasının geçmesine yol açabileceğini öne süren Aleš Završnik gibi araştırmacılar da mevcuttur. Završnik, büyük verilerin hipotezlerin test edilmesinden ziyade yeni tezlerin ortaya çıkışına zemin hazırladığı dolasıyla veriden doğan bir kavrayışın (insight) ortaya çıktığını ifade etmiştir.

Başka bir açıdan bakıldığında büyük verinin aslında farklı bir paradigma olduğunu düşünen Torbjorn L. Knutsen ve Jonathon W. Moses ise bilimsel yöntemin, gözlem, deney gibi farklı süreçlerden geçmese bile nesnelliği sağlama noktasında avantaja sahip olduğunu ileri sürmüştür. Sıralamada deneysel yöntem en tepede bulunsa bile bu yöntemin kullanılmadığı durumlarda istatistiklerden yararlanılabilir ve burada da veriler devreye girer. Araştırmacı Şevki Işıklı ise insanların artık bilgi edinmek amacıyla gözlem ve deney yerine doğrudan verilere başvurabileceğini ifade etmektedir.

Büyük Verinin Adalet Sisteminde Kullanımı Üzerine Bir Araştırma

Büyük verinin birçok alanda olduğu gibi adalet sistemi üzerinde de nasıl kullanılabileceği, potansiyelleri, olası etkileri ve eksiklikler üzerine çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Özgür Taşdemir (2021),”Ceza Adaletini Dijitalleştirmek, Büyük Veri Vicdani Kanaate Karşı” araştırmasında büyük verinin potansiyelini ve olası kullanımının sonuçlarını değerlendirmiştir. Taşdemir’e göre, adalet sisteminde farklı teknolojilerin kullanılması ilk olarak ABD’de görülmüştür. Büyük verinin potansiyel suçlara yönelik tahminlerde bulunmak üzere kullanılmasıyla birlikte olası faillerin ortaya çıkarılması açısından gelişmeler yaşanmıştır. Kriminoloji kuramlarının denenmesiyle birlikte gözetim teknolojileri önem kazanmıştır. Bu da gündelik yaşamın kayıt altına alınması ve suçlar üzerinden değerlendirilmesine zemin hazırlamıştır. Bilişim sistemleri üzerindeki tahmin yazılımlarının çoğalmasıyla birlikte büyük verinin kullanımı değişikliğe uğramıştır. Örneğin, adalet sisteminde büyük veri kullanılarak davranışsal analiz (behavioral analysis) ve rol analizi (role analysis) yapılmaktadır. Bu analizler sayesinde organize suçlarla mücadele sağlanmaktadır ve bir suç örgütüyle bağlantısı olabilecek şüphelilerin ortaya çıkarılması, suçların yeri ve zamanı üzerine tespitler yapılmaktadır. Büyük veri ile birlikte suç teşkil edebilecek durumlara ilişkin örüntüler oluşturulmaktadır. Böylece şüphelilerin suç ağları içerisindeki durumları ortaya konulmaktadır.

Büyük Veri ve Olası Etkiler

Büyük veri sağladığı olanaklar sayesinde birçok farklı alanda tercih edilmektedir. Ancak büyük veri kullanımının olası etkileri çok sayıda alanda değişik biçimiyle ortaya çıkmaktadır. Adalet sistemi açısından bakıldığında Taşdemir araştırmasında belirli olası etkilerin ortaya çıkabileceğini ifade etmiştir:

Büyük veri uygulamalarının hukuk alanında tartışmaya yol açtığı başlıca konu kişisel verilerin korunmasıdır. Aykırı biçimde kullanılsa, belirlenmiş kişi veya kişileri hedeflediğinde veri mahremiyetinin ihlaline yol açabilecektir.

Bir diğer problem vatandaşların riske göre nicelleştirilmesi ve kategorilendirilmesidir. İnsanların tasnif edilebilecek, mizaçlarına ve eğilimlerine göre kategorize edilebilecek olmasıdır.

Kişinin biyolojik, psikolojik ve sosyolojik koşullarıyla ilgili o kadar yoğun ve kapsamlı veri toplanmıştır ki artık beklenebilirliğin, dikkat ve özen yükümlülüğün belirlenmesinde, ortalama insan (model ajan) ölçütüne dahi gereksinim kalmamıştır.

Büyük veri, vicdani kanaatin yerini alabilir mi?

Büyük veri çıktılarının delil olarak doğrulukları ve geçerlilikleri tartışılmalıdır. Toplanan verilerin doğrulanması önemli bir sorundur.

Kişinin büyük veri altında toplanan kayıtları onun olağan kimi eylemlerinden şüphe duyulmasına neden olabilir mi?

Algoritmik karar verme sistemlerinin ceza yargılamasındaki -gelecekteki- rolü ne olacaktır?

Büyük veriden elde edilen çıktılarla “başlangıç şüphesi” kurulup kurulamayacağı ve böylelikle bir kişi hakkında soruşturmaya başlanıp başlanmayacağı sorusu ortaya çıkmaktadır.

Büyük verinin adalet sistemi üzerinde kullanımı açısından farklı düşünceler mevcuttur. Zavrsnik (2019, s.3), büyük verinin adalet sisteminde kullanımının faillerin kaçma veya yeniden suç işleyeceklerini tahmin etme konusunda yargıçlardan daha başarılı olduğu ileri sürülmektedir.  Büyük verinin bize değer yargıları sunmadığını ve dolayısıyla mutlak/cezalandırmacı ceza kuramları için bize bir şey söyleyemeyeceği yönünde de farklı düşünceler mevcuttur.

Sonuç olarak Taşdemir’inde vurguladığı üzere büyük veri, yargı makamına yol gösterici olabilir. Hatta ele alınan uygulamalardan hareketle büyük veri kullanımının kimi zaman yargıç kararlarından daha etkili olduğu belirtilmektedir. Ancak büyük veri tartışmaları temelde üç konu üzerinde toplanmaktadır: Verinin nasıl toplandığı, nasıl işlendiği ve nasıl değerlendirildiği. Verinin nasıl toplanacağı meselesi, veri güvenliği ve özel hayatın gizliliği ilkesiyle yakından ilgilidir. Verilerin nasıl işlendiğiyse şeffaflıkla ve hukuksal denetimle yakından bağlantılıdır. Toparlamak gerekirse büyük verinin ortaya çıkardığı tüm olanaklara karşın ortaya koyduğu sonuçlar açısından bir insandan daha güvenilir, daha nesnel veyahut yanılmaz nitelikte olabileceğini iddia etmek tam olarak mümkün değildir.

 

Kaynakça:

Beck, Ulrich, Risk Toplumu, Başka Bir Modernliğe Doğru, İthaki, İstanbul, 2019.

Zavrsnik, Ales, “Big Data: What is and why does it matter for crime and social control?” Big Data, Crime and Social Control, (Ed. Ales Zavrsnik), Routledge, USA, 2018, (ss.3-29), s.6

Moses, Jonathon/Knutsen, Torbjorn, Bilmenin Yolları, Küre Yayınları, İstanbul, 2020, s.36

Işıklı Ş. Büyük veri, epistemoloji ve etik tartışmalar. AJIT-¬‐e: Online Academic Journal of Information Technology. 2014;5(17)89-122

Taşdemir Ö. Ceza adaletini dijitalleştirmek, büyük veri vicdani kanaate karşı. Bilge Y, editör. Sağlık Alanında Büyük Veri Analitiği ve Uygulamaları. 1. Baskı. Ankara: Türkiye Klinikleri; 2021. p.37-55