Dünya Bankası’nın tahminlerine göre dünya genelindeki yıllık üretimin yaklaşık %5’i (2.6 trilyon dolar) yolsuzluğa karışıyor. Türkiye’nin 2016 yılına ait gayrısafi yurt içi hasılasının yaklaşık 860 milyon dolar olduğunu düşünecek olursak bu çok ciddi bir miktar. Ayrıca bahsettiğimiz 2.6 trilyon doların yarısına yakınının belli başlı kişi ve kurumlara rüşvet olarak verildiği öngörülüyor. Yapılan araştırmalar yüksek seviye şirket yöneticilerinin %40’ına yakınının resmi kurumlarla olan işlerinde rüşvet verdiğini tahmin ediyor. Gelişmekte olan ülkelerdeki gelir eşitsizliğini körükleyen ve sosyal yatırımları baltalayan bu durum, önemli toplumsal sorunlara yol açmakta. Uluslararası Şeffaflık Örgütü’nün yayınladığı 2017 yolsuzluk algı indeksine göre Türkiye en az yolsuzluk olduğu düşünülen dünya genelindeki 180 ülke arasındaki 81. ülke. Listenin üst sıralarında Yeni Zelanda, Danimarka, Finlandiya, Norveç ve İsviçre bulunuyor. Son sıralarda ise Yemen, Afganistan, Suriye, Güney Sudan ve Somali yer almakta (Resim 1).

Resim 1: 2017 yolsuzluk algı indexi (kırmızı – yüksek yolsuzluk, sarı – düşük yolsuzluk). Kaynak: https://www.transparency.org/news/feature/corruption_perceptions_index_2017 adresinden CC BY lisansı ile yeniden yayınlanmıştır.

Ne yazık ki gerçek hayatta bizi kötülerden koruyan süper kahramanlar yok. Peki, bilim özellikle de ağ bilimi bu durumu önlemede bize yardımcı olabilir mi? Ağ bilimi, birbirleriyle etkileşim halinde olan kişi, nesne ya da olguları inceleyen bilim dalıdır. Örneğin, sosyal medya hesabınızdaki arkadaşlarınız ve onların arkadaşları birbirleriyle bağlantılı şekilde incelenebilir (Resim 2). Bu tip bir inceleme iş yeri, okul ve akrabalarınızdan oluşan farklı özelliklerdeki arkadaş gruplarınızın tespit edilmesinde kullanılabilir. Bu grupların tüketim tercihleri reklamcılar için ciddi bir önem arz etmekte. Kullanıcılar için tamamen ücretsiz olmasına rağmen WhatsApp’in 19 milyar dolara Facebook tarafından geçtiğimiz aylarda satın alınmasının temel sebebi benzeri araştırmalara imkân vermesi.

Resim 2: Örnek bir sosyal ağ

Benzer ağ bilimi uygulamaları sosyal ve biyolojik bilimlerde de sıklıkla kullaniliyor. Bunlardan ilgi çekici olanlarından biri de girişte bahsettiğimiz konu, yolsuzluklar ve yolsuzluklarin önceden tespiti. Yakın zamanda Haroldo Ribeiro, Luiz Alves, Alvaro Martins, Ervin Lenzi ve Matjaž Perc adlı Brezilya, Slovenya ve Avusturyalı araştırmacılar grubu bu soruya cevap aradı. Araştırmacılar Brezilya’daki geçmiş 27 yılın politik skandal verilerini ağ bilimi kullanarak incelediler. 400 kişi ve 65 farklı skandal verisinin kullanıldığı bu incelemede, yolsuzluğu gerçekleştiren grupların genelde 8 kişiden az kümelerden oluştuğu ve yolsuzluk eylemlerinin seçim periyotlarıyla birlikte değişime uğradığı belirlendi. Ayrıca belirli büyüklükteki skandalların bir süre zarfında kesişim kümesi oluşturduğu ve tek bir vaka olarak değerlendirilebileceği ortaya kondu. Bu bulgular az çok hepimizin tahmin edebileceği sonuçların tespiti gibi dursa da, çalışmanın ilginç bir yönü daha var. Araştırmacılar, bu skandal ağlarındaki kişileri rastgele ağdan çıkararak çeşitli algoritmalar kullandılar ve ağın gelecekteki olası bağlantıların tespitinde kullanılabileceğini buldular. Bu durum skandallara karışma olasılığı bulunan kişilerin geçmiş ağ verileri kullanılarak önceden tespit edilebileceği anlamına geliyor. Elbette bu yaklaşım henüz geleceğe yönelik kullanılmış değil ve birilerinin henüz suç işlemeden toplum nezdinde şüpheli sıfatı taşımasına yol açabilecek durumları ve ilgili soruları beraberinde getiriyor: Sebebi ne olursa olsun henüz suç işlememiş bireyler risk profilleri nedeniyle toplum genelinden farklı bir uygulamaya (ek finansal denetim vb) maruz kalmalı mı? Suç önleme uygulamalarının bir sınırı olmalı mı? Varsa, nedir?

Bu araştırma bilimin toplumsal konularda oldukça farklı uygulamalara imkân verebileceğini göstermesi açısından ilgi çekici. Ancak ortaya konulabilecek uygulamaların ciddi bir toplumsal analiz ve mutabakat çerçevesinde hayata geçirilmesi gerektiğinin de bir kanıtı. Bilim bize neyin doğru ya da yanlış olduğunu söylemez. Benzeri konularda karar vermek hepimizin dahil olması gereken bir süreç ve genelde tek bir doğru cevap yok. Bu ve benzeri konularda kesin bireysel fikirlerimizin olmaması olağan bir durum. Yine de “ilginç” sorulara kafa yormak doğruyu bulmada güzel bir başlangıç olabilir.

Kaynaklar:
1- “The dynamical structure of political corruption networks” Haroldo Ribeiro, Luiz Alves, Alvaro Martins, Ervin Lenzi ve Matjaž Perc
https://www.corruptionwatch.org.za/wp-content/uploads/2018/01/1801.01869.pdf

2- Transparency International – Uluslararası Şeffaflık Örgütü
https://www.transparency.org/news/feature/corruption_perceptions_index_2017

3- Resim 2:
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/70/Social_Red.jpg

Yazar: Mehmet Ali Öztürk
Editör: Gül Deniz Salalı