Twitter’daki Leyla Zana Tartışmasında Öne Çıkanlar – Sosyal Ağ Analizi

Leyla Zana’nın TBMM’deki yemini sırasındaki Kürtçe ifadeleri ve “Türk milleti” yerine “Türkiye milleti” ifadesini kullanması tartışma konusu olmuştu. Bu yüzden geçtiğimiz iki gün içinde atılan tweetlerden Leyla Zana’dan bahseden 10000 tanesini toplayıp sosyal ağın bir resmini çıkartmak istedim. Yani bu ağ nasıl görünüyor, kimler en etkili veya bağlantılı kullanıcılar, en çok ne tür ifadeler kullanılmış gibi bilgilere ulaşmaya çalıştım.

Buna girmeden önce, ne yaptığımı, neye baktığımı daha iyi anlamak isteyenler “Türkiye Twitter’ında muhalefet” ile ilgili yaptığım şu linkteki çalışmaya bakabilirler (İngilizce).

Öncelikle anahtar kelimeleri ortaya çıkartmaya çalıştım. “RT”, “Leyla”, “Zana” gibi ifadelerin hepsini elemeye çalıştım ama sistemle ilgili sorun çıktığından bazılarını eleyemedim. Aşağıdaki görsel daha sonra güncellenecektir.

2015-11-19_0100
Leyla Zana’dan bahsedilen Tweetlerde en çok kullanılan 50 ifade.

Daha sonra bir ağ haritası çıkarttım, ancak örneklem çok kalabalık olduğundan ekrandaki görüntü pek bir şey ifade etmedi ve daha sonra inceleyeceğim şeyler için Netlytic yeterli değildi.

Bu farklı renklere "farklı tartışma grupları" diyebiliriz. İnsanların toplandıkları küçük küçük başka ağlar yani.
Bu farklı renklere “farklı tartışma grupları” diyebiliriz. İnsanların yoğunlaştıkları küçük küçük başka ağlar yani.

Daha sonra bu grafiği buradan çıkartıp üzerinde başka testler yaptığımda elimde halen düzensiz, büyük bir karmaşa vardı. Bu yüzden aşağıdaki çıkarımları daha rahat ifade edebilmek için on kişiden az kişiyle – Twitter üzerinde “mention” veya “RT” ile – iletişim kuran insanları grafikten çıkarttım.

Amacımın “online presence” (varlık) ve “online influence” (etki) gibi kavramları mümkün olduğunca pratikteki duruma yakın anlamaya çalışmak olduğunu tekrarlıyayım. Kullandığım çeşitli ölçülerle ilgili (ölçüler resim altında açıklanmıştır) aşağıdaki gibi sonuçlara ulaştım. Ama önce:

Nasıl yorumlayabiliriz?

Aşağıdaki ölçülere göre her kullanıcının birer puanı var. Renkler mavi – mor – kırmızı diye gidiyor. Mavi en düşük, kırmızı en yüksek puanı gösteriyor. Ayrıca puanı yüksek olan daireler büyük, düşük olan daireler küçük.

Not: Görsellere tıklarsanız çok daha büyük ve net versiyonlarına ulaşabilirsiniz.

degree
Degree: bir kullanıcının bağlı olduğu (RT/mention attığı + RT/mention aldığı) kullanıcı sayısı. Eğer bir kişiden iki tane aldıysa iki derece artıyor, bunu da belirtelim.
In-degree
In-degree: bir kullanıcının aldığı RT/mention sayısı.
out-degree: bir kullanıcının başka kullanıcılara attığı mention/RT sayısı.
Out-degree: bir kullanıcının başka kullanıcılara attığı mention/RT sayısı.
Betweenness Centrality:
Betweenness Centrality: iş burada birazcık karmaşıklaşıyor. BC kısaca bir kullanıcının başka bir kullanıcıya ulaşırken bizim incelediğimiz kullanıcı üzerinden geçtiği ihtimallerin kaç tanesinin “tüm grafiğe bakıldığında en kısa yol” olduğunu gösteriyor. Türkçe: bir kullanıcının BC puanı ne kadar yüksekse, o kadar çok kişiyi ve ağı en kısa yoldan birbirine bağlıyor demektir. Yani bu ölçü, sadece bağlantı sayısına bakan degree‘den çok daha fazla şey ifade eden bir ölçü.

Sonuncusu daha da önemli.

PageRank:
PageRank: bu algoritma kullanıcıların bağlı olduğu kullanıcıların genel ağ için ne kadar önemli olduğuna bakıyor. Örneğin daha çok kişiyle iletişim kurmuş kullanıcı, daha az kişiyle iletişim kurmuş kullanıcıdan, daha çok kişiyi bağlayan kullanıcı daha az kişiyi bağlayandan, ağ üzerinde ulaşılması daha kolay olan kullanıcı daha zor olan kullanıcıdan “önemli” sayılıyor. En azından işin en basit ifadesi bu. Ayrıca bu ölçü bir şeyi Googleladığınızda karşınıza bazı sayfaların yukarıda, bazı sayfaların internetin derinliklerinde çıkmasının da sebebi. Öyle düşünebilirsiniz.

 

Dereceye göre ilk üç kullanıcı.
Dereceye göre ilk üç kullanıcı. Birincisi profil fotosunda üç hilal olan bir kullanıcı. İkincisi profil isminde TC olan ve Zana’ya ateş püsküren bir kullanıcı. Üçüncüsü Zana’ya destek veren muhalif bir kullanıcı. Bunları insanları yaftalamaktan ziyade ne tarz şeyler paylaşan kullanıcılar en çok kişiye ulaşabiliyor diye paylaşıyorum. İleride bu açıklamayı yapmayacağım. Sayıların birbirlerinden dağlar kadar farkları olduğunu da görmezden gelmeyin.
Birinci hesap
Birinci hesap yukarıdaki ikinci hesap. Diğer iki hesap muhalif hesap gibi gözüküyor.

Birinciyle ikincinin arasındaki farka dikkatinizi çekmekle birlikte, birinciyi yok sayarsak, muhalif hesapların “ağ kurma” ve “insanları birbirine bağlama konusunda geri kalan kullanıcılardan daha becerikli ya da şanslı olduklarını söyleyebiliriz. Yine de “muhalefet” adına sevinmemek lazım. Çünkü “etkili” ya da “önemli” diyebileceğimiz hesaplarla ilgili veri çok daha dramatik:

Muh
Muhalif hesapların nereden başladığına dikkat edelim lütfen.

Daha iyi bir açıklama yapmak için sırasıyla en “etkili”, “önemli” 5 tane hesabı tarif etmeye çalışacak ve yukarıda bahsettiğim “yafta” meselesine azıcık geri döneceğim:

  1. Profil fotosunda üç hilal olan kullanıcı.
  2. Haber Mektebi yazarı kullanıcı.
  3. Profil isminde TC olan ve sert milliyetçi içerik paylaşan kullanıcı.
  4. Yeni Akit muhabiri.
  5. Kanal A sunucusu.

İncelediğim 10000 (yazıyla: on bin) tweete göre Leyla Zana ve Kürtçe konuşma hakkı meselesinde Türkiye’nin en (online) etkili Twitter kullanıcıları bu kadro.

Bu yazının başında verdiğim linkteki yazıda da değindiğim “Twitter’ı artık muhalefetin parladığı hareketli ortam olarak görmesek mi” meselesine değinmiştim.

Meseleye bir “araştırma sorusu” olarak yaklaşacaksak, sanırım şunları diyebiliriz:

  • Twitter’ın birçok örnekte muhalefet için etkili ve önemli bir araç olması, muhalefeti Twitter’ın en etkili veya önemli kullanıcı kümesi olarak görmemizi gerektirmiyor.
  • Facebook hala daha muhafazakar bir ortam gibi gözüküyor (bunu birkaç anaakım, hükümet yanlısı ve muhalif gazetenin Ankara saldırıları sonrasındaki Facebook grupları üzerinde yaptığım incelemeye dayanarak söylüyorum, ama o incelemeyi henüz bitirmedim ve bakmam gereken başka şeyler var).
  • Linkini verdiğim yazı ve sonrasında paylaştığım bağlantılı yazı dizisiyle ilgili yaptığım incelemelerin (onlarca) hepsi muhalefetin Twitter’da zayıf varlık gösterdiğine/gösterebildiğine işaret ediyor.
  • Bunların “hepsinin” böyle bir şeye işaret etmesi, incelemede kullanılan tüm adımlar uzun uzun test edilmeden bizi genel bir sonuca ulaştırmaz.

Özetle, kriz yönetimi ve iletişimi ile ilgili araştırmalar yapmış biri olarak Leyla Zana tartışmasına yol açan olgu da dahil incelediğim çoğu şeyi birer kriz olarak incelediğimi belirtmem gerek.

Bu yazıda yaptığım şey ve sonuçları, ancak “anadilinde eğitim hakkı”yla da ilgili olan “Kürtçe konuşma hakkı” başlığı altındaki bu tekil tartışmada muhalif hesapların Twitter’da kayda değer şekilde daha zayıf varlık gösterdiklerine ve daha az etkili olduklarına işaret edebilir. Yani bu küçük ya da büyük krizler dışında günlük paylaşımlarla ilgili (ya da bu iki tipteki verinin aralarındaki farkla ilgili) ayrı bir araştırma gerekir.

Bunu açıklamak için ise bu spesifik konuya istatistiksel çoğunluk (Türk milliyetçileri) ve istatistiksel azınlık açısından bakabiliriz. Hepimiz ülke nüfusu içinde Zana’nın TBMM’de Kürtçe konuşma yapabilip “Türk milleti” yerine “Türkiye milleti” ifadesini kullanabilmesi gerektiğini düşünenlerin sayısının bunu yapmaması/yapamaması gerektiğini düşünenlerin sayısından az olduğunu tahmin ediyoruzdur. Ama ne kadar az?

Twitter’daki bu karşılaştırmanın Türkiye nüfusunda bu düşüncelerin kabul görme oranıyla karşılaştırmasını yapmadan net bir şey söylemek zor.

Olayı teknik bağlamından çıkartmış gibi olmak istemiyorum ama elimizde şöyle bir karşılaştırma imkanı olsa belki yukarıdaki problemin cevabını bulabiliriz:

Twitter’ın %20’si X düşünürken, %80’i Y düşünüyor.

Türkiye toplumunun %20’si X, %80’i Y düşünüyor.

Bu basit örnek gereğinden fazla basit. Mesele bu olsaydı Twitter’daki durumun toplumdaki genel durumu yansıttığını söyleyebilirdik, ama mesele bu değil. Twitter’da sosyal ağ içi ilişkileri onlarca hesap ve yaklaşımla tarif etmeye çalışmak, insanların iki seçenekli bir ankete verdikleri cevapları açıklamaktan çok daha karmaşık.

Yine de toplumsal değişim getiren hareketlerin karşılarındaki hareketlerden daha güçlü/etkili olmaları gerektiği kabulünden yola çıkarsak, Twitter’daki muhalefete güçlü diyeceksek bence:

Twitter’daki muhalefetin Twitter’daki anaakım ya da muhafazakar kesimden genel toplum içinde azınlık olmanın getirdiği negatif etkiyi tersine çevirecek düzeyde daha güçlü olması gerekir.

Yazıya ya da çalışmanın kendisine gelebilecek yorumlarınız ve katkılarınız için şimdiden teşekkür ediyorum.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *