Bize sunulan bir bilginin yanlış olması başlı başına bir problem; peki bilgi doğru olduğunda da onu olduğu gibi kavrayabiliyor muyuz? Yanıltıcı bilgiler sadece yanlış bilgilerden oluşmuyor. Yanlış bilgi ve onun etkileri üzerine yoğun bir şekilde konuştuğumuz şu dönemde biraz da doğru bilgiyle kurduğumuz ilişkiyi düzensizleştirebilen şeyler üzerine konuşalım.
Bilişsel yanlılıklar
Bilgi her ne kadar doğru olsa da, bazı durumlarda yorumlamaya açık olabilir. Böyle durumlarda doğrulama yanlılığı gibi sahip olduğumuz bazı bilişsel yanılgılardan ötürü bu bilginin anlaşılmasında farklılıklar ortaya çıkabilir. Her birimizin geçmişi ve bilgi birikimi birbirinden farklı; bu da bizim hayata bakış açımızı etkiliyor. Hatta bazen bu geçmiş, bir bütün içindeki farklı parçalara odaklanmamıza sebep olabiliyor.
Bağlamından koparılan doğrular
Bağlamdan koparma aslında yanlış bilginin en yaygın yedi türü arasında gösteriliyor. Bilgi doğru olsa dahi içinde bulunduğu olaylar, durumlar veya ilişkilerden koparılarak farklı bir anlatı içinde sunulduğunda yanıltıcı oluyor. Bağlamından koparma, tespiti zor yanlış bilgi türleri arasında yer alıyor çünkü bilginin kendisi özünde doğru. Örneğin, Teyit’in daha önce incelediği “Almanya’daki otoyolların ücretsiz olduğu” iddiasını ele alalım. Sosyal medyada yayılan paylaşımlarda Almanya’daki otoyolların ücretsiz olduğu iddia edilmiş. İddia kısmen doğru olsa da konuyu dikkatlice araştırdığımızda özel araçlar için yolların ücretsiz olduğunu ancak kamyonların ücret ödemek zorunda olduğunu anlıyoruz. Ayrıca bazı tünel ve köprülerden geçerken de ücret alınıyormuş. Yani doğru olan bir bilgi bağlamından koparıldığı için yanlış yorumlanmış.
“Bilimsel” veriler
Doğru bilgiyi anlamak bu bilgi bilimsel bir temele dayanıyorsa daha da zorlaşıyor. Bir bilimsel çalışmanın yöntemi, yapılan analizler ve sonuçlar fazlasıyla sağlam ve doğru olsa bile, sonuçları akademik dilin dışında, herkesin anlayabileceği bir dille ifade etmeye çalıştığımızda bazı zorluklarla karşılaşıyoruz. Bilimsel çalışmalar doğası gereği belli oranda hata payı içerir. Buradaki hata payını doğru yorumlayabilmek ve çalışmanın istatistiksel olarak sonucunun anlamlı olup olmadığını anlayabilmek, bir miktar bilimsel okuryazarlık gerektiriyor. Eğer bireyler bu bilimsel okuryazarlığa sahip değilse bir bilimsel çalışmanın sonucunu kendi beklentilerine dayanarak genelleme yaparken kullanabilir: “İnsanlar X yaparsa Y oluyor” gibi. Tam aksine sonucun, görüşlerine uymadığını düşündüklerinde ise tamamen reddetme eğilimine kapılabilirler: “Buradaki bulgular gerçeği yansıtmıyor” gibi.
Çalışmalar bir yazıya eklenen bilimsel referansların yazının etkisini artırabileceğini söylüyor. Ancak bazen eklenen “bilimsel” dayanaklar yanlış yorumlanıyor veya ilgili akademik yayının “istenen” kısmı cımbızlanabiliyor. Yani güvenilirliği destekleyen uzman görüşleri ve bilimsel kaynaklar, insanların bir konuya olan inancını artırabilir, ancak bunların güvenilirlik süsü olarak kullanılması da mümkün.
Cımbızlanan doğrular
Bilimsel verileri daha anlaşılır sunmak amacıyla araştırmaların bulguları keskin bir dille ifade edilebiliyor ancak bu dil ile bilgiyi sunmak yanıltıcı olabilir. Örneğin, bazen sosyal medyada şöyle başlıklar duyarız: “Kahve sağlığa zararlıdır.” Bazen tam tersi bir başlık da karşımıza çıkabilir: “Kahve sağlığa faydalıdır.” Üstelik bu iki başlığın altındaki yazıları açıp okuduğumuzda her ikisinin de belli başlı bilimsel çalışmalara referans verdiğini görebiliriz. Bu bir cherry picking yanılgısı örneği. Belli bir konudaki bilginin seçilerek alınması ve diğer bilgilerin görmezden gelinmesi durumuna İngilizcede “cherry picking” Türkçede ise “cımbızlama” ismi veriliyor. Kahvenin sağlıkla olan ilişkisinde rol oynayan, tüketim miktarı, tüketildiği saat, tüketen kişilerin sağlık durumu ve yaşı gibi bir sürü etmen olabilir. Kısacası bu iki yazının dayandığı çalışmalar farklı faktörleri gözeterek yapılmış olabilir. Yani kahveyle sağlık ilişkisine bakarken odaklandıkları şeyler farklı olabilir.
İstatistik derslerinde ilk öğretilen konulardan biri korelasyonun nedensellik olmadığıdır. Bir değişkenin başka bir değişkenle ilişkili olması demek, her zaman birinin diğerine sebep olacağı anlamına gelmiyor. Kahve örneğinde olduğu gibi kahvenin doğrudan sağlıklı veya sağlıksız olduğunu söylememiz çok zor, çünkü bu argümanlar kahve ve sağlık arasında direkt bir nedensellik olduğunu iddia ediyor. Ancak birbiriyle ilişkili olduğunu ve bu ilişkinin yönüne dair neler söylenebileceğini genel olarak konuyla alakalı bütüncül bir araştırma yaparak öğrenebiliriz.
Doğru bir veriye dayandığı ve bir şekilde doğruları yansıttığı halde anlaşılması bazen zor olan bir başka bilgi türü ise görsel bilgiler. Özellikle karmaşık konuları açıklamak için grafik veya infografik gibi görselleştirmeler sıklıkla kullanılıyor. Araştırmalar bir yazıya eklenen grafiklerin onu daha çarpıcı ve etkili kıldığını da gösteriyor. Ancak bazen grafikler çok karmaşık olabiliyor ve bu da iletilmek istenen mesajın karşı tarafa hedeflendiği gibi geçmesini engelliyor. Bazen mesaj çok açık olsa da veri okuryazarlığı veya bilimsel okuryazarlık gibi alanlarda yetersiz olduğumuzda bizim için sunulan bilgi anlaşılması zor hale gelebiliyor.
Neler yapılabilir?
Öncelikle, temel düzeyde de olsa eleştirel düşünme becerisi başta olmak üzere, bir bilimsel çalışma veya veri görselleştirmesinin nasıl okunduğunu öğrenmemiz gerekiyor. Çünkü maalesef doğru bilgi önümüze her zaman sadeleştirilmiş ve anlaşılır bir halde gelmiyor.
Özellikle çok net mesaj içeren başlıklar gördüğümüzde şöyle bir durup bahsi geçen ilişkiye etki edebilecek başka değişkenlerin neler olabileceğini düşünmek çok kritik. Kahve örneğinden yola çıkacak olursak, kahve sağlığa faydalıdır başlığını gördüğümüzde ilk sormamız gereken soru “Hangi durumda faydalıdır?” olmalı. Bağlamı ve başka değişkenleri her zaman göz önünde bulundurmalıyız.
Eğer bilgiyi hazırlayıp insanlara sunan taraftaysak en anlaşılır ve en yalın bir şekilde bunu nasıl yapabileceğimiz üzerine kafa yormalıyız. Bilgili olmak çok kıymetli, ancak yaşadığımız çağda sahip olduğumuz bilgiyi karşı tarafa doğru ve anlaşılır bir şekilde aktarabilmek çok daha kıymetli.
