1. Em Hemû Dikevin Heman Xefkê
Hişê Çêkirî (HÇ). Tu telefonê hildigirî destê xwe. Li ser rûpela te vîdyoyek digere. Li yekî neheqî hatiye kirin. An jî yekî tiştekî pir acizker gotiye. Xwîna te germ dibe. Tu li şîroveyan dinêrî, her kes hêrsbûyî ye. Tu jî tiştekî dinivîsî. Belkî hevokeke tûj. Belkî tu dibêjî “heq kir.”
Haya te jê tune, lê te hêdîka sotemenî avêt makîneyekê. Makîneyeke ku bi hêrsa te dixebite.
2. Çima Hêrs Dikeve Karê Platforman?
Vîdyoyeke pisîkê te 3 saniye li ser ekranê digire. Lê naverokeke ku te hêrs dike te deqîqeyan li wir dihêle. Tu şîroveyan dinivîsî, tu li benda bersivan disekinî, tu agahdariyan kontrol dikî, tu dubare û dubare têketinê dikî.
Lêkolîneke di sala 2024an de hat weşandin eşkere kir ku algorîtmaya Twitterê ya li ser bingeha têkiliyê, parvekiriyên ku hêrsê dihewînin bi awayekî berçav pêşve dike. Lêkolîneran tesbît kir ku bikarhênerên ku naverokên ji aliyê algorîtmayê ve hatine hilbijartin dixwînin, astên hêrs, xemgînî û endîşeya wan bi awayekî berçav zêde bûne.
Lêkolîneke din a balkêş ji aliyê William Brady û Molly Crockett ji Zanîngeha Yaleê ve li ser 12,7 milyon tweetan hat kirin encameke sosrettir da: Dema bikarhêner hêrsa xwe diyar dikin, bêhtir ecibandin û parvekirinan werdigirin, ev jî wan bi demê re şertdarî dike ku hê bêhtir hêrsê nîşan bidin. Crockett vê rewşê wiha kurt dike: “Modela karsaziya medyaya civakî ji bo zêdekirina têkiliya bikarhêneran hatiye avakirin. Zêdebûna hêrsa sincî jî encameke rasterast a vê yekê ye.”
Hêrs, hesta herî zeliqok e. Û algorîtma ji naveroka zeliqok hez dike. Çimkî dema ekranê, tê wateya hatina ragihandinan.
3. Êdî Algorîtma Te Li Dijî Kê Pal Dide?
Hişê çêkirî te nas dike. Dizane tu ji çi aciz dibî, tu ji kîjan ramanê dûr disekinî, tu li hember kîjan komê hêrsê dihewînî. Paşê wê komê datîne pêşiya te. Mînaka herî xerab, vîdyoya herî kirêt, gotina herî provokekar hildibijêre û tîne pêşiya te.
Armanc sade ye: Te aciz kirin. Te provoke kirin. Te qehirandin! Çimkî mirovê hêrsbûyî nafikire, parve dike. Napirse, şîroveyan dinivîse. Êrîşî aliyê din dike, aliyê din jî êrîşî wî dike. Û her kes bi hev re ketiye nava şer, platform jî RAGIHANDINAN nîşan dide.
4. Çanda Lînçê: Xetereyek Ku Di Nava Me Hemûyan de Mezin Dibe
Berê mirovê ku xeletî dikir hişyarî distend. Niha lînç dibe. Hişê çêkirî, ji bo ku mirovekî bixe ser textê hedefê, li benda çirûska herî biçûk dimîne. Gotineke şaş hat fêmkirin, vîdyoyeke ji çarçoweya xwe derketî, tweeteke berî salan hat avêtin…
Algorîtma vê naverokê pêşî nîşanî komeke biçûk dide. Eger hêrs belav bibe, nîşanî bêhtir kesan dide. Di nava saetan de bi hezaran kes êrîşî heman mirovî dikin. BELKÎ JI SER NÛÇEYEKE BERÊ. Piraniya wan nizane çima êrîş dike. Lê algorîtma dizane: Wê gavê her kes li ser ekranê ye, ragihandin tên nîşandan. Jîngeh vediguhere mala BBG (yekî li me dinêre).
Lêkolîn nîşan didin ku bûyerên lînça serhêl veguheriyane “çandekê.” Tevgerên wek biçûkxistin, nefretkirin, dervekirin, biyanîkirin û cezakirin her roj zêde dibin. Lêkolînên akademîk ên li ser çanda lînçê eşkere dikin ku ev mecra veguheriye qada nefreteke komî û tirs û sawê.
5. Tundî Çawa Asayî Dibe?
Piştî demekê, vîdyoyên nîqaşan li ser ekranê êdî bes nakin. Algorîtma dozê zêde dike. Do tengezariyeke asayî ji te re bes bû, îro vîdyoyên pevçûnan dest pê dikin. Sibê tu yên hê hişktir bigerî.
Di psîkolojiyê de ji vê re “bêhestbûn” tê gotin. Lêkolîneke li Zanîngeha Marmarayê hatiye kirin nîşan dide ku rûbirûbûna domdar a naverokên tundiyê li ser medyaya civakî, wan naverokan ji çarçoweya wan dûr dixe û bêwate dike. Pispor diyar dikin ku rûbirûbûna domdar bersivên hestyarî yên temaşevanan difetisîne, hestên wek hêrsbûn, xemgînbûn, dilpêşewitîn û empatîyê kêm dike. Mirov pêşî dibe temaşevan, paşê di şîroveyan de piştgiriyê dike, paşê dibêje “heq kir.” Di dawiyê de tundiyê wek asayî, hetta wek pêwîst dibîne. Ango dibe qurbanê tundiyê! Qurbanekî ku piştgiriya tundiyê dike.
6. Ev Tundî Tenê Li Ser Ekranê Namîne
Hêrsa ku li ser ekranê dest pê dike, li wir namîne. Lêkolîn nîşan didin ku mirovên li ser medyaya civakî rûbirûyê hêrsê dibin, dikarin di jiyana rast de hê êrîşkertir tevbigerin. Nîqaşên malbatî zêde dibin. Bêhntengiya li trafîkê kêm dibe. Silavdana bi cîranan re diqede.
Lê li vir xaleke girîng heye: Em di vê nivîsê de dijminî naafirînin, em pirsgirêkekê nîşan didin. Armanc ne ew e ku em bibêjin “platform xerab in, em baş in.” Armanc ew e ku em vê xefka nedîtbar a ku em hemû tê de ne ferq bikin. Belkî jî algorîtmayê re nîşan bidin ka riya rast kîjan e. Beriya her tiştî, algorîtma ji aliyê dijminên me yên ji fezayê ve nehatiye çêkirin—ji aliyê hin ji me ve hatiye çêkirin.
7. Em Çi Bikin?
Ev nivîs dermankirinê pêşniyar nake; dermankirin kesane ye û heke pêwîst be divê bi şêwirmendekî re were şêwirîn. Lê hişyarî destpêka her tiştî ye. Li vir gavên ku tu dikarî bavêjî hene:
- Berî ku tu bertek nîşan bidî, 10 saniye BISEXINE! Algorîtma ji te berteke yekser hêvî dike. Berteka xwe bi aqilmendî dereng bixe. BIFIKIRE! Ma ev naverok bi rastî hêjayî hêrsbûnê ye?
- Tetîkên hêrsa xwe binase. Kîjan mijar te aciz dikin? Bizane ku algorîtma tam wan datîne pêşiya te. Amade be.
- ALGORÎTMAYÊ JI BO FÊMKIRIN Û KONTROLKIRINA HÊRSA XWE BI KAR BÎNE.
- Ji şopandinê derkeve, bêdeng bike, hetta asteng bike. Qutkirina girêdanên bi hesabên ku te tim hêrs dikin, azadker e.
- Algorîtmayê xwedî neke. Li naverokên hêrsbar tik neke, şîroveyan nenivîse, parve neke û ECIBANDINÊ NEKE. Eger tu wê birçî bihêlî, ew lawaz dibe. PAŞÊ TÊ SER RÊ. NÎŞANÎ WÊ BIDE KA PATRON KÎ YE.
- Derkeve dinyaya rast. Tu şerê li ser ekranê nikare şûna çaya bi hevalekî re were vexwarin bigire. DERKEVE NAVA MIROVAN.
- Eger tu mubalexeyekê hîs dikî, bisekine û bipirse! Eger tu di xwe de an di yekî nêzîk de hêrsa zêde, bêhntengî an bêhestbûnê ferq dikî, pêşî ji xwe bipirse. Paşê bi yekî jêhatî yê bawer re şêwir bike. Heke pêwîst be, wergirtina piştgiriyê ji şêwirmendekî ne tiştekî şermê ye, berevajî, mêraniyek e.
Hêrs kelûpeleke firotinê ye û her roj bi milyonan mirov hêrsa xwe belaş didin. Tu nikarî pereyê xwe bistînî, lê hêrsa xwe jî nede. Ew ya te ye. Nehêle ew wê bikirin. Nehêle kesekî hêrsê bifiroşe te. Nebe hemalê qehrê!
Spas.
Çavkanî
- Pandey, S. & Milli, S. (2024). Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content on Social Media. CloudResearch. https://www.cloudresearch.com/resources/blog/social-media-algorithm-impact/
- Brady, W. & Crockett, M. (2021). ‘Likes’ and ‘shares’ teach people to express more outrage online. Yale University. https://news.yale.edu/2021/08/13/likes-and-shares-teach-people-express-more-outrage-online
- Yumrukuz, Ö. (2017). Şiddete Karşı Duyarsızlaşma ve Sosyal Medya İlişkisi Üzerine Bir İnceleme. Marmara İletişim Dergisi, 28, 89-106. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/378749
- Erem, H. Ö. (2024). Sosyal Psikolojik Açıdan Linç Kültürü. Nesne Dergisi. https://www.nesnedergisi.com
- Sosyal Medyada Kitle Psikolojisi ve Linç Kültürü (2023). Kritik Dergisi. https://dergipark.org.tr/tr/pub/kritik/article/1347651
