Beynimiz ve Biz: Zihnimiz Manipüle mi Ediliyor?

1990'ların başından itibaren görüntüleme cihazlarının (MR, Röntgen, EEG vb.) gelişimi ve özellikle fonksiyonel manyetik rezonans görüntülemenin (fMRI) icadı ile birlikte, beynin fonksiyonları daha anlaşılır hale geldi.

Geçmiş dönemde beyin arazları veya ameliyat esnasında ya da sonradan yapılan otopsilerle anlaşılmaya çalışılan beyin fonksiyonları, bu tür görüntüleme cihazları vasıtasıyla noninvazif (ameliyat yapmadan/kan akıtmadan) daha iyi, daha kolay anlaşılmaya başlanmış ve beyin için elde edilen bilgiler, daha önceki bilgilerle mukayese edildiğinde giderek katlanmıştır. Böylece, beyin fonksiyonları ile davranışlarımız arasında daha sağlıklı ilişkiler kurulmaya başlanmış, davranışlarımızın nedenlerini beyne bağlı olarak daha iyi anlamak mümkün olmuştur. Tabii ki, beyin görüntüleme dışındaki insan davranışları da gözetilerek bir bu davranışlar tahmin edilmeye ve nihayetinde bir amaç doğrultusunda yönlendirilmeye çalışılmaktadır.

Bu alanlardan biri de insanların satın almaya yönelimlerini inceleme açısından nöro pazarlama, nöro ikna adlarıyla tanıtılmaya başlanmıştır.

Burada kısaca nöropazarlamadan bahsederek şunları söyleyebiliriz.

Aslında nöropazarlama veya piyasada yaygınlaşan ifadeyle nöromarketing (Neuromarketing) bu zamana kadar insanların tüketim alışkanlıklarının dış gözlemler ve bunca zaman elde edilen pazarlama faaliyetlerinin, beynin daha yakından incelenmesi sonucu, bilinen klasik satın alma ve tüketim alışkanlıklarına göre daha isabetli satınalma/satma/seçme modelleri (reklam, kampanya, marka vs.) oluşturulmaya başlandı. Başka türlü söylersek, rasyonel olduğunu sandığımız seçimlerimizin duygusal karar vericileri yönlendirilmeye, hazzı en fazla alınan seçimlere doğru  kaydırıldı. Nöropazarlama konusunda yapılan çok sayıda araştırma da bunu desteklemekte, kişilerin satınalma kararını bilinçaltı düzeyinde verdiğini ortaya koymaktadır.

Bu araştırmaların artması ve elde edilen bilgiler, sadece nöropazarlama kademesinde kalmamış, ekonomiden (nöroekonomi), felsefeye (nörofelsefe), psikolojiden (nöropsikoloji), hukuka (nörohukuk), siyasal (nöropolitik) hayata kadar hatta dine kadar araştırma alanı bulmuştur

Bu çalışmalardan klasik hale gelmiş olanı ise Coca Cola ve Pepsi için yapılan tadım testleri idi. Bilinçli seçimlerde Coca Cola seçim üstünlüğünü götürürken, deneklerin gözü kapalı olarak yapılan tadım testlerinde Pepsi daha öne çıkmaktaydı. Yapılan çalışmalar, gözü açık seçimler ile gözü kapalı seçimlerdeki tadım testlerinde, beynin farklı yerleri faaliyete geçmekte ve seçimlerimizi etkilemektedir. Pepsi, günümüz reklamlarında, bu üstünlüğünü kullanmaktadır.

BİR SEÇİM KAZANMAK (*)

2007 senesinde Google ürün yöneticisi Dan Siroker, o  zamanlar senatör olan Barack Obama'nın Chicago'daki başkanlık seçim kampanyasına katılmak için izin aldı. New Media Analytics isimli bir ekibin başında olan Siroker, kampanyanın parlak kırmızı "BAĞIŞ YAP" düğmesini, Google analitik uygulamalarından birini kullanarak hayata geçirdi. Sonuç için muhteşemden başka bir şey söylenemezdi. Çalışmasının doğrudan sonucu olarak 57 milyon dolar ilave gelir sağlandı.

Tam olarak o düğmeye ne yapmıştı? 

Bilgisayar ekranının başındakileri A/B testine tabi tutmuştu. 

A/B testi şu şekilde işlemektedir: Bir şirket, belirli bir web sayfasının farklı şekillerini hazırlar. Bu sayfada farklı renk ya da resimleri dener, belki de bir haber başlığı için farklı başlıkları ya da ekrandaki nesnelerin farklı şekilde düzenlenmiş hallerini dener. Daha sonra sayfaya gelen ziyaretçileri rastgele olacak şekilde bu versiyonlara, genellikle eşit sayıda dağıtırlar. Bir kullanıcı kırmızı bir düğme görür, diğeri ise mavi görebilir ya da bir kişi BAĞIŞ YAP yazısını görürken diğeri KATKIDA BULUN yazısını görür. Daha sonra ilgili ölçütler (örneğin tıklanma oranı ya da kullanıcı başına elde edilen gelir) gözlemlenir. Bir süre sonra eğer istatistiksel olarak anlamlı etkiler beklenirse kazanan versiyon genellikle sabitlenir ya da bir başka deney için kontrol grubu haline gelir. Özetle, şirket tarafından hazırlanan sayfalardaki fotoğraflara, yazılara, yazılarda kullanılan karakterlerin puntolarına hatta tıklanacak düğmelerin renklerine kadar en çok ziyaretçi alan sayfa kombinasyonu,  sayfayı henüz görmemiş ziyaretçilere sunularak sayfa beğenisi ve varsa tıklanma sayısı veya bağış miktarı artırılır. Bir anlamda çoğunluğun beğeneceği sayfa formatı, deneme yoluyla bulunmuş ve uygulamaya konmuştur.

Obama'nın bağış sayfası açısından bakıldığında Siroker'ın A/B testleri oldukça aydınlatıcı. Kampanya sayfasına ilk defa gelen ziyaretçiler için BAĞIŞTA BULUN VE HEDİYE KAZAN'' düğmesi, hediyelerin kargo masrafları bağışçısı ait olmasına rağmen en iyi performansa sahip oldu. Uzun zamandır kampanyaya mektupla destek veren ve hiç para bağışlamamış kişiler içinse LÜTFEN BAĞIŞTA BULUNUN düğmesi en iyi performansa sahip olmuştu. Bunu belki de suçluluk duygusundan dolayı yapmışlardı. Geçmişte bağış yapmış kişiler için ise "KATKIDA BULUN'' düğmesi işe yaramıştı. Buradaki mantık belki de, daha önceden bağış yapmış kişilerin her zaman daha fazla katkıda bulunabilecekleriydi. Ve tüm durumlarda, Obama ailesinin basit bir siyah beyaz fotoğrafı, kampanya ekibini şaşırtacak bir şekilde diğer tüm fotoğraf ve videoları geride bırakmıştı. Tüm bu bağımsız optimizasyonları net etkisi devasa olmuştu. 

Son on sene içerisinde internet kullandıysanız, başka kişi veya kişilerin araştır/kullan probleminin bir parçası olmuş olabilirsiniz. Şirketler araştırma ve kullanma konusunda kendisine en fazla kazandıran kişilerin yanı sıra bununla eş zamanlı olarak kendisine en fazla para kazandıran şeyleri keşfetmek ister. Amazon ve Google gibi büyük teknoloji şirketleri 2000 senesinden başlamak üzere kullanıcıları üzerinde canlı A/B testleri uygulamaya başladı ve takip eden senelerde internet dünyanın en büyük kontrollü deney alanı haline geldi. Bu şirketler neleri araştırıyor ve neleri kullanıyorlardı? Cevabı tek kelimedir: sizi. Yani, farenizi hareket ettirip kesenizin ağzını açmanıza ne neden oluyorsa onu. 

Şirketler internet sitelerindeki gezinme seçeneklerini, konu başlıklarını, pazarlama e-postalarının zamanlamalarını ve hatta bazen gerçek özellik ve fiyatlarını A/B testine tabi tutmaktadır. Google arama algoritması ile Amazon alışveriş ve ödeme akışında şimdilerde anlatılmayan ve anlaşılamayacak kadar küçük test kombinasyonları vardır. (Google 2009 senesinde araç çubuklarından biri için 41 çeşit mavi tonunu test etmiştir). Bazı durumlarda herhangi iki kullanıcının aynı tecrübeyi yaşaması bile mümkün olmamaktadır. 

Facebook veri grubunun eski yöneticisi veri bilimci Jeff Hammerbabacher, Bloomberg Businesweek'e verdiği bir demeçte "neslimin en parlak zekaları insanların reklamlara nasıl tıklayabilecekleri üzerine kafa yormaktır" demişti. Hammerbabacher'ın konuyla ilgili görüşü, bu çeşit şeylerin kötü olduğu yönündedir. Ancak kimin bu konuda ne düşündüğünden bağımsız olarak internet, pazarlamacıların daha önceden hayal bile edemedikleri bir beğenme tıklanma biliminin deneysel uygulamasına imkan tanımaktadır

Elbette ki 2008 seçimlerinde Obama'ya ne olduğunu biliyoruz. Peki, onun niteliklerinin yöneten Dan Siroker'a ne oldu? Obama koltuğa oturduktan sonra Siroker batıya, California'ya döndü ve Google'dan arkadaşı Pete Koomen'le birlikte web siteler optimizasyon şirketi Optimizely'yi kurdu. 2012 başkanlık seçimiyle birlikte şirketin müşterileri arasında hem Obama'nın yeniden seçilmesi kampanyası, hem de rakip Cumhuriyetçi aday Mitt Romney kampanyaları yer almaktaydı. 

A/B testi, yoğun olarak kullanılmasının üzerinden yaklaşık on yıl kadar bir zaman geçtikten sonra artık gizli bir silah değildi. İşletmelerin ve siyasetin etkin bir şekilde yönetildiğinden emin olmak için kullanılan ana parçalardan biri olarak sistemlerde yer edinmişti. İnternet tarayıcınız açtığınızda gördüğünüz renklerin, resimlerin, yazıların ve hatta fiyatların -ve kesinlikle reklamların- kendisini size göre ayarlamakta olan bir araştır/kullan algoritmasından geldiğinden emin olabilirsiniz. Bu özel çok kollu canavar probleminde siz kumar oynayan kişi değilsiniz, siz büyük ödülsünüz.

A/B testi süreci zaman içerisinde giderek artan bir şekilde iyileştirilmiştir. En çok kabul gören A/B test yapısı -iki seçenek arasında trafiği eşit bir şekilde bölmek, belirli bir zaman periyodu için testi işletmek ve bundan sonra da tüm trafiği kazanan seçeneğe yönlendirmek- problemi çözmek için en iyi algoritma olmak zorunda değildir çünkü bu test kullanıcıların yarısının test sürdüğü sürece daha düşük kalitede olan seçenekte takılıp kaldıkları anlamına gelmektedir. Ve daha iyi bir yaklaşım bulmanın ödülleri muhtemelen oldukça yüksektir. Google'ın yıllık yaklaşık 50 milyar dolarlık gelirinin yüzde 90'ından fazlası ücretli reklamlardan gelmektedir ve çevrim içi ticaret her yıl yüzlerce milyar dolarlık hacme sahiptir. Bunun anlamı, araştır /kullan algoritmalarının internet etkin bir şekilde hem ekonomik, hem de teknolojik olarak güçlendirildiğidir.

                                                   *  *  *

İnternette herhangi bir sitede, öylesine dolaşıp, almak istediğiniz mal ve hizmetleri gözünüzün ucu ile bile olsa incelediğiniz, söz gelimi bir kitap satış sitesinde, ilginizi çeken kitapların kısa açıklamalarına göz attığınız veya bir akıllı telefonun özelliklerine ait bilgiyi edinmek istediğiniz ilgili sitelerde dolaştığınız oldu mu? Sonra, başka bir zamanda, internette gezinirken, belki de Facebook’ta, baktığınız ürün veya hizmetlerin tesadüfmüşçesine karşınıza çıktığı oldu mu? Böyle bir şeye denk geldiyseniz, aşağıdaki yazı ilginizi çekecektir.

TARGET MAĞAZALARI (**)

Adam, hışımla, Amerika’nın en meşhur mağazalar zincirinden biri olan Target Mağazasının Minneapolis banliyösünde bulunan mağaza şubesinden içeri girdi. Doğrudan, mağazanın müdürünün karşısına çıktı. Elindekini göstererek, “kızıma postayla bu geldi” diye çıkıştı.

Müdür, müşterinin ne getirdiğine bakınca, adamın kızına gönderilmiş olanın, Target Mağazalarının genel merkezi tarafından her sene milyonlarca kişiye yolladığı broşürlerden biri olduğunu görmüştü. Kapağındaki dünya tatlısı bebekler, bebek mobilyaları ve hamile giysileriyle son derece masum görünümlü bir broşürdü. Adam, “kızgın bir şekilde, “kızımı hamileliğe teşvik etmeye mi çalışıyorsunuz?” diye çıkışmıştı. Lisede okuyan kızı evli bile değildi.

Müdür özür dilemiş ve konuyla ilgileneceğimi söylemişti. Durumu, merkeze telefon açarak öğrendiğinde ise, çeşitli verilerin işlenmesi ile bilgisayar ortamında, tahmine dayalı mantıksal analiz yapan, istatistiksel sonuçları işleyen bir programın varlığını ve bu programın sonuçlarına göre de aday müşterilere broşür gönderildiği bilgisine ulaşmıştı.

Target Mağazaları, Amerika’da istediğiniz her şeyi bulabileceğiniz büyüklükte mağazalar olarak hizmet veriyor. Ancak müşteriler, ihtiyaçları olan her şeyi bulabiliyor olmalarına rağmen, sadece belirli ürünleri almak için genelde bu büyük marketlere gidiyor. (Mesela 6 ay yetecek kadar tuvalet kâğıdı almak için).

Birkaç gün sonra mağaza müdürü, rahatsız olan müşterisini arayıp ikinci defa özür dilemek istediğinde, kızın babası, “kızımla konuştum” dedi, “meğer evimde hiç haberim olmayan bir takım hadiseler yaşamıyormuş, doğum Ağustos’ta. Asıl ben size özür borçluyum.”

Ne olmuştu da, babasının dahi bilmediği bir kızın hamile olduğunu tahmin eden bir bilgisayar, hamilelikle ilgili bir broşürü, doğru yere göndermişti? Bilgiler nereden gelmişti?

Aslında olay, Target Mağazalar zincirinde, bu sistemde çalışmak üzere ve istatistikçi olarak işe alınan Andrew Pole adında kişinin çalışmalarıyla başladı. Andrew’un düşüncesi, belli bir müşteri aday kitlesinin alışveriş alışkanlıklarını incelemekti.

Yazılımın gizli ödevlerinden biri de hangi müşterileri hamile olduğunu tahmin etmekti. Gebe kadınlar daha önce hiç satın almadıkları tarzda ürünler almak zorundadır. Anne adayları, daha önce karşılaşmamış böyle durumlar, beraberinde kararsızlığa gider. Bu da müstakbel anneleri reklama, indirime ve onları Target mağazalarında alışveriş yapma yönünde teşvik edebilecek her türlü şeyi duyarlı kılar. Üstelik bebek beklerken Target'ten alışveriş yapmaya çalışan bir anne, mutfak alış verişlerini de oradan yapmaya karar verebilir hem de belki on yıllarca.

Yazılımlar sonucunda, Target’in hamilelikle ilgili öngörüleri rastgele tahmine göre çok daha tutarlıydı ama %100 kesinlik diye bir şey yoktu tabii ki. Arada birkaç yanlış tahmin kabul edilebilirdi. Ve arada yanlış tahmin yüzünden küplere binen müşteriler de olmuyor değildi.

Böyle bir sistem, müşterilerin Internet sitesi ziyaretlerinden, ana mağazalardan yaptıkları alışverişlerden, müşteri hizmetlerini aramalarından, mağazalar tarafından verilen indirim kartlarından, kullandıkları kredi kartlarından, kullandıkları kupon ve indirimlerden edinilen bilgileri bir araya topluyordu. Bir yazılım vasıtasıyla bu veriler istatistik modellerle didik didik ediliyor, bu sayede perakendeci firmanın bireysel müşterilerinin gelecekteki davranışlarına dair müşteriye özel tahminlerde bulunabiliyordu.

Özellikle Amerika’da, şirketlerin, müşterileri ile ilgili bilgi sahibi olma gayretleri on yıllardır devam ediyor. Aynı zamanda sizin politik görüşünüz, ekonomik durumunuz veya satın alma davranışlarınızla ilgili bilgilerinizi başka kaynaklardan satın alarak her bir müşteri ile ilgili mümkün olduğunca detaylı bilgiler topluyor. Keza, ülkemizde de, “kredi notumuz”, çeşitli bankaların bu yollarla elde ettiği ortak veriler sonucunda oluşturuluyor.

Bütün bu karmaşık bilgileri anlamlı hale getirenler ise matematikçiler ve istatistikçiler. Temelde amaç, insanların satın alma davranışlarını incelemek ve karar alma süreçlerinde nelerin etkili olduğunu bulmak.

Düşünün ki, insanoğlunun düştüğü şu yeni duruma bakıp bir mağazanın kullandığı bilgisayar programı, bir kadınım bebek beklediğini tahmin edebiliyor ama kendi babası edemiyor. Acaba burada algoritmalarımızın zekâsına mı yoksa kendi türümüzü dinlemeyi anlamakta ne kadar berbat olduğunuza mı hayret etmek lazım?

Tahminde dayalı mantıksal analiz, bir yazılımın, geniş veri istekleri için de herhangi bir insanın fark edemeyeceği bağlantılar bulabileceğini söyler bu bağıntıların altında görülebilen nedenler veya mantıklar olmayabilir.

Peki Target Mağazalar Zinciri bu tahminleri nasıl yapıyordu? Target’in hamile tahmin algoritması, 25 ürün üzerine kuruluydu.

Bu ürünlerin hiç biri tek başına bir anlam ifade etmiyor olabilir. 50 yaşında bekar biri de söz gelimi hamilelerin kullandığı çinko hapı alabilir. Ama bu 25 ürün içinden bir çok alışveriş yapan bir kadın müşteri büyük ihtimalle “hamile” demektir. Üstüne üstlük Target sadece hangi müşterisinin hamile olduğunu tahmin etmekle kalmıyor bir-iki haftalık hata payıyla doğum tarihini de tutturabiliyor.

Target, hamile kadınların kokusuz losyonları daha büyük kutularda aldıklarını, yapılan alış verilerden biliyor. Keza, 20 haftalık hamile olan kadınların kalsiyum ve magnezyum gibi vitaminleri daha fazla kullandıklarını fark ediyor. Aynı şekilde doğum tarihi yaklaşan kadınların ise çok fazla miktarda el temizleme kremi, kokusuz sabunlar veya büyük boy pamuk aldıkları gözlemleniyor. Bu şekilde ürün grupları ile kadınların hamilelik süreleri de hemen hemen tahmin edilebiliyor. Sonuç olarak amaç, kadınların hamilelik dönemlerine göre, ihtiyaçları olabilecek ürünlerin bulunduğu katalogları veya indirim kuponlarını onlara postalamak

Tahmine dayalı böyle bir analiz, zihin okumadır aslında. Fakat burada hedef sizi şaşırtmak değildir zira bunu kullanan kurumlar, aklınızdan geçenlerin tahmin edildiğini ya da zihninizin manipüle edildiğinizi bilmenizi istemez. Bir rivayete göre Visa (kredi kartı şirketi), evli ve kredi kartı sahiplerinden boşanma ihtimali yüksek olanları da önceden öngörebiliyor, borç ödeme öngörülerinde bulunabiliyor ve limit ayarlamalarını buna göre de yapabiliyormuş. Elbette ki Visa’nın bu durumu, ilgili çiftlere haberdar etmediğinin, çünkü bunun pek de akıllıca olmayacağını söylemeye gerek yok herhalde.

Target yöneticilerinden biri şöyle diyor gebelik ürünleri sayesinde, bazı kadınların kötü tepki verdiğini öğrendik. Sonra göndereceğimiz kataloglarda, bebek ürünleri arasına hamile kadınlardan almayacağını bildiğimiz şeylerle ilgili reklamlar koymaya başladık ki bebek reklamları rastgele görürsün. Söz gelimi, bebek bezinin yanında çim kesme makinesi reklamı koyduk. Bebek giysilerinin yanına şarap kadehi için indirim kuponu koyduk, böylece bütün ürünler sanki rastgele seçilmiş gibi oldu. Hamile bir kadının, takip edildiğini hissetmediği sürece o kuponları kullandığını gördük. O sanıyordu ki, mahalledeki diğer müşterilere gönderilen broşürlerde de aynı ürünler var. Müşteriyi irkiltmeyeceğimiz sürece taktik işe yarıyor.

Tüketici davranışı ekonomik ihtiyaç kılıfındaki dürtüsel alışverişlerden oluşur. Bir şey satın alırken onu satın alacağınızı her zaman önceden bilmeyiz. Dolayısıyla birilerinin yapacağımız alışveriş önceden tahmin edebiliyor olması fikri güzel hatta tuhaf gelebilir. Halbuki bir müşteri, alış veriş için bir dükkana gittiğinde, dükkan sahiplerinin, müşterilerine önerilerde bulunduğu zamanlarda kimse şikayet etmezdi. Bugünün farklarından biri, günümüz dijital önerilerinin, basit olduğunu bildiğimiz bir algoritmadan geliyor olmaları. Bu da istek ve kararlarımızın ne kadar mekanik olabileceğini akla getiriyor.

Yeni tahmin uygulamaları sadece mahremiyet kavramını değil, özgürlük kavramına da sığmıyor. Tüketici toplumlarında özgür iradenin ifadelerinden biri alışveriştir. Peki bir internet sitesi hangi ayakkabıdan ya da filmler hoşlandığını biliyorsa özgür irademiz daha mı az olmuş oluyor?

Gelelim özete: 2002 yılında istatistikçi Andrew Pole işe alındığında Target’ın gelirleri 44 milyar dolardı. 2010 yılında bu rakam 67 milyar dolara çıktı. Pole terfi ettirildi. Şu sıralar konferanslara konuşmacı olarak davet ediliyor.

Ne dersiniz, gün içinde hatta geleceğimizi etkileyen kaç kararı irademizle alıyoruz? Yoksa, aldığımızı mı sanıyoruz?

Alıntı yapılan kaynaklar:

*   Hayatımızdaki Algoritmalar, Brian Christian/Tom Griffiths, Boyner Yayınları

** Alışkanlıkların Gücü, Charles Duig, Boyner Yayınları