Bu yazıda amacım dijital beşeri bilimler alanında kendini geliştirmek isteyenlere ücretsiz ve açık erişimi olan Summer Institute in Computational Social Science (SICSS) ’ın eğitimlerini ve bu yaz katıldığım SICSS Howard Mathematica’daki adil teknoloji kapsamındaki konuşmaları tanıtmak.
Kurucuları Chris Bail ve Matthew J. Salganik olan SICSS, 2017’den beri dünyanın birçok kentinde her yıl yaz okulu düzenlemektedir. Pandemi sonrasında bazı lokasyonlarda eğitimler online verilmeye başlandı ve benim katıldığım SICSS Howard Mathematica’da bunlardan biriydi.
Bu eğitimlerin tekrar düzenlenmesine bir yıl olduğu ve tüm imkanların hali hazırda online erişiminize açık olduğunu düşünürsek başvuru sürecini beklemeden bu imkanlardan aşağıda belirteceğim yönlendirmeleri dikkate alarak yararlanabilirsiniz.
1. Bit By Bit, Matt Salganik
Öncelikle ilk tavsiyem Bit By Bit: Social Research in the Digital Age kitabını baştan sona okumanız. Matthew Salganik bu kitapta Bilgisayar Tabanlı Sosyal Bilimi bir toplumsal hareket olarak gördüğünü ve bu birlikteliğe birçok farklı kesimi katabilmek için bu yeni nesil bilimin tanımının sınırlarını geniş tuttuklarını söylüyor. Bu bakış açısı bize SICSS’in arkasındaki tüm emeğin sebebini açıklıyor. Kitapta sosyal bilimlerdeki nitelikselden niceliksele tüm yöntemlerin dijitalin sunduğu imkan ve kısıtlarla yeniden ele alınması çok kıymetli. Ayrıca dijital bilim yöntemleri kullanılan araştırmaların kitap boyunca sık sık gündeme getirilmesi, okuyucunun zihninde bu yöntemlerin yarattığı imkanları somutlaştırıyor.
Kitabı online okumak için tıklayınız
Salganik’in kitabını anlattığı konuşmalara ulaşmak için tıklayınız
Yazarın daha derin tartışmalara girmesi sebebiyle Bit By Bit: Social Research in the Digital Age kitabının okunmasını tavsiye ederim.
2. Kodlama
SICSS’in eğitimlerinde öğretmek istediği yazılım programı R. Chris Bail’in anlatımıyla Temel R, ham veriyi daha kullanışlı hale getirme, veri görselleştirmesi, tem programlama, ve modelleme eğitimlerine ulaşmak için tıklayınız
Ayrıca Bail’in yine anlattığı ikinci ve özellikle üçüncü gündeki metin analizleri eğitimleri çok geliştirici. Videoları izlerken “Annotated code”kısmından kodlamları takip edebilirsiniz. Bu sayfalara videolara göre daha yeni bilgileri içeriyor.
Özellikle R for Data Science kitabında tüm bu ilgili bölümlere çalışmak ve quizleri çözmek kodlamaları yaparak öğrenmenizi sağlar.
R for Data Science’a ek olarak kullanabileceğiniz kaynaklar:
Learn R bilgisayarınıza programı yüklemeden de yararlanma imkanı sunuyor.
Sitede kısa bilgilerden sonra hemen alıştırmaları çözebileceğiniz kod yazma ekranı mevcut. Uygulama esnasında yapılan yanlışlıklar ekranda çıkan soruların cevaplarına bakılarak keşfedilebiliyor.
3. Adil Teknoloji
Howard Üniversitesi veri analistlerinin hem verinin toplanması hem de analiz süreçlerinin adil bir şekilde yürütülmesini önemsemekte. Bu nedenle eğitimin pek çok aşamasında VaryCSS , CiteBlackWomen, MITRE gibi sivil toplum kuruluşlarına yer verildi. Ayrıca eğitimde bu bakış açısıyla yapılan çalışmalar paylaşıldı.
Bu doğrultuda:
BCT Partners büyük veriyi kullanarak analizlerde farkına varılmayan önyargıların önüne nasıl geçilebileceğini gösteren yöntemlerini;
André Brock, Batı teknokültürünün günümüzde metaverse üzerinden algoritmasnın nasıl “beyaz erkek” üzerine kurulu olmaya devam ettiğini;
Courtney D. Cogburn, VR gözlüklerle siyahilerin hayatını beyazlara tecrübe ettirerek deney yaptıkları “1000 Cut Journey” projesini anlattı.
Adil teknoloji üzerine SICSS Howard Mathematica’da yapılan diğer konuşmalara ulaşmak için tıklayınız
Rumeysanur Erikli Doğan
Sosyoloji
Doktora Adayı
Marmara Üniversitesi