Salgın döneminde yanlış bilgi yayılımı inanılmaz bir hızla arttı. Yapılan son araştırmada kitle iletişim araçlarının ve enfeksiyon önleme bilgilerinin, salgının yayılım hızı üzerindeki etkileri araştırıldı. Sonuçlar ilginç.

Salgın hızıyla yanlışın kıyası
Bilhassa Covid-19 salgınıyla birlikte sosyal medyadaki yalan haber sayısı arttı. (Fotoğraf: Unplash)

Covid-19 salgınında da gördüğümüz gibi, bir salgın (ve hatta herhangi bir felaket) ortaya çıktığında, halk arasında yayılan sadece enfeksiyon olmuyor. Vakalar arttıkça; hastalığın ne olduğu, nasıl tespit edileceği ve nasıl önleneceği hakkında bilgiler, bu salgından etkilenen (veya yakın gelecekte etkilenme riski olan) bölgelerdeki insanlar arasında da hızla yayılıyor. Hani kelle paça yiyerek veya buruna tuzlu su çekerek SARS-CoV-2’yi durdurabileceğimizi iddia edenleri hatırlıyorsunuzdur… Salgının şu anda içinde bulunduğumuz gibi ileri bir evresinde bile, aşı karşıtları gibi bilim düşmanları, aşıların geliştirilmesinden önce katiyen inanmadıkları Covid-19 ölü sayılarını veya “Uzun Covid” olarak bilinen, aylarca semptom yaşayan vakaları, şimdilerde “aşının etkileri” olarak pazarlamaya devam ediyorlar – ve epey de insana bu yalanı yutturuyorlar. Yalan, zor olanı kabullenmek istemeyenlere çok kolay satılabilen bir emtia.

YANLIŞ NE HIZLA YAYILDI?

Bununla birlikte, salgınların seyri ile doğru ve sahte bilgilerin halka yayılma dinamikleri arasındaki etkileşim hakkında halen nispeten az şey biliyoruz. Örneğin az önce bahsettiğim, kelle paça veya buruna tuzlu su seçmek gibi saçma sapan “tedavi ve önlem” yöntemleri halk arasına nasıl, ne hızda yayıldı? Ve ne oldu da artık (başta buna inananlar da dahil) kimse bunları ciddiye almıyor? O zamandan bu zamana bu kitlenin bilgi durumunda tam olarak neler değişti? Öte yandan işe yaradığı bilinen aşı, maske, mesafe gibi önlemlerin veya onaylanan ilaçlı tedavi yöntemlerinin toplumda yayılım dinamikleri neler? Bunları çok iyi bilmek zorundayız ki hem sonraki pandemilerde hem de pandemi boyutunda olmayan diğer salgınlarda doğru yöntemleri kullanarak, en kısa sürede en geniş kitleye doğru bilgileri ulaştırabilelim ve sahte bilginin yayılımının önüne geçebilelim. Ancak şu ana kadar bu amaçla geliştirilen yöntemler fazlasıyla kısıtlıydı.

Chaos dergisinde geçtiğimiz günlerde yayımlanan bir makalede, bu sorunu gidermek isteyen araştırmacılar, salgınlar gibi ürkütücü olaylar sırasında güvenilir bilginin nasıl daha iyi yayılabileceğini anlamak için yeni bir model geliştirdiler. Araştırmacıların modeli, iki farklı bilgi katmanı arasındaki etkileşimleri bir arada ele alıyor: Birincisi, insanlar arasındaki fiziksel temas yoluyla yayılan hastalığın bulaşmasıyla ilgili bilgi katmanı. İkincisiyse, enfeksiyonun önlenmesinde yapılması gerekenleri anlatan pozitif bilgileri ve yapılmaması gerekenleri paylaşan negatif bilgileri bir arada barındıran sosyal ağlarla ilişkili bilgi katmanı. Hem salgının hem de bilginin halk arasında yayılımını eş zamanlı olarak modelleyen bu teori, kitle iletişim araçlarının ve enfeksiyon önleme bilgilerinin, salgının yayılım hızı üzerindeki etkilerini tahmin edebiliyor gibi gözüküyor.

MARKOV ZİNCİRLERİ

Bu, kulağa ilk etapta basit geliyor olabilir: Ancak model, “mikroskobik Markov zincirleri” adı verilen görece yeni bir teknik kullanarak, bize hastalığın salgına dönüşme eşiğini hesaplamak için kullanılabilecek bir dizi denklem veriyor. Markov zincirleri, her bir olayın gerçekleşme ihtimalinin sadece ve sadece kendisinden önce gelen olaylar tarafından belirlendiği stokastik bir modeldir ve bilimde (örneğin matematiksel evrimsel biyolojide) yaygın olarak kullanılır. Bu zincirleme modelin “mikroskobik” versiyonunda ise her bir olay biriminin de kendi içinde bir zinciri vardır ama her bir olay, yine büyük zincirler silsilesinin öngörülebilir bir parçasıdır. Bu sayede çok daha granüler ve spesifik hesaplamalar yapmak mümkün olmaktadır.

Bu hesaplamanın merkezinde, enfekte olma ile iyileşme arasındaki zaman gecikmesi yer alır. Çünkü hastaların bir enfeksiyondan kurtulması ne kadar uzun sürerse, o hastanın iyileşme olasılığı o kadar düşüktür. Bu da hastalığa yönelik genel olarak daha düşük bir iyileşme oranına yol açar ve dolayısıyla o hastalığın ortaya çıkma (ve salgına dönüşme) ihtimalini arttırır.

Bununla birlikte, etkili önleme uygulamalarının yaygınlaştırılması ve kitle iletişim araçlarının iyiye kullanılması (örneğin doğru bilgilerin daha hızlı yayılıp yanlış bilgilerin daha hızlı engellenmesi), hastalığın salgına dönüşme eşiğini yükselterek enfeksiyonun yayılmasını daha da zorlaştırabilir. Araştırmacıların modelinde bu, iyileşme hızının artmasıyla ve dolayısıyla genel olarak iyileşme oranlarının artmasıyla simüle edildi.

Bana kalırsa araştırmanın en çarpıcı sonucu, kitle iletişim araçlarının iletişim hızını artırarak, örneğin kişilerin birbirine mesaj iletme hızını artırarak, salgını önlemenin her zaman mümkün olmadığını görmeleri… Bu, benim de tamamen beklediğim bir şey; çünkü bilgi aktarım hızının inanılmaz yüksek olduğu sosyal medyalarda (örneğin Twitter’da) sahte ve negatif duyguları tetikleyen kısa bilgiler, doğru ve derinlemesine analizlerden her zaman daha hızlı yayılır. En nihayetinde sindirip, öfkelenip, paylaşmak; okuyup, anlayıp, düşünmekten her zaman daha hızlı yaşanır. Dolayısıyla sadece kitle iletişim araçlarının hızını artırarak olumlu sonuç almayı beklemek hayalperestlik olur.

İLETİLEN VERİDEKİ KALİTESİZLİK

Bu, tarihsel olarak böyle değildi: Örneğin gazete gibi aşırı yavaş iletişimden sonra çıkan radyo ve televizyon gibi teknolojik aletler gerçekten de kaliteli veri iletimini hızlandırdı ve artırdı; dolayısıyla medeniyete genel olarak olumlu bir katkı sağladı. Ancak bu hızı sosyal medya gibi araçlarla daha da çok artırdığımızda, eşit miktarda fayda elde etmiyoruz ve bir noktadan sonra artık daha kaliteli veri iletimi alamıyoruz. Tam tersine, iletilen verilerin kalitesi giderek düşmeye başlıyor. Araştırmacılar da bu öngörüyü doğrulamış gözüküyorlar.

Bu çalışmayı kaliteli kılan bir detaysa, oldukça üst düzey matematikten faydalanarak, son derece karmaşık ve disiplinler arası bir sorunu çözebileceğimizi göstermesi. Bir kez bu modeller sağlam bir biçimde inşa edildikten sonra, zamanla üzerine ek katmanlar (örneğin nüfus hareketliliğinin veya aşılamanın etkisi) eklenebilir. Böylece her adımda biraz daha gerçekçi modeller inşa edebiliriz. Araştırmacılar da sonraki iş olarak bunu yapmayı planlıyorlar.

Tamamen alakasız amaçlarla yola çıkan bu çalışma da bana bir kez daha “yavaş sosyal medya” şiarının önemini hatırlatıyor. Cem Yılmaz’ın espri yollu söylediği gibi: “(İletişimde) Hız, sizin düşmanınız.” Teknolojik aletlerin birbirine bağlılığı, dolayısıyla insanların kitlelere bağlantısı arttıkça, daha hızlı bilgi aktarımı yapmak ve “ilk paylaşan olmak” adına giderek daha fazla hata yapıyoruz; hata yapmayı normalleştiriyoruz. Hele ki anonim hesapların verdiği güven ve bot hesaplar gibi teknolojilerin kattığı sahte popülerlik de işin içine girince, dürüst bir şekilde iş yapmaya çalışanların sahtekarlarla yarışması imkânsız hale geliyor.

Bu nedenle despot amaçlarla değil, samimi bir şekilde şapkayı önümüze koyup sormamız gerekiyor: Medeniyetimizin geleceğinde, özellikle de bu yazıda konuştuğumuz kriz anları bakımından düşünecek olursak, sosyal medyadan tam olarak ne bekliyoruz?