Kaç kişi tanıyorsunuz? Muhtemelen hiç saymamışsınızdır. Artık saymanıza gerek de kalmadı çünkü bu sayı belli oldu.
ABD’de Washington Üniversitesi’nde istatistik ve sosyoloji bölümlerinde dersler veren Dr. Tyler McCormick’in hesaplarına göre, bir insanın tanıdığı kişi sayısı 611.
Aslına bakılırsa bu sayı ABD için geçerli bir ortalama. Ancak McCormick herkes için tek tek hesapladığında da sayı 600 civarında çıkıyor.
McCormick’in geliştirdiği teknik, toplumu anlamak için istatistiğin nasıl kullanılabileceğine dair de ilginç ipuçları sunuyor.
Zira bu şekilde bir kişinin arkadaş sayısının yanı sıra belli bir yerdeki evsiz sayısını veya buna benzer erişilmesi zor toplulukların nüfuslarını belirlemek de mümkün.
Elbette “tanımak” oldukça geniş bir kavram ve farklı dereceleri var. McCormick’in kullandığı model ise spesifik bir tanıma dayanıyor.
YAKIN ARKADAŞ SAYISI 3, FACEBOOK ARKADAŞLARI 338
2021’de yapılan bir ankete göre, Amerikalıların aşağı yukarı yarısı, “Kaç yakın arkadaşınız var?” sorusuna “üç ya da daha az yanıtını” veriyor.
İngiliz antropolog Robin Dunbar, insanların ve diğer primatların beyin büyüklükleri üzerindeki araştırmalardan hareketle, bir kişinin en fazla 150 ilişki sürdürebileceğini öne sürüyor. “Dunbar sayısı” olarak da bilinen bu değer “tanıdıkları değil, kaliteli ilişkileri” kapsıyor.
Pew Research’ün gerçekleştirdiği bir araştırmaya göre ise yetişkin kullanıcıların Facebook’taki arkadaş sayısının ortalaması 338.
Ancak arkadaşınız olarak görmeseniz bile tanıdığınız insanların sayısının bundan çok daha yüksek olması muhtemel…
TANIDIK KAVRAMININ BELLİ KRİTERLERİ VAR
McCormick, birini tanımayı şöyle tanımlıyor: “Siz o kişiyi tanıyorsunuz, o da sizin isminizi ya da nasıl göründüğünüzü biliyor, ABD sınırları içine yaşıyor ve son iki yıl içinde aranızda bir tür temas yaşanmış.”
Bu geniş tanıdıklar grubu, az sayıdaki arkadaşlara nazaran oldukça önemli.
Sosyolog Mark Granovetter’ın 1973’te yayımlanan “The Strength of Weak Ties” (Zayıf Bağların Gücü) başlıklı makalesinde altını çizdiği üzere, sıradan bağlantılar ve tanıdıklar, iş ararken yakın arkadaşlara kıyasla daha fazla fayda sağlıyor.
LinkedIn’in beş yıl boyunca Tanıyor Olabileceğiniz Kişiler algoritması üzerinden yürüttüğü bir deney de benzer sonuçlara işaret etti.
Bu deney kapsamında bazı kullanıcılara kariyer yolculuklarında örtüşmeler olan ya da ortak tanıdıkları olan kişiler tavsiye edilirken diğerlerine daha ilgisiz oldukları kişiler önerildi. İkinci gruptaki kişilerin yeni bir iş bulma oranı ilk gruptakilerden çok daha yüksekti.
EN YAYGIN İSİMLER ÜZERİNDEN HESAPLANIYOR
Bu zayıf bağlarla kaç kişiye bağlı olduğunuzu tespit etmek çok kolay değil. Sonuçta hiçbirimiz oturup kaç tane arkadaşımız olduğunu saymıyoruz.
McCormick’in Princeton Üniversitesi’nden Matthew Salganik ve Columbia Üniversitesi’nden Tian Zheng’le birlikte kaleme aldığı makalede oturup saymak yerine zekice bir çözüm öneriliyor. ABD’de en yaygın kullanılan Michael, Stephanie, James gibi 12 ismi belirleyen uzmanlar, araştırma katılımcılarına bu isimleri taşıyan tanıdık sayılarını soruyor.
ABD Sosyal Güvenlik Kurumu’na göre, ülkedeki vatandaşların 3 milyondan fazlası yani yaklaşık yüzde 1’i Michael ismini taşıyor.
Bu da bir kişinin Michael isimli tanıdıklarının sayısının, tüm tanıdıklarının yüzde 1’i olması anlamına geliyor. Bir başka deyişle tanıdıkları arasında 8 Michael olan kişi aşağı yukarı 800 kişiyi tanıyor.
Aynı işlemi diğer yaygın isimlerle yapınca ortaya çıkan tahminler kullanılarak sonuç netleştiriliyor.
ASIL AMAÇ ULAŞILMASI GÜÇ TOPLULUKLARI SAYMAK
Bu yaklaşımın öncüsü 2001 yılında Florida Üniversitesi’nden Christopher McCarthy ve meslektaşlarıydı. O araştırmada katılımcılara 12 ismin yanı sıra Amerikan yerlisi, postacı, böbrek diyalizi hastası, dul, diyabetli gibi özellikler taşıyan tanıdık sayıları da sorulmuştu.
McCormick ise bir kişinin tanıdığının etnik kökenini ya da diyabetli olup olmadığını bilemeyeceği varsayımından hareketle sadece isimlere odaklanıyor.
Bu eğlenceli hesaplamanın asıl önemli yanı ise toplumu daha iyi anlamayı sağlayan bir istatistik tekniğinin ürünü olması.
McCormick’in geliştirdiği modelin asıl amacı evsizler gibi erişilmesi güç toplulukların sayısını hesaplayabilmek. Zira bu kişiler söz konusu olduğunda telefon anketi gibi standart teknikler işe yaramıyor.
Peki geniş bir örneklemin üyelerine, kaç tane evsiz tanıdıklarını sorarsanız ne olur? Katılımcıların sosyal ağlarının genişliğini tahmin edebildiğiniz takdirde, verdikleri cevaplara bakarak evsizlerin toplam nüfus içindeki yüzdesini de hesaplayabilirsiniz.
YENİ NESİLDE MICHAEL’LAR DAHA FAZLA
Son yıllarda araştırmacılar bu tekniği kullanarak seks işçilerinin sayısı, performans artırıcı ilaçların kullanım sıklığı, HIV riski taşıyan uyuşturucu bağımlıları, hatta dini kimlik grupları gibi ölçülmesi oldukça zor hatta imkânsız topluluklara dair tahminlerde bulundu.
Ancak bu tekniğin mükemmel olduğunu söylemek de mümkün değil. Pek çok ankette olduğu gibi burada da verilen yanıtların doğruluğu kontrol edilemiyor. Çünkü nüfus örneklemini karşılaştırıp kıyaslamaya yarayacak resmi bir tanıdık sayımından söz edemiyoruz.
Belli bir ismin ya da özelliğin ne sıklıkla görüldüğü de topluluğun özelliklerine göre değişiyor. Örneğin Michael isimli kişiler Robert’lardan ya da James’lerden daha genç. Üstelik geleneksel Batı Avrupalı isimleri, farklı etnik kökenlere mensup topluluklar söz konusu olduğunda işe yaramıyor.
BİLİNMEZLERİ DE HESABA KATMAK GEREK
Bir kişiyi erişilmesi güç kategorisine koyan davranışlarının çoğunu tanıdıkları da bilmiyor.
Örneğin uzaktan tanıdığınız bir kişinin hangi ilaçları ya da maddeleri kullandığını bilemiyorsunuz. Bu nedenle araştırmacılar bir madde kullanıcısının kaç tanıdığının bu durumdan haberdar olduğu gibi detayları da hesaba katmak zorunda.
McCormick ve diğer istatistikçiler farklı ırk ve yaş grupları için spesifik isimler belirleyerek tekniği mükemmelleştirmeye çalışıyor.
Sözün kısası şu anki hesaplamalarla elde edilen sonuçlar mükemmel değil. Ama bu durum zayıf bağlarla bağlı olduğumuz tanıdıkların iş hayatındaki ve toplumu anlamamızdaki rolünü ortadan kaldırmıyor.
The Wall Street Journal’ın “You Probably Know 611 People. Here’s How We Know.” başlıklı haberinden derlenmiştir.
