Bu tür araştırmalar verili hale dair bulgu ve bilgi üretir. Yapılan şey tarihin bir anında toplumun nabzını ölçmek, algı ve beklentilerini anlamaya çalışmaktır. Bir fotoğraftır veya röntgendir ortaya çıkan.

O fotoğrafı araştırmanın yapıldığı zamanın bağlamından, güncel toplumsal, ekonomik ve siyasal iklimden bağımsız değerlendirmek mümkün değil. Zamandan ve güncel atmosferden ayırarak ya da bunları dikkate almadan değerlendirme yaptığımız zaman topluma dair yanlış kanaatlere varmak mümkün. Örneğin Abdullah Öcalan’a bebek katili diyen ve aynı zamanda iktidar destekçisi de olan önemli büyüklükte muhafazakâr ve milliyetçi bir küme var. Eğer üç ay önce bir araştırma yapsaydık, aynı kümenin Öcalan ya da Kürt meselesine dair kanaati ile bugün, Bahçeli’nin çıtayı yükselterek açtığı açılım tartışmaları ışığındaki pozisyonları arasında oransal farklar olurdu. O nedenle zaman ve bağlam topluma dair bulguları da yorum ve değerlendirmeleri de etkileyebilir.

Veri Enstitüsü’nün araştırması bu zaman aralığında ve bu ulusal, bölgesel ve küresel dinamikler içinde “değerlerin” eskisi kadar açıklayıcı olmadığını gösteriyor.

Aynı zamanda göç, devleşen ilçeler, kente dönüşen kasabalar, metropolleşme gibi hala güçlü biçimde yaşanan hareketliliğin pratiklerde benzeşmeyi çoğalttığını söyleyebiliriz. Yanı sıra teknolojik sıçramanın gündelik hayat pratiklerindeki etkisi nedeniyle de sosyal medya, internet alışverişi veya internet bankacılığı gibi alanlarda pratiklerde kayda değer yoğunlukta değişim ve aynı zamanda benzeşme gözleniyor.

Bu nedenle zaman, mekân ve güncelin ürettiği atmosferdeki değişimler yalnızca değerleri değil modernlik gibi kavram ve tanımların da göreceliliğini, değişkenliğini gösteriyor. Dünün modernlik tanımı içindeki ayrıcalıklı görülen pratik, tercih ve eylemlilik bugünün sıradanlığı haline dönüşüyor. Yalnızca modernlik de değil birçok kavram, model, şema, kategori anlamlılığını yitiriyor.

Geleneksel kategorileştirme gerçeği yakalamakta yetersiz

Araştırma bulgularını analiz ederken, sahip olduğumuz veri yığınlarını anlamaya, anlamlandırmaya ve değerlendirmeye çalışırken bazı kategoriler, şemalar kullanıyoruz. İlk adımda demografik farkların elimizdeki verilerdeki ve araştırmanın bulgularındaki pozisyonlarına, tercih ve tutumlarına bakıyoruz. Kadın-erkek, genç-yaşlı, üniversite eğitimliler-lise eğitimliler, ev kadınları-emekliler-beyaz yakalılar-mavi yakalılar gibi demografik alt kümelerin araştırılan konudaki ya da elimizdeki verilerdeki farklılıklarına bakıyoruz.

İkinci adımda sınıfsal farklılıklara bakıyoruz. Gelir seviyesi ya da sosyoekonomik statülerin tutum ve davranışlardaki farklılıkları açıklayıp açıklamadığını inceliyoruz. Hala şirketler ve uygulamaların çok büyük kısmında A-B-C1-C2 şeklinde giden SES (sosyoekonomik statü) kümelerini kullanıyoruz.

Üçüncü adımda kültürel aidiyetlerin açıklayıcılığına odaklanıyoruz. Türk-Kürt, Sünni-Alevi, muhafazakâr-seküler gibi aidiyetlerin verideki ve bulgulardaki farklı pozisyonları ne denli etkilediğini anlamaya ve ortaya çıkarmaya çalışıyoruz.

Bu üç yöntemin kullandığı alt kümelenmeler elbette veri ve bulgulardaki bazı farklılıkları açıklıyor. Uzun zaman sanayi toplumu içindeki değer, tutum, davranış ve pratiklerdeki farklılaşmalar bu üç kategorileşme üzerinden analiz edilebildi.

Son otuz yıldır ise bu alt kümelerin ve kategorilerin tek başına belirleyici olmadığı, duyguların, kimliklerin daha güçlü etkileri tartışılmaya başlandı. Tüm bunları dikkate alan sosyolojik kümelenmeler ve farklılıklar için hayat tarzı araştırmaları gündeme geldi.

Bu dört ayrıştırma yönteminin, demografik-sınıfsal-kültürel-sosyolojik kümelenmeler modellerinin ortak bir yönü var. Bu modellemelerin tümü toplumu 100 kişi olarak kabul ediyor. 50 erkek 50 kadın diyoruz örneğin, en yüksek geliri olan yüzde 20’lik birinci dilim-ikinci dilim, 80 Türk - 20 Kürt diyoruz. Ya da 60 muhafazakâr 40 seküler hayat tarzı ayrımı yapıyoruz.

İkinci bir zihni kabulümüz daha var, o da her bir kümeyi monolitik kümeler gibi algılıyoruz. Kadınlar derken hala toplumdaki 100 kişi içindeki 50 kadının 24’ünün ev kadını olduğunu, çalışan 16 kadının 7’sinin sosyal güvencesiz çalıştığını unutuyor ve kadınlar üzerinden ortak bir açıklama yapıyoruz. Bu kadın kümelerinin ortak meseleleri olduğu kadar her birinin ayrı ihtiyaçları, talepleri, tutum ve davranışları olduğunu ıskalıyoruz. Buna benzer alt küme kırılımlarını dikkate almadan her bir demografik kategoriyi, aidiyeti, sınıfı, hayat tarzı kümesini monolitik bir küme olarak ele almak, analiz etmek, açıklamak gibi bir zihni hata yapıyoruz.

Buna karşılık bugünkü hayat çok kimlikli bir hayat. 28 yaşındaki genç bir kadın, beyaz yakalı çalışan, anne, inançlı, Türk, yeşil aktivist, okul aile birliğinde aktif, vejetaryen, yoga düşkünü, kripto para yatırımcısı olabilir. Her bir alanda ve konuda farklı kimlikleriyle, farklı motivasyon ve öncelikleriyle davranış gösteriyor. Üstelik bu ekonomik ve siyasal ortamdan kaygılı, kendi ve çocuğunun geleceği için endişeli ve güvensiz, asayiş ve güvenlik konularında son derece korkmuş da olabilir. Dolayısıyla bu genç kadını bir kümenin içine tıkıştırmak yerine çok kimlikli, çoklu öncelikleri, tercihleri ve tutumları olduğunu dikkate almak gerekiyor. Bu nedenle toplumu toplam 100 olarak kabul ederek tasarlanmış kümeler, kategorilere dayanan açıklamalar bazen kısa, eksik kalıyor.

Her soyutlama gerçekliğin bir kısmını dışarıda bırakır

Elimizdeki verileri ve bulguları analiz ederken başka bir konuda iki zihni hata daha yapıyoruz. Birincisi kategoriler, şemalar kullanıyor ve soyutlamalar yapıyor, sonra da ikinci adımda o şemalardaki her kümeye kendimizce modeli ve ulaştığımız sonuçları daha kolay anlatabilmek çabasıyla bazı isimlendirmeler yapıyoruz.

Verilerden bilgi üretirken ve bilimsel tezleri, modelleri, şablonları geliştirirken soyutlamalar yapıyoruz. Deneylerin, araştırmaların, gözlemlerin sonuçlarının içindeki yaygın, etkin belirtilere, rakamlara, bulgulara bakıyoruz. O ana akım, örüntü üzerinden düşünmeye başlıyoruz. Geliştirdiğimiz bilgi, model, şablon da o ana belirtiyi, eğilimi açıklamaya dönük oluyor.

Ana akımı, eğilimi açıklamaya çalışırken bunun dışında kalan görece ana akıma göre daha az gözlenen durumlar bu açıklamanın dışında kalıyor. Her soyutlama gerçeklikten bir miktar kaybetmemize neden oluyor. Bilginin, modelin, şablonun, soyutlamanın dışında kalan daha az görülen, rastlanan bir gerçeklik ya da eğilim soyutlamada yer almıyor ama modelde dikkate alınmıyor diye hayattan yok olmuyor ki. Soyutlanan bilginin dışında kalmış o azınlıktaki durum orada, gerçekliğiyle duruyor.

Bu bilimsel modeller hayatı kategorilere, kompartımanlara, kümelere ayırıyor. Hayatı açıklamak için bunlara ihtiyaç da var. Öte yandan her rastlanan durumun, tercihin, halin o soyutlanmış tanıma, modele uygunluğunu ve tutarlılığını tartışıyoruz. Modele uymayan azınlıktaki gerçekliği ya hata ya da yanlış bulgu olarak geçiştiriyoruz.

Örneğin siyasi tercihleri, pozisyonları açıklamak için sıkça sol-sağ ekseninden veya İslamcı, milliyetçi, Atatürkçü gibi kimlik etiketleri kullanıyoruz. O tanım üzerinden İslamcılar şöyle, milliyetçiler böyle, Atatürkçüler şöyle davranır, böyle söyler diyoruz. Tersi bulguyla karşılaşınca da şaşırıyoruz. Sade birey teorik bilgilere, yakıştırılan kimliklere sadakat, tutarlılık üzerinden değil, bildiği kadarıyla, kendine yakıştırdığı kadarıyla, kendi değerleri, duyguları, algılarıyla, gelirine, içinde bulunduğu koşullara göre tercihlerde bulunuyor. Araştırmacılara, anketlere de kendi gerçekliğinden cevap veriyor.

Sade bireyin derdi siyaset teorilerine, kompartımanlara uygun ve tutarlı davranmak değil, kendi hissiyatını ve talebini, derdini ifade etmek.

Modelleme ve soyutlamalardaki ikinci zihni hata, modeldeki ulaşılan sonuçları açıklayabilme gayretiyle yapılmış iki, üç kelimelik adlandırmaların kimi zaman bulguların ötesinde etiketlemeler, yakıştırmalar üretiyor olması. Kentli dijitaller diye bir isimlendirme yaptığımızda varsayılıyor ki o kümenin tümü kentli ve tümü dijitalleşmiş, tüm alışverişini de bankacılık işlemlerini de mobil uygulamalar üzerinden yapıyor.

Halbuki o gruplama istatistiki bir analiz yöntemi, istatistiki olarak anlamlı benzerlikler bulunan cevaplar bir araya getirilerek iradi değil istatistiki bir yöntem olarak kümeler oluşuyor. Araştırmacının yaptığı o kümeye dair onlarca parametreye, bulguya bakarak daha kolay anlatabilmek gayretiyle bir isimlendirme yapmak.
İster bir markanın, şirketin, bankanın elindeki verilere isterseniz de bir araştırmanın verilerine bakarken kullandığımız demografik-sınıfsal-kültürel ve sosyolojik kategoriler hem monolitik bir küme tarif etmiyor hem de toplumu toplamda 100 kabul eden kategoriler gerçekliği, çeşitliliği, çok kimlikliliği ıskaladığı için gerçekliğin bir kısmını dışarıda bırakıyor.

O nedenle Veri Enstitüsü’nün araştırması bu dört kategorileştirme modeli üzerinden bir şeyler açıklamaya çalışsa da esas itibarıyla beşinci bir yöntem olarak “davranış kümelerine” odaklanıyor. Bireyler ister tüketici isterse de çalışan, abone, okur, müşteri, seçmen olsun geleneksel kategorileştirmeler, soyutlamalar ve kimlikler dışında gündelik hayat pratiklerinde melez alanlar, gri alanlar oluşturuyor. O melez davranış alanında örneğin bir yemek ya da giyim tercihinde tüm farklılıklara karşın benzeşlikler, ortaklıklar oluşuyor.
Bazen tüketim, bazen ilgi alanı gibi bir alanda bir arada olmayacağı varsayılan demografik-sınıfsal-kültürel kümeler bir araya geliyor.

Ya da aynı kategorinin içinde tanımladığımız ve benzer davranıyorlar sandığımız büyük kümelerin alt kırılımlarına odaklanmak daha açıklayıcı oluyor. Örneğin öğretmenler dediğimizde ilk ataması yapılmış batı illerinde doğmuş ama doğu illerinde görevli olan bir yıllık bir öğretmen ile emekliliği yaklaşmış öğretmen, doktor dediğimizde mecburi hizmetini yapmakta olan bekar bir doktorla bir metropolde muayenehanesi olan bir doktor aynı tercih, tutum ve davranış göstermiyorlar. Koşullarına, deneyimlerine, algılarına, beklentilerine göre farklı davranıyorlar.

O nedenle her araştırmanın bulgularına “çoklu” bakmak, çoklu yöntem ve modellemelerle bulguları analiz etmek, çoklu bilimsel disiplinlerle analizleri yorumlamak gerekiyor. Daha önemlisi de bir araştırmayla derdi tespit edip, çözüm bulunacağını sanmak yerine çoklu yöntemlerle, çoklu kaynaklarla, çoklu işbirlikleriyle, çeşitliliği zenginleştirilmiş verilerden toplumu anlamaya çalışmak gerekiyor.

Çünkü bugünün karmaşıklığını tek bir araştırma, yöntem ve disiplinle kavrayabilmek mümkün görünmüyor.

Bekir Ağırdır'ın bu yazısı, Oksijen gazetesinden alındı.