Peşin not: Malesef bu yazı İngilizce bilmeyenlere pek hitap etmemektedir.

Geçen yazıda bilimi takip etmek için üç seçenekten bahsetmiştik. Her bilimle uğraşan kişinin haşır neşir olduğu birinci seçeneği açıyorum.

Öncelikle bunun en süper mükemmel optimize verimli metodu yok (hayatta hiçbir şeyde olmadığı gibi). Ben de oturup yöntem araştırmadım, hocam da bir şey önermedi. Elimize rehber kitap gelmedi. O yüzden kendi yaptıklarımı anlatıyorum.

Dört etap var diyebiliriz bu konuda da.

1- Konuyu üstünkörü öğrenmek
2- Konuyla alakalı geçmişteki makaleleri toplayıp incelemek.
3- Makalelerin yayınlandığı yerlerdeki diğer makaleleri incelemek, bu yerleri takibe almak.
4- 2. ve 3. seçeneğin yetmediği derecede uzmanlığınız ve yeterince spesifik / dar bir konunuz olduğunda iyice aça bağlayıp yeni ne çıkarsa göz atmak.

Önce ilgilenmek istediğiniz konuyla ilgili anahtar kelimeyi belirliyoruz. Geçen anlattığım balon teorisi yani "filter bubbles"tan ilerliyorum.

1- Konuyu üstünkörü öğrenmek

İlk işimiz bilimsel makalelere bakmak değil olayı kapsül bilgiler vasıtasıyla üstünkörü öğrenmek. Bunlar için kaynaklar basit: wikipedia, youtube, ekşi sözlük vs.

Ekşi sözlükte filter bubble başlığında ilk entry şu:

https://eksisozluk.com/entry/45515070

kısaca google da bir şey aradığınızda karşınıza sadece sizin ilgilendiğini sonuçların gelmesi ve her aramanın herkes için farklı sonuç (kişisel) vermesi ile oluşan, diğer dünyadan haberinin olmaması durumu. son yıllarda google ve facebook da dahil herkesin yaptığı kişiselleştirme alagoritmaları sayesinde herkesin etrafında görünmez bir çember var ve o çemberin dışına çıkamıyoruz. 

Wikipedia'ya bakalım. Türkçe'sinde yok. (Bravo)

https://en.wikipedia.org/wiki/Filter_bubble

A filter bubble – a term coined by internet activist Eli Pariser – is a state of intellectual isolation[1] that allegedly can result from personalized searcheswhen a website algorithm selectively guesses what information a user would like to see based on information about the user, such as location, past click-behavior and search history

Özetle ekşidekiyle aynı şeyler yazıyor.

Sayfadaki yazının tamamını okumaya gerek yok, ama sırf maviyle işaretlenen kelimelere bakarak anahtar kelime listemizi geliştirebiliriz. Bu kelimeler:

echo chamber (yankı odası), confirmation bias, fake news, personalized recommendations.

"Academia studies and reactions" ve "Platform studies" bölümününde çeşitli bilimsel çalışmalar ve onların özetleri var.

2- Konuyla alakalı geçmişteki makaleleri toplayıp incelemek.

Bu kısım basit gibi başlar ama uğraştıkça zorluğunu fark edersiniz. Ben doktora yeterlilik sınavına çalışırken bu aşamada 3-5 ay uğraşmıştım.

scholar.google.com'a giriyoruz.

Yazıyoruz "filter bubble"
https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=filter+bubble&btnG=


Scholar konuyla alakalı en çok referans gösterilmiş makaleleri gösterir. Referans göstermek bir makalenin "Bak biz böyle diyoruz ama bunun yalancısıyız." demesidir.

En üstte "The Filter Bubble: What the internet is hiding from you." kitabı var. Filter bubble teriminin ilk geçtiği yayın bu olduğu için en üstteki sonuç bu. Ama 200 sayfalık kitap. Tabii filter bubblela ilgili en güncel çalışmaları takip etmek için bu kitabı oturup okumak gerekmiyor. (Yine de uzmanlık alanınız buysa okuyun tabii.)

İkinci makale kitabın eleştirisi.

Üçüncüsü: "Breaking the filter bubble: democracy and design"
yani şu makale: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10676-015-9380-y.pdf

Bir Türk tarafından yazılan bu makale özetle filter bubbleları patlatma amaçlı geliştirilen programları inceliyor.

Dördüncüsü "Exploring the Filter Bubble: The Effect of Using Recommender Systems on Content Diversity" 
şu makale: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2566486.2568012

Burada da özetle recommendation (tavsiye) algoritmalarını filter bubble etkisine sebep oluyor mu onu araştırmışlar. Yani atıyorum ben imdb'de Yüzüklerin Efendisini beğendim, bana Yıldız Savaşları, Harry Potter vs. önerip beni bir fantazi balonunun içine sokacak mı.

Bu üç yayının birincisi filter bubble'ı terimini bulan ve basit bir dille vaka analiziyle terimin varlığını ispatlayan kitap. Öteki balona karşı tedbirleri inceliyorlar, beriki de balonu büyük veri kullanarak analiz ediyor. (Makaleleri uzun uzun okuyup burada anlatmaya üşendim.)

Burada bir yol ayrımıyla karşı karşıyayız. Biz filter bubble'ın nesiyle ilgileniyoruz? Sadece ne olduğunu detaylı olarak bilmek istiyorsak ilk kitap yeter. Eğer tamamen bu konuda uzmanlaşacaksak çıkan tüm sonuçları okumalıyız.

Benim durumumda; ben sosyal medyada veri analizi yaptığım için kitabın ilk 50 sayfasını falan okuyup anlattıklarına vakıf oldum (boş bir vakit de gerisini okuyacağım) çözüm önerileriyle ilgili makaleye şöyle bir göz gezdirdim ve veri analizi yapan makalenin de sadece özetini ve bulduğu sonuçları okudum çünkü veri analizini tavsiye algoritmaları üzerine yapıyor. Benim konum ise filter bubbleları sosyal medyada modellemek üzerine. (Ki sonra filter bubble'a çözüm bulursam model üzerinden simüle edebileyim ki çözüm doğru mu yanlış mı görebileyim.) O yüzden Google Scholar'daki aramama bir de "social media" ekledim. Yetmedi social media yerine Twitter'da yazdım çünkü başıma bela almadan veri analizi yapacağım en büyük platform Twitter.

Ardından wikipediadan kaptığım diğer anahtar kelimeleri de alıp diğer kombinasyonları denedim, echo chambers social media, echo chambers twitter, polarization echo chambers twitter vs. gibi.

Çıkan sonuçlardaki paperların referans sayısına, abstractine ve nerede basıldığına göz atıp duruma göre bilgisayara indiriyoruz. En önemlisi paperların uluslararası prestijli bir konferansta basılmış olması. Bu konferanslar hangileri ona geleceğiz. Bazı paperlar henüz yeni yazıldığı için incelenme aşamasındadır. Fakat bu incelenme aşaması uzun sürebilir (ben 2018 eylülde yazmayı bitirdiğim makaleyi hala yayınlatmaya çalışıyorum mesela.). Akademisyenler bu esnada bilimin ilerlemesine yardımcı olmak ve (onlar için) daha önemlisi buluşlarını rezervetmek için makaleleri arxiv.org'a koyarlar. Arxiv.org'a gönderilen makaleler incelenmediği için ertesi gün yayınlanır. Bu makaleler google scholar'da da çıkar. Son 1-2 senede yazılmış ve hala yayınlanmamış makalede sıkıntı olmayabilir ama 2 seneyi geçtiği halde hala yayınlanmamışsa o makalede bir sıkıntı vardır.

Elimizde bir sürü makale birikti. Bunları tabii tek tek açarak okumak oldukça meşakkatli. O yüzden piyasaya "kütüphane" uygulamaları çıkmış. Mendeley isimli uygulamaya makalelerinizi atıyorsunuz ve makale ismi, yazar isimleri, makalenin çıktığı yer, anahtar kelimeler vs. hepsini okuyup makaleye etkiletliyor ve arama yapmayı oldukça kolaylaştırıyor. Aynı zamanda makaleleri Mendeley içinde okuyup üzerine notlar alabiliyorsunuz, yani aynı zamanda bir pdf okuyucu gibi çalışabiliyor.

Bundan sonra yapılacak şey makaleleri okuyup işe yarar makaleleri seçmek (yıldızlamak?) ve ardından makale kütüphanemizi o makalenin referans verdiği ve o makaleye referans veren makalelerle daha da genişletmek.

Bu aşama sanırım benim için bir beş ay falan sürdü ve sonuçta bana gerekli makalelerin %60'ını falan toplamıştım. (Tamamen sallıyorum, %kaç hiç bir fikrim yok.) Ama benim konum 10 senelik konu falan. Başka alanlarda durum daha zordur.

Bu kısımda anlattıklarım hem makale yazabilmek için hem de makale yazmak için şart. Bütün makalelerde önce bir giriş sonra da alakalı makaleler ("Related Work") kısmı vardır. Bu alakalı makalelerde önceki çalışmaları inceler ve sizin makaleniz bu çalışmalara göre yeni ne söylüyor onu belirtirsiniz. Eğer makalenizi inceleyen kişi daha önce konuyla alakalı önemli bir makaleyi kaçırdığınızı fark ederse "Zaten yazılmış bu." diyip makalenizi reddeder. (Başıma geldi, sonra anlatırım.)

Önemli not: Maalesef bir çok makale parayla satılmaktadır. İnanılmaz! ama öyle. Üniversitedeyseniz üniversite ağınızdayken (veya oraya vpn ile bağlıyken) muhtemelen üniversiteniz vasıtasıyla bir çok makaleye erişebilirsiniz. Bu mümkün değilse buna da çözüm var, bilimin Robin Hood'u Aleksandra Elbakyan ablamızın kurduğu sci-hub.tw'ye makalenin linkini atarak istediğiniz makaleyi indirebilirsiniz.

Survey: Konuyla alakalı makaleleri öğrenmenin kolay bir yolu da "survey" ismi verilen ve önceki makaleleri inceleyen makaleler. Bunları da yine google scholara "survey" veya "review" + konu ismi şeklinde aratarak bulabilirsiniz.



3- Makalelerin yayınlandığı yerlerdeki diğer makaleleri incelemek, bu yerleri takibe almak.

Önceki adım sizi bir konuda uzman yapar ama yetmez, benzer konularda da bilgi sahibi olmak gerekir. Bunu önceki adımda da bir yere kadar yaparsanız ama fazlası için sizin konunuzla alakalı dergi ve konferansların diğer makalelerine bakmak gerek. Aynı zamanda yeni çalışmaları incelemek için de geçerli bu. 

Peki bu konferanslar/dergileri nereden bileceğiz? En iyileri hangileri? Bunun için de çeşitli siteler var, ben yine işin kolayına kaçıp google scholar akar diyorum.

İşte o liste: 


Tabii bu listede tüm bilimalanlarından makaleler var. Alanı daraltmak için önce yukarıdaki Categories'ten kategoriyi (örneğin Engineering & Computer Science), sonra altkategori (örneğin Computer Security & Cryptography) ve vola! Sibergüvenlikle ilgili en önemli konferans ve dergiler karşımızda. 


Bundan sonra yine konferans/derginin ismini google scholara yazıp bakabilirsiniz ama ben direkt olarak konferansın sitesine gidip çıkan makalelere bakıyorum. Örneğin karşımıza çıkan listede en sağlam yer olarak gözüken sigsac'in 2019'da düzenlediği konferansın sitesi:


Bunlar da o sene yayınladıkları makaleler:


Muhtemelen hiçbirini bir bakışta anlamayacaksınız. (Ben de çok anlamadım, zira alanım güvenlik değil tamamen). Göz attıklarımdan ilginizi çekebilecek onları:

Watching You Watch: The Tracking Ecosystem of Over-the-Top TV Streaming Devices



Kısacası Amerika'nın dijitürkündeki kanallar sizin bilgilerinizi kaydediyormuş onu bulmuşlar. Muhtemelen bu zaten biliniyordur. Ama detaylı bir şekilde hangi kanallar neyi kaydediyor onu yakalamışlar önemli olan bu.

Five Years of the Right to be Forgotten


Avrupa Birliğinde bir yasa var, google'a dilekçe yollayıp "Benim ismim şu sitenin bu sayfasında çıkmış bu sayfayı google sonuçlarından çıkarın." diyebiliyorsunuz. Bu arkadaşlar da kim yollamış hangi sitelere yollamış bu dilekçeleri analiz etmiş. Genelde politikacılar haklarındaki skandal haberlerini çıkarttırmaya çalışmışlar gibi gözüküyor. 5 yılda dilekçelerin %16'sı 1000 kişiden gelmiş, bence büyük bir rakam.

Detecting Fake Accounts in Online Social Networks at the Time of Registrations



Çin'den çekik gözlü dostlarımız da sosyal medya sitelerine kaydoldukları anda sahte hesapları yakalayan bir sınıflandırıcı yazmışlar. Benim ilgimi çeken nokta bunu Çin'in whatsappı/facebooku/kredi kartı özetle her şeyi olan Wechatte yapmaları. Datayı nereden aldınız evladım, Çin devletinden mi çaldınız? Merak ettim baktım, Wechattekiler vermiş. Yani Çin devleti desteğiyle yapmışlar araştırmayı. Komünist parti bizi de gör :(

*

Özetle bu formülü kullanarak bilimde en son neler olmuş onu görebilirsiniz. 

4- 2. ve 3. seçeneğin yetmediği derecede uzmanlığınız ve yeterince spesifik / dar bir konunuz olduğunda iyice aça bağlayıp yeni ne çıkarsa göz atmak.

Önceki adım bilimde en son neler olmuş gösterir, ama şu an neler oluyor göstermez. O listede gördüğünüz makaleler 1 senelik inceleme + kim bilir kaç senelik çalışmanın ve redlerin ürünü.

Şu an neler oluyor öğrenmek için yapılacaklar özetle:

Konuyla alakalı akademisyenleri Twitter'dan takip etmek: akademisyenler Twitter'ı çok aktif kullanıyor. Birbirlerini takip ediyorlar, konferansları takip ediyorlar, çalışmalarından bahsediyorlar vs. Twitter'ı sırf bunun için kullanan bir çok akademisyen var benim gibi. Tek sıkıntı sırf bu iş için kullanmayıp kedi videoları paylaşanları da var malesef.

arxiv.org mail gruplarına girmek: arxiv.org'dan bahsetmiştik. Arxiv her gün çeşitli kategorilerden o gün çıkan yeni makaleleri bülten olarak yolluyor. Buradan üye olunabilir: https://arxiv.org/help/subscribe Yalnız malesef makale kaliteleri epey düşük, özellikle korona dönümünde herkes sıradaki vaka sayısını tahmin etmeye çalışan çöp makaleler basmaya başladı. Dolayısıyla eleme yapmakla uğraşmak gerekiyor. Başa gelen çekilir.

Google scholar'dan alarm oluşturmak: Dilediğiniz yazarın sayfasına girip, follow'a basabilir veya kelime arama yaptığınızda sol altta beliren "Create Alert" tuşundan alarm kurabilirsiniz. Böylece o kelime grubuyla alakalı / yazardan yeni makale  çıkınca size mail geliyor. Yalnız bazı yazarların scholar sayfası yok, Aziz Sancar örneği verecektim, adam profil açmakla uğraşmamış.

Researchgate, Academia.edu, Linkedin: Bu da Twitter-Google scholar karışımı. Ben pek kullanmıyorum ama dileyen inceleyebilir.

Bu kısım pek herkese hitap etmediği için kısa kesiyorum.

*

Bonus: Kitap okumak: Bazı konularda yeterince malzeme olunca yazarlar makaleleri/konuları birleştirip kitap yazarlar. Kitaplar hap bilgidir, makalelere göre anlaması kolay olacak hazırlanmıştır. (Yazarlar bazen konuyu fazla kısa kestiği ve referansları kırptığı için kitaptan anlamak daha da zor olabilir.) Machine learningle ilgili en ünlü kitaplardan birini söyleyeyim hemen:  Pattern Recognition and Machine Learning. Bazı kitapları yazarlar özet geçmek için değil de vaka analizi yaparak tezlerini savunmak için yazarlar (neden bilmiyorum, makaleye sığdıramadıklarından herhalde), örnekler niyeyse ülkemizde popüler bilim kitabı muamelesi edilen Why Nations Fail. Twitter and Tear Gas'ı okumuştum güzeldi. Yazının başında verdiğim "The Filter Bubble" da bir örnek.

Bir konuda genel bilgi sahibi olmak için kitap okumak iyidir, kitap eğer son yıllarda çıkmışsa güncel bilgi de sağlar bi yere kadar. Fakat, kendi çalıştığım sosyal medya gibi, bazı alanlar çok hızlı gelişip yenilendiği için malesef önceki adımlar kadar etkili değildir. 

Bir de önemli bir tavsiyem: eğer sadece fikir sahibi olmak için kitap okuyacaksınız kitabı elinize alıp roman okur gibi okumayın, bitmez. Kendi konumda bir akademik kitap okumuştum da bir ayımı almıştı, iş falan yapamamıştım. Ama sadece kitaba göz atarak konu hakkında az buz bilgi edinebilirsiniz. Konu eğer aşırı yeni ve sık güncellenen bir konu değilse (örneğin tarihin bütün konuları) kitaba da çok gerek yok, düz adam tavsiyesi olacak ama youtube yeterli. :) 

*

Evet bilimi birinci elden takip etmek de, en azından benim için, bu kadardı. 

Bilimli günler! (:dd)