GÜVEN. Büyük harflerle yazılmayı hak ediyor. Oysa son dönemde hayatın hangi başlığına baksak ilk çatlak orada. Kurumlara, yöneticilere, haberlere, markalara, uzmanlara, araştırmalara, birbirimize ve önümüze konulan sayılara duyduğumuz güven sarsıldı.
Edelman’ın meşhur güven araştırması Trust Barometer 2026’nın başlığı “Trust Amid Insularity”, yani “İçe Kapanma Çağında Güven”. Küresel rapora göre insanların yüzde 70’i; kendisinden farklı değerlere, bilgi kaynaklarına, sorun çözme yaklaşımlarına ya da kültürel arka plana sahip kişilere güvenmekte isteksiz veya tereddütlü.
Toplumdaki güven erozyonu oturma odalarının, toplu taşıma araçlarının ya da toplantı salonlarının dışında kalmıyor. İnsanlar farklı hayatları, farklı temas noktalarında benzer reflekslerle yaşıyor. Kendisine benzemeyene daha mesafeli, farklı bir fikir söyleyene daha kuşkucu, itiraz edene daha savunmacı yaklaşabiliyor. İnsanlar insanlara güvenmiyor. Medyaya güvenmiyor. Topluma güvenmiyor.
Güvenin bu kadar aşındığı bir dönemde araştırmaların taşıdığı sorumluluk da büyüyor. Sağlam veri karar kalitesini yükseltiyor. Güvenilirliği zayıf veri ise kanaatlere kostüm giydiriyor. Sunumda şık duruyor, toplantıda başlar onaylar biçimde sallanıyor, stratejiye giriyor ve yanlış kararın etrafına bilimsel bir ciddiyet cilası çekiyor.
Biz araştırmacıların zombi verisi ya da zombi istatistiği dediğimiz bir kavram var. Kaynağı bulunamayan, doğrulanamayan, bağlamından koparılan veya yanlışlığı defalarca gösterildiği halde dolaşmaya devam eden iddialardan bahsediyorum. Zombi verinin en sevdiği besin tekrar. Bir sayı yeterince çok söylendiğinde, kaynağının sorulmayacağına güveniyor.
“Bir insanın sağlıklı kalması için günde 10.000 adım yürümesi gerekir” cümlesi bunlardan biri. Fiziksel hareketin sağlık yararlarına dair güçlü kanıtlar bulunuyor; 10.000 adım ise herkes ve her yaş grubu için geçerli bilimsel bir eşik oluşturmuyor. “İnsanlar beyinlerinin yalnızca yüzde 10’unu kullanır” iddiası da yıllardır hayatta kalan bir başka zombi. Nörobilim araştırmaları beynin farklı bölgelerinin farklı görevlerde sürekli biçimde kullanıldığını gösteriyor. Buna rağmen yüzde 10 iddiası eğitimlerden kişisel gelişim kitaplarına kadar geniş bir alanda yaşamaya devam ediyor. Kafasına kaç kez kanıtla vurduğunuzun bir önemi yok. Ertesi sabah yeni bir sunumda yeniden ayağa kalkıyor. Dedim ya, zombi!
Zombi veriler doğrulukları sayesinde yayılmıyor. Kolay ezberleniyorlar, kesin konuşuyorlar ve zaten inanmak istediğimiz düşüncelere kullanışlı bir rakam ekliyorlar. “Araştırmalar gösteriyor ki” sözleri de çoğu zaman cümlenin üzerinde sahte bir güvenlik mührü işlevi görüyor. Hangi araştırma? Kim yapmış? Ne zaman yapmış? Örneklem kimlerden oluşuyor? Sorular nasıl sorulmuş? Veri hangi yöntemle analiz edilmiş? Araştırma hangi gruplar hakkında konuşma hakkına sahip?
Bu soruların yanıtı metodolojide bulunur. Bir araştırmanın güvenilirliğini değerlendirirken katılımcı sayısı tek başına yeterli bir ölçüt sunmuyor. Örneklemin nasıl seçildiği, araştırmanın hangi tarihlerde yürütüldüğü, veri toplama biçimi, soru setinin yapısı, veri temizleme kuralları, ağırlıklandırma yöntemi ve araştırmanın sınırlılıkları birlikte incelenmeli. Çok büyük bir örnekleme yanlış soruyu sormak da mümkün. On binlerce yanıt, kötü tasarlanmış bir soruyu kendiliğinden iyileştirmiyor.
Dünya çapında yılda 1,5 milyonu aşkın yeteneğin istihdam pazarına yönelik algılarını inceleyen Universum’un En Çekici İşverenler Araştırması’nın Türkiye ayağında 14. yılımızdayız. Üniversite öğrencilerinden deneyimli profesyonellere uzanan geniş bir yaş ve deneyim aralığındaki katılımcıların kariyer beklentilerini, işveren tercihlerini ve kurumları çekici kılan unsurları inceliyoruz.
Universum araştırmalarının örnekleme yöntemini convenience sampling, Türkçede yaygın karşılığıyla kolayda örnekleme. Kolayda örnekleme, olasılıklı olmayan bir örnekleme yöntemi. Katılımcılar nüfusun tamamını temsil eden bir listeden rastgele seçilmiyor; araştırmanın ulaşabildiği ve katılmayı kabul eden hedef kitle üyelerinden oluşuyor. Üniversite öğrencilerine üniversite kanalları üzerinden, profesyonellere kariyer ağları ve dijital mecralar üzerinden ulaşılması bu yöntemin bir parçası. Bu yöntem, çok sayıda ülkede birbirinden farklı eğitim ve meslek gruplarına hızlı ve ölçeklenebilir biçimde ulaşmayı sağlıyor. Özellikle öğrenciler, yeni mezunlar ve belirli uzmanlık alanlarındaki profesyoneller gibi hedef kitlelerde güçlü bir veri tabanı oluşturulmasına imkân veriyor. Aynı soruların yıllar boyunca tekrarlanması, tercihlerin zaman içindeki hareketini izlemeyi ve farklı hedef grupları karşılaştırmayı mümkün kılıyor. En kritik ölçülerden biri de şu: Universum ham veriyi doğrudan sonuç olarak sunmuyor. Yanıtlar veri temizleme süreçlerinden geçiriliyor, hedef nüfusların bilinen özelliklerine göre ayarlanıyor ve ağırlıklandırılıyor.
İster veri toplayın, ister para toplayın, ister çiçek toplayın, fark etmez. Metodolojiyi açıkça belirtmeniz, denetlenebilir olmanız önemlidir. Güven kusursuzluk iddiasından değil, denetlenebilirlikten beslenir. Yine de bir araştırma yayımladığımızda ya da bir araştırma verisi paylaştığımızda hatırı sayılır oranda şu tepkiyle de karşılaşıyoruz:
“Ona değil de şuna bakın.”
Halkımıza araştırma beğendiremediğimiz anlar oluyor. Araştırma bir pencere açıyor; yorumcu hemen “Ama karşı binanın bacasına baktınız mı?” diyor. Çoğu zaman pencerenin yanlış yerde olduğuna dair bir kanıt sunulmuyor. Kendi manzarası dışında kalan hiçbir manzara kritik bulgu sayılmıyor.
Eldeki sorunun bulgusunu tartışmak yerine konuşmayı başka bir soruya sürüklemek karar verme yetkinliğini fevkalade zayıflatan bir mantık hatası. Buna Red Herring Safsatası deniyor. Argümanı ya da dikkati ana konudan ilgisiz bir yöne çekiyor.
Bu davranışın birkaç kardeşi daha var. Whataboutism: Buna Ne Diyeceksincilik. Yorumcu “Bu veri yanlış” demiyor; “Peki ya başka veri?” diyor. Mevcut bulguyla yüzleşmek yerine yeni bir başlık açıyor. Confirmation Bias: Doğrulama Yanlılığı. Yorumcu araştırmanın eksik, hatalı veya önemsiz olduğuna baştan karar verdiyse, önündeki bulguyu da bu inancı doğrulayacak biçimde okuyor. Cherry Picking: Cımbızlama Safsatası. Yorumcu yalnızca kendi argümanını destekleyen verileri seçip diğer kanıtları değersizleştiriyor.
Zombi veriler çağında kime inanacağız? Kaynağını saklamayana. Metodolojisini anlatana. Kendi kanaatini mutlak doğru diye sunmayana. Ne bildiğini anlatırken neyi bilmediğini de dürüstçe söyleyene. Hesap verebilene.