Not: Kaynakları hiperlink olarak koyacağım. Altı çizili gördüğünüz çalışmaya tıkladığınızda doğrudan kaynağa gideceksiniz, ayrı bir kaynakça yazmayacağım. Örneğin: Knopik vd. (2018)

Patterns in Humanity

Where parents make a difference

In the debates surrounding nature versus nurture, there are many who (incorrectly) deny the importance of nature. Then, based on their reading of the behavior genetics research, some make the completely opposite assertion. For example, in his book Blueprint…

Read more

2 years ago · 119 likes · 34 comments · Inquisitive Bird

Öncelikle, bu kavramları açıklamak için Knopik vd. (2018) tarafından yazılan Davranışsal Genetik kitabını kullanacağım:

Paylaşılan çevre etkileri (kısaca C), aile üyelerini birbirine benzeten genetik dışı tüm etkileri ifade eder. Bu; mahalle, ebeveyn eğitimi ve ebeveynlik tutumları veya ev içindeki çatışma ya da ev içindeki kaos gibi ailevi faktörleri içeren geniş bir yelpazeyi kapsayabilir. Bu faktörlerin "paylaşılan çevre etkisi" sayılabilmesi için, yalnızca aynı evde yaşayan bireyler arasında daha fazla benzerliğe yol açması ve genetik yakınlığa bağlı olarak değişiklik göstermemesi gerekir. Diğer bir deyişle, çift yumurta ikizleri en az tek yumurta ikizleri kadar birbirine benziyorsa ve bu benzerlik göz ardı edilemeyecek düzeydeyse, paylaşılan çevre etkileri önemlidir. Benzer şekilde, aralarında genetik bağ olmayan "evlatlık" kardeşler, "genetik" kardeşler kadar birbirine benziyorsa, paylaşılan çevresel etkilerin varlığına işaret edilir.

Paylaşılmayan çevre etkileri (kısaca E), ölçüm hatası da dahil olmak üzere, aile üyeleri için bağımsız (veya birbiriyle ilişkisiz) olan tüm genetik dışı etkilerdir. Aynı evde yaşayan tek yumurta ikizleri tüm genlerini ve çevrelerini paylaştıkları için, tek yumurta ikizi çiftleri arasındaki farklılıkları açıklayabilecek tek şey paylaşılmayan çevre etkilerdir. Paylaşılmayan çevre etkisi kaynakları arasında; ebeveynlerin farklı muamelesi gibi aile içi deneyim farklılıkları veya farklı arkadaşlara sahip olmak gibi aile dışındaki farklı deneyimler yer alır.

Bu modeller haricinde de bizim kısaca bahsettiğimiz genetik etkiler vardır, kısaca A. Böylece modelin kısaltması ACE’dir. Bu modeli ekonometristler, davranış genetiği uzmanları veya epidemiyoloji uzmanları kullanır.

Paylaşılan Çevreyi Anlamak

Inquisitive Bird (IB), bu kısa yazısında davranışsal genetik (Behavioral Genetics) alanındaki sonuçların yanlış yorumlanmasına dikkat çeker. Bunlardan biri, bir özelliğe ait varyansın "küçük" bir kısmının paylaşılan çevre (C) tarafından açıklanmasının, C'nin önemsiz olduğu ve dolayısıyla göz ardı edilebileceği anlamına gelmesidir. Bu yanılgıyı açıklamanın kolay yolları olduğunu düşünüyorum. Örneğin, tipik bir IQ dağılımının varyansının (toplam örneklemin değil) en alttaki %5, %10 ve %20'si çıkarıldığında dağılım ortalamasına ne olduğuna bakalım.

Danimarka’da 1 milyondan fazla erkeğin verileriyle yapılan kapsamlı bir çalışma, düşük IQ seviyesinin (özellikle 80 ve altı) okul bırakma, işsizlik, sosyal yardıma bağımlılık ve düşük gelir gibi başarısızlık göstergeleriyle çok güçlü bir korelasyon içinde olduğunu kanıtlamaktadır (Hegelund vd. 2018). İstatistiksel olarak varyansın sadece %5-10’unu etkileyen çevresel iyileştirmeler bile, bireyleri bu kritik risk barajlarının üzerine çıkararak onların sosyal ve ekonomik kaderini kökten değiştirebilir; bu da bize "küçük" görünen çevresel etkilerin, aslında toplumsal müdahale ve eğitim planlaması için en stratejik olduğunu göstermektedir.

Bunu gerçekleştirmenin sosyal etkileri oldukça kayda değer olacaktır; benzer bir durumu suç verileri için de geçerlidir (Schwartz vd. 2015; Frisell vd. 2012). Küçük etkilerin çok şey ifade edebileceğini göstermenin pek çok başka yolu da vardır: Abelson Paradoksu. Örneğin %40'tan az etkili sıtma aşıları çocuk ölümlerini %13 azaltmıştır. Not: Scott Alexander’ın bu konudaki yazısını okumanızı tavsiye ederim.

İkinci olarak Paylaşılan çevrenin (C) küçük görünen etki büyüklükleri, sırf "küçük görüldüğü" için bir yok sayılamaz. Etkiler genellikle standartlaştırılmış terimlerle karşılaştırılır, oysa doğru bir karşılaştırma için farklı varyans bileşenlerinin etkilerini "standartlaştırılmamış" terimlerle anlamak gerekir. Örneğin, klasik ikiz çalışmalarındaki eklemeli genetik etkiler (A) bir özelliğin varyansının %80'ini açıklıyorsa, bunların o özellik için çevreye kıyasla dört kat değil, neden sadece iki kat daha önemli olduğunu açıklar. Eğer genler çevrelerden gerçekten dört kat daha önemli olsaydı, genler varyansın %80'ini açıklarken çevreler sadece %5'ini açıklardı. Bu durum, etkileri anlamak için çok daha sezgisel bir çerçeve sunar; sonuçta 0,80 ile 0,20 arasındaki fark, 0,8944 ile 0,4472 arasındaki farktan çok daha büyüktür.

Bunu daha geniş bir şekilde açıklayayım. Davranışsal genetik modellerinde genetik (A) veya paylaşılan çevre (C) gibi bileşenler genellikle varyansın yüzdesi (R kare) olarak ifade edilir. Varyans, birimlerin karesi alınarak hesaplanan bir istatistiktir. Bu durum, büyük etkileri çok daha büyük, küçük etkileri ise çok daha önemsizmiş gibi gösterir. Örnek: Bir özelliğin varyansının %80'i genetik (A=0,80), %20'si çevresel (E=0,20) olsun. Varyans Oranı: 0,80/0,20=4. Bu rakama bakınca "Genler çevreden 4 kat daha önemli" dersiniz; lâkin bir etkenin o özellik üzerindeki gerçek "doğrusal gücünü" veya "önemini" anlamak için varyansın karekökünü alarak etki katsayısına (r) bakmamız gerekir. Bu, değişkenleri "kareler" evreninden çıkarıp, normal birimler evrenine geri döndürür.

0,80’nin karekökü: 0,894; ,20’nin karekökü 0,447. Gördüğünüz gibi, varyans tablosunda aralarında "uçurum" (4 kat) var gibi görünen genetik ve çevre, aslında etki gücü bakımından birbirine çok daha yakındır (sadece 2 kat fark).

IB'nin makalesinin geri kalanı, çeşitli sosyal özellikler üzerindeki paylaşılan çevre (C) etkisine dair en iyi kanıtların bir incelemesiydi; eğitim, gelir, suç ve servet için genetik etkinin (A), paylaşılan çevreden (C) sırasıyla 1,4-2,1, 1,7-2,3, 2 ve 1,3 kat daha fazla olduğu sonucuna varıyordu. Ek olarak, genetik faktörler genel olarak paylaşılan çevreden daha önemli olsa da kardeşleri birbirine ne daha benzer ne de daha az benzer kılan faktörler olan paylaşılmayan çevre (E), genellikle en önemli faktördü. Bu durum eğitim veya suç için geçerli değildi; lâkin gelir ve servet için geçerliydi. Dolayısıyla, sistematik faktörlerin (A ve C) ötesinde, rastgelelik ve kardeşlerin farklı tepki verdiği çevreler de önem taşımaktadır.

Standart ikiz modelinde paylaşılan çevre (C), teoride, kardeşleri birbirine daha benzer kılan ve genlerin eklemeli etkileri dışındaki tüm faktörlerdir. Fakat, C olarak adlandırdığımız şey, aslında baskın genetik etkiler (D) veya eş seçimindeki benzerliğin (assortative mating) bir sonucu olduğunda bu teori çöker. Dahası, bir faktörün kardeşleri birbirine daha benzer kılıyor olması, o faktörün mutlaka tüm aile üyelerini birbirine benzettiği anlamına gelmez. C, her zaman ebeveynlerden dikey olarak aktarılan bir sürecin ya da aileye has özel bir durumun sonucu değildir; bazen sadece kardeşlerin paylaştığı ortamdan kaynaklanır. Hatta bazen C, kardeşlerin genel olarak paylaştığı bir şey bile değil, sadece ikizlerin paylaştığı bir durumdur. Wolfram ve Morris (2023) çalışmalarında eğitim düzeyi için bunun bir örneğini sunmuşlardır. Standart ACE modellerinde eğitim başarısını %43 oranında belirlediği sanılan paylaşılan çevre bileşeni, daha gelişmiş modellerle incelendiğinde üç farklı parçaya bölünmektedir: Ebeveynlerin benzer eğitim seviyelerine sahip kişilerle evlenmesinden kaynaklanan eş seçimi etkisi, sadece aynı yaştaki ikizlerin paylaştığı teknik benzerlikler ve gerçek aile ortamı. Bu ayrıştırma yapıldığında, tüm kardeşleri birbirine benzeten asıl aile etkisinin aslında %43 değil, sadece %10 gibi çok daha mütevazı bir seviyede olduğu; buna karşın genetik faktörlerin payının %34'ten %51'e çıktığı görülmektedir. Sonuç olarak bu tablo, "aile etkisi" olarak etiketlediğimiz pek çok unsurun aslında ya genetik bir yansıma ya da sadece ikiz olmaya özgü geçici durumlardan ibaret olduğu tartışmasına neden olmaktadır.

C (paylaşılan çevre), farklı yaşlarda aynı anlama (aynı şey, olgu, fenomen) bile gelmeyebilir. Örneğin, boy özelliği için çocuklukta görülen C muhtemelen gerçekten aile ortamıyla ilgiliyken; yetişkinlikte muhtemelen daha çok eş seçimindeki benzerlikle (assortative mating) ilgilidir. Bu durum ebeveynlerin, ailelerin, kardeşlerin veya ikizlerin üzerinde pek kontrol sahibi olabileceği bir şey değildir.

Varyans Ayrıştırması ve Nedensellik

İkiz ve aile tasarımlarında tanımlanan varyans bileşenleri, akrabalık bağlarındaki varyasyonlar aracılığıyla tanımlandıkları için aslında nedensel niceliklerdir. Bu modellerle nedensel bir tanımlama elde etmek için gereken tek şey, çevrenin, genetik olarak daha benzer olan bireyler için özellikleri anlamlı derecede etkileyecek şekilde sistematik olarak daha benzer olmamasıdır. Ölçülen bu nedensel güce rağmen, yüksek kalıtım oranlarını 'çevresel müdahale imkansızdır' şeklinde yorumlamamak gerekir. Zira evlat edinme çalışmalarından elde edilen nedensel tahminler ile varyans analizleri arasındaki ilişkiyi anlamak, iki temel zorluk nedeniyle karmaşıktır. Bunlardan ilki, görünüşte devasa olan çevresel etkilerin bile aslında çok yüksek kalıtım oranlarıyla bir arada var olabilmesidir. Tıpkı Jensen'in IQ verilerinde veya son yüzyıldaki boy artışı örneğinde gösterdiği gibi; bir özelliğin bireyler arasındaki farklarının %80'i genetik olsa bile, o özelliğin genel ortalaması çevresel müdahalelerle dramatik bir şekilde yukarı taşınabilir. Jensen, Skodak ve Skeels'in (1949) ünlü evlat edinme çalışmasını inceleyerek bunu gösterir. Basitçe, biyolojik annelerinin IQ ortalaması 85.7 olan çocuklar, üst sosyo-ekonomik düzeydeki aileler tarafından evlat edinildikten sonra 106 IQ ortalamasına ulaşmışlardır. İlk bakışta bu 20 puanlık devasa artış, zekânın yüksek oranda kalıtımsal olduğu bilgisiyle çelişiyor gibi görünebilir. Jensen, basit bir poligenik model kullanarak bu artışın %70-80 gibi yüksek bir kalıtım oranıyla tam bir uyum içinde olduğunu göstermiştir. Matematiksel olarak:

M (Popülasyon Ortalaması): 100.

P (Ebeveyn Ortalaması): Skodak ve Skeels örneğinde biyolojik annelerin IQ ortalaması 85.7'dir. Babalar bilinmediği için popülasyon ortalaması (100) kabul edilirse, ebeveyn ortalaması P=(85.7+100)/2=92.85 olur.

hn2​ (Kalıtım Derecesi): Jensen burada 0.706 değerini kullanır.

O=100+0.706(92.85−100)≈95. Yani, bu çocuklar ortalama bir çevrede büyüseydi, genetik mirasları gereği 95 IQ almaları bekleniyordu. Fakat çocuklar evlat edinildikleri üst düzey evlerde 106 IQ ortalamasına ulaştılar. Aradaki 11 puanlık fark, çevrenin nedensel etkisidir. Peki, %80 kalıtım varken 11-20 puanlık bir artış nasıl "küçük" bir çevresel etkiyle açıklanır? Jensen bunu varyansın parçalarına ayırarak gösterir:

Toplam Varyans: IQ testlerinde standart sapma 15, yani varyans 152=225’tir. Kalıtım (h2=0.80): Varyansın %80'i genetikse, çevrenin payı %20'dir (1−0,80=0,20). Çevresel Varyans: 225×0,20=45. Çevresel Standart Sapma (σe​): 45​ ≈ 6,7.

Çevresel koşullardaki her 1 standart sapmalık iyileşme (örneğin daha iyi eğitim) bireyin IQ'sunu 6.7 puan yukarı taşır. Skodak ve Skeels çalışmasındaki çocukların ulaştığı 106 IQ, genetik beklentinin (95) yaklaşık 11 puan üzerindedir. Jensen, evlat edinen ailelerin sosyo-ekonomik ve kültürel düzeyinin genel popülasyondan yaklaşık 1.5 ila 2 standart sapma yukarıda olduğunu belirtir. Yani matematik tam olarak birbirini tutmaktadır: Çok yüksek kalıtım oranları altında bile, çevreyi 1.5-2 birim iyileştirdiğinizde, toplumun veya bireyin başarısını 15-20 puan artırabilirsiniz.

İkincisi, farklı araştırmalarda farklı modeller üzerinden genellikle farklı şeyler ölçüldüğü için, bu farklı tasarımlar yapay nedenlerle sıklıkla farklı sonuçlara varmaktadır. Davranışsal genetik modellerini kullananlar genellikle örtük/gizil değişken (latent variable) kavramlarını ve bunların önemini kavrarlar; bu nedenle, diğer her şey eşit olduğunda, sadece IQ puanlarını modellemek yerine genel zekâ (g) gibi örtük bir değişkeni modelleme ihtimalleri daha yüksektir. Bu çok önemli olabilir çünkü IQ puanlarındaki evlat edinme kazanımları g-dışı faktörlerden kaynaklanıyor olabilir; bu da potansiyel olarak bu kazanımların önemini sınırlar ve kazanımları, gruplar arasında kesitsel olarak var olan farklardan farklı bir şekilde yorumlanabilir hale getirir.

Buna benzer bir sorun, bazı işlem/treatment etkilerinin psikometrik yanlılığın bir sonucu olmasıdır; test puanları üzerindeki işlem/treatment etkilerinin, test performansının temelini oluşturan yetenekleri geliştirmek yerine yalnızca insanları test çözmede daha iyi hale getirmesi durumunda olduğu gibi. Muamele/işlem etkisi bir grubun puanlarını yükseltip diğerininkini yükseltmediği ve grupların başlangıçta tarafsız bir şekilde karşılaştırılabildiği durumlarda bunu anlamak kritiktir çünkü bu durum, müdahale sonrası karşılaştırmanın yanlı (biased) hale geldiği anlamına gelir.

Ekonometrik veya epidemiyolojik tahminlerin davranışsal genetik modellerden elde edilenlerle doğrudan karşı karşıya getirildiği çok fazla ampirik örnek yoktur; fakat var olan az sayıdaki örnek birbirleriyle yakından örtüşme eğilimindedir. Dikkat çekici bir örnek, Sacerdote'un (2007) Koreli evlatlıklar üzerine yaptığı çalışmadır. Bu çalışma gerçekten iyi bir evlatık edinme çalışmasıdır çünkü ebeveynlerin hangi Koreli çocuğu alacakları konusunda hiçbir seçim şansı yoktur; bu da yerleştirme/seçilim konusundaki endişeleri ortadan kaldırır ve Koreli evlatlıklar arasında yerleştirme yaşı ile zekâ arasında neden bir ilişki olmadığını potansiyel olarak açıklar.

Sacerdote’un çalışmasında, yüksek eğitimli ve küçük bir aileye yerleştirilmenin tahmini etkisinin; daha yüksek eğitim alma (örneğin lise bitirince 12 yıl, lisans bitirince 16 yıl, YL bitirince 18 yıl gibi), herhangi bir üniversiteden mezun olma olasılığının artması ve seçkin bir üniversiteden mezun olma olasılığının yükselmesi şeklinde eğitim başarısında önemli bir artışa yol açtığı bulunmuştur (“Evlat Edinme Muamele/İşlem Etkisi”). Evlat edinen ailedeki paylaşılmayan çevre (C) kalitesinde bir standart sapma yukarı çıkmanın etkisi de buna oldukça benzer çıkmıştır (“Varyans Ayrıştırma Etkisi”).

İkinci etki (varyans ayrıştırma etkisi), evlat edinme işlem/muamale etkisinden tutarlı bir şekilde daha büyüktür fakat büyüklük olarak ona benzerdir. Bunun muhtemel nedeni, evlat edinme etkisinin çevre kalitesini az çok kabul edilebilir bir düzeyde temsil etmesi; varyans ayrıştırma etkisinin ise sadece ebeveynin sosyoekonomik durumuna odaklanmak yerine, kardeşleri birbirine benzeten çevre özelliklerini örtük (latent) düzeyde ve kapsamlı bir şekilde endekslediği için hedefi tam on ikiden vurmuş olmasıdır. Davranışsal genetik tahminleri, muhtemelen çevrenin genişliğini daha dikkatli bir şekilde ölçtükleri için daha büyük bir çevre etkisiyle tutarlılık göstermiştir.

Bu durum birkaç noktaya parmak basıyor. Her şeyden önce, bu modellerin ne kadar iyi çalıştığını gösteriyor. İkinci olarak, bu evlat edinme senaryosundaki C (paylaşılan çevre) bileşeninin özelliklerine dair bize birkaç şey söylüyor: Bu bileşenin, kardeşlere özgü bir şeyden ziyade, doğrudan aile ortamının kalitesini endekslediği açıkça görülüyor.

Buradan yola çıkarak davranışsal genetik modellerine dair bir bakış açısı da şudur: Bu modeller, "işlem/muamele etkilerini" (treatment effects) hızlı bir şekilde elde etmek için harika yollar sunar. Örneklemdeki akrabalık derecelerinin çeşitliliği sayesinde, her türlü durum için rastgele tanımlanmış varyans bileşenlerinin nedensel tanımlaması mümkün olduğundan, uygulamacılar bu modelleri oldukça ileri taşıyabilirler. Örneğin, verilerinizde kuzenler varsa, örnekleminizde evlatlıklar olmasa bile "C" bileşeninin evlat edinme çalışmalarındakiyle aynı şekilde tanımlanmasını kolayca sağlayabilirsiniz.

Gen-Çevre Etkileşimi ve Modeller

İnsanlar genellikle, paylaşılan çevrenin (C) neden nispeten küçük bir paya sahip olduğunu açıklamak için gen-çevre etkileşimlerine sığınmak isterler. "A faktörü (genetik) aslında saf bir A faktörü değil, gen-çevre etkileşimli bir AxC faktörüdür" gibi iddialarda bulunurlar. Büyük ölçekli hiçbir çalışmada bu tür bir duruma dair kanıt bulunamamıştır. Bu konuyla ilgili daha çok çalışma gereklidir, özellikle IQ alanında.

Sadece ikizlerle çalışıyorsanız, bir AxC etkileşim faktörünü analitik olarak tanımlayamayabilirsiniz. Ancak bu bir sorun değildir; çünkü yeterli istatistiksel güce sahipseniz, ikiz modelinizden elde edilen faktör skorlarının dağılım özellikleri (momentleri), bu faktörlerdeki varyansın etkileşimli olup olmadığını ortaya çıkaracaktır. Elinizde ikizlerden daha geniş bir veri seti varsa, bu etkileşimli faktörlerin analitik olarak tanımlanması zaten mümkündür. Farklı insan özellikleri üzerinde epistasi (genler arası etkileşim) ve baskınlık etkilerini araştıran Hill, Goddard ve Visscher (2008) da esasen şu sonuca varmışlardır: "Genler düzeyindeki etkileşimlerin, varyans (gözlemlenen farklılıklar) düzeyinde kayda değer bir etkileşim yaratması pek muhtemel değildir." Aynı durum muhtemelen gen-çevre etkileşimleri için de geçerlidir: Bazı etkileşimler mevcut olsa bile, genel olarak bunlar özelliklerdeki toplam varyansa çok az katkıda bulunur.

Gen-çevre etkileşimlerini test etmenin bir başka yolu da evlat edinme verilerini kullanmaktır. Halpern-Manners vd (2020) bunu incelemiştir.. Biyolojik ve evlat edinen ebeveynlerin eğitim düzeylerine dair verilere sahiptiler ve bu düzeyleri evlatlıkların üç farklı Woodcock-Johnson (zeka ve yetenek) puanı üzerinden analiz ettiler. Bulgularına göre; evlat edinme etkileri "değer aralığı kısıtlaması" (range restriction) nedeniyle azalmamıştı ve doğum sonrası temasın etkiler üzerinde düzenleyici (moderator) bir rolü yoktu. En önemlisi, evlat edinen ve biyolojik ebeveyn etkilerinin toplamı, evlat edinilmemiş normal örneklemdeki biyolojik ebeveyn etkisine eşitti. Diğer bir deyişle, ebeveynlerin biyolojik ve çevresel etkileri etkileşimli değil, eklemeliydi (additive).

Paylaşılan Çevre Hakkında Öğreneceğimiz Çok Şey Var

Birçok fenotip için paylaşılan çevre (C) tahminlerinin farklı ikiz ve aile modellerinde birbiriyle örtüştüğünü biliyoruz; lâkin bazen örtüşmeyebilirler. Frisell vd (2011) ; klasik ikiz tasarımı, evlatlık-ebeveyn, evlatlık-kardeş ve klasik ikiz benzeri biyolojik kardeş tasarımlarını karşılaştırdıkları çalışmada, şiddet içeren suç işleme eyleminin kalıtım derecesi tahminlerinde, evlatlık verisi kullanılan ve kullanılmayan tasarımlar arasında biraz farklı sonuçlar elde edilmiştir.

İkiz ve biyolojik kardeş modelleri için yapılan ölçümler ayırt edilemez derecede benzerdir,ama C varyansı ("Aile ortamı") için yapılan ölçümler evlatlık (adoptee) modellerinde daha düşük çıkmıştır. Güven aralıkları (CI) oldukça genişti ve negatif değerlere ulaştıklarında yazarların bunları sıfırda sabitlemeyi seçmesi hatalıydı; yine de en yüksek istatistiksel güce sahip model (biyolojik kardeş modeli) her iki evlatlık modeliyle karşılaştırıldığında, etki büyüklükleri anlamlı derecede farklıydı (evlatlık-kardeş ve evlatlık-ebeveyn modelleri için p değerleri sırasıyla 0.0035 ve 0.0119). Eğer tahminleri etrafında bir simetri varsayarsak, C varyansı tahminleri çok hassas olmadığı için bu durum her iki model için de artık geçerli olmayacaktır.

Bunun bir açıklaması, ikiz ve biyolojik kardeş modellerinde C'nin derecesini yukarı doğru çıkartan ama evlatlık modellerinde bunu yapmayan eş seçimi (assortative mating) olabilir. Eş seçimi katsayısı 0.40 ile oldukça büyüktür ama "rastgele eşleşme" varsayımı bir kenara bırakılsa bile, ölçümler üzerindeki etki küçüktü ve evlatlık tasarımları ile ikiz/kardeş modelleri arasındaki fark, istatistiksel olarak anlamsız hale gelse de varlığını korudu.

Bu beni yazının başında bahsettiğim başka bir soruna geri getiriyor: İstatistiksel güç genellikle çok düşüktür. Bu yapısal eşitlik modellerinden elde edilen güven aralıkları çoğu zaman çok geniş olduğu için, tasarımların C'nin düzeyi konusunda uyuşmazlık yaşayıp yaşamadığını tespit etmek zordur. Frisell vd. (2011) nin 1.521.066 çiftten oluşan devasa biyolojik kardeş modelinde bile C üzerindeki güven aralığı %9 ile %16 arasında değişiyordu; 36.877 çiftlik ikiz modelinde ise ölçüm anlamsızdı. Küçük etkiler büyük önem taşıdığı için, tasarımların burada resmedilen küçük miktarlarda uyuşmazlık yaşayıp yaşamadığını bilmek potansiyel olarak önemlidir.

Kendler vd.’nin (2019) bir başka makalesinde, C tahminlerinin ikizler için üvey ve yarı kardeşlere kıyasla daha yüksek olduğu bulunmuştur. Bu oldukça mantıklı görünüyor: İkizlere özgü etkiler; dar jenerasyon etkilerini, residual/kalıntı yaş etkilerini vb. içerir. İkizler, sadece aynı yaşta olmaları nedeniyle bile, ikiz olmayanlara göre çevresel nedenlerle birbirlerine daha benzer olmalıdır. Çünkü büyük örneklemler olmadan yapılan yaş düzeltmeleri, gelişim süreci devam eden bireylerden oluşan örneklemlerde (çoğu çocuk örnekleminde olduğu gibi) kolaylıkla kalıntı yaş etkileri bırakabilir.

Dolayısıyla bu örneklemde, üvey ve yarı kardeşler için C'nin daha düşük olmasının, çeşitli nedenlerle büyüme sürecindeki çevre paylaşımının gerçekten azalmasından kaynaklandığını düşünüyorum. Bunun C'nin nasıl işlediği ve düzeyinin ne olduğu konusundaki anlamı hala belirsizdir. Örneğin, ikizlere özgü etkiler ile kardeşlere özgü etkiler, etkilenen bilişsel beceriler açısından farklıysa ne olur? Bunların hiçbirine henüz net cevaplarımız yok.

Yaşın rolü de hala tamamen netleşmiş değil. Yaş ilerledikçe, biyolojik kardeşlerin ve çift yumurta ikizlerinin birbirine çok benzer hale geldiğini biliyoruz. IB'nin alıntıladığı Cesarini ve Visscher'ın çok geniş ölçekli verilerinde, yetişkinlikteki özellik ölçümleri için farklar küçüktür ama "küçük" ifadesi yanıltıcı olabilir: Akrabalar arası korelasyonlar, çift yumurta ikizleri için (doğum öncesi etkilerden olumsuz etkilenmiş olabilecek boy uzunluğu hariç), birlikte büyüyen biyolojik kardeşlere göre tutarlı bir şekilde biraz daha yüksektir.

Çift yumurta ikizlerinin benzerliğinin yaşla birlikte azaldığını, Scarr-Rowe etkisinin C'nin sönümlenmesi (fadeout) yoluyla açıklandığını biliyoruz. Hatta bu durumun, 1980'lerin sonu ve 1990'larda Wilson Etkisi tam olarak anlaşılmadan önce, A'nın (genetik etki) diğerlerinin bildirdiğinden daha düşük olabileceğine dair bazı tartışmaları açıkladığını da biliyoruz. İlerleyen çalışmalarda, yaşlanmanın, örneğin ikizler yerine biyolojik kardeşlerin olduğu örneklemlerdeki etkileşim etkilerini, anlamak açısından başka şekillerde önem taşıyıp taşımadığını belirlemek, mümkün olabilir.

Büyük yaş farkı olan kardeşlerin fenotipleri başka nedenlerle de daha az kıyaslanabilir olabilir. Örneğin, kardeşler aynı yaşlarda ama yıllar arayla test edilirlerse, farklı IQ testlerine tabi tutulabilirler veya Flynn etkisi puanları etkileyerek sonraki kardeşin puanını yapay nedenlerle artırabilir veya azaltabilir. Ayrıca kardeşlerin ikizlere göre tamamen farklı okullara gitme olasılığı daha yüksektir, bu da kardeş karşılaştırmalarında daha fazla varyansa yol açabilir. İkizlerde bu tür sorunlar yoktur ve kardeş verilerinde bu sorunları düzeltmenin HER zaman işe yarayan kolay bir yolu yoktur.

Sonuç

Paylaşılan çevrenin (C) doğası hakkında anladığımız pek çok şey olduğu gibi, hala anlamadığımız pek şey de mevcut. IB, popüler ama bilimsel dayanağı zayıf olan "C=0" (paylaşılan çevrenin etkisi yoktur) önermesine karşı kanıtları öne çıkararak gayet iyi bir şey fakat akademik olarak C ile ilgili öğrenilecek çok şey var. C'nin ne kadar büyük olduğunu, duruma göre nasıl değiştiğini, yaş ve ölçüm kalitesinden nasıl etkilendiğini, tam olarak hangi çevresel unsurlara atıfta bulunduğunu, hangi fenotipler ve senaryolar için geçerli olduğunu ve daha fazlasını ortaya koyacak yeni çalışmalara ihtiyacımız var. Eğer C üzerinde bir müdahalede bulunmak ya da C varyansını artırmak veya azaltmak istiyorsak, bu tür bilgilere ihtiyacımız olacak.

8 Şubat Pazar günü Japonya’nın genel seçimleri sonuçlandı, açıkçası bu seçim 2008 sonrası en heyecan verici ve sarsıcı seçimdi. Bu heyecanlı seçimlere giden yol tabii ki son birkaç hafta içinde başlamadı, Takaichi Sanae (高市 早苗) 18 Eylül 2025’te LDP’nin başkanlığına seçilmişti1 ve hemen arkasından Japonya’nın ilk kadın başbakanı oldu. Bu yükselişini de Liberal Demokrat Parti’nin neredeyse 25 yıldır koalisyon ortağı olan Komeito2 koalisyondan ayrıldığını açıkladıktan sonra Ishin no Kai/Japonya Yenilik Partisi ile koalisyon kurarak gerçekleştirdi.

Ve 8 Şubat pazar günü, Takaichi Sanae kumar oynadı ve kazandı. Ezici bir biçimde kazandı. İngilizce tabiriyle landslide victory. Bunu tanımlayacak başka bir kelime var mı? Bu, LDP için ŞİMDİYE KADARKİ en büyük zaferdi. Kumar karşılığını verdi ve seçmenler, LDP'ye Diyet'in3 Temsilciler Meclisi'nde devasa bir çoğunluk vererek Takaichi’yi kitlesel olarak ödüllendirdi.

Neden kumar olarak nitelendiriyoruz? Hatırlayalım. Liberal Demokrat Parti (LDP), 1955 yılından beri -1993 ve 2009'daki kısa kesintiler hariç- devleti Komeito partisiyle birlikte yönetti.

Şimdi hikayeyi biraz geri saralım. Süreci anlamak için 2022 yılına, Shinzo Abe’nin suikastına geri dönelim. Shinzo Abe’ye suikast düzenleyen katilin, Abe'yi Unification Church (Moon Tarikatı) ile bağlantılı olduğu gerekçesiyle hedef alması, LDP içinde büyük bir çatlak yarattı. Birçok parti üyesinin bu kilise ile sıkı fıkı olduğu ortaya çıkınca, halk nezdinde güven sarsıldı.4

İleri saralım. LDP, Abe sonrası bu dalgalanmayı yönetmeye çalışırken, geçtiğimiz aylarda Takaichi Sanae yönetimi devraldı ve Shigeru Ishiba’dan koltuğu devraldı. Takaichi’nin ilk hamlesi, Abe’nin çizgisinden gitmek ve kilise bağlantısı nedeniyle tartışılan yolsuzlukların üzerine gitmedi. Yolsuzlukların üzerine gitmemesi aslında Komeito’nun koalisyonu terk etme nedenlerinden biridir. Burada Nakakita (2020)’nın kitabında vurguladığı "1955 Sistemi" ve LDP'nin hizipleri devreye giriyor: LDP, aslında Sol’a karşı Liberal ve Demokrat partilerin birleşmiş, bunu takiben içinde disiplini zayıf, birbirine rakip hiziplerin bulunduğu bir parti.

Takaichi’nin "Abe çizgisi" ve tarikatla bağlantılı isimleri partiye geri sokması, koalisyon ortağı Komeito için bardağı taşıran son damla oldu.5 "Açık yönetişim" prensibini savunan ve arkasında devasa bir Budist organizasyon olan Soka Gakkai'yi bulunduran Komeito, LDP’nin yolsuzluk sarmalına geri döneceğini öngörerek koalisyonu bozdu. Koalisyonun bozulmasına rağmen LDP ve Japonya Yenilik Partisi koalisyon kurarak Takaichi’nin başbakan olmasını sağladı ama bir sorun vardı: LDP her sene oy kaybediyordu.
Muhalefete geçen Komeito, Japonya Anayasal Demokrat Partisi (立憲民主党) ile birleşerek Merkezci Reform İttifakı/Centrist Reform Alliance’ı (道改革連合) kurdu. Bu, Japon siyaseti için bir "tektonik kayma" demekti; çünkü LDP yıllardır şehirdeki orta alt sınıf muhafazakar seçmen tabanına sahip Komeito sayesinde iktidarını koruyordu.
Şimdi seçimlere gelelim. Takaichi, LDP’nin genel olarak oy kaybettiğinin6 farkındaydı; lâkin kendi kişisel popülaritesinin zirvesinde7 olduğunu biliyordu. Takaichi’nin erken seçime gitmesine gerek yoktu; hatta hükûmeti dağıtmasına da gerek yoktu. Zaten LDP’nin Başkanı geçilmişti ve Japonya Yenilik Partisi ile koalisyon kurarak Japon Ulusal Diyet’inde Başbakan seçilmişti. Ama ortada büyük bir sorun vardı: LDP ancak Japonya Yenilik Partisi ile koalisyon ortaklığı yaparak hükûmet kurabildi. LDP her sene popüleritesini kaybediyordu ve muhalefet güçlenmişti. Takaichi kısa bir süre içinde Japon halkı arasında popüler olduğunu fark etti ve kendi popülaritesini kullanarak Meclis'te LDP'nin çoğunluğu tekrar almasını hedefledi. Takaichi, 23 Ocak cuma günü hükûmeti dağıttı ve 8 Şubat’ta erken seçimlerin olacağını açıkladı. Kumar başladı.

Japonya'da birkaç kişinin ölümüne neden olan ve özellikle kuzeydeki Tohoku bölgesinde devasa kar yağışları getiren, hatta seçim günü Tokyo'yu bile etkileyen bir kar fırtınasının ortasında seçmenler, %58'e yakın bir katılım oranıyla sandığa gitti. LDP için sadece "şimdiye kadarki en büyük zafer" olarak tanımlayabileceğimiz bir sonuç ortaya çıktı. Bu o kadar devasa bir zafer ki Japon siyaseti şu anda tam anlamıyla bir şok durumunda.

Takaichi’nin popüler olduğunu biliyorduk, anketler bunu gösteriyordu. Ancak LDP, ilk kadın Başbakanı ileriye taşıyan popüler hareketin her zaman gerisinde kalmıştı. Yolsuzluk, adam kayırmacılık, LDP'nin eski alışkanlıkları.. Bunların hiçbiri artık önemli değil. Ama bunun ne kadar süreceğini göreceğiz.

Sandığa giden Japon seçmenler onu sadece yaptıkları için değil, hâlâ başarabilecekleri için ödüllendirdi. O, yeni bir Japonya'nın yüzü. Net bir Japon muhafazakârı olmasına ve sosyal konularda ülkenin büyük bir kısmıyla uyumsuz olmasına rağmen, ilk kadın Başbakan olarak son yıllarda görülmemiş bir popülerlik seviyesine sahip. Adeta bir idol haline geldi. Titizlikle koreografisi yapılmış bu imaj, LDP'nin ve muhalefetin eski yöntemlerini geride bırakıyor.

Muhalefetin Çöküşü ve “Merkezci Reform İttifakı” (CRA)

Sadece iki yıl önce LDP, tarihinin en kötü ikinci sonucunu almış, 200 sandalyenin altına düşerek çoğunluğunu kaybetmişti. Şimdi ise her zamankinden daha güçlüler. Bu kadar büyük zafer kazanmak için sadece kendi seçmeninizden oy almak yetmez, biraz da muhalefetten yardım almak gerekir.

Muhalefet, Komeito’nun LDP ile koalisyonu bozmasını bir fırsat olarak değerlendirdi. Hızlı bir biçimde Japonya Anayasal Demokrat Partisi ve Komeito (公明党) arasında yeni bir parti, sözde Merkezci Reform İttifakı kuruldu. Fakat sorunlar aynı kaldı: aynı yüzler, aynı yöntemler ve endişeli bir toplumu teskin edecek yeni fikirlerin eksikliği. Kağıt üzerinde seçmenler oradaydı ama seçmen davranışı sabit bir denklem değildir. Japonya Anayasal Demokrat Partisinin seçmenleri, Komeito’nun (Soka Gakkai dini organizasyonu) ittifakın bel kemiğini oluşturmasından rahatsız oldu ve yeni partiye oy vermedi.

Tek Sandalyeli Seçim Bölgeleri - 289 Sandalye

Sol tarafta 2026 haritası, sağ tarafta ise 2024 haritası yer alıyor; aradaki farklar hemen göze çarpıyor. Yakından bakıldığında görülebileceği üzere, ana değişimler Japonya'nın doğu ve kuzey kesimlerinde gerçekleşti. Osaka'dan (ortadaki o büyük sarı blok: Ishin no Kai/Japonya Yenilik Partisi kontrolünde) doğuya doğru olan bölge, Japon muhalefetinin geleneksel olarak daha güçlü olduğu yerdir; ancak bu seçimde varlık gösteremediler.

Bazı Veriler:

• LDP, Tokyo'daki 30 koltuğun tamamını, Kanagawa'daki 20 koltuğun tamamını ve Saitama'daki 16 koltuğun tamamını kazandı.

• Tokyo, Kanagawa, Chiba ve Saitama'yı kapsayan 80 seçim bölgesinde, Liberal Demokrat Parti 79 bölgeyi kazandı ve sadece 1 tanesini kaybetti.

• LDP, geleneksel olarak sol görüşlü bir eyalet olan Nagano'da 5 koltuğun 5'ini de aldı.

• Hem CDPJ hem de Komeito'nun bireysel olarak güçlü olduğu Hokkaido'da, LDP temsilini tek bir bölge hariç (ki onu da CRA kıl payı kazandı) tüm bölgelere yaydı

• Osaka'da LDP bir koltuk kapmayı başararak Ishin no Kai'nin tam kontrolünü engelledi.

• 1996'dan bu yana ilk kez, solcu partilerden oluşan Tüm Okinawa İttifakı8, Okinawa'nın dört bölgesinin tamamından dışlandı.

Yenilgi o kadar kapsamlıydı ki, Japon siyasetinin birçok önemli muhalefet partisi üyesi Tek Sandalyeli Seçim Bölgeleri’ndeki koltuklarını kaybetti:

Miyagi 4. bölgede Azumi Juni, Mie 3. bölgede Okada Katsuya, Tokyo 1. bölgede Kaieda Banri, Tokyo 8. bölgede Yoshida Harumi ve Nara 1. bölgede Mabuchi Sumio.

Ayrıca özel bir isim: Gölge Şogun Ozawa Ichiro, Iwate Bölge 3'teki koltuğunu kaybetti. 1969'dan bu yana Temsilciler Meclisi’nde 20 dönem görev yaptıktan sonra Ozawa, yeni bir dönem için Ulusal Diyet'e geri dönmeyecek.

Sonuç olarak, Başbakan Takaichi’nin LDP’si tek başına üçte iki çoğunluğu elde ederek hem kendi parti tarihinin hem de savaş sonrası Japon siyasetinin en iyi sonucuna ulaştı.

• Toplam Sandalye: 465 sandalyenin 316’sı (%68).

• İş Birliği: Ortakları Ishin no Kai ile birlikte 352 sandalyeye (%76) ulaştılar.

• Bölgesel Hakimiyet: 47 prefektörlüğün - yani Tek Sandalyeli Seçim Bölgelerinin - 31’inde tüm koltukları aldı.

  

Tarihi Sıralama (Kazanılan Sandalye Sayısı):

1. 2026 - LDP (Takaichi): 316 sandalye

2. 2009 - DPJ (Hatoyama): 308 sandalye

3. 1986 - LDP (Nakasone): 300 sandalye

Bu yazıyı yazarken, Japonya Demokratik Partisi’nin (DPJ) 2009 zaferinin ne kadar devasa olduğunu fark ettim. Tıpkı bu seçimde LDP’nin muhalefete yaptığı gibi, onlar da o zamanlar LDP’yi haritadan silmişlerdi. Takaichi ve LDP tarafından kazanılan 316 koltuk, partinin 1986’daki Başbakan Nakasone yönetimindeki çifte seçimlerde elde ettiği 300 koltuktan ve 2005’teki posta servisilerini özelleştirme hamlesini takip eden “Koizumi dalgası” heyelanından daha iyi bir sonucu temsil ediyor.

CRA (Merkezci Reform İttifakı) açıkça seçimin ana kaybedeniydi; fakat bunun dışında Japon solu da ciddi kayıplar yaşadı. Japon Komünist Partisi (JCP) sadece 4 sandalyeye geriledi ve Reiwa Shinsengumi, Temsilciler Meclisi’nde tek bir sandalyeye düşerek neredeyse yok oldu.

Bölgeler bazında bakıldığında CRA beklentilerin altında kaldı. Analizler, Yeni partiyi desteklemek için sandığa gitmeyenlerin Japonya Anayasal Demokrat Partisi seçmenleri olduğunu gösteriyor. Komeito’nun arkasındaki Soka Gakkai’nin (dini organizasyonu) varlığı, geleneksel CDPJ destekçilerinin bir kısmını uzaklaştıran asıl etkendi. Bu seçmenlerin çoğu, dini bir grubun yeni siyasi ittifaklarının bel kemiğini oluşturmasından rahatsızlık duyuyordu.

Komeito'nun derin köklere sahip olduğu ve Japonya Anayasal Demokrat Partisi'nin tarihsel olarak en zayıf olduğu batı Japonya'da, CRA bir avuç bölge temsilcisini elinde tutmayı başardı.

Nispi Temsil Seçim Bölgeleri - 167 Sandalye

Beklendiği gibi, tek sandalyeli seçim bölgelerinde yaşanan şoktan sonra, ülke genelinde düzenlenen ancak bölgesel bloklara dağıtılan nispi oylar farklı bir tablo çiziyor. LDP'nin seçimi kazandığı doğrudur; fakat bunu Başbakan Kishida'nın 2021'de kazandığı önceki seçimlere benzer destek seviyeleriyle başardı.

Oyların dağılımı da böyle:

• LDP 21,026,139 (36.7%)
  CDP 10,438,801 (18.2%)
  DPP 5,572,951 (9.7%)
  Ishin 4,943,331 (8.6%)
  Sanseito 4,260,620 (7.4%)
  Team Mirai 3,813,749 (6.7%)
  JCP 2,519,807 (4.4%)
  Reiwa 1,672,499 (2.9%)

Kazanılan koltuk sayıları: LDP 67, Ishin 16, CRA 42, DPFP 20, JCP 4, Reiwa 1, Sansei 15, Mirai 11.

• LDP (自民党): Başbakan Ishiba'nın %26,7'lik oranından 10 puan artış gösterdi (%36,7). Önemli bir artış.

• Merkezci Reform İttifakı (CRA/中道改革連合): Oyların %18’ini kazandı fakat 2024'te sadece CDPJ %21 ve Komeito %11 almıştı. Ne büyük bir düşüş: %32'den %18'e.

• Japonya Yenilik Partisi (Ishin no Kai/日本維新の会): 2024'te oyların %9,36’sını almışlardı, bu seçimde %9,37’sini aldılar.

• DPFP (Halk için Demokrat Parti/国民民主党): Sadece 1 koltuk artırmasına rağmen 2024'teki %6,8'den %9,7'ye yükseldi.

• Sanseito(参政党): %3,4'ten %7'ye çıkarak 2 olan sandalye sayısını 15'e yükseltti. Takaichi Dalgası'ndan sağ çıkmayı başaran Sanseito için bu iyi bir sonuçtu.

• JCP(日本共産党): Komünistler %6'dan %4'e geriledi ve Temsilciler Meclisi’ndeki temsil güçlerini yarı yarıya (8'den 4'e) kaybetti.

• Team Mirai(チームみらい): 2025 Üst Meclis seçimlerinde sükse yapan "Gelecek Takımı", nispi temsil yoluyla 11 koltuk kazanarak harika bir sonuç elde etti.

• Reiwa Shinsengumi(れいわ新選組): Reiwa için felaket bir seçim; %7'den %3'e düşerek neredeyse tüm temsil güçlerini kaybettiler. Temsiciler Meclisi’nde sadece tek bir üyeleri olacak

• CPJ (日本保守党): Muhafazakârlar %2,5 aldı, 2024'e göre hafif bir artış ancak tek koltuklarını kaybettiler.

• SDPJ(公明党): Sosyal Demokratlar (hâlâ varlar mı?) oylarını 700 binin üzerinde tutarak bir koltuk korudular.

Takaichi'nin galibiyetini küçümsemek gerek ama Japonya'nın seçim sistemi, yıllardır olduğu gibi bir kez daha LDP'yi kayırdı. Zaferlerini katlayarak büyütüyor (çünkü evet, gerçekten kazanıyorlar).

LDP'nin tek sandalyeli bölgelerdeki oy oranı %49,2 idi. Bu, 2021'deki %48,4'ün üzerinde ve 2024'teki %38,5'in çok üstündeydi. Ancak önemli olan şey, tek sandalyeli seçim bölgerindeki koltukların %86,2'sini kazanmış olmalarıdır.9

Seçim sonuçları için: https://news.web.nhk/senkyo/database/shugiin/

Seçim sonuçları haritası: https://news.web.nhk/senkyo/database/shugiin/2026/kaihyomap/?detail=senk#4.83/38.2/138.95

Yazının başlığındaki soru biraz irite edici ve örtük olarak incelleri haklı çıkarmaya çalışıyor havası veriyor ve evet, inceller haklı ama sadece bir konuda. Bu konu da yanlış kurguladıkları Black Pill’in temeli. Geri kalan konularda fikirlerini ve tutumlarını yanlış buluyorum ve umursamıyorum.

Manosphere (Erkekler Küresi) tartışmalarında sıklıkla birbirine karıştırılan iki kavram, aslında bu kürede yer alan erkekler için taban tabana zıt iki çözüm sunar: Kırmızı Hap (Red Pill) ve Kara Hap (Black Pill). Bu iki düşünce yapısı, toplumun romantizm ve iktidâr - buna bağlı olarak feminizim, erkek & kadın ilişkileri, haklar & sorumluluklar konuları - dinamiklerine dair "yanlış anlatılar" sunduğu konusunda hemfikirdir; lâkin bu "gerçeği" sindirdikten sonra çizdikleri yol haritaları birbirinden tamamen ayrılır.

Kırmızı Hap ideolojisi, özünde proaktif bir dünya görüşüdür. Toplumun aşk ve iktidâr üzerine kurduğu romantik anlatıların birer illüzyon olduğunu savunur; kırmızı hap yutulduğunda bu illüzyonun arkasındaki gerçeklik ortaya çıkar ve uyanış başlar. Kırmızı Hap, bu "uyanıştan" bir umutsuzluk değil, bir strateji çıkarır. Kırmızı Hap için dünya adaletsiz ve hiyerarşiktir; o halde yapılması gereken bu hiyerarşide yukarı - alfa olmaya doğru - tırmanmaktır. Bu noktada ideoloji, bireyi kendi çıkarını maksimize etmeye çağıran bir "kişisel gelişim" manifestosuna dönüşür. Üç ana şiarı vardır:

• Para: Ekonomik özgürlük ve statü.

• Kas: Fiziksel disiplin ve biyolojik üstünlük.

• Oyun (Game): Sosyal dinamikleri ve psikolojiyi yönetme becerisi - pickup artists*

Kırmızı Hap için "gerçek", vazgeçilmesi gereken bir muharebe alanı değil; aksine fethedilmesi gereken bir mekândır (Van Valkenburgh 2021). Bu noktada erkekler kendi aralarında kadınlara nasıl yaklaşacakları, iş hayatında nasıl yükselecekleri, varolan hiyerarşileri nasıl anayacakları vb. konularda fikir alışverişinde bulunur. Amaç oyunda kalmaktır veya bir başka tabirle alfa olmaktır (Preston vd. 2021).

Kara Hap ise Kırmızı Hap'ın sunduğu "çabalarsan kazanırsın" iyimserliğini kökten reddeder, bu nedenle bir aksiyon planından ziyade bir kadercilik (fatalism) haline bürünür. Kara Hap'ın merkezinde "Cinsel Seçilim" ve "Genetik Miras" vardır (Costello 2025). Bu görüşe göre; boyunuz, yüz kemik yapınız veya saç çizginiz gibi değiştirilemez fiziksel özellikleriniz, sosyal değerinizi daha siz ağzınızı açmadan belirlemiştir. Dolayısıyla spor yapmak, para kazanmak veya "oyunu" öğrenmek, Kara Hap jargonundaki tabiriyle sadece birer "cope" (savunma mekanizması) niteliğindedir. Sonuç ise kaçınılmaz bir vazgeçiştir, mücadele etmemektir, topluma sırtını dönmektir, sosyal hayattan soyutlanmaktır. Bu noktada Kara Hap, Kırmızı Hap’ın çağrısının karşısında durmaktır. İncel topluluklarında sıkça görülen, toplumdan izole olma ve "kaybetmişliği" kabullenme hali bununla ilişkilidir. Zaten bu nedenle istemsiz bekarlardır. Bunu istememişlerdir ama el (genetik) öyle gelmiştir. Bunu incellerin konuşmalarından da anlayabilirsiniz: “çirkinim, tercih edilmiyorum”, “şöyleyim böyleyim tercih edilmiyorum, dışlanıyorum, yok sayılıyorum”.

Peki ama Kara Hap neye dayanıyor? Bu fikirlere neden sahipler? Kara Hap'ın bu kadar hızlı yayılmasının ve bazı çevrelerce "ikna edici" bulunmasının arkasında, aslında göz ardı edilemeyecek bir ampirik veri seti yatmaktadır (Lindsay 2022). 2015-2020 yılları arasında sosyal psikoloji ve davranışsal ekonomi alanında yapılan çalışmalar çekici bireylerin işe alımlardan hukuki süreçlere, sosyal kabulden romantik tercihlere kadar her alanda avantaja sahip olduğunu bilimsel olarak doğrulamaktadır. Kara Hap'ın "haklılığı", gözlemlenen bu gerçekliği (fiziksel çekiciliğin sosyal sermaye olduğu gerçeğini) alıp, onu mutlak ve değiştirilemez bir hapishaneye dönüştürmesinden gelir.

Özetlemek gerekirse: Kırmızı Hap "Oyunun kurallarını öğren ve basamakları çık" öğretisinin benimsenmesini öğütler. Kara Hap ise "el (genetik) öyle gelmiş, bu yüzden çabalanın anlamı yok" öğretisinin benimsenmesini ister. İlki sistemin içinde yükselmeyi öğütlerken, diğeri sistemin dışına kalmayı bir kimlik haline getirir.

Peki, bu çalışmalar nelerdir?

Hukuk

Çalışmaları kısaca özetlerken her alana değinme şansım yok ve değindiğim alanlardaki bütün çalışmaları sıralama lüksüm yok çünkü bu yazı için okuduğum bütün çalışmaları (75+) dahil etmeye kalkarsam gereğinden fazla uzar, siz de sıkılırsınız.. Bu nedenle belirli alanlara odaklanacağım ve o alanlarda yapılmış en iyi çalışmaları sunacağım. Benim gözümde en çarpıcı bulgulardan biri insanların failleri nasıl yargıladığıdır.

Beaver vd. (2019) tarafından yapılan bu çalışmada çekiciliğin sadece mahkeme aşamasında değil, tutuklanmadan mahkumiyete kadar geniş bir yelpazede nasıl bir rol oynadığını boylamsal (longitudinal) verilerle incelenmiştir. Çalışma, 1990'ların ortasından 2008'e kadar takip edilen yaklaşık 20.000 Amerikalı genci kapsayan National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health (Add Health) verilerini kullanmıştır. Çekicilik puanları, dört farklı zaman diliminde görüşmeciler tarafından verilen puanların ortalamasıyla belirlenmiştir. Bulgular, daha çekici kişilerin tutuklanma ve mahkum edilme olasılıklarının daha düşük olduğunu göstermiştir; lâkin hapis cezası veya denetimli serbestlik (probation) kararları ile çekicilik arasında anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Bu durum özellikle kadınlar için belirleyicidir: Daha çekici bulunan kadınların tutuklanma ve mahkumiyet ihtimali daha düşüktür.

Waterbury (2024) yaptığı çalışmada analiz birimini sanıklardan avukatlara çevirerek, fiziksel çekiciliğin yargıçların kararlarını "irrasyonel" bir şekilde etkileyip etkilemediğini test etmiştir. 2017-2019 yılları arasında ABD Temyiz Mahkemeleri'nde sözlü savunma yapan avukatların fotoğraflarını ve mahkeme videolarını kullanmıştır. Bu materyaller hem insanlar tarafından oylanmış hem de bir yapay zeka algoritması tarafından değerlendirilmiştir. Veri seti üzerinden yapılan analizlerde, daha çekici bulunan avukatların hem bireysel yargıç oylarını hem de davayı kazanma olasılıklarının istatistiksel olarak anlamlı düzeyde daha yüksek olduğu bulunmuştur. Bu avantaj; avukatın deneyimi, ideolojisi veya mezun olduğu okul gibi geleneksel başarı kriterleri hesaba katıldığında bile korunmuştur. Çekicilik puanındaki her bir birimlik artışın, bir yargıcın oyunu alma olasılığını yaklaşık 1,11 kat, davayı kazanma olasılığını ise 1,13 kat artırdığı hesaplanmıştır. Araştırmacı, bu durumun "adalet kördür" ilkesine aykırı olduğunu ve yargı sistemindeki eşitlik konusunda normatif kaygılar doğurduğunu belirtmektedir.

Downs ve Lyons (1991) gerçek yargıçların gerçek sanıklar hakkında verdiği kararları doğrudan gözlemleyerek geçerliliği yüksek sonuçlar elde etmeyi amaçlamıştır. Çalışma, Teksas Körfez Kıyısı'ndaki çeşitli topluluklarda 18 aylık bir dönemde tutuklanan 915 kadın ve 1.320 erkek sanığı kapsamıştır. Sanıkların çekicilik seviyeleri, çalışmanın amacından haberdar olmayan polis memurları tarafından 1 (en düşük) ile 5 (en yüksek) arasındaki bir ölçekte oylanmıştır. Çalışmanın en önemli özelliklerinden biri, sanıkların yargıç karşısına çıkmadan önce dış görünüşlerini iyileştirme veya değiştirme fırsatlarının olmamasıdır. Bu durum, avukatların müvekkillerini daha çekici gösterme çabalarının etkisini devre dışı bırakmıştır. Araştırma, sanık çekiciliğinin yargıçların belirlediği kefalet ve para cezası miktarları üzerinde sadece kabahat (misdemeanor) suçlarında etkili olduğunu ortaya koymuştur. Çekicilik arttıkça, verilen para cezası veya kefalet miktarı anlamlı şekilde azalmıştır; fakat cinayet veya ağır yaralama gibi felony (ağır suç) kapsamında değerlendirilen davalarda, sanığın çekiciliği ile belirlenen kefalet miktarı arasında hiçbir istatistiksel ilişki bulunamamıştır. Bu tür ağır suçlarda temel belirleyici faktör suçun kendisi olmuştur.

Doğumda Başlayan Hiyerarşi

Kara Hap savunucularının en temel argümanı, "oyunun" biz daha kartları elimize almadan çok önce (genetik) bittiğidir. Sosyal psikoloji alanında yapılan birkaç çalışma bu olguyu destekliyor gibi görünmektedir.

Bebekler, çekici yüzlere daha uzun süre bakarlar. Örneğin, Samuels ve Ewy (1985) tarafından yapılan çalışmada yaşları 3 ile 6 ay arasında değişen bebeklerin, yetişkinler tarafından "çekici" olarak puanlanan yüzlere, daha az çekici bulunan yüzlere kıyasla anlamlı derecede daha uzun süre baktığını gözlemlenmiştir. Langlois vd (1987) ise iki ayrı deneyle 2-3 aylık ve 6-8 aylık bebekleri incelemiştir. Her iki yaş grubunun da zıt çekicilik seviyelerine sahip yüzler (çekiciye karşı çekici olmayan) yan yana sunulduğunda çekici yüzleri tercih ettiğini kanıtlamıştır. Fakat, benzer çekicilikteki yüzler eşleştirildiğinde (çekiciye karşı çekici gibi), sadece 6-8 aylık büyük bebeklerin çekici olanlara daha uzun süre baktığı görülmüştür. Langlois vd. (1991) bebeklerin çekicilik tercihinin sadece Beyaz kadın yüzleriyle sınırlı olmadığını; Beyaz erkek, Siyah kadın ve hatta bebek yüzlerini de kapsadığını göstermiştir. Bebeklerin farklı ırk, cinsiyet ve yaş gruplarındaki çekici yüzleri ayırt edebilmesi, güzellik algısının evrensel yapısal özelliklere dayandığı hipotezini desteklemektedir. Ayrıca, bebeklerin kendi annelerinin çekicilik seviyesinin bu tercihler üzerinde herhangi bir etkisi olmadığı saptanmıştır.

Van Duuren vd. (2003) tarafından 5 ile 15 ay arasındaki bebeklerle yapılan bu araştırma, bebeklerin diğer bebek yüzlerine bakarken de çekicilik etkisini sürdürdüğünü doğrulamıştır. Deneyler sonucunda, bebeklerin yetişkin benzeri morfolojiye sahip (cinsel olgunluk sinyalleri taşıyan) bebek yüzlerini, "sevimlilik" (bakım verme içgüdüsünü tetikleyen) özelliklerine sahip yüzlere tercih ettiği öne sürülmüştür. Önemli bir teknik bulgu olarak, bu tercih etkisinin yüzler ters çevrildiğinde (inversion effect) ortadan kalktığı, bunun da çekicilik algısının tekil özelliklerden ziyade yüzdeki yapısal bütünlüğün işlenmesine dayandığını göstermiştir.

Quinn vd. (2008) ise bebeklerdeki çekicilik tercihinin sadece kendi türlerine (insanlara) özgü olmadığını, evcil ve vahşi kedi (kaplan) yüzlerini de kapsadığını ortaya koyarak literatürü genişletmiştir. 3-4 aylık bebeklerin dik duran çekici hayvan yüzlerini tercih ettiği, ancak yüzler ters çevrildiğinde bu tercihin kaybolduğu gözlemlenmiştir. Bu bulgular, bebeklerdeki estetik tercihin spesifik bir eş seçimi adaptasyonundan ziyade, memeli yüzleri arasındaki genel bilgi işleme mekanizmalarının bir yan ürünü olabileceğini düşündürmektedir. Buraya kadar her şey kabul edilebilir görülebilir ama bundan sonraki tartışma biraz moral bozucudur.

Langlois vd. (1995) yaptıkları bu boylamsal çalışmada, bir bebeğin fiziksel çekiciliğinin annesinin ona karşı davranışlarını ve tutumlarını etkileyip etkilemediğini araştırmıştır. Araştırmacılar, 173 yeni anne ve bebeklerini (doğumdan sonraki ilk günlerde ve bebekler 3 aylıkken) hastane ve ev ortamında gözlemlemiştir. Bebeklerin çekicilik düzeyleri, bağımsız gözlemciler tarafından verilen puanlarla belirlenmiştir. Araştırma sonuçları, bebekleri daha çekici bulunan annelerin, bebeklerine karşı daha fazla sevgi gösterdiğini, onlarla daha çok oyun oynadığını ve daha fazla sosyal etkileşimde bulunduğunu göstermiştir. Öte yandan, bebekleri daha az çekici bulunan annelerin, bebeklerine karşı "bakım odaklı" (besleme, alt değiştirme gibi rutin işler) davrandıkları; lâkin çocukla duygusal ve sosyal etkileşime girmekten ziyade diğer insanlara veya işlere daha fazla odaklandıkları görülmüştür. Çekicilik puanı düşük olan bebeklerin anneleri, bebeklerinin yaşamlarını kısıtladığına dair daha fazla olumsuz tutum sergilemişlerdir. Bu durum, "çekicilik stereotipinin" (güzel olan iyidir algısının) ebeveyn-çocuk bağının en erken evrelerinde bile işleyebileceğini ortaya koymuştur.

İş Dünyası ve "Güzellik Primi"

Bu konudaki çalışmalar, basitçe, fiziksel çekiciliğin iş hayatı, akademik kariyer ve girişimcilik gibi farklı alanlardaki ekonomik sonuçlarını hem deneysel hem de gözlemsel verilerle incelemektedir.

İlk örneğimize akademiden başlayalım. Hale vd. (2023) ABD'deki prestijli ekonomi doktora programlarından mezun olan 752 kişinin kariyerlerini incelemiştir. Ekonomistlerin vesikalık fotoğrafları, ekonomiyle ilgisi olmayan 241 üniversite öğrencisi tarafından 1 ile 10 arası bir ölçekte puanlanmıştır. Her fotoğraf en az 20 farklı kişi tarafından değerlendirilmiş ve öznel puanlama sapmalarını engellemek için bu puanlar standardize edilmiştir. Sonuçlar ise şaşırtıcıdır. Daha çekici bulunan ekonomistlerin kariyer başında daha iyi okullara yerleştiği ve daha fazla atıf aldığı görülmüştür. "Güzellik primi"nin kariyer boyunca sönümlenmemesi, bu durumun sadece bir yetenek göstergesi değil, işverenlerin çekici insanlarla çalışma isteğinden (ayrımcılık) kaynaklandığını düşündürmektedir.

Mehic (2022) İsveç’teki mühendislik öğrencileri üzerinde yaptığı bu çalışmada öğrencilerin çekiciliğinin akademik başarıya (notlara) etkisini yüz yüze ve uzaktan eğitim dönemlerinde karşılaştırmıştır. Yüz yüze eğitim döneminde hem erkek hem de kadınlarda çekici öğrenciler, özellikle öğretmen-öğrenci etkileşiminin yoğun olduğu sayısal olmayan derslerde daha yüksek notlar almışlardır. Eğitim online platformlara taşındığında, çekici kadın öğrencilerin notlarında bir düşüş gözlemlenmiştir; fakat çekici erkek öğrenciler bu “güzellik primini” korumaya devam etmiştir. Sonuç olarak, kadınlar için güzellik avantajı büyük oranda öğretmenlerin ayrımcılığından (pozitif önyargı) kaynaklanırken; erkekler için bu durum özgüven gibi kişilik özellikleriyle ilişkili görünmektedir.

Brooks vd. (2014) ise girişimcileri incelemiştir. Yatırımcıların, girişimci sunumlarına (pitch) verdikleri tepkileri saha çalışmaları ve deneylerle incelemiştir. Gerçek bir girişimcilik yarışmasındaki videolar kullanılmış ve 20 yetişkin puanlayıcı, girişimcileri 1-7 arası bir ölçekte değerlendirmiştir. Sonuç olarak yatırımcılar daha çekici puanlanan erkek girişimcileri kadınlara ve daha az çekici puanlanan erkeklere göre anlamlı oranda daha fazla tercih etmektedir.

Nault vd. (2020) yıllar içinde yapılmış yüzlerce çalışmayı bir araya getiren kapsamlı bir literatür taramasıdır. Bu alanla ilgili bize şunları söyler:

Yıllardır yapılan çalışmalardaki en yaygın yöntemin, katılımcıları tanımayan bağımsız gözlemcilerin (strangers) fotoğraflar veya videolar üzerinden yaptığı öznel puanlamalar olduğu belirtilir. Bazı çalışmalarda mülakatçıların (interviewer) verdiği anlık puanlar da veri olarak kabul edilir. Çok çekici bireyler, ortalamaya göre %20 daha fazla kazanır ve daha sık terfi alır. Araştırmacılar, karar vericilerin "güzel olan iyidir" önyargısıyla çekici insanları daha yetkin (competent) sandıklarını (istatistiksel ayrımcılık) vurgular. Ayrıca, çekici bireylerin sosyal sermaye (sosyallik, popülerlik vb.) açısından belirgin bir avantaja sahip olduğu vurgulanmaktadır.

Kukkonen vd. (2024), çekiciliğin iş hayatındaki getirisinin erkek ve kadınlar için farklılaşıp farklılaşmadığını sorgular. Literatürdeki farklı puanlama tekniklerini (fotoğraf puanlama, mülakatçı değerlendirmesi ve öz-değerlendirme) karşılaştırmalı olarak ele alır. Dış gözlemci puanlarının, iş başarısını öngörmede kişinin kendi kendine verdiği puandan çok daha güçlü olduğu sonucuna varır. Çekicilik her iki cinsiyet için avantajdır ama çekiciliğin avantajı erkekler için daha tutarlıdır. Kadınlarda çekicilik bazen "ciddiyetsizlik" veya "yetersizlik" önyargısına (beauty is beastly) yol açarak dezavantaja dönüşebilmektedir.

Fiziksel Çekicilik ve Kişilik

Fiziksel çekicilik sadece kariyer sahasında değil ikili ilişkilere de güçlü ölçüde yansır. Çekiciliğin/Güzelliğin etkisi kişilik analizlerinin ötesine geçerek, bireyin en temel insani niteliği olan ahlaki karakter algısını da etkiler. “Güzellik özüne iner" (Beauty goes down to the core) yaklaşımıyla yapılan çalışmalar, insanların yüz güzelliğini doğrudan bir ahlaki dürüstlük göstergesi olarak kodladığını ortaya koymaktadır. Örneğin, Klebl vd. (2022) tarafından yapılan bu çalışma yüz güzelliğinin ahlaki karakter algısı üzerindeki seçici etkisini incelemiştir. Katılımcılar, çekici insanlara dürüstlük ve güvenilirlik gibi ahlaki özellikleri, mizah veya düzenlilik gibi ahlaki olmayan olumlu özelliklere kıyasla çok daha güçlü bir şekilde atfetmişlerdir. Peki neden? İnsanlar, sosyal etkileşimlerde hayati önem taşıyan ahlaki karakteri hızla değerlendirme eğilimindedir. Bu motivasyon, bilgi eksikliğinde "güzellik" ipucuna aşırı güvenilmesine neden olur. Güzellik sadece genel bir "halo etkisi" (hale etkisi) yaratmakla kalmaz, özellikle kişinin ahlaki özüne dair algıyı çarpıtır.

Bu bulgu belki de o kadar şaşırtıcı değildir ama insanlar çekici insanları daha iyi algılamaya çalıştığı için bizi bir başka sonuca götürür. Lorenzo vd. (2010) “güzel olan iyidir" bulgusunun ötesine geçerek çekici insanların sadece daha olumlu değil, aynı zamanda daha doğru (isabetli) algılanıp algılanmadığını araştırmıştır. Bunu araştırmak için daha önce birbirini tanımayan katılımcılar 3 dakikalık kısa görüşmeler yapmış ve birbirlerinin kişiliklerini değerlendirmiştir. Çekici bireyler, genel olarak arzulanan kişilik özelliklerine sahipmiş gibi görülmüş (normatif doğruluk); lâkin daha da önemlisi, çekici insanların gerçek ve özgün kişilik özellikleri (ayırt edici doğruluk) diğer katılımcılar tarafından daha doğru bir şekilde analiz edilmiştir. Yani güzellik, bireyin hem daha olumlu değerlendirilmesine hem de karakterinin derinliklerine dair daha isabetli analizler yapılmasına olanak tanıyan bir motivasyon kaynağına dönüşmektedir çünkü insanlar çekici kabul ettikleri kişilere daha dikkatli yaklaşarak onların kişiliklerini daha iyi tahlil etmeye çalışır.

Sonuç: Fiziksel Çekicilik Yok Sayılabilir mi?

Yukarıdaki veriler, Kara Hap savunucularının haksız olmadığını; aksine, dünyanın fiziksel çekicilik ekseninde dönen acımasız bir hiyerarşiye sahip olduğunu bilimsel bir netlikle ortaya koyuyor. Zaten Kara Hap ideolojisinin ilk faydalandığı kaynaklar bu çalışmalardır. Doğumdan yargıya, iş görüşmelerinden annelerin şefkatine kadar "güzellik primi" hayatın her yerinde çekiciliğin bir avantaj olduğu görülmektedir.

Fakat Kara Hap’ın (ve dolayısıyla incel ideolojisinin) düştüğü temel bir hata var: Betimsel (descriptive) olanı, normatif (normative) bir kadere dönüştürmek.

Öncelikle, Kara Hap savunucularının düştüğü en büyük metodolojik hata, bilimsel verileri birer “doğa kanunu” gibi okumaktır. Oysa yukarıda zikredilen çalışmalar, toplumsal birer eğilimi ve olasılığı ifade eder; bireysel bir zorunluluğu değil. İstatistiksel olarak çekiciliğin bir avantaj sağladığı doğrudur ama bu etkinin katsayısı hiçbir zaman 1.0 (tam korelasyon) değildir. Yani fiziksel çekicilik, hayat başarısının veya sosyal kabulün tek bağımsız değişkeni (independent variable) değildir. Literatürdeki etki büyüklükleri şunu göstermektedir: Güzellik bir “çarpan”dır ama denklemin tamamı değildir, her şeyi açıklamaz. İncellerin bu çalışmaları determinizmin kanıtı olarak sunması tamamen yanlıştır.

Ek olarak, incellerin sunduğu “genetik determinizm”, belirli ampirik verileri kanıt olarak sunarken, insanın bu veriler karşısındaki fail olma (agency) kapasitesini yok sayar. Kara Hap’ın haklılığı, belkli de varolan dezavantajı tespit etmesidir; yanlışı ise o dezavantajın aşılamaz olduğunu iddia ederek kişiyi bir “mağduriyet kimliğine” hapsetmesidir. Evet, genetiklerimizle belirlenen çekiciliğimizde dezavantajlı olabilirz. Bu, hayatın adaletsizliğidir. Fakat Kara Hap savunucuları, bu dezavantaj sonucu tamamen mağlup kimliğini benimsemeyi savunurken aslında kendi kendilerini gerçekleştiren bir kehanete mahkûm ederler. Sosyal hayattan izole olmak, mücadeleyi bırakmak ve "çirkinliğini" bir zırh gibi kuşanmak; biyolojik dezavantajı, psikolojik bir yıkımla taçlandırmaktır. Bu çalışmaları birer determinizm belgesi olarak kabul etmek, aslında psikolojik bir savunma mekanizmasıdır çünkü eğer başarısızlık “genetik bir yazgıysa”, kişinin kendi gelişimi için çaba sarf etme sorumluluğu da ortadan kalkar. “Doğuştan dezavantajlıyım” demek, sosyal hayattan izole olmak için konforlu bir bahane sunar. Sorunlar da dışsallaştırıldığı için kişiye harika bir kaçış sunar, sorumluluğunu ortadan kaldırır. Kişi artık sorunlarını başka yerlerde arar, örneğin kadınlarda, feminizmde, erkeklerde vb.

İnceller ancak bu karamsar ruh halinden çıktıktan ve sorunlarını dışsallaştırmayı kestikten sonra sonra tespit ettikleri sorunlara çözümler arayabilirler. Peki bu çözümler nelerdir?

Benim incellerle konuştuğum zaman tespit ettiğim ilk sorun sahip oldukları mental rahatsızlıklar oldu - otizm, ADHD, depresyon vb. (Tirkkonen ve Vespermann 2023) ve bu mental sorunlar için yeterince yardım aradıklarını düşünmüyorum. Sahip oldukları sorunlara çözüm aramak yerine sahip oldukları düşünceleri hatalı şekilde dışsallaştırıyorlar (bkz. kadın düşmanlığı) veya içselleştiriyorlar (bkz. mağlup kimliği). Mental sağlıklarına gerekli özeni ve ilgiyi gösterdikten sonra fiziksel olarak kendilerine gösterecekleri minimum özenin onları ileri taşıyacağını düşünüyorum. Daha da ilerisinin, yani en radikalinin, estetik ameliyat olduğunu düşünüyorum. Örneğin Zara Stone, Killer Looks kitabında estetik ameliyat olan suçluların ameliyat sonrası sosyal hayatlarında yaşadıkları pozitif dönüşümü (kendilerini sevme, pozitif iyi oluş, toplum tarafından kabul görme, iş bulma, entegrasyon) inceliyor. En dezavantajlı olan bir toplumda, yani suçlularda gayet işe yarayan bir yöntem. Evde sızlanmak yerine, neden ameliyat olmasınlar?

Kaldı ki tanıştığım incellerin gerçekten çok çirkin insanlar olduğunu görmedim.

KAYNAKÇA

Ahola, Angela S., Sven Å. Christianson, ve Å. Hellström. 2009. “Justice Needs a Blindfold: Effects of Gender and Attractiveness on Prison Sentences and Attributions of Personal Characteristics in a Judicial Process”. Psychiatry, Psychology and Law 16 (sup1): S90-100. https://doi.org/10.1080/13218710802242011.

Batres, Carlota, ve Victor Shiramizu. 2023. “Examining the ‘Attractiveness Halo Effect’ across Cultures”. Current Psychology 42 (29): 25515-19. https://doi.org/10.1007/s12144-022-03575-0.

Beaver, Kevin M., Cashen Boccio, Sven Smith, ve Chris J. Ferguson. 2019. “Physical attractiveness and criminal justice processing: results from a longitudinal sample of youth and young adults”. Psychiatry, Psychology and Law 26 (4): 669-81. https://doi.org/10.1080/13218719.2019.1618750.

Brooks, Alison Wood, Laura Huang, Sarah Wood Kearney, ve Fiona E. Murray. 2014. “Investors prefer entrepreneurial ventures pitched by attractive men”. Proceedings of the National Academy of Sciences 111 (12): 4427-31. https://doi.org/10.1073/pnas.1321202111.

Costello, William. 2025. “Incels (Involuntary Celibates): Diagnosing the Effects of the Black Pill”. İçinde Sexual Crime and the Internet, editör Craig A. Harper, Rebecca Lievesley, Helen Swaby, vd. Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-95844-1_6.

Datta Gupta, Nabanita, Nancy L. Etcoff, ve Mads M. Jaeger. 2016. “Beauty in Mind: The Effects of Physical Attractiveness on Psychological Well-Being and Distress”. Journal of Happiness Studies 17 (3): 1313-25. https://doi.org/10.1007/s10902-015-9644-6.

Downs, A. Chris, ve Phillip M. Lyons. 1991. “Natural Observations of the Links between Attractiveness and Initial Legal Judgments”. Personality and Social Psychology Bulletin 17 (5): 541-47. https://doi.org/10.1177/0146167291175009.

Hale, Galina, Tali Regev, ve Yona Rubinstein. 2023. “Do looks matter for an academic career in economics?” Journal of Economic Behavior & Organization 215 (Kasım): 406-20. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2023.09.022.

Halim, May Ling D., Lyric N. Russo, Kaelyn N. Echave, Sachiko Tawa, Dylan J. Sakamoto, ve Miguel A. Portillo. 2024. “‘She’s so Pretty’: The Development of Valuing Personal Attractiveness among Young Children”. Child Development 95 (5): 1659-75. https://doi.org/10.1111/cdev.14104.

Hamermesh, Daniel, ve Anwen Zhang. 2024. The Economic Impact of Heritable Physical Traits: Hot Parents, Rich Kid? Sy. W32086. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w32086.

Klebl, Christoph, Yin Luo, ve Brock Bastian. 2022. “Beyond Aesthetic Judgment: Beauty Increases Moral Standing Through Perceptions of Purity”. Personality and Social Psychology Bulletin 48 (6): 954-67. https://doi.org/10.1177/01461672211023648.

Klebl, Christoph, Joshua J. Rhee, Katharine H. Greenaway, Yin Luo, ve Brock Bastian. 2022. “Beauty Goes Down to the Core: Attractiveness Biases Moral Character Attributions”. Journal of Nonverbal Behavior 46 (1): 83-97. https://doi.org/10.1007/s10919-021-00388-w.

Kukkonen, Iida, Tero Pajunen, Outi Sarpila, ve Erica Åberg. 2024. “Is Beauty-Based Inequality Gendered? A Systematic Review of Gender Differences in Socioeconomic Outcomes of Physical Attractiveness in Labor Markets”. European Societies 26 (1): 117-48. https://doi.org/10.1080/14616696.2023.2210202.

Langlois, Judith H., Jean M. Ritter, Lori A. Roggman, ve Lesley S. Vaughn. 1991. “Facial Diversity and Infant Preferences for Attractive Faces.” Developmental Psychology 27 (1): 79-84. https://doi.org/10.1037/0012-1649.27.1.79.

Langlois, Judith H., Lori A. Roggman, Rita J. Casey, Jean M. Ritter, Loretta A. Rieser-Danner, ve Vivian Y. Jenkins. 1987. “Infant Preferences for Attractive Faces: Rudiments of a Stereotype?” Developmental Psychology 23 (3): 363-69. https://doi.org/10.1037/0012-1649.23.3.363.

Langlois, Ritter, Casey, ve Sawin. 1995. “Infant attractiveness predicts maternal behaviors and attitudes.” Developmental Psychology, çevrimiçi erken görünüm. https://doi.org/10.1037/0012-1649.31.3.464.

Lindsay, Angus. 2022. “Swallowing the Black Pill: Involuntary Celibates’ (Incels) Anti Feminism within Digital Society”. International Journal for Crime, Justice and Social Democracy 11 (1): 210-24. https://doi.org/10.5204/ijcjsd.2138.

Lindsay, Sadé L., Dana L. Haynie, ve Story Edison. 2025. “An Attractive Target: Do Perceptions of Physical Attractiveness Shape Victimization Risks in Women’s Prisons?” Victims & Offenders 20 (2): 276-98. https://doi.org/10.1080/15564886.2024.2356828.

Lorenzo, Genevieve L., Jeremy C. Biesanz, ve Lauren J. Human. 2010. “What Is Beautiful Is Good and More Accurately Understood”. Psychological Science 21 (12): 1777-82. https://doi.org/10.1177/0956797610388048.

Mehic, Adrian. 2022. “Student beauty and grades under in-person and remote teaching”. Economics Letters 219 (Ekim): 110782. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2022.110782.

Mocan, Naci, ve Erdal Tekin. 2006. Ugly Criminals. Sy. W12019. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w12019.

Nault, Kelly A., Marko Pitesa, ve Stefan Thau. 2020. “The Attractiveness Advantage At Work: A Cross-Disciplinary Integrative Review”. Academy of Management Annals 14 (2): 1103-39. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0134.

Preston, Kayla, Michael Halpin, ve Finlay Maguire. 2021. “The Black Pill: New Technology and the Male Supremacy of Involuntarily Celibate Men”. Men and Masculinities 24 (5): 823-41. https://doi.org/10.1177/1097184X211017954.

Quinn, Paul C., David J. Kelly, Kang Lee, Olivier Pascalis, ve Alan M. Slater. 2008. “Preference for Attractive Faces in Human Infants Extends beyond Conspecifics”. Developmental Science 11 (1): 76-83. https://doi.org/10.1111/j.1467-7687.2007.00647.x.

Samuels, Curtis A., ve Richard Ewy. 1985. “Aesthetic Perception of Faces during Infancy*”. British Journal of Developmental Psychology 3 (3): 221-28. https://doi.org/10.1111/j.2044-835X.1985.tb00975.x.

Tirkkonen, Sanna K., ve Daniel Vespermann. 2023. “Incels, autism, and hopelessness: affective incorporation of online interaction as a challenge for phenomenological psychopathology”. Frontiers in Psychology 14 (Aralık): 1235929. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1235929.

Van Duuren, Mike, Linda Kendell-Scott, ve Natalie Stark. 2003. “Early Aesthetic Choices: Infant Preferences for Attractive Premature Infant Faces”. International Journal of Behavioral Development 27 (3): 212-19. https://doi.org/10.1080/01650250244000218.

Van Valkenburgh, Shawn P. 2021. “Digesting the Red Pill: Masculinity and Neoliberalism in the Manosphere”. Men and Masculinities 24 (1): 84-103. https://doi.org/10.1177/1097184X18816118.

Waterbury, Nicholas W. 2024. “Justice Isn’t Blind: Attorney Attractiveness and Success in US Federal Court”. Journal of Law and Courts 12 (2): 413-34. https://doi.org/10.1017/jlc.2024.2.

1) From Bachelor Threat to Fraternal Security: Male Associations and Modular Organization in Human Societies

Küçük insan toplulukları genelde modüler ve organizasyonları genelde iki seviyede gerçekleşiyor: Conjugal family yani evlilikle oluşmuş aileler ve bu ailelerin bir araya gelmesiyle oluşan yerel topluluk. (devlet öncesi küçük topluluklardan bahsediyoruz)

Bu yapının getirdiği birkaç sorun var: Birçok memeli türünde genç erkekler bekar gruplar oluşturur ve baskın erkeklere meydan okurlar (ör. zebralar, goriller). Bu "bekâr tehdidi" olarak adlandırılır. İnsanlarda genç erkekler toplumdan doğrudan dışlanmaz; lâkin çoğunlukla sosyal olarak marjinalleştirilirler veya kontrol altına alınırlar. Bunu gerçekleştirmenin çeşitli yolları vardır. Erkeklerin birlikte kaldığı yerler (dormitory) kurulur ve erkekler orada yaşamaya zorlanır. Bunlar basitçe savaşçılardan oluşan köyler ya da erkek evleridir. Rodseth’e (2012) göre, yaşlı evli erkekler, genç erkekleri bastırmak ve kendi statülerini korumak için bu tür kurumları kullanır.

Bu fenomeni anlamak için Rodseth (2012) birkaç etnografik örnek kullanıyor:

Tiwi (Avustralya) örneği, dışsal tehditlerin tamamen yok olduğu kapalı bir toplumda yaşlı erkeklerin mutlak egemenliğinin nasıl pekişebildiğini gösterir. Ada izolasyonu nedeniyle genç erkeklerin kaçabileceği ya da başka gruplarla ittifak kurabileceği bir alan yoktur. Bu koşullar altında yaşlı erkekler kadınların neredeyse tümü üzerinde denetim kurar; genç erkekler ise uzun süre evlenemez, sürekli baskı altında tutulur. Dolayısıyla burada erkek dayanışması dış tehditlere karşı değil, yaşlıların gençleri kontrol etmesi üzerinden şekillenir.

Samburu ve Maasai (Doğu Afrika) toplumlarında genç erkekler savaşçı olarak örgütlenir ve ayrı “savaşçı köylerinde” yaşarlar. Toplumu koruyan ilk savunma hattıdırlar; lâkin evlenmeleri ve siyasal karar süreçlerine katılmaları kısıtlanmıştır. Bu durum gençlerle yaşlılar arasında toplumsal bir gerilim yaratır. Fakat buna rağmen savaşçılar toplumun dışına atılan düşman değil, sistemin zorunlu ve meşru bir parçasıdır.

Etoro (Papua Yeni Gine) ise erkek kültünün evlilik bağlarının önüne geçtiği daha güçlü bir örnek sunar. Cinsellik ve toplumsal roller sıkı biçimde düzenlenmiştir; eşler arasındaki ilişkiler sınırlıyken erkekler arasındaki ritüel bağlar (örneğin eşcinsellik) kutsal kabul edilir. Erkek evi yalnızca fiziksel bir mekân değil, erkek dayanışmasının ruhsal ve toplumsal merkezidir.

Amazon havzası ve Melanezya: Erkeklerin kadınlardan tamamen ayrıldığı, kutsal erkek ritüellerinin yapıldığı, kadınlara karşı kolektif şiddet tehdidinin olduğu toplumlar. “Erkek evi” erkek egemenliğinin sembolü ve fiziksel mekânıdır.

Bu örneklerin en uç biçimi Amazon havzası ve Melanezya toplumlarında görülür. Burada erkekler kadınlardan büyük ölçüde ayrılmıştır; erkeklerin gerçekleştirdiği ritüeller yalnızca erkeklere aittir ve kadınların bu alanlara yaklaşması ağır cezalarla bastırılır. “Erkek evi” hem erkek egemenliğinin sembolü hem de onun kurumsal altyapısıdır.

Bu kurumsal yapılar iki temel dinamik üzerinden açıklanır:

Bekâr Tehdidi Hipotezi, genç erkeklerin hem toplumsal düzeni hem de yaşlı erkeklerin statüsünü tehdit eden bir potansiyel taşıdığını savunur. Toplumlar bu “bekâr baskısı” ile başa çıkmak için onları ya marjinalleştirir ya kontrol altına alır ya da belirli kurumlara entegre eder.

Kardeşçe Güvenlik (Fraternal Security) Hipotezi ise dışsal tehditlerin —savaş, saldırı riski, kaynakların savunulması gibi— arttığı durumlarda erkek dayanışmasının yaşamsal bir güvenlik mekanizmasına dönüştüğünü vurgular. Böyle durumlarda erkek birliktelikleri toplumun temel savunma yapısı haline gelir ve kimi zaman evlilik bağlarından daha merkezi bir konuma yerleşir. Tiwi örneğinde bu dinamik yoktur; çünkü dış tehdit de yoktur.

Bu iki süreç birlikte düşünüldüğünde erkek birliklerinin tek bir biçimi olmadığı anlaşılır: bazı toplumlarda yalnızca bekârlar ayrıştırılırken, bazı toplumlarda tüm erkekler güçlü kült ve kurumlar etrafında birleşir. Dolayısıyla erkek birlikleri, kimi durumlarda evlilik kurumunun gerisinde, kimi durumlarda ise evlilikten daha merkezi bir konuma yerleşir. Devletin güçlenmesi ve savaşın sona ermesi gibi durumlarda bu erkek kültlerinin hızla çözülmesi ise bu yapıların, özellikle statüsüz ve güvencesiz ortamlarda geliştiğini güçlü biçimde gösterir.

2) Poor Man, Rich Man, Big-man, Chief: Political Types in Melanesia and Polynesia

Sahlins (1963), Pasifik Adaları’nın farklı kültürel sistemler barındırması nedeniyle antropolojik karşılaştırmalar için ideal bir “laboratuvar” sunduğunu iddia ediyor. Bu bölgede, hiyerarşik örgütlenmeyen topluluklardan merkezi şefliklere kadar uzanan geniş bir siyasal yapı yelpazesi mevcuttur. Makale, iki bölgeyi karşılaştırır:

Melanezya (Yeni Gine, Solomon Adaları, Bismarck Takımadaları, vb.)

Polinezya (Havai, Yeni Zelanda, Tonga, Tahiti, vb.)

Her iki bölge benzer tarım sistemlerine sahip olmasına rağmen, siyasal örgütlenme biçimleri oldukça farklıdır. Sahlins bu farkları iki liderlik modeliyle açıklar: Melanezyalı “büyük adam” ve Polinezyalı “şef”

Bu iki yapı şöyle ortaya çıkar.

Melanezya’daki topluluklar siyasi bütünlüğü zayıf olan, küçük, birbirinden bağımsız ve akraba ilişkilerine dayalı topluluklardan oluşurtur. Polinezya ise farklı ailelerin bir araya gelmesinden oluşan, sayıca fazla ve hiyerarşik toplumlardan oluşmuştur. Polinezya’daki topluluklarda merkezi şeflikler vardır ve çıkar grupları merkezi şeflik üzerinden iktidar ilişkilerini sürdürür. Sadece Polinezyalılar sömürgeciliğe karşı koyabilecek siyasi örgütlenmeler (örneğin Havai ve Tonga) geliştirebilmiştir. Bu durum, Polinezya’daki siyasal yapıların daha gelişmiş olduğunu gösterir. Melanezya’daki topluluklar ise Batı sömürgeciliğine karşı koyamamış ve hemen çözülmüştür. Peki neden böyledir?

Yazarların cevabı siyasi örgütlenmede yatıyor.

Melanezya’daki Büyük Adamın (Big-Man) resmî bir makam yoktur; büyük adam statüsü kazanılarak elde edilir. Diğer akrabalarla kurulan ilişkiler, zor kullanımı, kaynak dağıtımı veya karizma gerektirir. Büyük adamlar biriktirdikleri kaynakları akraba ailelere dağıtarak itibar/etki alanı kazanır. Kurdukları iktidârlar kişiseldir ve rekabete dayanır; sürekli başarı göstermek zorundadır. Büyük adamın iktidarına meydan okuyan potansiyel büyük adamlar sürekli bastırılır. İktidâr, büyük adamın etrafında topladığı küçük bir sadık grup (fraksiyon) üzerinden kendini gösterir. Liderlik istikrarsızdır; büyük adamın ölümü veya başarısız olması gibi durumlarda siyasi yapı (liderlik) kolayca dağılır.

Polinezya’daki Şef statüsü soy (erkek soyu) yoluyla aktarılır; tanrısal köken ve mana (kutsal güç) ile meşrulaştırılır. Büyük adamın aksine oldukça kurumsallaşmış bir makamdır; bireyden bağımsızdır. Şef’in iktidârı toplumun kabulüne, ideolojiye, dine ve hiyerarşiye dayanır. Şef, emek (labor) ve kaynaklar (toprak ve ürünler) üzerinde yasal-dinsel haklara sahiptir. Geniş ölçekli projeleri organize etme ve toplumsal düzeni sürdürme kapasitesi daha fazladır.

Bu iki siyasi yapının çeşitli çelişkileri vardır:

Büyük adamlar, daha fazla saygınlık kazanmak ve iktidârlarını pekiştirmek için takipçilerinden daha çok kaynak talep eder. Bu da sadakati zedeler. Büyük adamın iktidârından kaçmak isteyenler olabilir, isyanlar ve hatta süikastler gerçekleşebilir. Büyük adam, kendi iktidârını pekiştirmek ve otoritesini sağlamlaştırmak için takipçilerinden kaynak talep ederken dikkatli olmalıdır. Güçlü iktidâr ve takipçilerin sadakati arasında bir denge vardır. Sistem doğası gereği istikrarsızdır; sürekli değişen liderlik ve dağılganlık görülür.

Şefler, zenginliği kendi elit çevrelerine kaydırdıkça halkta memnuniyetsizlik oluşur. Bu durum, isyana ya da şefliğin bölünmesine yol açabilir. Yine de Polinezya’daki sistemler, yapısal olarak daha dayanıklıdır.

Basitçe Şefler: Daha büyük toplumları yönetebilir, kalıcı askeri ve dini organizasyonlar kurabilir, toplumdaki emeği yönetebilir.

Büyük adam kişiseldir, şeflik kurumsaldır.

3) Warfare and reproductive success in a tribal population

Glowachki ve Wrangham (2015), Doğu Afrika’daki göçebe yaylacılık yapan Nyangatom toplumunda genç erkeklerin evlenebilmek için başlık parası biriktirme zorunluluğundan yola çıkarak, savaşın (özellikle hayvan kaçırma baskınlarının) uzun vadede başarılı bir üreme başarısı/eş bulma stratejisi olup olmadığını araştırmaktadır.

Nyangatom toplumunda genç erkeklerin kendi sürüsü yoktur; baskınla elde edilen ganimeti akrabalarına verip “ilerideki evlilik payını” garantilerler. Kısaca, baskınlarda ele geçirilen hayvanlar, genellikle savaşçının baba tarafı erkek akrabalarına verilmektedir. Savaşçı daha sonra bu hayvanlar üzerindeki hakkını talep edebilmekte ya da miras yoluyla hak iddia edebilmektedir. Böylece evliliğini garanti altına alır.

Sonuçlar ne peki?

Kısa vadede baskınlara katılan genç erkeklerin, katılmayanlara kıyasla daha fazla eşe veya çocuğa sahip olmadıkları görülmüştür ama gençliğinde yoğun olarak baskına katılan yaşlı erkeklerin, daha az baskına katılanlara göre daha fazla eşe ve çocuğa sahip olduğu tespit edilmiştir.

4) Hunter-gatherers and human evolution

Marlowe (2005), bu çalışmada modern avcı-toplayıcılar ile tarih öncesi atalarımız arasında birebir bir benzerlik kurmanın zor olduğunu belirtiyor çünkü modern avcı toplayıcılar oldukça karmaşık teknolojilere sahip. Yine de, tarım öncesi yaşam tarzını doğrudan gözlemleyebildiğimiz tek örnek olmaları nedeniyle insan davranışlarının evrimsel kökenlerini anlamada vazgeçilmez bir konuma sahipler.

Bu çalışma için Marlowe (2005) 478 avcı-toplayıcı incelemiş. İncelenen her şeyi anlatmam gerçekten çok zor, bu nedenle sadece ilgimi çeken yerleri paylaşacağım. Açık erişim: https://www.academia.edu/12030949/Hunter_gatherers_and_human_evolution

Yüksek enlemlerde bitki azlığı nedeniyle avcılık ve balıkçılık faaliyetleri artıyor. Bunu yapanlar da genelde erkekler. Sonuç olarak erkeklerin topluluktaki beslenmeye katkısı daha yüksek. İlginç bir şey: Erkeklerin yaşadıkları toplumdaki beslenmeye daha fazla katkı yapması daha yüksek doğurganlıkla ilişkiliymiş (yani yüksek enlemler).

En yaygın yaşama alanı olan kamplarda medyan 30 kişi bulunuyormuş. Büyük grupların oluşma nedeni ise bulundukları habitatın verimliliğiyle değil savaşlarla alakalıymış.

Avcı-toplayıcılar ergenlikten sonra hangi gruplarda yaşıyor? Diğer primatlarda gözlemlenen durum şu: Şempanzelerde genellikle dişiler doğdukları grubu terk ederler, gorillalarda ise erkekler terk eder. Bunun en önemli nedeni akraba evliliğini engellemek. Benzer bir mekanizma avcı-toplayıcılarda da var ama daha karmaşık çünkü avcı-toplayıcılar kamplarda yaşıyorlar ve sürekli yer değiştiriyorlar. Bu nedenle avcı-toplayıcılarda hem erkekler hem kadınlar doğdukları topluluğu terk edebiliyor. Bunun başat nedeni evlilik. Evlenen çiftler, ya kadının ya da erkeğin ailesinin olduğu toplulukta yaşamayı tercih ediyor.

Avcı-toplayıcılarda soy takibi (matrilineal/anasoy & babasoy/patrilineal) hem anne hem baba üzerinden yapılıyor veya dayandırıyorlar. Tarım toplumlarında ise babasoy baskın.

Daha önceden ilgimi çeken bir durum vardı: Evliliklerin çoğu tek eşli. Yani dominant olan evlilik biçimi monogami. Çok eşlilik hiçbir zaman avcı-toplayıcı topluluklardaki toplam evliliklerin yarısından fazlasını oluşturmuyor. Çok eşli evlilikler ise genelde yaşlı erkeklerle sınırlı.

Kamplarda ise durum şöyle:

Avcı-toplayıcılar topladıkları/avladıkları yiyeceleri merkezi bir kampa taşıyıp paylaşıyorlar. Gıda paylaşımı; ölümlerin azalması, yaşam beklentisinin artması ve grup içi işbirliğinin gelişmesi açısından evrimsel olarak önemli.

Marlowe, insan evriminde önemli etkileri olan teknolojik gelişmeleri de şöyle özetliyor: Yay, zehirli oklar, balık tuzakları, ağlar gibi araçlar erkek avcılığı verimini büyük ölçüde artırmıştır. Teknolojiler yalnızca üretimi değil, hareketlilik ve sosyal yapıyı da dönüştürmüştür.

Avcı-toplayıcıların birçok özelliği (örneğin: merkezi kamp, iş bölümü, gıda paylaşımı, kadın/erkeklerin yaşadıkları yeri terk etmesi/evlilikle birlikte kadın/erkek tarafında yaşaması, soylarının takibini nasıl yaptıkları) primat akrabalarımızdan çok sosyal etçilere (ör. kurtlar, aslanlar) benzer (s. 63). Bu durum, insan evriminin özgün yolunu vurgular: açık alanlara, yüksek kaliteli ama seyrek kaynaklara ve karşılıklı bağımlılığa dayalı bir yaşam tarzı.

Avcı-toplayıcı toplumlara dair veriler, yaşadıkları çevre ile toplumsal örgütlenmeleri arasındaki ilişkiyi incelememize ve insanları diğer türlerle karşılaştırmamıza imkân tanıyor. Bu veriler, fosil ve arkeolojik kayıtlarla birlikte kullanıldığında, atalarımızın farklı dönemlerde nasıl davrandığını modellemeye yardımcı olabilir; fakat buradaki esas problem ne avcı-toplayıcıların tarım toplumlarıyla gerçekleştirdiği temas, ne iklim değişikliği ne de marjinal bölgelerde yaşama yanlılığıdır. Asıl sorun teknolojidir: Etnografik verilerde kayıtlı tüm avcı-toplayıcılar, geçmişteki atalarımızla karşılaştırıldığında oldukça gelişmiş ve karmaşık teknolojilere sahiptir. Bu da doğrudan “atalarımız böyle yaşıyordu” demeyi zorlaştırır.

5) Intergroup Aggression in Chimpanzees and War in Nomadic Hunter-Gatherers: Evaluating the Chimpanzee Model

Bu çalışmada Wrangham & Glowacki (2012), şempanzeleri ve avcı toplayıcıları gruplar arası çatışmalar üzerinden kıyaslıyor.

Wrangham & Glowacki (2012) hem şempanzelerde hem de göçebe avcı-toplayıcı insan topluluklarında grup dışı öldürücü saldırganlığın benzer işlevsel ilkelere dayandığını söyleyen şempanze modelini özetliyor:

Saldırganlık stratejiktir: Düşük riskli fırsatlar tercih edilir. Saldırı yapılırken saldıran taraf için düşük riskli olan durumlar seçilir.

Saldırganlık adaptiftir: Saldıran grup, kaynak ve üreme açısından avantaj elde eder.

Evrimsel olarak seçilmiştir: Grup lehine “güvenli” öldürme davranışı genetik olarak desteklenmiştir.

Bu model, “güç dengesizliği hipotezi” (Wrangham 1999) ile açıklanır: grup üyeleri, açıkça güçlü olduklarında saldırır; böylece saldırganlar daha az zarar görür. Şempanzelerin saldırganlıklarının bazı temel noktaları var:

Sürekli Düşmanlık: Şempanze grupları, komşu gruplara karşı genel olarak düşmanca davranır.

Güvenli Saldırılar: Saldırılar, sadece rakibin açıkça zayıf olduğu durumlarda yapılır (örneğin bir erkek yalnız yakalandığında)

Asimetrik Şiddet: Saldırganlar ciddi şekilde yaralanmaz çünkü saldıracakları koşulları seçerler (örneğin pusu kurmak). Saldırıya uğrana taraf ise ağır biçimde zarar görür.

Topluluk Kazanımları: Saldıran gruplar, daha fazla dişi, daha geniş alan ve daha fazla üreme başarısı elde eder.

Toplumsal Ödül Yok: Katılım gönüllüdür; şempanzeler ödül veya ceza almaz.

Bu çalışmada şempanzelerde görülen çatışma modelini insanlarda test etmek için 6 farklı bölgedeki avcı-toplayıcılar incelenmiştir (Andaman Adaları, Avustralya, Kanada, Alaska, Yeni Gine, Tierra del Fuego). Ortak olan şeyler nelerdir?

Komşu avcı-toplayıcı toplumlar genelde birbirine düşmandır. “Dış savaşlar” gruplar için sürekli olarak tehdittir. Çatışmalar genellikle tuzak veya pusu şeklindedir. Saldırılar, sayıca üstün olunan durumlarda yapılır. Yani, yüz yüze savaş oldukça nadirdir. Benzer şekilde baskınlarda saldıran taraf daha az zarar görür. Başarılı saldırılar sonucu toprak kazanımı olur. İnsanların yaptıkları saldırılardaki sebepler çeşitlidir: intikam, güvenlik, bazen de eş/kadın elde etme.

Şempanzelerin aksine insanlarda savaşçılar onurlandırılır, ödüllendirir, cezalandırılır veya endoktrinasyona maruz kalır. Savaşçılık kutsanan ve teşvik edilen bir kurumdur. İnsanlar uzun süreli barışçıl ittifaklar kurabilir (evlilik, ticaret vb. yollarla). İnsan topluluklarının kurduğu kültürel sistemler savaş esnasındaki kabul edilebilir davranışları düzenler. En önemli fark ise grup içi (parochial) fedakârlıktır (özgecilik). İnsanlar, ait oldukları gruplar için fedakârlık yaparlar. Bu davranış şempanzelerde yoktur.

“Parochial altruism” modeli, şempanze modeline meydan okuyabilecek birkaç yaklaşımdan biridir çünkü insanların, şempanzelerde bulunmayan savaşla ilgili psikolojik özellikleri evrimsel olarak geliştirmiş olabileceğini öne sürer. Örneğin, intikam alma arzusu, avcı-toplayıcılar arasında savaşın başlıca motivasyonlarından biridir ve bu tür bir davranış şempanzelerde gözlemlenmemiştir (Boehm 2011). Eğer ‘parochial altruism’ ya da intikam gibi özellikler, insanları şempanzelerden ayıran evrimsel karakteristikler olarak doğrulanırsa, şempanze modeli doğrudan avcı-toplayıcılara uygulanamaz. Yine de insan savaş psikolojisinin biyolojik evrimini anlamak açısından yararlı bir başlangıç noktası olmaya devam edebilir.

Araştırmacılar makaleyi şunu söyleyerek sonlandırıyor:

Şempanze modeli, insan savaşının evrimsel temellerini anlamak için yararlı bir başlangıç noktasıdır. Göçebe avcı-toplayıcılar arasında gözlemlenen savaş biçimleri bu modele büyük ölçüde uyar: düşük riskli, stratejik saldırılar ve topluluk çıkarına yönelik davranışlar. İnsanlar kültürel olarak bu davranışları yönlendirme, şekillendirme ve bazen bastırma kapasitesine sahiptir. Bu nedenle hem biyolojik hem de kültürel etkenler birlikte analiz edilmelidir.

KAYNAKÇA

Glowacki, L., & Wrangham, R. (2015). Warfare and reproductive success in a tribal population. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(2), 348-353. https://doi.org/10.1073/pnas.1412287112

Marlowe, F. W. (2005). Hunter-gatherers and human evolution. Evolutionary Anthropology: Issues, News, and Reviews, 14(2), 54-67. https://doi.org/10.1002/evan.20046

Rodseth, L. (2012). From Bachelor Threat to Fraternal Security: Male Associations and Modular Organization in Human Societies. International Journal of Primatology, 33(5), 1194-1214. https://doi.org/10.1007/s10764-012-9593-4

Sahlins, M. D. (1963). Poor Man, Rich Man, Big-man, Chief: Political Types in Melanesia and Polynesia. Comparative Studies in Society and History, 5(3), 285-303. https://doi.org/10.1017/S0010417500001729

Wrangham, R. W., & Glowacki, L. (2012). Intergroup Aggression in Chimpanzees and War in Nomadic Hunter-Gatherers: Evaluating the Chimpanzee Model. Human Nature, 23(1), 5-29. https://doi.org/10.1007/s12110-012-9132-1

Bu röportajda Yalın Alpay’a uygulanan IQ testinden ve bildikleri şeylerden bahsediliyor. Uzun uzun incelemeyeceğim çünkü röportajın ilgi çekici kısmı başı. Mete Akyol, Yalın Alpay’ın zekâ katsayısının (IQ) 157 olduğundan bahsediyor (01:03’e kadar izleyeyebilirsiniz). Videoda ilk dikkatimi çeken şey Yalın Alpay’ın bir çocuğa göre ne kadar düzgün cümleler kurduğu oldu. İkincisi, videoda psikoloji Profesörü Doktor Feriha Baymur’un kitabından bir pasaj okunuyor: “Tanınmış, hayatta büyük başarılar elde etmiş kişilerin çoğu bu grup içinden çıkar. Bunların birçoğu zekâsını erken yaşta gösterir. Örneğin bunlar 3 yaşında okuma-yazma öğrenmeye başlarlar (3:17-3:42).”

“Bunların birçoğu zekâsını erken yaşta gösterir.” cümlesini dinlediğimizde düşündüğümüz şey zekânın doğuştan geldiği ve bu çocukların kendilerinde var olan yüksek zekâyı erken yaşta dışsallaştırdığıdır. Böyle olduğunu düşünmek için de güçlü nedenlerimiz vardır. Örneğin, bu (Yalın Alpay gibi) çocukların kitaplara daha düşkün olduğunu, hafızalarının daha iyi olduğunu, belirli kavramları daha hızlı işlediklerini ve sınıflarında başarılı olduklarını görürüz. Fakat, gördüğümüz bu küçük farklar zekânın doğumdan itibaren sabit olduğunu ve bu çocukların hayatları boyunca zeki olacağını gösterir mi? Veya tam tersi, çocukların doğuştan “ortalama zekâlı” olduğunu ve böyle devam edeceğini? Kısaca hayır.

Çocuklarda gördüğümüz zekâ sabit değil, aksine zekâ çocukların yaşla birlikte geliştirdikleri bir özellik. Bu gelişim sadece ailelerinin katkılarıyla değil, aynı zamanda çocukların tercihleri ve tercihlerine etki eden genleriyle gerçekleşiyor. Akademik jargonu kullanmak istersem: gen-çevre korelasyonu (rGE) ile.

Son 20 yıldır, davranış genetiği çalışanları çalışma alanlarında gözlemledikleri bir etkiden bahsediyor: Wilson Etkisi. Wilson etkisi basitçe zekânın kalıtım derecesinin, yani bireyler arasında zekâda görülen farklılıkların ne kadarının genetik farklılıklarla açıklandığının katsayısı, yaşla birlikte artış gösterdiğini belgeliyor (Bouchard 2013). Daha sade bir dille şu anlama geliyor: Çocukları incelediğimizde çocuklar arasında gördüğümüz zekâ farklılıkları çoğunlukla çocukların genetik farklılıklarından kaynaklanmıyor; aksine çevre etkilerinden kaynaklanıyor. Çocuklar yaşlandıkça çevrenin etkisi azalıyor ve genetik etkiler ağır basıyor.

Ölçülen IQ skorları zamanla genetik etkilerden daha fazla etkileniyor, daha az değil. Bu bulgu sezgilerimize biraz ters düşüyor. Sonuçta yaşımız ilerledikçe DNA’mız ne kadar değişebilir ki zekânın kalıtım derecesi artsın? Bilakis, yaşımız ilerledikçe farklı insanlarla tanışıyoruz, farklı kitaplar okuyoruz, farklı insanları kendimize ilham alıyoruz, farklı okullara gidiyoruz. Basitçe, çevrenin daha etkili olması gerekmez mi? Araştırmalar gösteriyor ki tersi doğru.

Zekânın Gelişimini İncelemek

Yukarıda zekânın yaşla beraber kalıtım derecesinin arttığını gösteren Wilson Etkisinden bahsettim ama bu etkinin tam “neden” gerçekleştiğinden bahsetmedim. Bu sorunun cevabı son bölümde, önce yaşam boyunca IQ skorlarının stabilitesini, yani sabitliğini/istikrarını inceleyeceğiz (yazı boyunca stabilite kelimesini kullanacağım)

İlk inceleyeceğimiz çalışma Breit ve diğerleri (2024) tarafından yapılan meta-analiz. Bu meta-analiz için Breit vd. (2024) toplam örneklemi 87.408 kişi olan 205 boylamsal çalışmayı analiz ediyor. Çalışmadaki amaç kişilerin tüm yaşam süresi boyunca “sıra-düzen stabilitesini” (rank-order stability) çıkartmak. “Sıra-düzen stabilitesi” basitçe şu soruyu soruyor: 100 çocuğu test puanlarına göre sıraya dizseniz, yıllar sonra kabaca aynı sırada olurlar mı? r=1.0 stabilitesi mükemmel bir uyum anlamına gelir (herkes aynı sırada kalır). r=0.0 stabilitesi ise tam bir karmaşa demektir

Araştırmanın sonucu aslında yukarıdaki grafik. Burayı detaylı okumak istemezseniz paragrafı atlayın!:

Figür neyi açıklıyor: Eksenler: Figür, yatay eksende Yaş (Age) ve dikey eksende Aralık (Interval) (testler arasındaki yıl sayısı) arasındaki ilişkiyi gösterir. Grafik, renkler üzerinden belirli bölge gösterir: Yeşil Bölge (rtt​>0.8): Yüksek Stabilite. Bu, bir test sonucunun bireysel tanı kararları için yeterince güvenilir kaldığı “raf ömrü”dür; Sarı Bölge (rtt​=0.7−0.8): Orta Düzey Stabilite. Grup düzeyindeki kararlar için yeterli olabilir; lâkin bireysel düzeyde risklidir; Kırmızı Bölge (rtt​<0.7): Düşük Stabilite. Test sonucunun artık güvenilir bir şekilde mevcut durumu yansıtmadığı bölgedir.

Düşük Stabilite (Çocukluk): Okul öncesi çocuklarda stabilite düşüktür. 2 yaşında yapılan bir test, 6 yaşında yapılacak bir testi tahmin etmede çok zayıftır. Küçük bir çocuğun (örn. 6 yaş) zeka testinin “raf ömrü” (yeşil bölge) çok kısadır, sadece yaklaşık 1-2 yıl.

Artan Stabilite (Çocukluk): Çocuklar büyüdükçe, stabilite “hızla artar”. Sıralamalar adeta alçı gibi “sertleşmeye” başlar. Çocuk büyüdükçe (örn. 12 yaş), skorun “raf ömrü” uzar (yaklaşık 4 yıl).

Yüksek Stabilite (Yetişkinlik): Geç ergenlikten ileri yaşlara kadar, stabilite yüksek ve “tutarlı bir şekilde yüksek” bir platoya ulaşır. Yetişkinlikte (örn. 18 yaş ve sonrası), skorun “raf ömrü” çok daha uzundur (yaklaşık 6 yıl).

Araştırmacılar, 20 yaşında bir yetişkinin 5 yıl sonra tekrar test edildiğinde ρ=.76 gibi yüksek bir ortalama sıra-düzen stabilitesi buldular.

Daha kolay bir dilde anlatmak gerekirse, bir IQ skoru için bir “raf ömrü” çizelgesi oluşturdular. Bireysel düzeyde tanısal kararlar almak için gereken minimum stabiliteyi rtt​=.80 olarak tanımladılar.

Örneğin: Küçük çocuklarda, bu stabilite sadece 7 yaşından sonra ve “kısa zaman aralıkları” için beklenir. Örneğin, 6 yaşında, bir test skoru bu r=.80 eşiğini yalnızca yaklaşık bir yıllık bir test-tekrar test aralığı için karşılıyor. Daha büyük çocuklarda, skor daha stabil hale gelir. 12 yaşında, skor yaklaşık dört yıl boyunca ‘geçerli’ sayılır. Yetişkinlerde stabilite çok yüksektir. Bu rtt​=.80 kriteri 5 yılı aşan aralıklar için karşılanır. 18 yaşına gelindiğinde, bir skor bu seviyede altı yıldan fazla bir süre boyunca stabil kalır.

İkinci çalışma Gustavson ve diğerleri (2025) tarafından yapılan bir ikiz çalışması. Gustavson vd., 205 çalışmanın ortalamasına bakmak yerine, tek bir boylamsal çalışmayı (Colorado Boylamsal İkiz Çalışması) kullanarak aynı 1.098 kişilik grubu bebeklikten başlayıp yetişkinliğe kadar (29 yaşına kadar) takip etti. Breit vd. (2024) tarafından yapılan çalışmaya tüm popülasyonun 10.000 metreden çekilmiş bir fotoğraf olarak bakabilirsiniz; Gustavson vd. (2025) tarafından yapılan çalışmaya ise bir grup insanı inceleyen bir video.

Yapılan bu çalışma genetik bilgilerin bulunduğu bir ikiz çalışması olduğu için, bize “neden” hakkında da ilk ipuçlarını veriyor:

Bir bebeğin yetişkinlikteki IQ’sunu tahmin edebilir misiniz? Evet ama mütevazı bir düzeyde. Araştırmacılar, henüz 7 ila 9 aylıkken alınan iki ölçümün (”nesne yeniliği” [bir bebeğin yeni bir nesneye ne kadar süre baktığı] ve “testçinin değerlendirdiği görev yönelimi” [bir bebeğin odaklanması]) neredeyse 30 yıl sonra, 29 yaşında, genel bilişsel yeteneklerini (GCA) mütevazı ama anlamlı bir şekilde öngördüğünü buldular (sırasıyla r=0.16 ve r=0.18)

Stabilite kısmı ise biraz daha ilginç. Gustavson vd. Breit ve arkadaşlarının tanımladığı tam olarak aynı stabilizasyon modelini kendi tek örneklemlerinde replike ediyor. Farklı yaşlardaki GCA puanlarını 29 yaşındaki nihai yetişkinlik puanıyla karşılaştırıyorlar.

• Yıl 1-2 vs. Yıl 29 GCA’sı: r ≈ 0.31‘lık mütevazı bir korelasyon.

• Yıl 7 vs. Yıl 29 GCA’sı: r ≈ 0.72‘lik güçlü bir korelasyon.

• Yıl 16 vs. Yıl 29 GCA’sı: r ≈ 0.86‘lik çok güçlü bir korelasyon.

  

Yukarıda bahsedilen iki çalışma bir grubun ortalamasına bakıldığında zekânın ergenlikle birlikte büyük ölçüde “stabil” hale geldiğini gösteriyor. Fakat bu bulgu, hikayenin tamamı değil. “Yüksek stabilite” demek, “herkesin aynı kaldığı” anlamına gelmez.

Blanch vd. (2025) tarafından yakın zamanda yapılan bu araştırma Morris vd. tarafından yapılan çalışma gibi, devasa TEDS (İkizler Erken Gelişim Çalışması) veri setini kullandı. Bu kez odak noktası farklıydı: Erken yaşta (4 ve 7 yaş) “ortalama üstü zekâya sahip” olarak tanımlanan çocuklara ne olduğunu araştırdılar. Bu çocuklar yüksek puanlarını korudular mı, yoksa zamanla “normale” mi döndüler?

Bulguları şaşırtıcı: “Bilişsel hareketlilik” (cognitive mobility) normun kendisiydi. Çalışma, 7 yaşında ‘ortalama üstü zekâya’ (genel bilişsel yetenek skoru, yani tam ölçekli IQ > 115) sahip olarak tanımlanan çocukların sadece %16’sının 16 yaşına geldiklerinde bu durumu koruyabildiklerini buldu. Çoğunluk, ortalamaya doğru geri (regression to mean) çekilmişti. Aynı şekilde, 7 yaşında ortalama (GCA100) grupta olanların %8’i 16 yaşına geldiklerinde ‘ortalama üstü zekâya sahip’ grubuna yükselmişti. Bu sonuçlar bize bilişsel hareketlilik olduğunu gösteriyor. Erken yaşta “üstün zekalı” tanısı almak, ömür boyu üstün zekâlı olduğunuz anlamına gelmiyor.

Peki, bu ‘hareketliliği’ (kimin yükselip kimin düştüğünü) ne yorduyordu? Araştırmacılar, ev ortamı, davranış sorunları veya yaşam olayları gibi “durumsal faktörlerin” bu değişimi açıklamakta (özellikle ortalama üstü zekâ) büyük ölçüde başarısız olduğunu buldular. Değişimi yordayan ana faktörler daha çok kişisel faktörlerdi, yani çocukların poligenik skorları (genetik inovasyon ve amplifikasyon!) ve ebeveynlerinin eğitim/meslek durumu. Sonuç olarak zekânın stabil hale geldiğini değil, aynı zamanda bu stabiliteye rağmen bireylerin genetik potansiyellerine doğru “çekildiğini” de biliyoruz.

Bebeklik ve yetişkinlik arasında ne oluyor da istikrarlı olmayan bu psikolojik özellik neredeyse olduğu yere çakılıyor? Genler (doğa) bu işi nasıl yapıyor? Genetik etki, yaşla birlikte nasıl bu kadar baskın hale geliyor?

Nasıl?

Bu konudaki en önemli çalışma yakın zamanda Damien Morris ve meslektaşlarının 2024 tarihli “Zeka üzerindeki genetik ve çevresel etkilerdeki gelişimsel değişimin mekanizmaları” başlıklı çalışması, eksik olan “nasıl”ı açıklıyor.

Araştırmacılar, bu çalışmada İkizler Erken Gelişim Çalışması’ndan (TEDS) 10.535 ikiz çiftinden oluşan devasa bir boylamsal örneklemi kullandılar ve onları 2 yaşından 16 yaşına kadar 9 kez test ettiler. Böylece Wilson Etkisini test ettiler. Basit bir ACE modeli üzerinden buldukları sonuçlar şöyle:

• Katıksal Genetik (A): Bu, insanlar arasındaki farklılıkların genleriyle açıklanan oranıdır.

  • 2 yaşında kalıtım derecesi sadece %24 idi.

  • 16 yaşına gelindiğinde, kalıtım derecesi iki katına çıkarak %48-52‘ye ulaştı.

• Paylaşılan Çevre (C): Bu, bir evdeki kardeşleri benzer kılan her şeyin etkisidir (ailenin sosyoekonomik durumu, ebeveynlik tarzı, mahalle).

  • 2 yaşında bu, %65 ile baskın etken haline geldi.

  • 16 yaşına gelindiğinde, etkisi %9-13‘e kadar çöktü.

• Paylaşılmayan Çevre (E): Bu, kardeşleri farklı kılan her şeydir (benzersiz arkadaşlar, farklı öğretmenler, rastgele yaşam olayları).

  • Bu etki büyüdü, 2 yaşında %11 iken 16 yaşında ~%39-40‘a yükseldi.

Özet olarak gözlemlenen olgu şu: Çocuklar büyüdükçe ve benzersiz deneyimlerle dolu bir hayat yaşadıkça (okul, arkadaşlar, hobiler), paylaşılan aile çevrelerinin etkisi hızla azalırken, genlerinin etkisi iki katına çıkıyor. Bu konuda iki açıklama var. İlki inovasyon, ikincisi amplifikasyon.

Teori 1: Genetik İnovasyon (Genlerin “Devreye Girmesi”)

Bu, Ronald Wilson tarafından öne sürülen orijinal teoriydi. Fikir basitçe şudur: DNA’nız devasa bir taslaktır; fakat tamamı aynı anda aktif değildir. Bilişsel gelişim aşamalı bir süreçtir ve farklı gen setleri yeni sistemler inşa etmek için farklı aşamalarda “devreye girer” veya “inovasyon” (yenilik) yapar.

En bariz analoji ergenliktir. Ergenlik gelişiminden sorumlu genler 5 yaşındaki bir çocukta “uykudadır”. Devreye girdiklerinde, daha önce orada olmayan yeni genetik etkiler sunarlar.

Morris vd. tarafından yapılan çalışma bunun kesinlikle doğru olduğunu buldu, özellikle de erken çocuklukta. Kalıtsallıktaki artışın büyük bir kısmı, beyin geliştikçe devreye giren yeni genetik faktörlerden kaynaklanıyor. Fakat her şeyi açıklamıyor.

Teori 2: Genetik Amplifikasyon

Davranış genetikçisi Robert Plomin tarafından savunulan bu ikinci teori, daha incelikli ve bana göre daha derindir.

Bu teori, en başından beri sahip olduğunuz genlerin sadece yerinde durmadığını, etkilerinin daha gürültülü/güçlü hale geldiğini öne sürer. Zamanla amplifiye edilirler (güçlendirilirler) ve yaşlandıkça varyansın daha fazlasını açıklarlar.

4 yaşında bir çocuğu işlemleme hızında (processing speed) birazcık daha iyi yapan küçük bir genetik “avantaj” hayal edin. Kendi başına bu küçük bir etkidir. Ama o çocuğa ne olur? Okumayı biraz daha kolay bulur. Bundan biraz daha fazla keyif alır. Keyif için okumaya başlar. Bu davranış (okuma), bilişsel becerilerini geliştirir, bu da onu okumada daha iyi yapar, bu da ondan daha fazla keyif almasını sağlar.

4 yaşındaki o küçücük genetik avantaj, 14 yaşına gelindiğinde deneyimle amplifiye edilerek büyük bir entelektüel avantaja dönüşmüştür. Genin “sesi” açılmıştır.

Morris çalışması bunun da doğru olduğunu buldu, özellikle de ileri çocukluk ve ergenlik döneminde. IQ’nun stabilizasyonu iki bölümlü bir süreçtir: yeni genler devreye girer (inovasyon) ve eski genler amplifiye edilir (güçlenir).

Amplifikasyon Nedir?

Yazıyı kavramlara boğduğumu biliyorum ama amplifikasyon kavramını kavramak için modern psikolojide kullanılan bir kavrama da değinmemiz gerekiyor: Gen-Çevre Korelasyonu (rGE). Bir diğer kavram da gen-çevre etkileşimi (GxE) ama bu başka bir zamanın konusu.

Gen-çevre korelasyonu basitçe genlerinizin sadece özelliklerinizi (trait) belirlemediği, aynı zamanda deneyimlediğiniz çevreleri de aktif olarak etkilediği fikridir. Morris vd., bunu amplifikasyonun birincil motoru olarak önermektedir.

Aktif rGE: Bu kavram aslında Plomin’in bahsettiği “amplifikatör”dür. İnsanlar kendi genetik eğilimlerine uyan çevreleri (”nişleri”) aktif olarak aramayı, seçmeyi ve yaratmayı tercih eder. Örneğin, soyut/felsefi kavramları daha kolay anladığı için (atıyorum daha iyi sözel yeteneği sayesinde) kendisini bu açıdan geliştirecek çevrelere aktif olarak yönelen kişinin eylemini aktif rGE olarak kodlayabiliriz. Buna niş seçimi (niche-picking) denir.

Pasif rGE: Bebeklikte, ebeveynlerinizden hem genlerin hem de çevrelerin pasif bir alıcısısınız. Daha zeki ebeveynler sadece genlerini aktarmakla kalmaz, aynı zamanda çocuklarının zekâsını geliştirebilecekleri bir çevre sağlama olasılıkları da daha yüksektir (kitaplarla dolu bir ev, karmaşık dil kullanımı, eğitici oyuncaklar, daha az dikkat dağınıklığına neden olan bir çevre). Morris vd. (2024), yaptıkları çalışmada (2 yaşında %65) devasa bir Paylaşılan Çevre (C) etkisi olarak gördüğümüz şeyin bu olduğunu tartışıyor. Bu sadece çevre değildir; çocuğun genleriyle pasif olarak ilişkili bir çevredir.

Evokatif rGE: Genetik eğilimleriniz dünyadan belirli tepkiler uyandırır (evoke eder) veya kışkırtır. Doğuştan daha meraklı ve ilgili olan bir çocuk, yetişkinlerden daha fazla ilgi ve karmaşık yanıtlar alarak bilişsel gelişimini güçlendirir. Bu durum erken başlar ve “aile” etkisinin neden tüm kardeşler için aynı olmadığını açıklamaya yardımcı olur.

Sonuç

Bütün bunları okuduğumuzda girişte bahsedilen Wilson etkisine geri dönmüş oluyoruz. Yani yaşımız ilerledikçe genetik etkilerin zekâyı açıklamadaki gücü artıyor. Bu gerçekliğe nasıl yaklaşmalıyız? Düşünelim.

Maksimum değişkenlik dönemi erken çocukluktur. Bu, niş seçiminin aktif amplifikasyon motoru devralmadan önce, “Paylaşılan Çevre”nin baskın faktör olduğu zamandır (2 yaşında %65). Gustavson çalışması bu noktayı açıkça vurgulayarak, bulgularının “erken çocukluk çevresinin kalıcı sonuçlarını vurguladığını” ve 1-2 yaşlarındaki paylaşılan çevresel etkilerin 29 yaşında bile GCA’daki varyansın %10’unu açıkladığını belirtiyor. İlk 5 yılda zengin, teşvik edici ve destekleyici “paylaşılan çevreler” yaratan müdahaleler, bir çocuğu daha iyi bir bilişsel yörüngeye oturtmak için en iyi şansa sahiptir. Dahası, şunu da hatırlamakta fayda var: Zekânın kalıtım derecesini artıran şey sadece devreye yeni giren genler (genetik inovasyon) değil , aynı zamanda genetik amplifikasyondur. Bu, aktif rGE (aktif gen-çevre korelasyonu) üzerinden sizin gerçekleştirdiğiniz bir şeydir. Düşüşünden ve yükselişinden belirli bir oranda siz (ailenizle birlikte) sorumlusunuz.

Giriş kısmında Yalın Alpay’dan bahsetmiştim. Yalın Alpay’ın aldığı IQ skorunu ve üstün zekâlı tanımını koruduğunu düşünüyorum; lâkin Yalın Alpay binlerce örnekten sadece biri. Yukarıdaki çalışmaların da gösterdiği gibi bu dönemde belirli bir zamanda yapılan IQ testi sonraki zamandaki IQ testlerini iyi derecede öngörmez. Çocukların IQ skorları belirli tanılar koymak için yeterli değildir. Dahası üstün zekâlı veya ortalama zekâlı tanısı almak da sabit bir durumu ifade etmez, bilişsel hareketliliğe tabidir. Blanch vd. (2025) tarafından yapılan çalışmayı hatırlayalım. 7 yaşında üstün yetenekli (GCA > 115) olarak tanımlananların sadece %16’sının 16 yaşında bu statüyü koruduğu gözlemlenmiştir. Bu nedenle çocuklar sonradan tekrar ölçülmelidir.

Son olarak, bu eğilimlerin veya açıklanan varyansın bir çeşit genetik determinizmin (kaderciliğin) olmadığını da hatırlamak gerekiyor. Genleriniz kaderiniz değil, hiçbir zaman olmadı. Onlar sizin eğilimlerinizdir. Bu eğilimler sizi zorla bir yere sürüklemez, sadece sizin bir yere yaklaşmanızdaki “dürtü”dür (nudge). Sizi matematikten uzaklaştırıp müziğe veya spordan uzaklaştırıp kitaplara yönlendirmiş olabilirler. Nihayetinde siz, bu dürtülere yanıt olarak yaptığınız seçimlerin bileşik etkisiyle, yani seçtiğiniz çevreyle (aktif rGE veya “niş seçimi”), bugünkü kişi oldunuz.

Kaynakça

Blanch, Angel, Sergio Escorial, ve Roberto Colom. 2025. “Developmental changes in high cognitive ability children: The role of nature and nurture”. Intelligence & Cognitive Abilities, Eylül 16. https://icajournal.scholasticahq.com/article/144062-developmental-changes-in-high-cognitive-ability-children-the-role-of-nature-and-nurture.

Breit, Moritz, Vsevolod Scherrer, Elliot M. Tucker-Drob, and Franzis Preckel. 2024. ‘The Stability of Cognitive Abilities: A Meta-Analytic Review of Longitudinal Studies’. Psychological Bulletin (US) 150 (4): 399–439. https://doi.org/10.1037/bul0000425.

Gustavson, Daniel E., Giulia A. Borriello, Mohini A. Karhadkar, et al. 2025. ‘Stability of General Cognitive Ability from Infancy to Adulthood: A Combined Twin and Genomic Investigation’. Proceedings of the National Academy of Sciences 122 (21): e2426531122. https://doi.org/10.1073/pnas.2426531122.

Morris, Damien Matthew, Stuart James Ritchie, ve Robert Plomin. 2024. “Mechanisms of developmental change in genetic and environmental influences on intelligence”. Preprint, PsyArXiv, Ekim 15. https://doi.org/10.31234/osf.io/uqybg.

Bouchard, Thomas J. 2013. “The Wilson Effect: The Increase in Heritability of IQ With Age”. Twin Research and Human Genetics 16 (5): 923-30. https://doi.org/10.1017/thg.2013.54.

Sayfanın orjinalini bu linkten bulabilirsiniz: https://nickchk.com/causalgraphs.html#post-treatment-controls

Aynı zamanda Nick Huntington-Klein’in The Effect: An Introduction to Research Design and Causality kitabı internette erişime açıktır ve harika bir kitaptır. Lisans öğrencisiyseniz şimdiden okumanızı tavsiye ederim çünkü zamansız bir kitap. İçinde yazan şeyler yıllar sonra tekrar tekrar okunabilir.

Link: https://theeffectbook.net/

Giriş

Basit istatistik öğrenip ekonometri ve psikometri alanlarına geçtiğimizde bu alanlarda kullanılan yöntemler genellikle peş peşe sıralanıyor:

- Çok değişkenli OLS,

- Farkların farkı tahmincisi (Difference-in-Differences),

- Araç değişkenler (Instrumental Variables).

Bu yöntemlerin nasıl uygulanacağını ve bu yöntemleri kullanırken hangi varsayımlara başvurulduğunu öğreniyoruz; fakat çoğu zaman gerçekte ne yaptıklarını pek görmüyoruz.

Bu yazıda, gözlemsel verilerden nedensel etki çıkarmaya çalışan popüler yöntemleri, Nick Huntington-Klein’in hazırladığı animasyonlu grafiklerle anlatmaya çalışacağım. Böylece bu yöntemlerin “ne” yaptığını göreceğiz.

Öncelikle:

“Bir değişkendeki (A) varyasyonun başka bir değişken (B) tarafından açıklanması” ifadesi şu anlama geliyor:
B farklı değerler aldığında A’nın ortalamasına bakıyoruz. Örneğin, Alice’in boyu 163 cm, Bob’un boyu 183 cm, kadınların ortalama boyu 168 cm, erkeklerin ortalama boyu 175 cm olsun. Bu durumda Alice’in boyunun 168 cm’si, Bob’un boyunun 175 cm’si cinsiyet tarafından açıklanıyor. Geri kalan (163 – 168 = -5 cm) ve (183 – 175 = +8 cm) ise cinsiyetle açıklanamıyor.

Not:

Grafikler en iyi uygulama yöntemlerini göstermekten çok sezgisel bir anlayış vermek için tasarlanmış. Özellikle eşleştirme (matching) ve regresyon süreksizliği (RDD) örneklerinde sadece bir yöntemi veya zayıf bir versiyonunu gösteriyorlar.

Kontrol Etmek Ne Demek?

Bir araştırmada X’in Y üzerinde etkisi olup olmadığını anlamak istiyoruz. İlk bakışta sadece X ile Y arasındaki ilişkiye bakmak yeterli gibi görünebilir ama çoğu zaman değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek bu kadar basit değildir çünkü X ve Y’yi aynı anda etkileyen üçüncü bir değişken (W) olabilir.

Bunu bir nedensel diyagramda şöyle görebiliriz:

• Asıl görmek istediğimiz yol X → Y (X’in Y üzerindeki doğrudan etkisi).

Fakat W hem X’i hem Y’yi etkiliyorsa, X ← W → Y diye bir “gizli” (back-door path) oluşur. Bu yol, gözlemlediğimiz X–Y ilişkisinin içine istenmeyen bir etki katar.

Örnek:

X = Eğitim düzeyi

Y = Gelir

W = Zekâ

Eğitimli insanların daha çok kazandığını gözlemledik. Bunun bir kısmı gerçekten eğitimden kaynaklanıyor ama bir kısmı da zeki insanların hem daha çok eğitim alma ihtimalinin yüksek olması hem de zekâları sayesinde zaten daha çok kazanabilmesi yüzünden ortaya çıkıyor. Yani gözlediğimiz ilişki salt eğitim etkisini yansıtmıyor. Bu sorunu nasıl çözebiliriz?

Burada ortaya çıkan gizli yolu kapatmak için W’yi kontrol etmek gereklidir. Başka bir deyişle, X ile Y arasındaki ilişkiye bakarken W’nin etkisini çıkarırız. Bunu da şu şekilde yaparız:

• X’in W tarafından açıklanan kısmını çıkarırız.

• Y’nin W tarafından açıklanan kısmını çıkarırız.

Geriye kalan X ve Y, W’den bağımsız hâle gelir. Böylece sadece X → Y etkisi kalır.

Özetle: Kontrol etmek, aynı W seviyesine sahip kişiler arasında X ile Y’nin ilişkisine bakmaktır. Bu sayede karıştırıcı (confounder) olan değişkenin etkisini ayırır ve daha doğru bir nedensel yorum yaparız.

Aşağıdaki GIF’i okuyalım.

Başlangıçta grafikte X ve Y arasındaki ham ilişki gösteriliyor (GIF’teki 1, 2 ve 3 şeklinde devam edene aşamalara dikkatli bakın). Burada W adında ikili (0 veya 1) bir değişken var ve siyah ile turuncu noktalar bu iki farklı W değerini temsil ediyor. İlk bakışta X ile Y arasında pozitif bir korelasyon var (0.319).

Bu ilişki iki şeyin karışımı:

• X’in Y üzerindeki gerçek etkisi (ilgilenilen kısım).

• W’nin hem X’i hem Y’yi etkilemesinden doğan sahte ilişki (istemediğimiz kısım).

GIF’te şu işlemler yapılıyor:

Önce X’in W tarafından açıklanan kısmı çıkarılıyor (2 ve 3)

Sonra Y’nin W tarafından açıklanan kısmı çıkarılıyor (4 ve 5)

Yani, her iki değişkenden de W’nin payı temizleniyor ve inceleniyor (6)

Böylece W üzerinden ortaya çıkan gizl yol (X ← W → Y) kapanıyor ve elimizde sadece X → Y ilişkisi kalıyor. Yani artık korelasyon, W’nin etkisinden arındırılmış hâlde gerçekten X’in Y üzerindeki etkisini gösteriyor. Kontrol etmek dediğimiz şey aslında X ve Y’den W’nin payını çıkarmak ve onları aynı W seviyesinde kıyaslamaktır. Böylece gözlemlenen ilişkiyi daha güvenilir biçimde nedensel yorumlayabiliriz.

Eşleştirme (Matching) Ne Demek?

Bir işlemin/uygulamanın (Treatment) Y üzerindeki etkisini ölçmek istediğimizde, en basit yol Treatment alanlarla almayanları karşılaştırmak gibi görünebilir. Yani sadece “İşlemin/Treatmentın uygulandığı şehirler ne kadar büyüdü, kontrol şehirleri ne kadar büyüdü?” diye bakarız. Fakat bu yaklaşım yanıltıcı olabilir çünkü İşlem ile Y arasındaki ham ilişki genellikle başka faktörlerden de etkilenir.

Buradaki temel sorun, İşlem’i uygulayan ve uygulamayan grupların birbirine benzememesidir. Eğer İşlem ile Y arasında başka bir değişken (X) ortak olarak rol oynuyorsa, bu durumda gizli yol (back-door path) oluşur. Yani Y üzerindeki farklar yalnızca İşlemin etkisinden değil, aynı zamanda X’in hem İşlemi’i hem de Y’yi etkilemesinden kaynaklanır

Somut bir örneği inceleyelim:

Treatment: 2014’te yol altyapısını geliştiren şehirler; Y: 2015’teki ekonomik büyüme oranı; X: 2014 öncesindeki büyüme eğilimi.

Burada gözlenen fark şudur: Yolunu geliştiren şehirler sonraki yıl daha hızlı büyümüştür. Bunun bir kısmı gerçekten yol yatırımlarının ekonomiyi canlandırmasından gelir ama bir kısmı da zaten önceden hızlı büyüyen şehirlerin bu yatırımları yapacak maddi imkânlara sahip olmasından gelir. Yani aslında gözlenen farkın tamamını yollara bağlamak hatalı olur.

İşte bu nedenle devreye matching (eşleştirme) yöntemi girer. Matching, Treatment alan şehirleri, sadece benzer X değerlerine sahip kontrol şehirleriyle karşılaştırmamızı sağlar. Yani “önceden aynı büyüme eğilimine sahip şehirler” arasında kıyaslama yaparız. Bu yaklaşım, Treatment ← X → Y gizli yolu kapatır ve geriye yalnızca Treatment → Y kalır.

Aşağıdaki GIF üzerinden bakalım.

• Ham veriyle başlıyoruz: İlk karede ham veriyi görüyoruz. Turuncu noktalar Treatment alan gözlemleri, siyah noktalar ise kontrol grubunu temsil ediyor. Burada gözlenen farklar hem İşlemin gerçek etkisini hem de X’in karıştırıcı etkisini içeriyor.

• X üzerinden eşleştiriyoruz: Sonraki adımda Treatment grubundaki gözlemler, benzer X değerlerine sahip kontrol grubundaki gözlemlerle eşleştiriliyor. Böylece karşılaştırmalar “aynı X koşullarında” yapılabiliyor.

• Kötü eşleşmelerı çıkarıyoruz: Eşleştirmede benzer X değerine sahip uygun kontrol bulunamayan bazı Treatment gözlemleri eleniyor. Bu sayede daha adil bir kıyaslama zemini sağlanıyor.

• Eşleştirilmiş olanları kıyaslıyoruz: Artık her Treatment gözlemi yalnızca kendisine benzeyen kontrol gözlemleriyle karşılaştırılıyor. Böylece Treatment ← X → Y gizli yolu kapanıyor.

• Treatment/İşlem* etkisini ölçüyoruz: Bu eşleştirilmiş gruplardan elde edilen fark, İşlemin Y üzerindeki etkisini daha temiz biçimde yansıtıyor.

• Yorumluyoruz: Sonuçta elde edilen ilişki, X’in etkisinden arındırılmış, nedensel yoruma daha yakın bir etki ölçüsü oluyor.

Başka bir ifadeyle, matching yapıldığında gerçekleşen süreç şu şekildedir:

• İşlemin etkisini görmek isterken, X’in payını denk gruplar oluşturarak elimine ederiz.

• Karşılaştırma “aynı özelliklere sahip şehirler” üzerinden yapılır, tek fark yol yatırımı yapıp yapmamalarıdır.

Böylece gözlediğimiz ilişki nedensel yoruma daha çok yaklaşır. Matching, nedensel analizde en sık kullanılan yöntemlerden biridir çünkü sadece Treatment ile Control arasındaki farklara bakmak yerine, onları benzer özelliklere göre eşleştirir ve karşılaştırmayı adil bir zemine taşır. Bu yöntem, özellikle gözlemsel verilerde (deney yapamadığımız durumlarda) politikaların ya da işlemlerin etkisini ölçmek için çok önemlidir.

Araç Değişkeni (Instrumental Variable) Nedir?

X’in Y üzerinde etkisini ölçmek istiyoruz ama bu ilişkiyi doğrudan gözlemlemek yanıltıcı olabilir çünkü X ile Y arasındaki farklara aynı anda etki eden başka bir değişken (W) olabilir. Bu durumda gözlediğimiz ilişki iki parçadan oluşur:

• X → Y’nin gerçek etkisi (bizim öğrenmek istediğimiz kısım),

• W’nin hem X hem de Y üzerindeki etkilerinden gelen sahte ilişki (görmek istemediğimiz kısım).

Bu durumda X ile Y arasındaki ham korelasyon yanıltıcı olur çünkü gizli yol (X ← W → Y) açıktır.

İşte bu noktada araç değişken (instrumental variable, IV) devreye girer. Eğer elimizde X’i etkileyen ama Y üzerinde doğrudan bir etkisi olmayan bir değişken (Z) varsa, bu değişkeni “araç” olarak kullanabiliriz. Z’nin Y üzerindeki tek etkisi, X üzerinden geçer. Bu nedenle Z ile Y arasındaki ilişki W’den bağımsızdır. Böylece yalnızca Z’nin açıkladığı X kısmını kullanarak, X’in Y üzerindeki nedensel etkisini elde edebiliriz.

Örnek üzerinden düşünelim:

• X = Ebeveyn geliri

• Y = Çocuğun sağlığı

• W = Ebeveyn sağlığı (hem gelirle hem çocuk sağlığıyla ilişkili, yani gizli yolu açıyor)

• Z = Ebeveynlere çocukları için verilen bir sosyal yardım programı (ebeveynin gelirini artırıyor ama ebeveyn sağlığıyla hiçbir ilgisi yok).

Burada ebeveyn geliri ile çocuk sağlığı arasındaki ham ilişki karışık bir tablo sunar çünkü hem gelir hem sağlık aynı anda etkilidir. Fakat çocuklar için verilen sosyal yardım programı (Z) tamamen rastgele verildiği için ebeveyn sağlığıyla bağlantılı değildir. Z yalnızca geliri değiştirir. Dolayısıyla Z’nin açıkladığı gelir artışı kısmını izole ettiğimizde, bunun çocuk sağlığı üzerindeki etkisi saf bir şekilde X üzerinden gelmektedir.

Önemli nokta şudur:

• Kontrol etme yönteminde, X ve Y’den belirli bir değişkenin (örneğin W) açıkladığı kısmı çıkarırız ve geriye kalan kısımlarla inceleriz.

• Instrumental variables yönteminde ise tam tersini yaparız: X ve Y’nin sadece Z’nin açıkladığı kısmını alırız, geri kalan tüm varyasyonu atarız.

Yani kontrol etme, veriden istenmeyen kısmı temizlemeye çalışırken; araç değişken yöntemi, veriden yalnızca güvenilir kaynağı (Z’nin etkisini) çekip alır.

Sonuç olarak, eğer Z gerçekten iyi bir araçsa (Y’yi yalnızca X üzerinden etkiliyorsa), IV sayesinde X → Y’nin nedensel etkisini, W gibi karıştırıcıların bozucu etkisinden arındırılmış şekilde tahmin edebiliriz.

Aşağıdaki GIF’i okuyalım:

1. İlk karede X ile Y arasındaki ham ilişki gösteriliyor. Noktaların rengi Z’nin (araç değişken) iki değerini (0 = siyah, 1 = turuncu) temsil ediyor. Burada görülen korelasyon (0.282), X’in Y üzerindeki gerçek etkisini tam olarak yansıtmıyor çünkü karıştırıcı değişkenlerin (W) etkisi de işin içinde.

2. İkinci aşamada X’in Z tarafından açıklanan kısmı ortaya çıkarılıyor. Yani Z=0 ve Z=1 gruplarına göre X’teki sistematik farkları görüyoruz. Bu, X’in “araç değişkene bağlı varyasyonu” oluyor.

3. Üçüncü aşamada X değişkeni, “Z’nin açıkladığı kısım” ve “diğer her şey” diye ayrışıyor. IV mantığında yalnızca Z’nin açıkladığı bu temiz kısım kullanılıyor çünkü diğer kısımlar karıştırıcılarla ilişkili olabilir.

4. Dördüncü aşamada, Y sadece X’in Z tarafından açıklanan kısmıyla ilişkilendiriliyor. Burada gizli yol (X ← W → Y) kapanıyor çünkü Z’nin W ile bağlantısı yok.

5. Beşinci aşamada elde edilen ilişki, X’in Y üzerindeki nedensel etkisini temsil ediyor. Yani artık gözlenen korelasyon karıştırıcıların etkisinden arındırılmış hale geliyor.

6. Altıncı aşamada, IV yöntemi sayesinde yalnızca Z’nin açıklayabildiği X varyasyonu üzerinden Y’ye giden etkiyi ölçmüş oluyoruz. Bu da daha nedensel ilişki tahmini yapmamıza olanak tanıyor.

Sabit Etkiler (Fixed Effects) Yöntemi

X’in Y üzerindeki etkisini incelemek isterken karşılaştığımız en büyük sorunlardan biri, gözlemlediğimiz bireylerin (veya firmaların, şehirlerin, ülkelerin) kendilerine özgü, zaman içinde değişmeyen özellikleridir. Bu özellikler (bazen “görülmeyen heterojenlik” denir), hem X’i hem de Y’yi etkilediği için X ile Y arasındaki ilişkiyi bozabilir.

Böyle bir durumda gözlenen ilişki iki parçaya ayrılır:

1. X’in Y üzerindeki gerçek etkisi → ilgilendiğimiz kısım.

2. Birey/firmaya özgü sabit özelliklerin etkisi → istemediğimiz kısım.

Örnek üzerinden düşünelim:

X = CEO’nun eğitim düzeyi, Y = firmanın yıllık kârı olsun.

• Daha prestijli ve büyük firmalar hem daha kârlıdır hem de daha yüksek eğitimli CEO’lar seçer.

• Bu durumda “yüksek eğitimli CEO → daha çok kâr” ilişkisi aslında firmaya özgü (yani CEO’nun kendisi değil) özelliklerden kaynaklanıyor olabilir.

İşte Fixed Effects yöntemi burada devreye girer. Bu yöntem, farklı bireyleri birbirleriyle kıyaslamak yerine, aynı bireyin zaman içindeki değişimlerini karşılaştırır.

Başka bir deyişle, her firmayı kendi geçmişiyle kıyaslarız:

• Firma A’nın düşük eğitimli CEO’su olduğu yıllardaki kârı,

• Aynı firma A’nın yüksek eğitimli CEO’su olduğu yıllardaki kârı ile kıyaslanır.

Böylece firmaya özgü değişmeyen özellikler (sektör, coğrafya vb.) sabit kalır ve analizden “çıkarılmış” olur.

Birey/Firma sabit etkilerini (fixed effects) kullanarak, her bireyi birden fazla kez gözlemlediğimiz sürece, “Individual” üzerinden geçen gizli yolu kapatabiliriz. Buradaki fikir, X ile Y arasındaki ilişkiye her bireyin kendi içinde bakmaktır. Bunu başka bir şekilde söylemek gerekirse, her bireyin kim olduğunu “kontrol altına almış” oluruz. Bunu yaptığımızda, X ← Individual → Y yolu kapanır ve elimizde yalnızca X → Y kalır; bu da ilgilendiğimiz ilişkidir. Bireyi kontrol ettikten sonra, X ile Y arasındaki kalan ilişki nedenseldir (tabii tek gizli yolu Individual üzerinden geçiyorsa).

Peki X ile Y arasındaki ilişkiye bireyin kendi içinde nasıl bakabiliriz? Bunu kontrol ederek yaptığımız şey, X ve Y’nin bireysel kimlikler tarafından açıklanan kısımlarını çıkarmaktır. X ve Y’nin birey kimlikleriyle tahmin edilebilecek tüm kısımları çıkarılır, böylece bu arka kapı/gizli yol kapanmış olur ve X ile Y’yi sadece birey içi karşılaştırmalarla incelemiş oluruz.

Sabit etkiler modeli genellikle şu şekilde yazılır:

• Yit​: birey/firmanın t dönemindeki çıktı değeri (örneğin kâr),

• Xit​: aynı bireyin/firmadaki bağımsız değişken (örneğin CEO eğitim düzeyi),

• αi: bireye özgü, zaman içinde değişmeyen sabit etki (örneğin firmanın genel kârlılık yapısı),

• β: X’in Y üzerindeki nedensel etkisi (bulmak istediğimiz),

• ϵit​: hata terimi.

Bu modelde αi​ sabit etkileri temsil eder. Tahmin sırasında bu sabit etkiler çıkarılır, yani bireylerin sabit özellikleri otomatik olarak kontrol altına alınır. Böylece analiz yalnızca zaman içindeki değişimlere dayanır.

Bir de aşağıdaki GIF üzerinden bakalım:

1. Grafikte X ve Y arasındaki ilişki gösteriliyor. Farklı renkler farklı bireyleri (örneğin firmaları) temsil ediyor. Bu aşamada ilişki hem gerçekten X’in Y üzerindeki etkisini hem de bireylere özgü sabit özellikleri (örneğin sektör, büyüklük, coğrafi konum gibi hiç değişmeyen şeyleri) içeriyor. Yani gördüğümüz ilişki yanıltıcı olabilir.

2. Her bireyin zaman içindeki ortalama X ve ortalama Y değeri düşünülüyor. Bu, bireyler arasındaki sabit farklılıkları gösteriyor. Örneğin bazı firmalar sürekli daha kârlı, bazıları sürekli daha az kârlı olabilir. Bu farklılıklar X–Y ilişkisinin içinde gizli duruyor.

3. Her birey için “o bireyin ortalama X değerini” çıkarıyoruz. Böylece X yalnızca zaman içinde değişen kısmıyla kalıyor. Yani artık X’in içinde bireylere özgü sabit farklar yok.

4. Aynı şekilde, Y’den de her bireyin kendi ortalama değerini çıkarıyoruz. Böylece Y de sadece bireyin zaman içinde gösterdiği değişimlerden oluşuyor, bireyler arası sabit farklar temizlenmiş oluyor.

5. Artık elimizde sadece “birey içindeki değişimler” var. Yani aynı bireyin X’i arttığında Y’si nasıl değişiyor sorusunu yanıtlıyoruz. Bireyler arası farklılıkları hesaba katmıyoruz. Bu yeni ilişki sabit etkiler (fixed effects) ile elde edilen tahmin oluyor.

6. Sonuçta, bireylerin kim olduklarını ve onların değişmeyen özelliklerini kontrol etmiş oluyoruz. Böylece X ile Y arasındaki ilişkiyi daha doğru ve nedensel bir şekilde ölçebiliyoruz. Tabii bunun çalışması için aynı bireyi birden fazla zaman gözlemlememiz (panel veri) gerekiyor. Ayrıca birey içinde zamanla değişen başka etkenler varsa, bunları da ayrıca düşünmek gerekebilir.

Farkların farkı tahmincisi (Difference-in-Differences) Nedir?

Bir grup insana (Treated, işlem uygulanmış) belirli bir zamanda yeni bir işlem uygulanıyor. Bu grubu hem öncesinde (Before) hem de sonrasında (After) gözlemleyebiliyoruz. Amacımız, işlemin Y üzerindeki etkisini ölçmek.

İlk akla gelen yöntem, Treated grubunda işlem öncesi ve sonrası arasındaki farkı almaktır. Ama sorun şu: Y, aynı dönemde herkeste artmış olabilir. Yani gözlenen değişim hem işlemin etkisini hem de zamanın genel etkilerini içerir. Bu durumda “zaman” bir arka kapı yolu veya gizli yol (back-door path) yaratır:

• İstediğimiz yol: Treatment/İşlem → Y

• İstemediğimiz yol: Treatment ← Time → Y

Burada tek başına “zamanı kontrol etmek” de işe yaramaz, çünkü Treated grubunda zaman ile treatment tamamen örtüşür: Önce = İşlem yok, Sonra = İşlem var. Bu durumda Treatment ile Time birbirinden ayrılamaz.

Örneğin, Treatment belirli bir ofisin bölmeli ofisten açık ofise geçmesi olsun ve Y de verimlilik olsun. Geçiş 1 Ocak 2017’de yapılıyor. Bu durumda Before Treatment 2016 yılı, After Treatment ise 2017 yılı olabilir. Fakat 2016 ve 2017 yılları arası ekonomi iyileşmiş olabilir, bu yüzden verimlilikteki artışın açık ofise geçişle hiçbir ilgisi olmayabilir.

Bu durumda, işlem uygulanan grupta (Treated) Y’nin işlem öncesi ve sonrası farkı iki şeyi yansıtacaktır:

1. İşlemin Y üzerindeki etkisi (ilgilendiğimiz kısım),

2. Y’nin, İşlemle ilgisi olmayan nedenlerle, zaman içinde değişmiş olabileceği etkiler (ilgilenmediğimiz kısım).

Zaman (Time), İşlem’den Y’ye bir gizli yol oluşturur. Yani İşlemden Y’ye, 1) İşlem → Y yolu üzerinden (istediğimiz yol), veya 2) İşlem ← Zaman → Y yolu üzerinden (istemediğimiz yol) gidilebilir.

Daha da kötüsü, eğer sadece İşlem uygulanmış/Treatment grubuna bakarsak, Zaman değişkenini kontrol ederek bu arka kapıyı/gizli yolu kapatamayız çünkü Zaman, İşlemi (Treatment) tamamen öngörebilir. Dolayısıyla, İşlemin, Zaman tarafından açıklanan tüm kısımlarını çıkarırsak elimizde hiçbir şey kalmaz.

Peki ne yapabiliriz? Hiç işlem uygulanmayan bir Kontrol grubu ekleyebiliriz (örneğimizde, 2016 ve 2017 boyunca bölmeli ofisi koruyan bir başka ofis). Bu, Zaman’ı kontrol etmemizi sağlar; lâkin bu kez de başka bir gizli yol sorunu ortaya çıkar çünkü Kontrol ve Treated (İşlem Uygulanmış)grupları birbirinden farklı olabilir.

• Treatment ← In_Treated_Group (Treated vs Control) → Y

Yani Treated ve Control grupları zaten farklı olabilir:

Difference-in-Differences mantığı şu şekilde işliyor:

• Önce Treated/İşlem Uygulanan grubunun Y’deki Before–After farkını hesaplarız.

• Sonra Kontorl grubunun Y’deki Before–After farkını hesaplarız.

• İki farkı birbirinden çıkarırız: (Treated’in farkı – Control’ün farkı).

Böylece:

• Kontrol grubunun Before–After farkı çıkarıldığı için zamanın genel etkisi kontrol edilmiş olur.

• Treated ile Kontrol kıyaslandığı için gruplar arasındaki sabit farklılıklar da kontrol edilmiş olur.

Sonuçta geriye sadece işlemin (Treatment’in) Y üzerindeki nedensel etkisi kalır.

GIF üzerinden bakalım:
Grafikte deney (turuncu) ve kontrol grubu (siyah) var. İki grup da “İşlem Öncesi” ve “İşlem Sonrası” dönemlerinde gözleniyor. Bu ham farklar, hem işlemin etkisini hem de zamana bağlı genel değişimleri içeriyor.

İşlem grubundaki değişim: İşlem grubunda Önce → Sonra farkına bakılıyor. Bu fark hem işlemin etkisini hem de döneme özgü (zamanın) değişimi kapsıyor.

Kontrol grubundaki değişim: Kontrol grubunda Önce → Sonra farkı hesaplanıyor. Burada işlem uygulanmadığı için fark yalnızca zamana bağlı genel değişimden kaynaklanıyor.

İşlem Uygulanan gruptaki değişim ile Kontrol grubundaki değişim yan yana konuluyor. Böylece işlemin etkisi ile zamanın etkisi birbirinden ayrıştırılmaya hazırlanıyor.

Difference-in-Differences (Farkların farkı)
Kontrol/İşlem grubu farklları çıkarılıyor:
(İşlem Uygulanan Sonra – İşlem Uygulanan Önce) – (Kontrol Sonra – Kontrol Önce).
Böylece zamanın etkisi elimine ediliyor.

Yorum:

Sonuçta elde edilen değer, işlemin (treatment’in) Y üzerindeki net, nedensel etkisini gösteriyor. Zamanın ve gruplar arası sabit farklılıkların etkisi temizlenmiş oluyor.

Regresyon Süreksizliği (Regression Discontinuity)

Bir işlemin (Treatment) Y üzerinde etkisi olup olmadığını ölçmek istiyoruz ama Treatment hiçbir şekilde rastgele dağılmamış/rastgele verilmemiş; bir İşleyiş Değişkeni (Running Variable) üzerinden belirleniyor. Eğer bu değişken belirli bir eşik değerinin (Cutoff) üstündeyse Treatment alınıyor, altındaysa alınmıyor.

Buradaki sorun şu: İşleyiş Değişkeni (RV) hem Treatment’i (işlemi) belirliyor, hem de kendi başına Y’yi etkiliyor olabilir. Yani gözlenen ilişki iki şeyin karışımıdır:

1. Treatment → Y (görmek istediğimiz etki),

2. Running Variable → Y (istemediğimiz, karıştırıcı etki).

Treatment hem doğrudan Y’yi etkiliyor, hem de Running Variable üzerinden dolaylı bir yol var:

Örnek üzerinden düşünelim.

Örnek:
Diyelim ki bir şehirde öğrenciler için Üstün Yetenekliler Programı var. Bu programa kabul edilmek (Treatment), öğrencinin gelecekte üniversiteye girme ihtimalini (Y) artırabilir. Fakat programa kabul edilmek, öğrencilerin sınavdan aldığı puana (Running Variable) göre belirleniyor.

Kural şu:

• Sınav puanı 90 ve üzeri olanlar programa kabul ediliyor (işlem gerçekleşiyor).

• 90’ın altındakiler ise programa giremiyor (işlem gerçekleşmiyor).

Buradaki sorun şudur:

• Zaten yüksek puan alan öğrenciler, programa girseler de girmeseler de, üniversiteye gitme ihtimali daha yüksektir.

• Yani gözlenen farkın bir kısmı programın etkisinden değil, yüksek puanlı öğrencilerin zaten başarılı olmasından kaynaklanır.

Tam da bu yüzden 90 puan eşiğinin hemen altında ve hemen üstünde kalan öğrenciler karşılaştırılır. Örneğin:

• 89 puan alan bir öğrenci programa giremez.

• 90 puan alan bir öğrenci programa girer.

Aradaki fark sadece 1 puandır, yani öğrencilerin başarı düzeyleri neredeyse aynıdır. Bu durumda üniversiteye gitme oranlarındaki fark, büyük ölçüde programın etkisinden kaynaklanır.

Dolayısıyla, eşik değerin (cutoff) hemen çevresinde yapılan karşılaştırma bize programın Y üzerindeki nedensel etkisini verir.

Çözüm: Eşik Değeri çevresine odaklanmak

Sınav puanı 90 eşiğinde, öğrencilerin programa kabul edilip edilmemesi neredeyse rastgele sayılabilir:

• 89 alan öğrenci ile 90 alan öğrenci arasında gerçek bir yetenek farkı yoktur ama sadece biri programa girer, diğeri giremez.

Bu durumda, iki öğrenci grubu arasındaki fark bize programın üniversiteye gitme ihtimalini ne kadar artırdığını gösterir. Yani eşik değerin hemen çevresine odaklanarak, yüksek puanlı öğrencilerin zaten üniversiteye gitme olasılığının yüksek olmasından kaynaklanan karışıklığı ortadan kaldırmış oluruz.

Eğer biz tüm puan aralığına bakarak karşılaştırma yaparsak, 60 alan öğrencilerle 95 alan öğrencileri kıyaslamak zorunda kalırız. Bu durumda farkın büyük kısmı zaten sınav başarısının üniversiteye gitme ihtimaliyle olan ilişkisini yansıtır, programın etkisini ayırmak zorlaşır.

Ama eşik değerin hemen çevresinde (örneğin 88–92 puan bandı) öğrencilerin akademik kapasitesi çok benzerdir. Tek belirleyici fark, programın uygulanıp uygulanmamasıdır. Bu nedenle eşik değere yakın karşılaştırmalar, adeta “doğal bir deney” ortamı yaratır ve programın nedensel etkisini temiz şekilde ortaya çıkarır.

Neden Eşik Değeri çevresi önemli?

Normal bir kontrol yaklaşımı, Running Variable’ın her yerdeki etkisini ayırmaya çalışır ama başka karıştırıcı yollar (örneğin W gibi bilinmeyen değişkenler) varsa yine sorun olabilir. Fakat eşik değeri çevresine odaklandığımızda, işlemin gerçekleşmesi neredeyse rastgele hale geldiği için bilinmeyen başka gizli yollar da kapanmış olur.

Aşağıdaki figür bunu gösteriyor: Running Variable yanında başka bir değişken W de Y’yi etkiliyor olabilir, ama eşik değeri çevresinde karşılaştırma yaptığımızda bu yol da kapanır ve izole edilmiş yol Treatment → Y kalır

GIF üzerinden bakalım:

Grafikte Running Variable (ör. sınav puanı) yatay eksende, Y (ör. üniversiteye gitme) dikey eksende. Eşik değeri çizgisi (dikey kesikli çizgi) eşik değerini gösteriyor. Eşik değerin solundakiler işlemi/treatment almıyor, sağındakiler alıyor. Ham veride hem Running Variable’ın hem de Treatment’in etkileri iç içe geçmiş durumda.

Running Variable’ın Y üzerindeki genel eğilimi gösteriliyor. Yani puan yükseldikçe Y de doğal olarak artıyor. Bu, programın etkisini (yani işlemi/treatment) doğrudan ayırt etmeyi zorlaştırıyor

Analiz özellikle eşik değerin hemen öncesi ve sonrasındaki gözlemlere indirgeniyor. Burada öğrenciler (ya da bireyler) neredeyse aynı Running Variable değerine sahip, tek fark eşik değerinin sağında olanların işleme maruz kalmasıdır.

Eşik değerin solundaki (Untreated) ve sağındaki (Treated) gözlemler için ayrı regresyon doğruları çiziliyor. Böylece her iki tarafta Running Variable’ın kendi trendi kontrol edilmiş oluyor.

Eşik değeri çizgisinin hemen solundaki ve sağındaki regresyon doğruları arasındaki dikey fark hesaplanıyor. Bu sıçrama, Treatment’in Y üzerindeki etkisini gösteriyor.

Sonuçta RD yöntemi, Running Variable’ın genel etkisini kontrol ederek, eşik değeri çevresindeki neredeyse rastgele ayrımı kullanıyor. Böylece programın/işlemlerin nedensel etkisi izole edilmiş oluyor

Peki Ne Zaman Kontrol Uygulamak Yanlıştır?

Çarpışan Değişkenler (Collider Variables)

Değişkenleri kontrol etmek genelde faydalıdır çünkü gizli yolları kapatıp nedensel etkiyi daha doğru tahmin etmemizi sağlar ama her durumda değişkenleri kontrol etmek hatalı bir yaklaşımdır. Bazen, kontrol etmek tam tersine hatalı sonuçlara yol açar.

Aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi: Diyelim ki X ve Y arasında doğrudan bir ilişki yok fakat her ikisi de C isimli bir değişkeni etkiliyor. C’ye bu yüzden “collider” denir çünkü oklar C’de çarpışır:

Örnek:
Bir programlama işine başvuran adayları düşünelim.

• X = Programlama becerisi

• Y = Sosyal beceri

• C = İşe kabul edilmek

Bir adayın kabul edilmesi, programlama ve sosyal becerilerinin toplam düzeyine bağlıdır. Yani çok iyi programcı ama sosyal yönü zayıf olanlar da sosyal becerisi çok yüksek ama programlama zayıf olanlar da kabul alabilir.

Burada X ile Y’nin aslında doğrudan bir ilişkisi yok. Ama “her ikisi de C ile bağlantılı, o halde C’yi kontrol edelim” diye düşünmek yanlış olur. Çünkü:

• X → C ← Y yolu zaten kapalıdır.

• C’yi kontrol etmek bu yolu yeniden açar ve X ile Y arasında sahte bir ilişki yaratır. Sonuç olarak X ve Y aslında bağımsızken, C’yi kontrol ettiğimizde sanki ilişkiliymiş gibi görünürler. C’yi kontrol etmek yanlış sonuç çıkarılmasına neden olabilir.

Şimdi aşağıdaki GIF üzerinden bakalım:

1. Grafikte X ile Y arasındaki ilişki gösteriliyor. Başlangıçta aralarında neredeyse hiç ilişki yok (korelasyon ≈ 0). Yani X ve Y gerçekte bağımsız.

2. Veri iki renge ayrılıyor: C=0 olanlar ve C=1 olanlar. Bu, “işe alınanlar” ve “alınmayanlar” gibi düşünülebilir. C hem X’ten hem Y’den etkileniyor ama X ile Y arasında doğrudan bir bağ yok.

3. Şimdi X ve Y ilişkisine C grupları içinde bakılıyor. Bu noktada, C’nin belirleyici rolü nedeniyle her grupta X ile Y arasında yapay bir eğilim oluşmaya başlıyor.

4. C’yi kontrol ettiğimizde, yani “aynı C değerine sahip bireyler arasında” X ile Y ilişkisini ölçtüğümüzde, aralarında aslında olmayan bir ilişki ortaya çıkıyor.

5. Artık X ile Y’nin bağımsız olmadığı izlenimi doğuyor. Halbuki bu ilişki gerçekte yok. Sadece C bir collider olduğu için kontrol edildiğinde kapalı yol açılmış oluyor.

Sonuç: Collider değişkenlerini modele dahil etmek yanlıştır. Başlangıçta aralarında ilişki olmayan değişkenler arasında C üzerinden sahte bir ilişki üretilir. Yani kontrol etmek bazen doğru ilişkileri göstermez; aksine hatalı nedensellik yaratır.

O Halde Karıştırıcı ve Çarpışan Değişkenler Arasındaki Fark Nedir?

Tamamen farazi bir karıştırıcı değişken (confounder)örneği düşünelim:

Diyelim ki daha fazla eğitim (X) almanın, daha yüksek siyasal katılıma (Y) (örneğin oy verme, protestoya katılma, partiye üye olma) yol açıp açmadığını araştırmak istiyoruz.

Daha yüksek eğitime sahip kişiler (X), genellikle daha yüksek gelire (Z) de sahip olurlar.

Daha yüksek gelir (Z) ise kendi başına siyasal katılımı (Y) artırır; çünkü varlıklı kişiler kampanyalara bağış yapabilir, daha fazla boş zamana sahip olabilir ya da siyasal olarak daha etkilidirler.

Burada gelir (Z) bir confounder (karıştırıcı değişken)’dir:

• Maruziyetle (eğitim) ilişkilidir.

• Sonuç üzerinde (siyasal katılım) bağımsız bir etkisi vardır.

Çarpışan Değişken (Collider Örneği)

Eğitim düzeyi (X) ile aile geliri (Y) arasındaki ilişkiye bakıyoruz.

Genel olarak toplumda eğitim ile gelir arasında bir ilişki olabilir ama diyelim ki biz özellikle başarılı/çok iyi bir özel üniversiteye kabul edilen öğrencileri (C) inceliyoruz.

• Başarılı/çok iyi bir özel üniversiteye kabul edilmek hem aile gelirinden hem de bireysel eğitim başarısından etkilenir:

• Çok yüksek gelirli ama orta seviyede akademik başarısı olan öğrenciler de girebilir (burssuz).

• Çok düşük gelirli ama olağanüstü akademik başarısı olan öğrenciler de girebilir (burslu).

Ama ortalama seviyede hem geliri hem de başarısı olanlar genelde giremez.

Sonuç olarak eğer sadece “çok iyi bir özel üniversiteye kabul edilenler”i (yani collider olan C’yi) incelersek, eğitim başarısı ile aile geliri arasında negatif bir ilişki görebiliriz. Halbuki toplum genelinde böyle bir ters ilişki yoktur; tam tersine, pozitif bile olabilir.

İşlem Sonrası Değişkenleri Kontrol Etmek (Post-Treatment Controls)

Değişkenleri kontrol edip gizli yolları kapatarak nedensel bir etkiyi ortaya çıkarabileceğimiz için, elimizden gelen her şeyi kontrol etmenin iyi bir fikir olduğunu düşünebiliriz. Ama durum her zaman böyle değildir, bazen bir şeyi kontrol etmek kötü sonuçlar doğurabilir.

Örneğin, X’in Y üzerinde bir etkisi olduğunu düşündüğümüz bir durum olsun. Fakat X’in Y üzerindeki etkisi aslında X’in C üzerindeki etkisinden, C’nin de Y üzerindeki etkisinden kaynaklanmaktadır. C’ye post-treatment diyoruz çünkü etkisini bilmek istediğimiz değişken olan X’ten etkilenmektedir.

Örnek:

• X = Sigara Fiyatı

• C = İçilen Sigara Sayısı

• Y = Sağlık Durumu

Sigara fiyatı, sağlık durumunu sadece içilen sigara sayısını azaltarak etkiler. Yani X’in Y’ye etkisi tamamen C üzerinden geçer. Eğer “C de Y’yi etkiliyor” diye düşünüp C’yi kontrol edersek hata yaparız. Çünkü C, kapatmamız gereken bir gizli yol üzerinde değildir. Aksine, X → C → Y asıl görmek istediğimiz yolun kendisidir. C’yi kontrol etmek bu yolu keser ve X’in Y üzerinde etkisi yokmuş gibi görünmesine neden olur. Bu durumu gösterir: Kontrol ettiğimizde, gerçek etkiyi yanlışlıkla ortadan kaldırırız.

İşlem Sonrası Değişkenler sadece Y’yi etkilediklerinde sorun çıkarmaz. Başka şekillerde de problem yaratabilirler. Örneğin:

• C, X’ten etkileniyor.

• Ama C aynı zamanda W ile bağlantılı.

• W, Y üzerinde de etkili.

Bu durumda X → C ← W → Y gibi bir yol vardır. Normalde bu yol kapalıdır, yani sorun yoktur. Ama eğer C’yi kontrol edersek, collider yolu açılır ve X ile Y arasında sahte bir ilişki ortaya çıkar. Örneğin aşağıdaki gibi:

Sonuç olarak işlem sonrası (post-treatment) değişkenleri kontrol etmek, ya asıl nedensel yolu kapatır (X → C → Y yolunu siler) ya da collider etkisi üzerinden sahte ilişkiler yaratır. Bu nedenle analizde hangi değişkenin gerçekten kontrol edilmesi gerektiği çok dikkatli seçilmelidir.

Aşağıdaki GIF üzerinden inceleyelim:

Grafikte X ile Y arasındaki ilişki görülüyor. Korelasyon oldukça yüksek (örneğin 0.619). Burada X, Y’yi C üzerinden etkiliyor: X → C → Y.

C’nin hem X’ten etkilendiği hem de Y üzerinde etkili olduğu gösteriliyor. C, aslında X ile Y arasındaki nedensel yolun tam ortasında.

Veri noktaları C=0 ve C=1 olacak şekilde ayrılıyor. Bu, C’nin X ve Y arasındaki ilişkiyi nasıl taşıdığını görselleştiriyor.

C sabitlenmiş gibi düşünülerek X ile Y arasındaki ilişki ölçülüyor. Ama burada büyük bir sorun var: C, aslında kapatmamız gereken bir gizli yol değil, asıl yolun kendisi.

C’yi kontrol ettiğimizde, X ile Y arasındaki nedensel etki “kapatılmış” oluyor. Çünkü X’in Y üzerindeki etkisi zaten C üzerinden geçiyordu. Dolayısıyla sanki X ile Y arasında hiçbir ilişki yokmuş gibi görünüyor.

RIOTIQ sitesine girdiğiniz zaman aşağıda bir zaman çizelgesi göreceksiniz.

Bu zaman çizelgesinde dikkatinizi çekmesi gereken ilk şey zekâyı ölçmeye çalışan ilk kişinin Francis Galton olduğudur. Francis Galton’un davranış genetiği, istatistik (korelasyon kavramı), anket çalışmaları, psikometri, parmak izi ve aklınıza gelebilecek birçok alana yaptığı katkıları bir paragrafta anlatmak oldukça zor. Kendisi döneminin en önemli entelektüellerinden biri ve bilenler bilir, Darwin kendisinin üvey kuzenidir. Görüldüğü gibi zekâyı “ölçmeye” ve onu tanımlamaya çalışmak 1884 yılına kadar uzanıyor. Galton o dönemde bu ölçümü iki şeyle yapmaya çalışmıştı 1) Tepki süresi, 2) Duyusal ayırt etme (sensory discrimination). Yine de hiçbir zaman zekâ kelimesini kullanmadı. Mental yetenek veya bilişsel (cognitive) yetenek kelimelerini tercih etti. İlginçtir ki bu kelimeleri kullanırken de hiçbir zaman tam anlamıyla bir tanım sunmadı.

1905 yılında ilk modern zekâ testinin Binet ve Simon (iki Fransız) tarafından geliştirildiğini de çizelge de görüyorsunuz. Kendileri bu testi hazırlarken Galton’un çalışmalarından oldukça etkilenmişlerdir ve Galton’un zekâ ölçümü için yaptığı karmaşık çalışmaları standardize etmeye çalışmışlardır. Bu testi geliştirirken Galton’un gelitirdiği testlerden birkaçını (örneğin, rakam dizisi belleği ve ağırlık ayırt etme) ödünç almışlardır; fakat aynı zamanda akıl yürütme, yargılama, planlama, sözel anlama ve bilgi edinme gibi daha yüksek zihinsel süreçleri harekete geçiren çok daha karmaşık yeni testler geliştirmişlerdir.

Ama bu üç çalışan zaman zaman bilişsel yetenek veya zekâ kavramlarından bahsetse de genel zekâ veya g faktöründen bahsetmemişti, ta ki Charles Spearman’e kadar. Spearman okuldaki çocukların çeşitli derslerdeki başarısını incelerken önemli bir şey görmüştür: Çocukların bir dersteki testten aldığı puan diğer derslerdeki testlerden aldığı puanlarla yüksek ölçüde korelasyon gösteriyordu. Basitçe, tüm bilişsel testlerin pozitif ilişkili olduğunu görmüştü. Bu gözleminden yola çıkarak şu an bütün psikoloji alanında sıkça kullanılan faktör analizini geliştirdi ve zekânın ilk kuramını ortaya attı: iki faktör kuramı.

Not: Faktör analizi yöntemi, her bir değişkenin, analizdeki tüm değişkenlere ortak olan faktörle ne ölçüde ilişkili (veya yüklü/korele) olduğunu belirlemeyi amaçlayan bir yöntem.

Spearman’ın iki faktörlü kuramı, içerik ya da beceriler ne kadar farklı olursa olsun, her zihinsel testin yalnızca iki faktörü ölçtüğünü öne sürüyordu: g ve s; burada g genel bir faktördür, s ise her teste özgü bir faktördür. Mamafih, Spearman’ın ilk çalışmalarında mevcut olandan daha fazla sayıda teste dayanan sonraki araştırmalar, yalnızca g’nin testler arasındaki tüm korelasyonları açıklayamadığını ortaya koydu. Bu nedenle Spearman, g dışında başka faktörlerin de var olduğunu kabul etti. Günümüzde bu faktörlere grup faktörleri denir; benzer görev taleplerine sahip (örneğin sözel, mekânsal, sayısal ya da mekanik) test gruplarının ortak olarak paylaştığı faktörlerdir.

Yazının bu kısmında aradaki yılları atlamam gerekiyor çünkü uzun uzun anlatırsam 2000 kelimeyi aşacak.. Yine de Galton’u ve Spearman’ı bilmek yazının sonrasını anlamak için çok önemli. Fark ettiyseniz, bu çalışmalarda detaylı olarak bilişsel yeteneklerden “ayrı” şekilde bahsedilmiyor. Örneğin güncel tartışmalar reaksiyon süresi, akıcı veya kristalize akıl yürütme, görsel-uzlamsal yetenek vb. şeylerden bahsediyor. Bu spesifik yeteneklerden veya grup faktörlerinden kapsamlı bir şekilde konuşmamız zekânın gerçek bir teorisi ortaya atılana kadar var olmayacak.

Alandaki en büyük kırılmayı yaratan çalışma Amerikalı Psikolog John Bissell Carroll’in 1993 yılında yayımladığı Human Cognitive Abilities: A Survey of Factor-Analytic Studies kitabıdır. Carroll, bu kitabında üç katmanlı bir zekâ modeli sunar: 1) Spesifik Yetenekler, 2) Daha geniş grup faktörleri, 3) En üstte yer alan g faktörü (detayları aşağıda).

II. Zekâ Modellerinin Özeti

Bu küçük tarihsel anlatıdan sonra g faktörü üzerinden gelişen zekâ modellerini inceleyelim:

A. İki Faktörlü Model (Spearman)

Francis Galton’un bireysel farklılıklarla ilgili fikirlerinden yola çıkan Spearman, tüm bilişsel testlerin ortak bir paydası olduğunu gösterdi. Tüm bilişsel testlerde ortak olan bir genel faktör (g) ve her teste özgü özel faktör (s) vardır.

• g ve s birbirinden bağımsızdır, her ikisi de doğrudan gözlenen ölçümlere etki eder.

• Grup faktörleri başlangıçta modele dahil edilmemiştir.

B. Çoklu Faktör Modeli (Thurstone, 1938)

Thurstone, zekânın tek bir genel faktörden değil, birbirinden bağımsız birincil zihinsel yeteneklerden (örneğin sözel anlama, sayısal yetenek, mekânsal akıl yürütme) oluştuğunu savundu. Bu yaklaşım g faktörünü reddediyordu; lâkin kendisi bu yaklaşımdan sonra vazgeçti. Başlangıçta faktörleri dik (ortogonal) kabul etse de daha sonra bunların yüksek oranda korelasyon gösterdiğini kabul etti, bu da ikinci düzey faktörlerin (higher-order) ortaya çıkmasına zemin hazırladı.

C. Korelasyonlu Faktörler Modeli

Zamanla, bu farklı yeteneklerin aslında birbiriyle yüksek oranda korelasyon gösterdiği görüldü. Bu bulgu, çoklu faktörler ile g arasında bir bağlantı kurulmasına zemin hazırlamıştır.

D. İkinci-Düzey (Higher-Order) Model

Bu modelde, geniş yetenekler (ör. kristalize zekâ, akıcı zekâ) alt testlere yüklenir, ardından bu geniş yetenekler üst düzeyde g faktörüne yüklenir. Bu model, Spearman’ın tek faktör yaklaşımı ile Thurstone’un çoklu faktör yaklaşımı arasında tarihsel bir uzlaşı işlevi görür. 20. yüzyılda yapılan zekâ araştırmalarında en çok kullanılan model buydu. Basitçe bu model, Amerikan “bottom-up” yaklaşımıdır. Önce alt faktörler çıkarılır, bunların korelasyonlarından g elde edilir.

E. Bi-Factor Modeli (Holzinger & Spearman etkisi ve Carroll’un savunduğu model)

• Hem g faktörü hem de grup faktörleri doğrudan ölçülen değişkenlere etki eder.

• g’nin etkisi grup faktörlerinden bağımsızdır.

• İngiliz psikometri ekolünün “top-down” yaklaşımına dayanır: g önceliklidir. Uzun süre geri planda kaldı; lâkin Carroll’un (1990’lar) Üç Tabakalı Teorisi ve Gignac’ın (2000’ler) çalışmalarıyla yeniden önem kazanmıştır.

Thurstone hariç, ki kendisi de sonra high-order (ikinci-düzey) modeli kabul etmiştir, bu modellerin ortak teorik kabulü aslında zihinsel becerilerde bireysel farklılıklar olduğu ve bu beceriler için ortak bir faktörden - yani g - bahsedebilmesidir. Tüm bilişsel testlerin pozitif manifold (yani daima pozitif korelasyonlar) üretmesi, ortak bir zihinsel kapasite/bilişsel beceri/genel zekâ fikrini desteklemiştir. Sonuç olarak, testlerdeki görevlerde (task) ortak bir genel faktör (g) bulunur; buna ek olarak, teste özgü özel faktörler (s) vardır. Zekâ, tek bir temel kaynaktan türemektedir ve g, bireyin genel zihinsel kapasitesini yansıtır.

Bu teorik modellerin temelini oluşturan yöntem ise faktör analizidir (önce keşfedici, ardından doğrulayıcı — exploratory ve confirmatory factor analysis). Ayrıca günümüzde uyum indeksleri (CFI, RMSEA, SRMR vb.), teorik modellerin karşılaştırılmasında standart ölçütler hâline gelmiştir.

III. Modelleri Okumak

Modelleri tanıttıktan sonra görseller üzerinden modelleri okumaya çalışalım. Model için yazdığım açıklamayı okuduktan sonra görsele bakarsanız kolayca anlayacağınızı düşünüyorum.

İlk önce (a) iki faktör modeli.

Sizin için okuyayım: Sol tarafta bir tane genel (g) faktör var. Bu genel faktör MV yani ölçülen değişkenlerle ölçülüyor. Ölçülen değişkenlerin (MV) sağ tarafında spesifik faktörler (s) ve ölçüm hatası (e) var.

İkincisi Thurstone’un (b) Çoklu Faktör Modeli.

Bu görselde fark ettiyseniz testleri etkileyen 5 tane farklı faktör var (orjinal argümanda 7). Bu faktörler birbirinden bağımsız ve belirli bir gruplama içerisindeler. Dahası, bahsedilen faktörleri bağlayan bir genel faktör (g) yok. Faktör a, b, c ve d’ye grup faktörleri demek yanlış olmaz.

Şimdi, WAIS üzerinden (c) korelasyonlu faktörler modelini inceleyeceğiz ve somut örneklerle devam edeceğiz.

Bu modelde zekâ, tek bir genel faktör (g) üzerinden değil, birden fazla geniş bilişsel yetenek üzerinden tanımlanmaktadır. Her bir geniş faktör, kendi altına yerleştirilmiş özel alt testler aracılığıyla ölçülür.

Genişçe yazmak gerekirse:

Sözel Yetenek (Verbal Ability) boyutu, Benzerlikler (Similarities), Kelime Bilgisi (Vocabulary), Genel Bilgi (Information) ve Kavrama (Comprehension) alt testleriyle ölçülmektedir.
Algısal Yetenek (Perceptual Organization) boyutu ise Desen Tamamlama (Block Design), Matris Akıl Yürütme (Matrix Reasoning), Görsel Bulmacalar (Visual Puzzles), Resim Tamamlama (Picture Completion) ve Ağırlıklar (Figure Weights) testlerinden oluşmaktadır.
Çalışma Belleği (Working Memory), Rakam Dizisi (Digit Span), Aritmetik (Arithmetic) ve Harf-Rakam Dizisi (Letter-Number Sequencing) alt testleri aracılığıyla değerlendirilmektedir.
Son olarak, İşlemleme Hızı (Processing Speed) boyutu Sembol Arama (Symbol Search), Kodlama (Coding) ve İptal (Cancellation) testleri ile ölçülmektedir.

Burada kritik nokta, korelasyonların büyüklüğü ve yönüdür (Faktör analizinde aslında bunlara faktör yükü deriz). Faktörler ile alt testler arasındaki yükler, hem empirik faktör analizleri hem de teorik gerekçeler temel alınarak belirlenir. Örneğin, Benzerlikler (SI) alt testinin Sözel Yetenek faktörüyle yüksek oranda korelasyon göstermesi beklenir çünkü testin içeriği doğrudan sözel kavrama ve soyutlama becerileri ile ilişkilidir. Eğer bu test, teorik ve empirik dayanağı olmayan şekilde başka bir faktöre (örneğin Algısal Organizasyon) yerleştirilseydi, modelin uyum istatistikleri (fit indices) bozulur ve kavramsal tutarlılık zedelenirdi. Bu söylediğimi daha iyi açıklayayım.

Aşağıdaki görsele bakalım. Recall of Designs (dizayn anımsama) testinin, Memory (bellek) faktörüne yüklenmesi denenmiş. Fakat faktör yükü, Spatial (uzamsal) faktöre kıyasla oldukça düşük kalmıştır. Bu durum, testin aslında bellek kapasitesinden çok uzamsal-mekânsal yetenekleri yansıttığını göstermektedir.

Sonuç olarak, Recall of Designs testi kısa süreli bellekten ziyade uzamsal yeteneğin bir göstergesidir. Bu nedenle, faktör analizinde elde edilen faktör yükleri yalnızca istatistiksel bir sonuç değil, aynı zamanda bilişsel süreçlerin doğasına ilişkin teorik bir çerçeve de sunar. Bu noktada faktör analizi öğrenmek, bu testlerin hangi faktörlere nasıl ve hangi şartlar altında yüklendiğini, diğer yüklemelerle nasıl test edildiğini anlamak için önemli bir araç. Dahası, faktör analizi zekâ araştırmacılarının en güçlü ve tartışmalı silahı.

Kalan diğer iki modeli karşılaştırmalı olarak inceleyelim. İlki higher-order (ikinci-düzey) g modeli, ikincisi bi-factor g modeli.

Öncelikle bu iki modelin neden Carroll’dan etkilendiğini anlatalım (kendi çalışmasında Carroll’un açıkça tercih ettiği model bi-faktör modelidir). Carroll, 1930–1985 arasında yayımlanmış 460’tan fazla veri setini analiz ettiği Human Cognitive Abilities: A Survey of Factor-Analytic Studies kitabında modern istatistik yöntemlerini kullanarak Stratum I, Stratum II ve Stratum III şeklinde hiyerarşik bir yapı öne sürer.

Stratum III - genel faktörü yani g’yi temsil eder; Stratum II geniş yetenekleri (yani grup faktörleri, mesela bahsettiğimiz bellek gibi) temsil eder; Stratum I ise tekil görevlerle (yani gördüğünüz kutucuklardaki testler) ölçülen somut becerileri, kısacası ölçülen değişkenleri, temsil eder.

Bu hiyerarşik yapıdan yola çıkarak John Carroll’ın bilişsel yetenek tanımını 3 maddede özetleenbilir:

a) Birbirinden farklı birden fazla faktör var, b) Bu faktörlerin etkileri bilişsel yeteneğin alanı içinde farklı düzeylerde genellik gösteriyor, c) En genel etki olan g faktörü hemen hemen tüm bilişsel ölçümlerle doğrudan ilişkili ve bu g faktörü diğerlerinden bağımsızdır (Beaujean 2015, s. 132).

Yukarıdaki görselde sırayla higher-order ve bi-faktör modelini görüyorsunuz. Bu modelleri tek tek değil, karşılaştırarak açıklayacağım. Anlayacağınızı düşünüyorum çünkü diğer iki görselin nasıl okunacağını gösterdim. Benzer mantığı burada düşünün. g var, grup faktörleri (GF: yani V, PO, WM ve PS) var ve grup faktörleri içerisinde spesifik yetenekler, diğer bir deyişle ölçülen değişkenler (MV) var.

İlk ve belki de en önemli fark, modellerin g’nin ölçülen değişkenlerle (MV) olan ilişkisini nasıl temsil ettiğidir. Bi-faktör modelinde g, ölçümler üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir; dolayısıyla, g’deki bir değişim, ölçümlerde g’nin faktör yüklerinin büyüklüğüne ve boyutuna bağlı olarak beklenen bir değişime yol açar. İkinci-düzey modellerde ise g, ölçümler üzerinde doğrudan bir etkiye sahip değildir. Bunun yerine, g’nin ölçümlere olan etkisi dolaylıdır ve grup faktörleri (GF) üzerinden işler. Başka bir deyişle, g’nin ölçümlere olan ilişkisi tamamen GF üzerinden işler. Dolayısıyla g’deki bir değişim yalnızca GF’de bir değişime yol açar; ölçümlerdeki herhangi bir değişim ise GF’deki bu değişimden kaynaklanır.

İkinci olarak, g’nin doğası modeller arasında farklıdır. Bi-faktör modellerinde g ile GF arasındaki temel fark, etkiledikleri ölçümlerin genişliğidir. Modeldeki ele alınışı nedeniyle bi-faktör modelindeki g çok daha geniş bir ölçüm aralığını (bütün ölçülen değişkenleri) etkiler. Buna karşılık, İkinci-düzey modellerde g ve GF, sıralarına göre ayrılır. g daha üst-düzey bir faktördür, bu yüzden GF’den daha üst bir düzeydedir. Sonuç olarak, g grup faktörlerini kapsar.

Üçüncü olarak, GF’nin bileşimi modeller arasında farklıdır. Bi-faktör modellerinde grup faktörleri, g’nin etkisi çıkarıldıktan sonra ölçümlerde ortak olanları yansıtır. Bu nedenle grup faktörleri g’den bağımsızdır. İkinci-düzey modellerde ise grup faktörleri, yalnızca ölçülen değişkenlerin alt kümesinde ortak olan şeyleri yansıtır. Yalnızca Grup Faktörleri arasında yeterli ortak varyans varsa g oluşturulabilir. Eğer g oluşturulursa, grup faktörleri hem hepsinde ortak olan şeylere (yani g) hem de yalnızca kendine özgü olanlara ayrıştırılabilir.

Dördüncü olarak, grup faktörleri arasındaki farklar g ile grup faktörlerinin birbirine nasıl ilişkili olduğuyla ilgilidir. Bi-faktör modelinde grup faktörleri, g’nin çıkarılmasından sonra kalan ölçümler arasındaki kovaryanstan oluşur. Dolayısıyla bi-faktör modellerinde g ve grup faktörleri birbirinden bağımsızdır. g’deki bir değişim grup faktörlerinde bir değişim yaratmaz, tersi de aynı şekilde geçerlidir. İkinci-düzey modellerde ise g ve grup faktörleri bağımsız değildir.

Zekâ alanındaki araştırmacılar, bu modeller üzerinden genel zekânın (g) bir testten alınan skorun tamamını açıklamadığının farkındadır. Bu nedenle alandaki çalışmalar yalnızca g’yi değil, aynı zamanda g dışındaki grup faktörlerini (güncel terminolojide broad abilities), spesifik faktörleri (her bir teste özel), ölçüm hatalarını, kişilik özelliklerini ve diğer değişkenleri de anlamaya ve ölçmeye odaklanmaktadır.

Küçük bir not: Klinik psikologlar ve pratisyenler genellikle ikinci-düzey modeli (higher-order model) tercih etmektedir. Bu yaklaşımın en güncel hâli Cattell–Horn–Carroll (CHC) modelidir. Raymond Cattell, bugün internette sıkça gördüğünüz kristalize zekâ (Gc) ve akışkan zekâ (Gf) kavramlarını ortaya atmıştır. Bunlara “grup faktörleri” demek yanlış olmaz; her ne kadar güncel terminolojide broad abilities kavramı kullanılsa da. John Horn ise bu modeli genişleterek işlem hızı, görsel-uzamsal yetenek, işitsel yetenek ve kantitatif bilgi gibi yeni yetenek alanlarını eklemiştir. Böylece Cattell–Horn–Carroll sentezi ortaya çıkmıştır. Tercih edilmesinin nedeni, testi yaptıran kişilere bilişsel alanlardaki güçlü ve zayıf yönlerini açıklamada oldukça kolaylık sağlamasıdır.

Buna karşılık, zekâ araştırmacıları ise çoğu akademik dergide bi-faktör modelini kullanmaktadır. Bunun nedenleri, araştırma bağlamındaki avantajlarıdır:

1. Büyük test bataryaları üzerinde uygulandığında, hiyerarşik CHC modeline kıyasla daha iyi uyum indeksleri üretmektedir.

2. Araştırmacılar, genel zekâ (g) ile alan-özgül varyansı net bir şekilde ayırabildikleri için bi-faktör modellerini tercih etmektedir (böylece yukarıda belirtildiği gibi, yalnızca g değil, g dışındaki faktörler de kolayca incelenebilmektedir).

IV. Sonuç

Zekâ teorileri çoğu zaman “anlamsız” ya da “belirsiz” bulunur. Ama tarihsel sürece bakıldığında, bu teorilerin modern psikolojinin, hatta veri biliminin temelini attığını görmek çarpıcıdır. Korelasyon kavramından faktör analizine, bugün kullandığımız istatistiksel yöntemlerin çoğu aslında zekâ/bilişsel yetenek kavramının kökenini anlamaya çalışırken geliştirilmiştir.

İşin en ilginç tarafı, neredeyse tüm bilişsel testlerde görülen pozitif korelasyonlardır: matematikte iyiyse genellikle sözelde de iyidir; hızlı okuyan genelde hızlı problem çözer. Bu “pozitif manifold”, Spearman’ın g faktörünü tanımlamasına yol açtı. Yani testlerin ardında, farklı içeriklerin ötesinde, ortak bir zihinsel kapasite var.

John Carroll’un 1993’teki dev çalışmasıyla zekâ teorileri konusundaki tartışmaları birleştirdi. Basitçe zekâ üç tabakalıdır. Dar beceriler → geniş yetenekler → en üstte genel zekâ (g). Bugün hâlâ zekâ araştırmalarında kullanılan testler bu modelin mirasıdır.

Zekâ teorileri belirsiz ya da anlamsız değil; aksine, bize şu temel özelliğimizi gösteriyor: İnsan zihni, farklı yollarla ölçülebilen ama daima birbirine bağlanan yeteneklerden oluşur. Bu varsayımı anlamak geniş bir alanın temel sorusu: “İnsan zekâsının ortak paydası nedir?”

Kaynakça

Beaujean, A. (2015). John Carroll’s Views on Intelligence: Bi-Factor vs. Higher-Order Models. Journal of Intelligence, 3(4), 121-136. https://doi.org/10.3390/jintelligence3040121

Carroll, J. B. (2004). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. Cambridge University Press.

Cucina, J., & Byle, K. (2017). The Bifactor Model Fits Better Than the Higher-Order Model in More Than 90% of Comparisons for Mental Abilities Test Batteries. Journal of Intelligence, 5(3), 27. https://doi.org/10.3390/jintelligence5030027

Jensen, A. R. (1998). The g factor: The science of mental ability (1. publ). Praeger.

Kan, K.-J., Psychogyiopoulos, A., Groot, L. J., De Jonge, H., & Ten Hove, D. (2024). Why Do Bi-Factor Models Outperform Higher-Order g Factor Models? A Network Perspective. Journal of Intelligence, 12(2), 18. https://doi.org/10.3390/jintelligence12020018

Keith, T.Z. (2019). Multiple Regression and Beyond: An Introduction to Multiple Regression and Structural Equation Modeling (3rd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315162348

Darwin, erkeklerin fiziksel özelliklerinde kadınlara kıyasla daha fazla varyans (değişkenlik) gösterdiğini gözlemlemiştir.1 Bu durumun, insanlar arasında bilişsel yetenekler için de geçerli olduğu öne sürülmüştür ve bu iddiayı destekleyen önemli miktarda ampirik kanıt sunulmuştur. Yani, erkeklerin bilişsel yeteneklerini temsil eden “çan eğrisi” (normal dağılım), kadınlarınkine kıyasla biraz daha yassı ve saçılmış olma eğilimindedir.

Normal dağılım, iki temel parametreyle tanımlanır: ortalama (mean) ve varyans (variance). Cinsiyet farklılıkları bu iki parametreden herhangi birinde ortaya çıkabilir. Ortalama farkını niceliksel olarak ifade etmek için genellikle Cohen’s d değeri kullanılır. Bu değer, iki grup arasındaki ortalama farkı standartlaştırılmış birimlerle gösterir. Konvansiyon gereği, pozitif bir değer erkeklerin ortalamasının daha yüksek olduğunu, sıfır fark olmadığını ve negatif bir değer ise kadınların ortalamasının daha yüksek olduğunu gösterir.

Varyans farklarını ölçmek için ise genellikle varyans oranı (VR) kullanılır. Bu oran, erkek varyansının kadın varyansına bölünmesiyle elde edilir. Varyans oranı 1 ise gruplar arasında varyans farkı yoktur. 1’den büyük değerler erkeklerde daha fazla varyans olduğunu, 1’den küçük değerler ise kadınlarda daha fazla varyans olduğunu gösterir.

Günümüzde yapılan çok sayıda çalışmanın ortaklaştığı nokta şu: kadınlar ve erkekler arasında ortalama IQ (ve aslında g faktörü açısından da) açısından neredeyse hiç fark yoktur; lâkin görece az konuşulan ama oldukça tutarlı bir fark vardır. Erkeklerin IQ puanlarındaki değişkenlik (yani varyans), kadınlara kıyasla daha fazladır.

Peki şu ana kadar yapılan çalışmalar bize ne söylüyor? Basitçe şu: erkekler hem çok düşük IQ’lu bireyler arasında hem de çok yüksek IQ’lu bireyler arasında daha fazla temsil ediliyor. Yani dağılımın hem alt hem de üst uçlarında erkekler daha sık görülüyor. Örneğin, Nyborg (2015) örnekleminde 145IQ ve üstünde her 5 erkek için 1 kadın vardır.

Camille Paglia "Nasıl kadın Mozart yoksa kadın Karındeşen Jack de yok”

Bu durum sadece IQ için değil, boy uzunluğu, kelime dağarcığı, tepki süresi gibi birçok nicel özellik için de geçerli. Peki ama neden?
Bernard S. Strauss ve Jacob A. Strauss’un (2009) çalışması bu soruya güçlü bir biyolojik açıklama getiriyor: X kromozomu.

X Kromozomu: Değişkenliğin Genetik Mekanizması

X kromozomu taşıyan genlerin neden erkeklerde daha fazla değişkenliğe yol açmasının beklenebileceğine dair temel biyolojik gerekçeleri incelemek önemlidir. Bu açıklamalar, genel zekâdan bağımsız olarak, daha genel bir genetik ilkeye dayanmaktadır ve spekülatif değil, biyolojik olarak kanıtlanmış gerçeklerdir. X kromozomu orta büyüklüktedir ve insan haploid genomundaki toplam genetik materyalin %3,4’ünü içerir. Y kromozomu ise oldukça küçüktür ve esas olarak erkek cinsiyetinin gelişimini düzenleyen birkaç gene sahiptir. Bu temel fark, erkeklerin taşıdığı X kromozomundaki genetik varyantların doğrudan etkili olmasına, kadınlardaki etkilerin ise daha çok dengeleyici biçimde ortaya çıkmasına neden olur.

Bunun nedeni, erkeklerin genoma oranla ifade edilen alelleri taşıması durumunda, bu özelliklerin ya doğrudan ifade edilmesi ya da hiç ifade edilmemesidir. Öte yandan, her bir alelden birer kopya taşıyan heterozigot kadınlar ise bu özelliği daha çok orta seviyede ifade eder, bu da popülasyon düzeyinde varyansı azaltır. Erkekler, yalnızca baskılanmamış olduğunda ifade edilen resesif alellerden kaynaklanan özellikleri daha sık gösterirler. Bunun nedeni, erkeklerin bu özelliği popülasyondaki alel frekansı oranında ifade etmesi iken, kadınların bunu bu frekansın karesi oranında ifade etmesidir.

Basitçe, bir genin resesif (çekinik) aleli yalnızca diğer alel tarafından baskılanmıyorsa kendini gösterir. Bu bağlamda:

• Erkeklerde X kromozomu tek olduğu için, üzerindeki bir resesif alel doğrudan fenotipik olarak ifade edilir.

• Kadınlar ise eğer bir “normal” ve bir “bozuk” alel taşıyorsa, bu durum genellikle dengelenir ve dışa vurulmaz.

Örneğin, eğer popülasyonda bir genin frekansı %10 ise, bu özelliğin erkeklerde görülme oranı %10 olurken, kadınlarda görülme oranı %1 olur (0.1 × 0.1). Bu da kadınlarda erkeklere göre daha az değişkenlik olduğu anlamına gelir. Diğer yandan, baskın aleller söz konusu olduğunda, yani hangi diğer alelle eşleşirse eşleşsin ifade edilen aleller erkekler bu özelliği popülasyondaki alel frekansı oranında ifade ederken, kadınlar bunu daha yüksek bir oranda ifade eder. Hem erkekler hem de kadınlar için maksimum varyans, alel frekansı 0.5 olduğunda oluşur; bu durumda erkek varyansı 0.25 (0.5 × (1.0 − 0.5)) olurken, kadın varyansı 0.188 (0.75 × (1.0 − 0.75)) olur.

Genel zekâ gibi çok değişkenli özelliklerdeki gen frekansı durumu, genler arası etkileşim (epistaz) ve genetik damgalanma (ebeveyn kaynaklı seçici aktarım) gibi şu anda hakkında çok az şey bildiğimiz bazı etkenler nedeniyle daha karmaşık olabilir. Mamafih, bildiğimiz bir şey var ki, bu durum kadınlarda genetik materyalin büyük kısmının X kromozomlarından birinde inaktive edilmesiyle daha da karmaşık hale gelmektedir. Kadınlar iki X kromozomuna sahip olduklarından, gen dozajını dengelemek için her hücrede X kromozomlarından biri rastgele devre dışı bırakılır. Bu biyolojik süreç, gebeliğin erken döneminde, embriyo yaklaşık 100 hücreyken gerçekleşir. Bu nedenle inaktive edilen X kromozomundaki genlerin büyük kısmı ifade edilmez. Basitçe:

• Kadınlar, mozaik genetik yapıya sahip olur. Bazı hücrelerinde anneden, bazı hücrelerinde babadan gelen X kromozomu aktiftir.

• Bu durum, zararlı bir alelin etkisini ortalama düzeye çeker çünkü diğer X kromozomu onu telafi edebilir.

İnaktive edilen kromozom rastgele seçilir. Bu durum, ortalamada, vücuttaki hücrelerin yarısında bir X kromozomunun, diğer yarısında ise diğer X kromozomunun ifade edilmesine neden olur; bu ifade kalıpları da hücrelerin köken aldığı gelişimsel çizgileri takip eder.

Eğer iki alel de aynıysa (homozigot), inaktivasyon genin ifade edilip edilmemesini etkilemez (yalnızca dozaj etkisini erkeklerde olduğu gibi 1 ile sınırlar). Bu durum yalnızca heterozigot bireyler (bir türden bir alel ve diğer türden başka bir alel taşıyanlar) için geçerlidir. Heterozigot kadınlarda, vücuttaki bazı hücrelerde X kromozomlarından birinde bulunan zararlı alelin etkisi, diğer X kromozomundaki karşılık gelen alelin diğer hücrelerdeki etkisiyle ortalamaya çekilerek dengelenir. Oysa erkeklerde böyle bir telafi mekanizması yoktur. Tek bir X kromozomu bulunduğundan, üzerindeki herhangi bir zararlı alel doğrudan etkisini gösterir. Bu nedenle, kadınlar yalnızca her iki X kromozomlarında da zararlı aleller taşıdıklarında genetik olarak etkilenmiş özelliğin tam yelpazesini ifade ederler. Erkekler ise, tek X kromozomlarında bu zararlı alellerin bulunması durumunda bu etkileri doğrudan ve daha sık biçimde ifade ederler. Bir popülasyon genelinde bu, özellik dağılımının her iki ucunda da erkeklerde daha fazla değişkenliğe neden olur. Sonuç olarak, kadınlarda genetik etkiler daha dengelenmiş, erkeklerde ise uç noktalara daha açık bir dağılım oluşur. Bu da erkeklerde, gözlemlenen özelliklerin hem çok düşük hem de çok yüksek değerlerinde daha fazla temsil edilme ihtimalini artırır.

Basit bir örnek kırmızı-yeşil renk körlüğüdür. Eğer bu özelliğe neden olan resesif alelin popülasyondaki sıklığı %5 ise erkeklerin %5’i bu özelliği gösterecek; lâkin yalnızca X kromozomlarının her ikisinde de bu bozuk aleli taşıyan kadınların oranı %0,25 olacaktır (yani %5’in %5’i). Bu gibi ikili dağılan bir özellik için, erkeklerdeki varyans 0.05 × 0.95 = 0.0475 olurken, kadınlardaki varyans 0.0025 × 0.9975 = 0.00249 olur; yani kadınlarda varyans neredeyse 20 kat daha düşüktür. Daha karmaşık düzeyde ise, genel zekâ gibi çok sayıda gen tarafından etkilenip çevresel faktörlerle de şekillenen sürekli bir özellikte, bu duruma benzer bir mekanizma işler. Yine de, X kromozomu alellerinin etkilerinde bazı istisnalar olabilir. Örneğin, kadınlarda bir bozuk ve bir normal alelin birlikte bulunmasının, iki bozuk ya da iki normal alelden daha güçlü bir etkiye sahip olduğu durumlar (aşırı baskınlık - overdominance) olabilir.

Temel Kromozom Yapısı

• Kadınlar: İki X kromozomuna sahiptir (XX).

• Erkekler: Bir X ve bir Y kromozomuna sahiptir (XY).

X kromozomu, yaklaşık 1100 gen içerir ve bunların önemli bir kısmı beyin gelişimi ve nörolojik işlevlerle ilgilidir.
Buna karşın Y kromozomu çok küçüktür ve çoğunlukla üreme ile ilgili az sayıda gen taşır.

Kadınların iki X kromozomu olduğundan, genlerin aşırı ifade edilmesini önlemek için hücrelerdeki X kromozomlarından biri rastgele inaktive edilir.
Bu süreç sonucunda kadınlar genetik olarak mozaik hâle gelir. Örneğin biri güçlü, diğeri zayıf olan iki farklı aleli varsa, bazı hücrelerde güçlü, bazı hücrelerde zayıf alel aktifleşir. Böylece fenotipik etkiler dengelenir ve bireysel farklılıklar bastırılmış olur.

Bu mekanizma, kadınlarda özelliklerin varyansını (değişkenliğini) azaltır. Erkeklerde yalnızca bir X kromozomu olduğundan, bu kromozomdaki herhangi bir alel tüm hücrelerde tam olarak ifade edilir.
Bu da demektir ki:

• X kromozomundaki nadir ya da aşırı etkili genetik varyantlar erkeklerde tam güçle ortaya çıkar,

• Kadınlarda ise bu tür etkiler yarı yarıya baskılanabilir veya hiç ortaya çıkmayabilir.

Sonuç olarak erkekler, X bağlantılı özelliklerde daha geniş bir varyans gösterir. Bu biyolojik mekanizmayı daha somut hale getirmek için Strauss & Strauss (2009), basitleştirilmiş bir model öneriyor. Diyelim ki X kromozomu üzerinde IQ’yu etkileyen tek bir gen var ve iki aleli bulunuyor:

• A → 100 IQ puanı katkı sağlar

• a → 0 puan sağlar

Erkekler:

• X(A)Y → IQ = 100

• X(a)Y → IQ = 0

• Varyans: yüksek

Kadınlar:

• X(A)X(A) → IQ = 100

• X(A)X(a) → Ortalama ifade (yaklaşık 100)

• X(a)X(a) → IQ = 0

• Varyans: daha düşük çünkü mozaik yapı etkileri dengeler

Bu durumda, erkek/kadın varyans oranı yaklaşık 2:1 olur (eşit alel frekansı ve baskınlık olmadığını varsayarsak). Elbette zekâ tek bir genle açıklanamaz. Zekâ, yüzlerce hatta binlerce genin etkilediği poligenik bir özelliktir. Strauss & Strauss bu nedenle modelini genişletir:

• IQ’ya katkı sağlayan birden fazla gen modellenir.

• α oranı: IQ ile ilişkili genlerin ne kadarının X kromozomunda olduğunu gösterir.

• α = 0 → Tüm genler otozomal (X’te yok) → Kadın ve erkek varyansı eşit

• α = 1 → Tüm genler X kromozomunda → Erkek/kadın varyansı oranı = 2

• α 0–1 arasında ise → Varyans oranı 1 ile 2 arasında değişir.

Bu modele göre, IQ ile ilgili genlerin sadece küçük bir kısmının X kromozomunda olması bile, erkeklerin neden daha değişken olduğunu açıklamaya yeterlidir.

Elimizdeki veriler, erkek/kadın IQ varyans oranının genellikle 1.07 ile 1.17 arasında olduğunu göstermektedir. Bu orana göre, IQ ile ilgili genlerin yaklaşık %7–17’sinin X kromozomunda yer aldığı varsayılabilir. Hatta sözel yeteneklerin ölçüldüğü bazı çalışmalarında bu oran daha da yüksektir. Erkeklerde kelime dağarcığı varyansı 1.40 kat fazladır. Araştırmacılar, ayrıca ikinci bir model (Model 2) ile:

• Ölçüm hatalarını,

• Genetik etkileşimler (epistaz) ve baskınlığı,

• Çevre faktörlerini kontrol eder.

Buna rağmen modelin sonucu değişmez: Erkek/kadın varyans oranı hâlâ 1 ile 2 arasında kalır. Bu da X kromozomu temelli açıklamanın biyolojik olarak sağlam olduğunu gösterir.

İki Örnek Veri

Cognitive Abilities Test (CogAT), öğrencilerin bilişsel yetilerini değerlendiren bir test bataryasıdır. Lakin (2013) çalışmasının örneklemi Amerika Birleşik Devletleri'nde 3. sınıftan 11. sınıfa kadar olan öğrencilerden elde edilen büyük CogAT sonuçlarından oluşur (bkz. makaledeki Tablo 3).

Bu çalışma kapsamında:

• 4 farklı kohort (1984, 1992, 2000, 2011),

• 3 farklı test alanı (sözel, sayısal ve sözel olmayan/görsel),

• 7 farklı sınıf düzeyi incelenmiştir.

Bu da toplamda 84 örneklem (4 × 3 × 7) anlamına gelir ve her biri çok sayıda öğrenciyi içermektedir. Gördüğünüz gibi VR her zaman 1.0’dan büyüktür. Özellikle sayısal testlerde, VR değerleri sık sık 1,10 ila 1,21 aralığında görülmektedir.

Deary vd. (2007) bu değişkenliği iki test üzerinden incelemiştir.

ASVAB (Armed Services Vocational Aptitude Battery), ABD ordusu tarafından uygulanan çok boyutlu bir yetenek testidir. Adayların farklı alanlardaki bilişsel becerilerini ölçer. Alt testler şunları içerir:

• Sözel anlayış

• Aritmetik akıl yürütme

• Mekanik kavrayış

• Elektronik bilgi

• Matematik bilgisi

AFQT (Armed Forces Qualification Test)

ASVAB’ın 4 alt testinden türetilen bir alt ölçektir. Şu dört testin birleşiminden oluşur:

• Word Knowledge (Kelime bilgisi)

• Paragraph Comprehension (Paragraf anlama)

• Arithmetic Reasoning (Aritmetik akıl yürütme)

• Mathematics Knowledge (Matematik bilgisi)

Genel zekâya (g faktörüne) oldukça güçlü şekilde karşılık gelir.

Bu çalışma, ABD genelinden toplanan geniş bir temsili örneklem olan National Longitudinal Survey of Youth 1979 (NLSY79) verilerini kullanmaktadır. Özellikle karşı cinsiyetten kardeş çiftleri (bir erkek ve bir kız kardeş) analiz edilmiştir. Toplamda 1,281 karşı cins kardeş çifti (yani 2.562 birey) dahil edilmiştir. Sonuç olarak ASVAB g faktörü için erkek/kadın standart sapma oranı = 1,16; AFQT g faktörü için erkek/kadın standart sapma oranı = 1,11. Bu bulgular, erkeklerin zekâ dağılımında daha uçlarda (hem çok yüksek hem çok düşük) yer alma olasılığının daha fazla olduğunu göstermektedir. Örneğin: AFQT testi tarafından ölçülen g faktöründe en yüksek 50 puan arasında 33 erkek, yalnızca 17 kadın vardı.

Standart sapma oranı üzerinden varyansı anlamak için:

Eğer erkeklerin standart sapması (SDₘ) kadınlarınkinden (SDf) fazlaysa:

Standart Sapma Oranı (SD Ratio) = SDₘ / SDf

Varyans Oranı (VR) = (SDₘ)² / (SDf)²

ASVAB g faktörü için SD oranı = 1.16

• Bu durumda Varyans Oranı = (1.16)² = 1.35

Yani erkeklerin varyansı kadınlarınkinden yaklaşık %35 daha fazladır.

Kaynakça

Deary, I. J., Irwing, P., Der, G., & Bates, T. C. (2007). Brother–sister differences in the g factor in intelligence: Analysis of full, opposite-sex siblings from the NLSY1979. Intelligence, 35(5), 451–456. https://doi.org/10.1016/j.intell.2006.09.003

Johnson, W., Carothers, A., & Deary, I. J. (2009). A Role for the X Chromosome in Sex Differences in Variability in General Intelligence? Perspectives on Psychological Science, 4(6), 598–611. https://doi.org/10.1111/j.1745-6924.2009.01168.x

Lakin, J. M. (2013). Sex differences in reasoning abilities: Surprising evidence that male–female ratios in the tails of the quantitative reasoning distribution have increased. Intelligence, 41(4), 263–274. https://doi.org/10.1016/j.intell.2013.04.004

McKusick, V.A. (1966). Mendelian inheritance in man. Baltimore: Johns Hopkins University Press.

Nyborg, H. (2015). Sex differences across different racial ability levels: Theories of origin and societal consequences. Intelligence, 52, 44–62. https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.04.005

Strauss, B., & Strauss, J. (2009). Why are Male IQ Scores More Variable? Nature Precedings. https://doi.org/10.1038/npre.2009.3238.1

Thöni, C., & Volk, S. (2021). Converging evidence for greater male variability in time, risk, and social preferences. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(23), e2026112118. https://doi.org/10.1073/pnas.2026112118

Kürtler, bilindiği gibi, Türkiye Cumhuriyeti vatandaşı olarak Japonya’ya girip iltica başvurusu yapıyorlar ve bu iltica başvurusu sonuçlanırsa mülteci statüsü alıyorlar. Kürtlerin neredeyse tamamı Saitama Prefektöründe yaşıyor. Twitetr’daki olaylardan da zaten takip etmişsinizdir. Tutuklanan herkesin Kürt olduğunu iddia edebilir miyim? Hayır. Hatta tutuklanan 57 kişinin tamamı Türk olabilir ama sosyal medyada olanlardan dolayı pek olası görünmüyor çünkü Kürt uyruklu kişilerin tutuklandığını bireysel haberlerden biliyoruz ve çoğunluğunu görüyoruz. Örneğin bu haber: https://www.sankei.com/article/20250319-NWBVUBSC4FGPTF6L6MH2KS2ZJ4/

İkinci bir not ise Brezilya. Buradaki Brezilyalı göçmenlerin çoğu - tahmin edilebileceği gibi - çoğunlukla Brezilyalı Japonlar. Japonya’ya göç etme oranları olduğunca yüksek ve genelde Tokyo civarına göç ediyorlar. https://en.wikipedia.org/wiki/Brazilians_in_Japan

Bu konuda detaylı okuma yapmak isterseniz:

Ben de doğal olarak bu veri setini merak ettim. Kendim de tablosunu çıkarmak istedim. Saitama Prefektörlüğünün 2023 (令和 5年) yılında çıkardığı tek bir polis raporu var.

29. sayfa (Tablo 49): Yabancı uyruklu kişilerde suç türüne göre tutuklanan kişilerin sayısı.

Veri setinin yaptığı gibi özel kanun ihlallerini dışarıda bırakalım (刑法犯及び特 別法犯総数). Tablo 49. Üstü kırmızıyla çizdiğim satır özel kanun ihlallerini dışarıda bırakıyor. Sadece ceza kanunu üzerinden gideceğiz. Unutmadan, bu tablo tutuklanan kişi sayılarını gösteriyor.

Saitama Prefektörlüğünün ana sayfasından da 2023 yılının sonunda Prefektörlükte yaşayan yabancıların sayısını alalım. https://www.pref.saitama.lg.jp/documents/255521/r5-12excelforhp-2.xls

Ve sonuç bu şekilde. Kişi başına düşen oranı yaparsanız Türkiye - Kürtler - en başta geliyor. Ben ülkeleri ilk tablodaki gibi gruplamadım. Her bir ülke için ayrı ayrı görüyorsunuz. Bu tek başına yetersiz.

Şimdi tutuklanan grupları Japonlarla kıyaslayalım. Aynı PDF dosyasını açtığımızda Saitama Prefektörlüğünde toplam 9,973 kişinin bir suçtan dolayı tutuklandığını görüyoruz. 457 yabancıdan bu sayıyı çıkarttığımızda (Diğer grubu 33 kişi, onu katmadım) 9,516 Japon vatandaşı olarak kalıyor. 2023 yılında Saitama Prefektörlükteki 2023 Japon vatandaşı sayısı 7,099.614, yabancı sayısı 234,698.

Diğer gruplarla kıyaslamak istediğimizde Japonların tutuklanma oranlarını elde edditen sonra Japonları referans grubu (1.0x) kabul ediyoruz. Sonuçlar aşağıda.

Yazı bu kadar.

Kadınlar “açık(tenli)/fair cinsiyet” olarak görülür çünkü ciltlerinde daha az melanin ve daha az hemoglobin bulunur. Bu nedenle erkeklere kıyasla daha solgun görünürler. Erkekler ise daha koyu ve daha kırmızımsıdır. Bu farkın nedeni hormonaldir. Normal, hadım edilmiş ve yumurtalıkları (ovariyektomi) alınmış bireyler üzerinde yapılan çalışmaların yanı sıra parmak uzunluğu (2D:4D digit ratio) oranı araştırmaları bunu göstermiştir (Edwards & Duntley, 1939; Edwards & Duntley, 1949; Edwards vd., 1941; Manning vd., 2004).

Bir zamanlar, cinsiyetler arasında cilt tonunda görülen bu fark, herhangi bir insan grubunda cilt rengindeki varyasyonun büyük kısmını açıklıyordu. Bu nedenle, kültürler arasında koyu tenin erkeklerle, açık tenin ise kadınlarla ilişkilendirilmesi yönünde güçlü bir eğilim vardır (Frost, 2010; Frost, 2011; Frost, 2023; van den Berghe & Frost, 1986). Pek çok kültürün kadınları daha açık bir tonda, erkekleri ise daha koyu bir tonda tasvir eden sanatsal bir gelenek geliştirmiş olmasının nedeni de budur (Capart 1905, s. 26-27; Eaverly 2013; Pallottino 1952, s. 34, 45, 73, 76-77, 87, 93, 95, 105, 107, 115; Soustelle 1970 (Aztek), s. 130; Tegner 1992; Wagatsuma 1967).

Hâlâ, bilinçaltımızda, koyu teni erkeklerle, açık teni ise kadınlarla ilişkilendiriyoruz. Buna ek olarak, çeşitli kontrollü çalışmaların gösterdiği gibi, bu cinsiyet farkını erkek ve kadın yüzlerini ayırt etmek için kullanıyoruz; özellikle yüz şekli net görünmediğinde. Ana görsel ipucu, cildin kahverengiliği ve kırmızılığıdır. Eğer yüz çok uzaktaysa veya ışık çok zayıfsa, zihnimiz daha fazla zaman alan fakat daha doğru olan parlaklık ipucunu seçmeye çalışır. Bu nedenle yüz rengi başta erkek ve kadınları ayırt etmeye yarayan bir mekanizma yoluyla çalışır, her ne kadar bugün gördüğümüz farklılıkları gitgide daha çok etnik köken açıklasa da (Dupuis-Roy vd., 2009; Dupuis-Roy vd., 2019; Jones vd., 2015; Nestor & Tarr, 2008a; Nestor & Tarr, 2008b; Tarr vd., 2001; Tarr vd., 2002; Yip & Sinha, 2002).

Özetle, daha koyu yüzleri erkek, daha açık yüzleri ise kadın olarak görmeye yatkınız. Bu durum, insanlara yüzler gösterilerek belirli görevlerin yaptırıldığı çalışmalarda da gözlemlenmiştir:

• Gösterilen yüzleri (yüz resimlerini) cilt rengini değiştirerek daha çekici hale getirin: Erkek yüzleri kadın yüzlerine kıyasla daha koyu ve daha kırmızımsı hale getirilmiştir (Carrito vd., 2016).

• Yüzlerin cilt rengini değerlendirin: Kadın yüzleri erkek yüzlerine göre daha açık tenli olarak değerlendirilmiştir, oysa katılımcıların çoğu erkeklerle kadınlar arasında cilt rengi farkı olduğunu inkâr etmektedir (Carrito & Semin, 2019).

• Aynı cilt rengine sahip birkaç yüzü izleyin: Ardından, yalnızca cilt renklerinin değiştiği bir dizi yüz arasından hafızanıza dayanarak her yüzü tanımlayın. İnsanlar, orijinal kadın yüzlerinin daha açık, orijinal erkek yüzlerinin ise daha koyu versiyonlarını seçme eğilimi göstermiştir, oysa başlangıçta tüm yüzler aynı renkteydi (Carrito & Semin, 2019).

Hatta cansız nesneler bile aynı şekilde düşünmeden cinsiyetlendirilir:

• Kişi isimlerini cinsiyete göre belirleyin: Erkek isimleri siyah renkle, kadın isimleri ise beyaz renkle sunulduğunda cinsiyete göre tanımlama daha hızlı olmuştur (Semin vd., 2018).

• Kısa süreli görünen şekilleri (leke/blobs) cinsiyete göre sınıflandırın: Siyah lekeler ağırlıklı olarak erkek, beyaz lekeler ise kadın olarak sınıflandırılmıştır (Semin vd., 2018).

• Açık ve koyu nesnelere bakarken göz hareketlerinizi izletin: Koyu bir nesne bir erkek karakterle, açık bir nesne ise bir kadın karakterle ilişkilendirildiğinde gözlem süresi daha uzun olmuş ve odaklanma daha sık gerçekleşmiştir (Semin vd., 2018).

Bu biyolojik olarak programlanmış mekanizmanın iki tamamlayıcı işlevi vardır: Gözlemlediğiniz kişiyi değerlendirmek ve buna bağlı olarak duygusal yaklaşımınızı değiştirmek. İkinci işlev, kadınların erkeklere göre nasıl daha açık tenli hale geldiğinin anlaşılmasıyla en iyi şekilde kavranabilir.

Açık cilt rengi, yetişkin kadın bedeninin taklit ettiği birkaç bebeksi özellikten sadece biridir. Diğer özellikler: daha küçük burun ve çene, daha pürüzsüz ve daha esnek bir cilt dokusu ve daha yüksek perdeden (pitch of voice) bir sestir. Etolog Konrad Lorenz’in Kindchenschema (bebek şeması) adını verdiği şey tam olarak budur: Bir bebeği yetişkine tanıtan ve yetişkinde daha az saldırganlık, daha fazla koruma ve bakım isteği uyandıran görsel, dokunsal ve işitsel ipuçlarından oluşan bir yapı. Kısaca, bebek “sevimli” görünür (Frost, 2010, s. 134-135; Lorenz, 1971, s. 154-164).

Bebeklerin açık teni, özellikle yetişkinlerin koyu tenli olduğu toplumlarda daha belirgin bir şekilde fark edilir. Yeni doğum yapmış Kenyalı bir anne, komşularına gelip "mzungu"sunu, yani "Avrupalı"sını görmelerini söyleyebilir (Walentowitz, 2008). Bir antropolog, Zambiyalı kızlardan Afrikalıların nasıl göründüğünü tarif etmelerini istediğinde bazıları şöyle yazmıştır: "Doğduklarında Afrikalı çocuklar Avrupalılar gibi doğar, birkaç ay içinde renkleri Afrikalıların rengine döner" (Powdermaker, 1956, s. 787).

Yenidoğan bebeklerin açık ten rengi, sıklıkla önceki bir ruhsal yaşama atfedilir:

Siyah Afrika’da oldukça yaygın olan bir inanışa göre, insanlar bu dünyaya “gelmeden” önce cennette yaşarlar ve orada beyazdırlar çünkü cennet beyazdır ve orada yaşayan tüm varlıklar da beyazdır. Bu nedenle, bir çocuk ne kadar beyaz doğarsa, o kadar görkemli kabul edilir. Başka bir deyişle, bir insanın hayatındaki bu özel anda, teninin beyazlığına olağanüstü nitelikler atfedilir ve büyük önem verilir. (Zahan, 1974, s. 385)

Bu açık ten rengi devam ettiği sürece, Afrikalı bebekler yumuşak ve savunmasız kabul edilir ve dolayısıyla cennete geri dönme riski taşıdığı düşünülür:

... ayrıca, bebeğin yalnızca beyaz değil, aynı zamanda doğumundan toplum tarafından kabul edilmesine kadar olan sürede yumuşak bir varlık olduğu da söylenir. (Zahan, 1974, s. 386-387)

Bu bebeksi cilt rengi, insan dışı birçok primat türünde de gözlemlenmektedir. Langurlar, babunlar ve makaklar doğduklarında pembe tenlidir. Zamanla koyulaşarak yetişkinlik döneminde neredeyse siyaha dönüşürler. Aynı şekilde, kürk renkleri de doğumda daha açık olup yaşla birlikte koyulaşmaktadır. Açık renkli doğmak, çevredeki yetişkin bireylerde daha fazla koruyuculuk ve bakım davranışını tetiklediği düşünülmektedir. Yavrunun cilt rengi yaş ilerledikçe koyulaştığında ise annenin yavruyu arayıp kucaklama ve okşama davranışlarının azaldığı bildirilmiştir (Alley, 1980; Alley, 2014; Booth, 1962; Guthrie, 1970; Jay, 1962).

İnsanlarda bu duygusal tepkilerin değişimi Çinli bir araştırma grubu tarafından incelenmiştir. Çalışmada, katılımcılara farklı cilt tonlarına sahip ve acı çekiyormuş gibi (yanağına enjekte edilmiş bir iğne ile) ya da acı çekmiyormuş gibi (yanağına dokunan bir pamuk çubuğu ile) tasvir edilen çekici ve çekici olmayan Çinli yüzler gösterilmiştir. Katılımcılardan gösterilen her yüz için acı çekip çekmediğini değerlendirmeleri istenmiş; tepki süreleri ile elektroensefalogram (EEG) verileri kaydedilmiştir.

Elde edilen bulgulara göre, gösterilen yüz çekici olduğunda ve acı çekiyormuş gibi göründüğünde, açık tenli yüzler koyu tenli yüzlere kıyasla daha fazla acı çekiyor şeklinde değerlendirilmiştir. Dahası, bu durumlarda tepki süreleri daha kısa olmuş ve EEG sonuçları daha yüksek empati düzeylerine işaret etmiştir. Mamafih bu etki, çekici olmayan yüzler için gözlemlenmemiştir. Yalnızca hem açık tenli hem de çekici yüzler söz konusu olduğunda gözlemcilerin empatik tepkilerinde belirgin bir artış görülmüştür (Yang vd., 2022).

Peki, gözlemciler neden açık tenli bireylerin acısına karşı daha güçlü bir empati hissetmektedir? Bu durum, bir bebek ya da tehlike altındaki bir kadının görülmesine verilen evrimsel bir tepkinin sonucu olabilir. Her iki durumda da açık ten, Kindchenschema'nın (bebek şeması) temel bir görsel ipucudur. Buna karşılık, daha koyu ve kırmızımsı bir ten rengi, yetişkin bir erkeği çağrıştırarak gözlemcinin empatik tepkisini azaltabilir.

Öte yandan, bu etkinin yalnızca yüz çekici olduğunda ortaya çıkması, empatik tepkinin yalnızca açık ten rengiyle değil, Kindchenschema'nın diğer görsel unsurlarıyla da (örneğin daha büyük gözler, daha az çıkık bir çene ve çene hattı) birlikte tetiklendiğini düşündürmektedir. Bu görsel ipuçlarının birbiriyle etkileşime girdiği ve “sevimli” bir yüz özelliğinin diğer sevimli özelliklerin empatik etkisini artırdığı, buna karşılık “çirkin” bir özelliğin bu etkiyi zayıflatabileceği öne sürülebilir.

Cilt rengi ile gözlemcinin duygusal tepkileri arasındaki bu ilişki, önceki araştırma bulgularıyla da örtüşmektedir. Bu nedenle, erkek ve kadınların farklı cilt tonlarının gözlemcinin duygusal durumu üzerindeki etkilerini daha kapsamlı bir şekilde incelemek üzere mevcut literatürü gözden geçirmek yerinde olacaktır.

Erkeklerdeki Kızıllığa (Ruddiness) Yönelik Genel Algılar

Öncelikle, erkek bedeninde gözlemlenen kırmızılığı ele alacağız. Bu durum, gözlemciyi nasıl etkilemektedir? Bu soru, yaklaşık yirmi yıl önce elde edilen önemli bir bulgunun ardından kapsamlı araştırmalara konu olmuştur.

2004 Olimpiyat Oyunları’nda, kırmızı forma giyen sporcuların mavi forma giyenlere kıyasla daha sık galip geldiği gözlemlenmiştir. Bire bir mücadele gerektiren boks, tekvando, Grekoromen güreş ve serbest güreş karşılaşmalarında kırmızı forma giyen yarışmacılar 21 raundun 16’sını kazanırken, mavi forma giyenler yalnızca 4 raund kazanmıştır. Kırmızı formaların daha tehditkâr bir izlenim oluşturduğu düşünülmektedir; muhtemelen baskın erkeklerde daha yüksek testosteron seviyelerine bağlı olarak daha kırmızımsı bir cilt tonunun bulunması bu algıyı desteklemektedir (Hill & Barton, 2005). Bu bulgu, erkeklerin kırmızı giysi giydiklerinde daha baskın ve tehditkâr algılandıklarını ortaya koyan iki ayrı çalışmayla da doğrulanmıştır (Feltman & Elliot, 2011; Wiedemann vd., 2015).

Hatta yalnızca kırmızılığın kendisi bile gözlemcinin daha temkinli ve daha yumuşak başlı olmasına veya daha saldırgan ya da daha boyun eğici davranmasına neden olabilmektedir. Bu durum, farklı renklerdeki nesneler veya çevre koşulları altında çeşitli görevlerin yerine getirildiği deneylerle ortaya konmuştur:

• Bilgisayar ekranındaki kelimelerin rengini tanımlama: Kelimeler kırmızı olduğunda erkeklerin tepki süresi kadınlara kıyasla daha uzun olmuştur (Ioan vd., 2007).

• Deyimler listesinde yanlış olanı belirleme: Deyimler kırmızı renkte sunulduğunda kullanıcıların yaptığı hata oranı, mavi renkte sunulduklarına kıyasla daha yüksek bulunmuştur (Shi vd., 2015).

• Kırmızı renkli bir ortamda sabit bisiklet egzersizi yapma: Kırmızı renkli ortamda kat edilen mesafe ve kalp atım hızı, yeşil veya gri ortamlara kıyasla daha düşük bulunmuş, yeşil ortamda egzersizden alınan keyif daha yüksek rapor edilmiştir (Briki vd., 2015).

• Açık artırmada teklif verme ve pazarlık sırasında fiyat önerme: Kırmızı arka plan, açık artırmalarda daha yüksek teklif artışlarıyla, pazarlıklarda ise daha düşük fiyat teklifleriyle ilişkilendirilmiştir (Bagchi & Cheema, 2012).

• Bir reklamdaki mesaja tepki verme: Mesaj kırmızı bir arka plan üzerinde sunulduğunda, katılımcıların mesajı kabul etme oranı artmıştır (Kareklas vd., 2019).

Kırmızılığın etkisi bağlama/duruma bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Kırmızılığın yalnız başına sunulduğunda veya çok daha güçlü başka bir etkene maruz kalındığında etkisi belirginleşmemektedir. Örneğin, İngiltere futbol takımlarında kırmızı forma giyilmesi ev sahibi avantajını artırmamıştır (Allen & Jones, 2014). Buna karşın, kızarıklık bir yüz fotoğrafı ile ilişkilendirildiğinde (sadeleştirilmiş yüz çizimlerine kıyasla) ve özellikle yüz çekici olduğunda (yani kızarıklık çekici bir yüzle birleştiğinde) etkisi daha belirgin hale gelmektedir (Buechner vd., 2014; Pazda vd., 2023; Schwarz & Singer, 2013; Wen vd., 2014; Young, 2015).

Kırmızılık, algılanan zaman geçişi üzerinde de etkili olmaktadır. Aynı sürede gösterilen kırmızı ve mavi ekranlar arasında, kırmızı ekran daha uzun süreli algılanmıştır. Ekran süresiyle ilgili yapılan bu aşırı tahmin erkeklerde kadınlara göre daha belirgindir. Ayrıca, kırmızı ekrana tepki süresi daha kısa bulunmuş ve tepki süresi ile süre aşımı algısı arasında bir korelasyon tespit edilmiştir. Bu bulgular, "kırmızının neden olduğu uyarılmanın içsel saatin hızını artırdığı" şeklinde yorumlanmaktadır (Shibasaki & Masataka, 2014).

Son olarak, kızarıklık benzer yüz ifadeleri arasındaki ayrımı da kolaylaştırmaktadır. Öfke ve tiksinme, şaşkınlık ve korku, üzüntü ve mutluluk gibi duyguların ayırt edilmesinde, kırmızı arka plan etkili olmaktadır. Örneğin, bir yüz kırmızı arka planda görüntülendiğinde, katılımcılar bu yüzü öfkeli olarak tanımlamakta mutlu veya korku içinde olarak tanımlamaya kıyasla daha az zaman harcamaktadır (Thorstenson vd., 2019a; Thorstenson vd., 2021; Young vd., 2013).

Öte yandan, kızarıklığın eksikliği —örneğin bir yüzün korku sonucu solması durumunda— gözlemcinin yatışmasını ve çatışmanın azalmasını sağlar. İnsanlara solmaya eğilimlerinin ne düzeyde olduğu sorulduğunda, en yüksek puanlar kan ve yaralanma korkusu yaşayan bireyler tarafından alınmıştır. Ortalama olarak kadınlar, erkeklere kıyasla daha yüksek puan almıştır (Drummond, 1997).

Peki, utanmaya bağlı yüz kızarması nasıl değerlendirilmelidir? Tıpkı öfke gibi, yüz kızarması da gözlemcinin mesafesini korumasını sağlayan kontrollü bir öfke biçimi olarak işlev görür (Drummond, 1997). Bir kişi özür dilerken yüzü kızarırsa, gözlemciler bu özrü daha samimi algılamakta ve daha kolay affetmektedir (Thorstenson vd., 2019b). Yüz kızarması kalıtsal bir özellik gibi görünmektedir. Darwin, bir baba, bir anne ve on çocuklarının "istisnasız hepsinin, son derece kolay şekilde yüzlerinin kızardığını" bildirmiştir (Darwin, 1872, s. 312)

Erkek Tenindeki Koyuluk Üzerine Genel Algı

Şimdi ise erkek bedeninde gözlemlenen koyuluğu ele alacağız. Bu konudaki literatür ağırlıklı olarak farklı kültürlerdeki renk sembolizmi üzerine odaklanmaktadır.

Antik Yunanlılar, kadının açık ten renginin onun “zayıflığını ve korunma ihtiyacını”, erkeğin koyu ten renginin ise “cesaretini ve iyi savaşabilme yeteneğini” temsil ettiğine inanırlardı (Irwin, 1974, s. 121). Cesur bir erkeğin “siyah bir kalçası” olduğu, korkağın ise “beyaz bir kalçaya” sahip olduğu söylenirdi. Aynı zihinsel ilişkilendirme iç organlara ve nihayetinde ruha da yansıtılmıştır. “Siyah bir kalp” güçlü duyguları, “beyaz bir kalp” ise kayıtsızlığı veya hareketsizliği simgelerdi. Bir korkağın “beyaz bir karaciğeri” olduğu söylenirdi; bu metafor İngilizcede hâlâ “lily-livered” (korkak) ifadesinde yaşamaktadır (Irwin, 1974, s. 129-155). (Not: Lily zambaka demektir, rengi üzerinden düşünün)

Kültürler arası düzeyde de benzer bir ilişkilendirme gözlemlenmektedir: Beyazlık zayıflığı, siyahlık ise gücü çağrıştırmaktadır (Gergen, 1967, s. 397; Osgood, 1960, s. 165). Türkiye’de yapılan bir çalışmaya göre, siyahlık/siyah renk güç, korku, cesaret ve sonsuzluk ile ilişkilendirilirken; kırmızılık cesaret, coşku, eğlence ve kaygı ile ilişkilendirilmektedir. Buna karşılık, beyazlık/beyaz renk temizlik, dürüstlük, barış ve umut kavramlarıyla bağlantılıdır (Demir, 2020). Çin, Almanya, Yunanistan ve Birleşik Krallık’tan katılımcılarla yürütülen bir diğer çalışmada, “SİYAH ve KIRMIZI renk terimlerinin diğer renk terimlerine kıyasla daha tutarlı duygu–renk ilişki kalıpları oluşturduğu; ayrıca SİYAH ve KIRMIZI renk terimlerinin daha güçlü duygularla ilişkilendirildiği ve diğer birçok renkten daha fazla duygu çağrıştırdığı” rapor edilmiştir (Jonauskaite vd., 2019).

Benzer bir desen, kırsal Fransız Kanadalılar üzerinde yapılan bir çalışmada da ortaya çıkmıştır. Daha koyu tenli erkekler, hem fiziksel hem de karakter bakımından daha güçlü ve daha erkeksi olarak algılanmıştır. Ancak bir erkek çok koyu tenliyse, bu durum onun çabuk öfkelenen, kibirli ve kötü niyetli biri olarak değerlendirilmesine yol açmıştır. Kadınların ise daha açık tenli olması beklenmiş, ancak onların açık ten rengi de fiziksel ve karakter zayıflığı ile ilişkilendirilmiştir (Frost, 2010, s. 149-152).

Kadınların Erkeklerdeki Kırmızılık ve Koyuluk Üzerine Algısı

Şimdi ise toplumsal cinsiyete özgü algılara odaklanacağız. Kadınlar, erkek bedenindeki kırmızılığa/kızarıklığa nasıl tepki verir? Bu, onların duygusal durumunu nasıl etkiler?

Bir çalışmaya göre, kadınlar erkeklerdeki kırmızılık (ruddiness) düzeyini şu şekilde yorumlamaktadır: yüksek kırmızılık düzeyi saldırganlıkla, orta düzey kırmızılık baskınlıkla ve düşük düzey kırmızılık ise çekicilikle ilişkilendirilmektedir (Stephen vd., 2012). Başka bir çalışmada ise, erkekler kırmızı arka plan önünde ya da kırmızı kıyafet giydiğinde kadınlar tarafından daha çekici bulunmuştur. Bu etki yalnızca cinsel çekicilikle sınırlıdır; erkeğin genel beğenilirliğini (sempatisini) değiştirmemektedir (Elliot vd., 2010). Bu bulgular ilk bakışta çelişkili görünmektedir. Bir çalışmada erkek çekiciliği düşük kırmızılıkla, diğerinde ise yüksek kırmızılıkla ilişkilendirilmiştir. Bu fark, ilk çalışmadaki kadınların “çekicilik” kavramını estetik açıdan, ikinci çalışmadakilerin ise erotik açıdan yorumlamış olmalarından kaynaklanabilir.

Peki kadınlar erkek bedenindeki/derisindeki koyuluğa nasıl tepki vermektedir? Bu tepkinin hormonal değişkenlik üzerinden şekillendiği, aşağıdaki iki çalışmayla gösterilmiştir:

• Birbirine yakın renk tonlarına sahip iki erkek yüzü arasından seçim yapma: Koyu tenli yüz, adet döngüsünün ilk üçte ikisilik döneminde açık tenli yüze kıyasla daha sık tercih edilmektedir. Ancak genel olarak açık tenli yüz, tüm döngü boyunca çoğunluk tercihi olmaya devam etmektedir. Bu dönemde (ilk üçte ikilik dönemde), östrojen düzeyi progesterona göre daha yüksektir. Döngünün son üçte birlik kısmında ise bu oran tersine döner: östrojen düşük, progesteron yüksek seviyededir. Kadınlar kadın yüzlerine baktığında ya da doğum kontrol hapı kullandıklarında bu tercihlerde döngüsel bir değişiklik gözlenmemiştir (Frost, 1994).

• Erkek yüzlerine bakarken beyin MR’ı kaydı: Kadınların “maskülen” edilmiş erkek yüzlerine verdikleri sinirsel/nöral yanıt, “feminen” yüzlere kıyasla daha güçlüdür. Bu sinirsel tepkinin yoğunluğu, adet döngüsü boyunca östrojen düzeyindeki değişimle pozitif yönde ilişkilidir. Başyazar maskülinize edilmiş yüzlerin daha koyu tenli ve daha belirgin yüz hatlarına sahip olacak şekilde oluşturulduğunu belirtmiştir (Rupp vd., 2009).

Östrojenin etkisine işaret eden bir başka bulgu, okul öncesi çocuklar üzerinde yapılan bir çalışmadan gelmektedir:

• Cilt rengi hafifçe farklılık gösteren iki bebek figürü arasında seçim yapma: Üç yaş altı kız ve erkek çocuklar arasında koyu renkli bebeği tercih edenlerin vücut yağ oranı, açık renkli bebeği tercih edenlere kıyasla daha yüksektir. Bu yaş grubunda östrojenin esas olarak yağ dokularında üretildiği bilinmektedir (Frost, 1989).

Yukarıda belirtilen tercihler, bir ölçüde kırmızı ya da siyah kıyafetlerle de tetiklenebilmektedir. Farklı renklerde (mavi, yeşil, sarı, kırmızı, beyaz, siyah) giydirilmiş kadın ve erkek fotoğraflarını içeren bir çalışmada, kadınlar kırmızı veya siyah kıyafet giymiş erkekleri daha çekici bulmuştur. Aynı renkler, erkeklerin hemcinslerini ya da kadınları değerlendirirken de tercih edilmiştir. Fakat, kadınlar başka kadınları değerlendirirken ne kırmızı ne de siyah renk öne çıkmıştır (Roberts vd., 2010).

Erkeklerin Kadınlardaki Kırmızılıkve Koyuluk Üzerine Algısı

Şimdi meseleyi daha paradoksal bir bakış açısından ele alacağız — erkek pigmentasyonuna sahip bir kadın bedeni. Erkekler, kızarmış (ruddiness) ve koyulaşmış bir kadın bedenine nasıl tepki verir? Bu durum onların duygusal durumunu nasıl etkiler?

İlk olarak kızarıklığı/kırmızı rengi ele alalım. Kırmızı kıyafet giyen kadınlar, erkekler tarafından daha çekici bulunma eğilimindedir (Elliot & Niesta, 2008). Fakat bu etki belirli koşullara dayanmaktadır: Kırmızı giyen bir kadın, zaten çekici bir kadınsa kırmızı giymesi çekiciliğini artırmaktadır; maskülen görünümlü, ileri yaşta ya da fiziksel olarak çekici bulunmayan kadınlar için bu etki gözlenmemektedir (Pazda vd., 2023; Schwarz & Singer, 2013; Wen vd., 2014; Young, 2015). Bu etki yalnızca cinsel çekicilikle sınırlıdır ve kadının genel beğenilirliğini etkilemez (Wen vd., 2014). Görünen o ki, kızarıklık bir erkeğin ilgisini yoğunlaştırma işlevi görmektedir; yani başta varolan ilgiyi yoğunlaştırır. Eğer bu ilgi yoksa etkisizdir.

Bu bulgular popüler kültürle de örtüşmektedir. “Kırmızı giyen kadın” (lady in red) imgesi genellikle bir femme fatale (yıkıcı kadın) figürüyle özdeşleştirilmiştir:

Edebiyatta kırmızı, özellikle yasak kadın cinselliğiyle tekrar tekrar ilişkilendirilmiştir; bunun en ünlü örneği Nathaniel Hawthorne’un klasik eseri The Scarlet Letter’dır. Aynı şekilde, sahne ve sinema eserlerinde de kırmızı kıyafet —özellikle kırmızı elbise— tutku ve cinselliği simgelemek için sıklıkla kullanılmıştır…

Sevgililer Gününnde kırmızı, kalp figürüyle birlikte romantik sevginin simgesi olarak kullanılır ve kadın iç giyiminde en çok tercih edilen renklerden biridir. Kırmızı, yüzyıllardır kırmızı ışıklı bölgelerde (red-light districts) cinsel erişilebilirliği veya “açık hizmeti” belirtmek için kullanılmıştır. Kadınlar çekiciliklerini artırmak için kırmızı ruj ve allık kullanır; bu uygulamanın tarihi en az Antik Mısır’a kadar uzanır (Elliot & Niesta, 2008).

Şimdi ise koyulaşmış kadın bedenine (darkened female body) erkeklerin nasıl tepki verdiğini inceleyelim. Erkeklere açık ve koyu tenli kadınların fotoğrafları gösterildiğinde, her iki grup da eşit derecede çekici bulunmuştur ama erkeklerin göz hareketleri farklı bir şey göstermektedir: Açık tenli kadınlar, koyu tenli kadınlara kıyasla daha uzun süre incelenmiştir (Garza vd., 2016). İki grup (açık/koyu tenli) kadın eşit düzeyde cinsel ilgi uyandırıyor. O zaman erkekler koyu tenli kadınları açık tenli kadınlar kadar çekici buluyorsa koyu tenli kadınları inceledikleri kısa sürede daha yoğun incelemiş olmaları gerekmektedir. Başka bir deyişle erkeklerin iki grup kadın için ilgi düzeyi aynı kalsa da bu ilgi koyu teni daha kısa bir zaman diliminde yoğunlaşmaktadır (çünkü açık tenli kadınlara daha uzun süre bakmışlardır).

Bu bulgu popüler kültürle tutarlıdır. Viktorya dönemi İngiliz romanlarında “esmer kadın” figürü genellikle "atak", "tutkulu" ve "ateşli" kısa süreli aşklar yaşayan bir karakter olarak karşımıza çıkar (Carpenter, 1936, s. 254). Aynı dönemin Fransız ve Alman edebiyatında ise, “les brunes” (esmer kadınlar) tarafından temsil edilen aşk, “tüketici kadınlık” kavramının somut karşılığı olarak yorumlanmış ve mitolojik Lilith figürüyle benzeştirilmiştir (Atzenhoffer, 2011, s. 6). Fransız bir yazar, esmer kadınlara âşık olan erkeklerin “genellikle daha şiddetli, daha dışavurumcu ve daha baskın, aynı zamanda daha az derin, daha az nazik ve daha az kalıcı” bir tutku yaşadıklarını belirtmiştir (Briot, 2007).

Peki ama kadınlar neden daha açık ten rengine sahip olacak şekilde evrimleşti?

Özetle, koyu (dark) ve kırmızımsı (rudiness) bir renk, gözlemcide açık renkten çok daha güçlü bir uyarım yaratır. Bu etkinin şiddeti, koyu ya da kırmızımsı rengin bir insan bedeniyle —ve daha da fazlasıyla, çekici bir insan yüzüyle— ilişkilendirilmesi durumunda artar. Üstelik, bu uyarım etkisi, bir erkeğin bir kadını izlemesiyle bir kadının bir erkeği izlemesi arasında eşit derecede güçlüdür. Bu tür bir uyarım cinsel heyecan düzeyini artırabilir; lâkin bunun bedeli, heyecan düzeyinde daha hızlı ve keskin bir düşüştür — muhtemelen yüksek uyarım seviyesinin daha çabuk tükenmesinden dolayı.

Eğer koyu ve kırmızımsı bir renk yalnızca bir kadının bir erkeği gözlemlemesi durumunda değil, bir erkeğin bir kadını gözlemlemesi durumunda da cinsel uyarılmayı artırıyorsa, kadınlar neden erkeklere kıyasla daha açık tenli ve daha az kırmızımsı evrimleşmiştir? Cinsel seçilim, neden daha koyu ve daha kırmızımsı kadınları değil de, daha açık tenli kadınları tercih etmiş olsun? Daha genel olarak, cilt renginde neden cinsiyetler arası bir fark vardır?

Muhtemelen, hem hayatta kalma hem de üreme açısından, yalnızca cinsel ilgiyi uyandırmakla kalmayıp aynı zamanda bu ilgiyi uzun vadede sürdürebilen kadınlar avantaj sağlamıştır. Bu hedef, cinsel ilginin kısa ama yoğun bir zaman dilimine sıkışması durumunda sağlanamazdı. Bu nedenle, kadınlarda açık ten cinsel ilgiyi yoğunlaştırdığı için değil; Kindchenschema'yı taklit ederek erkek saldırganlığını azaltıp erkekten gelen kaynak desteğini (provisioning) artırarak çift bağını istikrara kavuşturduğu için evrimsel olarak tercih edilmiştir.

Bu, geniş anlamda bir cinsel seçilim örneğidir: seçilim baskısı yalnızca eş seçimi anıyla sınırlı kalmayıp, çiftleşmeden sonraki uzun süreli birlikte yaşama dönemine de yayılmaktadır.

Yazının orjinali:

https://substack.com/@peterfrost/p-149820746

İkinci bölümde içki satışlarına gelen düzenlemelerin şiddet suçlarını nasıl etkilediğini tartışacağım. Son bölümde ise basit bir tabloda içki-suç ilişkisini tartışan makaleleri göstereceğim. Basitçe, yazım özelden (mekan-şiddet), genele doğru ilerleyecek.

Not: Alkol ve içki ayrımını umursamadığım için bazen içki bazen alkol yazalabilirim ama bilinmesi gereken şey şu: Alkol bir içecek değil. İçki veya alkollü içki dediğimiz şeylerin içinde alkol var ve bu içkiklerin ne olduğu içindeki alkol oranları, içine neler katıldığı vb. şeyler tarafından belirleniyor. Şarap ve bira iki farklı alkollü içki ve tatları aynı değil.

On-premises ve off-premises kelimelerini hatırlayın çünkü çok sık kullanacağım. Türkiye’deki düzenmeleri incelerseniz bu ayrım iki şekildedir: 1) Açık Alkollü İçki Satışı, içkinin satılan mekanda tüketilebildiğini belirtir, yani on-premises. Perakende satış ise içkinin satılan yerin dışında tüketildiğini belirtir, yani off-premises..

İçindekiler

A. İçki Satış Mekanları ve Suç

a. Modeller

b. Şiddet

c. Çocuk İstismarı

d. Soygun.

e. Partner Şiddeti (Aile İçi Şiddet)

B. İçki Satışını Değiştiren Politikalar Suç Oranlarını Nasıl Etkiler?

a. İçki Fiyatı ve Şiddet Suçları

b. İçki Satış Saatleri ve Şiddet Suçları

c. İçki Satış Yerlerinin Yoğunluğu ve Şiddet Suçları

C. Cinayet ve Alkol İlişkisi Üzerine Belirli Makaleler

A. İçki Satış Mekanları ve Suç

Suç, mekan ve alkol üzerine yapılan çalışmalar içki satış yerlerinin suçla ilişkisini defalarca göstermiştir. İçki satış noktaları, içkiye erişilebilirliğinin yaygın bir göstergesi olarak toplumsal şiddet oranlarını açıklamada önemli bir rol oynar.

Öncelikle, bu çalışmalardaki modellerin içki satış yerleri ve suç arasındaki ilişkiyi nasıl nedensel şekilde kurduğunu tartışmak gerekli. Bu ilişkiyi gösterebilmek için birkaç şeyin kontrol edilmesi gerekir. Öncelikle, mahallelerinin zenginliğini, etnik kompozisyonu, yoğunluğu, mümkünse gençlerin oranı ve merkezden uzaklığı kontrol edilmelidir.

1. Zenginliğin kontrol edilmesi önemli çünkü içki içmek tek başına suça neden olmayabilir; aksine içki içmek daha düşük sosyoekonomik durumla etkileşime girerek suçun daha kolay gerçekleşmesine neden olabilir. Fakirliğin suçla ilişkili olduğu bilinmektedir, özellikle soygun suçlarıyla. Dahası, fakirliğin yüksek olduğu yerlerde sosyal bağlar zayıf olabilir.

2. ABD’deki çalışmalarında tarihsel olarak bir bölgede yaşayan etnik grupların oranları suçla ilişkilidir. Bunun nedenleri arasında azınlık olan grupların yaşadığı sosyoekonomik zorluklar, sistemik eşitsizlik vb. şeyler vardır. Bu kontrolü yapmak etnik grupların etkisini ortadan kaldırır.

3. Üçüncüsü ise nüfus yoğunluğu. Basitçe nüfusun fazla olduğu yerlerde sadece nüfusun fazla olmasından dolayı suç oranlarının fazla olduğu görülebilir.

Mahallelerin karakteristik özelliklerinin kontrol edilmesi önemlidir. Eğer suç ve içki satış yerleri arasındaki ilişki, mahallelerin önemli özellikleri kontrol edildikten sonra hala ortadaysa nedensel bir ilişkiden bahsedilebilir.

a. Modeller

Kullanılan modeller genelde coğrafi modellerdir. Örneğin, Mekânsal Gecikmeli Regresyon ve Mekânsal Rejim Modelleri şu varsayımlardan başlar:

1. Suç tek başına bir mekanda gerçekleşmez. Bir mahallede suç oranı yüksekse, yayılma etkileri nedeniyle komşu mahallelerde de suç oranı yükselebilir.

2. Mekânsal olarak gecikmeli regresyon modelleri, yakın bölgelerdeki suç oranlarını temsil eden bir mekânsal gecikme değişkeni içerir. Bu, araştırmacıların suçun genellikle mekânsal olarak kümelendiği gerçeğini kontrol etmelerini sağlar.

3. Örnek: A mahallesinde çok sayıda içki satış yeri varsa, insanlar bölgeler arasında hareket ettiği için B mahallesinde de suç artabilir (B'de daha az içki satış yeri olsa bile)

Bu model sayesinde alkollü içki satış noktalarının suç üzerinde en güçlü etkiye sahip olduğu yerler belirlenir ve aradaki ilişkinin mahalle türüne (örneğin, kentsel ve kırsal) göre farklılık gösterebileceğini kabul ederek yanlış sonuçların çıkarılmasını engeller.

İkinci sık kullanılan Bayesian Hiyerarşik Çıkarım Modelidir. Bu yöntem, hem mekansal ilişkileri hem de belirsizliği hesaba katarken suçu analiz etmek için kullanılır. Geleneksel istatistiklerin aksine, Bayes modelleri verilerin belirsiz olduğunu varsayar ve sonuçları güncellemek için önceki bilgileri (prior) kullanır. Hiyerarşik modelleme sayesinde mahalleleri bireysel olarak ele alabilir veya bütün şehri ele alabilir. Yani ilk modelle benzer şekilde işler. Sadece Bayesian.

Üçüncü sık kullanılam modelse Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS). Bu modeller suçun işlendiği, içki satan yerleri ve demografik faktörlerin haritasını çıkartır. Böylece suçun en çok işlendiği yerleri (hotspot) yerlerin içki satış yerlerine uzaklığını doğrudan ölçler. En büyük avantajı elde olan verilerin bir harita üzerinde gösterilmesidir.

b. Şiddet

Toomey vd., (2012) yaptıkları çalışmada Minneapolis, Minnesota’da bulunan 83 mahalledeki 623 işletmeyi (503’ü on-premises, 120’si off-premises) inceliyor. Spesifik olarak 4 suça bakıyorlar: saldırı, tecavüz, hırsızlık ve bütün şiddet içeren suçlar. Kullandıkları Bayes sıradüzensel çıkarsama modeli mahallelerin demografisini (ekonomik faktörler, etnik kompozisyon ve nüfus yoğunluğunu) kontrol ediyor ve mekansal otokorelasyon (spatial autocorrelation) yapıyor.

Sonuç olarak içki satış mekanlarının yoğunluğundaki %20’lik bir artış, farklı kategorilerdeki suçları %3,9-%4,3 oranında artırıyor. İlginç bir şekilde paket satış yapan (off-premises) mekânların tecavüz veya toplam şiddet suçunu artırdığı görülmüyor. Yazarlar, bu bulguyu iki teorik çerçeveyle açıklıyor:

1. Erişim Teorisi: İçki satış mekanlarındaki artış içkiye kolay erişimi artırıyor, daha fazla içki tüketimi içkiyle ilişkili suçları artırıyor.

2. Niche Teorisi: İçki satış mekanlarının yoğun olduğu bölgelerde, müşteri kitlesi segmentlere ayrılır (örneğin gece kulüpleri daha fazla ve ağır içki içen kişileri çekebilir). Bazı yüksek riskli işletmeler ise suç açısından "popüler noktalar (hotspots)" haline gelir.

Sparks (2011) çalışması San Antonio, Teksas Polis Departmanındaki (2003-2006) verileri inceliyor. İncelenen suçlar şunlar: cinayet, tecavüz, ağır saldırı ve basit saldırı. Yukarıdaki çalışmayla benzer bir sonuca ulaşıyor. Suçların işlendiği belirli popüler noktalar var (Doğu ve Merkez San Antonio). Bu noktalarda içki satış yerleri yoğun. Mekansal otokorelasyon yapıldıktan ve mahallelerin demografisi kontrol edildikten sonra içki satış noktaları şiddet suçlarıyla pozitif ilişkilidir.

Mair vd., (2013) Kaliforniya’yı inceledikleri bu çalışmada 14 yıla yayılan şiddet nedeniyle hastaneye yatma, demografi ve içki satış yerleriği yoğunluğu verisini kullanmıştır. Çalışmada toplam 1600 ZIP kodu vardır, bu da 14 yıla yayılan 23213 mekan-zaman birimini ölçmelerini sağlamıştır. Sonuçları şöyledir:

1. Kilometrekare başına düşen içki satış yeri sayısındaki her bir artış, saldırı suçu oranlarında %0,23’lük bir artışla ilişkilidir.

2. Bir bölgedeki bar yoğunluğunun %10 artması, saldırı suçu oranlarında %7,5’lik bir artışa neden olmuştur.

3. Komşu bölgelerdeki bar yoğunluğunun %10 artması, saldırı suçu oranlarında %6,2’lik bir artışla ilişkilendirilmiştir.

4. Off-premises içki satış noktaları (tekel ve içki dükkanları), barlar kadar güçlü bir etkiye sahip değildir.

Barların şiddet üzerindeki etkisi, düşük gelirli, yüksek nüfus yoğunluğuna sahip ve azınlık nüfusun fazla olduğu bölgelerde çok daha güçlüdür. Özellikle düşük gelirli bölgelerdeki bar yoğunluğu ile saldırı suçları arasındaki ilişki önemli ölçüde yüksektir. Mekânsal etkilere bakıldığında, saldırı suçu oranlarının artma nedeni sadece o bölgedeki içki satış mekanları değil, aynı zamanda komşu bölgelerdeki içki satış noktalarından etkilenmektedir. Çok az şey kontrol edildiğinde dahi bu şiddet-içki satış yerleri arasındaki ilişki varlığını korumaktadır.

Gruenewald vd. (2006) içki satış noktalarının şiddet suçlarıyla ilişkisini ekolojik modeller ve mekânsal analiz yöntemleriyle incelemektedir. Suç potansiyelleri teorisi (crime potentials), suça yatkın bireylerin (nüfus potansiyeli/population potentials) ve suçun meydana gelme olasılığının yüksek olduğu bölgelerin (mekân potansiyeli/place potentials) etkileşime girerek suç oranlarını artırdığını öne sürer.

Araştırmalarında Kaliforniya'daki 1.637 posta kodu bölgesinde hastane kayıtlarından elde edilen şiddet içerikli saldırı vakalarını analiz etmektedir. Mekânsal istatistiksel modeller kullanılarak, hem bölgesel özellikler hem de komşu bölgelerin suç oranları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışmada nüfus yoğunluğu, etnik yapı, ekonomik durum ve içki satış noktalarının yoğunluğu gibi değişkenler kontrol edilmiştir.

Off-premises (paket satış yapan) içki satış noktalarının yoğun olduğu bölgelerde şiddet oranları anlamlı şekilde yüksektir; lâkin barların doğrudan bir etkisi bulunmamıştır. Bununla birlikte, bar yoğunluğu, yerel nüfus özellikleriyle birleştiğinde şiddet oranlarını önemli ölçüde etkilemektedir. Barlar, istikrarsız ve orta gelirli kırsal alanlarda barların varlığı, şiddeti artırmaktadır. Basitçe, içki ve şiddet suçu arasındaki ilişki sadece bireysel tüketimle alakalı değildir.

Bu ilişki büyük şehirler yerine daha küçük, öğrencilerin bulunduğu üniversite kasabalarında da geçerlidir.

Snowden & Pridemore (2013) , bu çalışmalarında küçük bir üniversite kasabasında (Bloomington, Indiana) içki satış yerlerinin yoğunluğu ve türü ile saldırı suçu arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Verileri, 2008-2009 Bloomington Polis Departmanı tarafından kaydedilen basit ve ağır saldırı suçları, demografik ve sosyoekonomik verileri içermektedir.

1) Genel olarak içki satış yerlerinin yoğunluğu saldırı suçları ile pozitif ilişkilidir.

2) Restoran ve bar (yani on-premises) yoğunluğu, basit saldırı yoğunluğu ile anlamlı şekilde ilişkilidir.

3) Paket satış yapan yerlerin (off-premises) yoğunluğu ise ağır saldırılarla pozitif ilişkilidir.

Büyük şehirlede yapılan araştırmalarla tutarlı olarak, perakende satış (off-premises) yapan yerler daha ciddi şiddet olayları ile ilişkilidir.

Fitterer vd. (2018) içki satışı yapan işletmelerin kapasitesinin ve bu işletmelerin birbirine olan uzaklığının suç üzerindeki etkilerini incelemişlerdir. Araştırmacılar, Victoria, British Columbia’daki barlar, restoranlar ve perakende içki satan işletmelerin kapasitesinin ve dağılımının, hafta sonları (Cuma ve Cumartesi geceleri) yaşanan şiddet suçları üzerindeki etkisini incelemiştir.

Çalışmada Poisson uzamsal gecikme modeli kullanılarak, içki ruhsatı olan mekânların kapasitesinin ve sayısının suç sıklığı üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Dahası, bar ve pubların birbirlerine olan mesafelerinin suç oranlarını nasıl etkilediği belirlenmeye çalışılmıştır.

Kullandıkları model, suç sıklığındaki değişkenliğin %76’sını açıklamaktadır. Bar ve pubların bulunduğu alanlarda ve komşu bölgelerde suç oranları anlamlı derecede yüksek bulunmuştur (p < 0.05). Bar ve pub kapasitesi arttıkça suç oranları da artmaktadır. 1111 ek müşteri koltuğuna sahip olan işletmeler, suç oranlarını 17 ay içinde iki katına çıkarabilmektedir. Bar ve pubların birbirlerine 300 metreden daha yakın olması, o bölgede daha fazla suçun yaşanmasına neden olmaktadır.

Sonuç olarak, içki satan işletmelerinin kapasitesi ve birbirine olan mesafesi, şiddet suçlarını doğrudan etkileyen faktörlerden biridir.

c. Çocuk İstismarı

Freisthler vd. (2005) Kaliforniya’daki 304 mahalleyi indelemiştir. Nüfus başına düşen bar sayısı, çocukların istismar oranlarıyla pozitif ilişkilidir.

d. Soygun

Snowden & Freiburger (2015) çalışmasında 2013 yılında Milwaukee’de işlenen soygun olayları ve içki satış lisanslarına ilişkin resmi veriler kullanılmıştır. Genel olarak içki satış noktalarının yoğunluğu, soygun oranlarıyla pozitif ilişkilidir. Off-premises (paket satış) içki satış yerlerinin yoğunluğu ile soygun oranları arasındaki ilişki daha güçlüdür. Özellikle marketler ve likör dükkanlarının bulunduğu mahallelerde daha fazla soygun olayı gözlemlenmiştir. On-premises (yerinde tüketim) içki satış mekanlarının soygun suçu üzerindeki etkisi belirsizdir. Barlar ve restoranların bulunduğu bölgelerde soygun oranları daha yüksek olabilir; lâkin sonuçlar istatistiksel olarak kesin değildir.

Snowden (2018) Milwaukee, Wisconsin için yaptığı araştırmayı, bir de, saat dilimlerine ayırarak incelemiştir. Bu ikinci çalışmanın bulgularına göre, on-premises (restoran ve bar gibi mekân içi tüketim yerleri) akşam saatlerinde şiddet olaylarıyla negatif ilişkilidir, yani bu tür mekânların bulunduğu bölgelerde akşam saatlerinde şiddet olayları daha az görülmektedir. Ancak, sabah ve gece geç saatlerde gerçekleşen hırsızlık suçları ile pozitif bir ilişki gözlemlenmiştir.

Öte yandan, off-premises (perakende içki satış yerleri, örneğin içki dükkânları) gece geç saatlerde şiddet suçlarıyla ve gün içinde hırsızlık suçlarıyla pozitif bir ilişkiye sahiptir. Bu bulgular, içki satış noktalarının şiddet suçlarına olan etkisinin hem suç türüne hem de günün saatine göre farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Snowden (2021), Milwaukee, Wisconsin için yaptığı bu üçüncü araştırmada bir önceki çalışmada perakende (off-premises) satış yerlerinin suçla olan ilişkisini daha da derinden incelemişlerdir. Perakende satış yerlerinin yakın çevresindeki 15 metrelik alanları incelemişlerdir. Bu 15 metrelik alanlarda şiddet suçları 25 kat, hırsızlık mülkiyet suçları ise 19 kat daha fazla gerçekleşmiştir. En ilginç bulgulardan biri ara sokaklarda olan satış noktalarının çevresindeki şiddet suçu yoğunluğu daha fazladır ve mahallenin bakkallarının (convenience store) çevresindeki suç oranları daha yüksetir. Benzer şekilde, bu 15 metrelik bölgede ateşli silahlarla işlenen cinayetlerin yoğunluğu Milwaukee geneline kıyasla 21 kat, ateşli silahlarla işlenen ağır saldırıların yoğunluğu 19 kat, ateşli silahlarla işlenen ölümcül olmayan silahlı saldırıların yoğunluğu 36 kat ve ateşli silahlarla işlenen soygunların yoğunluğu 37 kat daha fazladır (Snowden vd., 2024).

Perakende satış noktalarının suçla ilişkisi, açık alkollü içki satış noktalarına kıyasla, daha belirgindir ve araştırmalarda daha sık tekrar eden bir bulgudur. Bölgelerin karakterleri kontrol edildikten sonra bile ağır şiddet suçlarıyla ilişkilidir. Bu nokta önemli çünkü tarihsel olarak perakende satış noktaları şehirlerin belirli alanlarda her zaman fazladır (Trangenstein vd., 2020; Snowden, 2019).

Franklin vd., (2010) tarafından Washington D.C bölgesi için yapılan çalışma 2000 yılındaki nüfus sayım verilerini kullanmıştır. Silahların ve yasadışı uyuşturucuların yaygınlığı da dahil olmak üzere şiddet suçlarının alternatif yapısal bağıntılarından bağımsız olarak, mahallerdeki içki satış noktası yoğunluğu saldırgan şiddet ile önemli ölçüde ilişkilidir. Satış noktaları soygun, saldırı ve cinsel suçlarla önemli ölçüde ilişkilidir.

e. Partner Şiddeti (veya aile içi şiddet)

Snowden vd., (2017) bu çalışmalarında 2013-2014 yılları arasındaki Milwaukee işlenen şiddet suçlarını ölçmüştür. Önceki yaptıkları çalışmadaki gibi bölgenin sosyoekonomik durumunu kontrol etmişlerdir.

Çalışmanın ana bulguları şunlardır:

İçki satış noktalarının yoğunluğu, kadınların şiddet mağduru olma oranlarını artırmaktadır. Hem yerinde tüketim (bar, restoran) hem de dışarıda tüketim (tekel, içki dükkânı) noktaları kadınların partner dışı şiddet mağduriyeti oranlarıyla ilişkilidir. Özellikle paket satış yapan yerler (off-premises), kadınların genel şiddet mağduriyetini artıran daha güçlü bir değişken olarak öne çıkar. Yine de kadın ve erkeklerin mağduriyet oranları benzer bir şekilde etkilenmektedir.

Mahalledeki içki satış yerlerinin yoğunluğu artıkça hem kadınların hem de erkeklerin mağduriyet oranları yükselmektedir; lâkin dışarıda tüketim noktalarının (tekel ve içki dükkânları) erkekler üzerindeki etkisi kadınlara kıyasla daha fazladır. Yoksulluk oranı yüksek ve etnik çeşitliliği fazla olan yerlerde kadınlara yönelik şiddet oranları daha fazladır ve bu noktalarda içki satış yerlerinin yoğunluğu da daha fazladır.

Livingston (2011) çalışmasında içki satış yerlerinin yoğunluğu ile aile içi şiddet arasındaki uzun vadeli ilişkiyi incelenmiştir. Bu çalışma, 1996-2005 yılları arasındaki Avustralya/Melbourne bölgesindeki polis verileri kullanarak zaman içindeki değişimleri analiz etmektedir. Genel olarak, içki satış yerlerinin yoğunluğu arttıkça aile içi şiddet oranları artmaktadır. Tüm ruhsatlı yerler için bu ilişki geçerlidir. Perakende satış yapan yerlerin yoğunluğu aile içi şiddet üzerinde en büyük etkiye sahiptir; buna karşılık publar ve restoranlar daha küçük fakat anlamlı bir etkiye sahiptir. Benzer şekilde, yoksulluk seviyesi yüksek olan mahallelerde aile içi şiddet oranları daha yüksektir; lâkin içki satış yerlerinin etkisi yoksulluk seviyesinden bağımsız olarak aile içi şiddet üzerindeki anlamlı ilişkisini devam ettirmektedir.

Snowden (2016) bu çalışmasında, bir önceki çalışmasında (Snowden & Pridemore 2013) yaptığı gibi küçük bir üniversite kasabasını incelemiştir. Bu sefer, çalışma Bloomington, Indiana bölgesindeki 65 mahallede üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kullanılan veri setleri şunlardır:

1) Indiana İçki ve Tütün Komisyonu: 2010 yılı itibariyle aktif içki satış noktalarının verileri.

2) Bloomington Polis Departmanı: 2008-2009 yılları arasındaki fiziksel IPV vakaları.

3) ABD Nüfus Sayımı Bürosu: Nüfus yoğunluğu, fakirlik oranı ve demografik bilgiler.

İçki satış noktaları, toplam, on-premises (bar, restoran) ve off-premises (içki dükkanı, tekel bayi) olarak üç kategoriye ayrılmıştır. Mekânsal regresyon modelleri kullanılarak, içki satış noktalarının IPV üzerindeki etkisi test edilmiştir.

Çalışmanın sonuçlarına göre toplam içki satış noktası yoğunluğu, IPV oranlarını anlamlı şekilde artırmaktadır. Off-premises satış noktalarının yoğunluğu, IPV oranlarıyla en güçlü ilişkiye sahiptir (p < 0.01). Sonuç olarak küçük üniversite kasabalarında bile içki satış yoğunluğunun IPV ile ilişkili olduğunu ortaya koymuştur.

Cunradi vd. (2011) tarafından yapılan çalışma yakın partner şiddeti (aile içi şiddet) ve içki satış yerlerinin yoğunluğu arasındaki ilişkiyi Sacramento, Kaliforniya’daki partner şiddetine ilişkin polis aramalarından (2006-2009) ve suç (2001-2009) kayıtları üzerinnden hesaplamaya çalışmaktadır. Standart olarak, Bayesyen mekânsal-zamansal modeller kullanılarak yoksulluk, işsizlik ve etnik kompozisyon gibi faktörler kontrol edilmiştir. Baktıkları temel şey off-premises (perakende satış) yerlerininin sıklığı ile yakın partner şiddeti arasındaki ilişkidir.

Her ekstra perakende satış yeri yakın partner şiddeti ile ilgili polis aramalarında %4, suç kayıtlarında ise %3 artışa neden olmaktadır. Barlar veya restoranlar böyle bir ilişkiye neden olmamaktadır. Bu etki, önceki çalışmalarda görüldüğü gibi işsizlik ve yoksulluk oranlarının yüksek olduğu yerde daha yüksektir.

Lira vd. (2019) bu çalışmalarında 2003-2012 yılları arasında 17 eyaletten 41.587 cinayet mağdurunu incelemiştir.. Kan alkol konsantrasyonu (BAC) testi yapılan 26.974 kişi analizlere dahil edilmiştir. Bu kişilerden 4.267'si partner cinayeti mağduru olarak sınıflandırılmıştır. Çalışmanın ana bulguları aşağıda sunulmuştur (bkz. Tablo).

1. Birincil mağdurların %36.5’i ve dolaylı mağdurların %41.1’i BAC > 0.00% (yani alkol almış).

2. Alkollü içki tespit edilen mağdurların %67.6’sının BAC değeri ≥ 0.08% (yani yasal sınırın üstünde).

Silahlı cinayetlerde alkollü içki kullanımı daha düşük (%32.6), diğer cinayet türlerinde daha yüksektir (%45.7). Yani yakın partner cinayetlerinde içki kullanımı yaygındır. Mağdurların kanında içki olması faillerin de içki içktiğinin bir göstergesidir.

Sonuç olarak araştırmalar, içki satış noktalarının yoğunluğunun ve konumunun suç oranlarını artırdığını göstermektedir. Özellikle bar ve pubların yüksek kapasitesi ve birbirine yakın olması, şiddet suçlarında belirgin bir artışa neden olmaktadır. Off-premises (perakende satış) noktaları ise soygun ve aile içi şiddet gibi suçlarla daha güçlü bir ilişkiye sahiptir. İçki satış yerlerinin mekânsal düzenlemesi, suç oranlarını azaltmada önemli bir politika aracı olabilir.

B. İçki Satışını Değiştiren Politikalar Suç Oranlarını Nasıl Etkiler?

Yukarıdaki araştırmalarda görüldüğü gibi içkiye erişim ve tüketim, aile içi şiddet, cinsel saldırılar ve kişiler arası saldırılar gibi çeşitli şiddet türlerinin artmasına katkıda bulunmuştur. 16 farklı ülkeden 563 yaralanma vakasının değerlendirildiği kapsamlı bir araştırma, alkollü bireylerin şiddetle ilişkili yaralanmalar yaşama olasılığının diğer nedenlere göre daha yüksek olduğunu göstermektedir (Macdonald vd., 2005). Genel olarak, kişiler arası şiddet riski, alkol tüketiminin sıklığı ve miktarı arttıkça yükselmekte ve belirli içki tüketim ortamları ile etkinliklere bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Örneğin, restoranlarda içki tüketiminin şiddetle bağlantılı olması düşük bir ihtimalken, barlarda ve çevresinde sarhoş müşteriler nedeniyle şiddet olaylarının yoğunlaştığı gözlemlenmiştir.

Alkollü içki erişimi ile şiddet arasındaki ilişki karmaşık olup bireylerin biyokimyasal, psikolojik ve sosyal tepkileri ile çevresel faktörlerden etkilenmektedir. Araştırmalar, alkolün saldırganlığa eğilimli bireylerde şiddet davranışını tetiklediğini ortaya koyarken, aynı zamanda alkol tüketiminin bireylerin içsel denetimlerini zayıflattığını ve saldırganlığa dair normların gevşediği bir algıya yol açtığını öne sürmektedir (Sontate vd., 2021). Mekâna dayalı teorilere göre, alkollü içki servisi yapan işletmelerin, suç faillerini bir araya getirerek mağduriyetin artmasına neden olabileceği ve bu nedenle alkolün daha kolay erişilebilir olduğu bölgelerde suç oranlarının yükseldiği belirtilmektedir.

Bu sebeplerle, içki tüketimi ve sarhoş bireylerin etkileşimlerini düzenleyen politikalar, kamu güvenliği açısından büyük önem taşımaktadır. İçki erişimini kontrol eden mekanizmaların gevşetilmesi, tüketimin artmasına ve riskli bireylerin daha fazla etkileşime girmesine neden olarak şiddet olaylarını artırabilir. Şiddet artışı, içki fiyatlarının düşmesi, satış saatlerinin uzatılması ve içki satış noktalarının yoğunluğunun artması gibi faktörlerle ilişkilendirilmiştir. Özellikle barlar, kulüpler, oteller gibi mekânlardaki alkollü içki satışlarının yanı sıra perakende mağazalar gibi dışarıya satış yapan noktaların çoğalması, bu eğilimi daha da pekiştirmektedir.

Örneğin, Anderson vd. (2018) tarafından yapılan bir çalışmada, Kansas'taki ilçelerde 1977-2011 yılları arasında açık içki satışını (yani on-premise) serbest bırakan yasaların (wet laws) etkilerine bakarak, içki satışlarının artmasının şiddet suçlarıyla olan nedensel ilişkisi incelenmiştir. Sonuç olarak, içki satışı yapan içkili mekânların sayısında %10'luk bir artış, şiddet suçlarında %3 ila %5 arasında bir artışa yol açıyor. Açık alkollü içki satışının serbest bırakılması, şiddet suçlarında %10 ila %23 oranında bir artışa neden olmuştur, aynı zamanda mülkiyet suçlarında yaklaşık %10 oranında artışla sonuçlanmıştır

Baumann vd., (2019) tarafından Almanya için yapılan bu çalışmada Baden-Württemberg eyaletinde 2010-2017 yılları arasında gece saatlerinde perakende içki satışına getirilen yasağın şiddet suçları üzerindeki etkisi incelenmektedir. Bu yasa, saat 22:00 ile 05:00 arasında benzin istasyonları, marketler ve büfelerde (kiosks) içki satışını yasaklamış; lâkin bar ve restoranları kapsamamıştır. Çalışma, suç oranlarındaki değişiklikleri anlamak için farklı ekonometrik yöntemler kullanmış ve Hessen eyaletini kontrol grubu olarak ele almıştır. Bu yasa sonucu, basit saldırı (simple assault) vakaları %11, ağır saldırı (aggravated assault) vakaları ise %8 oranında azalmıştır, fakat gece saatlerinde tecavüz ve soygun oranlarında istatistiksel olarak anlamlı bir değişim görülmemiştir. Baden-Württemberg’deki suç eğilimleri, yasağın olmadığı komşu eyalet Hesse ile karşılaştırıldığında anlamlı derecede farklılık göstermektedir.

Duailibi vd. (2007) , Brezilya’nın Diadema şehrinde 2002 yılında yürürlüğe giren gece saat 23:00’ten sonra barların kapanmasını zorunlu kılan düzenlemenin cinayet ve kadınlara yönelik şiddet üzerindeki etkisini incelemektedir.

Yasa öncesi aylık cinayet sayısı 22 iken, yasa sonrası 12’ye düşmüş; kadına yönelik şiddet vakaları da aylık 48’den 25’e düşmüştür.

Bu çalışmaları tek tek özetlemek istemiyorum. O yüzden, zaten yapılmış bir metâ-analizin incelemesini doğrudan özetlemek en iyisi. Ekstra olarak tek tek okumak isterseniz bu çalışmalara bakabilirsiniz: (Kypri vd., 2011; Athanasopoulos vd., 2022; Kypri & Livingston, 2020; Menéndez vd., 2017)

Bizim bakacağımız çalışma bu çalışma: Fitterer, J. L., Nelson, T. A., & Stockwell, T. (2015). A Review of Existing Studies Reporting the Negative Effects of Alcohol Access and Positive Effects of Alcohol Control Policies on Interpersonal Violence. Frontiers in Public Health, 3. https://doi.org/10.3389/fpubh.2015.00253

Fitterer vd, (2015) 12 farklı ülkede gerçekleştirilen 87 akademik araştırmanın bulgularını sentezleyerek, alkollü içkilerin fiyatlandırması, satış saatleri düzenlemeleri ve satış noktası yoğunluğu gibi politikaların interpersonal şiddet suçları üzerindeki etkisini analiz etmektedir.

a. İçki Fiyatı ve Şiddet Suçları

İncelenen 12 çalışmanın 7’si (%58), alkol fiyatlarının artırılmasının şiddet suçlarını azalttığını göstermiştir. Alkol fiyatları arttığında özellikle şu suçlarda azalma görülmüştür: Saldırı, aile içi şiddet, çocuk istismarı ve içkiye bağlı yaralanmalar.

Alkollü içki vergisinde %1’lik artış, çocuk istismar oranlarını %0,33; aile içi şiddet vakalarını %3,1-3,5 oranında azaltmıştır. Bira fiyatlarının yükselmesi, hastanelerin acil servislerine alkollü içki bağlantılı yaralanmalar nedeniyle yapılan başvuruların azalmasıyla ilişkilendirilmiştir. İlginç bir şekilde alkollü içki vergilerinin düşürülmesine yönelik çalışmalarda (özellikle İskandinav ülkelerinde), şiddet suçlarında önemli bir artış gözlemlenmemiştir, bu da fiyat politikalarının etkisinin belli bir noktadan sonra sınırlı olabileceğini düşündürmektedir. Özellikle, panel verileri kullanılarak yapılan çalışmalar, içki fiyatlarının artırılmasının içki bağlantılı şiddet suçlarını ve yaralanmaları önemli ölçüde azalttığını ortaya koymuştur (s. 5)

b. İçki Satış Saatleri ve Şiddet Suçları

19 çalışmanın 12’sinde (%63), alkollü içki satış saatlerinin düzenlenmesinin şiddet suçlarını azalttığı belirlenmiştir. Alkollü içki satış saatlerinin uzatılması, saldırı ve cinayet gibi şiddet suçlarının artışıyla doğrudan ilişkilendirilmiştir. (s. 4)

Satış saatlerinin kısıtlanması, özellikle şu suç türlerinde azalmaya neden olmuştur:

1) Cinayet oranları

2) Ağır saldırılar ve darp vakaları

3) Aile içi şiddet ve fiziksel saldırılar

Yapılan çalışmalar, satış saatlerinin 1 saat bile uzatılmasının, her 100.000 kişi başına düşen şiddet suçlarında belirgin bir artışa yol açtığını göstermektedir. Ayrıca, bar ve gece kulüplerinin kapanış saatlerinin uzatılması, saldırı vakalarında gözle görülür bir yükselişe neden olmaktadır. Avustralya’da gerçekleştirilen bir çalışmada, gece kulüplerine müşteri yeniden giriş yasağı uygulandığında, mekân içinde meydana gelen saldırı oranlarında %50 azalma kaydedilmiştir. Barların kapanış saatlerinin aşamalı olarak düzenlenmesi gibi uygulamalar, şiddet suçlarının azalmasına belirgin bir katkı sağlamamıştır. 1 saatlik satış süresi değişikliklerinin etkisi sınırlı kalırken, en güçlü etkiler 2 saatten fazla kısıtlamalarda gözlemlenmiştir.

Alkollü içki satış saatlerini büyük ölçüde kısıtlamak (örneğin, 2 saatten fazla veya 24 saatlik satışın kaldırılması), şiddet suçlarının azaltılmasında etkili bir yöntemdir. Daha küçük ölçekli düzenlemeler (örneğin 1 saatlik değişiklikler), her zaman belirgin bir etki yaratmamaktadır. İlginç bir şekilde satış saatlerini 1 saat geri çekmek işlenen suçları azalatmasa da satış saatlerini 1 saat uzatmak suç oranlarını artırmıştır. Barlara müşteri yeniden giriş yasağı gibi politikalar, yalnızca mekân içindeki suç oranlarını azaltmaktadır; genel suç oranları üzerindeki etkisi belirsizdir (s. 4-5).

c. İçki Satış Yerlerinin Yoğunluğu ve Şiddet Suçları

56 çalışmanın 52’sinde (%93), alkol satış noktası yoğunluğu ile şiddet suçları arasında güçlü bir ilişki saptanmıştır. Özellikle bar ve gece kulüplerinin yoğun olduğu bölgelerde şiddet suçları önemli ölçüde artmaktadır. Bir bölgede 25’ten fazla alkollü içki satışı yapan işletme bulunması, suç oranlarında belirgin bir yükselişe yol açmaktadır. Los Angeles’ta alkollü içki lisanslarının azaltılması, saldırı oranlarında önemli bir düşüşe neden olmuştur. Atlanta’da bar lisanslarının %3,2 oranında azaltılması, bölgedeki şiddet suçlarını %6 oranında düşürmüştür. (s. 4-5).

C. Cinayet ve İçki İlişkisi Üzerine Belirli Makaleler

Tablonun kaynağı: Sontate, K. V., Rahim Kamaluddin, M., Naina Mohamed, I., Mohamed, R. M. P., Shaikh, Mohd. F., Kamal, H., & Kumar, J. (2021). Alcohol, Aggression, and Violence: From Public Health to Neuroscience. Frontiers in Psychology, 12, 699726. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.699726

Link: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2021.699726/full

Başlamadan önce iki kelimeyi açıklamam gerek. Androfilik ve jinefilik. Androfilik erkek, erkeklere ilgi duyan erkek demek. Jinefilik erkek ise kadınlara ilgi duyan erkek demek. Basitçe homo ve hetero. Metin içinde birkaç kere görebilirsiniz.

Kardeş Doğum Sırası Etkisi: Zayıf Ama Açıklayıcı

Kardeş Doğum Sırası Etkisi

90 yılı aşkın bir süredir, araştırmacılar (Lang 19361 ve Slater 19622) homoseksüelliğin biyolojik kökenlerini anlamak amacıyla eşcinsel bireylerin aile özelliklerini inceliyor. Bu araştırmaların en dikkat çekici bulgularından biri Kardeş Doğum Sırası Etkisi (Fraternal Birth Order Effect - FBOE). Bu etkinin bu kadar önemli olmasının iki temel sebebi var: hem farklı örneklemlerde tekrarlanabilir olması hem de farklı popülasyonlarda tutarlılıkla gözlemlenmesi.

FBOE, bir erkeğin eşcinsel yönelim geliştirme olasılığı ile sahip olduğu ağabey sayısı arasında pozitif bir ilişki olduğunu ortaya koyuyor. Başka bir deyişle, bir erkeğin abi sayısı arttıkça androfilik olma (erkeklere ilgi duyma) olasılığı da artıyor. Bu, homoseksüellik üzerine yapılan araştırmalarda en güçlü ve en tekrarlanabilir bulgulardan biri olarak kabul ediliyor.

Blanchard ve Bogaert'in 1996 yılındaki çalışması, literatürde büyük bir etki yaratarak FBOE (Fraternal Birth Order Effect) üzerine tartışmaları başlatmıştır.3 Çalışmalarında öne sürdükleri temel argüman, her erkek çocuğun doğumundan sonra, annenin daha sonraki erkek fetüslerinde eşcinsel yönelime sahip olma olasılığının arttığı yönündeydi. Bu bulgunun ardından, FBOE etkisi başka araştırmacılar tarafından kapsamlı bir şekilde incelenmiş ve Blanchard da bu alandaki araştırmalara destek vermeye devam etmiştir. FBOE, farklı kültürel ve demografik bağlamlarda yürütülen çalışmalar sayesinde güvenilir ve evrensel bir bulgu olarak kabul görmüştür. Bu etkinin replike edildiği ülkeler arasınd Samoa4, Türkiye5, Brezilya6, İtalya7, Hollanda8 ve Birleşik Krallık9 vardır. Çeşitli demografilerde aynı sonucun elde edilmesi, FBOE’nin bilimsel olarak değerli ve anlamlı bir etki olduğunu göstermektedir.

Blanchard, yukarıda bahsedilen ülkelerden elde edilen örneklemleri ve kendi incelediği verileri 2018 yılında yayınladığı bir meta-analiz çerçevesinde değerlendirerek bu etkinin genel geçerliliğini ortaya koymuştur.10 Aşağıdaki tablo, söz konusu meta-analizde incelenen çalışmaları sıralamaktadır:

Blanchard (2018), meta-analizinde 26 çalışmada yer alan 30 homoseksüel grup ve 30 heteroseksüel grubu incelemiştir. Toplamda 7140 homoseksüel ve 12.873 heteroseksüel birey çalışmaya dahil edilmiştir. Bu meta-analizde incelenen çalışmalar belirli kriterlere dayanmaktadır:

1) Doğumda tek olan bireylerin dahil edilmesi (ikizler hariç tutulmuştur), böylece çoklu doğumların neden olabileceği karıştırıcı etkilerden kaçınılmıştır.

2) Eşcinselliğin bireylerin beyanlarına dayalı olarak değerlendirilmesi.

3) Tüm kardeşlerin raporlanması (ağabey, abla, küçük erkek ve kız kardeş dahil).

Meta-analizde en büyük karıştırıcı değişken olarak aile büyüklüğü öne çıkmaktadır. Ailedeki çocuk sayısının artmasıyla, eşcinsel bireyin ailede bulunma olasılığı da artabilir. Bu potansiyel sorunları kontrol altına almak amacıyla, Older Brothers Odds Ratio (OBOR) modeli kullanılmıştır. OBOR, aile büyüklüğünden kaynaklanabilecek yanlılıkları doğrudan düzeltir ve toplam kardeş sayısının karşılaştırmalarda sorun teşkil etmesini engeller.

Meta-analizde incelenen Odds Ratio (Olasılık Oranı, kısaltma: OR), 1,47【%95 CI [1,20, 1,35]】 olarak hesaplanmıştır, yani sonuç istatistiksel olarak anlamlı şekilde 1’den büyüktür. Alt grup analizleri ise önemli farklılıkları ortaya koymaktadır: Kendisini maskülen özelliklere sahip olarak tanımlayan eşcinsel erkekler için OR 1,27 【%95 CI [1,20, 1,35]】 iken, feminen özelliklere sahip olarak tanımlayan eşcinsel erkekler için bu oran 1,85 【%95 CI [1,50, 2,29]】 olarak bulunmuştur. Bu durum, feminen özelliklere sahip bireylerde etkinin çok daha güçlü olduğunu göstermektedir. Dahası, aile büyüklüğünün FBOE üzerinde herhangi bir etkisinin olmadığı belirlenmiştir.

Blanchard’ın meta-analizlerinin yayınlanmasından bu yana, FBOE (Fraternal Birth Order - Kardeş Doğum Sırası) etkisini destekleyen yeni çalışmalar yayınlandı. Li ve Wong (2018), Hong Kong'da yapılan bir çalışmada, androfilik (erkeklere ilgi duyan) erkeklerin jinefilik (kadınlara ilgi duyan) erkeklere kıyasla daha fazla ağabeye sahip olduğunu gösterdi.11 Bu etki, jinefilik kadınlar ile androfilik kadınlar arasında gözlemlenmedi. Benzer şekilde, Apostolou (2019), Yunan popülasyonunu inceleyen örnekleminde androfilik erkeklerin jinefilik erkeklere kıyasla daha fazla ağabeye sahip olduğunu ortaya koydu; aynı şekilde bu bulgu kadınlar için geçerli değildi.12

Coome, Skorska, van der Miesen, Peragine ve VanderLaan (2018), cinsiyet normlarına uymayan erkek çocukların, normlara uyan erkek çocuklara göre daha fazla ağabeye sahip olduğunu buldu.13 Doğum sırasının kız çocuklarının cinsiyet normlarına uygunluğu ile ilişkili olmadığı görüldü. Aynı şekilde, Xu, Norton ve Rahman (2019), androfilik erkek ergenlerin, biphilik (her iki cinse de ilgi duyan) ve jinefilik erkek ergenlere kıyasla daha fazla ağabeye sahip olduğunu gösterdi. Bu ilişki, kız ergenlerde cinsel yönelim ile bağlantılı çıkmadı.14

Swift-Gallant, Coome, Monks ve VanderLaan (2018) ile Wampold (2018), anal seks rolünde "bottom" (pasif) olan androfilik erkeklerin, bu rolü üstlenmeyen androfilik erkeklere ve jinefilik erkeklere kıyasla daha fazla ağabeye sahip olduğunu buldu.1516 Özellikle Swift-Gallant ve ekibinin çalışması, bu farkın jinefilik erkeklere kıyasla daha belirgin olduğunu ortaya koymuştur. Genel olarak, erkeklerin cinsel yönelimi bağlamında, androfilik erkeklerin jinefilik erkeklere kıyasla daha fazla ağabeye sahip olduğunu gösteren güçlü bir kanıt göze çarpmaktadır.

Ek olarak, Ablaza vd. (2022), Hollanda’dan nüfus düzeyindeki verileri kullanarak (n= 9.073.496 kişi - 4.634.327 erkek ve 4.439.169 kadın), FBOE etkisinin hem erkeklerde hem de kadınlarda mevcut olduğunu ortaya koymuştur.17 Bu çalışma, daha önceki araştırmalarda yalnızca erkeklerde gözlenen FBOE etkisinin kadınlarda da benzer şekilde var olduğunu göstermiştir. Kadınlarda büyük erkek kardeşlerin etkisi, erkek kardeşlere kıyasla daha düşük düzeyde olsa da bulunmuştur. Aynı zamanda büyük kız kardeşlerin de etkisinin erkeklerde önemli olduğunu ve bu etkinin erkek kardeşler kadar güçlü olmadığını ortaya koyarak, FBOE etkisinin daha karmaşık bir yapıya sahip olabileceğini öne sürmüştür.

Kabátek ve Blanchard (2024) ise Birleşik Krallık Biobank verilerini (n = 40-69 yaş arasında 78.983 erkek ve 92.150 kadın) kullanarak, hem erkeklerde hem de kadınlarda daha fazla ağabeyin olması homoseksüellik ihtimalini artırdığını belirtmiştir; lâkin, kadınlarda FBOE etkisinin erkeklerden farklı bir şekilde işlediği gözlenmiştir.18 Örneğin, büyük erkek kardeşlerin kadınlarda homoseksüellik üzerindeki etkisinin daha zayıf olduğu, büyük kız kardeşlerin ise her iki cinsiyette de anlamlı bir etkisinin bulunduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, bu çalışma diğer cinsel yönelimler (biseksüellik ve aseksüellik) için herhangi bir anlamlı doğum sırası etkisi bulamamıştır. Bu bulgular, FBOE etkisinin yalnızca homoseksüellikle sınırlı olabileceğini ve kadınlarda farklı mekanizmalarla işliyor olabileceğini öne sürmektedir.

Bu etkinin nedensel mekanizması nedir?

Bir fenomenin farklı toplumlarda düzenli olarak gözlemlenmesi, onun nedenselliği hakkında doğrudan bir şey söylemez. FBOE (Kardeş Doğum Sırası Etkisi) gibi bir olgunun nedensel mekanizmasını açıklamak için farklı yaklaşımlar ele alınabilir. Örneğin, bu etki kardeşler arası etkileşimlerden ya da ağabey veya ablaya sahip olmanın getirdiği kültürel dinamiklerden kaynaklanıyor olabilir. Mamafih, yetiştirilme veya kültürel etkilerin bu fenomeni açıklamada zayıf kaldığını düşünüyorum. Bunun temel nedeni, FBOE’nin Brezilya’dan Samoa’ya, Türkiye’den İran’a kadar geniş ve çeşitli kültürlerde tutarlı bir şekilde gözlemlenmesidir. Bu kadar farklı sosyal ve kültürel bağlamlarda aynı sonucun ortaya çıkması, doğrudan yetiştirilme tarzı veya kültürel etkilerin bu fenomen üzerindeki rolünü önemli ölçüde zayıflatmaktadır.

FBOE (Kardeş Doğum Sırası) etkisini açıklayan en gelişmiş teori biyolojik temellidir. Özellikle, bu etkiyi açıklamak için en olası açıklama olarak "Anne Bağışıklık Hipotezi" (Maternal Immune Hypothesis - MIH) öne sürülmüştür (Blanchard & Bogaert, 1996)19. Bu hipoteze göre, bir annenin erkeklere özgü bir proteine karşı bağışıklık tepkisi (antikorların birikimi dahil), ardışık her erkek gebelikle birlikte artar. Artan miktardaki bu antikorlar, gelişmekte olan bir fetüsün kan-beyin bariyerini aşarak, cinsel yönelimden sorumlu beyin bölgelerini etkiler.

FBOE etkisinin biyolojik temeli, bu etkinin farklı ülkelerde ve çeşitli kültürlerde (örneğin, Brezilya, İran, Samoa, ABD gibi) tekrarlanmasıyla desteklenmiştir.20 Ayrıca, Bogaert (2006), FBO etkisinin biyolojik temelini dolaylı yoldan destekleyen bir bulgu sunmuştur.21 Bogaert’in 2006 yılındaki çalışmasında (n = 944 erkek), yalnızca biyolojik ağabeylerin erkeklerde androfilik yönelimle anlamlı bir şekilde ilişkili olduğu; lâkin biyolojik erkek kardeşlerin, biyolojik ablaların veya kız kardeşlerin ve biyolojik olmayan kardeşlerin (büyük veya küçük) böyle bir ilişki göstermediği ortaya konulmuştur. Bu bulgu, Ablaza vd. (2022) ve Kabátek ve Blanchard (2024)’in iki çalışmasımda bulunan abla etkisiyle çelişmektedir, yine de biyolojik olmayan kardeşlerin herhangi bir etkisi olmadığını göstererek biyolojik açıklamayı güçlendirmiştir.

Bogaert’ın 2018 yılındaki çalışması ise biyolojik mekanizmaya dair doğrudan bir neden sunar. Çalışma, annenin bağışıklık sisteminin erkek fetüslerde bulunan Y-kromozomuna bağlı proteinlere (özellikle NLGN4Y) karşı antikor ürettiğini ve bu bağışıklık yanıtının sonraki erkek fetüslerin beyin gelişiminde cinsel yönelimi etkileyebileceğini ileri sürmektedir. Araştırma kapsamında, 54 homoseksüel erkek çocuğa sahip anne (23 anne homoseksüel erkek çocuğuna sahip olmadan önce heteroseksüel erkek çocuğu doğrumuştur, yani abi), 72 heteroseksüel erkek çocuğa sahip anne, 16 hiç erkek çocuğu olmayan kadın ve 12 erkekten oluşan bir örneklem incelenmiştir.22

Katılımcılardan alınan kan örneklerinde, ELISA yöntemi kullanılarak NLGN4Y ve PCDH11Y proteinlerine karşı antikor seviyeleri ölçülmüştür. Bulgular, homoseksüel erkek çocuklara sahip annelerin, heteroseksüel erkek çocuklara sahip annelere ve hiç erkek çocuğu olmayan kadınlara kıyasla, özellikle NLGN4Y proteinine karşı daha yüksek antikor seviyelerine sahip olduğunu göstermiştir. Özellikle, ağabeyi olan homoseksüel erkek çocukların annelerinde bu antikor seviyelerinin en yüksek olduğu bulunmuştur.

Bu bulgular, FBOE etkisinin biyolojik bir mekanizmayla açıklanabileceğini, annenin bağışıklık sisteminin erkek fetüslerin beyin gelişimine etki ederek cinsel yönelim üzerinde bir rol oynayabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, çalışmada bu mekanizmanın erkeklerde cinsel yönelim farklılıklarının yalnızca bir bölümünü açıklayabildiği, diğer genetik ve hormonal faktörlerin de önemli olduğu vurgulanmıştır.

Sonuç

Kardeş Doğum Sırası Etkisi (Fraternal Birth Order Effect - FBOE) üzerine yapılan çalışmalar, bu fenomenin genç erkeklerde eşcinsel yönelimin gelişiminde biyolojik mekanizmalara dayandığını ortaya koymaktadır. Çeşitli ülkelerde ve farklı demografik gruplarda bu etkinin tekrar tekrar gözlemlenmesi, FBOE’nin evrensel bir olgu olduğunu desteklemektedir.

Araştırmalar, annenin ardışık erkek gebeliklerde erkek fetüsün Y-kromozomuna özgü proteinlere karşı geliştirdiği antikorların, sonraki erkek çocukların cinsel yönelimini etkileyebileceğini öne sürmektedir. Özellikle, annenin NLGN4Y proteinine karşı üretmiş olduğu antikorların bu mekanizmada kritik bir rol oynadığı vurgulanmıştır.

FBOE etkisinin cinsiyetler arasında farklı mekanizmalarla çalıştığına dair bulgular, bu alandaki teorik yaklaşımları yeniden değerlendirme ihtiyacını ortaya koymaktadır. Kadınlarda daha zayıf bir etkisinin gözlemlenmesi ve büyük ablaların erkeklerdeki potansiyel etkisi gibi bulgular, FBOE’nin daha karmaşık bir yapıya sahip olduğunu işaret etmektedir.

22

Anthony F. Bogaert vd., “Male Homosexuality and Maternal Immune Responsivity to the Y-Linked Protein NLGN4Y”, Proceedings of the National Academy of Sciences 115, sy 2 (09 Ocak 2018): 302-6, https://doi.org/10.1073/pnas.1705895114.

Bu yazıda 20. Yüzyıl Japon Solunun kısa bir tarihini anlatacağım. 20. yüzyıl yazmamın nedeni çoğu önemli gelişmenin 1900’lü yılların başlarında olmasından kaynaklı; lâkin asıl başlangıç Meiji restorasyonundan sonra. Yazıyı 3’e böleceğim, yani bu okuduğunuz yazının ilk parçası. Başlayalım.

Meiji Restorasyonu ve Boshin Savaşı

Konuya Meiji Restorasyonu ile başlamak önemli çünkü bu dönemin yönetim yapısını anlamadan Solu konumlandırmak zor. Bu konuda okuyabileceğiniz en güzel kaynaklardan biri “Gabriele Esposito ve Giuseppe Rava, Japanese Armies 1868-1877: The Boshin War and Satsuma Rebellion, Men-at-Arms 530 (Oxford: Osprey Publishing, 2020).”

Kısa bir tarihle başlayalım. 1603 yılından itibaren Japonya’yı bir askeri diktatörlük olan Tokugawa Şogunluğu yönetiyordu. 21 Ekim 1600 tarihinde Tokugawa Ieyasu (Kuzey ordularının yani Batılı orduların) başındaki Daimyo olarak kendisine karşı gelen daimyolara galip geldi (Güney ordularına yani Doğu ordularına). Ieyasu’ya kaybeden büyük klanlar arasında Mouri, Chousokabe ve Shimazu klanları vardı, diğer adlarıyla Tozama (外様大名) Daimyoları. Bu klanlar topraklarının çoğunu kaybettiler ve 250 sene boyunca Tokugawa Bakufu’nun gözetimi altında kaldılar.

Daimyolar iki ana kategoriye ayrılıyordu: 1600'de Sekigahara Savaşı'ndan önce Tokugawa vassalı olan Fudai (譜代大名) daimyoları ve daha sonra boyun eğmek zorunda kalan Tozama (外様大名) daimyoları. İlki Şogunluğa son derece sadıktı ve çok az siyasi özerkliğe sahipti, ikincisi ise genellikle hem daha varlıklı hem de hakları konusunda daha hassastı. Şogunluk sıkı kontrolü sürdürmek için karmaşık bir kontrol ve denge sistemi kullanıyordu: bunlar arasında sadık Fudai Daimyolarının daha asi Tozama Daimyolar arasında akıllı bir şekilde bölgesel olarak dağıtılması ve yabancı silahların ithal edilmesine yönelik katı bir yasak yer alıyordu. Askeri açıdan, Daimyolar tarafından tutulan samuraylar, atlı olarak görev yapan daha zengin seishi ve yaya olarak savaşan daha fakir kashi olarak ikiye ayrılmıştı. Savaş zamanında daimyoları tarafından çağrılanların yanı sıra, her kategoriden belirli sayıda kişi de barış zamanında kale garnizonu ve şehir muhafızı olarak doğrudan Shogunluğa hizmet ediyordu (Esposito & Rava, 2020, s. 17 )

Bu 250 sene boyunca Tokugawa Bakufu (Şogunluk veya), Edo şehrinden (günümüz Tokyo) bütün Japonya’yı yönetti. 1854’te Tokugawa Bakufu, ülkeyi dışarı açmaya zorlandı çünkü Amerikalılar kapıya dayanmıştı. Tokugawa Bakufu’nun buna karşı çıkabilecek gücü yoktu çünkü Amerikalılar buharlı frigate gemilerle, modern toplarla ve tüfeklerle gelmişti. Kapalı olan Japonya’nın limanları dışarı açıldı ve ülke ikiye bölündü: Tokugawa Bakufu kontrollü bir şekilde ülkeyi dışarıya açmak istiyordu, diğer taraftan İmparator’un etrafında toplanan klanlar – Tozama Daimyoları – ülkedeki yabancıları kovmak ve ülkeyi dışarı kapatmak istiyordu. Bu ayrım ülkeyi Boshin Savaşı’na götürdü. Bir yanda İmparator’un etrafında toplanıp ülkeyi dışarı kapatmak isteyen 250 yıl önce Tokugawa’ya kaybetmiş klanlar – Choushu (Mouri), Tosa (Chousokabe), Satsuma (Shimazu); diğer tarafta Tokugawa klanının müttefikleri. 1869 yılında Boshin Savaşı sonuçlandı, İmparator yanlıları kazandı ve böylece İmparator’un etrafında toplanan gericiler devrimci oldu. Tokugawa’yla ülkeyi dışarı açtığı için savaşan bu daimyolar Meiji Restorasyonunu yaptı ve ülkeyi dışarıya açtı. Nedenleri basitti: Batı İmparatorlukları, Çin’i (Qing) 1842 yılında Afyon Savaşlarında aşağılamıştı, Endonezya’yı kolonize etmişlerdi ve Hindistan’ı yönetiyorlardı. ABD Pasifik Okyanusu’nun ötesinde hızlıca büyüyen bir başka tehditti. Ülkeyi dışarıya kapalı tutmak, ülkeyi potansiyel bir Batı işgaline karşı koruyamayacaktı. Japonya’nın diğer ülkeler gibi işgal edilmemek için Batılı devletlerin kurduğu sisteme eklemlenmesi gerekiyordu, yani Batı İmparatorlukları gibi olmaydı.

Meiji Anayasası (1890)

Meiji Anayasası, savaşı kazanmış klanlar (artık aileler diyeyim) tarafından yazılmıştı. İmparator, siyasetin üstünde bir özneydi, kendisi doğrudan dünyevi işlerle uğraşamazdı. İmparatorun doğrudan yönetme yetkisi yoktu, bu nedenle İmparator’un nihai egemenliği (大権) anayasada belirlenen kurumlar tarafından uygulanıyordu. Mahkemeler ve hükûmet kendi özel alanlarına sahipti; kabine (hükûmetin yürütme erki), Diet ve yargı birbirinden bağımsızdı ve her biri bağımsız ayrı organlar olarak diğerleriyle eşitliğinde ısrar ediyordu; İmparatora danışma organı olarak kurulan bağımsız Özel Meclis, kabineyi dizginleyebiliyordu ve doğrudan imparatora bağlı olan ordu, diğer tüm devlet organlarından daha üstün bir bağımsızlığa sahipti.

Asıl sorun, görüldüğü gibi, hükûmetin ayrı kurgulanmasıydı. İmparator Diet’inde, günümüz Japonya’sı gibi iki meclis vardı.  Lordlar Kamarası (House of Peers), hanbatsu adında Boshin Savaşı’nın galibi olan klanlardan oluşan bürokratlar tarafından kontrol ediliyordu ve amaçları yaptıkları devrimi korumaktı. Temsilciler Meclisi (House of Representatives), partilerin kurulmasına izin verilen, yıllık 15-yen ulusal vergi veren erkeklerin seçme seçilme hakkının olduğu alt meclisti. Böylelikle İmparator Diet’i yaptıkları devrimi korumak isteyenlerle, halktan gelen (bütün erkeklerin %1’i) partilerin sürekli çatıştığı bir zemin haline geldi. Her iki taraf, İmparator’un nihai egemenliğinin daha büyük bir kısmını kendinde istiyordu. Sistemin daha da büyük bir hatası alt mecliste çoğunluğu kazanan partinin başkanı başbakan olsa da kurduğu kabinedeki bakanlar ve kendisi, alt meclise değil İmparator’a karşı sorumluydular.

Oligarşik kliğin - hanbatsu - liderleri, devletin önemli bir organı olan Temsilciler Meclisi'ne hiçbir zaman tam anlamıyla hakim olamadılar. Siyasi parti fikrini çoktan reddetmişlerdi ve Diet'in alt meclisinde seçmen desteği toplamak için ne bir istekleri ne de örgütsel güçleri vardı. Bu görev, çoğu 1870'ler ve 1880'lerdeki hükûmet karşıtı jiyuminkenundou (özgürlük ve halk hakları harekti) mücadelelerinin öncülleri olan ve seçimlerde Diet'te sandalye kazanmak için siyasi partiler örgütleyen hanbatsu karşıtı liderlere bırakıldı. I89O'ların ortalarında iki büyük siyasi parti Jiyutouo (Itagaki Taisuke liderliğinde kurulan Liberal parti) ve Kaishinto, daha sonra Shinpoto (Okuma Shigenobu liderliğinde kurulan Anayasal Reform Partisi) olarak yeniden adlandırıldı.

Temsilciler Meclisi'ndeki sandalyelerin çoğunluğu bu iki grubun elindeydi. Oligarşik yönetime karşı muhalefet ve direniş geleneğinden gelen siyasi partiler, anayasal yapıda parçalayıcı veya merkezden uzaklaştırıcı bir unsur olarak hareket ettiler. Ulusal bütçelerin veya ulusal yasaların geçmesini engellemek için anayasal güçlerini kullanma tehdidinde bulunarak kendi alanlarını korumaya çalıştılar. Oligarşik liderler Meiji anayasal yapısı içinde çalışmaya kararlı oldukları sürece, iç siyasi istikrarı sağlamak istiyorlarsa siyasi partileri ne görmezden gelebilir ne de reddedebilirlerdi. Aksine, partileri iktidarı koordine etmek ve merkezileştirmek için bir araca dönüştürmek zorundaydılar. Başka bir deyişle, hanbatsu liderleri siyasi partilerle bağlantılar geliştirmek zorundaydı.

Takenaka (2014) hükûmet yapısını birkaç bölümde gayet iyi şekilde özetliyor.

1889-1918 yılları arası Japonya’nın yönetimi Rekabetçi Oligarşidir Çünkü

Hanbatsu klikleri arasında (Satsuma ve Choushu) ve hanbatsu ile politik partiler arasında yönetimde söz sahibi olmak için rekabet vardır. Örneğin, Choushu ailesine bağlı samuray Itou Hirobumi daha sonra Japonya’nın o dönem kurulan partilerinden Rikken Seiyuukai’in başkanı oluyor (Choushu kliği Temsilciler Meclisi’ni yönetebilsin diye) ve aynı klikten gelen Yamagata Aritoumo kendisine karşı çıkmıştır.

Hanbatsunun kendi içindeki rekabetinin yanı sıra, Diet'in kurulmasından kısa bir süre sonra, siyasi partiler sık sık bütçeleri azaltmaya çalışarak hanbatsu siyasi liderlerinin gücünü zayıflatmaya çalışırken, hanbatsu siyasi liderleri de Alt Meclisi birkaç kez feshederek siyasi partilerin gücünü azaltmaya çalışmıştır. Çin-Japon Savaşı'ndan (1894-95) sonra hanbatsu siyasi liderleri ve siyasi partiler arasında istikrarlı bir ilişki yavaş yavaş gelişse de, aralarındaki ilişki her zaman güç mücadelesinin gölgesinde kalmış ve sık sık işbirliği için tazminat konusunda birbirleriyle mücadele etmişlerdir.

1918-1932 dönemi Yarı Demokratik bir dönemdir Çünkü

Bu dönemde ülkenin liderleri politik rekabete alışmış ve kamuoyu siyasette yerini bulmaya başlamıştır. Bunun nedenlerinden biri 1919 Hara kabinesinin 15-yen ulusal vergiyi 3 yene indirmesidir, böylece seçmen sayısı 1.4 milyondan 3.1 milyona çıkmıştır. 1925 yılında oy kullanma hakkı bütün erkeklere tanınmıştır. 1918-1932 yılları arası - 22 ve 24 arası hariç - politik partiler hükûmeti kontrol etmiştir. İki parti - Seiyuukai ve Kenseikai - çoğunlukla alt meclisi domine etmiştir. Bu döneme yarı demokratik denmesinin nedeni yönetimin tamamen özgür ve tarafsız olmamasıdır.  Lordlar Kamarası, Özel Meclis ve Askeriye hiçbir şekilde seçimle kontrol edilemiyordu. Hükûmet uluslararası anlaşmaları onaylayabilmek, anayasa değişikliği yapabilmek vb. birçok işlevini yerine getirebilmek için öncelikle Özel Meclis’in iznini almak zorundaydı. Meiji Anayasası Madde 9 ve Madde 12’nin açıkça belirttiği şekilde Kara Orduları ve Deniz Kuvvetleri tamamen İmparator’a karşı sorumluydu ve organizasyon yapısını İmparator belirliyordu. Aynı zamanda bu dönemde Sol bastırılıyordu.

Kısacası, Japon Solu, birbirinden bağımsız ve sadece İmparator’a karşı sorumlu bu kurumların gölgesinde büyüdü ve gelişti. Doğal olarak da kurumlarla ilişkileri farklılaştı.

Sol’un Ortaya Çıkışı Ve Sönüşü

Japonya’nın resmi olarak kurulan (yani izin verilen) ilk partisi Sosyal Demokrat Partisi'ydi. Parti, 18 Mayıs 1901 günü kuruldu, 20 Mayıs’ta manifestosu yayınlandı ve yayının ardından 12 saat içinde kapatıldı. Manifestoya el konuldu, yayınlayan gazetelere ceza verildi. Manifestolarında dikkat çeken maddeler şunlardı:

1- Kamaralar Meclisi kapatılacak ve ordunun büyüklüğü azaltılacak,

2 - Ulaşım ve iletişim araçlarının kamusallaştırılması,

3 - Sermayenin ve toprağın kamu mülkiyeti olması,

4- Evrensel ve Gizli Oy Hakkı,

5- Sınıfların ortadan kaldırılması,

Son dört madde sıkıntılı değildi ama ilk madde sorunluydu çünkü doğrudan rejimi karşısına alıyordu. Abe Isoo’ya göre, parti kapatılmadan önce yetkililer parti üyelerine bir seçenek sundu: "İlk maddeyi çıkartırsanız, partiyi kapatmayız." Hükûmet, manifestonun sınıf sistemini yıkmaya yönelik atıflarına itiraz etseler de, ilginç bir şekilde, toprak ve sermayenin kamusal mülkiyeti gibi sosyalist ilkelere ya da evrensel oy hakkı ve gizli oy gibi siyasi reformlara itiraz etmediler. Bu durum, manifestonun büyük bir kısmının Meiji rejimi için açık ve mevcut bir tehlike arz etmediğini ve yazarlarının devrimci olmadıklarına dair resmi bir kabulü açıkça yansıtıyordu.

Japonya’daki sosyalist hareketin öncüleri, Tokyo’da 1898 yılında kurulan Üniteryen Toplum'un katılımcılarından geliyordu. Saint-Simon, Proudhon, Fourier ve Marx’ın yazılarını okumuş ve çevirmişlerdi. Partinin 6 kurucusu vardı ve kurucuları arasında yer alan Katayama Sen, Abe Isoo, Kinoshita Naoe, Kawakami Sayoshi ve Nishikawa Koujirou Hristiyan'dı; tek istisna Koutoku Shuusui idi.

Meiji dönemi sosyalistleri, ister Hristiyan ister materyalist olsun, dönemin Japon toplumunun yozlaştığını ve kişisel çıkarlar tarafından yönetildiğini düşünüyordu. Meiji yönetimini başarısız, yolsuzluğa bulaşmış ve sorumsuz olmakla itham ediyorlardı. Eleştirilerindeki ahlaki tutum, eleştirilerine gömülü olan sosyal analizden bağımsız değildi. Özellikle Hristiyan sosyalistler, sosyalizmin Japonya’ya ekonomik ve sosyal adalet getirebilecek seküler bir araç olduğunu düşünüyorlardı. Hristiyan olmayanlar, yani Liberal Parti’den uzaklaşmış olanlar, kendilerini bakumatsu (Tokugawa Şogunluğu’nun son yılları) döneminde Tokugawa’ya karşı mücadele eden devrimciler olarak görüyorlardı. Onlara göre Tokugawa gibi Meiji yönetimi de yozlaşmıştı. Her iki cenah da sosyalizmi Japon toplumundaki sosyal ve ahlaki bozulmanın düzeltilmesinde bir araç olarak görüyordu. Analizleri olgusal ifadelerle ahlaki ifadeleri birlikte içeriyordu.

Takip ettikleri Marksist gelenek, Batı Marksist geleneğiydi. Kapitalizmin modern topluma yaptığı materyalist katkıyı kabul ediyorlardı ve kapitalist kalkınmanın paradokslarını incelemeye çalışıyorlardı. Zengin daha da zenginleşiyor, fakir daha da fakirleşiyordu. İşçiler, kapitalizm altında üretim araçlarındaki bütün kontrolü kaybetmişti. Bunun nedeni - Katayama ve Koutoku’nun ele aldığı şekilde - serbest rekabetin ve onun ideolojisi olan “en güçlünün hayatta kalması, zayıfı yok etmesi” düsturunun her yeri ele geçirmiş olmasıydı. Marksizm’in temel kavramlarını biliyorlardı. Emek-değer teorisi, artı-değer teorisi ve Engels’in kullandığı "yedek sanayi ordusu" kavramlarına hâkimlerdi.

Marx’tan farklı olarak, burjuvayı farklı kavramsallaştırıyorlardı. Meiji sosyalistleri için burjuvazi “orta sınıftı”. Japon toplumu içerisinde bu sınıf doğal olarak bulunmadığı için burjuvayı tarihsel ve yapısal olarak değil, soyut olarak algılıyorlardı. Hatta Kıutoku bir ifadesinde, “Sosyalizmin amacı, toplumun tamamından orta sınıf yaratmaktır” demişti. Dahası, burjuvanın hâlâ ilerlemeci bir rolü olduğunu savunuyorlardı. Orta sınıf olarak algıladıkları bu burjuvanın Japonya’daki izlerini de Boshin Savaşı’nı gerçekleştiren devrimcilerde buluyorlardı. Burjuva ve Boshin Savaşı'nı gerçekleştirip Meiji Restorasyonu'nu sağlayan devrimciler, onlar için ahlakın sembolüydü; bu insanların belirli idealleri vardı.

Kurdukları bu bağlantı üzerinden kendilerini de Meiji Restorasyonu ile özdeşleştirdiler. Meiji Restorasyonu'nun getirdiği toplumsal ruhu taşıyanlar kendileriydi; sosyalizm, ideal olan yoldu. Sorun, Meiji Restorasyonu'nun orijinal ruhunu kaybetmesiydi. Aslında, Meiji Restorasyonu “özgürlük, eşitlik ve kardeşlik” ruhu üzerine kurulmuştu. Bu ruh, toplumun yozlaşmasıyla kaybolmuştu. Bu konudaki en büyük suçlu hanbatsu liderleriydi, daha sonra Meiji dönemi bürokratlarıydı.

Meiji sosyalistleri, 1901 yılındaki parti manifestosunda da görüldüğü gibi, hiçbir zaman Meiji Anayasası’nı veya İmparator’un rolünü eleştirmediler. Odaklandıkları ana şey 1) ahlaki yozlaşma ve 2) toplumdaki eşitsizliğin artmasıydı. İlkiyle ilgili çözüm sosyalizmin gelmesiydi. İkincisiyle ilgili çözümleri ise sosyalizmden önce, refah devletinin yaratılmasıydı. Devleti, yönetici sınıfın siyasi bir aracı olarak görmediler ve işçi sınıfının devrimci rolünü gerektiği kadar önemsemediler. Aksine, devleti apolitik bir kurum olarak ele alıp sadece yönetici fonksiyonlarına dikkat çekiyorlardı. Örneğin, Abe Isoo için devletin iki doğası vardı: politik ve endüstriyel. Politik doğası zayıfladıkça endüstriyel doğası ortaya çıkacaktı. Sosyalist politikaların amacı da tam olarak bunu gerçekleştirmekti. Devlet, materyal ilerlemenin gerçekleşmesini sağlayabilecek “büyük bir sigorta şirketiydi” ama sosyal veya politik kontrolün değişimini gerçekleştirecek bir aygıt değil. Bu görüş diğer yazarlar arasında da yaygındı. Örneğin Koutoku “Konfüçyüs’e göre insanlara eğitim vermeden önce onları zengin etmeliyiz” demişti, Sakai Toshihiko da “eğer genel nüfusu yiyecek, giyecek ve barınma arzularının ötesine taşımak istiyorsak, toplumda köklü bir reform gerçekleştirmeliyiz; genel nüfusa yiyecek, giyecek ve barınmayı garanti eden bir toplum oluşturmalıyız. Başka bir deyişle, sosyalizmi hayata geçirmeliyiz.” demişti.

Ayrıştıkları en büyük konu sosyalist partilerin praksisi üzerineydi. Kootoku doğrudan eylemi savunuyordu. Sosyalist hareket genel bir grev yaparak toplumu paralize etmeliydi. Seçme seçilme hakkından önce, işçilerdeki sınıf bilincini uyandırmak için doğrudan eylem yapılması gerekiyordu. Tazoe ise parlamento dışı taktiklerin işçilerin ekonomik durumunu iyileştirmeyeceğini söylüyordu. Kapitalistlerin ülkedeki kontrolü sağlamak için güçlerini istifledikleri yer Parlamento idi, bu yüzden sosyalist hareket parlamenter taktiklere odaklanmalıydı. Katayama Tazoe’yi desteklerken, Oosugi Sakae ve Yamakawa Hitoshi gibi hareketin daha genç bireyleri Kootoku’yu destekliyordu. Kootoku ve Tazoe arasındaki tartışma, kapitalist toplumun yıkımının gerçekleşmesi için işçi sınıfının bilinçlendirilmesinde uygun bir yönteme duyulan ihtiyacı yansıtıyordu. Aralarındaki mesele, üzerinde hemfikir oldukları toplumun ahlâki çöküşü değil, bu ahlâki çöküşün nasıl ortadan kaldırılacağıydı. Kotoku, işçilerin bilincini 'doğrudan eylem' ortaya çıkartmak isterken, Tazoe organizasyon ve oylamalara güvenerek bu bilinci ortaya çıkartmak istiyordu. Tabii ki Tazoe’nin haklı bir korkusu vardı. Eğer sosyalist partiler parlamentoya katılırsa yönetici sınıfın ideolojisi altında ezilebilir.

Bu tartışmalar devam ederken sosyalistler politik olarak tekrar örgütlenme şansı buldu. 1906 yılının Şubat ayında kurulan Japonya Sosyalist Partisi (Nihon shakaito), Japonya'da sosyalistlerin yasal olarak tanınan partisi oldu. Bu parti, seçimlerde aday gösterme, üye toplama ve kongre düzenleme hakkına sahipti. Ancak, partinin kuruluşu ve faaliyetleri, birçok yasal kısıtlama nedeniyle sınırlı kaldı. Özellikle 1900 yılında çıkarılan Kamu Barışı Polis Yasası, sosyalistlerin geniş bir kitleye ulaşmasını zorlaştırdı. Bu yasa, öğretmenler, Şinto veya Budist rahipler, kadınlar, reşit olmayan erkekler ve öğrencilerin siyasi partilere katılmasını yasakladı. Bu kısıtlama, özellikle Sosyalist Parti'yi olumsuz etkiledi, çünkü sosyalist yayınları en çok okuyan ve toplantılara en çok ilgi gösteren grup öğrencilerdi. Partinin üyeleri arasında birkaç demir işçisi, matbaacı, rikşa çekicisi ve Ashio bakır madeninden bazı madenciler bulunsa da, parti esasen orta sınıf entelektüellerden oluşuyordu. Partinin liderleri arasında yazarlar, gazeteciler ve akademisyenler yer aldı; birçoğu sosyalist hareketin erken dönemlerinde aktif olan kişilerdi. Ancak, işçi sınıfını örgütlemek ve partinin tabanını genişletmek için yeterli çaba gösterilmedi. Kamu Barışı Polis Yasası, sendikaların kurulmasını neredeyse imkansız hale getirdiği için bir işçi hareketi de partiye destek vermedi. Sonuç olarak, parti, tabanda güçlü bir destek bulmakta zorlandı ve Arahata Kanson'un dediği gibi, "harekete geçirecek askerleri olmayan birçok komutan"dan ibaret kaldı.

Bu partinin ömrü de kısa sürdü. 1906 yılında Nasyonal Sosyalist Parti (国家社会党) ile birlikte Tokyo’daki tramvay ücretlerini protesto ettiler. Protestoları başarılı oldu ve tramvay ücretleri artırılmadı ama her iki parti için de felaket oldu. Polis Nishikawa ve Oosugi Sakae dahil 10 Sosyalisti tutukladı. Yamaji Aizan’ın (山路愛山) kurduğu Nasyonal Sosyalist Parti de kapatıldı. Sosyalist Parti legal bir partiydi, bu nedenle hemen kapatılmadı ama hükûmet fırsat kolluyordu.

Bu fırsat Şubat ayında, Sakai Toshihiko'nun parti kongresini doğdu. Sakai, hükümetin, Tochigi Eyaleti'ndeki Ashio bakır madeninde 3.600 kadar madenci ve işçinin karıştığı bir isyanı bastırmak için orduyu kullanmasını sert bir şekilde eleştirdi. Madenciler madeni bombalamış, birçok yeri yakmış ve neredeyse tamamen yok etmişti. Hükümet yetkilileri, isyanın sorumluluğunu hızla sosyalistlere, özellikle de partinin yayın organı olan Heimin shinbun'a yükledi; oysa sosyalistlerin madencilerin yaptığı bu eylemle ilişkili olduğuna dair kanıt yoktu. Parti kongresinde konuşan Sakai, hükümetin isyancılara karşı orduyu kullanmasını "büyük bir hata" olarak nitelendirdi. Sakai'nin parti yürütme komitesi adına önerdiği kararın çoğu, sosyalistlerin on yıl boyunca dile getirdiği fikir ve taleplerin tekrarı niteliğindeydi. Karar, partinin "mevcut toplumsal yapıyı köklü bir şekilde yeniden düzenlemeyi" amaçladığını, üretim araçlarının toplum tarafından ortaklaşa sahiplenileceğini belirtti ve partinin işçilerin "sınıf bilincini uyandırması" gerektiğini, onların "dayanışma ve disiplini" geliştirmesini hedeflediğini vurguladı. Yürütme komitesi ayrıca "dünyanın dört bir yanındaki devrimci hareketlere derin bir sempati" duyduklarını ifade etti. Kongre açıldıktan beş gün sonra hükümet, kongredeki konuşmalar ve tartışmaların yıkıcı içeriği nedeniyle partiyi dağıttı. Bu tarihten sonra sosyalistler uzun süre parti olarak örgütlenemedi.

1911 yılında hükümetin, imparatoru öldürme planı yapmak suçundan Kotoku Shusui ve aralarında sevgilisi Kanno Sugako'nun da bulunduğu on bir kişiyi idam etmesi, sosyalist hareket için büyük bir darbe oldu. "Büyük İhanet Olayı" (大逆事件) sosyalist hareketi bastırmak amacıyla yürütülen politikaların doruk noktasıydı. 1907'den önce de sosyalistler ve yayınları resmi tacize maruz kalmıştı, ancak güçlü devlet adamı Yamagata Aritomo (genrou), ilk Saionji ve ikinci Katsura kabinelerine tüm toplumsal hareketleri bastırmaları için baskı yapmaya başlamıştı. Yamagata, Japonya'daki ilk büyük çaplı grev olan Ashio olayı ve diğer toplumsal protesto olaylarından korkmuş ve "sosyal yıkım" (社会破壊主義) döneminin başladığını düşünmüştü. Polis, sosyalist gazeteleri daha fazla taciz etmeye başladı: dergilerin belirli sayıları yasaklandı, editörler tutuklandı ve dergilerin dağıtımı engellendi. Katayama'nın parlamento fraksiyonunun yayınladığı, sosyalizmin yasal yollarla elde edilebileceğini savunan dergiler bile anarşistlerle ilişkili olanlar kadar sert muamele gördü.

Anarşist kanadın - yani doğrudan eylemin - lideri Kotoku'nun tutuklanması ve idam edilmesi, tüm sosyalist hareketi imparatora ve ulusa tehdit olarak damgalamayı amaçlıyordu. Yetkililer, Kotoku'nun imparatora suikast planı olduğunu hiçbir zaman kanıtlayamadı. Kotoku bir zamanlar bunu yapmayı düşünmüştü ama bu düşüncesi kısa süreliydi. Hiçbir zaman eyleme geçmedi. Dava sırasında savcıların odaklandıkları nokta, Kotoku'nun eylemlerinden çok, onun "niyeti" oldu. Bu dava, sosyalizmin "kış yılları" (冬の時代) olarak adlandırılan bir dönemi başlattı. Hemen hemen hiçbir şey yayımlanamaz hale geldi ve kimse siyasi bir parti ya da başka bir politik grup kurmaya cesaret edemedi. 1917 yılında Rus devrimi gerçekleşene kadar Meiji Sosyalistleri tamamen sessizliğe gömüldü.

Kaynakça ve Detaylı okumak için

Yakın zamanda, gruplar arası bilişsel yetenek farklılıklarının geçmişini açıklamaya çalışan bir literatüre daldım. Hepsini bitiremedim ama önemli bir kısmını ve güncel derleme literatürünü okudum. Birinci bölümde insanlar arasında görülen bilişsel farkların geçmişi, ikinci bölümde ise balıklar arasında görülen bilişsel farklılıklar ele alınıyor ki gerçekten ilginçler. Yazıya nereden başlayacağımı tam bilemiyorum. Bu iki konu arasında çok küçük bir bağlantı var ama bu bağlantı nihai değil. Yazıyı ikiye böldüm. İlk bölümün amacı, insan grupları arasında görebileceğiniz bilişsel yeteneklerdeki farkların geçmiş yüzyıllara kadar gittiğini göstermek. İkinci bölümde ise insan grupları arasında görülen belirli farkların balıklarda da (cinsel seçilim, ekolojik baskı) görüldüğünü ortaya koymak.

İnsanlar Arası Bilişsel Yeteneklerdeki Farkların Geçmişi

Hearn, Baten ve Crayen (bu noktadan sonra A’Hearn et al., 2009) 2009 yılında harika bir çalışma yayınladı. Tartışma şöyle başlıyor: İnsan sermayesinin tarihsel gelişimini kantitatif olarak ölçmek zor. Birincisi, bu kavram çok geniş: sağlık, bilişsel yetenekler (zekâ), bilgi birikimi, fiziksel ve davranışsal özellikleri kapsıyor. İkincisi, bu kavramı tarihsel olarak geriye doğru takip etmek çok zor çünkü veriler kısıtlı. Araştırmacılar genellikle okula gitme oranlarına veya kişilerin bildirdiği okuma-yazma oranlarına bakıyorlar; lâkin bu veriler kaliteli olarak 20. yüzyıldan daha geriye gitmiyor. Bu nedenle Robert Allen, 1300-1800 yılları arasında insan sermayesinin Avrupa’nın gelişimini ve fakirliğini açıklayamayacağını söylüyor.

Kavram bu kadar geniş olduğu için kavramı kapsayan daha spesifik bir şeyi incelemek daha kolay olabilir, yani bilişsel yetenekleri. Fakat bu noktada büyük bir sorun var. Standardize testler (IQ, sınav puanları, notlar) olmadan önce insanların bilişsel yeteneklerini nasıl ölçebiliriz? Günümüzde, standardize testlerden alınan puanlar, özellikle matematik becerisini ölçen testler, bireylerin piyasadaki yerini oldukça iyi yordayabiliyor. Bu noktada, 19. yüzyıldaki verilere kadar dayanan bazı çalışmalar nümerik bilginin (bundan matematik bilgisi olarak yazacağım) bireyler için gerçekten önemli olduğunu gösteriyor. Zaten Max Weber, Werner Sombart ve Joseph Schumpter, rasyonal kapitalizmin temelinde kantitatif hesaplamanın yattığını düşünüyor (A’Hearn et al., 2009, s. 784). Matematik bilgisinin nelere yol açtığını (temel bilimler, aletler, inovasyon, ekonomi, piyasa) derinlemesine tartışmayacağım; yine de önemli olduğunu unutmayın. Standart testlerin olmadığı ve insanların matematik bilgisinin doğrudan ölçülmediği dönemlerdeki matematik bilgisini kantitatif olarak ölçebilir miyiz? Evet, ama nasıl?

Bunun adı “age heaping” (yaş yuvarlaması). Age heaping, insanların yaşlarını bildirirken bunu yuvarlamasına verilen isim. Bunu yapan bireyler aslında yaşlarını sadece yaklaşık olarak biliyor ve bireylerin yaşlarını yalnızca yaklaşık olarak bildiği bir toplum, yaşamın takvim ve saat tarafından değil mevsimsel döngü tarafından yönetildiği; doğum tarihlerinin aileler veya yetkililer tarafından kaydedilmediği; ayrıcalıklar (oy kullanma, makam sahibi olma, evlilik, kutsal siparişler) veya yükümlülükler (askerlik hizmeti, vergi) ile bağlantılı olarak çok az bireyin yaşlarını belgelemek zorunda olduğu; doğum yıllarını bilen bireylerin yaşlarını şu anki yılı kullanarak doğru bir şekilde bildiremediği (şu anki yıl - doğum yılı = yaş) bir toplumdur. Yaş farkındalığındaki yaklaşıklık, kendi kendine bildirilen yaş verilerindeki “yığılma” olgusunda kendini gösterir. Yaşları hakkında kesin bilgiye sahip olmayan bireyler bunu nadiren açıkça ifade eder; bunun yerine makul gördükleri bir rakamı seçerler.

Örneğin aşağıdaki veriye bakın. İtalya nüfus sayımı, 1871. İnsanların yaşlarını 0 veya 5’e yuvarlamasına basitçe “age heaping” diyoruz. Görüldüğü üzere 0 ve 5 ile biten yaşlarda bir yığılma var. Bu fenomen birkaç şey için önemli:

Birincisi,

Bu tür “yaş yuvarlaması” çok çeşitli kaynaklarla ölçülebilir: nüfus sayımları, mezar taşları, nekrolojiler, asker toplama listeleri, yasal kayıtlar veya vergi verileri. Olası yanlılıkları tespit etmek için dikkatli olunması gerekse de, bu tür veriler imza oranlarından ve beşeri sermayeye ilişkin diğer göstergelerden çok daha yaygın olarak mevcuttur (A’Hearn et al, 2009, s. 786).

İkincisi, yaş yığılması aynı zamanda çok eski dönemlerde incelenebiliyor ve matematik bilgisi, okuma-yazmadan ÖNCE toplumlara yayılmış bir şey.

Richard Duncan-Jones'un Roma İmparatorluğu'nun on iki eyaletindeki mezar anıtı yazıtları üzerine yaptığı çalışma en çok bilinen çalışmalardan biridir. Roma İmparatorluğu’ndaki yaş yuvarlama oranlarının Orta Çağ Toskana'sında ya da 1950 ve 1960'ların gelişmekte olan ülkelerde görülen yaş yuvarlama oranlarından çok da farklı olmadığını ve kadınlarda erkeklerden daha yüksek olduğunu bulmuştur (A’Hearn et al., 2009)

Matematik bilgisiyle ilgili yeni tahminlerimiz, en temel matematik becerilerinin okuryazarlıktan daha önce yayıldığını göstermektedir. Orta Çağ'ın başlarında matematik bilgisi, bin yıl önceki antik dönemde gözlemlenen seviyelerde ya da bu seviyelerin altında kalmış olabilir. Batı Avrupa'da ve Orta Avrupa'nın Alman eyaletlerinde, Orta Çağ’ın sonlarına doğru yavaş ama istikrarlı bir iyileşmenin başladığı ve 1600'lü yıllara gelindiğinde bazı ülkelerin halklarında matematik bilgisi oranlarının yüzde 70'lere ulaştığı görülmektedir. Bu dönem, matematik bilgisi oranlarının çok düşük seviyelerden yükselmeye başladığı Doğu Avrupa'dan en fazla ayrışmanın yaşandığı nokta olarak görünmektedir. Okul çağından önceki bu ilerleme, Doğu ve Batı Avrupa'daki belirgin farklılaşmayla birlikte, piyasa faaliyetlerinin yaygınlaşmasının sıradan vatandaşlar arasında sayısal muhakemenin gelişmesini teşvik ettiği varsayımına yol açmaktadır (A’Hearn et al., 2009, s. 806)

Yaş yuvarlaması Whipple Endeksi ile ölçülüyor. İlk formül, 0 veya 5 ile biten yaşların sıklığını sayarak doğrudan yaş yuvarlama oranını ölçen Whipple Endeksi. İkinci formül, Whipple Endeksini, doğru yaş bildirme oranını gösteren bir yüzdeye çeviriyor ve bireyler için yorumlanabilir bir hale getiriyor. W endeksi ne kadar yüksekse o kadar sık yaş yuvarlaması yapılıyor anlamına geliyor.

LaTex yazarken kafayı yiyordum. Eğer kısmı yanlış olabilir, özür dilerim :(

Kantitatif Örnekler

İtalya’nın meme’ini biliyorsunuzdur. Güney’deki herhangi bir istatistik her zaman Kuzey’den kötü çıkar…

Whipple Endeksine bakalım mı? 1871.

Güney eyaletlerinin Whipple endeksi daha yüksek, yani daha fazla yaş yuvarlaması yapıyorlar. Bu nokta şimdilik burada kalsın, Amerika’ya geçelim.

Eğitim almanın yaş yuvarlama eğilimini azalttığını biliyoruz. A’Hearn et al. (2009), Tablo 2’ye bakıldığında, IPUMS veri setini kullanarak ABD’de üç dönem için yaş yuvarlama üzerindeki etkilere bakıyorlar. Bireylerin okuryazarlığı ve bölgenin okuryazarlığı, bireylerin yaş yuvarlaması üzerinde etkili.

Bölgesel okuryazarlıkla ilgili dikkate değer bir etkileşim söz konusu: Kişisel okuryazarlık, okuryazarlık oranlarının düşük olduğu bölgelerde yaş yuvarlama olasılığının azalmasıyla önemli ölçüde daha güçlü bir şekilde ilişkili. Bu örnekten, okuryazarlık ve matematik bilgisi arasındaki bağlantının var olduğunu ve bölgeler arasında değişebileceğini biliyoruz.

Tekrar İtalya’ya dönelim çünkü bir benzerini İtalya’da görmek mümkün.

Veriye baktığınızda şuna dikkat etmeniz gerek. Okuryazar kişiler okula gidip okumayazma eğitimi almış kişiler ve eğitim almak yaş yuvarlamasını tamamen sona erdirmiyor. Şehirli okuryazarlarla şehirli olmayan okuryazarlar yaş yuvarlaması yapmaya devam ediyor. Ama bir dakika. Kentli eğitim almış (yani okuryazar) kuzeyli erkeklerin W endeksi 110 ve kentli eğitim almış güneyli kadınların W endeksi 138. Kentli eğitim almış erkekler daha az yaş yuvarlaması yapıyor. Bu fark Güney/Kuzey eğitim kalitesi farkı olabilir mi? Kentli eğitim almış kuzeyli kadınların W endeksi 128, kentli eğitim almış güneyli erkeklerin 129. Eğitim bu farkı açıklayabilir mi? Emin değilim. Daha da ilginci kuzey bölümündeki kırsal/kent kısmına bakalım. Kırsalda yaşayan okuryazar olmayan erkeklerin W endeksi 119, kentli okuryazar kadınların 128? Aradaki 9 puan çarpıcı. Az bir fark gibi? Bu fark, merkez ve güney bölgelerinin kırsalında yaşayan erkekler için geçerli değil. Güney bölgeleri kırsaldan şehre her açıdan daha kötü durumda. Ek olarak, buna dikkat edin, güney bölgelerindeki okuryazar/okuryazar olmayanlar arasındaki W farkı, diğer bölgelerdeki okuryazar/okuryazar olmayanlar arasındaki W farkından daha büyük. İtalya’nın gelişimindeki farklılığın kökeni buraya kadar uzanıyor olabilir mi? Bunu size bırakıyorum.

Kapitalizmi, hesaplamanın olmadığı bir üretim biçimi olarak hayal etmek zor. Kâr, faiz, takas oranı gibi kavramlar kapitalizm için önemli. Tarihçiler, eski dönemlerdeki okuryazarlığı ölçmek için (en azından Batı’da) imza oranlarına bakıyorlar çünkü imza kavramı belirli standartları sağlıyor: (1) Evrensel olmalı, tüm yaşları, sınıfları, cinsiyetleri ve meslekleri kapsamalı; (2) tutarlı olmalı ve (3) doğrudan, özellikle okullaşmanın ölçemediği okuma ve yazma becerisini ölçmeli. Kişisel imzalar bu gereklilikleri karşıladığından, imza verileri Batı tarihinde okuryazarlığı ölçmek için yaygın olarak kullanılmış. Özellikle İngiltere ve Fransa'da uzun yıllar boyunca büyük miktarda mevcut olan evlilik kayıtlarındaki imzalar, halk arasında temel okuryazarlığın ölçüm standardı olarak kullanılmış (Rubinger, 2006). Bütün sorunlarına rağmen imza oranları temel okuryazarlık için bir vekil olarak kullanılırken, yaş yuvarlama da temel matematik becerisi için bir vekil olarak kullanılıyor. İki ölçüm de insan sermayesi kavramının bir kısmını görmemizi sağlıyor. İkisi de iyi derecede ölçülebiliyor ve güçlü bir korelasyona sahip.

Bu konuyu öğrendiğimize göre başka hangi bölgeler ve gruplar için kullanabiliriz? Baten et al., (2022) bunun için birkaç çalışma özetliyor. Baten (2021), Batı ve Orta Afrika’daki bir önceki jenerasyonun yaptığı yaş yuvarlaması sıklığıyla bir sonraki jenerasyonun matematik becerilerine bakıyor. Basitçe jenerasyonları karşılaştırıyor. Aradaki korelasyon çok yüksek. Örneğin, Burkina Faso’da bu korelasyon 0.78, Nijerya’da 0.95. Batı ve Orta Afrika ülkeleri için korelasyon 0.8. Yani bir önceki jenerasyonun yaş yuvarlaması yapmış bir sonraki jenerasyonun kötü matematik bilgisiyle (matematik testlerinden) yüksek korelasyon gösteriyor.

Baten and Juif (2014) ülkeler arası toprak mülkiyeti eşitsizliğini ve uzun vadeli insan sermayesi oluşumunu araştırıyor. Birçok şey kontrol edildikten sonra bile toprak mülkiyeti eşitsizliğine sahip ülkelerin bilişsel beceleri daha düşük. Bilişsel becerileri ölçerken de tarihi kayıtlar, nüfus sayımı ve yaş yuvarlama yöntemlerini kullanmışlar. Erken dönem matematik becerisi ülkeler için çok önemli.

Chad, Togo ve Sierra Leone için bakıldığında da benzer bir durum var ve daha detaylı (Baten et al., 2022). Jenerasyonları karşılaştırmak yerine doğrudan aileye bakıyorlar. Ebeveynleri yaş yuvarlaması yapan çocukların matematik testlerinden aldığı puanlar daha düşük. Ailenin zenginliği kontrol değişkeni olarak (Togo ve Chad) kullanıldığında dahi durum böyle. Yaş yuvarlama ve okuryazarlık arasındaki korelasyon biraz daha düşük.

Bunların farklı bölgelerdeki modern örnekler olduğunu biliyorum ama sizi şaşırtacak bir örneği de biliyorum. Baten ve Nalle (2022), İspanyol Engizisyonu tarafından cezalandırılan kişileri inceliyorlar. İspanyol Engizisyonu, suçladıkları kişilere matematik becerisi testi uyguluyordu. Kişilere önce yaşlarını soruyorlar ve daha sonra hayat hikayelerini detaylı bir şekilde - doğumdan şu anki zamana kadar geçen süreyi - anlatmalarını istiyorlar. Eğer söyledikleri yaş, hayat hikayesinde verilen yaşlarla uyuşmuyorsa bir sorun olduğunu anlıyorlardı. Yaşını yuvarlayarak söyleyen kişi hikayesini detaylı anlatırken matematik hataları yapıyordu. Örneğin: "Şu an 30 yaşındayım, 20 yaşında evlendim. Evlendikten sonra 15 yıl tarlada çalıştım." Bu anlatımda bir tutarsızlık var çünkü 30 yaşında olan bir kişinin 20 yaşında evlenip ardından 15 yıl çalışmış olması mümkün değil. Çalıştıkları iş, yaş, din, cinsiyet vb. şeyler kontrol edildiğinde çıkan sonuç aynı: Hayat hikayelerini anlatırken sayısal olarak hata yapan kişiler, yaşlarıyla ilgili daha fazla yaş yuvarlaması yapıyorlar (yani yaşlarını 0 veya 5’e yuvarlıyorlar).

Daha da ilginç olanı, Orta Çağ’daki Yahudilerin matematik becerileridir. Bir diğer çalışmasında, Nalle, İspanya’nın Cuenca bölgesinde 1520-1720 yılları arasında yaşamış 767 aileyi inceliyor. Bu aileler arasında Hristiyanlar (349 aile), daha sonradan Hristiyan olan Yahudiler (İspanya’da doğanlar ve Portekiz’den göç eden 294 aile) ve Hristiyan olan Müslümanlar (124 aile) bulunuyor. Kayıtlar yine İspanyol Engizisyonundan alınmıştır:

Okur-yazarlık ve matematik becerisi konusunda, hangi ölçüt seçilirse seçilsin, Luso-conversoların (Portekiz’den Kastilya’ya göçmüş, yeni Hristiyan olmuş Yahudiler), diğer conversolara (Kastilya’da doğup büyüyen ve Hristiyan olan Yahudiler), Hristiyanlara ve Moriskolara (Hristiyan olan Müslümanlar) kıyasla istisnai olduklarını kanıtlamak için daha fazla kanıta ihtiyaç yoktur (Nalle, 2016, s. 182).

Hristiyan 247 erkekten sadece 27’si (%10) hayat hikayelerini anlatırken tarih vermeyi tercih etti. Tarih verenlerin sadece birkaçı, bir hikayeden diğerine rastgele geçiş yapmak yerine tarih vererek hikayeler arası geçiş yapmayı tercih etti. Örneklemdeki 39 Hristiyan kadının hiçbiri beyanlarında tarih kullanmazken, elli Luso-conversodan yedisi anlatılarına tarih eklemiştir (Nalle, 2016, s. 190).)

Sonuç

Şimdiye kadar elde edilen bilgileri özetlemek gerekirse, geçmiş yüzyıllarda insanların bilişsel becerilerini ölçmek için iki vekil değişken kullanabileceğimizi biliyoruz: okuryazarlık için imza atma oranları ve matematik becerisi için yaş yuvarlaması. Bu iki değişken birbirinden bağımsızdır çünkü sayısal beceriler okuryazarlıktan önce gelişen bir yetenektir; lâkin bu bağımsızlıklarına rağmen aralarında yüksek bir korelasyon bulunmaktadır. Matematik becerisi, cinsiyetler, ülkeler ve hatta nesiller arasında önemli bir faktördür. Geçmişte, okullaşmanın yaygın olmadığı zamanlarda bile, Batı Avrupa'da artan matematik becerisi, bölgeyi Doğu Avrupa'dan belirgin bir şekilde farklılaştırmıştır. Kapitalizmin, hesaplama ve pazar dinamikleriyle birlikte ele alındığında, bu farklılıklar anlam kazanmaktadır.

Kadınlar, Erkekler VE Balıklar (Lepistes)

Yazının bu kısmı basit bir ön kabulle başlıyor: Erkekler ve kadınlar arasında IQ skorlarında farklılıklar var; bu genel zekâda (g) görülen bir farklılık değil sadece alt testlerde görülen bir farklılık.

Yukarıdaki figürde, genel zekânın alt setlerinde hangi cinsiyetin avantajlı olduğunu görüyorsunuz. Erkeklerin, kantitatif akıl yürütmede, zihinsel rotasyonda, mekansal yönelmede ve kısa süreli mekansal-görsel akılda tutmada daha iyi olduğu dikkat çekiyor. Kadınlar ise kavrayış hızında, objelerin yerini hatırlamada, anlamlı şeyleri hatırlamada, serbest hatırlamada ve kısa süreli sesleri akılda tutmada daha iyiler. A’Hearn et al. (2009) çalışmasında da dikkat çeken bir diğer şey, erkeklerin matematik becerilerinin daha iyi olmasıydı (daha az yaş yuvarlaması yapıyorlardı, eğitimli olmayanlar bile). Günümüzdeki testlerde de erkekler kantitatif akıl yürütmede hala daha iyiler. Bunun ilk nedenini anlamak kolay: Geçmişte, erkeklerin sahip olduğu olanaklar daha fazlaydı. Günümüzdeki örneklerde de erkek avantajı olduğunu anlayabiliyorum, ama Batı Avrupa ve Doğu Asya’dan gelen örneklemler için eğitimin ve erkeklere sunulan avantajların bu farkı daha az açıkladığını düşünüyorum ki bu farklar hala cinsiyetler arasında görünüyor. Aynı şey kadınların sahip olduğu avantajlar için de geçerli; örneğin, kavrayış hızlarının daha iyi olması. Yine de bu farkların sistemik bir açıklamasını gösteren bir çalışma yok, genetik ve kültürel faktörlerin ne kadar katkı sağladığını bilmiyoruz. Şimdilik (insan) cinsiyetleri arası bilişsel yeteneklerdeki tartışmalar bir kenarda dursun. Bu farklılıkların balıklardaki örneklerine bakalım.

Lepistes Balığı

Agrillo and Bisazza’nın (2018) yaptığı çalışma balıklardaki “sayı” algısı üzerine bir giriş makalesi. Hayvanların sayısal yeteneklerinin çalışılması tarihsel olarak daha çok memeliler ve kuşlar üzerine yoğunlaşmıştır; lâkinson zamanlarda laboratuvar araştırmalarındaki pratik avantajları nedeniyle teleost balıkların (guppy veya lepistes balıklarının içinde olduğu grup) olan ilgi artmış.Balıklar, grup içindeki bireylerin sayılarını tahmin edebiliyor ve buna göre kendi güvenlikleri için daha büyük sürüler seçiyorlar; dahası, daha büyük yiyecek miktarlarını da tahmin edebiliyorlar. Bu bağlamda "ekolojik" sayısal yetenekleri var. Bahsedilen ayrımı yapabilen balıklar, çiftleşme ve yırtıcı hayvanlardan kaçınma konusunda daha avantajlı. Şaşırtıcı bir şekilde, balıklar arasındaki sayısal yeteneklerde bireyler arasında (balıklar arasında) farklar görülüyor. Çalışmalarda bazı balıklar, diğer balıklara göre büyük sürüleri (balık gruplarını) ve yiyecek miktarlarını daha iyi ayırt ediyor. Belki daha da ilginç olanı, lateralize edilmiş balıklar bu görevlerde lateralize edilmemiş balıklara göre daha iyi performans gösteriyor (Agrillo and Bisazza, 2018, s. 5).

Lateralizasyonu gerçekten ilginç bir detay çünkü leteralizasyon kavramı yarım küreye ayrılmış beyinler için kullanılır. Örneğin, insan beyni iki yarım küreden - sağ ve sol yarım küreden - oluşur ve bu yarım küreler belirli spesifik görevlerde daha baskındır. Bazı durumlarda belirli bir beceri sadece o yarım kürede bulunur. Örneğin Broca ve Wernicke bölgeleri (dille ilgili) sadece Sol yarım kürede bulunur. Balıklar konusu da şöyle özetlenebilir. Bu özelliğe sahip balıklar yukarıdaki şeylerin ayrımını daha iyi yapıyor (Bisazza & Brown, 2011). Çalışmanın daha fazla detayına girmeyeceğim. Gruplar arası (balıklar) ilk farkı böylece işlemiş olduk.

İnsanlar arasında beyin büyüklüğü daha yüksek IQ (0.4 korelasyon) puanıyla ilişkili ve bu ilişki nedensel. İnsanlar arasındaki bireysel farklılıklara katkı sağlayan şeylerden biri. Kotrschal vd. (2013), lepistes balığında (Poecilia reticulata) beyin boyutuyla ilgili evrimsel dengeyi inceliyor. Çalışma, daha büyük beyinlerin bilişsel avantajlar sağlarken enerji açısından pahalı olduğunu öne süren "pahalı doku hipotezi"ni inceliyor. Bu çalışmanın büyük bir avantajı var: yapay seçilim. Çoğu balık türü (bu balık türü de dahil) kısa ömürlüdür ve bir jenerasyondan diğerine geçiş hızlı gerçekleşir. Dahası, dişilerin ve erkeklerin cinsel olgunluğa erişme süresi kısadır. Kotrschal vd. (2013) bu avantajı kullanarak balıklara beyin büyüklükleri üzerinden iki jenerasyon yapay seçilim uyguluyor. Sonuç: Büyük beyinli lepistesler sayısal öğrenme testlerinde küçük beyinlilere göre daha iyi performans gösteriyor; ancak bağırsakları vücutlarına göre küçük kalıyor ve doğurganlıklarında sorun yaşıyorlar.

Lucon-Xiccato & Bisazza (2017) epistes balıkları arasında bilişsel yeteneklerdeki bireysel ve cinsiyet temelli farklılıkları ve bu farklılıklara katkıda bulunan çeşitli faktörleri inceliyor. Bireysel farklılıklara bakıldığında, bu farklar balıklar arasında mevcut ve bu farklılıklar memeliler ve kuşlar gibi diğer hayvan gruplarında gözlemlenen farklara benzer. Bu farklılıklar, öğrenme, hafıza ve problem çözme gibi çeşitli bilişsel işlevleri etkileyebilir ve tutarlı ve kalıtsal olabilir.

Cinsiyetler arasındaki farklar daha da belirgin ve insanlarda görünenlere yakın:

1) Örneğin, erkek ve dişi lepistesler arasında genel öğrenme açısından anlamlı bir fark yok; renkleri ve geometrik şekilleri ayırt etme performansları benzer (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 186).

2) Tartışmalı olsa da omurgalı canlılarda cinsiyetler arası meksansal beceri konusunda farklılıklar var. İnsanlarda ve çok eşli primatlarda, etoburlarda ve kemirgenlerde, erkekler dişilerden daha iyi uzamsal yeteneklere sahip olma eğilimindedir; lâkin bu cinsiyet farkı belirli görevlerle sınırlıdır ve üreme durumuna bağlı olabilir (Jones vd., 2003). Lepistesler çok eşlidir ve yıl boyunca sürekli ürerler. Cinsiyetlerin mekânsal ekolojileri farklıdır: erkekler dişilere göre daha hareketli olma ve daha fazla dağılma eğilimindedir (Croft vd., 2003); ayrıca erkekler mekânsal olarak karmaşık habitatlarda kıyı şeridine yakın yaşama eğilimindeyken, dişiler açık suda yüzerler (Croft vd., 2006; Darden & Croft, 2008). Dolayısıyla, erkek lepistesler mekânsal öğrenmeye dişilerden daha yatkın olabilir (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 186).

3) Lepisteslerdeki ilginç bir bilişsel cinsiyet farkı, sürü büyüklüğünü ayırt etme ile ilgilidir. Sosyal balıklar, tehdit altında olduklarında, bireysel avlanma riskini azaltmak için mümkün olan en büyük sürüye katılırlar. Bazı durumlarda avcılar özellikle dişi lepistesleri hedef alır ve dişiler genellikle avcılardan saklanmak için örtü bulunmayan derin, açık suları tercih ederler. Bu nedenle, dişilerin erkeklerden daha fazla sürü oluşturma davranışına güvenmeleri ve bu sayede daha büyük sürüyü belirleme yeteneklerinin gelişmesi beklenir. Testler de balık sürülerinin büyüklüğünü tahmin edip seçme üzerinden ilerler. Her iki cinsiyet büyük sürüyü ayırt edebiliyor ama dişilerin bunu yapma hızı daha iyi. İlginç olan ise erkekler bu ayırt etmeyi yaparken sayısal olan küçük sürülerde dişilerle aynı derecede hızlılar ama sürülerin sayısal olarak büyüklüğü arttıkça dişilerle aralarındaki fark açılıyor. Bu çalışma, dişi lepisteslerin sayısal ayırt etme yeteneklerinin gelişmiş olabileceğini öne sürüyor. Lakin, cinsiyet farkı yalnızca testin başlangıç kısmında tespit edildiğinden, bu durumun, dişilerin sürü büyüklüğünü erkeklerden daha hızlı işlemelerinden kaynaklandığı, daha büyük sayısal doğruluk yeteneğine sahip olmadıkları daha olasıdır. Ayrıca, lepisteslerde sosyal öğrenme konusunda da cinsiyet farklılıkları da gözlemlenmiştir. Reader ve Laland (2000), erkek ve dişi lepistesler arasında yeni yiyecek kaynakları hakkındaki bilgilerin nasıl yayıldığını incelemek için basit bir labirent testi kullanmışlar. Dişiler, labirentin yollarını ve amacını, erkeklerden daha hızlı öğrenmişler. Bu bilişsel fark genç olanlarda yok, sadece yetişkinlerde var (Lucon-Xiccato & Bisazza, 2017, 188).

Sonuç

Şimdilik literatürü burada bıraktım ve hepsini linkledim. İlk alan insan tarihiyle daha ilişkili, bu nedenle üzerine okumaya devam edeceğim bir alan. Örneğin yakın zamanda ‘Richard Rubinger, “Signatures and Popular Literacy in Early Seventeenth-Century Japan”, Educational Studies in Japan 1, sy 0 (2006): 63-75, https://doi.org/10.7571/esjkyoiku.1.63.’ makalesini okumayı düşünüyorum. Japonya’da erken dönem okuma yazma oranlarını inceliyor. İkinci alan daha çok hayvanlarla ilgili. Deneylerin dizaynlarını ve özetlenen istatistik verilerini anlasam da bütün detaylarını anlayamıyorum. Özetlerken elimden gelenin en iyisini yaptım, ilgi çekici bulduğunuzu umuyorum. Bu yazıya eklemek istediğim bir makale vardı ve başlığını komik buluyorum: Cinsiyet değiştiren Labrodies dimidiatus balıklarında bilişsel yeteneklerde görülen cinsiyet farklılıkları (LGBT in shambles). Buranın konusu olur mu bilmiyorum. Bir tvitle daha sonra özetlerim. Okuduğunuz için teşekkür ederim.

Japonya, Emperyalizm ve Demir Çelik

19.yüzyıl Japonya için karamsar bir yüzyıldı. Neredeyse 200 yıldır yönetimde olan Tokugawa Şogunluğu Japonya’yı dışarıya kapatmıştı. Japonya, fakir olmasının (doğal kaynak yoksunluğu, yeterli tarım arazisinin olmaması gibi) ve izolasyonun sağladığı avantaj sayesinde Batılı devletler tarafından kolonize edilmemişti ama aynı durum komşuları için geçerli değildi. Birinci ve İkinci Afyon Savaşları (1839-42 & 1856-1860) Asya’nın başat gücü olan Çin’in Batı İmparatorluklar karşısında güçsüz olduğunu göstermişti. İngilizler, 1824 yılında ilk Burma savaşını kazanmıştı; Endonezya’nın neredeyse tamamı 1826 yılında Hollandalıların kontrolüne geçmişti; Fransızlar, 1862 yılında Hindiçin’e giriş yapmıştı. Batı İmparatorlukları Asya’daki nüfuzlarını artırıyordu. Japonya da her an işgal edilebilirdi.

Japonya, diğer ülkeler gibi sömürülmek istemiyordu. Bu oyunu (emperyalizm) Batılı İmparatorluklar gibi oynaması gerektiğinin farkındaydı. Batılı ülkelerin Güneydoğu Asya ülkelerinde ve Çin’de yaptıklarını görünce, modern silahlar için demir ve çelik teknolojisinin önemini fark etti. İlginçtir ki bu konudaki ilk adım Meiji restorasyonundan önce atıldı, yani Tokugawa Japonya’sında. Bu dönemde modern demir üretim teknolojisini başlatan kişi bir tıp öğrencisi olan Oshima Takato idi. Bunun nedeni biraz karmaşık. Tokugawa Şogunluğu döneminde (neredeyse 220 yıl) sadece Hollandalılar Japonya ile ticaret yapabiliyordu. Bu ticaret Nagasaki/Dejima bölgesine kurulan yapay bir adadaki küçük bir yerleşke üzerinden gerçekleşiyordu. Bu mahallede yaşayan Hollandalı tüccarlar Japon adalarına geçemiyordu; aynı şekilde Japon siviller bu yerleşkeye geçemiyordu. Belirli istisnalar vardı. Bu istisnalardan biri Hollandalılardan tıp eğitimi almak isteyen kişilerdi. Bu eğitime “Hollanda Çalışmaları” veya Renpo deniliyordu. Oshima Takatou (大島 高任) Morioka bölgesindeki görev yapan bir samurayın oğluydu. 17 yaşında (1842 yılında), Hollandalılardan tıp eğitimi (Renpo - 蘭方医学, Edo döneminde Nagasaki’deki Hollandalıların verdiği Batılı tıp eğitimi) alan diğer iki Japon’un altında doktorluk eğitimi almaya başlamıştı. Aynı zamanda madencilik öğrendi. 10 yıl sonra Mito bölgesinin daimyosu Tokugawa Hitoaki tarafından Naka Minato fırınını inşa etmek için bölgeye davet edildi. İlk denemesi başarılıydı. Fırını inşa etmiş ve başarılı bir şekilde ilk top dökülmüştü. Modern anlamda bir fabrika değildi ama ilk adımlarıydı.

Belki de Oshima'nın tutkusu ve adanmışlığı olmasaydı, Japon demir çelik endüstrisinin gelişimi gecikecekti. Diğer ülkelerde olduğu gibi Japonya'da da sanayileşmenin başlangıcını ateşleyecek bireysel bir girişimciye ihtiyaç vardı.

Meiji Döneminden İkinci Dünya Savaşına

Meiji Restorasyonunu takiben Japonya, Kamaishi bölgesinde devlet yardımıyla demir çelik endüstrisin temellerini (birkaç geniş çaplı fırın kuruldu) attı. Diğer pek çok sektörde olduğu gibi demir ve çelikte de modern fabrika üretimine yönelik ilk girişimler, Meiji döneminde gerçekleşmiştir. Örneğin 1868 ve 1881 yılları arasında Meiji yönetimi, pamuk, ipek, madencilik, gemicilik, gemi inşaatı, mühendislik, çimento ve kimyasalların yanı sıra demir ve çelik de dahil olmak üzere çok çeşitli sanayi sektörlerinde işletmeler kurdu. Bu sektörlerdeki girişimler hiçbir zaman kârlı olmadı ama Meiji döneminin başlarındaki birçok devlet işletmesi, yeni üretim yöntemlerinin öğrenilmesine yardımcı oldu. Kamaishi fırını daha sonra satıldı.

1880'ler boyunca, Japonya’daki ekonomik dönüşüm tüm hızıyla devam ediyordu. Genişleyen pamuklu tekstil endüstrisi ve demiryolu inşaatı temelinde Japonya, dünyanın ekonomik güçlerinden biri ve emperyalist dünyanın bir parçası olmaya çalıştı. Kore konusunda Çin ile yaşanan gerilim arttıkça, özellikle ordu için kendi kendini destekleyen bir demir çelik endüstrisine duyulan ihtiyaç arttı. Bu nedenle hükûmet Asya'nın ilk tam entegre tesisini kurmaya karar verdi: devlete ait olan Yawata Tesisleri.

1891 yılında Japon hükûmeti, Yawate Tesisinin kurulması için Ulusal Diyet’e bir yasa tasarısı sundu. Bu yasa tasarısının arkasında demir ve çelik üretiminin, metalürji ve metal kullanan endüstriler ve askeri güç için kritik öneme sahip olduğu tartışılıyordu. Ek olarak, kamu girişiminin diğer birçok sektöre fayda sağlayacağı da ifade ediliyordu. Muhalefet, kamu finansmanı ve yerli hammaddelerin yeterliliği konusundaki endişelerini dile getirerek tasarıyı defalarca reddetti. Ama bu muhalefet fazla uzun sürmedi. İmparator Meiji, yasa tasarısına doğrudan müdahale etti ve Japonya’daki demir çelik endüstrisinin kurulumunu yönetecek bir komite kurdu. Komitede, 1894 yılında, o zamanlar özel sektöre ait olan Kamaishi işletmelerinde, Japon kokkömürünün ilk kez yüksek fırınlarda yakıt olarak kullanılmasını sağlayan yenilikçi bir kömür harmanlama tekniğini geliştiren metalurji mühendisi Kageyoshi Noro görev yapıyordu.

Noro, demir-çelik endüstrisi ile modern uygarlığın gelişimi arasındaki ilişkiye dair Japonya hükûmeti için bir rapor yazmıştı. Rapor şöyle başlıyordu:

Yawata Tesisleri kurulmaya başladığında misyonunda beklenmeyen bir değişiklik gerçekleşti. Tesis, o dönem ulusal güvenliği sağlamak için donanmanın istediği şeyleri üretmek için buna uygun bir cephaneliğe sahip olmalıydı. Ama Tarım ve Ticaret Bakanlığı, artan sivil talep nedeniyle Yawata tesislerinin üretimini demiryollarına kaydırdı. Cephanelik hiçbir zaman inşa edilmedi. Tesis 1901 yılında açıldı. Bunun sonucu olarak Donanma, özel sektörle anlaşmaya gitti. Donanma, teknik yardım ve yüksek fiyatlar ödemeyi göze alarak 2 şirketle yatırım anlaşması yaptı. Birincisi, Hokkaido Kömür Madeni Şirketi ve silah/çelik üretimi yapan Vickers Armstrong şirketi. Daha sonra bu şirketlerin yatırımlarını birleştirerek Nippon Steelworks şirketini kurdu. Nippon Steelworks’e ek olarak, Donanma Kobe Works şirketini, Donanma’nın özel üreticisi olarak sınıflandırıp 1909 yılında batmaktan kurtardı.2

Hükûmet Müdahalelerinin Başarısı

1913 yılına gelindiğinde ithalat, Japonya'nın pik demir tüketiminin yarısından fazlasını ve çelik tüketiminin üçte ikisini oluşturuyordu. Yawata fabrikası, Japonya'nın yerli pik demir ve çelik üretiminin yaklaşık dörtte üçünü üretiyordu ve çıktısının yarısı hükûmet demiryolu ve askeriye için kullanılıyordu. Başlangıçta Yawata'da mütevazı ölçekli bir tesis planlanmıştı, amaç sermaye yatırımını sınırlamak, hızlı üretime başlamak ve genişlemeyi Japonya'nın gerekli makineleri üretmeyi ve yabancı teknolojiyi yerel kaynaklara uyarlamayı öğrenene kadar ertelemekti; lâkin çalışmalar ilerledikçe Tarım ve Ticaret Bakanlığı baş mühendisini ve planlarını değiştirdi. Alman mühendisler tarafından tasarlanan Yawata Çelik Fabrikası, ithal edilen Alman ekipmanlarıyla büyük ölçekli bir tesiste 1901'de üretime başladı. Ardından yönetim ve işletme ile ilgili beklenmedik zorluklar yaşandı. Yawata, Japonya'nın en büyük işletmesiydi ve hükûmet işletmesi statüsü esneklik eksikliğini dayatıyordu. İşletme harcamaları, ulusal bütçenin bir parçası olarak Diet'in onayını gerektiriyordu. Ana hedef ticari kârlılıktı; lâkin aynı zamanda ithalat ikamesi ve askeri kendine yeterlilik sağlamalıydı, bu da geniş bir yelpazede özel ürünlerin ekonomik olmayan üretimini zorunlu kılıyordu.

Hammaddeler ve Maliyetler

Hammadde başlı başına bir sorundu. 20. yüzyılın başlarında, demir ve çelik üretimi hammede yoğun bir süreçti ve hammaddeler maliyetlerin büyük kısmını oluşturuyordu. Avrupa ve ABD endüstrileri, cevher ve kömür yatakları sayesinde büyümüştü ama Japonya gibi kaynak fakiri bir ülke daha önce hiç çelik üretimine girişmemişti. Yawata, kömür tüketiminin %50-60'ını sağlayabilecek Futase kömür madenlerin kurulumasını sağladı. Ancak, yerli demir cevheri sağlama planları gerçekleşmedi ve tesis çoğunlukla Çin ve Kore'den ithal edilen demir cevheri ve önemli miktarda pik demir ve kömürle sağlandı.

Yawata için planlanan sermaye maliyeti 10,56 milyon yen ve kapasitesi 90.000 ton ham çelikti; lâkin Yawata'nın çelik üretimi beklentilerin çok altında kaldı: 1901'de 1.700 ton, 1906'da 63.000 ton ve nihayet 1911'de 170.000 ton. 1909'da toplam sermaye maliyetleri 36,9 milyon yene ulaştı; 1910'da biriken işletme zararları 11,1 milyon yen idi. Ana sorunlar arasında koklaşma (coking facilities) tesislerinin başlangıçtaki eksikliği ve ithal edilen çelik üretim tekniklerini öğrenme ve bunları yerel hammadde tedarikine uyarlama süresi vardı.

Demir ve çelik üretiminin kamu tarafından görece kötü yönetilmesi, sektörün ilk gelişim aşamalarında sorunlar çıkmasına neden oldu. Yine de tüm zorluklarına rağmen Yawata, Japon iş dünyası yönetimi için bir model sağladı. Yawata'nın üst yönetimi, Tarım ve Ticaret Bakanlığı tarafından atanan bakanlardan, bürokratlardan ve teknokratlardan oluşuyordu. Yawata, kamu bürokratik deneyimlerinden yararlanarak iyi işleyen, çok fonksiyonlu bir departman organizasyonu sağladı.

Yawata, kamu yönetimi ve girişimcilik açısından nispeten yüksek bir kalite sundu. Yawata, endüstrinin teknolojik lideriydi. Burada çalışmaya başlayan mühendisler ve vasıflı işçiler, daha sonra özel çelik firmalarında önemli pozisyonlara geçtiler veya kendi girişimlerini başlattılar. Yawata'nın başarıları, diğer ilgili sektörlerde, yani madencilik, nakliye, çimento, tuğla ve makine imalatına talep ve eğitim teşviki gibi ek faydalar oluşturdu. Devlet desteği olmaksızın, 1913'te yerli demir ve çelik üretimi çok düşük olurdu.

Japonya, su taşımacılığına dayanarak nakliye masraflarını düşürdü ve nispeten henüz kullanılmamış Asya cevherlerini kullanabiliyordu. Örneğin, Japon hükûmeti, Çinli tedarikçi Han Yeh Ping'den demir cevheri satın almak için Japonya Sanayi Bankası'na büyük krediler vermesini gizlice emretti. Japonya'nın Kore'yi ilhak etmesinden sonra Yawata, Kore'nin demir cevheri madeninin kontrolünü de aldı. Japonya, hammaddele yaşadığı dezavantajını, Asya kaynaklarının düşük maliyet avantajını kullanarak aştı.

Yawata, I. Dünya Savaşı öncesi yıllarda oldukça kârlı hale geldi. Japonya'nın özel çelik üreticileri de başlangıçta zararda olmalarına rağmen, ucuz Hindistan pik demiri ithalatından faydalandılar. Demir üretiminde Japon üretim maliyetleri diğer gelişmiş ülkelere göre hala yüksekti; yine de 1907'den sonra maliyet farkı önemli ölçüde daraldı. Japonya, ulaşım maliyetleri ve 1911'den sonra %15'lik bir tarife ile korundu. Savaş zamanı patlamasında, Almanya ve İngiltere'den ithalat kapandı ve Yawata'nın kârı, birikmiş zararları ve kurulduğundan bu yana yapılan yatırımları karşılayacak kadar yüksek oldu.

Hükûmetin stratejik askeri endişelere dayanarak endüstriyi destekleme kararı, I. Dünya Savaşı'nın gelişiyle doğrulanmış oldu. Japon hükûmeti, modern askeri yetenekler geliştirme amacıyla sanayiye hedeflenmiş yatırımlar yaptı ve bu, demir ve çelik endüstrisinin hızla büyümesini sağladı. Bu müdahaleler, Japonya'nın ekonomik kalkınmasını hızlandıran ve önemli sosyal getiriler sağlayan bir "itiş" etkisi yarattı.

1. Dünya Savaşı ve Sonrasındaki Ekonomik Büyüme

Savaş dönemi (Birinci Dünya Savaşı) , fiyatların hızla artması, yüksek kârlar, büyük ölçekli yatırımlar, teknik ilerlemeler ve birçok küçük ölçekli özel firmanın yanı sıra birkaç büyük firmanın sektöre girmesiyle sonuçlandı. Sektöre yeni giriş yapan firmalar, uzmanlaşmaya katkı sağlayarak endüstri genelinde verimliliği arttırdı. Yawata, çelik üretim tesislerinin ölçeğini uluslararası standartlara uyacak şekilde artırdı ve özel firmalar daha kapsamlı iyileştirmeler yaptı, bu da Yawata'nın teknolojik üstünlüğünü daralttı. En önemli özel çelik işletmeleri, %50'den fazla hisse senedine sahip olan zaibatsu tarafından kontrol ediliyordu. Önde gelen zaibatsu, esasen kapitalist bir piyasa ortamında rekabet etti; lâkin siyasi bağlantıları ve finansal ve yönetsel kaynaklarıyla öne çıktı ve hükûmet tarafından başarıları için ekonomik ajanlar olarak çağrıldı.

1920'ler ve Ekonomik Baskılar

Savaş sırasında nominal ücretler hızla arttı. 1920'ler, iç ve dünya çapında durgunluk, yenin aşırı değerlenmesi, iç piyasadaki değerli maden rezervlerinin sürekli düşüşü ve Japonya'nın yanı sıra önde gelen yabancı hükûmetlerin altın standardına dönme çabaları nedeniyle deflasyonist baskılar getirdi. Yüksek ücretler ve aşırı değerlenmiş yen, demir ve çelik endüstrisinin maliyet rekabetçiliğini kaybetmesine neden oldu. Kömür madenciliği emek yoğun olduğundan, yüksek ücretler yerli kömürün maliyeti üzerinde özellikle büyük bir etki yaptı. Pik demir ithal eden çelik üreticileri, ucuz Hindistan malzemelerinden yeterince faydalandı ve düşük kârlar elde etmeye devam etti.

Hükûmetin Kurtarma Tedbirleri

Maliyet üstünden sağlanan rekabet üstünlüğünün kaybı nedeniyle endüstrinin kurtarılmaya ihtiyacı vardı. Hükûmet kurtarma tedbirleri arasında çelik üzerindeki tarife vergilerinin artırılması (1921 ve 1926) ve pik demir üretimine sübvansiyonlar (1926) yer aldı. Hükûmet ayrıca bankalara, ekonomideki büyük firmalara yeniden finansman sağlama talimatı verdi; Japonya Bankası, bankaları zararlardan koruyarak ve hükûmet, büyük miktarda iskonto yaparak bu süreci destekledi. Koruma, sübvansiyon ve borç yeniden yapılandırması, ithalat tehdidini azaltarak, nispeten verimli yerli firmalara maliyetleri azaltabildikçe artan koşullu kiralar sağladı. Koşullu kiralar, firma yatırımlarını finanse etmek için kullanabilecekleri öz kaynakları yeniledi. Entegre ve pik demir üreticileri yüksek riskle karşı karşıya olduğundan, kazanılan öz kaynaklar, banka kredilerindeki temsilcilik maliyetlerini de azaltarak önemli bir avantaj sağladı.

1926'da Yawata, yarı özel bir şirket haline getirildi ve bütçesi ulusal bütçeden çıkarıldı. 1924 yılına gelindiğinde, tüm pik demir ve entegre üreticiler Mitsubishi veya Mitsui zaibatsu tarafından veya Yawata tarafından satın alınmıştı. Hükûmet tedbirleri, birçok küçük, zayıf firmanın batmasına ve önde gelen firmaların oligopol olmasına neden oldu. Önde gelen firmalar, kazanılan kaynakları daha verimli hale gelmek için kullandılar. Özellikle pik demir operasyonlarında büyük ölçekli yüksek fırınlar, yardımcı ekipmanlar, hammadde ön işlemleri ve yan ürün gazlarının kullanımı gibi yatırımlar yapıldı.

1930'lar ve Altın Standardından Çıkış

1931'de Japonya altın standardını terk etti ve yenin değeri %40 düştü. Bu gelişmeden sonra, çelik maliyeti Almanya’dan ithalat edilen çeliğin maliyetinin altına düştü ve Japon çelik üreticileri oldukça kârlı hale geldi. Kârlar, sübvansiyonların 1934'e kadar devam etmesi, devam eden tarifeler ve 1933'ten sonra döviz kontrolleri ile desteklendi.

Endüstriyel Politika ve Askeri Gelişmeler

1920'ler ve 1930'larda, hükûmet, endüstriyi kontrol altına almak için yeni önlemler getirdi. Bu önlemler kartelleşmeyi teşvik etmekten zorunlu konsolidasyona kadar değişiyordu. 1925 yılında kurulan Ticaret ve Sanayi Bakanlığı, istenilen üretim kapasitesini hayata geçirmek için demir ve çelik kartelleşmesini teşvik etti. Ardından, pik demir ve çeşitli çelik ürün hatlarında karteller oluştu. Karteller, belirli ürünlerin belirli firmalarca daha fazla kullanılmasını sağladı. Ancak, fiyat sabitleme girişimleri 1930 Showa depresyonu ile başarısız oldu. 1934'teki yasalar, kamuya ait Yawata Çelik Şirketi ve beş diğer önde gelen şirketin birleşmesini zorunlu kıldı ve Japon Demir ve Çelik Şirketi kuruldu. Bu şirket, kurulduğunda Japonya'da üretilen pik demirin %97'sinden ve ham çeliğin %56'sından sorumluydu. 1937'nin sonlarına gelindiğinde, Japon demir ve çelik tüketimi ve üretimi askeri hükûmetin kontrolü altına girdi.

Basitçe, JZD Slušovice, sosyalist Çekoslovakya’da büyük ölçüde özerk bir şekilde faaliyet gösteren, ülke içinde başka bir ülkeye, politikacılar tarafından korunan, mafya ilişkileri olan garip bir kooperatifti. Ürettikleri sadece tarım ürünleri değildi, ilginç olan kısmı da bu. Ürettikleri şeyler arasında biyokimya ve süt ürünleri, modern böcek ilaçları, hidroponik olarak yetiştirilen sebzeler ve bilgisayar vardı?

Sosyalist Çekoslovakya'daki tuhaf ve eşi benzeri görülmemiş bir iş yerini inceleyeceğiz. Bu iş yerinin - bundan sonra kooperatif diyeyim - kökenleri 1948 yılına gidiyor. 1948 yılında Çekoslovakya Komünist Partisi yönetimi ele geçirerek Çekoslovak Sosyalist Cumhuriyeti'ni kurdu. Bundan sonra sosyalistler neredeyse 40 yıl boyunca Çekoslovakya’yı yönetecekti. Yönetim değişikliğinin ardından kabul edilen yeni kurallar, ülke içinde para kazanma faaliyetlerini kökünden değiştirdi. Finans ve ulaşım sistemleri gibi ekonominin çeşitli alanları kamulaştırıldı. Hükûmet, Sovyetlerde gördüğü çiftliklere taklit ederek devlete ait, devasa kolektif çiftlikleri yaratmak istiyordu. Bunun için gerekli yasayı 1949 yılında çıkarttı: Act on Unified Agricultural Cooperatives. Çekçe kısmının okunması biraz zor ama ikinci penceredeki “sample text” kısmı ne yapılmak istendiğini anlatıyor. Kolektif çiftliklerin kurulması üç aşamalı şekilde gerçekleştirildi: 1) Gönüllü olarak çiftliklerin birleştirilmesi, 2) Hükûmetin çiftlikleri satın alması ve 3) Zor kullanarak çiftlikleri kamulaştırma. Bunun sonucu olarak kolektifleştirilen çiftliklere Çekçede "Birleşik Tarım Kooperatifleri" veya JZD ("Jednotné zemědělské družstvo") adı veriliyordu. Bu kooperatiflerinin genel amacı Devlet Planının (State Plan, Bölüm 1, Madde 1) öngördüğü şeyleri yerine getirmekti, yani sosyalist kalkınma modeline uygun olarak iş yapmak.

Şu an bahsettiğimiz bu kooperatif - JZD Slušovice - 1952 yılında Slušovice köyünde kuruldu. Şu anda Çekya'da bulunan Slušovice, Prag'a yaklaşık 300 kilometre uzaklıkta ve Zlin kasabasının hemen dışındadır.

Slušovice, şu an yaklaşık 3000 kişinin yaşadığı küçük bir köy. Genel olarak küçük ve verimsiz bir yermiş zaten. Bu nedenle JZD Slušovice'nin küçük kollektif çiftliği hiçbir zaman yeterli mal üretmedi. Bölgenin toprağı da pek verimli değil. František Čuba gelmeden önce etkili bir yönetimi olmayan, başarısız bir kooperatifti. 1963 yılında František Čuba, henüz daha 27 yaşındayken, tarım kooperatifinin Başkanı oldu.

Čuba’nın hayat hikayesi ilginç. Çiftçi çocuğu olsa da imtiyazlı yetişmiş. 1936'da Slušovice’ya 2.5 km uzaklığında olan Březová köyünde bir çiftçinin oğlu olarak doğdu. Prag'daki Ziraat Üniversitesi'nden (güncel adıyla Czech University of Life Sciences Prague) mezun olduktan sonra Komünist Partiye katıldı ve Zlín kasabasında bulunan Çek Bilimsel, Teknik ve Yatırım Geliştirme Komisyonu'nda çalışmaya başladı. Aradaki hikayeyi tam olarak öğrenemedim ama Slušovice köyüne yakın bir yerde çalıştığı için (Zlín, önceki adı Gottwaldov), daha sonra bir şekilde Slušovice kooperatifinin başına geliyor siyasi bağlantılarını kullanarak. Bu noktadan sonra yazacağım çoğu şeyi aşağıdaki tezden aldım. Çeviri kullanarak ne olduğunu anlamaya çalıştım ve önemli şeylere tekrar tekrar baktım. Sayfa 14-29 arası bu kooperatifin tarihçesi (1963-1989). Sayfa 32-40 arası da işçilerin nasıl motive edildiğini anlatıyor. İndirmek bedava, ismini yazdığınızda sitesi önünüze geliyor.

JZD'nin 1962'deki satışları yaklaşık 1.3 milyon Çek korunası veya kronuydu. Čuba, bunu artırmak istiyordu. Bunu nasıl yapacaktı? JZD Slušovice’ın işçileri disiplinden yoksundu ve motivasyon eksikliği yaşıyordu. Kooperatif sistemin sınırları içindeki insanları motive etmenin yollarını bulması gerekiyordu. İşçileri disipline etmek ve motivasyon kazandır gerekti. Kendisinin önünde pek çok sorun vardı: Kooperatif yönetimi uzman olmayan kişilerle doluydu, makineleşme neredeyse hiç yoktu, üretim koşulları kötüydü... İşçiler, Zlín kentindeki Svit şirketinde çalışmak için köyü terk ediyorlardı çünkü Svit şirketinin maaşları JZD Slušovice’den oldukça fazlaydı. Birçok işçi kooperatifte gönülsüz olarak çalışıyordu ve performansları düşüktü.

EFSANENİN BAŞLANGICI

František Čuba el emeğine çok değer veriyordu (bunu aklınızda tutun) ve memleketi Březová'daki JZD'deki çalışma koşullarını öğrenmişti. Not ettiği bir şey vardı: Özellikle büyük işletmelerdeki birçok işçinin, yaptıkları işin kalitesinin işletmenin nihai çıktısı (yani ürünü) üzerinde çok az etkisi olduğu hissi nedeniyle pasif olma eğiliminde olduğunu düşünüyordu (Kooperatif daha 1970'lerin ilk yarısında, çalışanların yapılan işin nicelik ve niteliğine katılımını artırmaya çalışmıştır). İşçilerin öncelikle disipline ihtiyacı vardı. Derhal üç yeni kural getirdi:

1. İşyerinde içki içmek yasaklandı.

2. Kooperatifi terk eden kişiler kooperatife tekrar alınmayacaktı.

3. İşe geç kalanlar o gün ödeme alamayacaktı (ss. 14-15):

Bu kurallar çok fazla işçinin kooperatifi terk etmesine neden oldu. Makineleşme eksikliği, emek verimliliğindeki artışı engelledi. İşçi sayısının dolayı çeşitli üretim alanlarında sorun yaşandı.Čuba, kooepratifteki belirli işlerle bizzat kendisi ilgileniyordu.İşçilerin disipline edilmekten öte motive edilmesi gerektiğinin de farkındaydı. Pasif işçileri motive etmek için üç farklı mekanizma geliştirdi (ss. 33-39).

1. İşyerindeki müdürleri kötü işçileri azarlamak ve iyi işçileri övmekle görevlendirdi. Müdürlerin ofislerinin hemen işçilerinin yanında olmasını zorunlu kıldı. Kendisi de JZD Slušovice’in ilk yıllarında iş yerlerini sürekli ziyaret ediyordu. Kooperatif büyüdükten sonra bu işleri diğer çalışanlarına bıraktı.

2. Yapılan işlerin günlük değerlendirmesi yapılmaya başlandı ve departmanlar için planlar oluşturuldu. İşçilerin, bir iş bitirmek için geç kalmaları veya planlanandan fazla üretmeleri takip edilmeye başlandı. Uzun süreli üretken işçileri görünür hale getirmek için onur panosu hazırlandı ve bir önceki gün en iyi çalışan işçileri öven günlük hatırlatmalar hazırlandı.

3. Düşük performanslı çalışanlar düzenli olarak değiştirildi. Çalışanlara zorlu görevler verildi ve bu görevi tamamlayanlar terfi ettirildi, tökezleyenler ise daha düşük bir pozisyona indirildi. Bu kural, eğitim ve diğer faktörlerden bağımsız olarak her zaman ve her iş kolunda geçerliydi.

Hali hazırda çalışan pasif işçilerin motivasyonları yukarıdaki kurallar çerçevesinde iyileştirilirmişti. Kooperatifte yönetici olarak çalışmaya başlayacak olan işçilerin seçimindeki kriterler de güncelledi. Örneğin yönetici pozisyonlarında kooperatife katılacak işçilere 1) Departman başkanı tarafından görüşme ve değerlendirme yapıldı 2) Psikolojik değerlendirme – IQ, nitelik ve nicelik açısından performans kapasitesi, karakteristik özellikler ve motivasyon değerlendirmesi (Slušovice, psikolojik değerlendirme için test yapıldı ki başka kimse o dönemler bunu yapmıyor) 3. Kooperatif başkanı ile röportaj birebir mülakat zorunluluğu getirildi.

İşçileri motive eden en önemli şeylerden biri, gördüğüm kadarıyla, JZD Slušovice’un kurduğu Pensioners' Care Unit birimiydi. JZD'de 10 yıl çalışmış herkes emekli maaşı alıyordu, yani emekli olmak için yaş önemli değildi, sadece iş performansı (işe geç kaldığınızda o gün ödeme alamıyordunuz - çalışmamış varsayılıyordu) önemliydi. Emekli maaşı almanın yanında çeşitli haklar da vardı. Bu haklar arasında kooperatifin sağladığı ulaşımdan bedava yararlanma, kültür & spor etkinliklerine katılma, kooperatif mutfağından ucuza yemek yeme gibi haklar vardı.

Yukarıda bahsedilen bütün iyileştirmeler yapılırken, JZD Slušovice çok önemli bir fırsat yakaladı. JZD Slušovice’un sahip olduğu arazi sadece sığır yetiştirmek için elverişliydi. Zaten kooperatifin modern tarım makinelerine erişimi yoktu. Basitçe, kooperatifin çok fazla sığırı ama çok az patatesi vardı. Čuba, yakınlardaki dağlık bölgedeki bir başka kooperatifin tam tersi sorun yaşadığını fark etti, patatesleri var ama sığırları yok. Tarım Bakanlığından izin aldı ve iki kooperatif arasında bu ürünler üzerinden takasa başladı. Bu durum kooperatife karşılaştırmalı üstünlük sağladı 1966 yılında üretken olmayan departmanlar kapatıldı ve kooperatif daha çok sığır üretimine odaklandı. Kooperatif yıllar içinde makineleşti. JZD Slušovice, komşu JZD'lerle birleşme yoluyla genişledi. Kendi başına 392 hektar olan küçük bir kooperatifken 1989 yılında diğer 19 köyü kapsayan neredeyse 7000 hektara sahip bir kooperatif oldu. (Bu paragrafın tamamı, ss. 15-16).

Not: Tezde yazıldığı şekilde bu birleşmeler gönüllü gerçekleşmemiş. Devlet, JZD Slušovice’ın diğer JZD’lere göre daha başarılı olduğunu fark ettikçe birleşmeleri zorlamış. Bu da işçi disipliniyle ilgili zamanla sıkıntı çıkarmış ama toparlamışlar.

Dönemin sosyalist Çekoslovakya’sı “çiftçiler sadece çiftçilik yapar” sloganını benimsiyordu. Čuba, bu anlayış çerçevesinde açıkça yasaklanmış olmasına rağmen, JZD'yi basit tarım işlerinin ötesine geçirmeye karar verdi. Çekoslovakya pazarındaki boşlukları aradı ve bu ürünleri üretmek için projeler başlattı. JZD, uzmanları ve profesörleri, yeni alanlar ve üretimler hakkında konuşmak üzere davet ettikleri bir sürü toplantı ve araştırma komisyonu düzenledi. Bu toplantılar sonucu, pazarda görülen boşlukları dolduracak bir ürün üretilebileceğine karar verilirse, bunu yapmak için yeni bir departman kuruldu (s. 16)

Čuba, gerçekten yetenekli yöneticilerin sayıca az olduğu ve bu nedenle yeterli eğitimi olmayan bir kişinin bile lider pozisyonuna ulaşabileceğini düşünüyordu. Kendisi için doğuştan gelen beceriler önemliydi. Ayrıca, yönetim pozisyonlarına gelmek isteyen yüksek eğitimli kişilerin el işlerinde deneyim kazanmasını önemli buluyordu (s.33, aklınızda tutun dediğim yeri hatırlamışsınızdır). Yönetici vasfına sahip olan kişileri bulmak için birçok kişiyi, hatta Sosyalist partide kendisine muhalif olan kişileri dahi, yukarıdaki kriterler çerçevesinde kooperatife aldı. Kendisi için parti içindeki düşmanlığın önemi yoktu. Önemli olan tek şey kooperatifin kriterlerini sağlayan insanları bulmak ve onları göreve getirmekti. “Her şirketin var olan sistemle belli bir şekilde ilişki kurması, daha sonra kendi başına daha da gelişmesi gerekir. Sosyalist ya da kapitalist bir işletme yoktur. Sadece işletme vardır” diyordu Čuba, Robert Sedláček'in 1999 tarihli František Čuba: Slušovice Mucizesi belgeselinde…

Bahsettiğim gibi Çekoslovakya yasaları JZD'lerin tarım dışındaki ekonomik faaliyetlerle uğraşmasını belirli ölçülerde kısıtlıyordu. JZD Slušovice’nin başarılarını fark eden gazeteciler daha 1964 yılında Slušovice’yı haber yapmaya başlamıştı. JZD Slušovice’de çalışan kişilerin her gün on saate kadar çalıştıkları öğrenilince herkes şaşırdı (Sosyalist ülkelerde uzun çalışma saatleri sorunu). Čuba ve diğer JZD yetkilileri, çeşitli işler yapmalarını (tarımdan farklı) ve uzun saatler çalışmalarını haklı çıkarmak için sürekli olarak Slušovice toprağının verimsizliğine vurgu yaptı. Elbette, sadece bu bahane değildi kendilerini kurtaran, aynı zamanda politik dostları vardı. Čuba, Komünist Partsi üyesiydi ve Komünist partide önemli müttefikleri ve düşmanları vardı. En önemli müttefiki Başbakan Lubomír Štrougal idi ve en önemli düşmanı Çekoslovakya Komünist Partisi Birinci Sekreteri ve daha sonra Başkan olan Gustav Husak idi. Husak, Slušovice'ye büyük bir dikkatle takip ediyordu.

“Başkan G. Husák'ın tarım kooperatifimize ilgi gösterdiğine dair sık sık bilgi alıyorduk. Gazetelerin Slušovice'den bahsettiği yerleri işaretliyordu. Bir kez, Başbakan'dan (Lubomír Štrougal) özellikle çeşitli kalkınma programları için parayı nereden bulduğumuz ve bunların arkasında kimin olduğu konusunda bir açıklama talep etti. Hükûmetin, Slušovice'ye para vermediği yönündeki her açıklama kendisini rahatsız etti.”

Başka bir yerde Štrougal'ın etkisini doğrudan anlatıyor. “Örneğin, üst düzey politikacılardan biri, yeni inşa edilen dev sera kompleksini gezdikten sonra, ‘Bunu yapmak için size kim izin verdi?’ diye sordu. Slušovice çalışanları sessiz kalınca, hayal kırıklığına uğramış bir şekilde devam etti: 'Size Štrougal mı izin verdi? Yine kimse cevap vermedi. Bunun üstüne politikacı: 'Sanırım bu da yanınıza kâr kalacak” dedi.

Čuba’nın aynı zamanda Çekoslovak gizli polisi (StB) ile de güçlü bağları vardı; bu da JZD Slušovice'nin Batı ülkelerinden ithalat yapmasına olanak sağılıyordu. 1980'lerin sonunda zirveye ulaşan JZD Slušovice, biyokimya ve süt ürünleri, modern böcek ilaçları, hidroponik olarak yetiştirilen sebzeler, hatta bilgisayar üretip satıyordu.

Slušovice'nin kendi bankası da vardı.

Aynı zamanda, Batı’dan gelen ürünlerin de bulunduğu - örneğin Coca Cola/Pepsi - geniş çaplı yerel mağazaları vardı.

Kendi futbol takımlarına, hatta 6 adet uçağı olan Air Moravia adında sözleşmeli bir havayolu şirketine sahiplerdi.

Ek olarak, kooperatif düzenli olarak at yarışları düzenliyordu ve turistlerin ilgisini çekiyordu. Zamanla Slušovice'yi turistik bir cazibe merkezi haline getirdi. 1980'lerde Slušovice yerel ve yabancı medyada çok fazla ilgi görmeye başladı. Kooperatif, işçiler için gerekli sosyal konut, sağlık merkezi ve bir kooperatif mutfağı inşa etti. Daha 1970'lerde kooperatif kendini halka sadece ürünlerinin kalitesiyle değil, aynı zamanda sporla da tanıtmaya başlamıştı. Motor yarışları ve at yarışları düzenliyordu, daha sonra başka sektörler de eklendi (s. 17).

BİLGİSAYAR ÜRETİMİ

Čuba, 1970'lerin başından beri kullandıkları düşük performans gösteren Minsk 22 bilgisayarı yenilemek istiyordu. Bu amaçla Slovakya Bilimler Akademisi'ndeki bağlantılarını kullanarak birkaç programcıyı işe aldı ve ilk bilgisayarlarını ürettiler. İlk bilgisayarlar, süt üretimini izlemek ve diğer basit otomatik görevleri gerçekleştirmek için kullanıldı. Birçok kuruluş bu yeni bilgisayarı duydu ve satın almak için Slušovice'ye geldi. Čuba ve ekibi ilk başta Terminal Ağ Sistemi'nin kısaltması olan TNS'yi satma konusunda tereddüt etti; lâkin daha sonra geriye dönük olarak onu Ten Náš System veya "bizim sistemimiz" olarak yeniden adlandırdı. TNS bilgisayarları, Batı'da bulunan 8 bitlik bilgisayarların kopyalarıydı, doğal olarak Zilog Z80 işlemcisini kullanıyordu. TNS, biyoteknolojik süreçlerden hidroponik bitki üretimine kadar her şeyi kontrol eden ve Slušovice'i gerçek zamanlı süreç kontrolü alanında öncü yapan çok kullanıcılı ve çok görevli, gerçekten devrim niteliğinde bir bilgisayardı. Kooperatif 1974 yılında ülkede bilgisayarla donatılan ilk tarımsal işletme olmuştur ve bilgisayar kullanımı verimlilikte ve üretimin optimizasyonunda önemli bir iyileşmeye yol açmıştır. Kooperatifin kârı artmış ve bu sayede çalışanlarının yaşamlarına yatırım yapma imkânı bulmuştur.

TNS bilgisayarları, 1982 yılında ödül aldığı bir tarım fuarında gururla ülkede tanıtıldı. Bu bilgisayarlar daha sonra gençlerin eğitimi için okullara satıldı.

1980'lere gelindiğinde Batı ülkeleri, Motorola 68000 gibi güçlü çiplerle desteklenen 16 bitlik bilgisayarların üretimine başladı. Bu çipler comecon ülkelerin ürettiklerinden daha ileri seviyedeydi, bu nedenle JZD Slušovice, daha gelişmiş bu çipleri yurtdışından ithal etmek zorunda kalmıştı.

Her Şeyin Çöktüğü O Yıl

JZD Slušovice, František Čuba’nın liderliğinde 1989 yılına gelindiğinde satışlarında 7 milyar krona ulaşmış ve kârı 830 milyona yaklaşmıştı. Aynı yıl Kadife Devrim gerçekleşti. Komünist Partinin neredeyse 40 yıl süren yönetiminin sonuna geldi. Hızlı bir şekilde piyasa ekonomisine geçildi. Kapitalist yeni rejim kooperatife pek iyi davranmadı. Yeni başkan Vaclav Havel, Slušovice'yi Çek gıda endüstrisini kontrol eden ve varlığını her yerde hissettiren bir mafya olmakla suçladı. Čuba, 1990 yılında istifa etti.

“Bugün, Valašské Klobouky bölgesinin vadilerinde bir yerlerde, konsept olarak kooperatif çiftçiliğinin mevcut aşamasının çok ilerisinde olan; konseptinin modernliğini, refahını ve uygulanabilirliğini gösteren bir tarımsal işletmenin inşa edilmiş olmasından gurur duyuyorum.” (s. 20)

Daha sonra kooperatif üyeleri için özel banka hesapları oluşturma ve Çekoslovak Devlet Bankası düzenlemelerini ihlal etme suçuyla suçlandı; lâkin 2000 yılında bu suçlardan beraat etti. Kooperatifin varlıklarının çoğu yüzden fazla şirkete devredildi ve kooperatif iflasa sürüklendi. Ana organizasyon da ilginç bir şekilde kendi adlarındaki "JZD"yi koruyarak bir şirkete dönüştü. JZD Slušovice zamanının çok ilerisindeydi, rejim değişikliği birkaç yıl sonra gerçekleşseydi eğer daha da ileride olabilirdi

Čuba, emekli olduktan Çekya’da Senatör olarak görev yaptı. Görev süresi boyunca Çekya'nın en büyüklerinden biri olan Holesov'da bir sanayi bölgesinin kurulmasını onayladı.

2016 yılına doğru sağlık sorunları başladı. 2018 yılında görevinden istifa etti. 2019 yılında vefat etti. JZD Slušovice’den Asianometry videosuna kadar herhangi bir yerde bahsedildiğini duymadım. Duyduğumda da bulabildiğim kaynaklardan okudum ve Asianometry videosu ile birleştirdim. Yine de erişemediğim şeyler var. Aşağıdaki videoların tamamı Çekçe, hatta bir belgeseli dahi var. Herhangi bir altyazı olmadığı için çeviri kullanamıyorum ama ilk videoyu açarsanız bilgisayarları, Slušovice köyünü, eski iş yerini vb. şeyleri görebilirsiniz.

1) IQ ve Zekâ Nedir?

Zekâ: "Zeka, akıl yürütme, planlama, problem çözme, soyut düşünme, karmaşık fikirleri kavrama, hızlı öğrenme ve deneyimlerden öğrenme becerilerini içeren genel bir zihinsel yetenektir. Sadece kitaptan öğrenme, dar bir akademik beceri ya da test çözme becerisi değildir. Daha ziyade, çevremizi kavramaya yönelik daha geniş ve daha derin bir yeteneği yansıtır - 'kavramak', bir şeyleri 'anlamlandırmak' veya ne yapacağımızı 'bulmak'. Daha öz bir ifadeyle, zeka "hızlı ve doğru problem çözme" olarak tanımlanabilir.

Bu nedenle zekânın bazı çalışmalarda “general factor of intelligence/Genel Zekâ Faktörü” veya g factor/g faktör olarak yazıldığını görürsünüz. İstatistiksel bir olgu olarak genel zeka (g), farklı bilişsel test bataryalarından elde edilen evrensel bir bulgudur.

IQ, bir bireyin belirli bir IQ testi ile ölçülen genel zekâsının puanıdır. Normal dağılımda nerede kaldığını gösterir. Zekâyı ifade etmemizi sağlayan bir sayıdır sadece. Söz konusu testte elde edilen zekâyı yansıtır. IQ skorlarını anlamaya çalışırken yapılan en büyükhata, IQ testi puanlarının metre, litre veya gram vb. ölçü birimlerine benzer olduğunu varsaymaktır; lâkin IQ ölçümü böyle değil. Metre, litre ve gram gibi ölçümlerde bir şeyi sıfır olarak ölçmek, gerçekten sıfır anlamına gelir ve “100 birim” 50 birimin iki katıdır . IQ testi puanları aralıklı ölçekler kullanarak bir yapıyı (construct) ölçmeye çalışır ve yalnızca aynı yaştaki diğer insanlara göre anlam taşır. Ölçüm, diğer insanların da testi çözmesiyle anlam kazanır. Yüksek puan alan kişiler genellikle bilişsel yetenekleri ölçen diğer testlerde daha başarılı olurlar, ancak 130 IQ puan alan biri 100 IQ puanı alan birinden %30 daha zeki değildir. 130 puan, kişiyi nüfusun en yüksek %2’lik dilimine yerleştirirken, 100 puan ortalamaya koyar. IQ skorunun 100'den 103'e çıkması ile 133'ten 136'ya çıkması aynı şey değildir.

Bu ölçeğin üstüne biraz daha düşündüğünüzde, aslında, IQ skorları diğer insanların dağılımda nereye düştüğüne göre anlamlı. En düşük puanı alanlar zekâ geriliği yaşayan çocuklar ve bu çocuklar IQ testlerinin giriş sorularını yapabiliyorlar ama diğerlerinde zorlanıyor. Bu örneği daha iyi anlamak isterseniz TYT puanlarını ölçen sitelere girin. Matematik netinize 1 yazın ve farklı yıllara göre kaç puan aldığınıza bakın. Alınan puanlar, o sene sınava giren insanların dağılımına göre anlam kazanır. Puanlar farklı normlandığı için alınan puanda farklılık göreceksiniz.

Yukarıdaki örnekte rastgele netler girdim. Dikkatinizi ne çekiyor? Yıllara göre yapılan netler sizi dağılımda farklı bir yere koyuyor. IQ skorlarını da bir popülasyondaki dağılıma göre düşünmeniz gerekli, diğer insanlar da çözdükçe anlam kazanıyor.

2) Kalıtım Derecesi Nedir?

İnsanların bunu anlarken çok zorlandığını gördüm. Bu nedenle üzerinde durmak istiyorum.

Kalıtsallık/Heritability (istatistik özelinde kalıtım derecesi kelimesini daha doğru buluyorum), insanların genlerindeki (genotip) farklılıkların, özelliklerindeki farklılıkları (fenotip) ne kadar iyi açıkladığının bir ölçüsüdür. Özellikler arasında boy, göz rengi ve zekâ olabilir. Bunların yanı sıra şizofreni ve otizm spektrum bozukluğu gibi rahatsızlıkları da içerebilir. Bilimsel anlamda kalıtım derecesi, belirli bir özellikteki varyasyonun ne kadarının genetik varyasyona atfedilebileceğini açıklayan istatistiksel bir kavramdır (h² olarak gösterilir). Bir özelliğin kalıtsallığına ilişkin bir tahmin, bir çevrede yaşayan popülasyona özgüdür ve koşullar değiştikçe zaman içinde değişebilir.

Bu bilgiyi sindirelim ve basitleştirelim. Ben size zekâ %80 kalıtsaldır dediğim zaman sizin zekânızın %80’inin genetik özelliklerden, geri kalanının çevreden geldiğini söylemiyorum. Kalıtsallık bir popülasyon istatistiğidir. İnsanlar ARASI görülen farklılıkların ne kadarının genetik çeşitlilikten kaynaklandığını ölçmeye çalışır. Bu nedenle kalıtım skoru her zaman ölçümün yapıldığı popülasyona özeldir. Popülasyonların çevresi farklı olduğu için kalıtım skoru değişebilir. Bu noktayı hatırlayın çünkü bir sonraki başlığımız bu zekânın kalıtımı üzerine olacak. Haydi biraz daha derine inelim:

A. Kalıtım derecesi, bir özelliğin hangi oranının genler tarafından, hangi oranının çevre tarafından belirlendiğini göstermez. Dolayısıyla, 0.7'lik bir kalıtım derecesi, bir özelliğin %70 oranında genetik faktörlerden kaynaklandığı anlamına gelmez; bir popülasyondaki özellikteki farklılığın %70'inin insanlar arasındaki genetik farklılıklardan kaynaklandığı anlamına gelir.

B. Bir özelliğin kalıtsallığını bilmek, hangi genlerin veya çevresel etkilerin söz konusu olduğu veya bunların özelliği belirlemede ne kadar önemli olduğu hakkında bize kesin bilgiler vermez.

C. Kalıtsallık, irsi demek değildir. Örneğin, insanlar iki bacaklı canlılardır. İki bacaklı olmamız haricinde bir genotipimiz yoktur. Yani, genetik olarak tek bacaklı “insan” türü yoktur. İnsanlar arasında bacak sayısında gözle görülür bir dağılım oluşturacak şekilde farklılıklar görmeyiz, gördüğümüz fark genellikle bir kaza sonucu bacağını kaybetmiş insanlardır veya genetik bir sorundan dolayı bacağı olmayan kişilerdir. İnsanlar arasında bacak sayısında bir fark görülmediği için bacak sayısının “kalıtım derecesi” yoktur. Bacak sayımız genetik olarak belirlenmiştir. Ama boy öyle mi? Hayır. İnsanların boyları, göz renkleri, saç şekilleri ve renkleri birbirinden farklıdır. Bu farklılıklar “genetik” bir sorundan dolayı gerçekleşmiyor. 175cm olan bir erkekle 185cm olan erkek arasında boy seçilimini etkileyen genetik bir sorun yok. Tartışabileceğiniz tek şey “cücelik” olabilir çünkü farklı hastalıklarla & sorunlarla ilişkili.

D. Kalıtsallık, bir özelliği değiştirmenin ne kadar kolay veya zor olduğu hakkında BİZE kesin bir bilgi vermez. Örneğin, saç rengi yüksek kalıtım skoruna sahip bir özelliktir (siyah, sarı, kızıl) ancak boya ile değiştirilmesi çok kolaydır.

Kalıtsallık kavramını anladıktan sonra davranış genetiğinin yasalarına bakalım. Her davranış özelliği kalıtsaldır ve aynı ailede yetiştirilmenin etkisi genlerin etkisinden azdır. Üçüncüsü, basitçe, insanlar arasında görülen davranışların büyük çoğunluğu genler ve paylaşılan çevre (aile ortamı, büyüdüğünüz ev) ile değil paylaşılmayan çevre ile açıklanır (paylaşılmayan çevre = toplum, epigenetik, okul, arkadaşlar, diğer yetişkinler. Paylaşılmayan çevre aynı ailedeki kardeşleri birbirinden farklılaştırır. Eh, o zaman paylaşılan çevrenin de yakınlaştırdığını görebilirsiniz). Bu nedenle genel kural genlerin %40-%50, paylaşılan ve paylaşılmayan çevrenin %50-60 olduğudur (Değiştiğini göreceğiz). Bir şeyi daha düşünelim. Davranış genetiğinde ETKİ boyutu küçük olan birçok gen davranışlarda görülen farklılığı etkiler. Tek bir genin etkilediği şeyler çok nadirdir ve genelde hastalıklardır.

Şimdi daha tartışmalı şeylere değinelim. Bu noktadan sonrasını benim siyasi görüşlerimden bağımsız okuyun. Ben elimden geldiğince her tarafı sunarak anlatacağım; lâkin nereyi daha makul bulduğunuz size kalmış. Konumuz Amerikan Siyahları ve Amerikan Beyazları arasında görülen 15IQ puan farkı.

Arthur Jensen basit bir formül geliştirdi. h² (kalıtım) = Genler (0,80) + Aileler Arası Çevre (0,12) + Mikro Çevre (0,08). Dikkat edin, formül aileler arası çevreyi ölçmeye çalışıyor, yani bunu topluma ne kadar genelleyebileceğimizi gösteriyor. Formüle göre gruplar arası (between-group) farklılıkları açıklayan en önemli şey genler. Aileler arası (veya hadi gruplar arası diyelim) farklar sosyoekonomik statüyü, fakirliği, eğitim seviyesini vb. her şeyi kapsıyor. Mirko çevre ise ilk çocuk veya son çocuk olmayı, küçükken kafa travması geçirmeyi vb şeyleri kapsıyor (evde yaşadığınız her şey). Jensen, sosyoekonomik statünün gruplar arası IQ farklarını açıklayabileceğini düşündüğü için mikro çevreyi daha önemsiz kabul ediyordu ve şöyle dikkat çekiyordu: “Bireyler arasındaki IQ farklarının %12'sini açıklamak, çevre ile IQ arasında yaklaşık 0,33'lük bir korelasyon olduğunu gösterir”. Şimdi normal dağılıma geçelim. Açıklanan yüzdenin karekökü korelasyona eşittir, yani 0,12'nin karekökü = 0,34'tür. Eğer durum buysa, iki grup arasındaki çevresel farklılıklar ile açıklanan IQ büyüklüğü arasındaki oran yaklaşık 3'e 1 olurdu. Jensen, Siyah ve Beyaz arasındaki IQ farkını bir standart sapma olarak belirlemiştir. Dolayısıyla, aradaki farkın tamamını açıklamak için siyahların sahip olduğu ortalama çevrenin, beyazların sahip olduğu ortalama çevreden 3 standart sapma daha düşük olması gerekir. Siyahların yaşadığı çevrenin o kadar kötü olması gerekir ki, beyazların sadece %0,2'si bunun altında kalsın. Ya da tam tersi, ortalama beyaz ortamının o kadar iyi olması gerekir ki, siyahların sadece %0,2'si bunun üzerine çıkabilsin.

Bu argümana nasıl karşılık verebiliriz? En önemli karşı argüman kalıtım skorunun bir popülasyon istatistiği olduğudur. Beyaz (ırkı doğru kabul edersek) popülasyonun sahip olduğu kalıtım derecesini Siyahlarda eşit görüp buradan nasıl “gruplar arası” kalıtım skoru çıkartabiliyoruz? Bir hata var. Basitçe, incelediğimiz popülasyonun kendi içinde IQ (within-population) için görülen kalıtım derecesi, ırklar arasındaki (between-populations) ortalama IQ farklılıklarının tamamen veya kısmen genetik farklılıklardan kaynaklandığı anlamına gelmez çünkü kalıtım o belirli bir çevrede yaşayan popülasyonlar hakkında bize bilgi verir çünkü çevre değiştiğinde kalıtım skoru değişebilir. Ve Çevrenin popülasyonlar arası eşit olduğunu kanıtlamak ayrı bir zorluk…

Lewontin’in argümanı şöyle:

Genetik farklılıkların bir özellik (boy gibi) için tüm bireysel farklılıkları belirlediği iki popülasyon düşünelim. Boy özelliği için bu popülasyonda yaşayan bireyler/canlılar arası görülen bütün farklılıkların genetik olduğunu anlarız. Yine de, ilk grubun her üyesini eşit derecede etkileyen; lâkin ikinci grupta hiç bulunmayan zararlı bir çevresel faktör varsa, o zaman iki grup arasındaki ortalama özellik farkı tamamen çevresel olacaktır. Lewontin, boyu uzatan genler açısından birbirinden farklı olan bir miktar (2x) tohum hayal etmemizi ister. Tohumları rastgele iki torbaya dağıtın, her torba benzer ortalama kalitede genlere sahip tohumlarla dolacaktır. Bir torbadaki (x) tohumları her bitki için hem optimal hem de eşit olan bir toprağa (çevre) ekin. Bu, genlerin o popülasyon içindeki boy farklılıklarının tamamını belirleyeceği anlamına gelir. Sonuçta, toprak her bitki için hem optimal hem de eşitse çevre boyu nasıl etkileyebilir? Anlamlı bir fark yaratmayacak çünkü bütün tohumlar için eşittir. Diğer tohumları (x), çinko içermeyen optimal bir toprağa ekin. Bu popülasyonda bitkiler arasında göreceğimiz boy farklılıkların TAMAMINI genler belirleyecek; lâkin unutmayın bu çevrede çinko yok. Ancak, iki popülasyon arasındaki ortalama boy farkı tamamen çevreye (çinkonun varlığı ya da yokluğu) bağlı olacaktır. Çinkonun olduğu çevre/topraktaki bitkilerin ortalama boyu, bunu içermeyen toprak/çevrede yetişen bitkilerin ortalama boyundan yüksek olacak. Bu argümanı tekrar tekrar okuyun ve kendinize şunu sorun: Siyahların çevresinde var olan ve Beyazların çevresinde var olmayan *faktör/faktörler* neler olabilir? Aynı faktörleri, Türkiye’de yaşayan Kürtler-Türkler-Araplar vb. etnisiteler arasında düşünebiliyor musunuz? Peki global seviyede? Bu argümanın da karşı argümanı var ama bu yazı çok uzar… Uzmanından okuyun.

3 - Wilson Etkisi

Kalıtım derecesini ve tartışmalarını öğrendikten sonra bilmemiz gereken en önemli etki Wilson etkisi. Wilson Etkisi üstüne çok uzun konuşacağım bir şey değil; lâkin gerçekten önemli bir etki. Kalıtım skorunun etkisi yaşla birlikte artıyor. Çocukların zekâ skorları ölçüldüğünde zekâ skorları arasındaki farklı açıklamada çevrenin etkisi çok daha yüksek. Yani çocuklar arasında zekâda görülen farkları çevreyle açıklamamız daha kolay. Yaşımız ilerledikçe çevre etkileri azalmaya başlıyor (hem paylaşılan hem paylaşılmayan çevre) ve genetiğin etkisi artmaya başlıyor. Alanda çalışan kişilere göre artan kalıtım skorunun nedeni, insanın gelişimi sırasında beyin yapısı ve işlevinde meydana gelen değişiklikler göz önüne alındığında makul görünen ve inovasyon olarak adlandırılan bir süreç olan yeni genetik etkilerin devreye girmesi olabilir.

4) Scarr-Rowe Hipotezi

İkinci başlığımızla ilişkili olarak en tartışmalı konulardan birine geldik. Scarr-Rowe hipotezi: Çocukluk döneminde düşük sosyoekonomik statüdeki çevrelerde büyüyen kişiler arasında zekânın kalıtsallığının düşük olduğunu iddia eden bir hipotez. Zekânın kalıtım skoru sosyoekonomik statünün düşük olduğu çevrelerde yetişen çocuklarda daha az. Çevre, zekâ üzerinde daha etkili. Bu hipotezin biraz Amerika için yazıldığını anlayabilirsiniz çünkü Beyaz popülasyonu için kalıtım skorunun daha yüksek olduğunu, Siyah popülasyon için de kalıtım skorunun daha düşük olduğunu tartışıyor. Peki destekleniyor mu? HEM EVET HEM HAYIR. Bu noktada tartışmaları okumak size kalmış ve bunu nasıl kurgulayacağınızı size bırakıyorum. En azından hipotezi bilmeniz yeterli. Bu hipotezi Türkiye bağlamında da düşünebilirsiniz.

Scarr’ın ilk çalışması. Destekleyen bir çalışma daha var. Yakın zamanda destekleyen bir başka çalışma ve bir Alman çalışması var. Bu Birleşik Krallık çalışması tam tersini buluyor, yani daha fakir insanlar arasında kalıtım skoru daha yüksek. Florida’daki ikizlerde bu hipotez desteklenmiyor. Texas-Colorado ikiz çalışmalarında desteklenmiyor. Sahra Altı İkiz çalışmaları desteklemiyor.

Buradan ne çıkarmamız gerekiyor? Açıkçası bilmiyorum. Scarr-Rowe hipotezi sezgisel olarak aklıma yatan ve doğru bulduğum bir hipotez. Tartışmalı ve iyi hazırlanmış çalışmaların farklı sonuçlar bulması hipoteze güvenle ilgili sorun yaratıyor.

5) IQ, modern toplumdaki başarıyla doğru orantılı (çünkü modern toplum IQ'yu seçen özelliklere daha uygun)

IQ skoru modern toplumdaki başarıyla doğru orantılı. Örneğin, mükemmel olmasa da IQ skoru, duygusal zekâ veya Big Five daha iyi şekilde iş performansını tahmin eder.

Bu noktada insanların kullandığı karşı argümanı doğru buluyorum. Örneğin, Sentinelese halkını düşünün. Bu halk, Hint Okyanusundaki küçük bir adada yaşayan, dünyanın en izole kabilesi. Bu insanların bizim değer verdiğimiz nicel akıl yürütme, sözcük bilgisi, bizim kabul ettiğimiz genel kültür vb. şeylere aynı derecede değer verdiğini düşünmüyorum. Ama sorun şu, insanların önemli bir kısmı bu kabilenin insanları kadar izole yaşamıyor. Ve bizim zekâ olarak kabul ettiğimiz şey çoğu ülkede kabul edilmiş durumda, buna uygun testleri ve ülkelere uygun normları hazırlanıyor. Örneğin çocuklar için hazırlanmış Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC) testi, Japonlar, Koreliler, İtalyanlar, Endonezyalılar, İsveçliler ve diğer gruplar tarafından kendilerine uygun şekilde çevrilmiş ve normlanmış şekilde bulunuyor.

Örneğin, Japanese Kaufman Assessment Battery for Children testi Japon çocukların zekâlarını ölçmek için var. Aşağıdaki çalışmada çocukların zekâlarını ölçerken aynı zamanda Japoncadaki Kana okumasını da ölçmüşler çünkü İngilizceden farklı olarak Kanaların (Hiragana/Katakana) okunuşları ve sesleri tamamen aynı. Bunu erken yaşta öğrenmek daha sonra Japonca kelimelerin doğru okunması için önemli. Ve bu, sayısal akıl yürütme, tümevarım, basit tepki süresi vb. modern toplumlarda gördüğümüz şeye ek bir ölçüm sadece.

Dahası, zekâ çalışmalarını yürüten araştırmacılar arasında zekânın en azından nelerden oluştuğuna dair bir uzlaşı var. Örneğin, bu çalışmada Batı ülkelerinde zekâ çalışmalarıyla uğraşan kişiler ile Arap ülkelerinde zekâ çalışmalarıyla uğraşan kişilerin zekâdan ne anladıklarını karşılaştırmışlar. Her iki grup da zekâyı oluşturan (akışkan, kristalize, hafıza, işleme, görsel ve en sonunda g) şeyler üzerinde gerçek anlamda bir fark görmüyorlar. Toplumsal olarak verdiğimiz değerler arasında büyük ölçüde farklar yok. IQ puanı, kendi toplumunuzda nerde kaldığınızı gösteriyor ve değer verdiğimiz şeyleri ölçüyor.

6) Bir toplumda Yüksek Zekâlı Olmak İyidir…

Bilişsel yetenekler (IQ skoru); eğitim, kazanç, doğurganlık, sağlık ve ölüm dahil olmak üzere hayatta önemli şeylerin çok iyi bir yordayıcısıdır.

Daha yüksek IQ, kardiyovasküler hastalıklar, solunum yolu hastalıkları, çoğu kanser türü, cinayet, intihar ve kaza dahil olmak üzere çoğu nedenden kaynaklanan daha düşük ölüm riski ile ilişkilidir. İyi örneklemli çalışmalarda, daha yüksek IQ, çoğu akıl hastalığına karşı koruyucudur. Daha düşük zekâlı insanlar suçlu popülasyonlarında aşırı temsil edilirler. Eğitime katılımları, incelenen popülasyon içindeki eğitime katılımdan daha azdır.

Zeki çocuklar (literatürde gifted children) yaşıtlarına göre daha az anksiyete sahibidir ve daha az mükemmeliyetçilerdir. Daha depresif değillerdir, yaşadıkları duygusal sorunlar diğer çocuklarla aynıdır; hayat kaliteleri yaşıtlarına göre biraz daha iyidir (hem fiziksel hem zihinsel anlamda); düşünüldüğü gibi sosyal ilişkilerde – nörogelişimsel sorunlar yaşamadıkları sürece – sorun yaşamıyorlar, aslında çok küçük bir azınlığı sosyal ilişkilerde zorlanıyor. Ahlaki gelişimlerinde bir sorun yok, bu konularda çok farklı değiller. Liderlik becerileri hakkında çıkarım yapmak zor, yine de yaşıtlarından çok farklı değiller.

Yetişkinlikte de kişilik ve zekâ arasında, zeki çocuklarda görüldüğü gibi belirli korelasyonlar var. Zeka, anksiyete ve sinirli olma haliyle negatif ilişkili. Zeki insanlar daha uyumlu kişiler değiller ama kişiler arası ilişkilere biraz daha duyarlılar ve daha şefkatliler. Daha çalışkanlar, daha düzenli, daha güvenilir ve daha bağımsız fikirliler. Daha zeki insanlar daha dışadönük değildir; lâkin daha aktif insanlar. Genelde yeni şeylere daha açık kişilerdir. İstisnalar arasında çeşitlilik arayışı, duygusal açıklık var. Zeka aynı zamanda hem alfa hem de beta faktörleriyle ilişkiliydi. Alfa, istikrar/sosyalleşmedir ve sosyal olarak iyi işlev görmenin bir ölçümüdür. Beta ise esnekliktir ve bilgi edinme eğilimini gösterir.

Bunların iyi bir özetini okumak isterseniz başlangıç olarak Russell T. Warne tarafından yazılan In the Know: Debunking 35 Myths about Human Intelligence kitabını öneririm.

7) Bütün eleştirilere rağmen iyi bir ölçüm

Daha genel olarak, IQ testleri psikoloji alanındaki güvenilir ölçümlerden biridir ve daha önemlisi iyi replike eden bir ölçüm olarak Psikoloji biliminin başarılarından biridir.

8) Zekâ artırılabilir mi?

Kısa cevabı hayır. Uzun cevabı evet ama nereden baktığınıza bağlı.

Açıklayayım. Genel bilişsel yetenek veya zekâ veya g için geliştirilmiş bilişsel eğitimler var; lâkin bu bilişsel eğitimler eğitim bittikten sonra kayboluyor. Bilişsel eğitimden aldığınız becerileri genel zekânıza “aktarmanız” zor. Zaten bir soru var. Bilişsel eğitimlerden ne kadar fayda sağladığınız dahi zekânız tarafından filtreleniyor olabilir. Bu konuda iki çalışma okuyabilirsiniz.

Şimdi, eğer formal eğitimler istediğimiz şeyi sağlamıyorsa başka nelere bakabiliriz? Daha iyi iyileştirmelere! Örneğin ağır metal zehirlenmesi. Güney Kore'de hamile olan kadınlardan (gebeliğin ikinci üç aylık döneminde) kan alıp kanlarındaki Kurşun, Cıva, Kadmiyum ve Manganez oranlarına bakmışlar. Bu sürede kadınların başka bir sağlık sorunu olmadığına dikkat etmişler. Doğum olduktan sonra çocuklara IQ testi yapmışlar. İki farklı kohorta bakıldığı için 4 ve 6 yaşında iki grup çocuk var. Koreli çocuklar için geliştirilen KEDI-WISC (Kore Wechsler Intelligence) testini çocuklara yapmışlar. Hamilelik döneminde annesinin kanında bu metallerin karışımının yoğun olduğu çocukların IQ skorları daha düşük çıkmış. Neredeyse 5 puan fark yaratabiliyor.

Vietnam örneğinde parazit yükü yüksek olan çocukların IQ skorlarının düşük olduğu görülmüş. Çocuklara parazit dökücü verilmiş ve IQ skorlarına daha sonra tekrar bakılmış. Gerçek anlamda iyileşme var.

İyot eksikliğinin beyin gelişimini etkilediği biliniyor. İyot eksikliği yaşamak doğrudan bilişsel sorunlarla ilişkili.

9) Zekâ Alanındaki Sonuçlar, Diğer Alanlardakiler kadar Yanlı mı?

Bir alanın kalitesini anlamak için bakabileceğimiz çok fazla kriter var. Bunlardan biri yayın yanlılığı yani bir deneyin veya araştırma çalışmasının sonucunun, o deneyin ve araştırmanın yayınlamasını etkilediği durumlarda ortaya çıkan bir sorundur.. Yalnızca önemli bir bulgu gösteren sonuçların yayınlanması, bulguların dengesini olumlu sonuçlar lehine bozar. Diğeri güçle ilgili. Zekâ alanındaki “istatistiksel güç” durumuna baktığımızda karşımıza birkaç şey çıkıyor. Temelde, bu alandaki birçok çalışmayı inceledikten sonra, değişkenler arasındaki ilişkinin ortalama olarak yaklaşık r = .26 olduğu bulunmuş. Çoğu çalışmada ortanca 60 katılımcı var. Çalışmaların ne kadar güçlü olduğunu tahmin etmek için "güçlerini" hesaplamaya çalışmışlar, yani gerçek bir etkiyi bulma olasılıklarını hesaplamışlar. Sonuç olarak, küçük bir etkiyi tespit etmede ortanca gücün %11,9 olduğunu, orta büyüklükte bir etkiyi tespit etmede %54,5 olduğunu ve büyük bir etkiyi tespit etmede ise %93,9 olduğunu bulmuşlar. Özetle, büyük etkileri bulmakta daha başarılı olurken, küçük etkileri bulmak daha zor.

Diğer alanlarla karşılaştırıldığında, zekâ araştırmalarındaki potansiyel sorunlar görece daha az sorunlu görünüyor. İlk olarak, zeka araştırmalarında ortanca güç, nörobilimde (%8-31; Button vd., 2013), psikolojide (%12 ile %44 arasında; Stanley vd., 2018, Szucs ve Ioannidis, 2017), davranışsal ekoloji ve hayvan araştırmalarında (%13-16 küçük bir etki için ve %40-47 orta büyüklükte bir etki için; Jennions ve Moller, 2003), ekonomide (%18; Ioannidis vd., 2017) ve sosyal-kişilik araştırmalarında (r = 0.20 için %50; Fraley ve Vazire, 2014) tahmin edilen ortanca güçten daha yüksek görünüyor.

Japon devletinin 'düşük doğurganlık sorunu' (shoushika mondai - 少子化問題) olduğunu fark etmesinin üzerinden 30 yıl geçti. Bu farkındalığı kazanmaları, genellikle 1990 yazında Japon hükûmetinin ülkenin bir önceki yıla ait toplam doğurganlık oranının (TRF) 1.57'ye düştüğünü bildirmesiyle başlar; bu oran batıl inançların etkisiyle 1966'da kaydedilen 1.58'lik rekor seviyenin de altındadır. 1966 yılında Japonya'daki çiftler, Çin burcunun damgasını taşıyacak ve çekici olmayan “eşler” olarak damgalanacak ateş atı (fire horse burcu, 丙午 (ひのえうま) kızlarını doğurmaktan istemiyorlardı, o yıl çocuk doğurmaktan kaçınmışlardı.

1990'da yeni rekor düşüklük için böyle bir 1966 yılındakine benzer bir açıklama yoktu. Japonya'nın doğurganlık oranı 1970'lerin ortalarından beri istikrarlı bir şekilde düşmekteydi ve 2000'lerin ortalarına kadar neredeyse her yıl yeni rekor düşüklükler kaydetmeye devam edecekti.

Japonya'nın doğurganlık oranı sorunu olduğunun farkına varıldığı 1990 yılından bu yana, bunun nedeni ve bu konuda ne yapılması gerektiği hakkında tartışmalar sosyal yorumcuları, sosyal bilimcileri, hükûmet yetkililerini ve Japon kamuoyunu giderek artan derecede meşgul etmiştir. Bu konudaki kamuoyu tartışmaları nasıl gerçekleşmiştir? Veriler nelerdir? Örneğin, Japon politika yapıcılar düşük doğum oranının nedenini belirlediler mi? Bir politika tedavisi buldular mı? Ve doğurganlığı artırmak için kamu politikalarını değiştirme çabaları başarıya ulaştı mı?

Doğurganlığın azalması konusunda ne yapılması gerektiğine ilişkin son 15 yıllık tartışmaların ilk 15 yıldan farklı olmasının bir nedeni, son yıllarda politika yapıcıların politika değişikliğinin hedefleri konusunda daha keskin konuşmalarıdır. İlk 15 yıllık dönemde yetkililer doğurganlık oranlarını artırmanın kendi hedefleri arasında olduğunu kabul etmekte tereddüt ediyorlardı. 1999 tarihli Sağlık ve Refah Beyaz Kitabı'nın alt başlığı 'çocuk doğurmanın ve yetiştirmenin yeniden bir "hayal" olduğu bir toplum yaratmak' idi. Amaç, tüm çiftlerin istedikleri kadar çocuk sahibi olmalarını sağlamaktı (MHW 1999). Buna karşın, Başbakan Abe Shinzo'nun kabinesi 2 Haziran 2016 tarihinde Japon TRF’sini 2025 yılına kadar 1.80'e yükseltme planını kabul ettiğinde bunu oldukça açık şekilde halkla paylaştılar.

Tartışmaların İlk On Yılı

Doğurganlık oranındaki düşüşün bir 'sorun' olarak tanımlanmasından sonraki ilk yıllarda Japon feministler bu söyleme itiraz ederek tepki gösterdiler. Doğurganlığa odaklanmanın, hükûmetin doğum kontrolüne erişimi kısıtladığı ve Japonya'nın 'büyük güç' olarak kalması için yeterli sayıda asker ve işçiye sahip olmasını sağlamak amacıyla kadınları 'ileri gitmeye ve çoğalmaya' (umeyo fuyaseyo) teşvik ettiği savaş yılları öncesinde ve sırasında görülen türden doğum yanlısı müdahaleleri yeniden canlandırma riski taşımasından endişe ediyorlardı. Ueno Chizuko gibi önde gelen feministler, evlenmemeyi ve çocuk sahibi olmamayı tercih eden kadınların sayısındaki artışı bir ilerleme işareti olarak görüyordu (Ueno 1998). Kadınlar artık kendi yaşam tercihlerini yapmakta özgürdü ve feministler bunun bir 'sorun' olarak görülmek yerine kutlanması gerektiğini düşünüyordu.

Demografi uzmanları bile Japonya'nın bir doğurganlık sorunu olduğu görüşüne katılmakta isteksizdi. Ulusal nüfus projeksiyonlarının her biri 1992 ve 1997 yıllarında TFR (Topalm Doğum Oranı için kısaltacağım)'deki düşüşü çiftlerin evliliği ve çocuk doğurmayı ertelemesinin geçici bir sonucu olarak ele alıyordu. TFR'nin tekrar 1.8'e (1992 projeksiyonunda) veya 1.6'ya (1997'de) yükselmesi bekleniyordu. Bu noktada Toplam Doğurganlık Hızı (TRF) istatistiği üzerine konuşmamız gerekli. TFR biraz yapay bir istatistiktir. Belirli bir yılda her yaş için yaşa özel doğurganlık oranlarını (1989'da 21 yaşında olan kadınların doğurduğu çocuk sayısı, 1989'da 22 yaşında olan kadınların doğurduğu çocuk sayısı, vb.) toplayarak, tek bir kadının tüm yaşamı boyunca her yaş grubundaki kadınların o yıl yaptığı gibi davranması halinde doğuracağı toplam çocuk sayısını verir. Kadınların daha geç yaşlarda aile kurduğu dönemlerde, bu kadınların hepsi annelerinin sahip olduğu 2,1 çocuğa sahip olsa bile TFR düşer. Kadınlar aile kurmayı geciktirirken düşen TFR oranı, gecikme sona erdiğinde ve ertelenen çocuklara sahip olmaya başladıklarında hemen geri döner.

Bu noktada yeniden canlanma tahminlerini yapan nüfus bilimcileri bazı şeyleri yanlış anladıkları için suçlanmamalıdır. Onlar eldeki verilerle sınırlandırılmış sosyal bilimcilerdi ve veriler Japon çiftlerin daha geç evlendiğini gösteriyordu.

Ayrıca anket yaptıkları bekar kadınlar da evlenmeyi ve ikiden fazla çocuk sahibi olmayı planladıklarını söylüyordu. Ulusal Nüfus ve Sosyal Güvenlik Araştırmaları Enstitüsü'nde (NIPSSR) çalışan ve yasa gereği mümkün olan en iyi ve veriye dayalı nüfus projeksiyonlarını geliştirmekle yükümlü olan uzmanlar, bu rakamları modellerine dahil etmiş ve çiftlerin daha geç evlenip çocuk sahibi olmasıyla doğurganlık oranlarının uzun vadede 1,8 veya 1,6'ya yükseleceği sonucuna varmışlardı. Gelecekteki doğurganlık oranları nüfus projeksiyonlarında çok önemli bir değişken olduğundan, bu uzmanlar aynı zamanda Japonya'nın yaşlanmasının ve nüfus düşüşünün mütevazı olacağını ve hükûmetin sosyal güvenlik sisteminde yapacağı bazı makul değişikliklerle, kullandığın kadar öde üzerinden çalışan emeklilik ve sağlık sistemlerini ayakta tutabileceğini tahmin etmişti. Bu tür demografik 'bilgi' yani - TFR'deki düşüşün, çiftlerin aile kurmayı ertelemeleri nedeniyle “geçici bir etki” olduğunu ve nüfus yaşlanmasının ılımlı olacağı bilgisi - 1990'ların on yılı boyunca doğurganlığın azalmasına ilişkin ilk endişelerin bir kısmının yatışmasına yardımcı olmuştur.

Tartışmaların “Demografi Uzmanları Japonya'nın Doğurganlık Sorunu Olduğunu Doğruladı” Aşamasına Geçişi (2002)

1997 nüfus projeksiyonu yayınlandığında, Japonya'nın TFR'si 1.39 idi. Beş yıl sonra, 2002 projeksiyonu yayınlandığında, doğurganlık oranı önemli ölçüde düşmemiş ve 1.32 olarak kayıtlara geçmiştir. Fakat sorunun algılanma şekli bu beş yıllık süre içinde oldukça dramatik bir şekilde değişmiştir. Sosyal bilim analizindeki değişiklikler - yeni veriler, bunları analiz etmenin farklı yolları ve bu yeni bilgiyi çerçevelemenin farklı yolları - bu dönemde tartışmanın değişmesine yardımcı olmuştur. Bir kez daha, NIPSSR'deki demografi uzmanları ve Sağlık, Çalışma ve Refah Bakanlığı'ndaki (MHLW) bürokratlar bu değişimin gerçekleşmesinde önemli bir rol oynamıştır. Bir sonraki nüfus projeksiyonunun yayınlandığı 2002 yılına gelindiğinde, NIPSSR tarafından istihdam edilen Japonya'nın önde gelen uzmanları 2000 nüfus sayımından elde edilen yeni verilere erişebilmiştir. Daha önceki anketlerde sadece evliliği ertelediklerini ve evlenip iki çocuk sahibi olmayı planladıklarını söyleyen daha genç kuşaktaki kadınların daha da yüksek oranlarda evlenmeden ve çocuk sahibi olmadan yaşadıklarını gördüler…!

1997 projeksiyonları, 1961-1965 jenerasyonunda yer alan ve 30'lu yaşlarının başında (o tarihte) %19,7'si evlenmemiş olan kadınların, 30'lu yaşlarının sonuna kadar bu oranı %12,5'e düşürecek seviyede, yeterli oranlarda evleneceği ve en az bir çocuk sahibi olacağı beklentisine dayanmaktaydı. 2000 yılında yapılan nüfus sayımı, evlenmemiş olanların gerçek oranının %13,8'de kaldığını ortaya koymuştur. 1966-1970 jenerasyonunun  nerede olacağına dair tahminleri de gerçek sayının altında kalmıştır. Otuzlu yaşlarının başında evlenmemiş kadınların gerçek oranı, 1997'deki 25,5'lik tahminlerine kıyasla %26,6'dır. Japonya'da evlilik dışı doğum oranının son derece düşük olduğu düşünüldüğünde, birçok kadının beklenenden daha geç evlendiği ya da hiç evlenmediği yönündeki bu kanıt, birçok kadının hiç çocuk sahibi olmayacağı ve geç evlenen diğer kadınların da sadece bir çocuk sahibi olacağı anlamına geliyordu. NIPSSR, en son verilere dayanıp ileriye dönük tahminlerde bulunarak, doğurganlık yıllarının sonuna kadar hiç evlenmemiş olanların oranının yakında zamanda bu jenerasyonun %20 ila %30'una oluşturacağını ve bunların çoğunun hiç çocuk sahibi olmayacağını tahmin ediyordu.

Demografi uzmanlarının ara dönemde topladığı bir diğer veri ise evli kadınlar arasında çocuk doğurma alışkanlıklarıyla ilgilidir. NIPSSR her beş yılda bir evli kadınlara kaç çocuk sahibi olduklarını ve kaç çocuk sahibi olmayı planladıklarını sormaktadır. 2002'de yayınlanan anket sonuçları (NIPSSR 2002) her iki konuda da oldukça endişe vericiydi. 1997'de yapılan bir önceki ankete kadar, 10-14 yıllık evli kadınların sahip oldukları ve sahip olmayı planladıkları çocuk sayısı oldukça tutarlıydı. Çok azının hiç çocuğu yoktu; yaklaşık %10'unun bir çocuğu vardı ve en büyük oranın (yaklaşık %55) iki çocuğu vardı. 2002 araştırması, evliliğin üzerinden yıllar geçtikten sonra tek çocuk sahibi olanların sayısında keskin bir artış göstererek %16'ya yükselmiştir. Üç ya da daha fazla çocuk sahibi olanların sayısı ve planlanan toplam çocuk sayısı azalmıştır. Verilerdeki bu değişimler, NIPSSR'nin gelecekte doğurganlığın sadece beş yıl önce tahmin ettiğinden çok daha az toparlanacağını öngörmesine neden olmuştur. Doğurganlığın 1,6'ya yükselmesi yerine, 2002 yılında yayınlanan orta değişkenli projeksiyonda TFR'nin 1,39'da sabitleneceği öngörülmüştür. Japonların beklenenden daha uzun yaşadığı düşünüldüğünde, bu verilere dayanan gelecek nüfus modelleri, Japonya'nın çok daha sert bir nüfus düşüşü ile karşı karşıya kalacağını ve ülkenin 65 yaş üstü nüfus içindeki payının %35'in üzerine çıkacağını öngörmüştür (2002'de %19'du).

Bu araştırmanın yayınlanmasından bu yana NIPSSR, en yenisi 2017'de olmak üzere üç nüfus projeksiyonu daha yayınlamıştır. Bu tahminler daha da yüksek yaşlanma oranları öngörmektedir (en son tahmin 65 yaş üstü nüfusun %41'e kadar çıkabileceğini söylemektedir), lâkin ayarlamalar esas olarak uzun ömürlülüğe ilişkin revize edilmiş tahminlerden kaynaklanmıştır. 2002'de yayınlanan doğurganlık tahmini, doğurganlık düşüşünün 'dibini' oldukça doğru bir şekilde tahmin etmiştir ve en son tahminler, doğurganlığın 1.39'da istikrar kazanacağı yönündeki 2002 tahmininden önemli ölçüde farklılaşmamaktadır (2012 tahmini 1.35'lik istikrarlı bir oran öngörürken, 2017 tahmini 1.44'lük bir oran beklemektedir). Profesyonel demografi uzmanları Japonya'nın bir doğurganlık sorunu olduğu teşhisini doğrulaması 1990'daki 1.57 şokundan sonra on yıldan fazla zaman almıştır. En son elde edilen verilerin dikkatli analizi ve modelleme araçlarının kullanımı ile sosyal demografi bilimi 2000'li yılların başında uzun vadeli eğilimleri ve oldukça doğru bir şekilde teşhis etmiştir.

Yazının devamı haftaya.

KAYNAKÇA

Ueno, Chizuko. 1998. ‘The Declining Birthrate: Whose Problem?’. Review of Population and Social Policy 7: 103–128.

Ministry of Health and Welfare. 1999. Kōsei Hakusho: Shōshi Shakai o Kangaeru—Kodomo o Umisodateru koto ni ‘Yume’ o Moteru Shakai o (White Paper on Health and Welfare: Considering a Society with Declining Fertility—Creating a Society in which Child-Bearing and -Rearing is a “Dream” Again). Tokyo: MHW.

Ministry of Health, Labour, and Welfare. 2000. Shōshika Taisaku Kankei Shiryōshu (Documents Concerning the Policy Response to Declining Fertility). Tokyo: MHLW.

Tobita, Eiko. 2016. ‘Exploring the Feasibility of “Japan’s Plan for Dynamic Engagement of All Citizens”—With a Particular Focus on Responses to Structural Change’. JRI Research Journal. pp. 16–36. Available at https://www.jri.co.jp/ english/periodical/jrirj/2016/.

Hiroshima Kiyoshi (廣嶋清志) (2000). 近年の合計出生率低下の要因分解: 夫婦出生率は寄与していないか?. 人口学研究, 26, 1-20.

Iwasawa Miho (岩澤美帆) (2002). 近年の期間 TFR 変動における結婚行動および夫婦の出生行動の変化の寄与について (特集: 全国将来人口推計に関連した研究 (その 1)). 人口問題研究, 58(3), 15-44.

Iwasawa Miho (岩澤美帆). (2008). 初婚・離婚の動向と出生率への影響. 人口問題研究, 64(4), 19-34.

Son zamanlarda sosyal medyada (X) paylaştığımız makalelerin (Deleuze ve Ben) “nedenselliklerinin” tam anlaşılmadığını düşünüyorum. Türkiye’deki sosyal bilimlerde de nedensellik eğitiminin zayıf olduğunu bir sosyal bilimci (U. İlişkiler) olarak biliyorum. Bunları düşünerek bu iki yazıyı yazmaya karar verdim. Belki de üçe çıkartabilirim, şimdilik bilmiyorum. Yine de gelin bir giriş yapalım!

Sosyal bilimlerdeki modellerde iki değişkenden bahsederiz: bağımsız değişken ve bağımlı değişken. Bağımsız değişken, açıklayıcı değişkendir. Bağımsız değişkenin bağımlı değişken (açıkladığımız şey) üzerinde etkisi olduğunu varsayarız. Örneğin, suç ve gelir. Modelimiz gelirin suça neden olduğunu söylüyorsa bağımlı değişkenimiz suç (açıklanan değişken) ve bağımsız değişkenimiz gelir (açıklayan değişkendir). Peki bu ikisi arasındaki ilişki her zaman varsaydığımız şekilde mi gerçekleşir? Gelirin, gerçekten suça neden olduğunu mu düşünüyoruz? Yoksa ikisi arasında korelasyon olduğunu mu? Korelasyon, değişkenler arasında istatistiksel bir ilişki olduğu anlamına gelir; nedensellik, bağımsız değişkendeki bir birim değişikliğin bağımlı değişkende bir değişikliğe neden olması anlamına gelir.

Örnek: Gelirin suça neden olduğunu varsayıyoruz, ceteris paribus. Geliri iki gruba böldük: yüksek gelir ve düşük gelir. Eğer varsayımımız doğruysa geliri artırıp yüksek gelire yükselttiğimizde suçun düşmesini bekleriz. Bağımsız değişkende yarattığımız değişikliğin bağımlı değişkende anlamlı bir değişiklik yaratmasını bekleriz. Yine de gerçek hayat bu kadar basit değildir…

Sosyal bilimlerdeki bir araştırmanın amacı tipik olarak sonuçları açıklamak, trendleri veya olayları gözlemlemektir; lâkin sosyal dünya ve insanlar oldukça karmaşıktır. Bu nedenle sosyal bilimciler tarafından araştırılan olguların çoğu, birkaç bağımsız değişkene sahiptir. Hayal edelim.

Çocuğunuz 4. sınıfa gidiyor ve okulunuzda 6 tane 4.sınıf var (4-A, 4-B, 4-C, 4-D, 4-E, 4-F). 4. sınıfa giden çocukların matematik dersinden aldığı notları bir sütuna, matematik ödevlerini yapmak için harcadıkları vakti diğer sütuna yazdınız (Rastgele yazdım, 4. sınıf öğrencileri tabii ki hep 50 alacak değil)

Hipotez 1: Matematik ödevlerini yapmak için harcanan saat artıkça, alınan not artıyor.

Bu da gayet iyi görünüyor sanki? Harcanan saat artıkça alınan notlar gerçekten yükselmiş. Kızınızın odasına gidiyorsunuz ve diyorsunuz ki “Kızım bak, matematik ödevlerine daha çok vakit ayırırsan notun yükselir.” Kızınız da size hemen itiraz ediyor “Baba, peki ya ebeveynler? Bazı çocukların ebeveynleri daha eğitimli ve o çocukların matematik notları daha yüksek! Hatta bazı çocukların anne-babaları boşanmış, onların notları daha düşük!”. Gayet makul bir itiraz, demek ki tek bir değişken her şeyi açıklayabilecek durumda değil. Bir başka faktör olan aileyi de ölçümünüze katmanız gerektiğini düşünüyorsunuz. Çocuğunuzun ilk söylediği şey değil ama ikinci söylediği şey aklınıza takıldı: boşanmış ailelerin çocukları. Masanıza tekrar oturdunuz, bilgiyardan exceli açtınız, listeyi önünüze getirdiniz ve boşanmış ailelerin çocuklarına baktınız. Kızınız haklı görünüyor, anne-babası boşanmış çocukların matematik notları diğer çocuklardan ortalamada daha düşük. Bunun neden olabildiğiyle ilgili düşünmeye başladınız:

Hipotez 2: Boşanmış ailelerin çocukları daha istikrarsız bir evde yaşıyor, kendilerini çok uzun süre etkileyecek duygusal sorunlar yaşıyorlar.

Hipotez 3: Boşanmış anne-baba çocuğuna daha az vakit ayırıyor, çocuklarının eğitimine önem vermiyor.

Bu sebeplerin gerçek hayatta karşlığı var, aklınıza ve sezgilerinize yatıyor. Yine de, en azından nedensellik* konuşurken, yukarıda yaptığınız çıkarımlar tamamen yanlış oluyor çünkü bu nedenselliği cross-sectional (enlemesine) bir veri seti üzerine yaptınız. Enlemesine veri belirli bir zamansal noktada* (veriyi sınav sonuçları açıklandıktan sonraki gün topladınız diyelim) sadece bir kere toplanılan veridir. Yaptığınız çıkarımın neden hatalı olduğunu sadece 30 saniye düşünmenizi istiyorum.

Düşünmeniz bittiyse devam edelim. Siz hâlihazırda aileleri boşanmış çocukların skorlarının ortalamada düşük olduğunu gördünüz; hatta bu düşüklük matematik ödevlerine ayırdıkları vakti sabit tuttuğunuzda da görünen bir şeydi. Ölçmediğiniz şey ne? Bu çocukların aileleri boşanmadan önceki matematik notları. Eğer boşanmanın çocukların ders notlarında etki ettiğini göstermek istiyorsanız, bu çocukların matematik notlarını, aileleri boşanmadan önce ve boşanmadan sonra, toplamamız gerekiyor. Bir şekilde elinize çocukların aileleri boşanmadan önceki matematik notları geçti. Elinizde yaklaşık 3 yılı kapsayan veriler var. Bir şey dikkatinizi çekti: bu çocukların notları aileleri boşanmadan önce de zaten ortalamadan daha düşükmüş. Varsayımlarınız yalanlandı. Tersini de bulabilirdiniz, elbette. Çocukların matematik notları aileleri boşanmadan önce ortalamaya yakın/ortalamanın üstündeyken, boşandıktan sonra çok hızlı bir şekilde düşmüş. Sosyal bilimlerde bu verilere boylamsal veri diyoruz. Boylamsal veriler veya panel veriler, her bir varlığın (çocukların) iki veya daha fazla (örneğin çocukların matematik notlarının yazılı olduğu karneler, her yıl elinize 1 kere geçiyor ve 3 yılın karnesine sahipsiniz) zaman diliminde gözlemlendiği birden fazla varlık için verilerdir.

Panel veriler yukarıda bahsettiğim örnekten dolayı nedenselliğin kurulmasında çok önemlidir. Birincisi, zaman önceliğine dikkat etmeliyiz. Nedensellik zamanda geriye doğru işlemez, dolayısıyla zaman içinde bir değişkenin diğerinden önce gerçekleştiğini/oluştuğunu tespit edebilirsek nedenselliği kurmamız kolaylaşır. Boylamsal verilere araştırmada bu kadar değer verilmesinin bir nedeni de budur; sonuçlarımız (matematik notları) nedenlerimizden (alınan notlar) sonra ölçüldüğünde, sebep-sonuç çıkarımı (yani burada bir nedensellik olduğunu söylerken) yapmamız kolaylaşır. Yine de enlemsel verilerle bile mantıksal zaman önceliğini belirlemek çoğu zaman mümkündür. Nasıl mı? Örneğin “cinsiyet” değişkenini düşünelim.

Hipotez 4: “Erkekler, ortalamada, kız öğrencilerden matematik konusunda daha başarılıdır”.

Hemen hemen herkes için biyolojik cinsiyet, döllenmeden itibaren sabittir. Böylece, Cinsiyet ne zaman ölçülürse ölçülsün, onu mantıksal olarak döllenmeden sonraki değişkenlerin önüne koyarak nedenselliği gerçekten iyi bir şekilde tartışabiliriz. 2016 yılındaki Matematik notlarınızın 2016 yılındaki “cinsiyetinizi” belirlediğinizi düşünüyorsanız, bir IQ testi yaptırmanızı öneririm.

İkincisi, ilgili araştırma hakkında yetkin bir anlayışa sahip olmalısınız. Önceki araştırmalar doğru nedensel çıkarımları göstermiş olabilir. Öyle olmasa bile - diğer araştırmacıların da aynı çıkarımları yapmak zorunda kaldığını bulsanız bile - önceki araştırmalar, B'nin A'yı etkilemesi yerine A'nın B'yi etkilediği gayet iyi şekilde size gösterebilir. Üçüncüsü de mantıktır. A'nın B'yi nasıl etkileyebileceğini hayal edin ve sonra B'nin A'yı nasıl etkileyebileceğini hayal edin. Düşündüğünüz olguya aşinaysanız, onları dikkatli bir şekilde gözlemlediyseniz, nedenini kolayca hayal edebilirsiniz. O halde bu mantıksal alıştırma, çoğu zaman nedenselliğin bir yönünün diğerine göre çok daha makul olduğunu ortaya koyacaktır.

Nedensellik ve Zorlukları

Panel verinizi çıkarttınız. Verinizde bazı şablonlar buldunuz ve artık nedensellik sorusunu derinlemesine inceleyebilirsiniz. Spoiler: Nedensellik kurmak çok ciddi bir iddiadır ve sosyal bilimlerde nadiren başarılabilir.

Nedensel çıkarımdan bahsettiğimizde X'in (bağımsız/açıklayıcı değişkenimiz) Y'ye (bağımlı/sonuç değişkenimiz/açıklanan değişken) neden olduğunu söylüyoruz. Başka bir deyişle bu, X olmazsa Y'nin de olmayacağı anlamına gelir. Buna karşı olgusal denir: bağımsız değişkenimizin varlığı veya yokluğu dışında her şeyin tamamen aynı kaldığı bir senaryo. Basit bir örnekle açıklayalım:

Aspirin almanın baş ağrımı hafifletip hafifletmeyeceğini bilmek istiyorum. Aspirini (bağımsız değişken) alıp baş ağrımın (bağımlı değişken) geçip geçmediğine bakabilirim. Ama zamanda geriye gidip baş ağrısının yine de geçip geçmeyeceğini görmek için aspirin alamam. Bir dahaki sefere başım ağrıdığında bunun tersini (hap almamayı) test edebilirim, ancak bu iki durumu asla karşılaştıramayacağım çünkü her şey değişti: aldığım uyku miktarı, o gün yediğim şeyler, yaptığım aktiviteler ve ilk baş ağrısının olduğu günün tam olarak aynı senaryosunu yansıtacak şekilde kontrol edemediğim onlarca ayrıntı var. Bu aynı zamanda diğer her şeyi eşit tutma ikilemi ("ceteris paribus") olarak da bilinir ve nedensel çıkarımın temel sorunudur.

Karşı olguyu hayata geçirerek nedensel bir iddiayı test etmeye asla erişemeyeceğimiz için, neden-sonuç ilişkilerini düşünmek - hem teoriler üretmek hem de onları test etmek - çok karmaşık bir konudur. Nedensellik hakkında düşünme sürecinde aklımızda tutmamız gereken birkaç şey var.

Medya tüketimi ve partizanlık örneğini ele alalım. Diyelim ki A Haber izlemenin, izleyicilerin Cumhur İttifakı adaylarına daha yüksek oranda oy vermesine neden olduğunu öne sürüyorsunuz. Sorun burada başlıyor.

1. Öncelikle X (A Haber izlemek) ve Y (Cumhur İttifakına oy vermek) arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını belirlememiz gerekiyor. Bunu yapmanın, basit tanımlayıcı istatistiklerden regresyon gibi daha karmaşık yöntemlere kadar birçok yolu var. Örneğin insanlara hem izleme alışkanlıklarını hem de seçim tercihlerini soran bir anket yapabilirsiniz. Diyelim ki A Haber izleyicilerinin gerçekten de Cumhur İttifakı’ndan olan adaylara daha yüksek oranda oy verdiğini gördünüz. Not: Kullandığımız (anket), X ve Y'nin ilişkili olup olmadığını söylemenize olanak tanır, ancak bu, X'in Y'nin nedeni olduğu anlamına gelmez, yalnızca bunların bir şekilde ilişkili olduğu anlamına gelir. Aslında yaygın olarak kullandığımız birçok araçta durum böyledir.

   

2. İkinci olarak bu ilişkinin yönünün ne olduğunu iyi düşünmemiz gerekiyor. X, Y'ye "neden oluyor" mu, yoksa tam tersi mi? İkinci seçenek ters nedensellik olarak bilinir ve hem teorinizi geliştirirken hem de verilerinizi test ederken dikkate alınması gerekir. Belki Cumhur seçmenleri A Haber’den daha çok hoşlanıyorlar çünkü kanal diğer kanallara göre İttifakları hakkında daha olumlu haberler sunuyor.

   

3. Üçüncüsü, değişkenleri karşılaştırarak ele almamız gerekiyor. Karıştırıcı değişken, X ve Y arasında gözlemlenen dağıtan - yani karıştıran - bir değişkendir (Z). Ancak bu değişkeni gözlemlemediğimiz için sonuçlarımızı yanlış yorumlayabiliriz. Örneğin, bir Z değişkeni hem X'i hem de Y'yi etkileyebilir. Ancak biz sadece X'i gözlemliyoruz, dolayısıyla Z'nin bu ilişkide oynadığı rolün evrenine katmıyoruz. Bu, nedensel bir arıza hatalı bir şekilde tanımlamalarımıza veya ilgili arızanın hatalı bir şekilde şişirmemize yol açabilir

Bu durumda, daha fazla A HABER izleyenler Cumhur İttifakını daha çok destekleyenler, daha az izleyenler daha düşük destek gösteriyor: değişkenler birlikte hareket ediyor. Ancak az önce de belirttiğimiz gibi bu hareket üçüncü bir faktörden (YAŞ) kaynaklanıyor olabilir. Bu faktörü dikkate aldığımızda izlenme ve oy arasındaki ilişki ortadan kalkabilir.

İhmal (Omitted) edilen değişkenlere ve daha genel anlamda kafa karıştırıcı değişkenlere (a spurious variable) dikkat etmezsek, tüm değişkenleri dikkate almadığımız için nedensel bir ilişki olduğunu iddia edebiliriz. Pratikte bu zor bir iştir. Özellikle sonucumuzu etkileyebilecek her bir değişkenin ölçümlerine sahip olmadığımızda, yalnızca bir değişkeni izole etmek zordur. Aslında bazı durumlarda olası tüm karıştırıcı değişkenleri düşünemiyoruz bile…

Nedensellik ile uğraşırken akılda tutulması gereken bir diğer unsur nedensel mekanizmaya (causal mechanism) atıfta bulunmaktadır. X'i Y'ye bağlayan makul bir mekanizma düşünebilir miyiz? Neden daha fazla A HABER izlemek insanların Cumhur Adaylarına oy vermesine neden olsun ki? Belki kanal insanların adaylar hakkındaki bilgisini arttırabilir veya açıkça partiyi destekleyen belirli bakış açılarını teşvik edebilir. Her durumda, iki değişkenin neden ilişkili olduğuna dair bir fikre sahip olmak, nedensel ilişkinin var olduğuna dair bize daha fazla güven verir.

-Peki panel veri burada nasıl işimize yarardı? Örneğin, 1000 kişinin 30 yıl boyunca hangi haber kanallarını izlediğini ve hangi partilere (ideolojik yakınlıklarını temel alarak) oy attığını gözlemeyebilirsiniz. İzledikleri kanallar yıllar içinde (yaşla birlikte) değiştiği halde oy vermelerinin değişmediğini/değiştiğini görmeniz bu ilişkinin yanlış veya doğru olduğunu doğrudan size gösterebilir. Peki cross-sectional veri neden işimize yaramaz? 20 ve 50 yaşlarında olan iki grubun hangi kanalları izleyip hangi partiye oy verdiğini ölçtünüz. Bu veri nedensellik çıkarımı yapmakta sizi zorlayacak çünkü 50 yaşındaki grubun genç yaşlarında hangi kanalları izlediğini veya partiye oy attığını bilmiyorsunuz.-

Bu soruları yanıtlarsak neden-sonuç ilişkisini tespit etme şansımız olabilir. Bazı yöntemler bu sorunları çözmede diğerlerinden daha iyidir. Nedensel çıkarım niceliksel yöntemlerle sınırlı değildir. Nedensel ilişki, Süreç Takibi (process-tracing) ve Karşı Olgular gibi nitel yöntemlerle de ortaya çıkarılabilir. Bu araçlar, örneğin tarihi belgeleri inceleyerek ve röportajlar yaparak belirli vakaların derinlemesine analizine dayanır.

Nicel yöntemler arasında nedensel çıkarıma ulaşmaya çalışan iki tür yöntem vardır: deneysel çalışmalar (observational) ve gözlemsel (experimental) çalışmalar. Deneysel çalışmalar nedensel çıkarım için en güçlü araçtır. Neden? Randomizasyondan dolayı. Deneyleri bu kadar güçlü kılan temel özellik, tedaviyi (bağımsız değişkenimizi) birimlerimize rastgele atayabilmemizdir. Görünüşte basit olan bu eylem sayesinde yukarıda bahsedilen sorunların çoğunun üstesinden gelebiliyoruz. Nedensel çıkarımın temel sorununun, karşı olgusallığı hiçbir zaman test edemememiz olduğunu hatırlayın; Bağımsız değişkenimizin manipülasyonu dışında her şeyi eşit tutmanın bir yolu yoktur. Bununla birlikte, randomizasyon yoluyla tedavi ve kontrol grubu genelinde ortalama olarak diğer tüm koşulları eşit hale getirebiliriz. Tedaviyi birimlere rastgele atayarak, tedavi ile kontrol arasındaki tek farkın tedavinin varlığı/yokluğu olduğunu söyleyebiliriz. Bu, bu iki grubun gözlemleyemediğimiz değişkenler açısından bile benzer olduğu ve dolayısıyla kafa karıştırıcı bir değişken sorunuyla karşılaşma olasılığımızın daha düşük olduğu anlamına gelir.

Deneyler nedensel çıkarım için tercih edilen araç olmasına rağmen, kaynak eksikliği, etik sorunlar ya da araştırma konumuz göz önüne alındığında ulaşılamaz olmaları nedeniyle her zaman kullanıma uygun olmayabilirler. Deneyler ayrıca bireylerle uğraşırken en yaygın olanıdır. Ülkeler arası karşılaştırmalarda deney yapmak neredeyse imkansızdır (Siyaset Bilimi & U. İlişkiler).

Örneğin: Ülkelerin savaşlardan nasıl etkilendiğini anlamak için ülkelerde rastegele savaş çıkartamıyoruz. Savaşta olan veya savaşmış ülkeleri gözlemleyip bir çıkarım yapabiliyoruz.

Çoğu zaman, doğası gereği gözlemsel olan verileri almamız ve az ya da çok karmaşık istatistiksel prosedürler kullanarak bir deneye yaklaşmaya çalışmamız gerekir. Gözlemsel terimini kullanmamızın nedeni, tedaviyi (bağımsız değişkenleri) manipüle etmediğimiz gerçeğinden kaynaklanmaktadır; bunun yerine yalnızca toplanan verileri gözlemliyoruz. Bu yöntemler Farktaki Fark, Regresyon Süreksizliği, Eşleştirme ve Araçsal Değişkenleri içerir. Bunları daha sonra açıklayacağımdır.

Tarihsel olarak birçok bilim insanı basit regresyonlar kullanarak nedensel iddialarda bulunmuştur. Regresyonlarla "diğer her şey eşit" yaklaşımına yaklaşma şeklimiz, olası kafa karıştırıcı değişkenleri kontrol etmektir. Regresyon analizlerinde, kafa karıştırıcı değişkenleri kontrol ettiğimizde geriye sadece sebep-sonuç ilişkisinin kaldığını varsayıyoruz. Ancak daha önce de belirtildiği gibi ilgili tüm değişkenleri kontrol etmek neredeyse imkansızdır. Bu ve diğer nedenler, bazı bilim adamlarının gözlemsel verilerle nedensel iddialarda bulunmanın imkansız olduğuna inanmalarının nedenidir. Aslında, regresyon analizlerinizden nedensel ilişkiler çıkarırken çok dikkatli olmalısınız. Yine de, regresyon analizleri verilerdeki ilgili ilişkileri ve eğilimleri tanımlamak için çok yararlı bir araçtır.

Siyasi partiler, yönetme-yönetilme mekanizmalarına eklenen yeni bir teknolojidir (yapıdır, kültürdür). Günümüzde birçok ülkenin, partilerle sınırlı deneyimi vardır ve bu ülkelerin sadece birkaçında partiler açık ve demokratik bir ortamda rekabet ederler. Siyasi partilerin ortaya çıkışı, on yedinci yüzyılda Avrupa'da toprak devletinin gelişimine bağlı olarak gerçekleşmiştir. Bu öncüler, İngiltere'nin parlamento deneyiminde ortaya çıktı, ancak ilk gerçek siyasi partiler Amerika Birleşik Devletleri'nde görüldü. Modern devlet kendi içerisinde karmaşık ve kapsamlı yapılanmaya gittikçe, yönetişimi sağlamak için örgütsel mekanizmalar tasarlandı. En önemki mekanizmalardan biri, vatandaşları hükûmet kurumlarıyla, özellikle yasama organlarıyla birleştirmeyi amaçlayan siyasi partilerdi. Siyasi partiler, on sekizinci ve on dokuzuncu yüzyıllarda gelişen siyasi mobilizasyonun bir sonucudur; siyasi süreçler sadece elitlerin kontrolünde değildir, aynı zamanda halk katılımıyla ilerleyen süreçlerdir. Halkın yönetim mekanizmalarına katılımının genişlemesi, kaçınılmaz olarak oy kullanmayı içeriyordu. ABD'deki Jackson döneminde, siyasi partiler seçmenler ile yönetim kurumları arasındaki ilişkiyi kuracak/sağlayacak şekilde tam anlamıyla gelişmeye ve büyümeye başlamıştır. Avrupa ve Kuzey Amerika dışındaki çoğu ülke için siyasi partilerin oluşumu yenidir.

Japonya’daki Siyasi Partileri

Japonya'da siyasi partiler, 1868'de Meiji Restorasyonun gerçekleşmesiyle birlikte, Japon siyasi hayatının çok hızlı bir şekilde değiştiği dönemde ortaya çıktı. 1874 yılında Özgürlük ve Halk Hakları Hareketi (Jiyu minken undo), bir anayasa ve seçilmiş bir meclis talebinde bulundu. Bunu Aikokusha olarak kurulan Vatansever Birlik (Aikokusha) izledi, bu parti 1881'de Jiyūtō'ya dönüştü, 1900'de Seiyūkai adını aldı ve ardından İkinci Dünya Savaşı'ndan sonra tekrar Liberal Parti adını aldı. 1882'de Anayasa Reform Partisi (Rikken kaishinto) ve Anayasa İmparatorluk Partisi (Rikken teiseito) kuruldu. Başka bir parti, 1927'den sonra Minseitou olarak bilinen Anayasal Halk Partisi, savaş sonrası Shinpotou olarak yeniden canlandı, ancak kısa süre sonra adını Demokrat Parti (Minshutō) olarak değiştirdi.

Japon siyasi partilerinin karakteri, diğer ülkelerde olduğu gibi, siyaset yaptıkları çevre tarafından şekillenir. Bu çevre, sosyal değerler ve mitler, gelenek/görenekler ve bu çevrede yaşayan insanların kimlikleridir. Başka bir faktör ise resmi siyasi yapıdır; bu, parlamento/hükümet kabinesi şeklinde görülen hükûmet biçimidir. Parlamento modelinde yasama ve yürütme organları birleştirilir (meclis ve hükûmet); başbakan ve kabine, yasama organı ve bürokrasi için liderlik sağlar. Üçüncü bir faktör, insanların yasama organına seçilmesi için kullanılan sistem türüdür. Bu tür sistemler birçok çeşide sahiptir; dar bölgelerden, seçimin yalnızca çoğunluk oyu gerektirdiği bölgelere, orantılı temsil ilkesine dayalı bölgelere kadar uzanır; bu durumda koltuklar, her siyasi parti tarafından alınan oy yüzdesine göre tahsis edilir. Siyasi partilerin en önemli iki özelliği vardır: örgütlenme ve ideoloji. Partilerin örgütlenme biçimleri üyelerin parti işlerinde etkin bir rol oynadığı büyük ve güçlü temel örgütlerden, liderliğin sadece büyük bir güce değil aynı zamanda büyük bir bağımsızlığa sahip olduğu gevşek örgütlü partilere kadar uzanır; bahsettiğim son özellik Japonya’daki çoğu muhafazakar partinin karakteridir. İkincisi yukarıda söylediğim gibi ideolojidir. Partinin ve taraftarlarının arasında paylaşılan ideolojiye dayalı psikolojik bağın ne kadar güçlü olduğunun ölçüsüdür. Kitlesel üyelik partileri modelinde, seçmenlerin siyasi ve bazen toplumsal faaliyetleri parti örgütleri ve programları tarafından kapsanır. Japonya'daki bazı muhalefet partileri, Sosyalistler ve Temiz Hükümet Partisi (Kōmeitou) gibi, üyelik ve ideolojiyi vurgular. Hükûmetin hakim partisi olan Liberal Demokrat Parti'nin (LDP) örgütlenmesi, bireysel siyasetçilere dayalı gevşek bir yapıya sahiptir ve partinin içinde önemli bir bölünme ve fraksiyonculuk bulunmaktadır. LDP ve destekçileri için ideolojinin önemi minimumdur. Tüm Japon siyasi partilerinin ulusal örgütleri vardır ve ilk alt bölümleme prefektörlük seviyesinde gerçekleşir. Genellikle bu prefektörlük birimleri, ulusal parti direktiflerini uygular, alt parti birimlerinin faaliyetlerini koordine eder, bir prefekture özgü sorunlara ilişkin parti politikalarını oluşturur, parti destekli meclis üyelerinin çalışmalarını denetler ve Ulusal Diyet (Çift Meclisli Yasama Organı) adaylarını ulusal partilere önerir.

Japon siyasi sisteminde çeşitli partiler olsa da bir parti - Liberal Demokrat Parti - iki istisna dönem dışında, yani 1993-1996 ve 2009-2012 dönemleri dışında, sürekli iktidârda olmuştur. LDP, parlamentoda çoğunluğu sağlayamadığında veya marjını güçlendirmesi gerektiğinde diğer partilerle koalisyonlar oluşturmuştur; lâkin koalisyon kurmak, Japon siyasetinin baskın bir özelliği değildir; bu bahsettiğim şey koalisyon hükûmetinin standart uygulama olduğu diğer çok partili sistemlerle karşılaştırıldığında geçerlidir. Ayrıca, çok partili sistemlerde hükûmeti kuran koalisyonların ayrıştığı durumlar sıkça yaşanır ve genellikle hükümetler düşer. 1993 yılında LDP, siyasi sistemindeki baskın konumunu Japonya Demokratik Partisi'ne kaybetti ve istikrarsız bir dönem yaşandı.

Japon seçmenleri arasında parti kimliği zayıftır. Steven Reed, seçmenlerin %40 ila %55'inin parti kimliği taşımadığını belirtmektedir. Hatta LDP bile sürekli olarak yalnızca seçmen desteğinin %30'unu elde edebilmiştir. Bu oyların bazıları, LDP politikalarına karşı olmalarına rağmen, hükûmet üzerinde bir miktar etkisi olması amacıyla ona oy veren gruplardan gelir. Seçmen kimliğinin olmaması, ideolojinin kimlik için önemli bir kaynak olduğu partiler için bile geçerlidir, örneğin Japonya Komünist Partisi gibi. Farklı ideolojilere sahip partiler için verilen oylar, mutlaka o ideolojiye destek anlamına gelmez. Bazı seçmenler, genel olarak siyasi düzene duydukları memnuniyetsizliğin bir ifadesi olarak, partiye sempati duymadan muhalefet partilerine oy verir. Sosyalist partiler destek için sendikalarına güvenmektedir; ancak sendikalara besledikleri bu güven, sosyalist politikalarla pek ilgili değildir. Diğer muhalefet partileri, Koumeitou gibi, toplumsal açıdan marjinalleşmiş kesimlerden güç alır. 1990'larda ortaya çıkan yeni partiler, o dönemlerde seçmenlerin yolsuzluğu kontrol altına alma ve özellikle siyasi reform yapma isteğini yansıtmıştır.

LDP'nin başarısı, ekonomik refahı teşvik etme konusundaki olumlu geçmişine dayandırılabilir. Genelde, iyi ekonomik zamanlar tüm demokrasilerde iyi sonuçlar doğururken, kötü zamanlar iktidârdaki parti için sorun yaratır (Genelde dememin sebebi AK Parti istisnasıdır; gerçi bu durum da tartışılabilir). LDP'nin devam eden şansı aynı zamanda geçerli bir rekabetin eksikliğine de bağlıdır. Muhalefet partileri, LDP'ye iktidâr için meydan okuyabilecek partiler değillerdir. LDP, seçmen desteğini ideolojisi veya politika tercihleri temelinde mobilize etmez; LDP’nin başarısı, seçmenler ile yerel siyasi örgütler olan "kouenkai" arasında sürdürülen yakın kişisel bağlara bağlıdır. Bu örgütler (kouenkai), bireysel siyasetçiler için halk desteği oluşturmak ve sürdürmek amacıyla var olan yapılar olup parti mekanizmaları değillerdir; fakat bireysel Diyet üyesi ile doğrudan ilişkilidirler. Diyet üyesi ve onun "kounkai"sı, seçmen ile parti fraksiyonları arasında bir bağlantı görevi görür; bu bağlantı, resmi parti yapısına değil, kişisel bağlantılara dayanır. "Kouenkai"ler, seçmen kitlesini oluşturan çeşitli farklı grupların ortak çıkarlarını bir araya getirmek için aracı olarak işlev görür. Güçlü gruplar, örneğin ticaret birlikleri gibi, Diyet üyesinin destek grubunu domine edebilirler. Bu kouenkai egemenliğindeki sistemde ortaya çıkan şey, Amerikan ön seçim sisteminde görülen seçmenin partiye oy verme modeli değildir. Aksine aday odaklı bir oy verme davranış modelidir. Seçim sistemindeki reformlara rağmen, "kouenkai" aday ile seçmen arasındaki önemli bir bağlantı olarak kalmış ve hatta güçlenmiştir. İdeoloji oy verme davranışıyla pek ilgili olmasa da, partiler siyasi yaklaşımlarıyla birbirinden ayırt edilebilirler. LDP genel olarak muhafazakar bir yaklaşımı benimser, dogmatik olmaktan uzaktır. Buna karşılık bazı muhalefet partileri oldukça farklı bir ideolojik alan belirlemişlerdir. Muhalefet partileri görüşlerinde ideolojik olarak tutarlıdır, esnekliğe pek yatkın olmayarak düşüncelerini değişen koşullara veya seçmen tercihlerine adapte etme eğiliminde olmamışlardır. Bu nedenle seçmen kitlesine hitap etme becerileri, kendileri tarafından belirlenen sınırlar yüzünden zarar görmüştür. Belirli bir ideolojik pozisyon, örneğin sosyalizm gibi, bu fikirleri paylaşan seçmenler için çekici olabilir; lâkin Japon toplumunda geniş kitleler için bir çekiciliği yoktur. İdeolojik partiler, yeni seçmenleri çekmekte zorluk çekerler, bu da koşullar değişmediği sürece sahip oldukları seçmen kitlesinin görece sabit kalacağı anlamına gelir. Alternatif olarak, bir partinin siyasi yaklaşımı çekiciliğini yitirmeye başlarsa, 1980'lerde Japonya Sosyalist Partisi'nin başına gelen gibi, kendini yeniden üretmesi veya yok olması gerekecektir.

Parti sisteminin başka bir özelliği, partiler ile toplumdaki sosyo-kültürel farklılıklar arasındaki zayıf bağlantıdır (%99’u Japon olan bir ülkede normal bir durumdur). ABD'deki gibi Hispanik veya Siyahi oyu gibi bir şey yoktur. Bu faktörlerin eksikliği, aynı zamanda önemli bir siyasi rekabet kaynağının eksik olduğu anlamına gelir. Sınıf kimliği de oy verme davranışı üzerinde güçlü bir etki değildir. Genç seçmenler genellikle progresif partilere oy verir ve daha az oy kullanma eğilimindedir. Ayrıca, kadınlar erkeklere göre daha muhafazakar olma eğilimindedir.

Parti seçim kampanyaları, seçmenleri beklentilerine hitap ederek harekete geçirmeye yönelik çabalardan oluşmaz. Bilgi manipülasyonu ve seçmenlere özellikle televizyon aracılığıyla erişim, yasalarla sınırlanmıştır. Partiler, seçmenlere destek grupları veya işçi sendikaları gibi diğer organizasyonlar aracılığıyla ulaşırlar. Ortalama bir Japon’un genel olarak oy verme davranışı, arkadaşlar, aile ve iş arkadaşları tarafından şekillenir.

1994 yılında parlamento, Diyet'in alt kanadı olan Temsilciler Meclisi için seçim sistemini değiştiren yasayı onayladı. Birden fazla üyeli seçim bölgeleri yerine dar bölge seçim sistemi ve nispi temsilli seçim sistemini içeren bir kombinasyon kabul edildi. İkinci Dünya Savaşı sonrası yeniden canlandırılan siyasi partiler güçlü bir muhafazakar siyasi yönelime sahipti. Bu muhafazakarlık sağdaki partilere yardımcı olmuştur, aynı zamanda onları bir ikilemle karşı karşıya bırakmıştır. Kamuoyunun ruhu, temelde muhafazakar olsa da, hükûmetin yanlış politikalarına atfedilen askeri yenilginin travması tarafından yara almıştır. Savaş dönemi politikalarıyla sıkı bir şekilde ilişkilendirilen muhafazakar partiler, imparatorluk geçmişinin getirdiği kötü anıları aşmak, temel prensiplerine sadık kalmak ve ulusal büyüklüğe ulaşmak için yeni yaklaşımlar geliştirmek zorundaydı. Sol partiler de farklı türden bir ikilemle karşı karşıyaydı. Japon İmparatorluğu’nun siyasetine olan muhalefetleri, savaşın sonuçları düşünüldüğünde kendilerini haklı çıkarılmıştı. Bu nedenle sosyalist gündeme olan taahhütlerini yenilediler… Ancak “sosyalist gündem” yaklaşımı Japonya halkında bir coşku üretmedi…

Sonuç

Militarizm deneyimi ve savaş, en azından devlete körü körüne bağlılık açısından milliyetçiliği sönük hale getirdi. Bayraklar, geçit törenleri ve diğer semboller aracılığıyla milliyetçiliğin ifadesi, teslimiyetten sonra 20 yıl boyunca Japon siyasi hayatında sönüktü kaldı. İmparator-devlet dogmatizmi itibar kaybetmişti. Yönetime etki kapasitesi sınırlandırılmış İmparator tamamen iktidârdan yoksun bırakıldı, ancak yine de önemli bir kişisel ve sembolik saygıya sahipti. Milli marşın söylenmesi ve bayrak gösterileri, en azından okullarda, Japon liderlerinin vatanseverliği teşvik etmeye çalıştığı yıllarda hızlıca Japon siyasi hayatına dönüş yaptı. İkinci Dünya Savaşı’nda yaşanılan mağlubiyet, kolektif kimliğin dağılmasına neden olmadı, karşıt bir etki yarattı. Japonlar için "biz-olma" duygusu kesinlikle çok güçlüdür. Bu sosyal dayanışma, birçok yabancı tarafından bir kibrin veya kendilerini üstün görme davranışının bir yansıması olarak görülür. Japon soğukluğu, dışarıdan bakıldığında, haklı veya haksız olsun, bu üstünlük tutumunun bir tezahürü olarak yorumlanır. Yabancılar, yıllarca Japonya'da yaşayabilir ama toplumda tam olarak kabul edilmezler. Yurtdışında yaşayan Japonlar genellikle kendi aralarında kalma eğilimindedir. Yine de bugünün dünyasında bu tutum yavaşça aşınmaya başlamıştır.