Sosyal Bağlanırlık Ne Kadar Önemli?

Onaltı yıl önce, aşağı yukarı bu zamanlarda, University of Pennsylvania’da Sistem Mühendisliği Yüksek Lisansı derecemi tamamlamaya bir yarıyıl kalmıştı.  Okulu bitirmeye hazırlanan çoğu öğrencinin yaptığı gibi iş arıyordum.  Özgeçmişleri mükemmelleştirmek, her başvurulan yere özel mektuplar yazmak, olası işverenleri araştırmak, bilgilendirme toplantılarına katılmak ve iş aramayla ilgili bütün diğer yapılması gerekenler neredeyse kendi başlarına tamgün bir iş haline gelmişti.

Bu işin bir parçası da mülakatlara hazırlanmaktı. Arkadaşlarım ve ben birbirimizle mülakat provaları yapıp, kendimizi şirket temsilcileriyle yapacağımız o stresli toplantılara hazırlamak için saatler harcıyorduk. Başvurulan her sektörün kendine özgü bir mülakat formatı vardı, ve yönetim danışmanlığı konusundaki adaylardan birisi olarak ben Fermi Problemlerini bir mülakat bağlamında çözmeye hazırlanmak için epey alıştırma yapmıştım.

Adını fizikçi Enrico Fermi’den alan Fermi problemleri genelde verilen sınırlı bilgiyle hesaplanması imkansız gibi görülen birtakım sayıları tahmin etmek üzerinedir.  Sorulanlar “Dünyada şu anda havada kaç tane uçak var?” veya “İstanbul’da kaç tane renkli yazıcı bulunmaktadır?” gibi sorulardır.  En ünlü Fermi problemi, Fermi’nin kendi öğrencilerine sorduğu rivayet edilen “Şikago’da kaç tane piyano akortçusu vardır?” sorusudur.

Bir danışmanlık mülakatı bağlamında, mülakatı yapanlar, sordukları soruya alacakları yanıttan çok adayın yanıta varmak için kullandığı yöntemlerle ilgilenirler. İlgili verilerin yokluğunda, adaydan herkesin sahip olabileceği bilgileri kullanarak, problemi daha küçük problemlere indirgerken varsayımlar ve tahmini hesaplamalar yapması beklenir.  Fermi problemleri mülakatı yapanların adayı, mantık yürütme, yapısal düşünme, pratik bilgiler, matematik yeteneği, belirsizlikle başa çıkabilme ve tahmin yürütme gibi konularda değerlendirmelerine olanak sağlar, ki bunların hepsi yönetim danışmanlığında çok yararlı becerilerdir.

Fermi tipi danışmanlık mülakat sorularına hazırlanırken, bazen şöyle bir senaryonun hayalini kurardım:  Adayın biri bir danışmanlık mülakatına girer. Mülakatı yapanlar adaya Meksika’da kaç tane kişisel bilgisayar olduğu gibi bir soru sorarlar.  Aday onlardan bir dakika beklemelerini rica eder, telefonunu çıkarır ve birisini arayarak soruyu telefondaki kişiye yineler.  Birkaç saniye bekledikten sonra teşekkür eder, telefonu kapatır, mülakatı yapanlara dönerek şunu söyler: “Geçtiğimiz Pazartesi günü itibarı ile, Meksika’da 18,453,901 adet kişisel bilgisayar vardı.  Başka bir sorunuz var mı?” Mülakatı yapanlar çok etkilenirler ve adayı hemen orada işe alırlar.

Ne zaman bu hayali arkadaşlarımla paylaşsam, hepsi hayalin sonuna itiraz eder, adayın yaptığının kopya çekmek olduğunu, mülakatın amacına uymadığını söyler, ve adayın mülakattan kovulması gerektiğini savunurlardı.  Her ne kadar arkadaşlarımın neden böyle düşündüklerini anlasam da, onlara hiç katılmazdım, çünkü inanırdım ki bu kadar iyi bağlantıları olan ve basit bir telefon görüşmesiyle ulaşması imkansız gibi görünen bilgilere ulaşabilecek bir kişi, her işletme için çok değerli olabilir.

Dediğim gibi, bütün bunlar onaltı yıl önceydi ve şimdi çok farklı bir dünyada yaşıyoruz.  Yukarıda anlattığım hayalim, geçen ay Andrew Razeghi’nin Fast Company’deki “Zekaya Göre Mi Yoksa Klout Skoruna Göre Mi İşe Alım Yaparsınız?” (Do You Hire For IQ Or Klout Score) başlıklı yazısını okuyunca aklıma geliverdi.  Razeghi zeka ve sosyal bağlanırlığın her ikisini de, iş dünyasında özellikle inovasyon bağlamında çok önemli unsurlar olarak görüyor.

“Neleri bildiğimiz ve kimleri tanıdığımızın değeri arasındaki çizgi giderek belirsizleşiyor. O zaman sormak gerekir: hangisi daha önemli? Doğru yanıtı bilmek mi daha önemli? Yoksa doğru yanıtı bilen kişiyi tanımak mı?

Akademik bir çevrede bu ikincisine kopya çekmek diyoruz.  Ama kurumsal dünyada, problemin yanıtını bilmek gerçekten o kadar önemli mi, yoksa yanıtı bileni bulabilmek daha mı önemli?”

İnovasyonu Anlamak, Tanımlamak ve Başarmak’ta, insanların yedi beyin özelliğine (düşüncesel ve davranışsal eğilimlerine) değinmiştik.  Razeghi’nin sorusunun bizi esas getirdiği nokta, güçlü analitik ve yapısal düşüncenin, sosyal düşünce, anlatımcılık ve kararlılıktan ne zaman daha önemli olduğu, ve ne zaman bunun tersinin geçerli olduğu.

Razeghi’nin sorununa vereceğim yanıt “duruma göre değişir.” Zeka ve beceriklilik her bağlamda önemli olmakla birlikte, kurumsal dünyadaki bazı işlevlerde, bireylerin sosyal ağları ve bireyin bu ağ içerisinde ne kadar nüfuzlu olduğu daha önem kazanıyor. Örneğin, ürün yönetimi ve pazarlamada, yöneticilerin birçok konuda dış hizmet sağlayıcılarla (ajanslarla) uğraşması ve işleri zamanında ve mantıklı bir bütçe içerisinde bitirmeleri için onları yönetmesi gereken durumlarda çok önemli.  İşe alımlarda, birçok değişik becerilere sahip insanlara nasıl ulaşılabileceğini ve onları belirli pozisyonları kabul etmeye ikna edebilmeyi bilmek paha biçilmez. (LinkedIn’den son zamanlarda kafa avcılarından bağlantı istekleri aldınız mı?) Satış alanında bu daha da önemli, çünkü satışçının ağındaki her bağlantı ya bir potansiyel müşteri, ya da potansiyel müşterilere ulaşmak için bir aracı.

Aynı kurumun içinde dahi, kimi tanıdığınız ve onları ne kadar etkileyebildiğiniz önem arzeder.  Kurumun nasıl işlediğini bir kere öğrendikten sonra herşey daha düzgün işlemeye başlar.  Genel müdürün asistanı Ahmet ile ahbaplık ediyor olmanız, size normalde imkansız derece yoğun bir gününde patronuyla kısa bir toplantı şansı verebilir.  IT bölümünden Ayşe ile arkadaşlık düzeyiniz, dizüstü bilgisayarınızın öğle yemeğinden önce mi yoksa ancak önümüzdeki haftanın sonuna kadar mı tamir edileceğini belirleyebilir.

Sosyal bağlanırlık iş dünyasında her zaman önemli olmuştur; bu önem günümüzde zirve yapmış durumda.  Firmalar bünyelerine katmayı düşündükleri adayları gözden geçirirken, Klout Skoru gibi sosyal bağlanırlık göstergelerini giderek daha fazla dikkate alıyorlar.  Klout insanların online dünyadaki nüfuzunu ölçerek 1 ile 100 arasında not veren bir hizmet.  Bu notu vermek için, Klout insanların sosyal medya verilerini Facebook, Twitter, Google+, LinkedIn ve Foursquare gibi birçok kaynaktan toplayıp inceliyor.  Klout Skoru, Klout’un kendi geliştirdiği notlama modeline, arkadaş sayısı, takipçi sayısı, yorumlar, beğenmeler, retweetler gibi dörtyüzden fazla sinyali hergün yedi farklı sosyal ağdan toplayarak uygulaması sonucunda ortaya çıkıyor.  Klout’un iddiası, bir kişinin Klout Skoru ne kadar iyiyse, o kişinin o kadar daha çok bağlantı ve nüfuz sahibi olduğu.  Şirket sözcüsü Lynn Fox, yakınlarda Forbes dergisine verdiği bir demeçte şunları söylemiş:

“Biz buna [Klout Skoruna] SAT sınavları gibi bakıyoruz. Bir kişi üniversiteye başvururken dikkate alınan birçok etkenden sadece bir tanesi.  Aynı şekilde, Klout Skoru da birisinin değişik konulardaki becerilerinin birçok göstergesinden yalnızca birisi.”

Henüz herkes tarafından kabul görmese de, Klout giderek işletmeler tarafından nüfuzun göstergelerinden birisi olarak tanınmaya başlıyor.  Wired dergisinde yayınlanan “Klout Skorunuz Gerçekte Ne Anlama Geliyor?” (What Your Klout Score Really Means) başlıklı yazısında Seth Stevenson, bir pazarlama ajansı ile iş mülakatı yaparken Klout Skorunun kaç olduğu sorusuyla karşılaşan deneyimli bir pazarlama danışmanının hikayesini anlatıyor.  Klout Skoru düşük olduğu için işi alamayan aday, sonraki altı ay boyunca Klout Skorunu yükseltmek için çaba harcıyor ve farkediyor ki skoru yükseldikçe, çağrıldığı mülakatların ve aldığı iş tekliflerinin sayısı da artıyor.  Yorumu şöyle: “Demek ki onbeş yılın başarıları o skor kadar önemli değilmiş.”

Gerçek şu ki, nasıl ölçülürse ölçülsün, sosyal bağlanırlık her zaman önemli, hatta bazen elzem.  Bu konu hakkında ta 2000 yılında, sosyal ağlar, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik ve Klout Skorları yaşamımıza henüz girmemişken yazan bir kişi Malcolm Gladwell.  Gladwell sosyal bağlanırlığın önemini görüp buna “Kıvılcım Anı: Küçük Şeyler Nasıl Büyük Farklar Yaratır” (The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference) adlı çoksatan kitabında eğilmiş.  Kitabında Gladwell sosyal salgınlar adını verdiği, “virüsler gibi yayılan fikirler ve ürünler ve mesajlar ve davranışlardan” bahsediyor.  Gladwell’e göre sosyal salgınların devrilme noktalarını belirleyen üç kural var:

1. Yapışkanlık Etkeni, bir mesajın gerçek bilgi içeriği ve paketlemesi hakkındadır.  Mesajların, onu algılayanların akıllarına “yapışmalarını” sağlamanın yanı sıra başkalarına aktarmaya değecek kalitede kabul edilmelerini sağlayan özellikleri de olmalı.
2. Bağlam Yasası, mesajın içinde iletildiği çevre hakkındadır.  Gladwell’e göre “salgınlar içinde gerçekleştikleri zaman ve yerlerin, durum ve koşullarına karşı çok hassastırlar.”
3. Azınlık Yasası, “herhangi tür bir sosyal salgının başarısının, belirli ve az bulunan cinsten sosyal becerilere sahip bazı insanların olaya katılıp katılmamasına bağlı olduğunu” belirtir. Gladwell bu insanlara Yetenekliler (Mavens), Satıcılar (Salespeople) ve Bağlayıcılar (Connectors) adlarını veriyor.

Yetenekliler sosyal ağın bilgi uzmanlarıdır.  Bilgiyi toplar, biriktirir, değerlendirir ve eğer uygun görürlerse, kendi değerlendirmelerini de katarak başkalarına ustaca aktarırlar.  Yetenekliler sosyal ağda hangi mesajların akacağını belirlerler.

Satıcılar güçlü ikna yetenekleri ve müzakere becerileri olan karizmatik insanlardır.  Mesajları sosyal ağ içerisinde, hatta bizzat tanımadıkları kişilere bile, güçlü bir şekilde yayarlar.  Satıcılar sosyal ağda mesajların ne kadar güçlü yayılacağını belirlerler.

Bağlayıcılar çok sayıda arkadaş ve tanıdık edinmiş, ve bunların arasında yeni sosyal bağlantıların kurulmasına önayak olma alışkanlıkları olan kişilerdir. Ortalama bir insandan kat kat fazla sayıda olan sosyal bağlantılarını koruma ve geliştirmeye zaman ve çaba harcarlar.  Gladwell onları şöyle anlatır: “bizi dünyaya bağlarlar … dünyayı biraraya getirme becerisine sahiptirler.”  Bağlayıcıların sosyal başarılarını da “kişiliklerinde varolan birşeyden, merak, özgüven, dostcanlılık ve enerjinin bir bileşiminden kaynaklanan, çok sayıda farklı dünyaya uzanabilme yeteneklerine”  bağlar.  Bağlayıcılar sosyal ağda mesajların nerelere kadar ve ne hızla yayılacağını belirlerler.

Tüm bunları yedi beyin özelliğine bağlarsak, Azınlık Yasası’nda anlatılan insanların farklı beyin özelliklerinde güçlü olmalarını beklemek yanlış olmaz.  Yeteneklilerin analitik ve kavramsal düşüncede olmaları beklenirken, Satıcıların anlatımcılık ve kararlılıkta üstün olmaları akla yatkındır.  Bir Bağlayıcı da, kuşkusuz olağanüstü sosyal düşünce ve esneklik becerilerine sahip olacaktır.

Eğer iş dünyasına Gladwell’in bakış açısından bakacak olursak, herhangi bir işletmenin amacının sosyal salgınlar yaratmak olduğunu görebiliriz.  Her işletme “fikirler ve ürünler ve mesajlar ve davranışlar” yaratmak ve bunların “virüsler gibi yayılmalarını” sağlamak fikri üzerine kurulmuştur.  Diğer iki yasanın yerine getirildiğini, yani işletmenin ürettiği ürün/hizmet/mesajın içeriğinin ve paketlemesinin kaliteli olduğunu ve çevre koşullarının uygun olduğunu varsayarsak, bir işletmenin başarısını pekala Azınlık Yasası belirleyecektir.

Böylece Razeghi’nin sorusuna verdiğim yanıtı yineliyorum.  Duruma göre değişir.  İşletmenin hangi sektörde olduğuna göre değişir.  Pazar koşullarına göre değişir.  Organizasyonun güçlü ve zayıf olduğu taraflarına göre değişir.  Ama sosyal bağlanırlığın önemli olduğunu yadsımak olası değil.  Sosyal bağlanırlığın nasıl kullanılacağı, nerede uygulanacağı ve onu elde etmek için kimleri işe almak gerektiğine gelince – işte yöneticilik sanatı da tam budur.

Yazının sonunda biraz duralım, ve yöneticilerin dualarına kulak verelim:

“Ulu Tanrım, işletmeme kaliteli bir ürün/hizmet/mesaj ve iyi işleyen bir organizasyon sağlayacak analitik kaynakları,

Ürün/hizmet/mesajımın müşterilerime ulaşmasını ve onların aklında kalmasını sağlayacak sosyal salgınları başlatacak sosyal bağlanırlığı,

Ve organizasyonumda nasıl, ne zaman ve nerede bunlardan hangisini kullanacağıma karar vermemi sağlayacak iş bilgeliğini bahşet.”

How Important Is Social Connectivity?

Sixteen years ago, around this time of the year, I was one semester away from finishing up my Master’s Degree in Systems Engineering at the University of Pennsylvania.  As with most students getting ready to finish school, it was job hunting season.  Perfecting resumes, writing customized cover letters, researching potential employers, attending information sessions and all other job hunt related tasks added up to an almost full time job by themselves.

Part of that job was getting ready for interviews.  My friends and I spent many hours conducting mock interviews with each other, preparing ourselves for those stressful meetings with recruiters.  Each type of job had its own interview format, and as a candidate for management consulting positions, I spent a lot of time practicing for Fermi Problems.

Named after physicist Enrico Fermi, Fermi problems are typically about estimating quantities that seem impossible to compute given limited available information. These are questions like “How many airplanes are in the air around the world right now?” or “How many color printers are there in Istanbul?” The most famous Fermi problem, asked by Fermi to his students, is “How many piano tuners are there in Chicago?”

In a consulting interview setting, the interviewers are less interested in the actual number answer to the question than the methodology used by the candidate to get to the answer.  In the absence of relevant data, the candidate is expected to make use of  commonly available knowledge, break the problem into smaller problems while making assumptions and approximate calculations. Fermi problems help interviewers evaluate the candidate for reasoning, structured thinking, practical knowledge, mathematical skills, ability to deal with uncertainty and making estimations – all very useful skills in management consulting.

While practicing for Fermi type consulting interview questions, I sometimes fantasized about the following scenario: A candidate walks into a consulting interview. The interviewers ask the candidate to estimate something like how many personal computers there are in Mexico. The candidate asks them to wait a moment, makes a call on his cell phone, and repeats the question. He waits for a few seconds, says thank you, hangs up and says “As of this past Monday, there are 18,453,901 personal computers in Mexico. Would you like to know anything else?” The interviewers are very impressed and hire the candidate on the spot.

Whenever I talked about this fantasy with my friends, they would all object to the ending and say that would be considered cheating and would defeat the purpose of the interview and as far as they were concerned, the candidate should be kicked out. I did see their point, but disagreed because I thought surely, someone that well connected and can reach seemingly impossible data with a simple phone call would be worth a lot to any organization.

That was sixteen years ago and we live in a very different world now.  Last month, I read Andrew Razeghi’s Fast Company article, Do You Hire For IQ Or Klout Score, which reminded me of my fantasy.  Razeghi considers both intelligence and social connectivity as important traits in business, especially from an innovation perspective.

“The line is quickly blurring between the value of what we know and who we know. This then begs the question: which is more important? Is it more valuable to have the answer? Or is it more valuable to know who has the answer?

In an academic environment we call the latter cheating. But in the corporate world, does it really matter if you know the answer to the problem, or is it more important that you can find out who does?”

In Understanding, Defining And Achieving Innovation, we talked about the seven brain attributes (thinking and behavioral tendencies) of people.  What Razeghi’s questions really lead to is when strong analytical and structured thinking skills are more essential than social thinking, expressiveness and assertiveness, and vice versa.

My answer to Razeghi’s question is “it depends.” While intelligence and ability are important across the board, certain business functions especially benefit from the size of an individual’s social network, and how influential the individual is within that network.  It is essential, for example, for product management and marketing, where a manager has to interact with many external service providers (agencies) of varying functions, managing them to get work done on time with a reasonable budget. For recruiting, knowing how to reach people with various sets of skills and the ability to convince them to take a particular job is priceless.  (Receive any connection requests on LinkedIn from headhunters recently?) For sales, this is even more so, for each contact within the salesperson’s network becomes either a potential customer or a lead to a potential customer.

Even within an organization, who you know and how influential you are with them matters.  Once you “learn the ropes” of an organization, things run more smoothly. Being on friendly terms with Bob the CEO’s Assistant may get you a brief meeting with his boss during an otherwise impossibly busy day. Your friendship with Mary from IT can determine whether your laptop gets repaired by lunch or by the end of next week.

Social connectivity has always been important in business, but never more so than in today’s world.  Businesses are increasingly looking at measures of social connectivity such as Klout Scores when screening candidates. Klout is an online service that measures people’s online influence and scores it on a scale from 1 to 100. In order to do so, Klout analyzes people’s social media data from all kinds of sources such as Facebook, Twitter, Google+, LinkedIn and Foursquare. The Klout Score is calculated by applying Klout’s proprietary scoring model to more than four hundred signals such as number of friends, followers, comments, likes, retweets, all gathered from seven different networks on a daily basis. The claim is that the better someone’s Klout Score, the better connected and influential that person is.  Klout spokeswoman Lynn Fox is quoted in a recent Forbes article:

“We look at this as similar to an SAT.  It is one of many factors that is considered when a person applies to a university. Likewise, the Klout Score can be used as one of many indicators of someone’s skill set.”

Although somewhat controversial, Klout is beginning to get recognized as a legitimate measure of influence by businesses. In his Wired article titled What Your Klout Score Really Means, Seth Stevenson tells the story of an experienced marketing consultant who gets asked what his Klout Score is during an interview with a marketing agency.  The candidate gets turned down for the position due to his low Klout Score.  He then spends the next six months working hard to increase his Klout Score, and realizes that as his score rises, so do the number of interviews and job offers he gets. The consultant’s take: “Fifteen years of accomplishments weren’t as important as that score.”

The point is that social connectivity, however it gets measured, is important, sometimes even essential. One person who wrote about this way back in 2000, before there were social networks, user generated content and Klout Scores in our lives, is Malcolm Gladwell.  Gladwell saw the importance of social connectivity and talked about it in his bestselling book, The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference.  In his book, Gladwell examines what he calls social epidemics, which are “ideas and products and messages and behaviors [that] spread like viruses do.” According to Gladwell, there are three laws in the tipping points of social epidemics:

1. The Stickiness Factor, which is about the actual informational content and packaging of a message. Messages must have a certain quality which not only causes them to “stick” to the recipients’ minds, but also is considered to be worth passing on.
2. The Law of Context, which is about the rule of the environment in which the message is being passed.  Gladwell states that “epidemics are sensitive to the conditions and circumstances of the times and places in which they occur.”
3. The Law of the Few, which states that “the success of any kind of social epidemic is heavily dependent on the involvement of people with a particular and rare set of social gifts.” Gladwell calls these people Mavens, Salespeople and Connectors.

Mavens are the information specialists of the social network. They accumulate knowledge, evaluate it and if they deem it worthy, pass their evaluations and the original message to others in a skilled fashion.  Mavens control what messages flow through the social network.

Salespeople are charismatic people with strong persuasion and negotiation skills.  They can propagate messages through the social network, even to people they do not personally know.  Salespeople control how strongly the messages flow through the social network.

Connectors are people who have made large number of friends and acquaintances, and are in the habit of facilitating the formation of new social connections between them. They invest time and effort into maintaining their social connections, which are many more times the number than the average person. Gladwell calls them “[people who] link us up with the world … people with a special gift for bringing the world together.” He also attributes the social success of Connectors to the fact that “their ability to span many different worlds is a function of something intrinsic to their personality, some combination of curiosity, self-confidence, sociability, and energy.” Connectors control how wide and how quickly the messages flow through the social network.

Tying all of this back to the seven brain attributes, it would be safe to say that we would expect the three types of people stated in The Law of the Few to be strong in different brain attributes.  I would expect a Maven to be strong in analytical and conceptual thinking, whereas a Salesperson would most likely excel in expressiveness and assertiveness.  A Connector would undoubtedly possess great social thinking skills and good flexibility.

If one sees the world of business through Gladwell’s eyes, it is clear that the goal of any business organization is to start social epidemics, for every business exists to create “ideas and products and messages and behaviors” and make sure that they “spread like viruses do.” Assuming that the other two of the three laws are fulfilled, meaning the product/service/message possesses high quality content and packaging in a favorable environment, The Law of the Few can very well determine the success of a business.

So I repeat my answer to Razeghi’s question. It depends.  It depends on the line of business, it depends on market conditions, it depends on the strengths and weaknesses of the organization. But social connectivity does make a big difference. Deciding on how to use it, where to apply it and whom to hire to get it – well, that is the art of management.

Let us take a moment here, and recite a paraphrased version of the Serenity Prayer for executives:

God, grant my business the analytical resources to develop a high caliber product/service/message and a well functioning organization,

The social connectivity to start social epidemics that can make my product/service/message reach and stick with my customers,

And the business wisdom to help me decide how, when and where in my organization to utilize the two.

İnternette Veriden Bilgeliğe

DIKW Hiyerarşisi Veri, Enformasyon, Bilgi ve Bilgelik kavramları arasındaki ilişkileri ve farklılıkları anlatan bir modeldir.  Günlük yaşamımızda bu kavramlar yaygın olarak birbirleri yerine kullanılıp karıştırılsalar da, bilimsel ve işle ilgili konulardaki düşünce mantığında çok farklı anlamları vardır.

DIKW adını oluşturan Data, Information, Knowledge ve Wisdom’un Türkçe’deki karşılıkları çoğu zaman tartışma konusu olur. “Data”nın karşılığının “Veri” olduğu konusunda neredeyse bir görüş birliği vardır, ancak “Information” ve “Knowledge” kavramlarına gelince hangi sözcüğün karşılığının “Bilgi” olduğu, birine “Bilgi” dersek ötekine ne denilmesi gerektiği konusunda birçok görüş ayrılıkları bulunur.  Kimileri “Information=Bilgi, Knowledge=Özbilgi” derken, diğerleri “Information=Malumat, Knowledge=Bilgi” diye düşünüyorlar.  Bense dilimize “Özbilgi” ve “Malumat” çok yerleşmediği için, içime çok sinmese de bu yazıda “Information=Enformasyon, Knowledge=Bilgi” diye kullanmayı seçtim.  “Wisdom” konusuna gelince “Bilgelik” dışında “Anlayış”, “Kavrayış” veya “İrfan” gibi seçenekler olsa da “Bilgelik” daha yaygın olduğu için kullanmayı seçtim.

Bu dört kavram arasındaki ayrılıkların farkına ilk kez University of Pennsylvania’da, Prof. Iraj Zandi’nin Sistem Metodolojisi dersini alırken vardım.  Prof. Zandi’nin bu birbirinden ayrı ama birbiriyle ilişkili kavramlardan bahsederken, onları bir başka Penn öğretim üyesi olan, sistem düşüncesinin öncülerinden Prof. Russell Ackoff’un 1988’de ortaya attığı bir model üzeriden açıkladığını anımsıyorum:

Ackoff, “Veriden Bilgeliğe” adlı makalesinde, bir organizasyondaki öğrenmenin içeriklerinin, organizasyonun büyüklüğünden bağımsız olarak şu şekilde ifade edilebileceğini ileri sürmüş:

Veri: semboller

Enformasyon: yararlı olacak şekilde işlenmiş veri, “kim”, “ne”, “nerede” ve “ne zaman” sorularına yanıt verir

Bilgi: veri ve enformasyonun uygulaması, “nasıl” sorusuna yanıt verir

Anlayış: “neden” sorusunu yanıtlar

Bilgelik: anlayışı değerlendirir

Yıllar sonra, 1997’de, Gene Bellinger Ackoff’un modeli üzerinde çalışarak kendi yorumunu getirmiş:

“Aslında ben bu kavramlar zincirinin Ackoff’un tasvir ettiği kadar karmaşık olmadığını düşünüyorum. Aşağıdaki diyagram veriden enformasyona, bilgiye ve sonunda bilgeliğe dönüşümü anlatıyor. Anlayış ise her dönüşümü bir önceki aşamadan bir sonraki aşamaya geçerken destekliyor.  Anlayış kendi başına ayrı bir aşama değildir.”

İşte bu sıralamayı açıklayabilecek bir örnek:

Veri: Bugün saat 14:30 ile 15:18 arasında yağmur yağdı.  Gökyüzünde bir gökkuşağı 15:15 ile 15:30 arasında gözlemlendi.  Bulutlar geçmiş olduğu için 15:18’den sonra hava güneşliydi.

Enformasyon: Yağmur ve gökkuşağı arasında bir bağlantı var.  Bir gökkuşağının yağmurdan sonra görülmesi daha önce birçok kereler deneyimlendi.  Yağmur yağdıktan sonra gökkuşağı olmadığı zamanlar oldu, ama bir gökkuşağıdan önce HER ZAMAN yağmur yağdı. Güneş de bu durumlarda HER ZAMAN açmıştı.  Eğer hava bulutluysa gökkuşağı görülmedi. Bir gökkuşağı yalnızca yağmurdan sonra ve eğer hava güneşliyse görülür.

Bilgi: Gökkuşağı farklı renklerdeki ışıklardan oluşur.  Bu durumlarda tek ışık kaynağı güneşti. Güneş ışınları bir şekilde farklı renklere dönüşüyor olmalı.  Yağmur yağmamışsa veya şiddetli yağmur sürüyorsa gökkuşağı oluşmuyor.  Demek ki havada gökkuşağı oluşturmak için belirli bir yağmur damlası yoğunluğu olmalı.  Havadaki yağmur damlaları bir şekilde güneş ışığını farklı renklere dönüştürüyor olmalılar.

Bilgelik: Gökkuşaklarını yağmur damlalarının geometrisi nedeniyle görürüz.  Güneş bizim arkamızdan yağmura doğru ışıldadığı zaman, güneş ışınları yağmur damlalarına girer ve içeri doğru kırılırlar.  Yağmur damlasının arka iç yüzeyinden yansıdıktan sonra çıkarken tekrar kırılırlar ve gözümüze ulaşırlar.  Kırılma, güneş ışınının bileşenleri olan yedi renge ayrılmasını sağlar.  Gökkuşağı siz hareket ederken değişir ve başkalarının bakış açısından da farklı görünür.  Bunun nedeni, herhangi bir damladan geçen ışık dağıldığı için gözünüze sadece tek bir renk ışığın gelmesidir.  Gördüğünüz mor bant, damlaları 40,6° açıyla terkederken, kırmızı bant 42,4° ile terkeder.  Böylece sizin gözünüze göre kırmızı ışık gökyüzünde daha yukarıdadır. (Kaynak: WebExhibits)

Bütün bunları düşünmeme neden olan SME Digital’in başkanı Nichole Kelly’nin “Veri Abartması Sosyal Medya Yatırımlarınızın Getirisini Nasıl Yokediyor” (How Data Hype Is Destroying Your Social Media ROI) başlıklı yazısıydı.  Kelly, pazarlamacıları İnternette sıklıkla karşılaştığımız infografikler hakkında uyarıyor ve önlerine gelen enformasyonun doğruluğunu kontrol etmelerini öğütlüyor.

“Sosyal medya pazarlamasının ilk yıllarınca (aslında daha 6-8 yıl önce) birçok büyük medya mecraları blog yazarlarını, yazılarında kaynak göstermemekle ve sundukları enformasyonun doğruluğunu kontrol etmemekle suçladılar.  Sosyal medya camiası da buna karşı geldi ve okuyucuların kötü enformasyonu kontrol edeceklerini, karşılaştıklarına uyaracaklarını, yorumlarında şikayet edeceklerini veya başkalarıyla paylaşmayarak cezalandıracaklarını ileri sürdü. Özetle, okuyucular kötü enformasyonu kendileri süzecekti.

Bir noktada işi yüzümüze gözümüze bulaştırdığımız anlaşılıyor.  Bize bombardıman edilen tüm bu verileri gerçekten eleştirel bir gözle incelemiyoruz.  Yalnızca “güvenilir bir kaynaktan”, yani zaman içerisinde güvenlerini kazanmış bir kişi ya da firmadan geldiğine inandıkları için çoğu insanın verileri oldukları gibi kabul ettiklerini görüyorum.  Bu tür verileri hemen kabullenip desteklemeye başlamadan önce daha eleştirel bir gözle yaklaşmalıyız.  Daha da önemlisi, bu verileri pazarlama taktiklerimizi değiştirmek için kullanırken daha meraklı davranmalı, daha çok araştırmalıyız.”

Kelly özellikle sosyal medya yatırımlarının geri dönüşü hakkında konuşuyor ama değindiği noktalar genel olarak da geçerli.  İnternetteki aşırı sayı ve çeşitlilikteki veri ve enformasyonun bazıları gayet doğru ve güvenilir.  Diğerleri ise pek o kadar sağlam değil.

İnternetten önce, bir konu hakkında veri ve enformasyon toplamamız gerektiği zaman, kitaplar, dergiler ve basılmış raporlar gibi “geleneksel” kaynaklara başvurmamız gerekirdi.  1992’de bir işletme ödevi hazırlamak için Wharton’un Lippincott Kütüphanesi‘nde onlarca saat geçirdiğimi anımsıyorum.  O zamanlar bugün alıştığımız şekliyle İnternet yoktu, ve onca zamanı eski iş dergilerinin basılı kopyalarını alıp gözle tarayarak, Lexis/Nexis’te arama yapmak için sıra bekleyerek ve kütüphane dışına çıkarılması yasak olan endüstri raporlarını okuyarak geçirmiştim.  Öte yandan ise edindiğim veri ve enformasyonun doğru ve kaliteli olduğu konusunda hiçbir şüphem yoktu.  Bütün bunlar işini iyi bilen profesyoneller tarafından yayınlanıyordu, ve büyük olasılıkla en az iki üç kere editörler tarafından kontrol ediliyorlardı.

Günümüzde ise durum biraz değişik.  İnternetteki bir içeriği topluma sunmadan önce kimsenin değerlendirmesi veya onay vermesi  gerekmiyor.  Bir bilgisayarı ve İnternet bağlantısı olan herhangi bir kimse istediği şeyi İnternete koyabilir.  Bu durumun İnternet kullanıcıları nezdinde bir şüphecilik yaratması beklenirdi, ama öyle birşey yok, herkes hiç düşünmeden bunlara güveniyor, kullanıyor ve paylaşıyor.

Verileri doğruluklarını ve kaynaklarını kontrol etmeden kabullenmek yeterince kötü değilmiş gibi, insanlar bir de düşünme süreçlerini de başkalarına yaptırıyorlar.  Enformasyona ulaşırken “veriler arasındaki ilişkileri anlamak” için verileri analiz etmek gibi birşey kimsenin umurunda değil.  İnsanlar başkalarının analizlerini olduğu gibi, kalite ve doğruluğunu umursamadan, olduğu gibi kabulleniyorlar.  Distimo’nun “En Popüler Sosyal Paylaşım Uygulamaları” Raporu Veya Veri Nasıl SUNULMAZ başlıklı yazıda buna değinmeye çalıştım, ama bu sadece tek bir örnek.  Yaygaracılık yapmak istemiyorum, ancak anlaşılan etrafta yoğun bir “düşünce tembelliği” salgını var!

Meğer Southern California College’dan Robert Harris bu sorunu ta 1997’de görmüş.  “İnternet Araştırma Kaynaklarını Değerlendirmek” (Evaluating Internet Research Sources) başlıklı çalışmasında Enformasyon Kalitesi için CARS listesini ortaya koymuş:

“Kaynak değerlendirmesi – enformasyon kalitesini belirlemek- biraz sanat gibidir.  Yani, tek mükemmel bir güvenilirlik, doğruluk ve değer kıstası yoktur.  Onun yerine, ipuçları ve belirtileri toplayarak, kaynağınızı ne amaçla kullanmayı planladığınıza göre bir yargıda bulunmak zorundasınız.  Örneğin, eğer aradığınız mantıklı bir argüman ise, o zaman net ve iyi düşünülmüş bir duruş sergileyen bir kaynak sizin işinizi görür, onu destekleyecek prestijli bir yazara gerek yoktur.  Öte yandan bir savı destekleyecek veya çürütecek bir yargıya ihtiyacınız varsa, o zaman saygıdeğer bir kaynaktan gelen bir yargı daha etkili olacaktır.  Eğer güvenilir verilere ihtiyacınız varsa, bu sefer bazı kalite kıstaslarına uyan bir kaynak, elde ettiğiniz verilerin doğru olduğu konusunda içinizi rahat ettirecektir.”

CARS modeli Güvenilirlik (Credibility), Doğruluk (Accuracy), Mantıklılık (Reasonableness) ve Destek (Support) konusundaki niteliksel kontrol listelerinden oluşur.  Orijinal olarak İnternet kaynaklarına odaklansa da, basılmış kaynaklara da uyarlanabileceğini, kritik düşünmeye iyi bir örnek oluşturduğunu, veri ve enformasyonun yaratılması, sunumu ve uygulanması konularında anlayış kazandırdığını düşünüyorum.  İnterneti veri ve enformasyon kaynağı olarak kullanan herkesin tamamını okuması gerektiğini düşündüğüm bir yazıdır.  Özeti burada:

Güvenilirlik: sağlam kaynak, yazar hakkında bilgiler, kalite kontrol yapıldığına dair bulgular, bilinen veya saygıdeğer otorite, kurumsal destek

Amaç: konusunda otorite olan bir kaynak, kendisine güvenmemizi sağlayacak şekilde iyi kanıtlar sunan bir kaynak

Doğruluk: güncel, veriye dayanan, detaylı, kesin, kapsamlı ve amaçlı bir duruş olayı her açıdan ele alma ve doğruluğundan emin olma niyetine işarettir

Amaç: güncel olarak doğru olan ve bütün gerçeği veren bir kaynak

Mantıklılık: adil, dengeli, tarafsız, mantıklı, çıkar çatışması olmayan, mantık hataları veya bir yöne kayıyormuş duygusu vermemek

Amaç: konuyu düşünceli ve mantıklı bir şekilde ele alan, gerçeğe ulaşmaya çalışan bir kaynak

Destek: kaynaklarını listelemek, bağlantı bilgilerini bulundurmak, işbirliğine açık olmak, savlarını destekleyen araştırma belgelerini sunmak

Amaç: iler sürdüğü savlar için ikna edici kanıtlar sunan, en azından başka iki farklı kaynak ile karşılaştırıp onaylatabileceğimiz bir kaynak

Sizi geçen hafta Facebook’ta karşılaştığım birşeyle bırakacağım.  Komik olsa da, aynı zamanda çok sağlam bir öneri, özellikle de iyi verilere ulaşmak, iyi analizler yapmak ve iş dünyasında olsun, genel olarak yaşamımızda olsun, iyi karar vermemizi sağlayacak bir bilgeliğe ulaşmak isteyenlerimiz için. Unutmayın: İnternetteki herkes bir dahi veya Doğrucu Davut değil!

From Data To Wisdom On The Internet

The DIKW Hierarchy is a model that explains the relationships and the distinctions between Data, Information, Knowledge and Wisdom.  Although these concepts are commonly used for one another in our daily life, in scientific and business thinking, they have very different meanings.

The first time I became aware of these distinctions was while taking the Systems Methodology course by Prof. Iraj Zandi at the University of Pennsylvania, a course that significantly altered the way I view the world.  I remember Prof. Zandi talking about these four different but interrelated concepts, explaining them in a model proposed in 1988 by another Penn professor, Prof. Russell Ackoff, one of the pioneers of systems thinking.

Ackoff, in his article titled From Data to Wisdom, proposed that the contents of learning in an organization, regardless of size, can be represented as follows:

Data: symbols

Information: data that are processed to be useful; provides answers to “who”, “what”, “where”, and “when” questions

Knowledge: application of data and information; answers “how” questions

Understanding: appreciation of “why”

Wisdom: evaluated understanding

Several years later, in 1997, Gene Bellinger elaborated on Ackoff’s model and came up with his version:

Personally I contend that the sequence is a bit less involved than described by Ackoff. The following diagram represents the transitions from data, to information, to knowledge, and finally to wisdom, and it is understanding that supports the transition from each stage to the next. Understanding is not a separate level of its own.

Here is an example of mine that may help explain the sequence:

Data: It rained today between 2:30 PM and 3:18 PM.  A rainbow was visible in the sky from 3:18 PM to 3:30 PM. The sun was also shining after 3:18 PM, once the rain clouds had passed.

Information: There is a connection between the rain and the rainbow.  Other combinations of a rainbow appearing after a rain shower have been observed many times previously.  There were times when it rained with no rainbow following, but a rainbow was ALWAYS preceded by a rain shower. And the sun was ALWAYS shining in all of these circumstances. Whenever the clouds had not parted, a rainbow was not visible.  A rainbow can only be seen after it rains and if the sun is shining.

Knowledge: The rainbow consists of different colored lights.  The only light source when it happens is the sun.  Somehow the light of the sun must be transformed into different colors.  When there is no rain there is no rainbow and when there is heavy rain there is also no rainbow.  There must be a specific concentration of raindrops in the air to form the rainbow.  The raindrops in the air must somehow be transforming the sunlight into different colors.

Wisdom: We see rainbows because of the geometry of raindrops. When the sun shines from behind us into the rain, incident rays of light enter the drop and are refracted inwards. They are reflected from the back surface of the raindrop, and refracted again as they exit the raindrop and return to our eyes. Refraction is responsible for splitting the sunlight into its component colors.  The rainbow will alter as you move and will differ from others’ perceptions. Because the light from any single drop is dispersed, only one ray of a particular color reaches your eye. The violet band that you see leaves the corresponding raindrops at about a 40.6° angle, and the red band that you see leaves its corresponding raindrops at 42.4°, so the red light is from raindrops higher in the sky relative to your eye. (Explanation by WebExhibits)

What made me think of all this was an article by Nichole Kelly, President of SME Digital, titled How Data Hype Is Destroying Your Social Media ROI.  Kelly warns marketers about various infographics to be found all over the Internet, and urges them to double check the accuracy of the information represented within.

“In the early years of social media marketing (just 6-8 years ago, really) several major media outlets chastised bloggers claiming they didn’t cite sources and do enough research to make sure the information was accurate. The social media crowd stood up and said that our audiences would control bad information by calling it out, complaining in comments, or simply not sharing the information with others. In essence, our audience would be the filter for bad information.

Well somewhere along the way we have fallen down on the job. We aren’t being critical enough about all this data that is getting thrown at us. I see too many just believing the data because it came from a “reputable source,” — a company or an individual we have come to trust. We need to use a more critical eye before we jump on the band wagon of support. More importantly, we must be more curious when using this information to justify adjusting our marketing tactics.”

Kelly is talking about social media ROI in particular, but her points are valid in general.  There is an wide range of data and information available on the Internet, some quite accurate and reliable, while others … not so much.

Before the Internet, when we needed to get data and information on a subject, we used “traditional” information sources such as books, magazines, and published reports.  I remember spending tens of hours at Wharton‘s Lippincott Library in 1992, conducting research for a management paper.  The Internet as we know it now did not exist back then, and I had to spend all that time hunting down relevant articles by checking out paper copies of old business magazines, waiting in line to run Lexis/Nexis queries and sitting at the library, reading industry reports which could not be checked out.  The upside was that I was very comfortable with the quality of all the data and information I was getting.  They were being published by professionals and were most likely double and triple checked by editors.

Nowadays, things are a lot different. No one has to evaluate or approve Internet content before it is made available to the public. Anybody with a computer and an Internet connection can put anything they want onto the Internet.  One would think that this ability would create a sense of skepticism in Internet users, but no, most people are eating it up!

Accepting data without checking its authenticity and sources is bad enough, but it gets even worse:  People are outsourcing their thinking, not even bothering to analyze the data to “understand the relations”, as Bellinger suggested, to get to information.  People accept other people’s analysis at face value, with absolutely no regard to quality or accuracy.  I tried to touch upon this in Distimo’s “Most Popular Social Networking Apps” Study and How NOT to Display Data, which is but one example.  Not to sound too alarmist, but it looks like there is a mass epidemic of “cerebral laziness” out there!

It turns out that Robert Harris of Southern California College, saw this problem way back in 1997.  In his work Evaluating Internet Research Sources, he revealed his CARS Checklist for Information Quality:

“Source evaluation–the determination of information quality–is something of an art. That is, there is no single perfect indicator of reliability, truthfulness, or value. Instead, you must make an inference from a collection of clues or indicators, based on the use you plan to make of your source. If, for example, what you need is a reasoned argument, then a source with a clear, well-argued position can stand on its own, without the need for a prestigious author to support it. On the other hand, if you need a judgment to support (or rebut) some position, then that judgment will be strengthened if it comes from a respected source. If you want reliable facts, then using facts from a source that meets certain criteria of quality will help assure the probability that those facts are indeed reliable.”

The CARS framework consists of qualitative checklists on Credibility, Accuracy, Reasonableness and Support. While originally focused on internet sources, I think that it applies just as well to print resources, sets an example of critical thinking and provides insight into creation, presentation and application of data and information.  It is a recommended reading of mine for anyone who uses the Internet as a source of data and information.  Here is a summary:

Credibility:  trustworthy source, author’s credentials, evidence of quality control, known or respected authority, organizational support.

Goal: an authoritative source, a source that supplies some good evidence that allows you to trust it.

Accuracy: up to date, factual, detailed, exact, comprehensive, audience and purpose reflect intentions of completeness and accuracy.

Goal: a source that is correct today (not yesterday), a source that gives the whole truth.

Reasonableness: fair, balanced, objective, reasoned, no conflict of interest, absence of fallacies or slanted tone.

Goal: a source that engages the subject thoughtfully and reasonably, concerned with the truth.

Support: listed sources, contact information, available corroboration, claims supported, documentation supplied.

Goal: a source that provides convincing evidence for the claims made, a source you can triangulate (find at least two other sources that support it).

I will leave you with something I saw on Facebook this week.  While amusing, it is also very sound advice, one that should especially be taken to heart by those of us who always want to get good data and run a good analysis and hopefully reach a level of wisdom that will help us make good decisions, be it in a business setting, or life in general.  Remember: Not everyone out there is an Honest Abe!