Haziran ayında London School of Economics’de bitirdiğim “Yöneticiler için Veri Analizi” programında yapay zeka, veri analitiği, sosyal medyayı aktif dinleme ve yapay zeka ile neuro bağlantılar ile profillendirme konularını çalıştık. İlgi çekici vaka çalışmalarından biri Facebook, Twitter, Instagram ve benzeri sosyal platformlarda bıraktığımız izlerin ve aktivitelerimiz ile oluşturduğumuz verilerin bizim haberimiz olmadan farklı ilgi grupları tarafından nasıl kullanıldığı ile alakalı idi.
Sosyal medya platformlarımında bıraktığımız dijital izlerin anketlerden en büyük farkı, insanlar anketlere katıldığı zaman bilinçli olarak cevap verdikleri için ankette her zaman düşündüklerini ve/veya doğru bulduklarını söylemek zorunda olmadıkları için bilinçli olarak farklı cevaplar verebiliyorlar. Ancak doğal ortamlarında yani sosyal medyada arkadaşları yaptıkları mesajlaşmalar, beğendikleri konular, yorum ekleyerek paylaştıkları dokümanlar, dinledikleri müzik, yaşları, ilgi grupları, hobileri, alışveriş ve yeme alışkanlıkları analiz edilerek istatistiksel modelleme sonrası sanal neuro ağlar ile canlandırma yapılarak onların gerçek eğilimlerini ortaya çıkarmak artık yapay zekalar sayesinde mümkün oldu.
Sosyal medya platformları üstünde uygulanan kurallar evrensel olduğu için yani tüm ülke ve toplumlarda veri paylaşım kuralları standart olduğundan dolayı çok daha temiz ve homojen bir veri tabanı oluşturuyor. Çünkü bu platformu kullananlar, o platformun kelime sayısı kısıtları, yazı uzunluğu ve video tipi ile süresi kriterlerine göre paylaşımlarını yaptıkları için çok daha homojen bir veri grubu yaratıyorlar. Böylelikle ülkeler arasındaki sınırlar bir nevi ortadan kalkmış oluyor. Günümüzde dünya liderlerinin sosyal medyayı farklı konular hakkında fikir ve görüşlerini yaymak ve algı oluşturmak için efektif bir şekilde kullandığını gözlemliyoruz. Dünya liderlerinin yüzde 85’inin sosyal medya hesabı olması bunun net bir göstergesi. Dünya liderleri birbirlerinin mesajlarını takip ederek iletişim stratejileri hakkında bilgi sahibi olmakla kalmıyor, bu liderlerin takipçilerinin dünya liderlerinin mesajlarına olumlu veya olumsuz mesajları politika ve strateji belirlemede önemli bir veri kaynağı haline geliyor.
Araştırmacı profesörler Barbara, Bond ve Messing 2015 yılında sosyal medya üstünde yaptıkları analizlerde tamamen sosyal medya davranışlarına bakarak hiç bir politik görüş paylaşmamış kişilerden oluşturdukları test grubu içinde bu kişilerin ideolojik düşüncelerini yapay zeka ve modelleme algoritmaları kullanarak yüksek bir doğrululuk oranı ile analiz etmeyi başarmışlar. Gosling, 2011 yılında yaptığı çalışma ile Facebook kullanıcılarını 5 kişilik gruplara ayırmış. Bu grupları dışa dönük, nevrotik , dürüst, uyumlu ve yeni deneyimlere açık olarak belirlemiş. Bu çalışmayı yaparken araştırması tamamen Facebook kullanıcılarının bu medya üstünde yaptıkları paylaşımlar, fotoğraflar, makaleler, arkadaşları, beğendikleri konular , üye oldukları gruplar üstünden makine öğrenmi ve yapay zeka algoritmalarını kullanarak yapmış. Çalışmanın sonuçları yüzde yüz doğruluğa ulaşmasa da istatistik analiz açısından bakıldığında oldukça doğru sonuçlar vermiş.
Bu çalışmanın bir benzerini Zamal, Liu ve Ruths adlı profesörler Twitter üstünde 2012 yılında yapmışlar. Yaş, cinsiyet ve fikirleri ile ilgili eğilimleri incelenen deney grubunun sosyal medya verileri incelenerek bu deney grubunun gerçek hayatta ilişkisel davranışlarının benzer olduğunu istatistik olarak analiz ve ispat etmişler. Bu kişilerin sosyal medyada tanımadıkları ve/veya sosyal medyada arkadaşlık kurdukları kişiler ile gerçek hayatta geçmişten gelen arkadaşlıklarının benzer eğilimlerde ve benzer kişilik profillerine sahip olduğunu teorisel olarak ispat etmişler.
Bu konuda en önemli kısıtlardan biri esasta dünyanı nüfusunun hala yüzde 55 ile 60'ının internet erişimi olması. Ayrıca Sosyal medya platformlarına üye olan kullancıların sayısı toplam internet kullanan nüfusun yüzde 25‘i civarında. En fazla üyeye sahip Facebook kullanıcı sayısı dünya nüfusunun yaklaşık olarak yüzde 25’ini temsil ediyor. Bu açıdan her ne kadar sosyal medyayı kullananların ve açık olarak görüşlerini paylaşanların oranı toplumların nüfus olarak büyük bir kısmını temsil etmiyor olsa bile istatistik modelleme ve yapay zeka algoritmalarının kullanımı ile çok önemli sonuçlara ulaşmak mümkün. Bunun en ilginç örneklerinden biri olarak sosyal medyanın son Amerikan seçimlerine etkisi incelediğinde ortaya çıkıyor. Cambridge Analytics firması sosyal medya üstünde yakın arkadaşların birbirine etkisini araştırarak oy vermeyi düşünmeyen kişilerin yüzde 0.4’ ünün oy verme eğilimini artırmış. Bunu yaparken seçmenlerle iki tarz iletişim kurmuş. Öncelikle oy verme eğilimi düşük kişilerin, Facebook paylaşımları, beğendikleri içerikler, yaş, cinsiyet, cinsel tercih, davranışları ve parti tercihleri yapay zeka ile incelenerek, onları istedikleri partiye yönlendirmek için kişiselleştirmiş mesajlar çıkarılmış. Sonrasında bu kişilerin yakın arkadaşlarından oy verenlerin, oy verdiklerini arkadaşları ile paylaşmaları için “I voted” ibareli sanal madalyaları sayfalarında post etmelerini sağlayarak oy veren kişilerin arkadaşları olup oy vermeyi düşünmeyen kişileri toplum baskısı ve toplu hareket psikolojisini kullanarak oy vermeye yönlendirmiş.
Peki bu, pazarlama sektöründe çalışanlar, markalar ve ajanslar için ne ifade ediyor? Her ne kadar teknoloji, pazarlamacılara bir çok analiz ve modelleme imkanı yaratsa da işin temelinde insan var. Kişilerin hala karar verirken baktıkları en önemli kriterlerden birisi arkadaşlarının ve güvendikleri insanların tavsiyeleri. Bu açıdan ürün ve hizmet değerlendirmeleri , bunların puanlanması, konularında uzman olarak kabul edilen kişilerin ürün ve hizmet analizleri markaların ve pazarlamacıların çok yakından takip etmesi gereken bir alan. Burada konuşulanlara göre, geri bildirimleri toplamaları ve bu geri bildirimlere göre gerekli revize ve geliştirmeleri yapmaları; ARGE departmanlarının testleri kadar önemli hale geldi. Ayrıca bir markanın kendi müşterilerinin crm kadar önemli bir başka konu ise onun müşterisi olmayan kişilerin neden markayı ve ürünlerini kullanmadığını anlaması bu açıdan sosyal medya platformları çok önemli bilgileri edinebilmek için önemli veri merkezleri.
İkinci önemli kriter ise insanların bir gruba ait olmak istediklerinden dolayı toplum baskısı ile grup dışında kalmamak için o grubun davranışlarına paralel davranış gösterme eğilimleri. İnsan sosyolojisi ve psikolojisinin en temel ögeleri teknolojili ne kadar ilerlese de değişmiyor. Pazarlamacılar ve markalar için sosyal medyada aktif dinleme yapmak ve gündemi takip etmek pazarlama iletişimine karar verirken markanın özü ve iç görüsü kadar önemli bir kriter. Artık gündemi takip etmek son on yılda Trend Topic, #Hashtag takip etmek demek haline geldi. Eğer aktif bir şekilde sosyal medya konularını ve tüketici eğilimlerini takip etmiyorsanız, hedef kitle bazlı bu gündem maddelerine göre iletişim görsellerini test etmiyorsanız o zaman bütçenizi verimli bir şekilde kullanmıyorsanız demektir Aynı hedef kitleye 100 bin TL harcayarak ulaşabilecek iken 300 bin TL harcayarak ulaşıp halen sadece ciro ve karlılık yerine ulaşılan kişi sayısına bakıyorsak o zaman dijital mecraları amacına uygun şekil ve verimlilikte kullanmıyoruz demektir.
Yeni döneme ne kadar hazır olduğumuz ekibimizde sosyoloji ve psikoloji eğitimi almış veri analist ve iş analisti sayıları ile bunların kullanabilecekleri teknolojilere ne kadar yatırım yaptığımızla ortaya çıkacak. Bu dönemde bu kültürel dönüşümün yatırımını yapan firmalar diğerlerine göre bir adım önde ve avantajlı olacaklar.
