Karmaşıklık Bilimi Nedir? Harikalar Diyarı mı, Yeni Bir Sis Perdesi mi?
İtirafla başlayayım: Karmaşıklık bilimi son on yılda “her şeyi açıklayan” şemsiye disiplin diye parlatıldı. Ama ben buna şüpheyle bakıyorum. Karmaşıklık etiketini yapıştırdığımız an, çoğu zaman ya bilmediğimizi cilalıyoruz ya da öngörülemezliği romantikleştiriyoruz. Evet, bu alan güçlü; ama abartıldığında karar vereni yanılgıya, araştırmacıyı yüzeyselliğe sürüklüyor. Bugün “Karmaşıklık bilimi nedir?” sorusunu tartışma çıkaracak kadar açık ve eleştirel bir dille ele alıyorum.
Karmaşıklık Bilimi: Çekirdekteki Güç
Karmaşık sistemler; piyasalardan ekosistemlere, şehirlerden beyin ağlarına, sosyal medya yığınlarına kadar uzanır. Güçlü yanları nettir:
- Doğrusal olmayanlık: Küçük değişikliklerin büyük sonuçlara yol açabileceğini söyler; aşina olduğumuz “kelebek etkisini” bilimsel zemine oturtur.
- Emerjans: “Bütün, parçaların toplamından fazladır” önermesini matematiksel ve simülasyon temelli olarak işler.
- Ağlar ve dağılımlar: Düğüm ve kenar ilişkileriyle yayılım, kırılganlık ve dayanıklılık desenlerini gösterir; güç yasaları ve ölçekten bağımsızlık kavramlarına ışık tutar.
- Ajan tabanlı modelleme: Politika simülasyonlarından salgın senaryolarına kadar, “ya şöyle olursa?” sorusuna laboratuvar sunar.
Ve Zayıf Halkalar: Bilim mi, Büyü Dili mi?
Güçlü yönler etkileyici; ama “Karmaşıklık bilimi nedir?” sorusunun dürüst cevabı, nelerin işlemediğini de söylemeyi gerektirir.
- Genelleme şehveti: Bir ağ grafiği çizip her şeyi “hub–spoke” diye açıklamak sahte kesinlik üretir. Benzer şekiller, aynı mekanizmalar demek değildir.
- Öngörü illüzyonu: “Tahmin edilemezliği açıklamak”, çoğu zaman “yarın ne olacağını söyleyemiyoruz ama neden söyleyemediğimizi çok iyi anlatıyoruz”a dönüşür. Politika yapıcılar bu retoriği, hesap verebilirlikten kaçmak için kullanabilir.
- Parametre şişirme: Ajan tabanlı modellerde her parametreyi makul gösterecek bir gerekçe bulursunuz. Doğrulanmayan kalibrasyon, modelin çekiciliğini artırırken gerçekliğe bağını zayıflatır.
- Geri besleme fetişi: Her şeye “pozitif/negatif geri besleme” demek, mekanizma ayıklamasını tembelleştirir; nedensellik yerine metafor dolaşır.
- Ölçek körlüğü: Güç yasası ilan etmek kolay, ölçek aralıklarını, örneklemi ve uç değerlerin etkisini savunmak zordur. Birçok “power-law” grafiği, dikkatli testlerden sonra sıradan bir log-normal davranışa düşer.
Tartışmalı Noktalar: Nerede İşler, Nerede Sınırına Çarpar?
“Her şey ağdır” söylemi
Ağlar elbette faydalı; ama biyolojide evrimsel kısıtlar, ekonomide kurumlar, siyasette normlar, kültürde anlam sistemleri ağ topolojisinin ötesinde belirleyicidir. “Bağlantı sayısını arttır, sistem iyileşsin” basitçiliği, kırılganlığı daha hızlı yaymanın da yoludur.
Veri kutsaması
Büyük veri çağında karmaşıklık yaklaşımı “veri ne söylerse odur” pragmatizmine yaslanır. Oysa veri toplama süreçleri taraflıdır; gözlenemeyen düğümler, sessiz etkileşimler ve ölçüm gürültüsü modelin sinir uçlarını keser. Provokatif soru: Elinizdeki verinin yapılandırdığı dünyayı, verinin toplandığı dünyayla karıştırıyor olabilir misiniz?
Politikada kullanım: Cazibe ve tehlike
Belediyecilikten iklim politikalarına kadar birçok alanda “karmaşık sistem” söylemi, esnek ve uyarlanabilir yönetişim tavsiye eder. Güzel. Ama bu, sorumluluğu dağıtan bir sis perdesine de dönüşebilir: “Sistem karmaşık, sonuçlar beklenmedik oldu.” Kim sorumlu?
İşleyen Pratik: Ne Yapmalı?
Hipotez–metafor ayrımı
Metaforla büyülenmek kolaydır; hipotezle yüzleşmek zordur. Öneri: Her ağ iddiasını, açıkça reddedilebilir (falsifiable) bir iddiaya çevirin. “Merkez düğümlerin kaldırılması şu metriği şu kadar artırır/azaltır” gibi.
Çoklu modelleme ve çapraz doğrulama
Tek model, tek hikâye demektir. Ajan tabanlı, diferansiyel denklem tabanlı ve istatistiksel modelleri aynı fenomen üzerinde yarıştırın. Tutarlı desenler, anlatıya değil kanıta işaret eder.
Ölçeğe sadakat
Parametreleri topladığınız ölçekle sonuçları yorumladığınız ölçek uyumlu mu? Birey düzeyi kurallardan kurum düzeyi sonuçlara sıçrarken araya giren kurumsal mantıkları ve zaman gecikmelerini görün.
Provokatif Sorular: Tartışmayı Alevlendirelim
- Karmaşıklık bilimi, öngörü yerine “öngörülemezliği sofistike biçimde paketlemek” mi oldu?
- Bir ağ grafiğini “neden” sanıp mekanizmaları ihmal ettiğinizde, bilimi estetikle mi karıştırıyorsunuz?
- Ajan tabanlı modelleriniz, politika önerilerinizi gerçekten sağlamlaştırıyor mu, yoksa yalnızca meşrulaştırıyor mu?
- “Uyarlanabilir yönetişim” söylemi, hataların siyasi sorumluluğunu buharlaştırmak için mi kullanılıyor?
Son Söz: Büyülü Değil, Kullanışlı Bir Araç Olsun
Karmaşıklık bilimi nedir? Çok parçalı dünyayı anlamak için güçlü bir çerçeve. Ama onu kristal küre sanarsanız, sizi büyüler; çalışan hipotezler üretmek için kullanırsanız, işinizi keskinleştirir. Şahsi çağrım şu: Metaforu değil, mekanizmayı; görselliği değil, geçerliliği; tek modeli değil, birbirini denetleyen çoklu yaklaşımı savunun. Çünkü gerçek ilerleme, karmaşıklığın sisinde kaybolmakla değil, o sisi ölçülebilir iddialarla yarıp geçmekle mümkün.