İnsanlık, yeryüzünde belirdiği andan itibaren, geleceği bilme dileğiyle hareket etti. Bu istek, ilkel toplumların tabiat olaylarını manalandırmak için başvurdukları mitolojik anlatılardan, çağdaş bireyin büyük data kümeleriyle alaka kurduğu algoritmik dünyaya kadar değişse de, özünde tıpkı kalmıştır: Bilinmeyeni öngörme, meçhullüğü hesaplı hale getirme ve karmaşık olasılıkları yönetilebilir bilgi parçacıklarına dönüştürme dileği. Gelecek, bilinmeyenin davetiyle insan zihnini her vakit meşgul etti; zira gelecek, yalnızca vakit çizgisinde ilerleyen bir kavram değil, birebir vakitte karar verme süreçlerinin art planında titreşen görünmez bir varlıktır. Bu bağlamda regresyon tahlili, sırf istatistiksel bir yol olmanın ötesinde, insanlığın belirsizlikle uğraşında geliştirdiği entelektüel bir savunma sistemidir. Sayıların içinde gizli örüntüleri keşfetmeye çalışan bu yol, geçmişi çözümleyerek geleceği kavrama uğraşıdır; ama bu gayret, determinist bir mutlaklık değil, olasılıksal bir taraf tayinidir. Tıpkı gökyüzüne bakarak taraf bulan bir denizcinin, rüzgârın istikametini kestirim etmeye çalışması üzere.
Regresyon Nedir? Öngörü Değil, Bilimsel Sezgi
Regresyon, teknik tarifiyle, bağımlı bir değişkenin, bir yahut birden fazla bağımsız değişkenle ortasındaki bağlantıyı modelleyen istatistiksel bir tahlil tekniğidir. Lakin bu tarif, yolun felsefi ve düşünsel derinliğini açıklamakta yetersiz kalır. Regresyon, bilgiyi yalnızca tahlil etmez; bilginin ötesinde gizli olan öyküyü yakalamaya çalışır. Matematiğin durağan yapısına, vaktin akışkan tabiatını iliştirerek geleceği anlaşılır kılma uğraşıdır. Bu yüzden regresyon, sırf teknik bir çözümleme değil, tıpkı vakitte bir düşünme biçimidir. Elimizdeki geçmiş datalarla, şimdiki vakti manalandırmak ve gelecekte olabilecekleri varsayım etmeye çalışmak, aslında insan zihninin en temel bilişsel reflekslerinden biridir. Regresyon, işte bu refleksi sistematik hale getirir.
Fakat burada değerli bir kırılma noktası vardır: Regresyon, bir kehanet değil; bilimsel sezgidir. Bu sezgi, geçmişten gelen dataların içinde örüntüler arar, bu örüntüleri matematiksel modellere dönüştürür ve bu modeller aracılığıyla geleceğe dair çıkarımlarda bulunur. Lakin bu çıkarımlar, asla mutlaklık taşımaz. Zira regresyon, tabiatı gereği, yanılgı hissesini içinde taşır. İstatistiksel olarak elde edilen her sonuç, belli bir inanç aralığı ile geçerlidir; yani her varsayım, aslında içinde bir belirsizlik gövdesiyle birlikte gelir. Ve tahminen de bu yüzden regresyon, salt bir araç olmanın ötesine geçerek insanın epistemolojik sonlarını da sorgulamaya açar: Bilgi sahiden ne kadar mutlaktır? Geçmişi anlamadan geleceği öngörebilir miyiz? Datanın içinde her vakit mana mı vardır, yoksa bazen mana, bizim ona yüklediğimiz bir yanılsama mıdır?
İşte bu sorular, regresyonu sadece istatistikçilerin değil, eğitimcilerin, siyasetçilerin, psikologların ve hatta filozofların da ilgi alanına sokar. Zira regresyon, her şeyden evvel, insanın bilinmeyenle olan gayretinde kullandığı zihinsel bir harita çizimidir. Bu harita bazen doğrudur, bazen sapar; ancak her vakit bir istikamet arayışının izini taşır.
Eğitimde Regresyon: Muvaffakiyet Bir Denkleme Sığar mı?
Eğitim, insanın kendini ve dünyayı tanıma seyahatinin kurumsallaşmış biçimidir. Bu seyahat, bireyin bilişsel, duyuşsal ve toplumsal gelişimini yönlendiren onlarca faktörün etkileşiminden doğar. Münasebetiyle eğitimde başarıyı belirleyen ögeleri anlamaya çalışmak, yalnızca pedagojik değil; tıpkı vakitte toplumsal, kültürel ve ruhsal bir okuma gerektirir. Tam da bu noktada, regresyon tahlili devreye girerek, görünmez olanı görünür kılmaya, karmaşık bağlantılar ağını sistematik bir biçimde çözümlemeye çalışır. Fakat asıl soru şudur: Bir çocuğun akademik muvaffakiyetini, birkaç değişkene indirerek modellemek mümkün müdür?
OECD’nin PISA raporları, yıllardır eğitimdeki muvaffakiyet eşitsizliklerine dair çok katmanlı bilgiler sunar. Bu bilgiler, regresyon tahlilleri ile işlendiğinde şu acı gerçeği ortaya koyar: Bir öğrencinin muvaffakiyetini en çok belirleyen değişken, ne zekâ seviyesi ne de öğretmenin niteliğidir; öğrencinin ilişkin olduğu sosyoekonomik katmandır. Ailenin eğitim seviyesi, gelir düzeyi, meskendeki kitap sayısı, hatta çocuğun okul dışında geçirdiği sessiz saatlerin ölçüsü bile muvaffakiyete dair güçlü göstergeler olarak karşımıza çıkar. Burada regresyon, adeta bir toplumun adaletsizlik haritasını çıkarır. Eğitim sistemlerinin görmezden geldiği yapısal eşitsizlikler, sayılarla konuştuğunda sessizliklerini kaybederler. Lakin bu durum, tıpkı vakitte regresyonun hudutlarını da açığa çıkarır. Zira her istatistiksel model, sadece ölçülebilir olanla çalışır; meğer eğitimin asıl öznesi olan insan, birçok vakit ölçülemeyenle belirlenir.
Bir çocuğun merakı, direnç gösterme kapasitesi, içsel motivasyonu ya da travmaları üzere faktörler, klasik regresyon tahlillerinin dışındadır. O nedenle, eğitimde regresyona dayalı öngörüler yaparken, bu modellerin kapsayıcılığını sorgulamak gerekir. Eğitim, sırf datayla okunamaz; zira eğitimdeki muvaffakiyet, sayısal doğruların ötesinde duygusal, kültürel ve bazen irrasyonel dinamiklerin de tesiri altındadır. Regresyon, bize bir istikamet gösterir; ancak hangi öğrencinin hayal kurduğunu ya da hangi öğretmenin gözlerinin parladığını söyleyemez.
Yine de regresyon tahlilleri, eğitim siyasetlerinin şekillenmesinde değerli bir fonksiyon görür. Örneğin erken çocukluk eğitiminin uzun vadeli muvaffakiyet üzerindeki tesiri, onlarca ülkenin eğitim siyasetlerine taraf vermiştir ve bu tesirler regresyon modelleriyle somut olarak ortaya konmuştur. Yani regresyon, sadece nicel bir tahlil aracı değil; tıpkı vakitte kamusal kararların ardındaki görünmez mantık örgüsüdür. Ama bu mantık, her vakit insanın iç dünyasını hesaba katmadığında eksik kalır. Eğitimde başarıyı bir denkleme sığdırmak, karmaşık bir kozmosu cebire indirgemek üzeredir. Tahminen manalıdır, lakin asla tam değildir.
Geleceği Varsayım Etmenin Sonları: Datanın Gölgeleri
Modern insanın bilgiye olan inancı, neredeyse kutsal bir sadakate dönüşmüştür. Bugün, geleceğe dair bir öngörüde bulunmak isteyen her kurum—ister bir banka, ister bir okul, isterse bir hükümet olsun—öncelikle dataya başvurur. Zira bilgi, objektif olanı temsil eder; hislerden, öznellikten, tarafgirlikten arınmış bir hakikat tabanı olarak görülür. Bu yer üzerine inşa edilen regresyon modelleri ise, görünüşte bize geleceğe dair bir itimat duygusu sunar. Lakin bu itimadın arkasında yatan şey, birden fazla vakit aldatıcı bir determinizmdir. Zira data, her ne kadar objektif olarak toplansa da, onu yorumlayan insanın zihinsel süzgecinden geçer; ve her süzgeç, kendi gölgesini oluşturur.
Bir regresyon modeli, geçmiş datalar üzerinden geleceği kestirim ederken; o geleceğin, tıpkı geçmişin devamı olacağını varsayar. Meğer tarih, ani kopuşların, öngörülemeyen kırılmaların, insan iradesinin şaşırtan çıkışlarının sahnesidir.
2008 ekonomik krizi öncesi yapılan tüm modeller, dataya bakarak kriz ihtimalini yok saymıştı. Pandemi öncesi iddialar, global eğitim sistemlerinin birkaç ay içinde dijitale kayacağını hiç öngörmemişti. Zira data, yaşanmamış olanı bilemez; yalnızca yaşanmış olanın yankılarını taşır. Bu yüzden regresyon, en yanlışsız öngörüyü bile yapsa, asla katılığı garanti edemez. Zira gelecek, sırf bir uzantı değil; tıpkı vakitte bir sıçrama ihtimalidir.
Üstelik bilgi, hiçbir vakit “nötr” değildir. Hangi değişkenlerin modele dâhil edileceği, hangi dataların toplanacağı, hangi örneklemin temsil edici sayılacağı üzere kararlar, direkt insan aklının sübjektifliğine bağlıdır. Münasebetiyle regresyon modelleri, yalnızca sayısal denklemler değil; tıpkı vakitte bedel yargıları, varsayımlar ve ideolojik tercihler barındırır. İşte bu yüzden, bilgiye bakarak geleceği varsayım etmek, aslında kendi algılarımıza ayna tutmaktan fazlası değildir.
Regresyonun sonları burada barizleşir: O, bize geçmişin bir projeksiyonunu sunar; lakin insanlık tarihi, sadece projeksiyonlarla değil, tıpkı vakitte ihtilallerle, sezgilerle ve hayallerle yazılmıştır. Geleceğin tümüyle hesaplanabilir olduğuna inanmak, insanın özgürlüğünü yok saymakla muadildir. Halbuki insan, yalnızca geçmişin değil, geleceğin de failidir. Bazen, tek bir çocuk, istatistiklerin imkânsız gördüğü bir muvaffakiyete ulaşabilir. Bazen, bilginin dışına taşan tek bir fikir, bir çağın istikametini değiştirebilir.
Regresyon, gölgeleriyle birlikte gelir. O gölgelerde, bazen görülmeyen gerçekler, bazen bastırılmış potansiyeller, bazen de istatistik dışı hayatlar vardır. Bu yüzden, dataya değil; bilginin gerisindeki beşere bakmadan gelecek hakkında konuşmak, eksik bir cümle kurmaktır.
Kestirimle Yetinmek: Bilmek mi, Kaygıyı Bastırmak mı?
İnsanoğlu, bilinmeyenden korkar. Bu, biyolojik bir gerçekliktir. Antik çağlardan bugüne, yıldızların hareketinden kurban ritüellerine, kahinlerin kelamlarından yapay zekâ algoritmalarına kadar her periyot, geleceği bilme isteği ile şekillenir. Regresyon tahlilleri de bu isteğin çağdaş bir yansımasıdır. Bilinmezliğin verdiği korkuyu, kestirimle yatıştırmak isteriz. Lakin burada ince bir çizgi vardır: Nitekim bilmekle, sadece endişemizi bastırmak için ‘bildiğimizi sanmak’ ortasında bir fark vardır. Ve birden fazla vakit regresyon, ikinciye hizmet eder.
Bir okul yöneticisi, öğrencilerin yıl sonu muvaffakiyetlerini evvelki imtihan puanlarına, devamsızlık oranlarına, sınıf içi iştiraklerine bakarak varsayım ettiğinde aslında bir çeşit zihinsel rahatlama arayışındadır. O öğrencinin iç dünyasında o yıl neler yaşanacağı; hangi öğretmenle hangi bağı kuracağı; hangi travmaları, hangi atılımları yaşayacağı ise bu modele dâhil değildir. Lakin bu kestirim, karar vericiye süreksiz bir denetim duygusu sağlar. Bu his, tıpkı hava varsayımlarının bize sunduğu yalancı mutlaklık üzeredir. “Yağmur ihtimali %70” dediğimizde, geriye kalan %30’un ne olduğunu unuturuz.
Bilgiyle kurulan bu illüzyon, yalnızca ferdî değil, birebir vakitte sistemiktir. Eğitim sistemleri, sıhhat siyasetleri, ekonomik stratejiler; hepsi bilgiye dayalı kestirimlerle istikamet bulmaya çalışır. Fakat burada bir sorun vardır: Kestirimle yetinmeye başladığımızda, olasılıklara değil kesinliklere inanmaya başlarız. Bu da insanın tabiatına alışılmamıştır. Zira insan, her vakit sürprizlere açıktır. Kestirim, birçok vakit mevcut sistemin devam edeceğine dair bir beklentiye dayanır. Meğer birey, bazen tam da bu sistemi kırma gücüne sahiptir. Bilgiye dayalı varsayım, değişimi dışarıda bırakır; ihtilalleri, direnişleri, atılımları modelleyemez.
Regresyon tahlillerinin eğitimde, iktisatta, psikolojide sıklıkla kullanılmasının bir nedeni de budur: İnsanı, öngörülebilir bir varlığa indirgemek, sistemlerin yönetilebilirliğini artırır. Lakin bu, tıpkı vakitte özgürlüğün alanını daraltır. Bir çocuğa, ‘Senin bu yıl bu notu alman muhtemel’ dediğimizde, onun beklenmedik sıçrayışını ihmal etmiş oluruz. Bu yüzden regresyon, yalnızca bilimsel değil; birebir vakitte etik bir probleme dönüşür. Zira insanı yalnızca kestirilebilir bir varlık olarak görmek, onun özünü ıskalamaktır.
Regresyonun İdeolojisi: Gerçeği Ararken Gölgeye Tutulmak
Veri, 21. yüzyılın yeni metafiziği haline geldi. Artık birçok karar, sezgiye değil; modele, tahlile, kestirime dayandırılıyor. Bu, çağdaş dünyanın akılcılık arayışının doğal bir sonucu üzere görünse de aslında çok daha derin bir felsefi soruya açılır: Bilgi, sahiden hakikatin bir izdüşümü müdür; yoksa insanın sonlu bakış açısının bir yansıması mı?
Regresyon, matematiksel bir prosedür olmanın ötesinde, insanın hakikati denetim etme uğraşının bir kesimidir. Belirsizlik, sadece bir istatistiksel sorun değil; birebir vakitte varoluşsal bir durumdur. Bu yüzden regresyon, bir hesaplama aracı olduğu kadar bir dünya görüşüdür. İnsan, geleceği hesaplayarak şekillendirebileceğine inandığı sürece, özgürlüğünü modellemeye teslim eder. Lakin gerçek hayat, bu kadar düz çizgilerle ilerlemez. Hayat, varyanslarla, sapmalarla, dışsal tesirlerle doludur. Regresyonun en temel varsayımı olan “değişkenler ortasındaki alaka sabittir” niyeti, hayatta nadiren geçerlidir. Zira insan değişkendir. Kıymetleri, hisleri, bağlamları ve reaksiyonlarıyla sabit bir denkleme indirgenemez.
Regresyon, birden fazla vakit anlamayı değil, açıklamayı gayeler. Anlamak; empati, bağlam ve öykü gerektirir. Açıklamak ise sayıların içine sıkışır. Bir çocuğun başarısızlığını düşük sosyoekonomik durumla açıklamak mümkündür; fakat onu anlamak, çocuğun öyküsünü duymayı gerektirir. İşte tam bu noktada, regresyonun gölgesi devreye girer. Sayılar, bazen kıssaları bastırır. Modeller, bazen insanın kişisel trajedisini görünmez kılar. Bu yüzden regresyon, sırf bir teknik değil; birebir vakitte bir etik sorumluluk sorunudur.
Regresyon, bize sayılarla konuşmayı öğretir. Ancak geleceği sadece sayılarla anlamaya çalışmak, sözlerin müziğini yalnızca nota kağıdına bakarak çözmeye misal. Melodi tahminen çıkar; fakat ruh eksiktir. Bilgiler, olasılıkları gösterir; lakin hayat, birçok vakit istatistik dışı bir mucizedir. Bu yüzden regresyonu sırf kestirimsel bir araç olarak görmekle yetinmemeli; onu insanın karmaşıklığını kavramaya yönelik daha büyük bir epistemolojik uğraşın kesimi haline getirmeliyiz.
Eğitimciler, yöneticiler, siyaset yapıcılar… Hepsi için bu yazının en son sorusu şudur:
Bir öğrencinin geleceğini sırf geçmiş datalarla mi çizeceğiz, yoksa o dataların ötesinde bir potansiyeli, bir ihtimali, bir hayali de hesaba katacak mıyız?
Çünkü birtakım gelecekler hesaplanmaz; yalnızca umut edilir, inşa edilir ve yaşanır.
X
Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar büsbütün müelliflerinin özgün niyetleridir ve Onedio’nun editöryal siyasetini yansıtmayabilir. ©Onedio
