Bu tədqiqat alqoritmik proqnoz sistemlərinin insanı yalnız passiv məlumat nöqtəsi kimi qəbul etmədiyini; insanın öz davranışı üzərində düşünmək və qərarını dəyişmək qabiliyyətini də sistemin fəaliyyətinə daxil etdiyini müdafiə edir. Müəllifin əsas iddiasına görə refleksivlik alqoritmlərin kənarda qoyduğu səs-küy deyil; proqnoz sistemlərinin qidalandığı mühüm siqnaldır.

Məqalə özünü doğruldan peyğəmbərlik, refleksiv proqnoz, ikili hermenevtika, maliyyə modellərinin performativliyi və maşın öyrənməsində performativ proqnoz müzakirələrini bir araya gətirir. Daha sonra Margaret Archer-in refleksivlik nəzəriyyəsi, Pierre Bourdieu-nün habitus anlayışı və Hartmut Rosa-nın sosial sürətlənmə tənqidi əsasında alqoritmik sistemlərin həm şüurlu qərarlara, həm də qərardan əvvəlki vərdiş zəmininə necə təsir edə biləcəyini müzakirə edir.

Problem Nədir?

Ənənəvi olaraq alqoritmik proqnoz sistemləri keçmiş məlumatlardan gələcək davranışları proqnozlaşdıran texniki vasitələr kimi qəbul edilir. Tövsiyə sistemi hansı videonun izlənəcəyini, reklam sistemi hansı məhsula kliklənəcəyini, təhsil analitikası isə hansı şagirdin risk altında olduğunu proqnozlaşdırmağa çalışır. Lakin sosial dünyada proqnozlar yalnız kənardan aparılan müşahidələr deyil; proqnozun özü də davranışı dəyişdirə bilər.

Bir şagirdə “uğursuzluq riski yüksəkdir” deyildikdə, bu məlumat şagirdin özü haqqında düşüncəsinə, qurumun ona yanaşmasına və şagirdin gələcək qərarlarına təsir edə bilər. Beləliklə, proqnoz yalnız gələcəyi təsvir etmir; gələcəyin formalaşmasına da qoşulur. Tədqiqatın mərkəzində duran problem budur.

Müəllif qeyd edir ki, alqoritmik sistemlər çox vaxt insanın daxili qərarvermə prosesləri ilə maraqlanmırmış kimi görünür. Bu sistemlər şəxsin niyə qərar verdiyindən çox, hansı davranış nümunəsinin hansı nəticə ilə əlaqəli olduğuna önəm verir. Lakin mətnə görə bu, refleksivliyin əhəmiyyətsiz olduğu demək deyil. Əksinə, insanların qiymətləndirmələri, tərəddüdləri, seçimləri və sistemə verdikləri reaksiyalar yeni məlumata çevrilir.

Metod Nə Təklif Edir?

Bu tədqiqat eksperimental araşdırma deyil. Yeni məlumat dəsti, sorğu, platforma ölçümü və ya maşın öyrənməsi modelinin təlimini təqdim etmir. Metod kimi nəzəri və konseptual təhlildən istifadə olunub.

Müəllif müxtəlif fənlərdəki dağınıq müzakirələri eyni problem ətrafında birləşdirir. Robert K. Merton-un özünü doğruldan peyğəmbərlik anlayışı, Roger C. Buck-un refleksiv proqnoz məntiqi, Anthony Giddens-ın ikili hermenevtika yanaşması, Donald MacKenzie-nin maliyyə modellərində performativlik təhlili və Perdomo ilə Hardt kimi tədqiqatçıların maşın öyrənməsində performativ proqnoz müzakirələri bu geneologiyanın əsas dayanacaqlarıdır.

Daha sonra tədqiqat sosioloji struktur-fəaliyyət müzakirəsinə qayıdır. Margaret Archer-in refleksivlik nəzəriyyəsi, Pierre Bourdieu-nün habitus anlayışı və Hartmut Rosa-nın refleksiv habitus, indinin daralması və dinamik sabitlik anlayışlarından istifadə edilərək alqoritmik sistemlərin iki qatda işlədiyi müdafiə olunur. Öyrənmə insanların şüurlu və refleksiv nəticələrindən qidalanır; istiqamətləndirmə isə qərarların verildiyi vərdiş zəminini formalaşdırır.

Formullar Nəyi Göstərir?

Bu tədqiqat birbaşa yeni riyazi formul hazırlayan məqalə deyil. PDF-də ətraflı tənlik blokları əvəzinə konseptual və nəzəri izahlar ön plana çıxır. Buna görə bu tədqiqat riyazi formul ehtiva etmir.

Bununla belə, məqalə maşın öyrənməsi ədəbiyyatındakı performativ proqnoz müzakirəsinə konseptual olaraq əsaslanır. Bu müzakirənin əsas fikrini sadə şəkildə belə izah etmək olar: Model yalnız paylanmanı öyrənmir; model tətbiqə daxil edildikdə paylanmanın özü də dəyişə bilər. Yəni alqoritmin proqnozu proqnoz verdiyi sosial sahəyə təsir göstərə bilər.

Müəllifin bu müzakirəyə əlavə etdiyi sosioloji töhfə, paylanmanın yalnız abstrakt məlumat nöqtələrindən ibarət olmadığını vurğulamasıdır. Sosial dünyadakı paylanma refleksiv subyektlərə əsaslanır. İnsanlar proqnozları görür, şərh edir, özlərini onlara uyğun tənzimləyir və ya etiraz edirlər. Bu proseslərin hamısı sistemin sonradan yenidən öyrənə biləcəyi məlumat izləri yaradır.

Qrafik, Cədvəl və Sxemin Əsas Mesajı

PDF-də eksperimental qrafik və ya məlumat cədvəli yoxdur. Tədqiqatın vizual şəkildə izah oluna bilən əsas sxemi üçmərhələli geribildirim dövrəsidir. Əvvəlcə sistem keçmiş davranışlardan proqnoz yaradır. Sonra bu proqnoz sosial mühitə geri qayıdır və insanların qərarlarına, gözləntilərinə və ya qurumların müdaxilələrinə təsir edir. Sonda yaranan yeni davranışlar yenidən məlumat kimi sistemə daxil olur.

Bu dövrənin ən mühüm mesajı budur: Alqoritmik proqnoz yalnız gələcəyi oxumur; gələcəyin şərtlərini də dəyişdirə bilər. Buna görə alqoritmik sistemləri yalnız texniki dəqiqlik baxımından deyil, sosial dünyanı necə yenidən təşkil etdikləri baxımından da qiymətləndirmək lazımdır.

Məqalənin ikinci sxematik mesajı öyrənmə ilə istiqamətləndirmə arasındakı fərqdir. Öyrənmə insanların şüurlu qərarları və refleksiv qiymətləndirmələri üzərindən məlumat toplayır. İstiqamətləndirmə isə seçimlərin necə təqdim edildiyinə, hansı davranışların təbii göründüyünə və hansı vərdiş zəmininin gücləndirildiyinə təsir edir. Beləliklə, sistem həm qərarın nəticəsindən, həm də qərarın formalaşdığı mühitdən faydalanır.

Tədqiqat Necə Aparılıb?

Bu tədqiqatda eksperiment aparılmayıb. Məqalə konseptual sosioloji təhlildir. Müəllif alqoritmik proqnoz sistemlərini birbaşa ölçmək əvəzinə, bu sistemləri izah etmək üçün istifadə olunan müxtəlif nəzəri ənənələri bir araya gətirir.

Mətndə təhsil sahəsində proqnoza əsaslanan analitikalar nümunə kimi istifadə olunur. Şagirdlərin uğur, təhsili yarımçıq qoyma riski və ya performans ehtimalı ilə bağlı proqnozların yalnız şagirdin gələcəyini təsvir etməklə kifayətlənməyib, institusional müdaxilələr və şagirdin öz refleksiv qiymətləndirmələri vasitəsilə həmin gələcəyə təsir göstərə biləcəyi müzakirə olunur.

Bu nümunə empirik hal araşdırması kimi deyil, nəzəri arqumenti konkretləşdirən izahedici sahə kimi oxunmalıdır. Müəllifin əsas məqsədi refleksivliyin alqoritmik sistemlərdə tamamilə sıradan çıxmadığını; əksinə, sistemlərin fəaliyyətində mərkəzi rol oynaya bildiyini göstərməkdir.

Nəticələr Nəyi Göstərir?

Tədqiqatın əsas nəticəsi alqoritmik proqnoz sistemlərinin insan refleksivliyini tamamilə əhəmiyyətsizləşdirməməsidir. Bəzi alqoritmik idarəetmə yanaşmaları sistemlərin fərdin şüurlu düşünməsini yan keçərək davranış nümunələrinə fokuslandığını müdafiə edir. Müəllif isə bu çərçivənin natamam olduğunu irəli sürür.

Mətnə görə refleksiv subyekt hələ də mərkəzdədir, lakin fərqli biçimdə. İnsanların düşündükləri, qərar verdikləri, özlərini sistemin proqnozlarına uyğun tənzimlədikləri və ya bu proqnozlara reaksiya verdikləri hər an sistem üçün yeni məlumat yaradır. Beləliklə, refleksivlik sistemdən kənarda qalan azad sahə olmaqdan çıxaraq sistemin öyrənmə qabiliyyətinə daxil ola bilər.

Tədqiqat həmçinin alqoritmik sistemlərin iki səviyyədə işlədiyini müdafiə edir. Birinci səviyyədə sistem insanların refleksiv qərar nəticələrindən öyrənir. İkinci səviyyədə isə insanların qərar verərkən içində olduqları vərdiş, gözlənti və praktik hiss zəminini istiqamətləndirir. Bu ikinci səviyyə Bourdieu-nün habitus anlayışı ilə əlaqələndirilir.

Müəllifin ən diqqətçəkən nəticəsi gec modern cəmiyyətlərdə insanın daim özünü qiymətləndirmək və yönləndirmək məcburiyyətinin alqoritmik sistemlər tərəfindən məhsuldar resursa çevrilə bilməsidir. İnsan nə qədər çox qərar verir, özünü izah edir və sistemlə qarşılıqlı əlaqəyə girirsə, sistem də bir o qədər çox öyrənir.

Bu Niyə Vacibdir?

Bu müzakirə süni intellekt və alqoritmik proqnoz sistemlərinin təhsil, reklamçılıq, platforma iqtisadiyyatı, sosial media, dövlət idarəçiliyi və məsləhətçilik kimi sahələrdə geniş yayılması səbəbindən vacibdir. Bu sistemlər yalnız nəyin baş verəcəyini proqnozlaşdırmağa çalışmır; çox vaxt insanların nəyi mümkün, məntiqli və ya təbii hesab etdiyinə də təsir edir.

Məsələn, tövsiyə sistemi yalnız istifadəçinin nə izləyəcəyini proqnozlaşdırmır; seçimləri müəyyən ardıcıllıqla təqdim etməklə baxış davranışını da istiqamətləndirir. Təhsil analitikası yalnız şagirdin riskini hesablamır; şagirdə, müəllimə və quruma həmin şagird haqqında müəyyən gələcək gözləntisi təqdim edir. Bu gözlənti davranışların yenidən formalaşmasına töhfə verə bilər.

Tədqiqat buna görə alqoritmik sistemlərə yalnız “proqnoz doğrudurmu?” sualı ilə baxmağın kifayət etmədiyini göstərir. Daha mühüm sual budur: Bu proqnoz sosial dünyaya geri qayıtdıqda hansı davranışları, hansı vərdişləri və hansı gələcəkləri daha ehtimallı edir?

Diqqət Edilməli Məqamlar

Bu tədqiqat hakəm qiymətləndirməsindən keçməmiş preprintdir. Buna görə nəzəri iddialar qəti qəbul olunmuş akademik nəticələr kimi deyil, müzakirəyə açıq sosioloji təklif kimi qiymətləndirilməlidir.

Məqalə empirik məlumat təqdim etmədiyi üçün alqoritmik sistemlərin hər kontekstdə eyni şəkildə işlədiyi nəticəsinə gəlmək olmaz. Təhsil analitikası, reklam alqoritmləri, sosial media tövsiyələri və süni intellekt söhbət sistemləri fərqli texniki və institusional quruluşlara malikdir. Mətnin dəyəri bu sistemləri ortaq sosioloji çərçivədən düşünməyə dəvət etməsidir.

Refleksivliyin “resurs”a çevrilməsi insanın tamamilə nəzarət altına alınması demək deyil. Müəllifin arqumenti daha nüanslıdır: İnsan hələ də düşünür, qiymətləndirir və reaksiya verir; lakin bu düşünmə və reaksiya prosesləri sistemlər tərəfindən izlənilə, modelləşdirilə və təkrar istifadə oluna bilər.

Tədqiqatda süni intellekt istifadəsi də bəyan edilib. Müəllif Claude-dan yazı və redaktə dəstəyi üçün, Qwen və Llama kimi yerli böyük dil modellərindən isə ədəbiyyat qeydlərinin işlənməsi üçün istifadə edildiyini, yekun məsuliyyətin özündə olduğunu bildirir. Bu açıqlama mətnin istehsal prosesi baxımından nəzərə alınmalıdır.

Nəticə

“Reflexive Predictions – Reflexivity as Resource in Algorithmic Systems” alqoritmik proqnoz sistemlərini yalnız texniki alətlər kimi deyil, sosial dünyaya təsir edən geribildirim mexanizmləri kimi nəzərdən keçirən mühüm nəzəri müzakirə təqdim edir. Tədqiqatın əsas fikri proqnozların sosial dünyada passiv qalmamasıdır. İnsanlar proqnozları görür, şərh edir, onlara uyğun hərəkət edir və bu hərəkətlər sistem üçün yeni məlumat yaradır.

Müəllif refleksiv subyektin alqoritmik dövrdə yox olmadığını müdafiə edir. Əksinə, refleksiv subyekt sistemlərin işləməsi üçün mərkəzi mövqeyə gələ bilər. İnsanların özləri haqqında düşünməsi, qərarlarını yenidən tənzimləməsi və rəqəmsal sistemlərlə qarşılıqlı əlaqəyə girməsi alqoritmik öyrənməni qidalandıran məlumat axınını gücləndirir.

Bu yanaşma süni intellekt və proqnoz sistemləri haqqında daha dərin etik sual ortaya qoyur: Əgər sistem yalnız davranışlarımızı proqnozlaşdırmır, eyni zamanda hansı gələcəyi düşünərkən hansı vərdişlər daxilində qərar verəcəyimizi də formalaşdırırsa, bu sistemin təsirini necə qiymətləndirməliyik?

Mənbə və Metod Qeydi

Bu məzmun Oskar Kirsch-ün “Reflexive Predictions – Reflexivity as Resource in Algorithmic Systems” adlı preprint tədqiqatı oxunaraq hazırlanıb. Mətn birbaşa tərcümə deyil; akademik mətndəki əsas fikirlər Verianla formatına uyğun, sadə, orijinal və müəllif hüquqları baxımından təhlükəsiz türkcə redaksiya məzmununa çevrilib.

PDF-də mətnin hakəm qiymətləndirməsindən keçmədiyi açıq şəkildə göstərildiyi üçün yazıda qəti akademik nəticə dili işlədilməyib; “müəllif müdafiə edir”, “tədqiqat müzakirə edir”, “mətn təklif edir” kimi ehtiyatlı ifadələrə üstünlük verilib. Süni intellekt, təhsil analitikası və alqoritmik idarəetmə kimi riskli sahələrdə şərhlər məhdudiyyətləri ilə birlikdə təqdim edilib.