Algoritmaların karmaşıklığı ve fluluğu göz önüne alındığında, gölge yasaklamanın atlatılması çok yönlü bir yaklaşımı ve kolektif çalışmayı gerektirir. Yine de bu yazıdaki bazı tespitler ve öneriler uygulamada belirli bir veri kümesi oluşturmaya gerek görülmeden test edilmişlerdir.

Gölge yasaklama data oligarklarının net olarak isimlendirmedikleri ama perde arkasında en sık başvurdukları maniple yöntemidir. Bu yöntem, içinde içerik ve davranış çeşitlendirmelerinin yapılmasının yanı sıra tutarlı bir gönderi programı sürdürenlerin de davranışsal işaretlerinin belirlenmesini barındırır. Normal şartlarda tutarlılık, uyumluluk gibi kullanıcı profili tarafından yansıtılan süreklilikler pozitif bir etkenken, olağanüstü durumlarda işaretlenmesi/etiketlenmesi gereken bir alarma dönüştürülebilir. Bu yüzden ani etkinlik patlamaları gibi uzun süreli hareketsizlikler de algoritmaların “red flag” pozisyonu almasına neden olabilir. Özellikle birbirine benzeyen veya aynı içeriklerin sürekli kullanılması ve “çatışma”ya dönük bir dil kullanımı bu pozisyonun çakılı kalmasına neden olur. Bu, belirli bir konuda gündem oluşturmak istendiğinde davranışsal değişimleri tespit etme yeteneği edinmiş oldukları anlamına gelir. Bunu resim, video gibi araçların kullanımıyla aşmak mümkündür. Zira “içerik analiz filtreleri” yoğun olarak hassas anahtarları ve işaretlenmiş kelimeleri hedefler. Zaten algoritmalarda ayar çekilen ilk alan da burasıdır. İlaveler ise yanlış bilgilendirmeye, nefret söylemine dönük işaretlemelerle yapılır. Bunların önüne de imâlı ve yaratıcı bir dille geçmek mümkündür veya eş anlamlı ya da dolaylı göndermeler kullanmak filtre radarından kaçınılabilir. Ancak özellikle son geliştirmeler sonrası algoritmaların “bot” tespiti daha stabil hâle getirildiği için otomatik yorumlar, aşırı etiketleme, tekrarlanan yorumlar ve hızlı mesajlaşma gibi davranışlar da spamvari davranış olarak algılanmakta, üçüncü parti yazılımlar gibi kullanıcı çeşitlendirmesi de birincil kontrol mekanizmalarıyla gölge yasağının içerisinde kendine yer bulabilmektedir.

Algoritmalar, yüksek düzeyde, kullanıcı davranışı, içerik türü ve ilgi düzeyi gibi çeşitli etkenlere göre içeriği önceliklendirdikleri için normal şartlarda birincil amaçları, tüketicilere/tüketilenlere ilgi alanlarıyla uyumlu içeriği göstermektir.

Temel bileşenler; beğeniler, paylaşımlar ve yorumlar üzerinden bir kullanıcının içerikle nasıl etkileşim kurduğunun belirlenmesi ve bir geçmiş oluşturulması, diğer kullanıcılarla etkileşim düzeyiyle popülaritesinin belirlenmesi, içerik yayınlanma tarihi ve içerik türünün tespitiyle oluşturulur. Örneğin Meta, bir kullanıcının “feed” sıralaması için bir dizi etkenin birleşimini basitçe şöyle kullanır: Daha sık etkileşim kurduğunu kullanıcıların gönderileri ve daha yeni gönderiler eski gönderilere göre önceliklendirilir. Bu durumda bir kullanıcı videolar yerine görselleri tercih ediyorsa resimler daha sık görüntülenir (Diyagram-1/Kod-1). TikTok’un FYP (For You Page) algoritması kısa vadeli kullanıcı davranışına ve viral içeriğe odaklanarak ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş verileri ortaya çıkarmaya yöneliktir. Burada da tüketicinin/tüketilenin bir videoyu ne kadar süre izlediği, tekrar izleyip izlemediği, paylaşıp paylaşmadığı ve belirli bir içerik türüyle sürekli etkileşimde bulunup bulunmadığı ortaya çıkartır (Diyagram-2/Kod-2). X Platformun zaman çizelgesi algoritması ise gerçek zamanlı içeriklerin ve sıralanmış içeriklerin bir birleşimini sunar. Gönderi güncelliği, tüketici/tüketilen için ilgi düzeyi ve diğer kişilerle etkileşimi gibi faktörler dikkate alınır. Bu mantığa göre veriler zaman damgasına göre sıralanır ve sık etkileşim kurulanları ve bu etkileşimlerde sıklıkla kullanılan anahtar kelimeleri içeren gönderileri üst sıralara yerleşir (Diyagram-3/Kod-3).

Buradaki örneklerin ve diyagramların bir kod derlemesi olduğunu yeniden hatırlatalım. Örnek kod parçacıkları perde arkalarını biraz aralamaya yardımcı olabilir; zira sosyal medya algoritmaları kodlardan örülüdürler ve onların içerik-etkileşim ölçümlerinin kombinasyonuna bağımlıdırlar. Bu kombinasyonların tespiti için denemeler yapılıp bir veri kümesi oluşturulabileceği gibi artık bir sektör hâline dönüşen üçüncü taraf analiz araçları da kullanılabilir. Ancak buradaki asıl gaye hegemonik araçlar üzerinde bir tahakküm kurma ya da onların merkezi kontrol sistemlerini anlamak ve zorlamak olduğu için bu tür üçüncü parti araçların varlık nedenleri de görmezden gelinmemelidir. Bunların yerine belki farklı türde içerikler yayınlayarak bunların etkileşimi nasıl etkilediğini görmek için testler yapabilirsiniz. Tabi bu duruma süreklilik kazandırmak (standart bir kullanıcı olmak) sadece davranışların ayarlanmasına ve platformun gölge yasaklarına takılmadan algoritmaların kontrolünde akışkanlığa razı olmaya dönük bir faydaya da dönüşme tehlikesi barındırır.

Bu algoritmalar sürekli gelişmekteler (büyük ihtimalle de bu yazıya dayanak teşkil eden bazı içerikleri bugün değişmiştir) ve böylece içeriklerin denetlenmesine yönelik güncellemeler, platformların bunlara bağlı olarak politikalarında yaptıkları değişiklikler aracılığıyla kullanıcıları “rızasız rıza” durumunda tutmaktadırlar. Tatmin duygusunun eşlik ettiği bu durum ‘gerçekler’in ‘anlık’ paylaşımlara indirgenmesini de kolaylaştırmaktadır. Bu nedenle platformlara koşulsuz bel bağlamanın, kısıtlamaya dair sorunları bildirmenin, itiraz etmenin ve yeniden değerlendirme talep etmenin gölge yasaklara bir çözüm sunması imkansız görünmektedir.

Algoritmaların adapte olmaları belirli bir süre sonra fazla daha hızlanmalarına sebep olacağı için onları sürekli izlemek, zorlamak ve deşifre etmek önemlidir. Tabi ki bu bir-iki kişiyle yapılabilecek bir çalışma değildir. Zira platform politikaları bir gölge yasağın aşıldığını anladığı anda bunu bir ihlal olarak görecektir ve kullanıcıyı ‘oyun bozan’ olarak “kızağa çekilecekler listesi”ne ekleyecektir. Bu ne kadar çok gerçek kullanıcıyı kızağa çekerlerse ve artan sayıda ne kadar fazla kolektif müdahaleler söz konusu olursa, o kadar hızlanmak/taramak/kontrol etmek zorunda kalacakları anlamına gelir. Platformlar günün sonunda data işleme/yapay zeka gelişimiyle de paralel olarak bu hızlanmanın bedelini ödemek durumunda kalacaklar. Bunların karmaşıklık ve gizlilikleri dikkate alındığında gölge yasakları aşmak zorlu ve sonu belli olmayan bir çaba gibi görülebilir. Ancak onların mekaniklerini anlamak salt potansiyel görünürlüğü artırmanın değil platformlar üzerinde denetim kurma, onları kontrol edebilme amacının bir yansımasıdır.

Platformların, güvenliğini ve bütünlüğünü korudukları topluluğun “kullanıcılardan oluşan bir topluluk” olmadığı önceden de biliniyordu. Buna rağmen 7 Ekim sonrası “merkez”in temas ettiği odaklar, görseller ve medyatik şovlar eşliğinde tüm çıplaklığıyla ifşâ oldular. Bu bağlamıyla bile sosyal medya platformlarına umut bağlamak başlı başına bir yanılsamadır. Merkez etrafındaki topluluğun kuralları ve kırmızı çizgileri iyi anlaşıldığında ulus-devletlerin internet üzerinde yarattıkları kısıtlamanın küresel boyutunun da farkına varılabilir. Algoritmaların platformda geçirilen süreyi en üst düzeye çıkarmak için tasarlanan “yumuşak karnı”, gölge yasaklamaların aşılma çabalarını da mümkün kılmaktadır. Verinin daha fazla ve daha hızlı işlenmesini sağlamak arka planda merkezin daha fazla güç harcaması anlamına gelecektir. Harcanan güç için enerji gerekir ve enerji de sınırsız değildir. Büyük data oligarklarının AI işlemenin  büyük miktarda elektrik gerektirmesi karşısında veri merkezlerini desteklemek için enerji kaynaklarına olan ihtiyaçlarını bağımsız ve istikrarlı bir şekilde karşılamak adına sergiledikleri işbirlikler bugün daha fazla görünür hâldedir. Bu durum yeryüzünün kaynaklarını daha fazla sömürmek demektir ve sürdürülebilir değildir.

Sanal mecrâların ‘ne’liğine dair tespitlerimiz ve kanaatimiz bu yazının konusu olmadığı gibi¹  yapay zeka mitinin son durağı da tartışmaya açıktır. Ancak karşımızda ve kolayca eriştiğimiz ortamlarda seküler dünya görüşü etrafında merkezi otoritelerin/data oligarkların bir şekilde kontrol ettiği ve bunu yaparken kodlar ve algoritmalar yaratarak geliştirdikleri bir akışkanlık bulunmakta. Aslında herkes bir şekilde bunun içinde olduğunu kabullenmiş durumda. Bunu basılı yayınlara ya da televizyon ekranındaki uydu kanallarına muhatap olmak gibi bir durumla kıyaslayamayız. Buradaki fark bir versiyon farkından daha fazla kontrol karmaşıklığıdır ve kullanıcıdan/tüketiciden/tüketilenden bunun karşısında teslim olması beklenmektedir/istenmektedir. Algoritmaları anlamak, hem tüketici/tüketilen hem de içeriklerin platformlarda nasıl organize edildiğini görmemize ve bunlara karşı geliştirilecek karşı araçların, kolektif boyutuyla direnişin, yaratılmasına yardımcı olabilir. Bu bugün yazılımcıların, kod uzmanlarının, bilişim teknolojisine temas edenlerin, yarına dair ümidi olan ve islamdan ümidini kesmemiş olan ‘hür’lerin, üzerinde düşünmesi ve çalışması gereken bir alandır.