Yakınsak teknolojiler alanı hızla ilerlemektedir. Öyle ki 2024 yılında yapay zeka destekli sosyal modellemeye yol açacak benzeri görülmemiş içgörüler elde edebiliriz. Aslında sosyal bilim modelleri ile teknolojinin insan davranışını analiz etme ve tahmin etme yeteneği arasında bir yakınlaşma vardır.
Örneğin yapay zeka ile güçlendirilmiş dijital ikizler, net sıfır emisyon ve döngüsellik gibi toplumsal zorlukların üstesinden gelebilir. Bu sorunlar, potansiyel olarak önyargılı teorik modeller yerine, gerçek insanlardan elde edilen gözlemsel verilere dayanan tahmine dayalı davranış modelleri tarafından desteklenen hiperkişiselleştirme yoluyla dönüştürülecektir.
Davranış tahmininden sosyal modellemeye
Bu iki alan arasında yakınlaşma fikri yeni değil. Çeşitli teknolojiler: görüntü tanıma, davranış analizi, davranış bilimleri ve psikolojiye dayalı modelleme halihazırda kullanımdadır.
Büyük ölçekli davranışsal verilere ve gelişmiş analitiklere erişim, kolektif dinamiklerin, ağların ve karmaşık sosyal modellerin daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Bunlar da, örneğin finansal piyasalarda, yanlış bilgilerin yayılmasında ve toplumsal normların benimsenmesinde sürü davranışının ardındaki kesin mekanizmaların ortaya çıkarılmasına yönelik yeni modellerin ortaya çıkmasına yol açacaktır. Potansiyel müdahalelerin geliştirilmesi için bu mekanizmaların dijital ikizler olarak temsil edilmesi, politika geliştirme için gerekli bilgileri sağlayabilir.
Modelleme ve hesaplamaya dayalı sosyal bilim, toplumları yeni ayrıntılarla simüle edecek. Bu, teorilerin ve politikaların daha kapsamlı bir şekilde test edilmesini mümkün kılacaktır. Örneğin, şehirlerin dinamiklerini ve bölge sakinlerinin ihtiyaçlarını analiz etmek, yerel bağlamlara dayalı olarak konut, hareketlilik ve eğlence planlamasına bilgi sağlayabilir. Yeni öğretim modelleri, farklı öğrenme türleri için daha etkili olan, yapay zekayla geliştirilmiş kişiselleştirilmiş öğretime de yol açabilir.
Dijital tekrarlama çağı
Henüz orada değilsek, bu yeni dönem yaklaşıyor. Amaç, aktivite planlamasını destekleyecek gerçekçi simülasyonlar sağlamaktır. Bu yeni teknoloji, davranışsal ekonomi modeli “Beklenti Teorisi” ile yapay zekayı birleştirerek insanların gerçek dünyadaki davranışlarını anlıyor. Kayıpları abartma ve potansiyel kazançları küçümseme eğilimimiz gibi insan önyargılarının yanı sıra hava koşulları gibi davranışı etkileyen durumsal faktörleri de kopyalar.
Böylece şu veya bu ulaşım aracının kullanımının aşağıdakiler üzerindeki etkisini inceleyebiliriz: trafik planı, şu veya bu mali avantajın uygulanması, çevre vb. ve daha geniş anlamda ulaştırma politikası.
Daha iyi davranış tahmini ve sosyal modelleme
Davranış tahmini alanlarındaki daha hızlı ilerlemelerin yaşam kalitesini artırması ve güvenli ve sürdürülebilir bir toplum yaratması bekleniyor.
Suçun önlenmesi, sürmekte olan birçok umut verici gelişmeden biridir. Japonya’da, insanların hayati verilerini analiz ederek telefon çağrılarıyla dolandırılmalarını önlemeye yardımcı olmak amacıyla saha denemeleri sürüyor. Teknoloji, nefes alma ve kalp atış hızı gibi hayati verilerden elde edilen kaygı duygularındaki dalgalanmalara dayanarak insanların aldatılıp aldatılmadığını tahmin edebiliyor.
Bu yaklaşım riskleri de beraberinde getiriyor. Gizlilik korunmalı ve önyargılar ortadan kaldırılmalıdır. Bununla birlikte, mevcut sosyal modellemenin, küçük veri örnekleri ve araştırmacı yanlılığı riski nedeniyle hatalı sonuçlara ulaşma olasılığı belki de daha yüksektir. Yapay zekadan türetilen sosyal modelleme, kamu hizmetlerinin işleyişini iyileştirip kolaylaştırırken, insan ve sosyal davranışlar hakkındaki tahminlerimizi iyileştirme potansiyeline sahiptir.
