İstatistik ile Nasıl Yalan Söylenir? — Sayılarla Manipülasyonun İncelikli Sanatı
“Dalavereciler bunları nasıl olsa biliyor; ben dürüst insanlar öğrensinler de kendilerini korusunlar diye yazdım.”
— Darrell Huff, 1954
Veri çağındayız.
Ama verinin anlamını yitirdiği bir çağdayız aynı zamanda.
Rakamlar güven telkin ediyor, grafikler ikna ediyor, ortalamalar büyülüyor.
Oysa Darrell Huff bundan yetmiş yıl önce, bu büyünün sihirbazlarını ifşa etmişti.
Sayılar Yalan Söylemez, Ama İnsanlar Söyletir
1954’te yayımlanan “How to Lie with Statistics”, istatistiği bir aldatma aracına dönüştürmenin yollarını mizahi ama ölümcül bir ciddiyetle anlatır.
Yazarın amacı, manipülasyonun inceliklerini öğretmek değil; bu manipülasyonlara karşı farkındalık kazandırmaktır.
Tıpkı Huff’ın esprili biçimde aktardığı gibi:
“Romancı olup da ne yapacaksın? İstatistikçi ol, hayal gücünü daha çok kullanırsın.”
ayıların Ardındaki Gerçek: Veri Emperyalizmi Çağında Sayımlama Üzerine“Sayılar masum değildir; kimlerin sayıldığı kadar, kimlerin sayılmadığı da gerçeği belirler.”
— 20 Ekim 2025, Dünya Sayımlama (İstatistik) GünüGünümüzün karmaşık dünyasında istatistik, sadece sayılarla değil, gerçeğin nasıl inşa edildiğiyle de ilgilidir. Güvenilir veriler, etkili siyasa yapımının, ekonomik tasarıların ve toplumsal kalkınmanın temel taşını oluştururken, aynı zamanda sayımlama sistemlerine duyulan güven, şeffaflığı ve verinin demokratikleşmesini temsil eder. Ancak bu güven, “Veri kimin elinde?” sorusuyla kırılganlaşır. Veri, sadece bilgi değil, aynı zamanda iktidarın en rafine biçimidir. Bu yazıda, Dünya Sayımlama Günü vesilesiyle, verinin yolculuğunu, manipülasyonun inceliklerini ve veri emperyalizminin çağdaş dünyadaki rolünü, Melih Baş’ın perspektifini de dahil ederek, ele alacağız.
Veri-Öğreni-Bilgi-Uslamlama: Sayılardan Anlama Yolculuğuİstatistiksel düşünme, bir veri döngüsünün dört aşamalı evriminden geçer:
- Veri Toplama: Birincil veya ikincil kaynaklardan toplanan veriler, örnekleme teknikleriyle sınanır. Örneğin, gelir dağılımı verileri, doğru ve anlamlı olup olmadıkları açısından test edilir (Mann Whitney U sınaması gibi yöntemlerle). Melih Baş’ın vurguladığı gibi, bu aşamada verinin doğruluğu, sayımlamanın temel taşıdır.
- Göstergelere Dönüşüm: Ham veri, Gini katsayısı veya Lorenz eğrisi gibi göstergelere dönüştürülerek bilgiye evrilir. Bu, emekçilerin gelirinin sermayedarlara göre düşük olduğunu veya gelir eşitsizliğini ölçen bir gösterge sunar. Baş, bu aşamada verinin “öğreniye” dönüşümünü, toplumsal sınıfların öbeklendirilmesiyle örneklendirir.
- Nedensellik İncelemesi: Çözümleme (analiz) ve bireşim (sentez) bu aşamada devreye girer. Doğu’nun bütüncül (Yin-Yang) ve Batı’nın parçacı düşünce tarzları arasında bir denge kurulur. Örneğin, gelir eşitsizliğinin nedenleri (küresel eğilimler, vergi politikaları, emek piyasası koşulları) bu aşamada incelenir. Baş, bu noktada “analitik düşünce” gibi terimlerin dildeki yanlış kullanımlarına dikkat çeker.
- Uslamlama: “Ne olmalı?” sorusunun sorulduğu bu aşamada, matematikle felsefe birleşir. Yöneylem araştırması ve modelleme gibi araçlar, geleceğe dair kestirimler yapar. Baş, Zekai Şen’in modelleme çalışmalarını bu bağlamda önerir ve felsefi bir bakış açısının önemini vurgular: “Matematik ve felsefe, Yin-Yang gibi iç içedir.”
Bu döngü, modern bilginin üretim hattıdır. Ancak bu hattın sahipliği, verinin gücünü elinde tutanların niyetine bağlıdır.
Veri Emperyalizmi: Dijital Çağın Yeni Sömürgeciliği
Veri, artık sadece bilgi değil, küresel güç dengelerinin bir aracıdır. Google, Meta, Amazon gibi teknofeodal şirketler, veriyi toplayarak ve ona anlam biçerek gerçeği şekillendirir. Prof. Ulises Mejias’ın çarpıcı tespiti, bu durumu özetler: “Dijital sömürgecilik, artık toprak değil, veri üzerinden işler.” Algoritmik süzgeçler, hangi bilgiye ulaşacağımızı ve neyi “gerçek” olarak algılayacağımızı belirler. Dünya Ekonomik Forumu’nun Küresel Riskler 2025 raporunda “yanlış bilgi ve dezenformasyon”un en büyük risk olarak tanımlanması, ironik bir şekilde bu veri tekellerinin gücünü ortaya koyar.Melih Baş, bu bağlamda teknofeodal şirketlerin bilimsel araştırmaları fonlama kisvesi altında veri manipülasyonuna nasıl katkıda bulunduğunu vurgular. Örneğin, Bill Gates’in hem fon sağlayıcı hem editör olarak yer aldığı araştırmalar, veri emperyalizminin somut bir göstergesidir.
Türkiye’de Sayımlama: TÜİK ve Kamu Güveni Krizi
Türkiye’de sayımlama, 1940’lardan beri Devlet İstatistik Enstitüsü’nden (DİE) TÜİK’e evrilen bir kurum tarafından yürütülür. Ancak son yıllarda, özellikle enflasyon oranları gibi temel göstergeler üzerinden nesnellik tartışmaları yoğunlaşmıştır. Melih Baş’ın da belirttiği gibi, siyasal takvimlerle “tesadüf eden” veri açıklamaları, kamu vicdanında kuşku yaratır. TÜİK’in bilimsel eksiklikleri ve nesnelliği sorgulanırken, istatistik “rakam sanatı”na dönüşme riskiyle karşı karşıyadır.
Sayılmayanların Hikâyesi: Buzdağının Altı
Resmi istatistikler, genellikle buzdağının sadece üstünü sayar. Kayıtdışı ekonomi, kara sermaye ve yeni nesil mafyalaşma gibi “görünmeyen” gerçeklikler, resmi raporlara nadiren yansır. Baş’ın Arun Kumar’ın The Black Economy and Governance in India adlı eserine atıfta bulunarak sorduğu soru düşündürücüdür: “TÜİK, bu görünmeyen ekonomiyi ne zaman sayacak?” Model grubunun Makyaj şarkısındaki dizeler, bu durumu çarpıcı bir şekilde özetler: “Tiksindim makyajdan, aynalarımı çöpe attım.” Rakamlar bazen makyajlanır, ama gerçek, aynalarımıza yeniden bakmayı gerektirir.
Sayılarla Yalanın Sanatı: Darrell Huff’ın MirasıDarrell Huff’ın 1954’te yayımlanan How to Lie with Statistics adlı eseri, istatistiğin manipülasyon aracı olarak nasıl kullanılabileceğini mizahi ama ciddi bir şekilde ele alır. Huff’ın şu sözü, bugünün veri çağında hâlâ geçerlidir: “Sayılar yalan söylemez, ama insanlar söyletir.” Kitap, istatistiksel manipülasyonun inceliklerini şu şekilde özetler:
- Saptırılmış Örnekleme: Küçük ve yanlı örneklemlerle büyük sonuçlar çıkarılır. “Bir araştırmayı tahrif etmek için sonuçları değiştirmek gerekmez; örneklem zaten sapıyorsa tahrifat otomatik olur.”
- Ortalama Oyunu: Mod, medyan ve aritmetik ortalama farklı hikâyeler anlatır. Hangi ortalamanın kullanıldığını sorgulamak, manipülasyonu fark etmenin anahtarıdır.
- Hokus Pokus Grafikleri: Ölçeklerle oynanarak görsel yalanlar yaratılır. “Hafifçe yükselen yüzde on artışınızı, eksen oranlarını bozarak yüzde yüz sıçrama gibi gösterebilirsiniz.”
- Post Hoc Yanılgısı: Korelasyon, nedensellik sanılır. Huff’ın mizahi örneği: “Yaşlı kadınların bacak arası açısı daha büyükmüş. O halde bacaklarını açtıkça mı yaşlanıyorlar?”
- İstatistikbazlık: Sayılar, propaganda silahına dönüşür. Bugün algoritmalar ve yapay zekâ destekli analizler, bu manipülasyonu daha karmaşık hale getiriyor.
Huff’ın çağrısı, eleştirel düşünceye bir davettir: “Bu rakam, kimin işine yarıyor?”
Sonsöz: Sayılara Değil, Uslamlara Güvenelim
İstatistik, geçmişi anlatmakla kalmaz, geleceği de şekillendirir. Ancak sayılar, etik bir bilincin rehberliğinde okunmadıkça bizi doğru yöne götürmez. Ümit Şenesen’in İstatistik: Sayıların Arkasına Bakmak adlı eseri, bu anlamda bir rehberdir. Melih Baş’ın vurguladığı gibi, veri okuryazarlığı ve sayımlamaların herkes için erişilebilir hale gelmesi, kapsayıcılığı ve daha iyi siyasa sonuçlarını destekler. Ancak asıl mesele, sayıların ardındaki niyetleri sorgulamaktır.Bugün veri çağında, belki de en devrimci soru şudur: “Biz hâlâ sayıları sayıyor muyuz, yoksa sayılar mı bizi sayıyor?”
Sayılar, tıpkı sözcükler gibi ideolojiktir.
Bir grafik, bir slogan kadar yalan söyleyebilir.
Bir ortalama, bir politikacı kadar manipülatif olabilir.
Bugün verinin kutsandığı bu çağda, belki de en devrimci eylem şu soruyu sormaktır:
“Bu rakam, kimin işine yarıyor?”
Kaynaklar:
- Şenesen, Ü. (2020). İstatistik: Sayıların Arkasına Bakmak.
- Şen, Z. (2019). Yöneylem Araştırması ve Modelleme Üzerine.
- Mejias, U. (2022). The Costs of Connection: How Data is Colonizing Human Life.
- Huff, D. (1954). How to Lie with Statistics.
- Kumar, A. (2021). The Black Economy and Governance in India.
- Baş, M. (2025). Dünya Sayımlama Günü Yazıları.
