Nazar Çıktı: Kusursuzluğun Dayanılmaz Pürüzsüzlüğü

Yeni bir telefon satın aldınız, kutusundan çıkardınız, ekran filmini yapıştırdınız, kılıfını taktınız. İki hafta boyunca el üstünde tutup gelebilecek her türlü tehlikelere karşı onu korudunuz. Sonra bir gün cebinizden çıkartırken elinizden kaydı ve yere düştü. Başınızdan aşağıya kaynar sular döküldü (ve muhtemelen sinkaflı küfürler ettiniz). Hemen yerden alıp sağını solunu kontrol ettiniz. O da ne? Köşesinde bir çizik var!

Ve yanınızdaki arkadaşınızdan beklenen o sihirli cümle geldi: “Boş ver, nazar çıktı.”

Bu cümleyi duyduktan sonra bir baktınız ki artık telefonunuzu gönül rahatlığı ile taşıyorsunuz. Artık onu masalara daha rahat koyabiliyor, cebinize veya çantanıza atarken tereddüt etmiyorsunuz. Sahip olduğunuz bu nesne, kusursuzluğun getirdiği o görünmez sözleşmeden kurtuldu ve artık gerçek anlamda sizin oldu.

Dünyanın en büyük şirketleri, bu çiziğin oluşmasını engellemek için milyarlarca dolar harcıyor. Ama bu durum sadece telefonlarla sınırlı değil elbette. Ödeme akışlarında, kayıt formlarında, arama sonuçlarında, uygulama arayüzlerinde, algoritmalarda… Sektörün ortak bir dini haline gelen “friksiyonsuzluk”; başka bir deyişle “pürüzsüzlük” çabası artık her yerde karşımıza çıkıyor. Seamless… Frictionless… One-click… Zero friction… Silikon Vadisi’nin son yirmi yıldaki en sevdiği kelime, bir şeyin olmaması…

Bu yazı ise, bu anlayışa karşı bir savunma olmayacak. Bundan ziyade basit bir soruya cevap arayacağız: Madem friksiyon bu kadar kötü, insanlar neden ısrarla ona doğru kayıyor?

Peki nedir bu “friksiyon”?

Friksiyon, davranış bilimi literatüründe bir eylemi gerçekleştirmek için harcanması gereken çabanın toplamıdır. Bir adım daha, bir form alanı daha, bir bekleme daha, bir karar noktası daha. Denklem oldukça basit: Friksiyonu artırırsanız o davranışın olma ihtimali düşer, azaltırsanız yükselir.

Richard Thaler ve Cass Sunstein bu mekaniği Dürtme (Nudge) kitabı ile popüler hale getirdi. Sonra Thaler, madalyonun diğer yüzüne de bir isim taktı: Sludge. Yani çamur. Tek tıkla abone olabildiğiniz, ancak iptal etmek için mesai saatleri içinde telefonla konuşmak zorunda bırakan sistem. Vergi iadenizi almanız için doldurmanız gereken yedi sayfalık form. Spor salonu üyeliğini iptal etmek için şubeye gitme zorunluluğu. Sludge, friksiyonun sizin aleyhinize kullanılmış halidir. Kasıtlı zorluktur. Nudge’ın (dürtmenin) kötü niyetli ikizidir. Thaler’ın Chicago Booth’ta anlattığı gibi, tek tıkla abone olup telefonla iptal ettiren gazete tam olarak bunu yapıyor.

Buraya kadar olan kısım bildiğimiz şeyler. Ama işin önemli kısmı 2023’te Royal Society Open Science’ta yayımlanan bir meta-analizde ortaya çıkıyor. Yu Luo, Andrew Li, Dilip Soman ve Jiaying Zhao, 2008 ile 2021 arasında yapılmış 184 saha deneyini ve toplam 2,2 milyondan fazla katılımcıyı tek bir çerçevede topladı. Analizden çıkan iki önemli bulgu var:

• Çabayı değiştiren müdahaleler, motivasyonu değiştiren müdahalelerden daha etkili. Yani insanları ikna etmeye çalışmak yerine bir adımı ekleyip çıkarmak daha çok işe yarıyor.
• Nudge ve sludge’ın etki büyüklükleri birbirine yakın. Friksiyonu eklemek de çıkarmak da benzer güçte araçlar.

Araştırmacılar bir de “faydalı sludge” (beneficial sludge) diye bir kategori tanımlıyor: Kişinin bir eylemi yapmasını zorlaştıran, ama bunu onun iyiliği için yapan müdahaleler. “Bu satın alma işlemini onaylıyor musunuz?” uyarısı gibi. Yani friksiyonun iyisi kötüsü, ekleme çıkarma meselesi değil. Kimin çıkarına eklendiği meselesi.

Şimdi tam bu noktada yazının geri kalanını ifşa eden ayrımı koyabiliriz:

• İyi friksiyon: Kullanıcının kendi hedefine ulaşmasına hizmet eden pürüz. Değeri artırır, hatayı azaltır, sahiplik hissi yaratır.
• Kötü friksiyon (sludge): Kullanıcıyı kendi hedefinden uzaklaştıran, sadece şirketin / kurumun çıkarına çalışan pürüz.

Lippincott’un Friction as a Catalyst for Growth yazısı aynı fikri pazarlama diline çeviriyor ve güzel bir benzetme yapıyor: Yeni bir teflon tavaya kırılan yumurta hiçbir yere takılmadan kayar. Sektörün müşteri deneyiminden beklediği şey tam olarak budur. Yazara göre bu beklenti fazla idealist, çünkü insan deneyimi teflon değildir. Yazının devamında sürtünmenin “enerji üreten bir kuvvet” olduğu söyleniyor. Fizikçiler bu cümleyi duysa itiraz eder, zira sürtünme enerji üretmez, hareketi ısıya çevirir. Ama metaforun işaret ettiği yer doğru: Sürtünme, bir şeyin oluyor olduğunun kanıtıdır. Sonsuz kaydırma (infinite scroll) sırasında birinin başparmağını durduran bir reklam, tanım gereği bir friksiyondur. Dikkati yakalamak, akışı bozmaktır. O yüzden friksiyonsuz bir pazarlama diye bir şey olamaz; olsaydı kimse kimseyi fark etmezdi.

Bilim ne diyor: Emek, sevgi ve hafıza

Buraya kadar hep sezgiyle konuştuk. Şimdi biraz da laboratuvara girelim, zira “friksiyon bazen iyidir” cümlesi kulağa hoş gelen bir paradokstan ibaret değil; arkasında yarım asırlık bir literatür var. Bu literatür üç ayrı soruyu cevaplıyor: Çaba harcadığımız şeye neden daha çok değer veriyoruz? Bir hizmetin veya şirketin bizim için çaba gösterdiğini görmek neyi değiştiriyor? Ve zorlanmak, öğrenmeye gerçekten yarıyor mu? Sırayla bakalım.

IKEA etkisi

2012’de Michael Norton, Daniel Mochon ve Dan Ariely, Journal of Consumer Psychology‘de bugün bir klasik haline gelen bir çalışma yayımladı. Katılımcılara IKEA saklama kutularını monte ettirdiler, origami katlattılar, Lego setleri kurdurdular. Sonra da bu ürünlere ne kadar değer biçtiklerini ölçtüler.

Sonuç olarak katılımcıların kendi yaptıkları amatör işleri, uzmanların yaptığı işlerle neredeyse eşit değerde gördükleri ortaya çıktı. Hatta başkalarının da aynı şeyi düşüneceğini varsayıyorlardı.

Ama çalışmanın asıl değerli kısmı etkinin nerede bozulduğunu göstermesi (boundary condition). Buna göre emek, sevgiye ancak iş tamamlandığında dönüşüyor. Katılımcılar yaptıkları şeyi sökmek zorunda kaldıklarında ya da tamamlayamadıklarında, bu etki tamamen kayboluyor. Yani “zorlaştır, değer artar” diye bir kural yok; zorlaştır, ama bitirmesine izin ver.

Bu ayrımı akılda tutmak lazım, çünkü sektörde friksiyonu keşfeden herkesin ilk yaptığı şey, kullanıcıyı ürünle tanıştıran o ilk kayıt sürecine (onboarding) birkaç ekran daha eklemek oluyor. Oysa çalışmanın söylediği bu değil. Kullanıcıyı beş ekran boyunca oyalamak ona bir şey tamamlatmıyor, sadece yoruyor. Yani tam da etkinin kaybolduğu yere düşüyorsunuz.

“Sadece bir yumurta ekleyin”

1950’lerde General Mills firması, Betty Crocker markası altında hazır kek karışımları çıkardı. İçinde her şey vardı: Un, şeker, toz süt, toz yumurta. Yani siz sadece su ekleyip fırına verecektiniz. Ancak o yıllara baktığımızda bu fikir kulağa çok iyi gelse de, satışlar beklenenin çok altında kaldı.

Devreye Viyana doğumlu psikolog ve pazarlama araştırmacısı Ernest Dichter girdi ve teşhisi koydu: Ev hanımları kek yapmayı bu kadar kolaylaştıran bir ürünü kullanırken suçluluk duyuyordu. Kek özel bir şeydi, emek isterdi. Ancak paketten çıkan şey bu emeği görünür kılmıyordu. Çözüm de en az teşhis kadar iyiydi: Karışımdan toz yumurtayı çıkarın, kullanıcı taze yumurtayı kendisi eklesin. “Sadece bir yumurta ekleyin” diye de reklamını yapın.

Bu hikaye pazarlama sunumlarının vazgeçilmezidir. Ancak burada bir not düşmem gerekiyor: Hikayenin bu haliyle anlatılması biraz da sunum perilerinin işi gibi. Bazı kaynaklar taze yumurta fikrinin Dichter’dan yıllar önce de ortada olduğunu, satış patlamasının tek bir psikolojik dokunuşa bağlanamayacağını belirtiyor. Yani hikaye “tamamen doğru” değil, ama “tamamen yanlış” da değil diyebiliriz.

Dichter’ın kanıtı yoktu ama teşhisi tutuyordu. 2014’te Simone Dohle ve ekibi, katılımcılara aynı ahududulu milkshake’i iki şekilde verdi: Bir gruba hazır olarak, diğerine malzemeleri kendileri ölçüp karıştırarak. Tarif aynı, malzeme aynı. Ama kendi karıştıranlar içeceği hem daha çok beğendi hem de daha çok içti. Yumurta, keke değil, kişiye ekleniyordu.

Emek illüzyonu

Ryan Buell ve Michael Norton’ın 2011’de Management Science’ta yayımlanan The Labor Illusion çalışması, klasik operasyon teorisini tersine çeviriyor. Teori kısaca “insanlar ne kadar çok beklerse o kadar az memnun olur” diyor. Ancak Buell ve Norton bunun her zaman doğru olmadığını gösteriyor.

Deneylerde katılımcılar simüle edilmiş bir uçuş arama sitesinde 0 ile 60 saniye arasında bekletildi. Bir grup boş bir yükleme (loading) çubuğu gördü. Diğer grup ise beklerken sitenin o anda hangi havayolu sitelerini taradığını gösteren, sürekli akan bir liste gördü. Sonuçlar birebir aynıydı. Ama akan listeyi görenler hizmeti daha değerli buldu. Hatta bazı durumlarda, anında sonuç verenden daha çok beğendiler.

Buna emek illüzyonu (labor illusion) deniyor. Sistem size çalıştığını gösterdiğinde, karşılıklılık (reciprocity) duygusu devreye giriyor ve algılanan değer yükseliyor. Pizza üreticilerinin sipariş takip sistemlerinin neden var olduğunu artık biliyorsunuz. Dyson’ın “5.127 prototip denedik” cümlesinin neden reklamlarda geçtiğini de.

Yazının devamında bu örneğe geri döneceğiz, o yüzden bunu şimdilik kenara koyun. Çünkü 2011’de bir uçuş arama sitesi için keşfedilen bu etki, 2025 sonrası yapay zeka dil modellerinin arayüz tasarımında yeniden karşımıza çıkıyor.

Zor okunan yazı, iyi hatırlanan bilgi

2011’de Connor Diemand-Yauman, Daniel Oppenheimer ve Erikka Vaughan, Cognition’da oldukça yaratıcı bir başlıkla bir makale yayımladı: Fortune Favors the Bold (and the Italicized). Makalede, okuması zor olan fontlarla yazılan bilgilerin, okuması kolay olan fontlarla yazılan bilgilerden daha iyi hatırlandığı belirtiliyordu. Hem laboratuvarda hem de lise sınıflarında, yani gerçek hayatta.

Açıklama, Robert Bjork’un “arzu edilen zorluklar” (desirable difficulties) kavramına dayanıyor. Beyin bir şeyi işlemekte zorlandığında, otomatik pilottan çıkıp analitik moda geçiyor. Yani İrrasyonel İnsan Davranışı Kuantum Fiziği ile Açıklanabilir Mi? başlıklı yazımda da bahsettiğim gibi Kahneman’ın ağzından söylersek: Sistem 1‘den Sistem 2‘ye terfi.

Ayrıca bkz: Günün Menüsü: Mavi Hap Mı, Kırmızı Hap Mı?

Bu bulgunun hep aynı sonucu vermediğini de belirtmek gerekiyor. Avustralya’da RMIT tarafından geliştirilen ve tam da bu prensibe dayanan Sans Forgetica fontunun hafızayı iyileştirdiğine dair iddialar sonraki çalışmalarda desteklenmedi. Yani bu konuda literatür biraz karışık diyebiliriz. Bazı çalışmalar fayda buldu, bazıları hiçbir etki bulamadı, bazıları ise zararlı olduğunu gösterdi.

Dolayısıyla “friksiyon iyidir” fikri de tıpkı “friksiyon kötüdür” fikri gibi bir dogmaya dönüşebilir. Bunun yerine bazı friksiyonlar, bazı koşullarda, bazı insanlar için işe yarar demek daha doğru olabilir.

Friksiyon bazen hayat kurtarır

Laboratuvar deneyleri güzeldir, kontrollüdür, temizdir. Ama katılımcı sayısı oldukça azdır ve kimsenin hayatı o katladığı origamiye bağlı değildir. Şimdi milyonlarca insanın gerçekten yaşadığı örneklere bakalım.

Trafik işaretlerini kaldırın, kazalar azalsın

Hollandalı trafik mühendisi Hans Monderman’ın hikayesi, bu yazının belki de en radikal örneği. Monderman, 1982’de Hollanda’nın Oudehaske kasabasında bütçe kısıtları yüzünden klasik trafik yavaşlatma önlemlerini uygulayamayınca tam tersini denedi. İşaretleri, çizgileri, kaldırım ayrımlarını kaldırdı.

Araç hızları %40 düştü.

Asıl ünlü uygulaması ise 2001’de Hollanda’nın Drachten kasabasındaki Laweiplein kavşağıydı. Günde 22 bin aracın geçtiği bir kavşaktan trafik ışıkları, yaya geçitleri ve uyarı levhaları kaldırıldı; yerine ortak kullanımlı, kimin öncelikli olduğunun belli olmadığı bir alan kondu. Sonuç olarak trafik akışı iyileşti, kazalar azaldı, araç hızları radar dedektörlerinin ölçemeyeceği kadar düştü.

Monderman’ın mantığı basitti: Sürücüye “yeşil ışık” verdiğinizde, ona “düşünmene gerek yok” demiş olursunuz (pürüzsüzlük, yani Sistem 1 mantığı). Belirsizlik yarattığınızda ise sürücü, yayaya bakmak zorunda kalır (pürüz var, Sistem 2). Levha okumak bilişsel olarak kolaydır; insanın gözünün içine bakmak zordur. Zor olan, güvenli olandır.

Özetle, her belirsizliği ortadan kaldırdığınızda, dikkati de ortadan kaldırmış oluyorsunuz.

“Bunu paylaşmadan önce okumak ister misiniz?”

Haziran 2020’de Twitter, Android kullanıcılarında bir deneye başladı. Bir makaleyi açmadan retweet etmeye çalıştığınızda ekrana küçük bir uyarı geliyordu: Başlıklar hikayenin tamamını anlatmaz, paylaşmadan önce okumak ister misiniz?

Eylül 2020’de ise sonuçları paylaştılar: Kullanıcıların uyarıyı gördükten sonra makaleleri açma oranı %40 arttı. Kullanıcıların bazıları ise makaleyi okuduktan sonra retweetlemekten vazgeçti.

Toplam maliyet: Bir ekran, iki buton, yaklaşık bir buçuk saniye. Toplam kazanç: Okumadan paylaşan biraz daha az insan. Bu, iyi friksiyonun ders kitabı örneğidir. Kullanıcıyı engellemiyor, sadece bir saniyeliğine otomatik pilottan, yani Sistem 1’den çıkarıyor.

Ve friksiyonun sessizce yok edildiği yerler

Aynı madalyonun diğer yüzüne bakalım. Aza Raskin‘e atfedilen sonsuz kaydırma (infinite scroll), bir davranışın önündeki en küçük engeli bile kaldırdı: Sayfa sonu. Eskiden bir sayfanın sonuna geldiğinizde “devam” tuşuna (ya da sayfalama butonlarına) basmanız gerekirdi. O eylem, minik bir karar anıydı. Şimdi öyle bir an yok. Durmayı hatırlatan hiçbir şey yok.

NOT: Daha sonra vicdan yapan Raskin, kullanıcıların dikkatini çalan ve bağımlılık yaratan bu icadından dolayı pişmanlık duyduğunu belirtmişti.

Amazon’un 1-Click patenti de aynı mantık: Satın alma kararı ile ödeme arasındaki bütün mesafeyi silmek. Yani “acaba” diyecek zamanı yok etmek.

Ayrıca bkz: Bir Bildiriminiz Var! Dikkat Endüstrisi ve Alışkanlıklarımız

Buna karşılık, hayatımızda sessizce duran ve kimsenin şikayet etmediği bir sürü iyi friksiyon var:

• İki faktörlü doğrulama. Herkes şikayet eder, kimse kapatmaz.
• Gmail’in “geri al” özelliği. Beş saniyelik bir gecikme, sayısız kariyeri kurtardı.
• İlaçların blister ambalajı. Toplu halde şişede değil, tek tek çıkarılacak şekilde. Bu, aşırı doz vakalarında ölçülebilir bir fark yaratan bir tasarım tercihidir.
• Cayma hakkı ve düşünme süreleri. Sigorta, kredi ve mesafeli satış sözleşmelerindeki soğuma süreleri (cooling periods).
• “Bu işlemi geri alamazsınız, devam etmek istiyor musunuz?” soruları.

Bunların hepsi sizi yavaşlatıyor, ancak hiçbiri sizi engellemiyor. Fark burada.

Nazar çıktı: Kusurun sosyal teknolojisi

Şimdi yazının başındaki telefona dönelim.

Türkiye’de yeni alınmış bir şeye ilk zarar geldiğinde söylenen nazar çıktı cümlesi, ilk bakışta batıl bir inancın kalıntısı gibi durur. Kem gözlerin, kıskançlığın, kötü niyetin nesneye çarpıp dağıldığı varsayılır. Bilimsel değildir, evet. Ama zırva da değildir.

Bu cümlenin oluşturduğu etkiyi psikolojik olarak çevirelim:

1. Kayıptan doğan acıyı yeniden çerçeveliyor: Kaybettiğiniz şey (kusursuzluk) aslında bir bedeldi, siz de o bedeli ödediniz. Zarar, zarar olmaktan çıkıp bir tür ödeme haline geliyor.
2. Belirsiz bir kaygıyı somut bir olaya bağlıyor: Beyin, açıklayamadığı şeyden hoşlanmaz. “Nazar” bir açıklama sunar, hikaye kapanır.
3. Ve en önemlisi, nesneyi kullanılabilir kılıyor: Kusursuz nesne bir yükümlülüktür. Onu korumak zorundasınızdır. Çizilmiş nesne ise sizindir.

Üçüncü madde, bu yazının ana konusu. Kusursuzluk bir sözleşmedir ve sürdürülemez bir sözleşmedir. Çünkü kusursuzluğun tek gideceği yön aşağıdır. Bir şey mükemmel olduğu anda, o şeyle olan ilişkiniz “geliştirme”den “koruma”ya döner. Ve koruma eylemi yorucu bir iştir.

İşin ilginç yanı, insanlığın bu problemi çözmek için binlerce yıldır aynı hileyi kullanıyor olması: Kusuru kendin ekle.

Kasıtlı kusur geleneği

• Pers kusuru (Persian flaw): Kaşan, İsfahan, Tebriz ve Meşhed’in halı ustaları, dokudukları her halıya bilinçli olarak tek bir hatalı düğüm atardı. Çünkü onlara göre yalnızca Tanrı kusursuzdur.
• Navajo “ruh yolu” (ch’ihónít’i): Navajo dokumacıları, halının merkezinden kenarına doğru uzanan farklı renkte tek bir çizgi dokur (spirit line). Birinci sebebi, dokuma sırasında kumaşa dolanan dokumacının kendi ruhunun bir parçasına çıkış yolu açmak. İkinci sebebi ise tevazu göstermek. Antropolog Jill Ahlberg Yohe’nin çalışmalarında bu “kasıtlı hata”nın bir alçakgönüllülük ifadesi olarak anlatıldığı da görülüyor.

• İslam sanatı ve mimarisi: Kusursuz görünen tavan süslemelerinde çoğu ziyaretçinin fark edemeyeceği küçük düzensizlikler bulunur. Bunda da aynı gerekçe var. Mükemmellik yalnızca Yaradan’a aittir. (Mimar Sinan’ın eserlerine kasıtlı kusur koyduğu anlatısı da bu geleneğin Anadolu’daki yansımasıdır, ancak bunun ne kadarının belgelenmiş tarih, ne kadarının efsane olduğu ayrı bir tartışma konusu).
• Kintsugi (Japon “altın kaynak” sanatı): Kırılan seramik atılmaz, çatlaklar altın tozu karıştırılmış vernikle doldurulur. Kırık gizlenmez, vurgulanır. 15. yüzyılda şogun Ashikaga Yoshimasa’nın kırılan çay kasesinin çirkin metal zımbalarla onarılmasından duyduğu rahatsızlıkla başladığı anlatılır. Arkasındaki felsefe olan wabi-sabi, güzelliği kusurda, geçicilikte ve tamamlanmamışlıkta arar.

Farklı kıtalar, farklı dinler, farklı yüzyıllar. Ama hepsi aynı şeyi söylüyor: Kusursuzluk bir hedef değil, bir yanılsamadır ve o yanılsamayı taşımaya çalışmak insanı yorar. O yüzden kusuru sen koy, kontrol sende kalsın.

Nazar çıktı cümlesi, bunun modern ve gündelik versiyonudur. Sadece kusuru biz koymuyoruz, hayat koyuyor. Biz sadece adını koyuyoruz.

Simetri, asimetri ve estetik friksiyon

Buradan estetiğe geçelim, çünkü benzer hikaye orada da var.

Simetrik yüzün “güzel” olduğu kanısı oldukça yaygındır. Evrimsel biyoloji bunu genetik sağlamlığın sinyali olarak açıklar. Gillian Rhodes ve arkadaşlarının 1998 tarihli çalışması bu yönde güçlü bulgular sunmuş durumda. Yapılan çalışmada yüzlerin simetrisi artırıldığında çekicilik puanlarının yükseldiği görülüyor.

Ancak aynı alanda yapılan başka çalışmalar bunun tersini söylüyor. John Swaddle ve Innes Cuthill’in 1995 tarihli çalışmasında daha simetrik hale getirilen yüzler daha az çekici bulunuyor. Araştırmacıların yorumu ise şöyle: Yüzdeki bazı asimetriler rastgele değil, yönlüdür ve ifade taşır. Onları sildiğinizde yüz duygusuz görünmeye başlar.

Aradaki farkın büyük ölçüde yöntemden kaynaklandığı ise sonradan anlaşılıyor. Yüzün bir yarısını aynalayarak oluşturulan “kimerik” yüzler kusursuz simetriktir ama anormaldir. Burun genişliği, göz aralığı, ağız boyutu doğallıktan çıkar. Bu yüzden kimerik yüzler orijinallerinden daha az çekici bulunur. Sol ve sağ aynalamaların harmanlanmasıyla üretilen yüzlerde ise simetri gerçekten çekiciliği artırıyor.

Yani mesele simetri değil, normallik. Beynimiz simetriyi değil, tanıdıklığı ödüllendiriyor. Ve tanıdık olan şey, hiçbir zaman kusursuz simetrik değildir.

Bunun gündelik hayattaki karşılıklarını sanırım saymakla bitiremeyiz, ama birkaç örnek verelim:

• Cindy Crawford’un ve Marilyn Monroe’nun beni. Kariyerin başında “düzeltilmesi” önerilen, sonra markanın kendisi haline gelen “kusurlar”. (İzzet Altınmeşe’nin beni ise bu konudaki en zirve örneklerden biridir sanırım).
• Moda dünyasının aralıklı dişleri (diastema), çilleri, sıra dışı burunları arayıp bulması. Sektör “kusursuz güzellik” satar, ama ajanslar “akılda kalan yüz” arar. İkisi aynı şey değildir.
• Vinil plaklarının çıtırtısı. Teknik olarak bir bozulmadır. Ancak bugün insanlar bu kusur için para veriyor.
• Dijital fotoğraflara sonradan eklenen film grain’i. Kusursuz sensörle çektiğimiz görüntüye, yazılımla kusurlu filmi taklit eden gürültü ekliyoruz.
• Elektrikli araçlara yapay motor sesi eklenmesi. Sessizlik aslında teknik bir başarıydı, ama insanlar bu sessizliği “eksik” buldu.
• Telefonların deklanşör sesi. Fiziksel bir perde yok, ses tamamen uydurma. Ama olmadığında fotoğrafın çekildiğine inanmıyoruz.

Hepsinde aynı örüntü var. Mühendislik bir pürüzü ortadan kaldırıyor, sonra pazarlama o pürüzü geri getiriyor.

El yapımı ürünlerin fabrikasyon olanlardan pahalıya satılmasının sebebi de bu. Bir seramik kasenin hafif eğri duruşu bir kusur değil, kimlik belgesidir. O kasenin bir eli, o elin de bir sahibi olduğunu kanıtlar. Fabrikasyon ürün bunu kanıtlayamaz, çünkü kusursuzluk kimliksizdir.

Yapay zeka: Pürüzsüzlüğün tekinsiz vadisi

Şimdi asıl meseleye gelelim.

Çevrenize bir bakın. Yapay zeka konusunda insanların ikiye ayrıldığını görürsünüz ve arada neredeyse kimse yoktur. Bir taraf onu her işe sokuyor, günlük hayatının merkezine yerleştiriyor, hatta duygusal kararlarını danışıyor. Diğer taraf ise sadece kullanmamakla kalmayıp, varlığından rahatsız oluyor. Kızıyor. Bir içeriğin “yapay zeka kokması” bugün affedilmez bir hakaret haline gelmiş durumda.

Bu bölünmeyi açıklamak için birkaç kavramı üst üste koymak gerekiyor.

Kara kutu problemi: Anlamadığımıza güvenmeyiz

Aston Üniversitesi’nden Paul Jones, The Conversation’da yayımlanan Why do some of us love AI, while others hate it? yazısında meselenin yapay zekanın nasıl çalıştığından çok, bizim nasıl çalıştığımızla ilgili olduğunu söylüyor.

İnsan, anladığı sistemlere güvenir. Anahtarı çevirirsiniz, araba çalışır. Düğmeye basarsınız, asansör gelir. Neden sonuç ilişkisi görünürdür ve sorgulanabilirdir. Yapay zeka sistemlerinin çoğu ise kara kutudur. Bir şey yazarsınız, bir cevap belirir. Aradaki mantık görünmez. Bu psikolojik olarak rahatsız edicidir, çünkü karar verme sürecine itiraz edemezsiniz.

Beynin belirsizlikten ve anlamlandıramadığı şeyden kaçınma eğilimi burada devreye giriyor. Anlamadığımız bir sistemin doğru cevap vermesi bile bizi tam olarak rahatlatmıyor.

Algoritma nefreti: Aynı hata, iki farklı sonuç

Tam bu noktada Berkeley Dietvorst, Joseph Simmons ve Cade Massey’nin 2015’te Journal of Experimental Psychology: General’de yayımladığı Algorithm Aversion çalışması devreye giriyor. Çalışmanın bulguları oldukça net ve biraz da rahatsız edici.

İnsanlar, bir algoritmanın hata yaptığını gördüklerinde ona olan güvenlerini, aynı hatayı yapan bir insana olan güvenlerinden çok daha hızlı kaybediyor. Üstelik algoritmanın insandan daha iyi performans gösterdiğini gördükleri durumlarda bile, hata sonrası insanı tercih ediyorlar.

Yani sorun performans değil. Sorun beklenti. Makineden kusursuzluk bekliyoruz. İnsandan beklemiyoruz.

Aynı ekibin 2018’de Management Science‘ta yayımladığı devam çalışması ise çözümü gösteriyor: İnsanlara algoritmanın çıktısını birazcık değiştirme hakkı verildiğinde, kusurlu algoritmayı kullanmayı kabul ediyorlar. Tam kontrol değil. Sadece biraz müdahale hakkı.

Burada olan şey, yazının başlarında konuştuğumuz IKEA etkisinin ta kendisidir. Kullanıcı bir çıktıya kendi elini değdirdiğinde, o çıktı onun olur. Ve insan, kendine ait olan şeye çok daha toleranslı davranır.

Kahve döken profesör: Pratfall etkisi

1966’da Elliot Aronson, Ben Willerman ve Joanne Floyd, Psychonomic Science‘ta toplamda iki sayfa olan ama sonuçları yarım asır konuşulan bir deney yayımladı.

Katılımcılar, bir bilgi yarışması provasının ses kaydını dinledi. Kayıttaki kişi ya son derece yetkindi (soruların %92’sini bildi) ya da vasattı (%30). Bazı kayıtların sonunda, konuşan kişi kahvesini üstüne döküyor ve özür diliyordu. Bazılarında bu kısım yoktu.

Sonuç olarak yetkin olan kişi kahvesini döktüğünde daha sevimli bulundu. Vasat olan kişi aynı hatayı yaptığında ise daha da az sevildi.

Aronson’ın açıklaması şuydu: Kusursuz görünen biri “insanüstü” ve dolayısıyla mesafeli algılanır. Küçük bir beceriksizlik onu insanileştirir, yakınlaştırır. Ama vasat biri için aynı hata, sadece vasatlığın kanıtıdır.

“İnsansı” robotlar

2017’de Salzburg Üniversitesi’nden Nicole Mirnig ve ekibi, bu deneyi robotlarla tekrarladı. Frontiers in Robotics and AI’da yayımlanan To Err Is Robot çalışmasında, katılımcıların bir kısmı kusursuz çalışan bir sosyal robotla, bir kısmı ise kasıtlı olarak hata yapacak şekilde programlanmış aynı robotla etkileşime girdi.

Hata yapan robotu, kusursuz çalışan robottan anlamlı derecede daha çok sevdiler. Üstelik hata yapan robotu daha az zeki ya da daha az insansı bulmadılar. Sadece daha sevimli buldular.

Araştırmacılar, robotların olası kusurları akılda tutularak tasarlanmasını öneriyorlar, çünkü kusuru kucaklayan bir insan-robot etkileşiminin daha doğal ve daha inandırıcı olacağına inanıyorlar.

Bütün bunları birleştirelim

Şimdi aşk-nefret bölünmesini yeniden değerlendirelim. Aronson’ın deneyindeki asıl bulgu, hatanın herkesi sevimli yapması değildi. Hatanın etkisi, karşı tarafı zaten nasıl gördüğünüze bağlıydı.

Yapay zeka için de aynısı geçerli:

• Onu yetkin gören kullanıcı için hata, insanileştirici bir andır. Model bir şeyi bilemediğini söylediğinde ya da düzelttiğinde, kullanıcı ona biraz daha yaklaşır. Kahve dökülmüştür, aradaki mesafe kapanmıştır.
• Ona zaten şüpheyle bakan kullanıcı için aynı hata, sadece bir teyit belgesidir. “Ben demiştim” der. Yani vasat kişinin kahveyi dökmesi gibi.

Aynı hata, iki kullanıcıda iki zıt sonuç. Sevenler ve nefret edenler aslında aynı olayı gözlemliyor, ama farklı bir başlangıç noktasından.

Bunun üzerine bir katman daha var, ki bence en önemlisi. Bir yapay zeka modeliyle yazışırken karşınıza çıkan metin fazla pürüzsüzdür. Dil bilgisi kusursuzdur. Tereddüt yoktur. “Şey”, “yani”, “hmm, emin değilim ama” gibi şeylere çok rastlanmaz. Cevap düzgün paragraflar halinde, bir kompozisyon edasında, uygun bir kapanış cümlesiyle, anında gelir.

Oysa normal bir insanın konuşması pürüzlerle doludur ve o pürüzler bilgi taşır. Bir doktorun “bu biraz karmaşık, şöyle düşünelim” demesi, bir mühendisin “buradan emin değilim, kontrol etmem lazım” demesi, size sadece bir cevap vermez. Size o cevaba ne kadar güvenmeniz gerektiğini de söyler. Buna kalibrasyon denir ve insan iletişiminin en değerli özelliklerinden biridir.

Akıcılık (pürüzsüzlük), bu kalibrasyonu siler. Model, bildiği bir şeyi de bilmediği bir şeyi de aynı özgüvenli tonda söyler. Ve karşınızda ne bir yüz ifadesi, ne bir ses tonu, ne bir duraksama vardır. Jones, yazısında tam olarak bunu söylüyor: İnsan güveni sadece mantığa dayanmaz; tonu, yüz ifadesini, tereddüdü, göz temasını okuruz. Yapay zekada bunların hiçbiri yok. Akıcı olabilir, hatta çekici olabilir. Ama bir insanın verdiği güveni vermiyor.

Bunun bir de kimlik tehdidi (identity threat) boyutu var tabii. Öğretmenler, yazarlar, avukatlar, tasarımcılar, kendi işlerinin bir kısmını taklit eden araçlarla karşı karşıya kaldılar. Bu sadece otomasyon meselesi değil; becerinin değeri ve insan olmanın anlamı meselesi. Nefretin bir kısmı da buradan geliyor aslında ve bu tamamen rasyonel bir tepki.

İronik çözüm: Yapay zekaya friksiyon eklemek

En eğlenceli kısım burası. Sektördeki oyuncular, yıllarca her şeyi hızlandırmak ve tüm friksiyonları ortadan kaldırmak için çabaladıktan sonra, şimdi yapay zeka arayüzlerine kasıtlı olarak yavaşlık ve görünürlük ekliyor:

• Düşünme adımlarının gösterilmesi: Model cevabı hemen basmıyor, önce “şunu araştırıyorum, şunu kontrol ediyorum” diye adımlarını gösteriyor. Bu özellik, Buell ve Norton’ın 2011’de tarif ettiği emek illüzyonunun birebir uygulaması. Uçuş arama sitesinin “şu anda 47 havayolunu tarıyorum” demesiyle, modelin “önce kaynakları kontrol edeyim” demesi arasında yapısal hiçbir fark yok.
• Kelime kelime yazma efekti (streaming): Cevap hazır olduğu halde daktilo hızında akıyor. Teknik zorunluluk olmaktan çıkalı çok oldu, artık bir tasarım tercihi haline geldi.
• Kaynak gösterme ve alıntılama: Kara kutuyu biraz aralamak.
• Belirsizlik ifadeleri: Modele “emin olmadığında emin olmadığını söyle” talimatı vermek.

Yani yapay zekayı sevdirmenin yolu, onu daha hızlı yapmaktan değil, daha yavaş ve daha görünür yapmaktan geçiyor. Kusursuzluk değil, izlenebilirlik.

Bu arada madalyonun öbür yüzünü de unutmayalım. Otomasyon yanlılığı (automation bias), yani sistemin çıktısını sorgusuz kabul etme eğilimi, en az algoritma nefreti kadar tehlikeli. Bir tarafta hiç güvenmeyenler var, diğer tarafta ise fazla güvenenler. Sağlıklı olan, ikisi arasında bir yerde durup soru sormaya devam edebilmek. Bunun için de biraz friksiyon gerekiyor.

Ve şu paradoksla bitirelim bu bölümü: Yapay zekadan “daha insan gibi ol” diye şikayet ediyoruz. Sonra insan gibi davranıp bir şeyi yanlış hatırladığında “halüsinasyon görüyor” diyoruz. İnsanlar buna “yanlış hatırlamak” diyor ve bunu her gün yapıyor. Belki de asıl mesele yapay zekanın hata yapması değil, hata yaptığını bizim gibi ifade edememesi.

Peki pazarlamacılar bu bilgiyle ne yapacak?

NOT: Eğer pazarlama sektöründe değilseniz bu bölüm sizi sıkabilir, dilerseniz atlayabilirsiniz.

Buraya kadar okuduysanız, şimdi pratik kısma geçebiliriz. Çünkü “friksiyon iyidir” cümlesi, yanlış ellerde tehlikeli bir cümle olabilir. Bu anlayış, her friksiyonu meşrulaştırmak için kullanılabilir.

Gerçek hayatta işe yarayabilecek üç soruluk bir test yapabiliriz:

1. Bu friksiyon kimin işine yarıyor? Kullanıcının hedefine hizmet ediyorsa iyi friksiyon. Sadece şirketin metriklerine hizmet ediyorsa sludge. İki faktörlü doğrulama iyi friksiyondur. İptal için telefon açtırmak sludge’dır. Aradaki fark ahlaki değil, yapısal.

2. Kullanıcı bunun için bana sonradan teşekkür eder mi? Bir “emin misiniz?” ekranı, sizi yanlış hesaba 100.000 TL göndermekten kurtardığında teşekkürü kapar. Bülten aboneliği için doldurtulan üç sayfalık forma ise kimse teşekkür etmez.

3. Kaldırsam ne kaybederim? Bir adımı kaldırdığınızda dönüşüm artıyor ama iade oranı, iptal oranı ya da destek talebi de artıyorsa, o adım aslında bir filtredir. Huninin üstündeki friksiyonun bir kısmı, aşağıdaki kaliteyi belirler.

Uygulanabilecek somut alanlar:

• Onboarding’de anlamlı sorular. Kullanıcıya “hangi hedef için buradasın?” diye sormak bir friksiyondur, ama hem kişiselleştirmeyi hem de sahiplenmeyi artırır. Anlamsız zorunlu alanlar ise sadece sludge.
• Davet ve bekleme listesi mekanikleri. Gmail’in 2004’teki davet sistemi klasik örnek. Erişimi zorlaştırmak, erişimi değerli kıldı. Bu noktada dikkat: Bu numara ancak arkasında gerçekten iyi bir ürün varsa çalışır. Kötü ürünü bekleme listesiyle kurtaramazsınız, sadece kaçınılmaz hayal kırıklığını ertelemiş olursunuz.
• Sinyal olarak maliyet. Michael Spence’in sinyal teorisine göre pahalı ve taklit edilmesi zor davranışlar güvenilir sinyal taşır. Phillip Nelson ise bunu reklama uyarladı. Kötü bir ürün için büyük bütçeli reklam çekmek imkansız değil, sadece kârsızdır, çünkü tekrar satın alma olmayacağı için o para geri dönmez. Bu yüzden büyük prodüksiyon, ürünü hiç anlatmasa bile markanın kendi ürününe duyduğu güveni anlatır.
• Operasyonel şeffaflık. Perdeyi açmak. Nasıl ürettiğinizi, ne kadar uğraştığınızı, süreci göstermek. Emek illüzyonunun en dürüst hali, illüzyon olmadığı zamandır. Gerçekten emek varsa, gösterin.
• Asimetrik friksiyon. İadeyi ve iptali kolaylaştırın, ama satın almaya bir saniyelik düşünme anı ekleyin. Sektörün yaptığının tam tersidir ve aslında bu yüzden fark yaratır.

Ve Lippincott’un hatırlattığı asıl ayrımı unutmamak gerek: Pazarlamada etkinlik iyi friksiyon yaratmakla ilgilidir (kaydırmayı durduran, dikkati yakalayan, akılda kalan şey). Verimlilik ise kötü friksiyonu bulup temizlemekle ilgilidir (satışla pazarlama arasındaki kopukluk, nitelikli olmayan lead’ler, huninin tıkandığı yerler). İkisini karıştırmamak lazım.

Sonuç

Fizikte sürtünme, hareketin düşmanı gibi görünür. Oysa sürtünme olmadan yürüyemezsiniz. Ayakkabınız zemine tutunmaz, tekerlek yol almaz, fren tutmaz, düğüm çözülür. Sürtünme, kontrolün kendisidir.

İnsan deneyiminde de öyle. Her adımı kaldırdığınızda hız kazanırsınız, ama bir şeyi de kaybedersiniz; karar anını. Ve karar anı olmayan bir eylem, aslında sizin eyleminiz değildir.

Yazının başındaki telefona son bir kez dönelim. O çizik oluştuğunda kaybettiğiniz şey nesnenin değeriydi. Kazandığınız şey ise nesneyle olan ilişkinizdi. Kusursuz telefon size ait değildi; onu koruyordunuz. Çizik telefon ise tamamen sizin.

Aynısı yapay zeka için de geçerli olabilir. Bugün onunla kurduğumuz ilişkinin en büyük sorunu, karşımızda hiçbir zaman kahvesini dökmeyen, hiç duraksamayan, “bilmiyorum” demeyi beceremeyen bir muhatabın olması. Fazla pürüzsüz. Fazla hızlı. Fazla emin.

Belki de yapay zekaya duyulan güvensizliğin panzehiri daha fazla kusursuzluk değil, daha fazla görünürlüktür. Yani nasıl düşündüğünü göstermesi. Ne kadar emin olduğunu söylemesi. Ve bizim de ona körü körüne değil, tıpkı iyi bir meslektaşımıza yaptığımız gibi, sorarak yaklaşmamız.

Bir gün yapay zeka bir hata yaptığında, ona nazar çıktı diyebilirsek, belki de o zaman gerçekten bir ilişki kurmuş oluruz. Kusursuz olduğu için değil, artık kusursuz olmadığı için.

Nazar boncuğu takmak da bir çözüm olabilir tabii. Siz yine de takın, ne olur ne olmaz… 🧿

Sağlıcakla kalın.

Faydalandığım kaynaklar ve ileri okumalar:

• Dürtme: Sağlık, Zenginlik ve Mutluluk İçin Alınan Kararları Geliştirmek Üzerine, Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein (Kitap)
• Hızlı ve Yavaş Düşünme, Daniel Kahneman (Kitap)
• “A meta-analytic cognitive framework of nudge and sludge“, Yu Luo, Andrew Li, Dilip Soman & Jiaying Zhao, Royal Society Open Science, 2023
• “The IKEA Effect: When Labor Leads to Love“, Michael I. Norton, Daniel Mochon & Dan Ariely, Journal of Consumer Psychology, 2012
• “I cooked it myself: Preparing food increases liking and consumption“, Simone Dohle, Sina Rall & Michael Siegrist, Food Quality and Preference, 2014
• “The Labor Illusion: How Operational Transparency Increases Perceived Value“, Ryan W. Buell & Michael I. Norton, Management Science, 2011
• “Fortune favors the bold (and the italicized): Effects of disfluency on educational outcomes“, Connor Diemand-Yauman, Daniel M. Oppenheimer & Erikka B. Vaughan, Cognition, 2011
• “Distinctive Sans Forgetica font does not benefit memory accuracy in the DRM paradigm“, Mark J. Huff, Nicholas P. Maxwell & Anie Mitchell, Cognitive Research: Principles and Implications, 2022
• “Making Things Hard on Yourself, But in a Good Way: Creating Desirable Difficulties to Enhance Learning“, Elizabeth Ligon Bjork & Robert A. Bjork, Psychology and the Real World: Essays Illustrating Fundamental Contributions to Society (Worth Publishers), 2011
• “Facial symmetry and the perception of beauty“, Gillian Rhodes, Fiona Proffitt, Jonathon M. Grady & Alex Sumich, Psychonomic Bulletin & Review, 1998
• “Asymmetry and human facial attractiveness: symmetry may not always be beautiful“, John P. Swaddle & Innes C. Cuthill, Proceedings of the Royal Society B, 1995
• “Normality mediates the effect of symmetry on facial attractiveness“, Acta Psychologica, 2021
• “Algorithm Aversion: People Erroneously Avoid Algorithms After Seeing Them Err“, Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons & Cade Massey, Journal of Experimental Psychology: General, 2015
• “Overcoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them“, Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons & Cade Massey, Management Science, 2018
• “The effect of a pratfall on increasing interpersonal attractiveness“, Elliot Aronson, Ben Willerman & Joanne Floyd, Psychonomic Science, 1966
• “To Err Is Robot: How Humans Assess and Act toward an Erroneous Social Robot“, Nicole Mirnig, Gerald Stollnberger, Markus Miksch, Susanne Stadler, Manuel Giuliani & Manfred Tscheligi, Frontiers in Robotics and AI, 2017
• “Situated Flow: A Few Thoughts on Reweaving Meaning in the Navajo Spirit Pathway“, Jill Ahlberg Yohe, Museum Anthropology Review, 2012
• “Job Market Signaling“, Michael Spence, Quarterly Journal of Economics, 1973
• “Advertising as Information“, Phillip Nelson, Journal of Political Economy, 1974
• “AI Safety and Automation Bias: The Downside of Human-in-the-Loop“, Lauren Kahn, Emelia Probasco & Ronnie Kinoshita, Center for Security and Emerging Technology (Georgetown University), 2024
• “Method and system for placing a purchase order via a communications network“, Peri Hartman, Jeffrey P. Bezos, Shel Kaphan & Joel Spiegel
• “Why do some of us love AI, while others hate it? The answer is in how our brains perceive risk and trust“, Paul Jones, The Conversation
• “Infinite scrolling“, Wikipedia
• “Demand generation: Friction as a catalyst for growth“, Chris Ciompi, Lippincott
• “How much can you ‘nudge’ for good? Richard Thaler explores possibilities, limits“, University of Chicago News
• “Following successful experiments, Twitter will prompt all users to read the articles they’re about to retweet“, Hanaa’ Tameez, Nieman Journalism Lab, 2020
• “Shared space“, Wikipedia
• “Hans Monderman“, Project for Public Spaces
• “The Art of Deliberate Imperfection“, Kaushik Patowary, Amusing Planet
• “Object Lesson: Kintsugi reflects beauty in flaws, strength in healing“, New Orleans Museum of Art
• “The Life and Lies of Betty Crocker“, Now I Know
• “Signalling (economics)“, Wikipedia
• “Why infinite scroll’s inventor wants to kill his creation“, Adrian Ma, Darian Woods, Angel Carreras, Kate Concannon, NPR