Hayatımızda Nesnelerin İnterneti

 

Her şey buhar gücü ile çalışan makinelerin endüstriye etkisi ile başlamıştı. Öyle köklü değişimler olmuştu ki “devrim” olarak adlandırılmıştı. Kol gücü makineleştirilirken işçi sınıfı ortaya çıkmıştı. Bir yandan bilimsel ve teknik gelişmeler hız kazanırken, diğer yandan yüzlerce bilinmezlik, yeni yaşama adaptasyon ve sosyalizmin doğuşu…Böylelikle sanayi devrimi başlamıştı. Demiryolu ağları genişliyor, üretim hızla artıyordu. Bilim adamlarının fizik ve kimya alanlarında yaptığı büyük buluşlar teknolojiye aktarılırken teknoloji devrimi oluşmaya başlamıştı. Üçüncü Sanayi Devrimi ile birlikte yaygın elektronik teknolojisi kullanılmaya başlanıp haberleşme hız kazanmıştı. Üretim sistemlerinde analog sistemler yerini dijital sistemlere bırakmıştı.

Peki akıllı evler, bluetooth tartılar, robot süpürgeler, akıllı termostatlar ne ara girmişti hayatımıza? Üstelik tüm bunların artık daha başlangıç olduğunu tahmin edebiliyoruz. Mesela yorgun bir halde işten çıkarken acaba evde ne eksik, ne yemek yapayım diye düşünmesek? Evdeki malzemelerin stok kontrolünü yapıp vücut kitle endeksimizi baz alarak bize tarifler sunan, eksik malzemeleri telefonumuza listeleyip tek tıkla sipariş verebileceğimiz bir akıllı buz dolabımız olsa? Uyandığımız saate göre kahvemizi çoktan hazırlamış bir kahve makinesi? Bebeğimizin yemek saatine göre mamasını hazırlayıp bize haber veren bir mutfak robotu?

Endüstri 4.0 ile hayatımıza yapay zeka, siber-fiziksel sistemler, bulut teknolojisi,  büyük veri gibi kavramlar girmeye başlamıştı. Yirminci yüzyılın sonlarına doğru ise nesnelerin interneti kavramını çokça duymaya başladık. Peki, nesnelerin interneti nedir? Gündelik yaşantımızda bu kavram hangi alanlarda hangi amaçlarla karşımıza çıkıyor? Gelin birlikte inceleyelim.

Internet of Things (Nesnelerin İnterneti) IoT Nedir? 

Nesnelerin İnterneti, elektronik ve mekanik her şeyin internete erişip birbirleri ile iletişim halinde olmasıdır. Günümüzde birçok aracın internete bağlanarak çalıştığını görmekteyiz. Akıllı saatlerimizin kullanımından mutfak araçlarına;  akıllı sulama araçlarından akıllı kapı kilidine kadar her şey buna örnek olarak gösterilebilir. Telefonumuzdan tek dokunuş ile akıllı baskül ölçümlerimize erişebiliyor, elde edilen bu verileri yorumlayabiliyoruz. Akıllı toplar sayesinde maç sırasında hakem görüşü ve analizi dışında oyuncuların hamleleri kaydedilebiliyor, izleyici ile anlık paylaşılabiliyor. Tüm bunlar nasıl gerçekleşiyor?

Nesneler birbirleri ile iletişime geçmek için ağ alt yapısı altında bilgisayar tabanlı sistemlere entegre edilebilmektedir. Bu işlem sensörler/cihazlar, bağlanabilirlik, veri işleme ve bir kullanıcı arayüzü kullanımı ile gerçekleşmektedir. Sensörler ve cihazlar ile toplanılan veri hücresel veri, bluetooth ve wifi gibi yöntemleri kullanılıp buluta gönderilir. Yazılım ile veriler işlendikten sonra eylem gerçekleştirilir. Nesnelerin dâhili sunucu ve harici çevre ile haberleşebilmesi için gömülü sistemler kullanılır.

Amaç?

Amaç, akılsız olan her şeyi akıllı hale getirerek bu cihazlardan alınan verilerle yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük verinin gelişimi ile akıllı bir dünya yaratılmasıdır. Enerji tüketiminde opsiyonel kullanımın sağlanması, maliyetin ve zaman kaybının önlenmesi, yapılacak işin istenilen yerden erişimin sağlanıp istenildiği zaman yapılması amaçlanmaktadır. Böylelikle nesnelerin interneti gelişerek Her Şeyin İnterneti (Internet of Everything) haline gelecektir. IoE sayesinde ağ alt yapısı altında iş model ve süreçleri yürütülerek yeni iş süreçleri ortaya çıkacaktır. Endüstri 5.0 çağı ile makine ve insanların beraber yaşama süreci ileri bir boyut kazanacaktır.

Gelin birlikte IoT kullanım alanlarını ve örneklerini inceleyelim:

·         Sağlık Sektörü (Giyilebilir Sensörler, Yaşlı Takip Sistemleri)

·         Tarımsal Üretim (Sensör Platformu İle Gerçek Zamanlı Durum Takibi)

·         Günlük Kullanım (Akıllı Ev Teknolojisi )

·         Akıllı Şehir Uygulamaları (Akıllı Trafik Yönetimi, Akıllı Bina Yönetimi, Akıllı Atık )

·         Endüstri ( Gerçek Zamanlı Verinin Karar Verme Süreçlerinde Kullanılması)

·         Enerji ( Akıllı Termostat, Aydınlatma Sistemleri, Akıllı Priz )

·         Ulaşım ( Güvenli Park, Trafik Denetleme Sistemleri)

·         İşletmeler ( Akıllı Takip Süreçleri İle İş Süreci Yönetimi)

 

Yukarıda maddelenen örneklere yüzlercesi eklenebilir fakat genel olarak ilgimizi çekebilecek hepimizin günlük yaşantısında karşılaşabileceği örneklere değinmek istedim. Özellikle yaşlılar ve bebeklerin kendini ifade etmesi ne kadar zor olabiliyor tahmin edebiliyoruz. Yaşlı hatta yalnız yaşayan birinin hastalık veya değerlerindeki değişim sonucu ambulansa acil durumlarda otomatik bildirim gitmesi can kaybı ve ileri boyuttaki tehlikelerin oluşumunun önlenebilmesi açısından önemi göz ardı edilemez. Giyilebilir sensörler ile bu sağlanmaktadır. Bu sensörler bebeklerin uyku anında uyku seviyesini, oksijen kalitesi ve nabız düzeyini kontrol ederek anneler için güvenli bir nesne haline gelmektedir. Akıllı prizler sayesinde prize takılı cihazlar uzaktan kontrol edebilir, harcanan enerji miktarı telefona indirilen uygulama sayesinde öğrenilebilmektedir. Anlayacağınız üzere “Ütünün fişini çekmiş miydim?” derdine son.

Gelelim en önemli noktaya. Dijital ayak izlerimizi bıraktığımız bunca uygulamalar sonucu güvenlik kavramı en önemli ve en geliştirilmesi gereken konudur. Çoğu yatırımlar güvenlik alanında yapılırken çoğu uygulamaların yapılamamasının nedeni henüz güvenlik açısından yeterli altyapının sağlanamamasıdır. Güvensiz bulut arayüzü, şifresiz iletişim, güvensiz yazılımlar ile ağ servisleri ve yetersiz fiziksel güvenliğin olması ise bu altyapının sağlanmasını zorlu kılmaktadır. En basit cihazlar dahi internet kaynağına bağlı olduğundan gelebilecek siber saldırı ve casusluklar çok ciddi tehlikelere neden olmakta. Bu tehlikeler sadece veri ihlali ve hizmet kesintisiyle sınırlı olmadığı gibi fiziksel zararlara da nedendir. Buna evlerde kullanılan akıllı kilit sistemi örnek olarak gösterilebilir. Tüm bunlar sıralanırken geleceğin mesleklerinden BT Güvenlik Analisti ve Siber Güvenlik Uzmanlığı'nın günümüze kıyasla daha önem kazanacağı aşikârdır.

Duygu ve Fikir Analizi

   Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesi ile sosyal medyanın gücü giderek artmaktadır.  İnsanlar gerek iletişim kurmada gerekse görüş ve önerilerini bildirmede çeşitli blog, e-ticaret siteleri, formlar ve sosyal paylaşım platformlarından faydalanmaktadır. Bu platformlardan en çok tercih edilenlere örnek verecek olursak Twitter, Facebook, Instagram, Linkedin, Pinterest, Medium gibi siteler ve dahası sıralanabilir. İnsanların belirtilen sitelerde fikirlerini paylaştıkları postlar ve yorumlar sonucunda milyonlarca veri oluşmaktadır. Bu verilere yapılan analiz ve araştırmalar doğrultusunda anlamlı ifadeler çıkarılmaktadır. Kullanıcılar bu platformlarda fikir bildiren yorumlar yaptığı gibi, duygu durumlarını ve ruh hallerini belirten yorumlar da yapmaktadır. Hatta gündelik yaşamda psikolojik ve ruhsal durumunu belirtmekte zorlanan insanlar sosyal medyayı kullanarak kendilerini daha özgür ve rahat ifade edebilir. Bu nedenle metinlerdeki ifade ve duygular farklı araştırma alanlarına araç olmaktadır. Bazen Pazarlama ve Müşteri hizmetlerinde ürün veya hizmet için sonuçlar çıkarmada kullanılırken bazense bir psikologun, hastasının yaşantısını ve ruhsal durumunu takip etmesinde kullanılabilir.

   Örneğin bir e-ticaret sitesinde herhangi bir ürün hakkında kullanıcının yaptığı yorum ve değerlendirmeler sonucunda satıcı firma ürün veya hizmetteki eksiklikleri tespit edip ona uygun strateji geliştirebilir. Veya yaptığı çıkarımlar sonucunda ürün veya hizmetleri arasında karşılaştırmalar yapabilir, piyasaya yeni sunacağı ürün ve özellikleri hakkında karar verebilir. Veya seçim öncesi politikacılar, halkın attığı  tweetler, instagramda paylaştığı post ve atılan hashtagleri kullanarak geri bildirimler alabilir. Bunun sonucunda seçim öncesi politika ve kampanyalar geliştirerek stratejik açıdan diğer partilerden üstünlük sağlayabilir. Peki, bu metinlerin içerdiği duygu durumu nasıl tespit ediliyor?

   Duygu Analizi (Sentiment Analysis) internet ortamındaki yorum ve metinlerin yazılım sistemlerinin kullanılması ile duygu içerip içermediğini saptamaktadır. İlk çalışmalarda duygusal kutupsallık üzerine metindeki duygu durumunu nötr, olumlu veya olumsuz olacak şekilde tek yönlü tespitler yapılırken günümüzde farklı yöntemlerin kullanımı ile aynı metinden birden fazla duygu durumu tespiti yapılabilmektedir. Böylece çalışmalar yerini duygu analizindeki metindeki duyguyu etiketlemenin dışına çıkarak yerini daha açık uçlu sonuçların elde edildiği fikir madenciliği çalışmalarına bırakmıştır.

   Birçok farklı nedenden dolayı duygu analizi kullanılmaktadır. Cümlenin öznel yargı belirtip belirtmediğinin saptanması, herhangi bir fikrin kişiye ne kadar yardımcı olacağının saptanması ( alışveriş siteleri vb.), bir fikrin kötü amaçla yazılıp yazılmadığının tespiti, metindeki duygudan görüş belirten cümlelerin ve ana konunun saptanması, alay ve ironi içeren cümlelerin saptanması duygu analizi kullanım nedenleri arasındadır.

Duygu ve Fikir Analizinde Kullanılan Yöntemler

   Duygu ve fikir analizinde yapılan çalışmalarda duygu polaritesinin tespiti gereklidir. Bu nedenle kullanılan birçok yöntem vardır. Bu yöntemler iki ana grupta ele alınabilir. Bu yöntemlerden biri makine öğrenmesine dayalı iken diğeri sözcük tabanlı yöntemdir. Genellikle makine öğrenmesine dayalı yöntemler belirli bir alana yönelik çalışmalarda tercih edilirken sözcük tabanlı yöntemler metinde yapılan analiz sonucu ölçeklenebilirlikle ilgili çalışmalarda tercih edilir. Gelin bu yöntemleri daha ayrıntılı inceleyelim.

     1.     Makine Öğrenmesine Dayalı Yöntemler

   Makine öğrenmesi duygu sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılır. Bu nedenle farklı sınıflandırma algoritmaları kullanılmaktadır. Makine öğrenmesine dayalı yöntemlerde sistem önceden belirlenmiş eğitim verisi ile etiketlenir. Özelliklerin belirlenmesinde özellik vektörü belirlenir ve bu sırada birçok yöntem kullanılır. Bular; Kelime Torbası Modeli ( kelimelerin metinde tek tek veya ikili olacak şekilde geçip geçmediğine dayalı model), Terim Frekansı-Ters doküman Frekansı ( bir kelimenin o dökümanda geçme sayısı, o kelimeyi içeren toplam doküman sayısı ve tüm dökümanların sayısına göre yapılan hesaplama) , Sözcük Türü ( metindeki kelimenin sıfat, fiil, zarf vb. türlerinin özellik vektörünün oluşumunda kullanılmasıdır), Nokta Tabanlı Karşılıklı Bilgi ( iki terim arası anlamsal karışıklığı önlemek için kullanılan skorlama yöntemi) şeklinde sıralanabilir.

   Makine öğrenmesine dayalı yöntemlerin kullanımında bazı dezavantajlar da vardır. Bir metne göre eğitilmiş eğitim verisi başka bir metin için kullanılamayabilir. Örneğin bir alışveriş sitesi için eğitilen veri seti ve sistem, bir siyasi parti hakkında atılan tweetlerin analizinde kullanılamaz.

   Makine öğrenmesine dayalı metin sınıflandırma yöntemleri Denetimli Öğrenme ve Denetimsiz Öğrenme olacak şekilde sınıflandırılır. Denetimli öğrenmede etiketli veri setlerine ihtiyaç duyulurken denetimsiz öğrenmede etiketsiz veri setleri kullanılır. Denetimli öğrenmede kullanılan sınıflayıcılar Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Maksimum Entropi şeklinde sıralanabilir. Daha çok film yorumlarındaki duygu analizi tespitleri için kullanılmaktadır. Denetimsiz öğrenmede kümeleme işlemleri için kullanılır. Denetimsiz öğrenmede kullanılan yöntemlere örnek olarak PMI ( Pointwise Mutual Information) ve LDA ( Latent Dirichlet Allocation) verilebilir.  

2.     Sözcük Tabanlı Yöntemler

   Sözcük tabanlı yöntemde cümleler doğal dil işleme araç ve yöntemleri kullanılarak cümlelerdeki duygu belirten terimler tespit edilir. Bu terimler daha önceden duygu yönü ve sayısal olarak duygu skorunu tutan bir veritabanınca eşleşir. Bu veritabanına duygu sözlüğü de denmektedir. Doğal dil işleme araçlarının ve duygu sözlüğünün kullanımı tek bir çalışma alanında değil herhangi bir çalışmada kullanılabilir. Fakat kullanıcıların dolaylı anlatımlar ile görüş bildirdikleri durumlarda duygu terimleri kullanılmadığından başarısızlık söz konusu olabilmektedir. Bu gibi durumlarda makine öğrenmesine dayalı yöntemler ile daha başarılı sonuçlar elde edilmektedir.

 Metinlerde sözcük tabanlı analiz yapılırken genel olarak 3 yöntem kullanılmaktadır. Bunlar; Koşullu Rastgele Alanlar ( doğal dil işlemede kelimenin kullanım amacının kelimeden önceki ve sonraki kelimeler ile bulunduğu cümleden önceki ve sonraki cümlelerin de göz önünde bulundurularak uygulanan istatistiksel tabanlı yöntemler), Bağlılık Ağacı ( cümledeki öğelerin birbirlerini etkileme ve bağlılığını inceleyen yöntem), Kural Tabanlı Yaklaşım ( sözcük türleri ile farklı doğal dil işleme özelliklerine dayanan kuralların belirlenip cümle yapılarının analiz edilmesi yöntemi ) şeklinde sıralanabilir.

  Duygu analizi çalışmalarında konu aralarında bahsettiğimiz sorunlar gibi birçok sorunla karşılaşılmaktadır. Örneğin:

·       Aynı kelimelerin farklı alanlarda, farklı anlamlarda kullanılması,

·       Cümlelerdeki alaycı ifadelerin bulunması,

·    Metinin bütünü tek bir duygu ile ilerlerken bir cümlenin veya ifadenin bütünü etkilemesi,

·       Bazı olumsuzluk ifadelerinin akabinde duygu durumunu tersine çevirmesi,

·       Var olan sözlüklerin, analizler açısından yetersizliği.

  Genel olarak Duygu ve Fikir Analizi hakkındaki bilgiler bu şekilde olmakla beraber daha detaylı araştırmalar ve örneklere de ulaşılabilir. Bu konuda teorik açıdan analiz yapacak düzeyde olmayanlarımız veya çalışma ve ilgi alanı bu yönde olmayanlarımız için aslında konunun günlük hayatımızdaki yerine değinmek istedim. Günün neredeyse yarısını beklide fazlasını ayırdığımız sosyal paylaşım platformlarına hepimiz izimizi bırakmaktayız. Yaptığımız yorumlar, verdiğimiz oylar ve paylaşımlarımız aslında birer parmak izi niteliği taşırken kişiliğimize dair bilgiler de vermektedir. Bunun sonucunda yapılan analizlerde iz taşıdığımız gibi bizler de kendi çapımızda metin incelemesi yaparak fikir ve duygu analizi ve tahminlerde bulunabiliriz. Yaptığımız analiz sonuçlarını günlük hayatta bazı merak konularının giderilmesinden problem çözümüne kadar geniş bir yelpazede kullanabiliriz.

Algoritma Kavramı ve Hayatımızdaki Yeri

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek için veya bir amaca ulaşmak için uygulanan sıralı işlem adımlarıdır. Doğru geliştirilen algoritma sayesinde problem çözme sırasında kolaylık sağlanırken kişideki analiz etme yetkinliği de gelişir. Algoritma ile mevcut girdilerden çıktılara ulaşılırken olası durum ve koşullar değerlendirilerek sıralanır. Çözüme ulaşma aşamasında hesaplanabilir tüm ihtimaller ele alınıp değerlendirilir.
  Genellikle bilgisayar programlamada karşımıza çıkan bu kavram aslında sadece yazılım ve bilişim alanlarında değil, hayatımızın neredeyse her alanında farkında olmaksızın kullanılmaktadır. Bu nedenle algoritma mantığını kavrayarak ve nasıl kullanılacağını anlayarak,hayatımızda ne kadar yer aldığını da anlamış olacağız.



  Günümüzde bilgilerin dijitalleşmesi ile algoritmaların önemi de giderek artmaktadır. Algoritma mantığına sahip olmak kişisel sezgileri ve analitik zekayı güçlendirir. Olası iş veya görevlerin ne zaman ve ne şekilde başlayıp sonlanacağını öngörmeyi sağlar. günlük hayatta karşılaştığımız problemleri analiz ederken doğru algoritmayı oluşturarak çözüme en kısa yoldan ulaşılabilir. Bu nedenle algoritma adımları sıralı ve kesin ifadelerle oluşturulmalıdır. İlk olarak problem veya yapılacak iş belirlenmelidir. Ardından problemin çözüm yolları bulunarak en kısa ve en uygun çözümler seçilmeli, ihtiyaç duyulan veri ve çıktılar belirlenmelidir. Girdilere uygun uygulanabilir işlemler seçilerek olası hatalar, uygunsuz koşullar göz önünde bulundurulup geliştirilmelidir.

ALGORİTMA OLUŞTURMA YOLLARI


  Algoritma oluşturmak için iki yöntem izlenebilir. Bunlardan ilki akış diyagramı oluşturmak iken bir diğeri yapılan işlem adımlarının düz yazı yada sözde kod şeklinde yazılmasıdır. Her iki yöntem için de en önemli şey işlem akışının sıralı bir şekilde ilerlemesidir

  Şekil üzerinde de görüldüğü üzere akış diyagramı oluşturmak için kullanılan her bir sembol bir anlam ifade etmektedir. Programlama ve kod yazım işlemleri için kullanıcıdan veri alma, bu veri ile ilgili hesaplama ve atamalar yapma, koşul yada döngü oluşturarak bağıntılar elde etme gibi işlemleri bu sembollerle ifade ederek akış diyagramlarını elde edebiliriz. Günlük hayatta ise daha basit cümleler ve ifadeler kullanarak bu işlemleri gerçekleştirebiliriz. Konuyu daha iyi kavrayabilmek ve kullanım şeklini inceleyebilmek için somut bir örnek ile inceleme yapalım.

  Çin'de ortaya çıkıp tüm dünyada panik ve can kaybına yol açan Corona (COVID19-Korona) Virüsü gündemdeki en büyük sorun olarak ele alınabilir. Henüz herhangi bir ilaç tedavisi bulunmayan hastalığın yüksek ateş, solunum sorunları, görme ve denge bozuklukları, halsizlik ve iştahsızlık gibi belirtileri bulunmaktadır. Virüsten korunmak için başta el temizliği olmak üzere hijyene önem verilmeli, tokalaşma ve sarılma gibi temaslardan kaçınılmalı, kapalı alanlar sıklıkla havalandırılmalı ve mümkün olduğunca kalabalık ortamlardan uzak durulmalıdır. Bağışıklık sistemini güçlendirmek için dengeli ve sağlıklı beslenmelidir. Hastalığa ait semptomlar kişide görülüyor ise risk taşıyıp taşımadığı dikkate alınmalıdır. Özellikle 60 yaş ve üzeri kesim için ciddi risk teşkil eden virüse karşı daha dikkatli olunmalı ve gerekli önlemler alınmalıdır. Sadece 60 yaş ve üzeri için değil her yaş kesiminin de risk durumunu tespit edip, önlem almak adına acil durumda sağlık kurumlarına bilgi vermek gerekmektedir.

1. BAŞLA
2. KİŞİ SAYISINI OKU
3. EĞER YAŞ 60 VE ÜZERİ İSE GİT ADIM 5
4. DEĞİLSE GİT ADIM 7
5. ATEŞ 38 DERECE ÜZERİ İSE GİT ADIM 11
6. DEĞİLSE GİT ADIM 7
7. VİRÜSE AİT SEMPTOMLAR KİŞİDE BULUNUYOR İSE GİT ADIM 11
8. DEĞİLSE GİT ADIM 9
9. 14 GÜN İÇERİSİNDE BU SEMPTOMLARI TAŞIYAN KİMSE İLE TEMASTA VEYA AYNI ORTAMDA BULUNULDU İSE GİT ADIM 11
10 .DEĞİLSE GİT ADIM 7
11. RİSK ALTINDA OLDUĞUNU SAĞLIK KURUMLARINA BİLDİR

12. BİTİR

   Yapılan çalışmada korona virüsünün yaş baz alınarak kişide virüsü taşımaya dair risk taşınıp taşınmadığı tespit edilerek gerekli durumda sağlık kuruluşlarına haber verilmesi üzerine algoritma kurulmuştur. Sorun tespit edilip olası nedenler ve koşullar belirlenerek bağıntılar kurulmuştur. Buluntular sonucunda işlem adımları sıralı bir şekilde gerek düz yazı olarak gerekse akış diyagramı oluşturularak sorunun çözümüne ulaşılmıştır. İlk olarak kişinin risk yaş gurubu olarak kabul edilen 60 yaş ve üzeri olup olmadığı baz alınmaktadır. Eğer kişi 60 yaş ve üzeri ise en belirgin semptom olan yüksek ateşin kişide mevcut olması durumuna bakılır. Ateş de mevcut ise risk yüksek kabul edilebilir. Eğer ciddi bir ateş yoksa kişinin virüse ait diğer semptomları taşıyıp taşımadığı sorgulanır. Taşıyorsa risk yüksek kabul edilir fakat taşımıyor ise diğer bir koşul olan 14 gün içerisinde bu semptomları taşıyan kimse ile aynı ortamda bulunup temas haline geçme durumu göz önünde bulundurulur. Cevap evet ise risk yüksek kabul edilirken hayır olma durumunda tekrar kişideki semptomlar değerlendirilir. 

  Örnek vaka olarak aldığım bu sorunda aslında algoritma mantığının belkide yazıp şekil oluşturulmadan bile mantıksal olarak ifade edip, günlük hayatta nasıl kullanılabileceğini örnek ile anlaşılır kılmak istedim. Sizler de gerek iş hayatınızda gerekse sürekli karşılaşabileceğiniz günlük sorunlarda bu ve benzeri mantıklar kurarak, işlem adımlarını sıralayarak  hayatınızı kolaylaştırabilirsiniz. Aynı zamanda ebeveynler olarak küçük yaştan itibaren çocuklarınızla basit örnekler ile benzeri çalışmalar yaparak çocuklarınızın kişisel gelişimini, analitik düşünce ve sorun çözme kabiliyetini geliştirmek için katkıda bulunabilirsiniz.

Ishikawa /Balık Kılçığı Diyagramı

  Gerek iş hayatı, gerek günlük yaşantımızda birçok problemlerle karşılaşmaktayız. Bu problemleri çözmeye nedenlerini tespit ederek başlayıp gerekli analiz yapılmasının ardından bulguları yorumlamak  daha sağlıklı sonuçlar elde etmemizi sağlar. Bir problemin saptanması kadar gerekçelerinin saptanması da önemlidir. Bu gerekçeler  görsel diyagramlar ile daha yorumlanabilir ve algılanabilir sonuçlar elde edebiliriz. İnceleyeceğimiz diyagram problem çözme aşamasında neden-sonuç, etki-tepki ilişkisi kurarak, problemin tanımlanmasında kullanılır.

  Ishikawa diyagramı olarak da adlandırılan bu diyagram ilk olarak 1943 yılında, Kaoru Ishikawa tarafından kullanılmıştır. Daha çok kalite çalışmalarında ürün tasarımı ve kalite hatalarının engellenmesi hususları üzerinde kullanılan bu yöntemi ele almamın temel nedeni günlük hayata uyarlayarak güncel karşılaştığımız irili ufaklı problemlerin nedenlerinin tespiti ile problemin kaynağını bulabilmektir.

  Balık kılçığı diyagramının bireyler üzerinde analitik düşünmeyi geliştirici özelliği bulundurması ve analiz etme becerisini geliştirmesi nedeniyle öğrencilerde öğrenim uygulamaları sırasında kullanılmasını öneririm. Birçok eğitim ve öğretim planlamalarında okullarda gösterilen bu teknik günlük yaşantıda da kullanılarak öğrencilerin kişisel gelişim ve analitik düşünme becerilerinin gelişimine katkı sağlanabilir.

            Balık Kılçığı Diyagramı Nasıl Uygulanır?

1.    Problemin ne olduğu üzerine tartışılır. Problemle ilgili bilgi sahibi olan bir grup insan bir araya getirilir.

2.    Şekil olarak balık kılçığı çizilerek balığın baş kısmına seçilen problem yazılır. Ardından balığın kılçık kısımları oluşturularak probleme neden olan etkiler yani ana nedenler yazılır. Probleme göre ana nedenlerin yani kök neden kategorilerinin sayısı çeşitlilik gösterebilir.

3.    Kök nedenler oluşturulduktan sonra her kök nedene neden olabilecek alt nedenler belirlenir. Bu diyagramın başarıya ulaşabilmesi için, süreçle ilgili ne kadar çok insandan fikir sağlanırsa çalışmadan o kadar sağlıklı sonuçlar elde edilir. Bazı diyagramlarda farklı bir gösterimle kılçıkların orta kılçıktan sağ sol olarak iki bölüm bir taraf nedenler yazılırken, diğer tarafa sonuçlar yazılmaktadır.

Peki biz bu diyagramı günlük hayatımızda nasıl kullanacağız? Ne tür problemlerde nedenleri bulmamızı sağlar? Takım çalışması yapmasam tek başına da bu diyagramı uygulamak mümkün mü ve nasıl bir yarar sağlar? Daha önce de bahsettiğim gibi günlük hayatta birçok problemle karşılaşmaktayız. Öğrencinin ev ödevlerini yapmak yerine internet ve sosyal mecralarda gereğinden fazla vakit geçirmesi, aylık aldığımız maaşın ay ortasında bitmesi, dikkat dağınıklığı veya odak problemleri... Binlerce örnek sıralayabileceğimiz bu problemlerin yakın çevremizle nedenlerine inebileceğimiz gibi kendimize sorular sorarak veya karşımızdaki kişinin bize sorular sormasını sağlayarak nedenleri belirleyerek problemin kaynağını anlayabiliriz. Gelin beraber bir diyagram oluşturarak hepimizin karşılaşabileceği ciddi bir sorun olan aylık gelir yönetimini ele alalım. Beklenen gün gelmiştir ve maaşlar alınmıştır. Varsa kira derdimiz, fatura ödemeleri, okul taksitleri, vergiler, mutfak masrafları ve nicesi derken bazen işler umduğumuz gibi gitmeyebiliyor ve gelecek ayın maaş günü gelmeden bir bakmışız ki para bitmiş.

    Şekil üzerinden de görüldüğü gibi insan, çevre, makine, yöntem gibi kök nedenler aylık gelirimizin ve harcamalarımızın planlı bir şekilde yapılamaması ve zamana oranlı olmaması ciddi bir soruna yol açmaktadır. Kök nedenlerin tespiti ardından ailemiz ile oturup fikir alışverişi yapılarak beslenme düzeninin nasıl olduğu, araç vb. bakım ve giderlerin karşılanması için plan uygulanması, alışverişte fuzuli harcamalar yapılmaması nedeniyle alışveriş listesi yapılmadan alışverişe çıkılması gibi alt nedenler de saptanarak probleme ilk olarak geniş bir çerçeveden, ardından ise derinlemesine bakılarak problemin etkileri incelenebilir. Sonuç olarak yapılması gerekenler, yapılmayanlar ya da eksiklikler listelenerek gerekli analiz ile daha sağlıklı sonuçlara ulaşılabilir.