Bugün, Çiçek Sepeti’nin kampanya algoritmasının yanlışlığı üzerine ikinci yazıyı yayınladıktan sonra, Fast Company’nin şu yazısıyla karşılaştım.

Özetlemeye çalışayım.

Dallas Polis Müdürlüğü, olaydan sonra sorgulanan ve serbest bırakılan Mark Huges’a ilişkin “Şüphelilerden biri. Bulmamıza yardım edin” tweet’i nedeniyle binlerce ölüm tehditi alıyor.

Suçsuz birinin bu duruma düşmesi nedeniyle Twitter’a (Fast Company’nin de dahil olduğu kurum ve kişiler tarafından) bir sürü şikayet geliyor. Dallas Polis Müdürlüğü (uyarılara rağmen) tweet’i kaldırmayı reddediyor. Sonuçta Twitter, algoritmayı bir yana bırakıp elle müdahale ediyor.

😉

Buradan “kriz zamanlarında algoritmanıza güvenmeyin” dersi alabilirsiniz. Almalısınız da…

Ben size, “algoritmayı düzenlemek için kriz çıkmasını beklemeyin” [1] , [2] , [3] , [4] diyebilirim.

😉

Gelecekhane, Yapay Zeka Raporu‘nu yayınladı.

Oldukça kapsamlı olan raporu okumanızı öneririm.

🙂

Benim de birkaç satırlık katkım oldu:

Raporun tamamını okuyup yorumlarınızı ve katkılarınızı paylaşırsanız, ne iyi olur.

Big data ile uğraşan girişimciler, firmalara çok yararlı olabiliyor.

Bir banka, veri görselleştirmesi konusunda çalışan girişimcilere onbinlerce kredi kartı kullanıcısının tüm hareketlerini içeren bir örneklem seçip vermiş. Arkadaşlar yorumlamışlar.

Hangi kampanyaların işe yarayıp, hangilerinin boşa yapıldığını; genel trendlerin yanında, gizli bazı eğilimleri ortaya çıkarmışlar.

Bana anlattılar. Çok heyecanlandım.

• Ne de olsa 20+ yıl bankalarda ödeme sistemleri üzerine çalışmıştım. Üstelik bizim zamanımızda böyle kolaylıklar yoktu.

Ne var ki, arkadaşları dinlerken şaşırdım. Onlara ham verileri sunan pazarlamacı, çok önemli bir fırsatı kaçırmıştı.

😉

Şöyle anlatayım. Kredi kartı harcamalarında market ve akaryakıt alışverişleri toplam cironun %40’ı civarında tutuyor. Dolayısıyla, diğer alışverişleri bastıran ve anlamlan-dırmayı bozabilen etkisi var.

Gizli eğilimlerin daha ayrıntılı belirmesi için tüm veri tek seferde ele alınmaz. Önce bu alışverişleri hiç olmayanlar ve normalin ötesinde olanlar görüntülenir. Buradan epey bir sonuç / anlam çıkartılır.

Sonra baskın etmenler ayıklanıp veri tekrar incelemeye alınır. Bu şekilde yapıldığında anlamlandırma kolaylaşır ve görece düşük görünen oysa önemli olan gizli eğilimler, değişiklikler daha iyi gözlenebilir.

🙂

Boş yere demiyoruz: Veri’den anlamayan pazarlamacı kalmayacak. Ya kendileri öğrenecekler, ya da piyasa onları dışlayacak.

😛