İşyerinde Algoritmik Yönetim

Oxford Dictionaries, 2016 yılında ‘post-truth’u (hakikat-ötesi ya da hakikat-sonrası) yılın kelimesi seçmişti. Hakikat-ötesi, nesnel hakikatlerin kamuoyunu şekillendirmede duygulara ve kişisel kanaatlere hitap etmekten daha az etkili olmasını nitelemek için kullanılıyor. Politika kelimesinin önüne geldiğinde hakikatlerin ve olguların önemini yitirdiği bir politikadan söz ediyoruz. Hakikat-ötesi, Birleşik Krallıktaki AB referandumu ve özellikle de Trump’ın zaferiyle sonuçlanan ABD seçimleri sonrasında en çok tartışılan konulardan biri olmuştu (https://en.oxforddictionaries.com/word-of-the-year/word-of-the-year-2016). Sosyal medyada hızla yayılan sahte haberler ve politikacıların apaçık yalanları hakikat-ötesi politikanın bir parçası. The Economist dergisi 2016’da politikacıların her zaman yalan söylediğini ama artık bunun da ötesine geçilerek gerçeğin tamamen geride bırakıldığını yazıyordu (https://www.economist.com/leaders/2016/09/10/art-of-the-lie). Washington Post’un geçen ay yayınlanan bir haberine göre Trump, göreve geldiği tarihten bu yana on binden fazla yanlış ya da yanıltıcı iddiada bulunmuş (https://www.washingtonpost.com/politics/2019/04/29/president-trump-has-made-more-than-false-or-misleading-claims).

Yalan haber ve iddialar politikada (özellikle seçim dönemlerinde) etkili bir araç. Fakat neoliberalizmle yaygınlaşan daha sinsi ve etkili olmasına karşın yeterince tartışmadığımız bir yalan söyleme biçimi daha var: Üst yalanın daha etkili işlemesi için hakikatin stratejik olarak kullanılması. Neoliberalizmde şirketler hakikati gizleyerek değil, onun bir kısmını ön plana çıkararak da yalan söyleyebiliyorlar. Özellikle de hakikat artık gizlenemez boyuttaysa… Ortalık sorumluluk sahibi şirketlerden ve onların hayırsever CEO’larından geçilmiyor. Ancak şirketlerin doğaları gereği kârlarını en çoklaştırma peşinde olduklarını ve bu nedenle ister istemez çalışanlarla, tüketicilerle ve çevreyle karşı karşıya geldiklerini akıldan çıkarmamak gerekiyor. Daha önce bu karşı karşıya gelişlerde şirketler çıkarlarının meşruluğunu göstermek için hakikati gizleme ya da çarpıtma yoluna giderlerdi. Son yıllarda ise şirketlerin etik değerleri, çalışanların sağlıklarını ve çevre sorunlarını gündemlerine aldıkları görülüyor. Şirketlerin kâr peşinde koşmasıyla toplumsal çıkarlar arasında bir çelişki olmadığı; “hem kapitalizmin, hem sürdürülebilirliğin hem şirketlerin kontrolünün hem doğrudan demokratik katılımın, hem tüketim toplumunun hem yeşil çözümlerin vs bir arada olabileceği.” (Fleming, 2017) savunuluyor.

Örneğin Nestle, akılcı su idaresinin mutlak öncelikleri olduğunu söylüyor; su, şirketin değer zincirinin her aşamasında önemli bir yere sahip. Suyun tüm dünyada (özellikle de Güney’de) azaldığı bilinmekte ve şirket de bu soruna karşı duyarlı olduğunu açıklıyor. Ama başka bir yerde, Nestle yöneticisi Peter Brabeck, suyun kamusal bir hak olamayacağını, suyun diğer şeyler gibi bir gıda olduğunu, piyasa değerinin olması gerektiğini ve gıdalara değer vermenin daha iyi olduğunu da iddia ediyor. Böylece şirketin gerçek sorunlara işaret ederek gösterdiği duyarlılık, şirketin asıl politikasıyla çelişmek yerine kamuoyu önünde onu güçlendiriyor (age).

Hakikati söyleyerek aldatma stratejisiyle gelen dönüşümü tütün sanayisinde çok net görebiliyoruz. Tütün şirketleri, 1970’lerde ve 1980’lerde sigara ürünlerinde kansere neden olan maddeler bulunduğu hakkındaki kanıtları ısrarla reddettiler. Sigara ve kanser ilişkisi yerine kanserin nedenlerini bağışıklık sisteminde ve kişilik özelliklerinde arayan araştırmalara sponsor oldular. 1980’lerde sigara karşıtı kampanyaların ve devlete bağlı sağlık kurumlarının baskıları arttı. Tütün şirketleri sigaranın zararlarını inkar etmeye devam ettiler ve sigara içenlere yapılan ayrımcılığı ırk ayrımcılığına benzettiler. 1990’ların sonuna doğru tütün şirketleri meşruiyet krizini aşabilmek için hayır işlerine, kamusal işlerde sponsorluklara, çalışanların sağlık ve güvenliğiyle ilgili meselelere yöneldiler. Ama sigaranın sağlık üzerindeki etkileri hala görmezden geliniyordu. 2000’lere gelindiğinde ise tütün şirketleri, sigaranın sağlık üzerindeki olumsuz etkilerini kabul etmek zorunda kaldılar. İlginç bir şekilde artık ürünlerinin ölümcüllüğü hakkındaki hakikati inkar etmiyorlar, bunu bizzat kendileri dile getiriyorlardı. Artık ürünlerinin ciddi sağlık sorunları yarattığını ve bunlardan kaçınmanın tek yolunun hiç sigara kullanmamak olduğunu söylüyorlardı. Ne yazık ki (!) söz konusu risklere rağmen, bir çok yetişkin hâlâ sigara içmeyi tercih ediyordu. Tütün şirketlerinin yeni misyonu artık bu riskleri azaltmak, daha risksiz tütün ve nikotin içeren alternatif ürünler geliştirmekti (age).

Ancak tütün şirketlerinin sigaranın sağlık üzerindeki olumsuzluklarını reddetmemelerine (belki reddedememelerine) rağmen alt metinde, sigara kullanımının bir tercih olduğunu işlediklerine dikkat etmek gerekir. Sorun, bağımlılık yaratan nikotinde değil, yetişkinlerin bireysel tercihlerindedir. Elbette burada birçok sigara tiryakisinin sigaraya yetişkinlikte değil, ergenlik döneminde başlamış olmasının da bir önemi yoktur (age).

Fleming’in (2017) Freud’dan aktardığı bir fıkrada olduğu gibi ilginç bir durum vardır:

İki Yahudi, Galiçya’da bir tren istasyonunda karşılaşır. Biri diğerine, “Nereye gidiyorsun?” diye sorar. “Krakow’a” der beriki. “Amma da yalancısın!” diye patlatır soruyu soran. “Krakow’a gittiğini söylüyorsan, Lemberg’e gittiğine inanmamı istiyorsun demektir. Ama ben aslında senin Krakow’a gittiğini biliyorum. Neden bana yalan söylüyorsun ki?

Fleming (2017) de şöyle yazar: “Aslında insanları öldüren ürünler satarken, geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunu düşüneyim diye neden insanları öldüren ürünler sattığını söylüyorsun bana? Neden bana yalan söylüyorsun?” (s. 175)

Benzer bir soruyu, Dördüncü Sanayi Devrimi’nde (ya da Endüstri 4.0’da) insanlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla kontrol hakkı verecek ve onları güçlendirecek sistemler tasarlamaktan söz eden Klaus Schwab ve neoliberalizmin diğer sözcülerine soralım:

Aslında hem işçi sayısını azaltmaya çalışıyor hem de işçileri sürekli gözetleyen ve kontrol eden çalışma koşulları yaratıyorsunuz. Geniş kapsamlı sosyal yarara bağlı olduğunuzu düşünelim diye neden yeni teknolojilerin yaratacağı işsizliğe dikkati çekiyor; robotların insanların yerini almak yerine onları tamamlaması gerektiğini söylüyor; işçilerin mahremiyetini ihlal etmek yerine onlara kendi yaşamları üzerinde daha fazla seçenek ve kontrol hakkı vermekten söz ediyorsunuz? Neden bize yalan söylüyorsunuz?

Çalışmanın Dijital Dönüşümü

Kapitalistler, artı değer oranını artırmak isterler. İşçiler de buna karşı kendi hayatları üzerinde daha fazla söz sahibi olabilmek için mücadele ederler. Yapay zekâ ve robotlar, işçilerin yerini alan veya onları tamamlayan teknolojiler olabilir. Bu yönelim kendiliğinden değil, sınıf mücadelesine bağlı olarak somutlaşacak. Fakat günümüzde dijital teknolojilerin işyerlerinde kullanımına ve çalışmayı nasıl dönüştürdüğüne baktığımızda son yıllardaki gelişmelerin işçilerin (güvenceli/güvencesiz, beyaz/mavi yakalı olması fark etmeksizin) aleyhine olduğunu söyleyebiliriz.

Çalışma koşulları ve ilişkilerinde köklü değişiklikler yaşanıyor. Esnek/güvencesiz çalıştırma yaygınlaşıyor. Birçok uygulama, yönetimin hesap verme zorunluluğunu ortadan kaldırdığı gibi bu akıllı uygulamaların bazıları ara yönetim katmanını tamamen ortadan kaldırmayı hedefliyor. İşyerlerinde verimlilik ve üretkenlik artışı sağladığı iddia edilen teknolojiler, işçileri güçlendirmek yerine onların esenliği ve refahı ile çelişiyor. Fazla çalıştırma, özerklik kaybı, iş ve yaşam arasındaki sınırın belirsizleşmesi, çalışanı en son sınırına kadar zorlayan performans beklentileri işçilerde aşırı strese ve sağlık sorunlarına neden oluyor.

İşgücünün küresel düzeyde yeniden yapılandırılmasını ve çalışma ilişkilerinin kuralsızlaştırılmasını dikkate almadan, “geçmiş yıllarda bazı meslekler ortadan kalkarken onların yerini yenileri aldı. Yapay zeka ve robotlar da, benzer sonuçlar doğuracaktır.” diye düşünmek bir temenninin ötesine geçmeyecektir. Esnek çalışma koşullarına ve kuralsızlaştırmaya karşı mücadele “robotlar bizi işsiz mi bırakacak?” sorusunun da yanıtını içeriyor. Bu bağlamda, iş süreçlerinin algoritmik yönetim sistemleriyle yeniden organize edildiği geleneksel işyerlerine ve Uber, Amazon Turk, TaskRabbit, Upwork vb esnek ekonomi platformlarındaki uygulamalara bakmakta fayda var.

Elektronik Performans İzleme

1990’ların başında ABD’li bir senatör, işyerlerindeki kontrolsüz gözetime işaret ediyor ve bir çalışanın özgürlüğünden, onurundan ve sağlığından feragat etmeye zorlanamayacağını savunuyordu. Ancak 2010 yılına gelindiğinde artık ABD şirketlerinin tahminen %75’i çalışanlarının iletişimini ve diğer işyeri etkinliklerini gözetliyordu. Şirketlerin çalışanlarını gözetlemek için EPİ’ye (Elektronik Performans İzleme) yaptıkları yatırım 2007 ve 2010 yılları arasında %43 arttı. Eposta takibi, telefon dinleme, bilgisayardaki bir içeriğin ve kullanım sıklığının izlenmesi, video izleme ve GPS takibi EPİ kapsamında başvurulan araçların başında geliyor. EPİ araçlarından elde edilen konum, eposta kullanımı, web gezintisi, yazıcı kullanımı, telefon kullanımı, giyilebilir teknolojilerden sağlanan konuşmalardaki ses tonu ve fiziksel hareket gibi veriler üretkenlik göstergesi olarak değerlendiriliyor. Hatta çağrı merkezlerinde, çalışanın duygu takibi gibi EPİ uygulamaları var. Çalışanların bilgisayarlarına kurulan yazılımlarla bilgisayar başındaki hareketleri ve dikkat dağıtıcı etkinliklerle meşgul olup olmadıkları takip ediliyor (Moore, Akhtar ve Upchurch, 2018).

Çalışmanın EPİ ile takibi sonucu elde edilen veri, çalışanın performansının değerlendirilmesinde, işgücü kiralama ve işe son verme kararlarında belirleyici oluyor. Endüstri 4.0 hakkındaki yazılarda, iş-yaşam dengesine, çalışanların esenliğine bir vurgu var. Ancak günümüzdeki uygulamalar tam tersine yol açıyor, çalışanları makineleştiriyor. Önyargılı performans değerlendirmeleri, işin yoğunlaştırılması ve işçinin özerkliğinin azaltılması iş tatminini olumsuz etkiliyor (age).

EPİ kapsamında kullanılan bir diğer teknoloji olan giyilebilir teknolojiler de giderek yaygınlaşıyor ve işverenler, çalışanlarının sağlığını ve mutluluğunu geliştirmek adına giyilebilir teknolojileri kullandırıyor. Böylece işverenler (ve sigorta şirketleri!) çalışanları hakkında her zamankinden çok şey biliyor. Fakat Moore vd.’nin (2018) vurguladığı gibi yasal düzenlemeler, mahremiyet, veri koruma, işin yoğunlaştırılması, veriye dayalı kararlar vb sorunlar hakkındaki hukuksal tartışmalar güncel gelişmelerin çok gerisinde.

EPİ teknolojileri, karar süreçlerinde kullanıldığında daha büyük sorunlara neden olabiliyor. Geçen ay yayımlanan bir haberde (https://www.technologyreview.com/f/613434/amazons-system-for-tracking-its-warehouse-workers-can-automatically-fire-them/) Amazon’un kullandığı takip sisteminin ambar işçilerini otomatikman işten atabildiği yazıyordu. Amazon, verimliliğe önem verdiğini belirtmekle beraber işe otomatik son verme iddiasını reddediyor. Ancak Amazon’daki işçilerin ağır çalışma koşulları hakkında yayınlanmış çok sayıda rapor var (https://www.theverge.com/2018/4/16/17243026/amazon-warehouse-jobs-worker-conditions-bathroom-breaks). Çalışanlar, yüzlerce ürünü hızlı bir biçimde paketlemek zorundalar ve yeterince hızlı olmadıklarında kovulma riskiyle karşı karşıya kalıyorlar. Ağustos 2017 ve Eylül 2018 tarihleri arasında 300 kişi verimlilik nedeniyle işten çıkarılmış. İşten çıkarma sürecinin otomatikleştirildiği iddiası raporlarda da yer alıyor. Her bir işçinin verimliliği takip ediliyor ve işçiye özel otomatik uyarılar üretiliyor.

Fakat teknoloji desteğiyle çalışanların daha derin takibi giderek yaygınlaşıyor. Moore vd.’in (2018), Britanya’daki bir ambardan aktardığı vakada olduğu gibi işyerlerinde kullanılan yöntemler Frederick W. Taylor’un hayal bile edemeyeceği boyutlara ulaşmış durumda. Sözkonusu ambar çalışanlarından ele giyilen bir tarayıcıyla çalışmaları istenmiş. Yönetim bu cihaz yardımıyla, yapılan hataları ve bunların kimler tarafından yapıldığını tespit etmek istediğini; böylece hataların tekrarlanmasının önüne geçilebileceğini söylemiş. Fakat bu cihazlar daha sonra çalışanların verimliliğini, ne kadar çalışıp ne kadar mola verdiğini izlemek için kullanılmaya başlanmış. Bir süre sonra da yakın zamanda geçici çalışanlar arasından işten çıkarmalar olacağı duyurulmuş ve çalışanlara dikkatli olmaları söylenmiş. Bir diğer deyişle üstü kapalı olarak “biz sizi izliyor ve performansınızı ölçüyoruz. Üretkenliğiniz bizim istediğimiz gibi değilse işten çıkarılacaksınız” denmiş. Herkes hızlanmış. Olayı aktaran ambar işçisi, üç kişinin işten çıkarıldığını söylüyor. Birincisi, gerçekten tembelmiş. Ama diğer iki işçi çok iyi olmalarına rağmen işten çıkarılmışlar.

Otomatik veya yarı otomatik karar vermeyi sağlamak için çalışanların gözetimine dayanan, çeşitli teknolojik araç ve tekniklerden yararlanan algoritmik yönetim örnekleri hızla yayılıyor. İşten çıkarma kararını verenler bu kararı gözetimden elde ettikleri verileri kullanmadan da yapmış olabilirler. Fakat O’Neil’in (2016) yazdığı gibi veriden yararlanan matematiksel modeller doğrultusunda alınan çok sayıda hatalı karar var; algoritmalar yine yanılmış da olabilir.

Algoritmik yönetime yalnız geleneksel işyerlerinde başvurulmuyor. Aslında çıkış noktası paylaşım ekonomisi, esnek ekonomi olarak adlandırılan platformlar.

Platformlarda Algoritmik Yönetim

Algoritmik yönetim kavramı ilk olarak Lee vd. (2015) tarafından, Uber ve Lyft’in çalışanlarını algoritmalar ve takip verisi yardımıyla görevlendirme, en iyileme ve değerlendirmesini tanımlamak için kullanılmış. Bu platformlarda kullanılan algoritmalar, milyonlarca yolcu ve sürücüden elde ettikleri GPS bilgilerini işleyerek yolcu ve sürücüleri en uygun şekilde eşleştiriyorlar. Algoritmik yönetim sistemleri genellikle aşağıdaki ögelerden oluşuyor (Mateescu ve Nguyen, 2019):

  • Çalışanların teknoloji yardımıyla gözetimi ve haklarında veri toplama,
  • Yönetim kararlarını bildiren verilere gerçek zamanlı yanıt verme
  • Otomatik ya da yarı otomatik karar alma
  • Performans değerlendirmeleri yerine derecelendirme (rating) sistemlerine ya da diğer ölçümlere başvurma
  • Çalışanların davranışlarını dolaylı olarak etkilemek için “dürtme” ve cezalandırmadan yararlanma

Uber, Lyft ve TaskRabbit gibi çok sayıda bağımsız çalışanı yönetmek zorunda kalan platformlar algoritmik yönetimin gelişimine öncülük etmiş olsalar da algoritmik yönetim, taşımacılık ve lojistikten perakende satış, hizmet endüstrisi ve ev işlerine kadar bir çok yerde yönetim sürecinin bir parçası haline geldi.

Bir zamanlar işçilerin organizasyonunun ve eşgüdümün sağlanması, geleneksel olarak orta düzeydeki yöneticilerin işiyken artık onların yerini algoritmalar alıyor. İş başvurularının filtrelenmesi, işçiler arasında görev dağılımı, ödeme oranlarının belirlenmesi, vardiyaların ayarlanması gibi görevler artık büyük veri kümeleriyle eğitilen algoritmik yönetim sistemlerinin sorumluluğunda. Bazıları burada teknolojinin kullanımından bazıları da platform sahiplerinin girişimciliğinden etkileniyor ve fakat en kritik sorun, platformların dayandığı güvencesiz çalışma modelleri atlanıyor. Güvencesiz çalışma modelleri giderek yaygınlaşıyor ve geleneksel çalışma modellerinin yerini alıyor. Çalışanlar, sağlık güvencesi ve gebelik izni gibi haklardan yoksunlar. Çalışanların işveren karşısındaki yasal hakları sınırlı olduğu gibi platformlar, işverenin sorumluluğunu azaltacak şekilde tasarlanıyorlar. İlk başta gelişmiş ülkelerde ortaya çıkan ve daha çok bir ek gelir kaynağı olarak görülen platformlar, artık hem gelişmiş hem de gelişmekte olan ülkelerde bir çok insan için hayatını devam ettirebilmenin tek aracı haline gelmiş durumda.

Platformlar, iş gücünü sınıflandırmak ve kontrol etmek amacıyla algoritmalardan yararlanıyorlar. Platformlarda yoğun bir gözetim var. Örneğin Uber’de sürücüler hakkında sürekli veri toplanıyor ve analiz ediliyor. Uber üyesi çalışanlar sistemde oturum açma veya kapatma serbestliğine sahipler. Fakat oturum açtıkları anda yalnız GPS konumları değil, hızlanma, çalışma saati ve fren kullanım verileri de kaydediliyor. Sistemler, bu verilerden yararlanarak platform üyesi çalışanları çeşitli biçimlerde yönlendiriyor. Uber, sistemde 12 saatten fazla etkin olan sürücülerin hesaplarını askıya alıyor. Bazı durumlarda ise ücretleri yükselterek sürücüleri belirli bir yerde yoğunlaşmaya teşvik ediyor. Bazen de sistemdeki oturumunu kapatmak isteyen sürücüyü, oyunlaştırma yöntemleriyle (“330 dolar kazanmaktan 10 dolar uzaksın. Yine de oturumu kapatmak istiyor musun?” gibi sorularla) ikna ediyor. Ayrıca Uber, asimetrik bilgiden yararlanarak sürücülerin yolcu seçmesini engelliyor. Sürücüler, yolcuyu kabul etmeden önce ne kadar kazanacağını bilemediğinden ekonomik olarak dezavantajlı (örneğin kısa mesafeli) yolculukları kabul etmek zorunda kalıyor (Mateescu ve Nguyen, 2019).

Ev temizliğinde, temizlik işçileri ile hizmet almak isteyenleri buluşturan platformlar, temizlik çalışanının çalışacağı eve ne zaman vardığını takip etmesine rağmen müşterinin mahremiyeti nedeniyle gözetim olanakları daha sınırlı. Müşteri, evi üç odalı olmasına rağmen talep formuna evinin iki odalı olduğunu yazabilir. Çalışanın alacağı ücret müşteri memnuniyetiyle ilişkili olduğundan çalışanlar bu tip olumsuzluklar karşısında ya sessiz kalıyorlar ya da daha düşük puana razı geliyorlar (age).

Perakende satış ve hizmet sektöründe ise ana hedef işgücü maliyetlerini kısmak. Kronos, Onshift ve Dayforce gibi büyük şirketler hava durumu verilerinden müşterilerin adımlarının takibine kadar çeşitli kaynaklardan veri toplayarak belirli bir yer ve zamanda ne kadar işçiye gerek olacağını tahmin ediyor ve işçileri bu tahmine göre ilgili bölgeye sevk ediyor. “Tam zamanında” ve “göreve hazır” planlamalarla perakende sektöründeki işgücünün esnekleştirilmesi yeni değil; 1970’lerden beri bu yönde belirgin bir eğilim var. Fakat iş gücünün esnekleştirilmesi, düzensiz istihdamla beraber yeni bir boyut kazanıyor. İşverenler sürekli çalışan istihdam etmek yerine algoritmaların sonuçlarına göre insanları göreve çağırarak işgücü maliyetlerini kısabiliyorlar. İşverenin çıkarlarına uygun bu esnek yönetim modeliyle ortaya çıkan düzensizlik, işçiler için iş ve aile yaşamı uyuşmazlığı, gelir belirsizliği ve daha yüksek iş stresi anlamına geliyor. Araştırmalar “standart dışı” çalışma programlarının, çocuklarıyla yeterince ilgilenmekte zorlanan ebeveynler için olumsuz sonuçları olabileceğini gösteriyor (age).

Algoritmik Yönetim ve Başlıca Sorunlar

Mateescu ve Nguyen (2019), algoritmik yönetim uygulamaları nedeniyle işçilerin karşı karşıya olduğu sorunları dört başlık altında ele alıyor:

  • Gözetim ve kontrol
  • Şeffaflık
  • Yanlılık ve ayrımcılık
  • Hesap verebilirlik

Gözetim araçlarının hem zamansal hem de mekansal olarak yaygınlaşması işçilerde hız ve verimlilik baskısı yaratıyor. Endüstri 4.0 ve işsizlik tartışmalarında teknolojin insanın yerini almaması, onu tamamlaması gerektiği temennisi sık sık dile getirilse de algoritmik süreçlerin uygulandığı işyerlerinde çalışanların kişisel takdir yetkisini azaltma yönünde bir eğilim var. Ayrıca çalışanların fiziksel sınırları sonuna kadar zorlanıyor.

Giyilebilir teknolojiler, herkes için yararlı olma iddiasıyla pazarlanmasına rağmen giyilebilir teknolojilerden en büyük yararı sağlayanlar, takip cihazlarını işi yoğunlaştırmak ve çalışan sayısını azaltmak için kullanan işverenler. İngiltere’nin en büyük süpermarketler zincirini oluşturan Tesco, takip cihazlarını kullanmaya başladıktan sonra ambar çalışanı sayısını %18 azaltmış. Bunun yanında, aşırı çalışmadan kaynaklı stresin işçilerde kalp krizi ve alkol bağımlılığı risklerini artırdığı tespit edilmiş (Warin ve McCann, 2018)

Algoritmik yönetim sistemlerinin kararlarının şeffaf olmaması ise çalışanlarda huzursuzluk ve güvensizlik yaratıyor. İşçiler çoğu zaman bu sistemlerin nasıl çalıştığı hakkında bilgi sahibi değiller. Kararlarda hangi veriden ve nasıl yararlanıldığı belirsiz. Platform sahipleri çoğu zaman sistemin nasıl çalıştığını özellikle gizliyorlar; sistemin nasıl karar verdiği ve çalışanları nasıl puanlandırdığı bilinirse çalışanların sistemi kandırabileceğini düşünüyorlar. Sonraki bölümde de göreceğimiz gibi çalışanlar gerçekten de sistemi ‘hack’lemeye çalışıyorlar. Fakat araştırmalar, algoritmik kararlardaki şeffaflığın işçilerin işbirliğini artırdığını gösteriyor (Jarrahi ve Sutherland, 2019).

Dijital teknolojilerin orta düzey yöneticilerin yerini almasıyla kararların daha tarafsız olacağına dair bir inanış var. Fakat algoritmalar, onları eğitmek için kullanılan veri kümelerindeki eşitsizlikleri ve ayrımcılığı yeniden üretmeye meyilliler (Warin ve McCann, 2018).

Algoritmik yönetim sayesinde şirketler daha sorumsuz hareket edebiliyorlar. Bir çalışanın işine son verilirken ya da bir iş başvurusu reddedilirken bu durum şirketin değil, verilerden yararlanan tarafsız bir sistemin kararı oluyor. Bu durum platform sahibi şirketin, işçilerin aslında çalışanları değil bir hizmetin ağ bağlantılı kullanıcıları olduğunu ve algoritmik bir sistemin çıktılarına eriştiklerini iddia edebilmelerini de sağlıyor. Böylece işverenler, opak bir algoritmanın arkasına saklanarak geleneksel işçi-işveren ilişkisinin getirdiği sorumluluklardan kaçınabiliyorlar. En önemlisi de algoritmik yönetim retoriği, şirketlere bir sistemin nasıl işlemesi gerektiği konusunda verdikleri özel kararları gizleyebilmelerine ve bu kararların etkilerinden sıyrılabilmelerine yardımcı oluyor.

Algoritmik Yönetim Sistemlerine Karşı Tepkiler

İşçiler, algoritmik yönetim sistemlerine karşı farklı tepkiler veriyorlar. Örneğin, Britanya’daki ambar işçilerine yakında işten çıkarmalar olacağı söylendiğinde işçilerin ilk tepkisi daha hızlı çalışmak olmuş. Daha hızlı çalışma baskısı işten çıkarmalar sonrasında da devam ettiğinde bir süre sonra işçilerin çoğu artık baskıları umursamamaya, fiziksel olarak daha fazlasını yapamayacaklarını düşünmeye başlamışlar (Moore vd., 2018).

Algoritmaların verdiği kararlar çoğu zaman işçiler açısından anlaşılmaz ve erişilmez. Bazı durumlarda algoritmaların belirli bir sonuca nasıl ulaştığı gerçekten de açık değil. Ama yukarıda da belirttiğim gibi esnek iş modellerinde kullanılan algoritmaların işleyişi işçilerden özellikle saklanıyor. İşçilerin bu bilgiye sahip olmasıyla beraber sistemi aldatılabileceği düşünülüyor. İşçiler açısından baktığımızda ise kararı sorgulanamayan ve tahmin edilemeyen bir sistemin verdiği kararlar yıpratıcı ve yabancılaştırıcı bir etkiye sahip. Bu nedenle, işçiler tam da platform sahiplerinin korktuğu şeyi yapmaya çalışıyorlar: Sistemin nasıl çalıştığını öğreniyor, sistemi oyuna getirip sistemin kısıtlamalarını aşıyor ve algoritmik platformdaki özerkliklerini artırıyorlar.

Jarrahi ve Sutherland (2018), tasarım, muhasebe, çeviri, danışmanlık gibi hizmetler sunan serbest çalışanların yer aldığı Upwork adlı platformda çalışanların platformun işleyişini nasıl çözmeye çalıştıklarını ve bundan nasıl yararlandıklarını anlatıyor. Upwork platformuna ilk katılım kolay olmasına karşın platform, çok sayıda ve birbiriyle otomatik eşgüdümlü hizmetlerden oluşuyor. İşçiler platforma katıldıktan sonra Upwork’un çeşitli derecelendirme, zaman dilimi, politika ve prosedürlerini anlamak için bir hayli kafa yoruyorlar. Müşterilerin verdiği puanlar önemli olduğundan, çalışanlar öncelikle bu puanlandırma sisteminin ayrıntılarını öğrenmeye çalışıyorlar. Öğrenme sürecinde kişisel gözlemlerinin yanında sisteme hizmet almak isteyen bir müşteri olarak katıldıkları da oluyor. Webdeki forumlarda deneyimlerini paylaşıyor ve birbirlerine zorlu müşteriler ve Upwork politikaları hakkında önerilerde bulunuyorlar.

Jarrahi ve Sutherland’ın (2018) araştırması Upwork çalışanlarının algoritmik yönetim ve kontrolün karşısında pasif kalmadıklarını onu aşmanın çeşitli yollarını aradıklarını gösteriyor. Platformda kullanılan algoritmalar çalışanlarla müşteriler arasındaki etkileşimini şekillendiriyor. Fakat algoritmaların işleyişini keşfetmeye çalışan ve sistemle etkileşimini bu doğrultuda yapan çalışanlar da algoritmaların işleyişini etkiliyorlar. Örneğin, dört tane bir saatlik işten alınacak dört iyi puanlamanın dört saatlik bir puanlamadan daha kıymetli olduğunu fark eden bir çalışan, müşteriyle işbirliğine giderek işi dörde böldürme ve sistemdeki puanını yükseltme taktiğine başvurabiliyor. Bir diğer çalışan, sözleşmeleri kapatıp yeniden açarak aldığı olumlu değerlendirme sayısını artırdığını söylüyor. Elbette Upwork’un algoritmaları da sabit kalmıyor ve bu tip durumlara karşı güncelleniyor.

Bu hack biçimindeki kendiliğinden direnişler, önemli olmakla beraber çalışmadaki dijital dönüşümle ortaya çıkan sorunlar (gözetim, şeffaflık, yanlılık ve hesap verilebilirlik) karşısında yetersizler. Örgütlü mücadele daha sonuç alıcı oluyor. Daily Telegraph’ın çalışanlarını masa başında gözetleme girişimi sendikal mücadeleyle geri püskürtülmüş. Sendikalar, olumsuzluklara neden olanın teknolojinin kendisi olmadığını, sorunların teknolojinin işyerlerinde nasıl uygulandığı ile ilgili olduğunu vurguluyorlar. Sendikalara göre teknoloji, 7X24 çalışma için gerekli koşulları yaratmış olabilir ama bu sorunun kaynağı işyeri yönetim kültürleri. Telefonların her zaman açık olması işverenlerin dayattığı bir zorunluluk.

Mahremiyet ve teknoloji kullanımı, henüz toplu görüşmelerin gündeminde yer almıyor. Fakat son yıllarda sendikalar, dijital teknolojinin kullanılmasından kaynaklanan risklere karşı işçilerin haklarının savunulmasında önemli başarılar elde ettiler. Norveç Sendikalar Konfederasyonu ile Norveç İş ve Sanayi Konfederasyonu arasında yapılan anlaşmada işyerlerindeki izleme faaliyetleri de yer alıyordu. İşveren tarafından yapılan izleme ve kontrolün tarafsızlık ve orantılılık ilkeleri çerçevesinde uygulanması; uygulama aşamasından önce sendika temsilcileriyle görüşülmesi; verilerin toplanmasında ve değerlendirilmesinde sendika temsilcilerinin sürece dahil edilmesi gibi maddeler içeriyordu (Moore vd., 2018).

***

Kısacası, işçiler bu değişim sürecinin pasif gözlemcileri değiller. Ama işyerlerindeki sendikaların son yıllarda zayıfla(tıl)dığını, birçok işyerinde sendika olmadığını ve platform ekonomilerindeki çalışanların örgütsüz olduğunu da göz ardı etmemeli. Teknolojinin bir avuç kapitalist yerine toplumun esenliği için kullanılıp kullanılmayacağı teknolojinin içsel dinamiklerinden çok geleneksel ve yeni işyerlerindeki örgütlenme sorunlarının aşılmasına bağlı. Feenberg’in (2017) vurguladığı gibi teknosistem üzerindeki mücadelenin emek hareketiyle başladığını unutmayalım. Fabrikalardaki ağır çalışma koşulları, işçilerin iş sağlığı ve güvenliği talepleriyle yürüttükleri mücadelelerin sonucunda değişmişti…

Kaynaklar

Feenberg, A. (2017). Technosystem: The social life of reason. Harvard University Press.

Fleming, P. (2017). Çalışmanın Mitolojisi: Kapitalizm Kendine Rağmen Nasıl Ayakta Kalıyor, çev. Ebru Kılıç, Koç Üniversitesi Yayınları.

Jarrahi, M. H., & Sutherland, W. (2019). Algorithmic Management and Algorithmic Competencies: Understanding and Appropriating Algorithms in Gig Work. In International Conference on Information (pp. 578-589). Springer, Cham.

Lee, M. K., Kusbit, D., Metsky, E., & Dabbish, L. (2015). Working with machines: The impact of algorithmic and data-driven management on human workers. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1603-1612). ACM.

Mateescu, A.,Nguyen, A. (2019). Algorithmic Management in the Workplace, https://datasociety.net/output/explainer-algorithmic-management-in-the-workplace/, son erişim 17/05/2019.

Moore, P. V., Akhtar, P., & Upchurch, M. (2018). Digitalisation of work and resistance. In Humans and Machines at Work (pp. 17-44). Palgrave Macmillan, Cham.

O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishers.

Warin, R., & McCann, D. (2018). Who Watches The Workers?

18 Temmuz 2019

Posted In: algoritma, algoritmik yönetim, çalışma, Emek, Gözetim, işyeri, Mahremiyet, Özgür yazılım, sendika, Uber, Upwork, Yapay Zeka

Platform Kapitalizminden Platform Kooperatiflerine

ABD’de üç siyah kadın, Airbnb aracılığıyla kiraladıkları evden çıkar ve bavullarını arabalarına yerleştirirler. Tam bu sırada etrafları polislerce sarılır ve ellerini havaya kaldırmaları istenir. Kadınları uzaktan izleyen bir komşu, beyazların yaşadığı bir mahallede daha önce hiç görmediği bavullu siyah kadınların hırsızlık yaptığından şüphelenmiş ve 911’i aramıştır. Kadınlar, polislerin amirine durumu açıklamaya çalışırlar ve Airbnb rezervasyon belgelerini gösterirler. Daha önce Airbnb’yi duymamış olan amir, kadınlara inanmaz. Ev sahibini arar. Fakat telefonda doğru kişiyle görüştüğünden emin olamadığı için ev sahibi gelene kadar kadınlar alıkonulurlar. Basit bir yanlış anlama gibi görünebilir ama olayın mağdurlarından Kelly Fyffe-Marshall’ın belirttiği gibi geçen yıl ABD’de benzer sorunlarla karşılaşan 700 insan, evine sağ dönememiştir (https://www.washingtonpost.com/news/business/wp/2018/05/08/a-woman-called-911-about-burglars-at-her-neighhors-house-they-were-black-airbnb-guests/).

Olay hakkındaki haber ve yorumlarda, olayların akışında ırk ayrımcılığının belirleyici bir rol oynayıp oynamadığı tartışılıyor. Belki olayın kahramanları beyaz olsa ve evden ellerinde bavullarla çıkmasalar kendilerinden şüphelenilmeyecek, polis de daha kibar davranacaktır. Bu tartışmayı bir yana bırakalım, olaya bir de 911’i arayan komşunun gözünden bakalım. Komşunuzun evinden tanımadığınız insanların çıktığını düşünün. Polise verdiği ifadesinde de yazdığı gibi evden çıkanlar bagajlarını arabalarına taşırken kendisine hiç selam vermemişler. Şüphelenmiş ve komşuluk görevini yerine getirdiğini düşünerek 911’i aramış. Benzer birçok olayda olduğu gibi kişilerin siyah olması şüpheyi artırmış olabilir. Buna itirazım yok, ama komşunun tepkisi Slee’nin (2015), Airbnb hakkında yazdıklarını hatırlatıyor.

Airbnb, paylaşım ekonomisi olarak adlandırılan akımın yıldızlarındandır. Paylaşım ekonomisi başlığı altında ortaya çıkan iş modellerinin ortaya çıkışında benzer örüntülere rastlanır: Yetenekli genç insanlar yaşamlarında bir sorunla karşılaşırlar, bu sorunu çözmek için bir web sitesi kurduktan sonra çözümünü bir işe dönüştürmenin yollarını ararlar ve Silikon Vadi’sinin girişimci kapitalistlerinin yardımıyla başarılı ve gelişen bir şirket kurarlar. Airbnb’nin hikayesi de böyle başlar. Brian Chesky ve Joe Gebbia adlı iki arkadaş aylık ödemelerini yapabilmek için çözüm ararken akıllarına bir fikir gelir: Kasabalarındaki bir konferansa katılacak kişilerin kalması için daha ekonomik yerler sağlamak. Bunun için sadece bir kaç şişme yatak satın alırlar ve konukları kendi evlerinde misafir ederler. Büyük bir talep olur ve böylece Airbnb’nin (Airbed and Breakfast – Şişme Yatak ve Kahvaltı) temelleri atılır.

Airbnb’ye göre insanlar ek gelir elde etmek için evlerinin bir odasını veya tamamını kiralamaktadır. Airbnb’nin anlattığı ve inanmamızı istediği hikaye budur. Fakat Slee (2015), gerçeğin anlatıldığı gibi olmadığına, Airbnb’de birden fazla ilanı olan (dolayısıyla basitçe evini paylaşmayan) ev sahiplerinin hiç de azımsanmayacak bir oranda olduğuna işaret etmektedir. Daha önce evlerini normal yollardan kiraya veren ev sahipleri artık evlerini Airbnb üzerinden yerli ve yabancı turistlere, kısa süreli olarak kiralamaktadır. Airbnb, serbest piyasaya göre mülk sahiplerinin mülkleriyle istediklerini yapabileceklerine inanmaktadır. Ancak kiracıların ve ev sahiplerinin karşılıklı sorumlulukları olduğu gibi insanların komşularına ve yaşadıkları şehre karşı da sorumlulukları vardır. Slee (2015) komşularınızın ara sıra misafiri olduğunda bunun sorun olmayacağını ama apartmanınızda her hafta yeni insanlar görmenin rahatsız edici olduğunu yazar. 911’i arayan komşuyu ırkçılıkla itham etmeden önce bunu da dikkate almak gerekir.

Ana akım medya, Airbnb ve diğer paylaşım (aslında bir paylaşım da yok!) ekonomisi şirketlerini faaliyette bulundukları sektörlerde tekellere meydan okuyan kahramanlar olarak betimler. Ama Airbnb’nin büyük otel zincirleriyle bir sorunu yoktur. Airbnb’nin faaliyetlerinden asıl zarar gören çeşitli vergileri ödemek, yasaların mecbur kıldığı sağlık ve güvenlik önlemlerini almak zorunda olan bağımsız otellerdir. Bu otellerin Airbnb’nin düzenlemelerden ve dolayısıyla maliyetlerden muaf ev veya odalarıyla rekabet edebilmesi zordur. Dolayısıyla Airbnb’nin asıl yıktığı şehir hayatını düzenleyen kurallardır. Normal şartlarda, sıradan evlerin keyfi olarak bir otel gibi çalıştırılamaması ve yazının başındaki gibi bir olayın yaşanmaması gerekirdi. Scholz’un (2017) vurguladığı gibi yasadışılık, paylaşım ekonomisinin bir kusuru değil, özelliğidir. Benzer yöntemler izlenir: Önce çeşitli yasaları çiğnerler, daha sonra da büyüyen tüketici tabanını başarılarının bir kanıtı olarak göstererek yasaların değişmesini talep ederler. 2015’te Airbnb, San Fransisco’daki faaliyetlerinin düzenlenmesi talep edildiğinde buna karşı kulis faaliyeti yürütmek için 8 milyar dolardan fazla harcamıştır. Uber, kulis faaliyetleri için Walmart’tan daha fazla para harcamaktadır.

Yazının devamında tartışacağım gibi paylaşım ekonomisinin, daha doğru bir ifadeyle platform kapitalizminin, en büyük yasadışılıkları çalışma ilişkilerinde yaşanmaktadır. Bu platformlar, tüketicileri (en azından kısa vadede) memnun etmektedir. Ama değişimi (ya da yıkımı) bir de çalışanlar açısından incelemekte yarar var.

İstihdamdan Esnek Çalışmaya

Girişimcilik, çağımızın gözde kelimelerinden biri. Gençler, girişimciliğe ve kendi işlerini kurmaya teşvik ediliyorlar. Nobel Barış Ödülü sahibi Muhammad Yunus, insanoğlunun daha mağaralarda yaşarken bir girişimci olduğunu söylüyor. Muhammed Yunus’a göre mağaralarda yaşarken kendi yiyeceğini bulan ve karnını doyuran, dolayısıyla kendi işinde çalışan insanlardık. Medeniyetle beraber işçi olarak damgalandık ve girişimciliğimizi unuttuk. LinkedIn’in kurucularından Redi Hoffman (2013) da Muhammed Yunus’un bu tezinden yola çıkarak girişimciliğin yaratma isteği olduğunu ve bunun da DNA’mıza kodlandığını iddia etmektedir. Hoffman’a (2013) göre tüm insanların girişimci olması herkesin bir şirket kurmak için doğduğu anlamına gelmez, girişimcilik insanın kendi yaşamından başlar. İş yaşamının yeni koşulları, insanları girişimci içgüdülerini yeniden keşfetmeye zorlamaktadır.

Hoffman’a (2013) göre son altmış yıldır iş piyasası eğitimli çalışanlar için bir yürüyen merdiven gibi çalışmaktaydı. Üniversiteden yeni mezun olan biri IBM, GE, Goldman Sachs gibi şirketlerin alt basamaklarında çalışma hayatına atılıyor, tecrübe kazandıkça ve oyunu kurallarına oynadığı sürece üst basamaklara tırmanabiliyordu. Üst basamaklar, daha fazla güç, gelir ve iş garantisi anlamına geliyordu. Basamakları tırmandıkça, geride bırakılan basamaklara yine benzer özelliklere sahip insanlar geliyordu. Altmışlı yaşlarda ise insanlar güzel bir emekli maaşıyla emekliye ayrılabiliyorlardı. Hoffman’ın da (2013) belirttiği gibi bu tırmanma süreci tamamen otomatik olarak gerçekleşmiyordu ama temel bir yetkinliğe sahip, çaba gösteren ve büyük şanssızlıklar yaşamayan biri için rüzgar arkasındaydı. En azından beklenti bu yöndeydi. Fakat günümüzde bu merdivenin tüm basamakları, aşağıdan yukarıya tıkanmış durumda. En altta, daha merdivene adım bile atamayan işsiz veya eğitimine uygun olmayan bir işte çalışmak zorunda kalan gençler var. Diğer yanda yetersiz emekli maaşları nedeniyle çalışmaya devam eden ya da kısa bir emeklilik arasından sonra yeniden işgücüne katılan altmışlarında ve hatta yetmişlerinde olan insanlar var. Orta yaşlı insanlar, merdivenin ortasında sıkışıp kalmışlar, daha yukarı tırmanamıyorlar ve alttan gelen baskıyla boğuşuyorlar. Orta yaşlı insanlar için merdivende bulundukları basamakta ayakta kalabilmek her geçen gün daha çok zorlaşıyor ve önemli bir kısmı merdivenden aşağıya itiliyor. Kendini geliştirme ve yeni yetenekler kazanma, artık çalışanların omuzlarında. Şirket ve çalışan ilişkisi geçicileştikçe, şirketler çalışanları için bir yatırım yapmakta isteksiz davranıyor ve daha esnek çalışma modellerine yöneliyorlar.

Çağımızda iş bulabilmenin veya bulamamanın kişinin bu yeni şartlara uyum sağlayabilmesi ile ilgili olduğu vaaz ediliyor. Son yıllarda çıkan haberlerde bu vaaz örneklerini açık seçik görebiliriz. Gençler bir yandan girişimciliğe teşvik edilirken diğer yandan kariyer planlamasının önemi vurgulanmaktadır. Gençlere, esnekliğin kendileri için yeni olanaklar sağladığı hakkında girişimcilik ve kariyer hikayeleri anlatılmaktadır. Scholz (2017) bunu, Up in the Air adlı filmde George Clooney’in oynadığı Ryan karakterinin yaptığı işe benzetmektedir. Ryan, insanlara işten çıkarıldıklarını ileten bir danışmanlık şirketinde çalışmaktadır. Ryan, işten çıkarılma haberini verirken “Dünyayı değiştiren, imparatorluk kuran adamlar da sizin geçtiğiniz yerlerden geçti. Geçtiler çünkü bunu yapabilecek kapasitedeydiler.” diye söze başlamakta ardından da karşısındaki kişiye bunun yeni bir fırsat olduğunu anlatmaktadır: “Bu, sizi olgunluğa eriştirecek yeni bir işe atılma sürecinin ilk adımı.” İşten kovulan insanlar artık kendilerini mutlu eden şeyi yapabilecektir. Ryan, Hoffman’ın (2013) anlattığı kariyer merdivenini olumsuz bir tonda betimler. Aynı şirkette ömür boyu çalışan, sabah işe gelip akşam işten ayrılan insanların yaşamlarının yavanlığından ve asla mutlu bir anları olmadığından söz eder. Bu işten çıkarma mağdur için bir talihsizlik değil, fırsattır.

Aynı strateji, kalıcı iş sözleşmelerinden esnek çalışmaya kayış sürecinde platform kapitalizmi tarafından da uygulanmakta, çalışmanın esnekliğinin daha iyi bir yaşam anlamına geldiği anlatılmaktadır: Patron yok, sinir bozucu iş arkadaşları yok, uzun çalışma saatleri yok bunların yerine bağımsız ve özerk çalışma, seçenekler ve fırsatlar vardır. Fakat bu durum işçi-işveren ilişkisini düzenleyen kuralların olmayışı, sendikasızlık ve işin tüm yaşama yayılması anlamına da gelmektedir. İşverenin işçiyi istihdamının yerini geçici, yarı zamanlı ve serbest (freelance) çalışma almaktadır. Dijital ekonomiyle gelen esneklik çalışanlara, özellikle Hoffman’ın (2013) anlattığı yürüyen merdivende tutunamayan ya da o merdivene hiç adım atamayanlara, yeni olanaklar sunmaktadır. Sabah Uber için direksiyon başında olan, öğleden sonra TaskRabbit için mobilya montajı yapan ve hayatını ancak bununla sürdürebilen insanlar vardır. Ancak Scholz (2017) istihdamı romantikleştirmemekle beraber istihdamın çalışanlara sağladığı koruma ve yararların kolayca bir kenara bırakılamayacağının altını çizer. Platform kapitalizminin aşağıdaki örneklerinden de görülebileceği gibi platformlar bir yandan istihdamın zayıfladığı yeni koşullara uyum olanağı sunarken diğer yandan zayıflığı yaratan bu koşulları derinleştirmektedir.

Amazon Mekanik Türk

Scholz’un (2017) belirttiği gibi sürekli yeni platformlar ortaya çıkmaktadır ama bu platformlardan Amazon’un Mekanik Türk’ü (Amazon Mechanical Turk – AMT) esnek çalışma/çalıştırma için örnek bir model oluşturmaktadır. AMT’nin etkin işgücü, tüm işgücünün ufak bir kısmını oluşturmasına rağmen dijital ekonomideki eğilimleri ve gelecekteki olası iş modellerini göstermesi açısından önemlidir.

AMT adını 18. yüzyılda, satranç oynayan Mekanik Türk adlı otomattan almaktadır. Satranç tahtasının yanında, hamleleri yapan bıyıklı ve sarıklı bir Türk figürü vardır. Makinenin kapağının altında çok sayıda kaldıraç ve makaradan oluşan karmaşık bir sistem vardır. Otomat bir çok satranç oyuncusunu alt etmeyi başarır. Bunun nasıl olduğu uzun süre anlaşılamaz ve Mekanik Türk hakkında çeşitli teoriler ortaya atılır. Aslında hamleleri yapan, otomatın içinde saklı bir satranç ustasıdır ama bu sır yıllarca keşfedilemez (http://www.gercekbilim.com/amazon-comun-mekanik-turk-servisinin-hikayesi/).

2005 yılında kurulan AMT de benzer bir prensiple çalışmakta, işçiler ve işverenler teknik altyapısı Amazon’a ait bir platformda bir araya gelmektedir. Tabii ki AMT’nin içine gizlenmiş insanlar yoktur. Ancak AMT’nin birçok müşterisi taleplerini yerine getirenin etten kemikten insanlar değil de algoritmalar olduğunu düşünmeye meyillidir. Amazon’un tanımlamasıyla, bu “yapay yapay zeka hizmeti”nin yaptığı kitle kaynak kullanımı (crowdsourcing) ile bilgisayarların yetersiz kaldığı işlerin (18. yüzyılda Mekanik Türk’ün yaptığı gibi!) insan zekasıyla gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Yapay zekadaki tüm ilerlemelere rağmen bir fotoğraftaki veya videodaki nesneleri tespit etmek, bir ses dosyasının çevriyazımı, verinin tekilleştirilmesi gibi işlerde insan zekası hala daha başarılı olduğu durumlar vardır. AMT, bu tip ihtiyaçları olan firmaları işgücünü sunan insanlarla buluşturmaktadır. AMT, benzer faaliyet içinde olan diğer platformlar gibi kendini bir işçi kiralama ajansı olarak göstermekten özellikle kaçınarak sadece teknolojik altyapı sunan bir şirket olduğunu iddia etmektedir.

AMT, bir projenin binlerce parçaya bölünmesine imkan vermekte ve daha sonra Amazon’un Turker adı verilen işçileri bölünen bu parçalardan birini üzerine almaktadır. Turkerlar, üç gruba ayrılabilir. Birinci grupta yer alan Turkerler çoğunlukla tecrübeli ve iyi eğitimlidir. Kimi zaman sadece can sıkıntısından çalışırlar ve diğerlerine göre daha çok kazanabilmektedirler. İkinci gruptakiler, yaşadığı yerde bir iş bulamayan ve AMT’den başka seçeneği olmayanlardır. Üçüncü grup ise psikolojik veya fiziksel rahatsızlığı nedeniyle düzenli bir işte çalışamayan ya da sabıkalılar gibi normal şartlarda iş bulması daha zor olan insanlardan oluşur. Kısa süreli ve geçici işler, bazıları için bir seçenek olabilir. Fakat ekonomik şartlar nedeniyle, geçici işler sürekli bir yaşam biçimi haline gelmektedir.

İşin daha ufak parçalara bölünmesi yeni değildir. Ancak işi talep edenler (herhangi bir birey, kuruluş, araştırmacı veya firma olabilir) anonimdir. İşi yapan algoritmalar değildir ama bir işe en uygun Turker algoritmaların yardımıyla bulunmaktadır. Talepçiler, yapılan işi beğenmeyerek ödeme yapmama hakkına sahiptir ve bu az rastlanılan bir durum değildir. Ayrıca talepçinin ödeme yapmaması, yaptırdığı parça işi kullanamayacağı anlamına gelmemektedir. Amazon sözleşmelerinde bu ücret hırsızlığına açıkça hoşgörüyle yaklaşılmaktadır. Fakat tam tersi durumda, bir Turker’ın hesabı herhangi bir uyarı ve açıklama yapılmadan geçici bir süre veya tamamen kapatılabilmektedir.

Amazon’un işvereni kayıran bu uygulamasını daha da ilerleten 99designs gibi şirketler de vardır. Müşteriler tasarım için 99designs’a başvurmakta ve tasarımcılar siteden ilan edilen bir iş için yarışmaktadır. Ama yalnızca biri vadedilen parayı alabilmektedir. SpecWatch (http://www.specwatch.info) ve No!SPEC (https://www.nospec.com/) gibi siteler tasarımcıları bu tarz yarışmalara karşı uyarmaktadır. SpecWatch, tasarımcıların ücretsiz çalıştırılmasına karşı çıkmaktadır. No!SPEC’e göre bu tarz yarışmalar siteleri yapılan işin kalitesini de düşürmektedir. Kanadalı Tasarımcılar Birliği, üyelerinin 99designs gibi yarışma temelli sitelere katkıda bulunmasını yasaklamıştır.

Lyft ve Uber

Lyft ve Uber’den önce insanların bir şirkete ait arabalara belirli bir zaman aralığında eriştiği araba paylaşımına dayalı iş modelleri vardır. Lyft ve Uber’in iş modelinde ise araba yolculuğunun paylaşımı sözkonusudur. 2007 yılında Logan Green ve John Zimmer Cornell Üniversitesi’nde aynı yöne giden kişileri eşleştiren Zimride adını verdikleri bir program başlatırlar. Program kısa sürede diğer kampüslere de yayılır. 2012’de Zimride, Lyft adlı uygulamayla şehir içinde ulaşım olanağı sağlamaya başlar. İlk başta yolcunun arabasına bindiği kişiye bir ödeme yapması gibi zorunluluk yoktur. İnsanlar aynı yöne gittikleri kişileri arabalarına almaktadır. Ama Lyft’in topluluk ve paylaşım mesajıyla başlayan hikayesi kısa sürede ticari bir modele evrilir (Slee, 2015).

2009’da kurulan Uber’in ilk başta ne topluluk ve paylaşım gibi kaygısı vardır ne de paylaşım ekonomisi taraftarları Uber’i kendilerinden görmektedir. Slee’nin (2015) belirttiği gibi daha çok zengin müşterileri hedefleyen Uber oyuna sağdan dahil olur. Uber’in limuzin hizmetlerinden yararlanmak isteyen müşteriler bir uygulamayla bu taleplerini Uber’e iletmekte ve hemen kapılarına bir limuzin gönderilmektedir. 2013’te Uber, UberX uygulamasıyla iş modelini genişletmeye karar verir. Lyft’in yaptığı gibi taksi lisansı olmayan sürücülerin kendi arabalarıyla taksi hizmeti verdiği bir modele yönelir. Bu arabaların çoğunda ticari sigorta bulunmamaktadır. Bir diğer deyişle, Airbnb’de olduğu gibi Uber’in düzenleyici yasaları dikkate almaması Uber’i geleneksel taksi hizmetlerine göre daha az maliyetli yapmaktadır. Bu nedenle Airbnb gibi Uber’in de en çok mücadele ettiği geleneksel taksi hizmetleri değil taksi hizmetlerini düzenleyen yasalardır.

Uber adına çalışan sürücülerin kazandıkları paranın bir kısmı Uber’e gitmektedir. Uber’in payına düşen oran şehirden şehre ve zaman içinde değişebilmektedir. Örneğin Uber bir şehirde faaliyete yeni başladığında sürücülere ve müşterilere çeşitli sübvansiyon ve teklifler sunmaktadır. Şehirdeki yerini sağlamlaştırdıktan sonra ise taksi ücretlerindeki payını giderek artırmaktadır. Uber’in potansiyel yatırımcılarıyla yapılan bir toplantıda şirketin CFO’su Brent Callinicos, Uber’in taksi ücretlerindeki oranını kolayca %25’ten %30’a çıkarabileceklerini söyler. Bunun üzerine risk sermayedarı Mike Novogratz, “Mutlu çalışanlarınız var, mutlu müşterileriniz var, mutlu hissedarlarınız var. Kutsal üçlü şirketinizden heyecan duyuyor. Neden bunu riske atıyor ve çalışanlarınızın ücretini %5 aşağıya çekiyorsunuz?” diye sorar. Callinicos’un yanıtı durumu özetlemektedir: “Çünkü bunu yapabiliyoruz.” (age)

Bağlayıcı standartların olmadığı, sürücülerin Uber’in bir çalışanı değil, bağımsız sözleşmeli olarak kabul edildiği bir durumda Uber çalışma koşullarını kolayca değiştirebilmektedir. Bu bağlamda, ABD’deki en önemli tartışmalardan biri sözleşmeli çalışma ile istihdam arasındaki farktır. ABD yasalarına göre istihdamda, işveren işçinin çalışma süreci hakkında söz sahibidir. Bağımsız sözleşmede ise işveren süreci kontrol etmek yerine işçiye çalışma süreci sonucunda çıkacak ürünü bildirir. İstihdamı bağımsız sözleşmeden ayırmak için dört test uygulanır. Bu testlerde kısaca aşağıdaki durumlar incelenir:

  • İşin yapılması için gerekli araçlar işveren tarafından mı sağlanıyor?
  • Çalışma süreci, işveren tarafından kontrol ediliyor mu?
  • İşveren, işyerini sağlıyor mu?
  • İşçi, sadece bir işte mi çalışıyor? Bir başka deyişle ekonomik olarak sadece bir şirkete mi bağımlı?

Ancak bu testler 80 yıl öncesinin iş ilişkilerine göre düzenlenmiştir. Örneğin, insanlar platform kapitalizminin buluttaki altyapısına kendi bilgisayarlarıyla, kendi evlerinden erişip çalışmaktadır. Bu durumda, işveren işyerini sağlamıyor diyebilir miyiz?

2015 yılında bir hakim, bir Uber sürücüsünün sözleşmeli değil şirketin çalışanı olduğuna karar vermiştir. Bu tip davalar, yeni çalışma ilişkilerinden kaynaklı sorunları görünür kıldığı ve daha genel çözümleri gündeme getirdiği için önemlidir.

TaskRabbit

2015’te, 54 milyondan fazla ABD’li serbest, yarı zamanlı, bağımsız sözleşmeli ya da gündelikçi olarak çalışmaktadır. Uber’in 160 bin, Lyft’in 50 bin sürücüsü yollardadır. 2008’de kurulan TaskRabbit’in ise 2015 yılında, 19 şehirde 33 bin çalışanı vardır. Sözleşmelilerin en az %70’inin lisans, %20’sinin yüksek lisans, %5’inin de doktora derecesi vardır. Buna karşın TaskRabbit çalışanları, aldıkları eğitimle ilgisiz olarak klima kurulumu, IKEA mobilyası montajı, yılbaşı hediyelerinin paketlenmesi, babalar günü için hediye almak gibi işler yapmaktadır. Ayrıca TaskRabbit’le taşeronlaştırma uygulamalarını ilerleten şirketler iki saatlik bir ofis işi için tam zamanlı personel istihdam etmek yerine TaskRabbit’e başvurmaktadır. Bir çok benzer platformda olduğu gibi iş bitiminde müşteriler çalışanları notlandırmakta ve potansiyel işverenler bu notları değerlendirerek çalışan seçmektedir.

TaskRabbit’in çalışanlarının %60’ı kadındır. Çalışanların %10’u, tam zamanlı çalışmasına karşın TaskRabbit tam zamanlı bu çalışanlarına aile yardımı ücreti, sağlık sigortası, emeklilik planı, hastalık izni, ayrımcılığa karşı temel işçi korumaları ve örgütlenme hakkı sağlamamaktadır. Bunun yanında, işçi ve işverenleri ifade etmek için kullanılan dil, işçi-işveren ilişkisini gizlediği gibi aşağılayıcı da olabilmektedir. Örneğin işverenler, TaskRabbit platformundaki rolleri dikkate alınarak gönderen veya görev postalayan, işçiler de görev tavşanı, tavşan veya şimdi olduğu gibi görevli olarak adlandırılmaktadır. Scholz (2017), TaskRabbit’in CEO’su Leah Busque’nin “tavşan” olarak çağrılması durumunda kendini aşağılanmış hissedip hissetmeyeceğini merak etmektedir.

Platform Kapitalizmine Karşı Platform Kooperatifleri

İstihdamın yerini geçici sözleşmelere ve güvencesiz çalışmaya bırakmasıyla beraber sömürü artmaktadır. Mağdurlar durumlarından memnunlarsa yine de buna itiraz etmek gerekir mi? Paylaşım ekonomisi, esnek (gig) ekonomi, işbirlikçi (collaborative) ekonomi, akran (peer) ekonomisi vb adlarla kutsanan ama Scholz’un (2017) talep üzerine (on demand) ekonomi olarak adlandırmayı tercih ettiği yeni modeller öğrencilere, geçici işlerde çalışan eğitimli işçilere ve Airbnb’de olduğu gibi ikinci evi olanlara güzel fırsatlar sunmaktadır. Tüketiciler, daha düşük fiyatlardan ve Uber sürücülerinin notlandırılmasında olduğu gibi kendilerini patron olarak görmekten memnundurlar. Ancak, sömürü ilişkisi sadece sömürüleni değil, toplumun genelini etkilemektedir.

Bu yeni iş modelleri, şirketlerin kalıcı istihdam yerine talebe bağlı, sözleşmeye dayalı ve yarı zamanlı esnek çalışma modellerini uygulayabilmelerinin de koşullarını oluşturmaktadır. Bu süreçte, zorlu mücadelelerle kazanılmış sekiz saatlik iş günü, asgari ücret, fazla mesai ücreti gibi haklar kaybedilmektedir. Artık işverenler sağlık sigortalarına, işçi tazminatlarına veya sosyal güvenlik ödemelerine katkıda bulunmak zorunda değildir. Scholz’un (2017) dikkati çektiği gibi girişimcilik, esneklik, özerklik ve seçenek söyleminin altında gizlenen işsizliğin, hastalığın ve yaşlılığın işçinin omuzlarına yıkılmasıdır. Elbette ki ABD’de bu çalışma koşullarının birebir sorumlusu platform kapitalizmi değildir. Bu platformlar neoliberal politikaların yarattığı koşullarda filizlenmiştir. ABD’de özellikle Cumhuriyetçi Parti iktidarlarında işçi haklarına karşı ciddi bir saldırı vardır. Örneğin 1941’de, her 11000 işçiye bir federal müfettiş düşerken 2008’de 141000 işçiye bir müfettiş düşmektedir. 2011’de ise 7 milyon işletmede çalışan 130 milyon işçiden sorumlu 1000 müfettiş vardır. Kısacası, çalışma yaşamındaki ihlallerin tespitini zorlaştıran bir strateji uygulanmaktadır.

Platformları daha etik bir çerçevede hayata geçirmeye çalışan şirketler de vardır. Örneğin MobileWorks, işçileri değiştirilebilir parçalar olarak görmemekte ve onlarla daha sıkı ilişkiler geliştirmeye çalışmaktadır. Şirket, işçilerin ikamet ettiği ülkeye göre bir asgari ücret politikası uygulamaktadır. Daha önemlisi parçabaşı yerine çalışılan saate göre bir ödeme yapmaktadır. MobileWorks’un CEO’su Anand Kulkarni bu uygulamanın işin kalitesini artırdığı savunmaktadır. Ancak tüm bu olumluluklara rağmen Scholz (2017), MobileWorks’ın dağıtık iş gücünün hala geçici ve sürekli istihdamın sağladığı yararlardan yoksun olduğuna dikkati çekmektedir. Samasource da AMT gibi çalışan ama daha adil bir ücret politikasına sahip, kâr amacı gütmeyen bir işletmedir. Daha çok kadınlar ve gençler gibi iş bulma şansı daha kısıtlı olan kesimlere iş sağlamakta, işçilerin daha yüksek ücretli işler bulabilmesi için eğitimlerine katkıda bulunmaktadır. Scholz (2017), güvenli iş, asgari ücret, sağlık sigortası ve emeklilik fonları gibi sorunların işin yeniden örgütlenmesinden ve yapısal değişimden ayrı düşünülemeyeceğini savunur. Fakat Scholz’a (2017) göre dayanışma tekrar canlandırılmadan, mülkiyet değiştirilmeden ve demokratik yönetişim sağlanmadan bu konular verimli bir şekilde ele alınamaz.

Scholz (2017) yaşanan sorunlara karşı kooperatif ruhunun canlandırılabileceğini öne sürmektedir. Kooperatifleri modası geçmiş bir iş modeli olarak görenlere karşı kooperatiflerin çokuluslu şirketlerden daha fazla insan istihdam ettiğine dikkati çekmektedir. Sadece ABD’de kooperatiflerde istihdam edilen 900 binden fazla insan vardır. Brezilya’da tarımın %40’ını, Danimarka’da da perakende piyasasının %36’sını kooperatifler oluşturmaktadır. Kenya’nın GSYİH’sinin %45’i, Yeni Zelanda’nınkinin ise %22’si kooperatiflerden sağlanmaktadır. Birleşik Krallık’ta 400’den fazla iş kooperatifinde 200000 kişi çalışmaktadır. Berlin’de vatandaşlar şehrin elektrik şebekesini satın almak ve işletmek için kamu hizmeti kooperatifleri kurmaktadır. Hatta Almanya’nın Schönau şehrinde elektrik şebekesini işleten ve şehrin gaz ihtiyacını tedarik eden bir tüketici kooperatifi vardır. Geçmişteki çok sayıdaki başarısızlığına rağmen kooperatifler henüz miadını doldurmamıştır.

Scholz (2017) elbette ki bunun kolay bir iş olmadığının farkındadır. Silikon Vadisi’nde de daha büyük sorunlarla karşılaşmamak için işçilerin asgari sosyal korumaya sahip olması gerektiği dillendirilmektedir. Ama ekonomik eşitsizlik sorununu Silikon Vadisi’nin yönetim kurulu odalarından çıkacak kararlarla aşabilmek mümkün değildir. Scholz (2017) platform sahiplerinin hayırseverliğine bel bağlamak yerine platform altyapılarının demokrasi odaklı bir bakış açısıyla yeniden tasarlanması gerektiğini savunmaktadır.

Scholz’un (2017) platform kapitalizminin karşısına koyduğu platform kooperatifçiliğinin üç ögesi vardır. Birincisi, platform kooperatifçiliğinin çekirdeğinde, platform kapitalizminde olduğu gibi teknoloji vardır. Fakat özel mülkiyet nedeniyle sadece birkaç kişinin yararına olabilen platform kapitalizminin aksine demokratik değerlere bağlı farklı bir mülkiyet ilişkisiyle yapısal değişim hedeflenmektedir. İkincisi, platform korporatiflerinin temelinde dayanışma vardır. Platformlar, sendikalar, şehir yönetimleri vs. tarafından işletilebilir. Üçüncüsü, platform kooperatifçiliği, inovasyon ve verimlilik gibi kavramları bir avuç insanın yararına olacak biçimde değil, herkesin yararını gözeterek değerlendirir.

Platform kooperatifleri tartışılmakta (https://platform.coop/, http://wiki.p2pfoundation.net/Platform_Cooperativism, https://democracycollaborative.org/content/platform-cooperativism-internet-ownership-and-democracy ) ve platform kapitalizmine alternatif projeler geliştirilmektedir. Almanya’da Fairmondo, Amazon ve eBay’e alternatif, kullanıcıların kolektif mülkiyetinde ademi merkeziyetçi bir platform olarak faaliyet göstermektedir. Platformun 2000 üyesi vardır ve Fairmondo, hem e-ticaretin devleriyle rekabet etmekte hem de değerlerine bağlı kalmaya çalışmaktadır. Fairmondo, bu modeli başka ülkelere de yaymak istemekte ve yerel kooperatiflerin kolektif mülkiyetine ve ademi merkeziyet ilkesine dayanan küresel bir pazar inşa etmeye çalışmaktadır (https://fairmondo.uk/about). Coopify ise düşük gelirli işçileri dijital ekonomiye bağlayan bir platformdur. Ortadaki adamı devreden çıkararak ücretlerin platforma değil, işçiye gitmesini sağlamaktadır.

Airbnb’ye alternatif olabilecek, onun gibi kısa dönemli ev kiralama için kullanılabilecek ama ondan farklı olarak şehir yönetimi veya şehir sakinleri tarafından yönetilecek projeler de gündemdedir. Hatta Seul’de bu kapsamda MuniBnb adı verilen bir proje geliştirilmektedir. Çok sayıda şehrin katılımı ile hayata geçirilmesi planlanan Munibnb projesinde ücretler ev sahipleri ve şehir yönetimleri (şehir sakinlerine hizmet veya altyapının bakımı için ) arasında paylaşılacaktır. Sürdürülebilir Ekonomiler Hukuk Merkezi’nin kurucularından Janelle Orsi, eğer bu faaliyetler Airbnb olmadan, Munibnb gibi platformlar üzerinden de yürütülebiliyorsa milyonlarca turistin harcadığı paranın neden şehir sakinlerine değil de zengin kurumsal hissedarlara gittiğini sorgulamaktadır. (https://www.thenation.com/article/5-ways-take-back-tech/). Ayrıca Orsi, Munibnb’den farklı olarak elde edilen kârın şehir sakinlerine dağıtıldığı Allbnb adını verdiği bir model de önermektedir.

Platform kooperatifleri, sarı taksi ve Uber tartışmasının ötesinde bir seçenek olduğunu göstermektedir. Dünyanın birçok yerinde taksiciler ve sendikalar bir araya gelerek kendi uygulamalarını geliştirme ve kendi platformlarını kurma yolunu seçmiştir.

Scholz (2017), platform kooperatifleri için on temel ilke önermektedir. Birinci ilke, sahiplik üzerinedir. Platform şirketleri, son yıllarda fiziksel erişimin önemsizleştiği, asıl değerli olanın talep edildiğinde erişebilmek olduğu üzerinde durmaktadır. Müzik dinlemek veya film izlemek için dosyanın indirilmesine gerek yoktur; (şirketlerin sahip olduğu!) buluta erişilmesi yeterlidir. Bir arabaya sahip olmak yerine ortaklaşa binmenin yararları anlatılmaktadır. Platform kooperatifçiliği ise platformların kolektif mülkiyetini savunur. İkinci ilke, yeterli ödeme ve gelir güvencesidir. Scholz (2017), AMT’de iyi eğitimli bir işçinin saat başına 2 ile 3 dolar arasında almasının ABD gibi zengin bir ülkede utanç verici olduğunu yazmaktadır. Üçüncü ilke, şeffaflık ve veri taşınabilirliğidir. Şeffaflık, yalnız işleyişle sınırlı olmamalı, bütçenin yanı sıra hangi verinin toplandığını, nasıl toplandığını, nasıl kullanıldığını ve kime satıldığını da kapsamalıdır. Dördüncü ilke, değerlendirilme ve bildirimdir. Platform kapitalizminin en büyük sorunlarından biri çalışanların herhangi bir gerekçe gösterilmeden platformla ilişkilerinin kesilebilmesidir. Platform kooperatiflerinde ise ödemeler geç yapıldığında veya işçiler platformdan çıkarıldıklarında bir açıklama talep etme hakları vardır. Beşinci ilke, platformun tasarımının en başından itibaren işçilerin tasarım sürecine dahil edilmesiyle oluşturulmasıdır. Platformu kullanacak işçilerin, platformunun oluşumunda yer almaları sayesinde platformu inşa edecek ve işletecek olan kişiler işçilerin iş akışını daha iyi öğrenebilecek ve platformun işleyişini daha verimli hale getirilebilecektir. Altıncı ilke, koruyucu yasal çerçevenin sağlanmasıdır. Platform kooperatiflerine karşı düşmanca hukuk hamleleri yapılabilir. Buna karşı hazırlıklı olmak gerekir. Yedinci ilke, taşınabilir işçi hakları ve korumalarıdır. İşçilerin sosyal korumaları belirli bir işyerine bağlı olmamalıdır. Bu bağlamda, Fransa’da ve ABD’de her işçinin bir bireysel Güvenlik Hesabı’nın olması ve işçinin hizmetinden yararlanmak isteyen işletmenin işçiyi çalıştıracağı saat kadar sigorta ücreti ödemesi tartışılmaktadır. Böylece işverenlerin sigorta ücretlerinden kaçmak için bir işçiyi istihdam etmek yerine geçici işçi çalıştırması anlamsızlaşacaktır. Sekizinci ilke, işçilerin keyfi davranışlara karşı korunmasıdır. Uber, tüketicilerin sürücüleri notlandırmasını istemekte, belirli bir puanın altına düşen sürücüleri işten çıkarmaktadır. Parmağı büyük bir müşterinin yanlış bir yere dokunması bile sürücünün Uber’deki hesabının devre dışı bırakılması ile sonuçlanacaktır. Uber, bir çok platformda olduğu gibi işçilere bir açıklama yapmayı (ve dolayısıyla onlara kendilerini savunma şansı vermeyi) reddetmektedir. Ayrıca bir çalışanın bir platformda elde ettiği memnuniyet puanlarının diğer platformlara taşınamaması da çalışanların bir platformdan diğerine geçişini zorlaştırmaktadır. Dokuzuncu ilke, kimi zaman insanlık onurunu zedeleyici boyutlara erişebilen işyerindeki aşırı gözetim uygulamalarının reddidir. Onuncu ilke ise bağlantıyı kesme hakkıdır. İşin belli sınırları olmalı, işçi, dinlenme, hayat boyu öğrenme ve gönüllü politik faaliyet gibi etkinlikler için zaman ayırabilmelidir.

***

Platform kapitalizmi, Silikon Vadisi’nin yukarıdan aşağıya aldığı kararlarla çalışmaktadır. Scholz’un (2017) ifade ettiği gibi gerçek anlamda paylaşım, birliktelik, açıklık ve işbirliği için başka bir hikayeye ihtiyacımız vardır. Sorun, Uber gibi derebeylerini yıkmaktan çok insanların başka bir mülkiyet modelini düşünebilmesini sağlamak ve bu düşünceyi ana akım haline getirebilmektir. Platform kooperatifçiliği, gerçek bir paylaşım ve dayanışma ekonomisini hayata geçirebilir. Scholz (2017) platform kooperatiflerini bir seçenek olarak ele alırken başta Rosa Luxemburg’un yazdıkları olmak üzere kooperatifçiliğe soldan yöneltilen eleştirilerin de farkındadır. Haklılık payı da olabilecek bu eleştirilere karşın platform kooperatifleri,

– hizmetleri tüketicilere daha ucuza sunarak toplumsal faydaya katkıda bulunabilir;

– sosyalizmin öncülerine dönüşemeyebilir ama işçilere kendi işlerini kendi refahlarına katkıda bulunacak bir şekilde kontrol etme ve daha yaratıcı iş modellerini hayata geçirebilme olanağı sağlayabilir.

Platform kooperatifleri en azından platform kapitalizminin alternatifsiz olmadığını göstermesi açısından önemlidir.

Kaynaklar

Hoffman, R., & Casnocha, B. (2013). The start-up of you: Adapt to the future, invest in yourself, and transform your career. Random House.

Scholz, T. (2017). Uberworked and underpaid: How workers are disrupting the digital economy. John Wiley & Sons.

Slee, T. (2015). What’s Yours Is Mine: Against the Sharing Economy. New York: OR Books.

17 Ekim 2018

Posted In: Airbnb, Amazon Mekanik Türk, Emek, Esnek Çalışmaya, girişimcilik, Lyft, Özgür yazılım, Platform Kapitalizmi, Platform Kooperatifleri, TaskRabbit, Uber

Facebook’tan Uber’e Dijital Ekonomi

Cambridge Analytica adlı veri analiz şirketinin milyonlarca Facebook kullanıcısının özel verilerine ulaştığı ve bu bilgilerle ABD seçmeninin davranışlarını etkilediği daha önce de konuşuluyordu. Ama geçtiğimiz günlerde bu skandalın ayrıntılarını da öğrendik. Mark Zuckerberg, 21 Mart’ta yaptığı açıklamada (https://www.facebook.com/zuck/posts/10104712037900071) ve ABD Senatosu’nda verdiği ifadede hatalarını kabul etmekle beraber bir mağduriyet portresi çizmeye çalıştı. Cambridge Analytica, Facebook’la yaptığı sözleşmeyi ihlal etmişti. Bu gibi sorunların tekrar yaşanmaması için gerekli önlemler alınacaktı. Ama sorun ya Cambridge Analytica değil de buna zemin hazırlayan dijital ekonomiyse?

Sosyal medyada mahremiyet denilince ilk akla gelen paylaşılan bir içeriğin başkalarınca (ebeveyn, öğretmen, amir, patron veya hükümet yetkilileri tarafından) kişinin aleyhine kullanılabileceğidir. Öğrenciler için sosyal medyada mahremiyet paylaştıklarının öğretmenleri veya ebeveynleri tarafından fark edilememesidir. Bir çalışan için mahremiyet amirinin veya patronunun sosyal medyada yazdıklarını görememesidir. Sosyal medya platformunun ayarları değiştirilerek mahremiyet seviyesi artırıldığında mahremiyetin sağlandığı düşünülür.

Bunun yanında, sayıları pek az olmayan cesur yürekler vardır. Bu cesur yürekleri iki gruba ayırabiliriz. Birinci gruptakiler, “benim saklayacak bir şeyim yok” der. Yasadışı ve otorite karşıtı işlere karışmadığını düşünerek telefonlarının dinlenmesinden rahatsız olmadığı gibi sosyal medyada kişisel verilerinin şirketlerin veritabanlarında saklanmasını da hiç umursamaz. “Tanrı Dağı kadar Türk, Hira Dağı kadar Müslüman” Facebook ve Twitter paylaşımları yapan birinin korkmasına gerek yoktur. İkinci grup ise “devlet zaten her şeyimizi biliyor. Facebook (Apple, Google veya Microsoft) da bilse ne olacak?” diye meydan okuyan cesur yüreklerden oluşur. Bu cesur yürekler, ne olabileceğini Facebook/Cambridge Analytica’nın seçim çalışmalarından öğrenebilirler…

Hükümetler veya şirketler kısa bir süre öncesine kadar insanları anlamak ve sınıflandırmak için kişisel verilerini toplamış ve onları fişlemiş olabilirler. Ancak şimdiki gözetimin amacı insanları çeşitli biçimlerde yorumlamak ve sınıflandırmak değil, onların davranışlarını ve kararlarını etkilemektir. Sosyal medya siteleri ve kişisel verilerimizi toplayan diğer kurumlar, hakkımızda çok şey bildikleri için reklamcılık sektöründe başı çekmektedir. İş modelleri, reklam vermek isteyen şirketlere belirli bir zamanda, belirli koşullarda, belirli bir ürünü alabilecek kullanıcıları (yani bizi!) satmak üzerine kuruludur. Örneğin, bipolar kişilik bozukluğunda mani halinin ön belirtilerinin klinik semptomlardan önce sosyal medya paylaşımlarından anlaşılabileceği ve bunun hedefli reklamcılık için kullanılabileceği iddia edilmektedir. Çünkü bipolar kişilik bozukluğunun mani evresinde insanlar alışverişe daha meyilli olurlar. Onların bu zaafından yararlanılabilir; belki de yararlanıyorlar!

Hepimiz belirli koşullarda iknaya daha açık olabiliriz. ABD için konuşursak, sosyal medya mesajlarıyla bir Demokrat’ı Cumhuriyetçi ya da Cumhuriyetçi’yi Demokrat yapmak pek kolay değildir. Ama Trump’ın sosyal medya yetkilisinin itiraf ettiği gibi Cumhuriyetçiler Facebook’tan, insanları kendilerine oy vermeleri için değil, Demokrat Parti’ye oy verebilecek seçmenleri oy kullanmamaya ikna etmek için yararlanmışlardır. Çünkü birçok ülkede seçmenler güle oynaya sandığa gitmezler ve seçime katılım oranları düşüktür. ABD’deki seçimlerde kişiye özel reklamlarla, kimi zaman yalan haberlerle, Demokrat Parti’ye oy verebilecek seçmenin sandığa gitme isteği kırıldı. Muhtemelen ırk ayrımcılığına karşı duyarlı olan bir seçmene Demokratlar’ın bununla yeterince mücadele etmediği, 11 Eylül saldırıları nedeniyle köktendincilere öfkeli bir seçmene ABD’nin Suriye’de köktendincileri desteklediği gibi seçmenin sandığa gitme hevesini kırabilecek reklamlar gösterildi.

Cumhuriyetçiler’in uyguladığı sosyal medya stratejisi, herhangi bir partinin, sandığa gönülsüz giden seçmenine karşı uygulanabilir. Seçimin hemen öncesinde bu gönülsüz seçmenlerin bamteline dokunabilecek reklamlar onların tıpış tıpış sandığa gitmelerini engelleyebilir. Dolayısıyla, sevgili cesur yürekler, cesaret gösterileriyle geçiştirilebilecek bir durum yoktur. Çok büyük olan ama şeffaf olmayan Facebook, ne öğrendiğimizi, nasıl hissettiğimizi ve oy verip vermememizi etkileyebilecek korkutucu bir güce sahiptir.

Medyada Facebook hakkındaki haberlerin artmasıyla beraber bazı kullanıcılar, Facebook hesabını kapattı. Facebook’un gözetimini sınırlamak için Facebook ayarlarını değiştirmek veya Mozilla Firefox eklentilerinden (örneğin https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/facebook-container/) yararlanmak gibi öneriler getirildi. Bu önerilere, Facebook gibi merkeziyetçi bir ağ yerine ademiz merkeziyet, özgürlük ve mahremiyeti temel alan Diaspora sosyal ağı (https://diasporafoundation.org) da eklenebilir. Ancak gelinen aşamada ne Facebook’u kısmen sınırlandırabilen teknik çözümler ne de sadece Facebook’a odaklanan yasal yaptırımlar yeterli olacaktır. Morozov’un (2018) yazdığı gibi Facebook’u sorunlarımızın nedeni değil, bir belirti olarak görmek gerekiyor. Dijital ekonomi, şirketlerin çıkarı yerine kamu yararını dikkate alacak biçimde yeniden düzenlenmediği takdirde akıllı şehirler, Dördüncü Endüstri Devrimi, nesnelerin interneti vb adlarla pazarlanan gelecek eşitsizliği daha çok artıracak. Bu nedenle, dijital ekonomiyi, dijital ekonomide verinin yerini tartışmamız ve mülkiyet ilişkilerini sorgulamamız gerekiyor.

Dijital ekonomi, sadece bilişim teknolojileri sektörüne değil, iş modelleri için bilişim teknolojilerine, veriye ve internete giderek daha fazla dayanan işletmelere atıfta bulunmaktadır. İmalat, hizmet, telekomünikasyon, madencilik ve taşımacılık gibi geleneksel sektörler dijital ekonomiye göre yeniden yapılandırılmaktadır (Srnicek, 2016). Dijital ekonominin hegemonik bir model haline gelmesiyle beraber şehirlerin akıllanmasından, işçilerin ve hükümetlerin esnekleşmesinden daha çok söz eder olduk. Dijital ekonominin başını Google, Facebook, Amazon, Apple ve Microsoft gibi şirketler çekiyor görünebilir. Ama Airbnb, TaskRabbit, Uber gibi yeni şirketlere, GM ve Siemens gibi devlerin son yıllardaki faaliyetlerine de yakından bakmak gerekiyor. Hem Facebook/Cambridge Analytica skandalı hem de Uber ile taksicilerin çatışması dijital ekonominin farklı yüzleridir.

Son yıllardaki gelişmeleri açıklamak için çeşitli terimler ortaya atılmaktadır: esnek ekonomi, paylaşım ekonomisi, talep üzerine ekonomi, bir sonraki sanayi devrimi, uygulama ekonomisi, dikkat ekonomisi, platform kapitalizmi vb. Bazı kuramcılar, dijital ekonomiyi açıklamak için bilişsel, maddi olmayan, enformasyonel, bilgiye dayalı nitelemelerini kullanıyorlar. Ekonominin, üretim araçlarından yoksun ama enformasyona sahip yeni bir sınıf tarafından kontrol edildiğini iddia edenler de var. Bu terim ve tanımlamalardan Srnicek’in (2016) veriyi temel alan platform kapitalizminin dijital ekonomiyi anlayabilmek için daha açıklayıcı bir çerçeve sunduğunu düşünüyorum. Srnicek (2016) veriyi hammadde olarak değerlendirmekte ve 21. yüzyıl kapitalizminin verinin çıkarılmasına (extract) ve kullanımına yoğunlaştığını savunmaktadır. Bilişim teknolojilerindeki gelişmeler sonucunda veri, firmaların çalışanlarıyla, müşterileriyle ve diğer firmalarla olan ilişkilerinde merkezi bir rol oynamaktadır. Srnicek (2016) veriyi hammadde olarak nitelendirirken Marx’ın (2011) Kapital’deki hammadde tanımından yararlanmaktadır:

Başlangıçtan beri insanlara yiyecekleri, hazır geçim araçlarını sağlayan toprak (iktisadi anlamda su da bunun içindedir), insanın faaliyetinden bağımsız olarak, insan emeğinin genel nesnesidir. Emeğin yalnızca çevreleriyle dolaysız ilişkilerinden kopardığı her şey, doğanın kendiliğinden sağladığı emek nesneleridir. Yaşadığı ortam olan sudan çıkarılarak avlanan balık, ormandan kesilen ağaç, topraktaki damarından ayrılan maden cevheri bunun örnekleridir. Buna karşılık, emek nesnesi olan şey, deyim yerindeyse daha önce harcanan emeğin eleğinden geçmişse, ona ham madde diyoruz. Örneğin, çıkarılmış bulunup da yıkanmaya hazır olan maden cevheri böyledir. Her ham madde emek nesnesidir; ama, her emek nesnesi ham madde değildir. Emek nesnesi ancak daha önce harcanan emekle bir değişiklik geçirdikten sonra ham madde haline gelir (s. 182-183).

Bu bağlamda, çıkarılması/ayrılması gereken hammadde, veri ve bu hammaddenin doğal kaynağı da kullanıcı etkinlikleridir.

Veri, bir şeyin olduğunu; bilgi (knowledge) ise neden olduğunu ifade eder. Veri, bilgi içerebilir ama bu zorunlu değildir. Verinin kaydedilebilmesi ve saklanabilmesi için maddi bir ortama gerek vardır. Veri merkezlerinin enerji tüketimleri dikkate alındığında (internet, dünyadaki enerji tüketiminin %9.2’sinden sorumludur) verinin son derece maddi olduğu görülecektir. Ayrıca verinin toplanması, kaydedilmesi ve analiz edilmesi için gelişmiş bir altyapıya gerek vardır.

Veri, dijital ekonomi öncesinde esnek üretimin küresel lojistiği gibi işlerde kullanılmaktaydı. Fakat bilişim teknolojilerindeki gelişmeler veri miktarını, çeşitliliğini, toplanma ve analiz hızını artırmıştır. Günümüzde veri, üretim süreçlerinin optimum hale getirilmesinde kullanılmakta; tüketici tercihlerine ilişkin bilgi vermekte; sürücüsüz arabalar, Google Haritalar, Siri gibi hizmetlerin temelini oluşturmaktadır.

Eski iş modelleri, verinin çıkarılması ve kullanımında yetersiz kalmaktadır. Örneğin, bir fabrikada bir mal üretilip satıldığında hem fabrika iş süreçlerindeki işçilerin etkinliklerinden ve makinelerin işleyişinden hem de daha sonra tüketicilerin kullanımlarından veri elde edilememekte; bu iş modelleri, üretim süreçlerinin en optimum hale getirilmesi, esnekliğin sağlanması, işçilerin koordinasyonu ve dışkaynak kullanımı gibi ihtiyaçları karşılayamamaktadır. Srnicek’in (2016) platform adını verdiği iş modeli, çoğunlukla veriyi daha iyi idare edebilmek gibi iç ihtiyaçlardan doğmuştur. Bu yeni iş modeli, kaydedilen ve miktarı sürekli artan verinin tekelleştirilmesi, çıkarılması, çözümlenmesi ve kullanımı için verimli bir yol sunmaktadır.

Platform, en genel anlamıyla iki ya da daha fazla kullanıcının etkileşimini sağlayan dijital altyapıdır. Platform sahipliği, platformda çalışan yazılımın ve/veya donanımın sahipliğidir. Bu altyapılarda çoğunlukla özgür ve açık kaynaklı yazılımdan yararlanılır. Platformlar, müşteriler, servis sağlayıcılar, üreticiler, tedarikçiler ve fiziksel nesneler gibi farklı tipte kullanıcıları bir araya getirir. Bazı platformlar kullanıcılara kendi ürün, hizmet ve pazar yerlerini oluşturmalarına yardım eden araçlar sunar. Örneğin, Microsoft Windows, yazılım geliştiriciler için yazılım geliştirme araçları; Apple, hem yazılım geliştirme aracı hem de satış için pazar yeri; Google, reklamcılar ve içerik sağlayıcıların hedefli reklamcılık uygulamaları için kullanıcıların arama etkinliklerine dayanan enformasyon; Uber, sürücülerin yolcuları, yolcuların sürücüleri bulabilmeleri için bir uygulama sağlar. Platformlar, bir yandan taraflar arasındaki ilişkiyi kurarken diğer yandan kullanıcı etkinliklerinden elde ettiği veriyle daha çok güçlenir. Ayrıca ağ etkisiyle, platformu kullanan kullanıcı sayısı artıkça platform daha da değerlenmektedir. Birçok kullanıcı hâlâ Facebook’ta kalmaya devam ediyorsa bunun nedeni Facebook’un teknik üstünlüğü değil, Facebook’la daha çok insan içeren bir sosyal ağa erişebiliyor olmalarıdır. Sosyal ağları merak eden yeni bir kullanıcı Diaspora* (https://www.diasporafoundation.org/) gibi daha az sayıda insanın kullandığı özgür bir ağı değil, eski ve yeni arkadaşlarını bulabileceği Facebook’a katılmayı tercih edecektir. Yine aynı şekilde, Google arama motorunu kullananların sayısı artıkça arama motorunun algoritması gelişmekte, daha doğru arama sonuçları göstermekte ve bu nedenle daha çok rağbet görmektedir. Ayrıca bu platformlarda bir kapasite artırımı gerektiğinde bunun marjinal maliyeti de çok düşük olmakta, platformlar ihtiyaca göre hızla ve kolayca ölçeklenebilmektedir.

Ağ etkilerinin önemini dikkate alan şirketlerin en önemli stratejilerinden biri kullanıcıyı platformlarında olabildiğince tutabilmek ve onun etkinliklerinden yeni açılımlar sunan farklı veriler elde edebilmektir. Bunun için bazı hizmetleri maliyetinin çok altında veya bedava sunarak kullanıcıları platformlarına çekmekte, daha sonra bundan elde ettiği gücü farklı hizmetlerin ücretli sunumunda kullanabilmektedir. Örneğin Facebook, kullanıcıların platformunda olabildiğince vakit geçirmesi için elinden geleni yaparken ve bundan hiçbir ücret talep etmezken bunun arkasında Mark Zuckerberg’in hayırsever duyguları değil, kullanıcıların Cambridge Analytica gibi şirketlere pazarlanmasından elde edebileceği yüksek kârlar vardır.

Platformlar, kullanıcıların birbirleriyle etkileşimde olduğu dijital altyapılardır. Ama bu etkileşim, platform sahibinin koyduğu kurallar ve ilkeler çerçevesinde gerçekleşir. Sosyal medya platformlarında, ne zaman hangi içeriğin gösterileceğine karar veren platform sahibinin tercih ettiği algoritmalardır. Uber veya Airbnb’de kullanıcı ile hizmet sağlayıcı, bu platformların koyduğu kurallara göre bir araya gelir. Uber, hizmet sağlayıcının payını tek taraflı değiştirebilir. Endüstriyel platformların açıklık politikası hukuksal gereklilik değil, ağ etkilerinden yararlanmak isteyen platform sahiplerinin bir stratejisidir.

Srnicek (2016) platformları beşe ayırmaktadır. Birincisi, Facebook ve Google’ın başını çektiği reklamcılık platformlarıdır. Kullanıcılardan elde ettikleri veri üzerinde analiz çalışması yaparlar ve bu analizin sonucunu reklam alanı satmak için kullanırlar. İkincisi, bulut bilişim hizmeti sunan AWS (Amazon Web Services) ve Salesforce gibi şirketlerdir. Üçüncüsü, Dördüncü Endüstri Devrimi diye pazarlanan endüstriyel platformlardır. Siemens ve General Electric gibi şirketler geleneksel üretimi, birbirine bağlı süreçlere dönüştürmek için gerekli platformları geliştirmektedir. Dördüncü platform tipi içinse Spotify ve Netflix örnek verilebilir. Geleneksel ürünler, hizmete dönüşürken ürün satışının yerini kiralama ve abonelik modelleri almaktadır. Beşincisi ise en bilinenleri Uber ve Airnbb olan, esnek platformlardır. Sabit sermaye yatırımının çok az olduğu ve neoliberalizmin kuralsızlaştırma (deregulation) politikalarını derinleştiren platformlardır.

Reklamcılık Platformları

Reklamcılık platformları, platform kapitalizminin ilk örnekleridir. Bu platformların iş modelleri, verinin önemi hakkında oldukça öğretici olmuş ve diğer platform tiplerine öncülük etmiştir. 1998’de kurulan Google, en başından beri kullanıcıların aramalarından elde ettiği verileri toplamakta ve analiz etmektedir. İlk başta bunun gerekçesi, veri toplayan birçok şirketin savunduğu gibi kullanıcılarına ve müşterilerine sundukları hizmetin kalitesini artırmaktır. Fakat 2000’li yılların başında dotcom balonunun patlaması sonucu teknoloji şirketlerinin içinde bulunduğu kriz Google’ı bir karar vermeye zorlar. İş modelini değiştirerek arama hizmetini ücretli yapmak bir seçenektir. Ama arama hizmeti ücretli olduğunda kullanıcı sayısı da düşecektir. İkinci seçenekse, arama bilgileri, çerezler ve veri elde edebileceği diğer kaynaklardan yararlanarak reklamcılara hedefli reklam alanları satmaktır. Google, ikinci seçeneğe yönelir. 2016’nın ilk çeyreğindeki verilere göre Google’ın gelirinin %89’u, Facebook’un gelirinin de %96,6’sı reklamlardan gelmektedir.

Reklamcılık platformları ilk olarak çevrimiçi etkinlikleri izler ve kaydeder. Kullanıcıların siteyle etkileşiminin yanı sıra webdeki gezintileri de çerez ve diğer araçlarla takip edilir. Bu nedenle, kullanıcının bir reklamcılık platformundaki etkinlikleri (Google’da arama yapması veya Facebook’ta beğenmesi) ve webdeki gezintileri artıkça veri de artar. Daha sonra veri bilimcileri ya da yapay öğrenme algoritmaları çıkarılan veri (hammadde!) üzerinde çalışır. Reklamcılık platformları, kullanıcıların e-posta adreslerini veya telefon numaralarını satmazlar. Reklamcılara, belirli bir anda, belirli bir türdeki reklama en uygun tepkiyi verecek kişileri altın bir tepside sunarlar.

Demokrasinin adayların pazarlanmasına dönüştüğü bir çağda reklamcılık platformlarının siyasetçiler tarafından da kullanılıyor olmasına şaşırmamak gerekir. Belki bu durum son seçimde, Trump yerine Clinton’a avantaj sağlamış olsaydı Facebook olayı bu kadar büyümeyecekti. Facebook/Cambridge Analytica skandalından sonra, en iyi ihtimalle Facebook’un faaliyetlerinin denetlenmesine karar verilecek. Fakat bu iş modeli devam ettiği sürece insanlık için büyük bir tehlike söz konusudur.

Reklamcılık platformlarına, kullanıcıların siteyle etkileşimi ya da webde çerezlerle takibi de yetmemektedir. Bu platformların, kullanıcıların finans ve sağlık verileri hakkında planları vardır (https://www.cnbc.com/2018/04/05/facebook-building-8-explored-data-sharing-agreement-with-hospitals.html). Sosyal medya verilerinin kişilerin finans veya sağlık verileriyle birleşmesi, platformların gündelik yaşama daha çok sızmasıyla sonuçlanacaktır.

Bulut Platformları

Bulut platformları, ilk kez 1990’larda e-ticaret uygulamalarında denenmiş; e-ticaret şirketleri, işlerinin maddi yanları için dış kaynak kullanımına yönelmişlerdir. Ancak işler planlandığı gibi gitmemiş, bir süre sonra kendi veri ambarlarını ve lojistik ağlarını kurmak ve çok sayıda çalışan istihdam etmek zorunda kalmışlardır.

Amazon’un AWS (Amazon Web Services) adlı bulut platformu bir çok platformda olduğu ilk başta şirket içi ihtiyaçlara yanıt verebilmek için geliştirilmiştir. Amazon, geliştirdiği alt yapıyla yeni hizmetleri kolayca ayağa kaldırıp kullandıktan sonra bu altyapıyı başka şirketlere kiralayabileceğini fark etmiştir. Amazon, talep üzerine (on demand) sunucu, depolama, hesaplama gücü, yazılım geliştirme araçları ve işletim sistemleri, hazır uygulamalar sunmaya başlamıştır. Böylece e-ticaret sitelerinin 1990’lardaki dış kaynak kullanımı hayalini gerçekleştirmiştir: İnternet üzerinde iş yapmak isteyen şirketler artık kendi donanımlarına, yazılım geliştirme araçlarına ya da uygulamalarına sahip olmak zorunda değildir; Amazon’un bulut platformu onlara bu olanağı sunmaktadır.

Yazılımın bir hizmet olarak sunulması, bir diğer deyişle, kullanıcının yazılıma sahip olmadan onu bulut platformları üzerinden kullanması Adobe, Google ve Microsoft’un da yararlandığı bir iş modelidir. Adobe, bulut üzerinde yazılım aboneliği hizmeti vermektedir. Google, AWS’ye rakip analiz araçları hizmeti vermektedir. Bunun yanında, Google’ın bulut bilişimde en iddialı olduğu alan yapay öğrenmedir; Google, örüntü tanıma ve ses çevriyazı hizmeti sunmaktadır. Google’ın başarısının sırrı sihirli algoritmalar değil, veri (hammadde!) zenginliğidir. Microsoft da işletmelerin kendi yapay zeka robotlarını (bots) geliştirmelerine yardımcı olmak için yazılım geliştirme aracı hizmeti sunmaktadır. IBM ise kuantum bulut bilişimi hayata geçirmeye çalışmaktadır.

Amazon’un patronu Jeff Bezos, bulut bilişimi elektrik hizmetinin gelişimine benzetmektedir. Eskiden fabrikaların kendilerine özel jeneratörleri varken daha sonra elektrik üretimi merkezileşmiş ve fabrikalar, büyük jeneratörler satın almak yerine ihtiyaca göre elektrik hizmeti satın almaya başlamıştır. Dijitalleşmeyle beraber farklı sektörlerde faaliyet gösteren firmalar aynı yolu izlemekte, kendi içlerinde bilişim teknolojisi altyapısı kurmak ve bunun için personel istihdam etmek yerine bulut bilişim hizmetlerinden yararlanmaktadır. 2016 verilerine göre Amazon’un AWS iş modeli perakende satışlarıyla karşılaştırıldığında daha kârlıdır.

Ürün platformu şirketleri Netflix ve Spotify, AWS’nin müşterileri arasındadır. Airbnb ve Uber gibi birçok esnek platform şirketi AWS’yi kullanmaktadır. Bunun dışında Uber, harita hizmeti için Google, mesajlaşma için Twilio, e-posta gönderimi için SendGrid ve ödemeler için Braintree kullanmaktadır. Endüstriyel platformlardan General Electric, iç ihtiyaçları için AWS’den hizmet almaktadır.

Özünde üretim araçlarının kiralandığı bulut platformları reklamcılık platformlarına göre daha sağlam bir iş modelidir. Reklamcılık platformunda veri için ücretsiz (ama bir maliyeti olan) hizmetler sunulmakta, bu hizmetlerden veri elde edilmekte ve daha sonra reklamcıların talebi beklenmektedir. Bulut platformlarında ise hem üretim aracı kiralama hizmetinden doğrudan bir gelir elde edilmekte hem de sunucularda yeni veri kümeleri toplanmaktadır. Dolayısıyla yakın zamanda, ücretli ve ayrıcalıklı olanların erişebileceği internet hizmetleri artabilir.

Endüstriyel Platformlar

Nesnelerin endüstriyel interneti kısaca, üretim sürecinin gömülü algılayıcı ve mikro çiplerle, lojistik sürecinin (çoğunlukla RFID’den yararlanan) ise takip cihazlarıyla izlenmesini içerir. Her şey internet üzerinden birbirine bağlıdır. Üretim sürecindeki her bir bileşen, herhangi bir müdahaleye gerek kalmaksızın sistemin diğer bileşenleriyle iletişime geçebilir. Üretim sürecinde bileşenlerin onları gölge gibi takip eden enformasyonel varlıkları vardır. Bileşenlerin konum ve durum verisi ağın diğer bileşenleriyle paylaşılır. Nesnelerin endüstriyel internetinin emek maliyetlerini %25 azaltacağı, veri merkezlerinin enerjiyi istenilen zamanda istenilen yere dağıtmasıyla enerji tasarrufunun %20 olacağı, bozulmalar ve yıpranmalar meydana gelmeden öngörülebileceği için bakım masraflarını %40 azaltacağı, hataları azaltıp kaliteyi artıracağı iddia edilmektedir. Ayrıca ürün, üretim sürecinden sonra izlenebileceğinden anket ve odak grup araştırmalarından daha etkili geribildirim alınabilecektir.

Srnicek (2016) nesnelerin endüstriyel internetinde temel zorluğun bileşenlerin birlikte çalışabilirliği olduğunu ve platformların bunu sağlama iddiasıyla ortaya çıktığını belirtmektedir. Dünya Ekonomi Formu raporundan (http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_IndustrialInternet_Report2015.pdf) anlaşılabileceği gibi nesnelerin endüstriyel internetinin asıl kazananı ağ etkilerinden yararlanan platform sahipleri ve ortakları olacaktır. Almanya’nın Siemens, ABD’nin General Electric (GE) tarafından temsil edildiği uluslararası bir yarış vardır. Siemens, akıllı üretim yeteneklerini ve MindSphere adlı endüstriyel platformunu geliştirmek için 4 milyar Avro harcamıştır. Siemens, Alman devleti tarafından desteklenmektedir ve kurulan konsorsiyum nesnelerin interneti hakkındaki farkındalığı artırmaya odaklanmıştır. Predix adlı platformu geliştiren GE ise Intel, Cisco ve IBM ile beraber çalışmaktadır ve şimdiden çeşitli denemeleri vardır. Predix’in 2020 yılında 15 milyar dolar gelir getirmesi beklenmektedir.

Hem Siemens’in MindSphere hem de GE’nin Predix platformlarında, platformdan yararlanacak kullanıcılar kendi yazılımlarını geliştirmeyecek, platformun sunduğu altyapı hizmetleri, geliştirme araçları ve uygulamalar kullanılacaktır. GE’nin sıvılaştırılmış doğal gaz işi Facebook kadar veri toplanmaktadır ve bu kadar veriyi analiz edebilmek için geliştirilmesi uzmanlık isteyen özel araçlara gerek vardır. Endüstriyel platformlar, üretim sürecinin içsel bilgisine sahip oldukları için AWS gibi genel bulut bilişim platformlarından daha avantajlı olduklarını öne sürmektedirler.

Endüstriyel platformlar, fabrikalar, tüketiciler ve uygulama geliştiriciler arasında konumlanmakta, küresel üretim sürecini başından sonuna kadar izlemeyi hedeflemektedir. Yine kullanıcılardan veri çıkarılmakta ve bu veri rekabette daha hızlı, ucuz ve esnek hizmetler sunmak için kullanılmaktadır. Siemens ve GE, platformlarına kimlerin bağlanacağı, verinin nerede saklanacağı ve kimlerin uygulama geliştirebileceği hakkında bir standart yerleştirmeye çalışmaktadır. Ağ etkileriyle kazananın her şeyi alacağı bu oyunda platformlarına daha çok kullanıcıyı çekebilmek için (bir zamanlar Google’ın Android’de yaptığı gibi) açıklığı savunmaktadırlar.

Ürün Platformları

Ürün platformlarında ürün satışı yerine talep üzerine kiralama ve abonelik hizmetleri sunmaktadır. En bilinen örneklerinden biri dinleyiciler, plak şirketleri ve reklamcılar arasında konumlanan Spotify’dır. Fakat bu platformlar, yalnız dijital ürün aboneliğiyle sınırlı değildir. Son yıllarda insanların satın alma gücünün azalmasıyla beraber araba ve ev gibi pahalı ürünlerde de bu tip platformlara yönelim vardır (Srnicek, 2016).

Ürün platformunun en ilginç örneklerinden biri jet motoru üreticilerinin satış yerine kiralama üzerine kurulu iş modelidir. Önde gelen jet motoru üreticilerinden Rolls Royce, “hizmet olarak mal” satışı yapmakta, böylece havayolları jet motorlarını satın almak yerine kullandıkları her saat için bir ücret ödemekte ve Rolls Royce hizmet anlaşması süresince bakım ve parça değişimi desteği vermektedir.

Hammadde olarak veri, bu iş modelinde de önemli yere sahiptir. Jet motorundaki algılayıcılardan elde edilen veri, hava durumu verileriyle ve hava trafik kontrolden gelen veriyle birleştirilerek Birleşik Krallık’taki kumanda merkezine iletilmektedir. Bu verilerden, motorların aşınma ve yıpranmaları, olası sorunlar ve programlı bakım zamanları hakkında bilgi elde edilmektedir. Bir sorun yaşanmadan önce Rolls Royce bunu fark edebilmekte ve gerekli önlemleri almaktadır. Jet motoru üreticilerinin elindeki veri, rekabette önemli bir avantaj sağlamakta ve sektöre girmek isteyebilecek yeni şirketlerin önüne ek (ve daha büyük) bir engel çıkarmaktadır.

Esnek Platformlar

Ürün platformlarında platform sahibi, platformda hizmet olarak sunulan ürünün sahibiyken esnek platformlarda ürünün sahibi değildir. Esnek platformlar, mobil uygulamalar ve web siteleri yardımıyla tüketiciler ile hizmet sağlayıcıları bir araya getirir ve hizmet sağlayıcının kazancından pay alır. Bu iş modeli, işbirliğine dayalı tüketim, örgüsel (mesh) ekonomi, denkler arası (peer to peer) platform, esnek ekonomi, talep üzerine ekonomi, paylaşım ekonomisi gibi adlarla da anılmaktadır. En ünlüleri Uber ve Airbnb’dir. Bunun dışında, TaskRabbit ve Amazon’un Mechanical Turk’u gibi mobilya montajından temizliğe, tesisat işlerinden market alışverişine kadar çeşitli hizmetler sunan platformlar vardır. 2000’li yıllarda yaşamın dijitalleşmesi, 2008 krizi sonrası artan işsizlik ve bulut platformlarının sunduğu kolay ölçeklenebilirlik esnek platformların gelişimine zemin hazırlamıştır.

Uber’in piyasa değeri dünyanın en büyük araba kiralama şirketlerinin değerini aşmaktadır. Airbnb, dünyanın en büyük otel zincirleriyle boy ölçüşmektedir. Veri yine merkezi bir roldedir. Örneğin Uber, yolcuyla sürücüyü bir araya getirdiği tüm araba yolculuklarını izlediği gibi sürücüleri yolcu almadıkları zaman da takip edebilmektedir. Uber bu verileri sadece en uygun rotayı tespit edebilmek, taksi talep eden bir müşteriye en yakın taksiyi yönlendirebilmek veya talep artışı olabilecek yerleri öngörebilmek için kullanmamaktadır. Platformuna üye sürücülerin başka platformlar adına çalışıp çalışmadığını ya da Çin’de olduğu gibi sürücülerin protestolara katılıp katılmadığını tespit edebilmek için de kullandığına dair örnekler vardır. Esnek platformlarda müşteriler, aldıkları hizmeti değerlendirmekte ve hizmet değerlendirme puanlarına göre bir itibar (reputation) sistemi oluşmaktadır. Bazı platformlarda hizmet almak isteyenler, hizmet sağlayıcıyı buna göre seçerken bazılarında belirli bir puanın altına düşen hizmet sağlayıcılar (sürücü, ev sahibi vb) platform sahibi tarafından sistemden (işten) atılmaktadır (Slee, 2015).

Srnicek (2016), esnek platformların ekonomik nedenler nedeniyle kalıcı olamayacağını ve ürün platformlarına evrilebileceğini düşünmektedir. Uber’in lüks arabalardan kargo hizmetine kadar çeşitli denemeleri olmuştur. Şu anda bilindiği üzere sürücüsüz arabalar üzerine çalışmaktadır. Uber’i belki yakında akıllı şehirlerin ulaşım hizmetlerinde göreceğiz ve elinde tuttuğu sürüş verileri şirkete yeni iş alanlarında yardımcı olacak. Uber, Türkiye’de ve birçok ülkede “gelecek” olarak görülmekte ve gösterilmektedir. Başta Uber ve Airbnb olmak üzere esnek platform şirketleri “yaratıcı yıkım”la özdeşleştiriliyorlar. Yaratıcılığı tartışılır ama bu şirketlerin iş modelleri toplum için ciddi bir yıkımı ifade etmektedir.

İnsanın beğenmediği bir hizmeti anında değerlendirmesi, örneğin gereksiz yere yolu uzatan bir taksiciye düşük puan vermesi ve bunun dikkate alındığını bilmesi tüketiciler açısından güzel bir duygudur. Birçok insanın taksicilerle ilgili pek hoş olmayan anıları vardır. Ayrıca belirli sayıda görevi reddeden sürücülerin Uber’le ilişkisi kesileceğinden sürücünün kısa mesafe veya tipini beğenmedi (bazı ülkelerde taksi şoförleri arasında ırkçılık yaygındır) diye kendisine bildirilen yolcuyu almama gibi bir şansı olmayacaktır. Sürücüler açısından baktığımızda ise haksız bir suçlamaya maruz kalmak (tüm taksiciler kötü değildir), bu nedenle işinden olmak ve itiraz edememek de acıdır. Ama birçok tüketici bunu düşünmeyecektir; taksicilere karşı yılların birikmiş öfkesi vardır. İstanbul Taksiciler Birliği Başkanı’nın “Uber’e binen vatan hainidir” gibi açıklamaları da bu öfkeye tuz biber ekmektedir.

Güvencesizleştirme ve taşeronlaştırma 1970’lerden beri devam bir eğilimdir. Srnicek’in (2016) belirttiği gibi esnek platformlar bu eğilini takip etmekte ve aşırı taşeronlaştırma yoluyla işlemektedir: işçiler taşeronlaştırılır, sabit sermaye taşeronlaştırılır, bakım ve eğitim maliyetleri taşeronlaştırılır. Platformdaki işçiler, platformun çalışanları değil bağımsız yüklenicileridir. Platformda hizmet sunanların bunu (sürücülük yapmak, evini kiraya vermek, tesisat tamiri yapmak vb) ek gelir için yaptıkları varsayılır; ama çoğu zaman tek gelirdir. İnsanın komşusuna yardım etmesi kişiler arası ve ticari olmayan bir ilişkidir. Belediyelerin veya kamu kurumlarının yasalara dayanarak bu ilişkiye müdahale etmesi söz konusu değildir. Esnek, milyar dolarlık platformlarda kurulan ilişki ise bundan çok daha farklıdır.

Çalışanların hakları umurumuzda olmayabilir ama Slee’nin (2015) vurguladığı gibi yalnızca iyi hizmet almak isteyen tüketiciler değiliz. Aynı zamanda vatandaşız; hükümetlerin ve şirketlerin hâlâ (!) bazı sorumlulukları var; en azından olmak zorunda. Slee (2015) bu tip iş modellerini kuralsızlaştırma (deregulation) hareketi olarak değerlendirmektedir. Paylaşım ekonomileri olarak pazarlanan iş modelleri kurumsal kapitalizme bir alternatif değil, kuralsızlaştırılmış serbest piyasanın hayatımıza daha çok sızmasıdır. Herhangi bir sorunda bunun sorumluluğu kimde olacaktır? Değerlendirme puanları sihirli değnek değildir; sorun yaşandıktan sonra verilir. Bazı yerlerde, taksi hizmetini veren kuruluşların belirli sayıda çocuk dostu araçlar barındırması ve araçların engelli vatandaşlara uygun olması zorunluluğu vardır. Ayrıca ticari araçların gerekli bakım ve kontrollerinin yapılması, buna uymayanların ticari faaliyetlerine devam edememesi gerekir. Taksi sürücülüğü riskli bir meslektir ama taksi sürücülerinin saldırılarına maruz kalan yolcular da vardır. Benzer vakalar Uber taksi hizmetlerinde de yaşanmaktadır. Klasik taksi hizmetinde yaşanılan sorunların bir muhatabı ve hizmeti verenlerin sorumluluğu vardır. Uber, bu gibi sorunlarda kendisinin taksi firması değil, sadece platform sahibi olduğunu söyleyerek sıyrılmaktadır. Haklılar; Uber’de yolculularla eşleştirilen sürücüler Uber’in ücretli çalışanı değildir. Ülkemizde taksicilik hizmetlerinin hiç denetlenmediği veya yetersiz olduğu savunulabilir. Ama sorunun çözümü Uber’in kuralsızlığı, diğer bir deyişle serbest piyasanın şefkatli kolları değil, vatandaş olarak yetkilileri görevlerini yapmaya zorlamaktır. Bu görevler, sadece taksi hizmetlerinin denetlenmesiyle değil genel olarak ulaşım politikalarıyla ilgilidir. Ayrıca Facebook/Cambridge Analytica’yı konuşurken Uber’in yolcuların mahremiyeti hakkındaki sicilinin pek parlak olmadığını atlamamak gerekiyor (https://stallman.org/uber.html#privacy).

Ne Yapmalı?

Ekonomi ve toplumsal ilişkiler dijitalleştikçe toplanan veri miktarı sürekli artmaktadır. Mahremiyet ve toplanan verilerin kullanıcılar aleyhine kullanılabilir olması önemli bir tehlikedir. Ama daha önemlisi veri, ekonomik bir güç sağlamakta ve eşitsizliği derinleşmektedir. Bria (2018) teknoloji firmalarını dijital altyapıyı (veriyi ve yapay zekayı) kontrol eden feodal lortlara benzetmektedir. Dijital altyapıdaki hakimiyetleri ekonomik ve politik etkinliklerde belirleyici olmaya başlamıştır. Facebook/Cambridge Analytica skandalı sonrasında ufak bir ihtimalle Facebook iş modelini değiştirip abonelik modeline geçebilir. Ama Morozov’un (2018) yazdığı senaryo daha olasıdır: “…Bizi birkaç çürük elmadan ve onların etik sapmalarından kurtarmaya, temelde bir sorun olmadığı, asli hiçbir konunun tehlikede olmadığı konusunda ikna etmeye çalışacaklar.”

Teknik çözümler gözetimi zorlaştırabilir ama tamamen engelleyemez. Sosyal ağları kullanmayarak veya çeşitli yazılımsal çözümler uygulayarak gözetimin üstesinden gelsek bile komşumuz sosyal medya gözetiminin kurbanıysa ve aynı seçimde oy kullanacaksak endişelenmemiz gerekir. Bu nedenle, genel bir politik çözüme gerek vardır (Yanlış anlaşılmasın, en başta Diaspora* Sosyal Ağı ile Facebook’un birlikte kullanılması ve daha sonra Facebook’un tamamen terk edilmesi olmak üzere tüm teknik çözümleri destekliyorum; sadece yetersiz görüyorum.).

Günümüzdeki gözetimin Sovyetler Birliği’ni aştığını yazan Stallman’a (2018) göre verinin kullanımı yerine toplanmasının düzenlenmesi daha doğru bir yaklaşım olacaktır. Eğer bir sistemin temel işlevini yerine getirmesi için belirli bir veriye gerek yoksa bunu toplamayacak şekilde tasarlanması gerekir.

Morozov (2018) ise veriden vazgeçmek istememekte ve veri tartışmasını, solun bütün fikirlerini yeniden düşüneceği özgün bir fırsat olarak görmektedir:

kestirimsel çözümleme [predictive analysis – ç.n.] çağında refah koşulları nasıl örgütlenmeli; sensörlerle ve sıklıkla üstün teknolojilerle donatılmış yurttaşların çağında bürokrasi ve kamu sektörü nasıl örgütlenmeli; aynı anda her yerde mevcut otomasyon çağında yeni tür sendikalar nasıl örgütlenmeli; ademi merkeziyetçi ve yatay iletişim çağında merkezi bir politik parti nasıl örgütlenmeli?

Ayrıca Morozov (2018) “daha fazla veri koruma, daha fazla vergi ve daha fazla anti-tröst gibi teknokratik söylemlerin” yetersiz kalacağını ve önümüzde üç politik seçenek olduğunu belirtmektedir. Birincisi, büyük teknoloji şirketlerinin mevcut modelle devam etmeleri ve zaman içinde devletin görevlerini üstlenmeye başlamalarıdır. Böylece Facebook/Cambridge Analytica skandalında olduğu gibi etkilenebilecek seçimlerimiz olmayacak, kararlar meclis yerine şirketlerin yönetin kurulu toplantılarında alınacaktır. Donald Trump’ın eski baş stratejisti Steve Bannon’un önerdiği ikinci seçenek teknoloji devlerine karşı kripto parayla evcilleştirilen finans sektörünün güçlendirilmesidir. Üçüncü seçenekse, “veriye ilişkin toplumsal hakları oluşturan, tanıyan ve geliştiren devlet kuruluşlarının (ulusal düzeyden kentsel düzeye) görevlendirildiği gerçek bir ademi merkeziyetçi özgürlükçü politika”dır:

Bu kuruluşlar çeşitli veri kümelerini farklılaşmış erişim koşullarına sahip havuzlar şeklinde düzenleyecektir. Ayrıca düşük ticari kapasiteye sahip olup da büyük bir toplumsal etki vaat eden iyi fikirlerin girişim sermayesi almasını ve bu fikirlerin ilgili veri havuzlarının üzerinde gerçekleştirilmesini güvence altına alacaktır.

Önümüzde zorlu bir görev vardır. Ayrıca birkaç yıl içinde şehirler önemli bir mücadele alanı olacak gibi görünmektedir. Yakında platform kapitalizminin şehirlere uyarlanmış biçimlerini görmeye başlayabiliriz. Google’ın Toronto’daki deneyi başarılı olursa benzer girişimler artacaktır (https://sidewalktoronto.ca/). Google, yine her zamanki gibi sadece yardımcı olmak istemektedir. Crawford (2018), yerel hükümetleri buna kanmamaları konusunda uyarmaktadır. Google’ın yan kuruluşu Sidewalk, su kullanımından hava kalitesine kadar çeşitli verileri toplayacak, bina içindeki ve dışındaki, sokaklardaki algılayıcılar sürekli çalışacaktır. Verinin mülkiyeti kritik bir konudur.

Her şeye rağmen umut verici ve yol gösterici girişimler de var. Decode Projesi (https://decodeproject.eu/) çerçevesinde Barselona ve Amsterdam’da denenen akıllı şehirlerin dayanışma, sosyal yardımlaşma ve kolektif haklar üzerinde yükselmesi planlanmaktadır. Vatandaşların kendi verilerini geri kazanabilmesi için blokzinciri gibi ademi merkeziyetçi teknolojiler üzerinde çalışılmaktadır. Amaç, bir yandan insanların mahremiyetini korurken diğer yandan insanların, algılayıcıların ve cihazların ürettiği verilerden veri müşterekleri yaratmaktır. Veri müşterekleri, insanların erişebilecekleri, katkıda bulunabilecekleri ve kullanabilecekleri, kamu yararının gözetildiği ve fikri mülkiyet sınırlaması olmayan, paylaşılan bir kaynak olacaktır. Decode Projesi’nin kurucusu Bria (2018), veriyi yol, elektrik, su ve temiz hava gibi bir kamu altyapısı olarak düşündüklerini ama vatandaşlar için bir başka panoptikon inşa etmediklerinin altını çizmektedir. İnsanlar anonimlik düzeyini ayarlayabilecekler, istemedikleri taktirde kimlikleri tespit edilemeyecektir. Veri, veriye dayalı hizmetler inşa etmek isteyen yerel şirketlerin, kooperatiflerin ve sosyal örgütlerin kullanımına açık olacaktır. Veri yoğun platformlar, Facebook/Cambridge Anayltica skandalında olduğu gibi seçime müdahale amacıyla değil, politik katılımı artırmak ve politikacıları daha hesap verebilir yapmak için kullanılacaktır.

Kolay değil ama çağımızın feodal lortları şehirlerden püskürtülebilirse onu püskürten toplumsal hareketler yeni bir dönemin kapısını aralayabilir.

Kaynaklar

Bria, F. (2018). Our data is valuable. Here’s How We Can Take That Value Back, https://www.theguardian.com/commentisfree/2018/apr/05/data-valuable-citizens-silicon-valley-barcelona, son erişim 12/04/2018

Crawford, S. (2018). Beware Of Google’s Intentions, https://www.wired.com/story/sidewalk-labs-toronto-google-risks/, son erişim 12/04/2018

Marx, K. (2011). Kapital, cilt 1, çev. Mehmet Sevik, Nail Satlıgan, İstanbul: Yordam Yayınları.

Morozov, E. (2018). Facebook Skandalından Sonra Dijital Ekonomiyi Kamusal Mülkiyete Dayandırmanın Zamanı. The Guardian, http://sendika62.org/2018/04/facebook-skandalindan-sonra-dijital-ekonomiyi-kamusal-mulkiyete-dayandirmanin-zamani-evgeny-morozov-484947/, son erişim 12/04/2018

Slee, T. (2015). What’s Yours Is Mine: Against the Sharing Economy. New York: OR Books.

Srnicek, N. (2016). Platform Capitalism, Cambridge: Polity Press

Stallman, R. (2018). A Radical Proposal To Keep Your Personal Data Safe, https://www.theguardian.com/commentisfree/2018/apr/03/facebook-abusing-data-law-privacy-big-tech-surveillance, son erişim 12/04/2018

17 Eylül 2018

Posted In: Airbnb, Amazon Mechanical Turk, Apple, Bulut Bilişim, Cambridge Analytica, Decode Projesi, e-devlet, Emek, Erişim Hakkı, facebook, Google veya Microsof, Gözetim, ifade özgürlüğü, Mahremiyet, nesnelerin endüstriyel interneti, Özgür yazılım, Platform Kapitalizmi, sansür, sosyal ağlar, TaskRabbit, Uber, Veri

WP Twitter Auto Publish Powered By : XYZScripts.com