Günümüzün veri çağında, elimizdeki sayısız bilgi yığını bize sadece “ne” olduğunu değil, “neden” olduğunu da söyleyebilseydi, karar alma süreçleri bambaşka olurdu. İşte tam da bu noktada devreye nedensel çıkarım (causal inference) giriyor. Ekonomiden sağlığa, sosyal politikalardan pazarlama stratejilerine kadar her alanda karşımıza çıkan bu kavram, olaylar arasındaki ilişkiyi anlamanın ötesine geçip, birinin diğerini “nedensel olarak” tetikleyip tetiklemediğini anlamamızı sağlıyor.
Basit bir örnekle başlayalım: Yaz aylarında dondurma satışlarıyla boğulma vakalarının aynı anda arttığını düşünelim. Veriye bakıldığında bu iki değişken arasında güçlü bir ilişki vardır. Ancak bu durum dondurma satışlarının boğulma vakalarına “neden” olduğu anlamına gelmez. Her ikisini de artıran “üçüncü bir faktör” vardır: sıcak hava. Nedensel çıkarım, işte tam da bu farkı ayırt edebilme sanatıdır. Korelasyonun ötesine geçip “gerçek neden-sonuç ilişkisini” ortaya koyar.
Neden Nedensellik Bu Kadar Önemli?
Geleneksel istatistiksel analizler ve makine öğrenmesi modelleri çoğu zaman ilişkiyi (korelasyonu) ölçer. Ancak politika üretimi, sağlık kararları veya ekonomik müdahaleler söz konusu olduğunda, asıl önemli olan “bir değişikliğin neye yol açacağıdır.” Örneğin, hükümetin yeni bir vergi indirimi uygulaması istihdamı artırır mı? Bir eğitim reformu öğrencilerin başarısını gerçekten yükseltir mi? Ya da bir ilaç, hastalığın seyrini nedensel olarak değiştirir mi?
Bu sorulara güvenilir yanıtlar verebilmek için gözlemsel verinin ötesine geçip nedensel analiz yapmak gerekir. Çünkü veriler sadece “birlikte hareket eden” olayları gösterir, ama “neden-sonuç zincirini” doğrudan anlatmaz. İşte bu noktada ekonometrinin, deneysel tasarımların ve istatistiksel modellemenin kesiştiği modern bir bilimsel yaklaşım ortaya çıkar: nedensel çıkarım.
Deneyler ve Gerçek Dünya: Nedensel Analizin İki Yüzü
Nedenselliği ispatlamanın en güçlü yolu, rastgele kontrollü deneyler (RCT) olarak bilinen yöntemdir. Bu yaklaşımda bireyler rastgele iki gruba ayrılır: biri “müdahale” grubudur (örneğin bir ilaç verilir), diğeri “kontrol” grubudur (ilaç verilmez). Bu sayede iki grup arasındaki farkın sadece müdahaleden kaynaklandığı varsayılır. Sağlık bilimlerinden sosyal politikalara kadar birçok alanda bu tür deneyler nedensel sonuçlar elde etmenin altın standardı kabul edilir.
Ancak pratikte her zaman deney yapmak mümkün değildir. Bir ülkenin eğitim politikasını rastgele değiştirmek ya da milyonlarca kişiyi tesadüfen farklı ekonomik koşullara maruz bırakmak etik ve teknik açıdan imkânsızdır. Bu noktada devreye doğal deneyler, farkların farkı yöntemi (Difference-in-Differences), ara değişken analizi (Instrumental Variables) veya eşleştirme (Propensity Score Matching) gibi yarı-deneysel ve istatistiksel yaklaşımlar girer.
Örneğin, bir ülkenin asgari ücret artışı sadece belirli bölgelerde uygulanıyorsa, bu durum doğal bir deney fırsatı yaratır. Araştırmacılar, bu bölgelerle diğerlerini karşılaştırarak, asgari ücret artışının istihdama etkisini “nedensel” olarak değerlendirebilir. Böylece doğrudan deney yapılmadan bile güvenilir sonuçlara ulaşmak mümkün olur.
Yapay Zekâ ve Nedensellik: Yeni Bir Ufuk
Son yıllarda veri bilimi ile nedensel çıkarım arasında güçlü bir etkileşim doğdu. Geleneksel makine öğrenmesi modelleri “tahmin” yapma konusunda çok başarılı olsa da “neden” sorusuna yanıt vermekte zorlanır. Çünkü bu modeller genellikle geçmiş verideki örüntüleri öğrenir ama bu örüntülerin neden ortaya çıktığını anlamaz.
Bugün nedensel yapay zekâ (Causal AI) alanında yapılan çalışmalar, algoritmaların sadece “ne olacağını” değil, “neden olacağını” da öğrenmesini hedefliyor. Bu yaklaşım, örneğin bir kredi modelinin sadece kimin borcunu ödeyemeyeceğini tahmin etmesiyle kalmayıp, bunu etkileyen temel nedenleri de ortaya koyabilmesini sağlıyor. Aynı şekilde, sağlık alanında yapay zekâ destekli nedensel modeller, bir tedaviye verilen tepkinin bireysel nedenlerini analiz ederek daha kişiselleştirilmiş çözümler sunabiliyor.
Kısacası, geleceğin veri bilimi yalnızca tahmine değil, nedensel anlamaya dayanacak. Bu da bilimden siyasete, ekonomiden teknolojiye kadar pek çok alanın düşünme biçimini dönüştürecek bir paradigma değişimi anlamına geliyor.
Politika Üretiminde Nedensel Düşünme
Kamu politikalarında alınan kararların toplumsal etkilerini anlamak için de nedensel analiz büyük önem taşıyor. Sosyal yardım programlarının yoksulluğu gerçekten azaltıp azaltmadığını, teşvik paketlerinin istihdam yaratıp yaratmadığını veya çevre vergilerinin karbon emisyonlarını düşürüp düşürmediğini anlamanın yolu, nedensel modelleri kullanmaktan geçiyor.
Örneğin Türkiye’de uygulanan “Bütünleşik Sosyal Yardım Sistemi’nin etkisini değerlendirmek isteyen bir araştırmacı, yardımdan faydalanan hanelerle benzer özelliklere sahip ama yardım almayan haneleri karşılaştırabilir. Bu karşılaştırma, yardım programının gelir, istihdam veya eğitim gibi göstergeler üzerindeki nedensel etkisini ortaya çıkarır. Böylece kaynakların etkin kullanımı ve politika tasarımı daha bilimsel bir zemine oturur.
Korelasyonun Ötesinde Gerçeğe Ulaşmak
Nedensel çıkarım, bilimsel düşüncenin özüdür. Çünkü sadece “birlikte olma” değil, “etkileme” ilişkisini anlamaya çalışır. Bir ekonomistin enflasyonla faiz oranı arasındaki ilişkiyi yorumlarken, bir sosyoloğun eğitim politikalarını incelerken ya da bir tıp araştırmacısının tedavi etkilerini analiz ederken aradığı şey aslında hep aynıdır: Neden-sonuç zinciri.
Verinin bolluğu çağında asıl kıt olan şey “nedensel bilgi”dir. Çünkü gözlemle gördüğümüz her ilişki, gerçeğin yalnızca bir parçasıdır. Bu nedenle, veriye dayalı çağda karar almanın en güvenilir yolu, verinin ardındaki nedenleri anlamaktan geçer.
Sonuç: Gerçeğe Giden Bilimsel Yol
Nedensel çıkarım, modern bilimin sessiz devrimlerinden biridir. Sadece akademik bir yöntem değil, aynı zamanda daha adil, etkili ve veriye dayalı bir yönetim anlayışının da temelidir. Çünkü gerçekleri anlamak, onları yalnızca ölçmekle değil, nedenlerini çözümlemekle mümkündür.
Gelecekte politika yapıcıların, ekonomistlerin, sağlık profesyonellerinin ve veri bilimcilerinin ortak dili, işte bu nedensel düşünme olacaktır. Korelasyonun cazibesine kapılmadan, neden-sonuç ilişkilerini titizlikle ayırabilen toplumlar hem bilgi üretiminde hem de karar alma süreçlerinde daha güçlü bir konuma yükselecektir.
Kısacası, nedensel çıkarım sadece bir istatistiksel teknik değil; bilginin, kararın ve ilerlemenin temelinde yatan düşünme biçimidir.
ZAFER ÖZCİVAN
Ekonomist-Yazar
[email protected]