BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ

Abstract

Büyük veri teknolojilerinin, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlaması ve kullanıcılar tarafından üretilen verilerin analizinden yapılan çıkarımlar yolu ile gizlilik ve mahremiyete ilişkin endişeler yaratması söz konusudur. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrim içi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrim içi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir.