Aptallaşıyor muyuz 4: G Faktörü ve Her Konuda İyi Olanlar

1:17Bugün evimdeyim, rahatım ve zeka serisine çok ilginç bir konuyla dönüş yapıyorum. Önceki bölümleri hatırlıyorsunuzdur hayal meyal. Öjenik'le başlamıştık, IQ testlerinin tarihini ve sonra da bugünkü problemlerini konuşmuştuk. Yalnız genel olarak kronolojik gitmeme rağmen 1900'lerin başından bir figürü bilerek atlamıştım.

1:35Charles Spearman. Onu bugüne bıraktım çünkü Spearman şu ana kadar bahsettiğimiz her şeyle alakalı. Hem öjenik yanlısı, hem zeka ile IQ'nun farkı üstüne çok yazmış, hem de zekanın kalıtsal, sabit ve ölçülebilir bir şey olduğu görüşünün yaygınlaşmasında da büyük payı var. Çünkü IQ kadar meşhur olmasa da ondan da önemli olan bir şeyi keşfetti Sperm'in, G Faktörü.

2:08Biliyorsunuz psikoloji 1800'lerin ikinci yarısına kadar aşağı yukarı fasulyeden bir bilim sayılıyordu. Hatta sayılmıyordu bile, felsefenin bir parçasıydı. Temel metodu da içgörüydü. Ölçüm yapılacak bir şey olduğu pek düşünülmüyordu çünkü.

2:22Bugün psikolog deyince akla gelen ilk isim podcastimizin ezelî rakibi Beyhan Budak olabilir ama kendini psikolog olarak tanımlayan ilk kişi Wilhelm Wundt'tu. İçgörüyle, hikayeyle yetinmeyen, ölçüm yapmak isteyen biriydi. O yüzden de ilk deneysel psikoloji labını 1879'da kurdu Leipzig'de. Bakın Atatürk'ün doğumundan iki sene önce.

2:42Çok yeni yani bu işler. Wundun öğrencileri psikoloji alanının önde gelen isimleri oluyorlar daha sonradan. Bizim Spearman da bunlardan biri. Daha önce bahsettiğimiz Galton kadar meraklı her şeyi ölçüp biçmeye ve psikolojinin istatistikten epey faydalanacağını düşünüyor.

2:58Bu yüzden de eski kafanın hakim olduğu İngiltere'yi bırakıp Leipzig'e gitmiş. 1904 yılında Yani daha o ilk IQ testleri Amerikan ordusu üzerinde denenmemişken, hatta onun temelini oluşturan Bine'nin Fransızca testleri bile ortada yokken, ilginç bir şey fark ediyor. Öğrencilerin ders notları arasında bir korelasyon var. Bir dersten yüksek not almak, genelde diğer derslerde de ortalamadan iyi olacağımıza işaret ediyor.

3:23Bu ilk bakışta çok şaşırtıcı değil aslında. Mesela iyi müzik eğitimi almış birinin iyi matematik eğitimi alması da, iyi beslenmiş olması da, iyi uyku uyuyor olması da beklenir. Belli ki ailesi yeterince varlıklı ve eğitime önem veriyor. Ama Spearman için bu etki çok kuvvetliydi.

3:39O zamanlar mevcut olan farklı bilişsel testlerde de görüyordu bunu. Yani sadece değişik alanlardaki bilgiden değil, bambaşka problem tiplerindeki performanstan bahsediyoruz. Hani klişedir ya, kişinin matematik becerileri çok iyidir ama doğru düzgün konuşamıyordur. O tip dengesizlikler çok uçlarda meydana geliyor, evet.

3:57Yalnız çoğunluk için, tam tersi geçerli, sayısal becerileri iyi olanların hafızalarının veya uzamsal becerilerinin veya sözel yeteneklerinin de iyi olma ihtimali artıyor. Tabii kesin değil, illa hepsi kol kola gitmiyor. Sonuçta nüfusun yarısı her beceride ortalamadan iyi, diğer yarısı da hepsinde ortalamadan kötü değil. Bu iş dağılımlar işi, olasılıklar işi, yeterince insana ve teste bakınca, alakasız sandığımız bilişsel beceriler arasında dahi bir ilişki görülüyor.

4:25Genel tespit bu. Bu noktada Spearman iki şey yapıyor. Birincisi, bu durumu açıklayacak bir hipotez ortaya atıyor. Gardner'ın o çoklu zeka teorisini hatırladınız mı?

4:35Spearman'ın fikri bunun tam tersiydi. Tüm bu farklı becerilerin altında yatan, kısmen de olsa hepsine ortak olan bir bileşen olması lazım. Genel zeka, dedi buna. Herhangi bir testteki performansımız, spesifik becerimiz ile genel zekanın bir birleşimiydi.

4:51Tabi spesifik beceri testin konusuna göre değişiyor adı üstünde. Genel zeka ise ortak faktör, konudan konuya değil de kişiden kişiye değişiyor. Sorun şu ki, genel zekayı doğrudan ölçemiyorduk. Ama elimizde bir sürü test sonucu var.

5:04Keşke bu test sonuçları arasındaki korelasyonlardan genel zekanın payını hesaplayabileceğimiz bir tekniğimiz olsaydı. Aa dedi Spearman, öyle bir teknik var ki. Böyle İzmirli gibi konuşurdu rahmetli. Öyle bir teknik vardı ve kendisi henüz beş dakika önce keşfetmişti.

5:20Faktör analizi. Faktör analizi denen şey bu konuyla sınırlı değil. Genel bir istatistiki metodu. Ölçebildiğiniz çok sayıdaki parametreyi doğrudan ölçemediğiniz az sayıdaki bazı temel parametrelere indirgemek olarak özetleyebiliriz.

5:35Bir analoji öneriyim. Şu anda bir yandan bir ekrana bakıyorsunuzdur belki. Öyleyse milyonlarca farklı renk görüyorsunuz demektir. Ama o ekran o renkleri tek tek bilmiyor.

5:44Onun bildiği şey üç temel rengin yani kırmızı, mavi ve yeşilin her pikseldeki değerleri. Gösterilen tüm renkler bu üç temel faktörün bir karışımı. Ekranın yaptığı bu çünkü aslında gözümüzün yaptığı da bu. Çoğumuzun retinasında o temel renklere karşılık üç farklı dalga boyuna duyarlı hücreler var.

6:03Onlardan çıkan sinyaller milyonlarca renk olarak yorumlanıyor beyinde. Bu arada uzun zamandır bazı insanların balıklar ve kuşlar gibi tetrakromat olduğu yani fazladan bir çeşit renk hücresi daha sahibi olduğu düşünülüyordu. Gördüğüm kadarıyla son tahminlere göre %1'imiz bu kümedeyiz. Bu insanların gördükleri spektrum aynı.

6:21Yani mor ötesi filan görmüyorlar da. O spektrum içinde 4 farklı dalga boyunu duyarlılar. O yüzden daha fazla renk ayırt edebiliyorlar. Sözde bunu ölçen online testler vardı bir ara.

6:31Snopes'a baktım şimdi. Bunlar palavra diyor çünkü standart ekranlar o farkı gösteremezler size. Neyse, sonuç olarak bu analoji işin faktör kısmını anlamak için faydalı. Ama ortada bir analiz yok.

6:43Çünkü kaç temel faktör var bunu önceden biliyoruz. Kırmızı, mavi, yeşil olarak görebiliyoruz bunları. Ama zekâda böyle bir lüksümüz yok. Öyleyse daha iyi bir analoji bulalım.

6:52Diyelim ki çılgın bir beden eğitimi öğretmenisiniz. ve öğrencileriniz arasında kimin iyi sporcu olacağını anlamaya çalışıyorsunuz. Doğrudan ölçebildiğiniz bir sürü şey var. Ağırlık kaldırma testleri, 100 metre koşu, uzun mesafe koşu, uzun atlama, dikey zıplama, refleksler... Her öğrenci için bunları tek tek ölçtükçe fark ediyorsunuz ki bunlar da birbirlerinden bağımsız değiller.

7:14Örneğin kilolu olanların çoğu testlerde düşük puan alıyor. Oturup hesaplıyorsunuz tam olarak ne kadar düşük. Sonra bunu tüm olası ilişkiler için tekrarlıyorsunuz. Artık elinizde tüm test performansları arasındaki korelasyonlar var.

7:29Mesela uzun mesafeyi iyi koşanlar, diğer dayanıklılık testlerinde de iyiler. Her bir testi bir küme olarak düşünürsek bu kümelerin kesişimleri yüksek diyebiliriz. Şimdi ben bu ortak kesişime, bu faktöre herhangi bir isim verebilirim. X veya Y diyebilirim, Ahmet veya Ayşe diyebilirim.

7:45Kondisyon ismini seçiyorum. Doğada kondisyon diye bir şey yok görebileceğim kadarıyla. Ben bunu diğer gözlemlerimin arasındaki ilişkilerden çıkardım. Bir başka deyişle matematiksel bir yapı bu.

7:56Benzer şekilde birbirleriyle yakından ilişkili diğer testlerden de güç diye, el-göz koordinasyonu diye başka başka faktörler hesaplayabilirim. ve bu faktörler arasında da bir ilişki olabilir. Mesela kondisyon testlerinin sonuçları normal bir dağılıma oturuyordur. İnsanların yarısı o çan eğrisinin solunda, yarısı sağında kalıyordur.

8:14Ama sadece güçlü olanların sonuçlarına bakarsam, yarısının değil de yarısından biraz daha fazlasının çan eğrisinin sağında kaldığını görürüm. Kondisyonun iyi olması güçlü olma ihtimalini de artırmış. Eğer tüm faktörler arasında benzer bir ortaklık varsa, yani tüm kümelerin bir kesişimi varsa, o zaman hepsinin üstünde daha genel bir faktörden bahsedebiliriz. Ona da genel atletik yetenek diyelim, yani G.

8:39Bu modele göre her testin sonucunu belirleyen üç tane şey var değil mi? O testte özel yeteneklerim, benzer testlerde kullandığım ortak bir yetenek, artı tüm atletizm testlerinde kullandığım G. Bu bileşenlerin payları her test için farklı olacak. Bazılarında gain'in payı daha büyük.

8:57Yani sırf o teste özel yetenekler daha önemsizler. Genel yeteneğin daha önemli. Spearman'ın deyimiyle o testlerin faktör yükü daha fazla. Örneğin 100 metre koşu hızı genel atletik yetenekle çok örtüşecek bir şeydir.

9:11Sprinterlere bakın mesela, harika vücutları var. Yani televizyona mı bakıyorum, aynaya mı belli değil. Bu insanların diğer atletizm testlerinde de ortalamadan iyi olma ihtimalleri yüksek. Öte yandan atıyorum Benchpress.

9:24Bu testin faktör yükü daha azdır. Çok alakasız bir şeye bakarsan Fransızca bilgisine mesela, onun atletizm faktör yükü sıfırdır, apayrı bir küme o. Spearman işte bu genel çerçeveyi oluşturdu. Onun modeli gerçi iki katlı bir hiyerarşiydi.

9:38Bir tek G vardı ortak, onun altında da spesifik bilişsel beceriler. İlerleyen yıllarda alternatifler ortaya atıldı. Mesela 60'larda G faktörü ikiye bölündü. Bilgi ile, tecrübe ile daha alakalı olan kristalize G ve akışkan G.

9:53Kristalize zeka problemleri tecrübe ile çözmeyi sağlıyor. Yani öğrenilmiş şablonları yeni bir probleme uyguluyor. Akışkan zeka ise yeni şablon yaratabilmekle alakalı. Örneğin matematikçi Gauss hakkında meşhur bir anekdot vardır bilirsiniz.

10:06Öğretmeni bunun sınıfına bir soru soruyor. 1 ile 100 arasındaki tüm sayıları toplayın diyor. Kristalize zeka ne yapar? Bunu bir dizi toplama işlemi olarak tanır.

10:15Kafanızda hızlı çalışıyorsa, işlem hızınız yüksekse bu işlemleri hızla yaparsınız. Cevabın 5050 olduğunu bulursunuz. Gauss ise yeni bir çözüm metodu izliyor. Dizideki ilk sayı olan 1 ile son sayı olan 100'ü toplayınca 101 evde ediyor.

10:29İkinci sayı ile sondan ikinci sayıyı toplayınca da 101 evde ediyor. Bakıyor ki tüm simetrik eşlerin toplamı 101. Kaç tane çift var böyle? 50 tane.

10:3750 çarpı 101, 5050. Hadi bana eyvallah diyor Gauss. Erkenden evine gidiyor. Şimdi bu akışkal zeka örneğiydi ama bu tekniği öğrendiniz ya.

10:45Biraz pratiğini yaparsak artık kristalize zekamızın bir parçası haline gelecek. Hafızayla örtüşüyorlar tabii ki ama aynı şey değiller çünkü illa aynı problemle karşılaşmamıza gerek yok bunu uygulamak için. Bir problemin buna yeterince benzediğini akıl edebiliyorsunuz ve o noktada hafızanızı kullanıp bu tekniği uygulamaya sokuyorsunuz. Neyse bu model tabii değişti.

11:06Daha sonraları orta derece faktörlere yenileri eklendi. Yeni alt kümeler ortaya çıktı yeni testlerle beraber. Ama genel paradigma yıkılmadı. Bugünkü model üç katlı bir hiyerarşi genel olarak.

11:18En altta düzinelerce farklı test tipi var. 70-80 tane. Orta katta bunların genel grupları var. Genel hafıza, akışkan zeka, görsel algı, işitsel algı, işlem hızı gibi.

11:29En üst katta da G faktörümüz var. Ama dikkat edin böyle the model diye bir şey yok tek bir tane. Ölçüm yaptığınız test kümesine ve ölçüm yaptığınız insanlara göre değişiyor. G'yi her seferinde tekrar tekrar hesaplıyorsunuz.

11:43O korelasyonlar her seferinde yeniden bulunuyorlar, dinamikler. Bu model üzerinden de yapılan bazı çıkarsamalar var farklı araştırmalarında desteğiyle. Mesela bir becerinin G'den bağımsız olan kısmı öğrenilebilir, geliştirilebilir, çevreye bağlı. G'nin kendisi ise öğrenilemez.

12:00O kalıtsal ve sabit. O yüzden G yükü düşük olan, mesela kültürel yönü ağır basan testlerdeki performans eğitime daha çok cevap veriyor. G yükü yüksek beceriler ise pek oynamıyorlar. Dolayısıyla G yükü, bir testin performansının kalıtsallığını en iyi tahmin eden faktör.

12:18Kalıtsallık işinden daha sonra bahsedeceğim. Eminim ki sandığınızdan farklı bir şey çünkü. Ama şimdilik şu kanaldan devam edeyim. Diyelim farklı ortamda büyümüş bir ikiz kardeşiniz var.

12:28Genleriniz aynı ama eğitiminiz farklı. Ve siz yıllar sonra 50 tane bilissel teste giriyorsunuz. Bazı skorlarınız birbirine uzak olacak, bazıları birbirine yakın olacak. Hangisinin daha yakını olacağını tahmin eden en iyi parametre o testin G yükü.

13:15Son bölümde bahsettiğim Raven'ın madresleri vardı. G yükü en yüksek testlerde. Kendi tecrübemden biliyorum bu arada. O tip soruları öğrendikçe de skorunuz artıyor.

13:25Podcast'ta bahsetmiştim. Ama bu artışın etkisi sınırlı deniyor, tüm mesele bu. Ben bu noktada Spearman'a dönmek istiyorum. Çünkü muhtemelen şu an sizin de sorduğunuz bir soruya cevap arıyordu.

13:36G'nin fiziksel karşılığı nedir? Yani tam olarak, somut olarak nedir bu G? Şimdi burada iki tane cevap var. Birincisi, G'nin tanımını iyi anlamak lazım.

13:47IQ gibi kişiye özel bir puan değil. Belli bir test kümesindeki toplu performansların ortak faydası. G'nin işe yararlılığı da seçtiğim testlere bağlı. Eğer saçma sapan bir test kümesi seçersem, mesela atletizm testleriyle dil bilgisi testlerini karıştırırsam birbirine, bunlar arasında da ortak bir faktör çıkarmam zor olur.

14:07Buradaki esas gizem, G yükü yüksek testlerdeki başarının sebebi. Mesela Raven'ın matrislerindeki performansımız birçok başka testteki performansımızı tahmin etmeyi sağlıyor. E durum böyleyse bunların arasında bir ortaklık olduğunu düşünürüz. Matrisleri çözmemize yarayan zihinsel donanımın paylaşıldığını düşünürüz.

14:27Nedir o zaman bu paylaşılan şey? Belli bir bölge midir beyindeki? Belki orası daha büyüktür. Yoksa bu insanların beyni daha mı çok kalori yakıyor?

14:35Potasyum oranı mı daha fazla? Nedir yani fiziksel karşılığı? Konu atletizm olduğunda eninde sonunda bu işin bir fiziksel temeli olduğunu biliyoruz. Yani genel atletik yetenek diye soyutladığımız ilişkilerin ardında ne var?

14:47İskelet, kaslar, iç organlar, kandaki alyuvar miktarı. Belli biyolojik özellikler var. Ha bazı psikolojik özellikler de var, konsantrasyonu ve disiplini etkileyen. Bunların tam bir formülü yok, gerek de yok.

15:00Önemli olan bizim için esrarengiz bir şey olmadığı ortada. Yani Michael Jordan'ın neden benden daha atletik olduğunu anlamak çok zor değil. Ama G faktöründe bu problem var. Zaten bu teoriye gelen eleştirilerden biri de esasında G-faktör diye bir şeyin olmadı.

15:15Daha doğrusu var da sadece bir matematiksel yapı olarak var. Tüm bilişsel becerileri etkileyen ve bazılarında daha verimli çalışan ortak bir altyapı yok gerçekte diyor bu eleştiri. Onun yerine beyinde farklı modüller var. Bunlar birbirlerine yardımcı oluyorlar.

15:31Tüm modüller işbirliği yapıyorlarsa bir tanesi de biraz daha fazla gelişmişse ortalamadan, diğerlerinde performansını pozitif yönde etkileyecek. Dolayısıyla ben farklı testler alınca bunların arasında bir korelasyon olacak. Bu modüller arasındaki yardımlaşmanın yarattığı bir istatistiki etkige. Kısacası soru, SALT istatistiki bir yapı mı yoksa fizyolojik bir karşılığı olan bir istatistiki yapı mı?

15:55Benim anladığım kadarıyla konsensüs ikinci fikirden yana, fizyolojik bir karşılığı var diyorlar. Bunu destekleyen bir veri G'nin görece sabit oluşu. Mesela 20 tane farklı bilişsel testi aldık. Bunların skorları üstünden bir G'ye hesapladım.

16:10Sonra gidiyorum aynı denekleri başka bir 20 bilişsel testten oluşan bir genel teste sokuyorum. Onlar üstünden bir G daha hesaplıyorum, bu ikisi birbirine epey yakın oluyor. Eğer ortak bir yapıyı kullanmak yerine farklı modüllerin, sinirsel devreler diyelim neyse artık, bunların birbirini desteklediği teorisini savunuyorsak, A kümesindeki devrelerin birbirine etkisinin B kümesindeki, C kümesindeki, oradaki test edilen devrelerin birbirine etkisiyle aynı olması baya bir tesadüf olacaktı. Yani eğer gerçek bir G faktörü yoksa paylaşılan farklı testler arasında G daha oynak olmalıydı.

16:46Spearman da tüm hayatı boyunca fiziki bir açıklamanın bulunabileceğini ummuştu ama bunu göremedi. G'yi anlatırken benzetmelerle yetinmek zorunda kalmış. Ona göre mesela genel zeka bir çeşit mental enerji, beceriler ise farklı farklı motorlar gibiler. Bazı insanlar motorlara yüksek enerji aktarabiliyorlar.

17:05Tabii motor çok verimsizse yani o konuda eğitim almamışsak mesela bu enerji boşa gidiyor. Verimli bir motordansa epey randıman alınabiliyor. Bazı insanlarsa birçok konuda olabilecek en iyi motorlara sahipler ama gelen enerji az. O yüzden de bir maksimum performansları var, onun üstüne çıkamıyorlar.

17:22Daha sonra gelenler başka benzetmeler kullandılar. Mesela Arthur Jensen var. 1998'de yazdığı bir kitap var, G Faktörü diye. Onu bir bilgisayar CPU'suna benzetiyor.

17:32CPU'nun hızlı olması işlemin hızlı yapılacağını garantilemez ama yardımcı olur. Yani genel olarak sinirlerin hızı ve veriminin etkisini biz G olarak ölçüyoruz diyor. Benzer bir açıklama beyaz maddenin önemine işaret ediyor. Beyaz madde önemli sinirsel bağlantıları kaplayan mielin.

17:49Bu mielin çoksa veya kalitesi yüksekse beynin farklı bölgeleri birbirleriyle daha iyi haberleşiyorlar. Buna oranlı olarak da skorlar yükseliyor. Bu haberleşme ağı üstünde lezyonları var bazı insanların. Onların bilişsel skorlarının da düşük olduğuna dair bir araştırma okudum, ilgimi çekti epey.

18:06Ama işin açıkçası ben bu hız açıklamalarını tam anlamıyorum, itiraf saati. Çünkü hız farkı o kadar da yüksek olamaz bir. İkincisi, devamlılık arz eden bir şey. Ama bilissel sorulardaki performansta daha büyük kopukluklar var.

18:20Mesela ben deneme sınavlarındaki çoğu soruyu birkaç saniyede çözüyordum tık tık diye. Ama sorular zorlaşınca biraz yavaşladım. Çok değil ama hani 5 saniye yerine 10 saniye, 15 saniye, 20 saniye derken bir noktada tak diye durdu. Yani belli bir noktadan sonra hiç çözemiyordum.

18:35Dakikalar ayırsam da çözemiyorum. Düşünün şimdi önümüzde iki tane ampul var. Düğmeye bastığımızda ampullerden biri hemen yanıyor. İkincisi bir saniye sonra yanıyor.

18:44Öyle olsaydı derdik ki belki birinde elektriği yavaşlatan bir şey var. Belki ilk ampule giden bakır kablo çok yüksek kaliteli. 100 dolara satılan HDMI kablolar var ya, altın kaplan falan. Öyle şeylere de para yedirmeyin arkadaşlar.

18:56Bizim senaryomuz bu değil ki. İkinci ampul hiç yanmıyor. Hiç çözemiyorum ben o soruyu. Öyle bir durumda devrenin hızından bahsetmeyiz.

19:04Elektrik yavaş gidiyor demeyiz. Başka bir sorun vardır. O yüzden bu iş kafama yatmadı. Tabii ben bunu bu konudaki cehaletimin farkında olarak söylüyorum.

19:12İllaki atladığım bir kısım vardır. Yoksa bu açıklama bu kadar da yaygın olmazdı. Neyse artık, bu da böyle bir gizem olarak kalsın. Esas Miel'in mevzusunun ilginç bir yanı kalıtıma bağlı olması.

19:23Bu da bir sonraki durağımız için iyi bir geçiş noktası. Çünkü G ile kalıtsallık arasındaki ilişkiye değineceğim. Beni epey şaşırtan bir bulgu içeriyor bu. Ama sizin de mental enerjiniz tükenmiştir.

19:34Bunun için biraz daha taze olmamız gerekiyor. O yüzden bugün burada ara verelim. Sabrınız için teşekkürler. Ve tabii ki tüm patronlara teşekkür ediyorum.

19:43En son Yücel Balım'da kalmıştık. Salih Ünal, Savaş Günata, Banu Yelkovan, Deniz Silahçılar, Erman Korkut, Berk, Tunç Mart, Can Karakuş, Işıl Arıcan, Atilla ve Aydın Kahraman'a teşekkürler. Pek yakında devam bölümünde görüşmek üzere.