En mal insan kim ?

Onur

New member
Buradaki temel problem yalnızca zekâ değildir. Risk değerlendirmesi, öğrenme, öz denetim ve bilişsel önyargılar devreye girer.

Nitekim yürütücü işlevler üzerine yapılan sistematik bir meta-analiz, erkekler ve kadınlar arasında genel olarak performans izleme, tepki engelleme ve bilişsel set değiştirme gibi alanlarda anlamlı fark bulunmadığını bildirdi. Bazı özel görevlerde farklılıklar görülse de bunlar bütün bilişsel kontrol sistemini açıklamıyor.

Bu nedenle “yanlış karar veren kişi kesinlikle zekâsızdır” demek bilimsel açıdan fazla iddialı olur.

Kadın ve Erkeklerin Bakış Açılarındaki Farkları Nasıl Konuşmalıyız?

Burada “erkekler objektif, kadınlar duygusal” gibi bir ikili yerine daha dikkatli bir çerçeve kurulabilir.

Bir erkek, karar verirken maliyet, olasılık ve sonuç hesabına ağırlık verebilir. Ancak aynı erkek arkadaş grubunun baskısı altında çok riskli bir davranışta bulunabilir.

Bir kadın, karar verirken ailesinin veya çevresinin nasıl etkileneceğini daha fazla hesaba katabilir. Bu da dışarıdan bakıldığında “duygusal” görülebilir. Fakat aynı karar, uzun vadeli sosyal sonuçları daha geniş biçimde değerlendirdiği için oldukça rasyonel olabilir.

Başka bir örnek düşünelim.

İki kişi aynı iş teklifini değerlendiriyor. Birinci kişi yalnızca maaş, terfi ihtimali ve çalışma saatlerini hesaplıyor. İkinci kişi ise maaşın yanında işyerindeki ilişkileri, şehir değişikliğinin aile üzerindeki etkisini ve yaşam kalitesini hesaba katıyor.

Birinci yaklaşım daha “objektif” gibi görünebilir. Fakat objektiflik aslında yalnızca sayısal değişkenleri hesaba katmak değildir. Hangi değişkenlerin önemli olduğuna karar vermek de karar verme sürecinin parçasıdır.

Bu nedenle duygusal faktörleri dikkate almak ile duygular tarafından yönetilmek arasında ciddi bir fark vardır.

Bir De Karar Verme Görevlerinin Kendisi Sonucu Değiştiriyor

Karar verme araştırmalarındaki başka bir problem de “karar verme”nin tek bir beceri olmamasıdır.

Örneğin Iowa Gambling Task üzerine 110 çalışmayı birleştiren 2024 tarihli bir meta-analiz, erkeklerin klasik görevde ortalama olarak daha yüksek performans gösterdiğini bildirdi. Ancak araştırmacılar sonuçlarda yüksek heterojenlik bulunduğunu ve tek tek çalışmalar arasındaki değişkenliğin önemli olduğunu da belirtti.

Bu şu anlama geliyor: “Erkekler karar vermede daha iyidir” demek, araştırmanın gerçek sonucunu aşırı basitleştirmek olur.

Çünkü gerçek hayatta kararlar kart destesinden ibaret değildir.

Bir insanın kariyer kararı, evlilik kararı, arkadaşlık kararı, sağlık kararı veya finansal kararı farklı bilgi kaynakları ve farklı riskler içerir.

Dolayısıyla tek bir deneysel görevden insanın genel zekâsı veya “mal” olup olmadığı hakkında hüküm çıkarmak doğru değildir.

Bence En Tehlikeli “Mal” Tipi Kim?

Burada “erkek” veya “kadın” şeklinde bir cevap vermek yerine davranışsal bir profil tanımlamak daha anlamlı.

Bence en sorunlu profil, hata yapabilen insan değil; hata yapabileceğini kabul etmeyen ve yeni bilgi karşısında kendisini değiştirmeyen insan.

Çünkü bilgi eksikliği giderilebilir.

Deneyimsizlik zamanla azalabilir.

Yanlış kararın sonucu insanı eğitebilir.

Ama kişi kendi yanılmazlığına inanıyorsa yeni verinin sisteme girmesi engellenir.

Bu noktada zekâ bile tek başına yeterli değildir. Çok zeki bir insan, kendi düşüncesini savunmak için son derece karmaşık gerekçeler üretebilir. Yani yüksek bilişsel kapasite bazen doğruyu bulmak kadar yanlış bir fikri savunmak için de kullanılabilir.

Dolayısıyla “çok zeki ama çok mal” şeklinde gündelik hayatta kullandığımız ifade aslında tamamen çelişkili değildir.

İnsan zihni yalnızca doğru cevap bulmak için değil, kendi inançlarını korumak için de çalışabilir.

Sonuç: “En Mal İnsan” Bir Cinsiyet Değil, Bir Davranış Biçimi

Verilere baktığımızda erkeklerin ve kadınların bazı bilişsel, duygusal ve davranışsal alanlarda ortalama farklılıklar gösterebildiğini görüyoruz. Fakat bu farklılıklar genellikle alanlara özgü, bağlama duyarlı ve bireysel çeşitlilikle iç içe.

OECD'nin PISA verileri matematik ve okuma gibi alanlarda farklı ortalama sonuçlar olduğunu gösteriyor; fakat aynı veriler cinsiyet farklarının ülkeden ülkeye değişebildiğini de ortaya koyuyor.

Meta-analizler de benzer bir tablo çiziyor: Risk alma, duygu tanıma, çalışma belleği ve yürütücü işlevler gibi farklı alanlarda bazı ortalama farklar bulunabiliyor; fakat bunlar “bir cinsiyet mantıklı, diğeri duygusal” gibi geniş genellemelere dönüşecek kadar basit değil.

Bu yüzden benim için “en mal insan”ın cinsiyeti yok.

Daha ilginç soru şu:

Bir insanın yanlış yaptığını anlamasına rağmen aynı yanlışı sürdürmesi mi daha “malca”, yoksa hiç bilmediği bir konuda yanlış karar vermesi mi?

Sizce zekâ ile sağduyu arasında nasıl bir ilişki var?

Çok zeki bir insan neden bazen bariz biçimde kötü kararlar verebilir?

Duyguları hesaba katmak gerçekten objektifliğin karşıtı mı, yoksa kararın kapsamını genişleten bir unsur mu?

Ve belki de en önemli soru:

Hayatınızda “çok zeki ama inanılmaz kötü kararlar veren” biriyle karşılaştınız mı? Eğer karşılaştıysanız, sizce sorun zekâ eksikliği miydi, yoksa kişinin kendi hatalarını kabul etmemesi miydi?

Kaynaklar

1. OECD, PISA 2022 Results, Volume I - matematik, okuma, fen bilimleri ve cinsiyet farklılıkları.

2. OECD, PISA 2022 Results: Türkiye Country Note - Türkiye'deki cinsiyet bazlı performans sonuçları.

3. Cross, C. P. ve arkadaşları, Sex differences in impulsivity: a meta-analysis - 277 çalışma ve 741 etki büyüklüğü.

4. Gaillard, A. ve arkadaşları, A systematic review and meta-analysis of behavioural sex differences in executive control.

5. Sex differences in verbal working memory: A systematic review and meta-analysis - 284 çalışma, 478 örneklem.

6. Thompson, A. E. & Voyer, D., Sex differences in the ability to recognise non-verbal displays of emotion: a meta-analysis.

7. Gender differences in emotion expression in children: a meta-analytic review - 166 çalışma ve 21.709 katılımcı.

8. 2026 tarihli testosteron-risk alma meta-analizi - 52 çalışma, 17.340 katılımcı.

Kaynak bağlantılarını yeniden ekleKarşılaştırmayı somut deneyimlerle zenginleştir

Kaynak bağlantılarını yeniden ekle

Karşılaştırmayı somut deneyimlerle zenginleştir

Cinsiyet genellemelerini daha dengeli çerçevele
 
Üst