Yeni Medya

Shannon-Weaver Modeli: İletişimciler için madde madde anlatıyoruz

Gazetecilik için önemli metinleri incelediğimiz Journo’nun “Temeller” yazı dizisinde bugün, medya tarihinin ilk ve en etkili kuramlarından birini özetliyoruz: “Shannon-Weaver İletişim Modeli”

Amerikalı matematikçi Claude Shannon, “İletişimin Matematiksel Bir Kuramı” adlı makaleyi 1948 yılında yayımlamıştı. Meslektaşı Warren Weaver ile ertesi yıl yazdıkları kitapta bu kuram ayrıntılı olarak işlendi.

Shannon-Weaver Modeli, iletişimin 5 temel bileşenini ilk kez tanımladı. Belirsizlik ve olasılık gibi kavramlarla tanışan iletişim süreci, hesaplanıp çözülebilen bir probleme dönüştü.

Claude Elwood Shannon (30 Nisan 1916 – 24 Şubat 2001), “Bilgi Çağı’nın babası” lakabıyla biliniyor. “Bit” kavramını yaratan, elektronik devrelerdeki mantık kapılarını ilk kez tanımlayan, deneme-yanılma yöntemiyle öğrenebilen ilk elektrikli cihazı yapan, ilk modern şifreleme ve kod çözme yöntemlerini bulan Shannon idi.

Cep telefonundan internete günümüzün bilgi (enformasyon) teknolojilerinin, yapay zekâ modellerinin, kriptografi yöntemlerinin ve hatta karadeliklerin fiziksel özelliklerine dair araştırmalar gibi daha birçok alanın temelinde Shannon’ın çalışmaları yatıyor. Albert Einstein kadar tanınmasa da, uzmanlar Shannon’ı 20. yüzyılın en önemli birkaç bilim insanından biri kabul ediyor.

Türkiye’deki iletişim fakültelerinde kuramlardan bahsedilirken anlatılan Shannon-Weaver İletişim Modeli, bilgi aktarımının nasıl gerçekleştiğini ve iletişim kanallarının nasıl verimli kullanılabileceğini açıklamaya çalışır. Warren Weaver‘ın (17 Temmuz 1894 – 24 Kasım 1978) katkısıyla yazdığı kitapta da Shannon’ın yarattığı bu model, beş ana bileşenden oluşuyor:

  1. Bilgi Kaynağı (Source): İletinin (mesaj) oluşturulduğu yerdir. Bu örneğin bir konuşmacı veya bilgisayar olabilir.
  2. Verici (Transmitter): İletiyi uygun bir sinyale dönüştüren cihazdır. Bu örneğin bir mikrofon, telefon veya modem olabilir.
  3. Kanal (Channel): İletinin yol aldığı ortamdır. Örneğin hava, kablo veya internet olabilir.
  4. Alıcı (Receiver): Sinyali tekrar iletiye dönüştüren cihazdır. Bu bir hoparlör, telefon veya bilgisayar olabilir.
  5. Hedef (Destination): İletinin ulaşması istenen yerdir. Örneğin bir dinleyici veya kullanıcı olabilir.

İletişim kanalı boyunca ilerleyen iletinin bozulmasına neden olan her türlü dış etken ise “gürültü” olarak adlandırılır. Gürültü, iletinin yanlış anlaşılmasına veya kaybolmasına yol açabilir.

Shannon-Weaver Modeli’nde belirsizlik, “bit” ve “entropi”

Claude Shannon’dan en sık yapılan alıntılardan biri, onun imzasını taşıyan şu önemli tanım: “Bilgi, belirsizliğin çözümlenmesidir.”

Shannon’ın bu tanımını içeren 1948 tarihli makale, kurucusu olduğu bilgi kuramının (başka bir deyişle enformasyon teorisinin) merkezine ‘bilgi entropisi‘ni koyar. Bir değişkenin potansiyel durumları ve muhtemel sonuçlarıyla bağlantılı bilginin veya belirsizliğin ortalama düzeyi, onun bilgi entropisini ifade eder.

Her ileti, mevcut belirsizliği bir miktar ortadan kaldırır. İşte bu miktar, o iletinin bilgi içeriğinin ölçüsü, yani entropisidir. Bir ileti ne kadar öngörülemez ise, yani belirsizlik ne kadar fazlaysa o iletinin entropisi o kadar yüksek demektir.

İkili sayı sistemindeki (0 ve 1) eşit olasılığa sahip rastgele değişkenler, Shannon’ın geliştirdiği bilgi kuramında “bit” diye adlandırılır. “Binary digit” (İngilizce’de “ikili rakam”) sözünün kısaltması olan bu terime günümüzde, mucidinin anısına “shannon” da deniliyor.

Peki tüm bunlar ne işe yarar?

Örneğin iki adet madenî paramız var. Sırayla yazı-tura atacaksak 4 muhtemel sonuç önümüzde duruyor demektir. Her bir madenî paranın 2 muhtemel sonucu olduğuna göre (yazı veya tura) burada 2 bitlik (4/2) bir entropi söz konusudur. Parayı her atışımızda aldığımız bilgi, belirsizliği büyük oranda çözümlediği için yüksek bir düzeydedir.

Shannon’a göre kanal, gürültü, bant genişliği ve hata düzeltme

Shannon, bir iletişim kanalının taşıyabileceği maksimum bilgi miktarını da tanımladı. Bu miktar “kanal kapasitesi” olarak adlandırılır ve birim zamanda en fazla kaç bit iletilebileceğini ifade eder. Kanal kapasitesi, kanalın gürültüsüne ve bant genişliğine bağlıdır.

Gerçek dünyada, iletişim kanalları genellikle gürültüye maruz kalır, bu da iletilerin bozulmasına yol açar. Shannon bu gürültüyü matematiksel olarak modelleyerek hataların nasıl tespit edilebileceği ve düzeltilebileceği konusunu ele alır. Hata düzeltme kodları kullanarak bilgi kaybını en aza indirgemenin yollarını tartışır.

Grafik kaynağı

Shannon, verimli iletişim için mesajların nasıl kodlanması (yahut şifrelenmesi) gerektiğini de açıklar. Kodlama kuramı, kaynak kodlaması ve kanal kodlaması olarak ikiye ayrılır. Kaynak kodlaması, iletinin en verimli şekilde temsil edilmesini sağlar. Kanal kodlaması ise onun “gürültülü” bir kanalda iletilmesi sırasında hataları azaltmayı amaçlar.

Artıklık (redundancy) ne demek?

Kanalların bant genişliği ve gürültü gibi kısıtlamalar nedeniyle, gönderdiğimiz iletinin olabildiğince çok bilgi içermesini tercih ederiz. Ancak bazen gereksiz görünen bilginin de iletişimde bir işlevi vardır. Verimli bir iletişim sistemi, bu bağlamda bir denge kurarak entropiyi optimize etmeye çalışır.

Shannon-Weaver Kuramı’nda “gereksiz bilgi,” artıklık (redundancy) diye ifade ediliyor. Bu kavram, fazlalık olan veya ihtiyaç olmadığı hâlde tekrarlanan bilgi parçalarını ifade eder. Artıklık, iletilerin hata toleransını artırmak ve güvenilirliği sağlamak amacıyla kullanılabilir. Yani işe yarayabilir.

Örneğin bir iletideki artıklık, iletim sırasında oluşabilecek hataların tespit edilmesine yardımcı olabilir. Mesela bir metinde belirli harflerin veya kelimelerin tekrarlanması, iletinin doğru anlaşılmasını kolaylaştırabilir.

Dijital iletişimde ise artıklık genellikle hata düzeltme için kullanılır. Bu amaçla eklenen kodlar, örneğin internette gönderilen veri paketlerinin içine belirli bilgileri yerleştirerek veri kaybı veya bozulma durumunda hataların düzeltilmesine olanak tanır.

Artıklık aynı zamanda, veri sıkıştırma tekniklerinde de önemli bir rol oynar. Sıkıştırma algoritmaları, bir iletideki gereksiz veya tekrarlayan bilgileri tespit ederek bu bilgileri daha verimli bir şekilde temsil etmeye çalışır. Böylece, iletinin boyutu küçültülerek iletim hızı artırılır ve depolama alanı tasarrufu sağlanır. MP3 gibi formatların keşfinin altında bu kuram yatar.

İletişim: Tüm bilimlerin en matematikseli

Özetle, Shannon-Weaver İletişim Modeli şunu söylüyor: Bilgi, bir verici tarafından sinyal olarak kodlanır, kanal boyunca ilerlerken gürültü yüzünden bozulur, hedefine varınca alıcı tarafından kodu çözülüp tekrar bilgiye dönüşür.

Bu basit genellemeden en az iki önemli içgörü çıkarıldı:

  1. İletişim sistemindeki bilgi kaynağı ile gürültü kaynağını ayırt edebilmeliyiz.
  2. Bu iki kaynağı olasılıklara dayalı biçimde modellersek iletişim sürecinin etkinliğini ve verimliliğini artırabiliriz.

Claude Shannon’a dek iletişim, vericinin gönderdiği sinyalin alıcı tarafından yeniden inşa edildiği belirlenimci (deterministik) bir süreç olarak görülüyordu. Tamamen fiziksel bu yaklaşımı matematiksel bir soyutlamayla zenginleştiren Shannon ise “belirsizliğin” ve olasılıkların kilit rolünü açıkladı. İletişimi, kendi ifadesiyle “tüm bilimlerin en matematikseli” hâline getirdi ve alabildiğine geniş bir teknolojik uygulama alanı açtı.

Sonuçta, Shannon-Weaver İletişim Modeli, yarım asrı aşkın bir süredir iletişim sürecini açıklayan temel kuramlardan biri… İletilerin, kaynaklardan hedeflere doğru, kanallar üzerinden nasıl yol aldığını ilk kez matematiksel bir kesinlikle açıklayan bu model; telekomünikasyon, bilgisayar ağları, veri sıkıştırma ve kriptografi gibi birçok alanda iletişim teknolojilerinin geliştirilmesinde rol oynamayı sürdürüyor.

Shannon-Weaver Modeli’nden gazetecilere 4 pratik öneri

Bitirirken, Shannon-Weaver İletişim Modeli’ndeki 4 kavramdan yola çıkarak gazetecilere şu pratik önerilerde bulunabiliriz:

  • Entropi: Gazeteciler, gereksiz veya tekrarlayan bilgileri azaltarak haberin özünü korumalıdır. Böylece haberler daha anlaşılır ve etkili olur. Aynı zamanda, önemli bilgilerin net ve açık bir şekilde sunulması, okuyucuların haberi anlamasını kolaylaştırır. Bilgi değeri yüksek ve özgün haberler, okuyucuların ilgisini çekme ve güvenilirlik sağlama açısından da önemlidir.
  • Gürültü: Günümüzün dijital dünyasında, bilgi kirliliği ve yanlış bilginin yayılması önemli sorunlar… Gazeteciler, gürültüyü en aza indirerek doğru ve güvenilir bilgi aktarımını sağlamalıdır. Bu süreç, haberlerin doğrulanmasının yanı sıra okuyuculara net, anlaşılır biçimde sunulmasını da gerektirir.
  • Veri sıkıştırma ve ileti verimliği: Gazeteciler, sınırlı alan ve süre içinde mümkün olan en fazla bilgiyi iletebilmelidir. Verimli bir “sıkıştırma” için haber içeriklerinin dikkat çekici ve bilgi dolu olması, görsellerin ve grafiklerin etkin kullanımı gibi stratejiler gerekebilir.
  • Sistemik bakış: Gazeteciler, iletişim sürecinin bütününü düşünerek haber üretmelidir. Daha önce bahsettiğimiz Marshall McLuhan’ın “mecra mesajdır” diyen klasik kuramının yanı sıra, “Shannon-Weaver İletişim Modeli” de bu açıdan onlara yardımcı olabilir. Haber ilk aşamada sadece bir iletidir. İletişim süreci ise onun kaynağını, aktarıcısını, kullanılan kanalı, maruz kaldığı gürültüyü, alıcıyı ve hedefi de içerir.

İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR: JOURNO’NUN “TEMELLER” YAZI DİZİSİNDE EN YENİ BÖLÜMLER

Gazeteciliğin yüz karaları: ABD medyasındaki savaş yalanlarına 2 örnek

Gazeteciliğin esasları: 10 maddede nitelikli haberciliğin unsurları

Yeni gazetecilik eski gazeteciliğe karşı: Hiçbir yerden manzara

Gutenberg Galaksisi: McLuhan’ın kült kitabını özetledik

Journo

Yeni nesil medya ve gazetecilik sitesi. Gazetecilere yönelik bağımsız bir dijital platform olan Journo; medyanın gelir modellerine, yeni haber üretim teknolojilerine ve medya çalışanlarının yaşamına odaklanıyor, sürdürülebilir bir sektör için çözümler öneriyor.

Journo E-Bülten