İçindekiler
Deneysel Devrim
“Akademik araştırma için ezoterik bir araç olarak tarihsel rolünden çarpıcı bir şekilde ayrılan randomize kontrollü deneme, artık ana akım haline geldi.” Michael Luca and Max H. Bazerman
Bilimsel yönteme uymak ve deney yapmak geleneksel olarak bilim insanlarının alanı olmuştur. Fakat günümüzde farklı endüstrilerdeki yöneticiler de daha fazla bilgiye dayanarak karar alabilmek için deneycilik kültürünü benimsiyor.
Microsoft Bing’de, örneğin, ürün değişimlerinin yüzde 80’inini en başında kontrollü deneyler ile test ediyor. Ebay, ücretli Google reklamlarını satın almanın onlara ekstra kazanç getirmediğini basit bir şirket-içi deney sayesinde anlamış ve bu sayede de her yıl milyonlarca dolar tasarruf etmeye başlamış (Ebay firması, müşteri kaçırmamak adına EBAY kelimesi dahil birçok kelime aramasında Google’da en üst sırada çıkabilmek için Google reklamlarına milyonlarda dolar harcıyordu). Google, hangi mülakat sorularının iş başındaki performansla yüksek ilişkili olduğunu görmek için deneyler yapıyor. Ardından da adayların bu sorulara verdiği yanıtlara ağırlık vererek yeni elemanlarını böyle işe alıyor.
Muazzam miktarda tüketiciye ait big data’ya artık kolayca erişim imkanımızın olması, bu bilgiyi işleyecek gelişmiş bilgi işlem gücünün gelişmesi, ayrıca deney için önemli olan katılımcıları rastgele seçmenin (kimi kontrol kimi deney grubuna dahil etmek, birden çok treatmen grubu oluşturmak) her zamankinden daha kolay ve ucuz olmasının bir kombinasyonu olarak “deneysel devrim” olarak adlandırılan yeni sürecin yükselişi için mükemmel koşullar da bir araya geldi. İşletmelerin deneylerden yararlanarak kararlarını oluşturmak için deney yapma ihtiyacı arttıkça, İktisat ve özellikle MBA (İşletme Yüksek Lisansı) programlarının geleceğin liderlerini gerekli becerilerle donatmak için daha fazlasını yapması gerekiyor!
(Not: makalenin aslında özellikle MBA üzerinde duruluyor. Lakin Türkiye’de MBA’nin popülerliliği, etkisi ABD’de olduğu kadar yüksek değil. Bu nedenle en az MBA kadar İktisat lisansüstü programlarının da üzerinde duruyorum)
Amerika’da iktisat ve işletme dahil olmak üzere birçok bilim dalında deneysel yöntemlere sık sık başvuruluyor. Sadece iktisat alanında geçtiğimiz 20 yılda doğrudan veya dolaylı olarak deneysel yöntemlere başvuran 8 akademisyen Ekonomi Nobeli aldı. 2002 yılı Ekonomi nobelini alan Vernon Smith deneysel iktisat yöntemleri ile piyasaları açıklamaya çalışırken, Daniel Kahneman ise insanın karar verme sürecindeki ön yargıları anlamak üzere çalışmalarında birçok defa deneysel yöntemlere başvurdu. 2012 yılında Nobel ödülü alan Alvin Roth, eşleştirme teorisi ve piyasa dizaynı konusunda yaptığı teorik ve deneysel çalışmalar sonucunda ödüle layık görüldü.2017 Nobel ekonomi ödülü alan Richard Thaler, onbinlerce insanın katıldığı deneylerde, kamu başta olmak üzere kurumsal düzenlemelerde ufak dürtmeler (nudges) sayesinde bireylerin nasıl daha etkin kararlar verebileceğini açıklamaya çalıştı. 2019 Nobel ekonomi ödülünü alan Esther Duflo ve Abhijit Banerjee, randomize kontrollü deneyler yaparak az gelişmiş ülkelerde hangi kalkınma politikalarının uygulanmasının daha efektif olduğunu gösteren çalışmalarla Nobel ödülünü aldılar. 2020 yılında Nobel ödülünü alan Alvin Roth’un doktora tez danışmanı olan Robert B. Wilson ve Paul Milgrom’da ihalelerin nasıl çalıştığını anlamak ve daha iyi tasarımlar oluşturmak için deneysel yönteme başvuruda bulunan ekonomistlerden.
- Vernon Smith – Deneysel İktisat, Piyasa Mekanizması
- Daniel Kahneman – Davranışsal İktisat, Sınırlı Rasyonellik
- Alvin Roth – Deneysel İktisat, Eşleşme Teorisi, Piyasa Dizaynı
- Richard Thaler – Davranışsal Kamu Politikası, Davranışsal Finans
- Esther Duflo ve Abhijit Banerjee – Davranışsal Kalkınma Politikası
- Robet B. Wilson ve Paul Milgrom – İhaleler, Oyun Teorisi
Deney Yapma Örneği
Deneylerin değeri bilimsel olmayan organizasyon ve kurumlarda oldukça yüksektir. Yöneticileri küçük büyük her problemi ve anlaşmazlığı çözmek için çağırmak yerine (arka planı sarı veya mavi mi yapmalıyız? Var olan işlevselliği mi arttırmalı yoksa yeni özellikler mi eklemeli? Elemanlar olması gereken şekilde destekleniyor mu? Sorunlara hızlı şekilde tepki göstermek için teşvik ediliyor mu?) takımlar kendi deneylerini yürütebilir, ve ilgilendikleri şeye ait çıktıları ölçebilir, deneye sonuçları ile ek bilgi ile donanabilir, kendileri için karar verebilir, veya en azından ilgili bilgilere dayanarak bir şeyler öne sürebilirler. Deneysel veri ayrıca şirket ortaklarına, üst makamlara sunulabilecek somut çıktılar sağlayabilir. (Örneğin X ürününün satışları az çünkü ambalajda Z problemi var. Ambalajı şu renklere boyasak satışlar %K artacak!)
Deneyler, yenilikleri teşvik eder. Daha büyük riskler almadan ve ölçeği büyütmeden önce yeni bir konsept için güven verecek veriler sunabilir ve yeni fikirler için bir dereceye kadar güveni sağlayabilirler. İyi yapıldığında, veriler doğru şekilde toplandığında ve analizler nesnel biçimde yorumlandığında, deneyler yanlış bir çıkarımı, doğru olmayan varsayımları veya aşırı güvene bağlı sorunları düzeltici rol oynayabilir. Bilimsel yöntem (ki deneylere güç veren de budur), ön yargılar, yanlılıklar (bias) ile mücadele etmek ve sorulara nesnel olarak cevap bulmak adına altın standarda sahip araçlardır. Yani oldukça güvenilirdir!
Zaman içinde birçok şirket deney yapma kültürünü benimserken, farklı bir sorun da ortaya çıktı: YETENEK! Deney yapacak yetenekli insanlar. İyi deney yapmak oldukça zordur. Bu zorluklar, deney yapıldığında deneyi yapan kişinin özel istatistiksel bilgiye sahip, problemi iyi bir şekilde tanımlayabilen ve sonuçları da doğru şekilde yorumlayabilen bir kişi olma ihtimalinin azlığından kaynaklanmaktadır. Deneyler ideal olarak önceki deneyden elde edilen bilgiler kullanılarak yinelenmeli, sorunun daha derinlemesine anlaşılması için yeniden çalışılmalıdır. Ayrıca, deney sonucu elde edilen veriler yöneticinin kişisel görüşlerini desteklemese de yöneticilerin, sezgileri yerine deney sonucuna güvenme konusunda da ön yargıları olabilir. Yöneticiler, deneylerin sonuçlarına dayalı şirket içi değişiklikleri uygulamak için şirket içindeki bürokrasiyi, hiyerarşiyi aşmakta zorluk çekebilir (maalesef başımıza yeni icat çıkarma gibi bir deyimimiz var)
Not: Deneysel alanda çalışanlar için yeni bir deney yapacakları zaman o deney üzerine yapılmış deneyleri eskiden yeniye doğru okumaları önerilir. Bu sayede zaman içindeki değişim ve eksiklikler daha da belirginleşir.
Bazı şirketler bu güçlükleri aşmak için ufak çaplı iktisat ve işletme doktora mezunu orduları işe alıyor. Ordu diyoruz çünkü çok sayıda mezundan bahsediyoruz. Örneğin Amazon, üniversitelerden sonra en çok iktisat akademisyeni çalıştıran şirketlerden biri. 100’den fazla doktora derecesi sahibi iktisatçı çalıştırıyor. Doktora eğitimi alma süresinin uzun olması, piyasada doktora mezunu kişilerin akademide istihdam bulma ihtimali azaldıkça bu eğilim hiç de şaşırtıcı değil (Türkiye’de de son yıllarda lisansüstü eğitime devam eden öğrenci sayısında büyük bir artış var). Diğer şirketler de elemanlarını şirket içinde, dar bir alanda, sektöre özgü metodolojiler ile geliştirmeye çalışıyor. Örneğin, General Mills son zamanlarda g-works isimli bir yenilik üreten ekibi için insanlar istihdam ediyor. Varsayımlarınının geçerli olup olmadığını hızlı bir şekilde deneye tabi tutma, test etme ve öğrenme ortamında girişim ve deney yapmaya yatkın kafada olan kişileri ekibe dahil etmeye çalışıyorlar.
Fidelity, LinkedIn ve Aetna’yı içeren diğer şirketler de son zamanlarda deneyler yapmak için doğrudan danışmanlar işe aldılar ya da şirketleri danışman olarak tuttular. Bu danışmanlardan biri de Duke Üniversitesinden Dan Ariely ve davranışsal ekonomist Kristen Berman’on eş kurucusu olduğu Irrational Labs geliyor.
Aşağıda Dan Ariely’in Ted Talks’ta yaptığı konuşmayı dinleyebilirsiniz.
Sonuç olarak, bugün şirketler her şeyi yapabilecek yetenekli birini arıyorlar. Deney konusu zaten halen birçok insanın şüphe ile yaklaştığı bir konu. O nedenle bu yetenekli kişi deneyi titiz şekilde tasarlamalı, yürütmeli, sonuçları yorumlamak için sayısal olarak okur yazar olmalı, veriye dayalı değişimi uygulamak için kişiler arası ilişkisini kullanabilmeli ve deney yapma kültürüne liderlik, öncülük edecek kadar ilham verici ve vizyon sahibi olmalı! İşletme, iktisat öğrencilerinin mezun olduklarında bilmeleri gereken şeyin temelinde yer alması beklenen bu beceriler, deneysel ve bilimsel yöntem konusunda belirli bir eğitim almayı gerektiriyor. Ancak okullar bu eğitimi henüz müfredatlarının merkezine koymadılar. Peki, üniversiteler bu konuda farklı olarak ne yapabilirler?
Not: Türkiye’de işletme veya iktisat bölümleri başta olmak üzere sosyal bilimlerde deneysel metodu müfredata koyan üniversite sayısı lisans, yüksek ve doktora düzeyinde oldukça azdır. Lisans düzeyinde İstanbul Bilgi ,Koç Üniversitesi, Abdullah Gül Üniversitesinde, Bursa Uludağ Üniversitesi’nde lisans düzeyinde seçmeli olarak verilmektedir. Toplam üniversiteler içinde yüzde 5 civarındadır. Müfredatın yanı sıra bu alanda çalışan akademisyen sayısı bile oldukça sınırlıdır.! Eğer başka üniversitelerde de verildiğini biliyorsanız yorum kısmına link koyabilir ya da yazabilirseniz sevinirim.
Aşağıdaki videoda Koç Üniversitesi İktisat Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Seda ERTAÇ’ın “Deneysel İktisat” üzerine verdiği seminer.
Deney Yapma Kültürünü İşletme/İktisat Bölümlerinde Uygulama
ABD’de bazı işletme okulları, sınırlı ölçüde de olsa deney yapmayı öğretiyor. Örneğin, pazarlama dersleri veren profesörlerin konuları genellikle A/B testinin temel biçimlerini kapsamaktadır (örneğin, bir reklamın mı bir kamu spotu duyurusunun mu markanın satışını artırdığını anlamak ve reklam kampanyasının iyi bir yatırım olup olmadığını analiz etmek)
Bazı profesörler ayrıca, çalışanlarına günde binlerce deney yapma yetkisi veren; örnek bir deney yapma kültürüne sahip seyahat-konaklama şirketi (Thomke and Beyersdorfer’un girişimleri sayesinde) ait Booking.com’u örnek vaka olarak öğretiyor. Vaka, kültüre ek olarak, terminoloji (ör., p-değeri, boş hipotez, Tip 1 Hata) dahil olmak üzere deneylerde önemli kavramları da veriyorlar
Fakat Booking.com sadece bir ödev ve örnektir. “Booking.com” hakkındaki ders notlarına rağmen çoğu öğrencinin çalıştığı iş ortamı, “çevrim içi deneylerle” hiç uğraşmayacağı bir ortam olacağından yetersiz kalacaktır.
İçimizden biri (Elizabeth) (asıl makaleyi yazan akademisyenlerden biri), Utah Üniversitesi’ndeki David Eccles İşletme Okulu’ndaki PMBA programında Organizasyonlarda Yönetim ve Liderlik adlı bir sınıfta zamanının bir kısmını deney yapmaya ayırıyor: Her yıl sınıfta öğrencilerden gruplara ayrılmalarını istiyor. Sonra da her bir grup sınıf olarak tartışacakları bir deney tasarlıyor. Bu alıştırmalarda yer alan öğrenciler, deney hakkında değerli dersler alıyorlar. Ancak sınıfın kendisi, yönetimsel kararlarda sadece deneylerin kullanımına, etkisine ayrılmış bir sınıf değildir. Bunu yapan, Harvard Business School’da Michael Luca tarafından verilen dikkate değer bir kurs var.Ancak bu kurs da her yıl sunulmuyor. Gerçek deneyleri öğretmek günümüzde işletme okullarında sıklıkla karşılaşılabilen bir durum değildir.
Daha fazlasını yapmak zor olmayacaktır. Üniversite kütüphaneleri aracılığıyla, iktisat ve işletme yüksek lisans öğrencileri, fikirler üretmek ve test etmek için kullanabilecekleri bir literatüre zaten erişebiliyorlar. Ayrıca, genellikle anket oluşturmalarına olanak tanıyan Qualtrics veya benzeri (Survey Monkey, Google Forms vd.) hesaplara da sahipler. Verileri analiz etmek için gerekli istatistiksel paketleri (R, SPSS, JASP, Python vd.) bulabiliyorlar. Bir işletme araştırma yöntemleri dersinde öğrencilere bu temel bilgiler öğretilirse, daha öğrenci iken şirkete bir fayda sağlarken aynı zamanda sahada deneyler de yapabilirler.
Deney yapmayı öğretme için yüksek lisans düzeyinde bir kurs, ders daha sonra belirli bir firma veya endüstrinin özelliklerine uyarlanabilecek bilimsel yöntemin temel yönlerini içermelidir. Temel bilgiler ise şunları içerir:
- Test edilebilir, yanlışlanabilir bir araştırma sorusu nasıl oluşturulur? Ya da daha önce sorulmuş sorular üzerine yenileri nasıl inşa edilir?
- Yapılar nasıl çalışır hale getirilir? Görevler nasıl tanımlanır?
- Koşullara rastgele atama (Randomizasyon) nasıl yapılmalı? Deneyin geçerliliğine (external validity) yönelik bir sorun olduğunda ne düşünülmeli?
- Şeffaf bir iş akışı sağlıklı bir incelemeye nasıl izin verebilir? Bu yaklaşım deneyin bütünlüğünü korumaya nasıl yardımcı olabilir?
- Çıkarımsal istatistik nasıl yapılır? Parametrik ve parametrik olmayan testler nasıl analiz edilir? Ekonometri yöntemleri nasıl analiz edilir?
Genel olarak, öğrencileri deneysel devrimin liderleri olarak potansiyellerini tam olarak ortaya koyabilmeleri adına en iyi şekilde konumlandırmak için üniversitelerin yapması gereken üç ana eylem olduğuna inanıyoruz.
- İlk olarak, öğrencileri akademik literatürü nasıl verimli bir şekilde araştırabilecekleri ve önceki deneysel çalışmalardan elde edilen bilgiler üzerine yeni düşüncelerini nasıl inşa edecekleri konusunda eğitin. Ardından bu bilgileri değer üretirken başvurdukları birçok kaynaktan biri olarak bu yöntemi kullanabilmeleri kalıcı bir beceri haline getirin.
- İkincisi, en güncel uygulamaları kapsayacak şekilde iş dünyasında etkili deneylerin nasıl yürütüleceğini ve bilimsel yöntemi öğretin.
- Üçüncü olarak, öğrencilere okuldayken bu yöntemleri uygulama fırsatı verin. Böylece sınıftan çıkıp iş hayatında girdiklerinde öğrendiklerini uygulama olasılıkları da daha yüksek olacaktır.
Ancak her şeye rağmen bazı sorular halen cevapsız kalıyor:
- İşletme ve iktisat yüksek lisans müfredatına deneysel araştırma yöntemleri ne kadar entegre edilebilir veya edilmelidir?
- Deneysel yöntemi öğretmek için tek ders yeterli mi?
- Bir şirkette mi yoksa akademik bir araştırmacının mı çıraklığını yapmak gerekli? Bunlar, okulun misyonunu, mevcut müfredatı, öğrenci grubunu ve endüstri/işveren ortaklarını akılda tutarak her okuldaki öğretim üyeleri tarafından en iyi şekilde yanıtlanabilir.
Yüzyıllar boyunca, her türlü profesyonel alanda, güvenilir ve anlayışlı sonuçlar üretmek için deneylere ve bilimsel yöntemlere güvendik. Ancak günümüzde iş dünyasında çoğu zaman, değişimin saldırısıyla başa çıkmaya çalışırken, maliyetli ve ilkel sezgiye dayalı karar verme kabiliyetimize güveniyoruz. Bu bize pahalıya mal oluyor. Bizim için – iktisat ve işletme programlarının yardımıyla – bilimsel temellere geri dönme zamanı geldi.
- Bu makalen Harvard Business Review sitesindeki Elizabeth R. Tenney, Elaine Costa, ve Ruchi M. Watson’a ait makalenin çevirisidir. Arada anlamından kopmadan açıklamalar eklenmiştir. Ayrıca Makale Türkiye’de deneysel yöntemlerin konumu dikkate alınarak revize edilmiştir. https://hbr.org/2021/06/why-business-schools-need-to-teach-experimentation
- The Power of Experiments: Decision Making in a Data-Driven World
