Tasarım Süreci: Bilgiyi Düzenlemek

Bilgi mimarisi (information architecture) teriminin ağızdan ağıza yayılması, ilk kez bir mimar olan Richard Saul Wurman tarafından 1970’lerin sonunda kullanımı ile başlamış olsa da uygulamada bir tasarım uğraşı olmaktan çok, enformasyon ve kütüphane biliminden devşirilen düşünce, araç ve tekniklerinin ilerletilmesi ile ortaya çıkmıştır (Fenn ve Hobbs, 2014). Ancak Wurman’ın özgün bakış açısına sadık kalarak, özellikle basılı medyaya yönelik grafik tasarım alanında, bilginin görsel temsilinin yapılandırılmasını ifade etmek üzere de kullanılmaktadır. Öte yandan, medya uzamı kavramının çerçevesi grafik tasarımla sınırlı olmayıp çok daha geniştir. Aynı zamanda bilgisayar bilimleri çerçevesinde, verinin akışı, depolanması ve birbirleri ile ilişkilerini ifade eden bir terim olarak da kullanılmaya devam etmektedir. 1980’lerde, bilgisayar bilimleri çerçevesinde, bilgi sistemlerinin donanım mimarisini ifade etmek üzere kullanılan bilgi mimarisi kavramı, yine aynı dönemde örgütsel ve ticari bağlamda bilgi ağlarını inceleyen çalışma alanını tarif etmek üzere de kullanılır. Günümüzde bilgi mimarisi dendiğinde, başta web siteleri olmak üzere, çeşitli medya uzamlarında sunulan bilginin organizasyonu, etiketlenmesi, dolaşımı ve aranması ile ilgili, çıkış noktasında kütüphane ve enformasyon bilimi alanı bulunan bir disiplin anlaşılmaktadır. Ancak bilgi sistemleri ile etkileşimin ekran başında kullanılan bilgisayarlarla sınırlı kalmayıp sensörler ve ağlar aracılığı ile gündelik hayatın çeşitli etkinliklerine nüfuz etmesi ile ortaya çıkan “yaygın bilişim” (pervasive computing) alanında, özellikle akıllı binalar gibi her yerde bilişim (ubiquitous computing) uygulamalarına ilişkin olarak da bilgi mimarisi kavramı ile karşılaşılmaktadır.

Rosenfeld, Morville ve Arango (2015), enformasyon ve kütüphane biliminden yola çıkarak, bilgiye erişim bağlamında bilgi mimarisi terimini şu maddeler içinde tanımlamışlardır:
1. Paylaşımlı bilgi ortamlarının yapısal tasarımı,
2. Dijital, fiziksel ya da ikisi arasında geçişken sistemlerde; bilgiyi organize etmek, etiketlemek, aramak ve içinde dolaşmak işlerinin bir birleşimi,
3. Bilgi ürünleri ve bilgiyle ilgili deneyimleri; kullanılabilirlik, bulunabilirlik ve anlaşılırlığı destekleyecek şekillendirme sanatı ve bilimi,
4. Dijital ortam üzerinde tasarım ve mimarlık prensiplerini uygulamaya odaklanmış gelişmekte olan bir disiplin ve uygulama alanı.

Yapılandırma, bilginin parçacıklılığı ile ilgilidir. Yapılandırma, bilgiyi alt parçalara bölerek ve bu parçaları birbirleri ile ilişkilendirerek gerçekleştirilir. Anlaşılır ve işlevsel bir ilişkilendirme ile bilgi organize edilir. Alt parçalar ve birbiri ile ilişkilendirilmiş alt parçaların oluşturduğu alt gruplara bir isim verilerek etiketleme yapılır.

Dijital içerikler için kullanılan yapılandırma yaklaşımlarına “kavramsal içerik modeli” denir.

Doğru parçacıklar hâlinde yapılandırılmış, anlamsal ilişkiler çerçevesinde organize edilmiş ve içeriği hakkında doğru bir izlenim uyandıracak şekilde etiketlenmiş bilgi "bilgi mimarisi" alanının nesnesidir. Bu bilgiyi en doğru ve eksiksiz, yani etkin, en kolay şekilde anlaşılacak,
yani verimli bir biçimde sunmak ise, bilgi tasarımının ilgi alanıdır.

Uygulamada, bilgi mimarisini oluşturan ve bilgi tasarımını yapan kişiler çok yakın çalışmaktadır, hatta çoğu kez aynı kişi her iki görevi de üstlenmektedir. Web veya diğer dijital platformlar için tasarlanan bilgi sistemi projelerinde, etkileşim tasarımcısı olarak adlandırılan kişinin çalışmasının önemli bir bölümü bilgi mimarisine ilişkindir. Bilgi tasarımı ise, arayüz tasarımcısı tarafından gerçekleştirilir. Çok büyük çaplı olmayan projelerde, sıklıkla her iki görevin de tek bir kişi tarafından yerine getirilmesi söz konusudur.

Yönetim bilimi çerçevesinde bilgi, veriden bilgeliğe uzanan bir hiyerarşi çerçevesinde incelenmiştir. İlk kez Ackoff (1989) tarafından literatüre eklenen ve İngilizcedeki veri, bilgi birikimi ve bilgelik sözcüklerinin ilk harfleri ile DIKW (data - information - knowledge - wisdom / veri - bilgi - bilgi birikimi - bilgelik) piramidi olarak da anılan bu hiyerarşik yaklaşım, küçük farklarla da olsa çok pek çok araştırmacı tarafından ele alınmıştır (Rowley, 2007).

Veri bilimi, istatistik ve bilgisayar bilimi ile paralel gelişen bir alandır. Başlangıç noktası istatistiğe dayanmakla beraber, günümüzde çok çeşitli alt dalları ve yaklaşımları olan bir disipline dönüşmüştür. Veri görselleştirme de bu alt dallardan biridir. Veri bilimcilerin sık sık yararlandığı pasta grafik, sütun grafik, histogram, kutu grafiği ve dağılım grafiği gibi veri görselleştirme biçimlerinin yanı sıra karar ağaçları, yapay sinir ağları ya da özdüzenleyici haritalar gibi kümeleme analizi yaklaşımları ise veri görselleştirmenin ön plana çıktığı veri modelleme biçimleridir. Tüm bu veri görselleştirme yöntemleri ve diğer metotlar, verinin ilişkili olduğu alana özgü bir problemi çözüme ulaştırmak için kullanılır. 

Müşteri ilişkileri yönetimi, finans, reklamcılık gibi ticari faaliyetlerden telekomünikasyon ve yazılım gibi planlamaya ihtiyaç duyan işlere; oyun ve eğlence sistemleri veya sosyal medya kullanıcı verilerinden, güvenlik, anti-terörizm, sosyal güvenlik ve sosyal hizmetler gibi kamu faaliyetlerine ilişkin verilere; her alanda veri biliminden faydalanılmaktadır. Veri bilimcinin görevi, alana özgü problemi anlayarak bunu bir veri bilimi problemi hâline
dönüştürmek, ardından da eldeki veriyi problemi çözmek üzere kullanmaktır.

Veri, sayılarla ifade edilebilen bir karaktere sahip olabilir. Bu tür verilere nicel ya da kantitatif veri adı verilir.

Eğitim ve yaratıcı düşünme alanında yaygın bir araç olan “zihin haritaları” nitel verinin görselleştirilmesine örnektir. Zihin haritaları, çeşitli kavramlar arasındaki anlamsal ya da diğer ilişkileri görsel bir şekilde aktarırlar.

Sürekli veriler, çok sayıda ondalık basamaktan oluşan çok hassas değerlere sahip olabilir. Ayrık veriler ise doğal sayılar da denen tam sayılar ile ifade edilir.

Veri sadece “evet” ya da “hayır” şeklinde ifade edilecek gözlemlerden oluşuyorsa, bu veriyi ifade etmek için üç değer kullanılabilir:
1. Evet cevaplarının sayısı
2. Toplam cevap sayısı
3. Evet cevaplarının toplam cevaplara oranını gösteren yüzde değeri.

Korelasyon, her ne kadar gündelik dilde sıkça kullandığımız bir kavram olsa da sayısal veriler bağlamında kullanıldığında, iki veriden birinin artarken diğerinin de artmasını, ya da tam tersi azalmasını ifade eder.

Nominal (sınıflama) ölçümler sınıflandırmaları, taksonomileri ya da tipolojileri ifade edebilirler. Nominal veriler, bazen de evet-hayır, doğru-yanlış gibi dikotom (iki seçenekli) verilerin ifadesi olarak karşımıza çıkarlar.

Ordinal (sıralama) ölçümler, doğal bir sıra ile birbirlerini izleyen, birbirine göre alt ve üst olarak değerlendirilebilecek kademeleri ifade ederler.

Interval (aralık) ölçümler, eşit aralıklarla oluşturulmuş ancak başlangıç noktası “0” olmayan değerlerdir. Örneğin sıcaklık ölçümleri, interval türündedir. Sıcaklığın 0°C olması, bir yokluk ifade etmez.

Bazı veri türleri, farklı bir şekilde işlenmeleri gerektiği için özel kabul edilirler. Tarih ve zaman verisi, gün, ay, yıl, saat, dakika, saniye gibi farklı bileşenlerin farklı dizilimlerde sunulması ile ifade edildiği için, bu tür veriler üzerinde hesaplamalı işlemler ve sıralamalar yapmak farklı bir yaklaşım gerektirir. Coğrafi veriler, posta kodları, enlem/boylam çiftleri, ülke ve şehir kodları gibi farklı biçimlerde verilebilir. Sadece enlem / boylam verilerinde hesaplamalı işlemler yapılması söz konusu olacaktır. Diğerleri, nominal olarak ifade edilen kategorik verilerdir. Aynı şekilde, metin dizgesi olarak ifade edilen veriler de kategoriktirler. Örneğin, illeri metin dizgesi olarak isimleri ile de belirtsek, rakamsal nominal değerler olarak il plaka numaraları ile de belirtsek kategorik veri olacaklardır.

Uzamsal / yapısal veri tanımlamalara yöneliktir. Örneğin bir coğrafi bölgedeki hastalığa, suça, ya da ev fiyatlarına ilişkin paternlere dair ya da bir devletin, kurumların ya da örgütlerin ne şekilde organize olduğuna ilişkin verilerdir. Uzamsal / yapısal veri söz konusu olduğunda, haritalar ve hiyerarşi / organizasyon şemaları, sıklıkla karşılaştığımız veri görselleştirme biçimleridir.

Zamansal / nedensel veri açıklamalar ve hikayeler ile ilgilidir. Örneğin bireylerin edimleri, nüfustaki, eğitimdeki, gayri safi millî hasıladaki değişimler gibi veriler, zamansal / nedensel verilerdir. Bu tür verileri görsel olarak ifade ederken akış diyagramları ya da çizgi grafikler ön plana çıkar.

Veri (D), temel olguları ifade ederken, bilgi (I), verinin bir bağlama yerleştirildiği durumu ifade eder. Bilgi birikimi (K), deneyimler ve bilgilere dayalı birikimi temsil eder. Bilgelik (W) ise, bu bilgiyi düşünerek değerlendiren ve anlamlandıran bir seviyedir.