Thaler: Büyük Veri Ekonomik Anomalilerin Kaynağı Olabilir!

Richard Thaler, Nobel ödüllü ekonomist, büyük verinin ekonomik anomali üretimindeki rolünü açıkladı.

Thaler’ın Büyük Veri Açıklaması

Davranışsal ekonominin kurucularından biri olan Richard Thaler, Chicago Üniversitesi’nde düzenlenen bir basın toplantısında, küresel ekonomideki en çarpıcı anomalilerin büyük veri setlerinden doğduğunu belirtti. “Bunları tespit etmek için henüz yapay zekaya ihtiyacımız yok.” diyerek, veri analitiğinin mevcut araçlarıyla bile bu sorunların ortaya konulabileceğini vurguladı.



Thaler, insan davranışının rasyonel olmadığını gösteren uzun yıllara dayanan araştırmalarıyla tanınıyor; 2017’de “Nudge” teorisiyle Nobel Ekonomi Ödülü’nü kazandı. Bu bağlamda, büyük veri sadece bir araç değil, aynı zamanda ekonomik karar süreçlerinin derinlemesine yeniden yorumlanmasını sağlayan bir katalizör olarak görülüyor.

Yeni Kitap: “The Winner’s Curse”

Yeni eseri “The Winner’s Curse: Behavioral Economics Anomalies, Then And Now” (Kazananın Laneti: Davranışsal Ekonomi Anomalileri, Dün ve Bugün) ile Thaler, klasik iktisat teorilerinin sınırlamalarını bir kez daha gözler önüne seriyor. Kitapta, “ekonomik teoriler büyük veri akışlarıyla çelişiyor; modellemeler eski varsayımlara dayanıyor” şeklinde bir uyarı yer alıyor. Bu uyarı, özellikle finansal piyasalardaki yüksek frekanslı ticaret ve algoritmik işlemcilerin yarattığı volatiliteye ışık tutuyor.

İklim Krizi ve Siyasi Gelişmeler

Londra’da basınla buluşan Thaler, ekonomik anomalilerin sadece teknik bir sorun olmadığını, aynı zamanda iklim krizi ve jeopolitik gerilimler gibi dış faktörlerle iç içe geçtiğini ifade etti. “İklim krizi hâlâ ortada, küresel ekonomi için büyük bir tehdit; şimdi ise yeni bir tehdit daha var: politik istikrarsızlık.” diyerek, özellikle ABD’nin dış politika tutumunun dünya ekonomisine olası etkilerini tartıştı.

Gelir Dağılımı ve Yeniden Dağıtım Tartışması

Thaler, gelir adaletsizliği konusuna değinirken çarpıcı bir benzetme yaptı: “Elimizde zenginlerden alıp yoksullara verebileceğimiz bir vida var. O vidayı ne kadar çevirirsek, ekonomik büyüme o kadar geriler; ama şu anki konumumuz, bu noktadan çok uzağımız.” Bu benzetme, yeniden dağıtım politikalarının sınırlarını ve güçlü grupların kayıplarını vurguluyor. “Soru şu: o vidayı ne kadar çevirebiliriz ve nasıl?” sorusunu sorarken, sistemin içinde var olan güç dengelerinin değişime direnç gösterdiğini belirtti.

Sosyal Politikalar ve “Nudge” Birimi

Thaler, davranışsal ekonomi alanındaki en bilinen kavramlardan biri olan “nudge”ın kamu politikalarındaki yerini ele aldı. “İngiltere’deki Nudge Unit, genellikle sadece mesaj gönderiyor; fakat insanlar artık bu mesajları okumuyor. Ben daha çok seçim mimarisi müdahalelerinin etkili olduğuna inanıyorum,” diyerek, davranışsal müdahalelerin sınırlarını ve fırsatlarını değerlendirdi.

Kısa Vadeli Yatırımın Tehlikeleri

Online yatırım platformlarının yükselişiyle birlikte, yatırımcıların kısa vadeli düşünme eğilimlerinin arttığını dile getiren Thaler, “Warren Buffett uzun vadeli yatırımın simgesiydi; ama bugün insanlar haftalık opsiyonlara yöneliyor. Bu sürdürülebilir değil,” şeklinde bir eleştiri yaptı. Bu bağlamda, büyük veri analizlerinin yatırımcı davranışlarını daha şeffaf hâle getirebileceği ve uzun vadeli stratejilerin yeniden teşvik edilebileceği vurgulandı.

Klasik Ekonomi ve Davranışsal Yaklaşımın Çatışması

Thaler, klasik iktisatın “insanlar rasyoneldir” varsayımının artık yetersiz kaldığını, yerine davranışsal modellerin yer alması gerektiğini savundu. “Makroekonomi yapmak zor; elimizde yeterli veri yok. Ancak büyük veri, bu boşluğu doldurabilir,” diyerek, veri temelli araştırmaların önemine dikkat çekti.

Akademide Davranışsal Ekonominin Yükselişi

“Her büyük ekonomi bölümü ve işletme okulunda davranışsal ekonomistler bulunuyor,” diyerek, akademik ortamda bu disiplinin ne kadar yerleştiğini belirten Thaler, ders kitaplarının hâlâ eski yaklaşımları koruduğunu, ancak pratikte yeni metodolojilerin hızla benimsendiğini ifade etti.

Gelecek Araştırma Soruları

Thaler, kitabının sonunda “Bir problemin zorluk seviyesini ölçebileceğimiz bir ölçüt geliştirebilir miyiz?” sorusunu sordu. Bu soru, hem teorik hem de metodolojik açıdan büyük bir araştırma alanı oluşturuyor; özellikle büyük veri ve yapay zekâ entegrasyonu bu tür ölçütlerin geliştirilmesinde kilit rol oynayabilir.