Verİ Doğru, Teşhİs Yanlış Olabİlİr mİ? Bir Vaka Analİzİ
Aydın Tiryaki (2026)
Her şey, 22 Ocak 2026 günü Merkez Bankası’nın yılın ilk faiz kararını açıklamasıyla başladı. Bir mühendis olarak, sistemlerdeki düzensizlikler her zaman dikkatimi çeker. Merkez Bankası’nın (TCMB) toplantı takvimine baktığımda, alıştığımız “her ayın aynı günü” düzeninin dışında, sanki bir açılıp bir kapanan akordeon gibi düzensiz bir yapı sezdim.
Aklımdaki hipotez, Türkiye’nin ekonomi politiğine dair endişelerimle birleşince oldukça netti: “Acaba bu toplantı tarihleri, siyasi konjonktüre veya anlık baskılara göre keyfi olarak mı değiştiriliyor?”
Bu sorunun peşine düşmek için Yapay Zeka (AI) asistanımla birlikte derinlemesine bir veri analizine giriştik. Amacımız, Türkiye’nin takvimini, küresel standartlarla (ABD Merkez Bankası FED ve Avrupa Merkez Bankası ECB) kıyaslamaktı. Ancak bu yolculuk, bana sadece ekonomiyi değil, yapay zeka ile çalışmanın “Kör Noktalarını” da öğretecekti.
1. Verİlerİn Dİlİ: İstatİstİksel Kanıtlar ve “Akordeon” Takvİm
Yapay zeka ile 2025 yılı takvimlerini masaya yatırdığımızda, şüphelerimi doğrulayan çarpıcı bir tabloyla karşılaştık:
- TCMB (Türkiye): Toplantı aralıklarında inanılmaz bir varyans vardı. Örneğin Nisan ile Haziran toplantısı arasında tam 63 gün (9 hafta) boşluk varken, hemen ardından gelen Temmuz toplantısı sadece 35 gün (5 hafta) sonraydı.
- FED (ABD) ve ECB (Avrupa): Adeta bir İsviçre saati gibi işliyorlardı. FED, takvimini neredeyse hiç şaşmadan 42 veya 49 günlük aralıklarla kurmuştu.
Bu gözlemi matematiksel olarak kanıtlamak için yapay zekaya bu üç bankanın toplantı aralıklarının Standart Sapmasını (Standard Deviation) hesaplattım. Sonuçlar hipotezimi destekliyordu:
- FED Standart Sapması: 3.74 (Son derece düzenli)
- TCMB Standart Sapması: 8.91 (Oldukça düzensiz ve oynak)
Rakamlar yalan söylemezdi. Bu yüksek sapma, dışarıdan bakıldığında “anlık müdahalelerin” veya “keyfi ertelemelerin” matematiksel kanıtı gibi duruyordu. Tam bu noktada, “Merkez Bankası takvimindeki siyasi belirsizlik” temalı bir yazı yazmak üzereydim.
2. Krİtİk Kırılma Anı: “Pekİ Ya Gelecek Yıl?”
Analiz bitmiş, hüküm verilmişti. Ancak mühendislik sezgim, sistemi son bir kez “Stress Test”ine sokmam gerektiğini söyledi. Ve o kurtarıcı soruyu sordum:
“Peki, 2026 yılının toplantı tarihleri şu an belli mi?”
Yapay zekanın verdiği yanıt, bütün analizimi tersyüz etti: “Evet, 2026 takvimi bellidir. Hatta incelediğimiz o düzensiz 2025 takvimi de, bir önceki yılın Aralık ayında Resmi Gazete’de ilan edilmiş ve yıl boyunca o tarihlere milim şaşmadan uyulmuştur.”
3. Gerçek Neydİ?
Meğer o “keyfi düzensizlik” sandığım şey, aslında çok katı bir bürokratik planlamanın ürünüymüş.
- 8+4 Kuralı: Merkez Bankası, yılda 4 kez Enflasyon Raporu açıkladığı aylarda (Şubat, Mayıs, Ağustos, Kasım) faiz toplantısı yapmıyordu.
- Mecburi Boşluklar: Benim “siyasi erteleme” sandığım o 63 günlük devasa boşluk, Mayıs ayındaki rapor sunumu ile Haziran başına denk gelen Kurban Bayramı tatilinin çakışmasıyla oluşan zorunlu bir takvim kaymasıydı.
Yani takvim “düzensiz” kurgulanmıştı ama uygulama “disiplinliydi”. Önceden ilan edilmiş bir plana sadık kalınmıştı.
4. Halüsinasyon Değİl, “Kör Nokta”
Bu olayda yapay zeka bana yalan söylemedi. Literatürde “Halüsinasyon” denilen (olmayan bir veriyi uydurma) hatayı yapmadı. Tarihleri ve gün aralıklarını doğru verdi.
Ancak çok daha sinsi bir hata yaptı: Kör Nokta (Blind Spot).
Ben ona “Tarihleri karşılaştır” dediğimde, sadece matematiksel veriye odaklandı. O verinin oluştuğu yasal zemini, “Resmi Gazete” gerçeğini ve mevzuat bağlamını (büyük matrisi) analize dahil etmedi.
- Veriyi verdi ama bağlamı vermedi.
- Benim yanlış hipotezimi çürütmek yerine, sunduğu eksik bağlamla beni yanlış bir sonuca (Confirmation Bias) sürükledi.
Sonuç: Matrİs Düşüncesİ
Bu deneyim, yapay zeka okuryazarlığı adına kritik bir ders barındırıyor. Büyük Dil Modelleri (LLM), ne kadar gelişmiş olursa olsun, olaylara bir “Sistem Mühendisi” gibi bakamıyor. İlişkisiz görünen noktaları (Takvim Tarihi – Resmi Gazete – Bayram Tatili) birleştirip büyük bir matris kurmakta zorlanıyorlar.
Eğer o son soruyu sormasaydım, bugün elimde “doğru verilerle yazılmış, tamamen yanlış bir makale” olacaktı.
Yapay zeka ile çalışmak, sadece soru sormak değil, sorunun oturduğu zemini sürekli sorgulamaktır. Yapay zeka harika bir yardımcı pilottur; ama rotayı belirleyen, “Kör Noktaları” kontrol eden ve mantıksal çerçeveyi çizen hala İnsan Aklı olmak zorundadır.
Aydın Tiryaki 