ETİK İKİLEMLER

Tasarımcının Görünmez Sorumluluğu

Yaptığımız tasarımların insanların karar alma ve harekete geçme süreçlerini doğrudan etkilediğini düşündüğümüzde, kaçınılmaz bir soru ortaya çıkıyor: Bu tasarımı ödeme aldığımız müşteri için mi yapıyoruz, yoksa müşterimizin hizmet sunduğu son kullanıcı için mi?

Bunu bir zincir olarak düşündüğümüzde, yüzeysel bir mantıkla herkesin kendi müşterisinden sorumlu olduğu söylenebilir. Ama işin aslı o kadar düz değil.

Etik İkilemler Nerede Başlıyor?

Bu soruyu uç noktalara taşırsak "yaşamasına yardım ettiğin biri seri katilse, öldürülenlerin kanı senin de eline bulaşmış olur mu?" gibi felsefi bir tartışmaya girebiliriz. Ama gerçeğe çok daha yakın bir örneği, UX tasarımcısı ve Universal Principles of UX [1] kitabının yazarı Irene Pereyra kendi deneyimiyle şöyle aktarıyor:

"Yıllar önce bir gazete, gerçek haber sütunlarıyla neredeyse aynı görünen, okuyucuların reklam mı yoksa haber mi olduğunu kolayca anlayamayacağı, reklamlar tasarlamamızı istemişti. Kabul etmek istemedim, ama sonunda onların istediği gibi yapmak zorunda kaldım. Bu, Amerika'daki reklam güveni krizinden[2] çok önce yaşandı. Yine de ara ara kendime soruyorum: O krizde benim de payım var mıydı?"

Sektörde buna native advertising deniyor. Bir reklam içeriğini, sayfanın organik bir parçasıymış gibi göstermek. Kullanıcıya doğrudan "şunu yap" ya da "yapma" demiyorsunuz; ama bir eylemi kolaylaştırıyor ya da zorlaştırıyorsunuz. Bu ayrım, tasarımcının sorumluluğunu hiç ortadan kaldırmıyor, aksine güçlendiriyor.

Metrikler Her Şeyi Anlatmıyor

Bugün çoğu sistemde içeriklerin başarısını somut rakamlarla ölçüyoruz: tıklama oranı, dönüşüm, etkileşim süresi... Ama bu metriklerin yükselmesi, her zaman iyi bir tasarım yaptığınız anlamına gelmiyor.

İnsan odaklı tasarımda verimlilik metrikleri kısa vadede daha yavaş artıyor gibi görünebilir. Ancak çoğu zaman markaya rakamlarla ölçülemeyen değerler katıyor, kullanıcı güveni gibi.

Bunu bugün sosyal medyadaki kişisel hesaplarda bile gözlemlemek mümkün. Daha fazla görüntülenme, daha fazla yorum, daha fazla beğeni uğruna ezbere yapılan hamleler, sağlam bir kişisel marka inşasının önüne geçebiliyor. Hesap büyüyor gibi görünse de duyulan güvene baktığınızda tablo pek cazip değil. Kullanıcının dikkatini çekmek ve mesajı iletmek elbette önemli, ama zaten oldukça azalmış olan dikkat süresini tüketen, içi boş içerikler üretmek neye hizmet ediyor? Bu da aslında bir dark pattern örneği.

Dark Patterns: Kandırmanın Tasarımı

Dark pattern terimi, ilk olarak 2010 yılında UX tasarımcısı Harry Brignull tarafından kullanıldı. Kullanıcıyı belirli bir duyguyu tetikleyerek yanıltmaya yönelik tasarım kalıplarını tanımlıyor.

Hepimizin aşina olduğu örnekler var: "10 kişinin daha sepetinde ve tükenmek üzere!" uyarıları, çark çevirme oyunları, arkadaş davet edip puan kazanma, indirim için "bir alışveriş daha yap" teşvikleri...

Araştırmacı Ömer Erdem'in hepimizin hakim olduğu gümrüklü turuncu site üzerinde yürüttüğü uluslararası karşılaştırmalı çalışma[3] , bu hilelerin tüketici bilincinin daha zayıf olduğu ülkelerde daha yoğun biçimde kullanıldığını ve şikayetlerin de orantılı olarak arttığını ortaya koyuyor. Yani tasarım kararları alınırken, bir grubun farkındalık eksikliği bilinçli ya da bilinçsiz olarak araçsallaştırılıyor. Bu, bizi başka bir kritik konuya getiriyor: Yanlılık.

Farkında Olarak ya da Olmayarak Tuttuğumuz Taraflar

Tasarım kararları her zaman bir grup insanı önceliklendirirken bir başka grubu görünmez kılma riskini taşır. Bunu pozitif ve negatif seçimler üzerinden somutlaştıralım:

Pozitif seçim örneği: Hedef kitleniz 50 yaş üzerindeyse punto boyutunu en az %15 büyütmek, bu kullanıcıyla daha verimli iletişim kurmanızı sağlar. Hedef kitleye uygun, kapsayıcı bir karardır.

Negatif seçim örneği: Bir kampanyaya ilişkin önemli bir bilgiyi afişin altına, görme güçlüğü olan birinin okuyamayacağı kadar küçük punto ile yerleştirirseniz, o kişinin bilinçli karar almasının önüne geçmiş olursunuz.

Peki ya hedef kitle 22-60 yaş arası geniş bir grupsa? Ortalama bir kullanıcı[4] için okunabilir punto boyutunu 11 olarak kabul etsek ve önemli ama yer kaplayan bilgileri bu boyutla afişe eklesek, hem 50+ yaş grubunu hem de görme güçlüğü yaşayanları görmezden gelmiş oluruz. Örneklem ne kadar genişse, "ortalama kullanıcı" varsayımı o kadar çok azınlığı dışarıda bırakır.

Microsoft'un yayımladığı In Pursuit of Inclusive AI başlıklı raporda[5] bu ortalama kullanıcı varsayımının yapay zeka eğitimleri esnasında nasıl ayrımcılığa zemin hazırladığı, somut örneklerle ele alınıyor. Raporun ilgili bölümünü kaynak olarak aşağıya ekliyorum.

Tasarım Bir Tercih, Dolayısıyla Bir Sorumluluk

Tasarım, hiçbir zaman tarafsız değildir. Her karar, bir puntoyu seçmek, bir bildirimi nereye yerleştireceğinize karar vermek, bir reklamı "haber gibi" göstermek ya da göstermemek, birinin deneyimini kolaylaştırır, bir başkasınınkini zorlaştırır.

Verimlilik metriklerinin baskısı altında insanı önceliklendirmek zor görünebilir. Ama kullanıcı güveni, uzun vadede en sağlam metrik olmaya devam ediyor. Ve tasarımcı olarak, zincirin kaçıncı halkası olursak olalım, sonucun bir parçasıyız.

Kaynaklar

[1] Universal Principles of UX — Irene Pereyra (Kitap)

[2] Fake news krizi bağlamı: 2016 ABD başkanlık seçimleri sürecinde sosyal medyada yayılan asılsız haberler — "Papa Francis Trump'ı destekledi" veya "Hillary Clinton'ın e-postaları FBI'ı dağıttı" gibi tamamen uydurma içeriklerin gerçek haberlerden daha fazla paylaşım aldığı, Facebook ve Twitter gibi platformların algoritmalarının duygusal tepki yaratan içerikleri öne çıkarmasıyla derinleşen bir bilgi kirliliği krizi.

[3] Dark Patterns in E-Commerce Platforms: An International Analysis of Temu.com — Ömer Erdem (Makale)

[4] Ortalama kullanıcı varsayımı: Bir ürün ya da tasarımın, kullanıcı kitlesini temsil ettiği varsayılan tek bir "tipik kullanıcı" modeline göre şekillendirilmesi. Bu yaklaşım, yaş, yetenek, bağlam ve erişim biçimi açısından farklılık gösteren gerçek kullanıcı çeşitliliğini görmezden gelir; çoğunluk dışında kalan grupları — yaşlılar, engelliler, düşük teknoloji okuryazarlığına sahip bireyler — sistematik olarak dışarıda bırakır. Kapsayıcı tasarımın temel eleştiri noktalarından biridir.

[5] In Pursuit of Inclusive AI — Joyce Chou, Roger Ibars, Oscar Murillo / Microsoft (Rapor)

Biraz daha dağınık ama geniş bir çerçevede sohbetini yaptığımız ilgili videoya buradan ulaşabilirsin.