Beden Nasıl Görünmelidir? Güzel Olan Nedir? Bireysel Güzellik Algımızı Kendimiz Seçtiğimize Emin Miyiz? Ya da Bireysel Güzellik Algısı Diye Bir Şey Var mı?

Örneğin markaların kadınların cildini beyazlatmak için sattığı ürünler, estetik reklamları, yüz şeklimizi birebir aynı yapan filtreler, Instagram veya TikTok'ta takılırken sürekli karşımıza çıkan aynı bedenler… Güzellik algımız tüm bunlarla şekillenirken güzel olanı nasıl ayırt edebiliriz?

Bu yazıda kadınların bedenlerini görmezden gelmeye, unutturmaya ve hatta yok etmeye çalışan bir hastalıktan bahsedeceğiz: kapitalizm ve onun yeni oyuncağı algoritmalar. Bir yazı serisinin ilki olacak olan bu yazıda feminist bir perspektiften güzellik algısını, ardından kadın bedenini tek tipleştiren algoritmaların bunu nasıl yaptığını konuşacağız. Başlayalım!

Güzellik Algısı Nedir?

Güzellik algısının ve idealize edilen bedenlerin tek tip olduğunu az çok konuşuyoruz ve biliyoruz. Güzellik algısı toplumdan topluma farklılık gösterebilirken, sosyal medya kullanımının hayatlarımıza yerleşmesiyle bir tek tipleşme sendromu haline geliyor. Örneğin +90'ın YouTube videosunda sosyal medyada gördüğümüz yüz filtreleri ele alınıyor ve filtre tasarımcısı Sude Erkek kendisinden istenen filtre tasarımlarından bahsediyor. Ondan genel olarak hangi yüz tiplerinin talep edildiğini söylüyor:

"İnce yüz, küçük burun, çekik göz, dolgun dudaklar ya da yüz hatlarının belirgin olduğu filtreler…"

Peki güzellik normlarını kim belirliyor? Bunu anlamak için güzellik algısına birkaç farklı perspektiften bakmak gerek. Güzellik normlarının birer tüketim nesnesi olduğunu, tükettikçe beslendiğini, toplumsal cinsiyet eşitsizliğini artırdığını ve oldukça ırkçı olabildiğini görmek, güzellik algısını kimin belirlediğini anlamamızı sağlayabilir.

Tüketim

Güzellik normları tüketilmekten beslenir derken bu normların kimler tarafından belirlendiğini belki biraz anlayabiliyoruzdur: markalar ve onların tükettirme stratejileri. Ancak bu geçişken bir iletişim, üreticiler toplumdan aldıkları verileri de kullanıyorlar. Feminist teorisyen Naomi Wolf, güzellik algısının kapitalist tüketim toplumları tarafından üretildiğini ve kadınları kontrol altında tuttuğunu söylüyor. Ona göre güzellik, kadınların değerlerini ve kimliklerini güzellik standartlarına göre belirlemeyi amaçlayan bir kapitalist strateji. Bu strateji, kadınları kendi bedenleri üzerinde sürekli bir kontrol hissi yaratmaya zorluyor ve bu da onları sürekli olarak değişim ve tüketim içinde tutuyor. Tükettikçe bedenler ideal olan güzelliğe yaklaşıyor.

Güzelliğin kendini yeniden ürettiği tüketim kültürü ile ilgili en ilgi çekici örneklerden biri sosyal medyada karşımıza çıkan estetik akımlar. Bu akımlar her gün yeni bir tarzla, karakterle karşımıza çıkarken kadınlara içi dolu olmayan ve tüketilmesi gereken birçok "güzellik" alternatifi sunuyor. Ancak bu estetiklerin sıkıntısı genellikle beyaz olmakla özdeşleşmesi ve tüketimi beyaz kadın güzelliği üzerinden sunması.

"Clean Girl" estetiği akımı bunlardan biri. Şık topuzlar, altın takılar, parlak ciltler ve sade doğal makyajlar… Aslında siyah ve Latin kültürlerinde yer alan ve çağlar boyunca benimsenen bu estetik, beyaz kadınların sosyal medya aracılığıyla popülerleştirmesiyle beraber eleştirilere maruz kaldı. Bunun sebebini Youtuber Aylak Damla anlatıyor. Damla bu saç ve makyajların beyaz kadınlar tarafından popülerleştirilmesini ve ardından daha kabul edilebilir, makul bulunmasını ironik buluyor. Çünkü siyah kadınlar bu estetik algısıyla yüz yıllar boyunca kabul görmedi ve ötekileştirildi. Fakat "Clean Girl" akımı beyaz bir güzellik estetiği olarak tüketim pazarında kabul gördü. Bu estetik uzun bir süre birçok kadının güzellik algısının parçası oldu. Videosunda siyah bir kadının bu konudaki serzenişini dinliyoruz:

Çoğunluğu beyazlardan oluşan bir okulda okumuş siyah bir kadın olarak küçüklüğümden beri bana hep böyle görünmemem gerektiği lip gloss sürmenin, büyük küpeler takmanın, arkada sıkı topuz yapmanın güzel olmadığı söylendi. Bunun siyahların "olumsuz" davranışlarıyla ilişkilendirildiğini söylediler.

Güzellik normlarının kesişimsel bakış açısıyla okunması gerektiğini burada görüyoruz, kesişimsellikten birazdan bahsedeceğiz.

Toplumsal Cinsiyet

Güzellik algısının tüketimle bağı bir yana dursun toplumsal cinsiyet rollerini pekiştirdiği ise başka bir gerçek. Feminist teorisyen Susan Bordo, kapitalist sistem tarafından ortaya koyulan estetik ideallerin özellikle kadınların bedenlerini sürekli olarak değiştirme ve düzeltme çabasında olduğunu söylüyor. Böylece iç içe geçmiş olan güzellik idealleri ve kültürel normlar kadınların neyi istediklerini veya onlar için neyin güzel olduğunu ayırt etmelerini zorlaştırıyor.

Bu güzellik pratiklerinin nasıl yeniden üretildiğine gelirsek, toplumsal cinsiyet rollerine performatif bir perspektiften bakan Judith Butler'ı hatırlamakta fayda var. Güzelliğin bir toplumsal cinsiyet performası olarak "dişilikle" ilişkili olduğunu anlatıyor. Yani dişilik performansı gösterdiğiniz kadar güzelsiniz (!) Onun bakış açısında güzellik normları tek ve herkes tarafından kabul edilen normlar olarak karşımıza çıkıyor. Butler bu tek tipleşen güzellik algısını şöyle anlatıyor:

"Bu pratikler (performanslar) belirli bir estetik idealin doğrultusunda sürekli olarak yeniden üretildiğinde, bu estetik idealin kendisi toplumsal olarak kabul edilen 'doğruluk' olarak anlaşılır. Bu, güzellik standartlarının toplumsal cinsiyet normlarıyla nasıl iç içe geçtiğini gösterir." — Judith Butler

Irk

Tüketimle ve toplumsal cinsiyet rolleriyle beslenen güzellik kavramı kesişimsel perspektiften bakıldığında ırksal ayrımcılıklara da yol açabiliyor. Kesişimsellik teorisi ırk, sınıf, toplumsal cinsiyet gibi toplumsal kategorilerin birbirine bağlı olduğunu ve bunlar kaynaklı baskıların da birbirini kesişimsel olarak beslediğini söyleyen bir teoridir. Yani siyah işçi bir kadının uğradığı baskı ile beyaz işçi bir kadının yaşadığı baskının farklı derecelerde olduğunu söylüyor. Kesişimsellik konusunda öncü teorisyenlerden Bell Hooks kapitalist toplumların, beyaz güzellik standartlarını idealize ederken diğer ırksal ve etnik grupların güzellik algılarını göz ardı ettiğini belirtiyor. Örneğin, beyaz güzellik normlarının yüceltildiği toplumlarda, diğer ırksal ve etnik gruplardan gelen kadınlar sürekli olarak marjinalleşiyor. Veya kadınlar ne kadar açık tenliyse o kadar güzel olarak algılanıyor.

Feminist akademisyenlerin güzellik algısına bakışı, aslında güzellik algısının hem toplumsal olarak üretildiğini hem de otoriteler ve kurumlar tarafından kapitalist topluma propaganda edildiğini gösteriyor. Bu iç içe geçmiş güzellik normlarının üretim süreci tek tipleşmeye oldukça müsait. İşin kötü tarafı, belirli teknolojik araçlarla tek tipleşme süreci de hızlanıyor. Peki bu araçlar neler? Algoritmaların tek tipleştirmeyi nasıl tetiklediğini inceleyerek başlayacağız.

Algoritmalar ve Güzellik: Kimin Güzel Olduğuna Kim Karar Veriyor?

Sosyal medya algoritmaları genellikle platformlarda kullanıcılara gösterilen içerikleri belirlemek için karmaşık veri işleme (yani verileri firmanın seçmesi, düzenlemesi ve analiz etmesi süreci) ve makine öğrenme teknikleri kullanıyor. Ve algoritmada seçilen veri grupları tamamen firmanın inisiyatifinde. Genellikle sosyal medya algoritmaları, kullanıcıların geçmiş etkileşimlerini (beğeniler, paylaşımlar, yorumlar), arama geçmişini ve diğer çevrimiçi davranışları analiz etmekte. Ancak bildiğimiz birçok sosyal medya şirketi algoritmalarının nasıl çalıştığını ve nelerden beslendiğini şeffaf olarak açıklamıyor; bu sebeple neleri görüp neleri görmediğimizi nasıl kontrol ettiklerini tam olarak bilemiyoruz. Ancak bildiğimiz birkaç şey var:

Algoritmaların Çalışma Prensibi: Instagram'da bir kullanıcı belirli bir tür içerikle etkileşime geçerse (örneğin, ince beden fotoğraflarını beğenirse), algoritma bu tür içerikleri daha fazla göstermeye başlar. Bu süreç, kullanıcıların beğenileri ve etkileşimleri üzerinden kullanıcı profili oluşturur ve bu profille uyumlu içerikleri ön plana çıkarır.

Yukarıda bahsettiğimiz gibi tüketimle, toplumsal cinsiyet rolleriyle ve ırk ayrımcılığı ile çok bağlantılı olan güzellik normları burada devreye giriyor. Yani etkileşim çoğunlukla alışık olduğumuz güzellik normlarına hitap eden bedenlere yönelik oluyor. Çünkü insanlar bu normlara göre oluşmuş olan beğeni güdüleriyle sosyal medyada etkileşimde bulunuyorlar. Böylece algoritmalar da bunları daha fazla sirkülasyona sokuyor ve daha fazla görmeye devam ediyoruz. Normların dışında kalan bedenler de bunun tam tersi sirkülasyonun dışında kalıyor.

Algoritmalar Tarihin de Bir Ürünü

Algoritmaların bedenler arasında ayrım yaptığını Kate Crawford "Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence" makalesinde anlatıyor. Sosyal medya algoritmalarının genellikle "farklı" olan (yani güzellik standartlarına uymayan) beden temsillerinin aleyhine olacak şekilde etkileşimi maksimize edecek şekilde tasarlandığını söylüyor. Algoritmalar güzellik ideallerine uyan "güzel bedenleri" öne çıkararak, bu standartlara uymayanları bir dışlanma döngüsüne maruz bırakıyorlar.

Güzellik standartlarının toplumsal cinsiyet rolleriyle, tüketimle ve buna ek olarak ırk ayrımcılığı yaparak aktarıldığı bir tarihsel yolculukta, algoritmaların tarih ile bağını da atlamamak gerek. Nasıl mı? Çünkü algoritmaları eğitmek için kullanılan veriler genellikle tarihsel ve kültürel önyargıları taşımakta. Akademisyen Safiya Umoja Noble'nin "Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism" isimli makalesinde değindiği gibi tarihsel ve kültürel birikim veriye dönüşür. Böylece arama motorlarının ve sosyal medya platformlarının mevcut stereotipleri, güzellik standartlarını sürdürmesine ve çeşitliliği dışlamasına yol açar.

Yani algoritmalar geçmişten gelen tabuları, güzellik normlarını, ayrımcılıkları içerisinde taşıyor. Çünkü bu değerlerle kodlanmış, verisini de bu güzellik normlarından alıyor.

Kadın Bedeni Sadece Cinsellikle Etiketleniyor

Kadın bedeninin cinselleştirilmesi de algoritmalarda kadın bedenine yapılan ayrımcılıklara dahil. The Guardian'dan Gianluca Mauro ve Hilke Schellmann'ın 2023 tarihli yazısında algoritmaların kadınları genellikle belli tip bedenlerle yüz yüze getirdiklerini ortaya koydu. Çalışma, algoritmalar tarafından hamile bedenlerin, tıbbi konulu içeriklerde geçen kadın bedenlerinin cinsel içerikli olarak algılandığını belirtiyor. Ayrıca bu yazıda; sosyal medyada paylaşılan iç çamaşırlı, spor yaparken ve kısmi çıplaklık içeren erkek ve kadın fotoğraflarını Google ve Microsoft'un yapay zekâ sistemlerinde analiz eden gazeteciler kadın bedenlerinin, erkek bedenlerine göre daha "seksüalize" olarak etiketlendiğini gösterdi. Bu analize göre kadın fotoğrafları günlük aktivitelerin yapıldığı durumlarda bile cinsel çağrışım yapıyor. Uzun süredir tartışılan diğer bir konu da Instagram'da erkek meme uçlarına izin verirken kadın meme uçlarını kapatma uygulamaları.

Güzellik normlarının beyaz, batılı bedenler tarafından oluşturulduğu bir sistemde yapay zekâ modellerinin de kesişimsel ayrımcılıktan payını aldığını görüyoruz. Yapay zekâ sistemlerinin de genellikle Batı merkezli güzellik standartlarını öne çıkardığı ve bu durumun etnik kökenlere göre kadınlar üzerinde nasıl ayrımcılığa yol açtığını görüyoruz.

Algoritmik Gölgeleme

Algoritmalarda öne çıkan ve çıkarılmayan bedenler konusunda hesaba katılması gereken en önemli kriter ise sansür diyebiliriz. Çünkü sansür algoritmaların doğal akışta çalışmadıklarını ve insan eliyle üretilip, müdahale edildiği bir araç olduğunu ortaya koyuyor. Shadowbanning (Türkçe'ye gölgeleme olarak çevrilen) kavramı sosyal medya algoritmalarındaki beden ayrımcılığını çok iyi açıklayacaktır.

Teknik olarak algoritmik gölgeleme terimi, sosyal medya algoritmalarının belirli içerik türlerini ve kullanıcı profillerini öne çıkarırken, diğerlerini geri planda bıraktığı bir fenomeni ifade eder. Yani bazı içeriklerin algoritmada açıkça gizlenmesi durumu. Bu kavram, algoritmaların sadece belirli estetik standartları ve beden tiplerini teşvik ederek, bazı kullanıcıların dijital ortamda görünürlüklerinin kısıtlanmasına neden olduğunu gösteriyor.

The Guardian'daki yazıda paylaşılan bir diğer örnek de siyah kadın bedenlerini Linkedin'de paylaşan bir kullanıcının normalden çok daha düşük görüntülenme aldığını paylaşıyor. Mayıs 2021'de yaptığı paylaşımda Gianluca Mauro, bu gönderinin bir saatte sadece 29 kez görüntülenmiş olmasına şaşırıyor; çünkü paylaşımları genellikle yaklaşık 1.000 görüntülenme alıyor.

Bunu anlamak için aynı metni başka bir fotoğrafla yeniden yüklüyor. Yeni gönderi, bir saatte 849 görüntülenme alıyor. Yani kadın bedenlerini paylaştığı görüntü gölgelemeye uğramış oluyor. Hesabına bir erişim engeli gelmezken hiçbir uyarı yapılmadan bu içerik gizli bir şekilde sansürleniyor. İşte bu kadın bedenine yapılan direkt sansüre dair çarpıcı bir örnek.

Son Söz: Feminist Perspektif Gerekli

Feminist bir perspektiften, algoritmaların toplumsal cinsiyet ve güzellik algısını nasıl şekillendirdiğini anlamak, yalnızca bu sorunları tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda daha adil ve kapsayıcı bir dijital dünya yaratma yolunda atılacak adımları da belirleyecektir. Teknolojinin ve algoritmaların toplumsal eşitlik için hizmet etmesini sağlamak, sadece kadınların değil, tüm toplumsal grupların haklarını korumak adına gerekli. Bu bağlamda, feminist bir eleştirinin algoritmaların tasarım ve uygulama süreçlerine entegre edilmesi, yazı boyunca bahsedilen ve kadınların omuzlarında yük olan güzellik algısını yıkmaya ve yeniden yazmaya araç olacaktır. Cadılar teknolojiyi avlamaya devam ediyor, takipte kalın!

Yazının ikinci kısmında güzellik algısı kavramının ve algoritmaların kadın mental sağlığı açısından ne gibi etkileri olduğunu tartışacağız. Beklemede kalın!

• Naomi Wolf, The Beauty Myth: How Images of Beauty Are Used Against Women (1990).
• Sude Erkek, +90 YouTube Videosu, (2023)
• Susan Bordo, Unbearable Weight: Feminism, Western Culture, and the Body (1993).
• Judith Butler, Gender Trouble: Feminism and the Subversion of Identity (1990).
• Bell Hooks, Ain't I a Woman: Black Women and Feminism (1981).
• Kate Crawford, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (2021).
• Safiya Umoja Noble, Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism (2018).
• Gianluca Mauro ve Hilke Schellmann, The Guardian, There is no standard': investigation finds AI algorithms objectify women's bodies (2023).
• Eli Pariser "The Filter Bubble: What the Internet Is hiding from You" (2011).