Küresel sorunları beklenen etki açısından karşılaştırmak için bir çerçeve
Diyelim ki gelişmekte olan ülkelerde sağlık hakkında bir şeyler öğrenip öğrenmemeye, güneş enerjisi araştırmacısı olup olmamaya veya ABD’de ceza hukuku reformu için bir kampanya yapıp yapmamaya karar vermeye çalışıyorsunuz. Bu alanlardan hangisine odaklanmak en etkilidir?
Bazı sorunlar üzerinde bir yıllık çalışma, diğer sorunlar üzerinde bir yıllık çalışmadan çok daha fazla insana yardımcı olabilir. Esas olarak analizimiz, üzerinde çalışmayı seçtiğiniz sorunlu alanların, kariyerinizle yarattığınız sosyal etkinin en büyük belirleyicisi olabileceğini gösteriyor.
Sorunları, başka bir kişi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olma potansiyeli açısından karşılaştırmak için genellikle resmi olmayan bir çerçeve kullanırız: ölçek, ihmal edilmişlik, çözülebilirlik ve kişisel uyum. Buradan bu çerçeveye popüler bir tanıtımına erişebilirsiniz.
Çerçevenin resmi olmayan versiyonunu uygulamak kullanışlıdır ve birçok durum için yeterli olacaktır, ancak aynı şeyi çifte saymak benzeri bazı sorunlara yol açabilir. Bu makalede, çerçevenin daha kesin ve nicel bir versiyonunun ana hatlarını çizeceğiz ve kendi alan karşılaştırmalarınızı yapmak için onu nasıl uygulayacağınız konusunda daha fazla ayrıntıya gireceğiz.
Çerçeve ilk olarak Open Philanthropy tarafından oluşturuldu. Bu süreci, politika yapıcılara ve önemli karar alıcılara küresel sorunlara nasıl öncelik verecekleri konusunda tavsiyelerde bulunan Oxford Üniversitesi’ndeki bir araştırma grubu olan Future of Humanity Institute,a personeli ile işbirliği yaparak daha da geliştirdik (küresel öncelikler araştırması hakkında daha fazla bilgi edinin).
Bu çerçeve, farklı küresel sorunları karşılaştırmak için kullandığımız araçlardan yalnızca biri ve bir takım zayıflıkları var. Makalenin sonunda, nitel yaklaşımlar ve maliyet etkinliği analizi ile karşılaştırıldığında bu yaklaşımın bazı artılarını ve eksilerini tartışacağız. Buradan küresel sorunları karşılaştırmak için kullanabileceğiniz daha kapsamlı bir sürece ulaşabilirsiniz. Bir toplulukla eşgüdümlü çalışıyorsanız, de mevcut.
Çerçeveyi eylem halinde görmek istiyorsanız, buradan 2017 puanlarının bir listesine ulaşabilirsiniz
Bu makalenin çoğu 2017’de yazıldı. Bu konudaki tüm düşüncelerimizi kapsayacak kadar olmasa da bazı ana fikirleri daha ayrıntılı hale getirmek ve güncellemek için Ekim 2019’da hızlıca bazı güncellemeler ekledik.
Nihayetinde bilmek istediğimiz şey, soruna harcanan birim kaynak başına beklenen ‘yapılan iyilik’tir. Bir birim kaynak, bir emek yılı, bir dolarlık bağış veya başka bir ölçü olabilir.
Bunu kendi başına kestirmek zordur, bu yüzden ayrı ayrı kestirim yapacağımız bileşenlere ayırmamız gerekir.
Giriş makalemizde, bazı niteliksel faktörlerin kaba bir dökümünü verdik. İşte aynı dökümün daha hassas, niceliksel versiyonu:
Bunu bu şekilde açmamızın nedeni, bu üç terimi birbiri ile çarptığımızda, ‘Yapılan iyilik’ / (sorun için ayrılmış) ‘Fazladan kişi veya $’ değerine geri dönecek olmamızdır:
Bu şekilde, ”$ başına yapılan iyiliği” her biri niceliksel bir tanıma sahip üç bileşene ayırdık. Sade bir dil ile açıklarsak bu bileşenler nelerdir?
Son olarak, kendinizin hangi sorun üzerinde çalışmanız gerektiğini bulmaya çalışıyorsanız, üzerinde çalışmaya daha uygun olduğunuz sorunlar için bonus puanlar ekleyebilirsiniz, bunu daha sonra daha ayrıntılı olarak açıklayacağız.
Aşağıda sırayla her bir maddeyi nasıl değerlendireceğimizi tartışacağız, ancak başlamadan önce analizi nasıl kuracağımıza dair birkaç açıklamamız daha var.
Değerlendirmenizi yapmaya başlamadan önce, karşılaştırmak istediğiniz sorunların kapsamını açık bir şekilde tanımladığınızdan emin olun. Bunu yapmak her faktörü puanlarken tutarlı kalmanıza yardımcı olacaktır. Örneğin, “küresel sağlığı” değerlendiriyor olsaydık, şu konularda net olmamız gerekirdi:
Bu türden herhangi bir çerçevenin zorluğu, dikkatle seçilmiş “dar” sorunların geniş tanımlı olanlardan daha iyi sonuç verme eğiliminde olmasıdır. Örneğin, ‘sıtmayla mücadele’, ‘küresel sağlık’tan daha acil bir sorun olarak görünecektir çünkü sıtma, üzerinde çalışılması özellikle gelecek vaat eden bir sağlık sorunudur. Benzer şekilde, Kenya’da sağlığı iyileştirmek, Kosta Rika’da sağlığı iyileştirmekten daha etkileyici görünecektir. Bu bulgularda yanlış olan bir şey yok — ancak bunlar geniş olarak tanımlanmış bir sorun, dar bir şekilde tanımlanmış bir sorunla karşılaştırıldığı durumlarda yanıltıcı bir izlenim yaratabilir. Birisi kasıtlı olarak bir sorunu farklı tanımlayarak daha önemsiz ya da daha acil görünmesini sağlayabilir — ve özellikle verilen puanları yorumlarken bu noktaya çok dikkat edilmesi gerekiyor.
Bu puanları kullanarak farklı alanları karşılaştırmaya çalışırsanız, bunların büyük ölçüde değişken olduğunu göreceksiniz. Örneğin, küresel sağlığa yılda yaklaşık 300 milyar dolar harcanırken, fabrika çiftçiliği ile mücadele için 100 milyon doların altında harcama yapılıyor. Yani, fabrika çiftçiliği küresel sağlıktan 1000 kat daha fazla ihmal ediliyor.
Bu, her bileşeni derecelendirmek için “logaritmik ölçek” kullanmanın daha uygun olduğu anlamına gelir. Biz de bunu, bir soruna eklediğimiz her iki puanın, o sorunun 10 kat daha etkili olduğuna denk olması şeklinde uyguluyoruz. Örneğin, bir soruna ihmal edilmişlik puanı olarak 4, diğerine 6 puan verirsek, ikinci sorun birincisine oranla 10 kat daha fazla ihmal edilmiş demektir.
Bu, depremleri ölçmek için kullanılan Richter ölçeğine benzer. Richter ölçeğine göre 8 büyüklüğünde olan bir deprem aslında Richter ölçeğine göre 7 büyüklüğünde olandan 10 kat daha güçlüdür.
Her kısım için logaritmik bir ölçek kullanmak, aynı zamanda, genel maliyet etkinliği kestirimimizi elde etmek için Ölçek, Çözülebilirlik ve İhmal Edilmişlik değerlerini çarpmak yerine, bunları kolayca toplayabileceğimiz anlamına gelir. (Sayısal yatkınlığı olanlarınızın liseden hatırlayacağı gibi, bunun nedeni olmasıdır.)
Puanları okumayı kolaylaştırmak için hepsini 0 ile 16 arasında bir ölçekte değerlendirdik. Farklı sorunlar arasındaki maliyet etkinliği karşılaştırmaları için, sadece aralarındaki puan farkına bakacağız.
Bu sorunu çözersek, dünya ne kadar daha iyi bir yer haline gelirdi?
Örneğin kanser, sıtmadan daha büyük bir sorundur çünkü dünya çapındaki tüm sağlık sorunlarının %8’inden sorumludur (kayıp QALY(Kaliteye Ayarlı Yaşam Yılı) ile ölçüldüğünde), oysa sıtma dünya genelindeki sağlık sorunlarının %2,7’sinden sorumludur.1 Kanseri tamamen ortadan kaldırsaydık, bu, sıtmayı tamamen ortadan kaldırmamıza oranla çok daha fazla sağlık sorununun azalmasını sağlardı.
Bir sorunun ölçeğini ölçmenin bir yolu, onu refah üzerindeki etkisi açısından ölçmektir, çünkü bu çoğu insanın önem verdiği bir şey ve farklı türden faydaları karşılaştırmaya olanak tanıyan araçlara sahibiz. (Buna rağmen önemli olan tek şeyin refah olduğunu iddia etmiyoruz — tanım hakkında daha fazla bilgi edinin.)
Bu, (i) daha fazla sayıda insanı etkileyerek, (ii) aynı sayıda insanı daha büyük bir şekilde etkileyerek, hem kısa dönem hem de uzun dönem etkiler dahil olmak üzere ölçeğin artırılabileceği anlamına gelir. Geniş bir refah kavramı kullanıyoruz, bu nedenle bu etki, birinin hayatının mutluluk, sağlık, anlam duygusu, olumlu ilişkiler vb. dahil olmak üzere birçok yönünü iyileştirebilir.
Uygulamada, uzun dönemci bir bakış açısı benimsiyoruz, bu nedenle bizim için ölçeği değerlendirmek, hangi konuların gelecek nesiller için en büyük öneme sahip olduğunu bulmak anlamına geliyor.
Bizden farklı değerleriniz varsa, bu çerçeveyi farklı bir ölçek tanımı ile kullanabilirsiniz.
Hangi meselelerin en önemli olduğu hakkında bilgi edinmek veya bir dizi mesele etrafında bir hareket oluşturmak gibi faydalı değer kaynaklarını da ölçek içinde gruplandırmak kullanışlı olabilir. İdeal durumda, mevcut sorundaki ilerlemenin diğer sorunları etkileyen dışsal yararları da göz önünde bulundurulabilir. Daha sonra kısaca ele alacağımız koordinasyon hususları da, ölçeğin değerlendirilme şeklini değiştirebilir.
Ölçeği, sorunun tümünün çözülmesi ile yapılan iyilik olarak da tanımladığımıza dikkat edin; ancak, analizi diğer faktörlerle tutarlı bir şekilde yaptığınız sürece, sorunun %10’unun çözümü için de uygulayabilirsiniz.
Bazen, yukarıdaki kanser ve sıtma örneğinde olduğu gibi, oldukça kesin bir şekilde ölçülebilen karşılaştırmalar yapmak mümkündür.
Ancak, çoğu zaman durum böyle olmaz. Bu durum, bir sorunu çözmenin uzun vadeli ve dolaylı etkilerini hesaba katmaya çalıştığınızda özellikle daha doğru olur. Farz edin ki fizikte bir atılım yaptınız – en nihayetinde kaç kişi etkilenecek? Söylemesi oldukça zor, ama buradan fizikteki ilerlemelerin önemli olmadığı sonucunu çıkaramayız.
Sorunlar arasında daha geniş kapsamlı karşılaştırmalar yapmak için, “ölçütleri” kullanarak ölçeklendirmeyi kullanmamız gerekir. Bunlar, uzun vadeli sosyal etki ile ilişkilendirileceğini umduğumuz ölçeği karşılaştırmanın daha ölçülebilir yollarıdır.
Örneğin, ekonomistler genellikle GSYİH büyümesini (birçok zayıflığı olmasına rağmen) ekonomik ilerleme için kullanışlı bir ölçüt olarak kullanırlar. Nick Bostrom, uzun vadeli refah için temel ölçütün, bir eylemin — varoluşsal risk olarak adlandırdığı — medeniyetin sonunun gelmesi riskini artırıp artırmaması olarak alınması gerektiğini öne sürüyor.
Aşağıdaki puanlama anahtarı ile değerlendirdiğimiz bir ölçüt seti (en üst sırada):
| Bu sorunu çözseydik, şuna eşdeğer olurdu: | Yok olma riskinde azalma (veya gelecekteki beklenen değerindeki artış): | Küresel ekonomik çıktının orantılı olarak yılda artış miktarı: | Dünyanın en fakir 2 milyar insanının gelir artışı: | Her yıl kurtarılan sağlıklı yaşam yılı: | Açıklayıcı Örnek |
|---|---|---|---|---|---|
| 16 | %10 | Hem nükleer savaş hem de pandemi riskini ortadan kaldır | |||
| 14 | %1 | 100 trilyon $ | 3 trilyon $ | 1 milyon QALY | Aşırı yoksulluğu ortadan kaldır |
| 12 | %0.1 | 10 trilyon $ | 300 milyar $ | 100 milyon QALY | Kansere çare bul |
| 10 | %0.01 | 1 trilyon $ | 30 milyar $ | 10 milyon QALY | Yardımı üçte bir oranında artır ve nakit transferlerine harca |
| 8 | %0 001 | 100 milyar $ | 3 milyar $ | 1 milyon QALY | Büyük ABD şehirlerindeki arazi kullanım kısıtlamalarını ortadan kaldır |
| 6 | %0.0001 | 10 milyar $ | 300 milyon $ | 100,000 QALY | ABD’li öğretmenler için günde 5 dakikalık bürokratik zorluğu kaldır |
| 4 | %0.00001 | 1 milyar $ | 30 milyon $ | 10,000 QALY | Tüm riskli asteroitleri tanımla |
| 2 | %0.000001 | 100 milyon $ | 3 milyon $ | 1,000 QALY | 10 000 kişiyi vegan yap |
| 0 | %0.0000001 | 10 milyon $ | 300000 $ | 100 QALY | 3 hayat kurtar |
Bu süreç, özellikle aynı ölçütü kullanan sorunları karşılaştırırken en sağlam çalışır, örn. çeşitli sorunların sağlığı ne kadar iyileştirdikleri açısından karşılaştırılması. Sütunlar arası ödünleşim son derece belirsizdir ve Future of Humanity Institute gibi grupların aktif bir araştırma konusudur.
Sütunlar arası ödünleşim aynı zamanda geniş dünya görüşüne ve değer yargılarına karşı çok hassastır. İnsanlar, refah için neyin en önemli olduğu, gelecekte insanlara nasıl değer verileceği ve insan olmayanlara nasıl değer verileceği konusunda aynı fikirde değil. Örneğin, bazı insanlar istenmeyen yan etkileri nedeniyle genel ekonomik büyümenin hiç de iyi olmadığına inanıyor. (örneğin, iklim değişikliği veya tehlikeli yeni teknolojilerin daha hızlı icat edilmesi). (Bu araç, sizi bazı çok önemli belirleyici kararlar almanıza yardımcı olabilir.)
Yukarıdaki puanlama anahtarı bizim tarafımızdan düşünülerek ulaşılmış belirleyici kararlara göre belirli ölçütleri birbiri ile nasıl karşılaştırabileceğinizi göstermektedir. Netleştirmesi zor olan akıl yürütme yolumuzu tam olarak açıklamıyoruz. Bir ölçütün nasıl seçileceği hakkında daha fazla bilgi edinin ve ayrıca Nick Bostrom’un yazdığı Önemli Tefekkürler ve Akıllı Yardımseverlik‘i inceleyin. (Genel fikirler ve düşünce yönü hala doğru olsa da, ne yazık ki bu makale ve ölçüt seçimimiz, en güncel düşüncelerimizi tam olarak yansıtmıyor.)
Bir sorun birkaç sütunda etki yaratıyorsa, sorunun en büyük etkiye sahip olduğu sütuna odaklanın. Her sıra on çarpanına karşılık geldiğinden, en üstteki sıralar ölçeğin genel değerlendirmesine hakim olacaktır. Her satır 10’un katlarına denk düştüğünden ölçeğin genel değerlendirmesinde üst sıralar baskın olacaktır.
Bu sorunu çözmeye halihazırda kaç kişi, kaç dolar ayrılıyor?
Bir soruna büyük miktarda kaynak tahsis edildikten sonra, azalan faydalar elde etmeye başlarsınız. Bunun nedeni, insanların etki yaratmak için en iyi fırsatları önce değerlendirmeleri, dolayısıyla daha fazla kaynak yatırıldıkça, bir fark yaratmanın giderek daha zor hale gelmesidir. Bu nedenle, genellikle başkaları tarafından ihmal edilen sorunlara odaklanmak daha iyidir.
Örneğin, çocukların toplu olarak aşılanması, küresel sağlığı iyileştirmek için son derece etkili bir müdahaledir, ama hükümetler ve aralarında Gates Vakfı’nın da bulunduğu bazı büyük vakıflar tarafından zaten aktif olarak bu amaca ulaşmak için çalışmalar yapıyor. Bu durum, gelecekteki bağışçılar için bu sorunun çözümüne odaklanmanın en iyi fırsat olma olasılığını düşürür.
Ayrıca yeni sorunları keşfetmek de oldukça önemlidir çünkü bu, hangi sorunların aslında en acil olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Yani, yeni şeyler deneyerek elde edilen ek bir “bilgi değeri” vardır. Daha önce hiç kimse bir sorun üzerinde çalışmadıysa, o zaman sorun şu anda düşünüldüğünden çok daha kolay çözülebilir olabilir.
Sorunlu alanlarda azalan faydalar yerine artan faydalar görebileceğimiz bazı mekanizmalar vardır. Bununla birlikte, azalan faydaların beklenen durum olduğuna ve getirilerin büyük olasılıkla logaritmik olarak azaldığına dair sağlam teorik ve ampirik argümanlar olduğunu düşünüyoruz. Artan getiriler, sorunlu alanlarda çok küçük ölçeklerde geçerli olabilir, ancak yukarıda bahsi geçen bilgi yararlarının değerinden dolayı bundan bile emin değiliz. (Artan faydalar, sorunlu alanlardan ziyade kuruluşlarda daha yaygın olarak görünmektedir.)
Ayrıca, ihmal edilmişliğin yalnızca ihmal edilen alan başka özneler tarafından kötü nedenlerle ihmal ediliyorsa, iyi bir temsil olduğunu göz önünde bulundurmak gerekir. Bununla birlikte, toplumun iyilik yapma mekanizmalarının verimli olmaktan oldukça uzak olduğunu düşünüyoruz, bu nedenle diğer her etmen eşit ise, ihmal edilmişlik iyiye işarettir.
Bir sorunun kötü nedenlerle ihmal edilmesinin özellikle önemli bir şekli, diğer insanların ona değer vermemesidir. Bu makale, bir şeyi ortalama bir insandan X kat daha fazla önemsiyorsanız, o alanda (kendi anlayışınıza göre) çalışarak X kat daha fazla etkiye sahip olmayı beklemeniz gerektiğini savunuyor. Örneğin, gelecek nesillerin çıkarlarının toplum tarafından çarpıcı bir miktarda hafife alındığını düşünüyoruz, bu nedenle gelecek nesillere yardımcı olacak konular üzerinde çalışarak çok daha fazla etkiye sahip olabiliriz.
| Kalabalık Puanı | Sorun için yapılan yıllık doğrudan harcama nedir? | Sorun üzerinde çalışan tam zamanlı personel sayısı kaç? | Sorun üzerinde çalışmayı aktif olarak destekleyenlerin sayısı kaç? |
|---|---|---|---|
| 12 | 100,000 $ veya daha az | 1 veya daha az | 1,000 veya daha az |
| 10 | 1 milyon $ | 10 | 10000 |
| 8 | 10 milyon $ | 100 | 100000 |
| 6 | 100 milyon $ | 1000 | 1 milyon |
| 4 | 1 milyar $ | 10000 | 10 milyon |
| 2 | 10 milyar $ | 100000 | 100 milyon |
| 0 | 100 milyar $ | 1 milyon | 1 milyar (yani herkes) |
Çoğu zaman kaynaklar, kendi çıkarlarıyla ilgilenen veya bitişik bir sorun üzerinde çalışan gruplar tarafından bir sorunu çözmeye kasıtsızca tahsis edilir. Biz buna, bilinçli olarak soruna odaklanan grupların “doğrudan çabası”nın aksine, “dolaylı çaba” diyoruz. Bu dolaylı çabalar azımsanamayacak büyüklükte olabilir. Örneğin, yaşlanmanın nedenlerini doğrudan önlemeye yönelik araştırmalara çok fazla para harcanmıyor, ancak biyomedikal araştırmaların büyük bir bölümü, ilgili soruları yanıtlayarak veya daha iyi yöntemler geliştirerek bunu bulmaya katkıda bulunuyor. Bu çalışma, özel olarak yaşlanmayı azaltmayı net bir şekilde hedeflemese de, genel olarak biyomedikal araştırmalara, özel olarak yaşlanma karşıtı araştırmalardan çok daha fazla harcama yapılmaktadır. Yaşlanmayı önleme konusundaki ilerlemelerin çoğu muhtemelen bu dolaylı çabalardan kaynaklanmaktadır.
Dolaylı çabaları ölçmek zordur ve eldeki sorunu çözmek için ne kadar yararlı olduklarına göre düzeltme yapılması daha da zordur.
Bu nedenle, genellikle bir sorun üzerinde yalnızca “doğrudan çaba” yı puanlarız. Toplam çabayı eksik sayacağımız için bu bir sorun olmaz mı? Hayır, çünkü bu düzeltmeyi bir sonraki faktörde yapacağız: Çözülebilirlik. Etkili çabanın çoğunun dolaylı olarak meydana geldiği sorunlar, “doğrudan çaba”daki büyük bir artışla o kadar çabuk çözülemeyecektir.
Yönlendirilmiş ağırlıklı bir çaba ölçüsü de kullanılabilir. Hem İhmal Edilmişliği, hem de Çözülebilirliği değerlendirmede tutarlı bir şekilde uygulandığı sürece, kabaca aynı cevabı vermelidir.
Diğer bir zorluk, bazı sorunların çözümüne gelecekte gösterilecek çabanın diğerlerinden çok daha fazla olabileceği gerçeğinin nasıl dikkate alınacağıdır. Bunu çözmek için genel bir yöntemimiz yok, ancak bu puanlama yapılırken (i) herhangi bir alana aşırı düşük ihmal edilmişlik puanı vermemek için bunun bir neden olarak görülmesi, (ii) yalnızca bugünün kaynaklarından ziyade kaynakların gelecekteki yönünün de dikkate alınmaya çalışılması önerilebilir.
Doğrudan ihmal edilmişliği değerlendirmeye çalışmak yerine, aşağıdaki pratik kuralları da kullanmayı düşünebilirsiniz. Bunlar, ne kadar ihmal edildiğini ve kötü nedenlerle ihmal edilip edilmediğini anlamanıza yardımcı olur.
Bu sorular üzerinde düşünmek, kestiriminizi yaparken kaçırdığınız bir şey olmadığına olan güveninizi artırabilir.
Ölçek ve ihmal edilmişlik durumunu bir çift olarak değerlendirmenin önemli olduğunu unutmayın. Nihayetinde ikisinin birbirine oranını önemsiyoruz, bu nedenle her iki durumda da aynı sorunu değerlendirdiğinizden emin olmalısınız. İki durumda da sorunun farklı bir tanımını kullanırsanız, sonuçlarınızı hatalı olacaktır.
Bir soruna birkaç farklı girdi türü ayrılıyorsa, en düşük puana sahip sütunu kullanın. Bu sütun, toplam kaynakların çoğunun bulunduğu yer olacaktır: örn. Bir soruna yılda 10 milyar dolar yatırılırsa ve 1 000 tam zamanlı insan onun üzerinde çalışırsa, o zaman para daha baskın etken olur, yani puan 8 değil, 4 olacaktır.
Son olarak, ihmal için çok yüksek puanlar vermekte çok istekli değiliz. En örtülü sorunlar bile genellikle dünyadaki bazı grupların dikkatini çeker ve biz bu durumdan habersiz olabiliriz. Bu nedenle, aksini göstermek için kapsamlı bir arama yapmadıkça, en az 1 milyon doların bir soruna yönlendirildiğini varsayacağız.
Bu sorun üzerindeki doğrudan çabayı ikiye katlarsak, kalan sorunun ne kadarını çözmeyi bekleriz?
Bir sorun son derece önemli ve büyük ölçüde ihmal edilmiş olsa bile bu, üzerinde durulacak önemli bir mesele olduğu anlamına gelmez. Basitçe, bu konuda çok az şey yapabileceğimiz anlamına da gelebilir.
Örneğin, yaşlanma çok büyük ölçekte bir sorundur: küresel sağlık sorunlarının neredeyse üçte ikisi bir şekilde yaşlanmanın bir sonucudur. Aynı zamanda da oldukça ihmal edilmektedir: Fiziksel yaşlanmanın kanser, inme, Alzheimer vb. semptomlarını tedavi etmek yerine doğrudan nedenlerini önlemeye odaklanan çok az sayıda araştırma enstitüsü var. Bununla birlikte, ihmal edilmesinin bir nedeni, birçok bilim insanının bunu çözmenin çok zor olduğuna inanması ve bu da, şu anda sorun üzerinde çalışılmamasına sebep olan çok önemli bir etken(ancak diğer avantajları bu dezavantajı dengelemek için yeterli olabilir).
Biz bu puanlama anahtarını kullanıyoruz:
| Çözülebilirlik Puanı | ""İhmal edilmişlik” “bölümünde açıklanan doğrudan çabanın ikiye katlanmasının sorunun çözmesini beklediği miktarı (Ölçek cinsinden tanımlanmıştır): |
|---|---|
| 8 | %100 |
| 6 | %10 |
| 4 | %1 |
| 2 | %0.1 |
| 0 | %0.01 |
Göz önünde bulundurduğumuz bazı pratik kurallar:
Genel olarak, sorunda ilerleme kaydetmek için en iyi müdahaleleri bulmaya çalışıyoruz, ardından bunları (i) potansiyel olumlu yönlerine, (ii) olumlu olma olasılıklarına göre değerlendiriyoruz. Titiz deney verilerinden gelenden, spekülatif argümanlardan gelenlere kadar her tür kanıtı dikkate alıyoruz. Her iki faktörü de değerlendirmek için Bayesçi bir yaklaşım benimsiyoruz – önselimiz müdahalenin çok etkili olmadığıdır, ardından kanıtın gücüne bağlı olarak bunda güncelleme yapıyoruz (bkz. Örnek). Bu tür kestirimler yapma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Bu, genel olarak üç faktörün puanlanması en zor olanıdır çünkü şu anda var olan şeyleri basitçe ölçmek yerine geleceği tahmin etmeyi gerektirir.
Bazı durumlarda, bir alandaki mevcut tekniklerin maliyet etkinliğini temel alarak çözülebilirliği kestirebilirsiniz. Örneğin, HIV, sıtma, verem vb. ile mücadele konusundaki geçmiş deneyimlere dayalı olarak küresel sağlık müdahalelerine yapılan harcamaları artırarak kaç hayatın kurtarılacağına dair bir fikrimiz var.
Diğer durumlarda — bir sorunu çözmenin yenilikçi teknikler gerektirdiği durumlarda — puanlar genellikle, ideal olarak bir uzman görüşü anketine dayanan belirleyici kararlar temel alınarak atanır.
Sorunları çözmeye yönelik bazı yaklaşımlar aşamalıdır (örneğin, sıtma taşıyan sivrisineklere maruz kalmayı azaltmak için cibinlik dağıtmak); diğerleri ise sorunun çoğunu aynı anda çözme şansı sunar (örneğin, yeni bir sıtma aşısı icat etmek). Puanlama için “beklenen değer” yaklaşımını kullanıyoruz. Yani, bir sorunun tamamını çözme şansının %10 olması, onu kesin olasılıkla %10 azaltacak bir proje ile aynı şekilde puanlanır. (Farklı sonuçlara karşı ‘riskten kaçınma’, bunların mutlaka eşit değerde olmaları gerekmediği anlamına gelse de, bu iyi bir yaklaşım olarak kullanılabilir.)
Yukarıda İhmal Edilmişlik bölümünde tartışıldığı gibi, çalışmaların çoğunun dolaylı olarak gerçekleştirildiği sorunlar (örneğin, kâr amacı güden örgütlerin ilgili şeyleri yapması aracılığıyla), büyük olasılıkla ‘doğrudan’ işin artması yoluyla daha yavaş çözülecektir. Bunun nedeni, birçok ümit verici yaklaşımın diğer gruplar tarafından zaten denenmiş olmasıdır.
Tutarlılık kontrolü yapmak için bu puanları toplayabilir ve bunları bir sorun üzerinde çalışan fazladan bir kişinin gerçek etkisinin ölçüsüne dönüştürebiliriz:
| Eğer sorun bu puana sahipse: | Bir sorun üzerinde çalışan fazladan bir kişi… | Bir sorun üzerinde çalışan fazladan bir kişi… |
|---|---|---|
| 28 | Yılda 1 milyon QALY kazandırır | Varoluşsal riski %0,001 azaltır |
| 24 | Yılda 10 000 QALY kazandırır | Varoluşsal riski %0,00001 azaltır |
| 20 | Yılda 100 QALY kurtarır (2 yaşam kurtarır) | Varoluşsal riski %0,0000001 azaltır |
Ancak, bu rakamlar son derece yaklaşık değerlerdir, bu nedenle özellikle bunlara ağırlık verilmesini önermiyoruz. Bunun yerine, mutlak kestirimler yerine göreli karşılaştırmalar yapmak için puanları kullanmayı tercih ediyoruz.
Sorun profillerimizde kişisel uyum değerlendirilmese de, kişisel kararlarınızla oldukça ilgilidir. Motivasyonunuzu tamamen düşüren bir alana girerseniz, neredeyse hiçbir etkiniz olmaz. Bir alanda, en iyi performans gösterenler genellikle medyandan 10 ila 100 kat daha fazla etkiye sahiptir.
Farklı sorunları karşılaştırıyorsanız, çözmeye çok uygun olduğunuz sorunlara bonus vermek için bu ekstra puanları kullanabilirsiniz.
Becerileriniz, kaynaklarınız, bilginiz, bağlantılarınız ve tutkularınız göz önüne alındığında, bu alanda üstün başarı gösterme olasılığınız nedir?
Buradan Kişisel uyumun nasıl değerlendirileceğine ilişkin giriş niteliğinde tavsiyemize ve tahminlerde bulunmak için bazı başka sorulara ulaşabilirsiniz.
Kullanabileceğiniz bir puanlama anahtarı:
| Kişisel uyum puanı | Bu alan için becerileriniz ne kadar uyumlu? |
|---|---|
| 4 | Bu alana son derece uygunsunuz. Tamamen motivesiniz ve bu alanda bir dünya lideri olabilirsiniz. |
| 2 | Alan için makul bir uygunluktasınız. Oldukça motivesiniz ve bazı ilgili becerilere sahipsiniz. |
| 0 | Bu alan için kesin olarak uygun değilsiniz çünkü üzerinde çalışmak için hiç motive olamamışsınız veya ilgili becerileriniz mevcut değil. |
Kişisel uyumun öneminin, katkıda nasıl bulunmayı planladığınıza bağlı olduğunu unutmayın. Harika bir girişimci veya araştırmacı, ortalama bir girişimciden çok daha fazla etkiye sahiptir, bu nedenle, bu yollardan herhangi biriyle katkıda bulunmayı planlıyorsanız, kişisel uyum çok önemlidir. Ancak, bağış için para kazanıyorsanız, benzersiz becerileriniz yerine para gönderdiğiniz için kişisel uyum daha az alakalıdır. Dolayısıyla, kişisel uyumu daha derinlemesine değerlendirmek için, alandaki yüzdelik diliminizi tahmin edebilir, ardından alandaki performans değişkenliğine bağlı bir faktörle çarpabilirsiniz.
Yeni bir sorun hakkında ne kadar bilgili ve tutkulu olabileceğinizi hafife almanın kolay olduğunu unutmayın. Daha önce yaptığımız şeye devam etme konusunda yanlıyız(‘batık maliyet yanılgısı’) ve tercihlerimizin ve tutkularımızın ne kadar değişeceğini hafife alıyoruz.
Son olarak, tek bir sorunun çoğu kez birden çok yolla çözülebileceğini unutmayın. Küresel sağlık alanında çalışmak istiyorsanız, gelişmekte olan ülkelerde sahada çalışabilir, biyomedikal araştırmalar yapabilir, siyasete atılabilir ve daha birçok seçeneğe yönlenebilirsiniz. Biri sizin için uygun değilse, bir diğeri olabilir.
Bir işi alıp almama konusunda tüm yönleri göz önünde bulundurarak bir görüşe varmak için, kariyer çerçevemizdeki diğer faktörleri de göz önünde bulundurmanız gerekir, örneğin:
Bu makalede, yalnızca sorunlu alanların karşılaştırmalarını ele alıyoruz, ancak konuyla ilgili olan tek şey bu değil.
Yukarıdaki puanlama anahtarımızı kullandıysanız, hangi sorunun üzerinde çalışmanın daha etkili olacağına dair kabaca bir yanıt almak için puanları toplayabilirsiniz.b Bu puanların kesin olmadığını ve bunların eklenmesinin belirsizliği daha da artırdığını unutmayın, çünkü her birini yalnızca kesin olmayan bir şekilde ölçüyoruz. Bu da, son toplam puanınıza biraz ihtiyatlı şekilde ya da daha doğrusu çok ihtiyatlı şekilde yaklaşmanız gerektiği anlamına gelir.
80 000 Hours olarak, iki sorun arasındaki puan farkı 4 veya daha fazlaysa, bunun üzerinde çalışılması daha etkili bir sorun olduğuna yönelik makul bir güven düzeyine sahibiz. Fark 3 veya daha küçükse, karşılaştırma daha ucu ucuna olur.
Bu çerçeveyi kullanırken aldığımız puanlar, bazı sorunların üzerinde çalışmanın diğerlerinden 10 000 kat daha etkili olduğunu gösteriyor. Ancak, farklılıkların gerçekten o kadar büyük olduğuna inanmıyoruz. İlk olarak, puanlarımızın dünya hakkındaki sağduyu yargılarıyla yumuşatılması gerekiyor. Bir sorunun puanı çok yüksek görünüyorsa, o zaman bir hata yapmış olmamız ve bunun farkında olmamamız mümkündür. İki olarak da, gelecek çok öngörülemez olduğundan, acil görünmeyen sorunlar üzerinde çalışmalar beklenmedik şekillerde çok yarar sağlayabilir. Bu da, bir sorunun diğerinden ne kadar acil olabileceğine bir üst sınır koyar.
Bu tür bir önceliklendirme araştırmasının bize neler gösterebileceği konusunda mütevazı olmanın diğer bazı nedenleri burada tartışılmaktadır.
Zor belirleyici kararları vermeyle ilgili daha fazla ipucu için kontrol listemize göz atın.
Bilmek istediğimiz şu: ‘Bu sorunu çözmek için ek bir birim kaynak eklersem, ne kadar iyi iş başarılacak’? Yukarıdaki yaklaşım, bir soruna kuşbakışı bakar ve onu çözmek için daha fazla kaynak ayırmanın ne kadar önemli olduğunu değerlendirmeye çalışır.
Alternatif bir yaklaşım, farklı sorunların üstesinden gelmek için yapılan geçmiş müdahalelerin maliyet etkinliğine bakmak ve bunları doğrudan birbirleriyle karşılaştırmak olabilir. Örneğin, eğitimi veya sağlığı iyileştirmek için bildiğimiz farklı yaklaşımlarla ilgili çalışmalara bakabilir ve ardından fazladan 1 milyon dolarlık fonla hangisinin insanlara daha fazla yardımcı olacağını hesaplayabilirsiniz. Bu tür maliyet etkinliği verileri mevcutsa ve halihazırda ortak bir sonuç ölçütünüz varsa, bu mantıklı bir yaklaşımdır. Örneğin, sağlık ekonomisinde, insanlar genellikle farklı müdahaleler için “dolar başına QALY” hesaplar. Farklı ölçütler kullanan iki problemi karşılaştırıyorsanız, bir dönüştürme faktörünüz olduğu sürece bunları karşılaştırabilirsiniz, ancak karşılaştırmalar çok daha belirsiz hale gelecektir. Örneğin, önlenen 1 ton karbondioksit eşleniği 1 QALY olacak şekilde çevrim oranı tanımlayarak sağlık müdahalelerini iklim değişikliği müdahaleleriyle karşılaştırabilirsiniz. Yukarıdaki ölçek bölümündeki puanlama anahtarımız, kabaca bazı ölçütleri diğerlerine karşı nasıl çevirebileceğimizi gösterir.
Alternatif olarak, tüm faydaları dolar cinsinden ifade etmeye çalışabilir ve bir “maliyet-fayda analizi” yapabilirsiniz. Bu, her ikisi de dolar cinsinden, maliyetlerin faydalara oranı olarak ifade edilir.
Bu yaklaşımı benimsekten kaçınmanın ana nedeni, birçok durumda bunu yapmanın son derece zor olmasıdır:
Bu nedenle, hemen hemen her soruna uygulanabilecek yukarıdaki alternatif çerçeveyi oluşturduk.
Yukarıdaki süreçten geçmenin pek çok faydası vardır:
Ancak unutmamamız gereken önemli bir dezavantaj var:
Bu yüzden sadece puanlarımızın sonuçlarını kullanarak ilerlemiyoruz. Bunun yerine, genel bir değerlendirme yapmak için problem profillerimizdeki diğer kanıt biçimlerini de göz önünde bulunduruyoruz.
Bu konu hakkında daha fazla bilgi için, bkz. GiveWell’in “küme düşünme” ile karşılaştırıldığında — maliyet etkinlik analizine büyük ölçüde dayanan bir yaklaşıma karşılık gelen — “sıralı düşünme”nin zayıf yönlerine ilişkin irdelemesi. Ayrıca nicelleştirmenin artıları ve eksileri hakkında buradaki bir irdeleme ‘yi de inceleyebilirsiniz.
Bir kişi aynı anda yalnızca bir veya iki alana odaklanabilir, ancak birlikte çalışan büyük bir insan grubu büyük olasılıkla pek çok alana yayılmalıdır.
Bu olduğunda, bir sorun alanı seçerken dikkate alınması gereken ek faktörler vardır. Sınırdaki en acil tek sorunu belirlemeyi hedeflemek yerine, amaç şunu çözümlemektir:
Biz buna “portföy yaklaşımı” diyoruz. Devamını oku.
Koordinasyonu hesaba katmanın, hangi sorunlara öncelik verileceği üzerinde başka etkileri de olabilir. Örneğin, koordine ettiğiniz diğer insanlarla uzlaşmak veya ahlak ticareti yapmak için bir alanda ilk bakışta düşündüğünüzden daha fazla çalışma yapmak değerli olabilir. Devamını oku.
Ölçek, ihmal edilmişlik, çözülebilirlik ve kişisel uyum gibi çerçeve faktörlerinin her birinde farklı sorunları nasıl karşılaştıracağımızı gösterdik.
Etkililiği tam olarak ölçmek zor olsa da, sorunlar arasında tanımlanan farklar genellikle çok büyüktür. Bu da, yalnızca sezgiye güvenmekle karşılaştırıldığında, yanlış ölçümlerin bile yararlı bir kılavuz olabileceğini ortaya koymaktadır.