Ana içeriğe atla

Online İtibar Nedir?

İnternet ve dijital içerikler, teknolojik örümcek ağlarıyla etrafımızı öyle bir sardı ki; orada yazılan herşeye inanır olduk. Bu sanal çıktılar hayatımız ve önemli kararlarımız için yönlendirici oldu, olmaya da devam ediyor. Aziz Google, muhterem Yahoo,  değerli Facebook, çılgın Twitter, LinkedIn, FriendFeed, Blogger, MySpace, YouTube … diye liste uzuyor. Peki burada yazılanların hepsi doğru mu, birileri size kızdığı veya sizinle rekabet ettiği için bu dünyayı kötüye kullanabilir mi? Elbette kullanabilir. Adınızı ve markanızı karalayabilir. Kısaca itibarınızı zedeleyebilir.
Internet stratejisti Atıf ÜNALDI, Türkiye’de Online İtibarın geldiği nokta ile ilgili şunları diyor: “Aslında Türkiye’de durum iyi. Hayatımda ilk defa bir teknolojik bilginin Türkiye’ye geç ulaşmasından memnunum. Zira özellikle Amerika’da e-devlet faaliyetlerinden tutun da, vatandaşlık bilgilerine kadar birçok bilgi internet üzerinden yapılabildiğinden, her türlü bilgiyi toplayıp, indeksleyen ve bu indekslediği bilgileri düzgün şekilde gösterebilen insan arama motorları son derece revaçta. Bu sayede, kişinin ödenmemiş elektrik faturasına kadar her türlü bilgisi internette parmaklarınızın ucunda bulunabiliyor. Bu sitelerin en rahatsız edici olanı intelius sonra Yahoo! ve People Search geliyor. Bu siteler bu bilgileri bir dedektif edası ile arayıp buluyor, indeksleyip inanılmaz kullanım yöntemleri ortaya çıkarıyor…”
Online itibar zedelenmesi genelde rastgele bir zamanda kötü bir tecrübe olarak karşımıza çıkar. Öylesine gezinirken istemediğimiz içeriği görür ve yıkılabiliriz. Ya da çok ilgisiz bir kaynaktan (arkadaştan, müşteriden vs.) e-posta veya benzeri yöntemlerle bilgilendirilerek yerin dibine gireriz. Kim bilir ne zamandır istemediğimiz o içerik orada duruyor?  Kaç kişi bundan etkilendi, bizimle ilgili olumsuz düşüncelere kapıldı?, belki de bir işi kaybettik? diye düşünmeden edemeyiz.

“Keşke daha önce bilseydik, içerik yayılmadan (izlenmeden, indekslenmeden)  harekete geçerdik…”
Başımıza böyle bir dert geldiğini en hızlı nasıl anlarız? (Daha önce bilseydik)
  1. Bizi ifade eden önemli kriter kelimelerle (şirket adı, ürün adı vb.) sık sık arama motorlarında, sosyal paylaşım sitelerinde ve sosyal ağlarda arama yapabiliriz. Efektif bir yöntem değildir.
  2. Online itibar izleme araçlarını kullanabiliriz, bu araçlara kısaca değinelim;
    • Google Alerts: Arama motoru mantığında çalışan bir Google haber servisidir. Şu günlerde Beta aşamasında olan servise http://www.google.com/alerts internet adresine girilerek ulaşılabilir. Öncelikle bir Google hesabına ihtiyaç vardır.
    • Yasni: Herhangi birisi ile ilgili ağ, kişi, resim ve diğer erişilebilir bilgileri arayabileceğimiz bir arama motorudur. LinkedIn, Google, Amazon, Technorati gibi birçok siteden bilgiler toplanabilir.
    • TweetBeep: Twitter için kullanabileceğimiz Google Alerts benzeri bir servistir. Seçimimize göre herhangi bir ürünle, şirketle ilgili yapılan paylaşımlar e-posta olarak alınabilir.
    • Technorati: Bloglar için tasarlanmış bir arama motorudur.
    • SocialMention: Kullanıcılar tarafından hakkınızda oluşturulan içerikleri bir arada toplamada kullanabileceğiniz bir araçtır. Twitter, Facebook, FriendFeed, YouTube, Digg ve Google gibi 100’ü aşkın siteyi kapsamaktadır. Seçilen anahtar kelime ile günlük e-posta alarak bilgilenmek mümkündür.
Başımıza böyle bir dert geldiğinde neler yapabiliriz, haklarımız nedir? (Harekete geçerdik)
  1. Öncelikle içeriği oluşturan kişi ile iletişime geçebilir, olumlu yaklaşım ile anlaşma ve ikna etme yöntemine gidebiliriz. Bu yöntem pozitif sonuç üretebileceği gibi aksine sizi daha çok hedef haline getirebilir, ters tepebilir.
  2. İlgili kişiyi ikna edemiyorsak, içeriğin yayınlandığı sitenin yetkililerine ulaşıp, şikayet edebiliriz. Uzun zaman alabilecek bir yöntemdir, hele ki işler kötüye gitmeye başlamış ise pek şansımız yok.
  3. Arama sonuçlarını eritme yöntemine gidilebilir. Olumsuz içeriğe sahip kaynağı en popüler 20 arama sonucundan dışarı atabilirsek önemli yol almış oluruz. Çünkü birçok kullanıcı arama motorlarında ilk 20 kayıt sonrasında sayfalarca ilerlemez, aradığını bulamadığını düşünüp, arama kriterlerini değiştirir.
  4. Türkiye’de 4 Mayıs 2007 tarihinde yürürlüğe giren 5651 nolu “internet ortamında yapılan yayınların düzenlenmesi ve bu yayınlar yoluyla işlenen suçlarla mücadele edilmesi hakkında kanun” isimli kanunun 9. Maddesi, kişinin haklarının ihlal edilmesi durumunda, cevap hakkının dava açmadan kullanılabileceğini öngörmektedir. Eğer içerik sağlayıcısı (web sitesinin sahibi) bölümü kapatmazsa, yer sağlayıcısına (hosting şirketine) başvurulabilir. Yine sonuç alınamazsa mahkeme yöntemine gidilebilir.
Referanslar
Deniz KILINÇ

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

UML ve Modelleme – Bölüm 3 (Use Case Diyagramlar)

Önceki iki makalemizde (1, 2) UML’e genel olarak değinip ve modellemede kullanacağımız dokuz diyagram hakkında bilgiler vermiştik. Bu makalemizde Use Case diyagramından detaylı bahsedeceğiz. Öncelikle, genel Use case diyagramının tanımını hatırlayalım. “Bir kullanıcı ve bir sistem arasındaki etkileşimi anlatan senaryo topluluğudur.” Ivar Jacobson Senaryo tanımı için der ki:
“Aktörle sistem arasında gerçekleştirilen, sonucunda aktöre farkedilir getirisi/ faydası oluşan etkileşimli diyalogdur. ” UML Use Case Diyagramları  sistemin işlevselliğini açıklamak amacıyla kullanılır. Sistemin birbirinden ayrı özelliklerinin detaylarını göstermekten ziyade, Use Case Diyagramlar, tüm mevcut işlevselliği göstermek için kullanılabilir. Buradaki en önemli noktalardan biri,   Use Case Diyagramlar temelde sequence diyagram ve akış diyagramlarından farklıdır. Use Case diyagramlar dört ana elemandan oluşmaktadır. Aktörler, Sistem (Proje kapsamını belirtir), Use Caseler ve bunlar arasındaki ilişkiler. Şekil…

UML ve Modelleme – Bölüm 4 (Class (Sınıf) Diyagramları)

Bir önceki makalemizde UML modellemede kullanılan ilk diyagram olan Use Case diyagramını incelemiştik. Bu makalemizde nesne tabanlı programlamada kullanılan sınıflar ve sınıfların arasındaki ilişkileri modelleyebileceğimiz diyagramlar olan Class(Sınıf) diyagramlarını inceleyeceğiz. UML’de sınıflar, nesne tabanlı programlama mantığı ile tasarlanmıştır. Sınıf diyagramının amacı bir model içerisinde sınıfların tasvir edilmesidir. Nesne tabanlı uygulamada, sınıfların kendi özellikleri (üye değişkenler), işlevleri (üye fonksiyonlar) ve diğer sınıflarla ilişkileri bulunmaktadır. UML’de sınıf diyagramlarının genel gösterimi aşağıdaki gibidir. Şekil 1. Class Diyagram Şekil1’de görüldüğü üzere bir dikdörtgeni 3 parçaya bölüyoruz. En üst bölüm sınıf adını, orta kısım özellik listesini (üye değişkenler) ve en son kısım, işlev listesini (üye fonksiyonlar) göstermektedir. Çoğu diyagramlarda alt iki bölüm çıkarılır. Genelde tüm özellik ve işlevler gösterilmemektedir. Amaç, diyagramın sadece belirli k…

Cluster ve clustering nedir? Cluster oluşturmanın faydaları nelerdir? (Bölüm I)

Cluster, basit anlamda benzer bir amaç için belirli bir konfigürasyon yapılarak aynı görevi birlikte ya da yedekli çalışmasını sağlayan servistir. Cluster farklı amaçlarla oluşturulabilir fakat son kullanıcı tarafından her zaman tek bir bilgisayar gibi gözükecektir. Bir cluster oluşturmak için en azından iki adet sunucuya ihtiyaç vardır ve bir cluster içindeki her bir sunucu “node” olarak adlandırılır. İhtiyaç olan hizmete göre çeşitli sayıda nodelar bir araya gelerek clusterları oluşturmaktadır. Bir cluster oluşturmak için gerekli sebepler daha fazla performans ihtiyacı, yüksek erişilebilirlik (high availability) ya da her ikisi birlikte olabilir. Şimdi cluster çeşitlerini çok fazla ayrıntıya girmeden biraz daha yakından inceleyelim. Yüksek erişilebilirlik (High-availability) clusterlarıBu tip cluster yapısında öncelik erişilebilirliği arttırmadır. Bunu tek bir sunucunun görevini herhangi bir donanım yada yazılım problemi oluştuğunda diğer bir sunucunun otomatik olarak devralması olara…