Habertürk Gazetesi'nden Mahmut Sancak'ın haberine göre; Facebook’ta yapılan 50 beğen (Like) tercihiyle algoritmalar bir insanı 20 yıllık eşinden daha iyi tanır hale getiriyor. Beğen sayısı 300’e çıktığında ise yazılım kullanıcıyı kendisinden bile daha iyi tanır hale geliyor.

[old_news_related_template title="250 milyarlık kredi zorda" desc="Fitch’in Türkiye’nin notunu düşürmesi, KGF ile piyasaya açmayı planladığı dev krediyi zora soktu" image="https://sozcuo01.sozcucdn.com/wp-content/uploads/2017/01/shutterstock_566201878.jpg" link="https://www.sozcu.com.tr/2017/ekonomi/250-milyarlik-kredi-zorda-1651634/"]

Zira yazılım bu tercihler yardımıyla sadece mevcut tercihlerimiz ve eğilimlerimizi bilmekle kalmıyor gelecekte neler yapabileceğimizi de tahmin etmeye, bu konuda kalıplar oluşturmaya başlıyor. İşte bu geleceğe yönelik tahmin unsuru ticari şirketlerden kamuya, güvenlik güçlerinden siyasete kadar pek çok yapının ilgisini çekiyor. Türkiye’de de finans sektöründen perakendeye kadar pek çok şirket Facebook verilerini aktif olarak kullanıyor

ARKADAŞ ÇEVRESİ ÖNEMLİ


Bankalar tüketici kredisi vermeden önce olası müşterilerin Facebook hesaplarını inceliyor ve kullanıcının arkadaş çevresinin kredi seviyesini mercek altına alıyor. Pek çok göstergenin yanı sıra müşterinin sosyal medyadaki durumu da göz önünde tutulduktan sonra müşterinin kredi riski hesaplanıp olumlu veya olumsuz yanıt veriliyor.

[old_news_related_template title="20 yıl vadeli konut kredisi ayrıntıları" desc="Cumhuriyet tarihinde ilk defa özel sektör 240 aya varan vadelerle konut satacak. Faiz oranları taksit sayısına göre yüzde 0.75 ile 0.85 arasında değişecek. Kampanya 31 Mart’ta sona erecek" image="https://sozcuo01.sozcucdn.com/wp-content/uploads/2017/01/konut1-depo.jpg" link="https://www.sozcu.com.tr/2017/ekonomi/20-yil-vadeli-konut-kredisi-nasil-alinacak-hangi-bankalar-20-yil-vade-verecek-1655469/"]
Diğer bir ifadeyle müşterinin finansal durumu iyi olsa bile Facebook’taki arkadaş çevresinin durumunun iyi olmaması müşterinin kredi notunu olumsuz etkiliyor. Benzer uygulama sigorta şirketleri için de geçerli. Kuruluşlar müşterilerinin sosyal medyaya yükledikleri görsel içerikleri inceleyerek risk primlerini yeniden oluşturuyor. Örneğin eğlence mekânlarında çekilmiş fotoğraflarda masaların üstünde büyük miktarda yağlı, şekerli yiyecekler ve çok sayıda alkol şişesinin bulunması hem sağlık hem de trafik sigortalarının primini etkiliyor.