SlideShare a Scribd company logo
1 of 2
Popüler, Etkili ama Hatalı:
KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ
R TABANLI GRAFİK-DATA MINING ile ANALİZİ
Fatma ÇINAR1
C. Coşkun KÜÇÜKÖZMEN2
Kutlu MERİH3
Özet
Küresel sistemde son on yıldır gözlenen eğilimlerden biri de önde gelen küresel
kurum ve kuruluşların her yıl belli aralıklarla yayınladıkları muhtelif sosyo-politik ve
ekonomik raporlar ve bunlara dayalı endeksler üretmesidir. Bu çalışmaların birçoğu
seçkin küresel kurum ve kuruluşlar tarafından gerçekleştirilmekte ve yine seçkin bir
çevre tarafından dikkate alınmaktadır. Ne var ki söz konusu dikkate alınma eylemi
basit entelektüel anlamda bir dikkate alınma değildir. Ülkeler bu rapor ve endekslere
dayanarak örtülü/zımni bir derecelendirmeye tabi tutularak az veya çok yatırım
almakta veya olması gerekenden az ya da çok faiz ödemektedirler. Bu rapor ve
endekslerin iyi maskelenmiş birer zımni yönlendirme aracı olduğunu söylemek bu
anlamda abartılı olmayacaktır. Rapor ve endekslerin sayısı oldukça yüksek olup farklı
amaçların gerçekleşmesine olanak sağlamaktadırlar. Mazlum ve yoksul ulusları
içinde bulundukları açmaz sarmalına mahkûm eden ve adeta yargısız infaz eden bu
raporlar maalesef S&P, FITCH ya da Moody’s gibi uluslararası derecelendirme
kuruluşları tarafından ülke riski değerlendirmesinde veri olarak kullanılmaktadır.
Neticede bu raporların ülkelere yönelen fon ve yatırım akımlarını etkilediği aşikârdır.
Traji-komik olan husus bu rapor ve endekslerin mantık ve matematik hatalarının
tartışılmadan büyük itibar görüp hatta referans olarak da kullanılıyor olmasıdır.
Bilimsel bir yaklaşımla endekslerin mantık ve matematik hataları dört başlık altında
sınıflanabilir; 1- Etik (Deontolojik) Hata: Böyle bir endeks tanımlamak ahlaki değil
(HDI), 2- Mantık (Epistemolojik) Hata: Böyle bir endeks tanımlamak anlamsız
(HDI), 3- Teknik (Matematik) Hata: Endeksin hesaplama tekniği yanlış ve tutarsız.
(HDI), 4- Enformatik (İstatistik) Hata: Endeksin dayandığı veri kaynakları eksik,
yetersiz ve tutarsız. Örnek olarak UNDP tarafından geliştirilen “İnsani Gelişme
1 Capital Markets Board of Turkey,fatma.cinar@spk.gov.tr
2 Assoc.Prof. Dr. Izmir University of Economics, Faculty of Business,coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr
3 Assoc.Prof. Dr. kutlu.merih@datalabtr.com; kutmerih@gmail.com; www.datalabtr.com
Endeksi – HDI” bu dört hatayı da sergilemektedir. Diğer taraftan bu endeksler
birbirlerini girdi olarak kullanarak eleştirilmesi güç bir reçete yapısı da
sergileyebilmektedir. İnsani gelişmenin sadece ekonomik bir olay olmadığını
savunanlar, dünya uluslarını üç adet sıradan endeksin geometrik ortalamasına göre
sıraya dizmekte bir sakınca görmemektedirler. Bu yaklaşım endeks aritmetiğinde
yapılabilecek en vahim hatadır. Endeksler tek boyutlu organik yapılardır ve bir
hareketi gösterirler. Endekslerin ortalaması başka bir endeks oluşturmaz.
Yapılan çalışmada DataLab Laboratuvarlarında geliştirilen #R yazılımının ileri grafik
paketleri olan #ggpot2 ve #lattice #gganimate ve #RWorldMap ile #UNDP verilerini
Grafik Datamining tekniğimizle analize tabi tutulmuştur. Bu teknik kısa sürede endeks
oluşturmada uygulanan yöntemlerin eksik, yetersiz ve yanlış olduğunu ortaya
koymuştur (HDRI sitesinde raporda kullanılan http://hdr.undp.org/en/ data ve bunların
işlem teknikleri yer almaktadır). Kullanılan teknik ile faktöre dönüştürülen tüm veri seti
zamana ve mekâna göre metriklenerek gerçek zamanlı bir veri analizi yapılmış olup
bu anlamda bir ilk olma özelliği taşımaktadır.
Sonuç olarak ulus-devlet üstü kuruluşların ürettiği küresel endeks (#UNDP, #WEF,
#WSJ, #WFF, #MIT) gibi her endekse ilişkin raporlar endeks sıralamasında geride
olan ülkelerin yanı sıra Türkiye’nin de rekabet gücü sıralamasını, risk primini ve
dolayısıyla borçlanma faizini de etkiliyor. Öte yandan Ulus devletlerin boy
sıralamasında yalnız üç parametre; yaşam beklentisi, okullaşma oranı ve kişi başına
gelir dağılımı ile yarattığı istatistik bloklaşma ile Türkiye üzerindeki diğer endekslerin
değirmenine su taşındığı söylenebilir.
Anahtar Kelimeler: Grafik Veri Madenciliği, UNDP, Veri Görselleştirme, R Yazılımı
(ggplot2, lattice, gganimate, rworldmap), Küresel Endeks Tuzakları

More Related Content

Similar to Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GRAFİK-DATA MINING ile ANALİZİ

GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİ
GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİGINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİ
GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİArma?an ?ahin
 
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...Atilla YARDIMCI
 
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...PAL Policy Analytics Lab
 
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012Melih ÖZCANLI
 
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3Sebnem Ozdemir
 

Similar to Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GRAFİK-DATA MINING ile ANALİZİ (8)

GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİ
GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİGINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİ
GINI KATSAYISI ve UYGULAMADAKİ ÖRNEKLERİ
 
Proje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
Proje 1 - Talep Tahmin YöntemleriProje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
Proje 1 - Talep Tahmin Yöntemleri
 
Makale
MakaleMakale
Makale
 
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...
İl ve Sektör Düzeyinde Ekonomik Temel Çarpanların En Küçük Kareler Yöntemi il...
 
Çalıştay Raporu
Çalıştay RaporuÇalıştay Raporu
Çalıştay Raporu
 
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...
Improving Legal and Technical Infrastructure of NGOs in Policy Making Process...
 
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012
Türkiye'yi Anlama Kılavuzu 2012
 
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3
Ipsos tuketiciyi anlama klavuzu hafta 3
 

More from Fatma ÇINAR

DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWare
DUBLEX PCA FOR LOANS  & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWareDUBLEX PCA FOR LOANS  & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWare
DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWareFatma ÇINAR
 
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİ
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİR TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİ
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİFatma ÇINAR
 
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16Fatma ÇINAR
 
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...Fatma ÇINAR
 
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...Fatma ÇINAR
 
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiBüyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiFatma ÇINAR
 
İnşaat Kredileri Risk Raporu
İnşaat Kredileri Risk Raporuİnşaat Kredileri Risk Raporu
İnşaat Kredileri Risk RaporuFatma ÇINAR
 
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...Fatma ÇINAR
 
Risk Report (abridged)
Risk Report (abridged)Risk Report (abridged)
Risk Report (abridged)Fatma ÇINAR
 
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...Fatma ÇINAR
 
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGES
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGESDATA VISUALIZATION WITH R PACKAGES
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGESFatma ÇINAR
 
Veri Görselleştirme ve Grafik Datamining
Veri Görselleştirme ve Grafik DataminingVeri Görselleştirme ve Grafik Datamining
Veri Görselleştirme ve Grafik DataminingFatma ÇINAR
 
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇k
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇kLevi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇k
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇kFatma ÇINAR
 
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; Ahenk
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; AhenkMükemmelliğe Bir Yolculuktur ; Ahenk
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; AhenkFatma ÇINAR
 
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard Graphics
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard GraphicsVisual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard Graphics
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard GraphicsFatma ÇINAR
 
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty Management
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty ManagementFractal Organizations Part II – Object Based Complexİty Management
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty ManagementFatma ÇINAR
 
Fractal Organizations Part I – Complexity
Fractal Organizations Part I – ComplexityFractal Organizations Part I – Complexity
Fractal Organizations Part I – ComplexityFatma ÇINAR
 

More from Fatma ÇINAR (20)

DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWare
DUBLEX PCA FOR LOANS  & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWareDUBLEX PCA FOR LOANS  & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWare
DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWare
 
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİ
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİR TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİ
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİ
 
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16
 
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...
 
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...
 
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk YönetimiBüyük Veri ve Risk Yönetimi
Büyük Veri ve Risk Yönetimi
 
Rapor Analitik
Rapor AnalitikRapor Analitik
Rapor Analitik
 
Risk Rapor Enerji
Risk Rapor EnerjiRisk Rapor Enerji
Risk Rapor Enerji
 
İnşaat Kredileri Risk Raporu
İnşaat Kredileri Risk Raporuİnşaat Kredileri Risk Raporu
İnşaat Kredileri Risk Raporu
 
RiskRaporuTasit
RiskRaporuTasitRiskRaporuTasit
RiskRaporuTasit
 
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...
 
Risk Report (abridged)
Risk Report (abridged)Risk Report (abridged)
Risk Report (abridged)
 
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...
 
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGES
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGESDATA VISUALIZATION WITH R PACKAGES
DATA VISUALIZATION WITH R PACKAGES
 
Veri Görselleştirme ve Grafik Datamining
Veri Görselleştirme ve Grafik DataminingVeri Görselleştirme ve Grafik Datamining
Veri Görselleştirme ve Grafik Datamining
 
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇k
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇kLevi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇k
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇k
 
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; Ahenk
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; AhenkMükemmelliğe Bir Yolculuktur ; Ahenk
Mükemmelliğe Bir Yolculuktur ; Ahenk
 
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard Graphics
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard GraphicsVisual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard Graphics
Visual Analysis of Electricity Demand: Energy Dashboard Graphics
 
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty Management
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty ManagementFractal Organizations Part II – Object Based Complexİty Management
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty Management
 
Fractal Organizations Part I – Complexity
Fractal Organizations Part I – ComplexityFractal Organizations Part I – Complexity
Fractal Organizations Part I – Complexity
 

Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GRAFİK-DATA MINING ile ANALİZİ

  • 1. Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GRAFİK-DATA MINING ile ANALİZİ Fatma ÇINAR1 C. Coşkun KÜÇÜKÖZMEN2 Kutlu MERİH3 Özet Küresel sistemde son on yıldır gözlenen eğilimlerden biri de önde gelen küresel kurum ve kuruluşların her yıl belli aralıklarla yayınladıkları muhtelif sosyo-politik ve ekonomik raporlar ve bunlara dayalı endeksler üretmesidir. Bu çalışmaların birçoğu seçkin küresel kurum ve kuruluşlar tarafından gerçekleştirilmekte ve yine seçkin bir çevre tarafından dikkate alınmaktadır. Ne var ki söz konusu dikkate alınma eylemi basit entelektüel anlamda bir dikkate alınma değildir. Ülkeler bu rapor ve endekslere dayanarak örtülü/zımni bir derecelendirmeye tabi tutularak az veya çok yatırım almakta veya olması gerekenden az ya da çok faiz ödemektedirler. Bu rapor ve endekslerin iyi maskelenmiş birer zımni yönlendirme aracı olduğunu söylemek bu anlamda abartılı olmayacaktır. Rapor ve endekslerin sayısı oldukça yüksek olup farklı amaçların gerçekleşmesine olanak sağlamaktadırlar. Mazlum ve yoksul ulusları içinde bulundukları açmaz sarmalına mahkûm eden ve adeta yargısız infaz eden bu raporlar maalesef S&P, FITCH ya da Moody’s gibi uluslararası derecelendirme kuruluşları tarafından ülke riski değerlendirmesinde veri olarak kullanılmaktadır. Neticede bu raporların ülkelere yönelen fon ve yatırım akımlarını etkilediği aşikârdır. Traji-komik olan husus bu rapor ve endekslerin mantık ve matematik hatalarının tartışılmadan büyük itibar görüp hatta referans olarak da kullanılıyor olmasıdır. Bilimsel bir yaklaşımla endekslerin mantık ve matematik hataları dört başlık altında sınıflanabilir; 1- Etik (Deontolojik) Hata: Böyle bir endeks tanımlamak ahlaki değil (HDI), 2- Mantık (Epistemolojik) Hata: Böyle bir endeks tanımlamak anlamsız (HDI), 3- Teknik (Matematik) Hata: Endeksin hesaplama tekniği yanlış ve tutarsız. (HDI), 4- Enformatik (İstatistik) Hata: Endeksin dayandığı veri kaynakları eksik, yetersiz ve tutarsız. Örnek olarak UNDP tarafından geliştirilen “İnsani Gelişme 1 Capital Markets Board of Turkey,fatma.cinar@spk.gov.tr 2 Assoc.Prof. Dr. Izmir University of Economics, Faculty of Business,coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr 3 Assoc.Prof. Dr. kutlu.merih@datalabtr.com; kutmerih@gmail.com; www.datalabtr.com
  • 2. Endeksi – HDI” bu dört hatayı da sergilemektedir. Diğer taraftan bu endeksler birbirlerini girdi olarak kullanarak eleştirilmesi güç bir reçete yapısı da sergileyebilmektedir. İnsani gelişmenin sadece ekonomik bir olay olmadığını savunanlar, dünya uluslarını üç adet sıradan endeksin geometrik ortalamasına göre sıraya dizmekte bir sakınca görmemektedirler. Bu yaklaşım endeks aritmetiğinde yapılabilecek en vahim hatadır. Endeksler tek boyutlu organik yapılardır ve bir hareketi gösterirler. Endekslerin ortalaması başka bir endeks oluşturmaz. Yapılan çalışmada DataLab Laboratuvarlarında geliştirilen #R yazılımının ileri grafik paketleri olan #ggpot2 ve #lattice #gganimate ve #RWorldMap ile #UNDP verilerini Grafik Datamining tekniğimizle analize tabi tutulmuştur. Bu teknik kısa sürede endeks oluşturmada uygulanan yöntemlerin eksik, yetersiz ve yanlış olduğunu ortaya koymuştur (HDRI sitesinde raporda kullanılan http://hdr.undp.org/en/ data ve bunların işlem teknikleri yer almaktadır). Kullanılan teknik ile faktöre dönüştürülen tüm veri seti zamana ve mekâna göre metriklenerek gerçek zamanlı bir veri analizi yapılmış olup bu anlamda bir ilk olma özelliği taşımaktadır. Sonuç olarak ulus-devlet üstü kuruluşların ürettiği küresel endeks (#UNDP, #WEF, #WSJ, #WFF, #MIT) gibi her endekse ilişkin raporlar endeks sıralamasında geride olan ülkelerin yanı sıra Türkiye’nin de rekabet gücü sıralamasını, risk primini ve dolayısıyla borçlanma faizini de etkiliyor. Öte yandan Ulus devletlerin boy sıralamasında yalnız üç parametre; yaşam beklentisi, okullaşma oranı ve kişi başına gelir dağılımı ile yarattığı istatistik bloklaşma ile Türkiye üzerindeki diğer endekslerin değirmenine su taşındığı söylenebilir. Anahtar Kelimeler: Grafik Veri Madenciliği, UNDP, Veri Görselleştirme, R Yazılımı (ggplot2, lattice, gganimate, rworldmap), Küresel Endeks Tuzakları