Dil bozuklukları tanısında yeni dönem: Türkçe için ilk kapsamlı veri tabanı geliştirildi

İstanbul Medipol Üniversitesi Sağlık Bilimleri FakültesiDil ve Konuşma Terapisi Bölümü Öğr. Üyeleri Doç. Dr. Talat Bulut ve Dr. Öğr. Üyesi Nazmiye Evra Günhan Şenol, Türkçe’de eylem ve nesne adlandırma süreçlerini bilimsel olarak incelemek amacıyla kapsamlı bir psikodilbilimsel veri tabanı geliştirdi. Çalışmanın ilk yazarlığını, Doç. Dr. Talat Bulut danışmanlığında İstanbul Medipol Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dil ve Konuşma Terapisi Doktora öğrencisi Elif İkbal Eskioğlu üstlendi. “Action and object picture naming in Turkish: A psycholinguistic database” başlıklı çalışma, dünyanın önde gelen yayıncılarından Springer tarafından yayımlandı.

Dil ve konuşma alanında yaygın olarak kullanılan “resim adlandırma” testleri, bir resme bakıldığında beynin kelimeyi ne kadar sürede ve ne kadar doğru ürettiğini ölçerek dil işleme mekanizmaları hakkında kritik bilgiler sunuyor. Ancak Türkçe için bu ölçümleri bir arada sunan, güvenilir ve kapsamlı bir veri tabanı ortaya konmamıştı. Bulut ve Şenol’un oluşturduğu bu yeni veri tabanı, alandaki önemli bir eksikliği gideriyor.

ADLANDIRMA SÜRECİNİN ARKASINDAKİ ZİHİN İŞLEYİŞİ İNCELENDİ 
Günlük hayatta fark etmeden gerçekleştirdiğimiz “bir resmi adlandırma” davranışı, aslında beynin birçok aşamalı işlem yürüttüğü karmaşık bir bilişsel süreç. Araştırma ekibi, 18–38 yaş arasındaki sağlıklı ve genç yetişkinlerden oluşan 40 katılımcıyla, toplam 260 resmi (198 nesne, 62 eylem) adlandırma üzerine bir çalışma yürüttü. Katılımcılardan, ekranda gördükleri nesne veya eylemi en hızlı ve en doğru şekilde adlandırmaları istendi. Bu sayede, bir kelimeyi söylemenin ne kadar sürdüğü, hangi kelimelerin daha kolay hatırlandığı ve hangi tür görsellerin daha fazla zihinsel işlem gerektirdiği objektif olarak ölçüldü. Basit gibi görünen bu görev, aslında beynin birçok aşamalı işlem yürüttüğü karmaşık bir bilişsel süreci temsil ediyor.

KATILIMCI YANITLARI BİLİMSEL KODLAMA İLE SINIFLANDIRILDI 
Araştırmada elde edilen tüm ses kayıtları özel bir yazılım kullanılarak çözümlendi ve her katılımcının verdiği yanıtlar bilimsel bir kodlama sistemine göre sınıflandırıldı. Öncelikle yanıtların “geçerli”, “geçersiz” ve “yanıt yok” olarak ayrılmasıyla, katılımcıların gerçekten kelime üretip üretmediği net biçimde belirlendi. Geçerli yanıtlar daha sonra ayrıntılı şekilde değerlendirildi ve her resim için katılımcıların en çok kullandığı isim “ana isim” olarak kabul edildi. Eğer birden fazla isim eşit sıklıkla kullanıldıysa, araştırmacılar resme en uygun olanı seçerek standartlaştırdı. Bunun yanı sıra, aynı kelimenin farklı biçimleri, ana ismi destekleyen yakın anlamlı kelimeler ve tamamen alakasız yanıtlar da kendi içinde sistematik biçimde gruplandırıldı. Bu sınıflandırma, Türkçe’de insanlar bir resmi adlandırırken hangi tür kelimeleri tercih ettiğini ve zihinsel kelime seçme sürecinin nasıl işlediğini anlamak açısından büyük önem taşıyor.

KELİME ÖĞRENME YAŞI VE KULLANIM SIKLIĞI DA VERİ TABANINA DAHİL EDİLDİ 
Araştırma ekibi, sadece katılımcıların söyleme hızını ölçmekle kalmadı; aynı zamanda her kelimenin Türkçe’de ne kadar yaygın kullanıldığını ve hangi yaşta öğrenildiğini de veri tabanına ekledi. Bunun için Türkçe Ulusal Derlemi’nde yer alan 50 milyon kelimelik geniş bir metin havuzu kullanıldı ve her kelimenin dilde görülme sıklığı ayrıntılı şekilde hesaplandı. Ayrıca, kelimelerin çocukluk döneminde hangi yaş aralığında öğrenildiğine ilişkin bilimsel veriler de sisteme dahil edildi. Böylece bir kelimenin ne kadar erken öğrenildiği ile ne kadar hızlı adlandırıldığı arasında nasıl bir ilişki olduğu güvenilir şekilde ölçülebildi. Tüm bu bilgiler, oluşturulan veri tabanının yalnızca anlık performansı değil, kelimelerin dile yerleşme ve zihinde temsil edilme biçimini de açıklayan güçlü bir kaynak olmasını sağladı. 

TÜRKÇE İÇİN İLK KAPSAMLI ADLANDIRMA HARİTASI ÇIKARILDI 
Çalışmanın en önemli çıktısı, her bir resme ilişkin adlandırma süreleri, katılımcıların aynı ismi verip vermediği, kelimenin hangi yaşta öğrenildiği, resmin görsel karmaşıklığı gibi pek çok ölçütü içeren geniş kapsamlı bir veri tabanının oluşturulması oldu. Türkçe için daha önce bu kadar ayrıntılı ve sistematik bir adlandırma veri tabanı ortaya konmamıştır. Bu açıdan çalışma önemli bir boşluğu dolduruyor.

Bu veri tabanı sayesinde araştırmacılar, bir görüntünün neden daha hızlı ya da daha yavaş adlandırıldığını güvenilir verilerle inceleyebilecek, klinisyenler ise değerlendirme ve terapi materyalleri geliştirirken bu ölçütlerden yararlanabilecek.

ADLANDIRMA HIZINI EN ÇOK ETKİLEYEN FAKTÖRLER 
Araştırmanın en dikkat çekici bulgusu, adlandırma hızını belirleyen en güçlü iki etkenin katılımcıların o resme aynı adı verip vermemesi ve kelimenin kişinin hayatında ne kadar erken öğrenildiği olmasıydı. Herkes tarafından aynı isimle bilinen ve çocukluk döneminde öğrenilen kelimeler, çok daha hızlı adlandırıldı. Buna karşılık, farklı kişilerin farklı isimler kullandığı veya kelimenin geç öğrenildiği durumlarda adlandırma süresi belirgin şekilde uzadı.

Kelimenin kullanım sıklığı ve kelime uzunluğu gibi etkenlerin de adlandırma performansını etkilediği görüldü ancak bu etkenlerin etkisi, yukarıdaki iki temel faktör kadar güçlü olmadı.

DİL BOZUKLUKLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE YENİ REFERANS KAYNAĞI 
Araştırmanın sonuçları yalnızca akademik çalışmalar için değil, aynı zamanda klinik uygulamalar için de önem taşıyor. Afazi, Alzheimer veya Parkinson gibi dil yetisini etkileyen hastalıkların değerlendirilmesinde kullanılan testler, artık Türkçe’ye özgü bilimsel verilerle güçlendirilebilecek.

Veri tabanı, terapilerde kullanılacak resimlerin “zorluk seviyesine göre” seçilmesini, belirli kelimelerin neden daha zor olduğunu anlamayı ve tedavi sürecinin kişiye özel olarak planlanmasını mümkün kılıyor.

ÇALIŞMA, TÜRKÇE DİL ARAŞTIRMALARINA ÖNEMLİ ALTYAPI SAĞLIYOR
Çalışma, Türkçe’de bilişsel dil süreçlerini incelemek isteyen araştırmacılar için temel bir altyapı sağlıyor. Hazırlanan veri seti; yeni deneylerin güvenilir şekilde tasarlanmasına, kelime ve resimlerin bilimsel kriterlere göre eşleştirilmesine ve Türkçe’de dil-beyin ilişkisine yönelik nörobilim çalışmalarına zemin oluşturuyor.

Bulut ve Şenol, bu veri tabanının ilerleyen yıllarda diğer yaş grupları ve klinik popülasyonlarla genişletilebileceğini belirterek, çalışmanın Türkiye’de psikolinguistik alanında önemli bir kilometre taşı olduğunu vurguluyor.