KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İstanbul Üniversitesi Sosyoloji Dergisi / 2026 / Cilt: 45 Sayı: 1

Matematik ve Sosyal Bilimler: Lévi-Strauss’un Yapısalcılığından Hesaplamalı Sosyal Bilimlere

Mathematics and Social Sciences: From Lévi-Strauss’s Structuralism to Computational Social Sciences

Zübeyde Demircioğlu(İSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ)
Sayfa
210–239
Yayın Tarihi
2025-06-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Böylece, yapısalcı düşüncenin dijital çağda anlam, yapı ve bağlamı merkeze alan bütüncül analizlere katkı sunabileceği gösterilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Claude Lévi-Strauss’un yapısalcı yaklaşımı çerçevesinde matematiğin sosyal bilimlerdeki kullanımını tarihsel ve kuramsal boyutlarıyla incelemekte; bu doğrultuda “beşerî matematik” kavramını hesaplamalı sosyal bilimler bağlamında yeniden ele almayı amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ancak Lévi-Strauss, ölçüm matematiğine dayalı nicel yaklaşımlardan farklı olarak, toplumsal yapıları anlamada model matematiğini esas alan niteliksel ve örüntü temelli analizler önermiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Böylece, yapısalcı düşüncenin dijital çağda anlam, yapı ve bağlamı merkeze alan bütüncül analizlere katkı sunabileceği gösterilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Lévi-Strauss · Yapısalcılık · Beşerî matematik

Özet

Bu çalışma, Claude Lévi-Strauss’un yapısalcı yaklaşımı çerçevesinde matematiğin sosyal bilimlerdeki kullanımını tarihsel ve kuramsal boyutlarıyla incelemekte; bu doğrultuda “beşerî matematik” kavramını hesaplamalı sosyal bilimler bağlamında yeniden ele almayı amaçlamaktadır. On dokuzuncu yüzyıldan itibaren doğa bilimlerinin ayrılmaz bir parçası haline gelen matematik, II. Dünya Savaşı sonrasında daha “titiz” bilimsel teoriler geliştirmek amacıyla sosyal ve beşerî bilimlerde de kullanılmaya başlanmıştır. Beşerî bilimlerin doğa bilimleri gibi kesin bir bilimsel statüü̈ kazanması gerektiğini savunan Lévi-Strauss kariyerinin erken dönemlerinde matematiksel modellerden yoğun biçimde faydalanmıştır. Ancak Lévi-Strauss, ölçüm matematiğine dayalı nicel yaklaşımlardan farklı olarak, toplumsal yapıları anlamada model matematiğini esas alan niteliksel ve örüntü temelli analizler önermiştir. Bu yönüyle, günümüzde yaygınlaşan örüntü temelli analitik yaklaşımların kuramsal öncüllerinden biri olarak değerlendirilebilir. Bu bağlamda çalışma, hesaplamalı araçlarla yorumlayıcı yöntemleri birleştiren yaklaşım örnekleri üzerinden Lévi-Strauss’un yapısalcı düşüncesi ile çağdaş hesaplamalı sosyal bilimler arasında kuramsal bir süreklilik kurulabileceğini öne sürerken, bu alanlara yöneltilen teorisizleşme, bağlamsızlaşma ve yüzeysel analiz eleştirilerinin, Lévi-Strauss’un kültürel yorumlamayı temel alan yaklaşımıyla yeniden ele alınabileceğini savunmaktadır. Böylece, yapısalcı düşüncenin dijital çağda anlam, yapı ve bağlamı merkeze alan bütüncül analizlere katkı sunabileceği gösterilmektedir.

Abstract

This study explores the use of mathematics in the social sciences through Claude Lévi-Strauss’s structuralist approach. It aims to revisit the idea of “human mathematics” in the context of computational social sciences. While mathematics became central to the natural sciences in the 19th century, it began to influence the social sciences more strongly after World War II, with efforts to develop more rigorous theories. Lévi-Strauss supported applying scientific methods to the human sciences and made frequent use of mathematical models in his early work. However, rather than focusing on quantitative methods based on measurement, he emphasized pattern-based and model-driven qualitative analysis to understand social structures. His approach can be seen as an early theoretical foundation for today’s computational, pattern-oriented methods. In this context, the study argues that a theoretical continuity can be established between Lévi-Strauss’s structuralist thought and contemporary computational social sciences through examples that combine computational tools with interpretive methods. It also suggests that common criticisms directed at computational approaches—such as de-theorization, loss of context, and superficial analysis—can be reconsidered through Lévi-Strauss’s culturally grounded, interpretive framework. Thus, structuralist thought is shown to offer integrative analytical possibilities for a digital era that centers meaning, structure, and context.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Demircioğlu, Z. (2025). Matematik ve Sosyal Bilimler: Lévi-Strauss’un Yapısalcılığından Hesaplamalı Sosyal Bilimlere. İstanbul Üniversitesi Sosyoloji Dergisi, Cilt: 45 Sayı: 1, 210–239. https://doi.org/10.26650/SJ.2025.45.1.0760

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (63)

  1. Agbetu, T. (2024). The dangers of extrapolation, Social Analysis, 68(1), 95-100. google scholar
  2. Anderson, C. (2008). The end of theorY: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired magazine, 16(7), 16-07. https:// www.wired.com/2008/06/pb-theorY/ google scholar
  3. Aron, R. (2010). SosYolojik Düşüncenin Evreleri (Çev. K. Alemdar). Kırmızı YaYınları. google scholar
  4. Bello-Orgaz, G., Jung, J. J., & Camacho, D. (2016). Social big data: Recent achievements and new challenges. Information Fusion, 28. doi:10.1016/j.inffus.2015.08.005 google scholar
  5. Bouleau, N. (2013). Can there be excessive mathematization of the world? In R.C. Dalang, M. Dozzi, & F.Russo (Eds.), Seminar on Stochastic google scholar
  6. Analysis, Random Fields and Applications VII (pp. 453-469). Ascona, Switzerland: Springer Basel. doi: 10.1007/978-3-0348-0545-2_23 google scholar
  7. BoYd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarlY phenomenon. Information, communication & society, 15(5), 662-679. google scholar
  8. Chandler, D. (2015). A world without causation: Big data and the coming of age of posthumanism. Millennium, 43(3), 833-851. google scholar
  9. Cicourel, A. V. (1964). Method and measurement in sociologY. Free Press of Glencoe. google scholar
  10. Collins, R. (2016). Felsefelerin sosYolojisi: entelektüel değişimin global teorisi, (Çev. T. Göbekçin). SakarYa: SakarYa Üniversitesi YaYınları. google scholar
  11. Cowls, J., & Schroeder, R. (2015). Causation, correlation, and big data in social science research. Policy &Internet, 7(4), 447-472. google scholar
  12. Daries, J. P., Reich, J., Waldo, J., Young, E. M., Whittinghill, J., Ho, A. D.,. Chuang, I. (2014). PrivacY, anonYmitY, and big data in the social sciences. Communications of the ACM, 57(9), 56-63. google scholar
  13. De Almedia, M.W.B. (1990). SYmmetry and Entropy: Mathematical Metaphors in the Work of Levi-Strauss. Current Anthropology, 31(4), 367-385. http://www.jstor.org/stable/2743257 google scholar
  14. Debaene, V., ve Keck, F. (2011). Claude Levi-Strauss: Uzaktan bakan insan (Çev. A. Berktay). Yapı Kredi Yayınları. google scholar
  15. Demircioğlu, Z. (2023). Pandemiden metaverse’e: veri odaklı toplumun Yükselişi ve riskleri. İnsan ve İnsan, 10(36), 11-23. google scholar
  16. Devlin, K. (2012). Introduction to mathematical thinking, Palo Alto, CA: Keith Devlin. google scholar
  17. Doja, A., Capocchi, L., & Santucci, J. F. (2021). Computational challenges to test and revitalize Claude Levi-Strauss transformational methodologY. Big Data & Society, 8(2), 20539517211037862. google scholar
  18. Edelmann, A., & Mohr, J. W. (2018). Formal studies of culture: Issues, challenges, and current trends. Poetics, 68, 1-9. google scholar
  19. Fararo, T. J. (2007). Mathematical sociology. In G. Ritzer (Eds.), The Blackwell EncYclopedia of SociologY (pp. 2853-2855). Blackwell Publishing. google scholar
  20. Green, S. (2024). Mathematical Moments, Social Analysis, 68(1), 101-105. doi:10.3167/sa.2024.680104 google scholar
  21. Haskeil, R. E. (2008). Claude Levi-Strauss Reconsidered: Cognitive science, epistemology, and the (not so savage) algebraic mind. Cognitive Semiotics, 3(s1), 65-90. doi: 10.1515/cogsem.2008.3.fall2008.65 google scholar
  22. Kavanagh, D. (2020). James March in Irvine: A history of the ahistorical in organisation theory. Management Learning, 51(1), 35-54. doi:10.1177/1350507619869680 google scholar
  23. Kitchin, R. (2013). Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks. Dialogues in Human Geography, 3(3), 262-267. google scholar
  24. Kitchin, R. (2014). Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big data & society, 1(1), 1-12. doi: 10.1177/2053951714528 google scholar
  25. Küchler, S. (2023). “The Mathematics of Man” by Claude Levi-Strauss-Introduction: Mathematics and Antropology, Social Analysis, 67(2), 80-98. google scholar
  26. Lazer, D., Pentland, A., Adamic, L., Aral, S., Barabâsi, A. L., Brewer, D.,. Van Alstyne, M. (2009). Computational social Science. Science, 323(5915), 721-723. google scholar
  27. Levi-Strauss, C. (1956). Les mathematiques de l’homme. Esprit, 243 (10), 525-538. google scholar
  28. Levi-Strauss, C. (2012). Yapısal Antropoloji (Çev. A. Kahiloğulları). İmge. google scholar
  29. Levi-Strauss, C. (2023). The mathematics of man (Trans.M. Carey). Social AnalYsis, 67(2), 89-98. doi: 10.3167/sa.2023.670205 google scholar
  30. Linkov, V. (2024). Qualitative (pure) mathematics as an alternative to measurement. Frontiers in Psychology, 15, 1374308. doi: 10.3389/ fpsYg.2024.1374308 google scholar
  31. Manovich, L. (2017). Cultural AnalYtics, social computing and digital humanities. İn M. T. Schafer & K. van Es (Eds.). The Datafied Society: Studying Culture through Data (pp. 55-69). Amsterdam University Press. google scholar
  32. Marshall, G. (2005). Sosyoloji Sözlüğü (Çev. O. Akınhay ve D. Kömürcü). Bilim ve Sanat Yayınları. google scholar
  33. MaYer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013) Big Data: A revolution that will change how we live, work and think. London: John Murray. google scholar
  34. Mills, K. A. (2018). What are the threats and potentials of big data for qualitative research?. Qualitative Research, 18(6), 591-603. google scholar
  35. Mills, K. A. (2019). Big data for qualitative research. Taylor & Francis. google scholar
  36. Mohr, J. W. (1998). Measuring meaning structures. Annual review of sociology, 24(1), 345-370. google scholar
  37. Mohr, J. W., Bail, C. A., Frye, M., Lena, J. C., Lizardo, O., McDonnell, T. E., Mische, A., Tavory, I. and Wherry, F. F. Measuring Culture, New York Chichester, West Sussex: Columbia UniversitY Press, 2020. google scholar
  38. Nelson, L. K. (2017). Computational Grounded Theory: A Methodological Framework. Sociological Methods & Research, 49(i), 3-42. https:// doi.org/10.1177/0049124117729703 (Original work published 2020) google scholar
  39. O’Connor, B., BalasubramanYan, R., Routledge, B., & Smith, N. (2010). From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 4(1), 122-129. doi:10.1609/icwsm.v4i1.14031 google scholar
  40. Parks, M. R. (2014). Big data in communication research: Its contents and discontents. Journal of communication, 64(2), 355-360. google scholar
  41. Pentland, A. (2013). The data driven societY. Scientific American, 309(4), 78-83. http://www.jstor.org/stable/26018109 google scholar
  42. Phillips, C. J. (2014). In accordance with a “More Majestic Order”: The New Math and the nature of mathematics at midcenturY. Isis, 105(3), 540-563. google scholar
  43. Phillips, C. J. (2015). The new math: a political historY. The UniversitY of Chicago Press. google scholar
  44. Porter, T. M. (1995). Trust in numbers: The pursuit of objectivity in science and public life. Princeton UniversitY Press. google scholar
  45. Rio, K. (2024). On mYth and math, Social Analysis, 68(1), 86- 89. doi:10.3167/sa.2024.680104 google scholar
  46. Rivers, W. H. R. (1914). The history of Melanesian Society. The University Press. google scholar
  47. Ruths, D., & Pfeffer, J. (2014). Social media for large studies of behavior. Science, 346(6213), 1063-1064. google scholar
  48. Sânchez-Villagra, M. R. (2022). Claude Levi-Strauss as a hümanist forerunner of cultural macroevolution studies. Evolutionary Human Sciences, 4, e31. doi:10.1017/ehs.2022.30 google scholar
  49. Savage, M. & Burrows, R. (2007). The coming crisis of empirical sociology, Sociology, 41(5), 885-899. google scholar
  50. Savage, M., & Burrows, R. (2009). Some further reflections on the coming crisis of empirical sociology. Sociology, 43(4), 762-772. google scholar
  51. Schroeder, R. (2014). Big Data: Towards a more scientific social science and humanities. In M. Graham & M. Dutton (Eds.). Society and the Internet (pp. 164-176). Oxford University Press. google scholar
  52. Schroeder, R. (2020). Big data and cumulation in the social sciences. Information, Communication & Society, 23(11), 1593-1607. google scholar
  53. Seaver, N. (2014). Structuralism: Thinking with computer, Savage Minds: Notes and Queries in Anthropology, https://savageminds.org/ 2014/05/21/structuralism-thinking-with-computers/, google scholar
  54. Seaver, N. (2015). Bastard algebra. In T. Boellstorff & B. Maurer (Eds.), Data, now bigger and better, (pp. 27 46). Prickly Paradigm Press. google scholar
  55. Seaver, N. & Maurer B. (2024). The mathematics of models and the mathematics of measure in Southern California, Social Analysis, 68(1), 77- 82. doi:10.3167/sa.2024.680104 google scholar
  56. Tinati, R., Halford, S., Carr, L., & Pope, C. (2014). Big data: Methodological challenges and approaches for sociological analysis. Sociology, 48(4), 663-681. google scholar
  57. Tunçbilek, Ş. S. (2024). Fikirlerin Uluslararası Dolaşımına ilişkin Asimetriler: Levi-Strauss ve Yapısal Antropolojinin Brezilya ve Türkiye'de Alımlanma(ma)sı (Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul). https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi adresinden edinilmiştir. google scholar
  58. Uher, J. (2022). Functions of units, scales and quantitative data: Fundamental differences in numerical traceability between sciences. Quality & Quantity, 56(4), 2519-2548. doi:10.1007/s11135-021-01215-6 google scholar
  59. Veltri, G. A. (2017). Big data is not only about data: The two cultures of modelling. Big Data & Society, 4(1). doi: 10.1177/205395171770399 google scholar
  60. Yücel, T. (2016). Yapısalcılık, Can Yayınları. google scholar
  61. Daries, J. P., Reich, J., Waldo, J., Young, E. M., Whittinghill, J., Ho, A. D.,. Chuang, I. (2014). PrivacY, anonYmitY, and big data in the social sciences. Communications of the ACM, 57(9), 56-63. google scholar
  62. Lazer, D., Pentland, A., Adamic, L., Aral, S., Barabâsi, A. L., Brewer, D.,. Van Alstyne, M. (2009). Computational social Science. Science, 323(5915), 721-723. google scholar
  63. Mohr, J. W., Bail, C. A., Frye, M., Lena, J. C., Lizardo, O., McDonnell, T. E., Mische, A., Tavory, I. and Wherry, F. F. Measuring Culture, New York Chichester, West Sussex: Columbia UniversitY Press, 2020. google scholar