Dikiz Aynası

Yolculuk ederken, arkadaşlar arası sohbet ederken, youtube da takılırken bazı konularda ince güzel düşüncelere kapılıyorum ama sonra unutuluyor gidiyor. Bugün en azından birkaçını yazmak istedim.

Güne müzikle başlayalım:

Let’s dive in the gutter,
Try to reach the sea.
Try to reach the sea,
In the gutter.
Let’s move to the living world.

Bu amatör klipte ilk defa Yann Tiersen yüzünü bu kadar net görebildim 😊

Kendi kendime yıllardır müziklerini dinlediğim Yann Tiersen’i yolda görsem tanımazmışım dedim 🙂 ama şundan eminim ki; bu müziği nerede duysam bu tınıyı, bu hissi bilirim.

Duyguların bence sınırı olmuyor. Onu ne kadar çok kelime ve farklı notalar ile anlatmaya çalışırsanız, sanki dinleyiciye vermek istediğiniz duygudan o kadar çok uzaklaştırıyorsunuz. Çünkü dinleyiciyi karmaşanın içine hapsedip, onu kısıtlıyorsunuz.

Yann Tiersen de sevdiğim en güzel şey bence müziğindeki sadeliktir. Notalar sanki aynı tekerlemenin içinde devam ediyor ve sadece müzikteki ritmin hızı değişiyor. O kadar yumuşak ki; kulağınızı tırmalamıyor, sadece kalbinize dokunuyor ve sizi yormuyor… Sözlerin içindeki gizemi çözemiyorsunuz belki ama rahatladığınızı hissediyorsunuz.

Çünkü biliyorum ki müziği hissediyorsunuz ve bence hissetmek zaten bilmektir…

Arabanın dikiz aynasından çıkardığım ders:

Sevdiğiniz bir şehre, kasabaya arabayla defalarca yolculuk etmiş olabilirsiniz ve hatta bir seferinde kaza da yapmış  da olabilirsiniz. Ama sırf kaza yaptınız diye oraya gitmekten vazgeçer misiniz ? Vazgeçmezsiniz… Bence geçmişinizde yaşadığınız acı tecrübelere çok fazla takılmamanız gerekiyor, evet dersinizi alın, hatta acı çekmeniz gerekiyor ise acınızı da çekin. Ama hatırlayacağınız şey o acı olmasın. Dersi hatırlamaya çalışın. Acıyı hatırlayıp, acıyı kafaya takarsanız, geçmişe takılıp kalırsınız. Arabaların ön ve dikiz aynalarını hatırlayın.  Arabaların ön camlarını, dikiz aynalarından daha büyük yapmalarının bir sebebi vardır. Sürekli arabanın dikiz aynasına bakarak ileriye gidebilir misin? Gidemezsin, sonunda mutlaka bir yere toslarsın. Önüne bak, arada sırada dikiz aynandan arkanı kontrol et, sonra oradan aldığın dersi hatırla ve sonunda tekrardan önüne bakmaya devam et. Ancak o zaman ileri gidebilirsin… Ancak o zaman, gitmeyi arzuladığın şehre, korkmadan, keyifle ulaşabilirsin…

Değineceğim başka bir konu daha vardı ama saat geç olmuş onu başka sefere anlatırız… 🙂

Kendinize iyi bakın.

Genel kategorisine gönderildi

Biz farklı Dünyanın (İş) İnsanlarıyız ?

Kurumsal şirketlerin organizasyonları günümüz ihtiyaçlarını çözmekte kilitlendiğini düşünmeye başladım. Özellikle veri bazlı iş yapan departmanları düşündüğümde, birbirlerini anlamakta zorlandıklarını düşünüyorum.

En basitiyle başlarsak ilk başta Business ve IT diye iki temel kümemiz olsun. İlk başlarda bu iki kümenin çalışanları yetkinlik olarak birbirlerine çok uzaktı, Örneğin Business kümede çalışan birisi en temel IT terimlerini bile bilmiyordu. Bu anlamda IT tarafı da sıkıntı yaşamıyor değildi, yapılan işler business’ın istediği gibi olmuyor ve hayal güçlerinin sınırlarını zorlayan talepler ile IT çalışanlarının sinir krizi geçirmesine sebep oluyordu. Business ekipler en kısa sürede Facebook gibi kallavi taleplerle gelirken, IT de onlara http://akrepnalan.com/ sitesi gibi iş çıkarıyordu.

Bu konuda ilk yakınlaşma IT tarafından geldi. 2000 yıllarının başında Business Analyst ilan sayısı bir anda arttı. İşte tam bu 2 kümenin dilini anlamak için mezun yetiştiren, Endüstri ve İşletme Mühendisliği mezunları o yıllarda aranan eleman olmaya başladılar. Artık yeni kümemiz aşağıdaki gibi oldu.

Aradaki kesişimi Business Analyst iyi bir şekilde doldurmuş, hem business talepleri analiz edip ihtiyaç doğrultusunda olgunlaştırmış hem de developer’ın anlayacağı formatta işi aktarmaya başlamıştır. Tam bu noktada Business kümede çalışanlar, IT nin bu cevabını karşılıksız bırakmaz ve İş Geliştirme Departmanlarını kurarlar. İş perspektifinde kendi ürünlerini, hem müşteri hem de IT dilinde geliştirmesine yardımcı olurlar. Tabi bu duruma IT çalışanları da çok sevinir. Ürün geliştirme bakış açısıyla bu organizasyon çok iyi çalışıyordu, taa ki 2018’li yıllara kadar,. İşin içine VERİ BİLİMİ girince sanki organizasyonda başa döndük. Ürün geliştirmedeki benzer kaosları bu sefer Veri tarafında yaşamaya başladık.

Data Analyst, Data Scientist, Growth Analyst gibi hem business hem de IT kümesinin kesişiminde yer alan ekipler bu iki kümeden birisini seçmek zorunda kalıyor. Business kümede kalırsa veri tarafındaki gücünü kaybetmeye başlıyor, IT tarafına geçtiğinde veri tarafını bilse de iş bilgisi zayıf olduğundan çözüm üretemiyor, analizleri basit kalıyor. Bugün birçok kurumsal şirketin hem business hem de IT kümesinde veri analizi ve model yapan departmanlarını görüyoruz. Tabi şunu da eklemekte fayda var, online kurs ve bootcamplar ile Business kümede çalışanlar artık eskisi gibi IT tarafına çok uzak değiller, onlar da SQL, PYTHON, BI Araçlarını etkin bir şekilde kullanmaya başladılar.

Bu sefer yeni grafiğimiz yukarıdaki gibi olmaya başladı. İhtiyaçlar bu iki kümeyi birbirine daha fazla yakınlaştırdı. Hem ürün, hem veri tarafı bu iki kümenin birbirleriyle olan bağını güçlendirdi. Galiba organizasyonda singular forma doğru gidiyoruz. Tam aşağıdaki gibi olmasa da ileride IT ve Business gibi 2 olgun kümeden birbirine benzeyen yüzlerce küçük bebek kümeler görebiliriz.

Teknik ve akademik bir dille anlatmadım konuyu ama Veri Bilimi şirketlerin organizyonlarına pek uymadı, umarım organizasyonda kendisini daha güçlü bir dille ifade edebileceği bir yer bulur.

Kendinize İyi Bakın…

Genel kategorisine gönderildi

Corona Sonrası

Galiba corona bitti ya da biz onun farkında olduğumuz için mi vardı. 2020’li yılların kıyafet modası gibi artık kimsenin ilgisini çekmiyor mu ? Peki bugün savaşı konuşanlar, yarın konuşmaları bittiğinde savaş bitmiş mi olacak ? Yoksa izlemekten sıkılan insanlar, zevk vermediği için kafasını meşgul edecek yeni bir gündem mi bulacak ?

Bugün en çok 2 şeyi özledim. Birincisi farklı ülkeleri gezmeyi özledim… Sabahın ilk ışığında yollara düşmesini, o soğuk havayı içime çekip, ilk nefeste tüylerimin diken diken olmasını, şehrin merkezinde herkesin bildiği, ama sadece benim bilmediğim o sokak lezzetlerinin izini sürmesini, yabancı birisine adres sormasını, bize ait olmayan tarihi bir başkasının ağzından dinlemesini özledim. Bunun yaşattığı heyecanı özledim. Tahmin edersiniz ki böyle bir insanı eve kapatırsanız o da boş zamanlarında, dünyanın farklı noktalarından seyahatine devam eden bir gezginin amatör kamerasından eşlik ederek, kendi yolculuğuna devam eder. Arkadaşlıklar da böyle değil midir ? Ama yakın ama uzak birbirimizin hayatına misafir olmuyor muyuz ?

Özlem duyduğum 2. şey ise samimiyet. Bence bugünün asıl problemi bu olabilir… Mesela Youtuber’ların dili, içerikleri sanki aynı ailenin evladı gibi birbirlerine çok benzemiyor mu ? Sahte içerikler, sahte cümleler, mükemmel dostluklar, mükemmel lezzetler, birbirini taklit eden yolculuklar… Çok izlenen bir gezgin hangi diyarda ise; 10 gün sonra bir diğerini de benzer bir içerikle aynı ülkenin yollarına düşmüş görmüyor muyuz ?

O nedenle son zamanlarda 3-5K takipçisi olan gezginleri tercih ediyorum. Çünkü onlar sizinle konuşuyor, bir başkası olmaya çalışmıyor ve bunu sizin için değil, daha çok kendilerine bir anı kalsın diye yapıyorlar. Ben bu doğallığı ve samimiyeti özledim. Hem yaşadığım gerçek dünyada, hem de izlediğim sanal dünyada ….

Güzel bir müzikten kesitler

Kendinize iyi bakın.

Genel kategorisine gönderildi

İnsan Neden Gitmeli ve de Neden Geri Dönmeli ?

Bazen evde çalışırken, arkada bir fon müzik yerine; finans yada gündemi özetleyen podcastleri daha çok seviyor ve dinliyorum. Bir gün yine arka fonda Cüneyt’i dinlerken 🙂 birebir aynı düşünce ve örneklerde gezindiğimizi farkettim.

Bir insan neden gitmeli sonra da neden geri dönmesi gerektiğini çok güzel özetlemiş bence. Belki gitmek için kişisel sebeplerin dahasını ekleyebiliriz ama dönmek için hepimizin sebebi hep aynı oluyor. Müsait vaktinizde benim gibiler için dinlemenizi yada izlemenizi tavsiye ederim.

Kalvis’in de dediği gibi: “Yeni bir ülke bulamazsın, başka bir deniz de bulamazsın. Bu şehir arkandan gelecektir. Sen gene aynı sokaklarda dolaşacaksın…” Aynen öyle… Bu şehir yine arkamızdan geliyor. Bazen yakamızdan tutuyor, bazen elimizden tutuyor bazen de kolumuza giriyor, ve biz de onunla yaşıyoruz bir şekilde…

Kalın sağlıcakla…

Genel kategorisine gönderildi

Yol Şarkıları

Bazen söze girmek, denize girmek kadar zordur. Çünkü sözün derinliğini ölçemezsiniz. O sözün nereye varacağını, içinde neler saklı olduğunu göremez ve bilemezsiniz.

Genel kategorisine gönderildi

OUTRO

Uykuya geçmeden önce düşündürüren güzel bir parça…. En azından motive eden bir tarafı benim için… Uykuya geçmeden önce yeni mezun halimi hatırlıyorum da hep inovasyon – yarışma vs. kovalardım. Zamanla anladım ki hayat enerjimin artık başka hedeflere evriliyor. İleriki bir kaç yıl ki motivasyon kaynağım çok büyük ihtimalle uluslararası sempozyum ve üniversitelere konuşmacı olarak katılmak… Bu deri atma ya da kor olmaya geçiş dönemi… Galiba mesleki olgunlaşma dönemine girmeye başladım. Okuyanlarınız hatırlar muhtemelen “Bir Ömür Nasıl Yaşanır” kitabında da İlber hoca tam da bu konunun altını çiziyordu, insanın 30 lu yaşları yaklaştığında alacağını almış artık vermeye başlamalı diyordu… Mozart, Leibniz gibi bir çok sanat/bilim adamı en büyük eserlerini hep 30 lu yaşlarında vermişlerdir. Bu günlerde üzerine çalıştığım proje için ben de neden olmasın diyorum… Hadii harekete geçme zamanı…
İyi geceler diyorum kendime 😉
Lifelong Learner

Genel kategorisine gönderildi

Zamana Serpilmiş Yapboz

Yaşam ve ölüm arasında insanların en çok anlamlandırmaya çalıştıkları kavramın aşk olduğunu düşünüyorum. Onu yüzyıllar boyunca öyle yüceltmişler, onu kanıtlamak için o kadar çok çaba göstermişler ki bence bu onu gereğinden fazla şişirmiş ve anlamsızlaştırmış. Hatta çoğu zaman onu ifade eden kelimelere bile taşıyabileceklerinden fazla anlamlar yüklemişler.

Sanırım benim ise onu çoğu insandan daha farklı bir algılayışım var. Çoğu insanın düşündüğünün tersine bence aşk hafiftir, seni hafif hissettirir. Asla yoğun ve ani bir duygu değildir. Zamana yayılmış bir yapboz gibidir aslında, sen zamanla etraftan parçalarını toplayıp onu bir bütün haline getirmeye çalışırsın.

Bu, şuan için bir bakış, yarın ufaktan bir gülümsemesi, başka bir gün saçını düzeltmesi olabilir. Ya da kokusu, gözlerindeki ışıltısı, sizi her zaman şaşırtacak oluşu, herhangi bir işi yaparkenki konsantre olmuş hali, sizinle buluştuğunda sokağın karşısından gözlerinizi gözlerinize dikip gülümseyerek adımlarını hızlandırışı, yaşamı algılayışı, dokunuşu… Yani yes every little thing she does is magic…İşte bunun gibi onu oluşturan ufacık anlardır, belki de saniyenin binde biri büyüklüğünde…. İşte tüm bu anlar bir araya geldiğinde anlamlı bir bütünü, adeta canlı bir organizmayı oluştururlar. Bu yapbozun en güzel yanı ise, eğer doğru anları yakalayabiliyorsan bu yapbozun hiçbir zaman tamamlanmayacağını biliyor olmamızdır…

Ne var ki bu yapbozu çözmeye çalışırken geçen süreçte insan bambaşka bir şeyi daha keşfeder; Kendini… Karşınızdaki insanın da senle aynı süreçten geçtiğini anladığımızda ise aslında onun da kendini keşfetmekte olduğunu farkederiz. Bu tıpkı çocukken çevremizdeki çocuklarla birlikte büyümenizi keşfetmemize benzer, aynı keşfetme sürecini paylaşmanın verdiği heyecanı yeniden yaşatır belki de.

Aslında bence onu oluşturan temel madde de sürekli devam eden bu keşfetme sürecidir. İşte bu yüzden bence aşk tek başına bir duygu değildir, zamanın arasına serpilmiş hisli yapboz parçalarıdır. Adeta zamanın içinde bir yolculuktur. Bazen çocukken sokakta oynadığın bir oyun, bazen kitabın içinde geçen isimsiz bir karakter, dinlediğin şarkıda bir söz, bazen de kahvaltıda çay ve şekerdir. Kısacası parçaları tamamladıkça daha çok keyif alacağın, öğreneceğin ve seveceğin keyifli bir yolculuktur…

Genel kategorisine gönderildi

Kmeans yönteminde optimal küme sayısının belirlenmesi (Elbow, Average Silhouette Indeks , GAP İstatistiği)

Bildiğiniz üzere, K means, bir kümeleme yöntemidir. Yani algoritma, istatistiksel olarak benzer nitelikteki verileri iteratif yöntemle gruplamaya çalışır. Algoritmanın birinci baş harfi olan K de küme sayısını belirtir. Bizim belirttiğimiz K merkezlerine göre yakınlık derecesine göre değerlendirilerek hangi verinin hangi kümede olacağına karar verir.

Temel Kuralımız:
Gruplar arası uzaklık maksimum, grup içi uzaklığı minimum

Küme Sayısının Belirlenmesi:
Şimdi biraz absürt düşünelim 😊 örneklem büyüklüğüm 25 olsun k (küme) sayısını 25 belirleyelim. Bu şekilde grupiçi uzaklığımda sıfır olur (Eee bu super fikir) ama burada biz gerçekten bunu mu bekliyoruz. Her bir örneklemi maksimum detaydaki farklılığına göre ayrıştırmak mı yoksa küçük detayları gözardı edip karmaşıklığı azaltıp gruplaştırmak mı istiyoruz. Bence asıl soru da budur… Sonuç olarak yaptığımız çalışmanın gerçek anlamda yorumlanabilirliliğini artırabilmek için k sayısının doğru belirlememiz önemlidir. Şimdi isterseniz optimal k sayısını nasıl belirliyoruz ona bakalım.

25 sample bir örnek veri seti oluşturdum. Müşteriler ve onların kullandığı Data, Voice, SMSdeğerleri olsun. Önce verimizi R’a okutalım ve descriptive analizini yapalım.

customer <- read.csv(“customer.csv”, header = TRUE, sep=”;”, row.names=1)

df <- customer
summary(df)
df <- scale(df)
as_tibble(df)
rownames(df)
library(funModeling)
profiling_num(customer)

Descriptive Analiz

distance <- get_dist(df)
fviz_dist(distance, gradient = list(low = “#00AFBB”, mid = “white”, high = “#FC4E07”))

Noktaların birbirlerine göre uzaklıkları – Heatmap

k2 <- kmeans(df, centers = 2, nstart = 25)
fviz_cluster(k2, data = df)

Küme sayısını 2 seçtiğimizdeki örnek plot gösterim

k2
k3 <- kmeans(df , centers = 3, nstart = 25)
k4 <- kmeans(df , centers = 4, nstart = 25)
k5 <- kmeans(df , centers = 5, nstart = 25)
p1 <- fviz_cluster(k2, geom = “point”, data = df) + ggtitle(“k=2”)
p2 <- fviz_cluster(k3, geom = “point”, data = df) + ggtitle(“k=3”)
p3 <- fviz_cluster(k4, geom = “point”, data = df) + ggtitle(“k=4”)
p4 <- fviz_cluster(k5, geom = “point”, data = df) + ggtitle(“k=5”)
library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, nrow = 2)

K sayısını 2-5 arasında örnek olarak gösterimleri

Elbow Metodu

Bu method en çok tercih edilen bize büyük resmi gösteren bir yöntemdir. WCSS (Within Cluster Sum of Square) her bir noktanın küme merkezine olan uzaklığının karesinin toplamını alınarak hesaplanır. Elbow Metodu, WCSS deki değişim miktarının azaldığı nokta yani dirsek noktası optimum noktadır der.

Eminim aklımıza şu soru geliyordur. Aşağıdaki grafikte de görüldüğü üzere cluster sayım artıkça WCSS azalıyor peki, Optimum cluster 5 seçtik ama ben 6 cluster bölmek istedim. Çok büyük bir ihtimalle, bir cluster’a benzer alt bir cluster oluşturdunuz. Yani veri setinize göre cluster:1-2-3-4-5 olması gerekirken siz cluster_1_1 gibi cluster_1 altında türev bir cluster oluşturdunuz. Örnek vermek gerekirse değişkenleri yordayıp, ülkeleri cluster ederken (Almanya, Türkiye, Fransa vs.) biz yine Türkiye grubunun altında belki Marmara bölgesi diye bir alt cluster oluşturduk. WCSS’de de anlamlı bir değişiklik olmadı. O sebeple de optimum küme sayısı önemlidir ki yaptığınız çalışmayı doğru yorumlayabilelim.

set.seed(123)
fviz_nbclust(df, kmeans, method = “wss”)

Elbow metoduna göre anlamlı küme sayısı 5 dir

Average Silhouette Indeks

Rousseeuw (1987), her bir birimin kendi kümesine uygunluğunu tanımlayacak bir Silhouette indeksi önermiştir. a(i) ; i. birimin kendi kümesindeki tüm noktalara olan ortalama uzaklıklarını (benzerliğini) ve b(i); i. birimin diğer kümelerdeki tüm noktalara olan ortalama uzaklıkların minimumunu göstersin. Buradan i. birim için Silhouette indeksi;

Sil(i) = (b(i) – a(i)) / max (a(i),b(i))

olarak tanımlanır. Eğer sil(i) değeri 1’e yaklaşırsa i. birimin atandığı kümeye daha uygun olduğu, sil (i) değeri 0’a yaklaşırsa veya negatif olursa i. birimin atandığı kümeye uygun olmadığı sonucuna varılır. Negatif değerler yalnızca bir birim en uygun kümesine atanamadığında ortaya çıkar.

Olayı biraz daha basitleştirirsek;
K=2 olsun. cluster_1 içindeki bir noktanın a(i): Küme içindeki her bir noktaya uzaklığının ortalaması. b(i) cluster_2 her bir noktalara olan ort. uzaklığıdır. Eğer cluster_3 olsaydı aralarında karşılaştırıp min. seçecektik.

Sil(i) = (b(i) – a(i)) / max (a(i),b(i)) formulünde yerine koyulur, Çıkan sonuç, o noktanın silület skorudur. Bu değer + 1 ne kadar yakın ise o kadar doğru gruplamışız demektir. Ama eksi çıkıyor ise demekki o nokta yanlış clusterda yer almıştır yorumunu yapacağız.

fviz_nbclust(df, kmeans, method = “silhouette”)

Optimal Küme Saysı 5’dir

GAP istatistiği

Kümelerin, gerçekleşen değerlerinin karelerinin toplamlarının, beklenen değerlerine göre log() değerce farkını karşılaştırıyor. Bunun içinde ikinci bir bootstrapping yöntemiyle örneklem oluşturuluyor. Bu iki değer arasındaki gap büyüklüğü, random uniform dağılımdan o kadar uzakta olduğu ve bizim için de bir o kadar anlamlı olduğunu gösteriyor.

set.seed(123)
gap_stat <- clusGap(df, FUN = kmeans, nstart = 25, K.max = 5, B = 25)
print(gap_stat, method = “firstmax”)

Optimal 1 olur dese de aslında maks gap 2.tepe noktası olarak 5 seçilebilir.

K=5 seçtiğimiz de Özet Gösterim:

set.seed(123)
final <- kmeans(df, 5, nstart = 25)
print(final)
customer %>%
mutate(Cluster = final$cluster) %>%
group_by(Cluster) %>%
summarise_all(“mean”)

Yukarıdaki özet tabloda k=5 seçildiğinde değişkenlerin cluster’ın merkez değerleri gösterilmiştir. Her ne kadar da gerçek hayatta böyle olmasa da sensitivity açısında önce Voice sonra da SMS değişkeninden dolayı müşteriler 5 farklı clusterda olması gerektiği görülmüştür.

Bu ve buna benzer birçok method var önemli olan çalışma mantıklarını bilip, sizin için en anlamlı olanı seçip nedenleriyle açıklayabilmektir.

Herkesin çalışmasında kolaylıklar dilerim 😉

Gurkan.

Coffee Break

Çay mı kahve mı sorusunun cevabını bu sefer kahve diye cevapladığınızı varsayarak sizlere kahvenin kısa tarihini ve kahve çekirdeklerinden bahsedeceğim.

Evet şimdi parmakları çıtlatalım ve Kahvenin tarihine giriş yapalım:

Kahve, M.S. 800 yıllarına dayanmaktadır. Etiyopda “Kaldi” adında bir çobanın güttüğü keçilerin kahve meyvesini yedikten sonra canlanmalarını fark etmesiyle başlamış sonra kendisi de bu meyveyi denemeye karar vermiş ve yedikten sonra tıpkı keçiler gibi hissettiği güç ve mutlulukla o da yerinde duramamış hatta taklalar atıvermiş (“Keçilerini mi kaçırdın!” deyimi de herhalde ilk defa o zaman söylenmiş 😊) Çoban Kaldi uzun süre ibadet eden keşişlerin çok seveceğini düşünmüş ve onlara vermiş, onlar da bu gizemli meyvenin tadını bahsedilen kadar beğenmediklerinden hepsini ateşe atmışlar. Kısa süre sonra lezzetli aroma, burun deliklerine dolunca keşişler meraklanmışlar ve kavrulmuş meyvelerden bir içecek demlemişler. Aromalı kokusu ve tadını o kadar çok beğenmişler ki, bunu Tanrı’nın bir hediyesi olarak görmüşler; Kahve sayesinde bütün gece ayık kalmışlar. Böylece kahve tohumunun ünü, kısa süre içinde bölgede yayılmaya başlamış.

Kahvenin Osmanlı Devleti ile tanışması….

Osmanlı İmparatorluğu Yemen’e doğru genişledikçe, biraz geç de olsa 1500 yıllarında, Yemen Valisi, kahveyi İstanbul’a getirmiş ve Kanuni Sultan Süleymanı kahveyle tanıştırmıştır. Artık o andan itibaren Türk kahvesi, sarayın görkemli salonlarında, kırk kişilik kahveci ustaları tarafından sultana servis edilecek bir içeçek olur, hatta haremde cariyelere de doğru kahve pişirme dersleri verilir. Buraya küçük bir detay daha eklemekte fayda var. Pera müzesini gezenler elbette hatırlacaktır, Yemen valisi İstanbuldan geri döndüğünde şöyle demiştir, bir gün kulpsuz fincan ile servis yapan yaverine sen bunu en iyisi İstanbul’a götür orada ne de olsa buna bir kulp takarlar demiştir. İşte “Kulp takma” deyiminin nereden gelmiş olduğunu da ben de orada öğrendim 😊 Artık Valiyi ne kadar zorladılarsa 🙂 … Neyse lafı çok da uzatmadan; ilk kahvehane yine o yıllarda tahtakalede açılmıştır ve kısa sürede kahvehaneler, insanların bir araya gelerek kahve içtikleri, tartıştıkları, fikir alışverişinde bulundukları mekânlar oluvermiştir (Yani ilk starbucks fikri de bizden çıktı 😉)

Kahvenin Avrupa’ya Yolculuğu

Evet Kahve ile Osmanlıları da fethettikten sonra, şimdi sırada Avrupa var. Tarihte ilk kez, Venedikli tacirlerin 1600 yıllarında, ilk kahve tohumlarını Venedik’e götürmeleriyle gerçekleşmiştir. Böylelikle İtalyanlar’ın da asla vazgeçemedikleri kahve tutkuları başlamış olur 😊 . Daha sonraki yıllarda Batı Avrupa’nın büyük bir bölümü de kahvehanelerle dolup taşmaya başlar. Hatta içinde büyük yazarların, bestecilerin ve aydın kesimin de toplanma yeri olmuştur kahvehaneler.(Voltaire, Beethoven ve Mozart).Bugün İtalya’da günde otuz sekiz milyon fincan kahve tüketildiği söylenmektedir.

Kahvenin Orta ve Latin Amerika’ya Yolculuğu

18. yy Amsterdam valisi, Fransız Kralına hediye olarak küçük bir kahve bitkisi armağan eder. Kral da bitkinin Paris’teki Royal Botanik Bahçesi’ne dikilmesini emreder. Yine o yıllarda Fransız donanması sömürge birlikleriyle birlikte bitkiden tohum alarak, oldukça zorlu bir yolculuğa çıkarlar. Sonunda Fransız sömürgesindeki Karayiplerdeki adaya kahve tohumunu dikerler. Tohum, 50 yıl içerisinde adada toplam 18 milyon kahve ağacı yetiştirilmesini sağlar. Getirilen bu tohum; aynı zamanda Güney ve Orta Amerika’da yetiştirilen tüm kahve ağaçlarının da atası kabul edilir. Böylece kahve tüm dünyaya yayılmış olur.

2 tür Kahve Çekirdeği: Arabica mı Robusta mı

Bir coffeshop’a gittiğinizde çeşit çeşit kahve çekirdekleri görürsünüz, vay arkadaş dersiniz amma da çok çeşit varmış dedirttir (Guatamala, Kenya, etiyopia vs.) , oysa bütün kahveler %99+ oranda iki ana tip altında toplanır. Robusta ve Arabica. Dünya üretiminin yaklaşık %75’ini Arabica çekirdekleri oluştururken, %25’i ise Robusta’dır. Gelelim aralarındaki ana farklara.

TAT:

Arabica çekirdekleri, yumuşak içimlidir, damakta genelde meyve aromalı bir tat bırakırlar.Robusta çekirdekleri, sert ve yoğun, damakta genelde topraksı tat bırakan çekirdeklerdir

ÜRETİM KOLAYLIĞI:

Robusta çekirdekleri doğa şartları ve iklim koşullarına daha dayanıklıdır bu nedenle üretilmeleri daha kolaydır. Düşük rakımlarda rahatlıkla yetişebilir. Robusta kahve ağacı, Arabica kahve ağacına göre daha fazla ürün verir.

ŞEKİL:

Robusta çekirdekleri, Arabica çekirdeklerine göre daha yuvarlaktır. Arabica çekirdeklerinin görünümü daha çok oval yapıdadır.

BÖLGE:

Robusta çekirdekleri genellikle, doğu yarım küre de yetişirler. Vietnam, Endonezya, Hindistan ve kısmen Afrika’nın doğusundaki ülkeler en bilinen Robusta yetiştiricileridir.
Arabica çekirdekleri ise Afrika, Papua Yeni Gine’nin yanı sıra asıl olarak Güney Amerika’da üretilir. Kolombiya aldığı son kararla Robusta çekirdeği yetiştirmeyi bırakmıştır.

TERCİH:

Genelde Arabica çekirdekleri tercih edilir. Robusta çekirdeğinin satıldığına genelde denk gelmezsiniz. Bunun ana sebebi tek içiminin tat ve sertlik nedeniyle zor olmasıdır, bu nedenle daha çok düşük oranda harman kahvelerde kullanılır. Eğer doğru harmanlanırsa Arabica çekirdeklerinin verdiği tat altında bıraktığı sertlikle hem tadı güçlendirir hem de ortalama kafein miktarını artırır ama ikinci bardağı içmek yine de çok içinizden gelmeyebilir. 😊

Neyse efendim ben lafı fazla uzatmayayım:

İçtiğiniz kahveler hep forest gump tadında olsun.

Yani biraz tatlı-hüzünlü ama güldüren saf ve temiz bir film tadında olsun.

Afiyet olsun… 🙂

Mutlu Bayramlar :)

Şarkı: “Donna Donna”
Bu parça beni bayağı bir dumura uğratmıştı: Ortaokulda dinlediğimde, bunun çok acıklı bir aşk hikâyesi, Donna’nın da bu hikâyenin kahraman kızı olduğunu düşünmüştüm. Sonra yıllar geçtikten sonra bir şekilde aklıma geldi bu parça… Bir de baktım ki anlatılanlar bir aşkın değil bir dananın hikâyesi imiş :). Bugün yine Kurban Bayramında aklıma geldi bu parça ve araştırdığımda puzzle’ın bir başka parçasını buldum. 2. Dünya savaşı yıllarında fabl tarzda yazılmış, toplama kamplarına gönderilen musevilerin trenlerde söyledikleri bir özgürlük şarkısı olduğunu öğrendim. Galiba yazıldığı dönemden kaynaklandığı için hikayeler, şarkılar fabl tarzda yazılmak zorunda kalmış. George Orwell’ın Hayvan Çiftliği kitabı da bunun en güzel örneklerinden bence…

Benzer bir örnek, farklı döneme gelse de kral’a karşı hicivlerin yer aldığı “Alice Harikalar Diyarında” masal kitabıdır 🙂 Bence çocuklardan ziyade biz büyüklerin tekrar tekrar okuyup anlaması gerekir 😉 Kitabın yazarı Carroll’un yazarken ki amacı şuydu: Kalıplar ve kurallarla çevrili insanı, dünyanın dışına çıkarıp özgürleştirmek. İnsanlarda merak uyandırıp akla gelebilecek her şeyle ilgili soru sormalarını ve çok iyi bildiklerini sandıkları kavramları (iyi-kötü, doğru-yanlış, güzel-çirkin, hızlı-yavaş vb.) sorgulamalarını sağlamaktı. Carroll’un, “hayat” dediğimiz balonda, sonsuzluğa açtığı bir delikti “Alice Harikalar Diyarında”. Eğer her şey bulunduğumuz yere göre değişiyorsa ve anladığımız kadarsa “gerçek” diye bir şey yoktu. Dünya “anladığımız kadar”lardan oluşuyordu ve belki de biz birçok şeyi -belki de her şeyi- yanlış anlıyor ve aktarıyorduk. Her şeyi “usa vuruyor”, sınırsız varoluşu sınırlı bir akılla anlamaya çalışıyorduk.

İşte tıpkı Alice Harikalar Masalındaki gibi Donna Donna şarkısını da her dinlediğimde hikayenin altını tekrar tekrar kazıyorum, araştırıyorum, bulmacayı çözmeye çalışıyorum ve her yaşımda yeni şeyler öğreniyorum. Ortaokulda iken Donna’nın bir aşk hikayesi olduğunu zannederken sözlerini okuduğumda yaşlı bir dananın özgürlüğünü anlattığını öğrenmiş hatta kendi kendime gülmüştüm, sonra yıllar geçtikçe yine dinleyip araştırdığımda 1945’li yıllarında musevilerin mutlak otoriteye karşı söylediği bir halk şarkısı olduğunu öğrendim. Eminim bir başka sefer dinlediğimde tıpkı Alice Harikalar masalındaki gibi arkasındaki felsefik simgeleri, imgeleri de anlacayacağım. Kim bilir….

Donna Donna

Pazara giden bir vagonda bağlanmış
Bir buzağı var, hüzünlü gözlerle bakan.
Ve çok yukarılarda bir kırlangıç ,​
Gökyüzünde hızla kanat çırpan…
 
Rüzgarlar nasıl da gülüyor…
Olanca gücleriyle gülüyorlar.
Gülüyorlar tüm gün boyunca
Bütün yaz gece yarısına kadar.
 
“Şikayeti kes artık” dedi çiftçi,
“Kim sana bir buzağı ol dedi?
Neden uçmak için kanatların yok
Şöyle hür ve gururlu bu kırlangıç ​​gibi ? “
 
Rüzgarlar nasıl da gülüyor …
 
Buzağılar kolayca bağlanır ve kesilir
Asla bilmezler nedenini.
Ama özgürlüğe değer verenler,
Uçmayı öğrendiler şu kırlangıç gibi !