SURP olanağı sunan yerlerin aynı zamanda doktora programları da olduğundan, tahmin edersiniz ki, SURP’ler aslında okulların kendi doktora programlarını pazarlama araçlarından yalnızca biri. Dolayısı ile 10 haftalık yaz programı boyunca lisans öğrencilerine, lisansüstü öğrencilerin olanaklarının çoğunun tanınmasının ve onlara krallar gibi davranılmasının arkasında değişik nedenler var. Tabi bu nedenler, SURP’e (uluslararası yaklaşık 500 başvuru ile yürütülen) kabul sürecinin , ortalama bir doktora programına (yaklaşık 100 başvuru ile yürütülen) kabul sürecinden daha yarışmacı olmasında da etkili; zira herhangi bir SURP’e kabulünüz ve program içinden alacağınız bir referans, benzer doktora programlarına kabulünüz için bulunmaz bir bilet haline dönüşüyor.

O şekilde veya bu şekilde, bu programın sunduğu olanaklar–Nobel ödüllü bilim insanlarından konferanslar dinlemek, New York Academy of Science önizlemesi, önyargısız ve tam güvenli bir şekilde araştırmanın bir ucundan tutma şansı verilmesi vs.–Türkiye’de lisans eğitimini tamamlamakta olan bir öğrenci olan ben için eşsiz bir deneyimdi. Ne yazıktır ki, Türkiye’de lisans öğrencileri bırakın araştırma projesi yürütmeyi, daha en temel lab yöntemlerini bile doğru düzgün uygulama fırsatı bulamadan mezun oluyorlar, mezun olmak zorunda kalıyorlar. Bu durumun incelemesi ise yakın zamanda başka bir yazıya.

Neyse, azıcık da iki ay süresince neler yaptığımdan bahsedeyim: Program boyunca, CBio‘da ve Chris Sander‘ın grubunda “Biyolojik yolakların hizalanması ve yolak verilerinin entegrasonu” üzerine çalıştım. Program sonunda ise ortaya şöyle bir (İngilizce) poster çıkabildi:

Çalışma koşullarım normal şartlar altında, sabah saat 9:00′da elimde kocaman bir bardak kahve eşliğinde bilgisayar başına oturup, öğlen yemeğinde kalkmak ve sonrasında geri gelip yorulana kadar (~18:00) bilgisayar başında çalışmak oldu. Böyle bir çalışma ortamı, Hesaplamalı Biyoloji ve Biyoenformatik alanında araştırma yapan lab’ların en çok sevdiğim yanı. Neredeyse tüm gün bilgisayar başında oturup, biyolojik veriler üzerinde çalışabiliyorsunuz ve etrafınızda genelde her konuda (Bilgisayar Bilimi, Genetik, İstatistik, Biyoloji, vs.) danışabileceğiniz veya tartışabileceğiniz insanlar oluyor.

Bu iki aylık süre içerisinde benim danışmanlığımı/tartışmanlığımı ise Emek Demir yaptı. Bu son staj ile beraber, Emek’in yanında toplamda 4 ay geçirmiş oldum, ama bu 4 ay içinde kendisinden normal bir zamanda 4 yılda öğrenebileceğim kadar şey öğrendim. Bu yüzdendir ki kendisinin ne kadar şahane ve kültürlü bir insan olduğunu anlata anlata bitiremeyebilirim. Biyoenformatik çalışma isteğimi körüklemiş, Emek’le tanışmama vesile olmuş ve bu zamana kadar akıl hocalığımı yapmış bir diğer şahane insan ise Murat Çokol. Önümüzdeki doktora başvuruları da umarım iyi geçerse, kendilerinin izlediği yola adım atıp, peşlerini bir süre daha bırakmayacağım gibi görünüyor :)

Yarım saatte okula varıyorum; hazırlık 38 dakika, bekleme 2 saat 13 dakika ve soğuma 21 dakika sürüyor. Bu sefer bölüm koridorları nispeten daha boş–üst katta yalnızca bir lab açık–ve oradan da koridora, 80′lerin rock müziği tınıları yayılıyor. Bu garip kimsesizlikten dolayı, her zamanki gibi sadece-haftasonları-karşılaşan-ve-haftasonu-lab-ta-olduğu-için-hem-hüzün-hem-anlayış-dolu selamlaşmalar yaşanmıyor hiç.

Bekleme süresince, yarınki (yarın pazar!) sınavıma çalışıyorum, yanında da biraz müzik. Başım rock/metal kaldırmayacak kadar ağrılı, kafam caz kaldırmayacak kadar yorgun. Radyo listesinden bir blues istasyonu seçiyorum, lab’taki gereksiz ışıkları kapıyorum, sesi iyice yükseltiyorum. Nedense böyle zamanlar hep bana, Superman’in Fortress of Solitude‘a sığındığı zamanları çağrıştıyor. Halbuki, ne kendimi Superman’le (bir karşı-kahraman olsa neyse), ne de genelde insan kaynayan lab’ımızı şahane bir kaleyle özdeşleştiriyorum. Garip.

Saat 10:27 gibi okulun dış kapısını kitliyorum, yukarıda tez savunması yaklaştığı için deneylerini apar topar yetiştirmeye çalışan bir yüksek lisans öğrencisinin bulunduğu lab’ın ışığı yanmaya başlamış, azıcık içim hüzünleniyor. B kapısından çıkıp her zamanki yokuşu tırmanıyorum, bana nice sabahlar Eti Cin/Süt desteği sağlamış bakkal teyze de dükkanı yavaş yavaş toparlıyor. Yarın gelirken yine uğrarım, yine sağdaki raftan sütü ve kurabiyeyi alır, hep unuttuğum fiyatı tekrar sorar, yine “1.750 yavrum” cevabını alırım diye kuruyorum kafamdan. Bu yol, genelde kuruntularla geçip gidiyor zaten.

Eve gelirken, okulun yurdundan çıkan bir grup süslü-püslü insanla karşılaşıyorum. “Taksim’edir herhalde” diye geçiriyorum içimden. Yamuk kaldırımda topuklularla zar zor yürüyen kızlardan birisi, karşı yönden gelen bana kaçamak bir bakış atıyor; hafif beğenmiş olacak ki  gülümsüyor. Hızlı hızlı yanlarından geçiyorum. İki saniye sonra onlar arkamda, ben onların bıraktığı ağır koku hüzmesinde öksürerek eve doğru yol alıyorum. Bir şeyler yer, bilgisayardan bir dizi izler, biraz çalışır yatarım diye geçiriyorum içimden. Yarın da sınava kalkar, dönerken lab’taki işlerimi bitiririm diye planlıyorum. Bir cumartesi daha geçip gidiyor.

Hayat ne garip… Gelişim biyolojisi, Galois grupları falan.

]]> http://armish.linux-sevenler.org/blog/2009/05/23/cumartesilere-yabancilasmak.html/feed 0 http://armish.linux-sevenler.org/blog/2009/01/15/dostum-olun-yalnizim-dedi-kucuk-prens-solitude-lonelines.html http://armish.linux-sevenler.org/blog/2009/01/15/dostum-olun-yalnizim-dedi-kucuk-prens-solitude-lonelines.html#comments Thu, 15 Jan 2009 18:35:06 +0000 B. Arman Aksoy http://armish.linux-sevenler.org/blog/?p=138 Sonra şöyle düşündü Küçük Prens: “Eşsiz bir çiçeğim var diye kendimi zengin sanıyordum, ne var ki sıradan bir güle sahipmişim. Yüksekliği ancak dizlerime kadar gelen bu gül ve üç yanardağımla, ki bunlardan biri belki sonsuza denk sönmüştür,  öyle çok bir büyük prens değilim…” Ve otların üzerine uzanıp ağlamaya başladı.

Ah o çocukken okunulan kitaplar, ah…

Marius: A vampire’s life is a life of discretion.
Lestat: Discretion? Why should we hide, Marius? We are the powerful. We are the immortal. We should walk fearless in the open.
[They both stop to watch a girl playing a violin]
Marius: That cannot be. We are vulnerable during the day. Mortals must never know of us.
Lestat: So I could never know her?
Marius: Not unless you wanted to kill her.
Lestat: So I can never be known?
Marius: You must be dead to the world.

Düzenleme: Yalan yanlış yazmışım, düzelttim. Pardon, teşekkürler wanderer

I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web – the content, links, and transactions between people and computers. A ‘Semantic Web’, which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The ‘intelligent agents’ people have touted for ages will finally materialize.

Bu güzel hayalin peşinde koşturduğumuz şu günlerde, elimden geldiğince semantik web’in temel bilimler ile ilişkisinden ve bu yeni teknolojinin temel bilimler alanında ne gibi katkılar sağlayabileceğinden bahsedeceğim.

Aslında her şey, BIO 482 kodlu biyoenformatik içerikli dersteki bir sunum ödevi için anlatabileceğim bir makale ararken başladı. İlgi çekici bir makale aramaya ilk olarak -haftalık olarak e-posta kutuma gelen ama zamansızlıktan çok az kontrol edebildiğim – makale alarmlarından başladım. Şansım yağver gitti ve daha ilk e-postaların birinde Briefings in Bioinformatics ile ve hatta bu yayının semantik web temalı şu sayısı ile karşılaştım. Zaten orada burada karşıma çıkan semantik web terimi hakkında bilgi edinmek istiyordum, buna bir de ödevle karışık bilim alanındaki yararları öğrenme hevesi eklenince kendimi merakla makaleleri okurken buldum.

Öncelikle semantik web nedir? Semantik web, internet üzerindeki tüm bilgilerin ve bunların birbirleriyle olan ilişkilerinin yalnızca insanlar değil, bunun yanında otomasyon sistemleri tarafından da kolayca anlaşılabildiği; yararlı bilgiye erişimin oldukça kolay olduğu; amaca yönelik bağlamlarda bu veri ilişkilerinin rahatlıkla kullanılabildiği (tabir-i caizse ütopik) bir ağın takma adıdır. Uzun ve soğuk bir tanım oldu değil mi? O zaman hemen örneklendirelim: Eğer ben yeni bir dizüstü almak istiyorsam, benim bulunduğum yere kargo gönderilebilecek, mağaza stoklarında bulunan, bütçeme uygun, üzerinde Linux yüklü, ortalama bir bilgisayar almak istiyorum demektir. Bu koşulların hepsinin ne anlama geldiği ve bunları kullanarak bilgi arama olanakları günümüzde zaten internette bulunuyor; ama sorun bunların bir bilgisayar tarafından kolayca anlaşılamaması. Sırf bu yüzden, yeni bir dizüstü için internette saatlerce belki günlerce gezmem; çeşitli kaynaklardan çeşitli sorgular yapmam gerekecek. Tamamen bir zaman kaybı. Oysa semantik web benim için tüm bunları kolaylaştıracak ve ben kendisine “yeni bir dizüstü almak istiyorum” dediğimde benim yapacağım şey arkama yaslanıp, ekranımda çıkan uygun sonuçları izlemek olacak.

Çok güzel değil mi? Peki bu nasıl sağlanabilir? Bir insanın kolaylıkla anlayabildiği içerikler bir makina için nasıl anlamlandırılabilir? Çoğu konuda kararları bulunan W3C’un bu konuda da bazı fikirleri ve uygulamaları bulunuyor. Örneğin kendilerinin sponsorluk ettiği Semantic Web Education & Outreach Interest Group (SWEO). Bu ve bunun gibi öntanımlı biçimlerin, bunların avantajlarının ve dezavantajlarının detaylarına girmeyeceğim ve bazı şeyleri yüzeyden geçmeye dikkat edeceğim.

Gelin semantik web bağlamında şu cümleyi inceleyelim:

“Ben bugün Linux gördüm”

Bu cümlede ben, bugün, Linux ve görmek kelimelerini özne, zaman, nesne ve eylem olarak bir bakışta ayırt edebiliriz. Eğer bunların ne olduğunu, bir şekilde bilgisayara da anlatma fırsatım olursa, mesela:

<cumle>

  <ozne>Ben</ozne>

  <zaman>bugün</zaman>

<nesne>Linux</nesne>

<eylem>görmek</eylem>

</cumle>

bu bilgi, otomatik sistemler için de bir anda anlamlı hale gelecektir. Eylemlerin ve çeşitli kelimelerin ilişkilerinin incelendiği bir kelime ontolojisi veritabanı ile bu cümle bize sandığımızdan çok şey ifade etmeye başlar. Bugün sunumda da gösterdiğim ve bazı şeylerin kafamda oluşmasında yardımcı olan etkileşimli bir semantik metin işleme örneğine buradan erişebilirsiniz.

Bu kadar önbilgi şimdilik yeterli olacaktır sanırım.

Bilgiye kolay erişim söz konusu olduğunda, bunun temel bilimler ile direkt olarak ilişkili olduğunu hemen söyleyebiliriz. Temel bilimlerin günümüzde durumu ve sorunları da apaçık bir şekilde önümüzde durmaktadır. Akademik hayatında makale okuma zorunluluğuna erişmiş insanlar ne demek istediğimi anlayabilirler. Dünyanın her yerinde neredeyse sayılması imkansız miktarda deney, gözlem ve veri toplama eylemleri yürütülüyor. Bunlardan iyi ve gerçekçi bir sonuç elde edenler de prestijli bir yayın organında makale yayınlamak için çaba veriyor. Başarılı olduklarında ise, bize Google Scholar‘dan erişilebilen bilgi dolu bir makale hediye etmiş oluyorlar. Farkedebileceğiniz gibi en temel sorunlardan bir tanesiyle daha en baştan karşılaşıyoruz. Makaleler insanların okuması içindir. Bu konuda kimsenin emeğini gözardı etmek istemem. PubMed gibi bazı kuruluşlar makalelerin konulara göre ayrılması, atıfların bağlantılanması, etiketleme gibi işlemleri bir takım çalışan insan yardımı ile yürütmekteler. Amma velakin bu uğraşlar Web 2.0 çılgınlığıylabüyüyen etiketleme olgusunu pek de aşamıyor; çünkü hala makaleler, içlerinde bahsi geçen moleküller, bulgular, bunların yakın ve uzak ilişkilerinin aktarıldığı bir kaynağımız yok.

Sanırım birkaç durum incelemesinin zamanı geldi.

Diyelim ki siz A proteini üzerine çalışmalar yürütüyorsunuz ve B proteinin sizin proteininizle etkileşimde bulunduğundan şüpheleniyorsunuz. Önceki deneylerde bununla ilgili bir bilgi olup olmadığını anlamak için A ve B‘yi beraber kullanarak makaleler arasında arama yapmanız lazım. Şanslıysanız bu konuda bir şeyler bulabilirsiniz. Burada gözden kaçıracağınız şey, daha karmaşık ilişkiler olacaktır. Ya makale yığınının içinde bir tanesi A proteinin C ile etkileşimde bulunduğunu, bir diğeri ise C‘nin B ile etkileşimde bulunduğunu yazıyorsa? Bu durumda A -dolaylı da olsa- B ile etkileşime girme şansına sahip. Bu bilgi aslında orada duruyor, ama edinmesi neredeyse imkansız; çünkü aradaki proteinin C değil de D olma, hatta E, hatta F… olma olasılığı da bulunuyor. Bunları tek tek inceleyemeceğinize göre (ya da buna zamanınızın yetmeyeceğini düşünürsek) aslında varolan bir bilgiden, tamamen eksik ilişkilendirmeler yüzünden mahrum kalıyorsunuz. Oysa semantik bir webde A‘nın C ile olan ve C‘nin B ile olan ilişkisi A‘nın B ile olan ilişkisine erişimi kolay kılar ve sizi daha mutlu kılar. Şuan tüm yazılmış makaleler, sırf bu ilişkilerin kurulabilmesi için text-mining (metin madenciliği) teknikleri ile incelenmekte ama takdir edersiniz ki bu konuda oldukça büyük engeller bulunmakta.

Bir başka örnek ise gen içerikleriyle veya dizilimleriyle (sekans) ile ilgili. Bir hastalık üzerine çalışan insanların çoğu veritabanları üzerinde kendi deneylerinde elde ettikleri dizilimleri, bir benzerlik bulma ümidi ile arattırırlar. Gelin görün ki, bu arama sonuçlarının çıktıları hiç de insancıl değildir. Metin bazlı ve arama motorundan motoruna değişen bir biçimlendirme ile sunulan bu sonuçlar yüzünden araştırma yapanlar, gerçeği temsil eden büyük resmi görmekte zorlanırlar. Oysa ideal senaryoda, arattığınız bir dizilimin temsil ettiği olası geni, başka canlılardaki karşılığını, sebep olduğu hastalıkları, bununla ilgili diğer bulguları vs. bir arada görmek, belki de bunları bir bilgisayara incelettirmek istersiniz. Ne yazık ki şuan için işler bu kadar güzel yürümüyor. Yine elimizden olan bilgilerin kullanılabilirliğinin düşüklüğü yüzünden, aslında kolaylıkla yapılabilecek şeylerden mahrum kalıyoruz. Semantik web’in bir uygulaması olan BioDASH projesi ve semantik tarayıcılar tam olarak bu işlevi yerine getiriyorlar, yani sizi ilgilendiren konudaki bilgiyi hem sizin, hem bilgisayarınızın anlayabileceği biçimde karşınıza getiriyorlar.

Son örneğimi ise grafiklerle ilgili vereceğim. İnternet üzerinde deney sonuçlarının veya veri topluluklarının sunulması konusunda da büyük sıkıntılarımız var. İlk olarak bunların sunumu tamamen kendilerini yayınlayan kişilerin seçimlerine bırakılmış durumda: html tabloları, hesap tabloları, düz metin … Takdir edersiniz ki bu biçimlerin çoğu birbiriyle uyumsuz ve anlamlandırılmaları çok güç. O yüzden veri setlerine ilişkin grafikler veri setini oluşturan kişinin tekelinde yürümekte. Oysa yeniden üretilebilirliğin ve farklı biçimlerde sunulabilirliğin önünün açılması gerekiyor. Semantik web, bu verilerin sunulmasında da getirdiği çözümler ile biz araştırmacı/izleyici kullanıcıya istemci tarafında çeşitlendirilebilir ve kişiselleştirilebilir grafiklerin olabilitesini arttırıyor. Böylece bizler bir grafiği kendi ilgimize göre veya kendi belirlediğimiz veri setlerine göre istediğimiz gibi çizdirip, kullanabilir hale geliyoruz. Bunun en güzel uygulaması yine bir önceki örnekte bahsettiğim BioDASH projesi.

Bu sorunlar yalnızca bir dalda değil, aslında bütün bilim dallarında bulunan sorunlar. Umarız ki semantik web, bu sorunların çözümlerine öngörüldüğü gibi katkıda bulunur ve bireylerin işlerini kolaylaştırır.

Semantik web ve yapısının kendisi ile çeliştiği konusunda birkaç yazı başlığı görmüşlüğüm var, fakat hala bu teknolojiye yeni olduğum için antitezlerinden önce tezlerini incelemek ile meşgulüm. Umarım, zaman buldukça bu konuda daha fazla araştırma yapıp, bir yazı dizisi oluşturabilirim.

Semantik Web

Semantic Web

” Physicists often state their belief that all biologists would rather be physicists, but became biologists only because they were not very good at math.”

ve

” When pressed, many physicists will reveal in confidence that they would actually rather have been biologists, but for the unfortunate fact that they were unable to keep anything alive long enough to study it.”

Sonrasında:

Do biologists have physics envy? (the science envy meme) yazısı ve bu yazı üzerinden eriştiğim
PHYSICS ENVY AMONG BIOLOGISTS: FACT OR FICTION başlıklı yazı, bana uzun bir süredir bölümdaşlarımla* tartıştığım bir konu üzerine yazma isteği yarattı.

Ülkemizde uygulanan eğitim politiklarını yetersiz bulanlardan biriyim. Bu konu beni ne yazık ki aşıyor, ama insanların yanlış eğitilmesinin veya yönlendirilmesinin başlıca nedenlerinden bir tanesinin çevre koşulları olduğunu da düşünmüyor değilim. Çevremizdeki önemli faktörlerden ebeveyinlerimiz ve yakınlarımız bizim için hayatımızın devamında ne olacağımızı seçme görevini üstlenirlerken, bazı yanlış kararlar da alabiliyorlar. Sırf kadafan çarpmayı hızlı yapabilen bir çocuğa “sayısalcı olmalı” etiketi yapıştırılırken, ezberi iyi olan bir diğerine acımasızca “kesin eşit ağırlıkçı olmalı”, ikisi arasında kalana veya ikisini de yapamayana “konservatuar okumalı” etiketi layık görülüyor.

Çocuğun ilk başlardaki bu yönelimini kullanmak, bunun farkında olmak tabii ki de iyi bir şey. Ama çocuğa empoze edilen kanalize düşünceler, sonrasında çocukta/erişkinlikte yanlış önyargılara neden olabiliyor. Ne tür önyargılar ki bunlar mı dediniz? Örnek verelim:
Bölüm derslerine şöyle bir bakıyorum: BIO XX1, BIO XX2, CHEM XX0, CHEM XX0 gibi ardı ardına eklenmiş seriler görüyorum. Normal bunlar, sonuçta okuduğumuzun bölümün dersleri. Peki ya diğerleri? Zorunlu olan Fizik ve Matematik dersleri ilgili konularına yalnızca giriş niteliğinde olabilecek içeriklere sahipler. Zaten 2. sınıftan sonra ne matematik, ne de fizik dersleri kalıyor. İşte bu noktada insanların fikirlerinde ayrılık görüyorum. Kimisi 3. sınıf için “Tüh, sadece BIO mu alacağız bu dönem” derken diğerleri, “Oh be, sonunda sadece BIO alacağız” demekte. Bunu koyduk bir kenara…

Bugün sevgili bölümdaşlarımdan bir tanesi gelip bana “Abi, ne alıyorsun seçmeli olarak” diye sordu. “Advanced English alıyorum” dedim,”Drama – Tiyatroya Giriş”. “Niye, ne yararı olacak ki akademik kariyerine?” dedi. Böyle bir cümleyi nasıl kurdu bilemiyorum ama benim için kurulmaması gereken bir cümleydi. Çok açıktır ki öğrenciler seçmeli derslerini tamamen CV’lerine ekleyebilmek için alıyorlar. Oturup da neden tiyatro ile ilgili bir dersin alınacağını açıklamak gelmedi içimden, zaten de açıklamadım. Bu da kenara koyduklarımızın ikincisi mi oldu?

Şimdi ise sevgili öğretmenlerimiz, sıra size geldi. Evet, sizlerin ezberci olanlarınızdan nefret ediyorum. Ezberci zihniyette yalnızca bir dönem aklımızda kalacak bilgilerle, kafamızı doldurmanızı sevmiyorum. Neden sizler de diğer meslektaşlarınız gibi öğrencinizlerinize bir şeyler “öğretmeye” çalışmıyorsunuz anlayamıyorum. Sırf bu müfredat ve eğitim türü yüzünden 2009 yılında mezun olacak birçok biliminsanı adayının kuantum fiziği ve olasılıksal yaklaşım gibi çeşitli “modern” görüşlerden yoksun olacağını nasıl göremezsiniz? Neyse, bu mevzuatı da şimdilik kısa kesip kenardaki arkadaşlarının yanına koyalım en iyisi…

” Biyolojici sadece biyolojiye mi ilgi duymalı” sorusuna tekrar gelirsek, derim ki: “Hayır efendim, o değerli insan Feynman‘ın bir dersini dinlemedikçe, arada açıp Tübitak yayınlarını karıştırmadıkça, kendi ‘uzmanlığı’ dışındakileri alanları takip etmedikçe zaten o insanın ilgili kategoriye dahil olduğunu bile söyleyemeyeceğim”

Ne yazık ki…

Bu dönem okul çok yoğun ve sancılı geçti. Birçok şey öğrendiğim, ya da bu güzel yanılsamanın kollarına attım kendimi. İlk olarak analiz dersi sayesinde şimdiye kadar öğrendiğim matematiği çöpe attım, sonra da bir dönemde bu olguyu yeniden kurabilmek için elimden geldiğince aksiyomları öğrenmeye çalıştım. Şu an ne durumdayım peki? Hehe, daha yeni başladım :) Ne yazık ki bu dönem “ben matematik yapacağım” dememin gerçek sorumluluklarıyla karşılaştım ve çocukluğumdan beridir aklımda kazılı olan matematik ? Formuller genellemesinden utanarak tiksindim. Neyse ki bu yanılgıdan kurtulmak için daha fazla gecikmemişim.

Bunun yanında artık, salt programcılık olayından men ediyorum kendimi. Mesaili işlere gitmek yok artık. Onun yerine okul var, Moleküler Biyoloji & Genetik var, Biyoenformatik var, labratuarda pratik var. Yaşasın yönelim.

Şimdilik bu kadar, “Talk is cheap…”