Duygu Ergün

Büyük Dil Modelleri’nin (LLM) sadece teknik bir yapay zekâ aracı değil, medya ve iletişim süreçlerini kökten dönüştürebilecek sistemler olup olmadığı sorusundan yola çıkılan çalışmanın amacı, LLM'leri yeni bir medya formu olarak konumlandırmak ve bu teknolojilerin medya mantığı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi üzerindeki dönüştürücü etkisini analiz etmektir. Çalışmanın yöntemi, Lev Manovich’in yeni medya kuramının temelini oluşturan beş ilke (sayısal temsil, modülerlik, otomasyon, değişkenlik ve etkileşimlilik) ile LLM’lerin karşılaştırmalı bir analizine dayanmaktadır. Analiz sonucunda, LLM’lerin Manovich’in tüm ilkeleriyle yüksek düzeyde uyum gösterdiği ve bu ilkeleri daha ileri bir seviyeye taşıdığı ortaya konmuştur. Buna ek olarak çalışma kapsamında, Manovich’in "kültürel analitikler" ve "postmedya" gibi kavramlarıyla, mevcut teknolojik dönüşümün beraberinde getirdiği etik, epistemolojik ve politik sorunlar tartışmaya açılmıştır ve LLM’lerin, algoritmik önyargıların yeniden üretilmesi, yaratıcı emeğin dönüşümü, hiper-kişiselleştirme yoluyla kamusal alanın zayıflaması ve gücün teknoloji şirketlerinde merkezileşmesi gibi ciddi riskler taşıdığı vurgulanmıştır. Medyanın ne olduğu kadar neye dönüştüğü sorusunu da gündeme taşıyan çalışma, LLM’lerin hem mevcut medya paradigmalarının sınırlarını zorladığı hem de yeni bir medya rejiminin habercisi olduğu ileri sürülmektedir. Diğer bir deyişle, LLM'lerin yalnızca mevcut bir medya aracına entegre edilebilecek bir teknoloji olmadığı; aksine, farklı medya biçimlerini birleştiren bir "metamedya" olarak işlev gördüğü ve medyanın kendisini teknolojik bir varlık haline getirdiği savunulmaktadır.

Sosyal medya platformları, afet anlarında bilgi paylaşımı, yardım organizasyonu ve duygusal dayanışma için kritik bir alan haline gelmiştir. Ancak bu mecralar, aynı zamanda kriz anlarında hızla değişen, kimi zaman dayanışmadan ayrımcılığa evrilen söylemlerin üretildiği dinamik yapılar olarak da dikkat çekmektedir. Afet iletişimi literatüründeki, kriz dönemlerinde toplumsal empati ve dayanışmanın yükseldiği; ancak bu duygusal yoğunluğun sürdürülebilir olmadığı bilgisinden yola çıkılan bu çalışmada, 2023 Şubat ayında Türkiye'de yaşanan Kahramanmaraş depremlerinin ardından X platformunda göçmen temalı dijital söylemin nasıl evrildiği analiz edilmiştir. Araştırmanın temel sorusu, afet anlarında sosyal medya söyleminin ne yönde ve ne hızla değiştiğidir. Çalışma, göç ve göçmen karşıtı söylemin afet travması ile birleşerek daha sert ve kalıcı bir kimlik çatışmasına dönüşüp dönüşmediğini ve afet sonrası dönemde dijital kamusal alanda nasıl bir kutuplaşma eğiliminin belirdiğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda afet öncesi, afet haftası ve afet sonrası dönemler karşılaştırmalı olarak ele alınmış; duygusal ve tematik dijital söylem dönüşümü analiz edilmiştir. Çalışma, afet anında ortaya çıkan empati dalgasının kırılganlığını ve dijital söylemin hızla eski kutuplaşma kalıplarına döndüğünü göstermektedir. Bu bağlamda çalışma, göç ve göçmenlik gibi spesifik bir söylemin afet sonrası dönüşümünü, zamansal ve tematik düzeyde ortaya koyarak afet iletişimi ve sosyal medya söylem araştırmaları literatürüne özgün bir katkı sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, afet iletişimi süreçlerinde uzun vadeli ve çok katmanlı çerçevelemenin önemine dikkat çekmektedir.

Türkiyenin E-kitap portalı Libraryturk.com aracılığıyla YAPAY ZEKÂ ÇAĞI ve DİJİTAL İLETİŞİM: Fırsatlar, Riskler, Değişimler adlı kitaba erişeblirsiniz.

Emotions play an important role in the process of media messages transforming the audience. In our study, starting from the question of what might be the dominant emotions in old age-themed cinema texts, it is aimed to obtain clues about how old age is constructed in cinema through these emotions and what kind of emotional structure about old age is imposed on the audience. In this direction, emotion analysis was applied to the dialogues of 379 old age-themed films shot in a period of 100 years to determine what kind of emotional structure is constructed in all old age-themed cinema texts. As a result, it was found that the most dominant emotion was anger and disgust. The findings were categorized according to three different periods (1920–1969, 1970–1999, 2000–2020) and interpreted in a descriptive approach in a historical perspective and within the framework of the cinemas of the in addition to the EU, Germany, France, the UK, and Japan, Turkish cinema to make a comparison, where the most old age films were made. It is expected that our study will set an example for text mining research in cinema and offer an alternative perspective to the discussions on the phenomenon of aging in cinema.

Medya iletilerinin bireylerin algıları üzerindeki etkileri, çok çeşitli yaklaşımlarla teorileştirilmiştir. Gerbner’in Yetiştirme Teorisi de bunlardan biridir. Teori, televizyonun, bireylerin toplumsal gerçeklik algıları üzerinde önemli etkileri olduğunu savunur. Medya iletilerinin bireylerin algıları üzerindeki etkisinden hareketle, filmler aracılığıyla üretilen yaşlılık fikrinin, yaşlılığa dair gerçek yaşamdaki anlayışımızı şekillendirdiğini söylemek mümkündür. Diğer yandan, medya iletilerinin izler kitleyi dönüştürme sürecinde duyguların rolü oldukça büyüktür. Buradan hareketle çalışmamızda, sinema filmleri aracılığıyla kurulan yaşlılığın gerçek yaşamdaki anlayışımızı nasıl şekillendirdiğine dair farklı bir perspektif geliştirebilmek amacıyla, yaşlılık temalı filmlerin diyaloglarındaki duygu yapısı araştırılmıştır. Bu doğrultuda, bir asırlık zaman diliminde üretilen tüm yaşlılık temalı filmlerin diyaloglarında, metin madenciliği yöntemiyle duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar tarihsel perspektifte ve ülke sinemaları çerçevesinde, betimsel bir yaklaşımla yorumlanmıştır. Çalışmamızın, sinemada metin madenciliği araştırmalarına örnek oluşturması ve sinemada yaşlılık olgusuna yönelik tartışmalara alternatif bir bakış açısı sunması beklenmektedir.

Günümüzde artan veri dolaşımı nedeniyle dijital habercilikte bilgi kirliliği ve dezenformasyon daha önce hiç olmadığı kadar yaygın hale gelmiştir. Eski tarihlerde bilgiye erişim bir hak olarak vurgulanırken, günümüzde bilgi kirliliğinden korunma hakkı ortaya çıkmıştır. Bunun en temel nedeni, dijital ortamda dolaşıma giren çok sayıda haberin takibinin yapılamaması ve dijital haber paylaşımının gerektirdiği sorumlulukları düzenleyecek bir yapının bulunmamasıdır. Bu gibi problemlerin çözümüne yönelik çalışmamızda dijital habercilik veri modeli geliştirilmiştir. Dijital habercilik için önerdiğimiz veri modeli, FAIR prensiplerini sağlamasının yanı sıra, haberlerin birbiriyle mantıksal ilişkiye sahip olmasını ve haberlerin tüm süreçleriyle takip edilebilir olmasını mümkün kılarak, güvenilir bir sosyal medya ağı oluşturur. Herhangi bir veri modelinin gözlemlenebilen ve izlenebilen bir sosyal medya ortamını destekleyebilmesi için, büyük verileri barındıran çizge yapılarıyla çalışabilmesi gerekmektedir. Mevcut blokzinciri teknolojileri, gözlemleyebilme ve izleyebilme özelliklerini sağlasa da bu teknolojiler sosyal medya ağının gerektirdiği çizge veri yapısını desteklememektedir. Bu problemleri çözmek için, önerdiğimiz yapıda model ile veri birbirinden ayrılmış ve indeksleme mekanizmalarının desteklenmesi sağlanmıştır. Önerilen veri modeli, blokzinciri teknolojisinin veri modeli ile karşılaştırılmış ve sonuçta, dijital habercilik için geliştirdiğimiz modelin zaman ve alan karmaşıklığının yanı sıra, sürdürülebilirlik ve bakım maliyetleri açısından blokzinciri teknolojisinin veri modeline göre daha uygun olduğu tespit edilmiştir.

Disiplinlerarası çalışmalarda öğrenme ve uygulama döngüsü oldukça önemlidir. Teknoloji transfer ofisleri ve teknokentler, tam da bu öğrenme ve uygulama döngüsünü sağlamak için hayata geçirilmiş organizasyonel yapılardır. Ancak teknoloji transfer ofisleri ve teknokentler, fikir üretiminden ziyade, üretilmiş fikirlerin uygulama alanları olarak hayata geçirilmiştir. Dolayısıyla teknoloji transfer ofisleri ve teknokentlerin bir ön basamağı olarak düşünülebilecek, fikir üretimine ve geliştirilmesine odaklanan bir mekanizmaya ihtiyaç bulunmaktadır. Toplumsal ihtiyaçlar ve sorunların çözümüne yönelik yenilikçi fikirlerin üretilmesinde akademisyenler, öğrenciler, sektörel aktörler ve toplum birbirlerinden kopuk olduğundan, sistematik bir zeminde bir araya gelememektedir. Bu durum, yenilikçi fikirlerin rassal, bireysel ve yetersiz bir şekilde geliştirilmesine, fikirlerin korunamamasına ve dolayısıyla zaman ve maaliyet kayıplarına neden olmaktadır. Çalışmamızda, söz konusu problemlerin çözümüne yönelik, yenilikçi fikirlerin üretilmesi, takibi ve korunmasına odaklanarak akademisyenleri, öğrencileri ve çeşitli sektörel, toplumsal aktörleri bir araya getiren, fikrin üretildiği andan projeye dönüştürülmesi sürecinde tüm bu unsurların disiplinlerarası şekilde çalışabileceği yeni bir fikir laboratuvarı modeli önerilmiştir. Önerdiğimiz model, fikirlerin korunumu, tartışılması ve takibine yönelik şeffaflığın sağlanabilmesi amacıyla, blok zincirinin veri yapısından esinlenilerek geliştirdiğimiz ve Etiket adını verdiğimiz yeni bir veri yapısı üzerine inşa edilmiştir. Geliştirdiğimiz veri yapısı sayesinde, fikirlerin korunması, geliştirilmesi ve takibinin yanı sıra mantıksal ilişkilerin yaratılabildiği güvenilir bir tartışma ortamı elde edilmiştir.

The fairness of human‐related software has become critical with its widespread use in our daily lives, where life‐changing decisions are made. However, with the use of these systems, many erroneous results emerged. Technologies have started to be developed to tackle unexpected results. As for the solution to the issue, companies generally focus on algorithm‐oriented errors. The utilized solutions usually only work in some algorithms. Because the cause of the problem is not just the algorithm; it is also the data itself. For instance, deep learning cannot establish the cause–effect relationship quickly. In addition, the boundaries between statistical or heuristic algorithms are unclear. The algorithm's fairness may vary depending on the data related to context. From this point of view, our article focuses on how the data should be, which is not a matter of statistics. In this direction, the picture in question has been revealed through a scenario specific to “vulnerable and disadvantaged” groups, which is one of the most fundamental problems today. With the joint contribution of computer science and social sciences, it aims to predict the possible social dangers that may arise from artificial intelligence algorithms using the clues obtained in this study. To highlight the potential social and mass problems caused by data, Gerbner's “cultivation theory” is reinterpreted. To this end, we conduct an experimental evaluation on popular algorithms and their data sets, such as Word2Vec, GloVe, and ELMO. The article stresses the importance of a holistic approach combining the algorithm, data, and an interdisciplinary assessment.This article is categorized under: Algorithmic Development > Statistics

AI fairness is an essential topic as regards its topical and social-societal implications. However, there are many challenges posed by automating AI fairness. Based on the challenges around automating fairness in texts, our study aims to create a new fairness testing paradigm that can gather disparate proposals on fairness on a single platform, test them, and develop the most effective method, thereby contributing to the general orientation on fairness. To ensure and sustain mass participation in solving the fairness problem, gamification elements are used to mobilize individuals’ motivation. In this framework, gamification in the design allows participants to see their progress and compare it with other players. It uses extrinsic motivation elements, i.e., rewarding participants by publicizing their achievements to the masses. The validity of the design is demonstrated through the example scenario. Our design represents a platform for the development of practices on fairness and can be instrumental in making contributions to this issue sustainable. We plan to further realize a plot application of this structure designed with the gamification method in future studies.

As digital data circulation increases, information pollution and manipulation in journalism have become more prevalent. In this study, a new digital journalism model is designed to contribute to the solution of the main current problems, such as information pollution, manipulation, and accountability in digital journalism. The model uses blockchain technology due to its transparency, immutability, and traceability. However, it is tough to provide the mechanisms necessary for journalism, such as updating one piece of information, instantly updating all other information affected by the updated information, establishing logical relationships between news, making quick comparisons, sorting and indexing news, and keeping the changing information about the news in the system, with the blockchain data structure. For this reason, in our study, we have developed a new data structure that provides both the immutability, transparency and traceability properties of the blockchain and can support the communication mechanisms necessary for journalism. The functionality of our proposed data structure is demonstrated in terms of communication mechanisms such as mutability, context, consistency, and reliability through example scenarios. Additionally, our data structure is compared with the data structure of blockchain technology in terms of time, space, and maintenance costs. Accordingly, while the model size increases linearly in blockchain, the model’s size remains approximately constant since the structure we developed is data-independent. In this way, maintenance costs are reduced. Since our model also has an indexing mechanism, it reduces the linear time search complexity to logarithmic time. As a result, the data structure we developed is found to have higher performance than blockchain in the journalism concept. In future studies, it is planned to test all aspects of the model with a pilot application, eliminate its shortcomings, and develop a holistic approach to the root causes of the problems in the journalism focus.