The integration of big data and open source intelligence (OSINT) has dramatically reshaped journalism, introducing new methods for sourcing, verifying, and reporting. This article explores how big data provides journalists with the tools to analyze large volumes of information and verify facts with unprecedented speed and accuracy. OSINT is considered a critical complement to big data, enabling actionable insights to be extracted from publicly available information such as satellite imagery and social media metadata. While these developments increase verification, scalability, and story diversity, they also present ethical challenges such as privacy concerns, misinterpretation of data, and algorithmic bias. The article concludes with a vision for education, collaboration, and ethical safeguards to maximize the potential of big data and OSINT in journalism and position the profession for success in a data-driven era.
Büyük veri ve açık kaynak istihbaratının (OSINT) entegrasyonu gazeteciliği önemli ölçüde yeniden şekillendirmiş, bilgi kaynağı bulma, doğrulama ve raporlama için yeni yöntemler sunmuştur. Bu makale, büyük verinin gazetecilere büyük hacimli bilgileri analiz etmek için nasıl araçlar sağladığını ve gerçekleri benzeri görülmemiş bir hız ve isabetle doğrulamalarını sağladığını araştırmaktadır. OSINT, uydu görüntüleri ve sosyal medya meta verileri gibi kamuya açık bilgilerden eyleme geçirilebilir içgörülerin çıkarılmasına olanak tanıyan büyük verinin kritik bir tamamlayıcısı olarak değerlendirilmektedir. Bu gelişmeler doğrulama, ölçeklenebilirlik ve hikaye çeşitliliğini artırırken, gizlilik endişeleri, verilerin yanlış yorumlanması ve algoritmik önyargı gibi etik zorlukları da beraberinde getirmektedir. Makalenin sonuç bölümünde, gazetecilikte büyük veri ve OSINT'in potansiyelini en üst düzeye çıkarmak ve mesleği veri odaklı çağda başarılı olacak şekilde konumlandırmak için eğitim, işbirliği ve etik güvenceler bağlamında bir vizyon önerilmektedir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Journalism Studies |
Journal Section | Theoretical Review |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2025 |
Submission Date | November 29, 2024 |
Acceptance Date | June 17, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 7 Issue: 1 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.