Gelenekselden Dijitale Bilim İletişimi: Yapay Zekâ Çağında Bireyin Dijital Bilişsel Özerkliği ve Konumsal Dönüşümü Üzerine Olanaklar ve Riskler

Abstract

Dijital çağın hızla gelişen teknolojileri, bireyin bilgiye erişim ve bilgiyle etkileşim kurma süreçlerini köklü biçimde dönüştürmektedir. Günümüzde bireyler yalnızca bilginin pasif tüketicileri değil; algoritmalar tarafından seçilen, filtrelenen ya da yönlendirilen bilgi akışının aktif katılımcıları hâline gelmiştir. Bireyin bilgiyle kurduğu etkileşimde yaşanan bu dönüşümü anlamak amacıyla, çalışmada öncelikle bireysel bilişsel evrim ele alınmakta; ardından yapay zekânın bu sürece nasıl aracılık ettiği, hangi olanakları sunduğu ve hangi sınırlılıkları beraberinde getirdiği tartışılmaktadır. Bu bağlamda, bireyin dijital ortamlarda pasif bir bilgi alıcısı olmaktan çıkarak daha bilinçli, sorgulayıcı ve sorumluluk temelli bir konuma yerleşmesini ifade eden “dijital bilişsel özerklik” kavramı öne çıkarılmaktadır. Dijital bilişsel özerklik, birey–bilgi–teknoloji etkileşimini daha karmaşık bir düzlemde yeniden düşünmeyi mümkün kılan ve yapay zekâ çağında bilim iletişiminin adil, kapsayıcı ve bağlama duyarlı biçimde yapılandırılmasına imkân tanıyan bir zihinsel dönüşüm modeli olarak ele alınmaktadır. Çalışma, bilim iletişimi alanında yapay zekâ destekli uygulamaları bireyin bilgiyle kurduğu ilişki ve konumsal dönüşümü odağında, ilgili literatür taraması doğrultusunda, olanaklar ve sınırlılıklar çerçevesinde betimleyici bir yaklaşımla ele almayı amaçlamaktadır. Veri odaklı yapay zekâ uygulamalarının karar destek mekanizmaları ve içerik aracılığı süreçlerinde sunduğu avantajlar kabul edilmekle birlikte, bu süreçlerde insan merkezli bir gelişim stratejisi izlenmesinin önemi vurgulanmaktadır. Buna karşılık, toplumsal önyargıların yeniden üretilmesi, bilginin bağlamından koparılması ve bireysel dijital bilişsel süreçlerin yönlendirilmesi gibi riskleri de beraberinde getirdiği görülmektedir.

Keywords

• Yapay Zekâ
• Bilim İletişimi
• Birey Dönüşümü
• Bilgi Ekosistemi
• Dijital Bilim İletişimi

Science Communication from Traditional to Digital: Opportunities and Risks Regarding the Individual's Digital Cognitive Autonomy and Positional Transformation in the Age of Artificial Intelligence

Abstract

The rapidly evolving technologies of the digital age are fundamentally transforming the processes by which individuals access and interact with information. Today, individuals are no longer passive consumers of information; they have become active participants in the flow of information selected, filtered, or directed by algorithms. To understand this transformation in the interaction of individuals with information, this study first examines individual cognitive evolution; then, it discusses how artificial intelligence mediates this process, what opportunities it offers, and what limitations it brings. In this context, the concept of "digital cognitive autonomy," which refers to the individual's transition from being a passive recipient of information in digital environments to a more conscious, questioning, and responsible position, is highlighted. Digital cognitive autonomy is considered a model of mental transformation that makes it possible to rethink the individual-information-technology interaction on a more complex level and enables the structuring of science communication in a fair, inclusive, and contextually sensitive manner in the age of artificial intelligence. This study aims to examine AI-supported applications in the field of science communication, focusing on the individual's relationship with information and their positional transformation, within a descriptive approach based on a review of the relevant literature, and within the framework of opportunities and limitations. While the advantages offered by data-driven AI applications in decision support mechanisms and content mediation processes are acknowledged, the importance of following a human-centered development strategy in these processes is emphasized. However, it is also observed that these applications bring risks such as the reproduction of societal biases, the decontextualization of information, and the manipulation of individual digital cognitive processes.

Keywords

• Artificial Intelligence
• Science Communication
• Individual Transformation
• Information Ecosystem
• Digital Science Communication

References

1. Barth, D., & Ziegenmeyer, A. (2024). Wissenschaftskommunikation: Relevanz, status quo und perspektiven für die musikpädagogik. T. Krettenauer, A. Niegot, C. Stange, & S. Zöllner Dressler içinde, Der welt abhanden gekommen? zur relevanz von musikunterricht im gesellschaftlichen dialog (s. 61-72). Münster: Waxmann.
2. Bezerra, A. C., & Almeida, M. (2020). Rage against the machine learning: A critical approach to the algorithmic mediation of information. Brazilian Journal of Information Studies: Research trends, 6-23.
3. Bozkurt, A. (2014). Ağ toplumu ve öğrenme: Bağlantıcılık. Akademik Bilişim’14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri (s. 601-606). Mersin: Mersin Üniversitesi.
4. Castells, M. (2009). Communication power. New York: Oxford University Press Inc.
5. Carr, N. (2010). The shallows: What the Internet is doing to our brains. W. W. Norton & Company.
6. Committee, A. I. (2025). The 2025 AI Index Report. Stanford University human-centered artificial intelligence (HAI): https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
7. Çalık, D., & Çınar, Ö. (2009). Geçmişten günümüze bilgi yaklaşımları bilgi toplumu ve internet. XIV. Türkiye’de İnternet Konferansı Bildirileri. 15, s. 77-88. inet-tr’09 .
8. Deliloğlu, R. S., & Çakmak Pehlivanlı, A. (2021). Hibrit açıklanabilir yapay zeka tasarımı ve LIME uygulaması. European Journal of Science and Technology, 228-236. https:// doi.org/10.31590/ejosat.959030

9. Fabry, M. (2017, August 24). Here’s how the first fact-checkers were able to do their jobs before the internet. https://time.com/4858683/fact-checking-history/
10. Fischhoff, B. (2013). The science of science communication. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(Supplement 3), 14033–14039. https://doi.org/10.1073/ pnas.1213273110
11. Haçikoğlu, K. H. (2025). Yapay Zeka Destekli Bilim İletişimi: Bireyin Bilgiyle Kurduğu İletişimin Dönüşümü. I. Ulusal Kişilerarası İletişim Sempozyumu Bildiri Özet Kitabı (s. 76-77). İstanbul: Marmara Üniversitesi.
12. Hancock, J. T., Naaman, M., & Levy, K. (2020). AI-mediated communication: Definition, research agenda, and ethical considerations. Journal of Computer-Mediated Communication, 89-100. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmz022
13. IBM. (2023, September 1). What are AI hallucinations? IBM: https://www.ibm.com/think/ topics/ai-hallucinations
14. Kordzadeh, N., & Ghasemaghaei, M. (2021). Algorithmic bias: Review, synthesis, and future research directions. European Journal of Information Systems, 31(3), 1-22. https://doi. org/10.1080/0960085X.2021.1927212
15. Mahl, D., Schäfer, M., Volk, S., & Kessler, S. (2024). Künstliche Intelligenz in der Wissenschaftskommunikation: Chancen und Grenzen für Praxis und Forschung. Ze-phir, 31(1), 24-26.
16. Maleki, N., Padmanabhan, B., & Dutta, K. (2024, January 9). AI hallucinations: A misnomer worth clarifying. arXiv: https://arxiv.org/abs/2401.06796
17. Malloy, T., & Gonzalez, C. (2024). Applying generative artificial intelligence to cognitive models of decision making. Frontiers, 1-16. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1387948
18. Mitchell, W. J. (2003). Me++: The cyborg self and the networked city. Cambridge, MA: MIT Press.
19. Özpençe, A. İ. (2024). Beyin çürümesi: Çevrim içi içeriğin aşırı tüketimi (sosyal medyanın kamusallığı üzerine bir deneme). İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(2), 48 – 60.
20. Pariser, E. (2011). The filter bubble: What the internet is hiding from you. London: Penguin Books.
21. Ranaivoson, H., Smets, A., & Ballon, P. (2024). 15 Challenges and opportunities for recommender systems in media markets. De Gruyter handbook of media economics (s. 1-14). içinde Berlin: Walter De Gruyter GmbH.
22. Risko, E. F., & Gilbert, S. (2016). Cognitive offloading. Trends in cognitive sciences, 20(9), 676-688.
23. Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach (3rd ed.). Prentice Hall.
24. Schäfer, M. S. (2023). The notorious GPT: Science communication in the age of artificial intelligence. Journal of Science Communication, 22(2), 1-15. https://doi.org/10.5167/ uzh-237847
25. Trench, B. (2008). Towards an analytical framework of science communication models. Communicating science in social contexts: New models, new practices (s. 119-135). içinde Springer.
26. Trench, B., & Bucchi, M. (2010). Science communication, an emerging discipline. Journal of Science Communication JCOM, 9(3), 1-5.
27. Trufanova, E. O. (2024). The subject: Challenges of the digital. Galactica Media: Journal of Media Studies, 215-234.
28. World Economic Forum. (2024, January 10). Global risks report 2024: https://www.weforum. org/publications/global-risks-report-2024/
29. Zúñiga, H. G., Goyanes, M., & Durotoye, T. (2023). A scholarly definition of artificial intelligence (AI): Advancing AI as a conceptual framework in communication research. Political Communication, 41(2), 1-18. https://doi.org/10.1080/10584609.202 3.2290497
30. Zoubi, K., Sharon, A., Nitzany, E., & Tsabari, A. B. (2022). Science, maddá, and ‘Ilm: The language divide in scientific information available to Internet users. Public Understanding of Science, 31(1), 2-18. https://doi.org/10.1177/09636625211022975