The Societal Epistemology of Artificial Intelligence: The Rise of Algorithmic Authority in the Production of Knowledge in the Social Sciences

Artificial intelligence and algorithms today are not limited to producing technical solutions; they are increasingly positioned as new epistemic apparatuses that regulate the processes of social knowledge production. This development has brought fundamental questions back into focus, particularly within the social sciences—questions about how knowledge is produced, by which normative criteria it is legitimized, and who gains epistemic authority in the process. This article aims to critically examine the transformative impact of AI technologies on the epistemology of the social sciences through the lens of a critical social epistemology, centered on the concept of algorithmic authority. The theoretical framework draws on Michel Foucault’s analysis of knowledge-power relations, Bruno Latour’s actor-network theory explaining the social construction of scientific knowledge, and Shoshana Zuboff’s theory of surveillance capitalism. These three approaches allow for an understanding of algorithmic systems not merely as technical operations but as structures that shape the normative and ideological dimensions of knowledge regimes. Contributions from thinkers such as Tarleton Gillespie and Nick Seaver, who conceptualize algorithms as cultural production tools, complement the article’s conceptual foundation. Methodologically, the study employs critical literature review and comparative theoretical analysis. The article explores the application of digital methodologies in the social sciences through case studies such as sentiment analysis, social media research, and ethnographic text processing. It highlights key issues that emerge in these processes, including algorithmic bias, methodological reductionism, and lack of transparency. In conclusion, the role of AI in social knowledge production emerges as not only a technical issue but also a political and normative one.

Yapay zekâ ve algoritmalar, günümüzde yalnızca teknik çözümler üretmekle sınırlı kalmamakta; aynı zamanda toplumsal bilgi üretim süreçlerini düzenleyen yeni epistemik aygıtlar olarak konumlanmaktadır. Bu durum, özellikle sosyal bilimlerde, bilginin nasıl üretildiği, hangi normatif ölçütlerle meşrulaştırıldığı ve bu süreçte kimin otorite kazandığı gibi temel soruların yeniden gündeme gelmesine yol açmaktadır. Bu makale, algoritmik otorite kavramı ekseninde, yapay zekâ teknolojilerinin sosyal bilim epistemolojisi üzerindeki dönüştürücü etkisini eleştirel bir toplumsal epistemoloji çerçevesinden incelemeyi amaçlamaktadır. Kuramsal temelde Michel Foucault’nun bilgi-iktidar ilişkilerine dair yaklaşımı, Bruno Latour’un bilimsel bilginin toplumsal inşasını açıklayan aktör-ağ kuramı ve Shoshana Zuboff’un gözetim kapitalizmi çerçevesi esas alınmıştır. Bu üç yaklaşım, algoritmik sistemlerin yalnızca teknik işleyişine değil, aynı zamanda bilgi rejimlerinin normatif ve ideolojik yapısına etkide bulunan unsurlar olarak değerlendirilmelerine olanak tanımaktadır. Ayrıca Tarleton Gillespie ve Nick Seaver gibi düşünürlerin algoritmaların kültürel üretim araçları olduğu yönündeki katkıları, çalışmanın kavramsal zemininin tamamlayıcı boyutunu oluşturmaktadır. Yöntem olarak eleştirel literatür taraması ve kuramlar arası karşılaştırmalı çözümleme kullanılmıştır. Makale, dijital metodolojilerin sosyal bilimlerdeki uygulama biçimlerini duygu analizi, sosyal medya araştırmaları ve etnografik metin işleme gibi örneklerle tartışmakta; bu süreçlerde ortaya çıkan algoritmik önyargı, metodolojik indirgemecilik ve şeffaflık eksikliği gibi sorunları ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, yapay zekânın toplumsal bilgi üretimindeki rolü teknik olduğu kadar politik ve normatif bir meseleye dönüşmüştür.