Sosyal Medyada Yapay Zekâ Kullanımı: Uygulama Alanları ve Sosyal Etkileri
Abstract
Yapay Zekâ (YZ) teknolojileri şüphesiz 21. yüzyılın en önemli gelişmelerinden birisi olarak kabul edilmektedir ve insan zekasını taklit etme yeteneği ve potansiyeli üzerine çalışmalar yapan bilgisayar biliminin bir dalı olarak görülmektedir. YZ uygulamaları insan kapasitesini aşan görevleri yerine getirebilme yeteneğiyle oldukça zorlayıcı işleri yapabilme becerisine sahiptir. Bununla birlikte son yıllarda başta Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest ve YouTube olmak üzere çeşitli sosyal medya platformları içerik denetimi, öneri sistemleri ve kişiselleştirme algoritmaları, kullanıcı davranışı analizi ve öngörücü analiz, sentetik medya üretimi gibi görevler başta olmak üzere YZ teknolojilerinden çok çeşitli görevleri yerine getirmek maksadıyla yararlanmaktadır. Dolayısıyla YZ uygulamaları sosyal medya platformlarının temel bileşeni haline gelmiş bulunmaktadır. Bu makale YZ teknolojilerinin sosyal medya platformlarında ne türden görevleri yerine getirmek maksadıyla kullanıldığını ve YZ destekli sosyal medyanın, kullanıcılar ve daha geniş anlamda sosyal sistemler üzerinde ne türden potansiyel etkiler oluşturduğunu ortaya koymayı amaçlamaktadır.
Keywords
Sosyal Medya;, Yapay Zekâ, Sosyal Medyada Yapay Zekâ Kullanımı, Kişiselleştirme Algoritmaları, Kullanıcı Davranış Analizi
Supporting Institution
N/A
Project Number
N/A
Ethical Statement
N/A
References
- Bailey, D. E., Faraj, S., Hinds, P. J., Leonardi, P. M. Krogh, G. (2022). “We Are All Theorists of Technology Now: A Relational Perspective on Emerging Technology and Organizing”. Organizat ion Science, 33(1): 1-18 ISSN 1047-7039.
- Beyari, H., & Hashem, T. (2025). “The Role of Artificial Intelligence in Personalizing Social Media Marketing Strategies for Enhanced Customer Experience”. Behavioral Sciences, 15(5). https://doi.org/10.3390/ bs15050700
- Castro-Martinez, A., & Diaz, P. (2022). “Optimization metrics and their consequences: Understanding engagement-driven recommendation systems”. New Media & Society, 24(5), 1134-1152.
- Chen, H., Li, L., Chen, Y. (2020). “Explore success factors that impact artificial intelligence adoption on telecom industry in China”. Journal of Management Analytics.
- Choras, M., Demestichas, K., Gielczyk, A., Herrero, A., Ksieniewicz, P., Remoundou, K., Urda, D., & Wozniak, M. (2021). “Advanced machine learning techniques for fake news (online disinformation) detection: A systematic mapping study”. Applied Soft Computing, 101.
- Darban, K., Kabbaj, S., & El Jai, M. (2024) “Beyond AI-Generated Essays: Engaging Students in Collaborative Decision-Making Processes in Management Education”. İçinde Empowering Digital Education with ChatGPT (s. 264-283). Chapman&Hall Publish.
- Edwards, L., Veale, M., & Singh, J. (2022). “Predictive power: Machine learning capabilities for attribute inference on social platforms”. Oxford Internet Institute Working Paper Series.
- Ghosh, M., Thirugnanam, A. (2021). “Introduction to Artificial Intelligence”. İçinde Srinivasa, K.G., G. M., S., Sekhar, S.R.M. (der.) Artificial Intelligence for Information Management: A Healthcare Perspective. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-0415-7_2
- Gonzalez, R., & Park, S. (2022). Active versus passive social media use: Differential associations with adolescent well-being across five countries. Journal of Adolescent Health, 70(3), 478-486.
- Greengard, S. (2019). “What is artificial intelligence?” (Erişim tarihi: Ekim 2024).https://www.datamation.com/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence.html