Sociological Imagination in Hybrid Intelligence: Examining the Interaction of Human Intelligence and Artificial Intelligence with Knowledge Ecosystems in the Context of Strategic Innovation

Year 2025, Volume: 5 Issue: 1, 71 - 89, 30.06.2025

Susran Erkan Eroğlu

https://doi.org/10.60077/medkul.1695407

Abstract

This article explores the integration of human intelligence and artificial intelligence within knowledge ecosystems in the digital transformation era, focusing on their interaction through the concept of “hybrid intelligence.” Drawing on C. Wright Mills’ sociological imagination framework, the study analyzes the multilayered relationship between individual experiences, historical context, institutional practices, and broader social structures. Qualitative case studies conducted in education, healthcare, and public policy are supported by quantitative survey data, offering a comprehensive and multidimensional evaluation of the human intelligence- artificial intelligence interaction at both micro and macro levels. Findings indicate that artificial intelligence integration, when guided by creative thinking, ethical reasoning, and cultural sensitivity, enhances knowledge production, decision-making processes, and strategic innovation. Furthermore, factors such as digital inequality, organizational structures, socioeconomic disparities, and local values significantly influence hybrid intelligence dynamics. The study argues that inclusive, ethical, flexible, and adaptable knowledge systems can foster a strong synergy between artificial intelligence and human intelligence. It concludes that technological advancement, when integrated with sociocultural awareness, is vital for ensuring a fair, inclusive, and sustainable digital future.

Keywords

Hybrid Intelligence , Sociological Imagination , Knowledge Ecosystems , Strategic Innovation , Artificial Intelligence - Human Intelligence Integration

Hibrit Zekâda Sosyolojik İmgelem: Stratejik İnovasyon Kapsamında İnsan Zekâsı ile Yapay Zekânın Bilgi Ekosistemleriyle Etkileşiminin İncelenmesi

Abstract

Bu makale, dijital dönüşüm çağında insan zekâsı ile yapay zekânın bilgi ekosistemleri içindeki entegrasyonunu ve bu iki unsur arasındaki etkileşimi “hibrit zekâ” kavramı çerçevesinde ele almaktadır. C. Wright Mills’in sosyolojik imgelem yaklaşımı doğrultusunda, bireysel deneyimlerin toplumsal yapılar, tarihsel bağlam ve kurumsal uygulamalarla olan çok katmanlı ilişkisi incelenmiştir. Eğitim, sağlık ve kamu politikası gibi alanlarda yürütülen niteliksel vaka analizleri, nicel anket verileriyle desteklenmiş; böylece mikro ve makro düzeyde kapsamlı ve çok boyutlu bir analiz gerçekleştirilmiştir. Araştırma bulguları, yaratıcı düşünme, etik muhakeme ve kültürel bağlam gözetilerek yapılan yapay zekâ entegrasyonlarının bilgi üretimi, karar alma süreçleri ve stratejik inovasyon üzerinde olumlu etkiler yarattığını göstermektedir. Ayrıca dijital eşitsizlik, örgütsel yapı, sosyoekonomik farklılıklar ve yerel değerlerin hibrit zekâ süreçlerini doğrudan etkilediği ortaya konmuştur. Çalışma, kapsayıcı, etik, esnek ve uyarlanabilir bilgi sistemleri geliştirerek yapay zekâ ile insan zekâsı arasında güçlü bir sinerji kurulabileceğini savunmaktadır. Sosyokültürel duyarlılıkla desteklenen teknolojik gelişmelerin, adil ve sürdürülebilir dijital bir gelecek için yaşamsal önemde olduğu vurgulanmaktadır.

Keywords

Hibrit Zekâ , Sosyolojik İmgelem , Bilgi Ekosistemleri , Stratejik İnovasyon , Yapay Zekâ-İnsan Zekâsı Entegrasyonu

References

• Adner, R. (2006). Match your innovation strategy to your innovation ecosystem. Harvard Business Review, 84(4), 98–107.
• Batty, M. (2018). Inventing future cities. MIT Press.
• Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. In Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. ACM.
• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
• Chin, K. S., Chan, B. L., & Lam, P. K. (2008). Identifying and prioritizing critical success factors for coopetition strategy. Industrial Management & Data Systems, 108(4), 437–454.
• Choi, T., Wallace, S. W., & Wang, Y. (2018). Big data analytics in operations management. Production and Operations Management, 27(10), 1868–1883.
• Cobben, D. Y. P., Ooms, W. M., Roijakkers, A. H. W. M., & Radziwon, A. (2022). Ecosystem types: A systematic review on boundaries and goals. Journal of Business Research, 142, 138–164.
• Eubanks, V. (2018). Automating inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. St. Martin’s Press.
• Hofstede, G. (2001). Culture’s consequences: Comparing values, behaviors, institutions, and organizations across nations. Sage Publications.
• Maracine, V., & Scarlat, E. (2009). Dynamic knowledge and healthcare knowledge ecosystems. The Electronic Journal of Knowledge Management, 7(1), 99–110.
• Mills, C. W. (1959). The sociological imagination. Oxford University Press.
• Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression: How search engines reinforce racism. NYU Press.
• Öberg, C., & Lundberg, H. (2022). Mechanisms of knowledge development in a knowledge ecosystem. Journal of Knowledge Management, 26(11), 293–307.
• Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
• Topol, E. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Basic Books.
• Van der Borgh, M., Cloodt, M., & Romme, A. G. L. (2012). Value creation by knowledge-based ecosystems: Evidence from a field study. R&D Management, 42(2), 150–169.