YAPAY ZEKÂ VE HABER DOĞRULAMA KONUSUNDA YAPILAN ARAŞTIRMALAR ÜZERİNE BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ

Yıl 2024, Cilt: 3 Sayı: 2, 247 - 267, 28.12.2024

Turan Ulaş

Öz

Sahte haberler, günümüz iletişim dünyasının en büyük sorunlarından biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Hem geleneksel hem de dijital medyada karşımıza çıkan sahte haber sorununu aşmak ve haberlerin doğruluk kontrollerini gerçekleştirmek amacıyla çeşitli merkezler, kuruluşlar ve platformlar bulunmaktadır. Diğer taraftan günümüzde gelişen teknolojilerle birlikte haber doğrulama ve sahte haber tespitinde yeni bir eğilim ortaya çıkmıştır. Bu eğilim, yapay zekâ teknolojilerini kullanarak sahte haberlerin belirlenmesine odaklanmaktadır. Nitekim, çeşitli yapay zekâ teknolojileri ile sahte haberlerin belirlenmesi ve haber doğrulama sürecinde kullanılmasına dair alanda birçok çalışmanın yapıldığı görülmektedir. Gerçekleştirilen bu araştırmada yapay zekâ, haber doğrulama ve sahte haber tespiti üzerine yapılan çalışmaların genel bir haritasının çıkarılması amaçlanmıştır. Bu bağlamda konu üzerine gerçekleştirilen araştırmaların çeşitli yönlerinin ortaya konulması amacıyla Scopus veri tabanında yer alan eserler VOSviewer programı aracılığıyla bibliyometrik analize tabi tutulmuştur. Gerçekleştirilen analiz sonucunda yapay zekâ, haber doğrulama ve sahte haber tespiti konusunda 591 adet yayına ulaşılmıştır. Scopus veri tabanında bahsi geçen konu üzerine ilk çalışmanın 2015 yılında yayınlandığı görülmüştür. Yapay zekâ, haber doğrulama ve sahte haber tespiti konusundaki araştırmalarda 2018 yılından itibaren bir artış yaşanmaya başladığı ve özellikle 2020 yılından sonra ise bu artışın daha da hızlandığı tespit edilmiştir. VOSviewer ile yapılan ortak anahtar kelime analizinde ise en sık sırasıyla “fake news detection”, “fake news”, “social media” ve“deep learning” ifadelerinin kullanıldığı görülmüştür. Sosyal medyanın ortak anahtar kelimelerde ön plana çıkması sahte haber olgusunun en çok bu alanlarda ortaya çıktığı ve alanda çalışıldığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, Haber Doğrulama, Sahte Haber Tespiti, Sosyal Medya

Kaynakça

• Altunbay Özbay, F., & Alataş, B. (2020). Fake News Detection Within Online Social Media Using Supervised Artificial Intelligence Algorithms. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 540, 123174. Ay, A. (2022). Yapay Zekâ Haberciliği ve Gazetecilik Tartışmalarına Dair Bir Değerlendirme. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 12 (4), 913- 926.
• Baloğlu, E. (2023). Bilim Haberciliği Çalışmalarının Bibliyometrik Profili. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(46), 338-359.
• Baloğlu, E., & Uzun, B. (2019, Kasım). Sağlık Haberlerini Yeniden Okumak: Teyit.Org Sitesi Üzerinden Bir İnceleme. XI. International Congress On Social Sciences China To Adriatic, Bursa, Turkey, Editörler (Dr. Veli Batdı & Zhanuzak Alımgerey), p. 687-692.
• Berrondo-Otermin, M., & Sarasa-Cabezuelo, A. (2023). Application Of Artificial Intelligence Techniques To Detect Fake News: A Review.Electronics,12 (24), 5041. https:// doi.org/10.3390/electronics12245041.
• Budak, E. (2023). Gazetecilik Eğitimi Konusunda Yapılan Araştırmalar Üzerine Bibliyometrik Bir Analiz. SDÜ İFADE, 5(2), 94-108.
• Cambridge Dictionary. (2024). Fake News. 4 Eylül 2024 tarihinde https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/fake-news adresinden alındı.
• Conroy, N. K., Rubin, V. L., & Chen, Y. (2015). Automatic Deception Detection: Methods For Finding Fake News. Proceedings Of The Association For Information Science And Technology, 52(1), 1-4, https://doi.org/10.1002/pra2.2015.145052010082.
• Coşkun, A. (2023). Sosyal Medyada Yalan Haberle Mücadele: Kahramanmaraş Deprem Haberlerinin Teyit.Org Üzerinden İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi (e-GİFDER), 11 (2), 1151-1181.
• Çöllüoğlu, M. (2023). Hakikat Ötesi Çağda Sosyal Medya Haberleri: Doğrulama Platformları Üzerinden Bir İncelenme. Simetrik İletişim Araştırmaları Dergisi, 3(2), 97- 122.
• Çömlekçi, M. F. (2019). Sosyal Medyada Dezenformasyon ve Haber Doğrulama Platformlarının Pratikleri. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, Cilt: 7, 1549-1563.
• Demir, Z. (2023). Gazetecilikte Duygular: Bibliyometrik Bir Çalışma. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 10(4), 865-883.
• Demirel, S. D. (2018). . Journal
• Dirik, D., Eryılmaz, İ., & Erhan, T. (2023). Post-Truth Kavramı Üzerine Yapılan Çalışmaların Vosviewer İle Bibliyometrik Analizi. Sosyal Mucit Academic Review, 4 (2), 164-188. doi: 10.54733/smar.1271369. Dijital Medyada Haber Üretim Sürecinde Okuyucu Odaklılık Of International Social Research, 11(55), 824-831.
• Doğrula (2024). Erişim adresi: https://www.dogrula.org.
• Doğruluk Payı (2024). https://www.dogrulukpayi.com.
• Douek, E. (2021). Governing Online Speech: From "Posts-As-Trumps" To Proportionality And Probability. Columbia Law Review, Vol: 121 No:3, 759–834. https://doi.org/10.2139/ ssrn.3679607
• Giri, M., Eswaran, S., Honnavalli, P., & Daniel, D. (2024). Automated And Interpretable Fake News Detection With Explainable Artificial Intelligence. Journal of Applied Security Research, 1-21, https://doi.org/10.1080/19361610.2024.2356431.
• Güz, N., & Yanık, H. (2020). Toplumsal Sorumluluk Yaklaşımı ve Güven Bağlamında Medya ve Kamuoyu Araştırmaları Arasındaki İlişki. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 8 (1), 298-336.
• İli, B., & Bakar, H. (2024). Veri Gazeteciliğine Yönelik Araştırmaların Bibliyometrik Analizi. Erciyes İletişim Dergisi, 11 (2), 607-626.
• Jin, Z., Cao, J., Zhang, Y., & Luo, J. (2016). News Verification By Exploiting Conflicting Social Viewpoints In Microblogs. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 30, No. 1).
• Jin, Z., Cao, J., Zhang, Y., Zhou, J., & Tian, Q. (2017). Novel Visual And Statistical Image Features For Microblogs News Verification. IEEE Transactions On Multimedia, 19(3), 598-608.
• Jungherr, A. (2023). Artificial Intelligence And Democracy: A Conceptual Framework. Social Media + Society, 9 (3), https://doi.org/10.1177/20563051231186353.
• Kaliyar, R. K., Goswami, A., Narang, P., & Sinha, S. (2020). Fndnet–A Deep Convolutional Neural Network For Fake News Detection. Cognitive Systems Research, 61, 32-44.
• Kavaklı, N. (2019). Yalan Haberle Mücadele ve İnternet Teyit/Doğrulama Platformları. Erciyes İletişim Dergisi, 6(1), 663-682. https://doi.org/10.17680/erciyesiletisim.453398
• Kim, S. K., Huh, J. H., & Kim, B. G. (2024). Artificial Intelligence Blockchain Based Bake News Discrimination. IEEE Access, 53838-53854.
• Malumatfuruş (2024). Erişim adresi: https://www.malumatfurus.org.
• McBurney, M. K., & Novak, P. L. (2002). What is Bibliometrics and Why Should You Care?. Proceedings. IEEE International Professional Communication Conference (pp. 108-114), doi: 10.1109/IPCC.2002.1049094.
• McCarthy, J. (2007). Whats is Artificial Intelligence? 16 Eylül 2024 tarihinde https://www- formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf adresinden alındı.
• Erkan, G., & Ayhan, A. (2018). Siyasal İletişimde Dezenformasyon Ve Sosyal Medya: Bir Doğrulama Platformu Olarak Teyit. Org. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, (29. Özel Sayısı), 202-223. Nasir, J. A., Khan, O. S., & Varlamis, I. (2021). Fake News Detection: A Hybrid CNN-RNN Based Deep Learning Approach. International Journal of Information Management Data Insights, 1(1), 100007.
• Nilsson, N. J. (2010). The Quest For Artificial Intelligence: A History Of Ideas And Achievements. Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/CBO9780511819346.
• Pritchard, A. (1969). Statistical Bibliography or Bibliometrics?.Journal of Documentation, 25 (4), 348-349.
• Salman, G. (2023). Sosyal Medyadaki Yanlış Bilgiye Yönelik Kullanıcı Doğrulama Davranışlarının İncelenmesi. Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, s. 148-168, doi: 10.17829/turcom.1196015.
• Savrun, B., & Mutlu, H. M. (2019). Kent Lojistiği Üzerine Bibliyometrik Analiz. Kent Akademisi, 12(2), 364-386.
• Scheffauer, R., de Zúñiga, H. G., & Correa, T. (2024). Algorithmic News Versus Non- Algorithmic News: Towards A Principle Based Artificial Intelligence (AI) Theoretical Framework of News Media.
• Profesional de la información, 33 (1), 1-13, https://doi.org/10.3145/epi.2024.0009.
• Shu, K., Mahudeswaran, D., Wang, S., Lee, D., & Liu, H. (2020). Fakenewsnet: A Data Repository With News Content, Social Context, And Spatiotemporal Information For Studying Fake News On Social Media. Big data, 8(3), 171-188, https://doi.org/10.1089/big.2020.0062.
• T.C. İletişim Başkanlığı Dezenformasyonla Mücadele Merkezi (2024). Erişim adresi: https://www.dmm.gov.tr.
• Toğaçar, M., Eşidir, K. A., & Ergen, B. (2022). Yapay Zekâ Tabanlı Doğal Dil İşleme Yaklaşımını Kullanarak İnternet Ortamında Yayınlanmış Sahte Haberlerin Tespiti. Zeki Sistemler Teori ve Uygulama Dergisi, 5(1), 1-8.
• Tokgöz, O. (1981). Temel Gazetecilik. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayınları.
• Tokgöz, O. (2019). Temel Gazetecilik. (13. Baskı) İmge Kitabevi, Ankara.
• Ulaş, T., & Baloğlu, E. (2021). Dijital Çağda Haber Doğrulama Ve Güvenilirlik. Osman Araslı ve Salih Tiryaki (Ed.), Gazetecilik ve Haber: Süreklilik, Değişim ve Dijitalleşme içinde (169-192), Palet Yayınları, Konya.
• Ünal, R., & Taylan, A. (2017). Sağlık İletişiminde Yalan Haber-Yanlış Enformasyon Sorunu Ve Doğrulama Platformları. Atatürk İletişim Dergisi, (14), 81-100.
• Ünlü, D. G., & Küçükşabanoğlu, Z. (2023). Dezenformasyon ve Yapay Zekâ: Dezenformasyonla Mücadele Yollarına Yapay Zekâ Uzmanlarının Gözünden Bakmak. İletişim ve Diplomasi, (11), 83-106.
• Özbay, F. A., & Alataş, B. (2020). Çevrim içi Sosyal Medyada Sahte Haber Tespiti. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(1), 91-103. Verma, P. K., Agrawal, P., Amorim, I., & Prodan, R. (2021). Welfake: Word Embedding Over Linguistic Features For Fake News Detection.IEEE Transactions on Computational Social Systems, 8(4), 881-893.
• Vizoso, Á., Vaz-Álvarez, M., & López-García, X. (2021). Fighting Deepfakes: Media And Internet Giants’ Converging And Diverging Strategies Against Hi-Tech Misinformation. Media and Communication, 9(1), 291-300.
• Vural, N. E., & Kalaman, S. (2024). Using Artificial Intelligence Systems In News Verification: An Application On X. İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, (67), 127-141. https://doi. org/10.47998/ikad.1466830.
• Wang, Y., Ma, F., Jin, Z., Yuan, Y., Xun, G., Jha, K., ... & Gao, J. (2018, July). EANN: Event Adversarial Neural Networks For Multi-Modal Fake News Detection. Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International
• Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (pp. 849-857). Węcel, K., Sawiński, M., Stróżyna, M., Lewoniewski, W., Księżniak, E., Stolarski, P., & Abramowicz, W. (2023). Artificial Intelligence—Friend Or Foe In Fake News Campaigns. Economics And Business Review, 9 (2), 41-70.
• Yumrutaş, M. (2022). Covid-19 Pandemi Sürecinde Aşı Haberleri ve Haber Doğrulama Platformları: “Doğruluk Payı” ve “Teyit” Örnekleri. Etkileşim (9), 194-222. https://doi.org/10.32739/etkilesim.2022.5.9.161
• Zellers, R., Holtzman, A., Rashkin, H., Bisk, Y., Farhadi, A., Roesner, F., & Choi, Y. (2019). Defending Against Neural Fake News. Advances in neural information processing systems, 32.
• Zeren, D., & Kaya, N. (2020). Dijital Pazarlama: Ulusal Yazının Bibliyometrik Analizi. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 35-52.
• Zhang, X., & Ghorbani, A. A. (2020). An Overview Of Online Fake News: Characterization, Detection, And Discussion. Information Processing & Management, 57(2), 102025.
• Zhou, X., & Zafarani, R. (2020). A Survey Of Fake News: Fundamental Theories, Detection Methods And Opportunities. ACM Computing Surveys (CSUR), 53(5), 1-40.
• Zhou, X., Wu, J., & Zafarani, R. (2020). SAFE: Similarity-Aware Multi-Modal Fake News Detection. In Pacific-Asia Conference On Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 354- 367). Cham: Springer International Publishing.