Spor Bilimlerinde Yapay Zekâ Kullanımında Etik İlkelere Duyulan Gereksinim: Ulusal Bir Çalıştay Önerisi

Abstract

Yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin spor bilimlerinde artan kullanımı hem saha uygulamalarında hem de akademik üretim süreçlerinde yeni fırsatlar kadar önemli etik sorunları da gündeme getirmektedir. Antrenman yükü izleme, performans tahmini, sakatlık riski modelleme gibi saha odaklı uygulamalarda YZ'nin karar verme süreçlerine etkisi giderek artarken; makale yazımı, kaynak tarama, istatistiksel analiz ve raporlama gibi akademik faaliyetlerde de YZ temelli araçların kullanımı yaygınlaşmaktadır. Ancak bu dönüşüm, veri mahremiyeti, algoritmik önyargı, akademik dürüstlük, bilimsel özgünlük ve karar süreçlerinin şeffaflığı gibi alanlarda ciddi bir etik boşluğa işaret etmektedir. Bu mektupta, Türkiye’de spor bilimleri topluluğu içinde YZ kullanımına dair ortak etik ilkelerin oluşturulması gerektiği savunulmaktadır. Mevcut durumda YZ kullanımına ilişkin etik ve yönetişim temelli yönergeler farklı disiplinlerde hızla geliştirilirken, spor bilimlerinin kendine özgü veri yapıları ve karar süreçleri dikkate alındığında, bu ilkelerin alana özgü biçimde somutlaştırılmasına yönelik yaklaşımlar hâlen parçalı bir görünüm sergilemektedir. Bu nedenle, etik sınırların tanımlanması, uygulama ilkelerinin belirlenmesi ve akademik bütünlüğün korunması amacıyla, çok paydaşlı bir “Spor Bilimlerinde Yapay Zekâ ve Etik İlkeler Çalıştayı” düzenlenmesi önerilmektedir.

Keywords

• Yapay zekâ
• Spor bilimleri
• Etik ilkeler

The Need for Ethical Principles in the Use of Artificial Intelligence in Sports Sciences: A National Workshop Proposal

Abstract

The increasing use of artificial intelligence (AI) technologies in sports sciences raises important ethical issues as well as new opportunities in both field applications and academic production processes. While the impact of AI on decision-making processes is increasing in focused applications such as training load monitoring, performance prediction, and injury risk modelling, the use of AI-based tools in academic activities such as article writing, literature review, statistical analysis, and reporting is becoming widespread. However, this change points to a serious ethical gap in areas such as data privacy, algorithmic bias, academic integrity, scientific originality, and transparency of decision processes. In this letter, we argue for the need to establish common ethical principles regarding the use of AI within the sport science community in Türkiye. While ethical and governance-focused guidelines for the use of AI are rapidly emerging across various disciplines, approaches to making these principles functional within the specific data structures and decision-making processes of sports science still exhibit a fragmented structure. Therefore, it is suggested to organise a multi-participant ‘Workshop on Artificial Intelligence and Ethical Principles in Sports Sciences’ in order to define ethical boundaries, determine application principles, and protect academic integrity.

Keywords

• Artificial intelligence
• Sport sciences
• Ethical principles

References

1. Burrell, J. (2016). How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data and Society, 3(1).
2. Else, H. (2023). Abstract written by chatgpt fool scientists. Nature, 613(7944), 423.
3. Elstak, I., Salmon, P., ve McLean, S. (2024). Artificial intelligence applications in the football codes: A systematic review. Journal of Sports Sciences, 42(13), 1184-1199.
4. Floridi, L., ve Cowls, J. (2022). A unified framework of five principles for AI in society. In S. Carta (Ed.), Machine learning and the city: Applications in architecture and urban design, 535-545.
5. Jobin, A., Ienca, M., ve Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399.
6. Kim, J. H., Kim, J., Kang, H., ve Youn, B. Y. (2025). Ethical implications of artificial intelligence in sport: A systematic scoping review. Journal of Sport and Health Science, 14(7). https://doi.org/10.1016/j.jshs.2025.101047
7. Lund, B. D., Wang, T., Mannuru, N. R., Nie, B., Shimray, S., ve Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence‐written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(5), 570-581.
8. Maghsoomi, M., Johari, K., ve Abedini, E. (2025). Artificial neural networks for prevention of sports injuries: a systematic review. Sport Sciences for Health, 21(4), 2479-2503.

9. Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., ve Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data and Society, 3(2), 2053951716679679.
10. Morley, J., Floridi, L., Kinsey, L., ve Elhalal, A. (2020). From what to how: an initial review of publicly available AI ethics tools, methods and research to translate principles into practices. Science and Engineering Ethics, 26(4), 2141-2168.
11. Mugaanyi, J., Cai, L., Cheng, S., Lu, C., ve Huang, J. (2024). Evaluation of large language model performance and reliability for citations and references in scholarly writing: cross-disciplinary study. Journal of Medical Internet Research, 26, e52935.
12. Pietraszewski, P., Terbalyan, A., Roczniok, R., Maszczyk, A., Ornowski, K., Manilewska, D., ... ve Gołaś, A. (2025). The role of artificial intelligence in sports analytics: A systematic review and meta-analysis of performance trends. Applied Sciences, 15(13), 7254.
13. van Dis, E. A. M., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R., ve Bockting, C. L. H. (2023). ChatGPT: Five priorities for research. Nature, 614(7947), 224–226.
14. Van Eetvelde, H., Mendonça, L. D., Ley, C., Seil, R., ve Tischer, T. (2021). Machine learning methods in sport injury prediction and prevention: A systematic review. Journal of Experimental Orthopaedics, 8(1), 27.