Geleneksel Radyodan Yapay Zekâ Radyo Yayıncılığına; 2. Dalga Podcastler ve Alternatif Yayıncılık

Yapay zekâ sistemi, derin öğrenme tekniklerini ve sinir ağları sistemini kullanarak dilsel ögeler arasındaki ilişkileri inceler. Yapay zekânın uygulama aşaması, insan tarafından üretilen verilerden yeni anlamlar yaratarak veya üreterek tekrar insanlara sunma sürecidir. Bu inceleme ve yeniden üretme aşamasında büyük miktarda metin ve ses verisi kullanılır. Bu araştırmanın temel amacı geleneksel radyo yayıncılığı ile dijitalleşmenin son evresi olan yapay zekâ arasındaki ilişkiyi açıklığa kavuşturmaktır. Diğer bir amaç ise yapay zekânın geliştirdiği algoritmalarla radyo yayıncılığının nasıl değişeceğini tespit etmektir. Bu amaçlar doğrultusunda, radyo üzerine yazılmış eserler ve diğer dokümanlar çalışmanın anlamına uygun bir şekilde araştırılmıştır. Araştırmalar, nitel araştırma desenlerinden doküman analizi yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Doküman analizi, araştırma verilerinin birincil kaynağı olan hem yazılı metinleri hem de elektronik dokümanların çeşitli formatlarını incelemek, değerlendirmek, sorgulamak ve analiz etmek için kullanılır. Doküman analiziyle, farklı yöntemlerle elde edilen bilgiler incelenerek, bulgular arasındaki ilişki doğrulanabilmekte ve böylece tek bir araştırma kapsamında ortaya çıkabilecek olası önyargıların etkisi azaltılabilmektedir. Bu doğrultuda doküman analizi yöntemi, araştırma için en uygun yöntem olarak seçilmiştir. Yapay zekâ ve radyo yayıncılığı üzerine yapılmış çalışmalar bulunmasına rağmen, sinir ağları, makine öğrenme, derin öğrenme, algoritmalar ve radyo yayıncılığı arasındaki ilişkiye dair herhangi bir araştırma bulunmamaktadır. Bu nedenle bu çalışma önemlilik arz etmektedir. Araştırma bulgularına göre, radyo yayıncılığında yapay zekânın temeli olan algoritmalar, sinir ağları ve makine öğrenme dilleri kullanılarak, radyo yayıncılığına herhangi bir insan müdahalesi olmadan ya da insanın minimum seviyede dâhil olduğu radyo yayınlarının oluşturulabileceği sonucuna varılmıştır.

An artificial intelligence system examines the relationships between linguistic elements using deep learning techniques and neural networks. The application phase of AI is the process of creating or generating new meanings from human-generated data and presenting it back to humans. Large amounts of text and audio data are used in this analysis and reproduction phase. The main purpose of this research is to clarify the relationship between traditional radio broadcasting and artificial intelligence, the latest phase of digitalization. Another aim is to determine how radio broadcasting will change with the algorithms developed by artificial intelligence. The research was conducted using document analysis method, one of the qualitative research designs. With document analysis, the relationship between findings can be verified by examining information obtained through different methods, thus reducing the impact of possible biases that may arise within the scope of a single research. Although there are studies on artificial intelligence and radio broadcasting, there is no research on the relationship between neural networks, machine learning, deep learning, algorithms and radio broadcasting. Therefore, this study is important. According to the findings of the study, it is concluded that by using algorithms, neural networks and machine learning languages, which are the basis of artificial intelligence in radio broadcasting, radio broadcasts can be created without any human intervention or with minimal human involvement in radio broadcasting.