Yenilikten Tartışmaya: Yapay Zekâ ve Deepfake Çalışmalarının Web of Science Üzerinden Bibliyometrik Analizi

Muammer Öztürk

doi:10.31123/akil.1538165

EN TR

From Innovation to Controversy: Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence and Deepfake Studies on Web of Science

Abstract

Artificial intelligence technologies have increasingly begun to influence every level of societal life in recent years. With both positive and negative aspects, artificial intelligence is among the most popular technological developments today. The deepfake technology, which emerged due to advancements in artificial intelligence, is also a focal point of criticism in many respects. This study examines the results of a search conducted using the Web of Science database with the keywords "artificial intelligence" and "deepfake." Initially, 262 academic works (including articles, conference papers, books, and book chapters) related to these keywords were identified. To narrow the scope of the study, only research articles and early access articles were selected, and the search was restricted to journals indexed in Web of Science's SSCI, SCI-EXPANDED, ESCI, and AHCI indices for quality assessment. As a result of these restrictions, a total of 183 research articles were obtained. The study aims to evaluate the content and academic contributions of these articles. Among the key findings from the 183 reviewed studies, it was noted that studies from Turkey are limited, and while "deepfake" and "artificial intelligence" are prominent among common keywords, topics such as data security and social media are less frequently used.

Keywords

Artificial Intelligence , Deepfake , Manipulation , Web of Science , Bibliometric Analysis

Yenilikten Tartışmaya: Yapay Zekâ ve Deepfake Çalışmalarının Web of Science Üzerinden Bibliyometrik Analizi

Öz

Yapay zekâ teknolojileri son yıllarda toplumsal yaşamın her kademesini etkilemeye başlamıştır. Olumlu ve olumsuz yönleriyle yapay zekâ günümüzün en popüler teknolojik gelişmeleri arasında yer almaktadır. Yapay zekâ teknolojilerinin gelişimine bağlı olarak ortaya çıkan deepfake teknolojisi de birçok bakımından eleştirilerin odak noktasında yer almaktadır. Bu çalışma, Web of Science veri tabanı kullanılarak "yapay zekâ" ve "deepfake" anahtar kelimeleri ile yapılan taramanın sonuçlarını incelemektedir. Başlangıçta, bu anahtar kavramlarla ilgili 262 akademik çalışma (makale, bildiri, kitap ve kitap bölümü) tespit edilmiştir. Çalışmanın kapsamını daraltmak amacıyla, yalnızca araştırma makaleleri ve erken görünümdeki makaleler seçilmiş ve kalite değerlendirmesi için Web of Science’a özgü dergi indeksleri olan SSCI, SCI-EXPANDED, ESCI ve AHCI'de taranan dergilerle sınırlandırılmıştır. Bu sınırlamalar sonucunda, toplamda 183 araştırma makalesi elde edilmiştir. Çalışma, bu makalelerin içeriğini ve akademik katkılarını değerlendirmeyi hedeflemektedir. İncelenen 183 çalışmanın en önemli sonuçları arasında, Türkiye’deki çalışmaların kısıtlı olduğu, ortak anahtar kelimeler arasında "deepfake" ve "yapay zekâ" öne çıkarken, veri güvenliği ve sosyal medya gibi konular daha az kullanıldığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ , Deepfake , Manipülasyon , Web of Science , Bibliyometrik Analiz

Kaynakça

Alsharif, A. H., & Baharun, R. (2020). Research trends of neuromarketıng: A bibliometric analysis. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 15, 15. www.jatit.org
Battista, D. (2024). Political communication in the age of artificial intelligence: An overview of deepfakes and their implications. Society Register, 8(2), 7-24.
Birer, C. G. (2020). Yapay Zekâ. Bilim ve Teknik, 630, 2-12.
Bukar, U. A., Sayeed, M. S., Razak, S. F. A., Yogarayan, S., Amodu, O. A., & Mahmood, R. A. R. (2023). A method for analyzing text using VOSviewer. MethodsX, 11, 102339. https://doi.org/10.1016/J.MEX.2023.102339
Castro, D., & New, J. (2016). The promise of artificial intelligence. Center for data innovation, 115(10).
Chadha, A., Kumar, V., Kashyap, S., & Gupta, M. (2021). Deepfake: An overview. Lecture Notes in Networks and Systems, 203 LNNS, 557-566. https://doi.org/10.1007/978-981- 16-0733-2_39
Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). An approach for detecting, quantifying, and visualizing the evolution of a research field: A practical application to the Fuzzy Sets Theory field. Journal of Informetrics, 5(1), 146-166. https://doi.org/10.1016/J.JOI.2010.10.002
Demir, Y., & Öztürk, M. (2023). Tarihsel süreçte “Çevrimiçi Taciz”: Bibliyometrik bir analiz. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 23(2), 939-953. https://doi.org/10.11616/ASBI.1265610 Akdeniz İletişim | 2024 (46) | 73-93
Dickerman, L. (2000). Camera obscura: Socialist realism in the shadow of photography. October, 93, 138. https://doi.org/10.2307/779160
Dixit, A., Kaur, N., & Kingra, S. (2023). Review of audio deepfake detection techniques: Issues and prospects. Expert Systems, 40(8), e13322. https://doi.org/10.1111/EXSY.13322

Dolhansky, B., Bitton, J., Pflaum, B., Lu, J., Howes, R., Wang, M., & Ferrer, C. C. (2020). The deepFake detection challenge (DFDC) dataset. arXiv preprint arXiv:2006.07397. https://arxiv.org/abs/2006.07397v4
Ellegaard, O., & Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics, 105(3), 1809-1831. https://doi.org/10.1007/S11192-015-1645-Z/Tables/9
Fagni, T., Falchi, F., Gambini, M., Martella, A., & Tesconi, M. (2021). TweepFake: About detecting deepfake tweets. PLOS ONE, 16(5), e0251415. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0251415
Fetzer, J. H. (1990). What is artificial intelligence? Içinde Artificial intelligence: Its scope and limits.Studies in Cognitive Systems (C. 4, ss. 3-27). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-009-1900-6_1
Fridman, M., Krøvel, R., & Palumbo, F. (2023). How (not to) run an AI project in investigative journalism. Journalism Practice. https://doi.org/10.1080/17512786.2023.2253797
Gaviria-Marin, M., Merigo, J. M., & Popa, S. (2018). Twenty years of the Journal of Knowledge Management: a bibliometric analysis. Journal of Knowledge Management, 22(8), 1655-1687. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2017-0497/FULL/XML
Jiang, Y., Li, X., Luo, H., Yin, S., & Kaynak, O. (2022). Quo vadis artificial intelligence? Discover Artificial Intelligence 2022 2:1, 2(1), 1-19. https://doi.org/10.1007/S44163-022-00022-8
Karnouskos, S. (2020). Artificial intelligence in digital media: The era of deepfakes. IEEE Transactions on Technology and Society, 1(3), 138-147. https://doi.org/10.1109/TTS.2020.3001312
Langguth, J., Pogorelov, K., Brenner, S., Filkuková, P., & Schroeder, D. T. (2021). Don’t trust your eyes: Image manipulation in the age of deepFakes. Frontiers in Communication, 6, 632317. https://doi.org/10.3389/FCOMM.2021.632317/BIBTEX
Maras, M. H., & Alexandrou, A. (2018). Determining authenticity of video evidence in the age of artificial intelligence and in the wake of Deepfake videos. The International Journal of Evidence & Proof, 23(3), 255-262. https://doi.org/10.1177/1365712718807226
McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the dartmouth summer research project on Artificial intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12-12. https://doi.org/10.1609/AIMAG.V27I4.1904
Merigó, J. M., & Yang, J. B. (2017). A bibliometric analysis of operations research and management science. Omega, 73, 37-48. https://doi.org/10.1016/J.OMEGA.2016.12.004
Öztürk, M., & Demir, Y. (2023). Bilgilendirme ve kaos arasında: Afet yönetiminde medyanın rolüne yönelik bibliyometrik bir analiz. TRT Akademi, 8(18), 506-527. https://doi.org/10.37679/TRTA.1270615
Pawelec, M. (2022). Deepfakes and democracy (Theory): How synthetic audio-visual media for disinformation and hate speech threaten core democratic functions. Digital Society, 1(2), 1-37. https://doi.org/10.1007/S44206-022-00010-6
Preeti, Kumar, M., & Sharma, H. K. (2023). A GAN-Based model of deepfake detection in social media. Procedia Computer Science, 218, 2153-2162. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2023.01.191
Rana, M. S., Nobi, M. N., Murali, B., & Sung, A. H. (2022). Deepfake detection: A systematic literature review. IEEE Access, 10, 25494-25513. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3154404
Rani, R., Kumar, T., & Sah, M. P. (2022). A review on deepfake media detection. Lecture Notes in Networks and Systems, 461, 343-356. https://doi.org/10.1007/978-981-19- 2130-8_28
Rouhiainen, Lasse. (2019). Artificial intelligence: 101 things you must know today about our future (C. Estra, Ed.). Lasse Rouhiainen.
Sharma, V. K., Garg, R., & Caudron, Q. (2024). A systematic literature review on deepfake detection techniques. Multimedia Tools and Applications 2024, 1-43. https://doi.org/10.1007/S11042-024-19906-1
Valérie, D., & Pierre, A. G. (2010). Bibliometric indicators: Quality measurements of scientific publication 1. Radiological Society of North America, 255(2), 342-351. https://doi.org/10.1148/RADIOL.09090626
van Eck, N. J., & Waltman, L. (2017). Citation-based clustering of publications using CitNetExplorer and VOSviewer. Scientometrics, 111(2), 1053-1070. https://doi.org/10.1007/S11192-017-2300-7/TABLES/4
Webster’s New World Dictionary. (2005). Webster’s II new college dictionary. Houghton Mifflin.
Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology: A review. Technology Innovation Management Review, 9, 40-53. https://doi.org/http://doi.org/10.22215/timreview/1282
Zhang, T. (2022). Deepfake generation and detection, a survey. Multimedia Tools and Applications, 81(5), 6259-6276. https://doi.org/10.1007/S11042-021-11733-Y/METRICS

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

İletişim ve Medya Çalışmaları (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Muammer Öztürk ^*
0000-0001-8124-7096
Türkiye

Erken Görünüm Tarihi

30 Kasım 2024

Yayımlanma Tarihi

30 Kasım 2024

Gönderilme Tarihi

24 Ağustos 2024

Kabul Tarihi

8 Kasım 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Sayı: 46 - Yapay Zekâ ve İletişim

DOI

https://doi.org/10.31123/akil.1538165

IZ

https://izlik.org/JA34UC27CE

APA

Öztürk, M. (2024). Yenilikten Tartışmaya: Yapay Zekâ ve Deepfake Çalışmalarının Web of Science Üzerinden Bibliyometrik Analizi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 46 - Yapay Zekâ ve İletişim, 73-93. https://doi.org/10.31123/akil.1538165

Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi Creative Commons Atıf-Gayriticari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

From Innovation to Controversy: Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence and Deepfake Studies on Web of Science

Abstract

Keywords

Yenilikten Tartışmaya: Yapay Zekâ ve Deepfake Çalışmalarının Web of Science Üzerinden Bibliyometrik Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Erken Görünüm Tarihi

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster