Arşivlerde Yapay Zekâ Stratejisi

Yıl 2022, , 54 - 61, 01.03.2022

Hasan Öztürk

https://doi.org/10.54614/JSSI.2022.992765

Öz

Bilgi teknolojilerinin yaygın olarak kullanıldığı günümüzde kurumlar, teknolojik gelişme ve yeniliklerin takibinde olmak zorundadır. Son yıllarda dünyada ve Türkiye’de yeni teknolojik eğilimler yapay zekâya yönlenmiştir. Yapay zekâ uygulamaları pek çok çalışma alanını etkisi altına alarak iş süreçlerini verimli, hızlı ve doğru bir şekilde yürütülmesini otonom bir alt yapıya kavuşturmuştur. Kültürel bellek kurumlarımızdan arşivlerin yapay zekâ uygulamalarının sağladığı fırsatlardan yararlanması, bu kurumlardaki temel iş ve hizmet süreçlerini olumlu yönde etkileyecektir. Bu çalışmada öncelikle yapay zekâ arşiv ilişkisinin kurulduğu yabancı ve yerli literatür değerlendirilerek ülkemiz arşivciliğinde kullanılmak üzere geliştirilecek yapay zekâ uygulamalarının hangi stratejik ilkeler üzerine inşa edilmesini gerektiğinden bahsedilmektedir. Bu bağlamda 9 temel ilke belirlenerek ülkemiz arşivciliğinde uygulanmak üzere geliştirilecek yapay zekâ stratejilerinin hazırlanması noktasında katkı sağlayacağı öngörülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Arşiv, yapay zekâ, yapay zekâ stratejisi

Artificial Intelligence Strategy in Archives

Öz

In today's world where information technologies are widely used, institutions have to follow technological developments and innovations. In recent years, new technological trends in the world and in Turkey have oriented towards artificial intelligence. Artificial intelligence applications have taken many work areas under their influence and have provided an autonomous infrastructure for efficient, fast and accurate execution of business processes. Benefiting from the opportunities provided by artificial intelligence applications of archives from our cultural memory institutions will positively affect the basic business and service processes in these institutions. In this study, at first, by evaluating the foreign and domestic literature on which the artificial intelligence archive relationship is established, it is mentioned on which strategic principles the artificial intelligence applications to be developed for use in archiving of our country should be built. In this context, it is foreseen that 9 basic principles will be determined and it will contribute to the preparation of artificial intelligence strategies to be developed to be implemented in our country's archiving.

Anahtar Kelimeler

Archive, artificial intelligence, artificial intelligence strategy

Kaynakça

• ARCHANGEL: guarenteeing the integrity of digital archives. (2019). Teknik Rapor Open Data Institute. Erişim tarihi: 13.12.2021, AI and archives: Current challenges and prospects of digital and born-digital archives. (2021, 19 Şubat). Erişim adresi: https://blog.nationalarchives.gov. uk/ai-and-archives-current-challenges-and-prospects-of-digital-and-born-digital-archives/
• Avustralya Ulusal Arşivleri 2020-21 Kurumsal Planı. Erişim tarihi: 01.07.2021, https://www.transparency.gov.au/sites/default/files/reports/naa_corporate_plan_2020-21.pdf
• Binici, K. (2019). Makine Öğrenmesi Yaklaşımıyla e-Belgelere Standart Dosya Plan Numaralarının Otomatik Olarak Atanması Üzerine Bir Çalışma. Bilgi Yönetimi, 2(2), 116-126.
• Cibaroğlu, M. O., & Yalçınkaya, B. (2019). Belge ve Arşiv Yönetimi Süreçlerinde Büyük Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Uygulamaları. Bilgi Yönetimi, 2(1), 44-58.
• Çil, A. E., & Aydın, M. (2019). Kurum İçi Uygulamaların EBYS ile Entegrasyonunda Yapay Zekânın Önemi Üzerine Bir İnceleme. Yalçınkaya B. (Editör), Ünal M.
• A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 197-209) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. Büyük Veri ve Yapay Zekâ Uygulamaları Dairesi Başkanlığı. Erişim tarihi: 11.04.2021, https://cbddo.gov.tr/hizmet-birimlerimiz/buyuk-veri-yapay-zeka-uygulamalari-dairesi-baskanligi/
• Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C., & Noordegraaf, J. (2021). Archives and AI: An Overview of Current Debates and Future Perspectives. arXiv preprint arXiv:2105.01117. Erişim tarihi: 17.12.2021,
• DeSalvo, D. A., & Liebowitz, J. (1986). The Application of an Expert System for Information Retrieval at the National Archives. Telematics and Informatics, 3(1), 25-38.
• Devlet Arşivleri Başkanlığı 2020-2024 Dönemi Stratejik Planı (2019). Ankara: Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı.
• Devlet Arşivleri Başkanlığı 2022 Yılı Performans Programı (2022). Erişim tarihi 31.01.2022, https://www.devletarsivleri.gov.tr/varliklar/dosyalar/raporlar/2022%20Y%C4%B1l%C4%B1%20Performans%20Program%C4%B1.pdf
• Dutton, T. (2018). An Overview of National AI Strategies. Erişim tarihi: 10.08.2021, https://medium.com/politics-ai/an-overview-of-national-ai-strategies-2a70ec6edfd Finlandiya Ulusal Arşiv Stratejisi 2025. Erişim tarihi: 01.07.2021, https://arkisto.fi/uploads/Julkaisut/muut/KA_Strategy_2025_eng.pdf
• Galiev, A., Prokopyev, N., Ishmukhametov, S., Stolov, E., Latypov, R., & Vlasov, I. (2018,). Archain: A Novel Blockchain Based Archival System. Second World Conference on Smart Trends in Systems, Security and Sustainability (84-89) içinde. IEEE. Erişim tarihi 10.12.2021, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/ stamp.jsp?tp=&arnumber=8611607
• Gedikli, M. E. (2019). Belge, Bilgi ve Arşiv Yönetimi Sistemlerinde Makine Öğrenmesi Algoritmaları. Yalçınkaya B. (Editör), Ünal M. A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 211-228) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Gillham, J., Rimmington, L., Dance, H., Verweij, G., Rao, A., Roberts, K. B., & Paich, M. (2018). The Macroeconomic Impact of Artificial Intelligence. PwC Teknik Rapor. PricewaterhouseCoopers. Erişim tarihi: 10.07.2021, https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/macroeconomic-impact-of-ai-technical-report-feb-18.pdf
• Greenberg, J. (1998). The Applicability of Natural Language Processing (NLP) to Archival Properties and Objectives. The American Archivist, 61(2), 400-425.
• Hirtle, P. B. (1987). Artificial Intelligence, Expert Systems, and Archival Automation. Society of Georgia Archivists, 5(1), 76-88.
• Hutchinson, T. (2018, December). Protecting privacy in the archives: supervised machine learning and born-digital records. In 2018 IEEE International Conference on Big Data (s. 2696-2701)içinde. IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/document/8621929
• Hutchinson, T. (2020). Natural Language Processing and Machine Learning as Practical Toolsets for Archival Processing. Records Management Journal, 30(2), 1-23.
• İngiltere Ulusal Arşivi 2017-2019 Dijital Strateji. Erişim tarihi: 10.08.2021, https://www.nationalarchives.gov.uk/documents/the-national-archives-digital-strategy-2017-19.pdf
• Kılıç, Ö., Demirtaş, P., Candan, H, Akbayrak, E. H., & Kutlu, O. (2019) Arşivlerde Yapay Zekâ Uygulamaları: GEODI-Atılım Üniversitesi Kadriye Zaim Kütüphanesi Ankara Dijital Kent Arşivi Örneği Yalçınkaya B. (Editör), Ünal M. A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 307-324) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Lee, C. A. (2018). Computer-Assisted Appraisal and Selection of Archival Materials. 2018 IEEE International Conference on Big Data. (s. 2721-2724) içinde. IEEE. Erişim adresi: https://ils.unc.edu/callee/p2721-lee.pdf
• Michelson, A. (1991). Expert Systems Technology and Its Implication for Archives. Teknik Rapor. Washington: National Archives and Records Administration. Erişim adresi: https://eric.ed.gov/?id=ED344605
• Mithas, S., Murugesan, S., & Seetharaman, P. (2020). What is Your Artificial Intelligence Strategy? IEEE Annals of the History of Computing, 22(2), 4-9.
• National Archives and Records Administration (2014). Managing government records directive. Automated electronic records management report/ plan. Washington, DC: Office of the Chief Records Officer for the U.S. Government. Erişim tarihi: 20.08.2021, https://www.koreascience.or.kr/article/ JAKO201707153702277.pdf
• National Archives and Records Administration 2021 AI/ML Information Day. Erişim tarihi: 12.08.2021, https://sam.gov/opp/a1a3a210c560498e875e678e102e5564/view?index=opp&naics=541&page=1 OECD Yapay Zekâ İlkeleri (2019). Erişim tarihi: 01.07.2021, https://oecd.ai/ai-principles
• Önder, M. (2020). Yapay Zekâ Stratejileri ve Türkiye. Teknik Rapor. Erişim adresi: https://aybu.edu.tr/GetFile?id=d4f60a1b-fa0c-4a74-9e49-bf32e6a30f57. pdf
• Özdemirci, F. (2019). Milli e-Arşiv Bilgi Sistemi Ağı ve Veri Merkezi Yapılanma Önerisi: Yenilikçi Teknolojiler-Yeni Nesil Arşivciler-Yapay Zekâ ve Ötesi... Bilgi Yönetimi, 2(2), 169-176.
• Özkol, İ., Doğan, K., & Köseali, G. (2019). EBYS Uygulamalarında Yapay Zekâ Destekli Chatbot (Sohbet Robotu) Kullanımı. Yalçınkaya B. (Editör), Ünal M. A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 229-250) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi
• Öztürk, H. (2021). Arşivler ve Yapay Zekâ. Bilgi Yönetimi, 4(2), 283-300.
• Payne, N., & Baron, J. R. (2017, December). Auto-Categorization Methods for Digital Archives. IEEE International Conference on Big Data (Big Data), (2288- 2298). IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8258182
• Rolan, G., Humphries, G., Jeffrey, L., Samaras, E., Antsoupova, T., & Stuart, K. (2019). More Human Than Human? Artificial İntelligence İn The Archive. Archives and Manuscripts, 47(2), 179-203.
• Shang, E., Liu, X., Wang, H., Rong, Y., & Liu, Y. (2019). Research on the Application of Artificial Intelligence and Distributed Parallel Computing in Archives Classification. 4th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC) (s. 1267-1271) içinde. IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8997992
• Schneider, J., Adams, C., DeBauche, S., Echols, R., McKean, C., Moran, J., & Waugh, D. (2019). Appraising, Processing, and Providing Access to email in Contemporary Literary Archives. Archives and Manuscripts. 47(3), 305-326.
• Şimşek, M. U., Kayalı, N., & Akpınar, S. C. (2019). Kamu Bilgi Yönetim Süreçlerinde Teknolojik Gelişmelerin ve Yapay Zekâ Yaklaşımlarının Kullanılması ve Değerlendirilmesi. Yalçınkaya B. (Editör), Ünal M. A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 397-408) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Türkiye Bilişim Derneği. (2020). Türkiye’de Yapay Zekânın Gelişimi İçin Görüş ve Öneriler. Erişim adresi: https://www.tbd.org.tr/pdf/yapay-zeka-raporu.pdf
• Türkiye Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025. Erişim tarihi: 25.08.2021, https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TR-UlusalYZStratejisi2021-2025.pdf
• Ünal, M. A., & Özdemirci, F. (2017). EBYS (eBeyas) ve e-arşiv sistemlerinde/uygulamalarında yapay zekâ yaklaşımı. Özdemirci, F. (Editör) ve Akdoğan, Z. (Editör) Bilgi Sistemleri ve Bilişim Yönetimi: Beklentiler ve Yeni Yaklaşımlar (s. 57-63) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Yeni Zellanda Ulusal Arşivleri 2057 Stratejisi. Erişim tarihi: 01.07.2021, https://archives.govt.nz/files/Archives%202057%20Strategy%20-%20English
• Yajian, L., Chuwu, P., & Luan, H. (2002). Expert-Based Multi-Mode Switching Control for The Temperature and Humidity Control System of Archive Establishment. 4 World Congress on Intelligent Control and Automation (s.858-862) içinde. Shanghai: IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/ stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1020695