Sesle İlgili Derin Sahte (Deepfake) Kavram ve Uygulamalarını Konu Alan Bilimsel Araştırmalara Yönelik Performans Analizi ve Bilimsel Haritalama Tabanlı Bibliyometrik Analiz

Yıl 2025, Cilt: 18 Sayı: 2, 1 - 32, 29.12.2025

Murat Özgür Semiz , Nursel Yalçın

https://doi.org/10.20854/bujse.1725470

Öz

Derin sahte (Deepfake) ile ses manipülasyonu, gerçek kişilerin sesini taklit edip , söylenmemiş bir şeyi söylenmiş gibi manipüle ederek yapay zeka ile dijital ses dosyalarını oluşturan bir sahte ses işlemidir. Küçük düzenlemelerden ses içeriğinin tamamen üretilmesine kadar bir dizi manipülasyonu kapsayan bu sahte ses işlemleri, hedefine bağlı olarak gerçek ses içeriğinden ses dosyasının yapısal öğelerine kadar geniş bir şekilde kategorize edilebilir. Derin sahte teknolojisinin hızla ilerlemesi, bu teknolojiyle ilişkili güvenlik risklerine karşı etkili çözüm ihtiyacını da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada, derin sahte ses işlemleri ile ilgili 2017-2025 yıllarına ait Sciencedirect ve Scopus veri tabanlarında yayınlanmış makalelerin Vosviewer yazılımı kullanılarak performans analizi ve bilimsel haritalaması yapılarak bir bibliyometrik analiz hazırlanacaktır. Bu çalışma ile, deepfake konusunda literature katkıda bulunan yazarların, dergilerin, işbirliği ağlarının ve disiplinler arası bağlantıların belirlenmesinin sağlanması, yeterince çalışılmamış alt başlıkların keşfedilmesi ve araştırma önceliklerinin belirlenmesine katkıda bulunulması hedeflenmektedir.

Anahtar Kelimeler

derin sahte , ses , adli bilişim , sahte ses , manipülasyon , yapay zeka

Bibliometric Analysis For Scientific Research On Audio Deepfake Concepts And Applications, Based On Performance Analysis And Scientific Mapping

Öz

Deepfake audio manipulation is a fraudulent process that creates digital audio files with artificial intelligence by imitating the voice of real people and manipulating something that has not been said as if it were said. Comprising a range of manipulations, from minor edits to the complete production of audio content, these forgeries can be broadly categorized from the altering of the actual audio content to the structural elements of the audio file, depending on their targets. The rapid development of deepfake technology brings with it the need for effective solutions to the security risks associated with this technology. In this study, a bibliometric analysis will be prepared by performing performance analysis and scientific mapping of the articles published in Sciencedirect and Scopus databases for the years 2017-2025 on deepfake audio processes using Vosviewer software. With this study, it is intended to identify the authors, journals, collaboration networks and interdisciplinary connections contributing to the literature, to discover the sub-topics that have not been studied enough, and to contribute to the specification of research priorities on deepfakes.

Anahtar Kelimeler

deepfake , audio , digital forensics , fake audio , manipulation , artrificial intelligence

Kaynakça

• Andreea Pocol, I., Istead, L., Siu, S., Mokhtari, S. ve Kodeiri, S. (2023). Seeing is no longer believing: A survey on the state of deepfakes, AI-generated humans, and other nonveridical media. B. Sheng ve diğerleri (Ed.), Advances in Computer Graphics. CGI 2023. Lecture Notes in Computer Science, 14496 (ss. 427–440). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-50072-5_34
• Bisht, V. ve Taneja, S. (2024). A decade and a half of deepfake research: A bibliometric investigation into key themes. G. Lakhera ve diğerleri (Ed.), Navigating the World of Deepfake Technology (ss. 1-25). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-5298-4.ch001
• Dereli, A. B. (2024). Vosviewer ile bibliyometrik analiz. Communicata, (28), 1-7. https://doi.org/10.32952/communicata.1517725
• Dhiman, P., Kaur, A. ve Sharma, D. K. (2024). Deep learning for deepfake detection: Scientific landscape and future directions. S. Kaur ve diğerleri (Ed.), Computational Methods in Science and Technology (ss. 160–164). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003501244-27
• Domenteanu, A., Tătaru, G. C., Crăciun, L., Molănescu, A. G., Cotfas, L. A. ve Delcea, C. (2024). Living in the age of deepfakes: A bibliometric exploration of trends, challenges, and detection approaches. Information, 15(9), 525. https://doi.org/10.3390/info15090525
• Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. ve Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
• Gil, R., Virgili-Gomà, J., López-Gil, J. M. ve García, R. (2023). Deepfakes: evolution and trends. Soft Computing, 27(1), 11295–11318. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08605-y
• Gürçam, Ö. S. ve Tekin, A. (2021). Vergi affı konusunun bibliyometrik analizi: Scopus veri tabanı ve yüksek öğretim kurulu tez merkezi üzerinde bir araştırma. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30(3), 68–78. https://doi.org/10.35379/cusosbil.903938
• Kan, M. O., Yiğit, A. Y. ve Onay, S. (2023). Akademik yazma alanındaki makalelerde kullanılan anahtar sözcüklerin başlık ve özetle eşleşmelerinin sistematik incelemesi. Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(52), 231-242.
• Naveen, D., Satish, K., Debmalya, M., Nitesh, P. ve Weng, M. L. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133(1), 285-286. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
• Öztürk, N. ve Kurutkan, M. N. (2020). Kalite yönetiminin bibliyometrik analiz yöntemi ile incelenmesi. Journal of Innovative Healthcare Practices, 1(1), 1–13.
• Raman, R., Kumar Nair, V., Nedungadi, P., Kumar Sahu, A., Kowalski, R., Ramanathan, S. ve Achuthan, K. (2024). Fake news research trends, linkages to generative artificial intelligence and sustainable development goals. Heliyon, 10(3), e24727. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24727
• Sahid, A., Maleh, Y. ve Ouazzane, K. (2025). Changing landscape of fake news research on social media: a bibliometric analysis. Quality & Quantity, 59(Suppl 2), 901-954. https://doi.org/10.1007/s11135-024-02048-9 Schäfer, K., Choi, J.-E. ve Zmudzinski, S. (2024). Explore the world of audio deepfakes: A guide to detection techniques for non-experts. Proceedings of the 3rd ACM International Workshop on Multimedia AI against Disinformation (MAD '24) (ss. 13– 22). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3643491.3660289 Tahaoğlu, G., Kılıç, M., Üstübioğlu, B. ve Ulutaş, G. (2024). Derin sahte ses manipülasyonu tespit sistemleri üzerine bir derleme. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 29(1), 353–402. https://doi.org/10.53433/yyufbed.1358880