Arşivler ve Yapay Zekâ

Yıl 2021, Cilt: 4 Sayı: 2, 283 - 300, 31.12.2021

Hasan Öztürk

https://doi.org/10.33721/by.987197

Cited By: 1

Öz

Bilgi teknolojilerinde yaşanan gelişmeler ve buna bağlı olarak kurumlarda üretilen belge hacminin giderek artması, belgelerin yönetilebilirliğini zorlaştırmıştır. Devasa miktarda arşiv belgelerinin arşivlere intikal etmesi, bu noktada ortaya çıkan yönetim sorunu, teknolojinin kullanımı ile kolaylaşmaktadır. Arşivcilikte teknolojinin sağlamış olduğu yararlara, son dönemlerde kullanımı gittikçe yaygınlaşan yapay zekâ uygulamaları da katkıda bulunmaktadır. Günümüzde ve gelecekte arşivlerde yapay zekânın etkili olarak kullanılmasıyla, farklı değişim ve yeniliklerin ortaya çıkması kaçınılmazdır. Yapay zekâ, arşiv iş ve işlemlerin otonom olarak yürütülmesi, personel değişimine bağlı sorunların ortadan kalkması, arşivlere doğru, hızlı ve kolay bir erişim olmak üzere çeşitli yararlar sağlayacaktır. Bu bağlamda çalışmada, betimleme ve belgesel tarama yöntemleri kullanılarak yapay zekânın arşivcilikteki kullanımlarından örnekler sunularak, mesleki değişim noktasında katacağı yenilik ve gelişmelerden bahsedilmektedir. Aynı zamanda konu ile ilgili yeterli Türkçe literatür bulunmamasından dolayı çalışmanın alanyazınına katkı sağlayacağı öngörülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Arşiv, Arşiv İş Süreçleri, Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Otonom İşlemler

Archives and Artificial Intelligence

Öz

The developments in information technologies and the increase in the volume of records produced in institutions have made it difficult to manage the records. The transfer of a huge amount of archive documents to the archives, the management problem that arises at this point, is facilitated by the use of technology. Artificial intelligence applications, which have become increasingly popular in recent years, also contribute to the benefits of technology in archiving. With the effective use of artificial intelligence in archives today and in the future, it is inevitable that different changes and innovations will emerge. Artificial intelligence will provide various benefits such as autonomous execution of archive work and transactions, elimination of problems related to personnel changes, and accurate, fast and easy access to archives. In this context, in this study are mentioned examples of the use of artificial intelligence in archiving by using descriptive and documentary review methods are presented, and innovations and developments that will be added at the point of professional change. At the same time, it is foreseen that the study will contribute to the literature due to the lack of sufficient Turkish literature on the subject.

Anahtar Kelimeler

Archive, Archival Work Processes, Machine Learning, Autonomous Processes, Artificial Intelligence

Kaynakça

• Abualigah, L. M. Q. ve Hanandeh, E. S. (2015). Applying Genetic Algorithms to Information Retrieval Using Vector Space Model. International Journal of Computer Science, Engineering and Applications, 5(1), 19-28.
• Adalı, E. (2012). Doğal Dil İşleme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5(2), 1-19.
• ARCHANGEL. Trusted Digital Archives. Erişim adresi: http://www.archangel.ac.uk/
• Ardıç, S. (2014). Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Santrifüj Pompalarda Performans Tayini. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
• Arslantekin, S. (2003). Veri Madenciliği ve Bilgi Merkezleri. Türk Kütüphaneciliği, 17(4), 369-380.
• Arşivci Ulusal Meslek Standardı (2020, 21 Şubat). Resmî Gazete (Sayı: 31046 (Mükerrer)). Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/arsiv/18550.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.
• Bohyun Kim. (2021). Machine Learning for Libraries and Archives. Online Searcher, 45(1), 39–41.
• Bui, T., Cooper, D., Collomosse, J., Bell, M., Green, A., Sheridan, J. ve Brown, A. (2019). Archangel: Tamper-Proofing Video Archives Using Temporal Content Hashes On The Blockchain. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (s. 2793-2801) içinde. California, ABD: IEEE/CVF. Erişim adresi: https://arxiv.org/pdf/1904.12059.pdf
• Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C. ve Noordegraaf, J. (2021). Archives and AI: An Overview of Current Debates and Future Perspectives. arXiv preprint arXiv:2105.01117. Erişim adresi: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2105/2105.01117.pdf
• Çiçek, N. ve Sağlık, Ö. (2019). Blokzincir Teknolojisinin Elektronik Belgelerin Güvenilirliğinin Korunmasında Başarıya Katkısı. Yalçınkaya B. (Editör) , Ünal M. A. (Editör), Yılmaz B. (Editör), Özdemirci F. (Editör) Bilgi Yönetimi ve Bilgi Güvenliği (s. 141-170) içinde. Ankara: Ankara Üniversitesi.
• Çil, A. E. ve 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.
• Çoban, T. (2018). Sinemada Yapay Zekâ. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ordu: Ordu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Dearstyne, B. W. (2001). Arşivsel Girişim: Modern Arşivcilik İlkeleri, Uygulamaları ve Yönetim Teknikleri. (Çev. Akbulut, M. ve İcimsoy, A. O) İstanbul: American Library Association.
• DeSalvo, D. A. ve Liebowitz, J. (1986). The Application of an Expert System for Information Retrieval at the National Archives. Telematics and Informatics, 3(1), 25-38.
• Devlet Arşiv Hizmetleri Hakkında Yönetmelik (2019, 18 Ekim). Resmî Gazete (Sayı: 30922 (Mükerrer)). Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2019/10/20191018-9.pdf
• Devlet Arşivleri Başkanlığı Hakkında Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi (2018, 16 Temmuz). Resmî Gazete (Sayı: 30480 (Mükerrer)). Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2018/07/20180716-1.pdf
• Devlet Arşivleri Başkanlığı 2020-2024 Dönemi Stratejik Planı (2019). Ankara: Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı.
• Dolgun, M. Ö., Özdemir, T. G. ve Oğuz, D. (2009). Veri Madenciliğinde Yapısal Olmayan Verinin Analizi: Metin ve Web Madenciliği. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 2(2), 48-58.
• Galiev, A., Prokopyev, N., Ishmukhametov, S., Stolov, E., Latypov, R., ve 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 adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8611607
• Gantz, J. ve Reinsel, D. (2012, The Digital Universe İn 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows And Biggest Growth İn The Far East. IDC iView: IDC Analyze the future, 1-16.
• Gemci, C. (2010). Uzman Sistem Temelli Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Ankara: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü.
• Goodman, M.M. (2019). ‘What is on This Disk?’ An Exploration Of Natural Language Processing in Archival Appraisal (Yayımlanmamış Lisans Bitirme Tezi). Kuzey Caroline Üniversitesi, Bilgi ve Kütüphane Bilimi Okulu.
• Green, A. (2018, 5 Haziran). Trustworthy Technology: The Future of Digital. Erişim adresi: https://blog.nationalarchives.gov.uk/trustworthy-technology-future-digital-archives/
• Green, A., Das, A., Cooper, D., Fawcett, J., Keller, J., Higgins, J., ve Bui, T. (2019). ARCHANGEL: Guaranteeing the İntegrity of Digital Archives. Open Data Institute, The National Archives, University of Surrey. Erişim adresi: https://theodi.org/article/archangel-guaranteeing-the-integrity-of-digital-archives/
• Greenberg, J. (1998). The Applicability of Natural Language Processing (NLP) to Archival Properties and Objectives. The American Archivist, 61(2), 400-425.
• Hawks, C. P. (1994). Expert Systems in Technical Services and Collection Management. Information Technology and Libraries. 13(3), 203-212.
• Hirtle, P. B. (1987). Artificial Intelligence, Expert Systems, and Archival Automation. Society of Georgia Archivists, 5(1), 76-88.
• Hutchinson, T. (2020). Natural Language Processing and Machine Learning as Practical Toolsets for Archival Processing. Records Management Journal, 30(2), 1-23.
• Kılıç, Ö., Demirtaş, P., Candan, H, Akbayrak, E. H. ve 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.
• Koutroumbas, K. ve Thedoridis, S. (2009). Pattern Recognition. Academic Press.
• Küçük, D. ve Arıcı, N. (2018). Doğal Dil İşlemede Derin Öğrenme Uygulamaları Üzerine Bir Literatür Çalışması. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 2(2), 76-86.
• 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
• Lemieux, V. (2016). Blockchain for Recordkeeping: Help or Hype. Teknik Rapor. Vancouver: British Columbia Üniversitesi. Erişim adresi: doi: 10.13140/RG.2.2.28447.56488
• Mandl, T. (2009). Artificial İntelligence for Information Retrieval. Encyclopedia of Artificial Intelligence (s.151-156). IGI Global. Erişim adresi: http://doi:10.4018/978-1-59904-849-9.ch023
• 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
• Nabiyev, V. (2016). Yapay Zekâ: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• 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. ve 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, F. (2020). Kütüphanelerde Yapay Zekâ Uygulamaları. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Payne, N. ve 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
• Pirim, H. (2006). Yapay Zekâ. Journal of Yaşar University, 1 (1), 81-93.
• Pratical Guide of Organization, Management and Preservation of Burundi Communes Archives. (2018). International Council on Archives. Erişim adresi: https://www.ica.org/sites/default/files/practical_guide_of_burundi_communesarchives_aprobad.pdf
• Rolan, G., Humphries, G., Jeffrey, L., Samaras, E., Antsoupova, T., ve Stuart, K. (2019). More Human Than Human? Artificial İntelligence İn The Archive. Archives and Manuscripts, 47(2), 179-203.
• Safalı, Y., Avaroğlu, E. ve Ergen, B. (2018). Twitter Verilerinden Kullanıcıların Siyasi Eğilimlerinin Veri Madenciliği Teknikleri ile Kestirimi. 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP) (s. 1-5) içinde. IEEE. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8620747
• Shang, E., Liu, X., Wang, H., Rong, Y. ve 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: 15.03.2021, https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8997992
• Schneider, J., Adams, C., DeBauche, S., Echols, R., McKean, C., Moran, J., ve Waugh, D. (2019). Appraising, Processing, and Providing Access to email in Contemporary Literary Archives. Archives and Manuscripts. 47(3), 305-326.
• Seker, S. E. (2015). Metin Madenciliği (Text Mining). YBS Ansiklopedi, 2(3), 30-32.
• Selçuk, N. (2019). Bilgi Merkezlerinde Yapay Zekâ Uygulamaları: Türkiye İçin Durum Analizi Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Çankırı: Çankırı Karatekin Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Standart Dosya Planıyla İlgili 2005/7 sayılı Başbakanlık Genelgesi (2005, 25 Mart). Resmî Gazete (Sayı: 25766 (Mükerrer)). Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2005/03/20050325-10.htm
• Uzundere, E., Dedja, E., Diri, B., ve Amasyalı, M. F. (2008). Türkçe Haber Metinleri İçin Otomatik Özetleme. Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu (s.1-4) içinde, Isparta.
• Yajian, L., Chuwu, P., ve 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
• Yılmaz, A. ve Kaya, U. (2020). Derin Öğrenme. İstanbul: Kodlab Yayınevi.