Approaching the Principle of No Taxation without Representation from a Digital Perspective: Algorithmic Voter Manipulation in Tax Law

Öz

While digitalisation affects the relationship between democracy and taxation, it also calls into question the legitimacy of the principle of ‘no taxation without representation’. In this study, the impact of artificial intelligence-supported algorithms and big data technologies on democratic representation processes and their reflections on democratic legitimacy in tax law are analysed. The manipulation of voter will through micro-targeting, psychographic profiling, disinformation and filter bubbles poses the problem of the extent to which the real will of the represented is reflected in the election results. The study highlights that algorithmic manipulation weakens the relationship between the represented and the representative, while this situation erodes the social legitimacy of taxation policies. Political preferences shaped by algorithms pave the way for populist tax policies and may lead to destabilising public finances in the long run. In the study, threats to fundamental principles of taxation, such as tax justice and legal security, are also addressed. In the study, solution proposals are presented to strengthen the democratic legitimacy of taxation in an environment where the mechanism of representation has been eroded by the impact of digitalization. In this context, it has been emphasized that the transparency of algorithmic processes should be increased, independent audit mechanisms should be established, and ethical standards should be adopted at the international level. In the case of Turkey, the need for regulatory mechanisms that would ensure the independent audit of algorithmic processes is expressed by evaluating the existing legal regulations.

Anahtar Kelimeler

• No Taxation Without Representation
• Digitalization
• Algorithmic Manipulation
• Tax Law
• Democratic Legitimacy
• Artificial Intelligence
• Micro-Targeting
• Filter Bubbles
• Disinformation
• Representative Democracy.

Temsilsiz Vergi Olmaz İlkesine Dijital Perspektiften Yaklaşım: Vergi Hukukunda Algoritmik Seçmen Manipülasyonu

Öz

Dijitalleşme, demokrasi ve vergilendirme arasındaki ilişkiyi etkilerken “temsilsiz vergi olmaz” ilkesinin meşruiyetini de sorgulamaya açmaktadır. Çalışmada, yapay zeka destekli algoritmaların ve büyük veri teknolojilerinin demokratik temsil süreçleri üzerindeki etkisi ve bu etkinin vergi hukukundaki demokratik meşruiyete yansımaları incelenmiştir. Seçmen iradesinin mikro hedefleme, psikografik profilleme, dezenformasyon ve filtre balonları aracılığıyla manipüle edilmesi, temsil edilenin gerçek iradesinin seçim sonuçlarına ne derece yansıdığı sorununu doğurmaktadır. Çalışma, algoritmik manipülasyonun temsil edilen ve temsilci arasındaki ilişkiyi zayıflattığını ortaya koyarken, bu durumun vergilendirme politikalarının toplumsal meşruiyetini erozyona uğrattığını vurgulamaktadır. Algoritmalar tarafından şekillendirilen siyasi tercihler, popülist vergi politikalarına zemin hazırlamakta ve uzun vadede kamu maliyesinde istikrarı bozacak sonuçlar doğurabilmektedir. Çalışmada ayrıca vergi adaleti, hukuki güvenlik gibi vergilendirmeye ilişkin temel ilkelere yönelik tehditler ele alınmaktadır. Çalışmada, temsil mekanizmasının dijitalleşme etkisiyle aşındığı ortamda vergilendirmenin demokratik meşruiyetini güçlendirmek adına çözüm önerileri sunmaktadır. Bu bağlamda algoritmik süreçlerin şeffaflığının artırılması, bağımsız denetim mekanizmalarının oluşturulması ve uluslararası düzeyde etik standartların benimsenmesi gerektiği vurgulanmıştır. Türkiye özelinde ise mevcut yasal düzenlemeler değerlendirilerek, algoritmik süreçlerin bağımsız denetimini sağlayacak düzenleyici mekanizmalara duyulan ihtiyaç ifade edilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Temsilsiz Vergi Olmaz İlkesi
• Dijitalleşme
• Algoritmik Manipülasyon
• Vergi Hukuku
• Demokratik Meşruiyet
• Yapay Zeka
• Mikro Hedefleme
• Filtre Balonları
• Dezenformasyon
• Temsili Demokrasi.

Kaynakça

1. AKDOĞAN, A. (2020). Kamu Maliyesi (21. b.). Gazi Kitabevi.
2. ALİEFENDİOĞLU, Y. (2005). Temsili Demokrasinin “Seçim” Ayağı. Türkiye Barolar Birliği Dergisi, (60), 71-96.
3. AULIYA, S. F., KUDINA, O., DING, A. Y., VAN DE POEL, I. (2024). AI versus AI for Democracy: Exploring the Potential of Adversarial Machine Learning to Enhance Privacy and Deliberative Decision-Making in Elections. AI and Ethics. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00588-2 (E.T. 14.03.2025).
4. AZGIN, B., KIRALP, Ş. (2024). Surveillance, Disinformation, and Legislative Measures in the 21st Century: AI, Social Media, and the Future of Democracies. Social Sciences, 13 (10)(510), 1-15.
5. ANDRES, B. M., LOPEZ, L. H. (2019). Brain Drain Tax vs. Brain Gain benefits: General Thoughts from a Spanish Perspective. Anali Pravnog Fakulteta u Beogradu, 67(4), 5-16. https://doi.org/10.5937/AnaliPFB1904005B
6. BAĞCAN, S., SAVAŞ, S., TUNÇAY, E. (2021). Sosyal Medyada Demokrasiye Lider Müdahalesini Gözlemlemek: 2020 ABD Başkanlık Seçimlerinde Trump ve Biden’ın Tweetlerinin İçerik ve Duygu Analizi Açısından İncelenmesi. The Turkish Online Journal of Design, Art and Communication, 11(3), 1073-1097.
7. BAKIR, V. (2020). Psychological Operations in Digital Political Campaigns: Assessing Cambridge Analytica’s Psychographic Profiling and Targeting. Frontiers in Communication, 2020(67), 1-16.
8. BOZDAG, E., VAN DEN HOVEN, J. (2015). Breaking the Filter Bubble: Democracy and Design. Ethics and Information Technology, 17(4), 249-265.

9. BUCHANAN, J. (1987). The Deficit and our Obligation to Future Generations. Imprimis. https://imprimis.hillsdale.edu/the-deficit-and-our-obligation-to-future-generations/ (E.T. 14.03.2025).
10. BURKELL, J., REGAN, P. M. (2019). Voter Preferences, Voter Manipulation, Voter Analytics: Policy Options for Less Surveillance and More Autonomy. Internet Policy Review, 8(4). https://policyreview.info/articles/analysis/voter-preferences-voter-manipulation-voter-analytics-policy-options-less (E.T. 14.03.2025).
11. CADWALLADR, C. (2017). The Great British Brexit Robbery: How Our Democracy Was Hijacked. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2017/may/07/the-great-british-brexit-robbery-hijacked-democracy (E.T. 14.03.2025).
12. CADWALLADR, C., GRAHAM-HARRISON, E. (2018). Revealed: 50 million Facebook Profiles Harvested for Cambridge Analytica in Major data Breach. The Guardian. https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election (E.T. 14.03.2025).
13. CINELLI, M., DE FRANCISCI MORALES, G., GALEAZZI, A., QUATTROCIOCCHI, W., STARNINI, M. (2021). The Echo Chamber Effect on Social Media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(9).
14. COUNSIL OF EUROPE (Ed.). (2011). The Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data in the Context of Profiling Recommendation CM/Rec(2010)13 and Explanatory Memorandum. Editions du Conseil de l’Europe. https://rm.coe.int/16807096c3 (E.T. 14.03.2025).
15. COUNCIL OF EUROPE (2017). Guıdelines on the Protection of Individuals with Regard to the Processing of Personal Data in a World of Big Data. https://rm.coe.int/16806ebe7a (E.T. 23.04.2021). ÇAĞAN, N. (1982). Vergilendirme Yetkisi. Kazancı Hukuk Yayınları.
16. ÇİFCİ, H. B. (2024). Temsilsiz Vergi Olmaz: Modern Demokrasinin Temel İlkesine Yeni Bir Ziyaret. On İki Levha Yayıncılık.
17. DEMİRTAŞ AYDOĞAN, S. (2017). Vergi Psikolojisinin Temelleri ve Vergiye Karşı Davranışları Etkileyen Faktörlerin Değerlendirilmesi, Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, (3), s. 14-22.
18. EROL, G. (2017). Amerika Birleşik Devletleri’nde Geri Çağırma Hakkı Kavram Tarihçe ve Uygulama. On İki Levha Yayıncılık.
19. FUNK, A., SHAHBAZ, A., VESTEİNSSON, K. (2023). Freedom on the Net 2023: The Repressive Power of Artificial Intelligence. Freedom House. https://freedomhouse.org/report/freedom-net/2023/repressive-power-artificial-intelligence (E.T. 14.03.2025).
20. GABORIT, P. (2024). A Sociopolitical Approach to Disinformation and AI: Concerns, Responses and Challenges. Journal of Political Science and International Relations, 7(4), 75-88.
21. HEAWOOD, J. (2018). Pseudo-Public Political Speech: Democratic Implications of the Cambridge Analytica Scandal. Information Polity, 23(4), 429-434.
22. HRDY, C. A. (2024). Keeping ChatGPT a Trade Secret While Selling It Too. Berkeley Technology Law Journal (forthcoming 2025), 101-186.
23. ISAAK, J., HANNA, M. J. (2018). User Data Privacy: Facebook, Cambridge Analytica, and Privacy Protection. Computer, 51(08), 56-59.
24. KABINGTING, F. J. (2021). The Discovery and Evolution of the Big Five of Personality Traits: A Historical Review. GNOSI: An Interdisciplinary Journal of Human Theory and Praxis, 4(3), 83–100.
25. KARAKOÇ, Y. (2013). Anayasal Vergilendirme İlkeleri Üzerine Bir Değerlendirme. Dokuz Eylül Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 15(Özel), 1259-1308.
26. KIZILBOĞA, R. (2012). Kamu Tercihi ve Anayasal İktisat Teorilerinin Değerlendirilmesi. Nevşehir Üniversitesi Sosyal bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (1), s. 91-109.
27. KOCAMAN, R., COŞGUN, M. (2024). Political Marketing and Voting Behavior: A Systematic Literature Review and Agenda for Future Research. Journal of Political Marketing, 1-30.
28. KOGAN, B., VELA, J. (2024). Permanently Extending the Trump Tax Cuts Would Cost $4 Trillion Over the Next Decade. Center for American Progress. https://www.americanprogress.org/article/permanently-extending-the-trump-tax-cuts-would-cost-4-trillion-over-the-next-decade/ (E.T. 14.03.2025).
29. LAWLOR RUSSEL, A. (2024). Information Control Strategies of China and Russia. GİBSON, K. W. JEFFERSON (Düzenleyenler), International Security Studies and Technology. Edward Elgar Publishing.
30. MAHONY, S., CHEN, Q. (2024). Concerns About the Role of Artificial Intelligence in Journalism, and Media Manipulation. Journalism. https://doi.org/10.1177/14648849241263293 (E.T. 14.03.2025).
31. MÜFTÜOĞLU, Z. (2024). Bütçe Kanunu Üzerinde Etkin Bir Anayasaya Uygunluk Denetimi İçin Öneriler. International Journal of Public Finance, 9(1), 195-222.
32. NAROTZKI, D., SHANAN, T. (2024). Populism and Taxation. Southern California Interdisciplinary Law Journal, 33(2), 365-397.
33. NEOCLEOUS, M. (2015). Devleti Tahayyül Etmek (2. b.). (A. SARI, Çev.). NotaBene Yayınları. OECD. (2024). “Explanatory Memorandum on the Updated OECD Definition of an AI System”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 8, s. 8. https://www.oecd.org/en/publications/explanatory-memorandum-on-the-updated-oecd-definition-of-an-ai-system_623da898-en.html (E.T. 23.04.2025).
34. OECD. (2025). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence [OECD/LEGAL/0449]. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449 (E.T. 14.03.2025).
35. ÖNCEL, M., KUMRULU, A., ÇAĞAN, N., GÖKER, C. (2022). Vergi Hukuku (31. b.). Turhan Kitabevi. ÖZER, M. A., KARTAL, M. (2021). Kamu Tercihi ve Yönetimde Karar verme: Teorik Bir Değerlendirme. Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 10(26), 75-94.
36. ÖZKAN, M. (2020a). Siyasal Temsil: Bir Kavramın Dönüşümü. Felsefe Dünyası, 71, 232.262.
37. ÖZKAN, M. (2020b). Temsili Demokrasiden Demokratik Temsile: Pitkin’i Yeniden Düşünmek. Muhafazakar Düşünce Dergisi, 16(58), 55-83.
38. ÖZPARLAK, B. O., ÇETİN, M. (2023). ChatGPT ve Üretici Yapay Zekâ Modellerinde Mahremiyet ve Güvenliğin Hukuki Boyutu. Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 29(2), 1003-1040.
39. PAMUK, Ş. (2022). Türkiye’nin 200 Yıllık İktisadi Tarihi: Büyüme, Kurumlar ve Bölüşüm (14. b.). Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları.
40. PARISER, E. (2011). The Filter Bubble: What the Internet is Hiding from You. Penguin Press.
41. PITKIN, H. F. (2014). Temsil Kavramı (1. b.). (S. ERKOÇ, Çev.). Sakarya Üniversitesi Kültür Yayınları.
42. RISSO, L. (2018). Harvesting Your Soul? Cambridge Analytica and Brexit (C. Jansohn, Ed.; 75-87). Akademie der Wissenschaften und der Literatur. https://www.adwmainz.de/fileadmin/user_upload/Brexit-Symposium_Online-Version.pdf (E.T. 15.03.2025).
43. RUDIN, C., RADIN, J. (2019). Why Are We Using Black Box Models in AI When We Don’t Need To? A Lesson From an Explainable AI Competition. Harvard Data Science Review, 1(2), 1-10.
44. SAFIULLAH, Md., PARVEEN, N. (2022). Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning: A Paradigm Shift in Election Campaigns. John Wiley & Sons, Ltd.
45. SCHMIDT, M. G. (2002). Demokrasi Kuramlarına Giriş (M. E. KÖKTAŞ, Çev.). Vadi Yayınları.
46. SKINNER, Q. (2005). Hobbes on Representation. European Journal of Philosophy, 13(2), 155-184. SÖNMEZ, İ. C. (2022). Post-Truth Fenomeni Çerçevesinde Yeni Medya ve Yalan Haber. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
47. TIPKE, K. (2013). Die Steuerrechtsordnung. Otto Schmidt.
48. TOPUZKANAMIŞ, E. (2012). Yeniden Paylaşım, Vergilendirme ve Adalet. Dokuz Eylül Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 14(1), 103-131.
49. UÇAR, O., ERKUL, İ. Ç. (2023). Vergilendirme ve Temsil Arasındaki İlişkinin Amerikan Bağımsızlık Savaşı Işığında İncelenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(48), 1216-1236.
50. ÜSTÜN, Ü. S. (2019). Türkiye’de Vergi ve Bütçe Hakkı. Nobel Akademik Yayıncılık.
51. VERGİN, N. (2000). Din, Toplum ve Siyasal Sistem (1. b.). Bağlam Yayınları.
52. YILMAZ, E. (2014). Hukuki Güvenlik İlkesinin Bir Gereği Olarak Vergi Hukukunda Geriye Yürümezlik İlkesi. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
53. YILMAZ FURTUNA, E. (2021). Olağanüstü Yönetim Usullerinde Vergilendirme Yetkisinin Hukuki Sınırları ve Cumhurbaşkanlığı Kararnameleri. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 25(3), s. 431-472.
54. YILMAZ FURTUNA, E., BİLGİN, S. (2022). Kişisel Verilerin Korunması ve Lekelenmeme Hakkı Açısından Vergi Mahremiyeti. Selçuk Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 30(2), s. 727-753.
55. ZAROUALI, B., DOBBER, T., SCHREUDER, J. (2024). Personality and Susceptibility to Political Microtargeting. Computers in Human Behavior, 151, 1-10.
56. Algorithmic Acountability: The Need for a New Approach to Transparency and Accountability When Government Functions Are Performed by Algorithms. (2022). Media Freedom & Information Access Clinic, Yale Law School. https://law.yale.edu/sites/default/files/area/center/mfia/document/algorithmic_accountability_report.pdf#:~:text=•%20Algorithms%20are%20unaccountable,Deficiencies%20in%20current%20disclosure (E.T. 14.03.2025).
57. Art. 4 GDPR – Definitions. (t.y.). General Data Protection Regulation (GDPR). https://gdpr-info.eu/art-4-gdpr/ (E.T. 14.03.2025).
58. (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 Laying down Harmonised Rules on Artificial Intelligence and Amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (2024). http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng (E.T. 14.03.2025).
59. Fake Twitter Accounts Helped the Leave Vote Win the Brexit Referendum. (2017, Temmuz 27). The Independent. https://www.independent.co.uk/tech/brexit-twitter-bots-pro-leave-eu-referendum-result-oxford-university-study-a7800786.html (E.T. 14.03.2025).
60. EU 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 Laying down Harmonised Rules on Artificial Intelligence and Amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (Text with EEA Relevance) (2024). http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng (E.T. 14.03.2025).
61. EU Artificial Act. https://artificialintelligenceact.eu/article/3/ (E.T. 23.04.2025).
62. The National Institute Of Standards And Technology (NIST). (2021, Temmuz 12). AI Risk Management Framework. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (E.T. 14.03.2025).
63. The National Institute Of Standards And Technology (NIST). https://csrc.nist.gov/glossary/term/cookie?utm_source=chatgpt.com (E.T. 23.04.2025).
64. Tax Stability and Predictability for Economic Sustainability. (2024, Ocak 31).
65. https://www.cliffedekkerhofmeyr.com/en/news/publications/2024/Practice/Corporate/corporate-and-commercial-alert-31-january-tax-stability-and-predictability-for-economic-sustainability (E.T. 14.03.2025). TBMM (2019). 7194 sayılı Dijital Hizmet Vergisi Kanunu Plan ve Bütçe Komisyonu Tutanakları. https://www5.tbmm.gov.tr/develop/owa/komisyon_tutanaklari.goruntule?pTutanakId=2409 (E.T. 23.04.2025).
66. T.C. Hazine ve Maliye bakanlığı- Vergi Konseyi. (2024). Türk Vergi Sisteminin Vergi Adaleti Bakımından Değerlendirilmesi. T.C. Hazine ve Maliye Bakanlığı. https://ms.hmb.gov.tr/uploads/sites/8/2024/07/Turk-Vergi-Sisteminin-Vergi-Adaleti-Bakimindan-Degerlendirilmesi-Raporu.pdf (E.T. 14.03.2025).
67. Yıllar Bazında Genel Devlet İstatistikleri. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı https://www.sbb.gov.tr/yillar-bazinda-genel-devlet-istatistikleri/ (E.T. 14.03.2025).