YAPAY ZEKÂ “SORA” İLE ÜRETİLEN REKLAMLARIN MCLUHAN’IN “ARAÇ MESAJDIR” PERSPEKTİFİNDEN İNCELENMESİ: TOYS “R” US REKLAM ÖRNEĞİ

Yıl 2025, Cilt: 9 Sayı: 2, 171 - 200, 22.05.2025

Burak Çeber

Öz

Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ teknolojilerinin kullanımını ve vermiş olduğu mesajı, Marshall McLuhan’ın “araç mesajdır” teorisi çerçevesinde, Sora ile üretilen “Toys “R” Us’ın Kökenleri” reklamı üzerinden incelemektir. Yapay zekâ; doğal dil işleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi ileri düzey teknik ve yöntemlerle pek çok sektörde büyük değişimlere yol açarak ekonomik yapıları dönüştürmekte, toplumsal dinamikleri etkilemekte ve günlük yaşamı yeniden şekillendirmektedir. Bu dönüşümden etkilenen alanlardan biri de reklamcılıktır. Özellikle son dönemde yaygın bir şekilde kullanılan üretken yapay zekâ sayesinde reklam metinleri, görseller ve videolar hızlı bir şekilde üretilebilmekte, bu da içerik üretim süreçlerini daha verimli hâle getirmektedir. Marshall McLuhan’ın “araç mesajdır” teorisi, iletişim teknolojilerinin sadece iletişim sürecindeki rolüne değil, aynı zamanda toplumsal, kültürel ve bireysel etkilerine de vurgu yapmaktadır. Bu doğrultuda McLuhan’ın “araç mesajdır” teorisi yapay zekânın reklamcılığa olan geniş çaplı etkilerini incelemek için önemli bir çerçeve oluşturmaktadır.
Araştırmada amaçlı örneklemeye uygun olarak, OpenAI firmasının yapay zekâ aracı Sora ile oluşturulan Toys “R” Us reklam filmi örneklem olarak belirlenmiştir. Araştırmada yöntem olarak ise nitel araştırma yöntemlerinden içerik analizi tercih edilmiştir. Sonuç olarak, yapay zekâ-Sora, McLuhan’ın “araç mesajdır” teorisi çerçevesinde, reklamın üretiminde kullanılan bir araç olmanın ötesinde, teknolojinin iş ve iletişim süreçlerine olan etkisini ve toplumsal dönüşümü yansıtan bir mesaj iletmektedir. Sora, reklam aracılığıyla yeniliğe, değişime ve dönüşüme yönelik bir mesaj vermektedir.

Anahtar Kelimeler

Dijital Reklamcılık , Yapay Zekâ , Sora , Marshall McLuhan , Yeni İletişim Teknolojileri

AN EXAMINATION OF ADVERTISEMENTS PRODUCED WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE 'SORA' FROM MCLUHAN’S “THE MEDIUM IS THE MESSAGE” PERSPECTIVE: TOYS “R” US ADVERTISEMENT EXAMPLE

Öz

This study examines the use of artificial intelligence technologies and the message they convey through Marshall McLuhan’s “the medium is the message” theory, focusing on the advertisement “The Origins of Toys “R” Us” created with Sora. Artificial intelligence, through advanced techniques and methods such as natural language processing, machine learning, and deep learning, is driving significant transformations across various industries, reshaping economic structures, influencing social dynamics, and redefining everyday life. One of the fields impacted by this transformation is advertising. In particular, the widespread use of generative artificial intelligence has enabled the rapid production of advertising texts, visuals, and videos, making content creation processes more efficient. McLuhan's theory of “the medium is the message” emphasizes not only the role of communication technologies in the communication process but also their social, cultural, and individual implications. In this context, McLuhan’s theory provides a critical framework for analyzing the extensive impact of artificial intelligence on advertising.
In this research, the advertisement video for Toys “R” Us, created with OpenAI's artificial intelligence tool Sora, was selected as the sample based on purposive sampling. Content analysis, one of the qualitative research methods, was employed as the research methodology. The findings reveal that, within the framework of McLuhan's “the medium is the message” theory, Sora serves not merely as a tool in the production of advertisements but as a medium that reflects the influence of technology on business and communication processes and conveys a message of societal transformation. Through the advertisement, Sora communicates a message emphasizing innovation, change, and transformation.

Anahtar Kelimeler

Digital Advertising , Artificial Intelligence , Sora , Marshall McLuhan , New Communication Technologies.

Kaynakça

• Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2019). Geleceği gören makineler: Yapay zekâ ekonomisine giriş (M. Ürgen, Çev.). Babil Kitap.
• Anyanwu, K. (2011). Overview and applications of artificial intelligence (pp. 1–31). Federal University of Technology Owerri.
• Baldwin, H. (1982). Creating effective TV commercial. Crain Books.
• Baxter, L. A., & Babbie, E. R. (2004). The basics of communication research. Thomson and Wadsworth.
• Biswas, S. (2023). The function of ChatGPT in social media: According to ChatGPT. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.XXXXXXX
• Bolz, N. (1990). Theorie der neuen Medien. Raben Verlag von Wittern.
• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The business of artificial intelligence. Harvard Business Review, 7, 1–20.
• Çeber, B. (2023). Yapay zekâ ve halkla ilişkiler: Kullanım alanları, etki, sınır ve zorluklar. Nobel Bilimsel Eserler.
• Çeber, B. (2024). Reklam ajanslarında yapay zekâ kullanımı: Sektör profesyonellerinin ChatGPT ve Midjourney deneyimlerine yönelik bir araştırma. Erciyes İletişim Dergisi, 11(2), 583–606.
• Çeber, B., & Çeliker, S. (2024). Tüketicilerin üretken yapay zekâ uygulamaları ile oluşturulan reklamlara yönelik algı ve davranışları üzerine bir saha araştırması. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 47, 289–313.
• Chaudhry, R. A., & Berger, P. D. (2019). Ethics in data collection and advertising. GPH – International Journal of Business Management, 2(7), 1–7.
• Cho, C. H., & Park, J. S. (2019). Introduction to the special issue: New trends in digital and social media advertising. International Journal of Advertising, 38(6), 821–823.
• Coffin, J. (2022). Asking questions of AI advertising: A maieutic approach. Journal of Advertising, 51, 1–16.
• Çöteli, S. (2016). İnternet’ten izlenen dizi ve seriyallerin “Araç İletidir” ve “Kullanımlar Doyumlar” bağlamında incelenmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 119–134.
• De Bellis, E., & Venkataramani Johar, G. (2020). Autonomous shopping systems: Identifying and overcoming barriers to consumer adoption. Journal of Retailing, 96(1), 74–87.
• Epstein, Z., Hertzmann, A., Herman, L., Mahari, R., Frank, M., Groh, M., Schroeder, H., Smith, A., Akten, M., Fjeld, J., Farid, H., Leach, N., Pentland, A., & Russakovsky, O. (2023). Art and the science of generative AI: A deeper dive. Euchner, J. (2016). The medium is the message. Research-Technology Management, 59(5), 9–11.
• Gao, B., Wang, Y., Xie, H., Hu, Y., & Hu, Y. (2023). Artificial intelligence in advertising: Advancements, challenges, and ethical considerations in personalization, content creation, and ad optimization. SAGE Open, 13(4), 21582440231210759.
• Gordon, W. T. (2010). McLuhan: A guide for the perplexed. The Continuum International Publishing Group Inc. Gouda, N. K., Biswal, S. K., & Parveen, B. (2020). Application of artificial intelligence in advertising & public relations and emerging ethical issues in the ecosystem. International Journal of Advanced Science and Technology, 29(6).
• Guilfoyle, S., Bergman, S. M., Hartwell, C., & Powers, J. (2016). Social media, big data, and employment decisions: More data, more problems! In R. N. Landen & G. B. Schmidt (Eds.), Social media in employee selection and recruitment (pp. 127–155). Springer.
• Gunkel, D. J. (2012). Communication and artificial intelligence: Opportunities and challenges for the 21st century. Communication, 1(1), 1–25.
• Huang, M. H., & Rust, R. T. (2020). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science.
• Jensen, K. B. (2011). New media, old methods, internet methodologies and the online/offline divide. In Ş. Yavuz (Ed.), Medya ve izleyici: Bitmeyen tartışma (Y. Yavuz, Çev., ss. 55–83). Vadi Yayınları.
• Jones, S. (2014). People, things, memory and human-machine communication. International Journal of Media & Cultural Politics, 10(3), 245–258.
• Jovanović, M., & Campbell, M. (2022). Generative artificial intelligence: Trends and prospects. Computer, 55(10), 107–112.
• Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1). https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.09.003
• Kavut, S. (2022). Metaverse teknolojisi kullanımının McLuhan’ın teorileri ve yaklaşımları ile analizi. Yeni Medya, 2022(12), 140–155.
• Keskin, E. K. (2023). Yapay zekâ sohbet robotu ChatGPT ve Türkiye internet. Yeni Medya Elektronik Dergi – eJNM, 7(2), 114–131.
• Kızıltepe, Z. (2015). İçerik analizi nedir? Nasıl oluşmuştur? In F. N. Seggie & Y. Bayyurt (Eds.), Nitel araştırma: Yöntem, teknik, analiz ve yaklaşımlar (ss. 253–266). Anı Yayıncılık.
• Kietzmann, J., Paschen, J., & Treen, E. (2018). Artificial intelligence in advertising: How marketers can leverage artificial intelligence along the consumer journey. Journal of Advertising Research, 58(3), 263–267.
• Kuhns, B. (2024). McLuhan on artificial intelligence (AI): An annotated guessembly of his probes. New Explorations: Studies in Culture and Communication, 4(1). https://jps.library.utoronto.ca/index.php/nexj/article/view/43265
• Kurzweil, R. (2016). İnsanlık 2.0: Tekilliğe doğru biyolojisini aşan insan (M. Şengel, Çev.). Alfa Yayınları.
• Lansiti, M., & Lakhanı, K. (2020). Yapay zekâ çağında rekabet (T. Gezer, Çev.). AirACT.
• Laskey, H. A., Day, E., & Crask, M. R. (1989). Typology of main message strategies for television commercials. Journal of Advertising, 18(1), 16–41.
• Li, H. (2019). Special section introduction: Artificial intelligence and advertising. Journal of Advertising, 48(4), 333–337.
• Liamputtong, P. (2013). Qualitative research methods (4th ed.). Oxford University Press.
• Marshall, C., & Rossman, G. B. (2014). Designing qualitative research. Sage.
• McLuhan, M. (1994). Understanding media: The extensions of man. MIT Press.
• McLuhan, M., & Fiore, Q. (2001). Medya mesajı, medya mesajıdır (İ. Haydaroğlu, Çev.). Mediacat.
• McLuhan, M. (2014). Gutenberg Galaksisi. Yapı Kredi Yayınları.
• Mermer. (2024). Toys ‘R’ Us’ın ‘neredeyse tamamı’ yapay zekâ ile üretilmiş reklam filmi. Bigumigu. https://bigumigu.com/haber/toys-r-usin-neredeyse-tamami-yapay-zeka-ile-uretilmis-reklam-filmi/
• Morandini, S., Fraboni, F., De Angelis, M., Puzzo, G., Giusino, D., & Pietrantoni, L. (2023). The impact of artificial intelligence on workers’ skills: Upskilling and reskilling in organisations. Informing Science: The International Journal of an Emerging Transdiscipline, 26, 39–68. https://doi.org/10.28945/5121
• Park, H., Lim, C., Zhu, Y., & Omar, M. (2024). Decoding the relationship of artificial intelligence, advertising, and generative models. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202401.0001.v1
• Peri, M. (2017). “McLuhan’s equation” to understand the impact of artificial intelligence. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/mcluhans-equation-understand-impact-artificialmaruti-s-peri/
• Peyravi, B., Nekrosiene, J., & Lobanova, L. (2020). Revolutionised technologies for marketing: Theoretical review with focus on artificial intelligence. Business: Theory and Practice, 21, 827–834. https://doi.org/10.3846/btp.2020.12742 Postman, N. (2004). Teknopoli (M. E. Yılmaz, Çev.). Gelenek Yayıncılık.
• Qin, X., & Jiang, Z. (2019). The impact of AI on the advertising process: The Chinese experience. Journal of Advertising, 48(4), 338–346.
• Ramos, D. R. (2020). The identity constitution in the current conjuncture of digital: Technologies of the self, expanded identity and Gutenberg. Psychology Research, 10(11), 453–458.
• Reese, B. (2020). Yapay zekâ çağı: Dördüncü çağ – Akıllı robotlar, bilinçli bilgisayarlar ve insanlığın geleceği (M. Doğan, Çev.). Say Yayınları.
• Rigel, N. (1993). Kağıt kaplanlar. Der Yayınları.
• Rodgers, S. (2021). Themed issue introduction: Promises and perils of artificial intelligence and advertising. Journal of Advertising, 50, 1–10.
• Rodgers, W., & Nguyen, T. (2022). Advertising benefits from ethical artificial intelligence algorithmic purchase decision pathways. Journal of Business Ethics, 178, 1043–1061. https://doi.org/10.1007/s10551-021-04765-4 Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
• Seitz, J., & Zorn, S. (2016). Perspectives of programmatic advertising. In O. Busch (Ed.), Programmatic advertising (pp. 37–51). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-25085-2_4
• Shah, N., Engineer, S., Bhagat, N., Chauhan, H., & Shah, M. (2020). Research trends on the usage of machine learning and artificial intelligence in advertising. Augmented Human Research. https://doi.org/10.1007/s41133-020-00030-7
• Sokolowski, M., & Ershova, R. V. (2022). Eternal present? From McLuhan’s Global Village to artificial intelligence. RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, 19(2), 393–405. https://doi.org/10.22363/2313-1683-2022-19-2-393-405
• Sora. (2024). Sora. OpenAI. https://openai.com/index/sora/ (10.10.2024).
• Strate, L. (2008). Studying media as media: McLuhan and the media ecology approach. MediaTropes eJournal, 1, 127–142.
• Şentürk, R. (2009). McLuhan’ın televizyon teorisi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15, 24–35. Toysrus. (2024). Toys R Us Studios. https://www.toysrus.com/pages/studios (08.10.2024).
• Türksoy, N. (2022). The future of public relations, advertising and journalism: How artificial intelligence may transform the communication profession and why society should care? Türkiye İletişim Araştırmaları Dergisi, 40, 394–410.
• Türten, B. (2024). Yapay zekâ ve sinema: Film yapımında olanaklar ve fırsatlar. Anadolu ve Balkan Araştırmaları Dergisi, 7(14), 399–425.
• Valin, J. (2018). Humans still needed: An analysis of skills and tools in public relations. Discussion Paper. Chartered Institute of Public Relations.
• Varol, E., & Varol, M. Ç. (2019). Kavram ve kuramlarıyla Marshall McLuhan’a bakış: Günümüzün egemen medya araçları ekseninde bir değerlendirme. Uluslararası Kültürel ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (UKSAD), 5(1), 137–158. Weber, R. (1990). Basic content analysis (2nd ed.). SAGE.
• Yastıoğlu, S. (2023). Üretken yapay zekânın işletmelerde kullanımı: Fırsatlar ve tehditler. In İ. Çeviktekin (Ed.), Yönetim bilişim sistemleri: İşletmelerde dijital dönüşüm yönetimi (pp. xx–xx). Özgür Yayınları.
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2013). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (9. baskı). Seçkin Yayınevi.
• Yonck, R. (2019). Makinenin kalbi: Yapay duygusal zekâ dünyasında geleceğimiz (T. Göbekçin, Çev.). Paloma Yayınevi.
• Yu, Y. (2022). The role and influence of artificial intelligence on advertising industry. In Proceedings of the 2021 International Conference on Social Development and Media Communication (SDMC 2021) (pp. 190–194). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/assehr.k.220105.037
• Zhang, Y.-S., & Kim, Y.-J. (2023). Exploring the potential of ChatGPT in advertising photography: A case study and validity research on elements in each production stage. The Journal of the Convergence on Culture Technology, 9(3), 205–211. https://doi.org/10.17703/JCCT.2023.9.3.205