ALGORİTMİK SINIRLAR VE KAMU DEĞERLERİ: KANADA VE SİNGAPUR'DA GÖÇ YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂ POLİTİKALARININ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Öz

Arka plan: Bu çalışma, Kanada ve Singapur'un göç yönetimi ve sınır güvenliğinde yapay zekâ politikalarını incelemektedir. Her iki ülke de vize, iltica karar süreçleri ve sınır kontrollerinde dijital dönüşümde öncü olma hedefini paylaşmasına rağmen, göçmenlere yönelik temel değerler ve yönetim yaklaşımlarında farklılıklar bulunmaktadır. Amaç: Araştırmanın amacı, Kanada ve Singapur'un yapay zekâ politikalarını karşılaştırmalı kamu politikası analizi ile değerlendirerek, bu politikaların göç yönetimindeki rolünü ve etkilerini ortaya koymaktır. Bu doğrultuda çalışma; her iki ülkenin algoritmik göç yönetimini hangi kamu değerleri ekseninde kurguladığını, vize reddi ve risk profilleme gibi hassas karar süreçlerinde hangi ilkeleri önceliklendirdiğini ve iki modelin göç yönetimi pratiklerine nasıl yansıdığını sistematik biçimde ortaya koymayı amaçlamaktadır. Yöntem: Çalışmada, karşılaştırmalı kamu politikası analizi yöntemi kullanılmıştır. Bu kapsamda, Kanada'nın göçmen hakları, şeffaflık, hesap verebilirlik ve algoritmik ayrımcılığı önleme odaklı modeli ile Singapur'un sınır güvenliği, yabancı işgücü yönetimi, hız ve ekonomik fayda odaklı modeli karşılaştırılmıştır. Analiz, her iki ülkenin ulusal yapay zekâ strateji belgeleri ile göç yönetiminden sorumlu kurumların dijital politika dokümanları üzerinden yürütülmüş; nitel karşılaştırmalı analiz, seçili kavramların belgelerdeki vurgu ağırlıklarını ölçen tematik frekans analizi ile bütünleştirilmiştir. Bulgular: Araştırma, her iki ülkenin de dijital dönüşüm hedeflerini paylaşmasına rağmen, göç yönetiminde yapay zekâ politikalarının temel değerler ve yaklaşımlar açısından köklü bir ayrışma sergilediğini göstermektedir. Kanada, süreç merkezli bir model benimserken; Singapur, ekonomik fayda ve hız odaklı bir model izlemektedir. Bulgular, yapay zekâ politikalarının salt teknik düzenlemeler olmadığını, aynı zamanda idari geleneklerin ve toplumsal yapının birer yansıması olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuç: Çalışma, göç yönetiminde yapay zekâ kullanımının işlem hızı ve verimlilik ile göçmenlerin temel hakları ve şeffaf itiraz mekanizmalarına erişimi arasında denge kurulması gerektiğini vurgulamaktadır. Çalışma, göç yönetimindeki dijital dönüşümün salt bir teknik yahut operasyonel bir mesele olmadığını; devletlerin idari gelenekleri, hukuki yapıları ve göçmenlere yönelik toplumsal vizyonlarının algoritmik altyapılara doğrudan aktarıldığını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Göç yönetimi
• Dijital sınırlar
• Yapay zekâ
• Algoritmik ayrımcılık
• Sınır güvenliği.

ALGORITHMIC BORDERS AND PUBLIC VALUES: A COMPARATIVE ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE POLICIES IN MIGRATION MANAGEMENT IN CANADA AND SINGAPORE

Öz

Background: This study examines the artificial intelligence policies of Canada and Singapore in the areas of immigration management and border security. Although both countries share the goal of leading the way in digital transformation regarding visas, asylum decision-making processes, and border controls, there are differences in their core values and management approaches toward immigrants. Objective: The aim of this study is to evaluate the artificial intelligence policies of Canada and Singapore through a comparative public policy analysis, thereby highlighting the role and impact of these policies on immigration management. Specifically, the study aims to identify which public values underpin each country’s algorithmic migration architecture, which principles are prioritized in sensitive decision-making contexts such as visa refusals and risk profiling, and how these policy frameworks translate into institutional practices. Method: The study employed a comparative public policy analysis methodology. Within this framework, Canada’s model—focused on immigrant rights, transparency, accountability, and the prevention of algorithmic discrimination—was compared with Singapore’s model, which prioritizes border security, foreign labor management, efficiency, and economic benefits. The qualitative comparative analysis was complemented by a thematic frequency analysis measuring the relative weight of selected concepts in both countries’ core AI strategy documents and institutional migration policy platforms. Results: The study shows that, although both countries share digital transformation goals, their AI policies in migration management exhibit a fundamental divergence in terms of core values and approaches. While Canada adopts a process-centric model, Singapore follows a model focused on economic benefits and speed. The findings reveal that AI policies are not merely technical regulations but also reflect administrative traditions and social structures. Conclusion: The study emphasizes the need to strike a balance between the use of artificial intelligence in migration management—specifically regarding processing speed and efficiency—and migrants’ fundamental rights and access to transparent appeal mechanisms. The study demonstrates empirically and discursively that digital transformation in migration governance is not a purely technical matter, but rather a direct projection of states’ administrative codes, legal frameworks, and visions toward migrants into algorithmic infrastructures.

Anahtar Kelimeler

• Migration management
• Digital borders
• Artificial intelligence
• Algorithmic discrimination
• Border security.

Kaynakça

1. Adams, E. M. (2016). Judging the limits of cooperative federalism. In The Supreme Court Law Review: Osgoode’s Annual Constitutional Cases Conference (Vol. 76, No. 1, p. 2).
2. Beduschi, A. (2021). International migration management in the age of artificial intelligence. Migration Studies, 9(3), 576–596. https://doi.org/10.1093/migration/mnz029
3. Bozeman, B. (2007). Public values and public interest: Counterbalancing economic individualism. Georgetown University Press.
4. CIFAR. (2020). AICan 2020: CIFAR Pan-Canadian AI Strategy impact report. Canadian Institute for Advanced Research. https://cifar.ca/wp-content/uploads/2020/11/AICan-2020-CIFAR-Pan-Canadian-AI-Strategy-Impact-Report.pdf.
5. Cox, C. R. (2014). International students in Canada: Policies and practices for social inclusion (Doctoral dissertation, Toronto Metropolitan University).
6. Das, D. ve Kwek B. (2024). AI and data-driven urbanism: The Singapore experience. Digital Geography and Society, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.diggeo.2024.100104
7. Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56–62. https://doi.org/10.1145/2844110
8. Dilhac, M. A., Abrassart, C., ve Voarino, N. (2018). Report of the Montréal Declaration for a responsible development of artificial intelligence. Erişim tarihi 11 Aralık 2025, https://monoskop.org/images/b/b2/Report_Montreal_Declaration_for_a_Responsible_Development_of_Artificial_Intelligence_2018.pdf

9. DiMaggio, P. J., ve Powell, W. W. (1983). The iron cage revisited: Institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields. American Sociological Review, 48(2), 147–160. https://digital.casalini.it/9780691229270
10. Foong, Y. P., Pidani, R., Sithira Vadivel, V. ve Dongyue, Y. (2024). Singapore Smart Nation: Journey into a New Digital Landscape for Higher Education. In: Kwok, A. O. J., Teh, P. L. (eds) Emerging Technologies in Business. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-2211-2_13
11. Government of Canada. (2026). Algorithmic impact assessment tool. Erişim tarihi 8 Mart 2026, https://www.canada.ca/en/government/system/digital-government/digital-government-innovations/responsible-use-ai/algorithmic-impact-assessment.html
12. Haque, M. S. (2004). Governance and bureaucracy in Singapore: Contemporary reforms and implications. International Political Science Review, 25(2), 227–240. https://doi.org/10.1177/0192512104042314
13. Hosseini, S. ve Seilani, H. (2025). The role of agentic AI in shaping a smart future: A systematic review. Array, 26. https://doi.org/10.1016/j.array.2025.100399
14. Huat, C. B. (2016). State-owned enterprises, state capitalism and social distribution in Singapore. The Pacific Review, 29(4), 499–521. https://doi.org/10.1080/09512748.2015.1022587
15. Infocomm Media Development Authority. (2024). Model AI governance framework for generative AI. AI Verify Foundation. Erişim tarihi 13 Ocak 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2024/05/Model-AI-Governance-Framework-for-Generative-AI-May-2024-1-1.pdf
16. Jorgensen, T. B. ve Bozeman, B. (2007). Public values an inventory. Administration & Society, 39(3), 354-381. https://doi.org/10.1177/0095399707300703
17. Karataş, M. (2024). Göç ve dijital dönüşüm: Türkiye’deki dijital teknolojilerin göç açısından incelenmesi ve geliştirilmesi hakkında bir değerlendirme. Türk İdare Dergisi, 379-409.
18. Karataş, M., Eş, A. ve Özdemir, M. M. (2025). A research on the functionality analysis of migration services presented on websites: Comparative study of European Union countries. Külliye, 6(3), 386-409. https://doi.org/10.48139/aybukulliye.1709661
19. Kymlicka, W. (1995). Multicultural citizenship: A liberal theory of minority rights. Oxford Press. https://doi.org/10.1093/0198290918.001.0001
20. Madianou, M. (2019). The biometric assemblage: Surveillance, experimentation, profit, and the measuring of refugee bodies. Television & New Media, 20(6), 581–599. https://doi.org/10.1177/1527476419857682
21. March, J. G., ve Olsen, J. P. (1989). Rediscovering institutions: The organizational basis of politics. Free Press.
22. Molnar, P. (2023). The walls have algorithms: Technology and migration controls. Policy Press.
23. Nalbandian, L. (2022). An eye for an ‘I:’ a critical assessment of artificial intelligence tools in migration and asylum management. Comparative Migration Studies, 10(1), 32. https://doi.org/10.1186/s40878-022-00305-0
24. OECD. (2024). State of implementation of the OECD AI principles: Insights from national AI policies. OECD Publishing.
25. Özensel, E. (2012). Çokkültürlülük uygulaması olarak Kanada çokkültürlülüğü. Akademik İncelemeler Dergisi, 7(1), 55-70. https://izlik.org/JA42JM33MX
26. Reisman, D., Schultz, J., Crawford, K., ve Whittaker, M. (2018). Algorithmic impact assessments: A practical framework for public agency. AI Now, 9.
27. Roy, J. (2016). Data, dialogue, and innovation: Opportunities and challenges for “Open Government” in Canada. Journal of Innovation Management, 4(1), 22-38. https://doi.org/10.24840/2183-0606_004.001_0004
28. Sánchez-Monedero, J., ve Dencik, L. (2022). The politics of deceptive borders: ‘Biomarkers of deceit’ and the case of iBorderCtrl. Information, Communication & Society, 25(3), 413-430.
29. Singapore Department of Statistics. (2025). Population in Brief 2025. Strategy Group, Prime Minister's Office. Erişim tarihi 17.05.2026, https://www.population.gov.sg/files/media-centre/publications/Population_in_Brief_2025.pdf
30. Somjee, A. H. ve Somjee, G. (1995). Singapore: A super pragmatic society. In Development success in Asia Pacific. Palgrave Macmillan, London. https://doi.org/10.1057/9780230371675_2
31. Tan, K. P. (2012). The ideology of pragmatism: Neo-liberal globalisation and political authoritarianism in Singapore. Journal of Contemporary Asia, 42(1), 67–92. https://doi.org/10.1080/00472336.2012.634644
32. UNHCR. (2025). Data and Statistic Global Trends. Erişim tarihi 10 Mart 2026, https://www.unhcr.org/global-trends
33. Völgyi, K. (2019). A successful model of state capitalism: Singapore. In M. Szanyi (Ed.), Seeking the best master: State ownership in the varieties of capitalism (pp. 275–296). Central European University Press. http://www.jstor.org/stable/10.7829/j.ctv138wqt7.13
34. Wa’u, J. ve Nambiar, R. (2024). Digital government to counter the effects of COVID-19: The case of Singapore. Empowering online public service in Asia: The digital frontier, 83-112.
35. Willems, T. ve Graham, C. (2019). The imagination of Singapore’s smart nation as digital infrastructure: Rendering (digital) work invisible. East Asian Science, Technology and Society, 13. https://doi.org/10.1215/18752160-8005194
36. Wong, L. (2023). AI for the public good for Singapore and the world. Government of the Republic of Singapore.
37. Yalçın, N., ve Gürbüz, F. (2015). Biyometrik güvenlik sistemlerinin incelenmesi. Duzce University Journal of Science and Technology, 3(2), 398-413. https://izlik.org/JA89KH26RD