ARTIFICIAL INTELLIGENCE IMPACT AND FUNCTIONALITY ANALYSIS IN DIGITAL SEARCH ENGINES

Öz

DİJİTAL ARAMA MOTORLARINDA YAPAY ZEKÂ ETKİSİ VE İŞLEVSELLİK ANALİZİ

Öz

İnternetin oldukça büyük bir veri havuzuna sahip olmasıyla birlikte istenilen bilgiye erişebilmek zorlaşmıştır. Arama motorları çok büyük bir bilgi kaynağı içinde istenilen veriye saniyeler içinde ulaşabilme kolaylığı sağlayan yapay zekâ ürünü sistemlerdir. Arama motorları hedef olarak sadece bilgiyi bulma ve getirme gibi bir göreve sahip görünse de yapay zekâ sistemleri sayesinde büyük bir gücü elinde bulundurmaktadır. Bu araştırmada arama motorlarındaki yapay zekânın işlevselliğinin bilimsel olarak incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda yürütülen çalışmada günümüz internet teknolojisinde yer alan kullanıcıların en çok kullandığı arama motorları Google, Bing, Yahoo, Yandex, Baidu, DuckDuckGo, AOL, Ask.com, Naver ve Seznam analiz edilmiş, çözümlenmiş ve yorumlanmıştır. Araştırmada bahsi geçen arama motorlarına bulması ve listelemesi istenen bazı unsurlar sorulmuş, elde edilen veriler işlevsellik ve erişilebilirlik açısından tablolaştırılarak içerik analizi yöntemiyle incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Dijital Arama Motoru
• Yapay Zekâ
• İşlevsellik

Kaynakça

1. Ağayeva, N. (2014). Geleneksel Televizyon Yayıncılığından Yeni Medyaya Doğru İlerleme, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
2. Aslantaş, A. (2013). SEO-SEM İnternette Görünür Olmanın Yolları. İstanbul: Pusula Yayıncılık.
3. Atakul, E. (2020). Markaların Dijital Pazarlama Stratejileri: Arama Motoru Uygulamaları Üzerine Bir Değerlendirme, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Maltepe Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
4. Atay, C., Alanyalı, M., Uyan, S. & Baş, C. (2010). Arama Motoru Optimizasyonu, Muğla Üniversitesi XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Muğla (1.Baskı) içinde (381-387). Ankara: Nokta Matbaacılık.
5. Atay, C., Alanyalı, M., Uyan, S. B. & Baş, C. (2010). Arama Motoru Optimizasyonu: Akademik Bilişim’ 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 10 - 12 Şubat, Muğla Üniversitesi.
6. Cheng, G. J., Liu, L. T., Qiang, X. J. & Liu, Y. (2016, June). Industry 4.0 Development and Application of Intelligent Manufacturing. in 2016 International Conference on Information System and Artificial Intelligence (ISAI) (pp. 407-410). IEEE.
7. Çetindağ, S. (2018). Türkiye’de Televizyon Yayıncılığının Yeni Medya Ortamlarıyla Dönüşüm Süreci: İçerde ve Çukur Dizisi Örneğinde Yeni Yayıncılık Ekosisteminin İncelenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
8. Dilmen, E. (2007). Yeni Medya Kavramı Çerçevesinde İnternet Günlükleri-Bloglar ve Gazeteciliğe Yansımaları. Marmara İletişim Dergisi, 12 (12), 113-122.

9. Elgharabawy, M. A. & Ayu, M. A. (2011). Web Content Accessibility and its Relation to Webometrics Ranking and Search Engines Optimization. 2011 International Conference on Research and Innovation in Information Systems, 1, 1-6.
10. Garnelo, M. & Shanahan, M. (2019). Reconciling Deep Learning with Symbolic Artificial Intelligence: Representing Objects and Relations. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 17-23.
11. Göksu, V. (2016). Kamusal Alan ve Siyasal Katılma Mecrası Olarak Sosyal Medya. Konya: Çizgi Kitabevi.
12. Gülten, K. (2013). Uzmanından Seo. İstanbul: Dikeyeksen Yayınları.
13. Habeeb, A. (2017). Artificial Intelligence. University of Mansoura.
14. Kong, D., Fu, C., Yang, J., Xu, D. & Han, L. (2017). The Impact of the Collective Influence of Search Engines on Social Networks. IEEE Access, 5, 24920-24930.
15. Lester, D. H. (2012). Social Media: Changing Advertising Education. Online Journal Of Communication And Media Technologies, 2(1), 116-124.
16. Mallı, E. (2019). Yeni Medya ve Televizyon İzleme Pratiklerinin Dönüşümü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
17. Mangold, B. (2018). Learning Google Adwords and Google Analytics (2nd ed.). Loves Data.
18. McStay, A. & Macmillan, P. (2010). Digital advertising. Londra: Palgrave MacMillan.
19. Negrotti, M. (2012). Understanding the Artificial: on the Future Shape of Artificial Intelligence. Springer Science & Business Media.
20. Özyurt, H. (2016). Kadınların E-Ticaret Sistemlerini Kullanma Eğilimleri ve Gaziantep İlinde Bir Uygulama, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Hasan Kalyoncu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Gaziantep.
21. Seyhun, S. & Kurtuldu, G. (2020). Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli Bağlamında Mobil Alışveriş Uygulamalarının Benimsenmesini Etkileyen Faktörler. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22 (1), 599-627.
22. Statcounter. (2023, 07 Ekim). Search Engine Market Share Worldwide, https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share.
23. Statista. (2023, 07 Ekim). Market share of leading desktop search engines worldwide from January 2015 to July 2023, https://www.statista.com/statistics/216573/worldwide-market-share-of-search-engines/.
24. Şahin, M. & Gülnar, B. (2016). İletişim Korkusu ve İnternet Kullanımı İlişkisi: Türkiye’deki Üniversite Öğrencileri Arasında Bir Alan Araştırması. Selçuk Üniversitesi İletişim Fakültesi Akademik Dergisi, 9 (2), 1-17.
25. Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the age of Artificial Intelligence. Knopf.
26. We Are Social. (2023, 12 Haziran). Special Report Digital 2023, https://wearesocial.com/uk/blog/2023/01/digital-2023.
27. Winfield, A. (2020). Intelligence is not One Thing. Journal of Artificial General Intelligence, 11(2), 97-100.
28. Yalçın, N. & Köse, U. (2010). What is Search Engine Optimization: SEO?. Procedia Social and Behavioral Sciences, 9, 487-493.
29. Yılmaz, C. & Tümtürk, A. (2015). İnternet Üzerinden Alışveriş Niyetini Etkileyen Faktörlerin Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli Kullanarak İncelenmesi ve Bir Model Önerisi. Yönetim ve Ekonomi, 22 (2), 355-384.