Yapay Zekâ Videolarının Sosyal Medya Kullanıcıları Üzerindeki Gerçeklik Etkisi
Öz
Teknolojik ilerlemeler günümüz toplumlarında önemli bir yer edinmektedir. İnsanoğlu gelişen teknolojiyi kendi yaşamlarında kullanarak hayatlarını olumlu yönde etkilemektedirler. Yapay zekâ, teknolojik gelişmeler sonucunda hayatımıza girmektedir. Özellikle de yapay zekâ programlarının sosyal medya platformlarında etkisini arttırması, dijital video içeriklerinin medya platformlarında üretilmesine imkân tanımaktadır. Bu durum ise yapay zekâ teknolojisi ile üretilen dijital içeriklerin gerçeklik boyutunun ön plana çıkmasına neden olmaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ ile üretilen dijital video içeriklerinin, sosyal medya kullanıcıları üzerinde oluşturmuş olduğu gerçeklik etkisini incelemeyi hedeflemektedir. Çalışmanın sosyal medya kullanıcıları üzerindeki video içeriklerinin gerçeklik etkisine değinen temaya odaklanması ve alan yazında bu temayı konu alan çalışmaların noksanlığı, çalışmanın önemini arttırmaktadır. Araştırmada fenomonolojik yaklaşım kullanılmıştır. Araştırmanın katılımcıları random (rastgele) örneklem yöntemi ile seçilmiştir. Katılımcıların görüşleri yarı yapılandırılmış görüşme tekniği ile analiz edilmiştir. Verilerin analiz edilmesinde içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Araştırmanın sonucunda ise sosyal medya kullanıcılarının yapay zekâ teknolojilerine farklı duygular çerçevesinde yaklaştıkları görülmüştür. Kullanıcıların bir bölümü bu teknolojilerin video içeriklerinde kullanılmalarını desteklerken, büyük bir çoğunluğu ise yapay zekâ teknolojilerinin video içeriklerinde gerçeklik boyutunu ortadan kaldırması nedeniyle yapay zekâ teknolojilerine karşı şüphe ve endişe duyduklarını ifade etmişlerdir. Ayrıca katılımcılara mülakat/görüşme yönteminin uygulanmış olması nedeniyle, etik kurul izni uygun görülmüştür.
Anahtar Kelimeler
Yapay Zekâ, Sosyal Medya, Dijital Evrim, Fenomonolojik Yaklaşım, Teknoloji.
Kaynakça
- Acar, O. (2020). Yapay zekâ: Fırsat mı, tehdit mi? Kriter Yayınevi.
- Akbaş, A. (2024). Yapay zekâ ile toplumsal dönüşüm: Sosyolojik perspektif. Uluslararası Beşeri Bilimler ve Eğitim Dergisi, 10(22), 151–180.
- Avşar, Z. (2013). Medya okuryazarlığı: Türkiye’de medya okuryazarlığı eğitimi üzerine bir inceleme. İletişim ve Diplomasi, 2, 5–17.
- Baudrillard, J. (2014). Simülakrlar ve simülasyon. Doğu Batı Yayınları.
- Chadwick, A., Vaccari, C., & O’Loughlin, B. (2018). Do tabloids poison the well of social media? Explaining democratically dysfunctional news sharing. New Media & Society, 20(11), 4255–4274.
- Chauhan, S. S., Jain, N., Pandey, S. C., & Chabaque, A. (2022). Deepfake detection in videos and pictures: Analysis of deep learning models and datasets. In 2022 IEEE International Conference on Data Science and Information System (ICDSIS) (pp. 1–5). IEEE.
- Çevtayeva, L. N. (2014). Kulturno-informatsionnoye vzaimodeystviye polzovateley seti internet. Sovremennıye Problemy Nauki i Obrazovaniya, 4. https://s.science-education.ru/pdf/2014/4/307.pdf
- Flichy, P. (2007). The internet imaginaire. MIT Press.
- Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2672–2680.
- Grice, P. (1989). Logic and conversation. In Studies in the way of words (pp. 22–40). Harvard University Press.