Using Artificial Intelligence Systems in News Verification: An Application on X

Yıl 2024, Sayı: 67, 127 - 141, 25.07.2024

Nazmi Ekin Vural Sefer Kalaman

https://doi.org/10.47998/ikad.1466830

Öz

The aim of this study is to analyse the relationship between the interaction rates and the number of followers of independent news accounts broadcasting on social network platforms and the types of fake news they publish and the frequency of publishing fake news. In the study, fake news was categorised using qualitative content analysis method. In addition to this, artificial intelligence was used to check the accuracy of news content shared on social networks and to distinguish misleading information. To obtain the data, Chat GPT was utilised and an AI-powered
chatbot was developed with the help of algorithms prepared by the researchers to determine the accuracy of the news. The population of the study consists of the accounts practicing social media journalism on the social networking platform X in Türkiye. The sample of the study consists of 6 accounts with the highest interaction selected by purposive sampling method among the accounts that engage in social media journalism on this platform and have the highest interaction. According to the results obtained from the research, a large proportion of the news content shared by accounts practicing social media journalism on the X platform in Türkiye consists of unverifiable news content. In the category of unverifiable news, news is mostly created in the category of “Fabricated” content.

Anahtar Kelimeler

Fact Checking, Artificial Intelligence, Fake News, Chat GPT, X

Haber Doğrulamada Yapay Zekâ Sistemlerinin Kullanımı: X Üzerinde Bir Uygulama

Öz

Bu çalışmanın amacı sosyal ağ platformlarında yayın yapan bağımsız haber hesaplarının etkileşim oranları ve takipçi sayıları ile yayınladıkları sahte haberlerin türleri ve sahte haber yayınlama sıklığı arasındaki ilişkiyi analiz etmektir. Araştırmada nitel içerik analizi yöntemi kullanılarak sahte haberler kategorize edilmiştir. Ayrıca, sosyal paylaşım ağlarında paylaşılan haber içeriklerinin doğruluğunu kontrol etme ve yanıltıcı bilgileri ayırt etmek üzere yapay zekadan faydalanılmıştır. Verileri elde etmek için, Chat GPT’den yararlanılmış ve haberlerin doğruluğunu tespit etmek için araştırmacılar tarafından hazırlanan algoritmalar yardımı ile bir yapay zekâ destekli sohbet botu geliştirilmiştir. Araştırmanın evrenini, Türkiye’de X adlı sosyal paylaşım platformunda sosyal medya haberciliği yapan hesaplar oluşturmaktadır. Bu platformda sosyal medya haberciliği yapan ve en fazla etkileşime sahip olan hesaplar arasından amaçlı örnekleme yöntemiyle seçilen en yüksek etkileşime sahip 6 hesap ise araştırmanın örneklemini temsil etmektedir. Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre, Türkiye’de X platformunda sosyal medya haberciliği yapan hesapların paylaştığı haber içeriklerinin büyük bir oranı doğru olmayan haber içeriklerinden meydana gelmektedir. Doğrulanamayan haberler kategorisinde ise en fazla “Uydurma” içerik kategorisinde haber yapılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Haber Doğrulama, Yapay Zekâ, Sahte Haber, Chat GPT, X

Kaynakça

• Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11 (1), 71-88.
• Aydınalp, Ş. G. I. (2020). Halkla ilişkiler perspektifiyle yapay zekâ. Turkish Studies, 15 (4), 2283-2300.
• Bakırcı, Ç. M. (2017). Yapay zekâ: Dost mu, düşman mı? İTÜ Vakıf Dergisi, 75, 54-55.
• Bharadiya, J. P. (2023). A Comparative study of business intelligence and artificial intelligence with big data analytics. American Journal of Artificial Intelligence, 7 (1), 24-30.
• Brandtzaeg, P. B., & Følstad, A. (2017). Trust and Distrust in Online Fact-Checking Services. Communications of the ACM, 60 (9), 65-71.
• Chadwick, A. & Vaccari, C. (2019). New o3c survey report: News sharing on UK social media: Misinformation, disinformation & correction. Loughborough University: Online Civil Culture Center.
• Chen, L., Chen, P. & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264-75278.
• Conroy, N. J., Rubin, V. L., & Chen, Y. (2015). Automatic deception detection: Methods for finding fake news. Proceedings of the Association for Information Science and Technology, 52 (1), 1-4.
• Coşkun, A. (2023). Sosyal medyada yalan haberle mücadele: Kahramanmaraş deprem haberlerinin Teyit.Org üzerinden incelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 11 (2), 1151-1181.
• Dijital Dönüşüm Ofisi (2024). Yapay zekâ. https://cbddo.gov.tr/sss/yapay-zekâ/
• Dülger, M. V. (2021). Günümüz yapay zekâ teknolojisi ve ‘robot yargıç/avukat’ gerçeği: Mesleğimiz elimizden gidiyor mu?. H Plus Dergisi, 1-9.
• Etike, Ş. (2023a). Yapay zekâ ve haber üretim süreci: Tanımlar ve uygulamalar. Türkiye Medya Akademisi Dergisi, 3 (6), 588-609.
• Etike, Ş. (2023b). Türkiye'deki Haber Merkezlerinde Yapay Zekâ Teknolojileri: Gazeteci Deneyimleri ve Algısı. İçinde H. Hülür & C. Yaşın (Editörler) Yeni Medya ve Toplumsal Dönüşümler (pp.398-428), Ankara: Ütopya Yayınevi.
• Goralski, M. A. & Tan, T. K. (2020). Artificial intelligence and sustainable development. The International Journal of Management Education, 18, 1-9.
• Hossain, M. S., Sohel, F., Shiratuddin, M. F., & Laga, H. (2019). A comprehensive survey of deep learning for image captioning. ACM Computing Surveys (CSUR), 51 (6), 1-36.
• Hwong, Y., Oliver, C., Kranendonk, M. V., Sammut, C., & Seroussi, Y. (2017). What makes you tick? The psychology of social media engagement in space science communication. Computers in Human Behavior, 68, 480-492.
• Ireton, C., & Posetti, J. (2018). Journalism, 'Fake News' & Disinformation: Handbook for journalism education and training. UNESCO Publishing.
• Işık, U., Ölçekci, H. & Koz, K. A. (2022). Yapay zekâ ve algoritma ekseninde gazeteciliğin geleceği ve toplum için anlamı. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 10 (2), 1248-1275.
• Jarmul, K. (2017). Detecting Fake News with Scikit-Learn. https://www.datacamp.com/tutorial/scikit-learn-fake-news
• Kazaz, M. & Akyüz, S. S. (2019). Sahte haber nedir? Neden üretilir? Nerede ve ne zaman dolaşıma sokulur? Nasıl yayılır? Kim yapar? Literatürk.
• Konopliov, A. (2023). Key statistics on fake news & misinformation in media in 2023. https://redline.digital/fake-news-statistics/
• Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H., & Cook, J. (2017). Beyond misinformation: Understanding and coping with the “Post-Truth” Era. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 6 (4), 353-369.
• Murayama, T. (2020). Dataset of fake news detection and fact verification: A survey. ACM Comput, 1, 1-33.
• National Science and Technology Council (2016). The national artificial intelligence research and development strategic plan. www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
• Neuendorf, K. A & Kumar, A. (2016). Content analysis. The International Encyclopedia of Political Communication (Edited by Gianpietro Mazzoleni). Wiley
• Ozbay, F. A. & Alatas, B. (2020) Fake news detection within online social media using supervised artificial intelligence algorithms. Physica A, 540, 1-17.
• Shu, K., Sliva, A., Wang, S., Tang, J., & Liu, H. (2017). Fake news detection on social media: A data mining perspective. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 19 (1), 22-36.
• Statista (2020). Fake news. https://www.statista.com/statistics/875065/social-media-accuracy-perceptions/
• Taddeo, M. & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361, 751-752.
• TechTarget. (2024). Custom GPTs: Examples and how to build. https://www.techtarget.com/whatis/feature/Custom-GPTs-Examples-and-how-to-build
• Thiebes, S., Lins, S. & Sunyaev, A. (2021). Trustworthy artificial intelligence. Electronic Markets, 31, 447-464.
• Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359 (6380), 1146-1151.
• Wang, H., Fu, T., Du, Y. et al. (2023). Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature, 620, 47–60.
• Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making. Council of Europe Report.
• Wardle, C. (2020). Understanding Information Disorder. First Draft. https://firstdraftnews.org/long-form-article/understanding-information-disorder/
• Yıldız, E. (2021). İletişim alanındaki yapay zekâ konulu tezlerin incelenmesi. İstanbul Aydın Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13 (3), 605-618.
• Zapier (2023). How to build your own custom ChatGPT with OpenAI's GPT builder. https://zapier.com/blog/custom-chatgpt/
• Zhang, Y., Gupta, B. B., & Kauten, C. (2018). Fake news detection with ensemble models. Proceedings of the Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems, 259-264.