Yapay Zekâ Temelli Dezenformasyonla Mücadele Çerçevesinde RTÜK Kamu Spotlarına Yönelik Bir Analiz

Öz

Dijital iletişim ortamlarında yapay zekâ destekli içerik üretim araçlarının yaygınlaşması, dezenformasyon içeriklerinin daha gerçekçi, hızlı ve etkili biçimde üretilmesine neden olmaktadır. Özellikle deepfake, yapay görüntü ve ses üretimi gibi uygulamalar, yanlış ve manipülatif içeriklerin daha geniş kitlelere ulaşmasına zemin hazırlamaktadır. Bu durum, dezenformasyonla mücadeleyi daha önemli hâle getirmektedir. Bu mücadelede kullanılan araçlardan biri olan kamu spotları ise toplumsal farkındalık oluşturma, medya okuryazarlığını destekleme ve doğrulama kültürünü yaygınlaştırma açısından önemli bir işleve sahiptir. Görsel kültürün yaygınlaştığı günümüzde, video temelli içerikler bilgi aktarımı ve farkındalık oluşturma süreçlerinde daha etkili araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu araştırmanın amacı, RTÜK tarafından yayımlanan yapay zekâ temalı kamu spotlarında yapay zekâ destekli dezenformasyonun nasıl temsil edildiğini ortaya koymaktır. Araştırmada nitel içerik analizi yöntemi kullanılmıştır. Veri setini RTÜK tarafından yayımlanan dört kamu spotu oluşturmaktadır. Analiz sonucunda elde edilen veriler, “Dezenformasyon Anlatıları”, “Yapay Zekâ Destekli Riskler” ve “Mücadele Stratejileri” kategorileri altında değerlendirilmiştir. Bulgular, kamu spotlarında yapay zekâ destekli dezenformasyonun finansal manipülasyon, toplumsal gerilim, kriz ve afet senaryoları ile insani kayıplar gibi farklı toplumsal bağlamlar üzerinden ele alındığını göstermektedir. Ayrıca kamu spotlarında medya okuryazarlığı, doğrulama davranışı ve eleştirel düşünme vurgularının ortak biçimde kullanıldığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• Dezenformasyon
• Kamu Spotları
• Kamu Spotları
• Medya Okuryazarlığı
• Radyo ve Televizyon Üst Kurulu (RTÜK)

An Analysis of RTÜK Public Service Announcements Within the Framework of Combating Artificial Intelligence-Based Disinformation

Öz

The widespread adoption of AI-powered content creation tools in digital communication environments is leading to the production of disinformation content in a more realistic, rapid, and effective manner. In particular, applications such as deepfakes and the generation of synthetic images and audio are paving the way for false and manipulative content to reach wider audiences. This situation makes the fight against disinformation even more critical. Public service announcements (PSAs), one of the tools used in this fight, play a vital role in raising public awareness, promoting media literacy, and fostering a culture of factchecking. In today’s world, where visual culture is increasingly prevalent, video-based content has emerged as a more effective tool for dissemination and raising awareness. The aim of this study is to examine how AI-enabled disinformation is represented in AI-themed public service announcements released by RTÜK. The study employed a qualitative content analysis method. The dataset consists of four public service announcements released by RTÜK. The data obtained from the analysis were evaluated under the categories of “Disinformation Narratives,” “AI-Enabled Risks,” and “Countermeasure Strategies.” The findings indicate that AI-enabled disinformation in public service announcements is addressed through various social contexts, such as financial manipulation, social tensions, crisis and disaster scenarios, and human casualties. It was also found that public service announcements commonly emphasize media literacy, fact-checking, and critical thinking.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Disinformation
• Public Service Announcements
• Media Literacy
• RTÜK (Radio and Television Supreme Council)

Kaynakça

1. Akova, S. (2017). "Sigarayı bırak, hayatı bırakma” sloganlı kamu spotları örneklemlerinin alımlama analizi yöntemi ile incelenmesi. Journal of Strategic & Social Research, 1(2), 15-36. https://doi.org/https://doi.org/10.30692/sisad.362259
2. Alanka, D. (2024). Nitel bir araştırma yöntemi olarak içerik analizi: Teorik bir çerçeve. Kronotop İletişim Dergisi, 1(1), 64-84. https://doi.org/https://izlik.org/JA92LL24LY
3. Arpa, M., Delibalta, H., & Yılmaz, A. (2019). Çocuk işçiliğini konu alan kamu spotu reklamlarının göstergebilimsel analizi. Karadeniz Teknik Üniversitesi İletişim Araştırmaları Dergisi, 9(2), 116-136. https://doi.org/https://izlik.org/JA43SS99JF
4. Avşar, B. (2025). Yapay Zekâ ve dezenformasyon: OpenAI Raporu Doğrultusunda Küresel Dezenformasyon Kampanyalarının Analizi. TRT Akademi, 10(23), 208-237. https://doi.org/10.37679/trta.1562358
5. Aydın, A. F. (2025). Yapay zekâ çağında dezenformasyon aracı olarak deepfake. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(3), 1431-1454. https://doi.org/https://izlik.org/JA94XX49HY
6. Bal, E. (2024). Sosyal medyada dezenformasyon: Yapay zekâ fırsat mı, tehdit mi? İçinde Y. Adıgüzel & M. Bostanı (Ed.), Dijital İletişimi Anlamak-V (ss. 8-23). Palet Yayınları.
7. Bekar, S. (2024). Yeni medyada yapay zekâ aracılığıyla dezenformasyon oluşturulması: Trump örneği. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 8(1), 40-66. https://doi.org/10.46452/baksoder.1448805
8. Bigsby, E., Cappella, J. N., & Seitz, H. H. (2013). Efficiently and effectively evaluating public service announcements: Additional evidence for the utility of perceived effectiveness. Communication Monographs, 80(1), 1-23. https://doi.org/10.1080/03637751.2012.739706

9. Bilgiç, B. (2016). Türkiye’de kamu spotu oluşum süreci ve yayın politikaları. İletişim Çalışmaları Dergisi, 2(1), 25-61.
10. Bilis, A. E. (2014). Kamu hizmeti yayıncılığının yeni eğilimi kamu spotları üzerine bir inceleme. I. Uluslararası İletişim Bilimi ve Medya Araştırmaları Kongresi Bildirileri II, 347-363.
11. Brashier, N. M., & Schacter, D. L. (2020). Aging in an era of fake news. Current Directions in Psychological Science, 29(3), 316-323. https://doi.org/10.1177/0963721420915872
12. Chesney, R., & Citron, D. (2019). Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security. California Law Review, 107(6), 1753.
13. Clark, S., & Lewandowsky, S. (2026). The continued influence of AI-generated deepfake videos despite transparency warnings. Communications Psychology, 4(1), 13. https://doi.org/10.1038/s44271-025-00381-9
14. Council of the European Union. (2025). Disinformation and democratic resilience. https://www.consilium.europa.eu/en/policies/disinformation-and-democratic-resilience/
15. DeJong, W. (2015). Public service announcements and exposure to health and risk messages. https://academic.oup.com/edited-volume/61798/chapter/546199324
16. DMM. (2024). Dezenformasyonu tespit etmek için ipuçları [Bilgilendirme afişi]. RTÜK. https://www.rtuk.gov.tr/dezenformasyonu-tespit-etmek-icin-ipuclari/4808
17. Drolsbach, C., & Pröllochs, N. (2025). Characterizing AI-generated misinformation on social media. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2505.10266
18. Elareshi, M., Habes, M., Ali, S., & Waheeb Attar, R. (2024). Public engagement through public service advertisements for health care awareness during early COVID-19 in Pakistan. Frontiers in Communication, 9, 1376717. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1376717
19. Ford, T. W., Yankoski, M., Facciani, M., & Weninger, T. (2023). Online media literacy intervention in Indonesia Reduces misinformation sharing intention. Journal of Media Literacy Education, 15(2), 99-123. https://doi.org/https://doi.org/10.23860/JMLE-2023-15-2-8
20. Göçmen, T. L., & Ayvaz, S. (2017). Kamu spotlarının göstergebilimsel yöntemle çözümlenmesi: Sağlık Bakanlığı örneği. Kurgu, 25(2), 112-128. https://doi.org/https://izlik.org/JA63RK94WH
21. Guess, A. M., Lerner, M., Lyons, B., Montgomery, J. M., Nyhan, B., Reifler, J., & Sircar, N. (2020). A digital media literacy intervention increases discernment between mainstream and false news in the United States and India. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(27), 15536-15545. https://doi.org/10.1073/pnas.1920498117
22. Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook. Science Advances, 5(1), eaau4586. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586
23. Gürel, E., Taşkıran, İ. B., & Karakuyu, E. (2024). Kamu spotları üzerine bir inceleme: RTÜK örneği. Proceedings Book of 10th International EMI Entrepreneurship & Social Sciences Congress, 172-185.
24. Gürel, E., Taşkıran, İ. B., & Karakuyu, E. (2025). The role of public service announcements in creating media literacy. Agathos, 16(2), 471-483. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.17489629
25. Hsieh, H.-F., & Shannon, S. E. (2005). Three approaches to qualitative Content analysis. Qualitative Health Research, 15(9), 1277-1288. https://doi.org/10.1177/1049732305276687
26. Huang, G., Jia, W., & Yu, W. (2024). Media literacy interventions improve resilience to misinformation: A meta-analytic investigation of overall effect and moderating factors. Communication Research, 00936502241288103. https://doi.org/10.1177/00936502241288103
27. İnci, B., Sancar, O., & H. Bostanci, S. (2017). Usage of health-themed public service announcements as a social marketing communication tool: A content analysis related to public service announcements in the republic of Turkey, ministry of health’s web site. Marketing and Branding Research, 4(2), 148-168. https://doi.org/10.33844/mbr.2017.60370
28. Johansson, P., Enock, F., Hale, S., Vidgen, B., Bereskin, C., Margetts, H., & Bright, J. (2022). How can we combat online misinformation? A systematic overview of current interventions and their efficacy (arXiv:2212.11864). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.11864
29. Kaya, S., & İnceismail, E. (2022). İktidar politikaları etkisi ile kamu spotu ve kamu kuruluşu reklamlarının biçimlenişi. Beykoz Akademi Dergisi, 10(2), 274-302. https://doi.org/10.14514/beykozad.1177348
30. Lazer, D. M. J., Baum, M. A., Benkler, Y., Berinsky, A. J., Greenhill, K. M., Menczer, F., Metzger, M. J., Nyhan, B., Pennycook, G., Rothschild, D., Schudson, M., Sloman, S. A., Sunstein, C. R., Thorson, E. A., Watts, D. J., & Zittrain, J. L. (2018). The science of fake news. Science, 359(6380), 1094-1096. https://doi.org/10.1126/science.aao2998
31. López-Borrull, A., & Lopezosa, C. (2025). Mapping the impact of generative AI on disinformation: Insights from a scoping review. Publications, 13(3), 33. https://doi.org/10.3390/publications13030033
32. Ma, J., Mo, Z., & Gal, D. (2021). The route to improve the effectiveness of negative PSAs. Journal of Business Research, 123, 669-682. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.028
33. Masood, M., Nawaz, M., Malik, K. M., Javed, A., Irtaza, A., & Malik, H. (2023). Deepfakes generation and detection: State-of-the-art, open challenges, countermeasures, and way forward. Applied Intelligence, 53(4), 3974-4026. https://doi.org/10.1007/s10489-022-03766-z
34. Metin, O., & Ünal, Ş. (2022). İçerik analizi tekniği: İletişim bilimlerinde ve sosyolojide doktora tezlerinde kullanımı. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 273-294. https://doi.org/https://doi.org/10.18037/ausbd.1227356
35. Mirsky, Y., & Lee, W. (2022). The Creation and detection of deepfakes: A survey. ACM Computing Surveys, 54(1), 1-41. https://doi.org/10.1145/3425780
36. Moore, R. C., & Hancock, J. T. (2022). A digital media literacy intervention for older adults improves resilience to fake news. Scientific reports, 12(1), 6008. https://doi.org/https://doi.org/10.1038/s41598-022-08437-0
37. Özer, B. (2025). İptal kültürü: Dijital çağda toplumsal denetimin yeni boyutu. İletişim ve Medya Çalışmaları Dergisi, (1), 53-74. https://izlik.org/JA63HK66EB
38. Pira, F. (2023). Disinformation a problem for democracy: Profiling and risks of consensus manipulation. Frontiers in Sociology, 8, 1150753. https://doi.org/https://doi.org/10.3389/fsoc.2023.1150753
39. Roy, P., Datta, D., & Majumder, A. (2025). Combating health misinformation through public service announcements: Evaluating counter-narrative strategies among healthcare consumers. Journal of Tianjin University Science and Technology, 58(06). https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.15744858
40. RTÜK. (2012). Kamu spotları yönergesi. https://www.rtuk.gov.tr/Kamu-Spotlari-Yonergesi/3795
41. RTÜK-1. (2026). Radyo ve Televizyon Üst Kurulu/Kamu Spotu-1 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=HoOn1b3ijJE
42. RTÜK-2. (2026). Radyo ve Televizyon Üst Kurulu/Kamu Spotu-2 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=v7rkI1iIx0c
43. RTÜK-3. (2026). Radyo ve Televizyon Üst Kurulu/Kamu Spotu-3 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=43KLVrSIfrY
44. RTÜK-4. (2026). Radyo ve Televizyon Üst Kurulu/Kamu Spotu-4 [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=Hvdug5LBAbk
45. Salman, S. (2021). Covid-19 pandemi sürecine yönelik yayınlanan kamu spotlarının göstergebilimsel yöntemle çözümlenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(4), 999-1016. https://doi.org/10.18037/ausbd.1039490
46. Tandoc, E. C., Lim, Z. W., & Ling, R. (2018). Defining “Fake News”: A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 6(2), 137-153. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1360143
47. Tarakçı, G. A. (2023). COVID-19 pandemisi döneminde kamu spotlarının tüketici davranışları üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi. UPA Strategic Affairs, 4(1), 23-47. https://doi.org/https://izlik.org/JA28SS96ZA
48. Vaccari, C., & Chadwick, A. (2020). Deepfakes and disinformation: Exploring the impact of synthetic political video on deception, uncertainty, and trust in news. Social Media + Society, 6(1), 2056305120903408. https://doi.org/10.1177/2056305120903408
49. Vraga, E. K., & Bode, L. (2020). Defining misinformation and understanding its bounded nature: using expertise and evidence for describing misinformation. Political Communication, 37(1), 136-144. https://doi.org/10.1080/10584609.2020.1716500
50. Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information disorder: Toward an ınterdisciplinary framework for research and policy making (DGI(2017)09). Council of Europe. https://rm.coe.int/information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc/168076277c