Yapay Zekâ Dijital Bağımlılığı Tetikler mi? Yapay Zekâ ve Sosyal Medya Algoritmalarının Bağımlılık İlişkisi

Öz

Çalışma, yapay zekâ (AI) ve yapay zekâ destekli sosyal medya algoritmalarının bağımlılık ilişkisini konu almaktadır. Çalışma, sosyal medya ortamlarında algoritmik sistemler ile bütünleşen yapay zekâ teknolojilerinin sosyal medya bağımlılığı ile ilişkisini ve üniversite öğrencileri üzerinde bağımlılık oluşturabilecek etkenleri saptamayı amaçlamaktadır. Bu bağlamda, amaçlı örneklem yoluyla seçilen on iki üniversite öğrencisi ile yarı yapılandırılmış görüşme gerçekleştirilmiştir. Görüşme verileri MaxQDA programında betimsel analiz yöntemiyle çözümlenerek AI ve sosyal medya, bağımlılıkta algoritmik cazibe ve AI destekli bağımlılık olmak üzere üç ana tema oluşturulmuştur. 84 kodlamanın yapıldığı çalışmada, AI destekli algoritmaların kişiselleştirilmiş içerik sunumuyla insanların sosyal medya ortamlarında geçirdiği süreyi uzattığı ve yankı odalarının oluşmasına etki ettiği bulgularına ulaşılmıştır. Ayrıca yapay zekâ teknolojilerinin sunmuş olduğu imkânlarla içerik üretim ve tüketim akışının hız kazandığı, bu durumun bireylerde FOMO ve zaman kontrolünün kaybedilmesine sebep olduğu ve bu teknolojilerin kullanıcılarda yalnızlık, tembellik gibi duygu durumlarına neden olabildiği de saptanmıştır. Çalışma, yapay zekâ ve algoritma ilişkisinin sosyal medya ortamlarına etkisinin kavranması ve bu doğrultuda bilinçli sosyal medya kullanımının gerekliliğini vurgulaması açısından önemlidir. Ayrıca araştırma, sosyal medya bağımlılığına karşı halk sağlığını destekleyen bilgiler içermektedir. Üniversite gençlerinin bu ortamları bağımlılık davranışı geliştirmeden nasıl kullanabileceklerine dair farkındalık kazandırması açısından, bu sistemlerin sağlıklı kullanım şekillerinin dijital okuryazarlık bağlamında ayrıntılı bir şekilde eğitim müfredatlarına eklenmesi, çalışma bağlamında önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• sosyal medya bağımlılığı
• yapay zekâ
• algoritma
• kişiselleştirilmiş içerik
• iletişim araştırmaları

Destekleyen Kurum

Destekleyen kurum yoktur.

Proje Numarası

1840599

Etik Beyan

Araştırmanın etik kurul izni Yalova Üniversitesi Etik Kurullar Koordinatörlüğünün 20.10.2025 tarihli 399 numaralı kararı ile çalışma, etik açıdan bir sakınca içermemektedir. Çalışmada herhangi bir etik ihlalin olmadığını beyan ederim.

Teşekkür

Dergide emeği geçen başta editör Hocalarım olmak üzere tüm kıymetli Hocalarımıza teşekkür ederim.

Does Artificial Intelligence Trigger Digital Addiction? The Relationship Between AI-Driven Social Media Algorithms and Social Media Addiction

Öz

The study examines the relationship between artificial intelligence (AI) and AI-powered social media algorithms. The study aims to determine the relationship between AI technologies integrated with algorithmic systems in social media environments and social media addiction, as well as the factors that could cause addiction among university students. In this context, semi-structured interviews were conducted with twelve university students selected through purposive sampling. The interview data were analysed using descriptive analysis methods in the MaxQDA programme, resulting in three main themes: AI and social media, algorithmic attraction in addiction, and AI-supported addiction. The study, which involved 84 codings, found that AI-supported algorithms extended the time people spent on social media and influenced the formation of echo chambers through the presentation of personalized content. Furthermore, it has been determined that the opportunities offered by AI technologies have accelerated the flow of content production and consumption, causing individuals to experience FOMO and a loss of time control, and that these technologies can cause feelings of loneliness and laziness in users. The study is significant in terms of understanding the impact of the relationship between AI and algorithms on social media environments and emphasising the necessity of conscious social media usage in this regard. Furthermore, the research contains information that supports public health against social media addiction. It is recommended that, in order to raise awareness among university students about how they can use these environments without developing addictive behaviour, the healthy ways of using these systems be incorporated in detail into the educational curriculum within the context of digital literacy.

Anahtar Kelimeler

• social media addiction
• artificial intelligence (AI)
• algorithm
• personalized content
• communication research

Destekleyen Kurum

There is no supporting organisation.

Proje Numarası

1840599

Etik Beyan

The research has been approved by the Ethics Committee of Yalova University. The Ethics Committees Coordination Office's decision no. 399 dated 20 October 2025 states that the study does not pose any ethical concerns. I declare that there has been no ethical violation in the study.

Teşekkür

I would like to thank all our esteemed professors, especially the editors, for their contributions to the journal.

Kaynakça

1. Adeoye-Olatunde, O. A., & Olenik, N. L. (2021). Research and scholarly methods: Semi-structured interviews. Journal of the American College of Clinical Pharmacy, 4(10), 1358–1367. https://doi.org/10.1002/jac5.1441
2. Aliçavuşoğlu, Ç., & Boyraz, E. (2019). Kendimi biliyorum, kork(m)uyorum! Yenilikleri kaçırma korkusu (FOMO) ve sosyal medya bağımlılığında dijital üstbilişin rolü. Uluslararası Sosyal ve Beşerî Bilimler Araştırmaları Dergisi (JSHSR), 6(33), 682–697. https://jshsr.org/index.php/pub/article/view/1133
3. Baker, Z. G., Krieger, H., & LeRoy, A. S. (2016). Fear of missing out: Relationships with depression, mindfulness, and physical symptoms. Translational Issues in Psychological Science, 2(3), 275–282. https://doi.org/10.1037/tps0000075
4. Bhargava, V. R., & Velasquez, M. (2021). Ethics of the attention economy: The problem of social media addiction. Business Ethics Quarterly, 31(3), 321-359. https://doi.org/10.1017/beq.2020.32
5. Bilgici, C. (2023). Yapay zekâ ve algoritmik kültür bağlamında sosyal medya deneyiminin geleceği üzerine bir değerlendirme. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 7(3), 216-237. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ejnm/article/1341655
6. Brailovskaia, J., & Margraf, J. (2024). From fear of missing out (FOMO) to addictive social media use: The role of social media flow and mindfulness. Computers in Human Behavior, 150, 107984. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107984
7. Coşkun, R., Altınışık, R., Bayraktaroğlu, S., & Yıldırım, E. (2015). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık.
8. Çoban, B. (2012). Televizyon ve tektipleşme. İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 14, 687-700. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/212561

9. Dağdaş, B. (2008). Türkiye’de yaygın televizyonlarda tektipleşme ve diziler: Tektipleşmiş bir zenginlik göstergesi olan lüks villaların düşündürdükleri. Galatasaray Üniversitesi İletişim Dergisi, 8, 161-185. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/82774
10. De, D., El Jamal, M., Aydemir, E., & Khera, A. (2025). Social media algorithms and teen addiction: Neurophysiological impact and ethical considerations. Cureus, 17(1), e77145. https://doi.org/10.7759/cureus.77145
11. Dekker, C. A., Baumgartner, S. E., & Sumter, S. R. (2025). For you vs. for everyone: The effectiveness of algorithmic personalization in driving social media engagement. Telematics and Informatics, 101, 102300. https://doi.org/10.1016/j.tele.2025.102300
12. Eg, R., Tønnesen, Ö. D., & Tennfjord, M. K. (2023). A scoping review of personalized user experiences on social media: The interplay between algorithms and human factors. Computers in Human Behavior Reports, 9, 100253. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2022.100253
13. Fosch-Villaronga, E., Mut-Piña, A., Verhoef, T., Poulsen, A., Søraa, R. A., & Custers, B. (2025). Misgendering algorithms: Insights from a cross-sectional survey on algorithmic gender classification in social media. Technology in Society, 84, 103110. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.103110
14. Goh, A. Y. H., Hartanto, A., & Majeed, H. M. (2025). Generative artificial intelligence dependency: Scale development, validation, and its motivational, behavioral, and psychological correlates. Computers in Human Behavior Reports, 20, 100845. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100845
15. Guess, A. M., Malhotra, N., Pan, J., Barberá, P., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., Freelon, D., Gentzkow, M., González-Bailón, S., Kennedy, E., Kim, Y. M., Lazer, D., Moehler, D., Nyhan, B., Rivera, C. V., Settle, J., Thomas, D. R., … Tucker, J. A. (2023). How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign? Science, 381(6656), 398–404. https://doi.org/10.1126/science.abp9364
16. Guitton, M. J. (2020). Cybersecurity, social engineering, artificial intelligence, technological addictions: Societal challenges for the coming decade. Computers in Human Behavior, 107, 106307. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106307
17. Gürbüz, S., & Şahin, F. (2015). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
18. Hill, R. K. (2016). What an algorithm is. Philosophy & Technology, 29(1), 35-59. https://doi.org/10.1007/s13347-014-0184-5
19. Hunt, M. G., Marx, R., Lipson, C., & Young, J. (2018). No more FOMO: Limiting social media decreases loneliness and depression. Journal of Social and Clinical Psychology, 37(10), 751–768. https://doi.org/10.1521/jscp.2018.37.10.751
20. Jawad, M., Talreja, K., Bhutto, S. A., & Faizan, K. (2024). Investigating how AI personalization algorithms influence self-perception, group identity, and social interactions online. Review of Applied Management and Social Sciences, 7(4), 533–550. https://ramss.spcrd.org/index.php/ramss/article/view/397
21. Jha, A. (2024). AI-driven algorithms for optimizing social media advertising: Prospects and challenges. In S. F. A. Hossain (Ed.), Cases on social media and entrepreneurship (pp. 63-84). IGI Global.
22. Kang, H., & Lou, C. (2022). AI agency vs. human agency: Understanding human–AI interactions on TikTok and their implications for user engagement. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(5), zmac014. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmac014
23. Kaplan, A. (2022). Social media powered by artificial intelligence, violence and nonviolence. In L. R. Kurtz (Ed.), Encyclopedia of violence, peace, & conflict (3rd ed., pp. 253–258). Academic Press.
24. Kürtünlü, R., & Ilgaz Büyükbaykal, C. (2025). Dijital teknolojilerle dijital bağımlılık arasındaki ilişkinin boyutları. Uluslararası Akademik Birikim Dergisi, 8(2), 247–255. https://akademikbirikimdergisi.com/index.php/uabd/article/view/345
25. Lopakov, O., Prokopovych, L. V., & Solodkyi, D. (2022). Analysis of personalized content recommendation technologies on the internet. Proceedings of Odessa Polytechnic University, 1(65), 83-89. https://doi.org/10.15276/opu.1.65.2022.10
26. Maragh-Lloyd, R., Stoldt, R., Ssozi, J., Biddle, K., Ekdale, B., & Havens, T. (2025). “They’re trying to influence me to gain the more acceptable viewpoint”: The algorithmic imaginaries of politically activated social media users. New Media & Society. https://doi.org/10.1177/14614448251338502
27. McCarthy, J. (2007). What is AI? https://jmc.stanford.edu/articles/whatisai.html
28. Meng, D., & Wang, S. (2025). Echo chambers: Choosing interlocutors and messages. Journal of Economic Behavior & Organization, 236, 107121. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2025.107121
29. Mondal, M. S., & Kumar, M. R. (2025). Influence of social media algorithm on news consumption and public perception. In A. Chakraborty (Ed.), Issues in research and development (pp. 112–128). Sri.
30. Montag, C., & Elhai, J. D. (2025). The darker side of positive AI attitudes: Investigating associations with (problematic) social media use. Addictive Behaviors Reports, 22, 100613. https://doi.org/10.1016/j.abrep.2025.100613
31. Peng, W., Hussin, N., & Ahmad, M. (2025). Balancing personalization and diversity in precision push: A bidirectional mechanism. Muallim Journal of Social Sciences and Humanities, 9(3), 155-164. http://www.mjsshonline.com/index.php/journal/article/view/684
32. Salari, N., Zarei, H., Hosseinian-Far, A., Rasoulpoor, S., Shohaimi, S., & Mohammadi, M. (2025). The global prevalence of social media addiction among university students: A systematic review and meta-analysis. Journal of Public Health, 33(1), 223-236. https://doi.org/10.1007/s10389-023-02012-1
33. Shanshal, S. A., Al-Qazaz, H. K., Saadallah, D. A., Mohammed, S. Y., Saber, Q. A. Y., Ali, M. M., & Mahmmod, W. N. (2024). Social media addiction and depression and their predictors among university students. International Journal of Adolescent Medicine and Health, 36(2), 123–132. https://doi.org/10.1515/ijamh-2022-0111
34. Soomro, M., Haq, S., & Naz, I. (2025). The role of AI and excessive social media use in increasing depression and anxiety among young adults. Research Journal for Social Affairs, 3(4), 405-417. https://rjsaonline.com/journals/index.php/rjsa/article/view/418
35. Tahiru, F. (2021). AI in education: A systematic literature review. Journal of Cases on Information Technology, 23(1), 1–20. https://doi.org/10.4018/JCIT.2021010101
36. Teepapal, T. (2025). AI-driven personalization: Unraveling consumer perceptions in social media engagement. Computers in Human Behavior, 165, 108549. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108549
37. Temur, S. (2025). Eğitimde yapay zekâ kullanımı: Etik sorunlar ve çözümler. Mehmet Akif Ersoy University Journal of Education Faculty, 74, 568-595. https://doi.org/10.21764/maeuefd.1516576
38. Ünal, T. A. (2015). Sosyal medya bağımlılığı: Üniversite öğrencileri üzerine bir araştırma (Yayımlanmamış doktora tezi). Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
39. Varol, S. F. (2022). Yankı odası: Kavramsal bir çerçeve. JASSS: The Journal of Academic Social Science Studies, 15(91), 457–474. http://dx.doi.org/10.29228/JASSS.63626
40. Verma, D. (2024). Impact of AI on journalism: A comprehensive review of AI in journalism. Journal of Communication and Management, 3(2), 150–156. http://jcoma.com/index.php/JCM/article/view/131
41. Wolniczak, I., Cáceres-DelAguila, J. A., Palma-Ardiles, G., Arroyo, K. J., Solís-Visscher, R., Paredes-Yauri, S., Mego-Aquije, K., & Bernabe-Ortiz, A. (2013). Association between Facebook dependence and poor sleep quality: A study in a sample of undergraduate students in Peru. PLOS ONE, 8(3), e59087. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0059087
42. Yılmazsoy, B., & Kahraman, M. (2017). Üniversite öğrencilerinin sosyal medya bağımlılığı ile sosyal medyayı eğitsel amaçlı kullanımları arasındaki ilişkinin incelenmesi: Facebook örneği. Journal of Instructional Technologies & Teacher Education, 6(1), 9-20. https://dergipark.org.tr/en/pub/jitte/article/286183