Algoritmik Stereotipler: ‘ChatGPT’ ve ‘Gemini’ Yapay Zekâ Modellerinde Türk Kimlik-Kültür Temsillerinin Analizi
Öz
Bu çalışma, 21. yüzyılın belirleyici teknolojilerinden biri olan yapay zekânın (YZ), görsel üretim çıktıları aracılığıyla Türk kimliğini ve kültürünü temsil etme biçimlerini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın örneklemini, gelişmiş görsel üretim yetenekleriyle öne çıkan üretken YZ modelleri olan ChatGPT ve Gemini oluşturmaktadır. Söz konusu modeller, araştırmanın kapsamı doğrultusunda amaçlı örnekleme yöntemiyle belirlenmiş, modeller tarafından üretilen görsel çıktılar ise nitel içerik çözümlemesine tabi tutulmuştur. Görsel veriler; ‘modern–geleneksel, batılı–doğulu, kentsel–kırsal, muhafazakâr–seküler, milliyetçi–kozmopolit ve kadın–erkek’ gibi kesişen kimlik eksenleri çerçevesinde sistematik olarak kodlanmıştır. Elde edilen bulgular, algoritmaların Türk toplumuna yönelik temsili kalıplarını ve dijital stereotiplerini tematik bir çerçevede eleştirel olarak analiz etmektedir. Araştırma, YZ sistemlerinin Türk toplumsal gerçekliğini çoğulcu ve heterojen yapısından uzaklaştırarak, indirgemeci ikili karşıtlıklar üzerinden yeniden ürettiğini göstermektedir. Analizler sonucunda, Batılı Türk kimliğinin ekonomik refah ve tüketim kültürüyle, Doğulu Türk kimliğinin ise tarihsel ve otantik simgelerle sınırlandırıldığı saptanmıştır. Öte yandan seküler ve muhafazakâr kimliklerin giyim kodları ve mekânsal tercihler üzerinden keskin biçimde ayrıştırıldığı, toplumsal yapının İstanbul merkezli kentsel bir bakış açısıyla daraltılarak sunulduğu görülmektedir. Ayrıca toplumsal cinsiyet rollerinin büyük oranda geleneksel kalıplarla ilişkilendirildiği tespit edilmiştir. Nihayetinde çalışma, YZ sistemlerinin kültürel temsilleri yeniden inşa etme süreçlerini Türkiye örneği üzerinden somutlaştırarak, algoritmik kültür ve temsiliyet tartışmalarına bağlamsal bir perspektif kazandırmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abid, A., Farooqi, M., & Zou, J. (2021, 19-21 Mayıs). Persistent anti-muslim bias in large language models [Konferans Bildiri Özeti]. 2021 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. https://arxiv.org/pdf/2101.05783
- Belenguer, L. (2022). AI bias: Exploring discriminatory algorithmic decision-making models and the application of possible machine-centric solutions adapted from the pharmaceutical industry. AI and Ethics, 2(4), 771–787. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00138-8
- Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021, 3-10 Mart). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? [Konferans Bildiri Özeti]. 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT). https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
- Benjamin, R. (2019). Assessing risk, automating racism. Science, 366(6464), 421–422. https://doi.org/10.1126/science.aaz3873
- Berkes, N. (1978). Türkiye'de çağdaşlaşma. Doğu-Batı Yayınları.
- Bianchi, F., Kalluri, P., Durmus, E., Ladhak, F., Cheng, M., Nozza, D., Hashimoto, T., Jurafsky, D., Zou, J., & Caliskan, A. (2023). Easily accessible text-to-image generation amplifies demographic stereotypes at large scale. [Konferans Bildiri Özeti]. 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT). https://doi.org/10.1145/3593013.3594095
- Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society, 15(5), 662–679.
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
İletişim Çalışmaları
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Recep Altay
*
0000-0001-9250-3382
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Nisan 2026
Gönderilme Tarihi
15 Aralık 2025
Kabul Tarihi
31 Mart 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Sayı: 17


