Sosyal medyadaki kullanıcı etkileşimlerinin tavsiye algoritmaları üzerindeki rolü: TikTok'un kişiselleştirme uygulamalarının kullanıcı perspektifinden değerlendirilmesi
The role of user interactions in social media on recommendation algorithms: Evaluation of TikTok's personalization practices from user's perspective
Yazar: BİRKAN KOÇ
Danışman: DOÇ. DR. BETÜL ÖNAY DOĞAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı / Yeni Medya ve İletişim Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Halkla İlişkiler = Public Relations ; Reklamcılık = Advertising ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Etkileşimli algoritmalar = Interactive algorithms ; Etkileşimli medya = Interactive media ; Katılımcı medya = Participatory media ; Yeni medya = New media

Özet:
Sosyal medya platformları, kullanıcılara ilgi alanları dahilinde içerik önerileri sunabilmek adına tavsiye algoritmalarından faydalanmaktadır. Tavsiye algoritmalarının içerik önerileri oluştururken faydalandıkları öncelikli veriler ise kullanıcıların uygulama üzerindeki hareketlerini temel almaktadır. Sosyal medya platformlarında gösterilen etkileşimlerin kullanıcı deneyimi üzerinde yarattığı dönüştürücü etkiyi irdelemek ise bu araştırmanın temel ilgi alanıdır. 
Tez, üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde; etkileşim ve sosyal medya etkileşimi kavramları ele alınmaktadır. Yakınsama kültürü, katılımcı kültür ve dijital katılımcı kültür kavramları incelenerek, sosyal medyadaki etkileşim biçimlerinin değişen doğası ve içerik üretme-tüketme biçimleri üzerindeki etkileri irdelenmiştir. İkinci bölüm; kişiselleştirme, tavsiye algoritmaları ve kullanıcı deneyimi kavramlarına odaklanmaktadır. Kişiselleştirme türleri, internet üzerindeki örnekleri ve uygulamaları incelenerek, kullanıcılara özel içerik sunma yöntemleri araştırılmıştır. 
Üçüncü bölümde yer alan araştırma, TikTok ve tavsiye algoritması üzerinden platformu ve tavsiye biçimlerini incelerken kullanıcıyı merkezine almış ve direkt kendi deneyimlerini anlatmaları üzerine şekillenmiştir. Medyaların, platformların ve algoritmaların temel var oluş sebebi kullanıcılardır. Gösterilen medyaların ne şekilde sunulduğunu anlamak için sistemler üzerine inceleme yapmak yeterli olacaktır. Ancak bu iletişim materyallerine ve medyalara kullanıcıların nasıl yaklaştığını ve nasıl anlamlandırdığını görmek, kullanıcıyı gerçek anlamda merkeze almayı gerektirir. Çalışma kapsamında kişilerin TikTok kullanırkenki davranışlarının uygulamada karşılarına çıkan içerikler üzerindeki dönüştürücü etkisi, derinlemesine görüşme tekniği kullanılarak değerlendirilmiştir. 
Bu bağlamda katılımcıların farklı etkileşim metotlarını kullanmalarının ardındaki motivasyonları, "Senin İçin" sayfasında sunulan akışı kendi ilgi alanlarına göre şekillendirebilme halleri, kendi deneyimlerini tanımlama biçimlerinin TikTok'un kişiselleştirme çalışmalarıyla örtüşüp örtüşmediği ve TikTok'un kişiselleştirme çalışmalarına dair tutumları incelenmiştir.

Abstract:
Social media platforms use recommendation algorithms to provide users with content recommendations within their interests. The primary data that recommendation algorithms use when creating content recommendations is based on the actions of users on the application. The primary focus of this research is to examine the transformative effect of interactions shown on social media platforms on the user experience through recommendation algorithms.
The first section of this study explores the concepts of interaction and social media interaction. It examines convergence culture, participatory culture, and digital participatory culture to analyze how the evolving nature of interaction influences content creation and consumption patterns. The second section focuses on personalization, recommendation algorithms, and user experience. It investigates various types of personalization and explores internet applications that deliver tailored content to users.
The third section of the research investigates TikTok and its content recommendation algorithm, with a particular emphasis on the experiences of users. Users are the driving force behind the existence of media, platforms, and algorithms. While studying the systems is sufficient to understand how media is presented, understanding how users interpret these communication materials and media requires prioritizing the user's perspective. The study employs in-depth interviews to evaluate the transformative effect of users' behaviors on the content they encounter while using TikTok.
Within this context, the research examines the motivations behind participants' use of different interaction methods, their ability to shape the "For You" page feed according to their interests, the alignment of their self-descriptions with TikTok's personalization efforts, and their attitudes towards TikTok's personalization initiatives.