Eleştirel algoritma çalışmaları perspektifinde dijital platformlarda öneri sistemleri: Kullanıcı motivasyonlarına yönelik bir araştırma
Recommendation systems on digital platforms in the perspective of critical algorithm studies: A study on user motivations
Yazar: ELİF KARAKOÇ KESKİN
Danışman: PROF. DR. BURCU KAYA ERDEM
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İletişim Bilimleri = Communication Sciences

Özet:
Algoritmalar, verinin her geçen gün daha fazla önem kazandığı dijital iletişim ortamında, verilerin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi gibi süreçler sonunda kullanıcıların dijital ortamdaki kararlarını kapsar biçimde deneyimlerine nüfuz eden süreçlerin etkili aktörleri haline gelmiştir. Öneri sistemleri ise kullanıcıların dijital izleriyle algoritmik aktörleri bir araya getirerek kullanıcıları, dijital platformların kapısından kişiselleştirilmiş bir dünyaya dahil etmektedir. Kullanıcıların dijital platformdaki davranışsal verileri ile tercihlerini öngören algoritmik sistemler, karar destek mekanizmaları olarak işlemektedir. Bu mekanizmaların bireysel ve sosyal bağlamda oluşturduğu ya da oluşturabileceği kaygılara odaklanan eleştirel algoritma çalışmaları perspektifi ise kullanıcı merkezli ve etik algoritmik sistemlerin varlığının oluşumunda ve kullanımında hâlihazırda bu sistemleri kullanan bireylerin deneyimlerinin irdelenmesinin önem arz ettiğini vurgulamaktadır. Buradan hareketle çalışmanın amacı, kullanıcıların dijital platform kullanımları doğrultusunda hangi kabul ve motivasyonlarla kişiselleştirme algoritmaları ve öneri sistemlerinin işleyişine dahil oldukları sorusunu içinde barındıran problem temel alınarak oluşturulmuştur. Bu amaç bağlamında çalışmada, Teknoloji Kabul Modeli ve Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeği'ne dayalı nicel araştırma ve dijital günlük araştırmasına dayalı nitel araştırma yürütülmüştür. Çalışma sonunda, katılımcıların öneri sistemlerine yönelik dijital platform kullanımlarındaki davranış niyetlerinin, algılanan kullanım kolaylığı, algılanan fayda, içsel motivasyon, insan-algoritma etkileşimi ve güven motivasyonları kapsamında gerçekleştiği tespit edilmiştir. Ek olarak her iki araştırmada da katılımcıların önerilerle olan ilişkilerinin ağırlıklı olarak sosyal medya platformları aracılığıyla kurulduğu, önerileri algıladıkları fayda ve kolaylıklar koşulları ile benimsedikleri, katılımcılar ile dijital platform arasındaki etkileşimin, platformdan sağladıkları avantajlar kapsamında sürdüğü bulgulanmıştır.

Abstract:
Algorithms have emerged as effective actors in processes that permeate users' experiences, including their preferences in the digital medium, through processes such as collecting, processing and analyzing data in a digital communication medium where data is increasingly important. Recommendation systems, however, bring together users' digital traces and algorithmic actors and introduce users to a customized world through the doors of digital platforms. Algorithmic systems that predict users' behavioral data and preferences on the digital platform function as decision-support mechanisms. The perspective of critical algorithm studies, which focuses on the concerns that these mechanisms create or may create in individual and social contexts, stresses the significance of analyzing the experiences of individuals who already use these systems in the formation and use of the user-centered and ethical algorithmic systems. Therefore, the purpose of the present study is based on the problematic question of which assumptions and motivations are involved in the functioning of customization algorithms and recommendation systems in line with the users' use of digital platforms. In line with this purpose, quantitative research based on the Technology Acceptance Model and Algorithm Awareness Scale and qualitative research based on digital diary analysis were employed in the study. The results of the study revealed that participants' behavioral intentions in the use of digital platforms for recommendation systems are based on perceived ease of use, perceived benefit, intrinsic motivation, human algorithm interaction and trust motivations. Additionally, it was also found in both studies that the participants' relationship with the recommendations was predominantly established through social media platforms, that they adopted the recommendations based on the benefits and conveniences they perceived, and that the interaction between the participants and the digital platform was sustained within the scope of the advantages they gained on the platform.