Post truth bağlamında kişiselleştirme algoritmaları üzerine bir araştırma: Sosyal medyada etkileşim yoluyla keşif
A study on personalization algorithms in the context of post truth: Exploration through interaction on social media
Yazar: BAHAR ÖZAKSOY
Danışman: PROF. DR. ÇİĞDEM AYTEKİN
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Gazetecilik Ana Bilim Dalı / Bilişim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Sosyoloji = Sociology ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Kişiselleştirilmiş algoritmalar = Algorithmic personalization ; Kişiselleştirme = Personalization ; Post-hakikat = Post-truth ; Siyaset = Politics ; Sosyal medya = Social media

Özet:
Tezde incelenecek ana başlıklar post truth kavramı ve kişiselleştirilmiş 
algoritmalardır. Bu iki kavram ele alınarak keşifsel araştırma yöntemi ile bir çalışma 
gerçekleştirilmiştir. Sosyal medyanın hayatımıza girmesiyle yaygınlaşan 
kişiselleştirilmiş algoritmalar bizi belirli kalıplar içerisine hapsetmekte ve gerçeklik 
algımızı değiştirmektedir. İlk kez 1992'de kullanılan post truth sözcüğü 2016 yılında 
Oxford sözlüğü tarafından yılın sözcüğü seçilmiş ve sonrasında yaygınlaşmıştır. Bu 
süreç ile birlikte konu hakkında yapılan akademik araştırmaların da arttığı
görülmektedir. Birleşik Krallık'ta Brexit adıyla bilinen halk oylaması ve ABD'deki
başkanlık seçimleri göz önüne alındığında, sosyal medyanın kolektif bellek üretimindeki
etkisinin giderek artacağını söylemek mümkün hale gelmiştir. Algoritmaların da giderek 
daha fazla öğrenmesi ve böylece akıllı hale gelmesi, neyi
arayacağımızı/beğeneceğimizi bilmesi durumu seçimlerimizi ve kararlarımızı 
yönlendirebilmektedir. Böylelikle bir süre sonra kullanıcılar etkileşime geçilen içerik ve 
hesaplar doğrultusunda hareket etmekte, bu da onların aynı enformasyonel balon 
içerisinde yaşamalarına neden olmaktadır. Sonuçta kullanıcılar farklı fikirlerden izole 
olabilmektedir. Dolayısıyla bu noktadan sonra oluşabilecek yanlış inançların düzeltilme 
imkânı güçleşmektedir. Bununla birlikte, kullanıcılar bu kişiselleştirmiş filtrelemenin 
farkında olmayabilmekte, diğerlerinin ne görüp bildiklerinden haberdar da 
olmayabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, kişiselleştirme algoritmalarının nasıl işlediği 
ve takip edilen/etkileşime geçilen içerik ve hesaplarla bağlantılı olarak kullanıcıya 
sadece kendisinin görmek isteyeceği türden içerikleri karşısına çıkarma potansiyelini 
keşif yoluyla ortaya koymaktır. Örneğin, belirli bir siyasi partiye yakın olan kullanıcı 
sosyal medyada sadece bu partiye yönelik içerikleri ve hesapları takip ettiğinde 
algoritma benzer içerikleri sunmaya devam edecek, onun karşıt görüş ile karşılaşmasını 
engelleyecektir. Bu doğrultuda Instagram ve Twitter mecraları üzerinde araştırma 
hesapları açılmış, bu hesaplar üzerinden belirli bir siyasi partiye yakınlık gösterilerek 
etkileşimde bulunulmuş ve algoritmanın karşımıza neler çıkardığı ve bizi nasıl 
yönlendirdiğine ilişkin veriler kayıt altına alınmıştır. Elde edilen veriler ile her bir ortam 
için etkileşimli ve etkileşimsiz olmak üzere ayrı ayrı veri tabanları oluşturulmuş ve nicel 
teknikler kullanılarak analizler yapılmıştır. Çalışmada bu sürecin demokrasi açısından 
dezavantajları olabileceği öne sürülmekte, algoritma ve filtre balonlarının yıkılarak diğer 
görüşlerle karşılaşmanın nasıl sağlanacağı irdelenmektedir.

Abstract:
The main topics to be examined in the thesis are the concept of post truth and 
personalized algorithms. Considering these two concepts, a study was conducted with 
the exploratory research method. Personalized algorithms, which have become 
widespread with the introduction of social media into our lives, imprison us in certain 
patterns and change our perception of reality. The word post true, which was first used 
in 1992, was chosen as the word of the year by the Oxford dictionary in 2016 and then 
became widespread. Along with this process, it is seen that academic research on the 
subject has increased. Considering the popular vote known as Brexit in the UK and the 
presidential elections in the USA, it has become possible to say that social media's 
influence on social memory production will gradually increase more intelligent by 
learning more and more and knowing what to look for/like can guide our choices and 
decisions. Thus, after a while, users act in line with the content and accounts they 
interact with, causing them to live in the same information bubble. As a result, users 
can be isolated from different opinions. Therefore, the possibility of correcting the wrong 
beliefs that may occur after this point becomes difficult. However, users may not be 
aware of this personalized filtering, nor may they be aware of what others see and 
know. The purpose of this study is to reveal the potential to reveal only the type of 
content the user would like to see, in relation to how personalization algorithms work 
and the content and accounts followed/interacted with. For example, when a user who 
is close to a certain political party follows only the content and accounts of that party on 
social media, the algorithm will continue to offer similar content and prevent it from 
encountering opposing views. In this direction, research accounts were opened on 
Instagram and Twitter, the interaction was ensured by showing closeness to a certain 
political party through these accounts, and data on what the algorithm showed us and 
how it guided us were recorded. With the data obtained, separate interactive and noninteractive databases were created for each environment and analyzes were made 
using quantitative techniques. In the study, it is argued that this process may have 
disadvantages in terms of democracy, and how algorithms and filter bubbles will be 
destroyed and other opinions will be met.