**Sosyal arama**, genellikle Facebook, LinkedIn, Twitter, Instagram ve Flickr gibi sosyal medya platformlarında kullanıcılar tarafından oluşturulan içerikleri aramak için yapılan bir davranıştır. Bu, geleneksel web aramasının geliştirilmiş bir versiyonudur ve sadece sorgu ve sonuçlar arasındaki anlamsal uyumluluğa dayanarak değil, aynı zamanda arama sonuçları ile araştıran arasındaki sosyal ilişkileri de dikkate alır.

LinkedIn gibi bir kişi arama motorunda, sosyal ilişkiler arasında araştıran ile her sonuç arasındaki bağlantılar yer alır. Bu bağlantılar, aynı sektörde olup olmadıkları, aynı şirketlerde çalışıp çalışmadıkları, aynı sosyal gruplara ait olup olmadıkları ve aynı okullara gitmeleri gibi çeşitli faktörlere dayanabilir.

Sosyal arama, algoritmaya dayalı aramadan belirgin bir şekilde farklılık göstermeyebilir. Geleneksel algoritmik sıralama modelinde, bir sitenin uygunluğu, sayfadaki metin ve içerik ile bağlantı yapısı analizi üzerinden belirlenirken, sosyal arama kullanıcılar tarafından oluşturulan veya etkilenen içerikleri vurgular. Bu, kişiselleştirilmiş bir arama teknolojisi olup çevrimiçi topluluk filtresini kullanarak sonuçları kişiselleştirir.

Sosyal arama, basit yer imleri veya içeriği açıklayıcı etiketlerle başlayıp insan zekasını bilgisayar algoritmalarıyla birleştiren daha karmaşık yöntemlere kadar çeşitli biçimler alabilir. Bir arama motorunun özelliklerine bağlı olarak, bu sonuçlar topluluk arama sonuçlarına eklenerek gelecekteki aramalar için sonuçların ilgiliğini artırabilir. Sosyal arama, insan ağ odaklı sonuçların, belirli sorgular için sonuçları belirleyen bilgisayar algoritmalarından daha anlamlı ve ilgili olduğu temeline dayanır.

Araştırma ve uygulamalar
------------------------

Sosyal Arama konusunda zaman içinde çeşitli çalışmalar, araştırmalar ve uygulamalar yayınlanmıştır. 2008'de, sosyal ağlardaki ilişkilere dayalı olarak arama sonuçlarını sıralamaya odaklanan birden fazla yeni şirket ortaya çıktı. Bu şirketler arasında Evam-SOCOTO, Wajam, Slangwho, Sproose, Mahalo, Jumper 2.0, Qitera, Scour, Wink, Eurekster, Baynote, Delver ve OneRiot gibi isimler bulunmaktaydı. Wikia Arama gibi önceki çalışmalar da vardı. Ayrıca, 2008 yılında TechCrunch'ta yer alan bir haber, Google'ın arama sonuçlarına Digg'in oylama mekanizmasına benzer bir özellik ekleyebileceğini öne sürdü. Bu gelişmeler, sosyal grupların algoritmaların kullanıcılar için daha anlamlı veriler bulma yeteneğine yönelik ilgisinin arttığını göstermektedir. Ayrıca, kullanıcıların aramalarını kişiselleştirmelerine olanak tanıyan Sentiment gibi diğer hizmetler de bulunmaktadır.

2009 yılında HeyStaks adlı bir başlangıç projesi, "HayStaks" adlı bir web tarayıcı eklentisi geliştirdi. HeyStaks, web aramasında işbirliği yoluyla sosyal aramayı kullanarak daha iyi arama sonuçları elde etmeyi hedefliyordu. Projenin temel motivasyonu, kullanıcılara o dönemde arama motorlarının sunmadığı özellikleri sunmaktı. Örneğin, araştırmalar kullanıcıların aradıkları şeyi genellikle bir arkadaşları ya da iş arkadaşları aracılığıyla bulduklarını gösterdi. HeyStaks, arama sonuçlarına göre oluşturulan öneri listeleriyle paylaşılan bir arama deneyimi sunarak bu tür sorunları önlüyordu.

Ekim 2009'da Google, "Sosyal Arama" özelliğini tanıttı ve bu özellik 2011'de birden fazla dile genişletildi. 2010'da Bing ve Google, arama sonuçlarında re-tweet'leri ve beğenileri dahil etmeye başladı ancak Twitter arama anlaşmasının sona ermesiyle Google, Sosyal Arama özelliğini yeniden yapılandırmaya başladı. Ocak 2012'de "Arama artı Sizin Dünyanız"ı yayınlayarak Google, Google+ profillerinden referansları çekerek daha kişiselleştirilmiş arama sonuçları sunmayı hedefledi. Ancak bu entegrasyon, tepki çekti ve Google'ın web yayıncıları üzerindeki etkisi eleştirildi. Google, sosyal ağlarını güçlendirmek için Google+ entegrasyonuyla kullanıcıları teşvik etmeye çalıştı ancak bu strateji tartışma yarattı. 2014'te ise Google, Bilgi Grafiği aracılığıyla Facebook, Twitter ve diğer sosyal medya platformlarına bağlantıları sunarak eleştirileri azaltmaya başladı.

Aralık 2008'de Twitter, kişi arama özelliğini yeniden kullanıma sundu. Arayüzü zamanla değişse de, hala basit bir arama motorunda tam adları veya kullanıcı adlarını bulmayı sağlar.

Ocak 2013'te Facebook, beta aşamasında olan Graph Search adlı yeni bir arama motorunu duyurdu. Bu yeni arama motorunun amacı, kullanıcıların sosyal çevrelerinde popüler olan sonuçlara odaklanmalarını sağlamaktı. Facebook'un Graph Search'ü, kullanıcıların oluşturduğu içerikleri hedeflemek için bu veriyi kullandı.

Sosyal arama konusunda yapılan araştırmalara rağmen, sosyal medya ağları, arama motorlarına yeterince ilgi göstermemiştir. Örneğin LinkedIn, kullanıcıları harici arama motorlarından uzaklaştırmak için kendi arama işlevlerini geliştirmeye yönelik adımlar atmıştır. Microsoft da Kasım 2013'te Twitter ile işbirliği yaparak tweet'leri Bing'in arama sonuçlarına entegre etmeye başlamıştır. Ancak Twitter, verilerinin değerini anlayarak kendi arama motorunu geliştirmiş ve verileri kendi platformunda tutma konusunda kararlılığını göstermiştir. Sonuç olarak, kullanıcılar bilgilerini tamamen kamuya açıklamadıkça, sosyal arama insanlar için önemli konuları tam anlamıyla kapsayamayacaktır.

Sosyal keşif
------------

Sosyal keşif, kullanıcıların sosyal tercihlerini ve kişisel bilgilerini kullanarak hangi içeriklerin ilgi çekici olabileceğini tahmin etme yöntemidir. Teknoloji, yeni insanlarla tanışma, alışveriş yapma, arkadaşlarla buluşma ve seyahat etme gibi yeni deneyimler keşfetmek için kullanılmaktadır. Bu keşif genellikle mobil uygulamalar aracılığıyla gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. Sosyal keşif sadece sosyal etkileşimleri artırmakla kalmaz, aynı zamanda şirketlere sosyal medya üzerinden satış yaparak gelir elde etme imkanı sunar. Sosyal keşif, Facebook gibi platformların gelirlerinde önemli bir rol oynar; reklamları sosyal bağlantılara sahip kullanıcılara hedefleyerek reklam geliri elde etmek amacıyla ticari çekiciliği artırmaya yardımcı olur.

Sosyal arama motorları
----------------------

Sosyal bir arama motoru, bir soruya cevap sağlayan ve cevap içindeki kişiyi tanımlayarak çalışan bir arama motoru olarak düşünülebilir. Bu, kullanıcı tarafından gönderilen bir sorgunun alınması, sorgunun soruyla ilgili olduğunun belirlenmesi ve ardından sorguya cevap ve kaynağa giden bağlantının arama sonuçlarının bir parçası olarak sunulması sürecini içerir.

Bazı sosyal arama motorları sadece çevrimiçi topluluklara dayanmaktadır. Belirli bir arama motorunun özellik setine bağlı olarak, bu sonuçlar daha sonra kaydedilip topluluk arama sonuçlarına eklenerek, gelecekteki aramalar için ilgi çekici sonuçların belirlenmesine katkıda bulunabilir. Sosyal arama motorları, Web 2.0'nin bir parçası olarak kabul edilir, çünkü online toplulukların kolektif filtreleme yöntemlerini kullanarak özellikle ilginç veya ilgili içerikleri etiketler. Bu etiketler, teorik olarak zaman içinde belirli anahtar kelimeler için sonuçları iyileştirerek Web sayfalarına gömülü meta verilere eklenir. Kullanıcılar genellikle belirli bir arama terimi için önerilen etiketleri görebilir, bu da daha önce eklenmiş olanları içerir.

Aardvark, sosyal bir arama motorunun bir uygulamasıdır ve "köy paradigması"na dayanır. Bu, kullanıcının bir sorusu olan kişiyi, soruya cevap verebilecek arkadaşlar veya arkadaşlarının arkadaşlarıyla bağlantı kurmayı içerir. Aardvark'ta bir kullanıcı, genellikle anlık ileti, e-posta, web girişi veya metin mesajı veya ses gibi çeşitli yollarla bir soru sorar. Aardvark algoritması, soruyu soranın genişletilmiş sosyal ağında soruya en yüksek olasılıkla cevap verebilecek birine yönlendirir. Ancak, Aardvark 2010'da Google tarafından satın alındı ve 2011'de terk edildi.

Sosyal arama sistemlerinin potansiyel dezavantajları, diğer etiketli veritabanları gibi açık yapısında yatar. Bu güvene dayalı ağlar, etiketlerin kasıtlı veya kötüye kullanımına bağlı olarak doğru olmayan arama sonuçlarına neden olabilir. Bu tür bilgileri takip eden birkaç sosyal arama motoru bulunmaktadır. Bu örnekler arasında Smashfuse, SocialMention, Topsy ve başlangıçta Facebook'a bağlı olan Social Searcher bulunmaktadır. Diğer sosyal arama motoru versiyonları da başlatılmıştır, bunlar arasında Google Coop, Eurekster, Sproose, Rollyo, Anoox ve Yahoo'nun MyWeb2.0'u bulunmaktadır.

Gelişmeler
----------

Test aşamasında olduğu onaylanan yeni bir Facebook uygulama özelliği olan 'Bağlantı Ekle', kullanıcılara bir arama sorgusu girerek durum güncellemeleri ve yorumlarına eklemek isteyebilecekleri popüler makaleleri görmelerine olanak tanır. Sonuçlar, diğer Facebook kullanıcıları tarafından çok paylaşılan makalelerden oluşuyor gibi görünüyor ve en son yayımlananlar diğerlerine göre önceliklendiriliyor. Bu seçenek, kullanıcıların Haber Akışlarını manuel olarak aramadan veya Google sorgusuna başvurmadan bağlantı eklemelerini daha kolay hale getiriyor. Bu yeni uygulama, kullanıcıların Google Arama'ya olan bağımlılığını azaltabilir.

Twitter, 'Discover' sekmesini 'Kişiselleştirilmiş Trendler' ile değiştireceğini duyurdu. Yeni Kişiselleştirilmiş Trendler özelliği, Twitter trendlerini göstermenin yanı sıra her konu hakkında kısa bir açıklama yapacak. Trendler genellikle bağlam olmadan kısaltmalar olduğundan, bir açıklama, bir trendin ne hakkında olduğunu daha net hale getirecektir. Yeni trend deneyimi ayrıca kaç tweet gönderildiğini ve bir konunun yükselişte mi yoksa düşüşte mi olduğunu gösterebilir.

Google, sosyal aramada geride kalmış gibi görünebilir, ancak aslında Web 3.0 ve web semantiği ile bu teknolojinin potansiyelini ve önemini görüyor. Sosyal medyanın önemi, Semantik aramanın nasıl çalıştığıdır. Semantik arama, nerede olduğunuzdan, günün saatinden, geçmiş geçmişinizden ve sosyal bağlantılar gibi diğer faktörlerden dahil olmak üzere çok daha fazlasını anlar. Bu başarılabilmesi için algoritmaların şeyler arasındaki ilişkiyi anlamayı öğrenmesi gerekecek ilk adım olacaktır.

Ancak, bu, sosyal medya sitelerinin arama motorları ile çalışmaya karar vermesi durumunda mümkün olacaktır; bu da herkesin internete giden ana geçidi olmak istemesi nedeniyle zordur. Devam ettikçe ve daha fazla makale sosyal medya siteleri tarafından başvurulduğunda, temel sorun kullanıcı verileri olmadan ne işe yarar bir arama motorudur.

Arama işlemini yeniden tanımlamayı amaçlayan gelişmelerden biri, dağıtılmış aramayı sosyal arama ile birleştirmektir. Hedef, işlemin topluluk tarafından kontrol edilen ve sürdürülen basit bir arama hizmeti olacaktır. Bu büyük ölçüde, kullanıcıların uygun gördükleri veriyi sağladıkları Peer to Peer ağları gibi çalışacaktır. Arama motorları tarafından kullanılan veri, kullanıcıya aittir, bu nedenle kullanıcının buna mutlak kontrolü olmalıdır. Bir arama motoru için gerekli altyapı, binlerce boş masaüstü ve geniş ev kullanıcısı geniş bant erişimi şeklinde zaten mevcuttur.

Dağıtılmış aramanın avantajlarına rağmen, bu genellikle merkezi durumla aynı güvenlik endişelerini paylaşır. Güvenlik endişeleri üç kategoriye ayrılabilir: veri gizliliği, veri bütünlüğü ve güvenli sosyal arama. Veri gizliliği koruma, kullanıcıların verilerini tam kontrol edebilecekleri ve erişilebilirliğini yönetebilecekleri şekilde tanımlanır. Veri gizliliği için çözümler arasında bilgi değişimi, öznitelik tabanlı şifreleme ve kimlik tabanlı yayın şifreleme bulunmaktadır. Veri bütünlüğü, verinin izinsiz veya uygunsuz değişikliklerden ve silmelerden korunması olarak tanımlanır. Veri bütünlüğü için çözümler dijital imza, hash zinciri ve gömülü imza anahtarı içerir. Güvenli sosyal arama için çözümler kör imza, sıfır bilgi kanıtı ve kaynak işleyici içerir.

Kaynakça
--------

1. ↑  "SocialSeeking - Social Search Engine". *web.archive.org*. 28 Nisan 2016. 28 Nisan 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
2. ↑  "Computer Science". *arxiv.org*. 27 Ocak 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
3. ↑  "Techopedia.com". 3 Ekim 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Eylül 2014.
4. ↑  "What is Social Media?". *WhatIs* (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
5. ↑  Ha-Thuc, Viet; Sinha, Shakti (7 Temmuz 2016). "Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks". *Proceedings of the 39th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval*. SIGIR '16. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery: 461-462. doi:10.1145/2911451.2927018. ISBN 978-1-4503-4069-4.
6. ↑  "What Is Social Search?". *web.archive.org*. 30 Mart 2016. 30 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
7. ↑  "Book sources - Wikipedia". *en.wikipedia.org* (İngilizce). Erişim tarihi: 12 Mart 2024. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
8. ↑  "CSDL | IEEE Computer Society". *www.computer.org*. doi:10.1109/mc.2009.87. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
9. ↑  "Delver » Blog Archive » A Taxonomy of Social Search Approaches". *web.archive.org*. 5 Ekim 2008. 5 Ekim 2008 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
10. ↑  *Transactions on computational collective intelligence. 2*. Lecture notes in computer science Journal subline. Berlin Heidelberg New York: Springer. 2010. ISBN 978-3-642-17154-3.
11. ↑  Luca, Longo; Stephen, Barrett; Pierpaolo, Dondio (2009). Nguyen, Ngoc Thanh; Kowalczyk, Ryszard; Chen, Shyi-Ming (Ed.). "Information Foraging Theory as a Form of Collective Intelligence for Social Search". *Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems*. Lecture Notes in Computer Science (İngilizce). Berlin, Heidelberg: Springer: 63-74. doi:10.1007/978-3-642-04441-0\_5. ISBN 978-3-642-04441-0. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
12. ↑  Vara, Vauhini. "New Sites Make It Easier To Spy on Your Friends - WSJ". *WSJ* (İngilizce). 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.  26. harf sırasında bulunan `|başlık=` parametresi line feed character içeriyor (yardım)
13. ↑  *Mashable*. 13 Mayıs 2008. 12 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
14. ↑  Arrington, Michael (17 Temmuz 2008). "Is This The Future Of Search?". *TechCrunch* (İngilizce). 4 Ekim 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
15. ↑  Barry Smyth, Peter Briggs, Maurice Coyle, and Michael O’Mahony (2009). Google Shared. A Case-Study in Social Search
16. ↑  Smyth, B. Balfe, E. Freyne, J. Briggs, P. Coyle, M. Boydell, O.: Exploiting query repetition and regularity in an adaptive community-based web search engine. User Model. User-Adapt. Interact. 14(5), 383–423 (2004)
17. ↑  "Bing, Google, and the Future of SEO and Social Search | March Communications". *web.archive.org*. 18 Mart 2014. 18 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
18. 1 2  "A Crystal Clear Explanation of How Social Media Influences SEO". *blog.hubspot.com* (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
19. ↑  Thompson, Cadie (15 Ocak 2013). "Facebook Rolls Out Social Search Feature". *www.cnbc.com*. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
20. ↑  McGee, Matt (18 Kasım 2014). "Google's Knowledge Graph Finally Shows Social Networks Not Named Google+". *Search Engine Land* (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
21. ↑  newb (1 Mayıs 2019). "Twitter People Search is Back". *New.blicio.us* (İngilizce). 9 Aralık 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
22. ↑  Weber, Harrison (30 Haziran 2014). "Microsoft and Twitter make Bing a better social search engine". *VentureBeat* (İngilizce). Erişim tarihi: 12 Mart 2024. Arşivlenmesi gereken bağlantıya sahip kaynak şablonu içeren maddeler (link)
23. ↑  Bailyn, Evan (12 Nisan 2012). *Outsmarting Social Media: Profiting in the Age of Friendship Marketing* (İngilizce). Que Publishing. ISBN 978-0-13-286140-3.
24. ↑  "Burke, Amy (8 July 2013)". Mashable. 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
25. ↑  "Social Discovery sites' influence on retail expanding, Rakuten's play.com numbers find". *The Drum*. 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
26. ↑  Constine, Josh (10 Eylül 2013). "Bitcovery Brings A Desperately Needed Social Discovery Layer To The iTunes Store". *TechCrunch* (İngilizce). 31 Temmuz 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
27. ↑  US8935192B1, Ventilla, Max; Robert J. Spiro & Damon Horowitz et al. "Social search engine",  2015-01-13 tarihinde verildi  12 Mart 2024 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
28. ↑  Damon Horowitz, Sepandar D. Kamvar(April 1020) The Anatomy of a Large-Scale Social Search Engine
29. ↑  "Social Searcher - Free Social Media Search Engine". *www.social-searcher.com*. 10 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
30. ↑  Russell, Josh Constine and Kyle (9 Mayıs 2015). "Skip Googling With Facebook's New "Add A Link" Mobile Status Search Engine". *TechCrunch* (İngilizce). 24 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
31. ↑  "Updating trends on mobile". *blog.x.com* (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
32. ↑  Popper, Ben (8 Nisan 2015). "Twitter is killing off its Discover tab". *The Verge* (İngilizce). 8 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
33. ↑  "Google Semantic Search". *Social Media Today* (İngilizce). 12 Mart 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
34. ↑  "EPrints". Nisan 2009. 31 Mart 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
35. ↑  Taheri-Boshrooyeh, Sanaz; Küpçü, Alptekin; Özkasap, Öznur (Haziran 2015). "Security and Privacy of Distributed Online Social Networks". *2015 IEEE 35th International Conference on Distributed Computing Systems Workshops*: 112-119. doi:10.1109/ICDCSW.2015.30. 11 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.
36. ↑  Liu, Shaowei; Cui, Peng; Luan, Huanbo; Zhu, Wenwu; Yang, Shiqiang; Tian, Qi (1 Ocak 2014). "Social-oriented visual image search". *Computer Vision and Image Understanding*. **118**: 30-39. doi:10.1016/j.cviu.2013.06.011. ISSN 1077-3142. 6 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Mart 2024.