Research Article
BibTex RIS Cite

Dezenformasyon Dinamiklerini Ayırmak: Sosyal Medya Ortamından İçgörüler

Year 2023, Issue: 11 - Theme: Disinformation, 107 - 125, 16.12.2023
https://doi.org/10.54722/iletisimvediplomasi.1374744

Abstract

Dijital çağ, toplumsal, ekonomik ve bilimsel değişikliklerin dönüşümün yörüngesini yeniden tanımladığı bir dönemde; ağa bağlı bir toplumun ortaya çıkmasına neden olmaktadır. İletişim teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, özellikle internet kullanıcılarındaki artış, artan internet hızları ve mobil cihazlarda gelişen internet ve uygulama kullanılabilirliği, geleneksel medyanın kullanımını azaltmaya başlamıştır. Bu durum, etkileşimli özelliklere sahip yeni dijital iletişim platformlarının yolunu açmıştır. Özellikle sosyal medya platformları, kullanıcılara bilgi, duygu, düşünce ve fikirleri daha etkili ve hızlı bir şekilde paylaşma olanağı tanımaktadır. İnternet teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte sosyal medya platformları geniş kitlelere ulaşabilmekte ve bu yapı bir sosyal ağ toplumu olarak tanımlanmaktadır. Sonuç olarak, bilgi içeriği ve haberler hızla yayılarak büyük kitlelerle paylaşılabilmektedir. Ancak, böyle iletişim ortamlarında haberler genellikle ya doğrulanmadan aktarılmakta ya da kasıtlı olarak yanıltıcı bir şekilde sunulmaktadır. Bu da yanıltıcı haberler ve yanlış bilgilerden oluşan bir dezenformasyonun ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Küreselleşmiş bir dünyada bu süreci kontrol etmek beraberinde zorluklar da getirmektedir. Bu araştırmada haberin gerçekliğini ayırt edebilen ve hızla doğrulayabilen yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım önerilmektedir. Facebook üzerinden elde ettiğimiz bir veri kümesi ile yaptığımız inceleme, önemli dezenformasyon yaygınlığına dair örüntüler ortaya koymaktadır. Değerlendirilen 5 bin gönderinin yaklaşık beşte biri yanıltıcı olarak işaretlenmiştir. Potansiyel etkenler olarak hipotez edilen yaş, gönderi etkileşimi ve ağ büyüklüğü, dezenformasyonla etkileşme veya paylaşma eğilimiyle sadece zayıf korelasyonlar göstermiştir. Dezenformasyonun yayılmasının çok yönlü doğası, dijital platformlarda yayılmasını engellemek için teknoloji ve kullanıcı eğitiminin birleştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Bu bulgular, bugünkü dijital iletişim manzarasında dezenformasyona karşı yapay zekâ destekli çözümlerin acil ihtiyacını ve potansiyel etkinliğini göstermektedir.

References

  • Collins, B., Hoang, D. T., Nguyen, N. T., Hwang, D. (2021). Trends in Combating Fake News on Social Media–A Survey, Journal of Information and Telecommunication, 5(2), 247-266.
  • Ertem Y. E. (2019), Sosyal Medyada Dezenformasyon, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi.
  • Etike, Ş. (2023). ChatGPT ile Baş Etmek: Emek ve Eşitlik Odaklı Bir Çerçevenin Gerekliliği, Emek Araştırma Dergisi (GEAD), Cilt 14, Sayı 23, Haziran 2023, 115-132.
  • Fallis, D. (2014). A Functional Analysis of Disinformation. iConference, Berlin, 4-7 March, 621-627.
  • Kara, N. (2022). Mezenformasyon ve Dezenformasyon Faaliyetleri, Sektörel Riskler ve İletişim Teknolojileri, Denetişim Dergisi, 26, 44-51, 2022.
  • Karakoç, E. & Zeybek, B., (2022). Görmek İnanmaya Yeter Mi? Görsel Dezenformasyonun Ayırt Edici Biçimi Olarak Siyasi Deepfake İçerikler, Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, Cilt 17, Sayı 57.
  • Karlova, N. A. & Fisher, K. E. (2013). Plz RT: A Social Diffusion Model of 75 Misinformation and Disinformation for Understanding Human Information Behaviour. Information Research, 18, 1-17.
  • Kırık, A. M. & Özkoçak, V. (2023). Medya Ve İletişim Bağlamında Yapay Zekâ Tarihi ve Teknolojisi: Chatgpt ve Deepfake İle Gelen Dijital Dönüşüm, Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (58), 73-99.
  • Koçyiğit, A. & Koçyiğit, M. (2023). Dijital Çağda Sosyal Medyada Dezenformasyonla Mücadele, Dijital Çağda Medya Araştırmaları, (177-207).
  • Kurnaz, A. (2022). Dijital Siyasetin Yükselişi ve Yapay Zekâ (The Rise of Digital Politics and Artificial Intelligence), (December 27, 2022). Siyaset, Kamu Yönetimi ve Uluslararası İlişkiler Bağlamında Yapay Zeka Tartışmaları, Ekin Yayınevi.
  • Long, S. H. & Hamzah, M. P. B. (2021). Fake News Detection. In Computational Science and Technology: 7th ICCST 2020, Pattaya, Thailand, 29–30 August, 2020 (pp. 295-303). Springer Singapore.
  • McKinney, W. & Team, P. D. (2015). Pandas-Powerful python data analysis toolkit. Pandas—Powerful Python Data Analysis Toolkit, 1625.
  • Özbay, F. A. & Alataş, B. (2020). Çevrimiçi Sosyal Medyada Sahte Haber Tespiti, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(1), 91-103.
  • Özkoçak, V. & Kırık, M. (2023). Seçim ve Propaganda Süreçlerinde Yapay Zekâ, Büyük Veri ve Algoritmaların Etkisi: 14 Mayıs 2023 Türkiye Genel Seçimleri Örneği, Social Sciences Research Journal, 12 (3), 412-428.
  • Sahoo, S. R. & Gupta, B. B. (2021). Multiple Features Based Approach for Automatic Fake News Detection on Social Networks Using Deep Learning, Applied Soft Computing, 100, 106983.
  • Shu, K. (2022). Combating Disinformation on Social Media: A Computational Perspective. Benchcouncil Transactions on Benchmarks, Standards And Evaluations, 100035.
  • Sreekumar D., ve Chitturi B., (2020). Deep Neural Approach to Fake-News Identification. Procedia Computer Science, 167: 2236–43, https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.27 6.
  • Taşkın, S. G. Küçüksille, E. U., Topal, K. (2021). Twitter Üzerinde Türkçe Sahte Haber Tespiti, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(1), 151-172.
  • Toğaçar, M., Eşidir, K., A. Ergen, B. (2022). Yapay Zekâ Tabanlı Doğal Dil İşleme Yaklaşımını Kullanarak İnternet Ortamında Yayınlanmış Sahte Haberlerin Tespiti, Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi 5(1) (2022) 1-8.
  • Tok, İ. (2020). Hakikat ötesi (post-truth) çağda yeni medyada yalan/sahte haberle mücadele. (Eds. Ş. Sağıroğlu, H. İbrahim Bülbül, A. Kılıç, M. Küçükali), Dijital Okuryazarlık: Araçlar, Metodolojiler, Uygulamalar ve Öneriler, Ankara: Nobel Yayınevi.
  • Turan, C. (2015). Açıklığın Yanılsaması: Dezenformasyon Çağımızın Kitle İmha Silahı mı, Akademik Bilişim Konferansı, Yayın. 109-115.
  • Uluç, D. (2003). İlk Körfez Savaşı'nı Nayirah Başlattı”, Hürriyet Gazetesi, 23 Mart 2003.
  • Wardle, C. & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an İnterdisciplinary Framework For Research And Policymaking, Council Of Europe Report DGI.
  • Yurdigül, Y. & Yıldırım, A. (2021). Gerçeklik Algısına Bir Müdahale Aracı Olarak Sentetik Medya Teknolojileri, İletişim ve Diplomasi, 5, 105-121.

Dissecting Disinformation Dynamics: Insights from a Social Media Environment

Year 2023, Issue: 11 - Theme: Disinformation, 107 - 125, 16.12.2023
https://doi.org/10.54722/iletisimvediplomasi.1374744

Abstract

In the digital age, a period we might characterize as a time when societal, economic, and scientific shifts have redefined the trajectory of transformation, leading to the emergence of a networked society; rapid advancements in communication technologies, especially the surge in internet users, increased internet speeds, and enhanced internet and application usability on mobile devices have begun to render traditional media obsolete. This has paved the way for newer digital communication platforms endowed with interactive features. Notably, social media platforms provide users with the means to share information, emotions, thoughts, and ideas more efficiently and swiftly. With advancements in internet technologies, social media platforms have become accessible to vast audiences, resulting in a structure that can be described as a social network society. Consequently, information content and news can be rapidly disseminated and shared with the masses. However, in such communication environments, news is often relayed without verification or is deliberately misconstrued, leading to the emergence of disinformation comprised of fake news and inaccuracies. While controlling this process in a globalized world might pose challenges, the research herein proposes an artificial intelligence-based approach capable of discerning the veracity of news and swiftly verifying it. We extracted data from a platform Facebook and found patterns indicating a significant prevalence of disinformation. Of the 5,000 posts assessed, nearly one-fifth were flagged as misleading. Age, post engagement, and network size, often hypothesized as potential influencers, displayed only weak correlations with the propensity to share or engage with disinformation. The multifaceted nature of disinformation spread underscores the need for an integrated approach, combining technology and user education, to combat its proliferation on digital platforms. These findings demonstrate the pressing need and potential efficacy of AI-driven solutions in countering disinformation in today's digital communication landscape.

References

  • Collins, B., Hoang, D. T., Nguyen, N. T., Hwang, D. (2021). Trends in Combating Fake News on Social Media–A Survey, Journal of Information and Telecommunication, 5(2), 247-266.
  • Ertem Y. E. (2019), Sosyal Medyada Dezenformasyon, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi.
  • Etike, Ş. (2023). ChatGPT ile Baş Etmek: Emek ve Eşitlik Odaklı Bir Çerçevenin Gerekliliği, Emek Araştırma Dergisi (GEAD), Cilt 14, Sayı 23, Haziran 2023, 115-132.
  • Fallis, D. (2014). A Functional Analysis of Disinformation. iConference, Berlin, 4-7 March, 621-627.
  • Kara, N. (2022). Mezenformasyon ve Dezenformasyon Faaliyetleri, Sektörel Riskler ve İletişim Teknolojileri, Denetişim Dergisi, 26, 44-51, 2022.
  • Karakoç, E. & Zeybek, B., (2022). Görmek İnanmaya Yeter Mi? Görsel Dezenformasyonun Ayırt Edici Biçimi Olarak Siyasi Deepfake İçerikler, Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, Cilt 17, Sayı 57.
  • Karlova, N. A. & Fisher, K. E. (2013). Plz RT: A Social Diffusion Model of 75 Misinformation and Disinformation for Understanding Human Information Behaviour. Information Research, 18, 1-17.
  • Kırık, A. M. & Özkoçak, V. (2023). Medya Ve İletişim Bağlamında Yapay Zekâ Tarihi ve Teknolojisi: Chatgpt ve Deepfake İle Gelen Dijital Dönüşüm, Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (58), 73-99.
  • Koçyiğit, A. & Koçyiğit, M. (2023). Dijital Çağda Sosyal Medyada Dezenformasyonla Mücadele, Dijital Çağda Medya Araştırmaları, (177-207).
  • Kurnaz, A. (2022). Dijital Siyasetin Yükselişi ve Yapay Zekâ (The Rise of Digital Politics and Artificial Intelligence), (December 27, 2022). Siyaset, Kamu Yönetimi ve Uluslararası İlişkiler Bağlamında Yapay Zeka Tartışmaları, Ekin Yayınevi.
  • Long, S. H. & Hamzah, M. P. B. (2021). Fake News Detection. In Computational Science and Technology: 7th ICCST 2020, Pattaya, Thailand, 29–30 August, 2020 (pp. 295-303). Springer Singapore.
  • McKinney, W. & Team, P. D. (2015). Pandas-Powerful python data analysis toolkit. Pandas—Powerful Python Data Analysis Toolkit, 1625.
  • Özbay, F. A. & Alataş, B. (2020). Çevrimiçi Sosyal Medyada Sahte Haber Tespiti, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 11(1), 91-103.
  • Özkoçak, V. & Kırık, M. (2023). Seçim ve Propaganda Süreçlerinde Yapay Zekâ, Büyük Veri ve Algoritmaların Etkisi: 14 Mayıs 2023 Türkiye Genel Seçimleri Örneği, Social Sciences Research Journal, 12 (3), 412-428.
  • Sahoo, S. R. & Gupta, B. B. (2021). Multiple Features Based Approach for Automatic Fake News Detection on Social Networks Using Deep Learning, Applied Soft Computing, 100, 106983.
  • Shu, K. (2022). Combating Disinformation on Social Media: A Computational Perspective. Benchcouncil Transactions on Benchmarks, Standards And Evaluations, 100035.
  • Sreekumar D., ve Chitturi B., (2020). Deep Neural Approach to Fake-News Identification. Procedia Computer Science, 167: 2236–43, https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.27 6.
  • Taşkın, S. G. Küçüksille, E. U., Topal, K. (2021). Twitter Üzerinde Türkçe Sahte Haber Tespiti, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(1), 151-172.
  • Toğaçar, M., Eşidir, K., A. Ergen, B. (2022). Yapay Zekâ Tabanlı Doğal Dil İşleme Yaklaşımını Kullanarak İnternet Ortamında Yayınlanmış Sahte Haberlerin Tespiti, Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi 5(1) (2022) 1-8.
  • Tok, İ. (2020). Hakikat ötesi (post-truth) çağda yeni medyada yalan/sahte haberle mücadele. (Eds. Ş. Sağıroğlu, H. İbrahim Bülbül, A. Kılıç, M. Küçükali), Dijital Okuryazarlık: Araçlar, Metodolojiler, Uygulamalar ve Öneriler, Ankara: Nobel Yayınevi.
  • Turan, C. (2015). Açıklığın Yanılsaması: Dezenformasyon Çağımızın Kitle İmha Silahı mı, Akademik Bilişim Konferansı, Yayın. 109-115.
  • Uluç, D. (2003). İlk Körfez Savaşı'nı Nayirah Başlattı”, Hürriyet Gazetesi, 23 Mart 2003.
  • Wardle, C. & Derakhshan, H. (2017). Information Disorder: Toward an İnterdisciplinary Framework For Research And Policymaking, Council Of Europe Report DGI.
  • Yurdigül, Y. & Yıldırım, A. (2021). Gerçeklik Algısına Bir Müdahale Aracı Olarak Sentetik Medya Teknolojileri, İletişim ve Diplomasi, 5, 105-121.
There are 24 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Social Media Studies, Social Media Applications and Analysis
Journal Section Research Articles
Authors

Yavuz Selim Balcıoğlu 0000-0001-7138-2972

Bülent Dogan 0009-0000-7584-5129

Early Pub Date December 16, 2023
Publication Date December 16, 2023
Submission Date October 12, 2023
Acceptance Date December 12, 2023
Published in Issue Year 2023 Issue: 11 - Theme: Disinformation

Cite

APA Balcıoğlu, Y. S., & Dogan, B. (2023). Dissecting Disinformation Dynamics: Insights from a Social Media Environment. İletişim Ve Diplomasi(11), 107-125. https://doi.org/10.54722/iletisimvediplomasi.1374744