The algorithmic veil: Affective trust, AI blind spots, and the design of human-centered news ranking

Bu doktora tezi, haberciliğe yönelik bir güven krizinin tırmandığı bir dönemde, bilgiye dayalı demokratik yaşamın temellerini aşındıran bu olguyu incelemektedir. Kriz, iki yanlı bir bozulma dinamiğiyle beslenmektedir: medya tüketimini kimlik onayına dönüştüren derin siyasal kutuplaşma ve kamusal alanın fiilî küratörleri hâline gelen algoritmik platformların hâkimiyeti. Bu oynak ekosistemde "güven" kavramı çoğu zaman duygulanımsal marka sadakati, itibara dayalı sezgisel kestirmeler ve gazetecilik içeriğinin içkin niteliğiyle birbirine karışan kavramsal bir karmaşaya dönüşmektedir. Bu karışım, sorunun berrak bir teşhisini engellediği gibi, etkili ve etik temelli çözümlerin geliştirilmesini de sekteye uğratır. Bunun sonucunda, haberlerin dijital ortamdaki dağıtımı için yapılan sıralamaların ve kurulan öneri sistemlerinin tasarımı, teknik bir zorluktan çıkıp demokratik düzeyde sonuçlar doğuran bir meseleye dönüşerek enformasyon adaletini teşvik edebilecek bir çerçeveyi gerekli kılar. Tez, bu karmaşık sorunu çözümlemek ve normatif, pratik bir yol önermek için üç aşamalı, birikimli bir incelemeye girişmektedir. Siyasî etkilerin hissedildiği, derin biçimde kutuplaşmış bir medya piyasası ve yüksek platform bağımlılığıyla karakterize edilen Türkiye'nin örnek vaka olarak kullanıldığı araştırma, sırasıyla teşhisten denetime ve nihayet tasarıma ilerlemektedir. Çalışma, yurttaşların güveni nasıl oluşturduğunu, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin haber niteliğini nasıl değerlendirdiğini ve bilgi platformlarının demokratik değerlere hizmet edecek biçimde nasıl kurgulanabileceğini sistematik olarak inceler. Genel amaç, içerik kalitesini marka ve duygulanımsal hizalanma gibi güçlü ve çoğu zaman yanıltıcı ipuçlarından ayıran, kullanıcı tercihlerine saygı gösterirken demokratik hesap verebilirliği güvence altına alan, ilkesel ve yönetişime hazır bir haber öneri tasarım şemasını geliştirmek ve geçerlemektir. Birinci çalışma, kutuplaşmış bir ortamda haber güveninin psikolojik zeminini çözümleyerek kuramsal ve ampirik altyapıyı kurar. 2023 Kahramanmaraş depremleri ve genel seçimlerinin kritik kavşağında yürütülen karma yöntemli bir soruşturma yoluyla "Haberde Duygulanımsal Güven" (Affective Trust in News, ATiN) çerçevesini geliştirir. ATiN'in merkezî önermesi, hiper-partizan bağlamlarda güvenin gazetecilik liyakatinin bilişsel bir takdiri olmaktan ziyade, bir medya markasının siyasal ve duygusal dünya görüşüne duygulanımsal bir hizalanma olarak işlediğidir. Bu çalışma, medya ile güçlü ve olguya dirençli duygusal bağlar kuran ve sürdüren üç sosyo-psikolojik mekanizmayı saptar. Birincisi, medyadaki önyargıyı beklemenin var olan duyguları zırhladığı 'şaşırmazlık'tır (unsurprisability). İkincisi, doğruluğu saptamaktan ziyade duyguları onaylama ihtiyacıyla güdülenen bir değerlendirme süreci olan 'duygulanımsal öz-doğrulama'dır (affective self-fact-checking). Üçüncüsü ise bir iç-grubu siyasal bir dış-gruba karşı tanımlayarak güveni inşa eden 'ötekinin (e)tkisi'dir (a(e)ffect of the other). Çalışma ayrıca, başlıklardaki basit sözcük seçimleri ve marka adlarının güçlü duygulanımsal tetikleyiciler olarak işlev görebildiğini ve rasyonel değerlendirmeyi kısa devreye uğratabildiğini göstermektedir. İkinci çalışma, insan yargısına ilişkin bu teşhise dayanarak sorgulamayı yapay zekâ alanına doğru genişletir ve Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'lerin) haber içeriğini değerlendiriciler olarak yetkinlik ve sınırlılıklarını eleştirel biçimde denetler. Çalışma, kamuoyu ve gazetecilik uzmanlarından gelen insan yargılarını, hem kör (yalnızca içerik) hem de marka bilgisi verilen koşullarda LLM puanlarıyla karşı karşıya getiren özgün bir karşılaştırma çerçevesi sunar. Bulgular ikili bir krizi açığa çıkarır. İlk olarak, Türkiye kamuoyunun güvendiği medya kuruluşları ile uzmanların bu kuruluşların içeriklerinin gazetecilik kalitesi hakkındaki değerlendirmeleri arasında neredeyse hiçbir bağıntı bulunmadığını ampirik olarak belgelenmektedir. Bu bulgu, kamu güveninin birincil para birimi olarak içerik liyakatinin yerini marka sadakati ve siyasal kimliğin aldığını gösteren nicel kanıtı sunar. İkinci ve daha kritiği, çalışmanın LLM'lerde 'Propaganda Kör Noktası'nı açığa çıkarmasıdır. Marka bilgisi verilen koşullarda potansiyel dezenformasyon ve propagandayı güvenilmez olarak doğru biçimde ayırt edebilen aynı modeller, kör değerlendirmelerde içerik tarafından sistematik olarak yanıltılmıştır. LLM'ler, düşük güvenilirliğe sahip partizan mecralardan gelen sözdizimsel olarak nötr, bildirici başlıklara sıklıkla yüksek "nesnellik" puanları vermiştir. Bu başarısızlık, dilin amaçlanan kullanımını ve bağlama bağımlı anlamını ifade eden illoküsyoner gücü kavramaya, yani edimbilimdeki temel bir sınıra kadar izlenmektedir. Çalışma, üç farklı ve rekabet hâlindeki değerlendirme mantığını kuramsallaştırarak sonlanır: kamuoyu için kimlik mantığı, uzmanlar için normlar mantığı ve yapay zekâ için örüntüler mantığı. Önceki çalışmalarda saptanan arızalardan yola çıkan üçüncü çalışma, teşhisten tasarıma normatif bir dönüş yapar. Ahlâk felsefesi ve insan merkezli tasarım ilkelerine dayalı yeni bir haber sıralama ve öneri çerçevesi kurar. John Rawls'un "hakkaniyet olarak adalet" kuramından hareketle, bir mecranın marka kimliğinin kalite değerlendirmesi anında "ahlâken ilgisiz bir olgu" olduğu savunulur. Âdil bir sıralama sistemi bu nedenle, içerik-içkin kalitenin değerlendirilmesini marka ipuçlarının önyargılayıcı etkisinden koruyan usûle ilişkin bir 'bilgisizlik perdesi'nin ardında çalışmalıdır. Bu ilke, Değer-Duyarlı Tasarım (Value-Sensitive Design, VSD) ile Değer-Öncelikli Tasarım'ın (Value-Driven Design, VDD) hibrit bir yaklaşımıyla işletimselleştirilir. Çalışma önce gazetecilik ödülleri, meslekî yaptırımlar ve doğrulama kuruluşu işaretleri gibi şeffaf göstergelerden türetilen, topluluk temelli ve denetlenebilir bir ölçüt olan Normatif Kalite Skoru'nu (NQS) geliştirir. Ardından bağlam-kademeli bir LLM metodolojisiyle (kör, marka-bilinçli, görsel) "önce ört, sonra kişiselleştir" protokolünü sınar. Sonuçlar, marka bilgisi verilen puanlamaların NQS ile güçlü biçimde hizalandığını, kör (yalnızca içerik) puanlamaların ise içkin kaliteye ilişkin daha ılımlı olmakla birlikte güvenilir bir sinyal sağladığını göstermektedir. Bu bulgular, âdil bir haber öneri algoritması için pratik bir tasarım şemasının ampirik temelini oluşturur ve beş kritik tasarım gereksinimi etrafında toplanır: puanlamada prosedürel bilgisizlik, kademeli kalite kontrol noktaları, şeffaflık ve itiraz edilebilirlik, topluluk-döngülü yönetişim ve haber merkezleri için yapay zekâ korkulukları. Bütün olarak bakıldığında, bu tez bilgi ekosisteminde iki yönlü bir krizi belgeliyor. Duygulanımsal kutuplaşma ile LLM'lerin hatalı algoritmik mantığının kesişimi, demokrasi için gerekli epistemik temelleri tehdit etmektedir. Bu çalışmanın temel katkısı, kuramsal temeli sağlam, ampirik olarak geçerlenmiş ve pratikte uygulanabilir bir çözümü, zengin bir özgün veri kümesiyle birlikte sunmasıdır. ATiN çerçevesini ilerleterek, Propaganda Kör Noktası'nı tanımlayarak ve Rawlsçu "önce ört, sonra kişiselleştir" tasarımını önererek, haber sıralaması sorununu bir optimizasyon meselesi olmaktan çıkarıp kamusal felsefe ve insan merkezli tasarımın acil bir konusu olarak yeniden çerçeveler. Nihaî amaç sadece daha verimli algoritmalar üretmek değil, daha âdil etkileşimler tasarlamaktır. İnsan onuruna hizmet eden, enformasyon adaletini teşvik eden ve güvenilir, dayanıklı bir kamusal alanın koşullarını yeniden tesis eden bilgi sistemlerine katkı hedeflenmektedir.