Sosyal Ağların Sahte İçerikleri, Yapay Zeka ve Biz
“Sokrates yaklaşık iki bin beş yüz yıl önce, Atina'nın tanrılarına saygısızlık ettiği ve gençleri yozlaştırdığı yönündeki sahte bir haber nedeniyle ölüme mahkûm edildi.”
Sahte haberler insanlık tarihinin daima ayrılmaz bir parçası olmuştur, ancak günümüzde muhtemelen hiçbir çağda olmadığı kadar yaygın hale gelmiştir. Sosyal ağlarda hızla yayılan sahte haberlerin tespiti karmaşık ve henüz çözülemeyen bir sorundur. Yapay zeka ile çözüm yolları bulma umudu olsa da, bugün tam tersi şekilde yapay zeka araçları sahte içerik üretmek ve yaymak için kullanılıyor. Bu yazıda, sosyal ağlarda yayılan sahte haberlerin tespit edilmesi ve önlenmesinde kullanılan mevcut yaklaşımları inceleyen bilimsel çalışmaları* derledim.
Sosyal medya, gerçek zamanlı bilginin yayılmasını kolaylaştırmış olsa da, bu mecraların popülerliği ve yaygın kullanımı sahte haberlerin yayılımını artırmıştır. Sahte haberler toplum üzerinde önemli etkilere sahip olabilir; çünkü manipüle edilmiş ve yanlış içerikler üretmek daha kolay, tespit etmek ise daha zordur. Üstelik, dezenformasyon aktörlerinin taktiklerini sürekli değiştirmeleri bu tespiti gittikçe zorlaştırıyor.
Olumsuz etkilerini anlamak için şöyle bir araştırma sonuçlarına bakmak yeterli olabilir.
Örneğin, Twitter'da çevrim içi haberlerin yayılması üzerine yürütülen bir araştırmada, sahte haberlerin doğru içeriklere göre çevrimiçi ortamda altı kat daha hızlı yayıldığı ve kullanıcıların %70’inin gerçek ile sahte haberi ayırt edemediği rapor edilmiştir. Araştırmalar, yalan içeren bilgilerin her tür bilgi kategorisinde doğrulara göre çok daha hızlı, daha derin ve daha geniş yayıldığını gösteriyor. Bu etkiler özellikle siyasi içerikli sahte haberlerde daha belirgindir. Halkı kasıtlı olarak yanıltma niyeti olan, sosyal medya üzerinden hızlı yayılan, kullanıcılar üzerinde yüksek olumsuz etkiye sahip, karmaşık ve gizli amaçlar içeren sahte haber türleri sonuçları bakımından en tehlikeli olanlardır.
Sahte haberlerin otomatik olarak tespit edilmesindeki zorluğun temel nedeni, içeriklerin gerçeğe çok benzeyecek şekilde tasarlanmış olmasıdır. Dolayısıyla sadece yapay zeka ile içeriğin doğruluğunu belirlemek çoğu zaman zordur. Bu sebeple sosyal medyada sahte haber sorununu çözmek için daha etkili yaklaşımlar geliştirilmelidir. Bu konuda birçok bilimsel disiplinde araştırmalar yürütülüyor. Sahte içerikler yalnızca sosyal ağlarla sınırlı bir sorun değildir. İnsanlığın varoluşsal bir meselesi haline gelmiştir ve ekonomi, psikoloji, siyaset bilimi, sağlık bilimleri ve çevre bilimleri gibi alanlara da etkisi yayılmıştır.
Sahte haber kavramını ifade etmek için kullanılan birçok terim bulunur. Bilgi kirliliği, yanlış bilgi ve sahte bilgi bunların bazılarıdır. Bilginin yayılması niyetine bağlı olarak ise şöyle sınıflandırabiliriz;
Misinformation: Genellikle kasıt olmadan yanlışlıkla paylaşılan hatalı bilgidir.
Disinformation: Dezenformasyon, kasıtlı olarak insanları aldatmak, manipüle etmek veya belirli bir çıkarı desteklemek niyetiyle yanlış bilgiyi yayma eylemidir.
Malinformation: Zararlı bilgi olarak tanımlanabilecek bu kavram, kötü niyetli olarak doğru bilgiyi yayma eylemini içerir. Paylaşılan bilgi doğrudur ama kasıtlı olarak bağlamından koparılarak yayılır.
Sahte İçerikler, Yapay Zeka ve Yapabileceklerimiz Hakkında Güncel Bilgiler
Bilimsel araştırmalar birçok yaklaşımın birlikte kullanılmasıyla sahte içerikleri hızlı şekilde tespit etmeye yönelik özellikle yapay zeka tabanlı yöntemleri incelemeye ve geliştirmeye devam ediyor. Peki bizler bu konularda neleri bilmeliyiz?
- “Dikkat” sahte içeriklerden korunmanın en önemli unsurudur. Karşımıza çıkan içeriğe birkaç saniye dahi fazladan dikkat yöneltmemiz gerçek ve sahte arasındaki ayrımı netleştirmemize yardımcı olur.
- Sosyal ağ kullanıcıları olarak yapay zeka tabanlı “deepfake” olarak tanımlanan video içerikleri ayırt etmemiz çoğu zaman zordur. Konuyla ilgili çok az bilgi sahibi olanlarımız, özellikle video içeriklerdeki bilgilerin gerçek olduğuna kolayca inanabilirler. Çoğumuz internette gördüğü her şeye inanma eğilimindedir ve dijital teknolojiler konusunda daha az deneyime sahip olanlarımız kolayca kandırılabilir.
- Gerçek ile kurgu arasında ayrım yapabilme konusunda kullanıcıların özgüven oranı oldukça yüksektir. Yani çoğunluğumuz bunu yapabildiğini iddia ediyor. Halbuki ayırt etme konusundaki araştırma sonuçları böyle söylemiyor. Bu durum, sahte haberlerin yükselişi karşısında farkındalığımızın eksik olduğunu gösteriyor.
- Mevcut görüş ve inançlarımızı destekleyen bilgileri kabul etmeye ve çelişen bilgileri reddetmeye daha istekli olduğumuz kanıtlanmış bir gerçektir. Kendi görüşlerimizi doğrulayan bilgilere inanma olasılığımız daha yüksektir ve bu nedenle gerçek ile sahte bilgiyi ayırt etmekte doğal olarak zorlanabiliriz.
- Yanlış bilgilendirilmiş olanlarımız, bilgi sahibi olmayanlarımızdan daha büyük bir sorundur. Çünkü yanlış inançlara sahiptirler ve bu inançlar kolay kolay düzeltilemez. Bilgilerinin yanlış olduğu kanıtlansa bile bu bilgiden kolay kolay vazgeçemezler. Hatta doğru bilgiyi kabul etmiş olsalar bile, önceki yanlış inançları yine de görüşlerini etkileyebilir.
- Sahte haberler sıklıkla karmaşık hikâyelerle kurgulanır ve neredeyse hiç kaynak gösterilmez. Üstelik, birçok farklı türde ortaya çıkabilir. Bu nedenle içeriklerin doğruluğunu sosyal medyada manuel olarak tespit etmemiz zordur.
- İçeriğin niyetine dayalı sorgulamalar yapmak sorunun çözümüne katkı sağlar. Haberin yayılma amacı nedir? sorusunu birinci sıraya yerleştirebiliriz. Bir içeriğin niyeti, belirli bir oluşumu, örneğin siyasi bir partiyi popülerleştirmek, bir kurum, kuruluş için kâr elde etmek, panik ya da öfke yaratmak, söylentilerle bir kişi veya kuruma dair uydurma hikâyeler yaymak, çerçeveleme yaparak yanlış yönlendirmek gibi birçok niyet içerebilir.
- Yanıltıcı içerik üretenler genellikle kelimelerini dikkatle seçer ve yakalanmamak için dili stratejik olarak kullanırlar. Bu nedenle, içeriğin doğruluğunu üçüncü taraflardan (doğrulama platformları vs.) temin edilen ek bilgi olmadan yalnızca yapay zekâ ile belirlemek genellikle zordur.
- Haber başlıklarının kişilerin doğrulama niyeti üzerindeki etkisini araştıran çalışmalar, katılımcıların yalnızca başlığın doğru olduğuna inandıkları durumda haberin doğruluğunu kontrol etme eğiliminde olduklarını bulmuştur. Bu davranış biçimi, sahte içerikler konusunda ideolojik eğilimlerimize kulak verdiğimizi ortaya koyuyor.
- Sosyal medyada 'beğeni' gibi onay göstergelerinin mesajın güvenilirliği ve doğruluğu üzerindeki etkilerini inceleyen çalışmalar, çok beğeni almış haber başlıklarının, gerçek haberler için algılanan güvenilirliği artırırken, sahte haberler için algıyı yanlış yönlendirdiğini göstermiştir. Bu nedenle, hem haberin doğruluğunu hem de sosyal medya üzerindeki onay göstergelerini değerlendirme yetkinliğimizi artırmamız önemlidir.
- Sosyal medyada ajan olarak devreye sokulan botlar dezenformasyonu yayarlar ve çoğu sosyal medya kullanıcısı buna farkında olmadan katkı sağlar. Kabul görmüş düşüncenin aksine, birçok araştırma sahte haberlerin daha fazla yayılmasının sebebinin botlar değil, insanlar olduğunu ortaya koymuştur. Sosyal botlar, sosyal medyada otomatik olarak içerik üreten ve insanlarla etkileşime geçen, onların davranışlarını taklit eden ve etkilemeye çalışan bir algoritmadır. Sosyal botlar, genellikle başka botlarla değil, gerçek kullanıcılarla bağlantı kurmayı tercih eder. Daha az kelime kullanan ve az takipçili insan gibi davranırlar, bu da sahte haberlerin yayılmasını kolaylaştırır.
- Sosyal botlar sahte içeriklerinin yayılmasında iki tür strateji izler; ilk olarak, içerik oluşturulduğu anda etkileşimi artırarak onu meşru gösterir ve yayılmasını kolaylaştırır. İkincisi, oluşturulan içeriği daha fazla kişiye göstererek onun güvenilir görünmesini sağlar ve böylece bu bilgiyi tekrar paylaşmaları muhtemel olan etkili kullanıcılara hedefli şekilde ulaşır. Ancak sosyal botlardan farklı olan başka bir “bot benzeri” strateji ise bot çiftlikleri veya troll çiftlikleri olarak adlandırılan yapılardır. Bunlar, sahte haberler ya da zararlı içerikleri yaymak üzere organize bir şekilde çalışan kullanıcı gruplarıdır. Bu kullanıcılar, dezenformasyonu kitlesel olarak yaymak amacıyla istihdam edilir.
- İnceleme bombardımanı (review bombing) olarak tanımlayabileceğimiz diğer sorunlu konu ise, koordine olmuş kullanıcı gruplarının bir video, oyun, gönderi veya ürün gibi çevrimiçi içeriğe kitlesel olarak olumsuz yorumlar ve düşük puanlar vermesiyle oluşur. Amaç, toplam değerlendirme puanını düşürerek içeriğe zarar vermek ve insanları yanlış yönlendirmektir. Bu saldırılar hem insanlar hem de koordine olmuş botlar tarafından gerçekleştirilebilir.
- Sahte haberler sosyal medyada genellikle çok hızlı yayılır ve gelişir; bu yüzden erken tespit kritik ve acil bir konudur. Ancak bu, özellikle sosyal ağlar gibi dinamik platformlarda zorlu bir görevdir. Bu nedenle, erken yayılım aşamasında sahte içeriği tespit etmek için hem güvenilir insan doğrulaması hem de geçmiş verilerin dikkate alınması oldukça önemlidir.
- Sahte haber tespiti sadece insan gücüyle çözülemez çünkü çok fazla zaman ve maliyet gerektirir ve sahte içeriklerin hızlı yayılmasını engellemede etkisiz kalır. Kitle kaynak kullanımı yaklaşımları, sahte içerik tespitinde “kalabalığın bilgeliği” fikrine dayanır. Bu yöntemler, sahte haber tespiti için kalabalığın kolektif katkılarını ve sinyallerini kullanır. Böylece sosyal medyada yanlış bilginin yayılmasını azaltmayı hedefler.
En sık görülen sahte haber türleri şunlardır:
Clickbait (Tıklama tuzağı): Yanıltıcı başlıklar ve küçük resimler ile dikkat çekmeyi amaçlayan, kullanıcıyı bağlantıya tıklamaya teşvik eden içeriklerdir. Genellikle abartılı başlık içerik ile örtüşmez. Amaç, site trafiğini artırmaktır.
Aldatmaca (Hoax): Gerçeği çarpıtan, kasıtlı olarak uydurulmuş, doğru gibi sunulan içeriklerdir. Örnek olarak ünlülerin öldüğüne dair sahte haberler verilebilir. COVID-19 döneminde sosyal medyada yayılan asparagaslar da bu gruba girer.
Söylenti (Rumor): Kanıtlanmamış veya belirsiz iddialardır. Doğruluğu kesin olmayan, doğrulanmamış kaynaklardan çıkan ve doğru ya da yanlış olabilecek içeriklerdir.
Hiciv: Mizah ve ironi içeren, amacı aldatmak olmayan, ama yine de insanları yanıltabilecek haberlerdir. Genellikle gazetecilik değil eğlence amacıyla yapılır. Ancak insanlar bazen bu içerikleri gerçek zannedebilir.
Propaganda: Politik aktörler tarafından hedef kitleyi yanıltmak amacıyla üretilen içeriklerdir. Genellikle zarar verici ve ideolojik bir bağlam içerir.
Çerçeveleme (Framing): Gerçekliği manipüle ederek sunmak. Örneğin, bir liderin “rakibimi etkisiz hale getireceğim” sözü “öldürecek” şeklinde bir ifadeyle çerçevelenerek farklı algı yaratılabilir.
Komplo Teorileri: Güçlü grupların gizli planları olduğu inancına dayanan, genellikle sosyal, politik veya psikolojik kökenli inançlardır.
- Otomatik sahte haber tespiti bilimsel literatürde üç şekilde sınıflandırılır:
İnsan tabanlı teknikler: Bu kategori, genellikle insan bilgisini kullanarak haber içeriğinin doğruluğunu kontrol edip doğrulayan kitlesel kaynak kullanımı (crowdsourcing) ve gerçeklik kontrolü (fact-checking) tekniklerini içerir.
Yapay Zeka tabanlı teknikler: Bu kategori, sahte haber tespitinde en çok kullanılan yapay zeka yaklaşımlarını kapsar. Özellikle klasik makine öğrenimi ve sinir ağları üzerinden derin öğrenme teknikleri ile doğal dil işleme yöntemlerini içerir.
Blok zinciri tabanlı teknikler: Bu kategori, sosyal medyada sahte haberleri tespit etmek ve engellemek için kaynak güvenilirliğini kontrol eden ve haber içeriğinin izlenebilirliğini sağlayan blok zinciri teknolojisini kullanan çözümleri kapsar.
Sonuç olarak, sahte içerik tespitinde sosyal ağ kullanıcıları olarak bizlerin tek başına yeterli gücünün olmadığını görüyoruz. Ancak yine de özellikle dezenformasyon sorununun çözümüne katkı sunmak ve bireysel yaşantımızda karşılaşabileceğimiz tehlikeleri bertaraf etmek için yapabileceklerimiz var. Biraz daha zaman ayırarak içeriklere dikkat vermek, niyetini anlamaya çalışarak doğruluk kontrolü yapmak veya en azından şüphe duyduğumuz içeriklere karşı temkinli olmak, yanlış bilginin yayılmasını engellemede kalabalığın gücünü göstererek dönüştürücü rol oynayabilir.
Yararlanılan Kaynak
* Aïmeur, E., Amri, S. & Brassard, G. Fake news, disinformation and misinformation in social media: a review. Soc. Netw. Anal. Min. 13, 30 (2023).
Not: Bu yazıda yararlanılan kaynaktaki veriler derlenerek aktarılmıştır. İçerikte başka kaynaklardan yapılan alıntılara ilişkin detaylı bilgiler için adı geçen çalışmalar incelenebilir.
Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamıyla yazarlarının özgün düşünceleridir ve Onedio'nun editöryal politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio
Keşfet ile ziyaret ettiğin tüm kategorileri tek akışta gör!
Test
Gündem
Magazin
Video
