2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı

Marmara Üniversitesi BÖTE Bölümü

Bilişim Etiği Dersi

MAKALE İNCELEME RAPORU

 

Ensar Emin KUZU  100221011

İçindekiler

1.Makalenin Künyesi 2

  1. Giriş. 2

Makalenin Amacı 3

  1. Yöntem.. 3

Araştırma Modeli 3

Yöntem ve Örneklem.. 3

Analiz. 4

4.Bulgular ve Tartışma. 5

Bulgular. 5

Tartışma. 5

  1. Sonuçlar ve Öneriler. 5
  2. Kişisel Sonuç. 5

 

 

1.Makalenin Künyesi

Turancı, E. (2021). Dijital Dünyada Kişisel Veri ve Etik: Gizlilik Politikası Bağlamında “#WhatsAppSiliyoruz” Krizinde Kullanıcı Tepkilerini Anlamak. TRT Akademi , 6 (12) , 272-295 . DOI: 10.37679/trta.904786

Anahtar Kelimeler

Etik, Kişisel Veri, Gizlilik Politikası, İçerik Analizi

2. Giriş

Dijital platformlar, kullanıcıların edilgen tüketici/alıcı konumundan içerik üretme sürecine geçişlerini mümkün kılan yapısı nedeniyle daha katılımcı bir alan olarak değerlendirilmektedir. Bu doğrultuda kullanıcılar; tepki, düşünce, içerik üretme potansiyeline sahip, birbirleriyle iletişim ve etkileşim kuran, sosyal bir bağ hisseden özneler olarak da görülebilir. Öte yandan dijital teknolojilerin ve iletişim araçlarının yoğun olarak kullanıldığı günümüzde ortaya çıkan krizlerin bir kısmı da bu teknolojiler etrafında belirmekte ve tartışılmaktadır. Çalışmanın konusu olan WhatsApp krizi, kişisel verilerin işlenmesi ve veri gizliliği bağlamında ortaya çıkmış, toplumsal ile bireysel tepkiler üzerine inşa olmuş ve etik bir sorundan temellenen bir krizdir. Popüler uygulamalardan olan WhatsApp’ın gizlilik politikasını ve kullanım koşullarını değiştirdiğini duyurarak verileri Facebook ile paylaşacağını ilan etmesinin ardından gündeme oturan tartışmaların pek çok odak noktası olmakla birlikte bu odak noktalarından biri de kullanıcıların durum karşısında Eda TURANCI Cilt 6 / Sayı 12 / Mayıs 2021 275 da gösterdikleri tepkilerdir. Özellikle krizin merkezinde, verinin üreticisi ya da farklı bir ifadeyle sahibi olan kullanıcıların bulunması konuyu kullanıcılar perspektifinden ele almayı gerektirmektedir. Ortaya çıkan krizle bağlantılı olarak #WhatsAppSiliyoruz paylaşımları ile kullanıcıların bir araya gelmesi, dijital platformların katılımcılık kültürüne olan etkisinin de bir göstergesi olarak değerlendirilebilir. Hashtag kullanımı, pek çok insanı bir araya getiren bir ortak payda olarak değerlendirilebilmekle birlikte bu hashtagin taşıdığı mesaj da olaya karşı bir tepki içermektedir. Bu açıklamalar ışığında çalışmanın amacı, WhatsApp krizi çerçevesinde ortaya çıkan kullanıcı yorumlarının, tepkilerinin ve eleştirilerinin incelenmesidir.

Makalenin Amacı

Bu inceleme, kullanıcıların kendi kişisel verilerinin paylaşılmasına, kullanılmasına ve aktarılmasına ilişkin bakış açılarını anlamak, ortaya koydukları tepkiyi değerlendirmek, kişisel verilerin gizliliğine gösterilen önemi analiz edebilmek ve kişisel veri, veri gizliliği ile etik arasındaki ilişkiyi kurmak açısından önemlidir.

3. Yöntem

Araştırma Modeli

Etik bir sorun olan kişisel verilerin depolanması, saklanması ve paylaşılması konusu, kişisel verinin üreticisi ve kaynağı olan kullanıcılar açısından önemli bir sorundur. Bu doğrultuda amaç, kullanıcıların şahsi verileri ile ilgili olan bir kriz karşısında ürettikleri tepkileri, bu tepkilerin odak noktalarını, eleştirilerini, eleştirilerinin çerçevesini ve kullanıcıların kişisel verilerin güvenliğine yönelik düşünce ve fikirlerini analiz etmektir. Öte yandan çalışmanın kendisi de bir büyük veri kaynağı olan Twitter platformu üzerinden gerçekleştirilmektedir. Sosyal ağlar, araştırmacılara geniş kapsamlı verilere erişim açısından avantaj sağlamaktadır. Aynı zamanda Twitter’ın kullanıcıların tepkilerini en çok dile getirdikleri mecraların başında gelmesi de bu seçimde belirleyici olmuştur. Bu doğrultuda araştırma şu sorulara yanıt aramaktadır: 1) #WhatsAppSiliyoruz tweetleri, hangi temel üst kategorileri içermektedir ve bunların dağılımları nasıldır? 2) Üst kategoriler altında dikkat çeken alt kategoriler nelerdir ve bunların dağılımları nasıldır? 3) Tweetlerde kullanıcıların dikkat çektiği diğer odak noktaları nelerdir? 4) Tweetlerde hashtag (#) kullanımı ve alternatif platformlara yapılan göndermelere ilişkin dikkat çeken unsurlar nelerdir?

Yöntem ve Örneklem

Araştırmanın örneklemini temsil eden tweetler, Twitter API (Application Programming Interface-Uygulama Programlama Arayüzü) aracılığıyla elde edilmiş ve hashtag (#) kullanılarak toplanmıştır. Twitter API, Twitter verilerine erişim sağlayan bir arayüz olmakla birlikte erişim için uygulamanın izin vermesi gerekmektedir. API eriEda TURANCI Cilt 6 / Sayı 12 / Mayıs 2021 283 şimi ile #WhatsAppSiliyoruz hashtagini içeren toplam 3.000 tweet analiz amacıyla derlenmiştir. Veriler, #WhatsAppSiliyoruz hashtaginin Twitter’da mevcut zaman diliminde en çok konuşulan konular manasına gelen “trending topics” olduğu 9-11 Ocak 20211 tarihleri arasından seçilmiştir. Çalışmada içerik analizi yönteminden faydalanılmıştır. Gökçe’nin (2019: 33) tanımlamasıyla içerik analizi, “Mevcut olan iletişim boyutlarını analiz etmek ve buradan mevcut olmayan sosyal gerçekliğin belirli boyutlarına (kaynak-hedef-ortam) yönelik çıkarım yapmak amacıyla metinlerin içeriklerini analiz eden ve bu süreçte belirli kurallar çerçevesinde sistematik hareket eden bir yöntemdir.” Berg ve Lune (2019: 344) ise neyin içeriği oluşturduğuna ilişkin soruya, “çeşitli amaçlar için insanlar tarafından üretilmiş her şey” içeriktir yanıtını vermişlerdir. Çalışmada 3.000 tweetlik örneklemin tamamı, analiz için kodlanmıştır. Kodlama cetveli oluşturulmadan önce veri setinin ön okuması yapılmış, örneklemin yüzde 10’luk dilimini (bkz. O’Connor ve Joffe, 2020) temsilen 300 tweet kodlanarak kategoriler belirlenmiştir. İki araştırmacının eş zamanlı olarak kodlaması ile fikir ayrılığına düşülen yerler revize edilmiş ve cetvelin son hâli oluşturulmuştur (Tablo 1). Tablo 1’de kodlama kategorileri ve kategorinin içeriği açıklanmaktadır. Bazı tweetlerin birden fazla kategoriyi temsil etmesi durumunda mesajın öncelikli vurgusu doğrultusunda tekli kodlama yapılmış ve her mesaj bir kategoriyi temsil edecek şekilde kodlanmıştır. Tweetlerde kullanılan emojiler ve fotoğraf-video gibi görseller de mesajı anlamak açısından yol gösterici olduğundan kodlama sırasında dikkate alınmıştır

Analiz 

Güvenilirliği artırmak için iki araştırmacının ayrı ayrı kodladığı 300 tweet doğrultusunda kodlayıcılar arası güvenilirliği gösteren Krippendorff alfa (α) değeri hesaplanmıştır. Veri kümesinin boyutuna bağlı olarak veri birimlerinin %10 ila 25’lik bir diliminin çoklu kodlanması, güvenilirlik hesaplamalarında uygun bir yöntemdir (O’Connor ve Joffe, 2020: 5). Neuman’ın (2014: 376) belirttiği gibi Krippendorff α, her sayıdaki kodlayıcı, her türdeki değişken, herhangi bir örneklem boyutu ve Eda TURANCI Cilt 6 / Sayı 12 / Mayıs 2021 285 eksik verinin varlığı gibi durumlarda da kullanılabildiğinden en yaygın güvenilirlik ölçüsüdür ve gözlenen uyumsuzluğun (Do), beklenen uyumsuzluğa (De) bölünmesinden sonra 1’den çıkarılması ile hesaplanmaktadır. Hayes ve Krippendorff’un (2007) çalışmalarında açıkladıkları yöntemle, içerik analizi kategorilerinin her biri için ayrı ayrı α değerleri hesaplanmıştır. Buna göre, “üst kategoriler” için α = 0.89, “tepki” alt kategorileri için α = 0.85, “tepkiyi eleştirme” alt kategorileri için α = 0.92, “alternatif mecra” kategorisi için α = 0.95, “görsel veya link kullanımı” kategorisi için α = 0.94 ve son olarak “hashtag kullanımı” kategorisi için α = 0.95 bulunmuştur. Alfa değerinin “1”e eşit olması, mükemmel güvenilirlik anlamına gelirken α değerinin 0.80 değerinin üstünde olması yüksek güvenilirlik olarak kabul edilmektedir. Buna göre, 0.81 ile 1 arasındaki değerler, “neredeyse mükemmel uyuma” (O’Connor ve Joffe, 2020) işaret etmektedir. Bu doğrultuda çalışmanın yüksek güvenilirliği olduğu söylenebilir. Örneklemin tamamı IBM SPSS 22 programı ile kodlanmıştır. Sosyal ağlardan elde edilen verilerin kişisel bilgiler de içermesi, akademik çalışmalar açısından dikkat edilmesi gereken bir konudur. Buna göre çalışmada tweet sahiplerine, kullanıcılara veya kişisel bilgilere ilişkin herhangi bir bilgi analiz edilmediği gibi anonimleştirilmiş şekilde kodlanan tüm veriler, kullanıcı bilgilerinden bağımsız olarak değerlendirilmiştir.

4.Bulgular ve Tartışma

Bulgular

İncelenen tweetlerin üst kategorilerinin genel dağılımlarına bakıldığında, en çok paylaşımın mizah kategorisinde (n=987, %32,9) olduğu görülmektedir. İkinci sırada kriz karşısında gösterilen tepki tweetleri (n=693, %23,1) dikkat çekerken üçüncü sırada ise tepkileri ve krizin ele alınış biçimini eleştiren (n=437, %14,6) tweetlerin yer aldığı bulgulanmıştır.

Haber/bilgi içeren tweet oranı ile alakasız tweet oranlarının birbirine yakın olduğu görülmüştür. Haber/bilgi amacıyla atılan tweetler, incelenen tüm tweetlerin %11,4’ünü oluşturmaktadır. #WhatsAppSiliyoruz hashtaginin Dijital Dünyada Kişisel Veri ve Etik: Gizlilik Politikası Bağlamında “#WhatsAppSiliyoruz” Krizinde Kullanıcı Tepkilerini Anlamak Cilt 6 / Sayı 12 / Mayıs 2021 286 kullanıldığı tweetlerin %11,1’inin ise konuyla alakasız tweetler olduğu ancak ilgi çekmek, tanıtım veya reklam yapmak, konunun popülaritesinden faydalanmak gibi amaçlarla hashtagin kullanıldığı anlaşılmıştır. Yalnızca %6,9’luk bir tweetin negatif ya da pozitif yönde bir fikir beyan etmeden bilgi aramak, soru sormak ya da yaşadığı kararsızlık-karmaşayı aktarmak amacıyla atıldığı anlaşılmıştır.

Tartışma

Kişisel verilerin korunması ile kullanımının düzenlenmesine ilişkin tartışmalar, dijital uygulamalar söz konusu olduğunda dikkat çeken bir alan hâline gelmiştir. Pek çok farklı düzenleme ile sağlanmaya çalışılan veri güvenliği, dijital uygulamaların kullanıcılarına sundukları sözleşmeler ve gizlilik politikaları ile koruma altına alınmaya çalışılmaktadır. Her ne kadar bu sözleşmelerin, taraflar arasında karşılıklı bilgi alışverişine ve rızaya dayandığı varsayılsa da hem kullanıcıların konu hakkındaki bilgi ve farkındalık düzeyleri hem de uygulamaların sözleşme ilkelerinin kapsamı tartışmalı bir konudur. Araştırmalar, kullanıcıların çok az bir kısmının bu sözleşmeleri okuduklarını ve genellikle okumadan kabul edildiğini ortaya koymuştur.

 

5. Sonuçlar ve Öneriler

Tweetlerde en çok mizahi unsurlara yer verildiği görülmüşken, fotoğraf ve video gibi görsel ya da link kullanımlarının da en çok mizahi (%43,9) tweetlerde olduğu sonucuna varılmıştır. Buna göre görsellerin, mizahi anlatımı güçlendirdiği sonucuna varılabilmektedir. İkinci olarak görsel ve link paylaşımlarının haber içerikli tweetlerde (%20) olduğu ve bunların habere yönlendirme amacıyla kullanıldığı sonucuna varılmıştır. Ancak analiz sırasında çok sayıda yanlış bilginin de dolaşıma girdiği dikkat çekmiştir. Başlı başına etik bir sorunsal olarak değerlendirilmesi gereken bilgi kirliliği ve yanlış/çarpıtılmış haberler, WhatsApp krizinde de net bir biçimde gözlemlenmiştir. Tepkiler sonrasında uygulamanın kararını geri çektiğine ilişkin bir haberin dolaşıma girerek çok sayıda tweette ve haber sitesinde yer alDijital Dünyada Kişisel Veri ve Etik: Gizlilik Politikası Bağlamında “#WhatsAppSiliyoruz” Krizinde Kullanıcı Tepkilerini Anlamak Cilt 6 / Sayı 12 / Mayıs 2021 292 dığı saptanmıştır. Herhangi bir resmî kaynağa dayanmayan ve teyit edilmemiş bir bilgi olarak kamuoyuna yansıyan bu haberin, kullanıcılarda kafa karışıklığı yaşanmasına yol açtığı, tepkilerin bu noktada değiştiği ve kullanıcıların bu habere inanarak uygulamaya geri dönmeye başladıkları görülmüştür. Habercilik açısından da etik bir problem olarak değerlendirilmesi gereken bu durum, özellikle krizler esnasında dezenformasyon sorununu bir kez daha tartışmaya açmıştır.

 

6. Kişisel Sonuç

Günümüz sosyal medya kullanıcılarının, herhangi bir platformu kişisel verilerin korunumu üzerinden eleştirmesi aslında başlı başına bir çelişkiye çıkıyor. Çünkü kullanıcıların büyük bir çoğunluğu(kişisel verinin korunmasını eleştirenler de dahil) sosyal mecraları kullanmaya başlarken, şirketlerin onlara sundukları gizlilik ve aydınlatma metinlerini, sözleşmeleri okumadan onaylayıp geçmektedir. Bu sebepten ötürü aslında bir platformdan diğer bir platformu eleştirmek genel bir kullanıcı için çelişkiye kaymaktadır. Tüm bu etkenleri göz ardı ettiğimizi varsaydığımız senaryoda bile, eleştiride bulunan kullanıcıların çoğu mizah amaçlı eleştiride bulunuyor, kaldı ki gerçekten eleştiri yapanlar da kendi aralarında ayrışmış oluyorlar. Dağılıma baktığımızda eleştirinin yanlış açıdan ele alındığını savunan da hatırı sayılır kesim olduğunu görmekteyiz. Bunların dışında da etkileşim kazanmak için konudan alakasız şekilde hashtag kullanan kullanıcılara da rastlamaktayız.

Dolayısıyla eleştiri yaparken tam anlamda ne yaptığımızı bilerek hareket etmeliyiz. Tam olarak neyi eleştiriyoruz? Kimi kime şikâyet ediyoruz? Hangi platformu hangi platformda eleştiriyoruz? Bu gibi soruların cevabını önce kendimize verdikten sonra eleştiride bulunmakta fayda olduğu görülmektedir.

 

Bu eser Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.