T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ
ATATÜRK EĞİTİM FAKÜLTESİ
BİLGİSAYAR VE ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİ EĞİTİMİ BÖLÜMÜ
2025-2026 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI BAHAR DÖNEMİ
BİLİŞİM ETİĞİ DERSİ
MAKALE İNCELEME RAPORU
Hazırlayan: Batuhan DENİZ 100222021

İçindekiler

  1. Makalenin Adı
  2. Yazar(lar)
  3. Makale Erişim Adresi
  4. Makale Künyesi (APA)
  5. Makale Özeti
  6. Giriş
  7. Araştırmanın Amacı
  8. Yöntem
    8.1. Araştırma Modeli
    8.2. Veri Kaynakları
    8.3. Veri Toplama Araçları
    8.4. Verilerin Analizi
  1. Bulgular
  2. Tartışma, Sonuç ve Öneriler
  3. Makale İnceleme Sonuçları ve Öneriler

1. Makalenin Adı

Gerçek mi, Kurgu mu? Deepfake Teknolojisi ve Dezenformasyon Çağı.

2. Yazar(lar)

Dr. Öğr. Üyesi Mustafa Demir.

3. Makale Erişim Adresi

https://doi.org/10.15182.diclesosbed.1602837

4. Makale Künyesi (APA)

Demir, M. (2025). Gerçek mi, kurgu mu? Deepfake teknolojisi ve dezenformasyon çağı. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (40), 142-177.

5. Makale Özeti

Bu makale, yapay zekâ destekli derin öğrenme algoritmalarıyla üretilen “deepfake” içeriklerin, modern dünyada nasıl sistematik bir dezenformasyon aracına dönüştüğünü incelemektedir. Çalışmada, özellikle demokratik süreçlerin en kırılgan olduğu seçim dönemlerine odaklanılmış ve 2024 ABD Başkanlık Seçimleri’ndeki somut vakalar üzerinden analizler yapılmıştır. Araştırma; sahte video, ses ve görsellerin seçmen manipülasyonu ve toplumsal kutuplaşma üzerindeki yıkıcı etkilerini ortaya koymaktadır. Ayrıca, küresel düzeydeki (AB, ABD, Çin, Türkiye) hukuki düzenlemeler karşılaştırmalı olarak ele alınmış ve mevcut yasaların toplumsal dezenformasyonu engellemedeki yetersizliği tartışılmıştır .

6. Giriş

Dijital devrim bilgiye erişimi hızlandırırken, dezenformasyonun niteliğini de değiştirmiştir. Deepfake, kavramsal olarak yapay zekâ (YZ) kullanılarak üretilen ve hiç yaşanmamış olayları gerçekmiş gibi yansıtan sentetik unsurlar olarak tanımlanmaktadır . Bu teknoloji, dezenformasyonun tarihsel “niyetli ve yanıltıcı” yapısını teknolojik bir mükemmelliğe taşımıştır . Makale, bu süreci Sovyetler Birliği dönemindeki “Aktif Önlemler” stratejisinin dijital bir evrimi olarak nitelendirmekte ve bilginin doğruluğunun sarsıldığı bu dönemi “enformasyon cehennemi” veya “infocalypse” kavramlarıyla açıklamaktadır.

 

7. Araştırmanın Amacı

Araştırmanın temel amacı, deepfake teknolojisinin dezenformasyon üretimindeki araçsal rolünü ve bu içeriklerin demokratik süreçler üzerindeki etkilerini çok boyutlu bir yaklaşımla analiz etmektir. Çalışma şu sorulara yanıt aramaktadır:

  • Deepfake içerikler hangi teknik algoritmalarla (GAN vb.) oluşturulmaktadır? 
  • Seçmen davranışlarını etkilemek için hangi mesaj stratejileri ve yönlendirme teknikleri kullanılmaktadır? 
  • Mevcut ulusal ve uluslararası hukuki düzenlemeler bu içeriklere karşı ne kadar yeterlidir? 

 

8. Yöntem

Çalışmada nitel araştırma yaklaşımlarından biri olan karşılaştırmalı vaka analizi yöntemi kullanılmıştır.

8.1. Araştırma Modeli

Birden fazla olgunun sistematik karşılaştırılmasına dayanan bu modelde, 2024 ABD seçimleri özelinde üç temel vaka (video, ses ve görsel manipülasyonu) seçilmiştir.

8.2. Veri Kaynakları ve Analizi

Veriler; haber ajanslarının (AFP, BBC, AP) raporları, sosyal medya paylaşımları ve doğrulama platformlarından elde edilen dijital arşivlerden toplanmıştır . Analiz süreci; teknik inceleme, yayılım analizi, toplumsal etki ve hukuki bağlam olmak üzere dört aşamada yapılandırılmıştır .

9. Bulgular

 

Vaka Konusu

Kullanılan Teknoloji

Hedef Kitle ve Amaç

Toplumsal/Psikolojik Etki

Joe Biden Videosu

GAN ve Dudak Senkronizasyonu 

Genel kamuoyu; liderin dış politika itibarını sarsmak 

Kurumsal temsiliyete duyulan güvenin zayıflaması 

Trump ve Siyahi Seçmenler

Midjourney, DALL-E, Diffusion Modelleri 

Afro-Amerikalı seçmenler; yapay siyasi yakınlık kurmak 

Sembolik manipülasyon ve etnik temsilin yapay inşası 

New Hampshire Ses Kaydı

Ses Klonlama (Voice Cloning), Neural Vocoder 

25.000 seçmen; ön seçimde oy kullanmaktan caydırmak 

Bilgi karmaşası ve demokratik katılımın baskılanması 

Teknik Bulgu: Ses klonlama teknolojilerinin (ElevenLabs, Play.ht vb.) gerçeklikle ayırt edilemez sonuçlar ürettiği ve robot aramalarla (robocalls) kitlesel manipülasyonun kolaylaştığı görülmüştür .

10. Tartışma, Sonuç ve Öneriler

Makale, küresel düzenlemelerin parçalı yapısına dikkat çekmektedir:

  • Avrupa Birliği: “Yapay Zekâ Yasası” (EU AI Act) ile içeriklerin etiketlenmesini zorunlu tutmaktadır.
  • ABD: Kapsamlı bir federal yasa olmamakla birlikte, eyalet düzeyinde (Teksas, Kaliforniya vb.) seçim güvenliğine yönelik adımlar atılmaktadır .
  • Türkiye: Doğrudan bir deepfake yasası olmasa da; TCK m. 245/A (yasak cihaz), m. 158/1-f (bilişim dolandırıcılığı), m. 267 (iftira) ve KVKK m. 3/1-d çerçevesinde dolaylı koruma sağlanmaktadır .
  • Kritik Kavram: “Liar’s Dividend” (Yalancının Kârı); dezenformasyonun yarattığı belirsizlik sayesinde suçluların gerçek kanıtları bile “fake” diyerek reddedebilmesidir.

 

11. Makale İnceleme Sonuçları ve Öneriler

Deepfake teknolojisi, ifade özgürlüğü ile toplum güvenliği arasındaki dengeyi sarsan bir unsurdur. Makale şu çözüm önerilerini sunmaktadır:

  • Teknik Önlem: Siyasetçilerin orijinal içeriklerine “zaman izi” veya dijital “tamga” (filigran) sistemi uygulanmalıdır.
  • Hukuki Önlem: Sosyal mühendislik ve seçim manipülasyonuna yönelik, sadece kişisel hakları değil toplumsal güvenliği de koruyan kapsamlı yasalar çıkarılmalıdır .
  • Eğitsel Önlem: Geleneksel medya okuryazarlığının ötesine geçilerek, dijital doğrulama yetkinliklerini içeren yeni eğitim programları geliştirilmelidir.

Bu çalışma, bilişim etiği dersi kapsamında “teknolojinin kötüye kullanımı” konusunu en çarpıcı haliyle ortaya koymaktadır. Özellikle biz BÖTE öğrencileri için, geleceğin eğitim teknolojilerini tasarlarken sadece “nasıl üretilir?” sorusuna değil, “etik olarak nasıl korunur?” sorusuna da odaklanmamız gerektiğini göstermektedir. Makalenin sunduğu “yalancının kârı” tespiti, dijital çağda gerçeğin ne kadar kırılgan olduğunu kanıtlar niteliktedir.

 

Hazırlayan: Batuhan DENİZ 100222021

——————-   
Creative Commons Lisansı
Bu inceleme Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Makale lisansı hakkında ilgili yazar ya da yayıncıdan bilgi alınız.