Toplumsal Ağların Uydurma İçerikleri, Yapay Zeka ve Biz

Örneğin, Twitter’da çevrim içi haberlerin yayılması üzerine yürütülen bir araştırmada, sahte haberlerin hakikat içeriklere nazaran çevrimiçi ortamda altı kat daha süratli yayıldığı ve kullanıcıların %70’inin gerçek ile geçersiz haberi ayırt edemediği rapor edilmiştir. Araştırmalar, palavra içeren bilgilerin her tıp bilgi kategorisinde doğrulara nazaran çok daha süratli, daha derin ve daha geniş yayıldığını gösteriyor. Bu tesirler bilhassa siyasi içerikli geçersiz haberlerde daha besbellidir. Halkı kasıtlı olarak yanıltma niyeti olan, toplumsal medya üzerinden süratli yayılan, kullanıcılar üzerinde yüksek olumsuz tesire sahip, karmaşık ve bilinmeyen emeller içeren düzmece haber çeşitleri sonuçları bakımından en tehlikeli olanlardır. 

Sahte haberlerin otomatik olarak tespit edilmesindeki zorluğun temel nedeni, içeriklerin gerçeğe çok benzeyecek formda tasarlanmış olmasıdır. Münasebetiyle yalnızca yapay zeka ile içeriğin doğruluğunu belirlemek birden fazla vakit zordur. Bu sebeple toplumsal medyada düzmece haber problemini çözmek için daha tesirli yaklaşımlar geliştirilmelidir. Bu bahiste birçok bilimsel disiplinde araştırmalar yürütülüyor. Geçersiz içerikler sırf toplumsal ağlarla hudutlu bir sorun değildir. İnsanlığın varoluşsal bir sorunu haline gelmiştir ve iktisat, psikoloji, siyaset bilimi, sağlık bilimleri ve etraf bilimleri üzere alanlara da tesiri yayılmıştır.

Sahte haber kavramını söz etmek için kullanılan birçok terim bulunur. Bilgi kirliliği, yanlış bilgi ve uydurma bilgi bunların bazılarıdır. Bilginin yayılması niyetine bağlı olarak ise şöyle sınıflandırabiliriz;

Misinformation: Genellikle kasıt olmadan kazara paylaşılan yanılgılı bilgidir.

Disinformation: Dezenformasyon, kasıtlı olarak insanları aldatmak, manipüle etmek yahut belli bir çıkarı desteklemek niyetiyle yanlış bilgiyi yayma aksiyonudur.

Malinformation: Ziyanlı bilgi olarak tanımlanabilecek bu kavram, berbat niyetli olarak yanlışsız bilgiyi yayma hareketini içerir. Paylaşılan bilgi doğrudur ancak kasıtlı olarak bağlamından koparılarak yayılır.  

Bilimsel araştırmalar birçok yaklaşımın birlikte kullanılmasıyla düzmece içerikleri süratli halde tespit etmeye yönelik bilhassa yapay zeka tabanlı prosedürleri incelemeye ve geliştirmeye devam ediyor. Pekala bizler bu hususlarda neleri bilmeliyiz?

– “Dikkat” düzmece içeriklerden korunmanın en kıymetli ögesidir. Karşımıza çıkan içeriğe birkaç saniye dahi fazladan dikkat yöneltmemiz gerçek ve uydurma ortasındaki ayrımı netleştirmemize yardımcı olur. 

– Toplumsal ağ kullanıcıları olarak yapay zeka tabanlı “deepfake” olarak tanımlanan görüntü içerikleri ayırt etmemiz birçok vakit zordur. Hususla ilgili çok az bilgi sahibi olanlarımız, bilhassa görüntü içeriklerdeki bilgilerin gerçek olduğuna kolaylıkla inanabilirler. Çoğumuz internette gördüğü her şeye inanma eğilimindedir ve dijital teknolojiler konusunda daha az tecrübeye sahip olanlarımız kolay kolay kandırılabilir.

– Gerçek ile kurgu ortasında ayrım yapabilme konusunda kullanıcıların özgüven oranı epeyce yüksektir. Yani çoğunluğumuz bunu yapabildiğini sav ediyor. Halbuki ayırt etme konusundaki araştırma sonuçları bu türlü söylemiyor. Bu durum, uydurma 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 düzmece bilgiyi ayırt etmekte doğal olarak zorlanabiliriz.

– Yanlış bilgilendirilmiş olanlarımız, bilgi sahibi olmayanlarımızdan daha büyük bir sıkıntıdır. Zira yanlış inançlara sahiptirler ve bu inançlar kolay kolay düzeltilemez. Bilgilerinin yanlış olduğu kanıtlansa bile bu bilgiden kolay kolay vazgeçemezler. Hatta gerçek bilgiyi kabul etmiş olsalar bile, evvelki yanlış inançları yeniden de görüşlerini etkileyebilir.

– Geçersiz haberler sıklıkla karmaşık kıssalarla kurgulanır ve neredeyse hiç kaynak gösterilmez. Üstelik, birçok farklı cinste ortaya çıkabilir. Bu nedenle içeriklerin doğruluğunu toplumsal medyada manuel olarak tespit etmemiz zordur. 

– İçeriğin niyetine dayalı sorgulamalar yapmak sorunun tahliline katkı sağlar. Haberin yayılma gayesi nedir? sorusunu birinci sıraya yerleştirebiliriz. Bir içeriğin niyeti, belli bir oluşumu, örneğin siyasi bir partiyi popülerleştirmek, bir kurum, kuruluş için kâr elde etmek, panik ya da öfke yaratmak, söylentilerle bir kişi yahut kuruma dair uydurma öyküler yaymak, çerçeveleme yaparak yanlış yönlendirmek üzere birçok niyet içerebilir.

– Aldatıcı içerik üretenler ekseriyetle sözlerini dikkatle seçer ve yakalanmamak için lisanı stratejik olarak kullanırlar. Bu nedenle, içeriğin doğruluğunu üçüncü taraflardan (doğrulama platformları vs.) temin edilen ek bilgi olmadan sırf yapay zekâ ile belirlemek ekseriyetle zordur.

– Haber başlıklarının şahısların doğrulama niyeti üzerindeki tesirini araştıran çalışmalar, iştirakçilerin sırf başlığın hakikat olduğuna inandıkları durumda haberin doğruluğunu denetim etme eğiliminde olduklarını bulmuştur. Bu davranış biçimi, düzmece içerikler konusunda ideolojik eğilimlerimize kulak verdiğimizi ortaya koyuyor.

– Toplumsal medyada ‘beğeni’ üzere onay göstergelerinin bildirinin güvenilirliği ve doğruluğu üzerindeki tesirlerini inceleyen çalışmalar, çok beğeni almış haber başlıklarının, gerçek haberler için algılanan güvenilirliği artırırken, düzmece haberler için algıyı yanlış yönlendirdiğini göstermiştir. Bu nedenle, hem haberin doğruluğunu hem de toplumsal medya üzerindeki onay göstergelerini kıymetlendirme yetkinliğimizi artırmamız kıymetlidir.

– Toplumsal medyada casus olarak devreye sokulan botlar dezenformasyonu yayarlar ve birden fazla toplumsal medya kullanıcısı buna farkında olmadan katkı sağlar. Kabul görmüş niyetin tersine, birçok araştırma düzmece haberlerin daha fazla yayılmasının sebebinin botlar değil, beşerler olduğunu ortaya koymuştur. Toplumsal botlar, toplumsal medyada otomatik olarak içerik üreten ve beşerlerle etkileşime geçen, onların davranışlarını taklit eden ve etkilemeye çalışan bir algoritmadır. Toplumsal botlar, çoklukla öteki botlarla değil, gerçek kullanıcılarla irtibat kurmayı tercih eder. Daha az söz kullanan ve az takipçili insan üzere davranırlar, bu da geçersiz haberlerin yayılmasını kolaylaştırır.

– Toplumsal botlar düzmece içeriklerinin yayılmasında iki çeşit strateji izler; birinci olarak, içerik oluşturulduğu anda etkileşimi artırarak onu legal gösterir ve yayılmasını kolaylaştırır. İkincisi, oluşturulan içeriği daha fazla şahsa göstererek onun sağlam görünmesini sağlar ve böylelikle bu bilgiyi tekrar paylaşmaları olası olan tesirli kullanıcılara amaçlı formda ulaşır. Lakin toplumsal botlardan farklı olan öbür bir “bot benzeri” strateji ise bot çiftlikleri veya troll çiftlikleri olarak isimlendirilen yapılardır. Bunlar, geçersiz haberler ya da ziyanlı içerikleri yaymak üzere organize bir formda çalışan kullanıcı kümeleridir. Bu kullanıcılar, dezenformasyonu kitlesel olarak yaymak hedefiyle istihdam edilir. 

– İnceleme bombardımanı (review bombing) olarak tanımlayabileceğimiz öteki problemli mevzu ise, koordine olmuş kullanıcı kümelerinin bir görüntü, oyun, gönderi yahut eser üzere çevrimiçi içeriğe kitlesel olarak olumsuz yorumlar ve düşük puanlar vermesiyle oluşur. Gaye, toplam kıymetlendirme puanını düşürerek içeriğe ziyan vermek ve insanları yanlış yönlendirmektir. Bu ataklar hem beşerler hem de koordine olmuş botlar tarafından gerçekleştirilebilir.

– Geçersiz haberler toplumsal medyada ekseriyetle çok süratli yayılır ve gelişir; bu yüzden erken tespit kritik ve acil bir husustur. Lakin bu, bilhassa toplumsal ağlar üzere dinamik platformlarda şiddetli bir misyondur. Bu nedenle, erken yayılım basamağında uydurma içeriği tespit etmek için hem emniyetli insan doğrulaması hem de geçmiş bilgilerin dikkate alınması epeyce değerlidir.

– Düzmece haber tespiti yalnızca insan gücüyle çözülemez zira çok fazla vakit ve maliyet gerektirir ve düzmece içeriklerin süratli yayılmasını engellemede etkisiz kalır. Kitle kaynak kullanımı yaklaşımları, düzmece içerik tespitinde “kalabalığın bilgeliği” fikrine dayanır. Bu formüller, geçersiz haber tespiti için kalabalığın kolektif katkılarını ve sinyallerini kullanır. Böylelikle toplumsal medyada yanlış bilginin yayılmasını azaltmayı maksatlar.

• Clickbait (Tıklama tuzağı): Yanıltıcı başlıklar ve küçük fotoğraflar ile dikkat çekmeyi amaçlayan, kullanıcıyı temasa tıklamaya teşvik eden içeriklerdir. Ekseriyetle abartılı başlık içerik ile örtüşmez. Hedef, site trafiğini artırmaktır.

• Aldatmaca (Hoax): Gerçeği çarpıtan, kasıtlı olarak uydurulmuş, hakikat üzere sunulan içeriklerdir. Örnek olarak ünlülerin öldüğüne dair geçersiz haberler verilebilir. COVID-19 devrinde toplumsal medyada yayılan asparagaslar da bu kümeye girer.

• Söylenti (Rumor): Kanıtlanmamış yahut belgisiz argümanlardır. Doğruluğu kesin olmayan, doğrulanmamış kaynaklardan çıkan ve gerçek ya da yanlış olabilecek içeriklerdir.

• Hiciv: Mizah ve ironi içeren, maksadı aldatmak olmayan, lakin yeniden de insanları yanıltabilecek haberlerdir. Çoklukla gazetecilik değil cümbüş emeliyle yapılır. Lakin beşerler bazen bu içerikleri gerçek zannedebilir.

• Propaganda: Politik aktörler tarafından gaye kitleyi yanıltmak hedefiyle üretilen içeriklerdir. Ekseriyetle ziyan verici ve ideolojik bir bağlam içerir. 

• Çerçeveleme (Framing): Gerçekliği manipüle ederek sunmak. Örneğin, bir başkanın “rakibimi etkisiz hale getireceğim” kelamı “öldürecek” biçiminde bir sözle çerçevelenerek farklı algı yaratılabilir.

• Komplo Teorileri: Güçlü kümelerin bilinmeyen planları olduğu inancına dayanan, ekseriyetle toplumsal, politik yahut ruhsal kökenli inançlardır. 

– Otomatik geçersiz haber tespiti bilimsel literatürde üç biçimde sınıflandırılır: 

• İnsan tabanlı teknikler: Bu kategori, ekseriyetle insan bilgisini kullanarak haber içeriğinin doğruluğunu denetim edip doğrulayan kitlesel kaynak kullanımı (crowdsourcing) ve gerçeklik denetimi (fact-checking) tekniklerini içerir.

• Yapay Zeka tabanlı teknikler: Bu kategori, geçersiz haber tespitinde en çok kullanılan yapay zeka yaklaşımlarını kapsar. Bilhassa klasik makine tahsili ve hudut ağları üzerinden derin öğrenme teknikleri ile doğal lisan sürece usullerini içerir.

• Blok zinciri tabanlı teknikler: Bu kategori, toplumsal medyada düzmece haberleri tespit etmek ve engellemek için kaynak güvenilirliğini denetim eden ve haber içeriğinin izlenebilirliğini sağlayan blok zinciri teknolojisini kullanan tahlilleri kapsar.

Sonuç olarak, geçersiz içerik tespitinde toplumsal ağ kullanıcıları olarak bizlerin tek başına kâfi gücünün olmadığını görüyoruz. Fakat yeniden de bilhassa dezenformasyon sıkıntısının tahliline katkı sunmak ve ferdi yaşantımızda karşılaşabileceğimiz tehlikeleri bertaraf etmek için yapabileceklerimiz var. Biraz daha vakit ayırarak içeriklere dikkat vermek, niyetini anlamaya çalışarak doğruluk denetimi yapmak yahut en azından kuşku duyduğumuz içeriklere karşı temkinli olmak, yanlış bilginin yayılmasını engellemede kalabalığın gücünü göstererek dönüştürücü rol oynayabilir.