Dijital gazetecilikte yapay zekâ uygulamaları: Türkçe haber yazım pratiğine yönelik bir model denemesi
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Yapay zekâ destekli haber yazımı, meslek pratiğine eklemlenerek gazetecilikte otorite, sorumluluk ve uzmanlık ilişkilerini yeniden tartışmaya açmaktadır. Bu tez çalışması Türkçe habercilikte büyük dil modellerinin editoryal otoriteyi nasıl dönüştürdüğünü, haber spotundan başlık üretimine odaklanan görev temelli bir Türkçe haber üretim hattı ve bu hat üzerinde geliştirilen model varyantları üzerinden incelemektedir. Karma yöntem düzeniyle yürütülen araştırmada, başlık üretimi sırasında hangi dilsel ve editoryal örüntülerin öğrenilebilir hale geldiğine, editoryal otoritenin hangi karar düğümlerine dağıldığına ve bu dönüşümün iletişim bilimleri açısından nasıl çözümlenebileceğine odaklanmaktadır. İlk aşamada çoklu durum çalışmasıyla üretim, tüketim ve yayıncı eksenlerinde tekrar eden işlev kümeleri belirlenmiş, bu bulgular model hattının sınırlarını ve görev seçimini yönlendirmiştir. İkinci aşamada Türkçe haber sitelerinden derlenen geniş korpus, haber diline özgü örüntülerin modele kazandırılmasında kullanılmıştır. Ardından haber spotundan başlık üretimi göreviyle model çeşitli boyutlarda sınanmıştır. Topic sinyali, semantik gömme uzayı ve router tabanlı yönlendirme üretim hattına eklenmiş, böylece başlığın konu odağıyla kurduğu ilişki de izlenebilir hale gelmiştir. Otomatik metrikler, kör A/B karşılaştırmaları ve nitel okuma birlikte değerlendirilmiştir. Bulgular, haber başlığında tekrar eden bazı dilsel ve editoryal eğilimlerin model tarafından öğrenilebildiğini ve editoryal kararın çok katmanlı bir yapı içinde biçimlendiğini göstermiştir. Bu sonuç, yapay zekâ destekli habercilikte gömülü mesleki pratiklerin model tarafından kısmen öğrenilip yeniden üretilebildiğini ortaya koymuştur.
Source: Erciyes University - AVESIS
Author: YAVUZ KANBUR
Institution: Erciyes University
Language: Turkish
Topic: Journalism and Media Studies
Subfield: Communication
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
Award: G379471279
OpenAlex ID: W7166925672