Yapay zekâ teknolojisi Deepfake'in yeniden canlandırma çerçevesinde Teknoloji Kabul Modeli ile incelenmesi
Analysis of Deepfake technology using the Technology Acceptance Model within the framework of revival technologies
- Tez No: 877430
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET EMİN KAHRAMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Güzel Sanatlar, Fine Arts
- Anahtar Kelimeler: Yeniden Canlandırma, Tasarım, Yapay Zekâ, Deepfake, Sentetik Medya, Görsel iletişim tasarımı, Görsel-işitsel medya, Sayısal animasyon, Reanimation, Design, Artificial Intelligence, Deepfake, Synthetic Media, Visual communication design, Visual-auditory media, Digital Animation, Rejuvenation
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sanat ve Tasarım Sanat Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zekâ telnolojilerinin gelişimi ile birlikte ortaya çıkan teknolojilerden biri de deepfake'tir. Deepfake gerçekçi görüntü ve seslerin sentezlenmesine dayanan güncel bir yapay zekâ teknolojisi olup, 2017 yılında ünlü kişilerin sahte videolarının yayınlanması ile gündeme gelmiştir. Günümüzde deepfake'in medya, reklam, sinema, sanat, eğlence gibi görüntü teknolojisi kullanılan birçok alanda kullanımı söz konusu olmaya başlamıştır. Bu çalışmada yeniden canlandırma teknolojileri bağlamında ele alınan deepfake'in algılanan gelecek kullanımına etki eden değişkenlerin ve ilgili değişkenlerin etki düzeylerinin incelenmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Teknoloji Kabul Modeli'nden yararlanılan anket ile 401 kişiye yüz yüze ulaşılarak veri elde edilmiştir. Anket çalışmasında deepfake'in sanat, tasarım ve medya alanlarında kullanımına odaklanılmıştır. Elde edilen veriler ışığında araştırma modeline dâhil edilmiş olan algılanan fayda, algılanan eğlence, algılanan güvenlik, algılanan kullanım ve algılanan gelecek kullanım değişkenlerinin önemli bir bölümünün birbiri arasında pozitif yönlü ve çeşitli derecede anlamlı ilişkilere sahip olduğu görülmüştür. Bu değişkenler arasında algılanan fayda, algılanan eğlence, algılanan güvenlik bağımsız değişkenlerinin algılanan gelecek kullanım değişkeni üzerinde anlamlı bir etki sağladığı ortaya çıkmıştır. Algılanan gelecek kullanım üzerinde en çok etki sağlayan değişkenin algılanan güvenlik olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte, katılımcıların ölçek sorularına verdiği yanıt ortalamaları bağlamında özellikle deepfake'i duyup duymama ve deepfake'i deneyimleyip deneyimlememenin anlamlı bir fark yarattığı tespit edilmiştir. Deepfake'in henüz güncel bir teknoloji olması, gelecek kullanımı hakkındaki görüşlerin belirsiz olması ve literatürde bu alandaki çalışmaların kısıtlılığı göz önünde bulundurulacak olursa araştırma sonuçlarının literatüre ve alana katkı sağlaması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of artificial intelligence technologies, deepfake has emerged as a notable innovation. Deepfake is a contemporary AI technology that synthesizes realistic images and sounds, gaining prominence in 2017 with the release of fake videos featuring celebrities. By leveraging AI and machine learning technologies, deepfake offers the capability to produce realistic videos and audio. Today, the use of deepfake spans various fields where visual technology is utilized, including media, advertising, cinema, art, and entertainment. However, the potential misuse of deepfake for spreading misinformation and creating disinformation cannot be overlooked. Therefore, the future intention to use deepfake technology remains a significant topic of discussion and warrants investigation. This study examines the variables affecting the perceived future use of deepfake within the context of revival technologies and assesses the impact levels of these variables. Data were collected from 401 participants through face-to-face surveys employing the Technology Acceptance Model. The survey focused on the use of deepfake in the fields of art, design, and media. The analysis of the collected data revealed that the variables included in the research model—perceived usefulness, perceived enjoyment, perceived security, perceived ease of use, and perceived future use—showed positive and statistically significant relationships to varying degrees. Among these variables, perceived usefulness, perceived enjoyment, and perceived security were found to significantly influence the perceived future use variable. Notably, perceived security emerged as the most influential variable on perceived future use. Additionally, a significant difference was observed in participants' responses based on their awareness and experience of deepfake technology. Considering that deepfake is still a recent technology, the uncertainty regarding its future use, and the limited research in this area, the findings of this study are expected to contribute to the literature and the field.
Benzer Tezler
- Yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak yüz fotoğrafları içeren sahte fotoğraf ve video sentezi
Synthesis of fake photo and video containing face photographs using artificial intelligence and deep learning techniques
MUSTAFA SALİH BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN BULUŞ
- Grafik sanatında yapay zekâ destekli yaratıcılığın dönüşümü
The transformation of ai-supported creativity in graphic art
FETİCAN YAZAR
- Yeni medyada dezenformasyon, manipülasyon ve yalan haber üretiminde yapay zekâ kullanımı:“Deepfake”haber içeriği üzerine bir araştırma
The use of artificial intelligence in disinformation, manipulation and fake news production in new media: A study on“Deepfake”news content
SAMET GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2025
GazetecilikMarmara ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZÇAĞLAYAN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Görüntü analizi uygulama süreçlerinin geliştirilmesi: Tamamlama, sahtecilik ve iyileştirme
Development of image analysis application processes: Completion, forgery and enhancement
HÜSEYİN ALPEREN DAĞDÖGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU