The algorithmic veil: Affective trust, AI blind spots, and the design of human-centered news ranking
Algoritmik örtü: Duygulanımsal güven, yapay zekanın kör noktaları ve insan odaklı haber sıralamasının tasarımı
- Tez No: 972620
- Danışmanlar: PROF. DR. KEREM RIZVANOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Gazetecilik, Journalism
- Anahtar Kelimeler: Sayısal habercilik, Seçici güven, Türk medyası, Yeni medya, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Digital journalism, Selective trust, Turkish media, New media, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezi, haberciliğe yönelik bir güven krizinin tırmandığı bir dönemde, bilgiye dayalı demokratik yaşamın temellerini aşındıran bu olguyu incelemektedir. Kriz, iki yanlı bir bozulma dinamiğiyle beslenmektedir: medya tüketimini kimlik onayına dönüştüren derin siyasal kutuplaşma ve kamusal alanın fiilî küratörleri hâline gelen algoritmik platformların hâkimiyeti. Bu oynak ekosistemde“güven”kavramı çoğu zaman duygulanımsal marka sadakati, itibara dayalı sezgisel kestirmeler ve gazetecilik içeriğinin içkin niteliğiyle birbirine karışan kavramsal bir karmaşaya dönüşmektedir. Bu karışım, sorunun berrak bir teşhisini engellediği gibi, etkili ve etik temelli çözümlerin geliştirilmesini de sekteye uğratır. Bunun sonucunda, haberlerin dijital ortamdaki dağıtımı için yapılan sıralamaların ve kurulan öneri sistemlerinin tasarımı, teknik bir zorluktan çıkıp demokratik düzeyde sonuçlar doğuran bir meseleye dönüşerek enformasyon adaletini teşvik edebilecek bir çerçeveyi gerekli kılar. Tez, bu karmaşık sorunu çözümlemek ve normatif, pratik bir yol önermek için üç aşamalı, birikimli bir incelemeye girişmektedir. Siyasî etkilerin hissedildiği, derin biçimde kutuplaşmış bir medya piyasası ve yüksek platform bağımlılığıyla karakterize edilen Türkiye'nin örnek vaka olarak kullanıldığı araştırma, sırasıyla teşhisten denetime ve nihayet tasarıma ilerlemektedir. Çalışma, yurttaşların güveni nasıl oluşturduğunu, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin haber niteliğini nasıl değerlendirdiğini ve bilgi platformlarının demokratik değerlere hizmet edecek biçimde nasıl kurgulanabileceğini sistematik olarak inceler. Genel amaç, içerik kalitesini marka ve duygulanımsal hizalanma gibi güçlü ve çoğu zaman yanıltıcı ipuçlarından ayıran, kullanıcı tercihlerine saygı gösterirken demokratik hesap verebilirliği güvence altına alan, ilkesel ve yönetişime hazır bir haber öneri tasarım şemasını geliştirmek ve geçerlemektir. Birinci çalışma, kutuplaşmış bir ortamda haber güveninin psikolojik zeminini çözümleyerek kuramsal ve ampirik altyapıyı kurar. 2023 Kahramanmaraş depremleri ve genel seçimlerinin kritik kavşağında yürütülen karma yöntemli bir soruşturma yoluyla“Haberde Duygulanımsal Güven”(Affective Trust in News, ATiN) çerçevesini geliştirir. ATiN'in merkezî önermesi, hiper-partizan bağlamlarda güvenin gazetecilik liyakatinin bilişsel bir takdiri olmaktan ziyade, bir medya markasının siyasal ve duygusal dünya görüşüne duygulanımsal bir hizalanma olarak işlediğidir. Bu çalışma, medya ile güçlü ve olguya dirençli duygusal bağlar kuran ve sürdüren üç sosyo-psikolojik mekanizmayı saptar. Birincisi, medyadaki önyargıyı beklemenin var olan duyguları zırhladığı 'şaşırmazlık'tır (unsurprisability). İkincisi, doğruluğu saptamaktan ziyade duyguları onaylama ihtiyacıyla güdülenen bir değerlendirme süreci olan 'duygulanımsal öz-doğrulama'dır (affective self-fact-checking). Üçüncüsü ise bir iç-grubu siyasal bir dış-gruba karşı tanımlayarak güveni inşa eden 'ötekinin (e)tkisi'dir (a(e)ffect of the other). Çalışma ayrıca, başlıklardaki basit sözcük seçimleri ve marka adlarının güçlü duygulanımsal tetikleyiciler olarak işlev görebildiğini ve rasyonel değerlendirmeyi kısa devreye uğratabildiğini göstermektedir. İkinci çalışma, insan yargısına ilişkin bu teşhise dayanarak sorgulamayı yapay zekâ alanına doğru genişletir ve Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'lerin) haber içeriğini değerlendiriciler olarak yetkinlik ve sınırlılıklarını eleştirel biçimde denetler. Çalışma, kamuoyu ve gazetecilik uzmanlarından gelen insan yargılarını, hem kör (yalnızca içerik) hem de marka bilgisi verilen koşullarda LLM puanlarıyla karşı karşıya getiren özgün bir karşılaştırma çerçevesi sunar. Bulgular ikili bir krizi açığa çıkarır. İlk olarak, Türkiye kamuoyunun güvendiği medya kuruluşları ile uzmanların bu kuruluşların içeriklerinin gazetecilik kalitesi hakkındaki değerlendirmeleri arasında neredeyse hiçbir bağıntı bulunmadığını ampirik olarak belgelenmektedir. Bu bulgu, kamu güveninin birincil para birimi olarak içerik liyakatinin yerini marka sadakati ve siyasal kimliğin aldığını gösteren nicel kanıtı sunar. İkinci ve daha kritiği, çalışmanın LLM'lerde 'Propaganda Kör Noktası'nı açığa çıkarmasıdır. Marka bilgisi verilen koşullarda potansiyel dezenformasyon ve propagandayı güvenilmez olarak doğru biçimde ayırt edebilen aynı modeller, kör değerlendirmelerde içerik tarafından sistematik olarak yanıltılmıştır. LLM'ler, düşük güvenilirliğe sahip partizan mecralardan gelen sözdizimsel olarak nötr, bildirici başlıklara sıklıkla yüksek“nesnellik”puanları vermiştir. Bu başarısızlık, dilin amaçlanan kullanımını ve bağlama bağımlı anlamını ifade eden illoküsyoner gücü kavramaya, yani edimbilimdeki temel bir sınıra kadar izlenmektedir. Çalışma, üç farklı ve rekabet hâlindeki değerlendirme mantığını kuramsallaştırarak sonlanır: kamuoyu için kimlik mantığı, uzmanlar için normlar mantığı ve yapay zekâ için örüntüler mantığı. Önceki çalışmalarda saptanan arızalardan yola çıkan üçüncü çalışma, teşhisten tasarıma normatif bir dönüş yapar. Ahlâk felsefesi ve insan merkezli tasarım ilkelerine dayalı yeni bir haber sıralama ve öneri çerçevesi kurar. John Rawls'un“hakkaniyet olarak adalet”kuramından hareketle, bir mecranın marka kimliğinin kalite değerlendirmesi anında“ahlâken ilgisiz bir olgu”olduğu savunulur. Âdil bir sıralama sistemi bu nedenle, içerik-içkin kalitenin değerlendirilmesini marka ipuçlarının önyargılayıcı etkisinden koruyan usûle ilişkin bir 'bilgisizlik perdesi'nin ardında çalışmalıdır. Bu ilke, Değer-Duyarlı Tasarım (Value-Sensitive Design, VSD) ile Değer-Öncelikli Tasarım'ın (Value-Driven Design, VDD) hibrit bir yaklaşımıyla işletimselleştirilir. Çalışma önce gazetecilik ödülleri, meslekî yaptırımlar ve doğrulama kuruluşu işaretleri gibi şeffaf göstergelerden türetilen, topluluk temelli ve denetlenebilir bir ölçüt olan Normatif Kalite Skoru'nu (NQS) geliştirir. Ardından bağlam-kademeli bir LLM metodolojisiyle (kör, marka-bilinçli, görsel)“önce ört, sonra kişiselleştir”protokolünü sınar. Sonuçlar, marka bilgisi verilen puanlamaların NQS ile güçlü biçimde hizalandığını, kör (yalnızca içerik) puanlamaların ise içkin kaliteye ilişkin daha ılımlı olmakla birlikte güvenilir bir sinyal sağladığını göstermektedir. Bu bulgular, âdil bir haber öneri algoritması için pratik bir tasarım şemasının ampirik temelini oluşturur ve beş kritik tasarım gereksinimi etrafında toplanır: puanlamada prosedürel bilgisizlik, kademeli kalite kontrol noktaları, şeffaflık ve itiraz edilebilirlik, topluluk-döngülü yönetişim ve haber merkezleri için yapay zekâ korkulukları. Bütün olarak bakıldığında, bu tez bilgi ekosisteminde iki yönlü bir krizi belgeliyor. Duygulanımsal kutuplaşma ile LLM'lerin hatalı algoritmik mantığının kesişimi, demokrasi için gerekli epistemik temelleri tehdit etmektedir. Bu çalışmanın temel katkısı, kuramsal temeli sağlam, ampirik olarak geçerlenmiş ve pratikte uygulanabilir bir çözümü, zengin bir özgün veri kümesiyle birlikte sunmasıdır. ATiN çerçevesini ilerleterek, Propaganda Kör Noktası'nı tanımlayarak ve Rawlsçu“önce ört, sonra kişiselleştir”tasarımını önererek, haber sıralaması sorununu bir optimizasyon meselesi olmaktan çıkarıp kamusal felsefe ve insan merkezli tasarımın acil bir konusu olarak yeniden çerçeveler. Nihaî amaç sadece daha verimli algoritmalar üretmek değil, daha âdil etkileşimler tasarlamaktır. İnsan onuruna hizmet eden, enformasyon adaletini teşvik eden ve güvenilir, dayanıklı bir kamusal alanın koşullarını yeniden tesis eden bilgi sistemlerine katkı hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
This doctoral dissertation confronts the escalating crisis of trust in news, a phenomenon undercutting the foundations of informed democratic life. The crisis is propelled by a dual-engine of disruption: the deep political polarization that transforms media consumption into an act of identity affirmation, and the dominance of algorithmic platforms that have become the de facto curators of the public sphere. Within this volatile ecosystem, the very concept of“trust”has become a conceptual thicket, often conflating affective brand loyalty, reputational heuristics, and the intrinsic quality of journalistic content. This conflation not only obstructs a clear diagnosis of the problem but also stymies the development of effective, ethically grounded solutions. Consequently, the design of news ranking and recommendation systems evolves from a technical challenge into a problem with constitutional stakes, demanding a framework that can foster informational justice. This thesis embarks on a three-stage, cumulative inquiry to deconstruct this complex problem and propose a normative, practical path forward. Using the critical case of Turkey, which is a nation characterized by a politically-influenced, deeply polarized media market and high platform dependency, the research moves sequentially from diagnosis to audit and, finally, to design. It systematically investigates how citizens form trust, how advanced artificial intelligence (AI) systems evaluate news quality, and how information platforms can be architected to serve democratic values. The overarching objective is to develop and validate a principled, governance-ready blueprint for news ranking that separates content quality from the powerful, and often misleading, cues of brand and affective alignment, while simultaneously respecting user agency and ensuring democratic accountability. The first study lays the theoretical and empirical groundwork by deconstructing the psychological underpinnings of news trust in a polarized environment. Through a mixed-methods investigation conducted during the critical juncture of the 2023 Turkish earthquakes and general elections, this study develops the Affective Trust in News (ATiN) framework. The central proposition of ATiN is that in hyper-partisan contexts, trust functions less as a cognitive appraisal of journalistic merit and more as an affective alignment with a media brand's political and emotional worldview. This study identifies three socio-psychological mechanisms that create and maintain strong, fact-resistant emotional bonds with media. The first is unsurprisability, where expecting media bias shields pre-existing feelings. The second, affective self-fact-checking, is an evaluation process driven by the need to validate emotions rather than ascertain truth. The third, the a(e)ffect of the other, constructs trust by defining an in-group against a political out-group. The study also shows that even minor word choices and brand names in headlines can act as potent affective triggers, short-circuiting rational evaluation. Building on this diagnosis of human judgment, the second study extends the inquiry to the realm of artificial intelligence, critically auditing the capabilities and limitations of Large Language Models (LLMs) as evaluators of news content. This study pioneers a comparative framework that pits human judgments (from both the public and journalism experts) against LLM ratings under both blind (content-only) and brand-aware conditions. The findings reveal a dual crisis. First, it empirically documents a severe trust-quality decoupling among the human audience, revealing a near-zero correlation between the media outlets the Turkish public trusts and the journalistic quality of those outlets' content as assessed by experts. This finding provides stark quantitative evidence that brand loyalty and political identity have superseded content merit as the primary currency of public trust. Second, and more critically, the study uncovers the“Propaganda Blind Spot”in LLMs. The same models that could accurately identify potential misinformation and propaganda as untrustworthy in brand-aware settings were systematically deceived by their content in blind evaluations. The LLMs frequently awarded high“objectivity”scores to syntactically neutral, declarative headlines from low-trust partisan outlets. This failure is traced to a fundamental limitation in pragmatics: while proficient in syntax and semantics, the models can fail to grasp the illocutionary force of language, which is its intended purpose and context-dependent meaning. The study concludes by theorizing three distinct, competing logics of evaluation: the logic of identity for the public, the logic of norms for experts, and the logic of patterns for AI. Motivated by the failures identified in the preceding studies, the third study makes a prescriptive turn, moving from diagnosis to design. It proposes and validates a novel framework for news ranking grounded in moral philosophy and human-centered design principles. Drawing on John Rawls's theory of justice as fairness, the study argues that an outlet's brand identity is a“morally irrelevant fact”at the point of quality assessment. A just ranking system, therefore, must operate behind a procedural“veil of ignorance,”shielding the evaluation of content-intrinsic quality from the biasing influence of brand cues. This principle is operationalized through a hybrid Value-Sensitive Design (VSD) and Value-Driven Design (VDD) approach. The study first develops and validates the Normative Quality Score (NQS), a community-anchored, auditable benchmark of journalistic merit derived from transparent signals like journalism prizes, professional sanctions, and fact-checker flags. It then tests a“veil-then-personalize”protocol using a context-gradient LLM methodology (blind, brand-aware, visual). The results demonstrate that while brand-aware ratings align strongly with the NQS, blind (content-only) ratings provide a reliable, if more moderate, signal of intrinsic quality. This provides the empirical foundation for a practical blueprint for fair news ranking, centered on five key design requirements: Procedural ignorance at scoring, tiered quality guardrails, transparency and contestability, community-in-the-loop governance, newsroom AI guardrails. In synthesis, this thesis documents a dual crisis in the information ecosystem: a human public driven by affective identity and an AI system susceptible to the subtle art of propaganda. The convergence of these two forces (affective polarization and flawed algorithmic logic of LLMs) threatens the shared epistemic foundations required for democratic self-governance. The principal contribution of this work is to offer a theoretically grounded, empirically validated, and practically implementable solution alongside a rich set of original datasets. By advancing the ATiN framework, identifying the Propaganda Blind Spot, and proposing a Rawlsian“veil-then-personalize”design, this dissertation provides a transformative path forward. It reframes the challenge of news ranking from a technical problem of optimization to an urgent matter of public philosophy and human-centered design. The ultimate goal is not merely to create more efficient algorithms, but to design more just interactions: informational systems that serve human dignity, foster informational justice, and restore the conditions for a trustworthy and resilient public sphere.
Benzer Tezler
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- 1981 Türkiye tarımsal yapısının önemli bileşenleri ve tarımsal bölgelerin elde edilmesi
Principle components of Turkey's agricultural structure and to determine agricultural rigions in 1981
İHSAN KARABULUT
- Buğdayda farklı melezleme teknikleri kullanarak tohum tutma oranının saptanılması
Başlık çevirisi yok
İSMAİL TÜZÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatUludağ ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS RUHİ EKİNGEN