Doç. Dr. Selahattin ÇAVUŞ
ORCID:0000-0003-0774-9594
Aksaray Üniversitesi, İletişim Fakültesi
selahattincavus@aksaray.edu.tr
ISBN: 978-605-71074-1-1
Yayın Tarihi: 18.11.2022
Doi: 10.5281/zenodo.7333979
Otomatikleştirilmiş gazetecilik, algoritmik gazetecilik veya yapay zekâ gazeteciliği olarak da bilinen robot gazetecilik; algoritmalar aracılığıyla haber verilerinin toplandığı, işlendiği ve yayımlandığı bilgisayar ve yazılım temelli gazetecilik türüdür (Hamilton ve Turner, 2009; Montal ve Reich, 2017). Robot gazetecilikte haberler, yapay zekâ algoritmaları tarafından elde edilen verilerin otomatik olarak işlenmesi ve haber metnine dönüştürülmesi esasına dayanır. Algoritmik haber işleme sürecinin tamamında veya büyük bölümünde insan emeğinin en aza indirilmesi hedeflenmektedir. Robot gazeteciler, 3 boyutlu veya yazılım biçiminde haber merkezlerinde görevlendirilmektedir. Bunlar; robot ajanlar, editörler, makale yazıcıları veya hikâye yazarlarıdır (Latar, 2015).
Savaşlarla birlikte gelişen askeri teknolojilerin, iletişim ve ulaşım alanlarında da büyük dönüşümlere neden olduğu bilinmektedir (Ayhan ve Baloğlu, 2020). Gazetecilikte bilgisayar kullanımının ilk örnekleri, II. Dünya Savaşı’ndan hemen sonra 1950’lerde ortaya çıkmıştır. İlk kez Amerika Birleşik Devletleri (ABD) başkanlık seçimlerinde kullanılan Remington Rand UNIVAC isimli bilgisayarda, erken geri bildirim sistemi ile seçim analizleri ve tahminler yapılmış, Detroit ayaklanmaları gibi toplumsal olaylara yönelik araştırmalar yürütülmüştür. Bilgisayar Destekli Gazetecilik (Computer Assisted Reporting/CAR) adı verilen bu model, Detroit Free Press isimli basın yayın kuruluşunda görevli Philip Meyer tarafından kullanılmıştır. Precision Journalism adıyla kitaplaştırılan bu modelle, veri analizleri ve sosyal araştırma yöntemlerinin habercilikte kullanılabileceği kanıtlanmaya çalışılmış ve muhabirin hata oranının en aza indirgenmesi hedeflenmiştir (Çavuş, 2021, s. 51). Bilgisayar Destekli Gazetecilik, 2000’lerde yaygınlaşan veri gazeteciliği ve robot gazeteciliğin temelini oluşturmuştur.
Bilgisayar Destekli Gazetecilik 2000’lerde boyut değiştirmeye başlayınca, veri toplama, işleme ve yayımlamada daha gelişmiş veri analiz programları kullanılmaya başlanmıştır. 2008 yılında Simon Rogers, ham verilerin işlenerek harita ve grafiklere dönüştürülebildiği veri gazeteciliğini tanıtmıştır (Knight, 2015). Veri gazeteciliği; toplumsal, siyasal ve ekonomik gelişmeler başta olmak üzere toplumun bütününü ilgilendiren yolsuzluk ve ayaklanmalar ile Wikileaks gibi veri sızıntılarında etkili biçimde kullanılmıştır. Veri gazeteciliğinde haber üretimi derleme, temizleme, bağlam oluşturma ve birleştirme gibi teknik aşamalarla gerçekleştirilmektedir (Bradshaw, 2011). Bu aşamalarda, gelişen ağ ve yazılım teknolojilerine bağlı olarak veri tarayıcıları ve özel veri analiz kullanılmaktadır. Zaman içerisinde bu araçların algoritmik yeteneklerinin geliştirilmesi, dijital haber eko-sisteminin son halkası olan robot gazeteciliğe yönelimi ve ilgiyi arttırmıştır.
Habercilikte robot muhabirler, robotik teknolojilerin 1990’lardan itibaren geniş kullanım alanına ulaşması neticesinde, Afganistan ve Irak gibi işgal bölgelerinde haber amaçlı kullanılmaya başlanmıştır. Verilerin toplanması, işlenmesi ve okurlara dağıtılmasında kullanılan robot muhabirler, can güvenliği nedeniyle Lee (dolambaçlı ortamda en kısa yolu bulmayı sağlayan algoritmalar) algoritması ile içerik yönlendirmesini sağlamıştır (Latar, 2015, s. 7). Böylece güvenlik kaygılarıyla öne çıkartılan teknolojik imkanlar, dönemin haber üretimi ve dağıtımının bir parçası haline gelmiştir.
Robot gazetecilikte haber üretim süreci 5 aşamada gerçekleşmektedir. Birinci aşamada yapay zekâ robotları, veri tabanlarını analiz ederek verileri tespit eder. İkinci aşamada veriler temizlenerek kullanıma hazır hale getirilir. Üçüncü aşamada verilerin haber değerine göre kullanım öncelikleri belirlenir, haberde içeriğin sıralaması (örneğin ters piramit kuralına göre) yapılır. Dördüncü aşamada metnin anlamsal yapısı düzenlenir (haber kuruluşunun yayın politikasına uygunluk gibi). Son aşamada ise dilsel özellikler gözden geçirilerek haber yayımlanır (Graefe, 2016, s. 18). Robot muhabirler, hemen her haber türünde içerik üretebilmektedir. Ancak veri akışının ve istatistik hesaplamaların yoğun olduğu ekonomi, finans ve spor haberciliğinde daha fazla tercih edilmektedir.
Dünyada robot gazeteciliğin uygulandığı basın kuruluşları arasında Reuters, Associated Press, Los Angeles Times, Washington Post ve Bloomberg başı çekmektedir. Bu kuruluşların kullandığı yapay zekâ robotları özgün isimlere sahiptir. Örneğin Associated Press Wordsmith, Washington Post Heliograf, Bloomberg ise Cyborg isimli robotları haber üretiminde kullanmaktadır. Associated Press, haber merkezlerindeki geleneksel iş akış sürecini muhabir, masa editörü, bölüm editörü, redaktör şeklinde tasarlarken, günümüzde bu şema; muhabir, muhabir+yapay zekâ, masa editörü+yapay zekâ editörü, bölüm editörü, redaktör biçiminde güncellenmiştir. New York Times gazetesinin benzer bir şekilde uygulamaya koyduğu robot gazetecilikte hem ücretli hem de ücretsiz yapay zekâ robotları tercih edilmektedir. Bloomberg, doğal dil işleme çalışmalarını kendi mühendisleri tarafından yürütmektedir. Bütün sistemleri doğal dil olarak algılayan Cyborg isimli robot muhabir, duyu analizleri yaparak veri üretebilmektedir. Washington Post gazetesi ise Heliograf isimli robot muhabiri kullanarak yerel, ulusal ve uluslararası haberler başta olmak üzere küresel spor organizasyonlarından içerik oluşturabilmektedir. Bu şekilde günümüzde yapay zekâ robotlarının yıllık 1 milyardan fazla içerik üretebildiği düşünülmektedir (Çavuş, 2020, s. 250-253).
Robot gazeteciliğin getirdiği avantaj ve riskler bulunmaktadır. Çin Ulusal Haber Ajansı Şinhua örneğinde olduğu gibi 24 saat haber akışı sağlayan robot haber spikerleri, maliyetlerin azaltılmasında önemli bir yere sahiptir. Teknoloji şirketi Sogou ile ortak geliştirilen yapay zekâ haber spikeri, haber merkezinde çalışanların gerçek görüntüsünün harmanlanmasıyla oluşturularak farklı dillerde haber sunabilecek biçimde algoritmik yeteneklerle donatılmıştır. Projede, gelişmiş makine öğrenme teknikleri kullanılmaktadır. Bu ve benzeri çalışmalarda daha çok insan-makine iş birliğinin sağlanması hedeflenerek, haber toplama, düzenleme, dağıtım ve geri bildirim süreçlerinin tamamında öğrenebilen ve kendi kararını verebilen makineler kullanılmaktadır (Çavuş, 2020, s. 255). Diğer taraftan robot gazeteciliğe ayak uydurabilmek amacıyla tüm dünyada yazılım dilini bilen, tasarım (web, grafik vb.) ve kod yazabilen gazetecilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır.
Robot gazeteciliğin başlıca tartışma konuları arasında etik ilkelerin denetimi ve hukuki sorumluluklar bulunmaktadır. Yapay zekâ robotlarının ve robot gazetecilerin geliştiricileri insanlardır. Bu nedenle yapay zekâ robotlarının tıpkı insanlar gibi önyargılara sahip olduğu ve algoritma yanlılığı ile hareket edebileceği düşünülmektedir. Gazetecilik için önemli bir tehdit olduğuna inanılan bu durum, yapay zekanın yapabilecekleri ile yapması gerekenler arasındaki sınırın belirsizliğinden kaynaklanmaktadır (Broussard, ve diğerleri, 2019). Bu görüş, teknolojinin insan hayatını kolaylaştırdığı kadar sorunlara da yol açtığına inanılan tekno-kötümser bakıştan kaynaklanmaktadır.
Anahtar Kelimler: Robot Gazetecilik, Yapay Zekâ, Algoritma, Muhabir, Haber.
Kaynakça
Ayhan, B. ve Baloğlu, E. (2020). Teknik, Teknoloji ve Toplum. H. Bakırtaş, ve S. Çavuş (Dü) içinde, Yapay Zeka Disiplinleri Dönüştürüyor: Değişime Hazır mıyız? (s. 1-21). Bursa: Ekin Yayınevi.
Bradshaw, P. (2011, Temmuz 7). The inverted pyramid of data journalism. Mart 28, 2021 tarihinde onlinejournalismblog.com: https://onlinejournalismblog.com/2011/07/07/the-inverted-pyramid-of-data-journalism/ adresinden alındı
Broussard, M., Diakopoulos, N., Guzman, A. L., Abebe, R., Dupagne, M. ve Chuan, C.-H. (2019). Artificial Intelligence and Journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(3), s. 673-695.
Çavuş, S. (2020). Gazetecilik ve Yapay Zeka. H. Bakırtaş, ve S. Çavuş (Dü) içinde, Yapay Zeka Disiplinleri Dönüştürüyor Değişime Hazır mıyız? (s. 243-264). Bursa: Ekin Yayınevi.
Çavuş, S. (2021). Veri Gazeteciliği. O. Araslı, ve S. Tiryaki (Dü) içinde, Gazetecilik ve Haber (s. 51). Konya: Palet Yayınları.
Graefe, A. (2016). Guide to Automated Journalism. Columbia: Columbia Journalism School. https://academiccommons.columbia.edu: https://towcenter.columbia.edu/ adresinden alındı
Hamilton, J. T. ve Turner, F. (2009). Accountability Through Algorithm: Developing the Field of Computational Journalism. Developing the Field of Computational Journalism, a Center For Advanced Study, (s. 2).
Knight, M. (2015). Data journalism in the UK: a preliminary analysis of form and content. Journal of Media Practice, 16(1), 55-72. doi:10.1080/14682753.2015.10
Latar, N. L. (2015). The Robot Journalist in The Age of Social Physics – The End of Human Journalism? G. Einav içinde, The New World of Transitioned Media. Swiss: Springer International Publishing. doi:0.1007/978-3-319-09009-2_6
Montal, T. ve Reich, Z. (2017). I, Robot. You, Journalist. Who is the Author? Digital Journalism, 5(7), 829-849 . doi:10.1080/21670811.2016.1209083