Geri Dön

Algoritmik bir gözetleme mekanizması olarak algılanan tiktok ve toplumsal mukavemet biçimleri

Tiktok as an algorithmic surveillance mechanism and forms of social resistance

  1. Tez No: 1011181
  2. Yazar: MELİKŞAH AKSU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ KUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yeni Medya ve İletişim Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tarihsel süreç içerisinde gözetim uygulamaları, teknolojik gelişmeler doğrultusunda daha sistematik bir kimliğe bürünmüştür. Sosyal medya platformlarının ortaya çıkışı kullanıcı verisi temelli gözetim toplumunu inşa ederken, algoritmaların sosyal medya platformlarına entegre olması kullanıcı dijital ayak izlerini otomatize bir şekilde anlamlı verilere dönüştürerek, algoritmik gözetim olarak adlandırılan yeni bir denetim biçimini ortaya çıkarmıştır. Çin menşeili Tiktok platformu da sahip olduğu algoritmik tavsiye sistemleri optimizasyonu ile kısa süre içerisinde uluslararası çapta geniş kitlelere ulaşmıştır. Tiktok'un sahip olduğu bu popülerlik, sosyal medya ekosistemini domine eden Batı menşeili uygulamalar karşısında dikotomik bir mücadele zemini yaratmıştır. Etkin algoritmik yapısı Tiktok platformu için ulusal/uluslararası basında Çin devletinin algoritmik bir gözetim aygıtı olduğu iddialarını gündeme taşımıştır. Bu bağlamda araştırma kamuoyunda yer alan Tiktok'un algoritmik gözetim gerçekleştirdiği iddiaları çerçevesinde Tiktok kullanıcılarının algılarını ve pratiklerini keşfetmeye odaklanmaktadır. Tez üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde gözetim ve sosyal medya ilişkisi irdelenmiştir. Bu bağlamda gözetim olgusu üzerine kavramsal bir çerçeve çizilirken, sosyal medya platformlarının ortaya çıkışı ve tarihsel süreçte kullanıcı verisinin artan önemi incelenmiştir. Bölüm sonunda gözetim ve sosyal medya ilişkisi perspektifinde, birer veri üreticisi olarak sosyal medya kullanıcılarının kullanım pratikleri irdelenmiştir. İkinci bölümde büyük veri sonrasında ortaya çıkan algoritmik gözetim, algoritmik okuryazarlık ve algoritmik direnç kavramları arasındaki ilişki derinlemesine bir şekilde ele alınmıştır. Bu bölümde ayrıca veriye dayalı sosyal medya ekonomi-politik zemininde Tiktok-algoritmik gözetim ilişkisi tartışılmıştır. Üçüncü bölümde yer alan araştırma, 18-24 yaşları arasındaki Tiktok kullanıcıları ile gerçekleştirilen derinlemesine görüşmelerle Tiktok kullanıcılarının platform algoritmalarına yönelik farkındalıklarını ve bunu bir algoritmik gözetim mekanizması olarak değerlendirip değerlendirmediklerine odaklanmaktadır. Çalışmada ayrıca kullanıcıların algoritmik okuryazarlık düzeylerini keşfetmeyi ve bu noktada nasıl direnç gösterdiklerini keşfetmek amaçlanmıştır. Araştırma sonuçlarına göre katılımcılar, algoritmik gözetim iddiaları bağlamında Tiktok'un Çin menşeili bir platform olmasının ilave bir kaygı verici durum oluşturmadığını, Batı menşeili platformlara da eşit düzeyde güvenmediklerini belirtmişlerdir. Araştırma kapsamında görüşülen Tiktok kullanıcılarının tamamına yakını gelişmiş algoritmik farkındalık düzeyine sahip olmakla birlikte algoritmik okuryazarlık becerilerine sahiptirler. Algoritmik gözetim tehdidine yönelik baskın algoritmik direnç yolunu tercih eden Tiktok kullanıcılarının kullandığı yöntemler çeşitlilik göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In the historical process, surveillance practices have assumed a more systematic identity in line with technological developments. While the emergence of social media platforms built a surveillance society based on user data, the integration of algorithms into social media platforms has created a new form of surveillance called algorithmic surveillance by transforming user digital footprints into meaningful data in an automated way. China-based Tiktok platform has reached a large international audience in a short period of time with its optimization of algorithmic recommendation systems. Tiktok's popularity has created a dichotomous struggle against Western applications that dominate the social media ecosystem. The effective algorithmic structure of the Tiktok platform has led to allegations in the national/international media that it is an algorithmic surveillance apparatus of the Chinese state. In this context, the research focuses on exploring the perceptions and practices of Tiktok users within the framework of allegations that Tiktok engages in algorithmic surveillance practices. The thesis consists of three chapters. The first chapter examines the relationship between surveillance and social media. In this context, while drawing a conceptual framework on the phenomenon of surveillance, the emergence of social media platforms and the increasing importance of user data in the historical process are examined. At the end of the chapter, the usage practices of social media users as data producers are analyzed in the perspective of the relationship between surveillance and social media. In the second part, the relationship between the concepts of algorithmic surveillance, algorithmic literacy and algorithmic resistance that emerged in the wake of big data is discussed in depth. This chapter also discusses the Tiktok-algorithmic surveillance relationship in the political economy of data-driven social media. The research in the third chapter focuses on Tiktok users' awareness of platform algorithms and whether they consider it as an algorithmic surveillance mechanism through in-depth interviews with Tiktok users between the ages of 18-24. The study also aims to explore users' levels of algorithmic literacy and how they resist it at this point. According to the results of the research, the participants stated that Tiktok's being a Chinese platform does not create an additional concern in the context of algorithmic surveillance allegations, and that they do not trust Western platforms equally. Almost all of the Tiktok users interviewed within the scope of the research have advanced algorithmic awareness and algorithmic literacy skills. The methods used by Tiktok users who prefer dominant algorithmic resistance to the threat of algorithmic surveillance vary.

Benzer Tezler

  1. Manipulation of visually recognized objects using deep learning

    Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi

    ERTUĞRUL BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ

  2. Telsiz duyarga ağlarında etkin kod yayılımı

    Efficient code distribution on wireless sensor networks

    MUSTAFA BÜLENT MUTLUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  3. Büyük dil modelleri kullanan derin öğrenme tabanlı dinamik çok modlu veri özetleme yaklaşımları

    Deep learning based multi modal data summarization approaches using large language models

    TURAN GÖKTUĞ ALTUNDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE

  4. Sectoring approach application on JPDA algorithm with radar system simulation

    Radar sistemi simülasyonu ile JPDA algoritması üzerinde sektörleme yaklaşımı uygulaması

    MUSTAFA LATİF ÇOBANKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALAAELDEEN BARAKAT AHMED ELROUBY

  5. Reklam tasarımında yapay zeka kullanımının göstergebilimsel analizi: TROY ödeme sistemi örneği

    Semiotic analysis of artificial intelligence use in advertising design: The case of the TROY payment system

    AHMET ÇEKİNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Halkla İlişkilerTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Reklamcılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM YÜCEL