Geri Dön

Sentetik medya ve çevrimiçi gerçeklik

Synthetic media and online reality

  1. Tez No: 680612
  2. Yazar: EKİN ÇAĞIL İDİMAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FAİK KARTELLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sahne ve Görüntü Sanatları, Performing and Visual Arts
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Güzel Sanatlar Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu araştırma“yapay zeka”ve“derin makina öğrenmesi”teknolojilerinin iletişim ve canlandırma teknolojileri ve aynı zamanda toplum üzerindeki olası etkilerini konu almaktadır. Günümüzde derin öğrenme; veri analitiği ve“bilgisayar görüşü”(computer vision) gibi çeşitli karmaşık sorunları çözmek için başarıyla uygulanmaktadır.“Deepfake”, İngilizcede karşılıkları“derin makina öğrenmesi”(deep) ve“sahte”(fake) kelimelerinin birleşmesiyle oluşan, yapay zeka ve derin öğrenme algoritmalarını kullanan yazılımlar ile internet üzerinde Reddit ve benzer forum sitelerinde ev kullanıcıları tarafından üretilmeye başlanmış, üzerinde oynanmış sentetik medya türüdür. Deepfake algoritmaları, insanların orijinallerinden ayıramayacakları sahte görüntüler ve videolar oluşturabilir. Derin öğrenme yazılımları ile yaratılan, çevrimiçi dünyada ortaya çıkan ve zararsız mizah olarak gösterilen fakat“gerçek”ile“sahte”arasındaki farkının eğitimsiz gözlerle ayırt edilmesi imkansız olan bu videolar, kişilik hakları tartışması yarattığı gibi bununla birlikte, gizlilik, demokrasi ve ulusal güvenlik tehditlerine neden olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, ana akım medya, sosyal medya internet haber sitelerinde kamuoyu yaratmak, propaganda amacıyla yaratılan sahte haber ve haber görüntülerinin, deepfake algoritmaları ile desteklenerek toplumsal algıyı manipüle etmek için üretilebileceğini, gelişen yapay zeka yazılımlarının sahte haber ve sahte video görüntüleri üretmek için kullanılmasının olası sonuçlarını araştırmaktır. Araştırmada 2017'den günümüze bilgisayar, grafik kart teknolojilerinin ve derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensipleri incelendiği gibi, iletişim teknolojilerinin ve medyanın toplum ve kişi üzerindeki etkileri medya kuramlarına olası etkileri araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

This research focuses on the effects of advancements in“artificial intelligence”and“deep machine learning”on communication and video technologies, as well as their possible effects on society. In todays world deep learning has been successfully applied to solve various complex problems such as data analytics and computer vision. Deepfake (stemming from“deep learning”and“fake”) is a type of synthetic media that has been created by home users on Reddit and similar websites. Deepfake algorithms can create fake images and videos that people cannot distinguish from their originals. These videos, created with deep learning software, emerging in the online world and seen as harmless humor, but the difference between“real”and“fake”are impossible to distinguish with untrained eyes, as they create a discussion of personali rights, however, they pose threats to privacy, democracy and national security. The purpose of this study is to explain how fake news and news images created with deepfake algorithms for the purpose of creating public opinion on mainstream media, social media and internet news sites for manipulating social perception, and how the social construction of reality with media images came true with examples and sources. In the research, the working principles of computer, graphic card and deep learning algorithms from 2017 to today, as well as the effects of communication technologies and media on society and people were investigated.

Benzer Tezler

  1. Deepfake video analysis and detection

    Deepfake video analizi ve tespiti

    FARMANUDDIN FARMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ŞAHİN

  2. Deepfake detection through motion magnification inspired feature manipulation

    Hareket büyütmesinden esinlenen öznitelik manipülasyonu ile derin sahtelerin tespiti

    AYDAMIR MIRZAYEV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ DİBEKLİOĞLU

  3. Designing and debiasing binary classifiers for irony and satire detection

    İroni ve satir tespiti için ikili sınıflandırma modellerinin tasarlanması ve önyargıdan arındırılması

    ASLI UMAY ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR KARAGÖZ

  4. Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions

    Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi

    FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  5. Deepfakes in cybersecurity: A holistic and foundational ontology

    Siber güvenlikte yapay montaj video: Bütünsel ve temel bir ontoloji

    FAIZA KHALID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU