Geri Dön

Sosyal medyada filtre balonu etkisi: Facebook örneği

The impact of the filter bubble in social media: A case of facebook

  1. Tez No: 696703
  2. Yazar: SEMA GÜNGÖREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FİGEN ÜNAL ÇOLAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İletişim Tasarımı ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 196

Özet

Sosyal medyada kullanılan içerik filtreleme algoritmaları geleneksel medyadaki eşik bekçisi rolünü üstlenerek kullanıcı deneyimlerini şekillendirmektedir. Bu filtreleme algoritmaları sosyal medya kullanıcılarına kişiselleştirilmiş içerek sunarak kişisel bir bilgi ekosistemi yaratmalarını sağlar. Bu ekosistem filtre balonu olarak adlandırılan olumsuz etkiler barındıran yapıya dönüştüğü için eleştirilmektedir. Bu araştırma, Facebook'un kişiselleştirilmiş çevrim içi haber akışına bağlı olarak oluşan“filtre balonu”olgusunun katılımcılar üzerindeki etkisini tespit edebilmek amacıyla yapılmıştır. Nicel yöntem ile genel tarama modeliyle desenlenen araştırmada, 400 kişiden çevrim içi anket ile veriler toplanmıştır. Verilerin frekans ve yüzde değerleri hesaplanmış ve ki-kare analizi gerçekleştirilmiştir. Mevcut çalışma, filtre balonu algısının Facebook haber akışı bağlamında çeşitli değişkenler (örn. yaş, eğitim düzeyi) tarafından belirlendiğini ampirik olarak kanıtlamaktadır. Araştırma, katılımcıların Facebook haber akışı kişiselleştirmesini filtre balonu yönünden algıladıkları sonucuna varmıştır. Sonuçlarda, Facabook haber akışı kişiselleştirmesi katılımcılar tarafından yararlı bulunmadığı çünkü kişiselleştirme için veri toplama faaliyetine yönelik (örneğin, güvensizlik nedeniyle dikkatli olma) şüphe duydukları ortaya çıkmıştır. Demografik özelliklerin ( örneğin, yaş, eğitim) filtre balonunun algılanmasını etkiyebileceği sonucuna varıldı. Ayrıca farklı meslek gruplarının filtre balonun algılanması üzerinde etkisi görülmemişken, eğitim düzeyinin filtre balonunun algılanmasını önemli ölçüde etkilediği gözlenmiştir. Daha düşük eğitim düzeyine sahip kullanıcılar istatiksel olarak filtreleme etkilerini önemli ölçüde daha az fark etmektedir. İleride yapılacak çalışmalar için bulguları genelleştirmek adına filtre balonu algılanması üzerindeki etkileri diğer ortamlarda (örn. arama motorları) incelenmesi önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Content filter algorithms used in social media shape the user experience by assuming the gatekeeper role in the traditional media. The filtering algorithms constitute a personalized information ecosystem by providing personalized content to the social media users. This ecosystem is criticized since it is turned into a structure harboring negative impacts called filter bubble. This study aims at determining the impact of the issue of the“filter bubble”on the participants, which occurs due to Facebook's personalized news feed. In the study designed with the quantitative method and general scanning model, the data were obtained from 400 participants through online questionnaires. The frequency and percent values of the data were calculated, and chi-square was analyzed. The present study empirically reveals that the perception of the filter bubble is determined by a number of variables (such as age, training level, etc.) within the context of Facebook news feed. This study has concluded that the participants perceive the personalized news feed of Facebook in terms of the filter bubble. In conclusion, the personalized news feed of Facebook has not been considered useful because the participants have a doubt about the data collection methods for personalisation (for instance being alert because of the insecurity). It has been further concluded that demographic characteristics (such as age, training, etc.) might affect the perception of the filter bubble. While there has been no direct impact of different occupational groups on the perception of the filter bubble, it has been observed that training level has a significant effect on the perception of the filter bubble. Participants with lower training level have been statistically observed to be less aware of the filtering impacts. In order to generalize the findings gathered in this study, further research needs to be conducted to scrutinize the impacts on the perception of the filter bubble in different settings (such as search engines).

Benzer Tezler

  1. Sosyal medyadaki sağlık haberlerinin yankı odası ve filtre balonu etkisi: Maraş depremi sonrası Twitter'da yayınlanan haberlerin analizi

    Echo chamber and filter bubble effect of health news on social media: Analysis of Twitter news after Maraş earthquake

    ERHAN ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    GazetecilikEge Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇELİK

  2. Individual and algorithmic filtering in social media: Practices and literacy of users

    Sosyal medyada bireysel ve algoritmik filtreleme: Kullanıcıların pratikleri ve okuryazarlıkları

    MİREY BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    İletişim Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇEVİKEL

  3. Yeni medyada içerik doğrulama platformları: Teyit.org örneği

    Content verification platforms in new media: The case of teyit.org

    ALP ŞAHİN ÇİÇEKLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    GazetecilikMersin Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÜNAL

  4. Sosyal medyanın kamuoyu yönlendirme potansiyeline ilişkin yaklaşımların analizi

    Analysis of approaches regarding the potential of social media to guide public opinion

    DUDU NUR AKYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kamu YönetimiSelçuk Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHAP GÖKSU

  5. Post truth bağlamında kişiselleştirme algoritmaları üzerine bir araştırma: Sosyal medyada etkileşim yoluyla keşif

    A study on personalization algorithms in the context of post truth: Exploration through interaction on social media

    BAHAR ÖZAKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SosyolojiMarmara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM AYTEKİN