Sahte–gerçek haber ayrımı yapabilme becerisi ölçeği'nin (SGHAYBÖ) geliştirilmesi
Development of the scale for the ability to distinguish fake-real news (SADFRN)
- Tez No: 897672
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH BAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Psikoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Sahte haberler yeni bir olgu değildir. Fakat günümüzde hızla gelişen teknolojinin etkisi ile internet kullanımın yaygınlaşmasının bir sonucu olarak ciddi bir sorun haline gelmiştir. Sahte haber sorunu ile mücadele edebilmek için insanların sahte haberlere yönelik farkındalıklarının oluşması önem arz etmektedir. Bu farkındalığın oluşabilmesi için ise öncelikle sahte haber ile gerçek haber ayrımının yapılabiliyor olması gerekmektedir. Dolayısıyla insanların sahte-gerçek haber ayrımını ne düzeyde yapabildiklerinin bilinmesi, bu ayrım düzeyinin farklı değişkenlerle karşılaştırılmasına olanak sağlayacak ve sahte haberlere yönelik alınacak önlemler ile kişisel bilinçlendirmelerin daha isabetli yapılmasına yardımcı olacaktır. Lakin Türkiye'de ilgili alanyazın incelendiğinde insanların sahte-gerçek haber ayrımını ne düzeyde yaptıklarını ölçen geçerli ve güvenilir bir ölçek bulunamamıştır. Bu sebeple tezin amacı insanların sahte-gerçek haber ayrımını gündelik pratiklerinde ne düzeyde yapabildiklerini ölçecek, geçerliği ve güvenirliği sınanmış bir ölçek geliştirmektir. Yapılan araştırmaların sonucunda, insanların sahte-gerçek haber ayrımını gündelik pratiklerinde ne düzeyde yapabildiklerini ölçen ve 2 alt boyuttan oluşan (Bilgi Edinme Becerisi (BEB); Haber Analiz Etme Becerisi (HAEB))“Sahte-Gerçek Haber Ayrımı Yapabilme Becerisi Ölçeği”(SGHAYBÖ) geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Fake news is not a new phenomenon. However, it has become a serious problem as a result of the widespread use of the internet due to rapidly advancing technology today. To combat the issue of fake news, people need to develop awareness of fake news. For this awareness to develop, it is necessary, first, to distinguish between fake news and real news. Therefore, knowing to what extent people can distinguish between fake and real news will enable this distinction level to be compared with different variables and help make more accurate decisions regarding measures to be taken against fake news and personal awareness-raising efforts. However, when the relevant literature in Turkey is examined, a valid and reliable scale measuring the extent to which people distinguish between fake and real news cannot be found. For this reason, this thesis aims to develop a valid and reliable scale to measure the extent to which people can distinguish between fake and real news in their daily practices. As a result of the research conducted, the“Scale for the Ability to Distinguish Fake-Real News”(SADFRN), consisting of two subscales (information acquisition skills; news analysis skills), measures the extent to which people can distinguish between fake and real news in their daily practices, has been developed.
Benzer Tezler
- Sahte haber tespiti için derin öğrenme ve metasezgisel yöntemlere dayalı bir yaklaşım
An approach based on the deep learning and metaheuristic methods for fake news detection
SELİN GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN BAYINDIR
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Denetimli makine öğrenmesi algoritmaları ile Türkçe sahte haber tespiti için bir karar destek sistemi
A decision support system for fake news detection in Turkish language with supervised machine learning algorithms
YASİN ERDURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Yönetim Bilişim SistemleriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVRİYE GENCER
- Hakikat sonrası dönemde siyasal iletişim yönetimini yeniden düşünmek üzere niteliksel bir araştırma
A qualitative research on rethinking political communication management in the post-truth era
ONURCAN GÜDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Halkla İlişkilerGalatasaray Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAYE ASLI SANCAR DEMREN
- Doğruluk-ötesi (post-truth) dönemde yalan haber (fake news) ve Covid-19 aşıları: Twitter etiketlerinde aşı karşıtı argümanlar üzerine bir sosyal ağ analizi
Fake news and Covid-19 vaccines in the post-truth era: A social network analysis on anti-vaccine arguments in Twitter hashtags
ÖMER DÖNMEZÇELİK
Doktora
Türkçe
2023
FelsefeAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM YAŞIN