EN
TR
Sahte Ne Kadar Derin? Derin Sahte (Deepfake) Kavramının İzini Youtube Üzerinden Sürmek
Öz
Teknolojik ilerlemenin gelişmesi ile birlikte internet üzerinden yayılan sahte dijital içerikler ve bu tür içeriklerin yarattığı belirsizlik ortamı, bireylerin gerçeğe olan bakış açısını ve güvenini zedelemektedir. Artık bireyler gerçeğin kendisinden çok, inanmak istediği ya da kendi yarattığı gerçekliklerle sıkı sıkıya bağlanmaktadır.
Sentetik medya ürünlerinin en bilenen türü olan deepfake içerikler, yapay zeka (AI) uygulamalarının bir ürünüdür. Yapay zeka (AI)’nın derin öğrenme özellikleri sayesinde, üzerlerinde oynanmış görsel-işitsel içerikler oluşturmak mümkündür. Deepfake içeriklerin oluşturulabilmesi için yazılım programları, geliştirdikleri algoritmalar sayesinde gerçekte var olan ya da olmayan sentetik medya içerikleri yaratabilmektedir. Gerçeklerin çarpıtılma ya da yeniden üretilme potansiyeli birçok alan için tehdit oluşturmaktadır.
Bu makale, 2021 yılı boyunca Youtube sosyal ağı aracılığıyla yayınlanan deepfake içeriklerin, hangi konular üzerine odaklandığını tespit ederek, bu tür içerikler ile mücadele konusunda genel bir bakış açısı sunmayı hedeflenmektedir. Çalışmada, deepfake içeriklerin genel olarak eğlence, deepfake tasarım süreçleri ve sanat alanlarında üretildiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
References
- Aswani, R., Kar, A.K., ve Ilvarasan, P.V. (2019).” Experience: Managing Misinformation in Social Media – Insights for Policymakers from Twitter Analytics”, ACM Journal of Data and Information Quality 12 (1), Article 6.
- Bellware, K. (2021). “Cheer mom used deepfake nudes and threats to harrass daughter’s temmates,policesay”, TheWashingtonPost, https://www.washingtonpost.com/nation/2021/03/13/cheer-mom-deepfake-teammates/, (Erişim Tarihi: 20 Mart 2022).
- Benjamın Wıttes ve Gabrıella Blum, (2015). The Future of Vıolence: Robots and Germs, Hackers and Drones.Confrontıng a New Age of Threat, New York: NY Basic Book. Biometric Technology. (2019). “Deepfake videos easily fool face systems, researchers warn”, Biometric Technology Today, Sayı 10, 3.
- Collins, A. (2019). Forged Authenticity: Governing Deepfake Risks, Lausanne: EPFL International Risk Governance Center. DOI: 10.5075/epfl-irgc-273296
- Day, C. (2019). “The Future of Misinformation. Computing in Science & Engineering”, 21(1): 108–108.
- Ellis, E,G. (2018). “People Can Put Your Face on Porn—And the Law Can’t Help You”, https://www.wired.com/story/face-swap-porn-legal-limbo, (Erişim Tarihi: 01.04.2022).
- Fletcher, J. (2018). “Deepfakes, Artificial Intelligence, and Some Kind of Dystopia: The New Faces of Online Post-Fact Performance”, Theatre Journal, 70 (4): 455–471.
- Gregory, S. (2020). “Deepfakeler ve gelişmekte olan manipülasyon teknolojileri hakkında nasıl düşünmeli?”, Dezenformasyon ve Medya Manipülasyonu üzerine Doğrulama El Kitabı, European Journalism Center-Teyit, 104-111.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Radio-Television
Journal Section
Research Article
Publication Date
June 28, 2022
Submission Date
April 29, 2022
Acceptance Date
June 4, 2022
Published in Issue
Year 2022 Volume: 4 Number: 1
APA
Yıldırım, A., & Yolcu, E. (2022). Sahte Ne Kadar Derin? Derin Sahte (Deepfake) Kavramının İzini Youtube Üzerinden Sürmek. Elektronik Cumhuriyet İletişim Dergisi, 4(1), 63-74. https://doi.org/10.54089/ecider.1110865
Cited By
DEZENFORMASYON’UN DÖNÜŞÜMÜ: SAHTE İÇERİKLER
Uluslararası Kültürel ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (UKSAD)
https://doi.org/10.46442/intjcss.1401714