-Aslıhan Balcı

İllüstrasyon: Beyza Büyük

Günümüzde bilgiye erişmek bir “tık” kadar yakın görünürken doğru bilgiye ulaşmak ise giderek zorlaşıyor. Teknolojik adaptasyonun geliştiği, bilgiye ulaşmanın kolaylaştığı bu çağda bilim iletişiminin sosyal medya platformlarındaki rolü her geçen gün daha kritikleşiyor. Sosyal medya artık sadece “sosyal” bir paylaşım alanı değil; kullanıcıların önemli olaylarda haberleştiği, tartıştığı ve bilgi aradığı bir mecraya dönüşmüş durumda. Ancak sosyal medyanın beğeni, paylaşım ve yorum odaklı çalışan algoritmaları, bilimsel içeriklerin görünürlüğünü büyük ölçüde etkiliyor. Yüksek etkileşim alan içerikler, algoritmalar tarafından öne çıkarılırken doğruluğu yüksek ancak daha az dikkat çeken bilimsel içerikler görünmez kalabiliyor.

Örneğin, 23 Nisan 2025’te İstanbul’da yaşanan büyük depremde halk ilk olarak sosyal medyaya yöneldi. Bu platformlarda deprem uzmanlarının açıklamaları, sansasyonel haberler ve paniğe kapılan kullanıcıların yorumları birbirine karıştı. Ortaya çıkan kargaşada doğru bilgiye ulaşmak için daha fazla araştırma yapmak gerekiyordu. Bu durum, sosyal medya algoritmalarının bilim iletişimini nasıl şekillendirdiğini açıkça ortaya koyuyor. Çünkü sistemde ön plana çıkan, bilimsel içerik değil; en fazla etkileşimi alan içerik oluyor.

Pandemi döneminde de benzer bir tablo yaşandı. Koronavirüs aşılarına karşı çıkan kişilerin sosyal medya platformlarında yaydığı yanlış bilgiler ve bazı haber sitelerinin bu içerikleri desteklemesi, paylaşılan bilgilere duyulan güveni etkiledi. 

Bu yanlış bilgilerin, algoritmalar sayesinde geniş kitlelere ulaşması sadece halk sağlığını değil, bilimsel otoritenin dijital güvenilirliğini de olumsuz etkiledi. Bilimsel bilginin görünürlüğü sadece sosyal medyayla sınırlı da değil. İnternette herhangi bir konuda araştırma yaptığımızda, Wikipedia her seferinde sanki ana bir kaynakmış gibi karşımıza çıkıyor. Ancak bu platformun herkes tarafından düzenlenebilir olması, güvenilirlik konusunda çeşitli tartışmaları da beraberinde getiriyor. Harvard Üniversitesi’nin hazırladığı resmi rehberde de vurgulandığı gibi, Wikipedia’nın açık düzenleme sistemi özellikle uzmanlık gerektiren konularda yanlış ya da eksik bilgilerin yayılma riskini artırıyor. Buradaki bilgilerin, bir yazar ya da uzman ekip tarafından değil, kolektif ve kontrolsüz biçimde oluşturulabildiği belirtiliyor.

Bu durum, bilginin herkes tarafından erişilebilir olmasını sağlarken, aynı zamanda bilimin güvenilirliğini zayıflatabiliyor. Wikipedia’da yer alan içerikler insanların aklına şu soruları getiriyor: “Bu bilgi ne kadar doğru?”, “Kim yazdı, kim kontrol etti?” Katılımcı bir yapıyı temsil eden bu platform, özellikle bilimsel içeriklerde hata ve yanlış bilginin dolaşıma girme riskini yükseltiyor. Dolayısıyla, burada yer alan bilgilerin doğruluğunu kontrol ederek paylaşmak, kamuoyunu güvenilir bilgiye yönlendirmek açısından büyük önem taşıyor. 

Son dönemde yapay zekâ, yalnızca teknolojik bir yenilik değil, bilgi üretimi ve yayılımı açısından da yepyeni bir dönemin kapısını araladı. Fakat bu yeni dönem doğruluk ve denetim konusunda önemli sorunları da beraberinde getiriyor. 

Örneğin 2023’te yapılan bir araştırmada, yapay zekâ destekli 49 haber sitesinin sağlık, siyaset ve afet konularında yanlış bilgi paylaştığı ortaya çıkmıştı. Bu içerikler, arama motorlarında üst sıralarda yer bularak geniş kitlelere ulaştı ve böylece yanlış bilgilerin yayılmasına neden oldu. Benzer şekilde prestijli bir yayın kuruluşu, finans haberlerini yapay zekâya yazdırdığı gerekçesiyle gündeme gelmişti. Bu haberlerde yapay zekânın ciddi hatalar yaptığı ortaya çıktı. Bu örnekler, yapay zekânın içerik üretiminde denetimsiz kullanıldığında ne kadar riskli olabileceğini gösteriyor.

Sosyal medya algoritmalarının etkileşim odaklı çalışması, bilimsel bilginin görünürlüğünü azaltırken yanlış bilgilerin yayılmasına olanak tanıyor. Nitekim 2018 yılında Science dergisinde yayımlanan araştırmada yanlış bilgilerin sosyal medya platformlarında doğru bilgilere kıyasla çok daha hızlı bir şekilde yayıldığı ortaya çıkmıştı. Yapay zekânın içerik üretim süreçlerinde daha aktif kullanılmasıysa bu sorunu daha karmaşık ve denetimsiz bir hâle getirebiliyor. Bu durum, bilim iletişimine hem stratejik hem de etik anlamda yeni sorumluluklar doğuruyor.

Bu yüzden iletişimciler sadece içerik üretmekle kalmamalı. Üretilen içeriği hedef kitleye uygun, sade, dikkat çekici ve bilimsel doğruluktan sapmadan sunabilmelidir. Çünkü sosyal medya platformlarında içeriklerin görünürlüğü çoğu zaman etkileşimin düzeyine bağlı oluyor. Bu denetimsiz iletişim ortamında bilim iletişimi; güven, şeffaflık ve anlayış geliştirme süreci olarak iletişim dünyamıza katkı sağlayabilir. Yeni medya çağında iletişimciler; infografikler, kısa videolar, hikâyeleştirme ve dijital etkileşim gibi yaratıcı yöntemlerle bilimsel bilgiyi sadeleştirerek anlatabilir. Bunu yaparken hem etik kurallara hem de dijital mecraların algoritmik doğasına dikkat etmelidir. Bilimsel içerikler yalnızca görünür değil, aynı zamanda güvenilir ve erişilebilir de olmalıdır.

Sosyal medya platformları bugün yalnızca kişisel paylaşımların yapıldığı yerler değil; bilgiye ulaşmanın, algıların ve kamuoyunun şekillendiği temel araçlar hâline gelmektedir. Ancak bu araçlar aracılığıyla erişim, sanıldığı kadar tarafsız değildir. Platformların arka planındaki algoritmalar, kullanıcılara hangi içeriğin gösterileceğine karar verirken genelde etkileşim kriterlerini öne çıkarır. Bu da doğruluğu yüksek bilimsel içeriklerin yeterince görünür olmamasına, buna karşılık duygusal ve sansasyonel içeriklerin geniş kitlelere ulaşmasına yol açar.

Bu algoritmalar aslında sadece bir sıralama sistemi değil, aynı zamanda bilgi dolaşımını şekillendiren güçlü bir filtre gibi de çalışır. Kişiye özel içerik akışları, kullanıcıları zamanla benzer görüşlerin yankılandığı “yankı odalarına” sürükler. Yani, insanlar çoğunlukla kendi düşüncelerini destekleyen içeriklerle karşılaşır ve farklı bakış açılarını görme ihtimalleri azalır. Bu durum, tüketicinin düşüncelerinden farklı olabilecek bilimsel bilgiye ulaşma ihtimalini de azaltır. Burada şu soruyu sormak gerekir: Algoritmalar gerçeği mi gösteriyor, yoksa sadece en çok etkileşim alan içerikleri mi? Pandemi ya da doğal afetler gibi kriz anlarında, insanlar bilgiye ulaşmak için ilk olarak sosyal medyaya sarılıyor. Ancak algoritmalar ,etkileşim alan içerikleri öne çıkardığı için toplumsal panik, yanlış yönlendirilme ve bilgi kirliliği tetikleniyor.

Yapay zekâ destekli öneri sistemlerinin yaygınlaşmasıyla bu sorun daha da büyüyor. Google, TikTok, Instagram ve X gibi platformlarda kullanıcı davranışlarını analiz eden algoritmalar, içerik akışını şekillendirirken doğru bilgiyi çoğu zaman geri plana atıyor.

Bu yüzden sosyal medya algoritmalarının nasıl işlediğini anlamak ve bilimsel içeriklerin bu ortamda nasıl daha görünür hâle getirileceğine dair yeni iletişim modelleri geliştirmek yalnızca iletişimcilerin değil; bilim insanlarının, platformların ve eğitim kurumlarının da ortak gayesi olmalıdır. Aksi takdirde dijital ortamda habere ulaşmak kolay görünse de doğru bilgiye ulaşmak her geçen gün daha zor olacaktır. Bilim insanları, gazeteciler, dijital içerik üreticileri ve iletişimciler ortak bir etik anlayışla hareket ederek algoritmaların nasıl çalıştığını kavramalı ve bilimsel içeriğin görünürlüğünü artırmalıdır. Aksi hâlde yalnızca yanlış bilgi yayılmakla kalmaz; toplumun bilime ve bilimsel düşünceye olan güveni de sarsılır. Bu yüzden bilim iletişimi, dijital çağın en önemli kamusal sorumluluk alanlarından biri hâline gelmiştir.

Yararlanılan Kaynaklar:

The science of fake news. Science, 1094–1096.

A systematic review of scholarly research on the content of Wikipedia. Journal of the Association for Information Science and Technology, 219–245.

Defining “fake news”: A typology of scholarly definitions. Digital Journalism, 137–153.

The spread of true and false news online. Science,  1146–1151.