By Mersin TTO Yurttaşların İletişimsel Tutum ve Davranışları
Üniversitemiz öğretim elemanları Öğr. Gör. Dr. Bengü Sezer ve Öğr. Gör. Dr. Taner Sezer’in araştırmacı olduğu “Kahramanmaraş Merkezli Depremlerden Doğrudan ya da Dolaylı Yoldan Etkilenen Yurttaşların İletişimsel Tutum ve Davranışlarının Belirlenmesi” başlıklı TÜBİTAK 1001 projesi kabul edildi. Proje 4 temel aks üzerinde sosyal medyadan elde edilen görsel ve metin tabanlı verinin işlenmesi, kriz dönemlerinde gündeme nasıl odaklanıldığı ve yine kriz dönemlerinde yalan haberin nasıl dolaşıma girdiği konularını mercek altına alacak. Bu kapsamda işlenecek ve etiketlenecek veri setlerinin gelecekteki deprem konulu çalışmalara arşiv niteliğinde katkı yapması ve depreme ilişkin toplumsal hafızanın kaybolmasının önüne geçmesi hedefleniyor.
Yürütücülüğünü Ankara Üniversitesi İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Zafer Kıyan’ın yaptığı TÜBİTAK 1001 projesinde Üniversitemiz Yabancı Diller Yüksekokulu’ndan Öğr. Gör. Dr. Bengü Sezer, TTO ofisinden Öğr. Gör. Dr. Taner Sezer araştırmacı olarak yer alıyor. Proje 1 Kasım 2023 ve 1 Temmuz 2026 tarihleri arasında yapılacak.
6 Şubat’ta yaşanan depremin ardından sosyal medyanın depremzedeler, resmi kurum ve kuruluşlar, STK’lar ve vatandaşlarca aktif ve etkin olarak kullanıldığını belirten Öğr. Gör. Dr. Bengü Sezer, kriz döneminde atılan çok sayıda tweetten oluşan bu verinin kriz-sosyal medya ilişkisini anlamada önemli bir kaynak olduğunu belirtti. Projenin bu düşünceler temelinde doğduğunu kaydeden Sezer, “Projede, Kahramanmaraş merkezli depremlerin neden olduğu kriz durumu dikkate alınarak Türkiye’de yurttaşların önemli bir tartışma ve haberleşme platformu olan Twitter’da; kriz süresince gösterdikleri duyarlılığın/dikkatin zamansal değişimini belirlemek, krizde benimsedikleri sosyal medya kullanımını ve iletişimsel yaklaşımı ortaya koymak, bu iletişimsel yaklaşımın parçası olarak paylaştıkları deprem konulu hareketli ve hareketsiz görsellerin (fotoğraf ve video) niteliğini açığa çıkarmak ve krizde ortaya çıkan kasıtlı, yanlış veya uydurma haberlere/söylentilere karşı gösterdikleri refleksi anlamak amaçlanmıştır.” dedi. Sezer ayrıca, 6-28 Şubat 2023 aralığında her 30 dakikada bir o an “trend-topic” olan ilk 10 başlığın kayıt altına alındığını, bu verinin söz konusu kriz döneminde gündemin odağının nasıl değiştiği/dönüştüğü ve krizin ne şekilde gündeme tutunduğunun anlaşılmasını sağlayabileceğini belirtti.
Projede, kriz boyunca ortaya çıkan kasıtlı, yanlış veya uydurma haberlere karşı gösterilen refleksi anlamanın amaçlandığına dikkat çeken Öğr. Gör. Dr. Bengü Sezer, proje çıktılarının daha sonra yaşanabilecek olası bir felakette yardım ekiplerinin yalan haberle başa çıkmada tecrübe kazanımını veya yalan haberlerin önüne geçerek kamu yararını korunmasına imkânı sağlayacağını söyledi.
“Verimiz depreme ilişkin bir arşiv oluşturacak nitelikte”
Proje verisinin işlenmesinde bilgisayar tabanlı yöntemlere başvurulacağını kaydeden Öğr. Gör. Dr. Taner Sezer, görsel verinin etiketlemesinin bu veriye özgü olarak hazırladıkları arayüz ile yapılacağını, metin tabanlı verinin işlenmesi için doğal dil işleme, analizi içinse derlem dilbilim yöntemlerinden faydalanılacağını söyledi. Sezer: “Proje kapsamında yaklaşık 204 bin tweet, 55 bin fotoğraf ve 30 bin videodan oluşan bir veri hacmini işlemeyi ve analiz etmeyi amaçlıyoruz. Öncelikle görsel verinin etiketlemesinin yapılması amacıyla çevrim içi bir uygulama hazırladık. Bu arayüz ile hem etiketleme sürecinde oluşabilecek hataları minimize edebiliyor hem de veri görselleştirme araçları ile eşzamanlı olarak süreci takip edebiliyoruz. Arayüz her görselin en az iki ayrı etiketleyici tarafından etiketlenmesini takip ederek etiketleyiciler arasındaki uyumu da kontrol etmekte.” dedi.
Ayrıca benzer fotoğrafların elenmesi amacıyla da Python scikit-image kütüphanesinden faydalanarak pixel tabanlı yapısal benzerlik üzerinden görselleri analiz eden bir önişleme betiği de hazırladıklarını kaydeden Öğr. Gör. Sezer, böylelikle sıklıkla dolaşıma sokulmuş ancak dosya adı, dosya boyutu, exif bilgileri vb. öznitelikler üzerinden aynı olduğunun tespit edilmesi mümkün olmayan görselleri de yakalayabildiklerine dikkat çekti.
Sezer “Projenin özgün yönlerinden birini de görsel verinin etiketlenmesinde kullanacağımız ‘kısa tasvirler’ oluşturacak. Bu alan görsel içeriğinin etiketleyici tarafından kısa bir iki cümle ile tanımlamasını içerecek. Dolayısıyla metin/görsel içeriği arasında bağlantı kullanılarak eğitilebilecek yapay zeka modelleri için de bir veri seti üretmiş olacağız.” diye konuştu.
“Etik kurul onaylı”
Projenin Ankara Üniversitesi Etik Kurulu’ndan onay aldığını ifade eden Öğr. Gör. Dr. Bengü Sezer, projenin tamamlanmasından sonra verinin Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’na uygun şekilde maskelenerek ve hukuksal boyutunun da güvence altına alınarak TÜBİTAK tarafından yürütülen ve bir açık veri havuzu olan “Aperta, Türkiye Açık Arşivi” altında yayınlanmasının hedeflendiğini söyledi. Sezer, yaşanan depremler sonrasında kişilerin acılarını yeniden tetiklememek adına bazı görsellerin sansürlenmesi ya da gösterilmemesi ilkelerini gözeteceklerini, açık verinin ise kullanıcıların kullanım amacına dair bir sözleşme ile güvence altına alınacağını belirterek sözlerini şöyle tamamladı: “Projenin nicel ve nitel yöntemleri içine alan karma yöntemi ilgili literatüre katkı sağlayacak niteliktedir. Akademik hedeflerine ek olarak, projenin çıktılarının gelecekte olması muhtemel doğal afetler için planlanacak kriz yönetimi açısından toplumsal yararı yükseltecek, mevcut bilgi birikimini artıracak katkıları olacaktır. Proje, ayrıca, işleyeceği önemli büyüklükte ve zenginlikteki veri setiyle gelecekteki deprem çalışmalarına arşiv niteliğinde katkı yapacak, deprem felâketine ilişkin toplumsal hafızanın kaybolmasının önüne geçecektir.”