Gazeteciler yapay zekayı en çok veri analizi için kullanıyor

Gazetecilik ve İletişim Enstitüsü'nün yaptığı bir araştırmaya göre, gazetecilerin %96,3'ü yapay zekâyı (YZ) çoğunlukla veri analizi (%30), başlık önerileri (%25) ve içerik özetleme (%16,7) gibi destekleyici amaçlar için kullanmıştır. Ancak, YZ tarafından üretilen içeriğe duyulan güven sınırlıdır (%59,6'sı, içeriğin kapsamlı bir şekilde doğrulanması gerektiğini belirtmiştir).

Báo Bình Phước•14/06/2025

"Yapay Zeka (YZ) Gelişimi Bağlamında Gazetecilik - Medya" temalı yakın tarihli Uluslararası Bilimsel Konferans'ta, Gazetecilik ve İletişim Akademisi Gazetecilik - Medya Enstitüsü'nden Dr. Nguyen Thi Tuyet Minh, 240 gazeteciyle yaptığı bir anketi açıkladı: %96,3'ü çeşitli düzeylerde YZ kullanmış. Buna göre, %12,9'u deney yapıyor, %22,5'i nadiren, %28,8'i gerektiğinde ve %31,3'ü düzenli olarak kullanıyor. 2 yaş altı grupta düzenli kullanım oranı en yüksek (%39,2), 10 yaş üstü grupta seçici kullanım (%31,7 gerektiğinde), 3-10 yaş arası grupta ise deney yapma eğilimi (%17,7). Yukarıdaki istatistikler, YZ'nin deneyime bağlı olarak nasıl adapte olduğunu yansıtıyor.

Anket, yapay zekanın en çok veri analizi (%30), başlık önerileri (%25) ve içerik özetleme (%26,7) için kullanıldığını ortaya koydu. Bu uygulamaların kullanım düzeyi kıdeme göre değişiyor. Buna göre, 2 yaş altı grup başlık önerilerini tercih ederken, 3-10 yaş arası grup veri analizine öncelik veriyor ve 10 yaş üstü grup ise yapay zekayı daha dengeli kullanıyor.

Gazetecilikte yapay zeka kullanımının yüksek oranı, küresel bir eğilimi yansıtmaktadır; haber kuruluşlarının %75-85'i yapay zekayı denerken, gazetecilerin %81,7'si düzenli olarak kullanmaktadır. Ancak, teknolojiye, politikaya ve eğitime erişimdeki engeller nedeniyle yapay zeka entegrasyonu eşitsizdir.

Yapay zekanın gazetecilik yaratıcılığı üzerindeki etkisine dair algılar karışık. Yaklaşık %27,5'i yapay zekanın performansı önemli ölçüde iyileştirdiğini düşünürken, %30,8'i yalnızca küçük bir fayda sağladığını düşünüyor. Ancak, %15'i bağımlılıktan, %10,8'i ise yapay zekanın ilhamı azaltmasından endişe duyuyor. 10 yıldan az deneyime sahip olanlar, 10 yıldan fazla deneyime sahip olanlara göre daha olumlu bir bakış açısına sahip; 10 yıldan fazla deneyime sahip olanlar ise bağımlılık ve bireysellik kaybı konusunda daha fazla endişe duyuyor.

Anket, gazetecilerin yapay zeka içerikleri konusunda hâlâ temkinli olduğunu ortaya koydu. Buna göre, gazetecilerin çoğunluğu (%59,6) yapay zeka içeriklerinin dikkatlice doğrulanması gerektiğini söylerken, yalnızca küçük bir yüzde (%1,7) tamamen veya nispeten (%11,3) güveniyor.

Hizmet süresi güveni etkiler. 10 yıldan fazla hizmet süresi olanlar temkinli olsa da en yüksek mutlak güven oranına sahipken, 2 yıldan az hizmet süresi olanlar daha endişelidir. Doğruluk, doğrulama eksikliği ve içerik derinliği konusundaki endişeler nedeniyle güven düşüktür. Halk yapay zeka içerikleri arasında ayrım yapmakta zorlanırken, gazetecilerin doğrulama sorumluluğu artar ve bu da uygun politikalar ve eğitim gerektirir.

Anket, gazetecilikte yapay zeka eğitimindeki sınırlamaları ortaya koyuyor. Buna göre, katılımcıların yalnızca %11,7'si resmi eğitim almış, %40,8'i gayri resmi olarak kendi kendine eğitim almış (en yüksek), %11,7'si sistematik olarak kendi kendine eğitim almış, %10,8'i meslektaşları aracılığıyla öğrenmiş ve %9,2'si eğitime erişim sağlamamış. 10 yıldan uzun süredir eğitim alan grupta resmi eğitim alma oranı en yüksek (%24,4), 2 yıldan kısa süredir eğitim alan grupta ise çoğunlukla gayri resmi olarak kendi kendine eğitim almış (%38) veya eğitime erişim sağlamamış (%20,3). Bu fark, nesiller arasındaki dijital kapasite farkını yansıtarak yapay zeka uygulamalarının etkinliğini etkilemektedir.

Çalışma, yapay zekânın gazeteciliğe sorumlu ve etkili bir şekilde entegre edilmesi için öneriler sunmaktadır. Buna göre, eğitim kurumları ve haber merkezleri, aşağıdakileri içeren derinlemesine yapay zekâ programları uygulamayı düşünmelidir: Temel bilgi (algoritmalar, derin öğrenme, yapay zekânın avantajları ve dezavantajları); Pratik beceriler (yapay zekâyı transkripsiyon, çeviri, veri analizi, üretken yapay zekâ için kullanma); Eleştirel düşünme ve yapay zekâ bilgi doğrulaması ("illüzyonları" fark etme, doğruluğu kontrol etme, önyargıları tespit etme); Yapay zekâ ile ilgili etik konuları ele alma; Yapay zekâyı gazetecilik müfredatına entegre etme ve gazetecilik eğitim modüllerine (bilgi toplama, yazma, düzenleme, mesleki etik) entegre etme...

Kaynak: https://baobinhphuoc.com.vn/news/9/174015/people-who-make-reporters-use-artificial-intelligence-the-most-for-data-analysis