Algoritmalar, haberler için Netflix, gazetecinin filtresi

NewsLabTurkey Ne Okuyor’dan herkese merhaba!

Bu hafta “Ne Okuyoruz” bölümünde teknoloji ağırlığını hissettiriyor. Özellikle algoritmaların ve yapay zekâ teknolojileri gündemimizde kendisine bolca yer buldu. Bunun yanı sıra Jill Abramson’un yeni kitabı üzerinden ilerleyen intihal tartışmaları da özellikle ABD’de gazeteciler arasında en sık tartışılan konulardan birisiydi.

“Haftanın Odağı”nda ise gazetecinin filtresi diyerek gazetecilerin günümüz koşullarında tükettikleri ve ürettikleri bilgiyi filtreleme konusuna değindik. Bu konu hem gazetecilerin aşırı bilgi yüküne maruz kalmaması hem de okurların gerçekten önemli haberlere erişebilmesi için önemli.

Şimdilik benden bu kadar. Görüş ve önerilerinizi her zaman bekliyoruz.

Haftaya görüşmek üzere!

—Ahmet A. Sabancı

9to5Mac’in yaptığı beta incelemesine göre, Apple News ile yakında gelmesi beklenen abonelik sistemine ait kimi ekran görüntüleri bu şekilde. (Kaynak)

Bu hafta ne okuduk?

YAPAY ZEKÂ İLE İNSANLAR ÜRETMEK: Makine öğrenmesi olarak adlandırılan ve en basit hâliyle bir yapay zekâ modelinin doğrudan bir komut verilmeden yalnızca ona sunulan büyük veri yığınları üzerinden öğrenmesine dayalı olan yöntem uzun zamandır birçok farklı eseriyle haberlere konu oluyor. Meşhur örnekler arasında Go oyununda kendisini gösteren AlphaZero ve insanların yüzünü istediğimiz yere koymamızı sağlayan DeepFakes’i sayabiliriz. Geçtiğimiz hafta içerisinde internette karşılaştığımız iki örneği ise DeepFakes gibi biz gazetecileri dolaylı yoldan da olsa etkileyebilecek projelerdi.

Bunlardan ilki thispersondoesnotexist.com. Bu siteye girdiğinizde, DeepFakes’e benzer bir şekilde insan yüzünü öğrenmesi için geliştirilen bir sistem, öğrendiklerine dayanarak rastgele bir insan yüzü üretip size gösteriyor. Kimi zaman küçük hatalar ile dijital üretim olduklarını belli etseler de, çoğu oldukça inandırıcı. Bu “olmayan insanların” birçok farklı amaçla kullanılması mümkün ama internetin bize öğrettiği bir şey varsa kötü amaçlı kullanımlarıyla çok yakında karşılaşacağız ve gazeteciler böyle bir durumla karşı karşıya kaldıklarında kandırılmamak için ne yapabilir diye düşündüğümüzde, maalesef elle tutulur bir çözümümüz yok.

İkinci örnek ise OpenAI ekibi tarafından tamamen metin okuma, anlama ve yazma üzerine eğitilen GPT-2 isimli sistem. 40 GB İngilizce metin ile eğitilen bu sistem okuduğunu anlayabiliyor, okuduğu metinle ilgili soruları cevaplayabiliyor, metni özetleyebiliyor ve anladığı hâliyle metnin devamını doğal insan diline yakın bir şekilde yazabiliyor. Her ne kadar OpenAI ekibi kötüye kullanım ihtimalinden korktuğu için sistemin tamamını herkese açmamış olsa da, ilerleyen zamanlarda bu sistemin haber odalarında birçok farklı kullanımı olacaktır. Uzun ve sıkıcı olabilecek basın bildirilerini ve raporları okuyup muhabirler için özetlemek ya da kısa ve rutin haberlerin temel verilerini verip haberin kalanını yazmalarını sağlamak gibi kullanımlar hızlıca aklıma gelenler.

ESKİ NYT EDİTÖRÜNÜN İNTİHAL SKANDALI: Jill Abramson, yeni kitabı Merchants of Truth ile gazeteciliğin günümüzdeki durumu ve onun geleceği üzerine kapsamlı bir tartışma başlatmayı ve kendi birikimini ve görüşlerini sunmayı planlıyordu. New York Times’ın eski editörlerinden birisi olması ve ABD’de saygı duyulan gazetecilerden birisi olması sebebiyle de kitabı büyük bir merakla bekleniyordu. Ancak kitap çıktıktan sonra başlayan tartışma, Abramson’un başlatmayı umduğu gibi bir tartışma olmadı.

Tek cümleyle özetlemek gerekirse: Meslektaşları, Abramson’un kitabında kaynak gösterilmeden, eksik kaynak gösterilerek ya da hafif bir şekilde değiştirilerek kullanılan paragraflar ve cümleler buldular. Bunun üzerine Abramson’un yarım ağızla özür dilemesi ve konuyu küçümseyip değiştirmeye çalışması da eklenince, kitabın asıl başlattığı tartışma gazetecilikte intihal sorunu oldu.

Bu elbette fazlasıyla ciddiye alınması gereken bir durum. Her ne koşulda ve seviyesi ne kadar küçük olursa olsun, intihal bir gazeteci için kabul edilemez bir etik ihlali. Bunu savunmaya çalışmak ya da küçük görüp önemsememek gibi tavırların bir gazeteci için söz konusu bile olmaması gerekiyor.

APPLE “HABERLER İÇİN NETFLIX” PROJESİNDE AÇ GÖZLÜ DAVRANIYOR:Gazetecilik için dijitalde gelir elde etmenin yolları azalınca başlayan alternatif arayışlarında en sık öne çıkan ve bültende de sıkça bahsettiğimiz yöntem okurlardan para istemek. Ancak bu durum özellikle birden çok kaynağı takip etmek isteyen okurlar için bir soruna dönüşebiliyor. Aynı anda birçok aboneliği yönetmenin zorluğu bir yana, bunlara para yetiştirmek de kolay değil. Bu yüzden de “haberler için Netflix” olarak adlandırılan, bir abonelikle birden çok kaynağa erişme yöntemleri bir süredir deneniyor.

Apple’ın da böyle bir hizmeti başlatacağına dair iddialar bir süredir ortalıkta dolaşıyordu. Yakın zamanda çıkan haberler de bahar aylarında bu hizmetin duyurulacağı yönünde. Ancak son iddialara göre ortada büyük bir sıkıntı var. Eğer Wall Street Journal’ın iddiaları doğruysa, Apple gazetelerden ve bu sisteme dahil olacak diğer yayınlardan abonelik gelirinin yarısını istiyor. Rakamlarla ilgili henüz kesin bir bilgi yok fakat Apple bloggerı John Gruber’ın da söylediği gibi Apple’ın geleneksel 70/30 paylaşımı bile —özellikle de gazeteciliğin içinde bulunduğu durumu düşünürsek— aç gözlülük sayılabilirken bu teklifin akıl alır yanı yok. Elbette duyuru yapıldığı zaman her şey netleşecektir ama tahminlerim Apple’ın ilk planı bu olsa bile bunu değiştirmek zorunda kalacakları yönünde.

TIK SAYISINA GÜVEN OLMAZ: İnternet yayıncılığının en büyük sıkıntılarından birisi, ne yayınlanacağına karar verme aşamasında niceliksel değerleri çok fazla öne çıkartıyor olmaları. Ana gelir kaynağının internet reklamları olmasından kaynaklanan bu durum; çoğu zaman önemli olanın yerine daha çok tıklananı, haber değeri olan yerine dikkat çekici olanı seçmek gibi hataların yapılmasına sebep oluyor. Bunun etkilerini de günümüzde ortalama bir haber sitesine baktığımızda rahatlıkla görebiliyoruz.

Yeni bir araştırma ise bunun okurlar söz konusu olduğunda pek de işe yaramadığını gösteriyor. Okur, kendisiyle alakası olan ve hayatında bir şekilde etkisi olan şeyleri okumak istiyor ve bu haberleri önemsiyor. Fakat rapora göre bu haberlerin hangileri olduğuna karar vermek için yapılması gereken Çok Okunanlar listesine bakmak değil, gazeteci içgüdülerine güvenmek. Çünkü insanların gerçekten neyi okumak isteyecekleri ya da onlar için nelerin önemli olabileceği niteliksel değil, niceliksel bir mesele. Ve her tıklanan habere gerçekten önemsendiği için tıklanmıyor.

ALGORİTMALARI ANLAMAK ZORUNDAYIZ: Hayatımızın hemen her alanında duymaya başladığımız kelimelerden birisi hâline geliyor algoritmalar. Özellikle de birçok sistemin dijitalleşmesi ve otomasyonun hemen her alanda daha sık kullanılmaya çalışılmasıyla birçok kararı algoritmalar bizim yerimize veriyor.

Bu durum gazeteciler için önemli bir mesele. Özellikle ekonomi, medya ve giderek artan bir şekilde siyaset gibi alanlara da etki etmeye başlayan algoritmaları iyi anlamak, yakın zamanda bu konularda haber yapmak için bir zorunluluk hâline gelebilir. Örneğin borsada algoritmik işlemlerin etkisini anlamadan borsa üzerine haber yazmak giderek zorlaşan bir durum. Bu yüzden de NiemanLab’de yayınlanan ve Wall Street Journal örneği ile gazetecilerin algoritmaların etkisine nasıl optimize olduklarını araştıran yazı oldukça önemli. Hem gazetecilerin bu konuyu neden daha ciddiye almaları gerektiğini hem de bu süreçte nasıl bir yol izleyebileceklerini çok iyi özetliyor.

Tweetdeck, özellikle bilgi akışının en yoğun olduğu ve filtreye en çok ihtiyaç duyan platformlardan birisi olan Twitter için ideal bir çözüm. Kendinize özel listelerinizle birlikte Twitter’ı çok daha temiz bir hâle getirmeniz mümkün. (Kaynak)

Haftanın odağı: Gazetecinin filtresi

Gazeteci olmak özünde olabildiğince çok bilgi kaynağını, etrafında olan bitenleri takip edebilmeyi ve bunları özenli bir şekilde filtreleyip önemli olanları okurun önüne çıkarmayı başarabilmektir. Bilginin giderek daha çok ve hızlı bir şekilde aktığı, bilgiye ulaşabileceğimiz birçok kaynağa sahip olduğumuz bir dönemde gazetecilik yapmak daha kolay gibi görünebilir. Fakat elimizdeki hızlı ve sınırsız bilgi kaynaklarının ciddi bir filtreleme sorunu olduğunu düşünürsek, bu durum aslında gazetecinin işini daha da zorlaştırıyor.

Sosyal medya bunun en iyi örneklerinden birisi. Sürekli aktif ve her açtığınızda mutlaka yeni bir şeyler bulmanız mümkün. Bunların arasında hangisinin önemli olduğunu, gerçekten önemli bilgiye ulaşabileceğiniz kaynakların hangisi olduğunu bulmak konusunda size yardımcı olabilecek hiçbir mekanizma yok. Aksine, bu platformların kullandığı algoritmalar ağırlıkla daha tepkisel şeyleri öne çıkarıyor ve bunların çoğu genellikle “içi boş” ya da “haber değeri olmayan” haberler. Bu durum tam olarak anlaşılmadığı için de Twitter’daki küçük çaplı ve önemsiz bir olayı bir anda tüm haber sitelerinde hayati bir mesele yaşanmış gibi bulabiliyorsunuz. Bunun örneklerini her türlü küçük çaplı sözün büyüyüp bir skandala dönüştürülmesi, anlamsız komplo teorilerinin birçok farklı sebepten dolayı ilgi toplayıp manşetlere çıkması ya da internetteki anlamsız bir olayın büyük bir toplumsal tartışmaymış gibi sunulması gibi birçok farklı yerde görebiliriz. Bu da birçok gazetecide bunları takip etmesi, zamanını ve enerjisini bunlara da ayırması gerektiği hissi yaratıyor.

Bunun bir üst aşaması da sosyal medyanın herkesi her konuda konuşma ve her şeyi bilmeye zorlayan mekanizmaları. Herkesin o anda gündem olan konuda bilgi sahibi olması gerektiği ya da bu konuda bir yorum yapması gerektiğine dair yaratılmış yapay bir baskı var. Bu yapay baskı, gazetecilerin üzerinde çok daha fazla. Bir kişinin gazeteci olmasının, gündeme dair her konuda bilgi ve yorum sahibi olması gerektiği baskısı, bir süre sonra gazetecinin asıl ilgilenmek istediği meselelere vakit ayıramamasına bile sebep olabilir.

Tüm bunların birkaç sebebi var. İnternetin herkese sağladığı sesini duyurma şansını henüz doğru bir şekilde kavrayamadık. İnternete karşımıza çıkan her şeyin önem değerinin denk olduğu ve aynı şekilde değerlendirilmesi gerektiği gibi hatalı bir yaklaşım var. Dijital gazetecilik buna bir çözüm olabilecek potansiyele sahip fakat bunun için gazetecilerin kendileri için özel filtreler kurmayı, ellerindeki araçları daha verimli kullanmayı başarması; haber odalarının da bu filtrelerle hareket etmesi ve yalnızca virallik ve tıklanarak biraz daha fazla reklam geliri adına okurlarının filtresi olma görevini unutmaması gerekiyor. Çünkü filtreleme ve önemli olanı öne çıkartma görevini gazeteciler üstlenmezlerse, sosyal medya şirketlerinin algoritmaları üstleniyor ve bunun sonuçları hiç iyi olmuyor.

Bu haftanın odağını gazetecilerin filtre olma görevinin önemine ve gazetecilerin kendileri için bu filtreleri nasıl kurabilecekleri ve neden kurmaları gerektiğine ayırdık. Bu hem gazetecilerin hem de gazeteciliğin sağlığı ve verimi adına oldukça önemli ve gündemimizde kalması gereken bir konu.