Motivasyon

Artık maalesef kitaplardan daha çok sürekli olarak üretilen dijital içeriklerle karşı karşıyayız. Okunduğunda en profesyonel ve şüpheci kişileri bile inandırabilen haberler, fotoğraflar, dolaşan mesajların ardı arkası kesilmiyor. En iyi niyetlisi eğlenmek için üretilen bu içeriklerin çoğunun dezenformatif bilgier içerdiğini, toplumları çeşitli şekillerde yönlendirme çalıştığını biliyoruz. Herhangi bir kişi veya kişiler için kısa vadede taktiksel avantajlar sağlayan bu *sözde bilgi* parçaları uzun vadede bu kişi veya kişiler de dahil tüm toplum için onulmaz zararlar üretmektedir. İnsanlar fiktif bir düşünce düzleminde olan biteni sağduyu ile anlamak yerine en yakınındaki farklı düşünen kişiyi hedef seçebilmektedir.

Bazen amaç dezenformasyon olmasa bile kendi dünya görüşünün subjektifliğinin farkında olmayan kişiler ise ayrıştırıcı söylemler, yargılamalara dayalı kendi argümanlarına hizmet eden *eksik bilgiler* ile başkalarını da yönlendirebilmektedir. Bizler Turnusol.org olarak bu sorunun farkındayız. Bu sorunu çözmeye odaklanmış ve bizden erken başlamış olan girişimler ve insiyatiflerle birlikte başta bilişim olmak üzere yenilikçi ve otomatize çözümler üzerine çalışıyoruz.

Nedir?

Turnusol.org doğru bilginin özgürce akışına engel olan ve toplumu manipüle etmeyi hedefleyen aşağıdaki sorunları çözmeye odaklanır::

  • yanıltıcı içerikler
  • peşin hüküm ve yargılar
  • yanlış veya yalan bilgi içeren içerikler
  • nefret veya ayrıştırıcı dil kullanan içerikler
  • açık bilgiden ziyade aşırı yönlendirici içerikler
Turnusol.org henüz başlangıç aşamasında olan bir sosyal girişimdir. Yukarıdaki mücadele ettiği problemleri gerçekleştirmek için yine bu problemlerin yaratıldığı mecra olan bilişim teknolojisini ve yapay zekayı kullanır. Odaklandığı içerik en önemli içerik türü ise dijital medyadır.

Alet Çantası

Doğal Dil İşleme (NLP): Doğal dili analiz etmek için tek araç makine öğrenmesi değil. Görece daha geleneksel sayılan sentiment analizi ve başka istatistiksel yöntemlerin de dijital medyada değişim yapabileceğine inanıyoruz.
Veri Bilim: Artık veri ile ilişkisi olmayan bir yer kaldı mı? Gitgide daha fazla paylaşılan büyük miktardaki veriler halen yeni hikayelerin ortaya çıkmasına ve mevcutlarının da yeninden düşünülmesine yardımcı olabilir bu nedenle veri bilimindeki araçları sadece metinler için değil mevcut sayısal veriler için kullanıyoruz.
Literatür: Sadece araçlara değil, daha önce yazılanlara anlatılanlara ve literatürü de dikkat ve özenle kullanmaya bilimsel sonuçları hayata geçirmeye çabalıyoruz.