Yazar
Ünver, Hamid Akın
Basım Tarihi
2022-09
Basım Yeri
-
MDPI
Konu
Yapay zeka, Büyük veri etiği, Çatışma, Olay verileri, Zorunlu geçiş
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2076-0760
Kayıt Numarası
fe42646b-9909-4c2c-bcba-db16099c461c
Lokasyon
Uluslararası İlişkiler
Tarih
2022-09
Notlar
Türkiye Bilim Akademisi Topluluğu; TÜBİTAK
Örnek Metin
Avrupa'yı sarsan büyük ölçekli 2015-2016 göç krizinin ardından, kitlesel zorunlu göç izlemede büyük veri ve sosyal medya toplama yöntemleri giderek popüler hale geldi. Bu yöntemler, insan hareketliliğinin bireysel ve sosyal davranışsal, tercihli ve bilişsel kalıpları hakkında 'gerçek zamanlı' çıkarımlar ve tahminler üretmeye odaklanmıştır. Her ne kadar bu tür verilerin hacmi sosyal medya ve uzaktan algılama teknolojileri sayesinde hızla artmış olsa da, aynı zamanda göçmenlerin geçiş sırasındaki hayatlarını zorlaştıran önyargılı, kusurlu veya başka şekilde istilacı sonuçlar da üretmiştir. Bu inceleme makalesi, sosyal medya verilerinin makine öğrenimi sınıflandırıcılarını eğitmek ve algoritmik sistemlerin şiddeti ve zorunlu göçü izlemesine ve tahmin etmesine yardımcı olmak için eşikleri değiştirmek için kullanılmasına ilişkin son tartışmaları araştırıyor. Son olarak, bu tür verilerin yapay zeka için kullanımına ilişkin sınırlamalara ilişkin literatürde yaygın olan beş açıklamayı tanımlıyor ve inceliyor. tahmin, yani 'politika mühendisliği uyumsuzluğu', 'erişilebilirlik/anlaşılırlık', 'yasal/yasal meşruiyet', 'zayıf veri temizliği' ve 'sorun giderme zorluğu'. Bu incelemeden hareketle makale, anonimleştirme, sorumluluğu dağıtma ve 'makul çıkarım hakkı' tartışmalarını potansiyel çözümler ve bu sorunları çözmeye yönelik sonraki araştırma adımları olarak önermektedir.
DOI
10.3390/socsci11090395
Cilt
11
