Yapay zekâ teknolojilerinin gelişmesi ve bireylerin rahatlıkla kullanabileceği bir hale gelmesi bu alana yönelik yapılan çalışmaları da derinleştirmiştir. Kişilerin gündelik hayatta sıklıkla başvurduğu ve onlara doğru bilgiyi sağlamayı amaç edinen medya araçları da yapay zekâ teknolojilerini kullanarak güncel olanı yakalamaya özen göstermektedir. Yapay zekânın kullanımı, özellikle her gün binlerce verinin yer aldığı medya takip merkezlerinde özellikle önemli olmakta ve sağladığı hız, tercih edilebilirliğini artırmaktadır. Bu kapsamda, çalışmada Türkiye’de bulunan medya takip merkezlerindeki gerçekleştirilen basılı medya, görsel – işitsel medya ve internet medyası takibi sürecinde kullanılan yapay zekâ teknolojileri incelenmiştir. Yapay zekâ teknolojilerinin medya takip merkezlerinin farklı alanlarında ne şekilde değişim gösterdiğini açıklamayı amaçlayan çalışmada, odak grup yöntemi kullanılmıştır. Yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılarak sürdürülen araştırmanın sonucunda yapay zekânın alt dallarının medya takibini gerçekleştirirken mecralar arasında farklılaştığı saptanmıştır. Buna göre basılı medya ve internet medyasının takibinde makine öğrenmesi sıklıkla kullanılırken görsel – işitsel medya takibinde ise doğal dil işleme yöntemlerinden daha fazla şekilde faydalanılmaktadır.
The development of artificial intelligence technologies and the fact that they can be easily used by individuals has also had an impact on research in this area. The media tools that people often refer to in their daily lives and that aim to provide them with the right information are also taking care to keep up with the latest news by using artificial intelligence technologies. The use of artificial intelligence is particularly important in media monitoring centres, where thousands of data points need to be located every day, and the speed it provides makes it preferred. In this context, in this study, artificial intelligence technologies used in the process of monitoring print media, audio-visual media and internet media in media monitoring centers in Turkey were examined. The focus group method was used in the study, which aims to explain how artificial intelligence technologies have changed in different areas of media monitoring centers. As a result of the research carried out by conducting semi-structured interviews, it was determined that the sub-branches of artificial intelligence differed between the media while monitoring the media. Accordingly, while machine learning is frequently used in the follow-up of print media and internet media, natural language processing methods are used more in the follow-up of audio- visual media.
