Journals / Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi / 2026 / Cilt: 14 Sayı: 2

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ALGORITHMIC BIAS: A STUDY ON SOCIAL NEWS

YAPAY ZEKA VE ALGORİTMİK YANLILIK: TOPLUMSAL HABERLER ÜZERİNDEN BİR İNCELEME

Aleyna Önal(GÜMÜŞHANE ÜNİVERSİTESİ, İLETİŞİM FAKÜLTESİ)0000-0001-6304-9221
Pages
1480–1511
Publication Date
2026-10-01
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ultimately, the study evaluates whether AI, like humans, can exhibit bias, and whether this leads to systematic algorithmic discrimination.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Artificial intelligence (AI), supported by algorithms, has become an integral part of daily life with advances in communication technologies.
📊
Key Findings & Data:This study aims to explore algorithmic bias in AI-supported chatbots by analyzing how they generate news on socially significant issues.
💡
Conclusion & Impact:Ultimately, the study evaluates whether AI, like humans, can exhibit bias, and whether this leads to systematic algorithmic discrimination.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Algoritmik Yanlılık · Yapay Zeka · ChatGPT

Abstract

Artificial intelligence (AI), supported by algorithms, has become an integral part of daily life with advances in communication technologies. However, ongoing debates in the literature highlight that AI can exhibit bias in areas such as coding, algorithm training, and data collection. Since AI is created by humans—shaped by their education, cultural background, worldviews, and demographic characteristics—it cannot be entirely free from subjectivity. This study aims to explore algorithmic bias in AI-supported chatbots by analyzing how they generate news on socially significant issues. Selected topics include Emmanuel Macron’s immigration law in France, racism in international football, conspiracy theories surrounding Kate Middleton’s death, and the abortion debate. The study questions whether chatbots can produce content independently of national social norms or the developers’ worldviews. It also investigates whether societal prejudices and discrimination against disadvantaged groups are reproduced in AI-generated texts. Using a qualitative content analysis approach, chatbots were prompted to write news on these issues, and the resulting outputs were examined. Two widely used AI tools—ChatGPT and Perplexity—were selected due to their differing architectures and high user engagement. The research analyzes how much these tools’ outputs reflect social values or inherited biases. Ultimately, the study evaluates whether AI, like humans, can exhibit bias, and whether this leads to systematic algorithmic discrimination.

Özet

Algoritmalarla desteklenen yapay zeka, iletişim teknolojilerindeki gelişmelerle günlük hayatımıza entegre olmaktadır. Bu bağlamda algoritmik yanlılık üzerine alan yazında çalışmalar yer almaktadır. Yapay zekanın, kodlama, algoritma eğitimi ve veri seti toplama süreçlerinde yanlı olabileceği tartışmaları sürmektedir. Zira yapay zekanın, eğitimi, bilgi birikimi, kültürel arka planı, gelecek öngörüleri ve diğer demografik verileri ile her biri farklı subjektif değerlere ve yargılara sahip insan yapımı bir teknoloji olduğu gerçeği ön plandadır. Bu çalışmanın amacı, yapay zeka destekli chatbotların algoritmik yanlılığını araştırmak ve toplumsal gündemde yeri olan konularla ilgili chatbotlara yazdırılan haberler üzerinden bir inceleme yapmaktır. Bu doğrultuda Emmanuel Macron’un Fransa’daki Göç Yasası, dünya futbolunda sporculara karşı olan ırkçı tutum, Kate Middleton’ın ölüm komplo teorileri ve kürtaj sorunu konuları ele alınmaktadır. Çalışmada, chatbotların haberleri ülkelerin toplumsal normlarından bağımsız bir şekilde üretemediği ve algoritmaları kodlayan geliştiricilerin dünya görüşlerinden bağımsız kalamadığı öngörüsü irdelenmektedir. Elde edilen veriler ile toplumdaki yaygın önyargıların ve dezavantajlı grupların maruz kaldığı mevcut ayrımcılığın yeniden üretilip üretilmediği sorgulanmaktadır. Çalışmada, toplumsal anlamda yankı uyandırdığı düşünülen farklı konu başlıkları seçilerek chatbotlara bu konularla ilgili haberler yazdırılmış ve bu şekilde toplanan veriler nitel bir araştırma yöntemi olan içerik analizi yöntemi kullanılarak deşifre edilmiştir. Haberlerin yazdırılmasında, algoritmalarla desteklenen ve farklı mimaride popüler yapay zeka robotları olan Perplexity ve ChatGPT veri üretimi için kullanılmıştır. Böylelikle bu iki yapay zeka aracının ürettiği içeriklerin toplumsal normlara ve bireylerin önyargılarına ne ölçüde bağlı olduğu tartışılmıştır. Sonuç olarak, yapay zekanın da tıpkı bir insan gibi önyargılara sahip olabileceği ve algoritmik yanlılığı doğurup doğurmadığı irdelenmeye çalışılmaktadır.

🔖

Cite This Article

Önal, A., Dilmen, N. E. (2026). ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ALGORITHMIC BIAS: A STUDY ON SOCIAL NEWS. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 2, 1480–1511. https://doi.org/10.19145/e-gifder.1856322

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Barocas, S., & Selbst, A. D. (2016). Big Data’s Disparate Impact. California Law Review, 104, 671-732. https://doi.org/10.15779/Z38BG31
  2. Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183-186. https://doi.org/10.1126/science.aal4230
  3. Fazelpour, S. & Danks, D. (2021). Algorithmic bias: Senses, sources, solutions. Philosophy Compass, 16(8), 1-16. https://doi.org/10.1111/phc3.12760
  4. Finn, E. (2020). Algoritmalar Ne İster? (S. Köse, Çev.). Tellekt.
  5. Friedman, B., & Nissenbaum, H. (1996). Bias in computer systems. ACM Transactions on Information Systems, 14(3), 330-347. https://doi.org/10.1145/230538.230561
  6. Hartmann, J., Schwenzow, J., & Witte, M. (2023). The political ideology of conversational AI: Converging evidence on ChatGPT’s pro-environmental, left-libertarian orientation. Social Science Research Network Electronic Journal, 1-14. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.01768
  7. Hooker, S. (2021). Moving beyond “algorithmic bias is a data problem”. Patterns, 2(4), 1-4. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100241
  8. Jeffrey Dastin. (2018, Ekim 11). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. Reuters. https://www.reuters.com/article/world/insight-amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK0AG/
  9. Knuth, D. E. (1997). The Art of Computer Programming (3. Baskı). Addison Wesley Longman.
  10. Kroll, J., Huey, J., Barocas, S., Felten, E., Reidenberg, J., Robinson, D., & Yu, H. (2017). Accountable Algorithms. University of Pennsylvania Law Review, 165(3), 633-705.
  11. Leiser, M. R. (2022). Bias, journalistic endeavours, and the risks of artificial intelligence. Içinde T. Pihlajarinne & A. Alén-Savikko (Ed.), Artificial Intelligence and the Media: Reconsidering Rights and Responsibilities (ss. 8-32). Edward Elgar Publishing. https://www.elgaronline.com/edcollchap/edcoll/9781839109966/9781839109966.00007.xml
  12. Moya, G., & Le, V. (2021). Algorithmic Bias Explained (s. 36). The Greenlining Institute. https://greenlining.org/wp-content/uploads/2021/04/Greenlining-Institute-Algorithmic-Bias-Explained-Report-Feb-2021.pdf
  13. Nah, S., Luo, J., Kim, S., Chen, M., Mitson, R., & Joo, J. (2023). Algorithmic Bias and Ethical Issues| Algorithmic Bias or Algorithmic Reconstruction? A Comparative Analysis Between AI News and Human News. International Journal of Communication, 18(0), Article 0.
  14. Diakopoulos, N. & Koliska, M. (2016). Algorithmic Transparency in the News Media. Digital Journalism, 5(7), 809-828. https://doi.org/10.1080/21670811.2016.1208053
  15. O’Neil, C. (2023). Matematiksel İmha Silahları (A. E. Pilgir, Çev.). Tellekt.
  16. The 2023 Legatum Prosperity Index (s. 100). (2023). Prosperity Institute Limited. https://index.prosperity.com/download_file/view_inline/4789
  17. Zuboff, S. (2021). Gözetleme Kapitalizmi Çağı (T. Uzunçelebi, Çev.). Okuyan Us.