Journals / Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi / 2026 / Cilt: 14 Sayı: 1

DİGİTAL HEALTH ACCESS INEQUALITY: A CRITICAL ANALYSIS OF USER EXPERIENCES WITH AI-BASED HEALTH CHATBOTS

DİJİTAL SAĞLIKTA ERİŞİM EŞİTSİZLİĞİ: YAPAY ZEKA TABANLI CHATBOTLARA YÖNELİK KULLANICI DENEYİMLERİNİN ELEŞTİREL BİR ANALİZİ

Zeynep Ayer Öztok(ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ, İLETİŞİM FAKÜLTESİ, GAZETECİLİK BÖLÜMÜ)0000-0003-4107-0171
Memiş Karaca(Kayseri Şehir Hastanesi)0000-0002-8441-5929
Pages
903–932
Publication Date
2026-03-29
🏛️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)

The results indicate that users’ attitudes toward AI-based health chatbots are shaped by contradictory emotions, ranging from hope and curiosity to distrust and uncertainty.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study examines how AI-based health chatbots shape access inequalities in digital healthcare services in Türkiye by focusing on user experiences.
📊
Key Findings & Data:While digital health technologies are often presented as neutral and technical solutions, this research argues that AI-driven chatbots cannot be separated from the social, economic, and cultural contexts in which they operate.
💡
Conclusion & Impact:The results indicate that users’ attitudes toward AI-based health chatbots are shaped by contradictory emotions, ranging from hope and curiosity to distrust and uncertainty.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:yapay zeka · dijital sağlık · erişim eşitsizliği

Abstract

This study examines how AI-based health chatbots shape access inequalities in digital healthcare services in Türkiye by focusing on user experiences. While digital health technologies are often presented as neutral and technical solutions, this research argues that AI-driven chatbots cannot be separated from the social, economic, and cultural contexts in which they operate. Drawing on a critical political economy perspective and digital divide theories, the study analyzes the mechanisms through which digitalization produces new forms of inequality within existing healthcare systems. The dataset consists of user comments posted under 404 YouTube videos identified through searches using the keywords “ChatGPT diagnosis,” “MHRS what is wrong with me,” and “health chatbot.” These comments were analyzed using thematic analysis to explore users’ interactions with digital health platforms, their experiences of access barriers, technical difficulties, and perceptions of AI-based health services. The findings highlight recurring problems in public digital health platforms such as MHRS and e-Nabız, including verification errors, system overload, complex user interfaces, and insufficient levels of digital literacy, all of which function as significant barriers to access. The results indicate that users’ attitudes toward AI-based health chatbots are shaped by contradictory emotions, ranging from hope and curiosity to distrust and uncertainty. This reveals the fragile and context-dependent nature of the societal acceptance of digital health technologies. The study concludes that digital health systems are not neutral infrastructures but are shaped by infrastructural limitations, policy choices, and socio-economic inequalities. It emphasizes the need for policy and design approaches that prioritize user experiences in order to develop more inclusive and equitable digital health solutions.

Özet

Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı sağlık chatbotlarının Türkiye’de dijital sağlık hizmetlerine erişim süreçlerini kullanıcı deneyimleri üzerinden ele alarak, bu teknolojilerin erişim eşitsizliklerini nasıl yeniden üretebildiğini incelemektedir. Dijital sağlık uygulamalarının çoğu zaman teknik ve nötr araçlar olarak sunulmasına karşın, bu araştırma chatbotların toplumsal, ekonomik ve kültürel bağlamlardan bağımsız düşünülemeyeceğini savunmaktadır. Çalışma, eleştirel ekonomi-politik yaklaşım ve dijital bölünme kuramları çerçevesinde, dijitalleşmenin sağlık hizmetlerinde hangi mekanizmalar üzerinden yeni eşitsizlik biçimleri yarattığını analiz etmektedir. Araştırmanın veri seti, YouTube platformunda “ChatGPT teşhis”, “MHRS neyim var” ve “sağlık chatbot” anahtar kelimeleriyle ilişkili 404 videonun altındaki kullanıcı yorumlarından oluşmaktadır. Tematik analiz yöntemiyle incelenen bu yorumlar, kullanıcıların dijital sağlık sistemleriyle etkileşimlerinde karşılaştıkları erişim sorunlarını, teknik engelleri ve bu sistemlere yönelik algılarını ortaya koymaktadır. Bulgular, özellikle MHRS ve e-Nabız gibi kamusal dijital sağlık platformlarında doğrulama hataları, sistem yoğunluğu, kullanıcı arayüzü karmaşıklığı ve dijital okuryazarlık eksikliklerinin belirgin erişim bariyerleri yarattığını göstermektedir. Analiz sonuçları, kullanıcıların yapay zekâ destekli sağlık chatbotlarına yönelik tutumlarının umut ve merak ile güvensizlik ve belirsizlik arasında gidip geldiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, dijital sağlık teknolojilerinin toplumsal kabulünün bağlamsal ve kırılgan bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Çalışma, dijital sağlık sistemlerinin nötr teknolojiler olmadığını; altyapısal yetersizlikler, politik tercihler ve sosyo-ekonomik eşitsizlikler tarafından şekillendiğini vurgulamakta ve daha kapsayıcı dijital sağlık çözümleri geliştirilmesi için kullanıcı deneyimlerini merkeze alan politika ve tasarım yaklaşımlarına ihtiyaç olduğunu savunmaktadır.

🔖

Cite This Article

Öztok, Z. A., Karaca, M. (2026). DİGİTAL HEALTH ACCESS INEQUALITY: A CRITICAL ANALYSIS OF USER EXPERIENCES WITH AI-BASED HEALTH CHATBOTS. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 1, 903–932. https://doi.org/10.19145/e-gifder.1864361

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (33)

  1. Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2021). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. Acta Infologica, 5(1), 231-240.
  2. Avcı, İ. B., & Sönmez, M. (2013). Sağlık İletişimi Bağlamında Bireylerin Televizyonda Yayınlanan Sağlık Programlarını İzleme Alışkanlıkları ve Motivasyonları: Elazığ Örneği. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 2, 119-138. https://dergipark.org.tr/en/pub/e-gifder/article/98353
  3. Ay, S., & Kılıç, T. (2023). Coğrafi Dijital Uçurum: Türkiye’de Dijital Dönüşümün Kentsel-Kırsal, Bölgesel ve Cinsiyet Eşitsizlikleri. Journal of Geography, (46), 111-122. https://doi.org/10.26650/JGEOG2023-1169477
  4. Batu, M., Şentürk, Z. A., & Tos, O. (2020). Health communication on social media: An analysis on the Twitter use of the ministry of health in terms of public relations models. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 8(2), 805-828.
  5. Batur, M. (2024). Gündelik Hayatta Dijital Çağın Yansımaları. Ankara: Eğitim Yayınevi.
  6. Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  7. Ceylan, A. (2025). Yapay Zekânın Sağlık İletişiminde Kullanımı: Fırsatlar, Tehditler ve Öneriler. Journal of Medical Topics and Updates, 4(2), 54-61.
  8. Couldry, N., & Mejias, U. A. (2020). The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford University Press. https://doi.org/10.1515/9781503609754
  9. Dalgıç, P. N. (2025). Dijital sağlık hizmetlerinde bütüncül kanal stratejisinin (omnichannel strategy) rolü ve etkileri. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, 12(2), 336-346.
  10. Dede, A. (2024). Dijital Vatandaşlığın Dokuz Boyutu ve E-Devlet Uygulamaları. EKEV Akademi Dergisi, (97), 15-27. https://doi.org/10.17753/sosekev.1365162
  11. Erçorumlu, M. (2025). Dijital Sosyal Koruma İçin Çok Katmanlı Bir Yapay Zeka Modeli: Türkiye Örneği. Sosyal Güvence, (Özel Sayı), 187-209. https://doi.org/10.21441/sosyalguvence.1682319
  12. Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115-118. https://doi.org/10.1038/nature21056
  13. Fuchs, C. (2021). Social media: A critical introduction.
  14. Jahnel, T., Dassow, H.-H., Gerhardus, A., & Schüz, B. (2022). The digital rainbow: Digital determinants of health inequities. Dıgıtal Health, 8, 20552076221129093. https://doi.org/10.1177/20552076221129093
  15. Kırık, A. M., & Özkoçak, V. (2023). Medya ve İletişim Bağlamında Yapay Zekâ Tarihi Ve Teknolojisi: Chatgpt ve Deepfake İle Gelen Dijital Dönüşüm. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (58), 73-99. https://doi.org/10.17498/kdeniz.1308471
  16. Kirazlı, Ş. N. (2024). Chatbot özelinde üretken yapay zekâ ve kişisel verilerin hukuka uygun işlenmesi= Processing of personal data in compliance with the law and generative artificial intelligence in the context of chatbots [Master’s Thesis]. Sakarya Üniversitesi.
  17. Kobayashi, D., Goto, R., & Tsugawa, Y. (2019). Impact of improved price transparency on patients’ demand of healthcare services. Social science & medicine, 235, 112390.
  18. Koçyiğit, A., & Darı, A. B. (2023). Yapay zekâ iletişiminde ChatGPT: İnsanlaşan dijitalleşmenin geleceği. Stratejik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(2), 427-438.
  19. Kuruca, Y., Üstüner, M., & Şimşek, I. (2022). Dijital Pazarlamada Yapay Zekâ Kullanımı: Sohbet Robotu (Chatbot). Medya ve Kültür, 2(1), 88-113.
  20. Litt, E. (2013). Measuring users’ internet skills: A review of past assessments and a look toward the future. New Media & Society, 15(4), 612-630. https://doi.org/10.1177/1461444813475424
  21. Lupton, D. (2016). The diverse domains of quantified selves: Self-tracking modes and dataveillance. Economy and Society, 45(1), 101-122. https://doi.org/10.1080/03085147.2016.1143726
  22. Mosco, V. (2008). Current trends in the political economy of communication. Global Media Journal, 1(Inaugural Issue), 45.
  23. Narin, O. (2025). Dijitalleşme, Yapay Zeka ve Emeğin Özneleşmesi. Toplum ve Hekim, 40(5), 393-400.
  24. Özdemir, L., & Bilgin, A. (2021). Sağlıkta yapay zekânın kullanımı ve etik sorunlar. Sağlık ve Hemşirelik Yönetimi Dergisi, 8(3), 439-445.
  25. Rajpurkar, P., Irvin, J., Zhu, K., Yang, B., Mehta, H., Duan, T., Ding, D., Bagul, A., Langlotz, C., Shpanskaya, K., Lungren, M. P., & Ng, A. Y. (2017). CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning (arXiv:1711.05225). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1711.05225
  26. Topol, E. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. Hachette UK.
  27. Türedi, F. (2019). Elektronik devletten akıllı devlete dönüşüm. Yüksek Lisans Tezi. Karaman, Türkiye: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Bilimler
  28. Ulaşan, F. (2023). Koronavirüsle Mücadelede Yapay Zekânin Yerinin Kamu Yönetimi Temelinde Değerlendirilmesi. International Mediterranean Congress.(Ed. B. Arslan and M. Erdoğan). Mersin: Iksad Global.
  29. Uslu, H. (2023). Dijital dönüşüm ve kamu hizmetleri yönetimde yenilikçi yaklaşımlar ve zorluklar. Uluslararası Politik Araştırmalar Dergisi, 9(3), 15-31.
  30. Vakifli, I. (2025). Bütüncül Çerçevede Yapay Zeka: Dünyadan ve Türkiyeden Örnekler. İş’te Davranış Dergisi, 10(1), 1-29.
  31. Van Dijk, J. (2020). The digital divide. John Wiley & Sons.
  32. Yandım, D. (2022). Covid-19 Kapsamında Kullanılan Dijital Veri Gözetimi Uygulamalarının Distopyalar Üzerinden Değerlendirilmesi. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 352-376.
  33. Yılmaz, D. (2025). Aşı Karşıtlığı ve Sağlık İletişimi: TTB’nin “Aşı Candır, Hayat Kurtarır” Kampanyasının İncelenmesi. Kurgu, 33(1), 54-82.