SavedAdd your journal

Journals / Kritik İletişim Çalışmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 1

Generating Meaning In Artificial Intelligence-Based Deepfake Videos: A Semıotically Reading Experiment

Yapay Zekâ Tabanlı Deepfake Videolarında Anlam Üretimi: Göstergebilimsel Bir Okuma Denemesi

Şükrü Balcı, Kübra Özben Çelik

Pages
20–43
Publication Date
2026-06-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Abstract

Despite the conveniences and features they provide, artificial intelligence technologies have also brought about many problems such as distortion of the perception of reality and the creation of false information. These problems have been taken to a different dimension with the Deepfake technology that has developed and emerged thanks to artificial intelligence technologies. Deepfakes, which are created especially to put people in the political scene in a difficult situation and to blackmail them through the content created, have now become a threat to democracy. This study aims to reveal how deepfake videos created for political figures such as Donald Trump and Vladimir Putin are presented to the audience and the meanings hidden in these videos. In the videos, leaders are seen smiling and getting along well, conveying a sense of hope for world peace. Furthermore, powerful leaders are portrayed as weak, passive individuals who are easily influenced, while more moderate leaders are presented as strong, assertive, and active figures. References are frequently made in the videos to events that political figures, who are also portrayed as simple and ordinary people, have experienced in real life and to world politics.

Özet

Sağlamış olduğu kolaylıklar ve sahip olduğu özelliklere rağmen yapay zekâ teknolojileri gerçeklik algısının bozulması, yanlış bilginin oluşturulması gibi pek çok sorunu da beraberinde getirmiştir. Söz konusu sorunlar yapay zekâ teknolojileri sayesinde gelişen ve ortaya çıkan Deepfake teknolojisiyle daha farklı bir boyuta taşınmıştır. Özellikle siyaset sahnesinde yer alan kişileri zor duruma düşürmek, onlara oluşturulan içerikler aracılığıyla şantaj yapabilmek amacıyla oluşturulan Deepfake’ler artık demokrasi için bir tehdit haline gelmiştir. İşte bu çalışmada Donald Trump ve Vladimir Putin gibi siyasi isimlere yönelik oluşturulan deepfake videolarının izleyicilere nasıl sunulduğunu ve bu videoların içinde saklı olan anlamları ortaya çıkarmak amaçlanmaktadır. Videolarda liderlerin dünya barışına yönelik bir umut olabilecek şekilde gülümsedikleri, iyi anlaştıkları görülmektedir. Ayrıca videolarda güçlü liderlerin zayıf, yönlendirilen, pasif bir kişi olarak gösterilirken; daha ılımlı liderler ise güçlü, yöneten, aktif kişiler olarak sunulmuştur. Basit ve sıradan kimseler olarak da gösterilen siyasi isimlerin gerçek hayatta yaşamış oldukları olaylara ve dünya siyasetine videolarda sıklıkla gönderme yapılmıştır.

Keywords
🔖

Cite This Article

Balcı, Ş., Çelik, K. Ö. (2026). Generating Meaning In Artificial Intelligence-Based Deepfake Videos: A Semıotically Reading Experiment. Kritik İletişim Çalışmaları Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 1, 20–43. https://doi.org/10.53281/kritik.1877790

📄 Full Text PDF Viewer

References (52)

  1. Al-Khazraji, S. H., Saleh, H. H., Khalıd, A. I., & Mıshkhal, I. A. (2023). Impact of deepfake technology on social media: Detection, misinformation and societal implications. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, 23, 429-441.
  2. Allyn, B. (2022, March 16). Deepfake video of Zelenskyy could be ‘tip of the iceberg’ in info war, experts warn. NPR. https://www.npr.org/2022/03/16/1087062648/deepfake-video-zelenskyy-experts-war-manipulation- ukraine-russia
  3. Appel, M., & Prietzel, F. (2022). The detection of political deepfakes. Journal of Computer-Mediated Communication, 27(4), 1-13.
  4. Arslan, F. (2023). Deepfake technology: A criminological literature review. Sakarya Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 11(1), 701-720. https://doi.org/10.56701/shd.1293642
  5. Askari, J. (2023, August 18). Deepfakes and synthetic media: What are they and how are techUK members taking steps to tackle misinformation and fraud. techUK. https://www.techuk.org/resource/synthetic- media-what-are-they-and-how-are-techuk-members-taking-steps-to-tackle-misinformation-and-fraud. html
  6. Barari, S., Lucas, C., & Munger, K. (2021). Political deepfake videos misinform the public, but no more than other fake media. OSF Preprints, 13, 1-22.
  7. Barnes, S., & de Ruyter, K. (2022). Guest editorial: Artificial intelligence as a market-facing technology: Getting closer to the consumer through innovation and insight. European Journal of Marketing, 56(6), 1585-1589. https://doi.org/10.1108/EJM-05-2022-979
  8. Bhandari, R., & Bhandari, S. (2025). Artificial intelligence: Understanding deepfakes. EDPACS, 61(1), 1-11. https://doi.org/10.1080/07366981.2025.2484863
  9. Bouzida, F. (2014). The semiology analysis in media studies - Roland Barthes approach. Proceedings of SOCIOINT14- International Conference on Social Sciences and Humanities, 8-10 September 2014- Istanbul, Turkey
  10. Buffett Brief (September 2025). The rise of artificial intelligence and deepfake. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/ https://buffett.northwestern.edu/documents/buffett-brief_the-rise-of-ai- and-deepfake-technology.pdf
  11. Chandler, D. (2007). Semiotics the basics. Routledge.
  12. Çil, S. (2024). Türkiye’de deepfake teknolojisi: YouTube’da en çok izlenen Türkçe deepfake videolar ve izleyicileri üzerine inceleme. Uluslararası İletişim ve Sanat Dergisi, 4(Özel Sayı), 173-195.
  13. Değerli, A. S. (2021). Göstergebilimsel çözümleme yöntemi ile sosyal ağ konulu afişlerin incelenmesi. Asya Studies, 5(18), 179-188. https://doi.org/10.31455/asya.933833
  14. Demircan, B. (2021). “Gördüğün her şeye inanma”: Derin sahte çalışmaları üzerine bir doküman analizi. TRT Akademi, 6(13), 728-747.
  15. Dolhansky, B., Bitton, J., Pflaum, B., Lu, J., Howes, R., Wang, M., & Ferrer, C. C. (2020). The deepfake detection challenge (DFDC) dataset. 1-13.
  16. Efe, A., & Tunçbilek, M. (2023). Yapay zekâ algoritmaları ile dönüşen denetim araçları üzerine bir değerlendirme. Denetişim, 27, 72-102. https://doi.org/10.58348/denetisim.1195294
  17. Elitaş, T. (2022). Dijital manipülasyon ‘deepfake’ teknolojisi ve olmayanın inandırıcılığı. Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(49), 113-128.
  18. Feeney, M. (2021). Deepfake laws risk creating more problems than they solve. Regulatory Transparency Project, 1-12.
  19. Göksu, O., Yegen, C., & Kırık, A. M. (2025). Yapay zekâ ve siyasal iletişim: Fırsatlar ve riskler üzerine bir değerlendirme. Akdeniz İletişim, (49), 50-73. https://doi.org/10.31123/akil.1540529
  20. Grewal, D., Guha, A., Satornino, C. B., & Schweiger, E. B. (2021). Artificial intelligence: The light and the darkness. Journal of Business Research, 136, 229–236. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.07.043
  21. Gupta, S., Sharma, U., & Vardari, L. (2025). The influence of deepfake technology on political affairs. In S. Taneja, S. Gupta, M. Kukreti, & A. S. Chauhan (Eds.), Mastering deepfake technology: Strategies for ethical management and security (pp. 147-162). River Publishers.
  22. Gülpınar, Ş., & Boyraz, B. (2024). Sanatın dijital çağda yeniden tanımlanması: Yapay zekâ perspektifinden bir inceleme. Yıldız Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(1), 1-14.
  23. Heidari, A., Jafari Navimipour, N., Dag, H., & Unal, M. (2024). Deepfake detection using deep learning methods: A systematic and comprehensive review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 14(2), e1520. https://doi.org/10.1002/widm.1520
  24. Hynek, N., Gavurova, B., & Kubak, M. (2025). Risks and benefits of artificial intelligence deepfakes: Systematic review and comparison of public attitudes in seven European Countries. Journal of Innovation & Knowledge, 10(5), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.jik.2025.100782
  25. Islam, M. B., Haseeb, M., Batool, H., Ahtasham, N., & Muhammad, Z. (2024). AI threats to politics, elections, and democracy: A blockchain-based deepfake authenticity verification framework. Blockchains, 2(4), 458-481.
  26. Karnouskos, S. (2020). Artificial intelligence in digital media: The era of deepfakes. IEEE Transactions on Technology and Society, 1(3), 138-147.
  27. Karpinska-Krakowiak, M., & Eisend, M. (2025). Realistic portrayals of untrue information: The effects of deepfaked ads and different types of disclosures. Journal of Advertising, 54(3), 432-442. https://doi.or g/10.1080/00913367.2024.2306415
  28. Kaur, A., Hoshyar, A. N., Saikrishna, V., Firmin, S., & Xia, F. (2024). Deepfake video detection: Challenges and opportunities. Journal Name, 57(6), 1-47. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10810-6
  29. Kılıç, B., & Kahraman, M. E. (2023). Current usage areas of deepfake applications with artificial intelligence technology. İletişim ve Toplum Araştırmaları Dergisi, 3(2), 301-332. https://doi.org/10.59534/ jcss.1358318
  30. Kırık, A. M., & Özkoçak, V. (2023). Medya ve iletişim bağlamında yapay zekâ tarihi ve teknolojisi: ChatGPT ve deepfake ile gelen dijital dönüşüm. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, (58), 73-99. https://doi. org/10.17498/kdeniz.1308471
  31. Koçak Kurt, Ş. (2014). ‘Araç duygudur’: Teknoloji-duygu-insan ilişkisi ve yapay zekânın hissetti(rdi)kleri. In H. Hülür & C. Yaşın (Eds.), Yapay zeka, toplum ve kültür (pp. 97-116). Ütopya Yayınları.
  32. Kok, J. N., Boers, E. J., Kosters, W. A., van der Putten, P., & Poel, M. (2009). Artificial intelligence: Definition, trends, techniques, and cases. Artificial Intelligence, 1, 1-5.
  33. Kumral, N. (2013). Semiotic analysis of textual communication in Snow by Julia Alvarez. Journal of Language and Linguistic Studies, 9(2), 31-44. Retrieved from http://www.jlls.org/vol9no2/31-44.pdf Mahmud, B. U., & Afsana, S. (2021). Deep insights of deepfake technology: A review. arXiv preprint arXiv, 1-10.
  34. Mirza, R. (2024, February 16). How AI deepfakes threaten the 2024 elections. The Journalist’s Resource. https:// journalistsresource.org/home/how-ai-deepfakes-threaten-the-2024-elections/
  35. Oancea, M. (2024). AI and deep fake-video and audio manipulation techniques capable of altering the political process. Revista de Stiinte Politice, (81), 70-82.
  36. Onan, B. (2012). Dil eğitiminin dil bilimsel temelleri: Ferdinand de Saussure’ün genel dilbilim kuramında dil eğitimiyle ilgili bulgular. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(17), 219- 243.
  37. Passos, L. A., Jodas, D., Costa, K. A., Souza Júnior, L. A., Rodrigues, D., Del Ser, J., & Papa, J. P. (2024). A review of deep learning-based approaches for deepfake content detection. Expert Systems, 41(8), e13570. https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.06095
  38. Patel, K. J., & Desai, M. B. (2024). Ai-driven advances and challenges in deepfake technology: A comprehensive review. Journal of Electrical Systems, 20(11s), 1388-1400. https://doi.org/10.52783/jes.7451
  39. Patel, Y., Tanwar, S., Gupta, R., Bhattacharya, P., Davidson, I. E., Nyameko, R., & Vimal, V. (2023). Deepfake generation and detection: Case study and challenges. IEEE Access, 11, 143296-143323.
  40. Popa, C., Kesavarajah, A., Tahiri, H., Cunningham, L., Pallath, R., & Wu, T. (2025). Deepfake technology unveiled: The commoditization of AI and its impact on digital trust. arXiv. https://www.arxiv.org/ pdf/2506.07363.pdf
  41. Sathvika, R., & Rajasekaran, V. (2022). A semiotic analysis of Saussure and Barthes’s theories under the purview of print advertisements. Journal of Language and Linguistic Studies, 18(1), 386-396. https://doi. org/10.52462/jlls.189
  42. Saussure, F. de. (1998). Genel dilbilim dersleri (B. Vardar, Çev.) Multilingual Yayınları.
  43. Sheikh, H., Prins, C., & Schrijvers, E. (2023). Artificial intelligence: Definition and background. In Mission AI. Research for Policy (pp. 19-39). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2
  44. Sun, K., Roy, A., & Tobin, J. M. (2024). Artificial intelligence and machine learning: Definition of terms and current concepts in critical care research. Journal of Critical Care, 82.
  45. Şayir, O. (2022). Internet haberciliğinde yapay zekâ gazeteciliğinin eşik bekçiliği açısından incelenmesi. İletişim Bilimi Araştırmaları Dergisi, 2(2), 117-134.
  46. Ternovski, J., Kalla, J., & Aronow, P. M. (2021). Deepfake warnings for political videos increase disbelief but do not improve discernment: Evidence from two experiments. OSF Preprints, 10, 1-11.
  47. Ulusoy, H., & Kaya İlhan, Ç. (2025). Siyasal iletişimde yapay zekâ etkisi ve deepfake (derin sahte) dezenformasyonu:
  48. 2024 ABD başkanlık seçimleri örneği. TRT Akademi, 10(23), 42-73. https://doi.org/10.37679/ trta.1563828
  49. Vaccari, C., & Chadwick, A. (2024). Deepfake ve dezenformasyon: Sentetik siyasi videoların yanıltma, belirsizlik ve haberlere duyulan güven üzerindeki etkisini araştırma (Ş. Koçak Kurt, Trans.). Yeni Medya, 17, 366-384.
  50. Weiner, D. I., & Norden, L. (2023, December 5). Regulating AI deepfakes and synthetic media in the political arena. Brennan Center for Justice. https://www.brennancenter.org/our-work/research-reports/regulating- ai-deepfakes-and-synthetic-media-political-arena
  51. Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology: A review. Technology Innovation Management Review, 9(11), 39-52.
  52. Yu, P., Fei, J., & Lu, Y. (2021). A survey on deepfake video detection. IET Biometrics, 10(6), 607-624.