Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, kullanıcı yorumlarında en sık rastlanan nefret söylemi biçimlerinin aşağılama/hakaret, cinsel ima/saldırı ve siyasal temelli nefret söylemleri olduğunu ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma, yeni medya ortamlarında kullanıcı yorumları aracılığıyla üretilen nefret söylemi biçimlerini analiz etmeyi ve bu söylemlerin dijital kamusal alandaki görünürlüğünü ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, 5 Haziran–5 Temmuz 2025 tarihleri arasında kullanıcı yorumlarına açık olan internet haberciliği örnekleri (Haberler.com ve Ensonhaber) ile Facebook sayfaları (Haber7 ve Onedio) üzerinden amaçlı örnekleme yöntemiyle seçilen toplam 20 haber içeriğine yapılan 603 kullanıcı yorumu, nitel içerik analizi tekniğiyle incelenmiştir. Veriler, tematik analiz yaklaşımı doğrultusunda, yorumlayıcı ve esnek bir biçimde MAXQDA 24 yazılım programı aracılığıyla çözümlenmiştir. Bulgular, kullanıcı yorumlarında en sık rastlanan nefret söylemi biçimlerinin aşağılama/hakaret, cinsel ima/saldırı ve siyasal temelli nefret söylemleri olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, cinsiyet, etnik kimlik, inanç, cinsel yönelim ve fiziksel görünüm gibi kırılgan alanlara yönelik nefret dolu ve ötekileştirici ifadeler, yeni medyada etkileşimin sunduğu anonimlik ve denetimsizlik ortamında daha görünür hale gelirken, yeni medya platformlarının ifade özgürlüğünü teşvik eden yapısı ile içerik denetimi ve sosyal ağların sorumluluğunu etkin şekilde üstlenmemesi, bu tür ayrımcı ve saldırgan söylemlerin sistematik biçimde üretilip yayılmasına zemin hazırlamaktadır. Mevcut araştırmadan elde edilen veriler doğrultusunda yeni medyada nefret söylemiyle mücadelede yasal düzenlemelerin güçlendirilmesi, yeni medya okuryazarlığının yaygınlaştırılması, internet haber platformları ve sosyal medya ağlarının politikalarının daha sorumlu bir çerçevede yeniden yapılandırılması gerekliliğini ortaya koymaktadır.
Abstract
This study analyzes the forms of hate speech produced through user comments in new media and reveals their visibility within the digital public sphere. A total of 603 user comments on 20 news articles—selected via purposive sampling from online journalism platforms (Haberler.com and Ensonhaber) and Facebook pages (Haber7 and Onedio)—were examined using qualitative content analysis. The data, collected between June 5 and July 5, 2025, were analyzed thematically through an interpretive and flexible approach using MAXQDA 24 software. The findings show that the most common forms of hate speech include humiliation/insult, sexual innuendo/assault, and politically motivated hate speech. Additionally, hateful and exclusionary expressions targeting gender, ethnicity, religion, sexual orientation, and physical appearance have become increasingly visible due to the anonymity and lack of oversight in interactive new media environments. While these platforms encourage freedom of expression, their inadequate content moderation and reluctance to assume social responsibility contribute to the spread of discriminatory discourse. This study underscores the urgent need to combat hate speech through stronger legal frameworks, the promotion of digital media literacy, and the implementation of more accountable content policies on online news and social media platforms.