KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2026 / Volume: 26 Issue: 1

YAPAY ZEKÂ STRATEJİLERİNDE VERİ POLİTİKALARI: SEÇİLİ ÜLKELERİN KARŞILAŞTIRMALI DEĞERLENDİRMESİ

DATA POLICY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE STRATEGIES: THE COMPARATIVE ASSESSMENT OF SELECTED COUNTRIES

Ebru Polat(MUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2546-7040
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2025-03-27
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırma sonucunda Türkiye’nin yapay zekâ teknolojilerinin etik ve etkili kullanımı için gerekli olan veri yönetimi, gizlilik ve yönetişimin çeşitli yönlerini ele aldığı; açık veri kaynaklarının kullanımını teşvik ettiği, veri politikalarına yönelik güncel gelişmeleri takip ettiği, bu konularda önlemler almaya başladığı, ulusal strateji belgelerinde veri politikalarına yer verdiği görülmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Devletler verilerin yönetilmesi, korunması ve etkin şekilde kullanılması amacıyla yapay zekâ strateji belgelerinde veri politikalarına yer vermekte ve ayrı olarak veri politikaları geliştirmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmanın amacı Türkiye, ABD, Bulgaristan, Çin ve Polonya’nın yapay zekâ veri stratejilerini incelemek, Türkiye’nin veri politikaları konusunda dünyadaki yerini göstermektir.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırma sonucunda Türkiye’nin yapay zekâ teknolojilerinin etik ve etkili kullanımı için gerekli olan veri yönetimi, gizlilik ve yönetişimin çeşitli yönlerini ele aldığı; açık veri kaynaklarının kullanımını teşvik ettiği, veri politikalarına yönelik güncel gelişmeleri takip ettiği, bu konularda önlemler almaya başladığı, ulusal strateji belgelerinde veri politikalarına yer verdiği görülmektedir.
🔬Tür:Research Article
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Artificial Intelligence Strategy · Data Policies · Data Use

Özet

Devletler verilerin yönetilmesi, korunması ve etkin şekilde kullanılması amacıyla yapay zekâ strateji belgelerinde veri politikalarına yer vermekte ve ayrı olarak veri politikaları geliştirmektedir. Bu çalışmanın amacı Türkiye, ABD, Bulgaristan, Çin ve Polonya’nın yapay zekâ veri stratejilerini incelemek, Türkiye’nin veri politikaları konusunda dünyadaki yerini göstermektir. Nitel araştırma yöntemiyle tasarlanan çalışmada, içerik analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda yapay zekâ stratejileri veri politikalarının veri güvenliği ve mahremiyet, veri yönetimi, veri güvenliği/gizliliği ve büyük veriye erişim temaları bağlamında değerlendirilmektedir. Araştırma sonucunda Türkiye’nin yapay zekâ teknolojilerinin etik ve etkili kullanımı için gerekli olan veri yönetimi, gizlilik ve yönetişimin çeşitli yönlerini ele aldığı; açık veri kaynaklarının kullanımını teşvik ettiği, veri politikalarına yönelik güncel gelişmeleri takip ettiği, bu konularda önlemler almaya başladığı, ulusal strateji belgelerinde veri politikalarına yer verdiği görülmektedir.

Abstract

Governments include data policies in their artificial intelligence strategy documents and develop separate data policies to manage, protect, and effectively use data. This study aims to examine Türkiye’s artificial intelligence data strategies, compare them with the examples in the world, and to reveal Türkiye’s place in the world in terms of data policies. Content analysis was conducted in the study using the qualitative research method. As a result of the analysis, artificial intelligence strategies were evaluated in the context of data security and privacy, data management, data security/privacy and access to big data themes of data policies. As a result of the research, it was observed that Turkey addresses various aspects of data management, privacy, and governance necessary for the ethical and effective use of artificial intelligence technologies, encourages the use of open data sources, follows current developments in data policies, starts to take measures in this regard, and includes data policies in national strategy documents.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Polat, E. (2025). YAPAY ZEKÂ STRATEJİLERİNDE VERİ POLİTİKALARI: SEÇİLİ ÜLKELERİN KARŞILAŞTIRMALI DEĞERLENDİRMESİ. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Volume: 26 Issue: 1. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1551561

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (95)

  1. Agencia Espanola Proteccion Datos. (2021). Misunderstandings related to anonymisation. https://www.edps.europa.eu/system/files/2021-04/21-04-27_aepd-edps_anonymisation_en_5.pdf adresinden erişildi.
  2. Agrawal, A., Gans, J. S., & Goldfarb, A. (2019). Exploring the impact of artificial intelligence: Prediction versus judgment. Information Economics and Policy, 47, 1-6. doi: 10.1016/j.infoecopol.2019.05.001
  3. AI Risk Management Framework. (2020, Ocak 16). The NIST privacy framework: A tool for improving privacy through enterprise risk management. https://www.nist.gov/privacy-framework/privacy-framework adresinden erişildi.
  4. Akman, E., Bayram Topçu, T., & Chiftchi, A. (2022). Yapay zekâ ve ülkelerin yapay zekâ politikaları. E. Akman, T. Bayram Topçu, & A. Chiftchi (Ed.) Yapay zekâ ve kamu politikası - Ülke incelemeleri, (s. 1-13). Nobel Akademik Yayıncılık: Ankara.
  5. Aldoseri, A., Al-Khalifa, K. N., & Hamouda, A. M. (2023). Re-thinking data strategy and integration for artificial intelligence: concepts, opportunities, and challenges. Applied Sciences, 13(12), 7082. doi: 10.3390/app13127082
  6. Ali, G., Mijwil, M. M., Buruga, B. A., Abotaleb, M., & Adamopoulos, I. (2024). A survey on artificial intelligence in cybersecurity for smart agriculture: state-of-the-art, cyber threats, artificial intelligence applications, and ethical concerns. Mesopotamian Journal of Computer Science, 2024, 53-103. doi: 10.58496/MJCSC/2024/0073
  7. Angın, M., & Doğmazer, O. (2023). Hindistan’ın yapay zekâ gelişimi üzerine bir inceleme. Mevzu–Sosyal Bilimler Dergisi, (9), 323-349. doi: 10.56720/mevzu.1230704
  8. Attard, J., Orlandi, F., Scerri, S., & Auer, S. (2015). A systematic review of open government data initiatives. Government Information Quarterly, 32(4), 399-418. doi: 10.1016/j.giq.2015.07.006
  9. Avaner, T., & Çelik, M. (2021). Türkiye’de dijital dönüşüm ofisi ve yapay zekâ yönetimi: Büyük Veri ve Yapay Zeka Daire Başkanlığı’nın geleceği üzerine. Medeniyet Araştırmaları Dergisi, 6(2), 1-18. doi: 10.52539/mad.1050640
  10. Bal, R., & Gill, I. S. (2020). Policy approaches to artificial intelligence based technologies in China, European Union and the United States (Duke Global Working Paper Series No. 26). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3699640 adresinden erişildi. doi: 10.2139/ssrn.3699640
  11. Bertino, E., & Ferrari, E. (2017). Big data security and privacy. S. Greco, S. Flesca, E. Masciari, & D. Saccà (Ed.) A comprehensive guide through the Italian database research over the last 25 years (s. 425-439) içinde. Cham: Springer International Publishing.
  12. Blasimme, A., Fadda, M., Schneider, M., & Vayena, E. (2018). Data sharing for precision medicine: policy lessons and future directions. Health Affairs, 37(5), 702-709. doi: 10.1377/hlthaff.2017.1558
  13. Brundage, M., & Bryson, J. (2016). Smart policies for artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:1608.08196. doi: 10.48550/arXiv.1608.08196
  14. Büyük Veri ve Yapay Zekâ Uygulamaları Dairesi Başkanlığı. (2018). Büyük Veri ve Yapay Zekâ Uygulamaları Dairesi Başkanlığı. https://cbddo.gov.tr/hizmet-birimlerimiz/buyuk-veri-yapay-zekâ-uygulamalari-dairesi-baskanligi/ adresinden erişildi.
  15. Calo, R. (2017). Artificial intelligence policy: a primer and roadmap. UC Davis Law Review, 51, 404-435. doi: 10.2139/ssrn.3015350
  16. Chatterjee, S. (2020). AI strategy of India: policy framework, adoption challenges and actions for government. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(5), 757-775. doi: 10.1108/TG-05-2019-0031
  17. Cheng, L., Liu, F., & Yao, D. (2017). Enterprise data breach: causes, challenges, prevention, and future directions. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 7(5). doi: 10.1002/widm.1211
  18. China Briefing. (2021, Ağustos 24). The PRC Personal Information Protection Law (Final): A full translation. https://www.china-briefing.com/news/the-prc-personal-information-protection-law-final-a-full-translation/ adresinden erişildi.
  19. Cohen, I. G., Evgeniou, T., Gerke, S., & Minssen, T. (2020). The European artificial intelligence strategy: implications and challenges for digital health. The Lancet Digital Health, 2(7), 376–379. doi: 10.1016/s2589-7500(20)30112-6
  20. Coşkun, B. (2022). Almanya’nın yapay zekâ politikası. E. Akman, T. Bayram Topçu, & A. Chiftchi (Editörler), Yapay zekâ ve kamu politikası-Ülke incelemeleri (s. 15-33) içinde. Nobel Akademik Yayıncılık: Ankara.
  21. Cottier, B., Besiroglu, T., & Owen, D. (2023). Who is leading in AI? An analysis of industry AI research. arXiv preprint arXiv:2312.00043. doi: 10.48550/arXiv.2312.00043
  22. Creswell, J. W. (1998). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five traditions. SAGE Publications.
  23. Çaldağ, M. T., & Gökalp, E. (2023). Understanding barriers affecting the adoption and usage of open access data in the context of organizations. Data and Information Management, 9(1). doi: 10.1016/j.dim.2023.100049
  24. Data Act. (2023). Regulation (EU) 2023/2854 of the European Parliament and of the Council of 13 December 2023 on harmonised rules on fair access to and use of data and amending Regulation (EU) 2017/2394 and Directive (EU) 2020/1828 (Data Act). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/2854 adresinden erişildi.
  25. Department of International Cooperation Ministry of Science and Technology P.R.China. (2017). Next generation artificial ıntelligence development plan. http://fi.china-embassy.gov.cn/eng/kxjs/201710/P020210628714286134479.pdf adresinden erişildi.
  26. DigiChina. (2021). Translation: 14th five-year plan for national ınformatization – Dec. 2021. https://digichina.stanford.edu/work/translation-14th-five-year-plan-for-national-informatization-dec-2021/ adresinden erişildi.
  27. Djeffal, C., Siewert, M. B., & Wurster, S. (2022). Role of the state and responsibility in governing artificial intelligence: a comparative analysis of AI strategies. Journal of European Public Policy, 29(11), 1799-1821. doi: 10.1080/13501763.2022.2094987
  28. Doruköz, K. D., & Uslu, B. (2023). Yapay zekânın iş hayatındaki yeri: avantajlar, dezavantajlar ve politikalar. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6(CEEİK 2023 Özel Sayısı), 45-62. doi: 10.38120/banusad.1376452
  29. Drisko, J. W., & Maschi, T. (2016). Content Analysis. Oxford University Press.
  30. Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data–evolution, challenges and research agenda. International Journal Of İnformation Management, 48, 63-71. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021.
  31. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., … Williams, M. D. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
  32. Elmore, J. G., & Lee, C. I. (2021). Data quality, data sharing, and moving artificial intelligence forward. JAMA Network Open, 4(8). doi: 10.1001/jamanetworkopen.2021.19345
  33. Etike, Ş. (2023). Yapay zekayı insan ve kamusal yarar için çalıştırmak: ABD ve AB politika belgelerinin önerileri. Memleket Siyaset Yönetim, 18(39), 220-249.
  34. European AI Office. (2024). European AI Office. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office#ecl-inpage-tasks-of-the-ai-office adresinden erişildi.
  35. European Parliament. (2024). European Parliament legislative resolution of 13 March 2024 on the proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union Legislative Acts. https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html adresinden erişildi.
  36. Europe's Digital Decade. (2022). Decision (EU) 2022/2481 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 establishing the Digital Decade Policy Programme 2030. https://eur-lex.europa.eu/eli/dec/2022/2481/oj adresinden erişildi.
  37. Fatima, S., Desouza, K. C., & Dawson, G. S. (2020). National strategic artificial intelligence plans: A multi-dimensional analysis. Economic Analysis and Policy, 67, 178-194. doi: 10.1016/j.eap.2020.07.008
  38. Federal Data Strategy. (2020). Federal Data Strategy. https://strategy.data.gov/overview/ adresinden erişildi.
  39. Federal Sustainability Plan. (2021). Federal Sustainability Plan. https://www.sustainability.gov adresinden erişildi.
  40. Fei-Fei, L., Deng, J., & Li, K. (2009). ImageNet: Constructing a large-scale image database. Journal of Vision, 9(8), 1037-1037. doi: 10.1167/9.8.1037
  41. Filgueiras, F. (2022). Artificial intelligence policy regimes: comparing politics and policy to national strategies for artificial intelligence. Global Perspectives, 3(1), 32362. doi: 10.1525/gp.2022.32362
  42. Finlay, J., & Dix, A. (1996). An Introduction To artificial intelligence. Londra: UCL Press.
  43. García-García, J., & Alonso-Magdaleno, M. I. (2022). Deconstructing government budgets through visual representation software. International Journal of Public Administration, 45(11), 807-818. doi: 10.1080/01900692.2021.1891549
  44. Gezici, H. S. (2023). Kamu yönetiminde yapay zekâ: Avrupa Birliği. Uluslararası Akademik Birikim Dergisi, 6(2), 111-128. doi:10.53001/uluabd.2023.59
  45. Gonsalves, T. (2019). The summers and winters of artificial intelligence. In Advanced methodologies and technologies in artificial intelligence, computer simulation, and human-computer interaction (pp. 168-179). IGI Global.
  46. Haini, S. I., Rahim, N. Z. A., Zainuddin, N. M. M., & Ibrahim, R. (2020). Factors influencing the adoption of open government data in the public sector: A systematic literature review. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, 10(2), 611-617. doi: 10.18517/ijaseit.10.2.9488
  47. Hu, Y., Kuang, W., Qin, Z., Li, K., Zhang, J., Gao, Y., Li, W., & Li, K. (2021). Artificial intelligence security: Threats and countermeasures. ACM Computing Surveys, 55(1), 1-36. doi: 10.1145/3487890
  48. Hunt, E. B. (2014). Artificial intelligence. Academic Press.
  49. Ibrahim, A., Thiruvady, D., Schneider, J. G., & Abdelrazek, M. (2020). The challenges of leveraging threat intelligence to stop data breaches. Frontiers in Computer Science, 2, 36. doi:10.3389/fcomp.2020.00036
  50. Igbinenikaro, E., & Adewusi, O. A. (2024). Policy recommendations for integrating artificial intelligence into global trade agreements. International Journal of Engineering Research Updates, 6(01), 001-010. doi: 10.53430/ijeru.2024.6.1.0022
  51. Kamolov, S., & Teteryatnikov, K. (2021). Artificial intelligence in public governance. I. Stepnov (Ed.), Technology and business strategy: Digital uncertainty and digital solutions, (s.127-135) içinde. Palgrave Macmillan. doi: 10.1007/978-3-030-63974-7_9
  52. Kamu Veri Alanı (2024). Kamu Veri Alanı. https://cbddo.gov.tr/projeler/kamu-veri-alani/ adresinden erişildi.
  53. Kayikci, S., & Khoshgoftaar, T. M. (2024). Blockchain meets machine learning: A survey. Journal of Big Data, 11(1), 9. doi: 10.1186/s40537-023-00852-y
  54. Krippendorff, K. (1989). Content analysis. E. Barnouw, G. Gerbner, W. Schramm, T. L. Worth, & L. Gross (Editörler), International encyclopedia of communication (s.403-407). New York: Oxford University Press.
  55. Krippendorff, K. (1989). Content analysis. International Encyclopedia of Communication, 1(1), 403-407.
  56. Kurni, M., Mohammed, M. S., & Srinivasa, K. G. (2023). A beginner's guide to introduce artificial intelligence in teaching and learning. Springer Nature.
  57. La Pelle, N. (2004). Simplifying qualitative data analysis using general purpose software tools. Field Methods, 16(1), 85-108. doi: 10.1177/1525822X03259227
  58. Lauterbach, A. (2019). Artificial intelligence and policy: quo vadis? Digital Policy, Regulation and Governance, 21(3), 238-263. doi: 10.1108/DPRG-09-2018-0054
  59. Löfgren, K., & Webster, C. W. R. (2020). The value of big data in government: The case of ‘smart cities’. Big Data & Society, 7(1), 2053951720912775. doi: 10.1177/2053951720912775
  60. Lundvall, B. Å., & Rikap, C. (2022). China's catching-up in artificial intelligence seen as a co-evolution of corporate and national innovation systems. Research Policy, 51(1), 104395. doi: 10.1016/j.respol.2021.104395
  61. Mahanti, R., (2021). Data governance technology and tools. Data governance and data management: Contextualizing data governance drivers, technologies, and tools (s. 145-168). Singapore: Springer Singapore.
  62. Manheim, K., & Kaplan, L. (2019). Artificial intelligence: Risks to privacy and democracy. Yale JL & Tech., 21, 106-188. doi: 10.3390/bdcc3020021
  63. Markovich, S., & Yehezkel, Y. (2024). “For the public benefit”: Data policy in platform markets. Journal of Economics & Management Strategy, 33(3), 481-769. doi: 10.1111/jems.12588
  64. Mejía, C. R. A. (2023). El rol de las políticas de datos en la adopción de la inteligencia artificial en países emergentes. Política Internacional, (134), 9-28. doi: 10.61249/pi.vi134.85
  65. Mikhaylov, S. J., Esteve, M., & Campion, A. (2018). Artificial intelligence for the public sector: opportunities and challenges of cross-sector collaboration. Philosophical Transactions Of The Royal Society A: Mathematical, Physical And Engineering Sciences, 376(2128). doi: 10.1098/rsta.2017.0357
  66. Miles, M, B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook (2nd ed). Thousand Oaks, CA: Sage.
  67. Mithas, S., Murugesan, S., & Seetharaman, P. (2020). What is your artificial intelligence strategy?. IT Professional, 22(2), 4-9. doi: 10.1109/MITP.2019.2957620
  68. Nabiyev, V., & Erümit, A. K. (2023). Yapay zekânın temelleri. V. Nabiyev ve A. K. Erümit (Editörler), Eğitimde yapay zekâ: Kuramdan uygulamaya (4. Baskı) (s. 2-35) içinde. Ankara: Pegem Akademi.
  69. Narayanan, A., Huey, J., & Felten, E. W. (2016). A precautionary approach to big data privacy. utwirth, S. Gutwirth, P. Leenes, ve P. De Hert (Editörler), Data protection on the move: Current developments in ICT and privacy/data protection (s. 357-385) içinde. Dodrecht: Springer.
  70. Nudurupati, S. S., Tebboune, S., Garengo, P., Daley, R., & Hardman, J. (2024). Performance measurement in data intensive organisations: resources and capabilities for decision-making process. Production Planning & Control, 35(4), 373-393. doi: 10.1080/09537287.2022.2084468
  71. OECD.AI (2021). Database of national AI policies. https://oecd.ai adresinden erişildi.
  72. Okcu, M. ve Akman, E. (2020). Yapay zekâ ve kamu politikası: Ülkelerin yapay zekâ strateji belgeleri üzerinden bir değerlendirme. M. Yıldız ve C. Babaoğlu (ed.), Teknoloji ve Kamu Politikaları (s. 67-110) içinde. Gazi Kitabevi: Ankara.
  73. Okcu, M. ve Akman, E. (2022). Türkiye'nin yapay zekâ politikası. E. Akman, T. Bayram Topçu ve A. Chiftchi (Ed.) Yapay zekâ ve kamu politikası-Ülke incelemeleri (s.431-474) içinde. Nobel Akademik Yayıncılık: Ankara.
  74. Oseni, A., Moustafa, N., Janicke, H., Liu, P., Tari, Z., & Vasilakos, A. (2021). Security and privacy for artificial intelligence: Opportunities and challenges. arXiv preprint. doi: 10.1145/1122445.1122456
  75. Pannu, A. (2015). Artificial intelligence and its application in different areas. Artificial Intelligence, 4(10), 79-84.
  76. Papyshev, G., & Yarime, M. (2023). The state’s role in governing artificial intelligence: development, control, and promotion through national strategies. Policy Design and Practice, 6(1), 79-102. doi: 10.1080/25741292.2022.2162252
  77. Prasad, K. R., Karanam, S. R., Ganesh, D., Liyakat, K. K. S., Talasila, V., & Purushotham, P. (2024). AI in public-private partnership for IT infrastructure development. The Journal of High Technology Management Research, 35(1). doi: 10.1016/j.hitech.2024.100496
  78. Raghunathan, B. (2013). The complete book of data anonymization: from planning to implementation. Boca Raton: CRC Press.
  79. Resmî Gazete. (2018). Cumhurbaşkanlığı Teşkilatı Hakkında Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi (Yayım No. 3474). https://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/19.5.1.pdf adresinden erişildi.
  80. Saveliev, A., & Zhurenkov, D. (2021). Artificial intelligence and social responsibility: the case of the artificial intelligence strategies in the United States, Russia, and China. Kybernetes, 50(3), 656-675. doi: 10.1108/K-01-2020-0060
  81. Saygılı, H. (2020). Public policies on artificial intelligence: Comparison of USA and China’s AI public policies. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  82. Serçemeli, M. (2018). Muhasebe ve denetim mesleklerinin dijital dönüşümünde yapay zekâ. Electronic Turkish Studies, 13(30), 369-386. doi: 10.7827/TurkishStudies.14373
  83. The White House. (2022). Blueprint for an AI Bill of Rights. https://bidenwhitehouse.archives.gov/ostp/ai-bill-of-rights/ adresinden erişildi.
  84. The White House. (2023). Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence. https://www.acc.com/sites/default/files/2024-08/2023.10.30-Executive-Order-on-the-Safe--Secure--and-Trustworthy-Development-and-Use-of-Artificial-Intelligence-_-The-White-House.pdf adresinden erişildi.
  85. Thierer, A. D., Castillo O'Sullivan, A., & Russell, R. (2017). Artificial intelligence and public policy. Mercatus Research Paper, 1-56 doi: 10.2139/ssrn.3021135
  86. Tucker, C. (2019). Privacy, algorithms, and artificial intelligence. A. Agrawal, J. Gans, & A. Goldfarb (Editörler), The economics of artificial intelligence: An agenda (s. 423-438). Chicago: University of Chicago Press. doi: 10.7208/9780226613475-019
  87. Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025. https://cbddo.gov.tr/uyzs adresinden erişildi.
  88. Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2023). Açık Veri Projesi. https://cbddo.gov.tr/projeler/acik-veri/ adresinden erişildi.
  89. Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2024). Büyük Veri. https://cbddo.gov.tr/buyuk-veri/ adresinden erişildi.
  90. Ulaşan, F. (2020). Ulusal yapay zekâ strateji belgeleri ve değerlendirmeler. İ. Demir (Ed.), Disiplinlerarası politika vizyonu ve stratejiler (s.103-123). Iksad Publishing House.
  91. Ulusal Veri Sözlüğü. (2019). Ulusal Veri Sözlüğü. https://cbddo.gov.tr/projeler/ulusalverisozlugu/ adresinden erişildi.
  92. Veronese, A., Nunes Lopes, A., & Lemos, E. (2021). Regulatory paths for artificial intelligence in Latin American countries with data protection law frameworks: limits and possibilities of integrating policies. Revista Latinoamericana de Economía y Sociedad Digital, (2). doi: 10.53857/CJFB4918
  93. Wicks, D. (2017). The coding manual for qualitative researchers. Qualitative Research in Organizations and Management: An International ournal, 12(2), 169-170. doi: 10.1108/QROM-08-2016-1408
  94. World Bank. (2023). GDP per capita (current US$) https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD?name_desc=false adresinden erişildi.
  95. Yin, R. K. (2015). Qualitative research from start to finish. Guilford Publications.