KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2020 / Cilt: 29 - Sayı: 4

YAPAY ZEKÂ KONUSUNUN TOPLUMSAL CİNSİYET KAPSAMINDA İNCELENMESİ: MESLEKLERE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA

Büşra Sedef ÇİFCİ
Cigdem BASFİRİNCİ
Sayfa
183–203
Yayın Tarihi
2020-12-30
DOI
—
🏛️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)

Bu çalışmanın bulguları, bir yapay zekâ uygulaması olarak robotların iş hayatına entegrasyonunun sosyal yaşantı içerisindeki toplumsal cinsiyet eşitsizliklerini yeniden inşa edecek şekilde ilerleyeceğini öngörmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz Yapay zekâ teknolojilerinin simgesi niteliğindeki robotların yeni bir aktör olarak gündelik yaşama dahil olması, yapay zekâ ve toplumsal cinsiyet ilişkisine dair tartışmaları gündeme getirmiş ve yapay zekâ uygulamalarının mevcut toplumsal cinsiyet algılarında bir değişime neden olup olmayacağı tartışılmaya başlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Daha detaylıca bahsetmek gerekirse bu çalışmanın amaçları; on farklı meslek grubu için geliştirilen meslek robotlarına yönelik toplumsal cinsiyet algılarını ölçmek, bu algıların katılımcıların cinsiyetlerine göre farklılaşıp farklılaşmadığını belirlemek ve meslek robotlarının kişilik özellikleri yönünden değerlendirilmesi durumunda da toplumsal cinsiyete dair bir algının yer alıp almadığını ortaya koymaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmanın bulguları, bir yapay zekâ uygulaması olarak robotların iş hayatına entegrasyonunun sosyal yaşantı içerisindeki toplumsal cinsiyet eşitsizliklerini yeniden inşa edecek şekilde ilerleyeceğini öngörmektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Anahtar Kelimeler Yapay Zekâ · Toplumsal Cinsiyet · Meslek

Özet

Öz Yapay zekâ teknolojilerinin simgesi niteliğindeki robotların yeni bir aktör olarak gündelik yaşama dahil olması, yapay zekâ ve toplumsal cinsiyet ilişkisine dair tartışmaları gündeme getirmiş ve yapay zekâ uygulamalarının mevcut toplumsal cinsiyet algılarında bir değişime neden olup olmayacağı tartışılmaya başlanmıştır. Bu kapsamda bu araştırma ile, “Yapay zekâ uygulamaları toplumsal cinsiyet eşitliğinin gelişimine hizmet eder mi, yoksa tam tersi mevcut toplumsal cinsiyet algılarının pekiştirilmesinde bir araç işlevi mi görür?” sorusuna meslek robotları üzerinden cevap aranmıştır. Daha detaylıca bahsetmek gerekirse bu çalışmanın amaçları; on farklı meslek grubu için geliştirilen meslek robotlarına yönelik toplumsal cinsiyet algılarını ölçmek, bu algıların katılımcıların cinsiyetlerine göre farklılaşıp farklılaşmadığını belirlemek ve meslek robotlarının kişilik özellikleri yönünden değerlendirilmesi durumunda da toplumsal cinsiyete dair bir algının yer alıp almadığını ortaya koymaktır. Bunun için nicel yöntemden faydalanılmıştır. Katılımcıların meslek robotlarına ilişkin toplumsal cinsiyet algılarının ölçümlenmesinde senaryo tekniğine başvurulmuş ve veriler anket aracılığıyla toplanmıştır. Hipotezler tek örneklem t testi ve bağımsız örneklem t testi kullanılarak test edilmiştir. Bu çalışmanın bulguları, bir yapay zekâ uygulaması olarak robotların iş hayatına entegrasyonunun sosyal yaşantı içerisindeki toplumsal cinsiyet eşitsizliklerini yeniden inşa edecek şekilde ilerleyeceğini öngörmektedir. Literatüre yansımış olduğu kadarıyla yapay zekâ, meslekler ve toplumsal cinsiyet ilişkisini Türkiye’de inceleyen bir çalışmanın bulunmaması, bu araştırmanın özgün değerini oluşturmaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇİFCİ, B. S., BASFİRİNCİ, C. (2020). YAPAY ZEKÂ KONUSUNUN TOPLUMSAL CİNSİYET KAPSAMINDA İNCELENMESİ: MESLEKLERE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 4, 183–203. https://ajindex.com/articles/87320

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Adam, A. (1996), “Constructions of Gender in The History of Artificial Intelligence”, IEEE Annals of the History of Computing, 18(3), 47-53.
  2. Aimi Shazwani, G., vd. (2018), “Effect of Robots Characteristics and Gender in Persuasive Human Robot Interaction” Frontiers in Robotic and AI, 5(73), 1 – 20. Alexander, E. vd. (2014), “Asking For Help From A Gendered Robot”, In Proceedings Of The Annual Meeting Of The Cognitive Science Society, 36(36), 48 – 75. Başfırıncı, Ç. ve Altıntaş, M. (2018), “Toplumsal Cinsiyetin Çocuk Reklâmları Aracılığıyla İnşası: Türk Televizyonlarındaki Çocuk Reklâmlarına Yönelik Bir İçerik Analizi” Istanbul Business Research, 47(2), 208-232.
  3. Bandura, A. ve Richard H. W. (1977), "Social Learning Theory’’ Prentice-Hall: Englewood Cliffs, NJ. Bettio, E. (1988), The Sexual Division of Labor: The Italian Case. Blau, F. D., vd. (2002),
  4. The Economics of Women, Men, and Work, Prentice Hall, Upper Saddle River. Blumer, H. (1969), Symbolic Interactionism: Perspective and Method, Englewood Cliffs, Prentice Hall, NJ, NJ. Butler, J. (2009), “Toplumsal Cinsiyet Düzenlemeleri”, Cogito: Feminizm, 58,73-92.
  5. Cartwright, A. vd. (2017), “An Investigation Into the Relationship Between the Gender Binary and Occupational Discrimination Using the Implicit Relational Assessment Procedure”, The Psychological Record, 67(1), 121-130.
  6. Ceci, S. J., vd. (2009), “Women’s underrepresentation in science: Sociocultural and biological considerations”, Psychological Bulletin, 135(2), 218–261.
  7. Cejka, M. A. ve Eagly, A. H. (1999), “Gender-Stereotypic Images of Occupations Correspond to the Sex Segregation of Employment”, Personality and Social Psychology Bulletin, 25(4), 413-423.
  8. Charles, M. (1992), “Cross-national Variation in Occupational Sex Segregation”, American Sociological Review, 57(4), 483-502.
  9. Correll, S. J. (2004), “Constraints into preferences: Gender, Status and Emerging Career Aspirations”, American Sociological Review, 69(1), 93–113.
  10. Diekman, A. B. ve Eagly, A. H. (2000), “Stereotypes as Dynamic Constructs: Women and Men of the Past, Present, and Future”, Personality and Social Psycholog Bulletin, 26(10), 1171-1186.
  11. Drake, C. E., vd. (2018), “Comparing Implicit Gender Stereotypes Between Women and Men with the Implicit Relational Assessment Procedure”, Gender Issues, 35(1), 3-20.
  12. Dresden, B. E., vd. (2017), “No Girls Allowed: Women in Male-dominated Majors Experience Increased Gender Harassment and Bias”, Psychological Reports, 121(3), 459-474.
  13. Eagly, A. H.,