Algoritmik Sosyal Medya Akışlarında Partizan Düşmanlığının Yeniden Sıralanması Duyuşsal Kutuplaşmayı Değiştirmektedir

Sosyal medya platformlarının kullanıcı akışlarını şekillendiren algoritmalar, kamuoyunun yönlendirilmesi, siyasal söylemin niteliği ve toplumdaki kutuplaşma düzeyleri üzerinde belirleyici bir role sahiptir. Günümüzde doğrudan platform yönetimlerinin kontrolünde olan bu algoritmaların etkilerini bağımsız olarak incelemek son derece güçtür. Dijital mecralarda etkileşim odaklı sıralama mekanizmalarının antidemokratik tutumları ve partizan düşmanlığını besleyerek duyuşsal kutuplaşmayı tırmandırdığı yönünde güçlü kuramsal hipotezler bulunsa da, bu mekanizmaları platformların müdahalesi olmadan doğal ortamda sınayabilecek bağımsız yöntemlerin eksikliği önemli bir akademik boşluk oluşturmaktadır.

Bu çalışmanın temel amacı, dijital platformların iş birliğine ihtiyaç duymaksızın kullanıcı akışlarını gerçek zamanlı olarak yeniden sıralayabilen bağımsız bir yöntem geliştirmek ve bu yöntemle antidemokratik tutumlar ile partizan düşmanlığı (AAPA) içeren içeriklere maruz kalmanın duyuşsal kutuplaşma üzerindeki nedensel etkisini ortaya koymaktır. Araştırma kapsamında, 2024 ABD başkanlık seçimi döneminde X platformunu kullanan 1.256 katılımcıyla 10 günlük önceden kayıtlı bir saha deneyi yürütülmüştür. Geliştirilen tarayıcı eklentisi, büyük dil modelleri destekli sınıflandırma yoluyla kullanıcıların doğal akışlarındaki siyasi paylaşımları anlık olarak skorlamış ve AAPA içeriğine maruz kalmayı artırma veya azaltma koşullarında rastgele kontrollü bir deney tasarımıyla incelemiştir.

Elde edilen ampirik bulgular, antidemokratik tutum ve partizan düşmanlığı içeren içeriklere maruz kalma düzeyindeki değişimin duyuşsal kutuplaşmayı doğrudan ve nedensel olarak etkilediğini kanıtlamaktadır. Deney sürecinde AAPA içeriklerine maruz kalması azaltılan katılımcı grubunda, karşı partililere yönelik duyuşsal sıcaklık hissi 100 puanlık hissetme termometresinde 2,11 derece artış göstermiştir. Buna karşılık, AAPA içeriklerine maruz kalması artırılan grupta ise karşı siyasi gruba yönelik sıcaklık hissi 2,48 derece azalmıştır. Ayrıca, anlık akış içi anketlerle yapılan ölçümlerde de benzer şekilde tutarlı sonuçlar elde edilmiş; azaltılmış maruziyet öfke ve üzüntü gibi olumsuz duygusal tepkileri düşürürken artırılmış maruziyet bu olumsuz duyguları belirgin biçimde tırmandırmıştır.

Araştırma sonuçları, dijital platform algoritmalarının duyuşsal kutuplaşmayı yalnızca pasif bir şekilde yansıtmadığını, tam aksine içerik sıralama tercihlerine bağlı olarak toplumsal bölünmeyi aktif biçimde yönlendirebildiğini göstermektedir. Platform bağımsız ve ekolojik geçerliliği yüksek bu deneysel yaklaşım, literatürde daha önce platform iş birliğiyle yapılan ve çelişkili sonuçlar veren algoritmik müdahale çalışmalarındaki belirsizlikleri gidermektedir. Katılımcıların siyasi parti aidiyetlerinden bağımsız olarak çift taraflı simetrik bir etki gösteren bu bulgular, sosyal medya ortamlarında içerik odaklı algoritmik düzenlemelerin toplumsal kutuplaşmayı ve siyasal düşmanlığı azaltmada etkili bir kamusal politika aracı olabileceğini ortaya koymaktadır.

Çalışmada elde edilen ampirik bulgular, algoritmik sosyal medya akışlarında antidemokratik tutum ve partizan düşmanlığı (AAPA) içeren paylaşımların sıklığının değiştirilmesinin, kullanıcıların karşı siyasi gruba yönelik duyuşsal kutuplaşma düzeylerini doğrudan ve nedensel olarak etkilediğini göstermektedir. AAPA içeriğinin azaltılması karşı partiye duyulan hissi sıcaklığı artırırken, maruziyetin artırılması tam tersi yönde soğumaya neden olmuştur.

Yazarlar bu durumu, mevcut sosyal medya algoritmalarının doğrudan içerik türünden ziyade etkileşimi ödüllendirmesi nedeniyle yapıcı siyasi diyalog yerine kışkırtıcı ve düşmanca söylemleri öne çıkarmasına bağlamaktadır. Gerçek zamanlı yapay zekâ sınıflandırmasıyla akışın yeniden sıralanması, kışkırtıcı içerik döngüsünü kırarak kullanıcıların duygusal ve tutumsal tepkilerini düzenleme olanağı sunmaktadır.

Literatürdeki 2020 Meta seçim deneyleri gibi önceki çalışmalar, kronolojik sıralama veya karşı görüşe maruz bırakma gibi genel algoritmik müdahalelerin kutuplaşmayı değiştirmediğini rapor etmiştir. Buna karşılık mevcut çalışma, genelleştirilmiş akış müdahaleleri yerine doğrudan kutuplaştırıcı ve antidemokratik içeriğe odaklanıldığında algoritmik tasarımın tutumlar üzerinde belirgin bir nedensel etkisi olduğunu ortaya koymaktadır.

Sonuç olarak yazarlar, sosyal medya platformlarının resmi iş birliğine ihtiyaç duymadan yürütülen bu bağımsız deneysel yöntemin gelecekteki dijital medya araştırmaları için yeni bir standart sunduğunu vurgulamaktadır. Platform yönetimlerinin algoritmik akış tasarımlarında antidemokratik söylemleri geriye iten düzenlemeler yapması, toplumsal kutuplaşmayı azaltma yolunda somut bir potansiyel taşımaktadır.

2020 ABD seçimlerinde Meta platformlarında gerçekleştirilen önceki geniş ölçekli saha deneylerinde parti içi kaynaklara maruz kalmanın azaltılmasının veya kronolojik akışa geçilmesinin kutuplaşma üzerinde anlamlı bir etki yaratmadığı saptanmışken, bu çalışma doğrudan içerik odağında antidemokratik ve düşmanca ifadeleri yeniden sıralayarak duyuşsal kutuplaşmada nedensel bir değişim olduğunu kanıtlamaktadır (Piccardi et al., 2025).

Bu çalışma, dijital medya ve siyasal iletişim literatüründe platform bağımsız deneysel yöntemlerin geliştirilmesine öncülük eden çığır açıcı bir işlev üstlenmektedir. Sosyal medya platformlarının algoritmik akış tasarımlarını dış araştırmacılara kapatması nedeniyle yıllardır devam eden ampirik veri eksikliğini, istemci tarafında çalışan bir tarayıcı eklentisi ve gerçek zamanlı büyük dil modeli sınıflandırıcısı entegre ederek aşmıştır. Çalışma, algoritmik akışlardaki içerik kompozisyonunun doğrudan duyuşsal kutuplaşmaya yol açıp açmadığını ekolojik geçerliliği yüksek bir saha deneyiyle sınayarak, sosyal medyanın toplumsal bölünmelerdeki nedensel rolünü metodolojik bir yenilikle kanıtlamaktadır.

Önceki literatürde yer alan 2020 Meta seçim deneyleri ve kronolojik akış müdahaleleri, kullanıcıların karşı görüşteki kaynaklara maruz bırakılmasının veya basit sıralama değişikliklerinin kutuplaşmayı anlamlı düzeyde değiştirmediğini rapor etmiştir. Mevcut çalışma ise genel yayın kaynağı veya kronolojik düzen yerine, doğrudan antidemokratik tutum ve partizan düşmanlığı (AAPA) içeren kışkırtıcı içerik türlerine odaklanarak literatürdeki çelişkili bulgulara açıklık getirmektedir. Yayın, Voelkel ve arkadaşlarının kavramsallaştırdığı sekiz antidemokratik tutum faktörünü gerçek zamanlı algoritmik müdahaleye dönüştürerek, genel akış müdahalelerinin aksine spesifik içerik filtresinin tutumsal ve duygusal değişimler yaratmada ne denli kritik olduğunu göstermektedir.

Literatür taraması yapan bir araştırmacı için bu eser, dijital platform araştırmalarında platform iş birliği zorunluluğunu ortadan kaldıran bağımsız metodolojik bir standart sunmaktadır. Yapay zekâ destekli gerçek zamanlı yeniden sıralama mimarisinin saha araştırmalarında nasıl uygulanabileceğini şeffaf biçimde belgelerken, duyuşsal kutuplaşmanın dinamik yapısını hem anlık akış içi ölçümler hem de deney sonrası ölçeklerle ölçmenin teorik ve pratik yararlarını göstermektedir. Ayrıca, kışkırtıcı içerik maruziyeti azaltıldığında kutuplaşmanın düşebileceğini ve bu etkinin her iki siyasi parti taraftarları arasında simetrik biçimde gerçekleştiğini göstererek siyasal iletişim literatürüne özgün bir katkı sağlamaktadır.