--- title: Algoritmik Önyargı slug: algoritmik-onyargi-c481f url: /detay/algoritmik-onyargi-c481f type: article language: Türkçe entity: primary: Algoritmik Önyargı type: article disambiguation: Algoritmik önyargı: Veri, algoritma ve tasarım hatalarından kaynaklanan sistematik eşitsizlikleri ele alır. categories: - name: Psikoloji slug: psikoloji url: /kategori/psikoloji - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri tags: - Adil Öğrenme - Veri Kaynaklı Önyargılar - Algoritmik Önyargı - toplumsal eşitlik - Etik author: Nida Üstün created_at: 2025-07-02T15:54:02.157561+03:00 updated_at: 2025-10-29T23:33:26.767754+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/07/02/cHdpweFhDAAOsgNmH4TXXTo4RwyapcWJ.jpg --- # Algoritmik Önyargı ## Article Content *Algoritmik önyargı *(Algorithmic Bias), bilgisayar algoritmalarının çıktılarında sistematik hataların veya eşitsizliklerin ortaya çıkması durumudur. Bu tür önyargılar, genellikle verilerin toplama, etiketleme, işlenme biçimi ya da algoritmanın tasarım sürecinde kullanılan varsayımlar yoluyla ortaya çıkar. Yapay zekâ sistemlerinin toplumsal yaşamdaki etkisinin giderek arttığı bir dönemde, algoritmik önyargı konusu; adalet, etik, ayrımcılık ve toplumsal eşitlik gibi alanlarla doğrudan ilişkilidir. ### **Temel Özellikleri** [Algoritmalar](/tr/detay/algoritmalar-c8bce/llms.txt), karmaşık veriler üzerinde karar verme veya tahmin yapma amacıyla kullanılan matematiksel yapılardır. Ancak bu süreçte kullanılan veri kümeleri geçmişteki önyargıları yansıtabilir ya da algoritmanın işleyişi bazı grupları dezavantajlı duruma düşürebilir. [Algoritmik önyargılar](/tr/detay/algorithmic-bias-c9495/llms.txt), görünürde tarafsız olan sistemlerin bile önyargılı çıktılar üretmesine neden olabilir. Bu tür önyargılar hem bireylerin haklarını ihlal edebilir hem de sosyal adaleti zedeleyebilir. #### **Algoritmaların Karar Verme Sürecinde Önyargı** Algoritmalar genellikle büyük veri setlerinden öğrenerek karar verirler. Ancak bu veri setlerinin içerdiği eksiklikler, dengesizlikler ya da tarihsel eşitsizlikler algoritmaya da taşınabilir. Örneğin, geçmişte belli bir toplumsal grubun işe alımda daha az tercih edilmesi, algoritmanın bu eğilimi öğrenmesine ve sürdürmesine neden olabilir. #### **Örnek Durumlar** - **Ceza adalet sistemleri:** ABD’de kullanılan *COMPAS* adlı risk değerlendirme algoritmasının, siyah bireyleri beyazlara göre daha yüksek riskli sınıflandırma eğilimi gösterdiği saptanmıştır. - **İşe alım sistemleri:** Amazon’un bir dönem kullandığı otomatik işe alım aracı, geçmiş verilerdeki erkek egemen örüntüler nedeniyle kadın adayları dezavantajlı konuma sokmuştur. - **Yüz tanıma teknolojileri:** Bu sistemlerin, açık tenli bireylerde daha yüksek doğruluk oranına sahip olduğu; koyu tenli bireylerde ise hata payının arttığı gözlemlenmiştir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/07/02/kgjq0eVQYU0y01MWV1DKbCixkzNqNtvz.jpg) *Algoritmik önyargıyı temsil eden görsel (bu görsel yapay zeka tarafından oluşturulmuştur)* ### **Algoritmik Önyargının Nedenleri** #### **Veri Kaynaklı Önyargılar** Veri kaynaklı önyargılar, algoritmanın eğitildiği verinin temsiliyet eksikliği, dengesiz dağılımı ya da tarihsel önyargılar içermesi durumunda ortaya çıkar. Bu tür önyargılar, sistemin belirli grupları hatalı sınıflandırmasına veya dışlamasına neden olabilir. #### **Model Kaynaklı Önyargılar** Algoritmanın matematiksel yapısı ya da hedef fonksiyonları, belirli grupların sistematik olarak daha kötü sonuçlar almasına neden olabilir. Örneğin, yalnızca genel doğruluğu maksimize eden modeller, azınlık gruplarındaki hataları göz ardı edebilir. #### **Algoritma Tasarımı ve Varsayımlar** Geliştiricilerin algoritmayı oluştururken yaptıkları seçimler (örneğin hangi özelliklerin dahil edileceği, nasıl ağırlıklandırılacağı) da önyargıya neden olabilir. Tasarım sürecinde göz ardı edilen etik ya da sosyal faktörler, algoritmanın eşitsiz sonuçlar üretmesine yol açar. ### **Algoritmik Önyargı Türleri** #### **Temsiliyet Önyargısı** Belirli grupların veri setlerinde yetersiz temsil edilmesi durumudur. Bu, modelin bu gruplarla ilgili sağlıklı çıkarımlar yapmasını engeller. #### **Onaylayıcı Önyargı (Confirmation Bias)** [Algoritma](/tr/detay/algoritma-6/llms.txt), mevcut kalıpları sürdürmeye yönelik sonuçlar üretir. Örneğin, düşük gelirli bireylerin kredi başvurularını reddeden bir sistem, bu kalıbı veriyle sürekli pekiştirir. #### **Etkileşimsel Önyargı** Kullanıcı ile algoritmanın etkileşimi sonucu oluşan, genellikle öneri sistemlerinde gözlemlenen önyargıdır. Kullanıcının geçmiş tercihlerine göre içerik sunan sistemler, farklı içeriklere erişimi sınırlayabilir. ### **Algoritmik Önyargının Sonuçları** Algoritmik önyargı, toplumsal ayrımcılık, eşitsiz erişim, yanlış kararlar ve güvensizlik gibi sonuçlar doğurabilir. Bu önyargılar özellikle azınlık gruplar, kadınlar, engelliler veya sosyoekonomik olarak dezavantajlı bireyler üzerinde olumsuz etkiler yaratabilir. Algoritmalara olan güvenin zedelenmesi, teknolojik ilerlemenin sosyal kabulünü de tehlikeye atabilir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/07/02/OsVD9HQqKsDgv1OgnHcLsxVfcDSgEGek.jpg) *Algoritmik önyargıyı temsil eden görsel (bu görsel yapay zeka tarafından oluşturulmuştur)* ### **Algoritmik Önyargıya Karşı Yaklaşımlar** #### **Şeffaflık ve Açıklanabilirlik** Algoritmaların nasıl çalıştığının anlaşılabilir olması, önyargıların tespit edilmesini kolaylaştırır. [Açıklanabilir yapay zekâ](/tr/detay/aciklanabilir-yapay-zeka-a4a40/llms.txt) teknikleri, kararların izlenmesini ve hesap verilebilirliğin artmasını sağlar. #### **Etik Kodlar ve Düzenlemeler** Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde etik çerçeveler ve yasal düzenlemeler önem taşır. Avrupa Birliği’nin “[Yapay Zekâ Yasası](/tr/detay/yapay-zeka-regulasyonlari-fcb13/llms.txt)” bu alanda önemli bir örnektir. #### **Adil Öğrenme Yöntemleri** Adil algoritmalar, farklı gruplar arasında ayrımcılığa yol açmadan karar verebilecek şekilde tasarlanır. Bu alanda “fairness-aware machine learning” teknikleri geliştirilmiştir. #### **Toplumsal Denetim ve Katılımcılık** Algoritma geliştirme süreçlerine çok paydaşlı katılımın sağlanması (kamu, akademi, STK’lar) algoritmik önyargının fark edilmesi ve azaltılması açısından kritik önemdedir. ## Academic Sources and References 1. Bilgici, Ceren. “Yapay Zekâ ve Algoritmik Kültür Bağlamında Sosyal Medya Deneyiminin Geleceği Üzerine Bir Değerlendirme.” Yeni Medya Elektronik Dergisi 7, no. 3 (Eylül 2023): 216–237. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ejnm/issue/79773/1341655.Karakoç Keskin, Elif. “Dijital Medya Ortamında Rızanın Algoritmik İnşası: Eleştirel Algoritma Çalışmaları Perspektifinde Bir Tartışma.” Yeni Medya Elektronik Dergisi 16 (29 Haziran 2024): 329–353.  https://dergipark.org.tr/tr/pub/yenimedya/issue/85546/1424585Oğuz, Özgür. “Çalışma Hayatında Algoritmik Ayrımcılık.” Süleyman Demirel Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 14, no. 2 (2024): 1851–1886. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduhfd/issue/88795/1581436.Sümer, Osman. “Algoritma Tiranlığı: Dijital Dünyada Bireyin Savunmasızlığına Yönelik Bir Sosyo‑Teknik Analiz.” İmgelem 15 (Aralık 2024): 87–114. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3994877 ## Related Articles - [Mindfulness (Bilinçli Farkındalık) Gerçekten İşe Yarıyor Mu?](//detay/mindfulness-bilincli-farkindalik-gercekten-ise-yar/llms.txt) - [A Beautiful Mind (Film) ](//detay/a-beautiful-mind-film-a1e17/llms.txt) - [Sil Baştan (Eternal Sunshine of the Spotless Mind ) Film](//detay/sil-bastan-eternal-sunshine-of-the-spotless-mind-f/llms.txt)