Av. Zülal ARSLAN
ÖZET
Makinelerin tıpkı insan davranışları gibi veya insan davranışlarına benzer şekilde hareket etmelerini sağlayan disiplini ifade eden yapay zekâ vasıtasıyla günlük hayat oldukça kolaylaşmakta ve insan gücüne olan ihtiyaç zamanla azalmaktadır. Yine günlük hayatın ayrılmaz bir parçası olan ve Over the Top Hizmetler olarak adlandırılan sosyal medya uygulamaları veya kullanıcıya içerik sunan uygulamalar, söz konusu yapay zekâ disiplinleri vasıtasıyla çalışmakta ve kullanıcının tercihlerine göre kullanıcıya önerilerde bulunabilmektedir. İşbu çalışma uyarınca, “öneri sunma” vb. faaliyetleri kolaylaştıran profilleme işlemi açıklanarak, Over the Top Hizmetler aracılığıyla yapay zekâdan nasıl yararlandığı ve bu tür işlemlerin gelecekte kullanıcıyı ne yönde etkileyebileceği değerlendirilmektedir.
Anahtar Kelimeler:
Yapay zekâ, ott, over the top hizmetler, sosyal medya, netflix, profilleme.
ABSTRACT
The daily life becomes easier with the artificial intelligence that expresses the discipline that enables the machines to behave like human behaviors or human behaviors and decreases the need of manpower decreases with time. Besides, social media applications or applications that provide content to the user which are an inseparable part of everyday life and are called Over the Top Services, work through these artificial intelligence disciplines and make recommendations to the user according to the user’s preferences. In accordance with this work, the transactions likewise offering suggestions, the profiling process, which facilitates activities, is explained by how it uses artificial intelligence through Over the Top Services and how such transactions will affect the user in the future.
Keywords:
Artificial intelligence, ott, over the top services, social media, netflix, profiling.
GİRİŞ
İnternetin günlük yaşamımızın ayrılmaz bir parçası olması nedeniyle medya ve eğlence sektörleri de kullanıcıya daha hızlı bir biçimde ulaşmanın yollarını arayarak internetten ve yapay zekâ teknolojilerinden faydalanmaya başlamışlardır. Makinelerin tahminlerde bulunarak insan davranışlarına benzer şekilde hareket etmelerini amaçlayan yapay zekâ fonksiyonları endüstriden sosyal bilimlere pek çok alanda kullanılmakta ve gün geçtikçe kullanımı artmaktadır. Çağımızın popüler konularından olan robotların insanlığı ele geçirip geçirmeyeceği üzerinde hala bir anlaşmaya varılamamış olmakla birlikte, insanoğlu yapay zekâyı yalnızca iş için değil eğlence amacıyla da günlük hayatına sokmuş durumdadır. Çoğunlukla Over the Top Hizmetler olarak adlandırdığımız üçüncü taraf uygulamalar aracılığıyla bilgisayarlarımıza ve mobil cihazlarımıza giren bu hizmetler günlük eğlence ihtiyacımızı büyük ölçüde karşılamaktadır. Gerek sosyal medya uygulamaları gerekse görsel ve işitsel yayınlara ilişkin medya uygulamaları günlük eğlence ihtiyacımızı karşılamanın yanı sıra kontrolsüz kullanımlarda fazlaca vaktimizi dahi alabilmektedir. Kullandığımız her yazılımın veya uygulamanın cihazlarımızda birtakım izler bıraktığı, bu izler vasıtasıyla kimliğimize, alışkanlıklarımıza ve tercihlerimize ilişkin çıkarımların yapıldığı ve profilleme adı verilen bu işlemler sayesinde lehimize veya aleyhimize sonuçların ortaya konduğu bir dünyada, Over the Top Hizmetlerin yalnızca kullanıcıları belirli bir ücret karşılığında veya ücretsiz olarak eğlendirme maksadını taşıdığı varsayımının ne kadar masum olup olmayacağı mutlak surette tartışılmalıdır. Nitekim söz konusu hizmetlerdeki eğlence tercihlerimiz bireysel olarak kendimiz hakkında veya bir topluluk hakkında ciddi derecede etki yaratabilecek sonuçlar ortaya çıkmasına sebep olabilecek ve bu sonuçlar ancak yapay zekâ disiplinleri sayesinde ortaya çıkabilecektir.
1.YAPAY ZEKA
Başta insan emeğini ve iş gücünü azaltma amacı taşıyarak günümüzde pek çok alanda yardımına ihtiyaç duyulan ve gün geçtikçe geliştirilen bir disiplin olan yapay zekâ, en basit ve anlaşılabilir haliyle; tıpkı insan davranışı gibi zekice davranışları bilgisayarlara veya bilgisayar benzeri cihazlara tanımlamak anlamına gelmektedir.[1] İlk olarak Prof. John McCarthy tarafından 1956’da bir konferans sırasında zikredilen “yapa zekâ” disiplini, McCarthy tarafından ise “akıllı makineler, özellikle de akıllı bilgisayar programları yapmanın bilimi ve mühendisliği” olarak tanımlanmaktadır.[2] Buradaki “akıllı” ifadesi hem bilimin hem de doğal olarak felsefenin konusu olmakla birlikte yapay zekâ disiplini ile makinelerin adeta insanlar gibi akıllıca ve zekice davranışlar gerçekleştirmesi amaçlanmaktadır.
Yapay zekâ ile ilgili araştırmalar işin doğası gereği pek çok konuyu kapsamaktadır. Makinelerin tıpkı insanlar gibi akıllıca ve zekice davranışlar gerçekleştirmesini sağlamak için pek çok matematiksel teoremden veya formüllerden yararlanılmaktadır. Yapay zekâ sayesinde resimlerdeki nesneleri tanıma ve hatta internette yaptığımız aramalarda hedeflediğimiz sonuçlara daha kolay ulaşma gibi hususlara çözümler bulunması amaçlanmaktadır.
Esasen yapay zekânın ne olduğunu bilmek veya anlamak için mutlaka bu konu ile ilgili teknik yetkinliğe sahip veya meraklı olmak gerekmemektedir. Zira bilgisayarların icadından beri günlük kullanımımızda olan bilgisayara karşı oynadığımız basit bilgisayar oyunları (Solitaire, Mayın Tarlası, Hearts vb.) yapay zekânın belki de eğlence dünyasındaki ilk örnekleri sayılabilir. Dolayısıyla en temel düzeydeki bilgisayar kullanıcısını bile yapay zekâ ile mutlaka karşı karşıya kaldığını söylemek mümkündür. Söz konusu oyunlarda bilgisayarlar kullanıcının hamlelerine karşı adeta insan gibi düşünerek karşılık vermektedir ve böylece kullanıcıya o dönemler için insana ihtiyaç duyulmaksızın eşsiz bir deneyim fırsatı sunulmaktadır.
Ancak tabii ki teknolojinin gelişmesi ile yapay zekâ disiplini yalnızca bilgisayar kullanıcısını eğlendirmek ile yetinen basit uygulamalar geliştirmek ile sınırlı kalmamıştır. Yapay zekânın günümüzde en geniş kullanıldığı alanlardan biri veri toplama ve veri analizi yapmaktır. Böylece hangi alanda olursa olsun katrilyonlarca veri, yapay zekâ teknolojisi ile mikrosaniyelerde toplanabilmekte, yine yapay zekâ teknolojisi ile çalışan başkaca cihazlar aracılığıyla, toplanan söz konusu veriler analiz edilebilmekte ve milyonlarca kullanıcının kullandığı uygulamalar sayesinde yeni trendler, bilgisayar kullanıcısının eğilimleri, alışkanlıkları, tercihleri analiz edilebilmektedir. “Büyük veri analizi” olarak ifade edebileceğimiz söz konusu analizler sayesinde ulaşılan sonuçlar kapsamında ticari, ekonomik, siyasi vb. pek çok alanda kararlar alınabilmekte ve uygulamaya konabilmektedir. Büyük veri analizi, yüksek hızlı, yüksek hacimli ve çok çeşitli bilgi varlıklarının herhangi bir konuda karar alma süreçlerini etkileyecek biçimde düşük maliyetler ile analiz edilmesi anlamına gelmektedir.[3] Söz konusu analiz ise şüphesiz yapay zekâ vasıtasıyla yapılmaktadır.
Yapay zekânın en çok kullanıldığı alanlardan biri psikolojidir.[4] Zira yukarıda da belirtildiği üzere yapay zekâ ve büyük veri analizi kapsamında en çok yapılan çalışmalardan biri insanların ve hatta hayvanların bilişsel, algısal ve duygusal davranışlarını inceleyerek bunlara uygun davranışlar ve uygulamalar geliştirmektir. Ayrıca yapay zekâ ekonomi, siyaset, sosyoloji ve iş yönetimi gibi toplulukları doğrudan ilgilendiren konularda karar alma süreçlerinde izlenecek adımları tespit etmek ve söz konusu süreçleri kolaylaştırmak için kullanılmaktadır. Örneğin Facebook’taki kullanıcı adının başında “T.C.” ifadesini kullanan kişilerin genellikle ortalama ekonomik düzeylerde olan kişiler olduğu varsayımıyla bu kişilerin ilgi alanlarına yönelik reklamlar ile karşılaşması sağlanabilir. Yine, yapay zekâ kullanımıyla bir mahallede kullanılan araba markaları uyarınca o mahallede yaşayan kişilerin siyasi görüşlerine ilişkin argümanlar geliştirilebilmektedir.[5]
Esasen yukarıda verilen son örnek, işbu çalışmanın konusu olan “profilleme” kavramı ile doğrudan ilgilidir. Bireyin kişisel verileri kullanılarak kişinin işyerindeki performansı, ekonomik durumu, sağlığı, kişisel ilgi alanları, güvenilirliği, davranışları, konumu veya hareketlerine ilişkin hususların analiz edilmesi gibi işlemlerin otomatik olarak kaydedilmesi ve bu kapsamda kişiye ve/veya bir topluluğa ilişkin birtakım sonuçların çıkarılması işlemlerin tamamına profilleme denmekle birlikte, söz konusu işlemlerin büyük çoğunluğu yapay zekâ disiplinleri sayesinde yapılmaktadır. Profilleme veya bir diğer deyişle profil çıkarma işlemlerinin sonucunda ortaya çıkan sonuçlar üçüncü taraflar ile (örneğin kişiye uygun tekliflerin yapılabilmesi amacıyla sigorta şirketleriyle) paylaşılabileceği gibi doğrudan işlemleri gerçekleştiren tarafça kişiye özel reklam ve pazarlama amaçlarının sunulması sağlanabilmektedir. Nitekim bu çalışmanın amacı da yapay zekânın Over the Top hizmetlerin kullanımı aracılığıyla profilleme işlemlerinde nasıl kullanıldığını değerlendirmektir.
2.OVER THE TOP HİZMETLER
2.1. Genel Olarak Over the Top Hizmetler
Over the Top hizmetler (OTT hizmetleri) asıl olarak, kullanıcıya klasik anlamda kablolu yapılar kullanılmaksızın yalnızca internet aracılığıyla ücretli veya ücretsiz film, müzik ve benzeri medya içeriklerinin sunulduğu hizmetler anlamına gelmektedir.[6] Örneklendirmek gerekirse, gittikçe popüler bir uygulama haline gelen Netflix, OTT hizmetlerinin en bilinen örneğidir. Ücretli bir dizi, film ve belgesel izleme uygulaması olan Netflix, kullanıcıların internet üzerinden Netflix platformunda bulunan yayınlardan dilediğini izleme fırsatı sunmaktadır.
OTT servisi dendiğinde ağırlıklı olarak medya içerikleri sunan uygulamalar akla gelse dahi aslında tüketicinin veya kullanıcının talebi üzerine her türlü içeriği internet üzerinden sunan uygulamaları veya servisleri OTT servisleri olarak ifade etmek mümkündür. Bu kapsamda kullanıcıya farklı farklı pek çok türde içerik sunan Facebook, Instagram gibi sosyal medya uygulamaları da OTT hizmetler arasında sayılabilecektir. Zira adı geçen uygulamalar aracılığıyla kullanıcı kendi içeriğini üretmekte ve talep eden diğer kullanıcılara internet üzerinden sunabilmektedir. Dolayısıyla OTT hizmetleri için tüketicilerin internet üzerinden mesaj gönderip almalarına, ses ve video içerikleri paylaşmalarına yarayan ve bunu takiben internet içeriklerine ilişkin geleneksel anlayışı yıkan hizmetler ifadelerini kullanmak mümkündür.[7]
2.2. Popüler OTT Hizmetleri
2.2.1. Sosyal Medya Uygulamaları
Kullanıcının kendi içeriğini üreterek diğer kullanıcılara özgürce sunabildiği sosyal medya uygulamaları OTT hizmetlerinin en yaygın olarak görüldüğü alanlardır. Bu kapsamda şüphesiz ki Facebook, tüm ihlallere ve itibar kaybına rağmen son yılların en büyük OTT hizmeti olarak kullanıcıları taleplerini karşılamaya devam etmektedir. Nitekim sosyal medyanın dünya çapındaki popülaritesi göz önüne alındığında Facebook’un binlerce kişi tarafından anlık içerik üretimine ve paylaşımına izin verme kapasitesi sayesinde diğer OTT hizmetlerine nazaran en çok kullanılan OTT hizmeti olduğunu söylemek yanlış olmayacaktır.
Instagram ise dünya çapında 1 milyara yakın aktif kullanıcısı olan ve görüntüleri ilgi çekici yazılar ile paylaşmak ilk, paylaşımların altına doğru etiketleri (hashtag) bularak kitlelere ulaşmak ikinci amacı olan görsel bir sosyal medya platformudur.[8] Facebook uyarınca kullanıcılar dilediği kişileri “arkadaş” listelerine alabilirken Instagram uyarınca takipçiler ve takip edilenler söz konusudur. Kullanıcılar etiketler vasıtasıyla diledikleri içeriklere ulaşabilmektedir.
Tıpkı Facebook veya Instagram gibi diğer kullanıcılar ile sınırlı bir biçimde etkileşime girmeye izin veren ve OTT servislerinin bir örneği sayılabilecek diğer bir sosyal medya uygulaması ise Twitter’dır. Paylaşım yaparken karakter sınırlaması vb. birtakım sebeplerle kullanımı sıradan tüketici için ilk önce zor olsa dahi belli bir süre sonra alışılan ve böylece pek çok faydasından yararlanılabilen Twitter uygulaması kapsamında kullanıcılar fikirlerini doğrudan yazabilmekte veya çeşitli görseller ile destekleyebilmektedirler.
2.2.2. Görsel ve Sesli Medya Uygulamaları
Yukarıda da bahsedildiği üzere OTT hizmetler kavramı aslında televizyon benzeri medya uygulamalarının internet aracılığıyla kullanıcılara sunulması sonucu ortaya çıkan bir kavramdır. Dolayısıyla kullanıcıya geleneksel anlamda televizyon, radyo, DVD, mp3 çalar kullanımını neredeyse yok edecek biçimde internet üzerinden kolayca ulaşılabilecek şekilde bu hizmetleri sağlayan uygulamalar OTT servislerinin aslını ifade etmektedir.
200’e yakın ülkede yayın yapan ve kullanıcıya kişisel bilgisayarları veya mobil cihazları ile eşsize yakın bir dizi, film ve belgesel hizmeti sunan Netflix, OTT servislerinin adlandırılmasını sağlayan ilk platformdur.[9] Netflix, televizyon ve film yapım stüdyoları veya başkaca kişiler ile anlaşarak da kendi içeriklerini dağıtma hakkı sağlamaktadır. İşbu çalışmanın konusu olan yapay zekâ vasıtasıyla profilleme işlemlerinin en çok Netflix aracılığıyla yapıldığını söylemek mümkündür.
Sesli medya hizmeti sağlayan bir OTT olan Spotify ise adeta Netflix gibi kullanıcının platform kapsamında bulunan her türlü müzik veya podcast[10] içeriğine dilediği gibi ulaşmasını, bu içerikler ile kendi listelerini oluşturmasını ve yine dilerse bu listeleri başka kullanıcılar ile paylaşmasını sağlayan bir uygulamadır. Netflix ve Spotify gibi uygulamalar kapsamında kullanıcının kendi içeriğini üretmesi doğrudan mümkün olmasa da mevcut içerikleri özelleştirerek kullanıma sunması mümkündür. Bu nedenle ve kullanım kolaylığı nedeniyle Spotify da milyonlarca kullanıcının artık müzikçalarlar yerine kullandığı bir müzik dinleme servisi haline gelmiştir.
Amazon, Hulu, Puhu Tv, Blu Tv gibi görsel medya hizmetleri sunan uygulamalar da yine OTT hizmetlerine örnek olarak verilebilecek uygulamalardandır.
- PROFİLLEME (PROFİL ÇIKARMA)
Avrupa Birliği düzenlemeleri kapsamında 25 Mayıs 2018 tarihinde yürürlüğe giren General Data Protection Regulation’a (GDPR) Türkçe’de genellikle ve hatta yalnızca “suçlu” için kullanılan profilleme veya profil çıkarma ifadesi günümüzde daha farklı bir anlam kazanmıştır.
GDPR’ın Tanımlar başlıklı 4. maddesi uyarınca profil çıkarma işleminin tanımı yapılmaktadır. Bu kapsamda profil çıkarma veya profilleme işlemi, bir gerçek kişinin kişisel verilerini kullanarak kişinin işyerindeki performansı, ekonomik durumu, sağlığı, kişisel ilgi alanları, güvenilirliği, davranışları, konumu veya hareketlerine ilişkin hususların analiz edilmesi veya bunlara yönelik tahminlerin gerçekleştirilmesi gibi işlemlerin otomatik yollarla yapılması anlamına gelmektedir.[11] Bir diğer deyişle, profilleme işlemi ile kişinin belirli birtakım davranışları ilişkilendirilerek veri analizi yapılmakta ve bu doğrultuda kişinin kimliği tanımlanmakta veya tanımlanabilecek duruma getirilmektedir. Bu tür işlemler vasıtasıyla kişinin varlığı fiziksel ortamdan ayrışarak sanal ortamlara yansımaktadır.
GDPR, profilleme işlemini ayrıca tanımlamakla kalmamış profilleme işlemlerini sıkı şartlara tâbi tutmuştur. GDPR’ın 22. maddesi uyarınca kişi, ancak açık rızası şartına tâbi olan profilleme işlemi kapsamında kendisi aleyhine hukuki veya hukuki benzeri bir etki yaratacak herhangi bir karara konu olmayı reddetme hakkına sahiptir. GDPR gerçek kişiye tanıdığı hakların tamamında profilleme işlemlerini de kapsam dâhilinde tutmaktadır.
Profil çıkarma işlemlerinin GDPR’da ayrıca tanımlanmasının ve bu denli önemli görülmesinin sebebi söz konusu işlemler vasıtasıyla alınan veya alınacak kararların kişi nezdinde ayrımcılık yaratma ihtimalinin oldukça yüksek olmasıdır. Örneğin Facebook’ta isminin başında “T.C.” ifadesi olan kullanıcıların maddi gelirinin ortalama veya düşük olduğu argümanını ortaya koyan bir profilleme işlemine, maddi geliri düşük olmayan ancak Facebook kullanıcı isminin başında “T.C.” ifadesi bulunan bir kullanıcı tarafından itiraz edilmesi gündeme gelebilecektir. Kişinin hareketlerinin, davranışlarının veya görüşlerinin profilleme işlemine tâbi tutulması ve ortaya çıkan sonuçlara göre çeşitli karar mekanizmalarının işletilmesi, kişinin herhangi bir iş başvuru süreci nihayetinde işe alınıp alınmaması, maddi ihtiyacı olması durumunda bankalardan kredi çekip çekememesi, sigorta primlerinin belirlenmesi veya herhangi bir düşünce kuruluşuna dâhil olabilmesi gibi pek çok alanda etkilenmesine yol açacaktır. Örneğin şahsi otomobilini kullanırken yüksek hızlar yapmakta olan bir kişinin ölüm riskinin daha yüksek olduğu çıkarımıyla, sigorta şirketi tarafından primlerin düşük tutulması mümkün olabilecektir. Oysaki yukarıda da bahsedildiği üzere bu tür sonuçlar ve bu sonuçlara dayalı olarak verilen kararların kişinin aleyhine olması mümkündür. Nitekim kişinin otomobilini belirli zamanlarda kendisinin kullanmadığı ve yüksek hızları kendisinin yapmadığı varsayımından sigorta şirketlerinin ölüm riskinin yüksek olduğu çıkarımıyla primleri düşük tutması kişi aleyhine bir nitelik teşkil edecektir. Dolayısıyla büyük ölçüde yapay zekâ disiplini yardımı ile yapılan profilleme işlemleri neticesinde ortaya çıkan sonuçların doğruluğundan ziyade ne ölçüde etik olduğu tartışması gündeme gelmektedir.[12]
Tüm bu çekinceler ışığında GDPR, profilleme işlemlerini belirli istisnalar hariç olmak üzere kişinin açık rızasına tâbi kılmakta ve profilleme işlemi neticesinde ortaya çıkan sonuçlara ilişkin kişiye açıkça itiraz etme hakkı tanımaktadır.
Nitekim günümüzde pazarlama işlemlerinin de neredeyse tamamı müşteri profilinin çıkarılması ile yapılmaktadır.[13] Pazarlama amacıyla yapılan profilleme işlemlerinde temel amaç hedef kitlede olan müşteriye en uygun ticari opsiyonun sunulmasını sağlamaktır. Zira profil çıkarma işlemi en başta iyi niyetli bir biçimde kişilere tercihlerine göre yeni hizmetler veya ürünler sunmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda örneğin kişinin bir alışveriş sitesinde gezinirken baktığı ürünler nezdinde, hangi ürünleri gezdiği, hangilerini yüksek fiyatlar sebebiyle tercih etmediği gibi hususlar kişinin internet tarayıcısına sunulan çerezler vasıtasıyla takip edilerek kişiye en uygun ürünler gösterilebilecektir.[14] Ancak tıpkı yukarıdaki otomobil örneğinde olduğu gibi ortaya çıkacak sonuçların kişinin aleyhine olmasını engellemek için kişinin “doğru ve gerçek” kişi olduğundan emin olunması gerekmektedir.[15] Örneğin bir tarayıcıdan veya kullanıcı hesabından birden fazla kişinin kullanımı söz konusu ise burada yapılan profilleme işlemi neticesinde yeterince sağlıklı ve etik sonuçlar çıkmama ihtimali oldukça yüksektir.
Anlaşılacağı üzere profil çıkarma işleme göründüğü kadar basit olmamakla birlikte kullanıcının yararını gözetmekle birlikte kullanıcının zararına olabilecek sonuçlar ortaya çıkabileceğinden bu tür bir kişisel veri işleme faaliyetinde her türlü teknik ve yasal önlemin alınması gerekmektedir.
4.OVER THE TOP HİZMETLER ARACILIĞIYLA PROFİLLEMEDE YAPAY ZEKANIN KULLANIMI
Yapay zekâ disiplinleri, makine öğrenmesi veya yapay öğrenme adı verilen matematiksel fonksiyonlar sayesinde bilgisayarların bir işi gerçekleyebilmesi için o işe ilişkin algoritmaların bilgisayara tanımlanması vasıtasıyla aktif hale gelmektedir.[16] Ancak her durumda otomatik algoritmaların tanımlanması mümkün olamayabilir. Örneğin spam olarak adlandırdığımız istenmeyen e-postaların “istenmeyen” sınıflandırmasına tâbi tutulup tutulmayacağı kişiye ve zamana göre değişebilmektedir. İşte bu tür durumların makineler tarafından tahmin edilebilir hale gelmesi yapay zekâ fonksiyonlarının aktif bir biçimde çalışır olduğunu ispatlamaktadır.
OTT hizmetleri kullanıcının veya tüketicinin kullanım alışkanlıklarına göre yukarıdaki örnekte olduğu gibi sıkça tahminler yürütmekte ve kullanıcının alışkanlıklarına göre içerikler ve/veya reklamlar önermekle birlikte kullanıcıyı başkaca davranışlara veya içeriklere yönlendirebilmektedir. Örneğin Instagram uygulaması kurulu olan mobil cihazlarda Google Chrome aracılığıyla spor salonu araması yapıldığı takdirde, cihazın lokasyon vb. bilgilerinin de açık olduğu varsayımında, kullanıcının Instagram uygulamasına ilk girdiği anda kendisine yakın lokasyonlardaki spor salonları reklamları görmesi mümkündür. Günlük yaşamımızda en çok karşımıza çıkmakta olan bu durum şüphesiz ki davranışsal reklamcılığa ilişkin en klasik örneği teşkil etmektedir. Oysa makine öğrenmesine veya yapay öğrenmeye ilişkin algoritmalar yalnızca sıradan kullanıcılara sıradan reklamlar sunmak için değil, iş dünyasındaki büyük veritabanlarına da uygulanmaktadır. Buna ise “veri madenciliği” adı verilmektedir.[17] İşbu çalışma uyarınca örneklemeleri yapılan OTT servisleri kapsamında ciddi boyutlarda veri madenciliği faaliyetleri yapılarak bir kullanıcıya veya bir topluluğa ilişkin önemli çıkarımlar yapılabilmektedir.
Konu ile ilgili en güncel veri analizi örneği Facebook ve Cambridge Analytica şirketi tarafından gerçekleştirilerek 2016 Amerikan seçim sonuçlarına doğrudan seçmenlerin tercihlerini etkilemek suretiyle fark edilmeden müdahalede bulunulmuş olmasıdır. Bu olayın gündeme gelmesiyle birlikte konunun salt veri madenciliği veya büyük veri analizi olmadığı, önemli ölçüde kişisel veri ihlalinin gerçekleştirildiği tüm kamuoyunun gözleri önüne serilmiştir.[18] Dolayısıyla günlük hayatımızın bir parçası haline gelen ve sözde masum görünen bu tür uygulamalar kapsamında kişisel verilerimizin ihlal edilmesinden kaçınabilmek ve veri güvenliğinin sağlanabilmesi için kullanıcılar olarak kendi önlemlerimizi de almamız gerekmektedir. Bu kapsamda gizlilik ve güvenlik ayarlarının dikkatli bir biçimde okunarak düzenlenmesi, katılınan anketlerin dikkatlice incelenmesi ve oynanan oyunlar sırasında minimum veri paylaşımının sağlanmasına dikkat edilmesi akla gelebilecek ilk önemlerdir.
Sosyal medya pazarının lideri Facebook’un ardından ikinci sırada gelen Twitter da yapay zekâ disiplinlerini kullanarak kullanıcıya ilişkin profilleme işlemleri gerçekleştiren bir OTT hizmeti niteliğindedir. Twitter platformunda kullanıcıların birbirleriyle olan ilişkileri, siyasi duruşları, satın aldıkları ürün ve hizmetlere ilişkin bilgiler, gıda tüketimlerine ilişkin bilgiler, kullanıcıların hayatlarına ilişkin her anlamda içgörü sunulmasını sağlamakta olduğundan pazarlamacılar için söz konusu platforma adeta altın madeni olarak görülmektedir.[19] Örneğin bir gıda ve içecek perakendecisi Twitter analizleri kapsamında en sadık müşterilerinin para harcama kalıplarının, satış yerlerindeki personel değişiminden etkilendiği sonucuna vararak personel değişiminin yüksekliği oranı ile müşteri sadakatinin düşüklüğü oranı arasında bir ilişki kurulmasını sağlamıştır.
Sosyal medya dışındaki OTT hizmetlerinden olan görüntü yayını yapan uygulamalar kapsamında ise, içeriklerin kişiselleştirilmesi bu tür yayınların yayılması ile eş zamanlı olarak başlamıştır. Esasen kullanıcı tercihlerine göre tanımlama yapmak oldukça zor bir faaliyet niteliğindedir.[20] Örneğin Amazon Prime ve Netflix gibi uygulamalar dünya çapında kıtalara yayılmış olan kullanıcılarına ilişkin verileri analiz ederek içeriklerin kişiselleştirilmesini sağlamak istediklerinde büyük zorluklarla karşılaşabilmektedirler. Kullanıcının, tüketicinin veya abonenin davranışı aniden değişebileceği gibi, söz konusu platformların kullanıcı deneyimi, kullanıcıya özel arayüz ve daha pek çok karmaşık faktör hakkında düşünmesi ve aksiyon alması gerekmektedir. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi, zaman içinde kullanıcı davranış verilerinden öğrenme ve buna göre kullanıcıya özel içerik önerileri sunma yeteneğine sahiptir. Sistem abonenin davranışını tıpkı bir insanın öğrenmesi gibi derinlemesine öğrenerek adeta bir öneri motoru haline gelir ve zamanla abone beklentilerine uygun seçenekler sunmayı sağlar.
Netflix bu konudaki en çok kullanıcı verisine sahip platformlardan biridir. Abonelerin her gün zevklerine göre dizi, film veya belgesel seçtiği platform çok fazla sayıda kullanıcının tercihlerine ilişkin verileri içeriğinde barındırmaktadır. Instagram’ın, arama motorlarında aradığımız konuları reklam olarak karşımıza çıkarması örneğinde olduğu gibi Netflix veya Spotify gibi uygulamalar üzerinden tercihlerimize uyumlu öneriler almak artık sıradan bir hale gelmiş niteliktedir. Ancak 75 milyon ve üzeri kullanıcısı bulunan Netflix’in amacının yalnızca sıradan kullanıcılara tercihlerine göre içerik sunmak olduğunu düşünmek, fazlaca iyiniyetli bir düşünce mahiyetinde olacaktır. Zira Netflix platformunda yaptığımız seçimler psikolojimiz, eğitim durumumuz, maddi durumumuz gibi pek çok durumlara ilişkin çıkarımlar yapılmasını sağlayabilecektir. Netflix veri analizleri ile ilgili pek çok iş pozisyonu sağlayan bir kuruluş olmakla birlikte büyük veri analizi Netflix için müşterilerin nelerden hoşlanacağını tahmin etmeye yarayan “tavsiye motorları”nın çalışmasını sağlayan yakıt niteliğindedir.[21] Tavsiye motorlarının oluşturulması için ise Netflix tarafından müşterilerin hangi başlıkları, günün hangi zamanında izlediği, yayınları seçerken harcadığı süre, yayının kullanıcı tarafından veya şebeke sınırlamasından dolayı hangi sıklıkla durdurulduğu ve yayınlara verilen puanlar ile ilgili verilerin işlenmesi sağlanmaktadır. Yine Netflix sunduğu deneyimin kalitesini test etmek amacıyla ara belleğe alma hızı, bit hızı ve müşterinin konum bilgilerine ilişkin verileri de işlemektedir.[22]
Örneğin Netflix, 28 Aralık 2018 tarihinde ilk interaktif yayın örneği olan “Black Mirror: Bandersnatch” programını platforma yüklemiştir. Söz konusu program bilgisayar oyunlarından veya macera kitaplarından sınırlı sayıda kullanıcının aşina olduğu bir yöntem vasıtasıyla kurgulanmıştır. Black Mirror: Bandersnatch, programın başından itibaren yaptıkları seçimlerle filmin nasıl ilerleyeceğine izleyicinin kendisinin karar verdiği bir yapım niteliğindedir.[23] Dokunmatik ekran veya klavye vasıtasıyla, filmdeki karakterin hangi seçimleri yapması gerektiğine izleyicinin karar verdiği bir yapım olan Black Mirror: Bandersnatch kapsamında kullanıcıların tercihlerine ilişkin önemli ölçüde verilerin Netflix tarafından toplandığı aşikardır. Önemli olan ise toplanan bu verilerin nasıl sonuçlar ortaya çıkaracağıdır. Bir kullanıcı kendi hesabında genellikle komedi içerikleri seçerken, Black Mirror: Bandersnatch’in kullanıcıya mecburen sunduğu karanlık seçenekler kapsamında kişi, şiddet eğilimli veya illegal seçimler yapabilecektir. Bu yapım kapsamındaki kullanıcı seçimlerinin sıradan içerik tercihlerinden farkı, kullanıcının filmi izlerken kendisini karakterin yerine koyarak seçimler yapmakta olmasıdır. Dolayısıyla toplanacak veriler çok büyük ölçüde kullanıcının gerçek duygularını, düşüncelerini veya eğilimlerini yansıtıyor olacaktır. Ortaya çıkan sonuçların Netflix tarafından hangi amaçlarla kullanılacağı ve kimler ile paylaşılacağı ise henüz bilinmemektedir. Söz konusu sonuçlar siyasi, ekonomik, kültürel vb. pek çok amaçla kullanılabilecektir. Bu kapsamda kullanım gerçekleştirilirken kullanıcının tamamen özgür ve yalnız olduğu düşüncesine kapılmaması kullanıcının faydasına olabilecektir.
SONUÇ
Over the Top hizmetler, kullanıcıların, tüketicilerin veya abonelerin internet üzerinden diledikleri bir konudaki diledikleri bir içeriğe hizmet aldıkları OTT platformu üzerinden ücret karşılığında veya ücretsiz bir biçimde ulaşmalarını sağlayan oldukça pratik arayüzlere ve kullanım kolaylığına sahip hizmetlerdir. Ancak bu hizmetlerin tamamı kullanıcıların tercihleri kapsamında birtakım analizler yapmakta ve bu analizlere bağlı olarak çıkan sonuçlar ile yeni aksiyonlar almaktadırlar. Yapılan analizlerin tamamı kullanıcının seçimlerini, davranışlarını, hangi içerik üzerinde ne kadar vakit harcadığı gibi verilerini içermektedir. Dolayısıyla bu analizlerin tamamı esasen kişisel veri işleme faaliyeti niteliğindedir. Bu tür yöntemlerle kullanıcının kimliğine veya davranışlarına ilişkin tanımlamalarda bulunma faaliyetleri GDPR’da profilleme veya profil çıkarma olarak tanımlanmış olmakla birlikte, bu işlemler sıkı şartlara tâbidir. Ayrıca profilleme kapsamında kendisi aleyhine otomatik yollarla olumsuz bir netice ortaya çıkan kişi yine GDPR kapsamında bu işleme itirazda bulunabilecektir. OTT hizmetleri, GDPR kapsamında profilleme olarak tanımlanan bu tür işlemleri gerçekleştirirken yapay zekâ teknolojilerinden faydalanmaktadır. O halde günlük hayatta sıkça kullanılmakta olan Facebook, Instagram, Twitter gibi sosyal medya uygulamaları veya Netflix, Puhu TV, Spotify vb. görsel ve işitsel yayın sağlayan uygulamalar sayesinde neredeyse her dakika kişi yapay zekâ sistemleri ile karşı karşıya ve hatta baş başa kalmaktadır. Yalnızca hoşça vakit geçirmek ve eğlenmek üzere izlenmek için seçilen bir film kapsamında kişinin alışkanlıklarının bir makine tarafından kaydedilmesi ve bir sonraki önerinin bu seçim kapsamında sunulması OTT servislerinin yapay zekâ sistemleri vasıtasıyla gerçekleştirdiği en masum ve kullanıcı lehine olan profilleme işlemlerindendir. Ancak Netflix’in son yayını olan ve interaktif bir niteliğe sahip Black Mirror: Bandersnatch programında olduğu gibi kişinin kendini karakterler ile aynı görerek seçimler yapması daha gerçekçi sonuçlar ortaya çıkarabilecektir. Özellikle de Black Mirror: Bandersnatch gibi kişiyi karanlık seçimlere zorlayan OTT yayınları kişinin kendisinden bile gizlemekte olduğu en mahrem eğilimlerini veri analizine tâbi tutabileceklerdir. Bu nedenle söz konusu hizmetlerden yararlanılırken karşıdaki her ne kadar makine olsa dahi arka planda kişisel verileri işleyen ve bunlar ile ilgili ortaya sonuçlar çıkaran gerçek kişiler olduğu bilgisi unutulmamalıdır.
KAYNAKÇA
Basılı Kaynaklar
BAYAMLIOĞLU, Emre – LEENES, Ronald, The “Rule of Law” Implications of Data-Driven Decision-Making: A Techno-Regulatory Perspective, TILT Law&Technology Working Paper, 2018, Tilburg.
Chapman & Hall_CRC Big Data Series, Matthias Dehmer, Frank Emmert-Streib – Frontiers in Data Science, 2018, CRC Press.
Oxford Studies in European Law, Lynskey, Orla- The Foundations of EU Data Protection law, 2015, Oxford University Press.
ALPAYDIN, Ethem, Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, Ekim 2018, İstanbul.
MARR, Bernard, Büyük Veri İş Başında, İnkılap, Media Cat Kitapları, 2016.
SCHÖNBERGER, Viktor Mayer – CUKIER, Kenneth, Büyük Veri, Paloma Yayınevi, 2013, İstanbul.
Dijital Kaynaklar
- https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/2013559/big-data-ai-ml-and-data-protection.pdf
- http://www.aisb.org.uk/
- https://shiftdelete.net/
- https://digiday.com/
- https://www.dignited.com/
- https://www.brightcove.com/
- https://www.technavio.com
- https://gdpr-info.eu
- https://www.rskveri.com/
- https://www.techopedia.com
- https://www.bbc.com/
[1] https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/2013559/big-data-ai-ml-and-data-protection.pdf (Erişim Tarihi: 26.12.2018)
[2] http://www.aisb.org.uk/public-engagement/what-is-ai (Erişim Tarihi: 26.12.2018)
[3] https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/2013559/big-data-ai-ml-and-data-protection.pdf (Erişim Tarihi: 26.12.2018)
[4] http://www.aisb.org.uk/public-engagement/sources-of-funding/88-aisb/publicrelations/publicunderstanding/94-disciplines (Erişim Tarihi: 26.12.2018)
[5] https://shiftdelete.net/yapay-zeka-siyasi-gorusunuzu-tahmin-ediyor (Erişim Tarihi: 26.12.2018)
[6] https://digiday.com/media/what-is-over-the-top-ott/ (Erişim Tarihi: 27.12.2018)
[7] https://www.dignited.com/31579/what-are-over-the-top-ott-services/ (Erişim Tarihi: 27.12.2018)
[8] https://www.brightcove.com/en/blog/2018/03/ott-marketing-essentials-content-and-social-media (Erişim Tarihi: 27.12.2018)
[9] https://www.technavio.com/blog/top-13-companies-in-the-over-the-top-ott-market (Erişim Tarihi: 27.12.2018)
[10] Podcasting, çoğunlukla dizi halindeki dijital medya ürünlerinin internet üzerinden -genellikle feed yoluyla- bilgisayar ve taşınabilir cihazlara indirilebilecek şekilde yayınlanması anlamına gelmekle birlikte böylece indirilmiş dosyalara ise podcast denmektedir.
[11] https://gdpr-info.eu/art-4-gdpr/ (Erişim Tarihi: 30.12.2018)
[12] BAYAMLIOĞLU, Emre – LEENES, Ronald, The “Rule of Law” Implications of Data-Driven Decision-Making: A Techno-Regulatory Perspective, TILT Law&Technology Working Paper, 2018, Tilburg.
[13] Chapman & Hall_CRC Big Data Series, Matthias Dehmer, Frank Emmert-Streib – Frontiers in Data Science (2018, CRC Press), sf. 6.
[14] Oxford studies in European law, Lynskey, Orla – The foundations of EU data protection law, 2015, Oxford University Press, sf 198.
[15] A.g.e. sf. 198
[16] ALPAYDIN, Ethem, Yapay Öğrenme, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, Ekim 2018, İstanbul, sf. 1.
[17] A.g.e. sf.12
[18] Konu ile ilgili özet bilgi ve açıklama için bkz.: https://www.rskveri.com/facebook-ile-paylastiginiz-verileriniz-ne-kadar-guvende/ (Erişim Tarihi: 31.12.2018)
[19] MARR, Bernard, Büyük Veri İş Başında, İnkılap, Media Cat Kitapları, 2016, sf. 262.
[20] https://www.techopedia.com/how-ai-is-personalizing-entertainment/2/33478 (Erişim Tarihi 02.01.2019)
[21] MARR, Bernard, Büyük Veri İş Başında, İnkılap, Media Cat Kitapları, 2016, sf. 28.
[22] A.g.e. sf.31
[23] https://www.bbc.com/turkce/haberler-dunya-46693509 (Erişim Tarihi: 06.01.2019)