Araştırmada Yapay Zeka Kullanımı: Otomatik Kodlama, NLP ve Tahmin Modelleri

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML), araştırma metodolojisinde devrimsel değişiklikler yaratmaktadır. Büyük veri setlerinin analizi, nitel verilerin otomatik kodlanması, metin madenciliği ve tahminsel modelleme gibi alanlarda AI araçları araştırmacılara güçlü olanaklar sunar. Ancak bu araçların bilinçsiz kullanımı, ciddi etik ve metodolojik sorunlara yol açabilir. Kothari (2004), bilgisayar destekli araştırma yöntemlerinin araştırmacının yerini almadığını, onu güçlendirdiğini belirtir. Bu yazıda, AI'nın araştırma sürecinin farklı aşamalarında nasıl kullanılabileceğini, sunduğu fırsatları ve barındırdığı riskleri inceleyeceğiz.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Metin Analizi

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan AI dalıdır. Araştırmada NLP'nin temel uygulama alanları şunlardır:

Otomatik Nitel Kodlama

Geleneksel nitel kodlama, araştırmacının metinleri satır satır okuyarak temalar ve kodlar ataması sürecidir. NLP tabanlı araçlar bu süreci hızlandırabilir:

• Konu modelleme (Topic Modeling): LDA (Latent Dirichlet Allocation) gibi algoritmalar, büyük metin koleksiyonlarındaki gizli temaları otomatik olarak keşfeder
• Duygu analizi (Sentiment Analysis): Metinlerdeki duygusal tonun pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırılması
• Adlandırılmış varlık tanıma (NER): Metinlerdeki kişi, yer, kurum ve tarih gibi varlıkların otomatik tespiti
• Metin sınıflandırma: Önceden tanımlanmış kategorilere göre metinlerin otomatik etiketlenmesi

NLP Tekniği	Araştırma Uygulaması	Güçlü Yönü	Sınırlılığı
Konu modelleme	Büyük arşivlerin tematik analizi	Hız, ölçeklenebilirlik	Yorumlama araştırmacıya bağımlı
Duygu analizi	Sosyal medya araştırmaları	Büyük veri işleme	İroni ve bağlam sorunları
Metin sınıflandırma	Anket açık uçlu yanıtları	Tutarlılık	Eğitim verisi gereksinimi
Kelime gömme (embeddings)	Kavramsal ilişki analizi	Anlamsal benzerlik	Kültürel önyargı riski

NLP tabanlı kodlama, araştırmacının kodlama sürecinin yerini almaz; bir ön-kodlama veya doğrulama aracı olarak kullanılmalıdır. Jackson (2015), otomatik analizlerin insan denetimiyle doğrulanması gerektiğini vurgular.

Makine Öğrenmesi ve Tahminsel Modelleme

Makine öğrenmesi algoritmaları, geleneksel istatistiksel yöntemlerden farklı bir mantıkla çalışır: hipotez testinden çok tahmin doğruluğuna odaklanır.

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

• Random Forest: Birden fazla karar ağacının birleşimiyle güçlü tahmin modelleri oluşturur. Değişken önem sıralaması sağlar
• Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma problemlerinde yüksek doğruluk oranı sunar
• Gradient Boosting: Ardışık modellerin birbirinin hatalarını düzeltmesiyle güçlü tahmin performansı elde edilir
• Derin öğrenme: Karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir; ancak büyük veri seti ve hesaplama gücü gerektirir

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

• Kümeleme: Benzer gözlemleri otomatik gruplandırır (K-means, DBSCAN)
• Boyut azaltma: Yüksek boyutlu verilerin görselleştirilebilir hale getirilmesi (PCA, t-SNE, UMAP)
• Anomali tespiti: Olağandışı gözlemlerin otomatik belirlenmesi

Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Araştırma

ChatGPT, Claude ve Gemini gibi büyük dil modelleri araştırma sürecinde çeşitli biçimlerde kullanılmaktadır:

• Literatür taraması desteği: Araştırma sorusuyla ilgili anahtar kavramların ve ilişkili alanların keşfi
• Veri kodlama yardımı: Açık uçlu yanıtların ön kategorizasyonu
• Yazım desteği: Akademik metin düzenleme, dil kontrolü
• Analiz kodu üretme: R veya Python analiz kodlarının oluşturulması

Ancak LLM kullanımında ciddi riskler de mevcuttur:

• Halüsinasyon: LLM'ler var olmayan kaynaklar üretebilir (fabricated citations)
• Yanlılık: Eğitim verilerindeki önyargılar çıktılara yansır
• Gizlilik: Hassas verilerin LLM'lere girilmesi veri güvenliği riski oluşturur
• Yazar hakları: LLM'nin araştırmaya katkısının nasıl raporlanacağı tartışmalıdır

Algoritma Önyargısı

AI sistemlerinin eğitim verisindeki önyargıları öğrenmesi ve pekiştirmesi, araştırmada ciddi bir tehdittir:

Önyargı Türü	Tanım	Araştırma Etkisi
Seçim önyargısı	Eğitim verisi popülasyonu temsil etmiyor	Belirli gruplar için yanlış tahminler
Ölçüm önyargısı	Ölçüm aracı farklı gruplara farklı çalışıyor	Adil olmayan değerlendirmeler
Tarihsel önyargı	Geçmişteki eşitsizlikler veriye yansımış	Mevcut eşitsizliklerin pekiştirilmesi
Toplama önyargısı	Alt gruplar arasındaki farklar gizleniyor	Azınlık grupları için yetersiz performans

Araştırmada Etik AI Kullanım İlkeleri

AI araçlarının araştırmada etik biçimde kullanılması için şu ilkelere uyulmalıdır:

1. Şeffaflık: AI araçlarının kullanıldığı aşamalar ve amaçlar açıkça raporlanmalıdır
2. İnsan denetimi: AI çıktıları araştırmacı tarafından doğrulanmalıdır
3. Önyargı farkındalığı: Algoritmik önyargı riskleri değerlendirilmeli ve tartışılmalıdır
4. Veri güvenliği: Katılımcı verileri AI araçlarına gönderilmeden anonimleştirilmelidir
5. Tekrarlanabilirlik: Kullanılan AI araçları, versiyonları ve parametreleri belgelenmelidir
6. Yazar sorumluluğu: AI bir araçtır, yazar değildir; sorumluluk araştırmacıya aittir

Sonuç

Yapay zeka, araştırma sürecinde güçlü bir yardımcı araçtır ancak sınırlarının ve risklerinin farkında olunması gerekir. Jackson'ın (2015) belirttiği gibi, teknoloji araştırmacının eleştirel düşünme becerisinin yerini almaz; onu güçlendirir. NLP ile metin analizi, makine öğrenmesi ile tahminsel modelleme ve LLM'ler ile yazım desteği, araştırma verimliliğini artırırken, algoritma önyargısı, gizlilik ve şeffaflık gibi etik kaygılar dikkatle ele alınmalıdır. AI araçlarını kullanan araştırmacılar, bu araçların çıktılarını eleştirel gözle değerlendirmeli ve kullanımlarını şeffaf biçimde raporlamalıdır.