Duke University Reporters’ Lab verilerine göre, dünya genelinde aktif olarak doğruluk kontrolü yapan 443 platform bulunmaktadır (Duke Reporters’ Lab, 2025). Bu kuruluşlar, dezenformasyon ile mücadelede önemli bir rol üstlenmekte; ancak görünürlükleri ve etkileri büyük ölçüde dijital platformların tercihleri doğrultusunda belirlenmektedir. Meta 2016 yılında, Amerika Birleşik Devletleri başkanlık seçimleri sonrasında Facebook’ta yayılan doğru olmayan haberler nedeniyle, üçüncü taraf doğrulama programını başlattı (Facebook Newsroom, 2016). Böylece yanlış bilginin yayılımını önlemek amacıyla, IFCN (International Fact-Checking Network) imzacısı doğrulama kuruluşları ile işbirliği yapmaya başlayan Meta, eşik bekçiliği görevini doğruluk kontrolü yapan bağımsız kuruluşlara bırakmış oldu. 2018 yılında Cambridge Analytica skandalının ortaya çıkması ile birlikte üçüncü taraf doğrulama programı kamuoyuna güven tazelemenin bir aracı olarak daha da önem kazandı. 2019 Aralık ayında ise, yeni bir politika güncellemesi yapan Meta, Instagram özelinde üçüncü taraf doğrulama programını küresel ölçekte başlattı.

Fakat sekiz sene sonra, 7 Ocak 2025’te Meta’nın Amerika Birleşik Devletleri’nden başlayarak üçüncü taraf doğrulama programını sona erdireceğini açıklaması dünya gündemine oturdu. Mark Zuckerberg, X gibi Facebook’un da algoritmalar ve topluluk temelli sistemler üzerinden doğruluk kontrolü yapacağını söyledi (Kaplan, 2025). Gerekçe olarak Donald Trump’ın tekrar başkan olarak seçildiği 2024 yılı başkanlık seçimleri sırasında doğruluk kontrolü yapan kuruluşların taraflı olabildiğine dair görüşlerini dile getirdi. Fakat hem X’in CEO’su Elon Musk hem de Meta’nın CEO’su Mark Zuckerberg’ün tarafsızlık vurgusu aslında platformların taraflılığına dair kaygıları ön plana çıkardı.

X’in topluluk notları sistemi (community notes) ve Meta’nın üçüncü taraf doğrulama programını sona erdirerek algoritmik ve topluluk temelli yaklaşımlara yönelmesi, bağımsız doğruluk kontrolü yapan kuruluşlara duyulan güveni zayıflattı. Meta’nın fonları kesmesiyle, bağımsız bir gelir modeli geliştirmemiş olan doğruluk kontrolü yapan kuruluşların finansal olarak sürdürülebilirlikleri tehlikeye atıldı.

Topluluk temelli doğrulama, dijital platformların profesyonel doğruluk kontrolü yapan uzmanlardan uzaklaşarak kullanıcı katkılarına dayalı yeni bir denetim modeline yönelmesidir. X (eski Twitter), bu yaklaşımı ilk olarak 2021 yılında “Birdwatch” adıyla başlatmış, 2022’de ise Elon Musk’ın platformu devralmasının ardından “Community Notes” adı altında yeniden yapılandırmıştır (Twitter Blog, 2021, X, 2021). Ancak topluluk notları; topluluk üyelerinin (community member) yerel bağlam konusunda yetersiz olması, dilsel çeşitlilik konusundaki kısıt, uzmanlık gerektiren içeriklerde topluluk üyelerinin bilgilerinin yetersizliği gibi çeşitli nedenlerle eleştirilmektedir. Neticede topluluk üyeleri paltform tarafından belirlenen kimselerdir ve platformda dolaşan yanlış olduğu düşünülen ya da nefret söylemi içerdiği düşünülen içerikler ile ilgili görüş bildirmeleri beklenmektedir. Burada topluluk üyelerinin politik taraflılığı da göz önünde bulundurulmalıdır. Meta da benzer şekilde algoritmik sıralama, kullanıcı bildirimleri ve yapay zekâ destekli analiz modellerine dayalı, daha az şeffaf bir topluluk modeli geliştirmiştir (AP News, 2025). Özetle topluluk temelli doğrulama sistemleri, bilgiye erişim konusunda eşitsizlik yaratmakta, kullanıcı kimliği, politik eğilim ve platform içi görünürlük gibi faktörler, hangi yorumların öne çıkacağını belirleyebilmektedir. Bu sistemlerin ne kadar şeffaf, kapsayıcı veya hesap verebilir olduğu tartışmalıdır.

İnternetin küresel iletişim altyapısı üzerinden neoliberal ekonomik yapılarla nasıl bütünleştiğini açıklamak için kullanılan dijital kapitalizm kavramı, Dan Schiller tarafından 1999 yılında ortaya atılmıştır (Schiller, 1999). Bu yaklaşımın devamı niteliğinde olan platform kapitalizmi ise kullanıcı verisini ekonomik değere çeviren dijital sistemlerin egemenliğini tanımlamak için kullanılan bir kavramdır (Srnicek, 2017). Platformlarda bir içeriğin görünürlüğü, onun bir meta olarak ekonomik değerini belirler. İçeriğin daha çok etkileşim getirmesi, onun daha fazla öne çıkarılması anlamına gelir. Bu da doğru içerikler yerine dikkat çekici veya tartışmalı içeriklerin önceliklendirilmesine neden olmaktadır. Yanıltıcı içeriklerin dijital mecralarda doğru bilgilere kıyasla daha hızlı ve yaygın biçimde yayıldığını ortaya koyan araştırmalar mevcuttur. Bu durum, yanlış bilgilerin şaşırtıcı ve duygusal olarak tetikleyici yapısından kaynaklanmakta ve algoritmaların etkileşim rakamları yüksek olan bu içerikleri öne çıkarıp görünür hale getirmesiyle sonuçlanmaktadır (Vosoughi, Roy & Aral, 2018).

Özetle, bağımsız doğrulama kuruluşlarının veya haber medyalarının ürettiği nitelikli içeriklerin algoritmalar tarafından geri plana itilmesi, platformların ekonomik çıkarlarının kamusal faydanın önüne geçtiğini göstermektedir. Platform kapitalizmi bilginin doğruluğundan çok, dolaşıma giren içeriğin etkileşim rakamlarının yani görünürlüğünün önem kazanmasına neden olmaktadır.

Sosyal medya platformlarında bir içeriğin görünür olup olmayacağı, kullanıcı etkileşimi, tıklama oranı ve platformda geçirilen süre gibi ekonomik ölçütlerle belirlenmektedir. Ancak bu ölçütler yalnızca teknik değil; aynı zamanda kültürel ve ideolojik değerlerle de şekillenmektedir.

Algoritmik önyargılara dair tartışmalar, 2000’li yılların başında Google’ın sunduğu kişiselleştirilmiş arama motorlarına kadar uzanır. Cass Sunstein (2009), Republic.com 2.0 adlı kitabında, kullanıcıların kendilerini her gün tekrar okuduklarını belirtmekte ve kullanıcıların yalnızca benzer düşüncedeki kişilerle etkileşime geçmesini sağlayan algoritmaların demokrasiyi tehdit ettiğini öne sürmektedir. Eli Pariser (2011) ise bu durumu “filtre balonu” kavramı ile açıklamış; bireylerin yalnızca kendi görüşlerine uygun içeriklerle karşılaşmasının dijital çeşitliliği ve toplumsal diyaloğu daralttığını savunmuştur. Gillespie (2014), algoritmaların yalnızca teknik sistemler değil, aynı zamanda kültürel yapılar olduğunu ve bu nedenle içerik sıralamalarında belirli değerleri ve önyargıları yansıttığını vurgulamaktadır. Bu argümanlara dayanarak, algoritmaların bilgiye erişimi tarafsız biçimde yönlendirmediği; aksine, dikkat ekonomisine........

© Bianet