Telegram, bilimsel bilgilerin paylaşılması için en önemli platformlardan biri haline geldi, ancak aynı zamanda yanlış bilgilerin de bolca bulunduğu bir yer oldu. akademik yayıncıların kimliğine bürünmeİspanya'da yapılan yeni bir çalışma, bugüne kadar şüphelenilen ancak bu kadar detaylı ölçülmemiş bir olguya çok somut rakamlar ortaya koydu.
Bu araştırmaya göre, Granada Üniversitesi (UGR)Telegram'da büyük uluslararası bilimsel yayıncıların isimlerini kullanan kanalların neredeyse onda sekizi resmi değil. Bahsettiğimiz şey şu: Sahte kanalların %78'iBu durum, bilimsel yanlış bilgilendirmenin Avrupa'da ve dünyanın geri kalanında zaten büyük bir sorun olduğu bir bağlamda ciddi endişelere yol açmaktadır.
Bilimsel yayıncıların kanallarındaki sahtekarlık haritası
Hesaplamalı Beşeri ve Sosyal Bilimler Birimi tarafından yürütülen araştırma (U-CHASSGranada Üniversitesi'nden (UGR) araştırmacılar, büyük akademik yayıncılarla bağlantılı Telegram ekosistemini haritalandırmak için yola çıktılar. Bu çalışmadan sorumlu olanlar araştırmacılardı. Victor Herrero Solana ve Carlos Castro CastroKendilerini resmi kanal olarak tanıtan kanalların ne ölçüde resmi olduğunu doğrulamak istediler.
Bunu yapmak için seçtiler. 13 önde gelen uluslararası bilimsel yayıncıBunlar arasında Elsevier, Springer, Wiley-Blackwell, Nature ve Cambridge University Press gibi önde gelen isimler yer alıyor. Seçim rastgele yapılmadı: İndekslenmiş yayınların hacmi Bilimsel ölçüm alanında önde gelen uluslararası referans kaynaklarından biri olan SCImago portalında.
Analiz edilecek yayıncılar belirlendikten sonra, ekip toplamda şu sayıda yayıncı tespit etti: Bu mühürlerle ilişkilendirilebilecek 37 kanalAmaç iki yönlüydü: bir yandan bu kanalların gerçekten resmi olup olmadığını belirlemek; diğer yandan ise kimlik taklit edenler tarafından ne tür içerik ve uygulamaların geliştirildiğini incelemek.
Sonuçlar kesindi: incelenen 37 kanaldan sadece 8'in meşru olduğu ortaya çıktı. ve ilgili yayıncılara doğrudan ve doğrulanabilir şekilde bağlı olmaları gerekiyordu. Yani, kanalların yalnızca %21,62'si gerçekti, buna karşılık diğer kanallar daha yüksek oranlardaydı. Sahtekarlık içeren kanalların %78,38'i Bu kurumların isimlerini, logolarını veya referanslarını herhangi bir yetki olmaksızın kullanarak faaliyet gösterenler.
ChatGPT ve DeepSeek kullanan öncü bir çalışma
Çalışmanın en dikkat çekici yönlerinden biri de kullanılan metodolojidir. UGR araştırmacıları, bir Bu alanda öncü bir isim, yapay zeka dil modelleri Bu sahte kanalları tespit etmeye yardımcı olmak için ChatGPT ve DeepSeek gibi araçlar kullanıldı. Çalışma, akademik bir dergide yayınlandı. "IDB: Kütüphane ve Bilgi Bilimi Üzerine Üniversite Metinleri"Aralık 2025 sayısında.
Ekip, basit bir manuel aramayla sınırlı kalmaktan çok uzak, farklı bir yaklaşım benimseyerek bir arama yöntemi tasarladı. çoklu vaka şeması Bu işlemde, belirlenen her kanal standart bir prosedür izlenerek analiz edildi. Bu amaçla, bir standartlaştırılmış istem Bu, ChatGPT ve DeepSeek'e eşit şekilde uygulandı ve şu seçenek sunuldu: Web araması etkinleştirildi.Böylece bu sistemler bilgileri gerçek zamanlı olarak karşılaştırabilirler.
Yapay zekâ modellerinin görevi şuydu: değer özgünlüğü Her Telegram kanalının değerlendirilmesinde, resmi web siteleriyle ilişkisi, doğrulanmış hesapların varlığı, yayınlanan içerik ile markanın yayın politikası arasındaki tutarlılık veya güvenilir kurumsal bağlantıların bulunması gibi göstergeler dikkate alınır.
ChatGPT ve DeepSeek tarafından sağlanan sıralamaları aldıktan sonra, araştırmacılar bir çalışma yürüttüler. bağımsız manuel doğrulamaBu da nihai referans (gerçek veri) görevi gördü. Yani, bir kanalın sahte mi yoksa gerçek mi olduğuna dair nihai karar yapay zekanın eline bırakılmadı, aksine yapay zeka, uzman insan yargısıyla karşılaştırılan bir destek aracı olarak kullanıldı.
Telegram'da sahte kanallar nasıl çalışır?
37 kanalın analizi, oldukça net bir örüntünün belirlenmesine olanak sağladı. Bilimsel yayıncıları taklit edenler nasıl faaliyet gösteriyor?En yaygın taktik, kitlesel dağıtımdır. Kitaplar ve makalelerin dijital formatta izinsiz kullanımıÇoğu zaman "ücretsiz erişim" veya "doğrudan indirme" olarak sunulan içerikler aslında telif hakkına tabidir.
Ayrıca, bu kanalların birçoğu şunları sunmaktadır: güvenilirliği şüpheli editörlük hizmetleriÖrneğin, bilimsel makalelerin son derece kısa sürelerde ve gerçek akademik uygulamayla pek ilgisi olmayan değerlendirme süreçleriyle yüksek etki faktörlü dergilerde yayınlanması vaadi gibi. Bu tür teklifler özellikle kafa karıştırıcı olabilir. genç veya daha az deneyimli araştırmacılarÖzgeçmişlerini hızlı bir şekilde genişletmenin yollarını arayanlar.
Tespit edilen bir diğer özellik ise şu kullanım şeklidir: aşırı tanıtım amaçlı ve titizlikten yoksunBu mesajlar, bilimsel bir yayıncının tipik iletişiminden ziyade, agresif pazarlama kampanyalarını anımsatıyor. Granada Üniversitesi (UGR), vaatler ve indirimlerle dolu bu söylemin, akademik yayıncılık sektörünün genellikle kullandığı iletişim biçimine uymadığını belirtiyor.
Bazı durumlarda, sahte kanallar şunları kullanır: logolar, koleksiyon adları veya kısaltılmış bağlantılar Görünüşte meşru olan bu yayınlar, yayın evlerinin iç işleyişine aşina olmayan bir kullanıcı için ilk bakışta ikna edici görünebilir. Profesyonel görünüm ve düzensiz uygulamaların bu karışımı, özellikle dezenformasyona karşı savunmasız bir ortam yaratır.
Çalışmanın vardığı sonuç şu ki, tüm bunlar bir Telegram'da bozulmuş ekosistemBurada sahtekarların sayısı meşru yayıncıların sayısını çok aşmaktadır. Bu dengesizlik, akademik dürüstlüğe ve fikri mülkiyete yönelik riskHem İspanya'da hem de Avrupa'nın geri kalanında, izinsiz içeriklerin ve yanıltıcı yayın vaatlerinin yayılmasını kolaylaştırarak.
Yapay zekâ neleri doğru yapıyor ve neleri yanlış yapıyor?
Çalışma, performans açısından hem ChatGPT hem de DeepSeek'in benzer sonuçlar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Sahte kanalları net bir şekilde tespit etme konusunda yüksek kapasiteKimlik taklitine dair belirtiler ortaya çıktığında (örneğin, resmi bağlantıların tamamen yokluğu, aşırı vaatler veya açıkça korsan içerik), modeller bunları gayrimeşru olarak sınıflandırmayı kabul ettiler.
Ancak çalışma aynı zamanda şu konuyu da gündeme getiriyor: yapısal sınırlamalar Bu sistemlerin gerçek kanalları doğrulama söz konusu olduğunda bazı eksiklikleri vardır. En çok şüphe uyandıran durumlar, kanalın bir yayıncıyla bağlantılı gibi göründüğü ancak kimlik doğrulaması eksikliği olan durumlardır. temiz onay işaretleriÖrneğin, Telegram'daki mavi onay işareti veya kolayca izlenebilen kurumsal sayfalara açık bağlantılar gibi.
Yazarlar şunu tespit etti: DeepSeek daha çok bağlamsal tutarlılığa odaklanma eğilimindeydi. İçerik konusuna gelince: mesajların, yayın türünün ve üslubun, köklü bir bilimsel yayıncıdan beklenebilecek nitelikte olup olmadığını kontrol etti. ChatGPT ise daha çok şu konulara önem verdi: Kurumsal bağlantıların resmi olarak doğrulanmasıResmi web sitelerinde yer alma, bağlantılı profiller veya doğrulanmış bahsetmeler gibi sinyallere öncelik vermek.
Bu ikili yaklaşım, her iki modelin de bir amaç için faydalı olmasına rağmen, çok sayıda kanalın ilk taramasıYanılmaz değiller. Özellikle, güçlü gerçeklik sinyalleri olmadığında, yapay zeka, kamuoyuna az bilgi veren gerçek bir kanal ile iyi kurgulanmış sahte bir kanal arasında ayrım yapmakta zorlanabilir.
Raporda şu an için durumun böyle olduğu belirtiliyor. Bu modellerin bağımsız dedektörler olarak güvenilirliği Özel eğitim almamış kullanıcılar için kullanımı sınırlıdır. Araştırmalara göre, en iyi uygulama alanı, yapay zekanın kapsamlı analiz yeteneklerinin diğer unsurlarla tamamlandığı hibrit sistemlerdir... Kütüphanecilerin, doküman uzmanlarının ve akademik personelin uzman görüşleri.
Kaynaklardaki önyargılar ve İngilizce içeriğin hegemonyası
UGR çalışması, sahte kanalların tespitinin ötesinde, analiz etmeye odaklandı. ChatGPT ve DeepSeek ne tür kaynaklara başvuruyor? Cevaplarını desteklemek için. Sonuçlardan biri, güçlü bir varlığıydı. Batı referansları ile diğer coğrafi bölgeler arasındaki karşılaştırmaAsya kaynaklarına daha fazla yönelmiş olduğu düşünülebilecek DeepSeek örneğinde bile durum böyledir.
Bu dengesizlik şunu göstermektedir: İngilizce içeriğin hegemonyası Özellikle bilimsel ve akademik bilgiler söz konusu olduğunda, internette bu durum geçerlidir. Çünkü bu sistemler çoğunlukla o dildeki ve belirli bölgelerden gelen verilerle eğitildikleri için, bu dağılımı yeniden üretme eğilimindedirler; bu da şu anlama gelir: yapısal önyargı Çin veya diğer Batı dışı ülkeler gibi farklı bölgelerden kaynakları belirleme veya değerlendirme söz konusu olduğunda.
Pratikte bunun önemli sonuçları olabilir. Batı dışı yayıncılara bağlı kanalların değerlendirilmesiWeb siteleri, iletişim biçimleri veya doğrulama sistemleri İngilizce konuşulan dünyadaki geçerli kriterlerle tam olarak örtüşmeyebilir. Sonuç olarak, bazı meşru kanallar daha fazla belirsizlik veya şüpheyle sınıflandırılabilir.
Çalışmanın yazarları, bu bulgunun dikkate alınması gerektiğine inanıyor. küresel izleme araçları tasarlayın Özellikle çok çeşitli dilsel ve kültürel geçmişe sahip bilimsel aktörlerin bir arada bulunduğu Avrupa'da, yapay zekâ tabanlı araştırmalar, özel düzeltici önlemler alınmadığı takdirde, bazı kurumların görünürlüğü ve tanınırlığındaki eşitsizlikleri daha da artırma riski taşımaktadır.
Çalışma, gelecekteki araştırmaların bu eksiklikleri açıkça ele alması gerektiğini öne sürüyor. Daha dengeli veri kümeleriyle eğitim modelleri Ya da değerlendirme kriterlerini uluslararası akademik sistemin çeşitliliğine daha iyi uyacak şekilde ayarlayarak.
Akademik dürüstlük açısından yüksek riskli bir ortam
Elde edilen tüm veriler ışığında, araştırma, bilimsel yayıncılarla ilgili Telegram kanallarının evreninin şu şekilde olduğu sonucuna varmıştır: derinden bozulmuşResmi hesapların azlığına kıyasla sahte kanalların çoğunlukta olması, bir sorun yaratıyor. akademik dürüstlük açısından yüksek riskli senaryo ve fikri mülkiyetin korunması.
Tespit edilen tehlikeler arasında şunlar yer almaktadır: bilimsel materyalin kontrolsüz yayılmasıBu durum yalnızca telif hakkını ihlal etmekle kalmaz, aynı zamanda makalelerin ve kitapların güncelliğini yitirmiş, eksik veya manipüle edilmiş versiyonlarının dolaşımını da teşvik edebilir. Aynı zamanda, sahtekar yayıncılık hizmetleri bilimsel yayıncılık sistemine olan güveni zedeleyebilir ve Bu tuzaklara düşenlerin kariyerlerine ciddi zarar verir..
Çalışmanın yazarları gerçek bir durumdan bahsediyor. kurumsal paradoksTelegram, güçlü bir iletişim ve bilimsel yayım kanalı olarak büyük bir potansiyel sunarken, Yayıncıların kendilerinin sınırlı aktif ve doğrulanmış varlığı Bu durum, kötü niyetli kişilerin fazla bir dirençle karşılaşmadan istismar ettiği bir boşluk yaratıyor.
Avrupa bağlamında, mücadelenin yürütüldüğü yerde bilimsel yanlış bilgilendirme Bu zaten siyasi ve düzenleyici bir öncelik olsa da, bu tür yetersiz düzenlenmiş ortamlar ek bir zorluk teşkil etmektedir. Telegram'da kanal oluşturmanın ve içerik dağıtmanın kolaylığı, özellikle prestijli kurumların markasını kullanmak isteyenler için onu cazip hale getirmektedir.
Dolayısıyla Granada Üniversitesi'nin çalışmaları sadece bir teşhis işlevi görmekle kalmaz, aynı zamanda... Akademik camialara, kütüphanelere ve düzenleyici kurumlara dikkat çekme çağrısıBütünlük ve açık erişim politikaları tasarlarken bu tür uygulamaları kimlerin dikkate alması gerektiği.
Hibrit gözetim sistemlerine ve yeni araştırma alanlarına doğru
Bu durum karşısında, UGR araştırmacıları aşağıdakilerin geliştirilmesini savunmaktadır: hibrit algılama sistemleri Yapay zekânın yeteneklerini uzmanlaşmış insan gözetimiyle birleştiren sistemler. Buradaki fikir, dil modellerinin hesaplama gücünden yararlanmaktır. büyük hacimli kanalları taramak İçerik ve değerlendirmeler dikkate alınıyor, ancak nihai karar uzman ekiplere bırakılıyor.
Bu hibrit yaklaşımda yapay zeka şu görevi üstlenecektir: ilk haritalama aracıBu, şüpheli kalıpların, tekrarlanan dolandırıcılık taktiklerinin veya yerleşik yayıncıların kimliğini taklit eden yeni hesapların belirlenmesini içerir. Buradan hareketle, belge uzmanları, kütüphaneciler ve yayıncıların kendi personeli tespit edilen vakaları doğrulayabilir veya reddedebilir.
Çalışma ayrıca bu tür metodolojinin yayıncılık alanının ötesinde, dezenformasyonun diğer alanlarına da genişletilebileceği olasılığına işaret ediyor. Yazarlar bunu açıkça belirtiyorlar. Sahte haberlerin ve komplo teorilerinin tespiti Telegram üzerinden yapılan paylaşımlar, hem bilimsel hem de politik nitelikte olup, Avrupa kurumlarının doğrudan ilgisini çekebilecek gelecekteki araştırmaların önünü açmaktadır.
Gelişmiş metin ve bağlam analizi işlevlerinin dil modellerine aşamalı olarak entegre edilmesi, bir avantaj sunmaktadır. proaktif izleme sistemleri geliştirme fırsatıBu sistemler, yeni sahte kanal ağlarının ortaya çıkışına dair erken uyarı sağlayarak yayıncıların, üniversitelerin veya kamu kurumlarının daha hızlı tepki vermesini kolaylaştırabilir.
Aynı zamanda, bilimsel yayıncıların daha fazla dahil olmaları gerekliliği de söz konusudur. Telegram'da sağlam bir resmi varlık oluşturmakDoğrulanmış hesaplar, net iletişim politikaları ve yetkili kanallarda daha fazla şeffaflık, kullanıcıların güvenilir kaynakları daha iyi belirlemelerine ve taklitçilerin faaliyet alanını azaltmalarına yardımcı olacaktır.
Granada Üniversitesi'nin çalışmaları, şu sorunun altını çizmektedir: Telegram'da bilimsel yayıncıların sahte kanalları Bu, anekdot niteliğinde değil, yapısal bir sorundur ve bununla başa çıkmak için teknoloji, uzman görüşü ve akademik kurumların aktif katılımının birleştirilmesi gerekmektedir; zira günümüzde sahtekârların açık bir avantajı olduğu dijital alanda yeniden zemin kazanmak önemlidir.
