BÜYÜK VERİ ÇAĞINDA DİJİTAL GÖZETİM VE RIZA İLLÜZYONU: META, TİKTOK, OPENAI VE LINKEDIN GİZLİLİK POLİTİKALARININ

Creative Commons License

Efe E.

ISTANBUL GLOBAL RESEARCH CONGRESS, İstanbul, Türkiye, 26 - 28 Ağustos 2026, ss.69, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.69
  • İstanbul Gelişim Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu araştırma, Meta, TikTok, OpenAI ve LinkedIn platformlarının gizlilik politikalarını, 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ve Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) çerçevesinde eleştirel söylem analizi yöntemiyle değerlendirmektedir. Araştırmanın ana sorusu, platformların hukuki terimler ve belirsiz ifadeler kullanarak yasal “açık rıza” ilkesini nasıl bir “rıza yanılsamasına” dönüştürdüğüdür. Kuramsal çerçeve, Zuboff’un gözetim kapitalizmi kavramını, Foucault ve Andrejevic’in bilgi asimetrisi yaklaşımını ve Couldry ile Mejias’ın veri sömürgeciliği teorisini birleştirerek, rızanın sadece hukuki bir teknik detay değil, aynı zamanda yapısal bir güç ve zenginlik transferi meselesi olduğunu savunmaktadır. Her platformun sözleşme metinlerinden kullanım amacı ve veri paylaşım mekanizmasına dair ikişer madde seçilerek yapılan analizde, dört platformun farklı bir gözetim eksenini — Meta’da davranışsal, TikTok’ta biyometrik, OpenAI’da bilişsel, LinkedIn’de sınıfsal — temsil ettiği tespit edilmiştir. Bulgular, Avrupa veri koruma otoritelerinin bu dört şirkete verdiği, toplamda yarım milyar avroyu aşan cezalarla ve OpenAI’a verilen cezanın 2026’da mahkeme tarafından iptal edilmesiyle desteklenmiştir. Çalışma ayrıca, sözleşme dilinin anlaşılmazlığını 1513 tarihli sömürgeci Requerimiento bildirisiyle karşılaştırarak, günümüz rıza mekanizmasının tarihsel bir mülksüzleştirme stratejisiyle benzerliğini tartışmaktadır. Sonuç olarak, mevcut hukuki çerçevenin veri çıkarımının yöntemini düzenlediği ancak platformların veri üzerindeki yapısal hakimiyetini sorgulamadığı iddia edilmekte; parçalı rıza modelleri, bağımsız algoritmik denetim, kullanıcı farkındalığını artıracak veri etiği politikaları ve verinin kolektif yönetimi gibi öneriler sunulmaktadır