Kabataş Erkek Lisesi öğrencileri dizi sahnelerinin üçte birinde kadına şiddet saptadı

Kabataş Erkek Lisesi öğrencileri Bora Candan ve Onur Yıldırım'ın yapay zeka desteğiyle hazırladığı, uluslararası hakemli dergide yayımlanan araştırmada, Türk televizyon dizilerinin en çok tekrar izlenen sahnelerinin yaklaşık üçte birinde kadına yönelik şiddet unsurları tespit edildi.

Lise proje koordinatörü ve felsefe öğretmeni Özgür Aydemir'in rehberliğinde hazırlanan "Türk Toplumunda Kadına Yönelik Şiddetin Sosyolojik Analizi ( Yapay Zeka Yardımıyla)" başlıklı çalışma, Haziran 2026'da International Journal of Social Science Research dergisinde yayımlandı.

Araştırma, 10. Üsküdar Üniversitesi Bilim ve Fikir Festivali'nde yaklaşık bin proje arasından dereceye girmeye hak kazandı.

Sosyoloji, istatistik ve yapay zekayı bir araya getiren araştırmada, televizyon dizilerindeki şiddet temsili yapay zeka destekli medya analiziyle incelenirken öğretmenlerin kadına yönelik şiddet konusundaki farkındalıkları da anket yöntemiyle değerlendirildi.

Araştırmanın medya analizi bölümünde, YouTube'un kullanıcıların en çok geri sararak tekrar izlediği anlara ilişkin verilerinden yararlanılarak popüler dizi sahneleri belirlendi. Seçilen sahnelerin 90 saniyelik bölümleri yapay zeka yardımıyla metne dönüştürülerek psikolojik, fiziksel ve ekonomik şiddet unsurları bakımından sınıflandırıldı.

"Yalı Çapkını" dizisinin ilk 20 bölümünden seçilen 108 sahne üzerinde gerçekleştirilen manuel doğrulamada, yapay zeka destekli sınıflandırma sisteminin doğruluk oranı yüzde 89 olarak ölçüldü.

Dört popüler televizyon dizisinin en çok tekrar izlenen sahnelerinin incelendiği araştırmada, sahnelerin yaklaşık üçte birinde kadına yönelik şiddet unsurlarına rastlandı. Dizilerden birinde bu oranın yüzde 48'e ulaştığı belirlendi.

Araştırmacılar, izleyicilerin yoğun ilgi gösterdiği ve tekrar tekrar izlediği sahnelerde şiddet unsurlarının yer almasının, medya içeriklerinin toplumsal etkileri açısından değerlendirilmesi gerektiğine dikkati çekti.

Öğretmenlerin şiddete yönelik farkındalığı incelendi

Araştırmanın ikinci bölümünde, öğretmenlerin kadına yönelik şiddet konusundaki farkındalıklarını ölçmek amacıyla 15 maddelik "Kadına Yönelik Şiddet Ölçeği" geliştirildi.

Milli Eğitim Bakanlığının izniyle Beşiktaş ilçesinde rastgele seçilen 109 öğretmene uygulanan ölçekten elde edilen veriler, SPSS 27 programıyla analiz edildi.

Araştırma sonuçlarına göre, öğretmenlerin genel olarak kadına yönelik şiddet konusunda yüksek farkındalığa sahip olduğu görüldü. Kadın öğretmenlerin şiddete karşı daha duyarlı olduğu, erkek öğretmenlerin ise televizyon dizilerinden daha fazla etkilendiği yönünde bulgular elde edildi.

Çalışmada, mesleki kıdem arttıkça öğretmenlerin dizilerden etkilenme düzeyinin yükseldiği, kadına yönelik şiddete ilişkin duyarlılıklarının ise azaldığı sonucuna ulaşıldı.

Araştırmanın yapay zeka metodolojisi, İstinye Üniversitesi Veri Bilimi Tezli Yüksek Lisans Programı Başkanı ve MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) araştırmacısı Doç. Dr. Şebnem Özdemir ile gerçekleştirilen görüşmeler doğrultusunda şekillendirildi.

Rehber öğretmen Özgür Aydemir, çalışmanın yapay zekanın toplumsal sorunların analizinde etkin biçimde kullanılabileceğini gösterdiğini, medya içeriklerinde kadına yönelik şiddetin görünürlüğüne ilişkin yeni bir tartışma zemini oluşturduğunu belirtti.

Araştırmanın bulgularının ilgili kurumlar ve karar vericiler tarafından değerlendirilmesini amaçlayan öğrenciler, "change.org" üzerinden imza kampanyası da başlattı.

Bora Candan ve Onur Yıldırım, televizyon dizilerindeki kadına yönelik şiddet sahnelerinin reyting ve dikkat çekme unsuru olarak kullanılmasının şiddetin normalleşmesine ve ticarileşmesine yol açabileceğini savundu.

Dizilerdeki şiddet sahnelerine yönelik kısıtlamalar getirilmesini, yapay zeka destekli içerik denetimlerinin yaygınlaştırılmasını ve senaristlere eğitimler verilmesini öneren genç araştırmacılar, amaçlarının cezalandırmaktan ziyade ekranlardaki anlatım dilini dönüştürerek toplumsal farkındalığı artırmak olduğunu ifade etti.