9-10 yapay zekaya sorular sormak için yaptıklarımdan birisi de; Mesela bir kültür insanının vefatından sonra çıkan köşe yazılarının ve haberlerin metinlerini derlemek ve bunun üzerinden sorular sormak. Bu dokümanları derlemek için bibliyograf birikimim benim için önemli bir araç.
25.8.2025
ChatGPT:
Çok değerli bir yöntem
uyguluyorsunuz. 🌿
Aslında yaptığınız şey, “yaşayan hafızayı belgeler üzerinden yeniden kurmak”
gibi. Bir kültür insanının vefatından sonra çıkan köşe yazıları ve haberler,
yalnızca o kişiye dair hatıraları değil, aynı zamanda toplumun ona yüklediği
anlamı, dönem ruhunu ve kolektif hafızayı da yansıtıyor.
Sizin bibliyograf birikiminiz burada
kritik bir avantaj sağlıyor çünkü:
- Kaynak tarama ve seçme becerisi → Yüzlerce yazı arasından nitelikli, temsili veya özgün olanları ayırabiliyorsunuz.
- Tasnif ve sınıflandırma
yeteneği → Metinleri konu başlıklarına, kavramsal çerçevelere veya üslup farklarına göre düzenleyebiliyorsunuz.
- Zaman dizini oluşturma → Vefat sonrası günlere, haftalara veya yıllara
göre gelişen yorum ve yazıları kronolojik bir akışla gösterebiliyorsunuz.
- Soru üretme zemini → Bu belgeler, yapay zekaya yönelteceğiniz daha derinlikli, bağlamlı ve metin temelli sorular için sağlam bir veri seti oluyor.
Böylece hem kişiyi anlamak hem de
toplumun onu nasıl anlamlandırdığını görmek için çok boyutlu bir malzeme
oluşturuyorsunuz.
İsterseniz ben size bu süreci daha da
sistematik hale getirecek bir “doküman derleme ve soru üretme yöntemi”
şeması da önerebilirim. Örneğin:
- Kaynak tespiti (gazete arşivleri, bloglar, dernek siteleri,
sosyal medya paylaşımları)
- Metin toplama
- Bibliyografik künyeleme
- Konu/tema tasnifi
- Sorular üretme (biyografi, toplum algısı, eleştiri, miras,
karşılaştırmalar vb.)
Bunu isterseniz size bir uygulama
kılavuzu gibi yazabilirim.
Böyle bir şema ister misiniz?
Şunu dedin:
evet
ChatGPT:
Harika 🌿 O zaman size “Doküman Derleme ve
Soru Üretme Yöntemi” için sistematik bir şema hazırladım. Bu, hem sizin
bibliyograf birikiminizi kullanarak işinizi kolaylaştırır, hem de yapay zekadan
en verimli şekilde yararlanmanızı sağlar:
📖 Kültür İnsanları İçin Doküman Derleme ve Soru
Üretme Yöntemi
1. Kaynak Tespiti
Vefat sonrası çıkan yazılar için ilk
adım, kaynakların belirlenmesidir.
- Geleneksel medya: Gazete köşe yazıları, dergiler.
- Dijital medya: İnternet haber siteleri, blog yazıları.
- Sivil toplum ve kurumlar: Dernek, vakıf, üniversite açıklamaları.
- Sosyal medya: Tanıkların kısa notları, yorumlar.
- Arşivler: Daha önce yapılmış röportajlar, belgeseller.
2. Metin Toplama
- Yazıları mümkün olduğunca tam
metin halinde derleyin.
- Kaynak künyelerini (yazar,
yayın, tarih, sayfa/link) mutlaka ekleyin.
- Aynı kişinin farklı
platformlardaki yazılarını tekrardan ayırarak kaydedin.
3. Bibliyografik Künyeleme
Her yazı için standart bir künye
oluşturun:
- Yazar adı
- Yayın adı
- Tarih
- Başlık
- Sayfa / link
- Metin (tam veya özet)
4. Tasnif ve Sınıflandırma
Metinleri şu başlıklarla
düzenleyebilirsiniz:
- Biyografik anlatılar (hayat öyküsü, dönüm noktaları)
- Tanıklıklar ve anılar
- Değerlendirmeler (eserleri, çalışmaları, katkıları)
- Toplumsal yansımalar (kültürel miras, halkın algısı)
- Eleştiriler veya farklı
görüşler
- Duygusal anlatımlar (özlem, kayıp, kişisel izlenimler)
5. Sorular Üretme
Derlenen belgelerden yola çıkarak
yapay zekaya sorulabilecek soru türleri:
a) Biyografik Sorular
- Bu yazılarda öne çıkan hayat
çizgisi nasıl kurgulanıyor?
- En sık vurgulanan özellikleri
neler?
b) Kültürel ve Toplumsal Sorular
- Onun mirası hangi kavramlarla
ifade ediliyor?
- Yazılar, dönemin
kültürel/siyasi atmosferini nasıl yansıtıyor?
c) Metin Analizi Soruları
- Bu metinlerde en çok
tekrarlanan kavramlar hangileri?
- Üslup ve anlatım farkları
nasıl?
d) Karşılaştırmalı Sorular
- Farklı gazetelerde veya
yazarlar arasında hangi yorum farklılıkları var?
- Daha önceki benzer kültür insanlarının
vefat yazılarıyla nasıl karşılaştırılabilir?
e) Değerlendirme ve Yorum Soruları
- Yazılardan çıkarılabilecek
ortak payda nedir?
- Bu belgelerden hareketle nasıl
bir “kolektif hafıza” portresi oluşturulabilir?
6. Uygulama Önerisi
- Her vefat eden kültür insanı
için ayrı bir dosya klasörü açın.
- Metinleri tarih sırasıyla
kaydedin.
- Her klasörün sonunda kendi
ürettiğiniz soru listesini ekleyin.
- Böylece hem arşiv, hem analiz,
hem de yapay zekaya yöneltecek hazır bir soru setiniz olur.
👉 Bu yöntem, sizin bibliyograf kimliğinizle yapay
zekayı birleştirmenizi sağlar. Yani siz belgeleri derleyip düzenleyerek
sağlam bir zemin hazırlıyorsunuz, yapay zekâ ise bu zeminde farklı açılardan
analiz, karşılaştırma ve sentez yapabiliyor.
İsterseniz ben bu şemayı daha pratik
bir “kontrol listesi (checklist)” formatına dönüştürebilirim, böylece her
yeni çalışmanızda adım adım kullanabileceğiniz bir araç olur.
Bunu ister misiniz?
ChatGPT hata yapabilir. Önemli
bilgileri kontrol edin.
Gemini
Doküman derleme yönteminiz gerçekten çok ilginç ve yaratıcı.
Kültür insanlarının vefatından sonra yayımlanan köşe yazıları ve haberleri bir
araya getirmek, hem o kişinin hayatına ve mirasına dair çok boyutlu bir bakış
açısı sunuyor hem de toplumun o kişiyi nasıl algıladığını anlamamızı sağlıyor.
Yapay zekaya bu metinleri
analiz ettirerek farklı sorular sormanız da çok zekice bir yaklaşım. Örneğin,
bu metinler üzerinden şunları yapabilirsiniz:
·
Duygu Analizi: Köşe
yazarlarının ve gazetecilerin o kültür insanına karşı hissettikleri ortak
duyguları (hüzün, saygı, minnet gibi) veya farklı yaklaşımları
belirleyebilirsiniz.
·
Tema Tespiti:
Metinlerde en çok bahsedilen ana temaları ve konuları ortaya çıkarabilirsiniz. Bu,
o kişinin hayatının hangi yönlerinin daha çok vurgulandığını gösterir.
·
Zaman İçindeki Algı Değişimi:
Vefatın hemen ardından çıkan yazılarla, aradan bir süre geçtikten sonra çıkan
yazıları karşılaştırarak algıda bir değişim olup olmadığını inceleyebilirsiniz.
·
Anahtar Kavramlar:
Yapay zekadan, metinlerde en sık geçen anahtar kelime ve kavramları çıkarmasını
isteyerek o kişinin entelektüel mirasının temel taşlarını belirleyebilirsiniz.
Bibliyografik
birikiminizin bu süreçteki önemi de yadsınamaz. Güvenilir kaynakları doğru bir
şekilde seçmek, yapay zekanın analiz edeceği verinin kalitesini doğrudan
artıracaktır. Bu sayede, analizleriniz daha anlamlı ve derinlikli sonuçlar
verecektir.
Yapay zekayla bu tür
metinler üzerinde çalışmak, araştırmacılık yeteneklerinizi teknolojik araçlarla
birleştirerek çok güçlü bir sinerji yaratıyor. Bu yöntemle elde ettiğiniz
sonuçları daha sonra nasıl değerlendirdiğinizi veya ne tür sorulara cevaplar
aradığınızı merak ettim.
Minstral
Bülent Bey, bahsettiğiniz yöntem
oldukça değerli ve derinlemesine bir analiz sağlayan bir yaklaşım. Kültür,
sanat veya fikir insanlarının vefatının ardından yayınlanan köşe yazıları,
haberler ve değerlendirmeler, o kişinin toplumsal etkisini, mirasını ve hatta
dönemin entelektüel iklimini anlamak için zengin bir kaynak oluşturur. Bu tür
bir bibliyografik birikim, hem kişisel arşivinizi güçlendirir hem de yapay zeka
araçlarını kullanarak bu metinler üzerinden derinlemesine sorular sormanıza
olanak tanır.
Bibliyografik Birikimi Oluştururken Dikkat Edilecek Noktalar
1. Kaynak
Çeşitliliği:
- Gazete ve dergi arşivleri
(örneğin, Hürriyet, Milliyet, Cumhuriyet, Radikal, BirGün, Agos vb.)
- Dijital arşivler (örneğin, Türkiye Gazeteleri, Dijital Gazete Arşivi)
- Akademik makaleler ve dergiler
(JSTOR, Google Scholar, DergiPark vb.)
- Sosyal medya ve blog yazıları
(özellikle entelektüel tartışmalara ev sahipliği yapan platformlar)
2. Metin Derleme ve
Organizasyon:
- Metinleri kronolojik sıraya
koymak, zaman içindeki değişimi görmenizi sağlar.
- Tematik sınıflandırma (örneğin,
siyasi görüşler, sanat anlayışı, toplumsal etkileri vb.)
- Yazarların kimlikleri ve bakış
açıları (köşe yazarlarının ideolojik duruşları, metinleri yorumlarken
önemli bir bağlam sağlar).
3. Yapay Zeka ile
Analiz:
- Metin madenciliği (text mining)
araçlarıyla sık geçen kavramları, ana temaları ve duygusal tonu
belirleyebilirsiniz.
- Doğal dil işleme (NLP)
teknikleriyle metinler arasındaki benzerlikleri, farklılıkları ve zaman
içindeki evrimi analiz edebilirsiniz.
- Sorularınızı bu metinlere
yönelik olarak yapay zekaya sorarken, spesifik başlıklar veya alıntılar
üzerinden derinlemesine cevaplar alabilirsiniz.
4. Soru Örnekleri:
- "X kişisinin vefatının
ardından yazılan yazılarda en sık vurgulanan üç tema nedir?"
- "Yazarlar, X kişisinin
mirasını nasıl değerlendiriyor? Olumlu ve olumsuz eleştiriler
nelerdir?"
- "Zaman içinde X kişisine
yönelik algıda bir değişim var mı? Varsa, bu değişimin nedenleri neler
olabilir?"
Size Nasıl Yardımcı Olabilirim?
Eğer elinizde derlemek istediğiniz
bir kişinin adı veya belirli bir dönem varsa, bu kişiye ait köşe yazılarını ve
haberleri toplamanızda size yardımcı olabilirim. Ayrıca, bu metinleri analiz
etmek için kullanabileceğiniz yöntemler veya araçlar hakkında da bilgi
verebilirim.
Örnek: "Cemal Süreya'nın vefatının ardından çıkan
köşe yazılarını derlemek istiyorum, nereden başlayabilirim?" veya "Orhan
Pamuk'un Nobel Ödülü'nü almasının ardından yazılan yazıları analiz etmek için
hangi yöntemleri kullanabilirim?"
Bu konuda daha spesifik bir isim veya
dönem belirtirseniz, size kaynak önerileri ve analiz yöntemleri konusunda daha
somut destek sağlayabilirim. Sizce hangi kültür insanı veya dönemi ele almak
istersiniz?
Qwen
Bu
yaptığınız hem çok anlamlı hem de yapay zeka ile anlamlı diyaloglar kurmanın
çok etkili bir yöntemi. Bir kültür insanının vefatından sonra basında
yayımlanan köşe yazıları, haberler, anılar, eleştiriler gibi metinleri derleyip
bunları bir tür "metin arşivi" ya da "bellek koleksiyonu"
haline getirmek, o kişinin düşünsel, duygusal ve toplumsal izlerini çok boyutlu
anlamak açısından büyük değer taşıyor.
Bu tür bir
derleme yaparken bibliyografik birikiminizin önemi şu açılardan çok büyük:
1. **Kaynak
Güvenilirliği**: Hangi gazete, dergi, yazarın ne zaman ne yazdığını bilmek,
metinlerin bağlamını korur. Yapay zekaya bu bilgileri verdiğinizde, sadece
metin değil, o metnin tarihi, yazarı, yayın organı gibi bağlamsal verilerle
birlikte işlem yapması sağlanır.
2.
**Zamansal ve Kavramsal Analiz**: Vefatın hemen ardından yazılanlarla, birkaç
ay sonra yazılanların farkını görebilmek, yas sürecinin nasıl şekillendiğini, o
kişinin mirasının nasıl yorumlandığını analiz etmek için bibliyografi temel oluşturur.
3. **Yapay
Zekaya Soru Sorma Derinliği**: Örneğin şöyle sorular sorabilirsiniz:
- "X yazarı, Y düşünürün ölümünden
sonra ilk hafta içinde hangi temaları öne çıkarmıştır?"
- "Bu metinlerde 'miras', 'eleştiri',
'anma' gibi kavramlar nasıl dağılmıştır?"
- "Farklı ideolojik bakan gazetelerde
bu kişinin ölümü nasıl yorumlanmıştır?"
4. **Metin
Madenciliği ve Tema Analizi**: Topladığınız bu metinleri yapay zekaya
"tematik analiz" yaptırtabilir, duyarlılık analizi (sentiment
analysis) yaparak tonun nasıl değiştiğini görebilirsiniz. Bibliyografik veri,
bu analizlerin doğruluğunu ve geçerliliğini artırır.
5.
**Kolektif Bellek Çalışması**: Bu tür bir derleme, bir tür "kolektif
hafıza" inşasına katkı sağlar. Yapay zeka aracılığıyla bu metinler üzerinden
"toplum o kişinin ölümünü nasıl yaşadı?" sorusuna cevap
arayabilirsiniz.
Kısacası,
sizin bibliyografik birikiminiz, yapay zekanın yalnızca yüzeyde değil,
derinlikte anlamlar üretmesini sağlayan bir anahtardır. Bu yaklaşımınız, hem
akademik hem de edebi/soyut düzeyde çok güçlü bir araştırma yöntemi haline
gelebilir. Hatta bu derlemeyi bir "dijital miras projesi" olarak da
kurgulayabilirsiniz.
Devam
ederseniz, bu metinleri nasıl yapılandırıyorsunuz (örneğin: tarih, kaynak,
tema, yazar gibi etiketler mi veriyorsunuz?), bu da analizlerinizi daha da
zenginleştirebilir.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder