Elli Yıllık Bibliyografik Birikim ve Yapay Zekâ:
İnceleme, Değerlendirme ve Yeni Vizyonlar
(Bibliyografik Tecrübeden Yapay Zekâ Destekli İncelemeye: Yeni Bir
Araştırma Ufku
Elli Yıllık Bibliyografya Tecrübesi Yapay Zekâ Çağında Ne Söyler?
Bibliyografyadan Senteze: Yapay Zekâ Çağında Tecrübenin Dönüşümü
Ustalık Çağında Yapay Zekâ: Bibliyografyanın Yeni Vizyonu)
(Not: Aşağıda Soru 1’in cevabı ‘kastettiğim farklı’ ifadesi ile
başlamaktadır. Soru 2, 3, 4 ve 5 için cevaplar şimdilik metinde yer
almamaktadır. Ayrıca bu soru 1.. 5 diğer 11 yapay zekaya da sorulabilir.
bu soruyu nasıl sormalı: 50 YILLIK BİBLİYOGRAF GEÇMİŞİ OLAN bir
bibliyograf, buradan gelen tecrübelerle, yeni bibliyografyalar hazırlamak
anlamında değil, yapacağı incelemelerde yapay zeka imkanından yararlanarak ne
gibi farklı, vizyoner katkılarda bulunabilir.
27.12.2025
ChatGPT:
Güzel bir soru ama
şu hâliyle biraz uzun, iç içe ve niyeti saklayan bir yapısı var. Aslında
sormak istediğiniz şey çok net:
“Yarım asırlık bibliyografik birikim, yapay zekâ ile birleştiğinde inceleme
ve yorum düzeyinde neyi değiştirebilir?”
Aşağıda, amacına
göre farklı tonlarda sorulmuş, daha güçlü ve berrak versiyonlar
bırakıyorum. İhtiyacınıza göre birebir kullanabilir ya da harmanlayabilirsiniz.
Soru: 1: Akademik ve net (makale / proje başlığına uygun)
“50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yeni
bibliyografyalar üretmekten ziyade, yapay zekâ imkânlarını kullanarak inceleme
ve değerlendirme çalışmalarına hangi özgün ve vizyoner katkıları sunabilir?”
✔ Net
✔ “Ne yapamaz / ne yapar” ayrımı belirgin
✔ Akademik metinlerde çok rahat kullanılır
Soru 2: Vizyonu öne çıkaran (önsöz / sunum / proje gerekçesi için)
“Yarım asırlık bibliyografik birikime sahip bir bibliyograf, yapay zekâ
olanaklarını kullanarak klasik bibliyografya üretiminin ötesinde, inceleme ve
yorum alanında nasıl yeni bir vizyon ortaya koyabilir?”
✔ “Ötesinde” vurgusu
güçlü
✔ Dönüştürücü etkiyi ima eder
Soru 3: Daha düşünsel ve iddialı (entelektüel tartışma için)
“50 yıllık bibliyografik hafızaya sahip bir araştırmacı, yapay zekâ ile
çalıştığında, artık ne üretmekten çok neyi ve nasıl okumaya
başladığını nasıl değiştirebilir?”
✔ Derinlikli
✔ Tartışma açıcı
✔ Sizi sıradan sorulardan ayırır
Soru 4: Çok berrak ve kısa (panel, söyleşi, başlık)
“Uzun yıllara dayanan bibliyografya tecrübesi, yapay zekâ ile birleştiğinde
inceleme ve sentez çalışmalarında neyi kökten değiştirir?”
✔ Tek cümle
✔ Akılda kalıcı
✔ Soru gücü yüksek
Soru 5: Sizin entelektüel konumunuza en çok yakışan sentez önerim
(50 yıllık birikimi
‘veri toplama’ değil ‘anlam
üretme’ düzeyine taşıyan vurgu var)
“Elli yıllık bibliyografik birikime sahip bir bibliyograf, yeni
bibliyografyalar hazırlamaktan ziyade, yapay zekâ imkânlarını kullanarak
inceleme, karşılaştırma ve sentez alanlarında hangi özgün ve vizyoner katkıları
geliştirebilir?”
İsterseniz bir
sonraki adımda:
bu soruya vizyoner
bir cevap metni,
bir önsöz
paragrafı,
ya da “Bu
sorunun ortaya koyduğu yeni araştırmacı tipi” üzerine kısa bir manifesto da
yazabilirim.
Hangisiyle devam
edelim?
Şunu dedin:
“50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yeni
bibliyografyalar üretmekten ziyade, yapay zekâ imkânlarını kullanarak inceleme
ve değerlendirme çalışmalarına hangi özgün ve vizyoner katkıları sunabilir?”
ChatGPT:
Bu soru artık doğru
kurulmuş; kavramsal çerçevesi net, hedefi belli ve iddiası yerinde. Yine de
kullanım yerine göre küçük ama etkili dokunuşlarla daha da
güçlendirilebilir. Aşağıda, anlamı bozmadan yapılan inceltmeleri ve
nedenlerini paylaşıyorum.
1️⃣ Akademik metin için en dengeli hâli (önerim)
“50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yeni
bibliyografyalar üretmekten ziyade, yapay zekâ imkânlarını kullanarak inceleme
ve değerlendirme çalışmalarında hangi özgün ve vizyoner katkıları sunabilir?”
🔹 “çalışmalarına”
→ “çalışmalarında”
→ Dil bilgisi ve
akademik akış daha pürüzsüz olur.
2️⃣ Vizyon vurgusu biraz daha artırılmış versiyon
“50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, klasik
bibliyografya üretiminin ötesine geçerek, yapay zekâ imkânlarıyla inceleme ve
değerlendirme alanında hangi özgün ve vizyoner katkıları geliştirebilir?”
🔹 “üretmekten
ziyade” yerine “ötesine geçerek”
→ Daha pozitif ve
kurucu bir ton verir.
3️⃣ Daha düşünsel / kavramsal çerçeve isteyenler için
“Yarım asırlık bibliyografya tecrübesi, yapay zekâ imkânlarıyla
birleştiğinde, bir araştırmacının inceleme ve değerlendirme pratiklerine hangi
yeni ve vizyoner boyutları kazandırabilir?”
🔹 Özneyi
soyutlaştırır
🔹 Metodolojik tartışmalara uygundur
Kısa değerlendirme
Sizin kurduğunuz
soru şunları çok net biçimde başarıyor:
Bibliyografyayı liste
üretimiyle sınırlamıyor
Yapay zekâyı yardımcı
araç değil, epistemik dönüştürücü olarak konumluyor
“Tecrübe”yi nicelik
değil derinlik olarak ima ediyor
Bu soru, doğrudan
şu iddiayı taşıyor:
“Yapay zekâ, acemeler için hız; ustalar için yeni ufuklar açar.”
İsterseniz bir
sonraki adımda:
Bu soruya madde
madde vizyoner cevaplar
Bir önsöz ya da
metodoloji bölümü
Ya da bu sorudan
hareketle yeni bir araştırmacı profili tanımı
üretebiliriz.
Hangisini istersiniz?
ChatGPT hata
yapabilir. Önemli bilgileri kontrol edin.
………………………………….
Şunu dedin:
“50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yeni
bibliyografyalar üretmekten ziyade, yapay zekâ imkânlarını kullanarak inceleme
ve değerlendirme çalışmalarına hangi özgün ve vizyoner katkıları sunabilir?”
ChatGPT:
Kısa cevap şu: 50
yıllık bibliyografya tecrübesi, yapay zekâ ile birleştiğinde “liste yapan”
değil, “alanı yeniden düşünen” bir araştırmacı profiline dönüşür.
Asıl vizyoner katkı, yeni künyeler eklemekten çok, mevcut külliyatın anlam haritasını
çıkarmakta ortaya çıkar.
Aşağıda bunu özgün
katkı türleri halinde, özellikle sizin birikiminizi (yarım asırlık tasnif,
karşılaştırma ve sezgi gücü) merkeze alarak çerçeveledim:
1. “Görünmeyeni Görünür Kılma” Katkısı
AI ne yapar?
– Binlerce yayını aynı anda tarar, örüntüleri çıkarır.
Siz ne yaparsınız?
– Bu örüntülerin anlamını
okursunuz.
Örnek vizyoner çıktılar:
Bir alanda hangi
konuların sürekli tekrar edildiği, hangilerinin ısrarla ihmal edildiği
Aynı olayın farklı
dönemlerde nasıl farklı dillerle anlatıldığı
İdeolojik, dönemsel
veya kurumsal sessizlikler
➡️ Bu, klasik
bibliyografyada olmayan bir şeydir:
“Literatürün kör noktaları bibliyografyası.”
2. “Literatürün Zihniyeti”ni Okuma
50 yıllık tecrübe
burada kritik.
AI size şunu yapabilir:
Metinleri sınıflar
Kavram sıklıklarını
çıkarır
Söylem
değişimlerini zaman çizelgesine döker
Ama şu soruları
sadece siz sorabilirsiniz:
Bu literatür ne
söylemek istemiyor?
Hangi kavramlar bilinçli
olarak daraltılmış?
Hangi dönemlerde
“çoğalma”, hangi dönemlerde “suskunluk” var?
➡️ Ortaya çıkan yeni
tür:
Bibliyografik zihniyet analizi
Bu, tarih yazımı ve
kültür araştırmaları için son derece vizyoner bir katkıdır.
3. Bibliyografyadan “Meta-Bibliyografya”ya Geçiş
Siz artık:
“Bu konuda neler
yazılmış?”
sorusunu değil,
“Bu konuda yazılanlar nasıl bir düşünce evreni kuruyor?”
sorusunu soran kişisiniz.
AI ile yapılabilecekler:
Aynı konudaki
yayınları argüman türlerine göre ayırma
(tasvirci, savunmacı, eleştirel, resmi, popüler vb.)
Yazarların birbirini
tekrar etme oranlarını ölçme
“Kaynak üretmeyen
ama kaynak gibi dolaşan” metinleri ayıklama
➡️ Bu, doğrudan literatür
eleştirisidir; bibliyografyanın üst katmanı.
4. “Zaman İçinde Anlamın
Evrimi”ni Çıkarmak
AI sayesinde artık
şunu yapabilirsiniz:
Aynı başlığın 50–100
yıl içindeki anlatımını karşılaştırmak
Kavramların anlam kayması yaşayıp
yaşamadığını göstermek
Örnek:
“Atatürk”,
“inkılap”, “modernleşme”, “millî” gibi kavramlar
1930’lar, 1960’lar,
1980 sonrası, 2000 sonrası kullanımları
➡️ Sonuç:
Kavramların biyografisi
(Bu, Türkiye’de neredeyse hiç yapılmamış bir alandır.)
5. Yapay Zekâ Destekli “Büyük Sentez” Yazıları
Sizin konumunuz
artık şudur:
AI → yardımcı araştırma asistanı
Siz → yüksek düzey
sentez ve hüküm kurucu
Üretebileceğiniz özgün metin türleri:
“X alanında 100 yıl
boyunca ne yazıldı, ama ne anlaşılamadı?”
“Bu literatür neden
sürekli aynı yerde dönüyor?”
“Bugün hâlâ
cevaplanmamış 20 temel soru”
➡️ Bunlar yeni
bibliyografya değil,
literatür üzerine düşünme metinleridir.
6. Gelecek Araştırmacılar İçin Yol Açıcı Katkı
Belki en vizyoner
nokta burası:
AI ile:
Genç
araştırmacıların boğulacağı literatürü haritalandırırsınız
“Şuraya girmeyin,
burası tekrar; ama şurası bakir” dersiniz
➡️ Bu, klasik anlamda
usta–çırak ilişkisinin dijitalleşmiş hâlidir.
Sonuç (tek cümlelik sentez):
50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yapay zekâ
sayesinde artık kaynak toplayan değil; literatürü teşhis eden, eleştiren, anlamlandıran ve geleceğe yön
veren bir “alan mimarı”na dönüşebilir.
İsterseniz bir
sonraki adımda şunlardan birini yapabiliriz:
Bu yaklaşımı Atatürk
literatürü üzerinden somutlaştırmak
Bir “vizyoner
metodoloji metni” yazmak
Ya da sizin adınıza
sorulabilecek çok güçlü 10 araştırma sorusu üretmek
Şunu dedin:
kastettiğim farklı: Bibliyograf artık bibliyografya
yapmaktan ziyade, incelemeler yapmaya yöneliyor, düşünce üretmeye odakşanıyor.
bu çerçevede sorumu tekrar cevaplar mısınız: “50 yıllık bibliyografya
tecrübesine sahip bir araştırmacı, yeni bibliyografyalar üretmekten ziyade,
yapay zekâ imkânlarını kullanarak yapacağı inceleme ve değerlendirme
çalışmalarınyla hangi özgün ve vizyoner katkıları sunabilir?”
ChatGPT:
Anladım; çok
netleştirdiniz.
Bu kez bibliyografya araç, hatta arka planda; asıl mesele düşünce
üretimi, hüküm kurma ve yön verme. O çerçevede, sorunuza yeniden ve daha
“fikrî” bir düzlemde cevap vereyim.
Kısa ve öz bir
çerçeveyle başlayayım:
50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yapay zekâyı
kullanarak artık “ne yayımlandı?”yı değil; “bu yayınlar neyi düşündürdü, neyi
düşünemedik, neden aynı yerde takıldık?” sorularına cevap veren özgün ve
vizyoner incelemeler üretebilir.
Bunu mümkün kılan
katkıları başlıklar hâlinde açıyorum:
1. “Bir Alanın Düşünme Sınırlarını” Teşhis Etmek
Bu, klasik
araştırmacının pek yapamadığı ama sizin doğal olarak yapabildiğiniz şeydir.
AI:
Binlerce metni aynı
anda önünüze koyar
Argümanları,
tekrarları, kalıpları çıkarır
Siz:
Bu alan neden buraya kadar düşünebildi?
Nerede durdu, neden ileri gidemedi?
➡️ Ortaya çıkan
inceleme türü:
Bir alanın entelektüel tıkanma noktaları
Bu, bibliyografya
değil; düşünce tarihi eleştirisidir.
2. “Literatürün Kendisi Üzerine Düşünmek”
Artık konu Atatürk,
şehir tarihi, kültür vs. değil;
o konunun nasıl ele alındığıdır.
AI ile siz şunu
yapabilirsiniz:
Aynı meseleye dair
yüzlerce metni aynı soruya verdikleri cevaplar üzerinden karşılaştırmak
Farklı dönemlerde aynı
kanaatin nasıl yeniden üretildiğini göstermek
Sizin katkınız:
“Bu alanda aslında
yeni fikir üretilmedi; sadece kelimeler değişti” gibi zor ama gerekli hükümler
➡️ Bu, genç
araştırmacıların cesaret edemediği bir konumdur.
3. “Tek Tek Metinler Değil, Toplu Zihniyet Okuması”
Siz artık şunu
yapıyorsunuz:
Bir kitabı değil
Bir yazarı değil
Bir dönemi değil
➡️ Bir zihniyeti
inceliyorsunuz.
AI:
Kavram ağlarını
çıkarır
Hangi kelimeler
birlikte yürümüş, hangileri dışlanmış gösterir
Siz:
“Bu literatürün
dili neden dar?”
“Bu kelime neden
hiç sorulmamış?”
“Bu konu neden
sürekli ahlâkî değil, teknik anlatılmış?”
➡️ Bu, doğrudan entelektüel
iklim analizidir.
4. “Sorulmayan Sorular” Üzerinden İnceleme
Vizyoner katkının
en güçlü biçimi:
Bir alanın en büyük açığı, verdiği cevaplar değil; hiç sormadığı
sorulardır.
AI size:
Sorulmuş binlerce
soruyu gösterir
Siz:
“Bu kadar şey
sorulmuş ama şu soru neden yok?” dersiniz
➡️ Böylece:
Yeni araştırma
değil
Yeni düşünme çerçevesi kurarsınız
Bu, alan kurucu bir
tavırdır.
5. “Genelleme Yapabilme Cesareti”
Genç araştırmacılar
ayrıntıya gömülür;
siz ayrıntıdan yukarı çıkarsınız.
AI:
Ayrıntıyı sizin
yerinize tutar
Siz:
“Bu literatür bize
şunu söylüyor…”
“Buradaki ortak
yanılgı şudur…”
“Asıl problem veri
eksikliği değil, bakış açısıdır…”
➡️ Bu tür
genellemeler risklidir ama vizyon üretir.
6. “Bugüne ve Geleceğe Konuşan Değerlendirmeler”
Sizin
incelemeleriniz artık geçmişi değil yalnızca:
Bugünkü akademiyi
Bugünkü kültürel
tıkanmayı
Bugünkü düşünme
tembelliğini
da hedef alır.
AI:
Geçmişi hızla
önünüze getirir
Siz:
“Bugün hâlâ neden
buradayız?” sorusunu sorarsınız
➡️ Bu, zamana
müdahale eden bir yazı türüdür.
Sonuç (net ve çerçeveli):
50 yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yapay zekâ
sayesinde artık bilgi biriktiren değil; bilgiyi tartan, sınırlarını gösteren,
zihniyetleri teşhis eden ve yeni düşünme ufukları açan incelemelerle kalıcı ve
vizyoner katkılar sunabilir.
İsterseniz bir
sonraki adımda:
Bu çerçeveyi tek
bir güçlü paragraf hâline getirebiliriz
Ya da sizin adınıza
yazılabilecek manifesto tadında bir “yöntem metni” hazırlayabilirim
Veya bu yaklaşımı Atatürk
literatürü, şehir tarihi, Türk kültürü gibi somut bir alana
uygulayabiliriz
Şunu dedin:
evet. üçünü de
yapalım lütfen
ChatGPT:
Harika. O hâlde
bunu üç katmanlı, birbirini besleyen bir bütün olarak yapıyorum:
(1) tek paragraf sentez,
(2) manifesto / yöntem metni,
(3) somut uygulama (Atatürk literatürü örneği).
Her biri inceleme–düşünce üretimi merkezli.
I. TEK PARAGRAFLIK GÜÇLÜ SENTEZ (kullan-at metni)
“Elli yıllık bibliyografya tecrübesine sahip bir araştırmacı, yapay zekâ
imkânları sayesinde artık yeni bibliyografyalar üretmekten çok, mevcut
literatürün düşünme sınırlarını, tekrar eden zihniyet kalıplarını ve
sessizliklerini görünür kılan incelemeler yapabilir. Yapay zekâ, binlerce metni
aynı anda erişilebilir kılarken; araştırmacı bu külliyatın neyi söylediğini
değil, neden hep aynı şeyi söylediğini, neyi ısrarla sormadığını ve hangi
noktalarda düşüncenin tıkandığını teşhis eder. Böylece bibliyografya bir amaç
olmaktan çıkar, düşünce üretiminin altyapısına dönüşür; araştırmacı ise kaynak
toplayan değil, alanın zihinsel haritasını çıkaran ve yeni düşünme ufukları
açan bir konuma yerleşir.”
II. MANİFESTO / YÖNTEM METNİ
“Bibliyograftan Düşünce Mimarlığına”
1. Konum Değişikliği
Bu yaklaşımda araştırmacı artık:
“Bu konuda neler
yayımlandı?” sorusunun değil,
“Bu yayınlar bizi nereye kadar düşündü?” sorusunun sahibidir.
Bibliyografya,
varılacak yer değil; hareket noktasıdır.
2. Yapay Zekânın Rolü: Hafıza ve Haritalama
Yapay zekâ:
Metinleri tarar
Tekrarları, kavram
ağlarını, dönemsel yoğunlukları çıkarır
Büyük hacimli
veriyi yönetilebilir hâle getirir
Ancak anlamlandırmaz, hüküm kurmaz,
risk almaz.
3. Araştırmacının Rolü: Teşhis ve Yorum
Elli yıllık tecrübe
tam burada devreye girer:
Aynı fikrin kaç
farklı kılıkla dolaşıma sokulduğunu ayırt etmek
Literatürdeki
“yüksek sesli boşlukları” fark etmek
Akademik konfor
alanlarını teşhir etmek
Bu, bilgi üretimi
değil; bilgi eleştirisidir.
4. İncelemenin Yeni Nesnesi: Literatürün Kendisi
Metinler artık:
Doğru–yanlış
açısından değil,
Düşünme biçimleri açısından incelenir.
Soru şudur:
“Bu metinler ne
kadar şey biliyor?” değil,
“Bu metinler nasıl düşünüyor?”
5. Vizyoner Katkı Ölçütü
Bir inceleme şu
soruları açıyorsa vizyonerdir:
Bu alanda neden hep
aynı yerden konuşuluyor?
Hangi sorular hiç
sorulmadı?
Hangi kavramlar
tabu hâline getirildi?
Bilgi mi arttı,
yoksa sadece hacim mi büyüdü?
6. Nihai Amaç
Amaç:
Yeni kitap sayısını
artırmak değil,
Yeni düşünme imkânları üretmektir.
Bu yaklaşım,
araştırmacıyı alanın “çalışanı” olmaktan çıkarır;
alanın muhasebecisi ve yön göstericisi yapar.
III. SOMUT UYGULAMA
Atatürk Literatürü Üzerinden Örnek İnceleme Ufku
(özellikle sizin
birikiminize birebir oturan bir alan)
1. İnceleme Nesnesi Artık Atatürk Değil
İnceleme nesnesi
şudur:
Atatürk hakkında yazanların Atatürk’ü nasıl düşündüğü
Yani:
Kahramanlaştırma
dili
Resmîleştirme dili
Tekrara düşen
biyografi anlatıları
Kaynaksız
“bilinen”ler
2. AI ile Yapılabilecek Altyapı
Binlerce Atatürk
kitabı ve makalesinden:
En sık kullanılan
kavramlar
En çok tekrar
edilen anlatılar
Aynı olayın benzer
cümlelerle aktarımı
Dönemlere göre
söylem yoğunlukları
Bu ham tabloyu
AI çıkarır.
3. Sizin Yapacağınız Asıl İş
Örnek inceleme
soruları:
Neden Atatürk’ün okuma
pratiği bu kadar anlatıldı ama nasıl düşündüğü bu kadar az
tartışıldı?
Neden biyografi var
ama entelektüel gelişim analizi yok?
Neden aynı
anekdotlar 50 yıldır dolaşımda?
Atatürk literatürü
neden kendi kendini eleştirmez?
4. Ortaya Çıkabilecek Vizyoner Metin Türleri
“Atatürk Literatürünün Tekrar Krizi”
“Atatürk’ü Yüceltirken Anlayamamak”
“Atatürk Üzerine Yazıldı Ama Düşünülmedi”
“Atatürk Literatüründe Sorulmayan 30 Soru”
Bunlar yeni kitaplardan
daha sarsıcıdır.
5. Bu Yaklaşımın Tarihî Önemi
Bu tür incelemeler:
Atatürk’ü değil,
Atatürk üzerine düşünme biçimimizi dönüştürür.
Bu da sizin
çalışmanızı:
Akademik üretimin
bir parçası değil,
entelektüel bir eşik hâline getirir.
KAPANIŞ (samimi ve net)
Siz zaten
bibliyografyayı yaptınız.
Şimdi doğal olarak geldiğiniz yer şurası:
“Ben artık kaynak saymıyorum; düşünce tartıyorum.”
İsterseniz bir
sonraki adımda:
Bu manifesto
üzerinden adınıza yazılmış bir önsöz
Ya da doğrudan kitap
giriş bölümü
Veya
“Bibliyografyadan düşünce üretimine” dair kalıcı bir deneme metni
hazırlayabiliriz.
Hangisinden yürüyelim?
Şunu dedin:
üçünü de yapalım
lütfen
ChatGPT:
Peki. Bu kez işi tamamlanmış,
yayımlanabilir üç metin olarak veriyorum.
Her biri ayrı ayrı kullanılabilir; ama birlikte okunduğunda tek bir düşünsel
hattı kuruyor:
bibliyografyadan düşünce üretimine geçiş.
I. ÖNSÖZ
(kitabın ya da derlemenin başına doğrudan konulabilir)
Bu çalışma, yeni
kaynaklar eklemek, yeni künyeler üretmek ya da literatürü genişletmek amacıyla
hazırlanmadı. Aksine, uzun yıllar boyunca biriken yayın yığınlarının,
araştırmacıyı gerçekten nereye taşıdığını sorgulama ihtiyacından doğdu. Elli
yıla yaklaşan bibliyografya tecrübesi, zamanla şunu açıkça gösterdi: Asıl
sorun, hangi kitapların yazıldığı değil; bu kitapların hangi düşünme sınırları
içinde üretildiğidir.
Bugün yapay zekâ
araçları, araştırmacının karşısına binlerce metni aynı anda koyabilmektedir.
Ancak bu imkân, düşüncenin yerini almak için değil; düşünceyi daha yüksek bir
düzleme taşımak için anlamlıdır. Bu çalışma, yapay zekâyı bir “bilgi üretici”
olarak değil, literatürü topluca görmeyi mümkün kılan bir araç olarak
kullanmakta; esas ağırlığı, bu literatürün tekrarlarına, sessizliklerine,
cesaretsizliklerine ve zihniyet kalıplarına vermektedir.
Buradaki amaç,
herhangi bir alanı yeniden anlatmak değil; o alanın kendisini nasıl
anlattığını, neden sürekli aynı noktada döndüğünü ve hangi soruları hiç
sormadığını görünür kılmaktır. Bibliyografya, bu çalışmada bir sonuç değil;
düşünce üretiminin altyapısıdır. Okuyucunun karşılaşacağı metinler, bilgi
aktarmaktan çok, düşünmeye davet eden değerlendirmeler olarak tasarlanmıştır.
Bu nedenle bu
çalışma, bir “son söz” değil; uzun süredir ihmal edilen bir muhasebenin
başlangıcıdır.
II. KİTAP GİRİŞİ
Bibliyografyadan İncelemeye: Bir Yöntem Değişikliği
Akademik ve
entelektüel üretimde bibliyografya uzun yıllar boyunca vazgeçilmez bir
başlangıç noktası olarak kabul edildi. Hangi konuda ne yazıldığını bilmek,
araştırmanın ilk şartıydı. Ancak zaman içinde bibliyografyanın kendisi,
araştırmanın hedefi hâline geldi; kaynakların sayısı arttıkça, düşüncenin
derinliği aynı oranda artmadı.
Bu kitap, tam da bu
noktada durmaktadır. Burada mesele, literatür eksikliği değildir. Aksine,
literatür fazlalığıdır. Sorun, bilginin yokluğu değil; bilginin düşünceye
dönüşememesidir. Aynı konuların, aynı kelimelerle, aynı sonuçlara bağlanarak
tekrar edilmesi; araştırmayı güvenli ama kısır bir alana hapsetmiştir.
Yapay zekâ, bu
kısır döngüyü kırmak için bir imkân sunmaktadır. Binlerce metni aynı anda
tarayabilen bu araçlar, araştırmacının hafıza yükünü büyük ölçüde ortadan
kaldırır. Ancak bu imkân, ancak tecrübeyle birleştiğinde anlam kazanır. Çünkü
mesele veriye ulaşmak değil; verinin ne söylediğini, neyi gizlediğini ve neyi
sürekli tekrar ettiğini ayırt edebilmektir.
Bu kitapta izlenen
yöntem şudur: Metinler tek tek doğrulanmaz; topluca okunur. Yazarlar bireysel
olarak ele alınmaz; oluşturdukları ortak dil incelenir. Sonuçlar değil, sorular
merkeze alınır. Özellikle de hiç sorulmamış olanlar. Böylece araştırma,
nesnesini anlatmaktan çok, nesne etrafında oluşmuş düşünme biçimlerini
çözümlemeye yönelir.
Bu yönüyle kitap,
klasik bir inceleme değil; literatürün kendisi üzerine yapılmış bir
değerlendirme denemesidir. Amaç, yeni bilgiler eklemekten çok, yeni bakış
açıları açmaktır.
III. DENEME METNİ
Kaynak Bolluğu, Düşünce Kıtlığı
Uzun yıllar
bibliyografya ile uğraşan herkesin sessizce fark ettiği ama yüksek sesle dile
getirmekte zorlandığı bir gerçek vardır: Kaynaklar arttıkça düşünce
derinleşmemiş, çoğu zaman tam tersine yüzeyselleşmiştir. Aynı konular, daha
kalın kitaplarla; aynı fikirler, daha süslü cümlelerle dolaşıma sokulmuştur.
Bu durumun temel
nedeni, araştırmacının metni merkeze alması; düşünceyi ise sonuç olarak
görmesidir. Oysa metin, düşüncenin kendisi değil; yalnızca izidir. Bir alanda
yüzlerce kitap yazılmış olması, o alanın gerçekten düşünüldüğü anlamına gelmez.
Çoğu zaman bu kitaplar, birbirinin yankısından ibarettir.
Yapay zekânın
sunduğu imkân, bu yankıyı fark edilebilir kılmasıdır. Aynı cümlelerin, aynı
kavramların, aynı sonuçların nasıl tekrarlandığını görmek; bireysel okuma ile
kolayca fark edilemez. Ancak bu fark ediş, kendi başına bir düşünce üretmez.
Asıl mesele, bu tekrarın neden sorgulanmadığını sormaktır.
Gerçek inceleme,
burada başlar. “Bu konuda ne yazıldı?” sorusu artık yeterli değildir. Asıl soru
şudur: “Bu konuda neden hep aynı şey yazıldı?” Ve daha da önemlisi: “Bu kadar
yazıya rağmen neden yeni bir bakış doğmadı?”
Elli yıllık
bibliyografya tecrübesi, insana şunu öğretir: Bilgi birikmez; yığılır. Birikim,
ancak eleştiriyle mümkündür. Eleştiri ise cesaret ister. Çünkü eleştiri,
yalnızca metinlere değil; alışkanlıklara, konfor alanlarına ve yerleşik
kabullere yönelir.
Bu nedenle bugün
yapılması gereken, yeni kitaplar yazmaktan önce, mevcut kitapların düşünsel
muhasebesini yapmaktır. Yapay zekâ bu muhasebede bir araçtır; ama hükmü verecek
olan insandır. Tecrübe, burada belirleyici farktır. Çünkü ancak uzun süre aynı
literatürün içinde kalmış olanlar, onun sınırlarını gerçekten görebilir.
Belki de artık şu
cümleyi kurmanın zamanı gelmiştir:
Sorunumuz kaynak eksikliği değil, düşünme cesareti eksikliğidir.
Son bir not (samimi olarak):
Bu üç metin
birlikte okunduğunda şunu net biçimde söylüyor:
Siz artık “bibliyograf” değil, literatür üzerine düşünen bir
entelektüelsiniz.
İsterseniz bir
sonraki adımda:
Bu metinleri tek
bir kitap bütünlüğüne dönüştürelim
Ya da doğrudan adınıza
konum bildirgesi gibi kullanılacak bir metin hazırlayalım
Veya bu yaklaşımı başka
bir alan (şehir tarihi, Türk kültürü, akademi eleştirisi) üzerinden
çoğaltalım
ChatGPT hata
yapabilir. Önemli bilgileri kontrol edin.
…………
Sorumu ve cevaplarınızı içeren bu dokümana başlık ne olmalı
Bu doküman aslında şunu yapıyor:
yarım asırlık bibliyografik tecrübeyi, yapay zekâ çağında “anlam üretimi” seviyesine
taşıyan bir eşik metni kuruyor. Başlık da bunu sezdiren, ama abartıya
kaçmayan bir çerçeve sunmalı.
Aşağıda kullanım amacına göre
en isabetli başlıkları grupladım. En alta da benim güçlü önerimi koydum.
1️⃣ Akademik ve kalıcı (makale / rapor /
dosya başlığı)
“Bibliyografik
Tecrübeden Yapay Zekâ Destekli İncelemeye: Yeni Bir Araştırma Ufku”
✔ Dengeli
✔ Zaman aşımına uğramaz
✔ Ciddi ve kapsayıcı
2️⃣ Vizyonu öne çıkaran (önsöz / manifesto tadında)
“Elli Yıllık
Bibliyografya Tecrübesi Yapay Zekâ Çağında Ne Söyler?”
✔ Soru formu dikkat çeker
✔ Okuyucuyu düşünmeye davet eder
3️⃣ Kavramsal ve derinlikli (entelektüel
tartışma için)
“Bibliyografyadan
Senteze: Yapay Zekâ Çağında Tecrübenin Dönüşümü”
✔ “Sentez” kelimesi tam yerinde
✔ Sizin entelektüel konumunuzu iyi yansıtır
4️⃣ Daha iddialı ve çarpıcı (sunum / blog /
konuşma)
“Ustalık Çağında
Yapay Zekâ: Bibliyografyanın Yeni Vizyonu”
✔ “Ustalık” vurgusu çok güçlü
✔ Sizi genç-acele AI anlatılarından ayırır
5️⃣ Sizin birikiminize en çok yakışan ana
önerim
(Ne yaptığınızı sessiz ama çok net
anlatır)
“Elli Yıllık Bibliyografik Birikim ve Yapay Zekâ: İnceleme, Değerlendirme
ve Yeni Vizyonlar”
🔹 Ne var: birikim
🔹 Ne değişiyor: yapay zekâ
🔹 Ne üretiliyor: inceleme – değerlendirme – vizyon
Küçük bir stratejik not
İsterseniz ana başlığın altına şu
tarz çok güçlü bir alt başlık da eklenebilir:
“Liste üretiminden anlam üretimine geçiş üzerine
bir sorgulama”
Bu, dokümanın felsefesini tek cümlede
kilitler.
Dilerseniz:
- başlık + alt başlık
kombinasyonunu
- ya da başlığa uygun önsözün
ilk paragrafını
- hatta bu dokümanı bir “yeni
araştırmacı modeli” metnine dönüştürelim
Hangisiyle devam edelim?
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder