Kütüphanelerin Geleceği: Yapay Zekâ (YZ) ve Büyük Verinin Entegrasyonu Hazırlayan: [Adınız/Kurumunuzun Adı] Tarih: 26 Mayıs 2024 Kaynak: Sarıçoban, Burak Savaş. Kütüphanelerin geleceği: yapay zekâ ve büyük verinin kütüphanelerde kullanımı. İstanbul: Hiperyayın, 2025. Genel Bakış Bu brifing belgesi, Burak Savaş Sarıçoban'ın "Kütüphanelerin Geleceği: Yapay Zekâ ve Büyük Verinin Kütüphanelerde Kullanımı" adlı kitabından alınan temel temaları, önemli fikirleri ve olguları detaylandırmaktadır. Kitap , yapay zekâ (YZ) ve büyük veri analitiğinin kütüphane operasyonları, hizmetleri ve kullanıcı deneyimi üzerindeki dönüştürücü etkilerini incelemektedir. Araştırma, Türkiye'deki en iyi 20 üniversitenin kütüphane yöneticileriyle yapılan anket bulgularına dayanmakla birlikte, dünya genelindeki ilgili çalışmaları da değerlendirmektedir. Temel vurgu, YZ'nin verimlilik artışı, kullanıcı deneyimi iyileştirmesi ve yeni hizmetler sunma potansiyeli üzerinedir. Ancak, bu teknolojilerin benimsenmesinin getirdiği etik, gizlilik, finansal ve personel eğitimiyle ilgili zorluklar da ele alınmaktadır. Ana Temalar ve Önemli Fikirler 1. Yapay Zekâ ve Büyük Verinin Tanımı ve Tarihsel Gelişimi Yapay Zekâ Tanımı: YZ, "çevrelerini analiz ederek ve belirli hedeflere ulaşmak için bir dereceye kadar özerklikle harekete geçerek akıllı davranışlar sergileyen sistemler" olarak tanımlanır (Sheikh vd., 2023, s. 19). Bu tanım, gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerinin yanı sıra geleneksel yaklaşımları da kapsar. YZ, algoritmaların kullanımıyla ilişkilendirilse de, Sarıçoban "Algoritma" teriminin YZ'den önce ortaya çıktığını ve YZ'nin sadece algoritmaların kullanımı olmadığını belirtir (s. 27). YZ'nin Özellikleri: YZ, genellikle belirleyici değildir (aynı girdilerle farklı çıktılar üretebilir), deneyimlerinden öğrenebilir ve kendi bilgi temsillerine ve muhakeme tekniklerine ilişkin çıkarımlar yapabilir (The Chartered Institute for IT, 2023). Ana Dalları: Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme (NLP), Görüntü İşleme ve Robotik, YZ'nin temel dallarıdır (s. 30-31). Tarihsel Yolculuk: YZ'nin kökenleri eski Yunan mitolojisine kadar uzanırken, modern teorik çalışmalar Alan Turing'in 1950 tarihli "Computing Machinery and Intelligence" makalesiyle başlamıştır. John McCarthy'nin 1956'da "Yapay Zekâ" terimini ortaya atmasıyla alan popülerleşmiştir. Tarih boyunca "Yapay Zekâ Patlaması" (1980-1987) ve "Yapay Zekâ Kışı" (1987-1993) gibi dönemler yaşanmıştır. Günümüzde ise sanal asistanlar, arama motorları ve ChatGPT gibi üretken YZ modelleriyle "Yapay Genel Zekâ" dönemi (2012'den günümüze) yaşanmaktadır (s. 33-46). Büyük Veri Tanımı: Büyük veri, "geleneksel veri işleme araçlarıyla analizi yapılamayan ve yönetilemeyecek kadar büyük miktardaki veri setleri" olarak tanımlanır (Ohlhorst, 2013, s. 1). Genellikle "5V" (Hacim, Hız, Çeşitlilik, Doğrulama, Değer) ile açıklanırken, bazı modellerde 7V veya 10V'ye kadar genişletilebilir (s. 49). Büyük verinin yönetimi, kütüphaneciler için veri madenciliği, danışmanlık, veri yönetimi gibi yeni becerilerin geliştirilmesini gerektirir (Hussain ve Shahid, 2022). YZ Gelişimini Tetikleyen Faktörler: Büyük veri, bulut bilişim, sosyal medya platformları, açık kaynak yazılım ve veriler, uzman sistemler gibi faktörler YZ'nin gelişimini hızlandırmıştır (s. 32). 2. Kütüphanelerde Yapay Zekâ ve Büyük Veri Kullanım Alanları Dönüştürücü Potansiyel: YZ, bilgiye erişimi iyileştirebilir, rutin görevleri otomatikleştirebilir, kullanıcı etkileşimlerini kişiselleştirebilir ve yenilikçi hizmetler sunabilir (Subaveerapandiyan, 2023). Kütüphaneler, "neredeyse var olduğundan beri otomatikleştirilmiş süreçlerden yararlanmaktadır" (Frické, 2023, s. 17). Hizmet İyileştirme Alanları:Referans Hizmetleri: Pointer, ORA, Answerman, Plexus gibi uzman sistemler kullanıcıları kaynaklara yönlendirerek veya belirli konularda bilgi sağlayarak referans hizmetlerini geliştirir (s. 64-65). Kataloglama ve Sınıflandırma: Kurallara dayalı YZ (örn. AACR2 uyumlu sistemler) ve makine öğrenimi teknikleri, büyük veri setlerindeki desenleri öğrenerek kataloglama süreçlerini optimize edebilir. Coal SORT, EP-X, BIOSIS gibi uzman sistemler sınıflandırmada kullanılır (s. 65-67). Dizin Oluşturma: YZ, süreli yayın makalelerinin indekslenmesi gibi entelektüel yönleri otomatikleştirebilir, tutarlılık ve kaliteyi artırabilir (örn. Med Index) (s. 67-68). Sağlama: Monograf Seçim Danışmanı gibi sistemler, koleksiyon oluşturma süreçlerinde kütüphanecilere yardımcı olabilir (s. 68). Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlar. Çevrimiçi genel erişim kataloglarında (OPAC) arama yapma, metin analizi, metin çevirisi gibi uygulamalarla kullanıcı deneyimini iyileştirir ve kütüphane felsefesi çalışmalarında da kullanılır (Khurana vd., 2023; Taşkın ve Al, 2019) (s. 69-70). Robotik Uygulamalar: Otomatik kitap taşıma, raf tarama (AuRoSS), referans sorularını yanıtlama (sohbet robotları), hikâye anlatma gibi görevlerde kullanılır. Robotların kütüphanecilerin yerini almayıp zaman alan işlemlere odaklanarak personele daha değerli işler için zaman kazandıracağı savunulmaktadır (Li vd., 2015; Murphy, 2015) (s. 71-75). Dijital Varlık Yönetimi (DAM): YZ, kütüphane koleksiyonlarındaki görsel, video, ses ve el yazması gibi materyalleri makine tarafından okunabilir hale getirerek erişimi artırır ("tanımlayıcı yapay zekâ") (Cordell, 2020) (s. 56). Pazarlama ve Tanıtım: Üretken YZ, metinleri belirli kitlelerin ihtiyaçlarına göre uyarlayarak kütüphane hizmetlerinin tanıtımında etkili olabilir (Cox, 2024) (s. 55). Kullanıcı Deneyimi (UX): Arama motoru sonuçlarını optimize etme, kişiselleştirilmiş okuma önerileri ve öğrenme rehberliği sunma (s. 67, 78). Veri Analizi ve Öngörü: Büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarabilir, kullanıcı davranışını analiz ederek geleceği öngörebilir (s. 76). 3. Avantajlar ve Dezavantajlar Avantajlar:Verimlilik Artışı: İşlem maliyetlerini azaltır, rutin görevleri otomatikleştirir (Divayana vd., 2015). Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Kişiselleştirilmiş öneriler sunar, bilgiye erişimi hızlandırır, arama sonuçlarını optimize eder (s. 78-79). Kapsamlı Veri Analizi: Büyük veri setleriyle bağlantıları bulur, disiplinler arası uyumu sağlar (s. 79). Yeni Hizmetler: Otomatik belge özetleme, içerik analizi, chatbotlar aracılığıyla referans hizmetleri (s. 67). İnsan Hatasını Azaltma: Otomasyon sayesinde hatalar azalır (s. 78). Kütüphanecilerin Stratejik Görevlere Odaklanması: Rutin iş yükünün azalmasıyla kütüphaneciler daha yüksek değerli, karmaşık görevlere yönelebilir (s. 79). Topluluk Oluşturma: Robotlar, eğlenceli ve çekici etkileşimlerle kütüphaneye yeni kullanıcıları çekebilir (Nguyen, 2020; Wójcik, 2023) (s. 74). Dezavantajlar ve Endişeler:Maliyet: Yüksek başlangıç maliyetleri ve bakım maliyetleri önemli bir engeldir (s. 82, 110). Finansal İstikrarsızlık: Özellikle kamu ödeneklerinin azalması, kütüphanelerin yeni teknolojilere yatırım yapmasını zorlaştırmaktadır (s. 82-83). Personel Direnci ve Beceriksizliği: Kütüphane personelinin değişime karşı direnci ve YZ beceri eksikliği önemli bir zorluktur (Tait ve Pierson, 2022; Yusuf vd., 2022) (s. 83, 119). İstihdam Kaygısı: Kütüphanecilerin işlerini YZ'ye kaptırma korkusu yaygındır (Lauren, 2022; World Bank Development Report, 2016) (s. 83-84). Veri Gizliliği ve Güvenliği: Kullanıcı verilerinin toplanması ve kullanımıyla ilgili etik ve gizlilik endişeleri artmaktadır (Cox vd., 2019; Lauren, 2022) (s. 52, 84, 112). Etik Sorunlar ve Önyargı: Algoritmaların önyargılı veya hatalı olması etik sorunlara yol açabilir; şeffaflık eksikliği tartışmalara neden olabilir (Cox vd., 2019; Ünal ve Sezgin, 2021) (s. 52, 85). "ML’yi bu işe dâhil etmek sadece ‘Beyaz üstünlüğünü yeniden doğrulamak’ olacaktır" (Cordell 2020) (s. 85). İnsan Dokunuşu Eksikliği: YZ'nin "insan dokunuşundan" yoksun olması, insan yaratıcılığı ve empatisinin değersizleşeceği endişesi (Mogali, 2015; Lauren, 2022) (s. 25, 83). Yanlış Bilgi Yayılımı: YZ'nin yanlış bilgilerin yayılmasına yardımcı olabileceği endişesi (Lauren, 2022) (s. 84). Eleştirel Düşünme Becerilerinin Zayıflaması: YZ'nin didaktik yapısı, kullanıcıların eleştirel düşünme becerilerini zayıflatabilir (s. 115). Hızlı Teknolojik Değişim: Teknolojinin hızı, kurumların zamanında yanıt vermesini zorlaştırmaktadır (Cox, 2024) (s. 86). 4. Araştırma Bulguları ve Öneriler (Türkiye Üniversitesi Kütüphaneleri Özelinde) Kitapta yer alan anket bulguları, Türkiye'deki üniversite kütüphanelerinin mevcut durumunu ve ihtiyaçlarını ortaya koymaktadır: Bilgi Seviyesi ve Eğitim Durumu (s. 96-98): Bulgu: Kütüphane çalışanlarının büyük çoğunluğunun YZ ve büyük veri analitiği konusunda "çok sınırlı" veya "düşük düzeyde" bilgiye sahip olduğu ve bu konularda neredeyse hiçbir eğitim almadığı tespit edilmiştir. İleri düzey bilgiye sahip katılımcı bulunmamaktadır. Öneri: Kütüphaneler, çalışanlarına temel ve ileri düzey YZ ve büyük veri analitiği eğitimleri sunmalı; uzmanlaşmış kişiler için yeni pozisyonlar açmalı; kurslar, atölye çalışmaları ve online eğitim imkanları sağlamalıdır. Hizmet İyileştirme Alanları ve Potansiyel Yeni Hizmetler (s. 99-102): Bulgu: Katılımcılar, YZ'nin en çok "kullanıcı deneyimi ve öneri sistemleri" ile "genel hizmet iyileştirmeleri" alanlarında kullanılabileceğini belirtmiştir. "Otomatik belge özetleme ve içerik analizi", "kişiselleştirilmiş okuma önerileri ve öğrenme rehberliği" ve "ziyaretçi trafiği analizi" potansiyel yeni hizmetler olarak öne çıkmaktadır. Öneri: Kütüphaneler, YZ ve büyük veri kullanımı için stratejik planlar oluşturmalı, pilot projeler geliştirmeli ve bu teknolojileri kullanabilecek personel yetiştirmelidir. YZ Kullanımının Avantajları ve Endişeler (s. 104-106): Bulgu: Kütüphaneciler, YZ'nin en büyük avantajları olarak "verimlilik artışı ve daha hızlı bilgi erişimi", "kullanıcı deneyimini iyileştirme ve kişiselleştirme imkânı" ve "kapsamlı veri analizi ve daha iyi kaynak yönetimi"ni görmektedir. En büyük endişeler ise "veri gizliliği ve güvenlik endişeleri" ile "insan-makine etkileşimi ve kullanıcıyla iletişim eksikliği"dir. "Makinelerin kütüphanecilerin yerini alabileceği kaygısı" da önemli bir endişedir. Öneri: Kütüphaneler, veri gizliliği ve güvenliğini korumak için politikalar geliştirmeli, YZ tarafından sağlanan önerilerin şeffaflığını sağlamalı ve YZ'nin etik ve sorumlu kullanımı konusunda personeli eğitmelidir. İnsan-makine etkileşiminin önemi vurgulanmalı ve kütüphanecilerin yerini alma kaygıları giderilmelidir. Altyapısal Değişiklikler ve Maliyet (s. 108-110): Bulgu: YZ'nin etkin uygulanabilmesi için en çok "uzman personel yetiştirme ve eğitim programlarının geliştirilmesi" ve "uygun donanım ve yazılım altyapısının sağlanması"na ihtiyaç duyulduğu belirtilmiştir. YZ ve büyük veri analitiği yatırımları için "yüksek başlangıç maliyetleri ancak uzun vadede verimlilik sağlama potansiyeli" öngörülmektedir. Öneri: Gerekli donanım ve yazılım altyapısı yatırımları yapılmalı, veri depolama sistemleri geliştirilmeli ve uzman personel yetiştirmek için üniversitelerle iş birliği yapılmalıdır. Maliyet-fayda analizleri yapılmalı ve finansman için hibe/fon imkanları araştırılmalıdır. Etik, Gizlilik ve Kullanıcı Deneyimi Etkileri (s. 112-115): Bulgu: Katılımcılar, "kişisel verilerin gizliliği ve korunmasıyla ilgili endişelerin artabileceği"ni, "algoritmaların önyargılı veya hatalı olmasının etik sorunlar doğurabileceği"ni ve "YZ'nin karar alma süreçlerindeki şeffaflık eksikliğinin etik tartışmalara yol açabileceği"ni belirtmiştir. YZ'nin kullanıcı deneyimi üzerindeki en olumlu etkisinin "kullanıcıların ilgi alanlarına göre öneri sunarak keşfetme deneyimini artırması" olduğu vurgulanmıştır. Öneri: Kütüphaneler, YZ sistemlerini kullanırken kişisel verileri korumalı, kullanıcıları bilgilendirmeli ve onların verileri üzerindeki kontrolünü sağlamalıdır. YZ sistemlerinin tarafsız ve adil olması sağlanmalı, kullanıcıların bilinçli kullanımı teşvik edilmelidir. Sonuç ve Tartışma Yapay zekâ ve büyük veri, kütüphanelerin geleceğini şekillendirme potansiyeline sahip devrim niteliğinde teknolojilerdir. Bu teknolojiler, kütüphane operasyonlarında verimlilik artışı, kullanıcı deneyiminde kişiselleştirme ve yeni hizmetlerin sunulması gibi önemli faydalar sunmaktadır. Ancak, bu dönüşüm süreci, personel eğitimi eksikliği, yetersiz bütçe, teknolojik altyapı sorunları, veri gizliliği ve etik kaygılar gibi ciddi zorlukları da beraberinde getirmektedir. Türkiye'deki üniversite kütüphaneleri özelinde yapılan araştırma, bu zorlukların farkında olunduğunu ancak bilgi seviyesi ve eğitim konusunda önemli eksiklikler olduğunu ortaya koymuştur. Kütüphaneciler, YZ'nin potansiyelini görmekle birlikte, işlerinin makinelere geçme ve insan etkileşiminin azalması gibi endişeler taşımaktadır. Kütüphanelerin bu "teknolojik determinizmin" (s. 50) etkisine proaktif bir şekilde uyum sağlaması gerekmektedir. Bu, sadece teknolojik altyapı yatırımlarını değil, aynı zamanda kapsamlı eğitim programları aracılığıyla personel yetkinliklerinin artırılmasını ve etik yönergelerin geliştirilmesini de içermelidir. Ayrıca, "YZ okuryazarlığı"nın (veri ve algoritmik okuryazarlık dahil) teşvik edilmesi, kütüphanelerin toplumun dijital yetkinliklerini artırmasında doğal bir rol oynamasını sağlayacaktır (Long ve Magerko, 2020). Gelecekteki araştırmalar, YZ'nin kütüphane hizmetlerine entegrasyonunda karşılaşılan pratik zorluklara, kullanıcı memnuniyeti üzerindeki uzun vadeli etkilere ve farklı ülkelerdeki başarılı uygulama modellerine odaklanmalıdır. Kütüphaneler, YZ'nin sunduğu fırsatları en iyi şekilde değerlendirerek bilgi çağında daha etkin ve verimli hizmetler sunmaya devam edebilirler. ... Devamını Oku