Araştırmaya göre Topluluk Notları, tasarımı gereği seçim dönemlerinde kutuplaştırıcı içeriği yeterince yönetemiyor.
X'in (eski adıyla Twitter) yanlış bilgiyle mücadele yöntemi olan Topluluk Notları, kullanıcıların yanıltıcı gönderilere bağlam notu eklemesine dayanıyor. Profesyonel doğrulamaya alternatif olarak sunulan bu modelin benzerleri YouTube, TikTok ve Meta gibi platformlarda da test ediliyor.
Ancak 1 Temmuz 2026'da Science Advances dergisinde yayımlanan kapsamlı bir akademik çalışma, sistemin tam da en çok ihtiyaç duyulduğu anda, seçim dönemlerinde, yapısal olarak yetersiz kaldığını ortaya koyuyor. Paul Bouchaud ve Pedro Ramaciotti imzalı araştırma, 1,9 milyon notu ve bu notlara verilen 135 milyon oyu 13 ülke özelinde inceleyerek konuyu ilk kez bu ölçekte ampirik verilerle ele alıyor.
Topluluk Notları nasıl işliyor?
Topluluk Notları'nda bir notun görünür hale gelmesi yalnızca doğru olmasına bağlı değil. Sistem, notun farklı ideolojik eğilimlere sahip katkıcılar tarafından da faydalı bulunmasını şart koşuyor. X, bunu sağlamak için kullanıcıların değerlendirmelerine dayalı olarak örtük ideolojik konumları tahmin eden bir algoritma kullanıyor.
Ancak bu mekanizmanın bir bedeli var. Araştırmaya göre önerilen 1,88 milyon nottan yalnızca yüzde 11,97'si yeterli çapraz ideolojik onay toplayarak “faydalı” statüsüne ulaşıyor. Notların yüzde 2,81'i “faydalı değil” olarak işaretleniyor, geri kalan yüzde 85,22'si ise hiçbir sonuca varılamadan askıda kalıyor. Faydalı statüsüne ulaşan notların yarısı, gönderinin yayımlanmasından ortalama 15 saat 17 dakika sonra görünür hale geliyor.
Seçimlerde tablo nasıl değişiyor?
Araştırmacılar, 2024 ABD başkanlık seçimi, 2024 İngiltere genel seçimi, 2024 Fransa parlamento seçimi ve 2025 Almanya federal seçimi dönemlerinde paylaşılan notları inceledi. Sonuç, seçimle ilgili notların faydalı statüsüne ulaşma oranının, aynı dönemdeki genel not ortalamasının belirgin şekilde altında kaldığını gösteriyor. ABD'de seçimle ilgili notların yüzde 6,9'u faydalı statüsüne ulaşırken bu oran aynı dönemdeki genel notlarda yüzde 14,7'ye çıkıyor. Benzer fark İngiltere'de yüzde 8,2'ye karşılık yüzde 10,9, Fransa'da yüzde 12,8'e karşılık yüzde 16,8, Almanya'da ise yüzde 8,6'ya karşılık yüzde 11,9 olarak ölçüldü.
Araştırmacılar ayrıca hesap bazında da çarpıcı farklar buluyor. Siyasi olarak kutuplaştırıcı bulunan bazı hesaplarda, bu hesaplara ait gönderilerin yüzde 3'ünden azı faydalı statüsüne ulaşan bir notla karşılaşıyor. Buna karşılık parodi, eğlence ve komplo teorisi içerikli hesaplarda bu oran çok daha yüksek. Bu fark, sistemin doğruluk sorunlarını değil, uzlaşı gerektiren ideolojik ayrışmayı esas aldığını gösteriyor.
Bu bir aksaklık değil, tasarımın doğal sonucu
Araştırmanın vurguladığı temel nokta, bu durumun bir hata ya da istismar değil, sistemin çalışma mantığının doğrudan bir sonucu olduğu.Sistemde belirleyici olan, bir notun ne kadar doğru olduğu değil, farklı görüşlere sahip kullanıcıların not üzerinde ne ölçüde uzlaşabildiği. Toplumu en çok bölen konularda, örneğin seçim dönemlerinde, bu uzlaşı zemini daraldığı için , sistem en çok ihtiyaç duyulduğu anlarda en az işlevsel hale geliyor. Araştırmacılar, notların onaylanma eşiğinin ve modelin parametrelerinin platform tarafından belirlenen tercihler olduğunu, dolayısıyla hangi tür kutuplaştırıcı içeriğin moderasyon dışı kalacağının da bir tasarım kararı olduğunu belirtiyor.
Endişeler artık veriyle destekleniyor
Teyit'in Ekim 2024 tarihli "X'te yanlış bilgiye maruz kalmak artık hiç olmadığı kadar kolay" başlıklı yazısında, farklı ülkelerden doğrulama kuruluşlarının temsilcileri Topluluk Notları'nın siyasi konularda uzlaşıya varmakta zorlandığını, bu yüzden birçok yanlış bilginin görünür hale gelmeden kaldığını aktarmıştı. O dönemde bu gözlemler büyük ölçüde teyitçilerin deneyimine ve örnek olaylara dayanıyordu. Bouchaud ve Ramaciotti'nin çalışması, aynı tabloyu 13 ülkeden toplanan büyük ölçekli veriyle ve dört farklı seçim döneminden karşılaştırmalı bulgularla destekliyor.
Topluluk Notları, kitlesel katılıma dayanan ölçeklenebilir bir moderasyon modeli sunuyor, ancak bu modelin çekirdeğindeki çapraz ideolojik uzlaşı şartı, tam olarak toplumun en çok kutuplaştığı konularda devre dışı kalıyor. Seçim dönemlerinde paylaşılan yanıltıcı içeriklerin diğer konulara kıyasla daha az oranda işaretlenmesi, bu yapısal sınırın somut bir yansıması. Araştırmacılar, bu nedenle kitlesel doğrulamanın profesyonel doğrulamanın yerini almaktan çok, onu tamamlayan bir araç olarak değerlendirilmesi gerektiğini vurguluyor.
