DEĞİŞİM İÇİN İNANÇ PROJESİ · KİTAP BÖLÜMÜ

Hazırlayan Ekip:

Prof. Dr. Muhammet Demirbilek

Araştırmacı: Sevda Taştan

Proje koordinatörü: Huriye Kaçmaz

Proje asistanı:  Emine Kılıç

Dijital Mecralar ve Kadın Hakları

Sosyal medya, yapay zekâ ve deepfake çağında kadına yönelik dijital şiddet

Prof. Dr. Muhammet Demirbilek

Süleyman Demirel Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü

Proje: Değişim için İnanç: Türkiye’de Kadına Yönelik Şiddetle Mücadelede Erkek Dini Liderlerin Katılımı Projesi

Destek: Bu bölüm, İsveç Büyükelçiliği proje çağrısı kapsamında desteklenen proje çerçevesinde hazırlanmıştır. İçerikten yalnızca yazar sorumludur; içerik İsveç Büyükelçiliği’nin görüşlerini yansıtmaz.

Not: Bu bölümün hazırlanmasında kısmen yapay zeka kullanılmıştır.

Bölüm özeti

Türkiye’de nüfusun yaklaşık yüzde 71’i sosyal medya kullanmakta olup; kadınlar bu mecralarda hak arama firsat bulmakla birlikte ayni zamanda dijital şiddete de maruz kalmaktadır. Bu bölüm sosyal medyanın kadın hakları için sunduğu fırsatları, dijital şiddetin türlerini ve nedenlerini, yapay zekânın bu şiddeti nasıl büyüttüğünü ve deepfake tehlikesini ele almıştır. Son kısımlar şiddetin nasıl bildirileceğini, güvenli kullanım ilkelerini ve dini liderlerin üstlenebileceği rolü ele alır.

Anahtar kavramlar: dijital şiddet, siber zorbalık, rıza dışı mahrem görüntü, yapay zekâ, makine öğrenmesi, deepfake, dijital ayak izi, dini liderlik

1. Giriş

Kadına yönelik şiddet artık yalnızca evde ve sokakta değil, ekranda da yaşanıyor. Kadın Cinayetlerini Durduracağız Platformu (KCDP) verilerine göre 2025 yılında Türkiye’de en az 294 kadın erkekler tarafından öldürüldü, 297 kadın ise şüpheli biçimde yaşamını yitirdi. Kayıtlar tutulmaya başlandığından bu yana ilk kez şüpheli ölümler, cinayet sayısını geçti (Şekil 1).

Şekil 1. Türkiye’de kadın cinayetleri ve şüpheli kadın ölümleri, 2020–2025. Kaynak: KCDP yıllık verileri (Diken, 2026; TBMM soru önergesi, 2026). 2020 öncesi veriler şüpheli ölümleri ayrı saymadığı için grafiğe alınmamıştır.

Bu tablo, şiddetin çoğu zaman bir süreç olduğunu hatırlatır. Fiziksel şiddet çoğunlukla kontrol, takip, tehdit ve aşağılamayla başlar; bu davranışların önemli bir kısmı bugün telefonda, mesajlaşma uygulamalarında ve sosyal medyada yaşanır. Dijital şiddet bu nedenle “sanal” bir sorun değil, gerçek şiddetin bir parçası ve çoğu zaman habercisidir.

Aynı mecralar kadınlara güçlü bir ses de vermiştir. #MeToo gibi hareketler, yıllarca konuşulamayan tacizi görünür kıldı. Kadınlar hak ihlallerini duyurmak, dayanışma ağları kurmak ve destek hizmetlerine ulaşmak için sosyal medyayı kullanıyor. İnternet, kadınlar için iki ucu keskin bir kılıçtır.

Son yıllarda yapay zekâ (YZ) bu dengeyi değiştirdi. YZ sahte görüntü üretmeyi, taciz mesajlarını çoğaltmayı ve bir kadının hareketlerini izlemeyi hiç olmadığı kadar kolay ve ucuz hâle getirdi. Deepfake teknolojisi “gözümle görmeden inanmam” sözünü geçersiz kılıyor.

Bu bölümün dört amacı vardır:

1. Sosyal medyanın kadın hakları açısından fırsat ve risklerini açıklamak.
2. Dijital şiddetin türlerini, nedenlerini ve etkilerini tanıtmak.
3. Yapay zekânın ve deepfake teknolojisinin temel işleyişini anlaşılır biçimde anlatmak ve şiddette nasıl kullanıldığını göstermek.
4. Şiddetin bildirilmesi, güvenli kullanım ve toplumsal önlemler konusunda pratik rehberlik sunmak; bu süreçte dini liderlerin üstlenebileceği rolü tartışmak.

Bölüm, Değişim için İnanç projesi kapsamında din görevlileri, kanaat önderleri ve topluluk liderleri için hazırlanan eğitimlerin içeriğine dayanmaktadır. Teknik kavramlar, alan dışından okurların da izleyebileceği bir dille anlatılmıştır.

2. Dijital Mecralar ve Sosyal Medya

Türkiye, dünyada sosyal medyada en çok vakit geçirilen ülkeler arasındadır. Ekim 2025 itibarıyla ülkede 77,5 milyon internet kullanıcısı ve 62,3 milyon aktif sosyal medya kullanıcı kimliği bulunuyor (DataReportal, 2025).

Dijital mecra, bilginin dijital ortamda üretildiği, paylaşıldığı ve tüketildiği her türlü platformu kapsar: haber siteleri, arama motorları, e-posta, mesajlaşma uygulamaları, video platformları, çevrimiçi oyunlar ve sosyal medya. Sosyal medya ise kullanıcıların içerik ürettiği, paylaştığı ve birbirleriyle etkileşime girdiği platformların genel adıdır. Instagram, TikTok, YouTube, Facebook, X ve WhatsApp bu platformların en bilinenleridir.

Şekil 2. Türkiye’de internet ve sosyal medya kullanımı. Kaynak: DataReportal, Digital 2026: Turkey; Hürriyet Daily News (2026).

Tablo 1. Türkiye’de dijital mecra kullanımına ilişkin temel göstergeler

Gösterge	Değer	Kaynak
İnternet kullanıcısı	77,5 milyon (nüfusun %88,3’ü)	Daily Sabah / Digital 2026
Aktif sosyal medya kullanıcı kimliği	62,3 milyon (nüfusun %70,9’u)	DataReportal
Sosyal medya kitlesinde kadın oranı	%46,6	Hürriyet Daily News / Digital 2025
En yaygın platform	Instagram, 58,4 milyon kullanıcı (2025)	Hürriyet Daily News / Digital 2025

Bu rakamlar iki gerçeğe işaret eder. Birincisi, kadınların kamusal yaşama katılımı artık büyük ölçüde dijital ortamda gerçekleşiyor. İkincisi, şiddet de aynı ortama taşınmış durumda. Her gün milyonlarca fotoğraf, video ve mesaj paylaşılıyor; bu içeriklerin bir kısmı kişinin rızası dışında başka amaçlarla kullanılabiliyor.

Sosyal medyanın üç özelliği kadın hakları açısından özellikle önemlidir:

• Hız ve erişim: Bir paylaşım dakikalar içinde yüz binlerce kişiye ulaşabilir. Bu, bir hak ihlalini duyurmayı kolaylaştırdığı gibi bir iftirayı da aynı hızla yayar.
• Kalıcılık: Paylaşılan içerik silinse bile ekran görüntüsü, arşiv ve kopyalar aracılığıyla dolaşımda kalabilir.
• Anonimlik: Sahte hesaplar, failin kimliğini gizlemesini ve sorumluluktan kaçmasını kolaylaştırır.

3. Sosyal Medya ve Kadın Hakları

Sosyal medya, kadınlara geleneksel medyanın çoğu zaman kapattığı kapıları açmıştır. Bir kadın artık bir gazetenin ya da televizyon kanalının ilgisini beklemeden yaşadığı haksızlığı duyurabilir, benzer deneyimler yaşamış kadınlarla bağ kurabilir ve destek arayabilir.

3.1. Tabuların konuşulabilir hâle gelmesi

Sosyal medyanın en önemli katkısı, bir zamanlar tabu sayılan konuları konuşulabilir kılmasıdır. Taciz, istismar ve ayrımcılık hikâyeleri artık susturulma ya da utandırılma korkusu daha az hissedilerek paylaşılabiliyor. 2017’de yaygınlaşan #MeToo hareketi, kadınların gündelik hayatta karşılaştığı cinsel tacizin boyutunu dünya çapında görünür kıldı. Toplumun farklı kesimlerinden kadınlar hikâyelerini paylaşarak değişim için kolektif bir ses oluşturdu.

3.2. Farkındalık kampanyaları ve etiketler

Kadınlar etiketler (hashtag) aracılığıyla becerilerini görünür kılabilir, toplumsal cinsiyet kalıplarına meydan okuyabilir ve eşit fırsat talep edebilir. #LikeAGirl, #WomenInSTEM ve #WomenInLeadership gibi kampanyalar kadınların başarılarını öne çıkarırken, #TimesUp ve #EndVAW gibi kampanyalar kadına yönelik şiddete dikkat çekmiş ve yasal-politik değişiklik taleplerini güçlendirmiştir. Türkiye’de de kadın cinayetlerinin ardından başlatılan dijital kampanyalar kamuoyunu harekete geçirmiş, bazı davalarda yargı sürecinin takip edilmesini sağlamıştır.

3.3. Savunuculuk ve dayanışma

Sosyal medya, kadınların üreme sağlığı, eşit ücret ve sağlık hizmetlerine erişim gibi kendilerini doğrudan ilgilendiren konularda örgütlenmesine imkân tanır. Kadınlar kendi ülkelerindeki ve dünyanın farklı yerlerindeki aktivistlerle bağlantı kurabilir, etkinlik düzenleyebilir ve kolektif eylem için alan açabilir. Sosyal medya üzerinden kadınlar şu konularda seslerini duyurabilir:

• yanlış ve eksik gördükleri uygulamalar,
• düzeltilmesi gerektiğine inandıkları haksızlıklar,
• eşitlik ve özgürlüğün toplumun her ferdine sağlanması gerektiği,
• herkesin aynı haklara sahip olduğu ve hakların keyfi biçimde kullanılmaması gerektiği.

3.4. Destek hizmetlerine erişim

Sosyal medya ve mobil uygulamalar, şiddete uğrayan kadınların yardım hatlarına, danışmanlık ve hukuki destek hizmetlerine ulaşmasını kolaylaştırır. Türkiye’de Emniyet Genel Müdürlüğü’nün KADES (Kadın Destek Uygulaması), tek dokunuşla kolluk kuvvetlerine ihbar gönderilmesini sağlayan bir örnektir. Bu araçlar, Bölüm 8’de ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.

3.5. Fırsatın sınırları

Bu fırsatlar herkese eşit biçimde açık değildir. Kırsal kesimde yaşayan, düşük gelirli, okuryazarlığı sınırlı ya da engelli kadınların dijital mecralara erişimi daha kısıtlıdır. Üstelik sesini en çok yükselten kadınlar —gazeteciler, aktivistler, siyasetçiler, akademisyenler— en yoğun saldırıların da hedefidir. Sosyal medya algoritmaları kadınların paylaşımlarının görünürlüğünü sınırlayabilir ya da zararlı kalıp yargıları yeniden üretebilir. Kısacası sosyal medya kadın haklarını ilerletmek için güçlü bir araçtır; ancak bu aracın kadınlar için güvenli ve kapsayıcı olması için yapılması gereken çok iş vardır.

4. Sosyal Medyada Kadına Yönelik Dijital Şiddet

Dünyada her 10 kadından yaklaşık 4’ü çevrimiçi şiddete doğrudan maruz kalmıştır; 10 kadından 8’inden fazlası başka kadınlara yönelik çevrimiçi şiddete tanık olmuştur (EIU, 2021). Birleşmiş Milletler raporlarına göre kadınların çevrimiçi tacizle karşılaşma olasılığı erkeklere göre 27 kat daha yüksektir.

4.1. Tanım ve temel özellikler

Dijital (siber) şiddet; internet, akıllı telefonlar, mesajlaşma uygulamaları, sosyal medya veya video oyunları gibi bilişim teknolojileri aracılığıyla kadına karşı yapılan her türlü taciz, suiistimal, aşağılama, hakaret, istismar, tehdit, şantaj, zorbalık, nefret söylemi, görüntülerin rıza dışı paylaşılması ve istenmeyen cinsel içerikli mesaj gönderilmesidir. Uluslararası literatürde “teknoloji aracılığıyla kolaylaştırılan şiddet” olarak da adlandırılır.

Dijital şiddeti çevrimdışı şiddetten ayıran beş özellik vardır:

• Anonimlik: Fail, mağdur tarafından tanınmayabilir; sahte hesaplar arkasına saklanabilir.
• Uzaktan eylem: Şiddet, fiziksel temas olmadan, binlerce kilometre uzaktan uygulanabilir.
• Kolaylık ve düşük maliyet: Bir mesaj, bir paylaşım ya da bir tıklama yeterlidir.
• Çoğalma ve yayılma: Tek bir içerik dakikalar içinde binlerce kişiye ulaşır; saldırganlar birbirini cesaretlendirir.
• Kalıcılık: İçerik silinse bile kopyaları, ekran görüntüleri ve arşivleri dolaşımda kalır; mağdur aynı şiddeti tekrar tekrar yaşar.

4.2. Yaygınlık: dünyada ve Türkiye’de

Economist Intelligence Unit’in 51 ülkede yaptığı araştırma, dijital şiddetin istisna değil yaygın bir deneyim olduğunu gösteriyor (Şekil 3). Genç kadınlar daha fazla risk altındadır. Şiddete uğrayan kadınların yarısından fazlası failini tanımaktadır; bu da çevrimiçi şiddetin çevrimdışı şiddetle aynı süreklilik içinde olduğunu gösterir. BM Nüfus Fonu (UNFPA) ve UN Women verilerine göre her iki kadından biri yaşamı boyunca bir tür dijital şiddetle karşılaşmakta, 15–25 yaş arası genç kadınların ve kız çocuklarının yüzde 58’i çevrimiçi tacize uğramaktadır.

Şekil 3. Kadınların çevrimiçi şiddet deneyimi. Kaynak: The Economist Intelligence Unit (2021), Measuring the prevalence of online violence against women.

Türkiye’de de tablo benzerdir. Toplumsal Bilgi ve İletişim Derneği ile KONDA’nın 2021 araştırmasına göre Türkiye’de her beş kişiden biri dijital şiddete uğramaktadır. TÜİK ve Aile ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı’nın 2024 yılında 18 bin 275 kadınla yaptığı Türkiye Kadına Yönelik Şiddet Araştırması, dijital şiddeti ilk kez ayrı bir şiddet türü olarak ölçmüştür (Şekil 4). Aynı araştırma, her iki kadından birinin gördüğü şiddeti kimseye anlatmadığını da ortaya koymuştur; bu nedenle gerçek oranların daha yüksek olduğu düşünülmelidir.

Şekil 4. Türkiye’de kadınların son 12 ayda maruz kaldığı şiddet türleri. Kaynak: TÜİK–ASHB, Türkiye Kadına Yönelik Şiddet Araştırması 2024 (BirGün, 2025).

4.3. Dijital şiddetin türleri

Kadınların en sık karşılaştığı dijital saldırılar yanlış bilgi ve iftira, siber taciz ve nefret söylemidir (Şekil 5). Bu saldırıların ortak amacı kadını korkutmak, itibarsızlaştırmak ve susturmaktır.

Şekil 5. Kadınlara yönelik dijital şiddet taktiklerinin yaygınlığı. Kaynak: EIU (2021) verileri, Medyascope (2025) aracılığıyla.

Tablo 2. Sosyal medyada kadına yönelik başlıca şiddet türleri

Tür	Tanım	Örnek
Siber zorbalık	Çevrimiçi ortamda gerçekleşen her türlü taciz, tehdit ve aşağılama	Bir kadının paylaşımlarının altına toplu hakaret yorumları yazılması
Çevrimiçi taciz	İstenmeyen, saldırgan ve süreklilik gösteren davranışlar; nefret söylemi ve tehdit	Israrla mesaj atmak, engellendikçe yeni hesap açmak
Toplu linç (dogpiling)	Çok sayıda hesabın aynı anda tek bir kadına saldırması	Bir kadın gazetecinin haberinin ardından binlerce hakaret mesajı
Rıza dışı mahrem görüntü paylaşımı	Mahrem görüntü veya videoların, çoğu zaman intikam ya da kontrol amacıyla izinsiz paylaşılması	Ayrılık sonrası eski eşin özel fotoğrafları yayması
İfşa (doxing)	Kişinin adres, telefon, iş yeri gibi bilgilerinin kötü niyetle araştırılıp yayımlanması	Bir aktivistin ev adresinin paylaşılması
Cinsel nesneleştirme	Kadına bütün bir insan olarak değil, beden olarak davranılması	Görünüşe yönelik cinsel içerikli yorumlar
Taklit etme (sahte hesap)	Kişinin adı ve fotoğraflarıyla sahte hesap açılması ya da hesabının ele geçirilmesi	Kadının ağzından cinsel içerikli sohbet yapılması veya sahte “itiraflar” paylaşılması
Dijital takip ve kontrol	Konum, mesaj ve hesapların izlenmesi; şifre talep edilmesi	Telefona gizli takip uygulaması (stalkerware) yüklenmesi
Şantaj ve tehdit	Görüntü veya bilgiyi yayma tehdidiyle para, ilişki ya da itaat talep edilmesi	“Fotoğraflarını herkese gönderirim” tehdidi
Dijital flört şiddeti	Romantik ilişkide teknoloji yoluyla kontrol ve baskı	Sürekli “neredesin” mesajı, sosyal medya hesaplarını kapattırma

Rıza dışı mahrem görüntü paylaşımında mağdurların büyük çoğunluğu kadındır; araştırmalarda bu oran yüzde 90 civarında verilmektedir. Bu tür şiddet utanç, aşağılanma, iş ve ilişki kaybı gibi yıkıcı sonuçlar doğurabilir.

4.4. Çevrimiçiden çevrimdışına: şiddetin tırmanması

Dijital şiddet ekranda kalmaz. Çoğu zaman masum görünen kontrol davranışlarıyla başlar ve adım adım tırmanır (Şekil 6). “Şifreni ver”, “konumunu aç”, “neden çevrimiçiydin?” gibi talepler; zamanla takibe, aşağılamaya, tehdit ve şantaja, mahrem görüntülerin ifşasına ve sonunda fiziksel şiddete dönüşebilir. UN Women’ın 2025 raporuna göre kadın gazetecilerin yüzde 42’si, çevrimiçi saldırıyla bağlantılı çevrimdışı saldırı, taciz ya da istismar yaşadığını bildirmiştir; bu oran 2020’de yüzde 20’ydi.

Şekil 6. Dijital şiddetin tırmanma basamakları.

Bu nedenle kontrol davranışları “kıskançlık” ya da “sevgi” olarak hafife alınmamalıdır. Özellikle ayrılık, boşanma ya da kadının hayatı hakkında bağımsız karar aldığı dönemlerde dijital takip ve tehdit belirgin bir risk işaretidir. Kadın cinayetlerinin önemli bir kısmının boşanma ya da ayrılık talebinin ardından yaşandığı düşünüldüğünde, dijital işaretlerin erken fark edilmesi hayat kurtarabilir.

4.5. Nedenleri

Sosyal medyada kadına yönelik şiddetin ardında birbirini besleyen beş temel neden vardır:

1. Cinsiyete dayalı ayrımcılık: Kadınlar çoğu zaman yalnızca kadın oldukları için hedef alınır; sosyal medya bazı erkekler için güç ve kontrol uygulamanın bir aracına dönüşür.
2. Anonimlik: Sahte ve anonim hesaplar, failin sonuçla yüzleşmeden taciz etmesini ve söylenti yaymasını kolaylaştırır.
3. Şiddetin normalleşmesi: Çevrimiçi tacizin “internetin doğası” olduğu ve kadınların görmezden gelmesi gerektiği düşüncesi, kadınların yardım aramasını zorlaştırır.
4. Hesap verebilirlik eksikliği: Platformların şikâyetlere yetersiz yanıt vermesi ve faillerin cezasız kalması şiddeti cesaretlendirir.
5. Kadın düşmanlığı ve algoritmalar: Kadınları aşağı gören söylemler, etkileşim odaklı algoritmalar sayesinde daha çok kişiye ulaşır; kadın düşmanı çevrimiçi topluluklar bu söylemi besler ve yayar.

Bunlara kıskançlık, intikam, öfke, ideolojik ve siyasi nedenler, aile içi çatışmalar, ekonomik çıkar ve psikolojik sorunlar da eklenebilir.

4.6. Etkileri ve kimler daha fazla risk altında?

Dijital şiddetin etkileri ekranla sınırlı kalmaz. Mağdurlarda kaygı, depresyon, uyku sorunları, yalnızlaşma ve bazı durumlarda intihar düşünceleri görülebilir. Kadınlar kendilerini ifade etmekten çekinir, hesaplarını kapatır ya da kamusal tartışmalardan uzaklaşır; UN Women’a göre çevrimiçi şiddete uğrayan kadınların yüzde 41’i sosyal medyada otosansür uygulamaya başlamıştır. Bu “susturma etkisi”, kadınların kamusal hayata, siyasete ve medyaya katılımını azaltır. Avrupa Birliği’nde yapılan bir hesaplamaya göre kadınlara yönelik çevrimiçi şiddetin yıllık ekonomik maliyeti 49–89 milyar avroya ulaşmaktadır.

Bazı kadınlar daha fazla risk altındadır: 18–24 yaş arası genç kadınlar ve kız çocukları; gazeteciler, aktivistler, siyasetçiler ve akademisyenler gibi kamusal görünürlüğü olan kadınlar; engelli kadınlar, göçmen kadınlar ve birden fazla ayrımcılık biçimine maruz kalan kadınlar. Bu nedenle dijital şiddet, fiziksel şiddet kadar ciddiye alınmalıdır.

5. Yapay Zekâ Nedir?

Yapay zekâ, makinelerin doğru seçimler yapmasını sağlayan teknolojidir. Daha ayrıntılı bir tanımla YZ, insanlar tarafından kodlanan ve bilgisayarlara insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yeteneği kazandıran programlardır.

Terimin iki parçası bu tanımı özetler. Yapay, insan eliyle yapılmış, doğal olmayan anlamına gelir; burada kastedilen makinelerdir. Zekâ ise doğru seçimler yapabilme yeteneğidir. Dolayısıyla YZ = makinelerin doğru seçimler yapmasını sağlamak.

5.1. YZ mi, değil mi?

Bir aracın yapay zekâ olup olmadığını anlamak için iki temel soru sorulabilir: İnsanların yaptığı bir işi yapabiliyor mu? Kendi seçimlerini yapabiliyor mu? Daha ayrıntılı bir değerlendirme için şu sorular da eklenir: Çevresini algılayabiliyor mu, zamanla öğrenebiliyor mu, kendi başına plan yapabiliyor mu, yoksa yalnızca programlandığı şekilde mi çalışıyor?

Tablo 3. Gündelik araçlarda “YZ mi, değil mi?” sorusu

Araç	YZ mi?	Gerekçe
Tost makinesi	Hayır	Ayarlanan süre kadar ısıtır; öğrenmez, seçim yapmaz
Trafik lambası (zamanlı)	Hayır	Sabit bir programı tekrarlar
Otomatik kapı	Hayır	Sensör algılar ama öğrenmez; her seferinde aynı tepkiyi verir
Uzaktan kumandalı robot	Hayır	Kararları insan verir
Yüz filtresi	Evet	Yüzü tanır ve her yüze göre uyarlanır
Sanal asistan	Evet	Konuşmayı anlar, sorulara göre yanıt seçer, kullanıldıkça gelişir
Otonom araç	Evet	Çevresini algılar, plan yapar, sürüş kararlarını kendisi verir

Bazen ayırt etmek zordur. Örneğin akıllı trafik sistemleri, yoğunluğa göre süreyi kendisi ayarladığında YZ özelliği kazanır.

5.2. Kısa tarihçe

YZ yeni bir fikir değildir. 1943’te McCulloch ve Pitts beynin mantık devreleriyle modellenebileceğini öne sürdü. 1950’de Alan Turing “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu sordu. “Yapay zekâ” terimi 1956’daki Dartmouth toplantısında benimsendi. 1970–1990 arasında uzman sistemler yaygınlaştı, ardından beklentilerin karşılanamadığı “YZ kışı” yaşandı. 1990’lardan itibaren istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi öne çıktı. 2010’lardan sonra büyük veri ve güçlü işlemciler sayesinde derin öğrenme, bugünkü sohbet robotlarının ve görüntü üreten araçların temelini oluşturdu.

5.3. Makineler nasıl öğrenir?

Plastik ve metalden yapılmış makineler zekâyı veriden kazanır. İnsan deneyimle öğrenir; makine ise veri setleriyle öğrenir. Veri seti, belirli bir amaç için toplanmış ve düzenlenmiş veri topluluğudur: görüntüler, ölçümler, metinler, ses ve video kayıtları.

Makinelerin büyük çoğunluğu üç adımda öğrenir: veri seti → öğrenen algoritma → öngörü. Algoritma, bir problemi çözmek için izlenecek adımlar dizisidir. Bir kek tarifi buna iyi bir örnektir: girdiler (un, yumurta, şeker), adımlar (karıştır, fırına ver) ve çıktı (kek).

Makine öğrenmesi, bilgisayarın örneklerden öğrenmesidir. Bilgisayara her şeyi tek tek öğretmek yerine çok sayıda örnek verilir. Bilgisayar bu örneklerdeki benzerlikleri fark eder ve yeni bir durumla karşılaştığında tahmin yapar. Tıpkı bir çocuğa çok sayıda kedi resmi gösterildiğinde, ilk kez gördüğü bir hayvana bakıp “Bu kedi!” diyebilmesi gibi.

Şekil 7. Yapay zekâ çalışma akışı: veriden öngörüye beş adım.

Bu sürecin kritik bir sonucu vardır: Daha çok ve daha temiz veri, daha iyi model ve daha yüksek doğruluk demektir. Ancak veri önyargılıysa, model de önyargılı olur. Kadınların az temsil edildiği ya da kalıp yargılarla temsil edildiği verilerle eğitilen bir sistem, bu önyargıları yeniden üretir.

5.4. Makine öğrenmesinin türleri

Tablo 4. Makine öğrenmesinin üç temel türü

Tür	Nasıl öğrenir?	Örnekler
Denetimli öğrenme	Etiketli örneklerden; doğru cevap önceden bilinir	Spam e-posta tespiti, yüz tanıma, konuşma tanıma, nesne sınıflandırma
Denetimsiz öğrenme	Etiketsiz veride benzerlik ve kalıpları kendisi bulur	Kredi kartı dolandırıcılığı tespiti, pazar sepeti analizi, film-müzik öneri sistemleri
Pekiştirmeli öğrenme	Ödül ve ceza yoluyla deneme-yanılmayla	Otonom araçlar, oyun oynayan sistemler, robotlar

6. Yapay Zekâ Çağında Kadına Yönelik Dijital Şiddet

Yapay zekâ yeni bir şiddet türü icat etmekten çok, var olan dijital şiddeti daha hızlı, daha ucuz, daha anonim ve daha ölçeklenebilir hâle getirmiştir. Eskiden günler süren ve teknik beceri isteyen bir saldırı, bugün birkaç dakikada ve ücretsiz araçlarla yapılabiliyor. YZ failin kapasitesini artırır: daha az çabayla daha çok hedef, daha gerçekçi içerik ve daha hızlı yayılım (Şekil 8). UN Women, 2025 yılında başlattığı “Kadınlara ve Kız Çocuklarına Yönelik Dijital Şiddete Son” kampanyasında, dünyada yaklaşık 1,8 milyar kadın ve kız çocuğunun dijital istismara karşı yasal korumadan yoksun olduğunu vurgulamıştır.

Şekil 8. Yapay zekâ dijital şiddetin biçimlerini hız, maliyet, anonimlik ve ölçek üzerinden büyütür.

6.1. YZ dijital şiddette nasıl kullanılıyor?

Gözetim ve takip. YZ destekli araçlar kadınların hareketlerini izlemek, iletişimlerini takip etmek ve kişisel bilgilerini toplamak için kullanılabilir. Paylaşılan bir fotoğraftaki arka plandan, tabelalardan ya da manzaradan konum tahmin edilebilir; yüz tanıma araçlarıyla bir kadının farklı platformlardaki hesapları bulunabilir. Telefona gizlice yüklenen takip uygulamaları mesajları, aramaları ve konumu faile iletir. Toplanan veriler daha sonra şantaj için kullanılabilir.

Rıza dışı mahrem yapay içerik (deepfake ve “nudify”). Üretken YZ ile tek bir fotoğraftan sahte ve mahrem görüntüler oluşturulabilir. “Soyma” (nudify) uygulamaları, giyinik bir fotoğrafı saniyeler içinde çıplak görüntüye dönüştürür. Bu içerikler kadınları aşağılamak, itibarsızlaştırmak, tehdit etmek veya ekonomik baskı altına almak için kullanılır. Bu uygulamaların reklamları sosyal medyada geniş kitlelere ulaşmakta, hedef alınanlar arasında okul çağındaki kız çocukları da bulunmaktadır.

Ses klonlama ve cinsel şantaj. Birkaç saniyelik bir ses kaydı, bir kişinin sesini taklit etmeye yetebilir. Klonlanan sesle kadının ağzından sahte mesajlar üretilebilir ya da yakınları dolandırılabilir. Sahte mahrem görüntüler, “para vermezsen yayarım” türünden cinsel şantajın (sextortion) aracı hâline gelmektedir.

Sahte profiller ve sohbet botları. YZ ile üretilmiş gerçekçi profil fotoğrafları ve sohbet botları, güven ilişkisi kurup kadınları ve gençleri tuzağa düşürmek için kullanılabilir. Bu yöntem çevrimiçi avcıların çocuklara ulaşmasını da kolaylaştırır.

Sahte hesap ağları ve otomatik taciz dalgaları. Botlar ve YZ ile üretilen metinler sayesinde tek bir kişi yüzlerce hesaptan aynı kadına saldırabilir. Bu “taciz dalgaları” mağdura toplumun tamamı ona karşıymış hissini verir; özellikle kadın gazeteciler ve siyasetçiler organize kampanyalarla susturulmaya çalışılır.

Kişiselleştirilmiş tehdit. YZ, mağdurun paylaşımlarından topladığı bilgilerle kişiye özel, inandırıcı ve korkutucu tehdit mesajları üretebilir. Mesajda kadının çocuğunun okulu, ev adresi ya da günlük rutini geçebilir.

Algoritmik görünürlük kaybı ve önyargı. Önyargılı verilerle eğitilen sistemler kadınların içeriklerini daha az görünür kılabilir, şikâyetlerini yanlış sınıflandırabilir ya da cinsiyetçi kalıp yargıları yeniden üretebilir. Etkileşim odaklı öneri algoritmaları ise kadın düşmanı içerikleri, özellikle genç erkeklere, daha sık gösterebilir.

6.2. Vaka: Bir YZ aracıyla “dijital soyma” salgını

Aralık 2025 sonu ile Ocak 2026 başı arasında yaşanan olay, YZ’nin kadınlara yönelik şiddeti nasıl sanayi ölçeğine taşıyabileceğini gösterdi. X platformuna entegre edilen Grok adlı sohbet botuna bir görsel düzenleme özelliği eklenince kullanıcılar, kadınların paylaştığı fotoğrafların altına bu kadınları soyulmuş ya da iç çamaşırıyla gösteren görseller üretmesi için komutlar yazdı. Dijital Nefretle Mücadele Merkezi’nin (CCDH) tahminine göre araç 11 günde yaklaşık 3 milyon cinselleştirilmiş görsel üretti (Şekil 9).

Şekil 9. Grok vakasının boyutu. Kaynak: CCDH (2026) ve The New York Times (2026) tahminleri; AFP aracılığıyla.

Görsellerin büyük bölümü, fotoğrafları izinsiz kullanılan sıradan kadınlara aitti. Mağdurlardan biri yaşadığını “ihlal edilmiş ve saldırıya uğramış” hissetmek olarak tarif etti. Olay bazı ülkelerin aracı engellemesine ve soruşturmalara yol açtı; ancak geç gelen önlemler, internete yayılmış milyonlarca görseli geri almaya yetmedi. Vaka, güvenlik önlemi olmadan kullanıma sunulan YZ araçlarının kadınlar için ne kadar tehlikeli olabileceğinin açık bir örneğidir.

6.3. Rakamlarla YZ destekli şiddet

UN Women’ın Aralık 2025’te yayımladığı küresel araştırma, kamusal hayatta görünür olan kadınların YZ çağında nasıl hedef alındığını ortaya koymaktadır (Şekil 10). Ankete katılan kadın gazeteci, aktivist ve insan hakları savunucularının yaklaşık dörtte biri, deepfake görüntüler ve manipüle edilmiş içerikler gibi YZ destekli şiddete maruz kaldığını belirtmiştir.

Şekil 10. Kamusal hayattaki kadınlara yönelik çevrimiçi şiddet ve YZ destekli saldırılar. Kaynak: UN Women (2025); BirGün ve Down To Earth aracılığıyla.

6.4. Ne yapılmalı?

YZ’nin kadınlara zarar vermek yerine onları korumak için kullanılması mümkündür; ancak bu kendiliğinden olmaz. Aşağıdaki ilkeler yol gösterici olabilir:

1. YZ çözümlerinin tasarım ve uygulamasına kadınların doğrudan katılımı sağlanmalıdır.
2. Zarar görenlerin geri bildirim, düzeltme ve telafi mekanizmalarına erişimi olmalıdır.
3. Yüksek riskli kullanım alanları, özellikle gerçek kişilerin rıza dışı mahrem görüntülerini üretme, açıkça yasaklanmalıdır.
4. Kişisel ve hassas verilerin kullanımında açık rıza ve veri koruma öncelikli olmalıdır.
5. Yüksek riskli kararlar yalnızca YZ çıktısına bırakılmamalı; insan uzman doğrulaması kullanılmalıdır.

Tablo 5. YZ destekli şiddete karşı kimin ne yapması gerekir?

Aktör	Sorumluluk
Devlet ve yasa koyucular	Rıza dışı sahte mahrem içerik üretmeyi ve yaymayı açıkça suç olarak tanımlamak; hızlı içerik kaldırma ve mağdur destek mekanizmaları kurmak
Teknoloji şirketleri	Ürünleri piyasaya sürmeden önce kötüye kullanım testleri yapmak; “soyma” işlevlerini engellemek; YZ içeriklerini etiketlemek; şikâyetlere hızlı yanıt vermek
Eğitim kurumları	Öğrencilere dijital okuryazarlık, rıza ve YZ etiği eğitimi vermek; okullarda deepfake vakalarına hazırlıklı olmak
Sivil toplum ve dini liderler	Farkındalık oluşturmak, mağduru suçlamamak, kadınları destek hizmetlerine yönlendirmek
Bireyler	Paylaşmadan önce düşünmek, sahte içeriği yaymamak, gördüğü şiddeti bildirmek

Yapay zekâ, kadınları susturan değil; güvenliği, hakları ve katılımı güçlendiren biçimde tasarlanmalıdır.

7. Deepfake ve Tehlikeleri

İnternetteki deepfake videoların yüzde 98’i pornografik içeriktir ve bu içeriklerde hedef alınanların yüzde 99’u kadındır (Security Hero, 2023). Deepfake, yapay zekânın kadınlara yönelik en tehlikeli silahlarından biri hâline gelmiştir.

7.1. Deepfake nedir?

Deepfake, İngilizce “deep learning” (derin öğrenme) ve “fake” (sahte) kelimelerinin birleşiminden oluşur. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleriyle üretilen sahte video, fotoğraf, ses ve metinlerin genel adıdır. Bir kişinin yüz ifadeleri, sesi ve mimikleri adeta kilden bir heykel gibi işlenip başka bir bedene ya da sahneye yerleştirilir. Sonuç, gerçekte hiç yaşanmamış anların izleyiciye tamamen gerçekmiş gibi sunulmasıdır. “Gözümle görmeden inanmam” sözü yavaş yavaş tarih oluyor.

7.2. Örnek olaylar

Siyasette deepfake (Belçika, 2018). Bir siyasi parti, dönemin ABD Başkanı Donald Trump’ın Belçika’yı Paris İklim Anlaşması’na bağlı kaldığı için alaya aldığı bir videoyu sosyal medyada yayınladı. Video kısa sürede binlerce kez izlendi; ancak saç ve ağız hareketleri doğal değildi ve videonun deepfake ile üretildiği ortaya çıktı (BuzzFeed News, 2018).

Okullarda “soyma” uygulamaları (İspanya, 2023). Almendralejo kasabasında 20’den fazla kız öğrencinin sosyal medyadaki fotoğrafları, yaşıtları tarafından bir “soyma” uygulamasıyla çıplak görüntülere dönüştürülüp mesajlaşma gruplarında paylaşıldı. Olay, deepfake’in çocuklar arasında bile bir akran zorbalığı aracına dönüşebildiğini gösterdi.

Ünlü kadınlar (ABD, 2024). Ünlü bir şarkıcının yapay zekâyla üretilmiş müstehcen görüntüleri sosyal medyada on milyonlarca kez görüntülendikten sonra kaldırılabildi. Platform, adın aranmasını geçici olarak engellemek zorunda kaldı.

Telegram grupları (Güney Kore, 2024). Okul ve üniversite öğrencilerinin fotoğraflarından üretilen deepfake görüntülerin paylaşıldığı Telegram grupları ortaya çıktı; ülkede deepfake içeriklerini izlemek ve saklamak da suç kapsamına alındı.

7.3. Deepfake nasıl üretilir?

Deepfake üretimi dört temel adımda gerçekleşir. Önce hedef kişinin farklı açılardan çekilmiş çok sayıda fotoğraf ve videosu toplanır. Ardından bu verilerle bir makine öğrenmesi modeli eğitilir. Model yüzü başka bir görüntüye yerleştirir ve dudak hareketlerini sesle senkronize eder. Son olarak video, doğal görünmesi için işlenir.

Birkaç yıl önce bu süreç büyük emek gerektiriyordu: Ünlü oyuncuları taklit eden üç dakikalık bir video için 1.200 saatlik çekim, 300.000 görüntü ve 250 saatlik çalışma harcanmıştı. Bugün ise tek bir net yüz fotoğrafından bir dakikalık sahte mahrem video üretmek 25 dakikadan kısa sürebiliyor ve ücretsiz olabiliyor. Sosyal medyada herkese açık paylaşılan her fotoğraf, potansiyel bir ham maddedir (Şekil 11).

Şekil 11. Deepfake içeriğin üretimden şiddete dönüşme süreci (kırmızı kutular kadınlar üzerindeki zararları gösterir).

7.4. Rakamlarla deepfake

BM Kalkınma Programı’na (UNDP) göre dünyadaki deepfake dosyalarının sayısı 2023’te 500 bin iken 2025’te 8 milyona ulaşmıştır. Pornografik deepfake videoların sayısı 2022’den 2023’e beş kattan fazla artmış ve bu içeriklerde hedef alınanların neredeyse tamamı kadın olmuştur (Şekil 12).

Şekil 12. Deepfake içeriklerin büyümesi ve hedeflerin cinsiyeti. Kaynak: UNDP (2025); Security Hero (2023), 2023 State of Deepfakes.

Tablo 6. Deepfake içeriklerin yaygınlığına ilişkin diğer göstergeler (2023)

Gösterge	Değer
Çevrimiçi deepfake video sayısı	95.820 (2019’a göre %550 artış)
Pornografik deepfake videoların tüm deepfake’ler içindeki payı	%98
1 dakikalık sahte mahrem video üretme süresi	25 dakikadan az, tek fotoğrafla

7.5. Deepfake’in tehlikeleri

Deepfake’in zararı, sahte içeriği üretenin ve izleyenin ötesine geçer. Tehlikeler üç düzeyde ortaya çıkar (Şekil 13).

Şekil 13. Deepfake’in kadın, toplum, güvenlik ve ekonomi üzerindeki tehlikeleri.

Kadın için. Sahte mahrem görüntüsü yayılan bir kadın, görüntü sahte olsa bile gerçek bir travma yaşar. Mağdurlar utanç, kaygı, depresyon, uykusuzluk ve sosyal geri çekilme bildirmektedir. Kadın işini, eğitimini ya da ilişkisini kaybedebilir. Toplumsal cinsiyet normlarının katı olduğu ortamlarda sahte bir görüntü bile aile içi baskıya, dışlanmaya ve “namus” adına şiddete yol açabilir. Faile bu görüntüler cinsel ve ekonomik şantaj için bir koz verir. Sonuçta pek çok kadın sosyal medyadan, mesleğinden ya da kamusal hayattan çekilir; bu da deepfake’in en sinsi etkisidir: susturma.

Toplum için. Deepfake, görüntüye ve sese duyulan temel güveni aşındırır. Bu durum “yalancının kârı” olarak adlandırılan bir tehlike doğurur: Gerçek bir şiddet ya da yolsuzluk kaydı ortaya çıktığında fail, “bu deepfake” diyerek gerçeği inkâr edebilir. Seçim dönemlerinde sahte konuşma videoları ve ses kayıtları kamuoyunu yanıltabilir. Kadın siyasetçiler ve gazeteciler, cinsel içerikli sahte görüntülerle itibarsızlaştırılarak kamusal tartışmadan dışlanmaya çalışılır.

Güvenlik ve ekonomi için. Klonlanmış seslerle “anne, kaza yaptım, hemen para gönder” türünden dolandırıcılıklar yaygınlaşmaktadır. Sahte yönetici videolarıyla şirketlerden para transferi istenmekte, sahte kimliklerle biyometrik doğrulama sistemleri aşılmaya çalışılmaktadır. Mahkemelerde sahte delil kullanımı da yeni bir hukuki risk alanıdır.

Çocuklar için. Deepfake, çocukların fotoğraflarının izinsiz paylaşılmasının ne kadar tehlikeli olabileceğini de göstermektedir. Ebeveynlerin çocuklarının görüntülerini herkese açık paylaşırken çok dikkatli olması gerekir.

7.6. Deepfake nasıl ayırt edilir?

Teknoloji geliştikçe deepfake’leri tespit etmek zorlaşıyor. Yine de aşağıdaki ipuçları şüphe uyandırmalıdır:

Tablo 7. Deepfake içeriği tanımaya yardımcı ipuçları

Belirti	Neye dikkat edilmeli?
Göz kırpma	Hiç göz kırpmama ya da düzensiz, doğal olmayan kırpma
Yüz hareketi ve ışık	Gölge ve ışık yansımalarında tutarsızlık; göz, burun ve ağız çevresinde yapaylık
Ses ve dudak uyumu	Konuşma ile ağız hareketleri arasında gecikme veya uyumsuzluk
Yüz kenarları	Kulak, saç çizgisi ve çene çevresinde bulanıklık veya detay kaybı
Eller, takılar, arka plan	Fazla ya da eksik parmaklar, eriyen küpeler, bükülen yazılar ve çizgiler
Yüz ifadeleri	Aşırı hızlı, abartılı ya da duyguyla uyuşmayan ifadeler
Görüntü ve ses kalitesi	Ani bozulmalar, bulanık noktalar, çözünürlük düşüşleri, metalik ses
Bağlam	Kaynağı belirsiz, şaşırtıcı ve duygusal tepki uyandırmak için tasarlanmış içerik

Şüpheli içerikler için çevrimiçi tespit araçları (ör. Sightengine “AI or Not”) ve Northwestern Üniversitesi’nin “Detect Fakes” alıştırması kullanılabilir; tersine görsel arama ile görüntünün asıl kaynağı bulunabilir. Ancak hiçbir araç yüzde yüz güvenilir değildir. En etkili korunma, paylaşmadan önce durmak, kaynağı sorgulamak ve sahte olduğundan şüphelenilen içeriği yaymamaktır.

7.7. Deepfake’e maruz kalırsanız

• Paniğe kapılmayın ve suçluluk duymayın. Suçlu, görüntüyü üreten ve yayandır.
• Failin taleplerini yerine getirmeyin. Şantajcıya para ya da yeni görüntü göndermek şantajı sona erdirmez.
• Kanıtları saklayın: Bağlantıları, ekran görüntülerini, kullanıcı adlarını ve tarihleri kaydedin.
• Platforma bildirin ve kaldırılmasını isteyin. Büyük platformların rıza dışı mahrem görüntüler için özel şikâyet formları vardır. StopNCII.org gibi araçlar, görüntünün kendisini paylaşmadan “dijital parmak izi” oluşturarak katılımcı platformlarda yayılmasını engellemeye yardımcı olur.
• Hukuki yollara başvurun: Savcılığa suç duyurusunda bulunun; 5651 sayılı Kanun kapsamında içerik kaldırma talep edin (Bölüm 8.5).
• Destek alın: Güvendiğiniz bir yakından, baro kadın hakları merkezinden veya ŞÖNİM’den destek isteyin.

8. Önleme, Bildirme ve Güvenli Kullanım

Dijital şiddete karşı en etkili adımlar üç düzeyde atılır: bireyin kendini koruması, şiddetin doğru biçimde bildirilmesi ve toplumun şiddeti normal kabul etmemesi.

8.1. Dijital ayak izi

Kumsalda yürürken ayak izi bıraktığımız gibi internette dolaşırken de iz bırakırız. Yaptığımız her tıklama, her paylaşım ve gönderdiğimiz her dosya bu izin parçasıdır. Ailemiz, arkadaşlarımız, iş arkadaşlarımız, gelecekteki işverenlerimiz, kısacası herkes paylaşımlarımızı görebilir; biz ise onların kim olduğunu çoğu zaman göremeyiz.

İnternette paylaşılan her şey kalıcıdır. Sosyal medyadaki içerikler silinebilse de bir kez paylaşılan verinin internetten tamamen kaldırılabileceğinin garantisi yoktur. İnsanlar hata yapabilir; ancak dijital hataların üzerini örtecek bir yara bandı yoktur. Bu nedenle temel kural şudur: Paylaşmadan önce bir, iki, üç kez düşün.

8.2. Güvenli kullanım ilkeleri

• Gizlilik ayarları: Hesapları gizli tutun; konum paylaşımını kapatın; telefon numarası, adres, okul ve iş yeri gibi bilgileri paylaşmayın.
• Güçlü şifre: Büyük harf, küçük harf, rakam ve özel karakter içeren, en az 10 karakterli şifreler kullanın (ör. $Mo&89neY%). Ad-soyad ya da doğum tarihi gibi tahmin edilebilir şifrelerden kaçının; iki aşamalı doğrulamayı açın.
• Şifre paylaşmamak: Şifrenizi eşiniz, arkadaşınız dahil kimseyle paylaşmayın. Şifre istemek, bir kontrol ve şiddet işareti olabilir.
• Halka açık Wi-Fi: Zorunlu kalmadıkça ücretsiz ve şifresiz ağlarda bankacılık ya da özel yazışma yapmayın.
• Yanlış bilgi: Bir içeriği paylaşmadan önce kaynağını ve doğruluğunu teyit edin.
• Dijital diyet: Sosyal medya kullanımını sınırlayın; kaygı ve huzursuzluk hissettiğinizde ara vermek sağlıklıdır.
• Çocukların güvenliği: Çevrimiçi avcılar çocuklar ve gençler için gerçek bir tehdittir. Bir sosyal deneyde, ebeveyn izniyle 12–14 yaşlarındaki kız çocukları, sosyal medyada 15 yaşında bir genç gibi davranan bir yetişkin tarafından kolayca dışarıda buluşmaya ikna edilebilmiştir. Çocuklarla çevrimiçi riskler hakkında açıkça konuşmak, gizlilik ayarlarını birlikte yapmak ve görüntülerini paylaşırken dikkatli olmak gerekir.

8.3. Sosyal medyada sık görülen dolandırıcılık yöntemleri

Dijital şiddet ve istismar çoğu zaman dolandırıcılıkla iç içedir. Ekonomik olarak kırılgan kadınlar bu yöntemlerin sık hedefidir.

Tablo 8. Sosyal medyada sık görülen dolandırıcılık yöntemleri

Yöntem	Nasıl işler?
Kredi tuzağı	Anında kredi vaadiyle kişisel bilgi ve ön ödeme istenir
Kripto para tuzağı	Yüksek kazanç vaadiyle yatırım adı altında para toplanır
Sahte kurum hesapları	Kamu kurumu adıyla açılan hesaplardan gönderilen bağlantılarla kart bilgileri çalınır
Sahte arkadaşlık	Güven ilişkisi kurulup bilgi alındıktan sonra para istenir
Ödül dolandırıcılığı	“Ödül kazandınız” denilerek teslim için ödeme istenir
Ücretli üyelik dolandırıcılığı	Ucuz film-müzik platformu üyeliği vaadiyle ödeme alınır
Sahte e-postalar	Sosyal medya adına gönderilen sahte e-postalarla kullanıcı adı ve şifre ele geçirilir
Düşük fiyatlı satış	Piyasa fiyatının çok altında ürün ilanıyla ödeme alınıp ürün gönderilmez

8.4. Şiddet nasıl bildirilir?

Dijital şiddete maruz kalan bir kadının izleyebileceği adımlar Şekil 14’te gösterilmiştir.

Şekil 14. Dijital şiddeti bildirme adımları; acil durumda önce KADES veya 112.

1. Kanıtı saklayın. Mesajların, yorumların ve profillerin tarih ve saatin görüldüğü ekran görüntülerini alın; bağlantıları (URL) kaydedin. İçeriği silmeden önce mutlaka belgeleyin.
2. Platforma bildirin. Neredeyse tüm platformlarda “bildir/şikâyet et” seçeneği vardır. Failin hesabını engelleyin.
3. Resmî makamlara başvurun. Tehdit, şantaj veya fiziksel zarar riski varsa kolluk kuvvetlerine ya da Cumhuriyet Başsavcılığına başvurun. Acil durumda KADES uygulamasını veya 112’yi kullanın.
4. Destek isteyin. Güvendiğiniz bir yakından, bir kadın danışma merkezinden, avukattan veya ruh sağlığı uzmanından destek alın. Yalnız değilsiniz.
5. Takip edin. Başvurunuzun sonucunu izleyin; şiddet sürerse bildirimde bulunmaya devam edin.

8.5. Hukuki çerçeve

Türkiye’de dijital şiddet ayrı bir suç olarak tanımlanmamış olsa da birçok davranış Türk Ceza Kanunu kapsamında suçtur: cinsel taciz (TCK 105), tehdit (106), şantaj (107), kişilerin huzur ve sükûnunu bozma (123), ısrarlı takip (123/A), hakaret (125), özel hayatın gizliliğini ihlal (134), kişisel verilerin hukuka aykırı kaydedilmesi ve yayılması (135–136) ve bilişim sistemine izinsiz girme (243). 6284 sayılı Ailenin Korunması ve Kadına Karşı Şiddetin Önlenmesine Dair Kanun kapsamında, iletişim araçlarıyla rahatsız etmeme dahil koruyucu ve önleyici tedbir kararı istenebilir. Kişilik haklarını ihlal eden içeriklerin kaldırılması için 5651 sayılı Kanun kapsamında da başvuru yapılabilir. Somut durumlar için bir avukattan veya baro adli yardım bürosundan destek alınması önerilir.

Tablo 9. Başvuru ve destek kanalları

Kanal	Ne için?
KADES uygulaması	Şiddet anında tek dokunuşla kolluğa ihbar
112 Acil Çağrı	Acil durum, can güvenliği tehdidi
ALO 183	Aile, Kadın, Çocuk ve Engelli Sosyal Destek Hattı
ŞÖNİM (Şiddet Önleme ve İzleme Merkezleri)	Danışmanlık, barınma, koruyucu tedbir süreçlerinde destek
Cumhuriyet Başsavcılıkları	Suç duyurusu
ihbarweb.org.tr	Yasa dışı internet içeriklerinin ihbarı
gim.org.tr, guvenlinet.org.tr	Güvenli internet rehberliği ve danışma
Baro kadın hakları merkezleri	Ücretsiz hukuki danışmanlık

9. Dini Liderlerin ve Toplum Önderlerinin Rolü

Dini liderler, toplumun normlarını belirleyen ve güven duyulan kişilerdir; bu nedenle dijital şiddeti normal kabul eden tutumları değiştirmede güçlü bir etkiye sahiptir. Erkek din görevlilerinin bu mücadeleye katılması, mesajın özellikle erkeklere ulaşması açısından önemlidir.

9.1. Dini değerlerle dijital etik

İslam’ın temel ahlak ilkeleri dijital çağın sorunlarına doğrudan cevap verir:

• Haberi doğrulamak: “Ey iman edenler! Size bir fasık bir haber getirirse, onun doğruluğunu araştırın” (Hucurât 49:6). Doğrulanmamış bir görüntüyü ya da iddiayı paylaşmak, deepfake ve iftiraların yayılmasına ortak olmaktır.
• Tecessüs ve gıybetten kaçınmak: “Birbirinizin kusurlarını araştırmayın, birbirinizin gıybetini yapmayın” (Hucurât 49:12). Bir kadının telefonunu izlemek, mesajlarını gizlice okumak ve özel bilgilerini ifşa etmek bu yasağın açık ihlalidir.
• İffetli kadınlara iftira: Kur’an, iffetli kadınlara iftira atmayı ağır bir günah sayar (Nûr 24:4, 23). Bir kadının sahte mahrem görüntüsünü üretmek ya da yaymak, çağımızın iftirasıdır.
• Kötülüğün yayılmasını istememek: Müminler arasında çirkinliklerin yayılmasını arzu edenler için ağır bir uyarı vardır (Nûr 24:19).
• Dil ve elden emin olmak: Hz. Peygamber, Müslümanı “dilinden ve elinden insanların emin olduğu kişi” olarak tanımlar (Buhârî, Îmân 4). Bugün klavye ve ekran da “dil” ve “el” yerine geçmektedir.
• Kadınlara iyi davranmak: “Onlarla iyilikle geçinin” (Nisâ 4:19); “Sizin en hayırlınız, ailesine karşı en hayırlı olanınızdır” (Tirmizî, Menâkıb 63).

9.2. Dini liderler neler yapabilir?

Tablo 10. Dini liderlerin dijital şiddetle mücadeledeki rolleri

Rol	Somut eylem
Farkındalık oluşturmak	Hutbe, vaaz ve sohbetlerde dijital şiddeti, rıza dışı görüntü paylaşımını ve deepfake’i açıkça günah ve suç olarak tanımlamak
Erkeklere örnek olmak	Eşinin telefonunu denetlemenin, şifre istemenin ve konum takibinin kontrol ve şiddet olduğunu erkeklere anlatmak
Mağduru suçlamamak	“Neden fotoğraf paylaştın?” yerine “Bunu yapan suçludur, sen değilsin” demek; kadının onurunu korumak
Doğru yönlendirmek	Başvuran kadını arabuluculuğa zorlamadan KADES, 112, ALO 183, ŞÖNİM ve baroya yönlendirmek; güvenliği her şeyin önünde tutmak
Sorumlu paylaşım	Kendi sosyal medya hesaplarında doğrulanmamış içerik, kadınları aşağılayan söylem ve özel görüntü paylaşmamak
Gençlerle konuşmak	Cami ve Kur’an kurslarında gençlerle mahremiyet, rıza ve dijital ayak izi üzerine sohbetler düzenlemek
İş birliği yapmak	Kadın danışma merkezleri, baro, okul ve sivil toplum kuruluşlarıyla ortak çalışmalar yürütmek

9.3. Kaçınılması gerekenler

İyi niyetli müdahaleler de zarar verebilir. Dini liderler şiddete uğrayan kadını “aile bütünlüğü” adına şiddet ortamına geri dönmeye teşvik etmemeli; mağdurun anlattıklarını onun izni olmadan başkalarıyla paylaşmamalı; failin yaptığını hafifletici dini gerekçeler sunmamalıdır. Şiddet hiçbir inanç tarafından meşrulaştırılamaz.

10. Sonuç

Dijital mecralar kadınlara hem ses hem de risk getirmiştir. Sosyal medya kadınların hak aramasını, örgütlenmesini ve destek bulmasını kolaylaştırırken, siber zorbalık, taciz, rıza dışı görüntü paylaşımı, taklit ve takip gibi şiddet biçimlerine de zemin hazırlamıştır. Yapay zekâ bu şiddeti hızlandırmış, ucuzlatmış ve ölçeklendirmiştir; deepfake ise kadınların bedenini ve itibarını hedef alan yeni bir silah hâline gelmiştir.

Bu tabloya karşı tek bir çözüm yoktur. Platformların hesap verebilir olması, yasaların etkili uygulanması, YZ sistemlerinin kadınların katılımıyla ve insan hakları gözetilerek tasarlanması gerekir. Bireyler dijital okuryazarlıklarını geliştirmeli, paylaşmadan önce düşünmeli ve şiddeti bildirmelidir. Dini liderler ve toplum önderleri ise şiddetin hiçbir biçimde meşrulaştırılamayacağını, ekrandaki şiddetin de şiddet olduğunu açıkça söyleyerek toplumsal normların değişmesine öncülük edebilir. Birlikte çalışarak, tüm kadınların hem çevrimiçi hem çevrimdışı ortamda şiddetten uzak yaşayabileceği bir toplum kurmak mümkündür.

Tartışma soruları

1. Çevrenizde dijital şiddetin hangi biçimlerine tanık oldunuz? Bunlar fiziksel şiddetle nasıl bağlantılı olabilir?
2. Bir eşin diğerinin telefonunu denetlemesi neden bir kontrol biçimidir? Bu konuyu bir vaaz ya da sohbette nasıl ele alırdınız?
3. Sahte olduğundan şüphelendiğiniz bir video ya da görüntüyle karşılaştığınızda hangi adımları izlersiniz?
4. Dijital şiddete uğrayan bir kadın size başvurduğunda ilk söyleyeceğiniz cümle ne olur? Onu hangi kurumlara yönlendirirsiniz?
5. Yapay zekâ kadınları korumak için nasıl kullanılabilir?

Hazırlayanlar:

Prof. Muhammet Demirbilek

Araştırmacı Sevda Taştan

Proje Koordinatörü Huriye Kaçmaz

Proje Asistanı Emine Kılıç

Kaynakça:

BirGün (2025). Dijital şiddet çığrından çıktı (UN Women 2025 raporu). https://www.birgun.net

BirGün (2025). TÜİK gerçeği örtemez (Türkiye Kadına Yönelik Şiddet Araştırması 2024 bulguları). https://www.birgun.net

Centre for Countering Digital Hate – CCDH (2026). Grok tarafından üretilen cinselleştirilmiş görsellere ilişkin rapor (AFP, 22 Ocak 2026).

Cumhuriyet (2026). Birleşmiş Milletler araştırmalarına göre her iki kadından biri mağdur: “Dijital şiddet gerçek”. https://www.cumhuriyet.com.tr

Daily Sabah (2026). Türkiye leads global social media use with 41 hours weekly. https://www.dailysabah.com

DataReportal / Kepios (2025). Digital 2026: Turkey. https://datareportal.com/reports/digital-2026-turkey

Demirbilek, M. (2025). Değişim için İnanç Projesi Eğitim Notları: Sosyal Medya ve Kadın Hakları. Süleyman Demirel Üniversitesi.

Demirbilek, M. Eğitim sunumları: Sosyal Medya, Dijital Şiddet, Siber Güvenlik; Yapay Zekâ Nedir?; Yapay Zekâ Kadına Karşı Dijital Şiddette Nasıl Kullanılıyor?; Deepfake: Yapay Zekânın Karanlık Yüzü.

Diken (2026). Şüpheli ölümlerin gölgesinde 8 Mart (KCDP verileri). https://www.diken.com.tr/?p=1697867

Economist Intelligence Unit (2021). Measuring the prevalence of online violence against women. Jigsaw (Google) desteğiyle.

FactCheckNI (2024). Do 99% of pornographic deepfakes depict images of women? https://factcheckni.org

Hürriyet Daily News (2025). Turkish users spend nearly 3 hours on social media. https://hurriyetdailynews.com

Hürriyet Daily News (2026). Türkiye’s online media usage surpasses global average. https://www.hurriyetdailynews.com

Kadın Cinayetlerini Durduracağız Platformu. Yıllık Kadın Cinayeti ve Şüpheli Kadın Ölümü Raporları (2020–2025). kadincinayetlerinidurduracagiz.net

Medyascope (2025). Kadınların yüzde 58’i çevrimiçi şiddete maruz kalıyor. https://medyascope.tv

Security Hero (2023). 2023 State of Deepfakes: Realities, Threats, and Impact. https://www.securityhero.io/state-of-deepfakes/

TBMM (2026). Yazılı soru önergesi: 2025 yılı kadın cinayetleri. https://cdn.tbmm.gov.tr

The New York Times (2026). Musk’s AI chatbot flooded X with millions of sexualised images in days.

Toplumsal Bilgi ve İletişim Derneği – TBİD ve KONDA (2021). Türkiye’de Dijital Şiddet Araştırması.

UN Women (2022). Accelerating efforts to tackle online and technology facilitated violence against women and girls.

UN Women (2025). 16 Days of Activism: UNiTE to End Digital Violence against All Women and Girls; Seven in ten women human rights defenders, activists and journalists report online violence.

UNDP Endonezya (2025). 16 Gün Aktivizm kampanyası basın açıklaması (deepfake dosya sayıları).

6284 sayılı Ailenin Korunması ve Kadına Karşı Şiddetin Önlenmesine Dair Kanun; 5237 sayılı Türk Ceza Kanunu; 5651 sayılı İnternet Ortamında Yapılan Yayınların Düzenlenmesi Hakkında Kanun.