Göç Yönetiminde Büyük Veri ve Yapay Zeka Uygulamaları: Etik İkilemler ve Güç Asimetrileri
Big Data and Artificial Intelligence in Migration Management: Ethical Dilemmas and Power Asymmetries
Anahtar Kelimeler:
Zorunlu Göç, Göç Yönetimi, Yapay Zeka, Büyük Veri, EtikÖzet
Savaş, ekonomik çalkantılar, iklim krizi gibi dünya ölçeğinde derinleşen olağanüstü koşullar, insanları göçe zorlamakta ve bu durum giderek daha karmaşık bir sorun alanına dönüşmektedir. Bu bağlamda, göç hareketliliğinin etkili bir biçimde yönetilebilmesi ve düzensiz göçün kontrol altına alınabilmesi için sürekli, düzenli ve kapsamlı veri toplama ihtiyacı her zamankinden daha kritik bir hal almıştır. Geleneksel veri toplama yöntemlerinin yetersiz kaldığı durumlarda, öngörü sağlayabilmek amacıyla yapay zeka, büyük veri ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgi teknolojileri, uzun süredir devletlerin ve uluslararası göç kuruluşlarının gündemindedir. Özellikle insani yardım kuruluşları, teknolojinin sunduğu yüksek işlem kapasitesinden yararlanarak göç hareketlerini tahmin etme ve analiz etme kapasitelerini artırmaktadır. Ancak hızla gelişen teknolojilerin sunduğu fırsatlara rağmen, etik ihlalleri önleyici veri yönetimi altyapısının tam anlamıyla kurulduğunu söylemek zordur. Bu makalede, insani hareketliliğin ileri teknolojik araçlarla izlenmesinin ve güvenilir veri tabanlarına dayalı derin analitik yaklaşımların göç yönetimindeki karar alma süreçlerinde kritik rol oynayacağı, ancak dijitalleşmenin getirdiği hızlı değişim karşısında ülkeler arası güç dengesi ve veri güvenliğine ilişkin etik ikilemlerin de göz önünde bulundurulması gerekliliği vurgulanmaktadır.
Anahtar Kelimeler: zorunlu göç, göç yönetimi, yapay zeka, büyük veri, etik.
Referanslar
Kaynakça
Ajana, Btihaj (2013), Governing Through Biometrics: The Biopolitics Of Identity, (Berlin: Springer).
Ashton, William , Pallabi Bhattacharyya, Eleni Galatsanou, Sally Ogoe, Lori Wilkinson (2016). Emerging Uses of Big Data in Immigration Research Final Report Submitted to SSHRC, (Manitoba: Brandon University).
Baykurt, Burcu ve Alphoncina Lyamuya (2023), "Making Up The Predictable Border: How Bureaucracies Legitimate Data Science Techniques." New Media & Society, 26(12), s.1-17.
Beduschi, Ana (2021), “International Migration Management In The Age Of Artificial Intelligence”, Migration Studies, 9(3), s. 576-596.
Bock, Joseph G., Ziaul Haque, and Kevin A. McMahon (2020), "Displaced And Dismayed: How ICTs are Helping Refugees and Migrants, and How We Can Do Better." , Information Technology for Development, 26 (4), s. 670-691.
Broeders, Dennis (2007), “The New Digital Borders Of Europe: EU Databases And The Surveillance of Irregular Migrants”, International Sociology, 22(1), s.71-92.
Collins, Francis. L. (2023), “Geographies of Migration III: The Digital Migrant”, Progress in Human Geography, 47(5), s.738-749.
Dekker, Rianne., Godfried Engbersen, Jeanine Klaver, Hanna Vonk (2018), “Smart Refugees. How Syrian Asylum Migrants Use Social Media Information in Migration Decision-Making.” Social Media+Society 4 (1), s. 1–11.
General Data Protection Regulation (2016), The European Parliament And Of The Council Of 27 April 2016 On The Protection Of Natural Persons With Regard To The Processing Of Personal Data And On The Free Movement Of Such Data, And Repealing Directive 95/46/EC.
Hayes, Ben (2017), “Migration And Data Protection: Doing No Harm In An Age Of Mass Displacement, Mass Surveillance And “Big Data””, International Review of the Red Cross, 99(904), s. 179-209.
Hilzendegen, Philipp (2021), “Humanitarian Operations During COVID-19: Remote Management, Digitalisation, and Localisation in the Rohingya Refugee Response”, Wageningen University M. Sc. International Development Studies SDC 80736.
Jacobsen, Katja. L. (2017), “On Humanitarian Refugee Biometrics And New Forms Of Intervention”. Journal of Intervention and Statebuilding, 11(4), s. 529-551.
Jurić, Tado (2022), “Predicting Refugee Flows From Ukraine With An Approach To Big (Crisis) Data: A New Opportunity For Refugee And Humanitarian Studies” MedrXiv, https://doi.org/10.1101/2022.03.15.22272428.
Kitchin, R., & McArdle, G. (2016). What makes Big Data, Big Data? Exploring the ontological characteristics of 26 datasets. Big Data & Society, 3(1). https://doi.org/10.1177/2053951716631130.
Köster, Antonia, Cora Bergert ,Jana Gundlach, (2018), “ Information as a Life Vest: Understanding the Role of Social Networking Sites for the Social Inclusion of Syrian Refugees” Thirty Ninth International Conference on Information Systems, San Francisco, Short Paper.
Kuner, Christopher (2018), "Data Protection Law and International Jurisdiction on the Internet". International Data Privacy Law, 8(1), s. 20-30.
Latonero, Mark ve Paula Kift, (2018), “On Digital Passages And Borders: Refugees And The New Infrastructure For Movement And Control”, Social Media+ Society, 4(1), https://doi.org/10.1177/2056305118764432.
Lemberg-Pedersen, Martin ve Eman Haioty (2020), “Re-assembling the Surveillable Refugee Body in the Era of Data-Craving.” Citizenship Studies, 24 (5), s. 607-24.
Madianou, Mirca (2019), “Technocolonialism: Digital Innovation And Data Practices In The Humanitarian Response To Refugee Crises”, Social Media+ Society, 5(3), s.1-13.
Masso, Anu ve Tayfun Kasapoglu (2020), “Understanding Power Positions In A New Digital Landscape: Perceptions Of Syrian Refugees And Data Experts On Relocation Algorithm”, Information, Communication & Society, 23(8), s. 1203-1219.
Metcalfe, Philippa ve Linda Dencik (2019), “The Politics Of Big Borders: Data (In) Justice And The Governance Of Refugees”, First Monday 24(4), 10.5210/fm.v24i4.9934.
Sagiroglu, Şeref ve Duygu Sinanc (2013), “Big Data: A Review. In 2013 International Conference On Collaboration Technologies And Systems (CTS)” IEEE, s.42-47.
Sanchez-Monedero, J. (2018), The datafication of borders and management of refugees in the context of Europe, Working Paper, Cardiff University. Retrieved from https://datajusticeproject.net/wp-content/uploads/sites/30/2018/11/wprefugees-borders.pdf.
Schneider, Catherine, Rebeca Jimenez, Sofia Kyriazi (2023), “Artificial Intelligence-Based Predictive Analytics in the Humanitarian Sector: The Case of Project Jetson”. Harnessing Data Innovation For Migration Policy, 66.
Smith, Nicole, Muhammed Y. Idris, Friederike Schüür, Rita Ko (2022), “Data for Good, What Is It Good For?: Challenges, Opportunities, and Data Innovation in Service of Refugees”, Harvard Data Science Review 4 (1). https://doi.org/10.1162/99608f92.a6dbaef3.
UN GA. (2017), Resolution adopted by the General Assembly on Work of the Statistical Commission pertaining to the 2030 Agenda for Sustainable Development, https://documents-dds-ny.un.org/doc/UNDOC/GEN/N17/207/63/PDF/N1720763.pdf?OpenElement.
World Migration Report (2024), Migration Continues To Be Part of the Solution in a Rapidly Changing World, But Key Challenges Remain, McAuliffe, Marie ve Linda Oucho (Ed), World Migration Report, International Organization for Migration (IOM). https://doi.org/10.1002/wom3.33.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2024 Esra Dik
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
