Akademik Veri Yönetim Sistemi
ÖNERİ, cilt.20, sa.62, ss.1-20, 2024 (Hakemli Dergi)
Makine öğrenimi ve doğal dil işleme, ChatGPT gibi çok çeşitli istemlere karşılık tutarlı ve insan benzeri yanıtlar üretebilen güçlü dil modellerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Birçok alanda, ChatGPT verilen komutlara uygun yanıtlar sağlamaktadır. Bu çalışmanın amaçlarından biri, bilişsel psikolojide bellek yanılgıları çalışmalarında popüler olan Deese-Roediger-McDermott (DRM) listelerinin benzerlerinin, gerekli yönergeler verilerek ChatGPT tarafından oluşturulması ile bu çağrışım listelerini kullanarak bellek yanılgılarını incelemektir. Devamında aynı yöntem belirli bir tema çerçevesinde (iklim değişikliği) çağrışım listelerinin oluşturulması için kullanılmıştır. İlk çalışmanın sonuçları, katılımcıların test aşamasında kritik kelimelerin sunulup sunulmadığını ayırt etmekte ilişkili ve ilişkisiz kelimelere kıyasla daha fazla yanlış yanıt verdiklerini ortaya koymuştur. Bu bulgu ChatGPT ile oluşturulan DRM listelerinin de bellek yanılgılarını araştırmaya imkan verdiğini göstermektedir. Bununla birlikte kritik kelimeler için verilen yanlış yanıtlar, literatürle uyumlu şekilde, ağırlıklı olarak 'hatırlıyorum' şeklinde değerlendirilmiştir. İklim değişikliği temasında hazırlanan listelerle uygulanan ve iklim inkarı puanları ile gruplanan kişilerin yanıtlarının karşılaştırıldığı ikinci çalışmanın sonuçları, iki grup arasında yanlış yanıtların ortaya çıkmasında anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir. İklim değişikliğini reddetme düzeyi, katılımcıların iklim temalı listelerdeki kritik kelimelere verdikleri yanıtları anlamlı düzeyde etkilememiştir. Örneklemin genelinde iklim inkarının düşük düzeyde olması bu çalışmanın bir sınırlılığıdır. İleride yapılacak çalışmalarda uygun örneklem üzerinden bellek performansının karşılaştırılması önerilmektedir.