# Kalabalık doğrularsa: Tayvan’da Cofacts, teyitçilerin yetişemediği yere nasıl yetişiyor?

- Kaynak: https://newslabturkey.org/2026/10/27/kalabalik-dogrularsa-tayvanda-cofacts-teyitcilerin-yetisemedigi-yere-nasil-yetisiyor/
- Yayın tarihi: 2026-10-27
- Yazar: Doğa Ballısoy
- Kategori: Çözüm Gazeteciliği
- Etiketler: dezenformasyon, dijital, doğrulama, Gazetecilik, medya
- Dil: tr

> Tayvan'da gönüllülerin yürüttüğü Cofacts, mesajlaşma uygulamalarında dolaşan şüpheli iletileri bir sohbet botu ve açık bir veritabanıyla yanıtlıyor. Cornell Üniversitesi'nden araştırmacılar, platformun altmış binden fazla yanıtını profesyonel doğrulamalarla karşılaştırdı: Gönüllüler çoğu zaman daha hızlı, doğrulukta ise profesyonellerle başa baş. Ama araştırmacılar da uyarıyor: Bu model Tayvan'ın koşullarında büyüdü, başka bir ülkeye olduğu gibi taşınamayabilir.

Bir aile grubuna “yarın bankalar kapanıyor” diye bir mesaj düşüyor. Kimse kaynağını bilmiyor ama herkes bir sonraki gruba iletiyor. Bu tür iletiler açık sosyal medya akışında değil, şifreli ve kapalı yazışmalarda dolaştığı için gazetecilerin gözüne çoğu zaman hiç çarpmıyor. Çarptığında da çoktan yayılmış oluyor.

Doğrulama kuruluşlarının derdi hem görünürlük hem de hacim. Profesyonel bir doğrulama saatler, bazen günler süren bir iş. Yanlış bilgi ise dakikalar içinde çoğalıyor. Aynı söylenti farklı kişilerden onlarca kez soruluyor, her seferinde yeniden yanıtlanması gerekiyor.

Tayvan’daki [Cofacts](https://en.cofacts.tw/) bu iki soruna birlikte yanıt arayan bir girişim.

### Sorun: Kapalı gruplarda dolaşan söylenti

Tayvan’da en yaygın mesajlaşma uygulamalarından biri LINE. [Nieman Lab’in 2018’deki haberine göre](https://www.niemanlab.org/2018/08/line-is-another-chat-app-rife-with-spam-scams-and-bad-information-the-volunteer-supported-cofacts-is-fact-checking-them-in-the-open/) o dönem ülkede yaklaşık on yedi milyon kişi uygulamayı kullanıyordu. Cofacts’e iletilen mesajlar arasında sahte kampanyalar, tıbbi yanlış bilgiler ve devlet politikalarına dair uydurma iddialar öne çıkıyordu.

Cofacts’in kurucusu Johnson Liang, fikrin nasıl doğduğunu Nieman Lab’e şöyle anlatmıştı: Bir başka doğrulama girişimi olan MyGoPen’in yönetim panelinin, aynı soruyu soran yüzlerce mesajla dolup taştığını görmüş. Sorun, soruların çokluğu değil, aynı soruların tekrar tekrar elle yanıtlanmasıydı.

### Yanıt: Bir sohbet botu ve açık bir veritabanı

Cofacts, Tayvan’ın sivil teknoloji topluluğu g0v’den çıktı. Kaynaklar başlangıç yılını 2016 ya da 2017 olarak veriyor. İşleyişi üç adımda özetlenebilir:

- Kullanıcı, şüphelendiği mesajı LINE’daki Cofacts botuna iletir.

- Mesaj herkese açık bir veritabanına düşer. Gönüllü editörler iletiyi inceler, kaynak göstererek yanıtlar.

- Yanıt hazır olduğunda bot kullanıcıya haber verir. Aynı mesajı daha sonra başka biri iletirse bot, kayıtlı yanıtı hemen gönderir.

Sistemin gücü son adımda. 2018’deki verilere göre Cofacts üç ayda kırk altı binden fazla mesaj almış, bunların 35.180’ini önceden yazılmış yanıtlarla kendiliğinden karşılamıştı. Yani gönüllülerin emeği bir kez harcanıyor, defalarca kullanılıyor.

Platform açıklığı ilke edinmiş: Veri setleri, analizler ve toplantı notları herkese açık, kodu GitHub’da. Editör olmak için yeterlilik şartı aranmıyor. Kyoto Üniversitesi’nden Kuan-Wei Chen’in 2026’da [Internet Policy Review’da yayınlanan](https://policyreview.info/articles/analysis/false-information-management-case-study) incelemesi bu yapıyı “**yapan yönetir**” (do-ocracy) modeli olarak tanımlıyor: Her gönüllü becerisine ve ilgisine göre katkı veriyor. Cofacts’in kendi sitesi de “her şeyi bilen bir yargıç yok” diyerek kullanıcıları birden fazla yanıtı okumaya çağırıyor.

### Kanıt: Altmış bin kitle doğrulaması, 2.641 profesyonel doğrulama

Peki gönüllülerin yazdığı yanıtlar ne kadar güvenilir? Cornell Üniversitesi’nde o dönem doktora araştırmacısı olan Andy Zhao ile Cornell Tech’ten Prof. Mor Naaman, bu soruyu büyük ölçekli veriyle sınadı. [Journal of Online Trust and Safety’de](https://www.tsjournal.org/index.php/jots/article/view/118) 21 Eylül 2023’te yayınlanan çalışmada Cofacts’teki altmış binden fazla kitle kaynaklı doğrulama, iki profesyonel doğrulama sitesinin 2.641 yazısıyla dört boyutta karşılaştırıldı: çeşitlilik, hız, doğruluk ve sürdürülebilirlik.

Bulgular kısaca şöyle:

- **Hız:** Cofacts kullanıcıları çoğu zaman gazetecilerden daha hızlı yanıt verdi. Ve bu hızın önemli bir kısmı, profesyonellerin daha önce yayınladığı doğrulamaların yeniden kullanılmasından geliyordu.

- **Doğruluk:** Cofacts yanıtları, doğruluk bakımından profesyonel kaynaklarla aynı düzeydeydi. Nesnellik ve anlaşılırlıkta da karşılaştırılabilir sonuçlar verdi.

- **İkna ve açıklık:** Gazetecilerin yazıları daha ikna ediciydi. Cofacts yanıtları ise çoğu zaman daha açıklayıcıydı.

- **Konu dağılımı:** Gönüllüler yerel siyaset gibi güncel ve yerel konulara yöneldi. Profesyoneller ise sağlık iddiaları ve uluslararası meseleler gibi uzmanlık gerektiren alanlarda öne çıktı.

Bu son iki bulgu, iki modelin birbirinin rakibi değil tamamlayıcısı olduğunu gösteriyor. Zhao, gönüllülerin rolünü şöyle özetliyor: Profesyonel doğrulamaları [“dil, ülke ya da zaman ötesine taşıyıp”](https://news.cornell.edu/stories/2023/11/crowdsourced-fact-checking-fights-misinformation-taiwan) tam o anda soruyu soran kişiye ulaştırıyorlar. Yani kalabalık, doğrulamayı sıfırdan üretmekten çok, var olan doğrulamayı ihtiyaç duyulan yere götürüyor.

![](https://www.newslabturkey.org/wp-content/uploads/2026/09/kalabalik-dogrularsa_tayvanda-cofacts-teyitcilerin-yetisemedigi-yere-nasil-yetisiyor.png)

Naaman ise sonucu daha geniş bir çerçeveye oturtuyor: Ona göre Wikipedia ve Cofacts gibi “bilgi üretim alanları” dezenformasyon kampanyalarına karşı şimdiye kadarki en dayanıklı yapılar.

### Sınırlar: Az editör, kırılgan finansman, Tayvan’a özgü koşullar

Cofacts’i bir başarı öyküsü olarak anlatmak kolay. Ama hem araştırmacılar hem de platformun kendi verileri, modelin sınırlarını açıkça ortaya koyuyor.

**Yük birkaç kişinin omzunda.** Cofacts’in sitesindeki verilere göre veritabanına her hafta yaklaşık iki yüz elli yeni mesaj giriyor, yaklaşık iki yüz on kişi mesaj iletiyor. Bu mesajlara haftada yanıt veren aktif editör sayısı ise on ikinin altında. NiemanLab 2018’de de aynı tabloyu aktarıyordu. Gönüllü sayısı azaldığında yanıtlar gecikiyor.

**Para sürekli değil.** Chen’in incelemesine göre Cofacts bağışlara, zaman zaman alınan kamu yararına hibelere ve karşılıksız gönüllü emeğe dayanıyor. Chen’e göre en acil sorun bu finansal kırılganlık: Kalıcı bir kaynak olmadığı için uzun vadeli plan yapmak, altyapıyı korumak ve gönüllüleri koordine etmek zorlaşıyor. Ticari mantıktan bağımsız kalmanın bedeli, belirsizlik.

**Yeni tür yanlış bilgiye hazırlıksız.** Aynı incelemeye göre platformda görsel analizi, üst veri incelemesi ya da yapay zekâyla üretilmiş içeriği tespit edecek yerleşik araçlar yok. Bu açığı kapatmak için cofacts.ai adlı bir proje tartışılıyor. Cornell araştırmacıları da üretken yapay zekânın yanlış bilgi üretimini artırabileceği uyarısında bulunuyor.

**Herkese ulaşmıyor.** Chen, dijital okuryazarlığı düşük kesimlerin sistemin dışında kalabildiğini ve açıklık ile güvenilirlik arasında denge kurmanın zorluğunu vurguluyor. Nieman Lab’in aktardığı bir başka sınır da görünürlük: Cofacts, yalnızca kendisine iletilen mesajları görebiliyor. Botu kullanmayanların arasında dolaşan söylentiler kör noktada kalıyor.

**Taşınabilirlik sorunu.** Belki de en önemli uyarı araştırmacının kendisinden geliyor. [Zhao’ya göre](https://www.eurekalert.org/news-releases/1008766) Cofacts; Tayvan’daki kullanıcı alışkanlıkları, kültür, siyasi ve toplumsal yapı üzerine kurulduğu için başarılı oldu. Aynı yaklaşımın başka ülkelerde aynı sonucu vermesi garanti değil. Araştırmacılar, modelin doğrulama kaynağı sınırlı, İngilizce dışındaki bölgelerde benzer sistemlere ilham verebileceğini düşünüyor. Ama bunun yerel bağlamın iyi anlaşılmasına bağlı olduğunu da ekliyorlar.

### Küresel tablo: Platformlar kalabalığa dönerken

Bu tartışma artık yalnızca Tayvan’ı ilgilendirmiyor. [Meta, Ocak 2025’te](https://about.fb.com/news/2025/01/meta-more-speech-fewer-mistakes/) ABD’deki bağımsız doğrulama ortaklıklarını sonlandırıp X’teki Topluluk Notları’na benzer bir sisteme geçeceğini açıkladı. Meta’nın Gözetim Kurulu ise [26 Mart 2026’da](https://www.justsecurity.org/136035/meta-boards-opinion-community-notes/) yayınladığı tavsiye görüşünde, topluluk notlarının dünyaya tek tip bir modelle yayılmasının insan hakları açısından ciddi riskler taşıdığını belirtti. Kurul; koordineli dezenformasyon ağlarının olduğu, kriz ya da çatışma yaşanan ve toplumsal kutuplaşmanın derin olduğu ülkelerde çok dikkatli davranılmasını önerdi. Kurula göre topluluk notları, zararlı yanlış bilgiyle mücadelede tek başına yeterli değil.

Cofacts bu noktada önemli bir farkla ayrılıyor: Platform şirketinin kendi ürünü değil, sivil toplumun yürüttüğü açık bir altyapı. Profesyonel doğrulamanın yerini almıyor, o birikimin üzerine kuruluyor. Zhao ile Naaman’ın bulguları da bunu gösteriyor: Kalabalığın hızı, büyük ölçüde profesyonellerin emeğine yaslanıyor.

### Başkaları ne öğrenebilir? Biz ne öğrenebiliriz?

Türkiye’de kitle kaynaklı doğrulama fikri yeni değil. NewsLab Türkiye’nin 2021’de X’in (o dönem Twitter) [Birdwatch denemesini ele alan yazısında](https://www.newslabturkey.org/birdwatch/), Türkiye’deki doğrulamacılar bu modele temkinli yaklaşıyordu.

Cofacts, bu eleştirilerin bir kısmına yanıt veriyor gibi görünüyor: kâr amacı gütmeyen bir yapı, açık veri ve açık kod, profesyonel doğrulamayla işbirliği. Ama Türkiye bağlamında yanıtlanması gereken sorular hâlâ ortada:

- **Hangi kanal?** Tayvan’da LINE’ın yerini Türkiye’de hangi kapalı mesajlaşma uygulaması tutuyor, bu uygulama bot entegrasyonuna ne kadar izin veriyor?

- **Kim güvenilir sayılır?** [Reuters Enstitüsü’nün 2026 Dijital Haber Raporu’na](https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2026/turkey) göre Türkiye’de habere genel güven bir yılda beş puan düşerek yüzde 28’e indi. Derin kutuplaşmanın olduğu bir ortamda gönüllü editörlerin yanıtları nasıl güven kazanır?

- **Hukuki risk kimde?** Ekim 2022’de yürürlüğe giren ve Türk Ceza Kanunu’na 217/A maddesini ekleyen “[dezenformasyon düzenlemesi](https://www.newslabturkey.org/demokratik-surecler-baglaminda-dezenformasyon-yasasi/)” sonrasında, bir iddiayı yanlış ya da doğru diye etiketleyen gönüllülerin karşılaşabileceği riskler nasıl yönetilir?

- **Emek nereden gelir?** Tayvan’da bile haftada on ikiden az editörle ayakta kalan bir sistem, Türkiye’de hangi topluluk ve hangi finansmanla sürdürülebilir?

- **Profesyonellerle ilişki ne olur?** Cofacts’in hızı profesyonel doğrulamaları yeniden kullanmasından geliyor. Türkiye’deki doğrulama kuruluşlarının [(Teyit ve Doğruluk Payı gibi)](https://www.newslabturkey.org/2022/11/07/yanlis-bilgiyle-dogru-mucadele-dogrulama-platformlari-nasil-islemeli/) arşivleri böyle bir sisteme açık ve yeniden kullanılabilir biçimde sunulabilir mi?

Cofacts’in dersi, “kalabalık profesyonellerin yerini alabilir” değil. Daha mütevazı ve belki daha kullanışlı bir ders: Doğru yanıt çoğu zaman zaten bir yerde yazılmış durumda. Asıl iş, o yanıtı soruyu soran kişiye, soruyu sorduğu anda ve kullandığı kanaldan ulaştırmak.

---

_Bu yazı; Cornell Chronicle’da 21 Kasım 2023’te yayınlanan [“Crowdsourced fact-checking fights misinformation in Taiwan”](https://www.newslabturkey.org/2021/02/22/faze-clan-ve-dijital-medyanin-potansiyeli/)haberi ile Andy Zhao ve Mor Naaman’ın Journal of Online Trust and Safety’de yayınlanan çalışması temel alınarak, ek kaynaklarla hazırlanmış bir uyarlamadır._