Viesly / Güven çerçevesi

Metodoloji

Güncelleme: April 2026

Viesly, makaleleri güvenilirlik, çerçeveleme biçimi ve önyargı sinyallerine odaklanan yapılandırılmış, yapay zeka destekli bir analiz hattından geçirir.

Amaç, gazetecilik yapıtını tek bir hükme indirgemek değil. Bir makalenin nasıl yazıldığını, hangi sinyalleri barındırdığını ve nerede daha dikkatli bir bakışın işe yarayabileceğini okuyucuya daha net ve saydam biçimde göstermek.

Bu sayfa ne için

Bu sayfa, Viesly'nin neyi analiz ettiğini, değerlendirmenin nasıl üretildiğini, Güven Puanı'nın ne anlama geldiğini ve sistemin sınırlarının nerede başladığını açıklıyor. Amacımız ürünü anlamayı ve sorumlu biçimde kullanmayı kolaylaştırmak.

Viesly neyi analiz eder

Viesly, bir makalenin sunumunu güvenilirlik, editoryal çerçeveleme ve yorumlayıcı önyargıyla ilişkili birden fazla mercekten inceler.

Dil ve çerçeveleme

Bir makalenin iddiaları nasıl sunduğu, vurguyu nasıl biçimlendirdiği ve okuyucuyu belirli bir yoruma nasıl yönlendirdiği.

Kaynak güvenilirlik sinyalleri

Kaynak göstermenin atıflanabilir, çeşitli ve kanıt odaklı görünüp görünmediği; yoksa yüzeysel, döngüsel ya da belirsiz mi olduğu.

Duygusal veya manipülatif ifade

İfade biçiminin ölçülü ve bilgilendirici mi olduğu, yoksa yüklü dil, öfke tetikleyicileri ya da ikna baskısına mı dayandığı.

Denge ve bakış açısı

Önemli bağlamın, karşı argümanların ve rakip bakış açılarının yeterince yer bulup bulmadığı.

Gerçeksel güven göstergeleri

İddiaların uygun kesinlik, atıf ve iç tutarlılıkla sunulup sunulmadığı.

Genel güven örüntüleri

Bu sinyallerin bir araya gelerek makalenin sunumunda daha güçlü ya da daha zayıf güvenilirliğe işaret edip etmediği.

Analiz nasıl çalışır

Değerlendirme, çıktının hem sistematik hem de açıklanabilir olabilmesi için yapılandırılmış bir hat olarak tasarlanmıştır.

01

Makale çıkarımı

Makalenin içeriği ayrıştırılarak analiz için hazırlanır; böylece sistem parçayı tutarlı bir biçimde değerlendirebilir.

02

Yapılandırılmış değerlendirme

Sistem, makale genelinde çerçeveleme, ifade biçimi, kaynak örüntüleri ve güvenilirlikle ilgili diğer sinyalleri inceler.

03

Çok modelli muhakeme

Değerlendirme hattında Anthropic Claude ve Google Gemini kullanılarak muhakeme örüntüleri karşılaştırılır ve daha sağlam bir sentez desteklenir.

04

Puanlama ve sentez

Sinyaller; Güven Puanı, açıklayıcı özetler ve sorun bayrakları dahil yapılandırılmış çıktılara dönüştürülür.

05

Kullanıcıya yönelik açıklama

Sonuçlar, kullanıcıların yalnızca puanı değil değerlendirmenin arkasındaki mantığı da kavramasına yardımcı olacak biçimde sunulur.

Güven Puanı

Güven Puanı yorumlayıcı bir göstergedir. Nesnel bir doğruluk beyanı değildir; etrafındaki açıklamadan bağımsız okunmamalıdır.

Ne anlama geliyor

Puan, bir makalenin sunumundaki güvenilirlik ve önyargı sinyalleriyle ilişkili örüntüleri yansıtır; kaynak kullanımı, ifade biçimi, denge, netlik ve ilgili göstergeleri sistemin nasıl yorumladığını özetler.

Bağlam her zaman önemlidir. Nüanslı bir makale meşru nedenlerle güçlü bir dil taşıyor olabilir; cilalı görünen bir makale ise önemli bağlamı atlıyor olabilir. Puan, okuma yargısını desteklemeli, onun yerini almamalıdır.

Puanı ne etkiler

  • Gerçeksel tutarlılık sinyalleri
  • Sansasyonalizm veya yüklü ifade
  • Kanıt ve kaynak kalitesi
  • Çerçeveleme dengesi
  • Netlik ile manipülasyon arasındaki fark
  • Model çıktısının güven düzeyi

Neden birden fazla model kullanılıyor

Viesly, sağlamlığı artırmak, muhakeme örüntülerini çapraz doğrulamak ve daha kullanışlı sentezlenmiş açıklamalar üretmek amacıyla değerlendirme hattında birden fazla gelişmiş yapay zeka sistemi kullanır.

Anthropic Claude

Yapı, dil ve güvenilirlikle ilgili sinyalleri tutarlı bir biçimde analiz etmek için muhakeme hattının bir parçası olarak kullanılır.

Google Gemini

Son sentezlenmiş açıklamayı güçlendirmeye yardımcı olmak ve ek bir muhakeme geçişi sağlamak amacıyla hatta kullanılır.

Bu neden önemli

Birden fazla model hatayı ortadan kaldırmaz ya da gerçeği garanti etmez. Ancak anlaşmazlıkları gün yüzüne çıkarmaya, tek bir muhakeme yoluna aşırı bağımlılığı azaltmaya ve kullanıcıların eleştirel biçimde yorumlamasını kolaylaştıran çıktılar üretmeye yardımcı olabilir.

Sınırlamalar ve şeffaflık

Viesly, yapay zeka analizinin nerede yardımcı olduğu ve insan yargısının nerede vazgeçilmez kaldığı konusunda şeffaf olmayı amaçlar.

Yapay zeka analizi faydalı olabilir, ancak yanılmaz değildir.

Makale kalitesi, kaynaklara erişim ve mevcut bağlam sonucu etkileyebilir.

İnce hiciv, uzman konular veya eksik arka plan bağlamı doğruluğu düşürebilir.

Viesly eleştirel okumayı desteklemeli, onun yerini almamalıdır.

Ürün mutlak gerçeği belirlemez.

Gizlilik notu

Viesly, içeriği özenle analiz etmek ve platformun gizlilik anlayışıyla örtüşecek biçimde gereksiz veri saklamaktan kaçınmak üzere tasarlanmıştır. Ürün genelinde gizliliğin nasıl ele alındığına dair ayrıntılar için Gizlilik Politikası'na bakın.

Yargıyla oku

Viesly, daha derin bir medya okuryazarlığı için karar destek aracı olarak kullanıldığında en iyi sonucu verir. Puanı gözden geçir, açıklamayı oku, makaleyi bağlamında değerlendir — çıktıyı kesin bir yanıt olarak değil, bilinçli yargıya giden yolda bir girdi olarak kullan.