This study examines algorithmic biases that render minority cultures invisible within digital art collections. It emphasizes how large-scale platforms such as Google Arts & Culture and Europeana reinforce Western centric assumptions through visual presentation, data gathering, taxonomy design, and tagging practices—resulting in the exclusion of works by groups deemed “marginal” from the digital canon. The analysis is structured under four themes: Algorithmic Bias; Origins of Biased Data, Curatorial Subjectivity in Art Collections; and Digital Cultural Colonialism and Representation Equity. Employing a data archaeology approach to visualize datasets reveals these collections as socio technical systems shaped by human agency, urban planning, logistics, and financial infrastructures, which play a pivotal role in reshaping social reality. Finally, the study proposes multi layered reforms to ensure representational justice and accountability in digital cultural heritage platforms, including full transparency in data collection and tagging processes, the adoption of inclusive algorithmic training models to prevent bias, implementation of international AI ethics frameworks, and establishment of independent auditing mechanisms. These measures aim to enhance the online visibility of artworks belonging to minority cultures.
museology algorithmic bias digital art data archaeology digital curation
Bu çalışmada, dijital sanat koleksiyonlarında azınlık kültürlerinin görünmezliğine sebep olan algoritmik önyargılar irdelenmiştir. Google Arts & Culture ile Europeana gibi büyük ölçekli platformların görsel sunum, veri toplama, taksonomi tasarımı ve etiketleme uygulamalarında Batı merkezli kabullerin pekiştirildiği; bunun sonucunda “marjinal” olarak addedilen gruplara ait eserlerin dijital kanondan uzaklaştırıldığı vurgulanmıştır. Çalışmanın ilgili problematiğinin analizi, “Algoritmik Önyargı”, “Önyargılı Verinin Köken Analizi”, “Sanat Eserleri Derlemelerinde Küratöryel Öznellik”, ve “Dijital Kültürel Sömürgecilik ve Temsil Dengesi” başlıkları altında yapılandırılmıştır. Görsel veri kümelerinin veri arkeolojisi yaklaşımı ile incelenmesi sonucu, bu kümelerin dijital küratöryel öznelliği tanımlayan insan faktörü, kentsel planlama, lojistik ve finansal altyapılarla beslenen kültürel-sosyo-teknik sistemler olduğu ve toplumsal gerçekliğin yeniden şekillendirilmesinde ne denli büyük bir rol üstlendikleri tespit edilmiştir. Son olarak, dijital kültürel miras platformlarında temsil adaleti ve hesap verilebilirliğin sağlanabilmesi için veri toplama ve etiketleme süreçlerinin tam şeffaflığa kavuşturulması, algoritma eğitim modelleme yaklaşımlarında kapsayıcılığın benimsenmesi ve algoritmik önyargının engellenmesi, uluslararası yapay zeka etik çerçevelerinin uygulanması ve bağımsız denetim mekanizmalarının oluşturulması önerilmiştir.
müzecilik algoritmik önyargı dijital sanat veri arkeolojisi dijital küratörlük
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Müze Eğitimi, Dijital ve Elektronik Medya Sanatı, Güzel Sanatlar, Görsel Kültür, Kültürel ve Doğal Miras |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 28 Temmuz 2025 |
| Kabul Tarihi | 9 Şubat 2026 |
| Yayımlanma Tarihi | 23 Şubat 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.46372/arts.1752969 |
| IZ | https://izlik.org/JA48TY23GH |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Sayı: 15 |
ARTS, CC BY-NC 4.0 ile lisanslanmaktadır
YAYINCI | DERGİ KURULLARI | DİZİNLER | ÜCRET POLİTİKASI | İSTATİSTİKLER | MIAR | SHERPA ROMEO