Söğütlüler, Türker2025-08-122025-08-122025Söğütlüler, T. (2025). Deepfake Manipulation on Social Media: A Case Study of Fraudulent Activities in Türkiye. Intermedia International E-Journal, 12(22), 237-265.2149-3669https://hdl.handle.net/11467/9575The term “deepfake,” derived from the words “deep” and “fake,” refers to highly realistic and deceptive content designed to manipulate perception. Deepfake content, powered by artificial intelligence, poses at threat when integrated with digital culture, enabling illegal activities by altering the faces ad voices of well-konwn individuals. This study was conducted to examine social media-mediated deepfake fraud in Türkiye. Facebook and Instagram were scanned using four different accounts over a sixteen-month period, resulting in the collection of fifty-six deepfake videos. It was found that these videos featured significant political figures, scientists, artists, journalists, and businesspeople, all of which were fraudulent. It was observed that Lip-Sync (m = 0.75) was the primary model used in video production, followed by Text-toSpeech (m = 0.18) and a combination of Lip-Sync & Text-to-Speech (m = 0.5). The group with the highest number of deepfake videos consisted of businesspeople (m = 0.35), followed by political figures (m = 0.33), scientists (m = 0.14), journalists (m = 0.12), and artists (m = 0.03). Deepfake videos featuring Ali Koç, Ekrem İmamoğlu, Emine Erdoğan, Hakan Fidan, and Murat Ülker, selected based on their Lip-Sync performance, were analysed using Deepware, and the detec on architecture was found to be insufficient. This study employed a mixed-method approach, incorporating thematic analysis and quantitative data, with frequency distributions generated using IBM SPSS Statistics 22.0. In light of the findings, suggestions for preventing vicmisation are presented.“Derin” ve “sahte” kelimelerinin birleşimiyle oluşan deepfake kavramı manipülatif, hiper-gerçekçi içerikleri tanımlamak için kullanılmaktadır. Yapay zekâ teknolojisine dayanan deepfake içerikler, dijital kültürün olanakları ile bütünleştiğinde tehdit oluşturmakta, ünlü kişilerin yüzleri-konuşmaları değiştirilerek yasa dışı faaliyetler yürütülmektedir. Çalışma, Türkiye’de sosyal medya aracılı deepfake dolandırıcılığını incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Facebook ve Instagram platformları on altı aylık bir süre boyunca dört farklı hesapla taranmış, elli altı deepfake video elde edilmiştir. Elde edilen videoların Türkiye’nin önemli siyasi figürleri, bilim insanları, sanatçıları, gazetecileri-spikerleri, iş insanlarını içerdiği ve tümünün dolandırıcılık faaliyeti içerdiği saptanmıştır. Videoların üretiminde öncelikli modelin Lip-Sync (m = 0.75) olduğu, bu modeli Text-to-speech (m = 0.18), Lip-Sync & Text-to-speech (m = 0.5) modellerinin takip ettiği görülmüştür. En çok deepfake videoya sahip grup iş insanları (m = 0.35) olmuş, bu grubu siyasi figürler (m = 0.33), bilim insanları (m = 0.14), gazeteciler-spikerler (m = 0.12), sanatçılar (m = 0.03) takip etmiştir. LipSync performansına dayanarak seçilen; Ali Koç, Ekrem İmamoğlu, Emine Erdoğan, Hakan Fidan ve Murat Ülker’in deepfake videoları Deepware ile analiz edilmiş, tespit mimarisinin yetersiz kaldığı görülmüştür. Tematik analiz yöntemini ve nicel verileri karma biçimde kullanan araştırmada, frekans dağılımları IBM SPSS Statistics 22.0 programıyla oluşturulmuştur. Elde edilen bulgular ışığında, mağduriyetlerin önlenmesine yönelik öneriler sunulmuştur.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessArtificial IntelligenceDeepfakeDigital CultureSocial MediaNew Communication TechnologiesYapay ZekâDijital KültürSosyal MedyaYeni İletişim TeknolojileriArticle122223726510.56133/intermedia.1614843