Yüzünüze bakıp “kırışıklıklarınıza” göre yaşınızı tahmin edecekler: Avustralya’nın gençlere yönelik sosyal medya düzenlemesi nasıl uygulanacak?

FatihDoganMedya — Özel Haber
Tarih: 12 Kasım 2025 · Saat: 14:30 · Okuma süresi: 4 dk

Avustralya, sosyal medyada hesap açma yaşını resmen 16’ya yükselten düzenlemeyi yürürlüğe koyuyor. Platformlar, kullanıcıların gerçek yaşlarını tespit etmek için çeşitli “yaş doğrulama/assurance” yöntemleri kullanacak — bunların arasında fotoğrafa dayalı yaş tahmini teknolojileri (yüz analizleri, kırışıklık ve diğer yüz özelliklerine bakarak yaş kestirimi) de bulunuyor. Ancak uzmanlar ve raporlar bu teknolojiyle ilgili doğruluk, önyargı ve “gri bölge” (16’ya yakın kullanıcılar) sorunlarına dikkat çekiyor.

Ne değişiyor? (Kısa maddelerle)

• Yasaya göre sosyal medya platformlarına erişim için asıl minimum yaş 16 olacak; platformlar, 16 yaş altı kullanıcıların hesap sahibi olmasını engellemek için “makul adımlar” atmak zorunda.

• Bu adımların nasıl olması gerektiğine ilişkin rehberlik ve sektör kodları, eSafety (Avustralya Çevrimiçi Güvenlik Kurumu) ve ilgili kurumlarca geliştirildi; uygulama, aşamalı ve teknoloji nötr bir yaklaşım öngörüyor.

• Platformları uyumsuzluk halinde yüksek para cezaları bekliyor; büyük şirketler düzenlemeye uyacaklarını açıkladı ama hukuki itirazlar ve eleştiriler sürüyor.

“Yüzünüze bakıp kırışıklığa göre” tahmin nasıl çalışıyor?

Foto-temelli yaş tahmin teknolojileri, bir yüz görüntüsünden yaş aralığı çıkarmak üzere eğitilmiş yapay zeka modellerini kullanır. Bu modeller, cilt yapısı, yüz hatları, kırışıklık izleri, saç rengi ve diğer görsel işaretlerden yaşa dair olasılık üretir. Düzenleyiciler ve teknoloji tedarikçileri, gerekirse bu tür araçları “ilk tarama” veya şüpheli durumların tespiti için kullanabileceğini belirtiyor. Ancak teknik raporlar, foto-temelli çözümlerin özellikle 16 yaş sınırına yakın gençlerde hatalar üretebileceğini vurguluyor.

Hangi sorunlar öne çıkıyor? (Uzman uyarıları)

1. Doğruluk ve “gri bölge” problemi: Foto-based sistemler, 14–18 yaş aralığında 2–3 yıllık hata payı gösterebiliyor; bazı vakalarda bu sapma 4 yıla kadar ulaşabiliyor. Bu da 16 yaş sınırına yakın gençlerin yanlış engellenmesi ya da tersine yanlış izin verilmesi riskini artırıyor.

2. Etnik ve cinsiyete dayalı önyargılar: Raporlar, sistemlerin beyaz tenli kullanıcılarda daha iyi sonuç verdiğini; kızlarda ve bazı etnik gruplarda hata oranlarının yüksekleştiğini belirtiyor — bu da adaletsizlik ve ayrımcılık endişesi doğuruyor.

3. Gizlilik ve veri koruma: Foto gönderimi veya biyometrik analiz, kişisel veri işleme ve saklama sorumluluklarını gündeme getiriyor. Hükümet rehberleri, platformların gereksiz ID/toplama yapmaktan kaçınması gerektiğini, devlet kimliği (Digital ID) kullanımı konusunda sınırlamalar öngördüğünü belirtiyor.

4. Kullanıcı itiraz ve düzeltme mekanizmaları: Yanlış sınıflandırılan kullanıcıların itiraz, yeniden değerlendirme veya alternatif doğrulama yollarına erişimi önemli olacak; pratikte bunun nasıl işleyeceği hâlâ tartışılıyor.

Platformlar ne yapacak? (Şirketlerin yaklaşımı)

Meta, TikTok, Snap gibi büyük şirketler yasa tasarısını eleştirmiş ama uyacaklarını açıkladı; planları arasında davranışsal analiz, cihaz verileri, üçüncü taraf doğrulama sağlayıcıları ve gerektiğinde foto-temelli araçların birlikte kullanılması var. Bazı firmalar, toplu foto-ID talep etmenin makul olmadığını ve alternatif yöntemlerin tercih edilmesi gerektiğini savunuyor.

Türkiye’deki okur için neden önemli?

Avustralya örneği, internet düzenlemelerinde yeni bir dönemin işareti: ülkeler gençlerin çevrimiçi erişimini düzenlerken teknoloji firmalarına teknik ve operasyonel yükümlülükler yüklüyor. Benzer yaklaşımlar başka ülkelerde de tartışılmaya başlandı; özellikle yüz/tabanlı yaş tahmini ve biyometrik çözümler küresel düzeyde etik, hukuki ve teknik sorular üretiyor. Bu gelişmeler, sosyal medya şirketlerinin küresel politika ve ürün kararlarını şekillendirebilir.

Son söz

“Kırışıklıklarına bakıp yaşını tahmin etme” ifadesi ilk anda ürkütücü görünse de gerçeğin biraz daha karmaşık olduğu anlaşılıyor: foto-temelli yaş tahmini bir araç olarak seçilebilir, ama tek başına çözüm değil; doğruluk, önyargı ve gizlilik sorunları olduğu için platformlar genellikle birden fazla yöntemi katmanlı şekilde kullanacak. Uygulamanın adil, şeffaf ve hesap verebilir olması için düzenleme, teknoloji ve sivil toplum dengesi hayati olacak.