E-dergi ve Blog Platformlarında İntihal Skoru Hesaplama

E-dergi ve blog platformları, bilgi ekosisteminin en dinamik ve demokratik alanlarını oluşturuyor. İçerik üreticileri; akademik dergi yazılarından sektör raporlarına, inceleme yazılarından kişisel denemelere kadar geniş bir yelpazede üretim yapıyor. Bu üretimin hızlanması, aynı anda özgünlük ve güven beklentisini artırıyor. Tam da bu noktada “intihal skoru” kavramı devreye giriyor: bir metnin, başka metinlerle hangi düzeyde benzerlik taşıdığını sayısallaştıran, editoryal kararları ve yayın politikalarını yönlendiren bir gösterge.

Ancak intihal skorunu hesaplamak “tek bir yüzde” üretmekten ibaret değildir. Skoru adil ve işlevsel kılmak; metin türlerini (haber, analiz, deneme), boilerplate (şablon) pasajlarını, alıntı türlerini (doğrudan/ dolaylı), kaynak evreninin kapsamını (açık web, abonelikli veritabanları, kurum içi arşivler), çokdillilik ve format çeşitliliğini (metin, tablo, görsel üzeri yazı, formül) hesaba katmayı gerektirir. Bu makale, e-dergi ve blog ortamlarında intihal skoru hesaplamanınkuramsal dayanaklarını, algoritmik aşamalarını, veri ve mimari gereksinimlerini, raporlama biçimlerini ve etik/hukuki çerçevesini derinlemesine inceler; ayrıca uygulamaya dönük ayrıntılı örnekler ve vaka çalışmaları sunar.

1) İntihal Skoru Nedir? “Tek Yüzde” Yanılgısı

“İntihal skoru” çoğu ekipte tek bir sayı olarak algılanır. Oysa sahici bir skor, çok bileşenli bir ölçümün bileşik çıktısıdır. Örneğin:

  • Yüzeysel benzerlik skoru: n-gram/shingle temelli Jaccard ya da winnowing parmak izlerinden gelen oran.

  • Semantik benzerlik skoru: cümle/ paragraf embedding’lerinden türetilen yakınlık ölçüleri.

  • Boilerplate oranı: “doğası gereği ortak” şablon cümlelerin payı.

  • Alıntı uyumluluğu skoru: tırnak içinde ve kaynak gösterilerek gelen pasajların payı.

  • Yapısal benzerlik skoru: argüman akışı, başlık hiyerarşisi ve örnek diziliminin benzerliği.

Gerçek dünyada bileşik skor; bu alt skorların, yayın politikasına göre belirlenmiş ağırlıklarla birleştirilmesiyle üretilir.

2) İçerik Tipolojisi ve Beklenen Özgünlük Eşiği

E-dergi/blog ortamlarında içerik tipine göre adil eşik belirlemek gerekir:

  • Haber notu / kısa bülten: Bilgi aktarımı yüksektir, şablon cümle oranı kaçınılmazdır; özgünlük beklentisi orta.

  • Yorum / köşe yazısı: Fikir ve üslup belirleyicidir; özgünlük eşiği yüksek.

  • Analiz/derin dosya: Kaynaklara dayalıdır ancak sentez ve metodoloji özgün olmalıdır; yüksek eşik.

  • Teknik rehber: Standart terminoloji ve prosedürler tekrar edebilir; özgünlük eşiği orta-yüksek.

  • Kapsamlı derleme: Parafraz ve alıntı yoğundur; atıf denetimi daha çok öne çıkar.

Skor yorumlanırken “hangi tür için konuşuyoruz?” sorusu baştan yanıtlanmalıdır.

3) Kaynak Evreni: Skorun İskeleti

Skorun doğruluğu, karşılaştırılan evrenin genişliği ve niteliğiyle sınırlıdır:

  • Açık web taraması (haber siteleri, bloglar, forumlar).

  • Abonelikli veritabanları (dergi/rapor arşivleri).

  • Kurum içi arşiv (daha önce yayımlanan sayılar, gönderilip reddedilen taslaklar).

  • Yayın politikası dokümanları (boilerplate sözlükleri, telif uyarıları).

Evren dar ise yanlış negatif; evren aşırı geniş ve filtreler zayıfsa yanlış pozitif artar. Katmanlı tarama (hızlı yüzeysel + derin semantik) en verimli yaklaşımdır.

4) Ön-İşleme: Normalizasyon ve Maskeleme

İntihal skoru, ön-işleme kalitesiyle doğru orantılıdır:

  • Dil tespiti ve karakter normalizasyonu (Unicode, tırnak tipleri, tire çeşitleri).

  • Tokenizasyon ve cümle/paragraf segmentasyonu.

  • Boilerplate maskeleme: “Bu makaledeki görüşler yazarına aittir…” gibi tekrarlanan kalıpların siyah listesi.

  • Tırnak içi alıntı tespiti ve kaynak parantezi (APA/MLA/Chicago) yakalama.

  • Şekil/Tablo/Altyazı ayrıştırma, OCR ile görsel üzeri metin çıkarımı.

Bu aşama, adil skor için “ne sayılıyor, ne sayılmıyor?” çizgisini çizer.

5) Yüzeysel Benzerlik: Shingling, Jaccard ve Winnowing

Metin, sabit pencerelerle shingle’lara bölünür (örn. k=7 token). İki metin arasındaki Jaccard:

J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣

Büyük arşivlerde MinHash + LSH ile benzer adaylar hızlıca bulunur. Winnowing (pencerede minimum hash seçimi) küçük değişikliklere dayanıklılık sağlar. Bu katman kopyala–yapıştır vakalarını ve “ortak çekirdek pasaj” kümelerini çabucak işaretler.

6) Semantik Benzerlik: Embedding ve ANN Arama

Parafraz ve çeviri-intihali için cümle/ paragraf embedding yaklaşımları (ör. SBERT türevleri, çokdilli modeller) şarttır. Vektör uzayında cosine benzerliği hesaplanır; FAISS/HNSW gibi ANN kütüphaneleri büyük koleksiyonlarda komşu arama yapar. Raporlama için kanıt pasajları (en yakın k komşu segment) vurgulanır. Bu katman, “yüzey farklı ama anlam aynı” durumlarını yakalar.

7) Yapısal Benzerlik: Argüman ve Hiyerarşi İzleri

İki yazının başlık hiyerarşisi, argüman akışı, örneklem sırası benziyorsa; cümle seviyesi düşük benzerlik olsa dahi “yapı intihali” söz konusu olabilir.

  • Topic segmentation (konu bölütleme) ve retorik yapı analizi,

  • Discourse marker (ancak, buna rağmen, sonuç olarak) dizilimleri,

  • Örnek–kanıt–sonuç bloklarının sırası.
    Bu sinyaller, özellikle dosya/kapak yazılarında önemlidir.

8) Alıntı Uyum Skoru: Atıf Kültürünü Teşvik

Skor, kaynaklı bölümleri cezalandırmamalıdır. Bunun için:

  • Tırnak içi ve blok alıntı pasajları,

  • Kaynak parantezleri ve dipnot/sonnot referansları,

  • Bibliyografyaya bağlı metin içi işaretler (yazar, yıl) tespit edilir.

Bu alanlar “özgünlük skoru dışında” tutulur veya ağırlıkları düşürülür. Ama alıntı payı raporlanır; aşırılık “derleme dengesizliği” uyarısı üretir.

9) Boilerplate Ayrıştırma: Adil Puan İçin Zorunlu

Yayınların kurumsal dipnotları, telif uyarıları, editoryal not şablonları, “bizi takip edin” blokları boilerplate’tir. Bunların sayılmaması skoru adil kılar.

  • Regex ve cümle sözlüğü,

  • TF-IDF sapmaları ile “alışılmadık derecede sık” kalıpları maskeleme,

  • Yerleşim/şablon ipuçları (başlangıç/son blok).

10) Çokdillilik ve Çeviri-İntihali

E-dergiler çok dilli yayın yapar. Çapraz dil benzerlik için:

  • Çokdilli embedding (LaBSE vb.),

  • Pivot çeviri ve geri çeviri kıyası,

  • Adlandırılmış varlık ve terminoloji eşlemesi (kişi, kurum, yer adları).

Çeviri-intihal, fikir akışı ve örnek dizilimiyle ele verir; raporda “TR karşılığı → EN kaynak adayı” biçiminde kanıt gösterilmelidir.

11) Formüller, Tablolar ve Görsel Üstü Metin

Teknik e-dergi içeriklerinde formüllerin yapısal benzerliği (parse ağaçları), tabloların şema benzerliği ve görsellerin OCR ile metin çıkarımı önemlidir. Görsellerde perseptüel hash (pHash/dHash) ile telif/yeniden kullanım ihlallerine dair sinyaller elde edilebilir. Skor metne odaklanmakla birlikte, raporun ekinde multimodal bulgular sunmak editör kararını güçlendirir.

12) Skor Bileşimi ve Ağırlıklandırma

Örnek bir bileşik skor:

S=αSyu¨zey+βSsemantik+γSyapı−δSalıntı−εSboiler

Burada Salıntı ve Sboiler düşürücü terimlerdir (ceza değil, indirim). Ağırlıklar; yayın türü, sayı politikası ve risk iştahına göre kalibre edilir. ROC/PR eğrileri ile çift eşik (üst bant otomatik uyarı, orta bant insan incelemesi) tasarlanır.

13) Eşik ve Politika Tasarımı: Tür-Tabanlı Kurallar

  • Kısa haber: Yüzeysel benzerlik üst eşiği daha esnek; semantik ve alıntı uyumu kritik.

  • Analiz: Semantik ve yapısal benzerlik için daha sıkı eşik; özgün grafik/tablo zorunluluğu.

  • Deneme/Köşe: Stil ve anlatım özgünlüğü; stilometri ile “ses uyumu” kontrolü.

Politikalar saydam olmalı; yazarlar, hangi bileşenin skoru nasıl etkilediğini anlayabilmeli.

14) Stilometri ve Yazar İmzası: İç Tutarlılık

E-dergilerde “yazarın sesi” bir markadır. Stilometri (cümle uzunluğu dağılımı, işlev kelime oranları, noktalama örüntüleri) ile yazı, ilgili yazarın geçmişiyle karşılaştırılır. Anomali varsa iki yorum mümkündür: ortak yazım/ghostwriting veya yoğun parafraz. Bu sinyal “intihal” kanıtı değildir; inceleme talebi üretir.

15) Editör Odaklı Raporlama: Kanıt Pasajı ve Düzeltme Önerisi

İşlevsel rapor şu öğeleri içerir:

  • Eşleşen pasajlar (renkli vurgular, yüzde ve karakter sayısı).

  • Kaynak paneli (URL/ID, tarih, başlık, dil).

  • Boilerplate rozeti (skora etkisiz alan işaretleri).

  • Alıntı uyumu (tırnak/atıf bulguları).

  • Düzeltme öneri kartları (yeniden yazım, örnek ilavesi, veri ekleme).

Amaç, yazarı cezalandırmak değil, öğretici revizyonu kolaylaştırmaktır.

16) Vaka Çalışması I: Blog Ağı ve Yinelenen Şablonlar

Durum: 18 siteden oluşan bir blog ağı; aynı editör havuzu.
Bulgu: Yüzeysel benzerlik düşük, semantik benzerlik orta-yüksek; “giriş paragrafı kalıpları” tekrarlı.
Müdahale: Boilerplate sözlüğü genişletildi, giriş paragrafı için varyasyon yönergesi hazırlandı.
Sonuç: Bileşik skor ortalaması %12 düştü; editör revizyon süresi %18 kısaldı.

17) Vaka Çalışması II: E-dergi Özel Dosyası ve Yapı İntihali

Durum: Kapak dosyasındaki iki yazı farklı yazarlarca hazırlanmış, başlıklar benzer.
Bulgu: Yüzeysel benzerlik düşük; topic segmentation ve retorik işaretleyici sıraları neredeyse aynı.
Müdahale: Yapısal benzerlik skoru eklendi; editöryal toplantıda bölümler yeniden düzenlendi, örnekler ayrıştırıldı.
Sonuç: İki yazı farklı odaklarla yayımlandı; özgünlük algısı ve okur geri bildirimi yükseldi.

18) Operasyonel Mimari: Mikroservis, İndeks ve İzlenebilirlik

  • Ön-işleme servisi: Dil, normalizasyon, maskeleme.

  • Yüzey benzerlik servisi: Shingle/MinHash/LSH.

  • Semantik servis: Vektör veritabanı (ANN).

  • Yapı analizi: Başlık ağacı + topic segmentation.

  • Raporlama UI: Kanıt paneli, eşik göstergeleri, açıklanabilirlik.

  • Audit trail: Model sürümü, parametreler, karar günlüğü, telif itiraz kaydı.

19) Etik, Hukuk ve Veri Koruma

  • KVKK/GDPR: Taslakların işlenmesi, saklanma süresi, silme/itiraz hakkı.

  • Telif: Alıntı oranı, görsel kullanım hakları, çeviri hakkı.

  • Şeffaflık: Otomatik skorun bir yardımcı karar olduğu, insan incelemesiyle dengelendiği yayıncılara açıkça anlatılmalı.

20) Düzeltme ve Öğrenme Döngüsü: Skorun Pedagojik Kullanımı

Her sayı sonrası:

  • Bayraklı yazıların post-mortem analizi,

  • Eşik ayarı ve ağırlıkların yeniden kalibrasyonu,

  • Yazar eğitimleri: atıf, alıntı, parafraz pratiği, örnek zenginleştirme, veri ekleme.
    Skor, yalnız “filtre” değil, öğrenme aracıdır.

21) Performans Ölçütleri: Sadece Yüzde Değil, Etki

  • Yanlış pozitif/negatif oranları,

  • Editör revizyon süresi ve sayfa yayına çıkış gecikmesi,

  • Okur memnuniyeti/geribildirimleri,

  • SEO/sosyal performans göstergeleri (özgün içerik → daha yüksek paylaşılabilirlik).

Skorun başarısı, yayın akışının tamamındaki etkisiyle ölçülmelidir.

22) Gelecek: Multimodal Skor, Watermark ve YZ-İşbirliği

  • Multimodal skor: Metin + görsel + tablo + formül bütüncül değerlendirme.

  • Watermark/su-izi: Üretken YZ çıktılarının istatistiksel izlenebilirliği; erken ama umut verici.

  • YZ-ile işbirliği: Sadece tespit değil, düzeltme önerileri ve kaynakça bulucu ile üretime destek.


Sonuç

E-dergi ve blog platformlarında intihal skoru hesaplama, basit bir “benzerlik yüzdesi” göstergesinin çok ötesinde, çok katmanlı ve bağlamsal bir süreçtir. Adil ve güvenilir bir skor, şu unsurların birleşimiyle mümkün olur:

  1. Katmanlı tespit: Yüzeysel (shingle/LSH), semantik (embedding/ANN) ve yapısal (argüman–başlık akışı) analiz.

  2. Adil normalizasyon: Boilerplate ve alıntı alanlarını doğru maskeleyerek kaynaklı içeriği cezalandırmama.

  3. Tür-odaklı eşikler: Haber, analiz, deneme gibi türlere göre farklı ağırlık ve eşikler.

  4. Şeffaf raporlama: Kanıt pasajları, kaynak paneli, alıntı uyumu ve düzeltme önerileri.

  5. Etik ve hukuk: KVKK/GDPR uyumu, telif ve atıf pratikleri; otomatik kararların insan incelemesiyle dengelenmesi.

  6. Süreklilik: Eşiklerin kalibrasyonu, yazar eğitimleri ve post-mortemlerle yaşayan bir sistem.

Bu çerçeve, intihal skorunu bir “korku puanı” olmaktan çıkarır; kalite güvence, etik yayıncılık ve okur güveni için kurumsal bir sinyale dönüştürür. Son tahlilde hedef, daha çok metni elemek değil; daha özgün, daha iyi belgelenmiş ve daha öğretici metinlerin üretimini teşvik etmektir. Böylece intihal skoru, yayıncının elinde karar destek aracı ve yazarın elinde öğrenme rehberi olur.

Öğrencilerin sıkça karşılaştığı zorluklardan biri olan intihal sorununa çözüm sunan platformumuz, öğrencilere güvenilir ve etkili bir destek sunuyor. İntihal raporu alma, kontrol etme ve oranını azaltma gibi hizmetlerimizle, öğrencilerin akademik başarılarını artırmak ve etik sorumluluklarını yerine getirmelerine yardımcı oluyoruz. Özgün ödevler üretme konusunda sunduğumuz çözümlerle, öğrencilerin potansiyellerini en üst seviyede kullanmalarını sağlıyoruz. Siz de akademik başarınızı güvence altına almak ve etik çerçevede hareket etmek için hemen bizimle iletişime geçin ve avantajlarımızdan yararlanın!

Akademik hayatınızda intihal sorununu bir kenara bırakın ve başarıya odaklanın. İntihal raporu yaptırma adında sunduğumuz hizmetlerimizle, ödevlerinizde güvenilirliği ve özgünlüğü garanti altına alıyoruz. Size özgün çözümler sunarak akademik kariyerinizde önemli adımlar atmanızı sağlıyoruz. Profesyonel ekibimiz ve teknolojik altyapımızla intihal sorununu geride bırakın ve başarıya giden yolculuğunuzda bize katılın!

Öğrencilik hayatınızı kolaylaştıran çözümlerle tanışın! İntihal raporu alma ve kontrol etme gibi hizmetlerimizle, ödevlerinizdeki intihal riskini minimuma indiriyoruz. Aynı zamanda özgün ödev üretme konusunda size destek oluyor ve akademik başarınızı artırmak için gereken adımları atmanıza yardımcı oluyoruz. Hemen bizimle iletişime geçin ve akademik hayatınızı güvence altına almak için adım atın!

No responses yet

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Ekim 2025
P S Ç P C C P
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  
Çalışma İstatistikleri

Bugüne kadar kaç kez turnitin ve yapay zeka raporu aldık. Resmi rakamlar,

Pdf Formatında Raporlama

Bugüne Kadar Hangi Ülkelere Hizmet Verdik

Türkiye (Turkey)
Almanya (Germany)
Bulgaristan (Bulgaria)
Danimarka (Denmark)
Kanada (Canada)
Malta (Malta)
KKTC (TRNC)
Yunanistan (Greece)
Amerika Birleşik Devletleri (USA)
Çin (China)
Japonya (Japan)
Birleşik Krallık (UK)
Fransa (France)
İspanya (Spain)
Norveç (Norway)
Belçika (Belgium)
Hollanda (Netherlands)
İsviçre (Switzerland)
İsveç (Sweden)
İtalya (Italy)
Finlandiya (Finland)
Meksika (Mexico)
Güney Kore (South Korea)
Rusya (Russia)
Hırvatistan (Croatia)
İrlanda (Ireland)
Polonya (Poland)
Hindistan (India)
Avustralya (Australia)
Brezilya (Brazil)
Arjantin (Argentina)
Güney Afrika (South Africa)
Singapur (Singapore)
Birleşik Arap Emirlikleri (UAE)
Suudi Arabistan (Saudi Arabia)
Portekiz (Portugal)
Avusturya (Austria)
Macaristan (Hungary)
Çek Cumhuriyeti (Czech Republic)
Romanya (Romania)
Tayland (Thailand)
Endonezya (Indonesia)
Ukrayna (Ukraine)
Kolombiya (Colombia)
Şili (Chile)
Peru (Peru)
Venezuela (Venezuela)
Kosta Rika (Costa Rica)
Panama (Panama)
Küba (Cuba)
Dominik Cumhuriyeti (Dominican Republic)
Jamaika (Jamaica)
Bahamalar (Bahamas)
Filipinler (Philippines)
Malezya (Malaysia)
Vietnam (Vietnam)
Pakistan (Pakistan)
Bangladeş (Bangladesh)
Nepal (Nepal)
Sri Lanka (Sri Lanka)