Üç bölmeli şarkı formunun analizinde yapay zekâ modelleri ve insan analizi: karşılaştırmalı bir inceleme

Bu araştırma, üç farklı yapay zekâ modelinin (Gemini, ChatGPT ve Claude) barok dönem üç bölmeli şarkı formuna ait bir eseri çözümleme yaklaşımlarını insan analizi temel alınarak karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Handel’in Judas Maccabaeus adlı eseri örneklem olarak seçilmiş; nitel araştırma desenlerinden doküman incelemesi yöntemi kullanılmıştır. Üç yapay zekâ modeline aynı nota görseli sunulmuş ve aynı soru seti yöneltilmiştir. Elde edilen yanıtlar, insan analizinin referans çözümleme olarak kabul edildiği bir çerçevede; tonalite, form yapısı, bölüm tonaliteleri ve kadans noktaları ölçütleri doğrultusunda içerik analizi yoluyla değerlendirilmiştir.Araştırma bulguları, yapay zekâ modellerinin müziksel formun makro yapısal unsurlarını belirlemede aynı doğruluk düzeyini göstermediğini ortaya koymuştur. ChatGPT, tonalite, form yapısı ve bölüm tonaliteleri bakımından insan analizine en yakın sonuçları üretmiştir. Claude, bazı ölçütlerde insan analizine yaklaşmakla birlikte, özellikle kadans işlevleri ve biçimsel yorumlama düzeyinde kısmi sapmalar göstermiştir. Gemini ise özellikle ana tonalite, bölüm tonaliteleri ve bunlara bağlı işlevsel çözümlemelerde insan analizinden daha belirgin biçimde ayrışmıştır. Bulgular, yapay zekâ modellerinin tonalite ve genel form şeması gibi yüzey yapıları belirli ölçüde tanıyabildiğini; ancak kadans işlevi, yönelme ilişkileri ve biçimsel bütünlüğün yorumlanması gibi daha derin çözümleme basamaklarında sınırlılıklar taşıdığını göstermektedir. İkinci kontrol uygulaması ise aynı nota görseli ve aynı istem dizisi kullanıldığında dahi model çıktılarının farklı tarihlerde bütünüyle sabit kalmadığını; bu nedenle yapay zekâ destekli müzik analizinde zamana bağlı çıktı tutarlılığının da dikkate alınması gerektiğini göstermiştir. Sonuç olarak, yapay zekâ modellerinden elde edilen çıktıların müzik formu analizinde tek başına güvenilir bir değerlendirme aracı olarak kullanılması uygun görünmemektedir. Buna karşılık bu modeller, uzman denetiminde yardımcı ve destekleyici araçlar olarak işlev görebilir.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Online Journal of Music Sciences
Published
2026-10-26
DOI
https://doi.org/10.31811/ojomus.1916278
Primary Topic
Musicology and Musical Analysis
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Üç bölmeli şarkı formunun analizinde yapay zekâ modelleri ve insan analizi: karşılaştırmalı bir inceleme

Utkan Baykal Demir, Maryna Demir
Online Journal of Music Sciences
Musicology and Musical Analysis
article

Üç bölmeli şarkı formunun analizinde yapay zekâ modelleri ve insan analizi: karşılaştırmalı bir inceleme

Utkan Baykal Demir, Maryna Demir
article en

Abstract

Bu araştırma, üç farklı yapay zekâ modelinin (Gemini, ChatGPT ve Claude) barok dönem üç bölmeli şarkı formuna ait bir eseri çözümleme yaklaşımlarını insan analizi temel alınarak karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Handel’in Judas Maccabaeus adlı eseri örneklem olarak seçilmiş; nitel araştırma desenlerinden doküman incelemesi yöntemi kullanılmıştır. Üç yapay zekâ modeline aynı nota görseli sunulmuş ve aynı soru seti yöneltilmiştir. Elde edilen yanıtlar, insan analizinin referans çözümleme olarak kabul edildiği bir çerçevede; tonalite, form yapısı, bölüm tonaliteleri ve kadans noktaları ölçütleri doğrultusunda içerik analizi yoluyla değerlendirilmiştir.Araştırma bulguları, yapay zekâ modellerinin müziksel formun makro yapısal unsurlarını belirlemede aynı doğruluk düzeyini göstermediğini ortaya koymuştur. ChatGPT, tonalite, form yapısı ve bölüm tonaliteleri bakımından insan analizine en yakın sonuçları üretmiştir. Claude, bazı ölçütlerde insan analizine yaklaşmakla birlikte, özellikle kadans işlevleri ve biçimsel yorumlama düzeyinde kısmi sapmalar göstermiştir. Gemini ise özellikle ana tonalite, bölüm tonaliteleri ve bunlara bağlı işlevsel çözümlemelerde insan analizinden daha belirgin biçimde ayrışmıştır. Bulgular, yapay zekâ modellerinin tonalite ve genel form şeması gibi yüzey yapıları belirli ölçüde tanıyabildiğini; ancak kadans işlevi, yönelme ilişkileri ve biçimsel bütünlüğün yorumlanması gibi daha derin çözümleme basamaklarında sınırlılıklar taşıdığını göstermektedir. İkinci kontrol uygulaması ise aynı nota görseli ve aynı istem dizisi kullanıldığında dahi model çıktılarının farklı tarihlerde bütünüyle sabit kalmadığını; bu nedenle yapay zekâ destekli müzik analizinde zamana bağlı çıktı tutarlılığının da dikkate alınması gerektiğini göstermiştir. Sonuç olarak, yapay zekâ modellerinden elde edilen çıktıların müzik formu analizinde tek başına güvenilir bir değerlendirme aracı olarak kullanılması uygun görünmemektedir. Buna karşılık bu modeller, uzman denetiminde yardımcı ve destekleyici araçlar olarak işlev görebilir.

Online Journal of Music SciencesVol. 11(4)
Ağrı İbrahim Çeçen University (TR)
Openalex Percentile: Top 1%
Musicology and Musical Analysis
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Laika access coming soon