ÇOCUĞUN DİJİTAL DÜNYADA KORUNMASINDA NORMATİF UYUM VE DENETİM ÇERÇEVESİ

Creative Commons License

İLHAN M. A., KAHRAMAN M.

Denetişim, sa.35, ss.122-137, 2026 (TRDizin)

Özet

Çevrimiçi çocuk risk tipolojileri literatürde yerleşik görünmektedir. Buna rağmen tipolojilerin sahada karar verme süreçlerine, hukuki yetki eşiği, amaçla sınırlılık, zorunluluk/ölçülülük ve usuli güvenceler bakımından denetlenebilir bir uyum mimarisi olarak aktarılmasının çoğu çalışmada ikincil kaldığı düşünülmektedir. Bu çalışma, dijital dünyada çocuklara yönelik risklerin yönetimi için 4C tipolojisi (içerik, temas, davranış, ticari/çıkar) altında 16 ölçütlü normatif uyum ve denetim çerçevesi kurmakta; müdahale koşullarını, asgari veri/delil sınırlarını, kayıt–saklama düzenini, denetim izini ve itiraz güvencelerini kontrol soruları düzeyinde tanımlamaktadır. Çalışma doğrultusunda normatif inceleme ve ikincil kaynak sentezi, kontrollü bir doküman seti (N=29) üzerinden, önceden tanımlı dahil etme/dışlama ölçütleriyle yapılandırılmış belge-temelli değerlendirme ile birleştirilmiştir. İkincil raporlama, kurumsal bildirim ekosisteminde “rapor–olay” ayrımı ve üretken yapay zekâ ilişkili bildirimlerin sınıflandırılması gibi yeni izleme gereksinimlerinin, uyum ve denetlenebilirlik açısından kritik yorum eşikleri ürettiğini göstermektedir. Çerçeve, ISO/IEC 27037–27050 ile uyumlu delil yönetişimi ilkeleriyle ilişkilendirilebilir. Çalışma ayrıca yaygınlık, zarar veya nedensel etki iddiası üretmemektedir.
Online child-risk typologies are well established, yet they are seldom translated into an auditable compliance architecture for cyber law enforcement in the digital world. This study develops a 16-criterion normative compliance-and-oversight framework under the 4C typology (content, contact, conduct, commercial/interest) to operationalize authority thresholds, purpose limitation, necessity/proportionality, and procedural safeguards. Methodologically, it combines a doctrinal review with secondary-source synthesis and a structured, document-based assessment of a controlled set of 29 documents based on predefined inclusion/exclusion criteria. The framework specifies intervention conditions, minimum data/evidence and minimization requirements, logging and retention rules, audit trails, and remedy/appeal safeguards as standardized control questions. Recent institutional reporting underscores the governance relevance of the report–incident distinction and the emergence of generative-AI-related notifications, indicating the need for transparent classification and separate monitoring lines to keep reporting auditable. The output can be aligned with ISO/IEC 27037–27050 evidence-governance principles and does not claim prevalence, harm magnitude, or causality.