Tek Kör Hakemlik vs Çift Kör Hakemlik: Aralarındaki Farklar Nelerdir?

Çalışmanızı ICASSP'e gönderdiğinizde hakemler adınızı, kurumunuzu ve çalışmayı kimin finanse ettiğini bilir. ICLR'a gönderdiğinizde ise bunların hiçbirini bilmezler; hatta kimliğinizi kazara açık etmeniz makalenizin doğrudan reddedilmesine (desk reject) neden olur.

Bu kılavuz tek bir amaca hizmet ediyor: Hakem heyetinin size seçim şansı tanıdığı durumlarda, hangi modeli seçeceğinizi belirlemenizi sağlayacak dört soru. Öncesindeki her şey ise bu soruların dayandığı kanıtları oluşturuyor.

<CTA title="Makalenizi bir hakem gözüyle okuyun" description="Çalışmanızı göndermeden önce bir Akran Değerlendirmesi testi uygulayın ve itirazları henüz yanıtlayabilecek vaktiniz varken tespit edin." buttonLabel="Jenni'yi Ücretsiz Deneyin" link="https://app.jenni.ai/register" />

Tek satırda aradaki fark

Tek kör (single-blind) değerlendirmede hakemler sizin kim olduğunuzu bilir, ancak siz onların kim olduğunu bilmezsiniz. Çift kör (double-blind) değerlendirmede ise hiçbir taraf diğerini bilmez. Her iki modelde de hakemler yazara karşı anonim kalır. Buradaki tek değişken, yazarın hakemlere karşı anonim olup olmadığıdır.

Hangi mecralar hangisini kullanıyor?

ICASSP 2027, makalelerin tek anonim değerlendirmeden geçtiğini belirtmektedir. ICLR 2027 ise tam tersi bir tutum sergileyerek, ana metinde veya ek dosyada yazar kimliğinin göründüğü her makaleyi doğrudan reddeder.

Terminoloji neden değişti?

Güncel terimler artık "tek anonimleştirilmiş", "çift anonimleştirilmiş" ve "üçlü anonimleştirilmiş" şeklindedir. Bu terimler, 2020 yılında STM Association tarafından kurulan ve Science Editor'da belgelenen akran değerlendirmesi taksonomisi çalışma grubu tarafından belirlenmiştir. Royal Society of Chemistry editör yazısında gerekçe şu şekilde açıklanıyor: Çalışma grubu, bu bağlamda kullanılan "kör" (blind) kelimesinin yanlış anlaşılmaya müsait ve kökeni itibarıyla sağlamcı (ableist) olduğuna karar vermiştir. Sage ise bu değişikliği 24 Eylül 2021 tarihinde uyguladığını belirtmiştir.

<ProTip title="🔤 Terminoloji:" description="Mecranın web sitesinde 'blind' teriminin yanı sıra 'anonymized' (anonimleştirilmiş) kelimesini de aratın. Birçok yayıncı modelleri yeniden adlandırdı ancak eski sayfaları olduğu gibi bıraktı. Bu yüzden sadece tek bir terimi aratmak, bir politikanın var olmadığı yanılgısına düşmenize yol açabilir." />

Kanıtlar gerçekte ne gösteriyor?

Burada önem taşıyan üç çalışma var ve hepsi de aynı yönü işaret etmiyor.

Kontrollü deney

2017 Web Arama ve Veri Madenciliği (WSDM) konferansında, her başvuru aynı anda iki tek kör ve iki çift kör hakem tarafından eş zamanlı olarak değerlendirildi. PNAS'ta yayınlanan analiz, tek kör değerlendirmenin ünlü yazarlara ve prestijli kurumlardan gelen yazarlara önemli bir avantaj sağladığı sonucuna vardı. Yazarların kendi raporlarına göre, bu avantaj oranları ünlü yazarlar için 1.63, en iyi üniversiteler için 1.58 ve lider şirketler için 2.10 kat daha fazlaydı. Google'ın değerlendirmesi ise tek kör hakemlerin yaklaşık %22 daha az makale talep ettiğini ve öncelikle en iyi kurumlara yöneldiğini ekliyor.

Durumu karmaşıklaştıran çalışma

Rebecca Blank'in American Economic Review'daki rastgele deneyi; hakem yazarın kimliğini bilmediğinde kabul oranlarının daha düşük olduğunu ve hakemlerin daha eleştirel yaklaştığını ortaya koydu. Kadın ve erkek yazarlar arasında anlamlı bir fark bulunmazken, en üst düzey ve en alt düzey kurumlardaki yazarların bundan neredeyse hiç etkilenmediği görüldü. En çok kaybedenler ise zirveye yakın üniversiteler ile akademik olmayan kurumlardaki yazarlar oldu.

Çürütülen çalışma

Budden ve meslektaşları 2008 yılında, Behavioral Ecology dergisinin çift kör değerlendirmeye geçmesinin ardından ilk yazarın kadın olduğu makalelerin oranında artış yaşandığını bildirdi. Ancak aynı dergide yayınlanan bir eleştiri yazısı, bu artışın aslında tüm biyoloji dergilerindeki genel artış trendiyle paralel olduğunu savundu. Scientometrics'te yayınlanan 2025 tarihli sistematik bir inceleme de bu eleştiriyi haklı bularak çalışmanın çürütüldüğünü kabul etmektedir. Buna rağmen çalışma hala kesin bir gerçek gibi yaygın olarak kaynak gösterilmektedir, ancak aslında durum öyle değildir.

Anonimleştirme ne sıklıkla başarısız oluyor?

Aynı 2025 tarihli sistematik inceleme, anonimleştirme başarısızlığını ölçen dört çalışmayı analiz etti ve bu başarısızlık oranının %21 ile %65 arasında değiştiğini, ortalamanın ise %44.4 olduğunu buldu. Bunun nedeni nadiren özensiz hazırlanmış bir başlık sayfasıdır; hakemler genellikle veri setini, çalışma alanını, kullanılan aracı veya savunulan argümanı tanırlar. Küçük alt uzmanlık alanlarında ise çalışma konusu doğrudan yazarın kimliğini ele verir.

Bu durum modelin tamamen işe yaramaz olduğu anlamına gelmez; nitekim WSDM deneyi, kusurlu anonimleştirmeye rağmen gerçek bir etkinin varlığını ölçmüştür. Bu durum, modelin prestij sinyallerini tamamen ortadan kaldırmak yerine sadece hafiflettiğini gösterir.

<ProTip title="🕵️ Anonimlik:" description="Makalenizi göndermeden önce, yöntemler (methods) bölümünüzden kendinize özgü bir ifadeyi internette aratın. Eğer arama sonuçlarının ilk sayfasında bir ön baskı (preprint), konferans özeti veya laboratuvar sayfası çıkıyorsa, anonimliğiniz başlık sayfasının gösterdiğinden daha zayıf demektir." />

Bir taslağı anonimleştirme

En bariz beş kural

• İsimler ve kurumlar; taslak metinden, eklerden ve tüm görsellerden çıkarılmalıdır. IEEE Robotics and Automation Society, laboratuvar isimlerinin ve logolarının görsellerden ve videolardan da kaldırılmasını talep etmektedir.

• Teşekkür (acknowledgments) ve fon bilgileri ön yazıya (cover letter) taşınmalıdır. Cambridge University Press, etik onaylar ve tescil detaylarının da buraya taşınmasını istemektedir.

• Kendi çalışmalarınıza yapılan atıflar korunmalı ancak üçüncü şahıs ağzından yazılmalıdır. Elsevier, "[Anonim, 2007]" formatını önerirken; Nature Portfolio, "daha önce gösterdiğimiz gibi" ifadesini "daha önce gösterildiği gibi" şeklinde değiştirmenizi istemektedir.

• Bağlantılar ve havuzlar (repositories). Bir GitHub URL'si, en az isminiz kadar kimliğinizi doğrudan ele verir.

• Kayıtlar ve onaylar; bu belgelerde sıklıkla kurum ismi yer alır.

Herkesin unuttuğu o detay

Dosya meta verileri. Adınız genellikle belge özelliklerinde ve hatta dosya adında gizlidir. Sage, dosya meta verilerinin ve yorumlarının mutlaka anonimleştirilmesi gerektiğini açıkça belirtir. IEEE RAS ise bu kuralın ihlal edilmesinin makalenin doğrudan reddedilmesine yol açabileceğini ifade etmektedir.

<ProTip title="🧾 Dosya kontrolü:" description="Belge özelliklerini açın, yazar alanını temizleyin ve ardından dosya adını nötr bir şeyle değiştirin. İki dakikanızı alacak bu işlem, anonimleştirilmiş bir başvurunun kimliğini açığa çıkaran en yaygın hatayı önler." />

Karar anı: Dört soru

Çoğu yazar bu seçimi asla yapmaz. İki yıl boyunca 25 Nature markalı dergiye gönderilen 128.454 taslak üzerinde yapılan incelemede, çift kör tercih etme oranı sadece %12'de kaldı. Bu oranı seçenlerin çoğunlukla daha az prestijli kurumlardan gelen yazarlar olduğu görüldü. Karar verirken şu soruları sırasıyla değerlendirin:

• Kurumunuz ilk izlenime olumlu mu yoksa olumsuz mu yansır? Orta düzey veya akademik olmayan bir kurumdaysanız, kontrollü kanıtlar anonimliğin size yardımcı olduğunu söylüyor. Eğer grubunuz o yöntemde dünyaca tanınan bir otoriteyse, durum farklı olabilir.

• Çalışmanız her halükarda tanınabilir mi? Kendine özgü bir veri seti, özel olarak adlandırılmış bir çalışma grubu veya halihazırda dolaşımda olan bir ön baskı varsa, anonimliğiniz sadece kağıt üstünde kalacaktır. Harcayacağınız çabayı buna göre tartın.

• Makale önceden kurulmuş bir çalışma programına mı dayanıyor? Hakemlerin çalışmanın halihazırda yayınlanmış bir serinin devamı olduğunu bilmesi gerekiyorsa, anonimleştirme size yardımcı olacak bağlamı ortadan kaldırabilir.

• Gerçekten iyi bir şekilde anonimleştirebilir misiniz? Yarım yamalak anonimleştirilmiş bir başvuru, dürüst bir tek kör başvurudan daha kötüdür; çünkü bazı mecralarda bu durum bir dezavantaj değil, doğrudan ret nedenidir.

Diğer her şeyi hükümsüz kılan o soru

Dördüncü soru. Eğer yanıtınız hayır ise durun. WSDM deneyinde ölçülen tüm avantajlar, anonimliğin kusursuz şekilde korunduğu varsayımına dayanmaktadır.

<ProTip title="🎲 Şansınızı artırın:" description="Orta düzey bir kurumda çalışıyorsanız, WSDM ve AER sonuçları aynı kapıya çıkıyor: Çift anonimleştirilmiş değerlendirme size zarar vermekten ziyade fayda sağlayacaktır ve bu etki çoğu yazarın tahmin ettiğinden çok daha büyüktür." />

Diğer iki model

Üçlü anonimleştirilmiş modelde sürece editör de dahil edilir, böylece karar vericiye hiçbir kimlik bilgisi ulaşmaz. Elsevier ve Sage bu modeli sunan yayıncılar arasındadır.

Açık ve şeffaf değerlendirme modelleri ise tam tersi bir yön izler. eLife, her hakemin değerlendirmesini kamuya açık olarak yayınlar. BMJ Open, makalenin önceki sürümlerini yorumlar ve yanıtlarla birlikte sunar. F1000Research, yayınlandıktan sonra değerlendirme yapar ve her rapora bir DOI numarası verir. PeerJ, yayınlanan makalelerin tüm değerlendirmelerini halka açık hale getirir. Akran değerlendirmesi türleri kılavuzumuz tüm bu modelleri detaylıca haritalandırmaktadır.

Başvuru sırasında akla gelen sorular

Ön baskı (preprint) yayınlamak çift anonim değerlendirmeyi bozar mı?

Bunu zayıflatır; ancak ön baskı yayınlayıp yayınlayamayacağınız ayrı bir konudur ve günümüzde bu soruya verilen yanıt giderek daha fazla "evet" olmaktadır. ACL Rolling Review, Şubat 2024'te anonimlik süresi kısıtlamasını kaldırdı ve CHI da değerlendirme öncesinde veya sırasında arşiv dışı yayınları olumsuz karşılamıyor.

Hangi model daha adil?

Kontrollü kanıtlar, prestij etkilerini azalttığı için çift anonim modeli desteklemektedir, ancak başarısızlık oranı verileri bu modelin kusursuz olmadığını göstermektedir. Tek anonim model ise hakemlerin çıkar çatışmalarını tespit etmesine yardımcı olan bağlamı korur. Bu yüzden çoğu yayıncı, her iki modelin de kendine has avantajları olduğu için günümüzde her iki seçeneği de sunmaktadır.

Açık ve şeffaf değerlendirme arasındaki fark nedir?

Açık değerlendirme, katılımcıların birbirlerinin kimliklerini bildiği anlamına gelir. Şeffaf değerlendirme ise hakemlerin isimleri belirtilmiş olsun veya olmasın, raporların ve karar mektuplarının makaleyle birlikte yayınlanması demektir.

Hangi Alana Başvuru Yaptığınızı İyi Bilin

Herhangi bir dosya yüklemeden önce, ilgili mecranın akran değerlendirmesi politikasını bulun ve şu cümleyi okuyun: Hangi modeli kullanıyorlar? Bu soru; bir saatlik anonimleştirme çalışmasına ihtiyacınız olup olmadığını, kurumunuzun değerlendirmenin bir parçası olup olmadığını ve hızlıca gelen bir kararın ne anlama geldiğini netleştirecektir.

<CTA title="Önce olası itirazları yakalayın" description="Taslağınızı bir editör hakemlere göndermeden önce test etmek için Akran Değerlendirmesi ve Kaynak Kalitesi kontrollerimizi kullanın." buttonLabel="Değerlendirmeden Önce Kontrol Et" link="https://jenni.ai/cfp-review" />

Hakemler, çalışmalarda en çok abartılı iddiaları (overstatement) eleştirirler. Bu yüzden başvurmadan önce bir bilimsel araştırma makalesinin tartışma bölümünün nasıl yazılacağına dair kılavuzumuzu okumanız faydalı olacaktır. Hakem yorumlarını yanıtlama, çağrı metinlerini (call for papers) okuma ve özet (abstract) yazma kılavuzlarımız sürecin geri kalanını kapsarken; kendi kütüphanenize karşı taslak oluşturma özelliğimiz kendi çalışmalarınıza atıf yapma problemini yönetmeyi kolaylaştırır.