Levent Bulut — Author & Founder of Objective Projection

Korku ve Gerilim Anlatısının Fiziği: Parametrik Analiz

Korku ve gerilim kurgusunda atmosferik basınç, ısı gradyanı ve akustik empedansın nasıl kodlandığını ve Anlatı Entropisi (Sn) etkisini inceleyin.

Rethinking Narrative Pacing: Information Friction

Explore how narrative pacing is governed by Information Friction (If), Spatial Density, and Narrative Entropy rather than grammatical sentence length.

Anlatı Temposu ve Bilgi Sürtünmesi: Pacing Analizi

Anlatı temposunu cümle uzunluğu yerine bilgi sürtünmesi (If) ve mekânsal yoğunlukla ölçen biyofiziksel yaklaşım ve Anlatı Entropisi analizi.

LLM Summarization Bias: Narrative Information Loss

Explore how LLMs flatten implicit physical parameters during text compression, collapse narrative entropy, and replace sensory scenes with abstract emotion tags.

Yapay Zeka Özetleme Yanlılığı: Anlatıda Bilgi Kaybı ve LLM

Dil modellerinin özet çıkarırken örtük fiziksel parametreleri nasıl sildiğini, anlatı entropisini düşürdüğünü ve metinleri nasıl düzleştirdiğini inceleyin.

Scientific Literary Criticism: What It Can and Cannot Do

A century of attempts to make literary criticism empirical formalism, stylometry, reading experiments, distant reading and the test each had to pass.

Bilimsel Edebiyat Eleştirisi: Ne Yapabilir, Ne Yapamaz

Edebiyat eleştirisini ampirik kılmak için bir yüzyıllık girişimler biçimcilik, stilometri, okur deneyleri, uzaktan okuma ve her birinin geçmesi gereken sınav.

Edebiyatın Fiziği Gerçekten Fizik mi? Bir Karne

Bir anlatı kuramına "fizik" demek bir söz vermektir: ölçüm, yanlışlanabilirlik, tekrarlanabilirlik. Bu sözlerden hangileri tutuldu dürüst bir değerlendirme.

Is the Physics of Literature Really Physics? A Scorecard

Calling a theory of narrative "physics" is a promise: measurement, falsifiability, replication. Here is an honest scorecard of which promises are kept so far.

Yapay Zeka Etiketlemesi Ne Kadar Güvenilir? Üç Çalışma

Beş makine aynı 100 sahneyi etiketledi. Tek bir kuralda 0, 1, 40, 72 ve 78 pozitif verdiler; insan 9 dedi. Üç çalışmalık kıyaslamanın tüm verisi açık.

How Reliable Are LLM Annotations? A Three-Study Benchmark

Five machine raters labelled the same 100 scenes. On one rule they returned 0, 1, 40, 72 and 78 positives against a human count of 9. Full benchmark data.

Algoritmik Homojenleşme: Yapay Zekâ Önyargısı, Anlatı Entropisi ve Hikâye Anlatımının Düzleşmesi

Yaratıcı yazımda yapay zekâ önyargısının yapısal analizi. Jeton olasılık tuzaklarını, Özetleme Yanlılığını (Summarization Bias) ve anlatı homojenleşmesini açıklar.