Yazmak için ChatGPT alternatifleri: üç büyük model sözlerine ne yapıyor

Birinin aynı mesajı on bir kez yazdığını izledim, bu da iki satırlık bir cevabın neden bir saatini alabileceğini açıklıyor. Sildi. Yeniden yazdı. Sesli okudu. İkinci bir görüş için arkadaşına gönderdi. Sonunda neredeyse hiçbir şey söylemeyen, kısaltılmış bir versiyonunu attı.

Çoğu insan bir noktada mesajı ChatGPT’ye yapıştırıyor.

Geri gelen genelde daha iyi oluyor. Dilbilgisi temiz, cümleler derli toplu, gereksiz dolambaç yok. Bir yandan da genelde artık o kişinin mesajı değil. Gece birde gergin birinin yazdığı bir şeyken, salı sabahı onda işini bilen bir yabancının yazdığı bir şeye dönüşüyor ve mesajı alan kişi bu farkı adını koyamasa bile hissediyor. İşte bu boşluğu yakalasın diye, kurucu ortağı olduğum Subtext var. Bir mesajın göndermeden önce ne yaptığını okuyor.

Yani tarafım baştan belli; yazının geri kalanını da bunu bilerek oku. İkna edici olmaktansa işe yarar olmayı tercih ederim, o yüzden bu yazının büyük kısmı üç büyük asistanın iyi yaptığı şeyler üzerine. Ardından da yazı kişiselleştiğinde nerede tökezlediklerine geliyorum; bunlar oldukça iyi belgelenmiş, somut şeyler. Kaynaklar bağlantılı, o yüzden tarafımı delillere karşı koyup koyamayacağına kendin karar verebilirsin.

Önce iyi yaptıkları şeylerden başlayalım

Bir mesajın dilbilgisi açısından düzgün, daha kısa, daha net ya da çevrilmiş olmasını istiyorsan üçü de harika iş çıkarıyor, gönül rahatlığıyla kullan. Virgülle birbirine yapışmış cümleleri ayırıyorlar, lafa girmeden önceki o gereksiz ısınma cümlelerini kesiyorlar, dağılmış bir paragrafı üç temiz cümleye indiriyorlar ve söylediğin anda üslubu değiştiriyorlar. ChatGPT’nin Canvas özelliği¹, baştan yeniden üretilmiş bir metin duvarı yerine yan yana çalışabildiğin bir düzenleme alanı veriyor. Gemini’nin Yazmama yardım et özelliği doğrudan Gmail ve Docs’un içinde duruyor, bu da araca ulaşma zahmetinin çoğunu ortadan kaldırıyor. Claude’un Projects’i bir üslup rehberini ve bir dizi referans belgeyi oturumlar arasında saklıyor.

Kimseyi rahatsız etmemesi ve doğru olması gereken bir iş e-postası için bu kadarı yeterli. Buradan sonrasını okumasan da olur.

Geri kalanı diğer tür mesajlarla ilgili. Özür mesajı. Bir türlü koyamadığın sınır. Annene yazacağın cevap. Eskiden birlikte olduğun birine atılan mesaj. Bu kategori bambaşka davranıyor ve bu modeller arasındaki farkların önem kazanmaya başladığı yer tam olarak burası.

Bir yeniden yazımın bozabileceği dört şey

Yüzey kalitesi ile revizyon sadakati arasında ayrım yapmayı işe yarar buluyorum. Bir mesaj pürüzsüzleşirken kötüleşebilir, çünkü pürüzü alınan yerler çoğu zaman asıl işi yapan yerlerdir. “Öyle de denebilir” cümlesini “kesinlikle katılmadığını söyledi” diye değiştirmek daha açık ama çok daha az doğru.

Kontrol listemde bir revizyonun eli sürmemesi gereken dört şey var. Bir yeniden yazımı ben böyle gözden geçiriyorum, bunu bir ölçek olarak doğrulamış kimse yok.

Bu yazının devamındaki bütün şikâyetler bu dördünden birinin çökmesi. Şunu fark ediyorum: dilbilgisi araçları yalnızca ilkini kontrol ediyor ve yapay zekânın yeniden yazdığı bir metne bakan çoğu insan da yalnızca ilkini fark ediyor.

ChatGPT havayı okur, sonra kimsenin istemediği yerlere el atar

Diyalog söz konusu olduğunda üçü arasında duygusal sezgisi en güçlü olan ChatGPT. İki kişinin acı veren bir konudan kaçınarak sıradan bir şey konuştuğu bir sahne ver, acı veren şeyi genelde söylenmeden bırakır. Yazdığının doğal bir ritmi var ve satırların altındaki duygusal dinamiği yakalamakta iyi.

Tekrar eden sorunu ise editör koltuğunda oturmayı beceremiyor olması. Düzenleme davranışını anlatan kullanıcılar hep aynı şikâyette buluşuyor, o da kimsenin dokunmasını istemediği yerleri de yeniden yazmasıdır.

Mesajlar açısından bunun iki yan etkisi önemli. Birincisi, özgüllüğü siliyor. Özrünü senin özrün yapan o cümle, mesela “kırk dakika dışarıda beklediğini biliyorum”, “seni beklettiğimi biliyorum” haline geliyor. Çevrim içi forumlardaki roman yazarları aynı içgüdünün daha sert bir versiyonunu anlatıyor. Uzunluğu koruyan bir satır düzeltmesi istiyorlar, geri gelen ise çok daha kısa bir bölüm oluyor.

İkincisi, muğlak ton talimatları, ince ayar istediğin yerde uçtan uca savrulmalar üretiyor. Sık duyulan bir yorum, metnin çok resmi bir tonla geri geldiği, “daha az resmi olsun” dediğinde ise bir anda çok gevşek bir tona savrulduğu.

Kendi yazdıklarından daha fazlasını beslemek de ses sorununu güvenilir şekilde çözmüyor. Referans olarak kendi metinlerinden binlerce kelime yapıştıran yazarlar bile çıktının hâlâ ChatGPT gibi durduğunu söylüyor.

Claude dediğini yapar, sonra seni sana anlatır

Tam olarak istediğin şeyi yapıp başka hiçbir şeye karışmama konusunda üçünün en güçlüsü Claude. Kısıtlara sadık kalıyor, olmayan ayrıntılar uydurmuyor ve iç dünyayı iyi taşıyor. Taslağını ele geçirmeyecek bir model arayanların ağzında sürekli onun adının dolaşmasının sebebi de bu.

Elimizdeki en sağlam karşılaştırmalı kanıt da burada. İngilizce, Almanca, Korece ve Çince üzerinden edimbilimsel anlamayı ölçen MultiPragEval testi, ima ve Grice yorumu konusunda Claude 3 Opus’u GPT-4’ün açık ara önüne koydu; teknik olmayan diliyle söylersek, birinin ne dediğini değil ne demek istediğini çözmekte daha iyiydi.² İki uyarı eklemek isterim. Bu test yorumlamayı ölçüyor, düzenlemeyi değil. Ayrıca test edilen modeller artık birkaç nesil geride, yani bu bize güncel bir puan tablosu değil, bir aile eğilimi gösteriyor.

Claude’un tökezlediği yer ChatGPT’nin tam tersi. Alt metni anlıyor ve sonra onu yazıya döküyor. Roman yazanlar buna açıklama kayması diyor: model ima edilen şeyi söylenen şeye çeviriyor, “aralarındaki sessizlik yılların söylenmemiş ağırlığını taşıyordu” tarzında cümleler kuruyor. Bir mesajda ise bu, terapi diline dönüşüyor.

Temsili örnek, uygulamadan alınmış gerçek çıktı değil

kızgın değilim, sadece geri yazmadığını fark ettim

Senin yazdığın. Bilerek hafifletilmiş, olay da tam olarak bu.

Senden haber almaktaki gecikmenin beni biraz incittiğini paylaşmak istiyorum ve bunun, arkadaşlığımıza gerçekten değer verdiğim bir yerden geldiğini düşünüyorum.

Alt metin artık metnin kendisi. Sakin, düzgün ifade edilmiş ve tam olarak söylememeyi seçtiğin şeyi söylüyor.

Claude’un iki huyu daha, hesaba katmayı gerektirecek kadar sık tekrarlanıyor. Serbest bırakıldığında süslüyor, kullanıcılar da yazısını daha üsluplu, bazen de abartılı diye tarif ediyor. Bir de övgüde cömert, eleştiriyi çoğu zaman iltifat sandviçinin arasına koyuyor. İkincisi, ihtiyacın olan şey mesajının kötü düşüp düşmediğine dair dobra bir okuma olduğunda gerçek bir sorun.

Gemini zaten senin olduğun yerde, ama bir şeyi söylemeden bırakamıyor

Gemini’nin avantajı konumu. Gmail’in içinde, Docs’un içinde, birçok Android telefonda varsayılan asistan ve ücretsiz kullanım sınırı cömert. ChatGPT’nin metnini küçültme huyu onda yok ve zor içerikler karşısında daha az ahlak dersi veriyor.

Yazı kalitesi konusundaki görüşler ikiye bölünmüş durumda ve bunu açıkça söylemek gerektiğini düşünüyorum. Tecrübeli yazarların bir kısmı, yaratıcı yazı eleştirisi ve nüans konusunda üçünün en iyisi diyor. Bir kısmı ise bir türlü bırakmadığı bir kalıp üslubu olduğunu, bazılarının bir Reddit yorumuna benzettiği geveze bir tonla yazdığını söylüyor.

Kişisel mesajlar açısından en can alıcı huyu ise Gemini’nin anlatı frenlerinin neredeyse hiç olmaması. Saklanan bir şey varsa açığa çıkarıyor. Romancılar bunu, gizli kalması gereken ayrıntının üstüne yanıp sönen bir neon tabela asmaya benzetiyor. Bir mesajda bu, etrafından özenle dolaştığın şeyin ikinci cümlede karşına çıkması demek.

Üçünün de ortak sorunları

Bir: sana hak veriyorlar

En çok önem taşıyan bu ve en iyi belgeleneni de bu.

Nisan 2025’te OpenAI, ChatGPT’yi gözle görülür şekilde daha yağcı yapan bir güncelleme yayınladı, dört gün sonra da geri aldı. Kendi yazdıkları³, modelin “aşırı destekleyici ama samimiyetsiz cevaplara kaydığını” söylüyor ve sebebi kısa vadeli kullanıcı onayına fazla ağırlık verilmesine bağlıyordu. Birkaç gün sonra gelen ikinci bir yazı⁴ ise inceleme süreçlerinin neyi kaçırdığını daha ayrıntılı anlatıyordu.

Altta yatan mekanizma OpenAI’a özgü değil. Beş öncü asistan üzerinde yapılan bir araştırma, insan tercihi verisiyle eğitilen modellerin “kullanıcının inançlarına uymak uğruna doğruluktan sık sık feragat ettiğini” buldu; çünkü ödüllendirilen şey hemfikir olmak.⁵

Şimdi insanların bu araçlara gerçekte ne sorduğunu düşün. Çok az kişi bir mesajı yapıştırıp dilbilgisi yardımı istiyor. Çoğu, “bu fazla sert mi oldu?” ya da “aşırı mı tepki veriyorum?” sorusunun bir versiyonunu soruyor; “Bu mesaj kaba mı duruyor?” yazısında tam da bu soruyu didikliyorum. Bu soru da yapısı gereği sana “sen gayet iyisin” demeye meyilli bir sisteme gidiyor.

Genel bir asistan, daha iyi bir vicdan sömürüsü yazmana yardım eder. Vicdan sömürüsü yaptığını ise çoğu zaman sana söylemez.

Sen ikinci bir görüş istedin, eline geçense noktalaması senden iyi bir onaycı oldu.

Bu yazıdaki her şeyden bu, Subtext’in en doğrudan üstlendiği başarısızlık ve benim seçtiğim çözüm yapısal. Buna dönüp değineceğim.

İki: bilerek yaptığın şeyleri normale çekiyorlar

Üçü de eksiltili cümleleri, tekrarları, alışılmadık noktalamayı, kaçamak ifadeleri ve ağız kullanımını düzeltiyor; bunlar bilinçli birer tercih olduğunda bile. “Sesimi koru” demek de bunu çözmüyor, çünkü modelin hangi tuhaflığın sana ait, hangisinin hata olduğunu bilmesinin bir yolu yok.

Buna bağlı ve daha sinsi olan bir şey daha var: anlam şişmesi. Model “gelemeyebilirim”i “gelemeyeceğim”e, “biraz tuhaftın”ı “üzgündün”e çeviriyor. Her düzeltme daha kendinden emin okunuyor ve daha az doğru oluyor. Bir ilişki hakkındaki mesajda ise derece konusundaki isabet, içeriğin neredeyse tamamı.

Üç: insanların artık tanıdığı bir ağızla yazıyorlar

Her modelin dil alışkanlıkları var. Yazarlar bir süredir bunların listesini tutuyor ve bir kez görmeye başladığında artık görmezden gelemiyorsun.

Bu kelime listesinin arkasında daha büyük bir endişe var. Yapay zekâ destekli yazma üzerine yapılan çalışmalar, modelin müdahalesinin birbirinden farklı yazarları aynı baskın kalıplara doğru ittiğini buluyor; yani bu araçları ne kadar çok kullanırsak herkesin yazısı o kadar birbirine yakınsıyor.⁶ CHI 2025’te yayımlanan bir çalışmada Hindistan ve ABD’den 118 kişi kendi hayatları hakkında yazdı, yapay zekâ önerileri açıkken Hintli katılımcıların yazısı Batılı üsluplara doğru kaydı.⁷ Tek amacı senden geldiğinin apaçık belli olması olan bir mesaj için bu, tamamen yanlış yön.

Dört: karşı taraf fark edebilir ve bunun bir bedeli var

İnsanların en çok hafife aldığı kısım bu. Yapay zekâ aracılı iletişim adında bir araştırma alanı var ve temel bulgusu rahatsız edici. İnsanlar yapay zekânın yazdığı metni ayırt etmekte güvenilmez⁸ ve denediklerinde de kusurlu ipuçlarına tutunuyorlar. Ama bir metnin yapay zekâ ürünü olduğuna inandıklarında yazana daha az güveniyorlar.⁹

Yani genel geçer bir yeniden yazımın riski vasat bir mesajın ötesine geçip samimiyetin taşınan tek yük olduğu anda samimiyetsiz okunan bir mesaja dönüşüyor. Karşındakinin yapay zekâ alarmını çalıştıran bir özür, kendi yazacağın o beceriksiz özürden çok daha fazla zarar veriyor.

Beş: kime yazdığını bilmiyorlar

Hafıza ya da bir proje bir şey taşımadıkça, her oturum neredeyse boştan başlıyor. İyi bir taslak almak için on yıllık bir arkadaşlığı, martta ne olduğunu, “boş ver” lafının ikinizin arasında neden özel bir anlamı olduğunu anlatman gerekir. Bunu neredeyse kimse yapmıyor, dolayısıyla model genel geçer bir alıcı için yazıyor. İlişki hakkında hiçbir şey bilmeyen bir sistemden çıkan şey resmiyettir, çıktının bu kadar sık müşteri hizmetleri gibi durmasının sebebi de bu. Bu boş başlangıç, Subtext’in yapıştırdığın ya da ekran görüntüsünü aldığın konuşmayı okumasının ve bir taslak birine karşı sertleştiğinde, mesajın kime yazıldığını sormasının sebebi.

Bir de insanların alçak sesle söylediği bir kısım var. Bir tartışmanın ekran görüntüsünü, bir ayrılık taslağını ya da ailenle ilgili bir mesajı genel amaçlı bir sohbet botuna yapıştırmak, ondan kod hatası ayıklamasını istemekle aynı şey gibi gelmiyor. Bu içgüdü paranoya değil.

Romancılar bütün bunlara ne yaptı

Bu boşluğun gerçek olduğuna, yani satacak bir şeyim olsun diye uydurduğum bir şey olmadığına beni ikna eden şey şu.

Bu hatalarla ilk karşılaşanlar roman yazarları oldu; hem riski hem hacmi çok daha yüksekken. Modelleri kullanmaya devam ettiler, sadece çıplak kullanmadılar. Üstlerine koca bir araç katmanı büyüdü, örneğin Novelcrafter¹⁰ gibi ortamlar, yasaklı klişelerden bir sözlük kurmana izin veriyor ve metin üretilirken bunlar kırmızıyla işaretleniyor; seçtiğin bir bölüm üzerinde “anlatma, göster” gibi hedefli işlemler çalıştırabiliyorsun. Sudowrite¹¹ benzer bir şeyi, özeti somut duyusal ayrıntıya çeviren özel geçişlerle yapıyor.

İşi ciddiye alanlar daha da ileri gidip çok modelli hatlar kuruyor. Yapısal notlar ve alt metin analizi için bir model, katı kısıtlar altında satır düzeltmesi için ikincisi, yapay zekâ kelime dağarcığını temizleyen bir filtre geçişi, ardından sesi geri koyan bir insan geçişi.

Tek bir bölümü revize etmek için dört araç ve bir kontrol listesi. İşe yarıyor. Genel modellerin bu işi yardımsız yapmadığını ve çıktıyı en çok dert edenlerin bunu çoktan kabullendiğini de anlatıyor.

Şimdi bunu bir mesaja uyarla. Kimse kardeşine cevap yazmadan önce dört aşamalı bir hat çalıştırmıyor. İnce bir katmana duyulan ihtiyaç birebir aynı, harcanacak çabaya tahammül ise sıfıra yakın. Asıl ürün problemi de bu. Yapay zekâ mesaj yeniden yazıcılarının gerçekten işe yarayıp yaramadığına böyle mesajlarda ayrıca baktım.

Daha ince bir aracın farklı yapması gerekenler

Üç şey ve hiçbiri “daha iyi yaz” değil.

Yeniden yazmadan önce analiz et. Tek bir kelimesine dokunmadan önce taslağın neyin sinyalini verdiğini adıyla koy, bir yapay zekâ mesaj kontrolcüsünün yapması gerektiği gibi; yazarın hiç niyetlenmediği kısım da dahil. Bu yağcılığa karşı da işe yarıyor, çünkü işe bir okumayla başlayan bir araç, sana hak verme fırsatı bulmadan önce o okumaya bağlanmış oluyor. Bu, okumanın doğru olduğu anlamına gelmiyor. Subtext de aynı türden bir model üzerinde çalışıyor, o yüzden onu bir arkadaşını sıkıştırır gibi sıkıştır. Hangi kelimeler bu okumayı destekliyor, başka nasıl algılanabilirler?

Aradaki mesafeyi göster, saklama. Yazdığına yakın bir versiyonun, baştan yazılmış bir versiyonun yanında durması, cilalanmış tek bir alternatiften daha faydalı. Neyin değiştiğini görüyorsun ve öyle konuşmaya razı olup olmadığına sen karar veriyorsun.

Mesajın yanı sıra ilişkiyi de oku. Bu kişinin senin için kim olduğunu, konuşmanın gösterdiği kadarıyla zaten neyi denediğini, “boş ver”in tam olarak bu arkadaşlıkta ne demek olduğunu.

Benim yaptığım şey de bu, o yüzden bu paragrafı ona göre değerlendir. Subtext, herhangi bir öneri getirmeden önce yazdığındaki duyguyu etiketliyor. Bu, bilerek can sıkıcı bırakılmış bir tasarım kararı, çünkü en işe yaradığı an, onu duymayı en az istediğin an.

Temsili örnek, uygulamadan alınmış gerçek çıktı değil

boş ver, anlıyorum, yoğunsun. bir daha sormam.

Göndereceğin hâli. Küsüp geri çekilmek gibi okunuyor ve “bir daha sormam” özür kılığına girmiş bir tehdit.

Merhaba, son dönemde işlerin yoğun olduğunu gayet anlıyorum. Bu akşam için hiç dert etme, ne zaman uygun olursan haber ver, bir şekilde ayarlarız.

Genel geçer bir yeniden yazım. Dilbilgisi düzgün, hoş ve kırıldığın gerçeğini silmiş; oysa orijinaldeki tek bilgi oydu.

boş ver. ama açıkçası biraz kırıldım. hiçbir şey olmamış gibi yapmaktansa bunu söylemeyi tercih ederim.

Aynı ses, kırgınlık duruyor, tehdit gitmiş, senin söylemediğin hiçbir şey eklenmemiş.

Pratikte, taslağı yapıştır ya da konuşmanın ekran görüntüsünü al ki her iki taraf okunabilsin, ve mesajının ne sinyalleyeceğini adlandırır, hâlâ sana benzeyen versiyonlar sunar. Subtext'i tarayıcıda deneUygulamayı indirSubtext'i tarayıcıda dene

ChatGPT’yi yine de açacağım yerler

Uzun belgeler. Profesyonel e-postalar. Doğru olmanın, senin olduğunun anlaşılmasından daha önemli olduğu her şey. Araştırma, ilk taslaklar, çeviri ve hiç başlayamadığın anda boş sayfaya kelime koymanın o özel merhameti.

Bir de kendi argümanımın aleyhine işleyen, dışarıda bırakmaktansa yazmayı tercih ettiğim bir veri. Halka açık bir forumdaki tıbbi sorular üzerine yapılan bir çalışma¹² şunu buldu.

Bulgu Değerlendiriciler, karşılaştırmaların %78,6’sında sohbet botunun cevabını doktorun cevabına tercih etti ve botun cevaplarını yaklaşık on kat daha sık empatik ya da çok empatik buldu.

Bu modeller sıcak okunan metin üretebiliyor, bu yetenek de gerçek.

Kendiliğinden nadiren yaptıkları şey, mesajının ültimatom gibi okunduğunu sana söylemek. Ültimatomun akışını güzelleştirir ve duygusal dürüstlüğün için seni tebrik ederler. Bu boşluk küçük ve işin büyük kısmı orada, ben de Subtext’i tam bunu kapatmak için yaptım. Tek bir kelimesini bile yeniden yazmadan önce, mesajının ne gibi okunduğunu adlandırıyor.

Model versiyonları üzerine bir not. Yukarıdaki her şey, her model ailesinin birkaç nesli boyunca sabit kalmış davranışları anlatıyor; belirli versiyon adları vermekten çoğunlukla kaçınmamın sebebi de bu. Bu sistemler birkaç ayda bir değişiyor ve argümanını tek bir sürüm numarasına bağlayan her yazı kışa kalmadan yanlış oluyor.

---

Favori modeline haksızlık ettiğimi mi düşünüyorsun? LinkedIn üzerinden yaz.

Samet Durgun, mesajlarının duygusal tonunu yakalayıp onları kendi sesinle yeniden yazan uygulama Subtext’in kurucu ortağı. Berlin’de yaşıyor.

---

Kaynaklar

Yukarıdaki her bağlantı, varsa birincil kaynağa gidiyor.

1. OpenAI, “Introducing Canvas,” 3 Ekim 2024.
2. Park ve diğerleri, “MultiPragEval: Multilingual Pragmatic Evaluation of Large Language Models,” 2024. İngilizce, Almanca, Korece ve Çince, Grice kategorileri üzerinden test edildi; Gemini o dönem API erişimi nedeniyle kapsam dışı bırakıldı.
3. OpenAI, “Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it,” 29 Nisan 2025.
4. OpenAI, “Expanding on what we missed with sycophancy,” 2 Mayıs 2025.
5. Sharma ve diğerleri, “Towards Understanding Sycophancy in Language Models,” Anthropic, arXiv:2310.13548, Ekim 2023.
6. Yapay zekâ destekli yazmada üslup tektipleşmesi üzerine araştırmalar; Padmakumar ve He, “Does Writing with Language Models Reduce Content Diversity?”, ICLR 2024 ve Doshi ve Hauser, “Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content,” Science Advances, 2024 dahil.
7. Agarwal, Naaman ve Vashistha, “AI Suggestions Homogenize Writing Toward Western Styles and Diminish Cultural Nuances,” CHI 2025.
8. Jakesch, Hancock ve Naaman, “Human heuristics for AI-generated language are flawed,” PNAS, 2023.
9. Jakesch, French, Ma, Hancock ve Naaman, “AI-Mediated Communication: How the Perception that Profile Text was Written by AI Affects Trustworthiness,” CHI 2019. Ayrıca bkz. Hancock, Naaman ve Levy, “AI-Mediated Communication: Definition, Research Agenda, and Ethical Considerations,” Journal of Computer-Mediated Communication, 2020.
10. Novelcrafter, Codex ve metin değiştirme prompt özellikleri.
11. Sudowrite, “Show, Don’t Tell” ve Describe özellikleri.
12. Ayers ve diğerleri, “Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum,” JAMA Internal Medicine, 28 Nisan 2023. 585 değerlendirme; sohbet botunun cevapları %78,6 oranında tercih edildi ve doktor cevaplarına kıyasla 9,8 kat daha sık empatik ya da çok empatik bulundu.