Hesaplamalı sosyal bilimler literatürünün bibliyometrik analizi: Yapısal örüntüler, tematik kümeler ve zamansal eğilimler (2011–2025)
Bibliometric analysis of the computational social science literature: Structural patterns, thematic clusters, and temporal trends (2011–2025)
- Tez No: 1016959
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN ÖZKÖSE, DOÇ. DR. MUHAMMET BERİGEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bibliyografya, Yönetim Bilişim Sistemleri, Bibliography, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bartın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, 2011–2025 döneminde hesaplamalı sosyal bilimler alanının yapısal örüntülerini, tematik kümelerini ve zamansal eğilimlerini bibliyometrik ve bilimsel haritalama yöntemleriyle incelemeyi amaçlamaktadır. Scopus veri tabanından derlenen 861 makale, VOSviewer ve Biblioshiny (R-Bibliometrix) araçları ile analiz edilmiştir. Bulgular, CSS literatürünün 2011 yılında 9 makaleden 2025 yılında 126 makalelere ulaşarak %20,74'lük yıllık ortalama büyüme oranıyla istikrarlı bir genişleme sergilediğini ortaya koymaktadır. Makale başına ortalama 38,18 atıf ve %31,59 uluslararası ortak yazarlık oranı, alanın yüksek akademik görünürlüğünü ve küresel iş birliği ağlarını yansıtmaktadır. Coğrafi dağılım açısından ABD (%31,7), Birleşik Krallık (%7,7) ve Almanya (%7,1) yayın üretiminde öne çıkarken; PNAS (7.364 atıf), EPJ Data Science ve Social Science Computer Review alanın çekirdek yayın ekosistemini oluşturmaktadır. Anahtar kelime birlikte oluşum analizi, CSS literatüründe birbirini tamamlayan beş araştırma kümesi olduğunu ortaya koymuştur: Büyük Veri ve Ağ Yapısı (n=18), Sosyal Ağ ve Simülasyon (n=13), Metin ve İçerik Analizi (n=10), Doğal Dil İşleme ve Yapay Zekâ (n=10) ile Sosyal Medya ve Davranış (n=9). Social media (113 oluşum), machine learning (75) ve natural language processing (54) terimleri, farklı araştırma kollarını birbirine bağlayan köprü kavramlar olarak öne çıkmaktadır. Bu yapı, alanın parçalı değil bütünleşik bir karakter taşıdığını sayısal düzeyde kanıtlamaktadır. Tematik evrim ve trend topics analizleri, CSS'nin birbirini izleyen üç paradigmatik evrede dönüştüğünü göstermektedir: 2011–2015 döneminde ajan tabanlı modelleme ve ağ analizi odaklı bir kuruluş evresi; 2016–2020 döneminde sosyal medya verisi, makine öğrenmesi ve pandemi araştırmalarının baskın olduğu kurumsallaşma dönemi; 2021–2025 döneminde büyük dil modelleri ve üretken yapay zekânın ön plana çıktığı olgunluk evresi. Overlay görselleştirmesi, alanın her yeni metodolojik dalgada önceki bilgi katmanını terk etmek yerine üzerine eklemleyerek kümülatif bir yapı oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Çalışmanın bulguları aynı zamanda CSS'nin eşitsizlik, sağlık krizi, iklim değişikliği ve demokratik kurumlar gibi temalar üzerinden Birleşmiş Milletler'in 2030 Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları ile somut kesişimler sergilediğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to examine the structural patterns, thematic clusters, and temporal trends of the Computational Social Science (CSS) field between 2011 and 2025 through bibliometric and scientific mapping methods. A total of 861 articles retrieved from the Scopus database were analyzed using VOSviewer and Biblioshiny (R-Bibliometrix) tools. The findings reveal that the CSS literature demonstrated a steady expansion, increasing from 9 articles in 2011 to 126 articles in 2025, with an average annual growth rate of 20.61%. An average of 38.18 citations per article and an international co-authorship rate of 31.66% reflect the field's high academic visibility and global collaboration networks. In terms of geographical distribution, the United States (31.7%), the United Kingdom (7.7%), and Germany (7.1%) stand out in publication productivity, while PNAS (7,364 citations), EPJ Data Science, and Social Science Computer Review constitute the core publication ecosystem of the field. Keyword co-occurrence analysis identified five complementary research clusters within the CSS literature: Big Data and Network Structure (n=18), Social Networks and Simulation (n=13), Text and Content Analysis (n=10), Natural Language Processing and Artificial Intelligence (n=10), and Social Media and Behavior (n=9). The terms social media (113 occurrences), machine learning (75), and natural language processing (54) emerged as bridging concepts connecting different research streams. This structure quantitatively demonstrates that the field possesses an integrated rather than fragmented character. Thematic evolution and trend topics analyses indicate that CSS has evolved through three successive paradigmatic phases: an establishment phase (2011–2015) centered on agent-based modeling and network analysis; an institutionalization phase (2016–2020) dominated by social media data, machine learning, and pandemic-related research; and a maturity phase (2021–2025) characterized by the prominence of large language models and generative artificial intelligence. Overlay visualization further demonstrates that the field has developed cumulatively by integrating new methodological waves into existing knowledge layers rather than replacing them. The findings also show that CSS exhibits concrete intersections with the United Nations 2030 Sustainable Development Goals through themes such as inequality, health crises, climate change, and democratic institutions.
Benzer Tezler
- Atıf klasiklerinin etkisinin ve ilgililik sıralamalarının Pennant diyagramları ile analizi
The analysis of the impact of citation classics and relevance rankings using Pennant diagrams
MÜGE AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR AHMET TONTA
- Bilgi erişimde ilgi sıralamalarının artırımlı olarak geliştirilmesi
Incremental refinement of relevance rankings in information retrieval
MÜGE AKBULUT
Doktora
Türkçe
2022
Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR AHMET TONTA
- Kalite mi? Kimlik politikaları mı? Fantezi uyarlamalarında fan tepkilerinin karşılaştırmalı sosyal medya analizi: Güç Yüzükleri dizisi örneği
Quality or identity politics? A comparative social media analysis of fan reactions to fantasy adaptations: The case of the Rings of Power
GÜNER DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Gazetecilikİstanbul ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜNDÜZ
- Spatial and temporal changes in satisfaction with neighborhood based urban environment quality: The case of Kadıköy
Mahalle düzeyinde kentsel çevre kalitesine yönelik memnuniyette mekansal ve zamansal değişimler: Kadıköy örneği
SÜLEYMAN BARIŞ BAŞARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge PlanlamaKoç ÜniversitesiHesaplamalı Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİH ANGIN
- Türkiye'de mülteci ya da göçmen olarak yaşayan farklı millet kimliklerine yönelik algının dönüşümünde toplumsal faktörlerin etkisi: Duygu ve duruş analizi
The impact of social factors on the transformation of perceptions toward different nationalities living as refugees or migrants in Turkey: An sentiment and stance analysis
ENGİN DURUKAN ABDULHAKİMOĞULLARI