Geri Dön

Yönetim bilişim sistemlerinde alan indekslerinin belirlenmesi: bibliyometrik haritalama ve öneri sistemi

Identifying field indexes in management information systems: bibliometric mapping and a recommendation system

  1. Tez No: 948357
  2. Yazar: FATMA AKGÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEVRİYE GENCER, DOÇ. DR. HAKAN ÖZKÖSE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 275

Özet

Günümüz bilgi çağında dijital dönüşüm ve teknolojik gelişmeler, organizasyonların karar alma süreçlerinde veri ve bilgi temelli stratejileri ön plana çıkarmaktadır. Bu bağlamda, verinin işlenerek anlamlı bilgiye dönüştürülmesi yalnızca teknik bir faaliyet olmanın ötesine geçmekte; kurumların rekabet avantajı elde etmesinde stratejik bir unsur hâline gelmektedir. Bu dönüşüm sürecinin merkezinde yer alan Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) disiplini, bilgi teknolojileri ile yönetim süreçlerinin entegrasyonunu esas alarak, çok disiplinli yapısıyla işletmelerin dijital dönüşümünde önemli bir rol üstlenmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, YBS alanında yaygın olarak kabul gören ESCI ve SCOPUS indekslerinin alana yönelik kapsayıcılık düzeylerini bibliyometrik yöntemlerle değerlendirmek ve bu indekslerin kapsamını genişletme potansiyeline sahip alternatif indeks yapılarını belirlemektir. Akademik atama ve yükseltme süreçlerinde kullanılan uluslararası indekslerin belirlenme kriterlerindeki belirsizlikler, araştırmacıların stratejik yayın kararlarını olumsuz etkilemektedir. Bu bağlamda, çalışmada ESCI ve SCOPUS indeksleri temel alınarak, uzman görüşleri doğrultusunda bu indekslerle bibliyometrik benzerlik taşıyan diğer uluslararası indekslerin tespiti amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında hem nitel hem de nicel analiz yöntemlerinden yararlanılmış; uzman görüşlerine dayalı kategori analizinin yanı sıra, beş farklı senaryo ve üç ayrı çözünürlük düzeyinde bibliyometrik analizler gerçekleştirilmiştir. Bulgular doğrultusunda, YBS disiplininin indekslerdeki temsiliyet düzeyi ve kategori çeşitliliği değerlendirilmiş; ayrıca, araştırmacıların indeks ve dergi seçim süreçlerini kolaylaştırmak amacıyla kullanıcı dostu bir web tabanlı öneri sistemi geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçların, YBS alanındaki akademik yayın stratejilerine ve uluslararası görünürlüğün artırılmasına katkı sağlaması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

In today's information age, digital transformation and technological advancements have brought data- and information-driven strategies to the forefront of organizational decision-making processes. In this context, transforming data into meaningful information has become a strategic asset rather than merely a technical activity, playing a critical role in gaining competitive advantage. At the core of this transformation lies the interdisciplinary field of Management Information Systems (MIS), which integrates information technologies with management processes and contributes significantly to the digital transformation of organizations. This study aims to evaluate the coverage levels of the widely recognized ESCI and SCOPUS indexes in the MIS domain through bibliometric methods and to identify alternative indexing structures that hold the potential to expand this coverage. The ambiguity in the criteria for determining international indexes used in academic promotion processes adversely affects researchers' strategic publication decisions. In this regard, the study focuses on identifying other international indexes that share bibliometric similarities with ESCI and SCOPUS, based on expert evaluations. A mixed-methods approach was adopted, including both qualitative and quantitative analyses. Category analysis based on expert opinions and bibliometric evaluations across five different scenarios and three resolution levels were conducted. The findings assess the representational scope and category diversity of the MIS field in existing indexes. Furthermore, a user-friendly web-based recommendation system was developed to assist researchers in identifying appropriate journals and indexes. The results are expected to contribute to the development of academic publication strategies and to enhance the international visibility of the MIS field.

Benzer Tezler

  1. Evaluating performance of different remote sensing techniques and various interpolation approaches for soil salinity assessment

    Toprak tuzluluğu değerlendirmesi için farklı uzaktan algılama teknikleri ve çeşitli interpolasyon yaklaşımlarının performansının değerlendirilmesi

    TAHA GORJI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK

  2. Veri bilim ekibinin organizasyon yapısında konumlandırılması üzerine bir araştırma

    A study on the staffing of data science team in the organizational structure

    MAHMUT ENSAR GÖKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiAtatürk Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERSİN KARAMAN

  3. Türkiye Cumhuriyeti'nde bulunan Irak özel okullarına yönelik olarak hazırlanan e-okul proje önerisi

    E-school project proposed for Iraqi private schools located in the Republic of Turkey

    YOUNUS AL-ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ÖZDEMİR

  4. Implementation of a packet classifier for a router on FPGA

    Bir ağ yönlendiricisi için FPGA üzerinde paket sınıflandırıcı gerçeklemesi

    OĞUZHAN ÇİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  5. Derin öğrenme teknikleri ile anomali içeren metal somunların hata tespit ve sınıflandırılması

    Fault detection and classification of metal nuts containing anomaly by deep learning techniques

    HASAN GÖKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAN AYDIN