Bibliyometrik analiz için etmen tabanlı yaklaşım
Agent-based approach to bibliometric analysis
- Tez No: 1004230
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN ŞENYER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bibliyometrik haritalama, Bibliyometrik çözümleme, Veri analizi, Yapay zeka, Bibliometric mapping, Bibliometric analysis, Data analysis, Artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Samsun Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilimsel literatürün hacminin hızla artması, araştırmacıların geniş veri setlerini manuel olarak analiz etmesini ve raporlamasını giderek zorlaştırmaktadır. Geleneksel bibliyometrik analiz yöntemleri zaman alıcıdır ve manuel işlem adımları nedeniyle hata riskine açıktır. Bu tez çalışmasında, bibliyometrik analiz ve raporlama süreçlerini otomatikleştiren, R programlama dili ve Model Context Protocol (MCP) mimarisi ile entegre edilmiş yapay zeka etmeni (agent) tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada, Web of Science (WoS) veri tabanından elde edilen bibliyometrik veriler, R bibliometrix paketi kullanılarak analiz edilmiş ve sonuçlar MCP üzerinden yapay zeka etmenine aktarılarak doğrudan LaTeX formatında akademik bir makale taslağına dönüştürülmüştür. Sistemin performansı,“Context-Engineering”alanında toplam 4.858 doküman içeren bir wos veri seti ile test edilmiştir. Araştırma bulguları, geliştirilen sistemin veri işleme, analiz ve raporlama sürecini toplamda yaklaşık 6 dakikada tamamladığını göstermektedir. Karşılaştırmalı analizler sonucunda, sistemin makale üretim sürecine %78.66 oranında katkı sağladığı, araştırmacının rolünü ise teknik veri işleme yükünden kurtararak içerik denetimi ve yorumlamaya odaklanmasını sağladığı belirlenmiştir. Bu çalışma, yapay zeka etmenlerinin akademik araştırma süreçlerinde verimliliği ve tekrarlanabilirliği artırmada etkili bir araç olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid expansion of scientific literature makes it increasingly difficult for researchers to manually analyze and report large datasets. Traditional bibliometric analysis methods are time-consuming and prone to error due to manual processing steps. In this thesis, an artificial intelligence agent-based system integrated with the R programming language and Model Context Protocol (MCP) architecture has been developed to automate bibliometric analysis and reporting processes. In the study, bibliometric data obtained from the Web of Science (WoS) database were analyzed using the R bibliometrix package, and the results were transferred to the AI agent via MCP to be directly converted into an academic paper draft in LaTeX format. The performance of the system was tested on a wos file of 4,858 documents in the field of“Context-Engineering.”Research findings indicate that the developed system completes the data processing, analysis, and reporting process in approximately 6 minutes. Comparative analyses revealed that the system contributed 80% to the paper production process, relieving the researcher from the burden of technical data processing and allowing them to focus on content supervision and interpretation. This study demonstrates that AI agents are effective tools for increasing efficiency and reproducibility in academic research processes.
Benzer Tezler
- A model to utilize emerging ICT for revitalizing under-valued public open spaces in urbanscape: Investigating spatial video projection
Kentsel peyzajda değeri bilinmeyen kamusal açık alanların canlandırılmasında gelişmekte olan BİT kullanımına dair bir model: Mekansal video projeksiyon incelemesi
LIMA NAJJAR
Doktora
İngilizce
2023
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA AYÇİM TÜRER BAŞKAYA
- Cross-disciplinarity in cognitive science: A document similarity analysis
Bı̇lı̇şsel bı̇lı̇mde dı̇sı̇plı̇nlerarasılık: Doküman benzerlı̇k analı̇zı̇
OĞUZHAN ALAŞEHİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT PERİT ÇAKIR
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Multi objective early-stage design optimization of multifamily residential projects
Çok daireli konut projelerinin çok amaçlı erken aşama tasarım optimizasyonu
EYMEN ÇAĞATAY BİLGE
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAMAN
- Afet eğitiminde yapay zekâ kullanımı, metin sınıflandırma ve soru-cevap çözümleri (bibliyometrik analiz)
The use of artificial intelligence, text classification and question-answer solutions in disaster education (biometric analysis)
DEMET KARACAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Bakırçay ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN ÖZBALTAN