Geri Dön

Büyük veri üzerine uluslararası literatürün bibliyometrik analizi

Bibliometric analysis of international literature on big data

PDF İndir

  1. Tez No: 516928
  2. Yazar: BURCU KOCARIK GACAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İLKNUR ESEN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bibliyometrik çözümleme, Büyük veri, Sosyal ağlar, Bibliometric analysis, Big data, Social networks
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Teknolojinin gelişimine paralel biçimde hacimlenen veri setlerini analiz etmek ve öngörüsel ipuçları bulmak, çeşitli sektörlerde karar vericiler için önemli bir sorun haline gelmiştir. Büyük miktardaki veriyi elde etme, depolama ve analiz ederek bu veriler aracılığıyla tahminde bulunma süreçlerinin tamamı“büyük veri (big data)”olarak adlandırılmaktadır. Büyük veri incelemeleri, tüm dünyada bireyler, ticari firmalar, resmi kurumlar ve bilim camiası için önemli bir gündem konusudur. Bu çalışmada, 2013 – 2017 yılları arasında Web of Science veri tabanında büyük veri üzerine yapılan ve ''big data'' anahtar kelimesi ile taranan uluslararası nitelikteki makaleler; yıl, yazar, ülke, konu, anahtar kelime ve araştırmacının alanı yönlerinden tanımlayıcı nitelikte bibliyometrik analizler uygulanarak veri seti oluşturulmuştur. Ardından bu veriler sosyal ağ analizi yardımı ile görselleştirilmiş ve yıl bazlı karşılaştırmalar yapılmıştır. Sonuçta, büyük verinin çalışma alanlarının gittikçe arttığı görülmüş, ayrıca bu konuda öncü olan yazar ve ülkeler belirlenmiştir. Özellikle ABD, Çin Halk Cumhuriyeti ve BK'ın bu konuda öncü olduğu görülmüştür. Araştırma kapsamında, dünya literatürü içerisinde Türkiye'deki araştırmacılar tarafından gerçekleştirilen büyük veri çalışmalarının mevcut durumu ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Analyzing data sets that have been volume in parallel with the development of technology and finding predictive clues has become an important challenge for decision makers in various sectors. All of the processes of obtaining large amounts of data, storing and analyzing it and making a prediction it through these data are called“big data”. Big data reviews are an important agenda for individuals, commercial companies, government agencies and the science community all over the world. In this study, a set of data is created applying descriptive bibliometric analyses from scientific articles of international quality which were scanned with the keyword 'big data' in Web of Science data base by year, author, country, subject, keyword and researcher's field, between 2013 and 2017. These data were then visualized with the help of social network analysis and year-based comparisons were made. As a result, it has been seen that the studying field of the big data have been increasing, and also the leading researchers and countries have been identified in this subject. In particular, the United States, The People's Republic of China and the UK have been a pioneer in this matter. The present situation of big data studies carried out by researchers in Turkey has been revealed in the international literature within the scope of the research.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    256880

    Türkiye'de yenilenebilir enerji teknolojilerinin gelecek öngörüsü

    Foresight study on Turkish renewable energy technologies

    MELİH SONER ÇELİKTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    EnerjiEge Üniversitesi

    Güneş Enerjisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNNUR KOÇAR

  2. Tez No

    903264

    2002-2022 yılları arasındaki fen eğitiminde argümantasyon konulu uluslararası literatürün bibliyometrik analizi

    A bibliometric analysis of international literature on argumentation in science education between 2002-2022

    KÜBRA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KIVILCAN DOĞAN

  3. Tez No

    845029

    Derin öğrenme üzerine yapılmış uluslararası yayınların bibliyometrik analizi

    Bibliometric analysis of international publications on deep learning

    CANSU KIRIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Siyasal BilimlerMarmara Üniversitesi

    İstatistik Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM ERGÜT

  4. Tez No

    1019841

    A large language model (LLM)-based framework for bid/no-bid decision support in construction public procurement: Validated on romanian tenders

    İnşaat kamu ihalelerinde teklif verme / vermeme karar desteği için büyük dil modeli (LLM) tabanlı bir çerçeve: Romanya ihaleleri üzerinde doğrulama

    ELİF GÜLİN PETEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

  5. Tez No

    842009

    Exploring spatial and aspatial factors in co-production of scientific knowledge: The case of Turkey

    Bilimsel bilginin ortak üretiminde mekansal ve mekansal olmayan faktörlerin incelenmesi: Türkiye örneği

    ARDA TUNCER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN

Geri Dön