Validity Issues in Linked Data Driven IS Research

Year 2018, , 33 - 44, 26.06.2018

Ziya Nazim Perdahci , Mehmet Nafiz Aydin Kenan Kafkas

https://doi.org/10.30801/acin.356598

Abstract

This
research adopts a complex system approach to linked data, which has a trace
aspect and to examine validation issues in linked data driven IS research.
Thereby a relevant question arises: What are the validity issues in the overall
network analysis process applied on such linked data? This research argues that
validity issues are vital to research in linked data and requires a complex
system approach so that true value of linked data can be discerned and
applicable to the real-world cases. Particular emphasis is placed on the
validation issues in empirical research on linked data concerned with the
educational system. This paper should be considered as a contribution to the efforts
of those who are struggling with the validity issues in SNA. The intention of
the work is to build a checklist that can be used to check the validity of the
data, methods, and algorithms for transdisciplinary research teams who utilize
theory of networks in general and SNA in particular in a particular domain,
which is an educational system for the focus of this research. The findings may
help the school administrators, instructors and student advisors in the
decision making processes.  

Keywords

İz Verisi, Sosyal Ağ Analizi, Ağ Bilimi

İlişkisel Verilere Dayalı Bilişim Sistemleri Araştırmalarında Geçerlik Konuları

Abstract

Bu araştırmada ilişkisel veri odaklı Bilişim
Sistemleri araştırmalarında görülen geçerlilik sorunlarını incelemek amacıyla,
ilişkisel veri karmaşık sistem yaklaşımı benimsenmiştir. Bu durumda akla şu
soru gelmektedir: Buna bezer ilişkisel veri üzerinde yapılan genel ağ analizi
çalışmalarında geçerlilik sorunları nelerdir? Bu araştırmada ilişkisel veri
araştırmalarında geçerlilik sorunlarının hayati derecede önemli olduğu ve
ilişkisel verinin gerçek değerinin anlaşılması için karmaşık sistem
yaklaşımının gerekli olduğu savunulmaktadır. Özellikle eğitim sistemleri ile
ilgili deneysel araştırmalarda geçerlilik sorunları üzerinde durulmuştur. Bu
çalışma Sosyal Ağ Analizinde geçerlilik sorunlarıyla karşılaşanların çabalarına
katkı olarak düşünülmelidir. Disiplinlerarası çalışmalarında ağ teorisi
özellikle de eğitim alanında Sosyal Ağ Analizi kullanan araştırma ekipleri için
veri, metot ve algoritmaların geçerliliğini kontrol etmek amacıyla kullanılacak
bir liste oluşturmak hedeflenmektedir. Elde edilen bulgular okul yöneticileri
ve öğretmenlere karar verme süreçlerinde yardımcı olabilir.  

Keywords

Trace Data, Social Network Analysis, Network Science

References

• Dong, X. L., & Srivastava, D. (2015). Big data integration. Synthesis Lectures on Data Management, 7(1), 1-198.
• Howison, J., Wiggins, A., & Crowston, K. (2011). Validity issues in the use of social network analysis with digital trace data. Journal of the Association for Information Systems, 12(12), 767.
• Marsh, J. A., Pane, J. F., & Hamilton, L. S. (2006). Making sense of data-driven decision making in education.
• O'Brien, J. A. (1998). Management information systems: Managing information technology in the networked enterprise. McGraw-Hill Professional.
• Barabási, A. L. (2016). Network science. Cambridge University Press.
• Aydın, M. N., Perdahçı, N. Z., (2014). Ağ Bilimi Yaklaşımı Ve Çevrimiçi Etkileşimli Sağlık Platformunun Bir Örnek Olarak İncelenmesi: Informa Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 1(2), 60-80.
• Moreno, J. L., Whitin, E. S., & Jennings, H. H. (1932). Application of the group method to classification: National Committee on Prisons and Prison Labor. Psychology Abstracts, 6, 2872.
• Freeman, L. (2004). The development of social network analysis. A Study in the Sociology of Science.
• Grunspan, D. Z., Wiggins, B. L., & Goodreau, S. M. (2014). Understanding classrooms through social network analysis: A primer for social network analysis in education research. CBE-Life Sciences Education, 13(2), 167-178.
• Pearson, K. (1896). Mathematical contributions to the theory of evolution. III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, containing papers of a mathematical or physical character, 187, 253-318.
• Newman, M. E. (2002). Assortative mixing in networks. Physical review letters, 89(20), 208701.
• Bearman, P. S., Moody, J., & Stovel, K. (2004). Chains of affection: The structure of adolescent romantic and sexual networks 1. American journal of sociology, 110(1), 44-91.