İletişim Alaninda Yapay Zekâ Araştirmalari: Bibliyometrik Analiz ve Tematik Haritalama

Abstract

Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerinin medya ve iletişim süreçlerinde giderek daha fazla kullanılması, bu alandaki akademik çalışmaların da hızla artmasına yol açmıştır. Bu nedenle oluşan literatürün sistematik biçimde incelenmesi önem taşımaktadır. Bu çalışma, iletişim alanında yapay zekâ temelli araştırmaların gelişimini, yayın ve atıf performansını, yazar ve ülke düzeyindeki iş birliği örüntülerini, anahtar kelime sıklığını, eş-oluşum ağını ve tematik görünümünü bibliyometrik analiz yoluyla incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma veri seti, 14 Mart 2026 tarihinde Scopus veri tabanında başlık, özet ve anahtar kelime alanlarında gerçekleştirilen tarama ile oluşturulmuştur. Tarama sürecinde yapay zekânın gazetecilik, reklamcılık, halkla ilişkiler ve medya bağlamındaki kullanımlarını temsil eden anahtar terimler birlikte kullanılmış, yalnızca sosyal bilimler alanındaki, hakemli dergilerde yayımlanan makaleler seçilmiştir. İlk taramada ulaşılan 802 kaydın başlık ve özetleri konu uygunluğu açısından incelenmiş, konu dışı kayıtların elenmesiyle 731 makalelik nihai örneklem oluşturulmuştur. Veriler, Bibliometrix (R) yazılımı kullanılarak performans analizi ve anahtar kelime temelli bilim haritalama teknikleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, iletişim alanında yapay zekâ araştırmalarının özellikle 2015 sonrası dönemde hızla arttığını ve 2023 sonrasında belirgin bir ivme kazandığını göstermektedir. Yayınlar büyük ölçüde gazetecilik ekseninde yoğunlaşmakta; yapay zekâ, gazetecilik ve otomatik gazetecilik en sık kullanılan anahtar kelimeler olarak öne çıkmaktadır. Ülke bazlı analizler, ABD’nin hem yayın sayısı hem de toplam atıf bakımından önde olduğunu, Hollanda, İsviçre ve Kanada gibi ülkelerin ise daha sınırlı yayın sayısına rağmen yüksek atıf ortalamalarına ulaştığını göstermektedir. İş birliği ağları, alanın henüz tam anlamıyla bütünleşmiş bir yapıya ulaşmadığına işaret etmektedir. Sonuç olarak, iletişim alanında yapay zekâ araştırmaları hızla büyüyen bir çalışma alanı görünümü sunmaktadır. Ancak bu büyüme daha çok gazetecilik merkezli bir kümelenme sergilemektedir. Çalışma, alanın bibliyometrik performansını ve anahtar kelime temelli tematik yönelimlerini görünür kılarak gelecekteki araştırmalar için veri temelli bir çerçeve sunmaktadır.

Keywords

• Yapay Zekâ
• İletişim Çalışmaları
• Bibliyometrik Analiz
• Tematik Haritalama

Artificial Intelligence Research in Communication: A Bibliometric Analysis and Thematic Mapping

Abstract

The increasing use of artificial intelligence (AI) technologies in media and communication processes has led to a rapid growth of academic research in this field, making it important to systematically examine the emerging body of literature. This study aims to investigate the development of AI-related research in the field of communication through bibliometric analysis, focusing on publication and citation performance, collaboration patterns at the author and country levels, keyword frequency, co-occurrence networks, and thematic structures. The dataset was compiled through a search conducted in the Scopus database on March 14, 2026, using title, abstract, and keyword fields. Keywords representing the use of AI in journalism, advertising, public relations, and media contexts were combined, and only peer-reviewed journal articles within the Social Sciences subject area were included. Of the 802 records initially retrieved, titles and abstracts were screened for topical relevance, resulting in a final sample of 731 articles after the exclusion of irrelevant records. The data were analyzed using the Bibliometrix (R) software package through performance analysis and keyword-based science mapping techniques. The findings indicate that AI research in communication has grown rapidly, particularly after 2015, with a marked acceleration following 2023. Publications are predominantly concentrated in journalism, with artificial intelligence, journalism, and automated journalism emerging as the most frequently used keywords. Country-level analyses reveal that the United States leads in both publication output and total citations, while countries such as the Netherlands, Switzerland, and Canada achieve high citation averages despite comparatively lower publication counts. Collaboration networks suggest that the field has not yet reached a fully integrated structure. Overall, AI research in communication represents a rapidly expanding area of scholarly inquiry; however, this growth is characterized largely by a journalism-centered clustering pattern. By revealing the bibliometric performance and keyword-based thematic orientations of the field, this study provides a data-driven framework for future research.

Keywords

• Keywords: Artificial Intelligence
• Communication Studies
• Bibliometric Analysis
• Thematic Mapping

References

1. Akseki, S., & Oyman, T. (2025). Yapay Zekânın Halkla İlişkiler Sektöründe Kullanım Alanları ve Güncel Uygulamaların Değerlendirmeleri. Journal of History School(79), 5301-5330.
2. Aldırmaz, Y., & Kaymaz, E. (2025). Bibliyometrik Analiz ve Veri Analitiği Yöntemlerinin Uygulaması. In F. Elmalı, & M. A. Tekindal, Veri Analitiği ve Paket Program Uygulamaları (pp. 656-706). Konya: Necmettin Erbakan Üniversitesi Yayınları.
3. Artsin, M., Luy, Z., Bakirci, F., Karatas, S., Caliskan, N. Y., & Sanli, M. (2024). Bibliometric Analysis of Social Media Studies within Educational Research. Turkish Online Journal of Distance Education, 25(4), 162 - 184.
4. Aydın, N. (2024). Bibliyometrik Analiz Nasıl Yapılır: Genel Bakış. Balkan and Near Eastern Journal of Social Sciences(10), 153-160.
5. Aydın, N. (2024). Türkiye’de yapay zekâ alanında yapılan çalışmaların bibliyometrik analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(52), 387-407.
6. Balaban, U. (2012). Türkiye’de Yükseköğretim Reformu ve ABD’de Endüstri-Üniversite İlişkisinin Tarihi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 67(4), 25 - 61.
7. Bengül, S. S. (2024). Pazarlamada Yapay Zeka Kavramının Bibliyometrik Analizi. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi(14), 189-200.
8. Can, Ö., & Sezgin, M. (2024). Yapay Zeka Teknolojilerinin Kurumsal İletişimdeki Rolünün Değerlendirilmesi. Uluslarası Sosyal Bilimler Akademik Araştırmalar Dergisi, 8(15), 103-114.

9. Cobo, M., López-Herrera, A., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). An approach for detecting, quantifying, and visualizing the evolution of a research field: A practical application to the Fuzzy Sets Theory field. Journal of Informetrics, 5(1), 146-166.
10. Çevik, E., & Erden, K. (2025). Dijitalleşme ve Yapay Zeka: Akademik Üretimin Bibliyometrik Analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34(2), 1599-1614.
11. Demirkol, D., Koçoğlu, F. Ö., Aktaş, Ş., & Erol, Ç. (2022). A Bibliometric Analysis of the Relationship between Diabetes and Artificial Intelligence. İstanbul Tıp Fakültesi Dergisi, 85(2), 249-257.
12. Dereli, A. B. (2024). Vosviewer ile Bibliyometrik Analiz. Communicata(28), 1-7.
13. Diakopoulos, N. (2015). Algorithmic Accountability. Digital Journalism, 3(3).
14. Dirik, D., Eryılmaz, İ., & Erhan, T. (2023). Post-Truth Kavramı Üzerine Yapılan Çalışmaların VOSviewer ile Bibliyometrik Analizi. Sosyal Mucit Academic Review, 4(2), 164-188.
15. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296.
16. Ekinci, G., & Bilginer Özsaatçi, F. (2023). Yapay Zekâ ve Pazarlama Alanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. Sosyoekonomi, 31(56), 369-388.
17. Ellegaard, O., & Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics(105), 1809–1831.
18. Guzman, A. L., & Lewis, S. C. (2020). Artificial intelligence and communication: A Human–Machine Communication research agenda. New Media & Society, 22(1).
19. Kütükoğlu, E. (2023). Yapay Zeka ve Dijitalleşme Sürecinde Robot Gazetecilik. In M. A. Günay, İletişim Bilimlerinde Yapay Zeka (pp. 62-75). Eğitim Yayınevi.
20. Karaman, M. (2025). Yapay Zekâ Çağında Görsel İletişim ve Tasarım. In D. G. OLARU, Yapay Zeka ve İletişim: Yeni Yaklaşımlar (pp. 27-56). İstanbul: AI.Labs Publishing.
21. Kortak, İ. Y. (2024). İletişim ve Medya Çalışmalarında Yeni Gelişmeler: Yapay Zekâ ve Gazetecilik Araştırmalarına Dair Bibliyometrik Bir Analiz. Moment Dergi, 11(1), 81-108.
22. Kurt, M. C. (2023). Yapay Zeka ve İletişim. In M. A. Günay, İletişim Bilimlerinde Yapay Zeka (pp. 1-10). Eğitim Yayınevi.
23. Mete, M. H. (2023). Sosyal Bilimlerde Büyük Veri Analitiği, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Kullanımı . Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(1), 99-120.
24. Pavlik, J. V. (2023). Collaborating With ChatGPT: Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journalism and Media Education. Journalism & Mass Communication Educator, 78(1).
25. Saf, H. H. (2023). Siyasal İletişim ve Sosyal Medya Konularını İçeren Çalışmaların Bibliyometrik Analiz ile İncelenmesi. Selçuk İletişim, 16(1), 90 - 118.
26. Türten, B. (2024). Yapay Zekâ ve Sinema: Film Yapımında Olanaklar ve Fırsatlar. Anadolu ve Balkan Araştırmaları Dergisi, 7(14), pp. 399-425.
27. Topakkaya, A., & Eyibaş, Y. (2019). Yapay Zeka ve Etik İlişkisi. Felsefe Dünyası Dergisi(70), 81-99.
28. Tosyalı, H. (2021). Artificial Intelligence in Communication Studies: An Investigation on Studies Between 1982-2021. TRT Akademi, 6(13), 680-699.
29. Yıldırım, E., & Can, A. (2024). Yapay Zekanın Reklamcılık Alanında Kullanımı ve Yapay Zeka Kullanılarak Yazılmış Reklam Film Senaryo Analizi. Pamukkale Üniversitesi İletişim Bilimleri Dergisi, 3(2), 268-287.
30. Yılmaz, Ö., & Memişoğlu, S. P. (2019). Yükseköğretim kurumlarında akademik performans değerlendirmeye ilişkin akademisyen görüşleri. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 9(3), 542-554.
31. Yiğit, G., & Engin, O. (2025). Endüstri 5.0 ile Sürdürülebilirliğin Sağlanması: Bir Bibliyometrik Analiz. İstanbul Aydın Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 23-46.