Bibliometric Analysis of Math and Artificial Intelligence Research

Year 2025, Volume: 8 Issue: 1, 19 - 20

Şeyma Bozkurt Uzan , Nesibe Manav Mutlu , İrem Deniz Arberk

https://doi.org/10.34248/bsengineering.1516593

Abstract

Bu çalışma, matematik ve yapay zeka (YZ) alanındaki araştırma ortamını keşfetmek için kapsamlı bir bibliyometrik analiz yürütmektedir. Birincil veri kaynağı olarak Scopus'u kullanarak, bu alanlardaki temel yayınlar ve eğilimler belirlenmiştir. VOSviewer aracılığıyla, araştırmacılar ve kurumlar arasındaki anahtar kelime ağları ve işbirlikleri görselleştirilmiştir. Analiz, YZ ve matematik gibi konuların akademik söylemdeki önemini ve Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık ve Çin gibi ülkelerin araştırma işbirliğinde oynadığı merkezi rolü ortaya koymaktadır. Sınırlamalar arasında veri kaynaklarındaki potansiyel önyargılar ve analiz için anahtar kelimelere güvenilmesi yer almaktadır. Gelecekteki araştırmalar, araştırma eğilimleri ve etkisi hakkında daha incelikli bir anlayış sağlamak için alternatif ölçütleri ve nitel analizleri entegre edebileceği düşünülmektedir.

Keywords

Bibliyografik Analiz, Matematik, Yapay Zeka, Araştırma Trendleri, İşbirliği.

Bibliometric Analysis of Math and Artificial Intelligence Research

Abstract

This study conducts a comprehensive bibliometric analysis to explore the landscape of research in mathematics and artificial intelligence (AI). Using Scopus as the primary data source, we identify key publications and trends in these fields. Through VOSviewer, we visualize networks of keywords and collaborations among researchers and institutions. The analysis reveals the prominence of topics such as AI and mathematics in academic discourse, as well as the central role played by countries like the United States, the United Kingdom, and China in research collaboration. Limitations include potential biases in data sources and the reliance on keywords for analysis. Future research could integrate alternative metrics and qualitative analyses to provide a more nuanced understanding of research trends and impact.

Keywords

Bibliometric Analysis, Mathematics, Artificial Intelligence, Research Trends, Collaboration.

References

• DeAggarwal, CC, Aggarwal, LF, Lagerstrom-Fife. 2020. Linear algebra and optimization for machine learning. Springer International Publishing, London, UK, 156: 97-120.
• Dydak, J. 2023. Artificial intelligence and teaching of linear algebra. University of Tennessee, Knoxville, USA, pp: 2-42.