Dijital dönüşüm sürecinin hız kazanmasıyla birlikte, bu dönüşümde büyük veriden yararlanan teknolojilerin önemi giderek artmıştır. Büyük veri, özellikle Covid-19 gibi küresel salgınların etkisiyle sağlık sektöründe daha fazla kullanılmaya başlanmıştır ve bu alanda geniş bir literatür oluşmuştur. Literatürdeki diğer çalışmadan farklı olarak, bu çalışmada konu sadece bibliyometrik analiz ile değil, aynı zamanda sistematik literatür taraması ile detaylı olarak incelenmiştir. Bibliyometrik analiz kapsamında, Web of Science veri tabanından elde edilen yayınlar VOSViewer ve Bibliometrix yazılımları aracılığıyla değerlendirilmiş; ortak yazarlar analizi, ortak kelime analizi, kaynakça eşleşme analizi ve tematik evrim haritaları oluşturulmuştur. Bu analizler sonucunda en üretken ülkeler, kurumlar, yazarlar ve dergiler belirlenmiş; araştırma alanlarının hangi temalarda yoğunlaştığı ortaya konmuştur. Sistematik literatür taramasında ise, Web of Science, Ulakbim ve YÖK Ulusal Tez Merkezi veri tabanlarından elde edilen derleme ve araştırma makaleleri analiz edilmiştir. 2013–2023 yıllarını kapsayan toplam 357 çalışma, VOSviewer ve Bibliometrix yazılımları kullanılarak bibliyometrik analizle değerlendirilmiş; ayrıca literatür taramasında 46 derleme, 132 araştırma makalesi ve 7 tez detaylı şekilde incelenmiştir. İki yöntemden elde edilen bulgular arasında tematik düzlemde örtüşmeler saptanmış; özellikle teknik odaklı anahtar kelimelerin, içerik olarak etik ve yönetsel boyutlarla kesiştiği anlaşılmıştır. Bu çalışma, sağlık sektöründe büyük veri konusundaki araştırmaları bibliyometrik analiz ve sistematik literatür taraması yöntemleri ile analiz ederek ele almakta; böylece hem yayın eğilimlerini, hem de araştırma temalarını birlikte değerlendirmesine olanak sağlamaktadır. Ayrıca, Türkiye merkezli ulusal yayınlar ile uluslararası literatürün birlikte analiz edilmesiyle, karşılaştırmalı bir bakış açısı sunulmaktadır. Bu yönüyle çalışma, sağlıkta büyük veri alanındaki mevcut bilgi birikiminin daha kapsamlı ve çok yönlü değerlendirilmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.
With the acceleration of digital transformation processes, technologies that utilize big data have become increasingly important. Particularly under the impact of global health crises such as the Covid-19 pandemic, big data had been adopted more extensively in the healthcare sector, resulting in a rapidly expanding body of literature. Unlike many previous studies, this research investigates the subject not only through bibliometric analysis, but also through a systematic literature review for a more comprehensive approach. The bibliometric analysis was conducted by publications retrieved from the Web of Science database using VOSviewer and Bibliometrix software, through which co-author analysis, keyword co-occurrence mapping, bibliographic coupling, and thematic evolution maps were generated. As a result, the most productive countries, institutions, authors, and journals were identified, and the thematic distribution of research areas was revealed. The systematic literature review included articles and reviews obtained from Web of Science, Ulakbim, and the Turkish Council of Higher Education Thesis Center. While a total of 357 studies from 2013 to 2023 were evaluated through bibliometric analysis, the review examined 46 review articles, 132 research papers, and 7 theses in detail. The findings of both methods demonstrated thematic overlaps; in particular, technically oriented keywords were found to overlap with content themes related to ethics and administrative dimensions. This study analyzes research on big data in the healthcare sector by using bibliometric analysis and systematic review methods, thus enabling the evaluation of both publication trends and research themes together. Additionally, by integrating the international literature with Turkish-based national studies, the study presents a comparative perspective. In this regard, it aims to contribute to a more comprehensive and multidimensional understanding of the extensive knowledge in the field of big data in healthcare.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Health Informatics and Information Systems |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2025 |
Submission Date | December 3, 2024 |
Acceptance Date | August 19, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 28 Issue: 3 |