Textile and fashion design are among the disciplines where technological advancements are rapidly integrated, with artificial intelligence (AI) playing an increasingly vital role. AI-driven design software enhances fabric texture, color harmony, and pattern creation, while smart textiles and algorithms enable personalized clothing production. Additionally, AI-based analyses are being widely utilized in fashion trend forecasting and sustainable material development. Understanding the evolving research landscape in this field is crucial for future innovations. This study conducts a bibliometric analysis of 856 research articles on textile and fashion design published between 1980 and 2024. Using the Web of Science database and VOSviewer software, the study evaluates literature trends, influential studies, key authors, and emerging keywords. The results indicate that academic interest in this field peaked in 2024, with the most cited study being Dong, K.; Peng, X.; and Wang, ZL’s research on fiber- and fabric-based nanogenerators for wearable electronics and AI applications. China emerges as the leading contributor to AI-driven fashion research, while Chengkuo Lee stands out as a key figure in the field. Keyword analysis highlights strong associations with concepts such as machine learning, artificial intelligence, computer vision, deep learning, and convolutional neural networks. The shift in 2024 towards keywords like “electronic textiles,” “biomarkers,” and “LLM” (large language models) reflects the growing intersection of AI, intelligent materials, and wearable health technologies. These findings underscore the increasing importance of AI in shaping the future of textile and fashion design, necessitating interdisciplinary collaborations. Despite the study’s limitation of relying solely on the Web of Science database and not conducting content analysis, its findings provide a comprehensive overview of AI's evolving role in the sector. This research offers a valuable foundation for future studies, guiding researchers and industry professionals in leveraging AI technologies for innovative design, sustainable production, and enhanced consumer experiences.
Tekstil ve moda tasarımı, teknolojik yeniliklerin hızla benimsendiği ve yapay zeka (YZ) uygulamalarının giderek daha fazla önem kazandığı disiplinler arasındadır. Yapay zeka, frekans üretim verimliliğini artırmak için tasarım süreçlerini optimize etmekten müşteri talepleri için özelleştirilmiş çözümler geliştirmeye kadar birçok endüstri alanına katkıda bulunur. Bu bağlamda, tekstil ve moda tasarımında YZ ile ilgili güncel araştırma trendlerini incelemek, alanın geleceği için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, tekstil ve moda tasarımı üzerine yayınlanmış 856 makaleyi incelemiş ve Web of Science veri tabanında yapılan analizde literatürdeki trendler, etkili çalışmalar, önemli yazarlar ve anahtar kelimeler Vosviewer yazılımı kullanılarak ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, bu alandaki araştırmaların 2024 yılında zirveye ulaştığını ve en çok atıf alan makalenin Dong, Peng ve Wang tarafından yazılan “Esnek/Gerilebilir ve Giyilebilir Elektronik ve Yapay Zeka için Fiber/Kumaş Tabanlı Piezoelektrik ve Triboelektrik Nanojeneratörler” olduğunu göstermektedir. Çin, en çok makale üreten ülke olarak öne çıkarken, Chengkuo Lee bu alandaki en üretken ve bağlantılı Yazarlar arasındadır. Anahtar kelime analizi, makine öğrenimi, yapay zeka, bilgisayar görüşü, derin öğrenme ve evrişimli sinir ağları gibi kavramlarla yakın bir ilişki olduğunu ortaya koymaktadır. Sadece Web of Science veritabanına odaklanılmasına ve herhangi bir içerik analizi yapılmamasına rağmen, bulgular tekstil ve moda tasarımında AI'nın artan önemini ortaya koymakta ve gelecekteki araştırmalara rehberlik etmek için değerli bir temel sağlamaktadır.
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Artificial Intelligence (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | December 26, 2024 |
| Acceptance Date | August 29, 2025 |
| Publication Date | January 31, 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.61112/jiens.1607427 |
| IZ | https://izlik.org/JA79LT88FF |
| Published in Issue | Year 2026 Volume: 6 Issue: 1 |
