A Bibliometric Analysis of Cryptocurrency from Web of Science Publications

Bu çalışma, 2016 ve 2025 yılları arasında kripto para birimlerine ilişkin bilimsel literatürü bibliyometrik yöntemlerle inceleyerek yayın eğilimlerini, tematik yönelimleri, işbirliği ağlarını ve coğrafi katkıları ortaya koymaktadır. Web of Science veri tabanından alınan, başlığında “cryptocurrency” anahtar kelimesi bulunan ve “Ekonomi” ve “İşletme Finansı” kategorileriyle sınırlı toplam 959 makale, VOSviewer yazılımı kullanılarak analiz edildi. Bulgular, 2019'dan sonra yayın çıktısında belirgin bir artış olduğunu göstermektedir. Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve İngiltere merkezi konumlarını korurken, Vietnam, Hindistan ve Türkiye artan katkıda bulunanlar olarak ortaya çıkmaktadır. Çok alıntı yapılan çalışmalar, kripto para piyasalarındaki oynaklığa, risk-getiri dinamiklerine, pazar entegrasyonuna, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarına odaklanmaktadır. Anahtar kelime kümelemesi, finansal ekonomi, bilgisayar bilimi ve düzenleyici tartışmalar arasındaki kesişmeleri göstererek alanın çok boyutlu doğasını vurgulamaktadır. Genel olarak çalışma, kripto para birimi araştırmasının hızla küresel, çok merkezli ve ağ tabanlı bir alana dönüştüğünü ve araştırmacılara teorik yönelimleri, metodolojik yaklaşımları ve uluslararası işbirliklerini yönlendirecek kapsamlı bir harita sunmaktadır.

Using bibliometric methods, this study evaluates published scientific literature about cryptocurrencies covering the years 2016 to 2025 through an overview of publication patterns, theme orientation, networks of collaborations, and contributions by region. We analyzed 959 articles using VOSviewer found in the Web of Science database, with the keyword “cryptocurrency” in the title and limited to the categories “Economics” and “Business Finance.” Post 2019, publication output exhibited an important upward trajectory, the findings show. The United States, China, and England keep the field front and center while Vietnam, India, and Turkey are gradually increasing contributors. Frequent references report on cryptocurrency market volatility, risk–return dynamics, market integration, and applications of artificial intelligence and machine learning. The keyword clustering is suggestive of the multidimensionality of such work reflecting the connection between financial economics, computer science, and regulatory controversies. Overall, the study shows that cryptocurrency research has developed significantly into a global, multidimensional, networked niche with a comprehensive map on which researchers may refer to theoretical perspectives, methodological strategies, and international collaborations.