Dünyadaki/Türkiye’deki E-Dilekçe Portalları ile CİMER'in Yönetişim İlkeleri ve Yapay Zekâ/Büyük Veri Perspektifi Bağlamında Değerlendirilmesi

Year 2025, Issue: 19, 16 - 49, 23.12.2025

Buğrahan Demirci

https://doi.org/10.55609/yenimedya.1627481

Abstract

Cumhurbaşkanlığı İletişim Merkezi (CİMER), Türkiye’de dilekçe ve bilgi edinme haklarının kullanımına aracılık ederek vatandaşların demokratik katılımını sağlayan elektronik bir kamusal halkla ilişkiler platformudur. Araştırmanın sorunsalı CİMER’de kolektif dilekçe seçeneğinin bulunmaması, dilekçelerin yayınlanmaması ve yapay zekâ entegrasyonunun eksikliğinin yönetişim ilkelerinin etkin uygulanmasını sınırlandırmasıyla ilgilidir. Çalışmanın amacı, Türkiye’de ve dünyada e-Dilekçe sistemlerinin katılımı artırıcı uygulamalarını ve yapay zekâ ile büyük veri teknolojilerine dair ampirik araştırmalardan elde edilen verimlilik temelli bulguları inceleyerek CİMER’e yönetişim odaklı öneriler sunmaktır. Araştırmada, Avrupa ve Kuzey Amerika ülkelerinden (Almanya, Birleşik Krallık, Rusya, Estonya, Kanada) birer, Hindistan ile Türkiye’den ikişer ulusal devlet platformu; Avrupa Birliği’nden üç uluslararası resmî sistem ve bir gayriresmî portal (Change.org) olmak üzere toplam 13 e-Dilekçe ortamı örneklem olarak belirlenmiştir. Tematik analiz yönteminden yararlanılan çözümlemede, örneklem; katılımcılık, şeffaflık, hesap verebilirlik, verimlilik ilkeleri çerçevesinde değerlendirilmiştir. Bulgular, bazı platformların kolektif dilekçe ve vatandaş katılımı araçları ile etkileşimi artırdığını, dilekçe içeriklerinin kamuya açık olmasının şeffaflık/hesap verebilirliği güçlendirdiğini ve yapay zekâ uygulamalarının verimliliğe katkı sağladığını göstermiştir. Bu doğrultuda CİMER için “kamuoyuna açık imza sistemi”, dilekçe metni ile yanıtların yayınlanabilmesi ve kanun düzeyinde dilekçe başvurusu yapılabilmesi gibi öneriler geliştirilmiştir. Yapay zekâ bağlamında ise sınıflandırma, özetleme, dilekçe/yanıt metni yazımı, yazım denetimi, acil dilekçelerin tespiti ve sohbet robotu olmak üzere altı öneri sunulmuştur. Önerilerin dilekçe işlemlerinde isabetliliği ve mükerrer dilekçelerin önlenmesini sağlayarak verimliliği destekleyebileceği, vatandaşların geri bildirim mekanizmasını etkin görmesini temin ederek şeffaflık ve hesap verebilirliği güçlendirebileceği ve kolektif etkileşim imkânı sunarak vatandaş katılımını artırabileceği sonucuna varılmıştır.

Keywords

CİMER , Dilekçe , Kamusal Halkla İlişkiler , Yapay Zekâ , Büyük Veri

Evaluation of E-Petition Portals in the World/Türkiye and CİMER in the Context of Governance Principles and Artificial Intelligence/Big Data Perspective

Abstract

The Presidential Communication Centre (CİMER) is an electronic government public relations platform that promotes democratic participation by mediating the exercise of the right to petition and right to information in Türkiye. The research problem concerns the lack of a collective petition option in CİMER, the non-publication of petitions, and the lack of AI integration, which limits the effective implementation of governance principles. The aim of this study is to examine the participatory practices of e-petition systems in Türkiye and worldwide, as well as the efficiency-based findings obtained from empirical research on AI and big data technologies, in order to provide governance-focused recommendations to CİMER. In the study, a total of 13 e-petition environments were selected as the sample, including one national government platform each from Europe and North America (Germany, United Kingdom, Russia, Estonia, Canada), two each from India and Türkiye; three international official systems from the European Union; and one unofficial portal (Change.org). The thematic analysis method was used, and the sample was evaluated within the framework of the principles of participation, accountability, transparency, and efficiency. The findings showed that some platforms increased interaction through collective petition and citizen participation tools, that making petition content publicly available strengthened transparency and accountability, and that AI applications contributed to increased efficiency. In this context, recommendations have been developed for CİMER, such as a “public signature system,” the ability to publish petition texts and responses, and the ability to submit petitions at the legislative level. In the context of AI, the following six recommendations were presented: classification; summarization; petition/response text writing; spell check tool; identification of urgent petitions; and chatbots. It was concluded that the proposals could support efficiency by ensuring the accuracy of petitioning processes and preventing duplicate petitions, strengthen transparency and accountability by ensuring that citizens perceive the feedback mechanism as effective, and increase citizen participation by offering opportunities for collective interaction.

Keywords

CİMER , Petition , Government Public Relations , Artificial Intelligence , Big Data

References

• Acar, O. K. (2018). Dijital çağda bilgi edinme ve başvuru hakkı; E- Devlet ve sosyal medya üzerinden yapılan başvuruların kamu çalışanları açısından değerlendirmesi. International Social Sciences Studies Journal, 4(24), 4836-4848. dx.doi.org/10.26449/sssj.940.
• Aggarwal, C. C. (2015). Data mining: The textbook. Springer.
• Aksan, S. (2014). Başbakanlık İletişim Merkezine (BİMER) ve Milli Eğitim Bakanlığı İletişim Merkezine (MEBİM) yapılan başvurulara ilişkin İl Eğitim Denetmenlerinin görüşleri [Master’s thesis]. Yeditepe University. https://acikbilim.yok.gov.tr/bitstream/handle/20.500.12812/342077/yokAcikBilim_10034569.pdf?sequence=-1.
• Aktan, E. (2018). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi Dergisi, 1(1), 1-22. https://doi.org/10.33721/by.403010.
• Alexopoulos, C., Lachana, Z., Androutsopoulou, A., Diamantopoulou, V., Charalabidis, Y. & Avgerinos Loutsaris, M. (2019). How machine learning is changing e-government. ICEGOV '19: Proceedings of the 12th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance, Australia, 354-363. https://doi.org/10.1145/3326365.3326412.
• Al-Sai, Z. A. & Abualigah, L. M. (2017). Big data and e-government: A review. 8th International Conference on Information Technology (ICIT), Jordan, 580-587. https://doi.org/10.1109/ICITECH.2017.8080062.
• Altaş, M. (2022, 9 January). CİMER'e 2021'de 6 milyon 100 bin vatandaş başvurdu. Anadolu Ajansı. https://www.aa.com.tr/tr/gundem/cimere-2021de-6-milyon-100-bin-vatandas-basvurdu/2469128.
• Ansell, C. (2012). Colloborative governance. Levi-Faur, D. (Ed.). The Oxford handbook of governance (pp. 498-526). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199560530.001.0001.
• Asrak Hasdemir, T. (2019). Disputed rights and contested issues: A study on the right to information in Turkey. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 43-59. https://dergipark.org.tr/en/pub/ufuksbedergi/issue/58933/849532.
• Batal, S. (2019). Yerel yönetimlerde yönetime katılım aracı olarak BİMER ve CİMER uygulamaları: Yalova Belediyesi Zabıta Müdürlüğü örneği. Z. Nas (Eds.). Yönetim&inovasyon sosyokültürel, sosyoekonomik gelişmeler (pp. 67-100). İKSAD Yayınevi.
• Beyaz, Z. F. (2025, 6 Ocak). CİMER’e 2024’te 4,5 milyondan fazla başvuru yapıldı. Anadolu Ajansı. https://www.aa.com.tr/tr/gundem/cimere-2024te-4-5-milyondan-fazla-basvuru-yapildi/3442691#.
• Canöz, K. (2008). Kamuda halkla ilişkilerin yeni yüzü: Bilgi edinme yasası. Selçuk İletişim, 5(3), 141-152. https://doi.org/10.18094/si.15169.
• Cantador, I., Cortés-Cediel, M. E. & Fernández, M. (2020). Exploiting open data to analyze discussion and controversy in online citizen participation. Information Processing & Management, 57(5), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102301.
• Centralised Public Grievance Redress and Monitoring System (CPGRAMS). (n.d.). About CPGRAMS. Department of Administrative Reforms and Public Grievances. https://pgportal.gov.in.
• Change.org, (n.d.). Dünyanın değişim ve aktivizm platformu. Change.org. https://www.change.org.
• Chowdhary, K. R. (2020). Fundamentals of artificial intelligence. Springer.
• Çiçekli, A. (2016). Kamu yönetiminde hesap verebilirlik ve BİMER’in hesap verebilir yönetime etkisi: Van sağlık hizmetleri örneği [Master’s thesis]. Yüzüncü Yıl University. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=bf5NSai-5W-xZOPaMLZONQ&no=ibQjZk3G-A7pzNfuDbZgYw.
• Cingiz, M. Ö. (2020). Kavramlar arası WordNet tabanlı anlamsal benzerlik değerlerinin farklı metriklerle değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 473-479. https://doi.org/10.31590/ejosat.819599.
• Clark, S. D. & Lomax, N. (2020). Linguistic and semantic factors in government e-petitions: A comparison between the United Kingdom and the United States of America. Government Information Quarterly, 37(4), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.giq.2020.101523.
• Creswell, J. W. (2017). Araştırma deseni: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları. Eğiten Kitap.
• Darıcı, M. (2020). Yeni kamu yönetimi ekseninde bir şikâyet mekanizması olarak Cumhurbaşkanlığı İletişim Merkezi (CİMER). Türk İdare Dergisi, (490), 93-114. http://www.tid.gov.tr/kurumlar/tid.gov.tr/tum-sayilar(2)/2001-2025/2020/Haziran/YENI-KAMU-YONETIMI-EKSENINDE.pdf.
• Davutoğlu, E. (2025). Algorithmic governance and its transformative role in decision-making. Akküçük, U. & Önder, M. (Eds.). AI driven tools for sustainable public administration (pp. 277-290). IGI Global Scientific Publishing. https://10.4018/979-8-3693-8372-8.ch010.
• Dede, A. (2024). Dijital iletişim, dijital vatandaşlık, dijital yönetişim ve CİMER. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 24(1), 355-365. https://doi.org/10.11616/asbi.1396928.
• Demirci, K. (2015). Türkiye’de yurttaş-devlet iletişimi açısından e-devlet uygulamaları BİMER örnek olayı. Akdeniz İletişim Dergisi, 23, 96-113. https://doi.org/10.31123/akil.436876.
• Directorate of Communications. (2019, 18 February). Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanı Altun’dan CİMER açıklaması: ‘’Önümüzdeki süreçte cevap süresinin azaltılması konusuna yoğunlaşılacak”. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı. https://www.iletisim.gov.tr/turkce/haberler/detay/cumhurbaskanligi-iletisim-baskani-altundan-cimer-aciklamasi-onumuzdeki-surecte-cevap-suresinin-azaltilmasi-konusuna-yogunlasilacak.
• Directorate of Communications. (2020a, 2 January). CİMER’e 2019’da 3 milyon 138 bin 233 başvuru yapıldı. Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı. https://www.iletisim.gov.tr/turkce/haberler/detay/cimere-2019da-3-milyon-138-bin-233-basvuru-yapildi.
• Directorate of Communications. (2020b). 2020 yılı idare faaliyet raporu, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Directorate of Communications. (2021). 2021 yılı idare faaliyet raporu, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Directorate of Communications. (2022). 2022 yılı idare faaliyet raporu, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Directorate of Communications. (2023a). Kamu yönetiminde bir dönüşümün hikayesi: CİMER, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Directorate of Communications. (2023b). 50 Soruda CİMER, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Directorate of Communications. (2023c). 2023 yılı idare faaliyet raporu, Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı Yayınları.
• Driss, O. B., Mellouli, S. & Trabelsi, Z. (2019). From citizens to government policy-makers: Social media data analysis. Government Information Quarterly, 36(3), 560-570. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.05.002.
• Durmuşoğlu, T. & Genel, Z. (2022). Pasif paydaş olarak vatandaşın e-iletişim ile aktif paydaşa dönüşümü: CİMER uygulaması örneği. Denetişim, (24), 70-90. https://dergipark.org.tr/tr/pub/denetisim/issue/68265/1003881.
• Eisenstein, J. (2019). Natural language processing. The MIT Press.
• Ekinci, E. & Karakoyunlu, İ. (2023). Verimlilik ve yapay zekâ arasındaki ilişki: Herbert A. Simon’un yönetim düşüncesi üzerinden bir inceleme. Türk İdare Dergisi, 94(495), 65-87. http://www.tid.gov.tr/kurumlar/tid.gov.tr/tum-sayilar(2)/2001-2025/2022/aralik/TID3-Verimlilik-ve-Yapay-Zeka.pdf.
• Eroğlu Durkal, M. & Korkmaz M. (2017). Kamu güveni inşasında kurumların rolü: BİMER örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(15), 2159-2181. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduiibfd/issue/53208/710830.
• Eroğlu, E. & Yağmurlu, A. (2020). Modern devletin yönetim fonksiyonu olarak halkla ilişkiler ve 1980 sonrası şekillenişi. Amme İdaresi, 53(4), 139-167. https://library.dogus.edu.tr/mvt/pdf.php?pdf=0022777&lng=0.
• Eski, N., Özben, D. İ. & Günbayı, İ. (2019). BİMER ve CİMER’e gelen şikayetler ile ilgili Maarif Müfettişlerinin, İlçe Milli Eğitim Müdürlerinin ve Şube Müdürlerinin görüşleri: Bir durum çalışması. ÇYBD Çağdaş Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(2), 163-182. https://dergipark.org.tr/tr/pub/cybd/issue/49666/558627.
• European Citizens' Initiative. (n.d.). Home. European Citizens' Initiative. https://citizens-initiative.europa.eu/_en.
• European Ombudsman. (n.d.). Home. European Ombudsman. https://www.ombudsman.europa.eu/.
• European Parliament. (n.d.). Petitions. European Parliament. https://www.europarl.europa.eu/petitions/en/home.
• Eyecioğlu Özmutlu, A. (2021). Doğal dil işleme. Talan, T. & Aktürk, C. (Eds.). Bilgisayar bilimlerinde teorik ve uygulamalı araştırmalar (pp. 129-155). Efe Akademi.
• Ezikoğlu, Ç. (2024). CIMER in Turkey: A revolutionary platform for political participation or a tool for authoritarianism?. International Social Science Journal, 74(253), 881-894. https://doi.org/10.1111/issj.12485.
• Fischer, F. (2012). Participatory governance: From theory to practice. Levi-Faur, D. (Ed.). The Oxford handbook of governance (pp. 457-471). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199560530.001.0001.
• Fung, A. (2006). Varieties of participation in complex governance. Public Administration Review, 66(1), 66–75. https://doi.org/10.1111/j.1540-6210.2006.00667.x.
• Gaut, G., Navarrete, A., Wahedi, L., Van Der Boor, P., De Unánue, A. D., Díaz, J., Clark, E. & Ghani, R. (2018). Improving government response to citizen requests online. COMPASS '18: Proceedings of the 1st ACM SIGCAS Conference on Computing and Sustainable Societies, USA, https://doi.org/10.1145/3209811.320987.
• General Directorate of Security. (n.d.). EGM ana sayfa. https://onlineislemler.egm.gov.tr/Sayfalar/default.aspx.
• German Bundestag. (n.d.). Petitionen. Deutscher Bundestag. https://epetitionen.bundestag.de.
• Ghosh, S. & Fatima, S. S. (2009). Application of natural language processing (NLP) techniques in e-governance. https://www.researchgate.net/publication/249716260_Application_of_Natural_Language_Processing_NLP_Techniques_in_E-Governance.
• Göksu, O. & Avcı, Ö. (2025). Participatory democracy in the digital age: Thematic content analysis of CIMER applications as a public opinion communication platform. Amme İdaresi Dergisi. 58(1), 163-196. https://ammeidaresi.hacibayram.edu.tr/documents/article/d2c91e3e-0e7f-4cc0-91c1-4fca5aa0e9f0_6.%20Participatory%20Democracy%20in%20the%20Digital%20Age.pdf.
• Grunig, J. E. & Grunig, L. A. (1992). Models of public relations and communication. Grunig, J. E., Dozier, D. M., Ehling, W. P., Grunig, L. A., Repper, F. C. & White, J. (Eds.). Excellence in public relations and communication management (pp. 285-325). Lawrance Erlbaum Associates Publishers. https://doi.org/10.4324/9780203812303.
• Gudivada, V. N., Rao, D. & Raghavan, V. V. (2015). Big data driven natural language processing research and applications. Handbook of Statistics, 33, 203-238. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63492-4.00009-5.
• Güler, T. & Yılmaz, A. (2019). Bir yönetişim reformu olarak devletin gülen yüzü: “Açık Kapı” uygulaması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(3), 359-374. https://doi.org/10.18037/ausbd.632121
• Gündüz, M. & Artar, F. (2023). Bir yönetime katılım aracı olarak CİMER’in toplumsal anlamı: Amaç, etkinlik, güven. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 16(43), 660-700. https://doi.org/10.14520/adyusbd.1252229.
• Güneş, İ. & Günbayı, İ. (2017). BİMER, ALO 147, CİMER gibi kurumlara yapılan şikâyetlerin okul yönetimine etkisine ilişkin yönetici görüşleri: Bir durum çalışması. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 6(3), 1-10. https://arastirmax.com/en/publication/egitim-ogretim-arastirmalari-dergisi/6/3/1-10-bimer-alo-147-cimer-gibi-kurumlara-yapilan-sikayetlerin-okul-yonetimine-etkisine-iliskin-yonetici-gorusleri-bir-durum.
• Habermas, J. (1993). The structural transformation of the public sphere: An inquiry into a category of bourgeois society (Burger, T. Trans.), The MIT Press.
• Hagen, L., Uzuner, Ö., Kotfila, C., Harrison, T. M. & Lamanna, D. (2015). Understanding Citizens’ Direct Policy Suggestions to the Federal Government: A Natural Language Processing and Topic Modeling Approach. 48th Hawaii International Conference on System Sciences, USA, 2134-2143. https://doi.org/10.1109/HICSS.2015.257.
• Huang, C., Zhang, Z., Mao, B. & Yao, X. (2023). An overview of artificial intelligence ethics. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 4(4), 799-819. https://doi.org/10.1109/TAI.2022.3194503.
• Hui, W. Y. & Kim, H. H. (2020). Topic analysis of the national petition site and prediction of answerable petitions based on deep learning. KIPS Transactions on Software and Data Engineering, 9(2), 45-52. https://doi.org/10.3745/KTSDE.2020.9.2.45.
• İleri, H. (1999). Verimlilik, verimlilik ile ilgili kavramlar ve işletmeler açısından verimliliğin önemi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 1(2), 9-24. https://dergipark.org.tr/tr/pub/selcuksbmyd/issue/11288/134886.
• Jashari, M. & Pepaj, I. (2018). The role of the principle of transparency and accountability in public administration. Acta Universitatis Danubius, 10(1), 60-69. https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=735180.
• Jo, T. (2019). Text mining: Concepts, implementation, and big data challenge. Springer. Johnson, C. E. & Hackman, M. Z. (2018). Leadership: A communication perspective. Waveland Press.
• Joshi, A. (2013). Do they work? Assessing the impact of transparency and accountability initiatives in service delivery. Development Policy Review, 31, 29-48. https://doi.org/10.1111/dpr.12018.
• Karcı, Ş. M. (2008). Yeni kamu işletmeciliği yaklaşımının temel değerleri üzerine bir inceleme. Akdeniz İİBF Dergisi, 8(16), 40-64. https://dergipark.org.tr/tr/pub/auiibfd/issue/32318/359132.
• Karkın, N. & Zor, A. (2017). Vatandaş - idare etkileşimi bağlamında bilgi edinme hakkı: BİMER örneği ve idarede inovasyon. Marmara Üniversitesi Siyasal Bilimler Dergisi, 5(1), 25-44. https://doi.org/10.14782/sbd.2017.47.
• Kazancı, M. (2011). Kamuda ve özel kesimde halkla ilişkiler. Turhan Kitabevi.
• Kelleher, J. D. (2019). Deep Learning. The MIT Press.
• Khurana, D., Koli, A. & Khatter, K. (2023). Natural language processing: State of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82, 3713-3744. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4.
• Kim, N. & Hong, S. (2021). Automatic classification of citizen requests for transportation using deep learning: Case study from Boston City. Information Processing & Management, 58(1). https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102410.
• Lee, M. (2022). Introduction. Lee, M., Neeley, G. & Stewart, K. (Eds.). The practice of government public relations (pp. 9-27). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003177654.
• Li, Y., Fang, W., Sun, H., Liu, X., Du, W., Liu, Y. & Li, Q. (2023). Pecidrl: Petition expectation correction and identification based on deep reinforcement learning. Information Processing & Management. 60(3). https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103285.
• Mehr, H. (2017). Artificial intelligence for citizen services and government. Harvard Ash Center Technology & Democracy Fellow, 1-12. https://creatingfutureus.org/wp-content/uploads/2021/10/Mehr-2017-AIforGovCitizenServices.pdf.
• Ministry of Health Communication Center. (n.d.). T.C. Sağlık Bakanlığı İletişim Merkezi. https://sabim.gov.tr/.
• Mudacumura, G. M. (2014). Accountability and transparency: Cornerstones of development and democratic governance. Mudacumura, G. M. & Morçöl, G. (Eds.). Challenges to democratic governance in developing countries (pp. 37-55). Springer.
• Muthukrishnan, N., Maleki, F., Ovens, K., Reinhold, C., Forghani, B. & Forghani, R. (2020). Brief history of artificial intelligence. Neuroimaging Clinics of North America, 30(4), 393-399. https://doi.org/10.1016/j.nic.2020.07.004.
• MyGov. (n.d.). Home. MyGov. https://www.mygov.in/.
• Neuman, W. L. (2022a). Toplumsal araştırma yöntemleri: Nicel ve nitel yaklaşımlar cilt 1. Siyasal Kitabevi.
• Neuman, W. L. (2022b). Toplumsal araştırma yöntemleri: Nicel ve nitel yaklaşımlar cilt 2. Siyasal Kitabevi.
• Özalp, A. (2025). Artificial intelligence-based automation of the referral process for applications submitted to CİMER. İletişim ve Diplomasi, (14), 175-200. https://doi.org/10.54722/iletisimvediplomasi.1666175.
• Parliament of Canada. (n.d.). Petitions. Parliament of Canada. https://www.ourcommons.ca/petitions/en/Home/Index.
• Peled, R. & Rabin, Y. (2011). The constitutional right to information. Columbia Human Rights Law Review, 42(2), 357-402. https://heinonline.org/HOL/LandingPage?handle=hein.journals/colhr42&div=14&id=&page=.
• Pi, Y. (2021). Machine learning in governments: Benefits, challenges and future directions. JeDEM-eJournal of eDemocracy and Open Government, 13(1), 203-219. https://doi.org/10.29379/jedem.v13i1.625.
• Pierson, C. (2011). The modern state. Routledge.
• Rahvaalgatus. (n.d.). Do you feel like some things could be done better in Estonia?. Rahvaalgatus. https://rahvaalgatus.ee/.
• Rich, E., Knight, K. & Nair, B. S., (2010). Artificial intelligence. Tata McGraw Hill.
• Russian Public Initiative. (n.d.). Home. Российская общественная инициатива. https://www.roi.ru.
• Schedler, A. (1999). Conceptualizing accountability. Schedler, A., Diamond, L. & Plattner, M. F. (Eds.). The self-restraining state: Power and accountability in new democracies (pp. 13-29). Lynne Rienner Publishers. https://doi.org/10.1515/9781685854133.
• Schmitt, C. (2000). The crisis of parliamentary democracy (E. Kennedy, Trans.). The MIT Press.
• Selvi, Ö., Ulucan, M. & Eser Coşgun, A. (2019). Halkla ilişkiler ve bir E-devlet uygulaması olarak CİMER. Akademik Bakış, 75(13), 13-37. https://dergipark.org.tr/en/pub/abuhsbd/issue/51780/672926.
• Shaffer, T. J. (2022). Public relations(hips) through public engagement. Lee, M., Neeley, G. & Stewart, K. (Eds.). The practice of government public relations (pp. 269-292). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003177654.
• Su, Z. & Meng, T. (2016). Selective responsiveness: Online public demands and government responsiveness in authoritarian China. Social Science Research, 59, 52-67. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2016.04.017.
• Suh, J. H., Park, C. H. & Jeon, S. H. (2010). Applying text and data mining techniques to forecasting the trend of petitions filed to E-people. Expert Systems with Applications, 37(10), 7255-7268. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.002.
• Suiçmez, H. (2002). Verimlilik ve etkinlik terimleri (tarihsel bakış). Mülkiye, 26(234), 169-183. https://dergipark.org.tr/tr/pub/mulkiye/issue/234/510.
• The Ombudsman Institution. (2022). Kamu denetçiliği kurumu başvuru ve iyi yönetim rehberi. Ajans Düş Pınarı.
• The Ombudsman Institution. (n.d.). Ana sayfa. Ombudsmanlık. https://www.ombudsman.gov.tr/.
• The Petitions Commission of the Grand National Assembly of Türkiye (GNAT). (2022). Türkiye Büyük Millet Meclisi Dilekçe Komisyonu. https://edilekce.tbmm.gov.tr/hakkimizda/Kitapcik_DilekceKomisyonu.pdf.
• The Petitions Commission of the Grand National Assembly of Türkiye (GNAT). (n.d.). E-dilekçe başvuru giriş. Türkiye Büyük Millet Meclisi. https://edilekce.tbmm.gov.tr. Turan, E., Aydilek, E. & Tunga Şen, A. (2015). “BİMER” uygulaması ve Türk kamu yönetimi sistemine etkileri. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 215-225. https://dergipark.org.tr/en/pub/iibfdkastamonu/issue/29398/317924.
• Uçacak, K. (2017). Türk kamu yönetiminde bürokratik işlemlerin azaltılmasında bilgi teknolojileri ve inovasyona dayalı uygulamaların önemi: E-devlet, UYAP ve BİMER örnekleri [Master’s thesis]. Kahramanmaraş Sütçü İmam University. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=T0aVyFiqmgHl3hl85eu_yA&no=hLpwtJ6N_0lHYF8Vh9NjbQ.
• UK Government and Parliament. (n.d.). Petitions. UK Government and Parliament. https://petition.parliament.uk.
• Uysal, A. (2021). Muhbirliğin kurumsallaşması ve korku rejiminin inşası. Toplum ve Bilim, 158, 68-86. https://sciencespo.hal.science/hal-03479014.
• Wang, J., Gao, Y., Züfle, A., Yang, J. & Zhao, L. (2018). Incomplete label uncertainty estimation for petition victory prediction with dynamic features. 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), Singapore, https://doi.org/10.1109/ICDM.2018.00069.
• Wijeratne, Y., de Silva, N. & Shanmugarasa, Y. (2019). Natural language processing for government: Problems and potential. Lirneasia. https://lirneasia.net/wp-content/uploads/2019/04/Natural_Language_Processing_for_Government__Problems_and_Potential.pdf.
• Wittemyer, R., Bailur, S., Anand, N., Park, K. R. & Gigler, B. S. (2014). New routes to governance: a review of cases in participation, transparency, and accountability. Gigler, B. S. & Bailur, S. (Eds.). Closing the feedback loop can technology bridge the accountability gap? (pp. 43-71). The World Bank. http://dx.doi.org/10.1596/978-1-4648-0191-4.
• Xue, T. & Liu, H. (2019). The prediction of petition based on big data. Information Discovery and Delivery, 47(3), 135-142. https://doi.org/10.1108/IDD-08-2018-0031.
• Yıldızalp, M. (2024, 22 Ocak). CİMER'e geçen yıl 7 milyon 650 bin başvuru yapıldı. Anadolu Ajansı. https://www.aa.com.tr/tr/gundem/cimere-gecen-yil-7-milyon-650-bin-basvuru-yapildi/3115406.
• Yüksel, İ. (2019). Okul yönetimleri ve öğretmenlik mesleğine yönelik BİMER’e konu olan şikayetlerin analizi (Antalya örneği). Uluslararası Karamanoğlu Mehmetbey Eğitim Araştırmaları Dergisi, 1(1), 19-30. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ukmead/issue/47280/562385.
• Zengin, O. (2011). Verimlilik: Kuramsal bir çözümleme ve kamu yönetimi disiplini [Doctoral dissertation]. Ankara Üniversitesi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=ghUHrpybdaQniK-W8kAmpQ&no=9dtf1NLPGQhUGQLKzNpZqA.
• Zhou, Z., (2021). Machine learning (S. Liu, Trans.). Springer.