Muhasebe ve Yapay Zekâ: VOSviewer ile Bibliyometrik Analiz

Year 2025, Volume: 32 Issue: 1, 131 - 145, 12.03.2025

Selda Korga

https://doi.org/10.18657/yonveek.1522092

Abstract

Yapay zekâ tüm alanlarda olduğu gibi muhasebe alanında da önemli bir etkiye sahiptir. Yapay zekâ ile muhasebe alanında teknolojiye dayalı faaliyetlerin sürdürülmesi sayesinde, rutin yapılan işlerde otomasyon ile hataların azaltılması sağlanarak faaliyetlerin verimli ve etkin bir biçimde yürütülebilmesi olanağı doğmaktadır.
Bu çalışmanın amacı muhasebede yapay zekâ üzerine yapılan akademik çalışmaları belirlemek ve muhasebe alanında yapay zekâ konusunda mevcut durumu değerlendirmektir. Bu amaçla Web of Science veri tabanında indekslenen muhasebede yapay zekâ üzerine yapılan çalışmalar taranmıştır. Araştırmanın örneklemi olarak 1986-2024 yılları arasında yayınlanan 518 çalışma belirlenmiştir. Araştırma verilerinin analizinde VOSviewer programı kullanılarak bibliyometrik analiz yöntemi uygulanmıştır. Analiz sonucunda elde edilen bulgulara göre muhasebede yapay zekâ üzerine yapılan çalışmalarda en üretken, en çok atıf alan ve en yüksek bağlantı gücüne sahip olan yazar “Miklos A. Vasarhelyi”, en çok atıf alan ve en yüksek bağlantı gücüne sahip ülke “Amerika Birleşik Devletleri” ve en sık kullanılan anahtar kelimeler ise “makine öğrenmesi”, “yapay zekâ”, “muhasebe”, “denetim” ve “derin öğrenme” olarak belirlenmiştir. Ayrıca araştırmacıların konuya olan ilgisinin artması ile son yıllarda konuya ilişkin yapılan çalışmaların arttığı gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Muhasebe, Bibliyometrik Analiz
JEL Sınıflandırması: M40, M41.

Keywords

Muhasebe, Yapay Zekâ, Bibliyometrik Analiz

Accounting and Artificial Intelligence: Bibliometric Analysis with VOSviewer

Abstract

ABSTRACT
Artificial Intelligence has significant effects in the field of accounting, as in all other fields. Due to the maintenance of technology-based activities in the field of accounting with artificial intelligence, it is possible to carry out activities efficiently and effectively by reducing errors through automation in routine work.
The study aims to identify academic researches on artificial intelligence in accounting and to assess the current state on artificial intelligence in accounting. To this end, studies on Artificial Intelligence in accounting indexed in the Web of Science database were scanned and 518 studies that were published between 1986 and 2024 were determined as the sample of the study. The Bibliometric Analysis Method was used with the VOSviewer program to analyze the study data. According to the findings obtained as a result of the analyses, the most productive, most cited, and highest linking author in studies on Artificial Intelligence in accounting was found to be “Miklos A. Vasarhelyi”, and the most cited and the highest linking country was “The United States of America” and the most frequently used keywords were “machine learning”, “artificial intelligence”, “accounting”, “audit” and “deep learning”. It was also found that with the increasing interest of researchers in the subject, the number of researches on the subject has increased in recent years.
Keywords: Artificial Intelligence, Accounting, Bibliometric Analysis.
JEL Classification: M40, M41.

Keywords

Accounting, Artificial Intelligence, Bibliometric Analysis

References

• Agustí, M. A. and Orta-Pérez, M. (2023). Big Data and Artificial İntelligence in The Fields of Accounting and Auditing: A Bibliometric Analysis. Spanish Journal of Finance and Accounting/Revista Española de Financiación y Contabilidad, 52(3), 412-438. https://doi.org/10.1080/02102412.2022.2099675
• Arslan, K. (2020). Eğitimde Yapay Zekâ ve Uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
• Gacar, A. (2019). Yapay Zekâ ve Yapay Zekânın Muhasebe Mesleğine Olan Etkileri: Türkiye’ye Yönelik Fırsat ve Tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394.
• Kaya, G. A. (2024). Muhasebe Alanında Yapay Zekâ ve Blokzincir ile İlgili Makalelerin Görsel Haritalama Yöntemi ile Analizi. Muhasebe Alanında Akademik Analizler, Yaz Yayınları: Afyonkarahisar.
• Khan, H. M. R., Ahmad, S., Javed, R. and Nasir, N. (2023). The Significance of Artificial İntelligence in Business and Accounting: A Bibliometric Analysis. Pakistan Journal of Humanities and Social Sciences, 11(2), 1061-1082. https://doi.org/10.52131/pjhss.2023.1102.0417
• Kılınç, E. (2023). İşletmelerde Yapay Zekâ Alanında Scopus Veritabanında Yapılan Çalışmaların Bibliyometrik Olarak Analizi. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(4), 1185-1198. https://doi.org/10.33712/mana.1380858
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N. and Shannon, C. E. (2006). A Proposal for The Dartmouth Summer Research Project on Artificial İntelligence, August 31, 1955. AI magazine, 27(4), 12-12.
• McCarthy, J. (2007). What İs Artificial İntelligence.
• Mellit, A. and Kalogirou, S. A. (2008). Artificial Intelligence Techniques for Photovoltaic Applications: A Review. Progress in Energy and Combustion Science, 34(5), 574-632. https://doi.org/10.1016/j.pecs.2008.01.001
• Salehi, H. And Burgueño, R. (2018). Emerging Artificial Intelligence Methods in Structural Engineering. Engineering Structures, 171, 170-189. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2018.05.084
• Serçemeli, M. (2018). Muhasebe ve Denetim Mesleklerinin Dijital Dönüşümünde Yapay Zekâ. Electronic Turkish Studies, 13(30). http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies
• Stafıe, G., Grosu,V., Socolıuc, M., & Brınzaru, S.M. (2021). Bibliometric Analysis Of The Artificial İntelligence-Accounting Binomial. Proceedings of the 38th International Business Information Management Association (IBIMA), Seville, Spain.
• Small, H. (1999). Visualizing science by citation mapping. Journal of the American Society for Information Science, 50(9), 799-813.
• Ucoglu, D. (2020). Effects of Artificial Intelligence Technology on Accounting Profession and Education. Pressacademia, 11(1), 16-21. http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1232
• Zupic, I. and Čater, T. (2015). Bibliometric Methods in Management and Organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429-472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629 Loverseed, H. (1997). Market Segments: The Adventure Travel Industry in North America. Travel & Tourism Analyst. No: 6, 87-104.