Yapay Zekâ ve Grafik Tasarım İlişkisi Üzerine Bibliyometrik Bir İnceleme

Öz

Bu çalışma, 2015-2025 yılları arasında yapay zekâ ile grafik tasarım alanında gerçekleşen bilimsel üretim ve tematik gelişimi bibliyometrik yöntemle sistemli biçimde incelemektedir. Amaç; literatürdeki yayın eğilimlerini, üretkenlik düzeylerini ve disiplinler arası iş birliği ağlarını ortaya koymak, grafik tasarımda yapay zekâ entegrasyonunun yaratıcı, etik ve sektörel dönüşümünü değerlendirmektir. Web of Science’dan belirlenen ilgili makaleler, anahtar kelime ve belge türü filtreleriyle seçilmiş ve tescilli bir yazılımla analiz edilmiştir. Analiz sürecinde yıllık yayın ve atıf grafikleri, anahtar kelime kümelenmeleri, tematik haritalar ve görsel iş birliği ağları oluşturulmuş; bu bulgular üzerinden alanın dinamikleri çok boyutlu ve karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır. Sonuçlar, yayın hacminin özellikle son yıllarda hızla arttığını ve Çin’in üretkenlikte başı çektiğini; ABD ve Avrupa ülkelerinin ise yayın başına düşen atıf oranlarıyla bilimsel etki açısından öne çıktığını göstermiştir. Anahtar kavramlarda görselleştirme, yapay zekâ, üç boyutlu gösterimler ve eğitim eksenlerinde tematik yoğunlaşmalar saptanmış; üretken yapay zekâ, veri odaklı tasarım, derin öğrenme ve dijital ekosistem kümeleri öne çıkmıştır. Disiplinler arası ekip çalışması ve uluslararası iş birliği, kolektif üretim ve inovasyon kapasitesinin yükseldiğini; etik ve özgünlük tartışmaları ise alanın sürdürülebilirliği ve mesleki standardizasyon açısından kritik eşikler ve tartışma alanları içerdiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay zekâ
• Grafik tasarım
• Görselleştirme
• Üretken yapay zekâ
• Bibliyometrik analiz

Destekleyen Kurum

Çalışma kapsamında herhangi bir sponsor, fonlayıcı kurum veya ticari firma ile çıkar ilişkisi bulunmamakta olup, olası çıkar çatışmaları titizlikle gözetilmiştir.

Etik Beyan

Araştırmam bibliyometrik analiz yöntemiyle ikincil ve kamuya açık veri setleri üzerinde yürütülmüş olup; insan veya hayvan denekler üzerinde araştırma, deneysel uygulama, katılımcılardan birincil veri toplama (anket, mülakat, odak grup, gözlem vb.) ya da kişisel veri işlemeyi içermemesi sebebiyle etik kurul izni gerektirmeyen çalışmalar arasında yer aldığını beyan ederim.

A Bibliometric Study on the Relationship Between Artificial Intelligence and Graphic Design

Öz

This study systematically examines the scientific output and thematic evolution of research on artificial intelligence in graphic design between 2015 and 2025 using bibliometric methods. The aim is to reveal publication trends, productivity levels, and interdisciplinary collaboration networks, and to evaluate how AI integration is transforming creativity, ethics, and industry practices in graphic design. Relevant articles were retrieved from the Web of Science database using keyword and document-type filters and analyzed with proprietary software. Annual publication and citation trends, keyword co-occurrence clusters, thematic maps, and visual collaboration networks were generated, and these findings were used to discuss the field’s dynamics in a multidimensional and comparative way. The results show a sharp increase in publication volume in recent years, with China leading in output, while the United States and European countries stand out in scientific impact based on citations per publication. Key concepts concentrate around visualization, artificial intelligence, three-dimensional representations, and education, with prominent clusters on generative AI, data-driven design, deep learning, and digital ecosystems. Growing interdisciplinary teamwork and international collaboration indicate rising collective creativity and innovation capacity, while debates on ethics and originality mark critical thresholds for sustainability and professional standardization in the creative industries.

Anahtar Kelimeler

• Artificial intelligence
• Graphic design
• Visualization
• Generative AI
• Bibliometric analysis

Kaynakça

1. Aksnes, D. W., Langfeldt, L., & Wouters, P. (2019). Citations, citation indicators, and research quality: An overview of basic concepts and theories. SAGE Open, 9(1), 2158244019829575. https://doi.org/10.1177/2158244019829575
2. Alsswey, A. (2025). Examining students perspectives on the use of artificial intelligence tools in higher education: A case study on AI tools of graphic design. Acta Psychologica, 258, 105190. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105190
3. Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
4. Arvaj, L. B., Subic, T., & Ahtik, J. (2024). Analysis of relevance and appeal of visual presentation of meat products generated using artificial intelligence. Applied Sciences-Basel, 14, Article 51814. https://doi.org/10.3390/app14051814
5. Blazhev, B. (2023). Artificial intelligence and graphic design. Cultural and Historical Heritage: Preservation, Presentation, Digitalization (KIN Journal), 9(1), 112-130. https://doi.org/10.55630/KINJ.2023.090109
6. Bornmann, L., & Mutz, R. (2015). Growth rates of modern science: A bibliometric analysis. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(11), 2215–2222. https://doi.org/10.1002/asi.23329
7. Buryk, D. (2024). Trends Of Use Of Artificial Intelligence In Graphic Design. Věda a perspektivy, 2(33). https://doi.org/10.52058/2695-1592-2024-2(33)-440-448
8. Cai, Y. (2025). Innovative design and development of brand visual system under the background of artificial intelligence-assisted visual communication design. Discover Applied Sciences, 7(8), 864. https://doi.org/10.1007/s42452-025-07412-4

9. Chen, L.Q., Song, Y.X., Guo, J., Sun, L.Y., Childs, P., & Yin, Y. (2025). How generative AI supports human in conceptual design. Design Science, 11, e9. https://doi.org/10.1017/dsj.2025.2
10. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
11. Guo, Y. J. (2025). Transformations and innovations in visual communication design in the new media era. International Journal of Interdisciplinary Telecommunications and Networking, 17(1), Article 373321. https://doi.org/10.4018/IJITN.373321
12. Hoekman, J., Frenken, K., & Tijssen, R. J. (2010). Research collaboration at a distance: Changing spatial patterns of scientific collaboration within Europe. Research Policy, 39(5), 662–673. https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.01.012
13. Hwang, Y., & Wu, Y. (2025). Graphic design education in the era of text-to-image generation: Transitioning to contents creator. International Journal of Art & Design Education, 44(1), 239-253. https://doi.org/10.1111/jade.12558
14. Karaşahinoğlu, Ş. (2020). Yapay zekânın grafik tasarım alanında kullanım örneklerinin ve gelecekteki olası rolünün i̇ncelenmesi. Odü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi (Odüsobi̇ad). https://doi.org/10.48146/odusobiad.764387
15. Lee, S., & Kang, S. (2025). The influence of generative AI with prompt engineering on creative design in architectural education. Journal of Asian Architecture and Building Engineering. https://doi.org/10.1080/13467581.2025.2552446
16. Li, H., Xue, T., Zhang, A., Luo, X., Kong, L., & Huang, G. (2024). The application and impact of artificial intelligence technology in graphic design: A critical interpretive synthesis. Heliyon, 10(21), https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40037
17. Liu, W., & Kim, H.G. (2025). The visual communication using generative artificial intelligence in the context of new media. Scientific Reports, 15(1), 11577. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96869-9
18. Luo, Y., Wang, J., & He, L. (2025). Designing with AI: A systematic literature review on the impact of artificial intelligence on design practice. Applied Computing and Informatics, 21(4), 1-20. https://doi.org/10.1155/ahci/3869207
19. Ozkan Aksu, E., & Gencer, C. (2025). Bibliometric analysis for offshore wind energy: Priority research areas and emerging trends. Journal of Polytechnic—Politeknik Dergisi. https://doi.org/10.2339/politeknik.1653494
20. Mongeon, P., & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: A comparative analysis. Scientometrics, 106(1), 213–228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
21. Pamuklu, A. & Fındıkcı, M. (2023). Grafik tasarımın geleceği: yapay zekâ ve i̇nsan. Bilim Eğitim Sanat ve Teknoloji Dergisi (Best Dergi), 7(2), 177-191. https://doi.org/10.46328/bestdergi.100
22. Polatcan, M., Memiş, M., & Batı, H. (2025). Bibliometric analysis of artificial intelligence studies in design sciences. Design Science and Technology Journal, 9(2), 87-104. https://doi.org/10.1007/dstj.2025.203104
23. Rosyida, H. F., Syafei, A., & Nuha, M. U. (2025). The Evolving Field of Graphic Design: Challenges and Opportunities in the Integration of Artificial Intelligence. International Journal of Graphic Design, 3(1), 19-38. https://doi.org/10.51903/ijgd.v3i1.2537
24. Srb, C., & Petrovici, I. (2025). Applications of invisible and generative artificial intelligence in developing and assessing visual projects in higher education. Revista Romaneasca Pentru Educatie Multidimensionala, 17(3), 31033. https://doi.org/10.18662/rrem17.3/1033
25. Sreenivasan, A., Thomas, R., & Iqbal, Z. (2024). Design thinking and artificial intelligence: A systematic literature review. Technovation, 126, 102894. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2024.102894
26. Wang, J. (2013). Citation time window choice for research impact evaluation. Scientometrics, 94(3), 851–872. https://doi.org/10.1007/s11192-012-0775-9
27. Wang, N., Kim, H., Peng, J.F., & Wang, J.Y. (2025). Exploring creativity in human-AI co-creation: A comparative study across design experience. Frontiers in Computer Science, 7, 1672735. https://doi.org/10.3389/fcomp.2025.1672735
28. Zhou, P., & Leydesdorff, L. (2006). The emergence of China as a leading nation in science. Research Policy, 35(1), 83-104. https://doi.org/10.1016/J.Respol.2005.08.006
29. Zupic, I., & Čater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429–472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629