SOSYAL BİLİMLERDE VERİ BİLİMİ KULLANIMI
Öz
Bu çalışma, veri biliminin sosyal bilimler alanındaki önemli rolünü ve uygulamalarını ele almaktadır. Geleneksel sosyal bilim yaklaşımlarıyla kıyaslandığında, veri bilimi yöntemleri geniş veri kütlelerini etkili bir şekilde analiz etme ve değerli içgörüler elde etme potansiyeli sunmaktadır. Bu özelleşmiş disiplinler arası yaklaşımın, sosyal ağ analizinden duygu analizine, büyük veri analizinden tahmin modellerine kadar geniş bir yelpazede nasıl kullanıldığı incelenmektedir. Veri bilimi, sosyal bilimlerde yeni bir ufuk açmıştır. Bu yaklaşım, geleneksel sosyal bilim yöntemlerinin sınırlarını aşarak, daha kapsamlı ve derinlemesine analizler yapmayı mümkün kılmaktadır. Veri bilimi yöntemleri, sosyal ağların yapısını ve dinamiklerini daha iyi anlamamıza, kamuoyu görüşlerini daha doğru bir şekilde ölçmemize ve sosyal problemlerin kökenlerini daha iyi tespit etmemize yardımcı olmaktadır. Ancak, veri bilimi ile sosyal bilimlerin entegrasyonunun bazı zorluklar ve etik konular da beraberinde getirdiğini belirtmek gerekir. Verilerin toplanması, analizi ve yorumlanması sırasında ortaya çıkabilecek önyargı ve ayrımcılık riskleri, bu alandaki çalışmalara dikkatli bir şekilde yaklaşılmasını gerektirmektedir. Gelecekte, veri biliminin sosyal bilimler alanındaki kullanımının daha da yaygınlaşması beklenmektedir. Bu inceleme, gelecekteki yönelimler ve beklenen katkılar da ele alınarak, veri biliminin sosyal bilimler alanındaki rolü hakkında daha iyi bir anlayış sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Destekleyen kurum yok
Etik Beyan
Etik dışı bir durum sözkonusu değildir.
Teşekkür
yok
Kaynakça
- Addagarla, S. K., ve Amalanathan, A. (2020). Probabilistic unsupervised machine learning approach for a similar image recommender system for E-commerce. Symmetry, 12(11), 1783.
- Asadi, F., Trinugroho, J. P., Hidayat, A. A., Rahutomo, R., ve Pardamean, B. (2023). Data mining for epidemiology: The correlation of typhoid fever occurrence and environmental factors. Procedia Computer Science, 216, 284-292.
- Akour, M., Alsghaier, H., ve Al Qasem, O. (2020). The effectiveness of using deep learning algorithms in predicting students achievements. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 19(1), 387-393.
- Albayrak, M., Topal, K., ve Altıntaş, V. (2017). Sosyal medya üzerinde veri analizi: Twitter. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(Kayfor 15 Özel Sayısı), 1991-1998.
- Ashtiani, M. N., ve Raahmei, B. (2023). News-based intelligent prediction of financial markets using text mining and machine learning: A systematic literature review. Expert Systems with Applications, 119509.
- Bayes, T. (1763). LII. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. By the late Rev. Mr. Bayes, FRS communicated by Mr. Price, in a letter to John Canton, AMFR S. Philosophical transactions of the Royal Society of London, (53), 370-418, https://doi.org/10.1098/rstl.1763.0053.
- Bennear, L. S., ve Coglianese, C. (2005). Measuring progress: program evaluation of environmental policies. Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 47(2), 22-39.
- Best, K., Gilligan, J., Baroud, H., Carrico, A., Donato, K., ve Mallick, B. (2022). Applying machine learning to social datasets: a study of migration in southwestern Bangladesh using random forests. Regional Environmental Change, 22(2), 52.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgi Sistemleri (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
18 Ekim 2023
Gönderilme Tarihi
23 Eylül 2023
Kabul Tarihi
17 Ekim 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 10 Sayı: 4