Uluslararası Bilgi Yönetimi Dergisi, kırk yılı aşkın bir süredir bilgi yönetimi konusundaki akademik tartışmalar için önde gelen bir platform olmuştur. Bu çalışma, konu modellemesi kullanarak IJIM'in araştırma ortamının 1986'dan 2024'e kadar olan evrimini incelemektedir. Latent Dirichlet Allocation'ı kullanarak yedi baskın araştırma teması belirledik ve bunların zaman içindeki gelişimini analiz ettik. Bulgularımız, dijital dönüşüm, yapay zeka odaklı analitik ve sosyal bilişimin bilgi yönetimi alanını şekillendiren kilit alanlar olarak ortaya çıktığını, bilgi yönetimi ve iş süreçleri gibi geleneksel konuların ise göreceli bir durgunluk yaşadığını ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım, gizli tematik yapıların daha derinlemesine incelenmesini sağlayarak araştırma eğilimlerinin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktadır. Çalışma, kamu BT uygulamaları ve dijital devlet stratejileri gibi yeterince araştırılmamış alanları vurgulayarak gelecekteki araştırmalar için stratejik yönler sunmaktadır. Metodolojik olarak bu çalışma, konu çıkarımının doğruluğunu artırmak için doğal dil işleme tekniklerini kullanarak tematik analizi geliştirmektedir. Bu bulgular, IJIM'in akademik etkisinin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmakta ve bilgi yönetimi alanındaki araştırmacılar, dergi editörleri ve politika yapıcılar için değerli çıkarımlar sağlamaktadır.
The International Journal of Information Management has been a leading platform for scholarly discussions on information management for over four decades. This study examines the evolution of IJIM’s research landscape from 1986 to 2024 using topic modeling. Utilizing Latent Dirichlet Allocation, we identify seven dominant research themes and analyze their progression over time. Our findings reveal that digital transformation, AI-driven analytics, and social computing have emerged as key areas shaping the field of information management, while traditional topics such as knowledge management and business processes have experienced relative stagnation. This approach provides a deeper exploration of latent thematic structures, offering a more nuanced understanding of research trends. The study highlights underexplored areas such as public IT applications and digital government strategies, offering strategic directions for future research. Methodologically, this study enhances thematic analysis by employing natural language processing techniques to improve the accuracy of topic extraction. These findings contribute to a better understanding of IJIM’s scholarly impact and provide valuable implications for researchers, journal editors, and policymakers in the field of information management.
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Bilgi Çıkarımı |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 13 Mart 2025 |
| Kabul Tarihi | 20 Ağustos 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 8 Sayı: 2 |