Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Yıl 2026, Sayı: 41, - , 10.02.2026
https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808
https://izlik.org/JA98FM77AR

Öz

Kaynakça

  • Aaen, J., Nielsen, J. A., & Carugati, A. (2022). The dark side of data ecosystems: A longitudinal study of the DAMD project. European Journal of Information Systems, 31, 288–312.
  • Abdulla, A., Baryannis, G., & Badi, I. (2023). An integrated machine learning and MARCOS method for supplier evaluation and selection. Decision Analytics Journal, 9, 100342.
  • Agrawal, D., Zhang, C., Kettinger, W. J., & Adeli, A. M. (2022). Spy it before you try it: Intrinsic cues and open data app adoption. Communications of the Association for Information Systems, 50, 554–575.
  • Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
  • Akçakanat, Ö., & Aksoy, E. (2023). G-20 ülkelerinin yeşil merkez bankacılığı karnelerine göre değerlendirilmesi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 1-15.
  • Akyüz, G., & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Ali, J. (2022). A q-rung orthopair fuzzy MARCOS method using novel score function and its application to solid waste management. Applied Intelligence, 52(8), 8770-8792.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Akdeniz ülkelerinin destinasyon rekabetçilik performanslarının analizi: MAIRCA ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1833-1856.
  • Altıntaş, F. F. (2022). Avrupa ülkelerinin enerji inovasyonu performanslarının analizi: Mabac ve Marcos yöntemleri ile bir uygulama. İşletme Akademisi Dergisi, 3(2), 188-216.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Barış Performanslarının LOPCOW Tabanlı WISP Yöntemi İle Analizi: G7 Ülkeleri Örneği. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 215-241.
  • Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
  • Ayçin, E., & Arsu, T. (2021). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
  • Aydoğdu-Bağcı, S., & Türkoğlu, S. P. (2023). Kamu harcamalarının eğitim göstergelerindeki rolü: SD ve COCOSO yöntemleri ile üst-orta gelir grubu ülkelerinin analizi. Alanya Akademik Bakış, 7(3), 1267-1283.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., & Muhammad, L. J. (2023). Wind farm site selection using BWM-AHP-MARCOS method: A case study of Libya. Scientific African, 19, e01511.
  • Batwara, A., Sharma, V., Makkar, M., & Giallanza, A. (2024). Impact of smart sustainable value stream mapping–Fuzzy PSI decision-making framework. Sustainable Futures, 7, 100201.
  • Bayrakci, E., & Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-434.
  • Bilgin Sarı, E. (2019). Measuring The performances of the machines via Preference Selection Index (PSI) method and comparing them with values of Overall Equipment Efficiency (OEE). İzmir İktisat Dergisi, 34(4), 573-581.
  • Borujeni, M. P., & Gitinavard, H. (2017). Evaluating the sustainable mining contractor selection problems: An imprecise last aggregation preference selection index method. Journal of Sustainable Mining, 16(4), 207-218.
  • Calzada, I., & Almirall, E. (2020). Data ecosystems for protecting European citizens’ digital rights. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(2), 133-147.
  • Chauhan, R., Singh, T., Thakur, N. S., & Patnaik, A. (2016). Optimization of parameters in solar thermal collector provided with impinging air jets based upon preference selection index method. Renewable energy, 99, 118-126.
  • Corbett, J., Templier, M., Townsend, H., & Takeda, H. (2020). Integrating across sustainability, political, and administrative spheres: A longitudinal study of actors’ engagement in open data ecosystems in three Canadian cities. Communications of the Association for Information Systems, 47, 596–627.
  • Corrales-Garay, D., Ortiz-de-Urbina-Criado, M., & Mora-Valentín, E. M. (2019). Knowledge areas, themes and future research on open data: A co-word analysis. Government information quarterly, 36(1), 77-87.
  • Çanakçıoğlu, M., & Küçükönder, H. (2020). Entropi ve TOPSIS bütünleşik yaklaşimi ile BIST gida ve içecek endeksindeki şirketlerin finansal performanslarinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 200-217.
  • Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli MARCOS yöntemi ile yenilikçi ve girişimci üniversite analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
  • Dang, H. A. H., Pullinger, J., Serajuddin, U., & Stacy, B. (2023). Statistical performance indicators and index—a new tool to measure country statistical capacity. Scientific Data, 10(1), 146.
  • D’Hauwers, R., Walravens, N., & Ballon, P. (2022). Data ecosystem business models: Value and control in data ecosystems. Journal of Business Models, 10, 1–30.
  • Dehshiri, S. S. H., & Firoozabadi, B. (2022). A new application of measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) in solar site location for electricity and hydrogen production: A case study in the southern climate of Iran. Energy, 261, 125376.
  • Demir, A. T., & Moslem, S. (2024). Evaluating the effect of the COVID-19 pandemic on medical waste disposal using preference selection index with CRADIS in a fuzzy environment. Heliyon, 10(5).
  • Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
  • Deveci, M., Özcan, E., John, R., Pamucar, D., & Karaman, H. (2021). Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based Best-Worst Method and MARCOS. Applied Soft Computing, 109, 107532.
  • Du, P., Chen, Z., Wang, Y., & Zhang, Z. (2022). A hybrid group-making decision framework for regional distribution network outage loss assessment based on fuzzy best-worst and MARCOS methods. Sustainable Energy, Grids and Networks, 31, 100734.
  • Dünya Bankası, (2022). İstatistiksel Performans Göstergeleri. https://databank.worldbank.org/source/statistical-performance-indicators-(spi) (25.07.2024).
  • Ecemiş, O., & Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89.
  • Eren, H., & Aksoy, E. (2021). Ülkelerin Lojistik Performanslarına Göre Uluslararası Demiryolları İstatistikleri Açısından Kümelenmesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13(2), 111-137.
  • Fang, J., & Zhao, L. (2024). Synergistic evolution mechanisms for improving open government data ecosystems using the Haken model. Library & Information Science Research, 46, 101284.
  • Fang, J., Zhao, L., & Li, S. (2024). Exploring open government data ecosystems across data, information, and business. Government Information Quarterly, 41(2), 101934.
  • Gençtürk, M., Senal, S., & Aksoy, E. (2021). COVID-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160.
  • Di Gennaro, L. (2024). Is there a quantitative relationship between democracy and official statistics?. Statistical Journal of the IAOS, 40(3), 511-519.
  • Ghazinoory, S., Nasri, S., Dastranj, R., & Sarkissian, A. (2021). Bio to bits”: The Millennium Ecosystem Assessment (MA) as a metaphor for Big Data ecosystem assessment. Information Technology & People, 35, 835–858.
  • Given, L. M., Polkinghorne, S., & Cattlin, J. (2023). Structural elements and spheres of expertise: Creating a healthy ecosystem for cultural data initiatives. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-17.
  • Görçün, Ö. F., & Doğan, G. (2023). Mobile crane selection in project logistics operations using Best and Worst Method (BWM) and fuzzy Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS). Automation in Construction, 147, 104729.
  • Gupta, A., Panagiotopoulos, P., & Bowen, F. (2020). An orchestration approach to smart city data ecosystems. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119929.
  • Hambleton, I. R., & Jeyaseelan, S. (2024). The silent barrier: exploring data availability in Small Island Developing States. Revista Panamericana de Salud Pública, 48, e80.
  • Huang, R., Lai, T., & Zhou, L. (2017). Proposing a framework of barriers to opening government data in China: A critical literature review. Library Hi Tech, 35(3), 421-438.
  • Jaime, A., Osorio-Sanabria, M. A., Alcantara-Concepcion, T., & Barreto, P. L. (2021). Mapping the open access ecosystem. The Journal of Academic Librarianship, 47(5), 102436.
  • Kabakcı, C. Ç., & Bilgin Sarı, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın tercih seçim endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383.
  • Kamariotou, M., & Kitsios, F. (2022). Bringing digital innovation strategies and entrepreneurship: The business model canvas in open data ecosystem and startups. Future Internet, 14, 127.
  • Kassen, M. (2013). A promising phenomenon of open data: A case study of the Chicago open data project. Government information quarterly, 30(4), 508-513.
  • Keleş, M. K., & Alaca, D. (2023). Dijital Pazarlama Teknolojilerinin PIV ve CODAS Yöntemleri ile Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 7(1), 84-101.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
  • Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2023). Digital innovation and entrepreneurship transformation through open data hackathons: Design strategies for successful start-up settings. International Journal of Information Management, 69, 102472.
  • Kitsios, F., Papachristos, N., & Kamariotou, M. (2017). Business models for open data ecosystem: Challenges and motivations for entrepreneurship and innovation. in: 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics (CBI) (pp. 398–407).
  • Koca, G., & Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
  • Lnenicka, M., & Komarkova, J. (2019). Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements. Government Information Quarterly, 36(1), 129-144.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Clarinval, A., Luterek, M., Rudmark, D., Neumaier, S., Kevi´c, K., & Rodríguez Bolívar, M. P. (2024a). Sustainable open data ecosystems in smart cities: A platform theory-based analysis of 19 European cities. Cities, 148.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024b). Identifying patterns and recommendations of and for sustainable open data initiatives: a benchmarking-driven analysis of open government data initiatives among European countries. Government Information Quarterly, 41(1), 101898.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024). Understanding the development of public data ecosystems: From a conceptual model to a six-generation model of the evolution of public data ecosystems. Telematics and informatics, 102190.
  • Lokshin, M. (2022). The highways and side roads of statistical capacity building. Statistical Journal of the IAOS, 38(3), 753-768.
  • Madić, M., Antucheviciene, J., Radovanović, M., & Petković, D. (2017). Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method. Optics & Laser Technology, 89, 214-220.
  • Maniya, K. & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
  • McLeod, M. (2023). Managing Caribbean tourism data ecosystems. Current Issues in Tourism, 1-17.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
  • Mergel, I., Kleibrink, A., & Sörvik, J. (2018). Open data outcomes: US cities between product and process innovation. Government Information Quarterly, 35(4), 622-632.
  • Oliveira, M. I., Barros Lima, G. de F., & Farias L´oscio, B. (2019). Investigations into data ecosystems: a systematic mapping study. Knowledge and Information Systems, 61, 589–630.
  • Open Data Watch, (2022). Açık Veri Envanteri (ODIN). https://odin.opendatawatch.com/ (25.07.2024).
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2021). Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (58), 333-352.
  • Özel-Sönmez, G., & Toktaş, P. (2024). Supplier selection using the integrated MEREC–CoCoSo methods in a medical device company. Journal of Scientific Reports-A, (56), 116-133.
  • Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294.
  • Pamucar, D., Ulutaş, A., Topal, A., Karamaşa, Ç., & Ecer, F. (2024). Fermatean fuzzy framework based on preference selection index and combined compromise solution methods for green supplier selection in textile industry. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 11(1), 2319786.
  • Pathak, V. K., Singh, R., & Gangwar, S. (2019). Optimization of three-dimensional scanning process conditions using preference selection index and metaheuristic method. Measurement, 146, 653-667.
  • Runeson, P., Olsson, T., & Linåker, J. (2021). Open Data Ecosystems — An empirical investigation into an emerging industry collaboration concept. Journal of Systems and Software, 182, 111088.
  • Samant, M. R., Krisna, S. K., Khishorre, K. R., & Sreeharan, B. N. (2022). A Systematic way of using Preference Selection Index Methodology for Selecting Suspension Coil Spring Material. Materials Today: Proceedings, 68, 2249-2257.
  • Scheider, S., Lauf, F., Moller, F., & Otto, B. (2023). A reference system architecture with data sovereignty for human-centric data ecosystems. Business & Information Systems Engineering.
  • Sendi, P. P., & Clemen, R. T. (1999). Sensitivity analysis on a chance node with more than two branches. Medical decision making, 19(4), 499-502.
  • Shen, C., Riaz, Z., Palle, M. S., Jin, Q., & Peña-Mora, F. (2015). Open data landscape: a global perspective and a focus on China. In open and big data management and innovation: 14th IFIP WG 6.11 Conference on e-Business, e-Services, and e-Society, I3E 2015, Delft, The Netherlands, October 13-15, 2015, Proceedings 14 (pp. 247-260).
  • Stević, Ž., & Brković, N. (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 4.
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to COmpromise solution (MARCOS). Computers & industrial engineering, 140, 106231.
  • Tan, E. (2023). Designing an AI compatible open government data ecosystem for public governance. Information Polity, 28(4), 541-557.
  • Toorajipour, R., Oghazi, P., & Palmié, M. (2024). Data ecosystem business models: Value propositions and value capture with Artificial Intelligence of Things. International Journal of Information Management, 78, 102804.
  • Trung, D. D. (2022). Development of data normalization methods for multi-criteria decision making: applying for MARCOS method. Manufacturing review, 9, 22.
  • Tuş, A., & Adalı, E. A. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
  • Wainwright, T., Huber, F., Stöckmann, C., & Kraus, S. (2023). Open data platforms for transformational entrepreneurship: Inclusion and exclusion mechanisms. International Journal of Information Management, 72, 102664.
  • Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management–Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fuzzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556.
  • Wang, Y., Wang, W., Wang, Z., Deveci, M., Roy, S. K., & Kadry, S. (2024). Selection of sustainable food suppliers using the Pythagorean fuzzy CRITIC-MARCOS method. Information Sciences, 664, 120326.
  • Wilson, B., & Cong, C. (2021). Beyond the supply side: Use and impact of municipal open data in the US. Telematics and Informatics, 58, 101526.
  • Yoon, A., & Copeland, A. (2020). Toward community-inclusive data ecosystems: Challenges and opportunities of open data for community-based organizations. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71, 1439–1454.
  • Young, M. M. (2020). Implementation of digital‐era governance: the case of open data in US cities. Public Administration Review, 80(2), 305-315.
  • Yue, L. X., & Liu, W. Y. (2016). A comparative study on the current situation of domestic and foreign g overnment data open. Library and Information Service, 60(14), 94-101.
  • Zhan, M., & Li, Y. L. (2024). Evaluation and selection of sustainable hydrogen production technologies with unknown expert weights based on extended MARCOS under hybrid information. International Journal of Hydrogen Energy, 77, 1043-1055.
  • Zheng, L. & Gao, F. (2015). Research on open government data platform in China: framework, status and suggestions. E-Government, 12(7), 8-16.

Yıl 2026, Sayı: 41, - , 10.02.2026
https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808
https://izlik.org/JA98FM77AR

Öz

Kaynakça

  • Aaen, J., Nielsen, J. A., & Carugati, A. (2022). The dark side of data ecosystems: A longitudinal study of the DAMD project. European Journal of Information Systems, 31, 288–312.
  • Abdulla, A., Baryannis, G., & Badi, I. (2023). An integrated machine learning and MARCOS method for supplier evaluation and selection. Decision Analytics Journal, 9, 100342.
  • Agrawal, D., Zhang, C., Kettinger, W. J., & Adeli, A. M. (2022). Spy it before you try it: Intrinsic cues and open data app adoption. Communications of the Association for Information Systems, 50, 554–575.
  • Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
  • Akçakanat, Ö., & Aksoy, E. (2023). G-20 ülkelerinin yeşil merkez bankacılığı karnelerine göre değerlendirilmesi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 1-15.
  • Akyüz, G., & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Ali, J. (2022). A q-rung orthopair fuzzy MARCOS method using novel score function and its application to solid waste management. Applied Intelligence, 52(8), 8770-8792.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Akdeniz ülkelerinin destinasyon rekabetçilik performanslarının analizi: MAIRCA ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1833-1856.
  • Altıntaş, F. F. (2022). Avrupa ülkelerinin enerji inovasyonu performanslarının analizi: Mabac ve Marcos yöntemleri ile bir uygulama. İşletme Akademisi Dergisi, 3(2), 188-216.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Barış Performanslarının LOPCOW Tabanlı WISP Yöntemi İle Analizi: G7 Ülkeleri Örneği. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 215-241.
  • Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
  • Ayçin, E., & Arsu, T. (2021). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
  • Aydoğdu-Bağcı, S., & Türkoğlu, S. P. (2023). Kamu harcamalarının eğitim göstergelerindeki rolü: SD ve COCOSO yöntemleri ile üst-orta gelir grubu ülkelerinin analizi. Alanya Akademik Bakış, 7(3), 1267-1283.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., & Muhammad, L. J. (2023). Wind farm site selection using BWM-AHP-MARCOS method: A case study of Libya. Scientific African, 19, e01511.
  • Batwara, A., Sharma, V., Makkar, M., & Giallanza, A. (2024). Impact of smart sustainable value stream mapping–Fuzzy PSI decision-making framework. Sustainable Futures, 7, 100201.
  • Bayrakci, E., & Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-434.
  • Bilgin Sarı, E. (2019). Measuring The performances of the machines via Preference Selection Index (PSI) method and comparing them with values of Overall Equipment Efficiency (OEE). İzmir İktisat Dergisi, 34(4), 573-581.
  • Borujeni, M. P., & Gitinavard, H. (2017). Evaluating the sustainable mining contractor selection problems: An imprecise last aggregation preference selection index method. Journal of Sustainable Mining, 16(4), 207-218.
  • Calzada, I., & Almirall, E. (2020). Data ecosystems for protecting European citizens’ digital rights. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(2), 133-147.
  • Chauhan, R., Singh, T., Thakur, N. S., & Patnaik, A. (2016). Optimization of parameters in solar thermal collector provided with impinging air jets based upon preference selection index method. Renewable energy, 99, 118-126.
  • Corbett, J., Templier, M., Townsend, H., & Takeda, H. (2020). Integrating across sustainability, political, and administrative spheres: A longitudinal study of actors’ engagement in open data ecosystems in three Canadian cities. Communications of the Association for Information Systems, 47, 596–627.
  • Corrales-Garay, D., Ortiz-de-Urbina-Criado, M., & Mora-Valentín, E. M. (2019). Knowledge areas, themes and future research on open data: A co-word analysis. Government information quarterly, 36(1), 77-87.
  • Çanakçıoğlu, M., & Küçükönder, H. (2020). Entropi ve TOPSIS bütünleşik yaklaşimi ile BIST gida ve içecek endeksindeki şirketlerin finansal performanslarinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 200-217.
  • Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli MARCOS yöntemi ile yenilikçi ve girişimci üniversite analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
  • Dang, H. A. H., Pullinger, J., Serajuddin, U., & Stacy, B. (2023). Statistical performance indicators and index—a new tool to measure country statistical capacity. Scientific Data, 10(1), 146.
  • D’Hauwers, R., Walravens, N., & Ballon, P. (2022). Data ecosystem business models: Value and control in data ecosystems. Journal of Business Models, 10, 1–30.
  • Dehshiri, S. S. H., & Firoozabadi, B. (2022). A new application of measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) in solar site location for electricity and hydrogen production: A case study in the southern climate of Iran. Energy, 261, 125376.
  • Demir, A. T., & Moslem, S. (2024). Evaluating the effect of the COVID-19 pandemic on medical waste disposal using preference selection index with CRADIS in a fuzzy environment. Heliyon, 10(5).
  • Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
  • Deveci, M., Özcan, E., John, R., Pamucar, D., & Karaman, H. (2021). Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based Best-Worst Method and MARCOS. Applied Soft Computing, 109, 107532.
  • Du, P., Chen, Z., Wang, Y., & Zhang, Z. (2022). A hybrid group-making decision framework for regional distribution network outage loss assessment based on fuzzy best-worst and MARCOS methods. Sustainable Energy, Grids and Networks, 31, 100734.
  • Dünya Bankası, (2022). İstatistiksel Performans Göstergeleri. https://databank.worldbank.org/source/statistical-performance-indicators-(spi) (25.07.2024).
  • Ecemiş, O., & Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89.
  • Eren, H., & Aksoy, E. (2021). Ülkelerin Lojistik Performanslarına Göre Uluslararası Demiryolları İstatistikleri Açısından Kümelenmesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13(2), 111-137.
  • Fang, J., & Zhao, L. (2024). Synergistic evolution mechanisms for improving open government data ecosystems using the Haken model. Library & Information Science Research, 46, 101284.
  • Fang, J., Zhao, L., & Li, S. (2024). Exploring open government data ecosystems across data, information, and business. Government Information Quarterly, 41(2), 101934.
  • Gençtürk, M., Senal, S., & Aksoy, E. (2021). COVID-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160.
  • Di Gennaro, L. (2024). Is there a quantitative relationship between democracy and official statistics?. Statistical Journal of the IAOS, 40(3), 511-519.
  • Ghazinoory, S., Nasri, S., Dastranj, R., & Sarkissian, A. (2021). Bio to bits”: The Millennium Ecosystem Assessment (MA) as a metaphor for Big Data ecosystem assessment. Information Technology & People, 35, 835–858.
  • Given, L. M., Polkinghorne, S., & Cattlin, J. (2023). Structural elements and spheres of expertise: Creating a healthy ecosystem for cultural data initiatives. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-17.
  • Görçün, Ö. F., & Doğan, G. (2023). Mobile crane selection in project logistics operations using Best and Worst Method (BWM) and fuzzy Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS). Automation in Construction, 147, 104729.
  • Gupta, A., Panagiotopoulos, P., & Bowen, F. (2020). An orchestration approach to smart city data ecosystems. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119929.
  • Hambleton, I. R., & Jeyaseelan, S. (2024). The silent barrier: exploring data availability in Small Island Developing States. Revista Panamericana de Salud Pública, 48, e80.
  • Huang, R., Lai, T., & Zhou, L. (2017). Proposing a framework of barriers to opening government data in China: A critical literature review. Library Hi Tech, 35(3), 421-438.
  • Jaime, A., Osorio-Sanabria, M. A., Alcantara-Concepcion, T., & Barreto, P. L. (2021). Mapping the open access ecosystem. The Journal of Academic Librarianship, 47(5), 102436.
  • Kabakcı, C. Ç., & Bilgin Sarı, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın tercih seçim endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383.
  • Kamariotou, M., & Kitsios, F. (2022). Bringing digital innovation strategies and entrepreneurship: The business model canvas in open data ecosystem and startups. Future Internet, 14, 127.
  • Kassen, M. (2013). A promising phenomenon of open data: A case study of the Chicago open data project. Government information quarterly, 30(4), 508-513.
  • Keleş, M. K., & Alaca, D. (2023). Dijital Pazarlama Teknolojilerinin PIV ve CODAS Yöntemleri ile Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 7(1), 84-101.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
  • Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2023). Digital innovation and entrepreneurship transformation through open data hackathons: Design strategies for successful start-up settings. International Journal of Information Management, 69, 102472.
  • Kitsios, F., Papachristos, N., & Kamariotou, M. (2017). Business models for open data ecosystem: Challenges and motivations for entrepreneurship and innovation. in: 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics (CBI) (pp. 398–407).
  • Koca, G., & Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
  • Lnenicka, M., & Komarkova, J. (2019). Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements. Government Information Quarterly, 36(1), 129-144.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Clarinval, A., Luterek, M., Rudmark, D., Neumaier, S., Kevi´c, K., & Rodríguez Bolívar, M. P. (2024a). Sustainable open data ecosystems in smart cities: A platform theory-based analysis of 19 European cities. Cities, 148.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024b). Identifying patterns and recommendations of and for sustainable open data initiatives: a benchmarking-driven analysis of open government data initiatives among European countries. Government Information Quarterly, 41(1), 101898.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024). Understanding the development of public data ecosystems: From a conceptual model to a six-generation model of the evolution of public data ecosystems. Telematics and informatics, 102190.
  • Lokshin, M. (2022). The highways and side roads of statistical capacity building. Statistical Journal of the IAOS, 38(3), 753-768.
  • Madić, M., Antucheviciene, J., Radovanović, M., & Petković, D. (2017). Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method. Optics & Laser Technology, 89, 214-220.
  • Maniya, K. & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
  • McLeod, M. (2023). Managing Caribbean tourism data ecosystems. Current Issues in Tourism, 1-17.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
  • Mergel, I., Kleibrink, A., & Sörvik, J. (2018). Open data outcomes: US cities between product and process innovation. Government Information Quarterly, 35(4), 622-632.
  • Oliveira, M. I., Barros Lima, G. de F., & Farias L´oscio, B. (2019). Investigations into data ecosystems: a systematic mapping study. Knowledge and Information Systems, 61, 589–630.
  • Open Data Watch, (2022). Açık Veri Envanteri (ODIN). https://odin.opendatawatch.com/ (25.07.2024).
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2021). Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (58), 333-352.
  • Özel-Sönmez, G., & Toktaş, P. (2024). Supplier selection using the integrated MEREC–CoCoSo methods in a medical device company. Journal of Scientific Reports-A, (56), 116-133.
  • Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294.
  • Pamucar, D., Ulutaş, A., Topal, A., Karamaşa, Ç., & Ecer, F. (2024). Fermatean fuzzy framework based on preference selection index and combined compromise solution methods for green supplier selection in textile industry. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 11(1), 2319786.
  • Pathak, V. K., Singh, R., & Gangwar, S. (2019). Optimization of three-dimensional scanning process conditions using preference selection index and metaheuristic method. Measurement, 146, 653-667.
  • Runeson, P., Olsson, T., & Linåker, J. (2021). Open Data Ecosystems — An empirical investigation into an emerging industry collaboration concept. Journal of Systems and Software, 182, 111088.
  • Samant, M. R., Krisna, S. K., Khishorre, K. R., & Sreeharan, B. N. (2022). A Systematic way of using Preference Selection Index Methodology for Selecting Suspension Coil Spring Material. Materials Today: Proceedings, 68, 2249-2257.
  • Scheider, S., Lauf, F., Moller, F., & Otto, B. (2023). A reference system architecture with data sovereignty for human-centric data ecosystems. Business & Information Systems Engineering.
  • Sendi, P. P., & Clemen, R. T. (1999). Sensitivity analysis on a chance node with more than two branches. Medical decision making, 19(4), 499-502.
  • Shen, C., Riaz, Z., Palle, M. S., Jin, Q., & Peña-Mora, F. (2015). Open data landscape: a global perspective and a focus on China. In open and big data management and innovation: 14th IFIP WG 6.11 Conference on e-Business, e-Services, and e-Society, I3E 2015, Delft, The Netherlands, October 13-15, 2015, Proceedings 14 (pp. 247-260).
  • Stević, Ž., & Brković, N. (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 4.
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to COmpromise solution (MARCOS). Computers & industrial engineering, 140, 106231.
  • Tan, E. (2023). Designing an AI compatible open government data ecosystem for public governance. Information Polity, 28(4), 541-557.
  • Toorajipour, R., Oghazi, P., & Palmié, M. (2024). Data ecosystem business models: Value propositions and value capture with Artificial Intelligence of Things. International Journal of Information Management, 78, 102804.
  • Trung, D. D. (2022). Development of data normalization methods for multi-criteria decision making: applying for MARCOS method. Manufacturing review, 9, 22.
  • Tuş, A., & Adalı, E. A. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
  • Wainwright, T., Huber, F., Stöckmann, C., & Kraus, S. (2023). Open data platforms for transformational entrepreneurship: Inclusion and exclusion mechanisms. International Journal of Information Management, 72, 102664.
  • Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management–Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fuzzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556.
  • Wang, Y., Wang, W., Wang, Z., Deveci, M., Roy, S. K., & Kadry, S. (2024). Selection of sustainable food suppliers using the Pythagorean fuzzy CRITIC-MARCOS method. Information Sciences, 664, 120326.
  • Wilson, B., & Cong, C. (2021). Beyond the supply side: Use and impact of municipal open data in the US. Telematics and Informatics, 58, 101526.
  • Yoon, A., & Copeland, A. (2020). Toward community-inclusive data ecosystems: Challenges and opportunities of open data for community-based organizations. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71, 1439–1454.
  • Young, M. M. (2020). Implementation of digital‐era governance: the case of open data in US cities. Public Administration Review, 80(2), 305-315.
  • Yue, L. X., & Liu, W. Y. (2016). A comparative study on the current situation of domestic and foreign g overnment data open. Library and Information Service, 60(14), 94-101.
  • Zhan, M., & Li, Y. L. (2024). Evaluation and selection of sustainable hydrogen production technologies with unknown expert weights based on extended MARCOS under hybrid information. International Journal of Hydrogen Energy, 77, 1043-1055.
  • Zheng, L. & Gao, F. (2015). Research on open government data platform in China: framework, status and suggestions. E-Government, 12(7), 8-16.

G20 Ülkelerinin Açık Veri Ekosistem Performansı: MARCOS ve PSI Tabanlı Değerlendirme Modeli

Yıl 2026, Sayı: 41, - , 10.02.2026
https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808
https://izlik.org/JA98FM77AR

Öz

Ülkelerin açık veri ekosistemleri kapsamında veri paylaşımları, şeffaf yönetimlerinin önemli bir göstergesi olmakla birlikte ekonomik ve sosyal değer oluşturma noktasında oldukça değerli bir eylem olarak kabul edilmektedir. Ayrıca açık veri paylaşımları, politikacılar ve araştırmacılar tarafından inovasyon ve girişimciliği destekleyen önemli bir unsur olarak nitelendirilmektedir. Başta Avrupa Birliği olmak üzere dünya genelinde birçok ülke açık devlet verisi kullanımını stratejik planlarına dahil etmiştir. Bu kapsamda, ülkelerin açık veri ekosistemleri odağında veri paylaşım performanslarını değerlendirmek oldukça önemlidir. Bu doğrultuda mevcut çalışmada, ekonomik olarak dünyanın en gelişmiş ülke topluluğu olarak kabul edilen G20 ülkelerini, açık veri ekosistemlerine ilişkin performansları bakımından değerlendirmek amaçlanmıştır. Ülkeler, 7 kritere göre değerlendirilmiştir. Kriter ağırlıkları PSI tekniği ile belirlenirken ülkeler MARCOS yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, ağırlığı en yüksek olan kriterin “Veri ürünleri”, önem düzeyi en düşük olan kriterin ise “Veri altyapısı” olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca sonuçlar, ABD’nin açık veri ekosistemleri bakımından en iyi performansa sahip ülke olduğunu ve performansı en kötü olan ülkenin ise Çin olduğunu ortaya koymaktadır.

Kaynakça

  • Aaen, J., Nielsen, J. A., & Carugati, A. (2022). The dark side of data ecosystems: A longitudinal study of the DAMD project. European Journal of Information Systems, 31, 288–312.
  • Abdulla, A., Baryannis, G., & Badi, I. (2023). An integrated machine learning and MARCOS method for supplier evaluation and selection. Decision Analytics Journal, 9, 100342.
  • Agrawal, D., Zhang, C., Kettinger, W. J., & Adeli, A. M. (2022). Spy it before you try it: Intrinsic cues and open data app adoption. Communications of the Association for Information Systems, 50, 554–575.
  • Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
  • Akçakanat, Ö., & Aksoy, E. (2023). G-20 ülkelerinin yeşil merkez bankacılığı karnelerine göre değerlendirilmesi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 1-15.
  • Akyüz, G., & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Ali, J. (2022). A q-rung orthopair fuzzy MARCOS method using novel score function and its application to solid waste management. Applied Intelligence, 52(8), 8770-8792.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Akdeniz ülkelerinin destinasyon rekabetçilik performanslarının analizi: MAIRCA ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1833-1856.
  • Altıntaş, F. F. (2022). Avrupa ülkelerinin enerji inovasyonu performanslarının analizi: Mabac ve Marcos yöntemleri ile bir uygulama. İşletme Akademisi Dergisi, 3(2), 188-216.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Barış Performanslarının LOPCOW Tabanlı WISP Yöntemi İle Analizi: G7 Ülkeleri Örneği. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 215-241.
  • Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
  • Ayçin, E., & Arsu, T. (2021). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
  • Aydoğdu-Bağcı, S., & Türkoğlu, S. P. (2023). Kamu harcamalarının eğitim göstergelerindeki rolü: SD ve COCOSO yöntemleri ile üst-orta gelir grubu ülkelerinin analizi. Alanya Akademik Bakış, 7(3), 1267-1283.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., & Muhammad, L. J. (2023). Wind farm site selection using BWM-AHP-MARCOS method: A case study of Libya. Scientific African, 19, e01511.
  • Batwara, A., Sharma, V., Makkar, M., & Giallanza, A. (2024). Impact of smart sustainable value stream mapping–Fuzzy PSI decision-making framework. Sustainable Futures, 7, 100201.
  • Bayrakci, E., & Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-434.
  • Bilgin Sarı, E. (2019). Measuring The performances of the machines via Preference Selection Index (PSI) method and comparing them with values of Overall Equipment Efficiency (OEE). İzmir İktisat Dergisi, 34(4), 573-581.
  • Borujeni, M. P., & Gitinavard, H. (2017). Evaluating the sustainable mining contractor selection problems: An imprecise last aggregation preference selection index method. Journal of Sustainable Mining, 16(4), 207-218.
  • Calzada, I., & Almirall, E. (2020). Data ecosystems for protecting European citizens’ digital rights. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(2), 133-147.
  • Chauhan, R., Singh, T., Thakur, N. S., & Patnaik, A. (2016). Optimization of parameters in solar thermal collector provided with impinging air jets based upon preference selection index method. Renewable energy, 99, 118-126.
  • Corbett, J., Templier, M., Townsend, H., & Takeda, H. (2020). Integrating across sustainability, political, and administrative spheres: A longitudinal study of actors’ engagement in open data ecosystems in three Canadian cities. Communications of the Association for Information Systems, 47, 596–627.
  • Corrales-Garay, D., Ortiz-de-Urbina-Criado, M., & Mora-Valentín, E. M. (2019). Knowledge areas, themes and future research on open data: A co-word analysis. Government information quarterly, 36(1), 77-87.
  • Çanakçıoğlu, M., & Küçükönder, H. (2020). Entropi ve TOPSIS bütünleşik yaklaşimi ile BIST gida ve içecek endeksindeki şirketlerin finansal performanslarinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 200-217.
  • Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli MARCOS yöntemi ile yenilikçi ve girişimci üniversite analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
  • Dang, H. A. H., Pullinger, J., Serajuddin, U., & Stacy, B. (2023). Statistical performance indicators and index—a new tool to measure country statistical capacity. Scientific Data, 10(1), 146.
  • D’Hauwers, R., Walravens, N., & Ballon, P. (2022). Data ecosystem business models: Value and control in data ecosystems. Journal of Business Models, 10, 1–30.
  • Dehshiri, S. S. H., & Firoozabadi, B. (2022). A new application of measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) in solar site location for electricity and hydrogen production: A case study in the southern climate of Iran. Energy, 261, 125376.
  • Demir, A. T., & Moslem, S. (2024). Evaluating the effect of the COVID-19 pandemic on medical waste disposal using preference selection index with CRADIS in a fuzzy environment. Heliyon, 10(5).
  • Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
  • Deveci, M., Özcan, E., John, R., Pamucar, D., & Karaman, H. (2021). Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based Best-Worst Method and MARCOS. Applied Soft Computing, 109, 107532.
  • Du, P., Chen, Z., Wang, Y., & Zhang, Z. (2022). A hybrid group-making decision framework for regional distribution network outage loss assessment based on fuzzy best-worst and MARCOS methods. Sustainable Energy, Grids and Networks, 31, 100734.
  • Dünya Bankası, (2022). İstatistiksel Performans Göstergeleri. https://databank.worldbank.org/source/statistical-performance-indicators-(spi) (25.07.2024).
  • Ecemiş, O., & Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89.
  • Eren, H., & Aksoy, E. (2021). Ülkelerin Lojistik Performanslarına Göre Uluslararası Demiryolları İstatistikleri Açısından Kümelenmesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13(2), 111-137.
  • Fang, J., & Zhao, L. (2024). Synergistic evolution mechanisms for improving open government data ecosystems using the Haken model. Library & Information Science Research, 46, 101284.
  • Fang, J., Zhao, L., & Li, S. (2024). Exploring open government data ecosystems across data, information, and business. Government Information Quarterly, 41(2), 101934.
  • Gençtürk, M., Senal, S., & Aksoy, E. (2021). COVID-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160.
  • Di Gennaro, L. (2024). Is there a quantitative relationship between democracy and official statistics?. Statistical Journal of the IAOS, 40(3), 511-519.
  • Ghazinoory, S., Nasri, S., Dastranj, R., & Sarkissian, A. (2021). Bio to bits”: The Millennium Ecosystem Assessment (MA) as a metaphor for Big Data ecosystem assessment. Information Technology & People, 35, 835–858.
  • Given, L. M., Polkinghorne, S., & Cattlin, J. (2023). Structural elements and spheres of expertise: Creating a healthy ecosystem for cultural data initiatives. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-17.
  • Görçün, Ö. F., & Doğan, G. (2023). Mobile crane selection in project logistics operations using Best and Worst Method (BWM) and fuzzy Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS). Automation in Construction, 147, 104729.
  • Gupta, A., Panagiotopoulos, P., & Bowen, F. (2020). An orchestration approach to smart city data ecosystems. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119929.
  • Hambleton, I. R., & Jeyaseelan, S. (2024). The silent barrier: exploring data availability in Small Island Developing States. Revista Panamericana de Salud Pública, 48, e80.
  • Huang, R., Lai, T., & Zhou, L. (2017). Proposing a framework of barriers to opening government data in China: A critical literature review. Library Hi Tech, 35(3), 421-438.
  • Jaime, A., Osorio-Sanabria, M. A., Alcantara-Concepcion, T., & Barreto, P. L. (2021). Mapping the open access ecosystem. The Journal of Academic Librarianship, 47(5), 102436.
  • Kabakcı, C. Ç., & Bilgin Sarı, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın tercih seçim endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383.
  • Kamariotou, M., & Kitsios, F. (2022). Bringing digital innovation strategies and entrepreneurship: The business model canvas in open data ecosystem and startups. Future Internet, 14, 127.
  • Kassen, M. (2013). A promising phenomenon of open data: A case study of the Chicago open data project. Government information quarterly, 30(4), 508-513.
  • Keleş, M. K., & Alaca, D. (2023). Dijital Pazarlama Teknolojilerinin PIV ve CODAS Yöntemleri ile Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 7(1), 84-101.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
  • Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2023). Digital innovation and entrepreneurship transformation through open data hackathons: Design strategies for successful start-up settings. International Journal of Information Management, 69, 102472.
  • Kitsios, F., Papachristos, N., & Kamariotou, M. (2017). Business models for open data ecosystem: Challenges and motivations for entrepreneurship and innovation. in: 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics (CBI) (pp. 398–407).
  • Koca, G., & Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
  • Lnenicka, M., & Komarkova, J. (2019). Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements. Government Information Quarterly, 36(1), 129-144.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Clarinval, A., Luterek, M., Rudmark, D., Neumaier, S., Kevi´c, K., & Rodríguez Bolívar, M. P. (2024a). Sustainable open data ecosystems in smart cities: A platform theory-based analysis of 19 European cities. Cities, 148.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024b). Identifying patterns and recommendations of and for sustainable open data initiatives: a benchmarking-driven analysis of open government data initiatives among European countries. Government Information Quarterly, 41(1), 101898.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024). Understanding the development of public data ecosystems: From a conceptual model to a six-generation model of the evolution of public data ecosystems. Telematics and informatics, 102190.
  • Lokshin, M. (2022). The highways and side roads of statistical capacity building. Statistical Journal of the IAOS, 38(3), 753-768.
  • Madić, M., Antucheviciene, J., Radovanović, M., & Petković, D. (2017). Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method. Optics & Laser Technology, 89, 214-220.
  • Maniya, K. & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
  • McLeod, M. (2023). Managing Caribbean tourism data ecosystems. Current Issues in Tourism, 1-17.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
  • Mergel, I., Kleibrink, A., & Sörvik, J. (2018). Open data outcomes: US cities between product and process innovation. Government Information Quarterly, 35(4), 622-632.
  • Oliveira, M. I., Barros Lima, G. de F., & Farias L´oscio, B. (2019). Investigations into data ecosystems: a systematic mapping study. Knowledge and Information Systems, 61, 589–630.
  • Open Data Watch, (2022). Açık Veri Envanteri (ODIN). https://odin.opendatawatch.com/ (25.07.2024).
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2021). Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (58), 333-352.
  • Özel-Sönmez, G., & Toktaş, P. (2024). Supplier selection using the integrated MEREC–CoCoSo methods in a medical device company. Journal of Scientific Reports-A, (56), 116-133.
  • Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294.
  • Pamucar, D., Ulutaş, A., Topal, A., Karamaşa, Ç., & Ecer, F. (2024). Fermatean fuzzy framework based on preference selection index and combined compromise solution methods for green supplier selection in textile industry. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 11(1), 2319786.
  • Pathak, V. K., Singh, R., & Gangwar, S. (2019). Optimization of three-dimensional scanning process conditions using preference selection index and metaheuristic method. Measurement, 146, 653-667.
  • Runeson, P., Olsson, T., & Linåker, J. (2021). Open Data Ecosystems — An empirical investigation into an emerging industry collaboration concept. Journal of Systems and Software, 182, 111088.
  • Samant, M. R., Krisna, S. K., Khishorre, K. R., & Sreeharan, B. N. (2022). A Systematic way of using Preference Selection Index Methodology for Selecting Suspension Coil Spring Material. Materials Today: Proceedings, 68, 2249-2257.
  • Scheider, S., Lauf, F., Moller, F., & Otto, B. (2023). A reference system architecture with data sovereignty for human-centric data ecosystems. Business & Information Systems Engineering.
  • Sendi, P. P., & Clemen, R. T. (1999). Sensitivity analysis on a chance node with more than two branches. Medical decision making, 19(4), 499-502.
  • Shen, C., Riaz, Z., Palle, M. S., Jin, Q., & Peña-Mora, F. (2015). Open data landscape: a global perspective and a focus on China. In open and big data management and innovation: 14th IFIP WG 6.11 Conference on e-Business, e-Services, and e-Society, I3E 2015, Delft, The Netherlands, October 13-15, 2015, Proceedings 14 (pp. 247-260).
  • Stević, Ž., & Brković, N. (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 4.
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to COmpromise solution (MARCOS). Computers & industrial engineering, 140, 106231.
  • Tan, E. (2023). Designing an AI compatible open government data ecosystem for public governance. Information Polity, 28(4), 541-557.
  • Toorajipour, R., Oghazi, P., & Palmié, M. (2024). Data ecosystem business models: Value propositions and value capture with Artificial Intelligence of Things. International Journal of Information Management, 78, 102804.
  • Trung, D. D. (2022). Development of data normalization methods for multi-criteria decision making: applying for MARCOS method. Manufacturing review, 9, 22.
  • Tuş, A., & Adalı, E. A. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
  • Wainwright, T., Huber, F., Stöckmann, C., & Kraus, S. (2023). Open data platforms for transformational entrepreneurship: Inclusion and exclusion mechanisms. International Journal of Information Management, 72, 102664.
  • Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management–Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fuzzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556.
  • Wang, Y., Wang, W., Wang, Z., Deveci, M., Roy, S. K., & Kadry, S. (2024). Selection of sustainable food suppliers using the Pythagorean fuzzy CRITIC-MARCOS method. Information Sciences, 664, 120326.
  • Wilson, B., & Cong, C. (2021). Beyond the supply side: Use and impact of municipal open data in the US. Telematics and Informatics, 58, 101526.
  • Yoon, A., & Copeland, A. (2020). Toward community-inclusive data ecosystems: Challenges and opportunities of open data for community-based organizations. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71, 1439–1454.
  • Young, M. M. (2020). Implementation of digital‐era governance: the case of open data in US cities. Public Administration Review, 80(2), 305-315.
  • Yue, L. X., & Liu, W. Y. (2016). A comparative study on the current situation of domestic and foreign g overnment data open. Library and Information Service, 60(14), 94-101.
  • Zhan, M., & Li, Y. L. (2024). Evaluation and selection of sustainable hydrogen production technologies with unknown expert weights based on extended MARCOS under hybrid information. International Journal of Hydrogen Energy, 77, 1043-1055.
  • Zheng, L. & Gao, F. (2015). Research on open government data platform in China: framework, status and suggestions. E-Government, 12(7), 8-16.

ASSESSMENT OF G20 COUNTRIES' OPEN DATA ECOSYSTEM PERFORMANCE: A MARCOS AND PSI-BASED MODEL

Yıl 2026, Sayı: 41, - , 10.02.2026
https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808
https://izlik.org/JA98FM77AR

Öz

The data sharing of countries within the scope of open data ecosystems is an important indicator of their transparent governance and is recognized as a highly valuable action in terms of creating economic and social value. Open data sharing is also recognized by policymakers and researchers as an important driver of innovation and entrepreneurship. Many countries around the world, including the European Union, have included the use of open government data in their strategic plans. In this context, it is very important to assess the data sharing performance of countries in the focus of open data ecosystems. Accordingly, the current study aims to assess the performance of G20 countries, which are considered to be the most economically developed countries in the world, in terms of their open data ecosystems. Countries were evaluated according to 7 criteria. Criteria weights are determined by the PSI technique, while countries are evaluated using the MARCOS method. The results show that the criterion with the highest weight is “Data products” and the criterion with the lowest importance is “Data infrastructure”. Also, the results reveal that the US is the country with the best performance in terms of open data ecosystems and China is the country with the worst performance.

Kaynakça

  • Aaen, J., Nielsen, J. A., & Carugati, A. (2022). The dark side of data ecosystems: A longitudinal study of the DAMD project. European Journal of Information Systems, 31, 288–312.
  • Abdulla, A., Baryannis, G., & Badi, I. (2023). An integrated machine learning and MARCOS method for supplier evaluation and selection. Decision Analytics Journal, 9, 100342.
  • Agrawal, D., Zhang, C., Kettinger, W. J., & Adeli, A. M. (2022). Spy it before you try it: Intrinsic cues and open data app adoption. Communications of the Association for Information Systems, 50, 554–575.
  • Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
  • Akçakanat, Ö., & Aksoy, E. (2023). G-20 ülkelerinin yeşil merkez bankacılığı karnelerine göre değerlendirilmesi. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 1-15.
  • Akyüz, G., & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
  • Ali, J. (2022). A q-rung orthopair fuzzy MARCOS method using novel score function and its application to solid waste management. Applied Intelligence, 52(8), 8770-8792.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Akdeniz ülkelerinin destinasyon rekabetçilik performanslarının analizi: MAIRCA ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(3), 1833-1856.
  • Altıntaş, F. F. (2022). Avrupa ülkelerinin enerji inovasyonu performanslarının analizi: Mabac ve Marcos yöntemleri ile bir uygulama. İşletme Akademisi Dergisi, 3(2), 188-216.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Barış Performanslarının LOPCOW Tabanlı WISP Yöntemi İle Analizi: G7 Ülkeleri Örneği. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 215-241.
  • Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
  • Ayçin, E., & Arsu, T. (2021). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
  • Aydoğdu-Bağcı, S., & Türkoğlu, S. P. (2023). Kamu harcamalarının eğitim göstergelerindeki rolü: SD ve COCOSO yöntemleri ile üst-orta gelir grubu ülkelerinin analizi. Alanya Akademik Bakış, 7(3), 1267-1283.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., & Muhammad, L. J. (2023). Wind farm site selection using BWM-AHP-MARCOS method: A case study of Libya. Scientific African, 19, e01511.
  • Batwara, A., Sharma, V., Makkar, M., & Giallanza, A. (2024). Impact of smart sustainable value stream mapping–Fuzzy PSI decision-making framework. Sustainable Futures, 7, 100201.
  • Bayrakci, E., & Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-434.
  • Bilgin Sarı, E. (2019). Measuring The performances of the machines via Preference Selection Index (PSI) method and comparing them with values of Overall Equipment Efficiency (OEE). İzmir İktisat Dergisi, 34(4), 573-581.
  • Borujeni, M. P., & Gitinavard, H. (2017). Evaluating the sustainable mining contractor selection problems: An imprecise last aggregation preference selection index method. Journal of Sustainable Mining, 16(4), 207-218.
  • Calzada, I., & Almirall, E. (2020). Data ecosystems for protecting European citizens’ digital rights. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(2), 133-147.
  • Chauhan, R., Singh, T., Thakur, N. S., & Patnaik, A. (2016). Optimization of parameters in solar thermal collector provided with impinging air jets based upon preference selection index method. Renewable energy, 99, 118-126.
  • Corbett, J., Templier, M., Townsend, H., & Takeda, H. (2020). Integrating across sustainability, political, and administrative spheres: A longitudinal study of actors’ engagement in open data ecosystems in three Canadian cities. Communications of the Association for Information Systems, 47, 596–627.
  • Corrales-Garay, D., Ortiz-de-Urbina-Criado, M., & Mora-Valentín, E. M. (2019). Knowledge areas, themes and future research on open data: A co-word analysis. Government information quarterly, 36(1), 77-87.
  • Çanakçıoğlu, M., & Küçükönder, H. (2020). Entropi ve TOPSIS bütünleşik yaklaşimi ile BIST gida ve içecek endeksindeki şirketlerin finansal performanslarinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 200-217.
  • Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli MARCOS yöntemi ile yenilikçi ve girişimci üniversite analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
  • Dang, H. A. H., Pullinger, J., Serajuddin, U., & Stacy, B. (2023). Statistical performance indicators and index—a new tool to measure country statistical capacity. Scientific Data, 10(1), 146.
  • D’Hauwers, R., Walravens, N., & Ballon, P. (2022). Data ecosystem business models: Value and control in data ecosystems. Journal of Business Models, 10, 1–30.
  • Dehshiri, S. S. H., & Firoozabadi, B. (2022). A new application of measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) in solar site location for electricity and hydrogen production: A case study in the southern climate of Iran. Energy, 261, 125376.
  • Demir, A. T., & Moslem, S. (2024). Evaluating the effect of the COVID-19 pandemic on medical waste disposal using preference selection index with CRADIS in a fuzzy environment. Heliyon, 10(5).
  • Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
  • Deveci, M., Özcan, E., John, R., Pamucar, D., & Karaman, H. (2021). Offshore wind farm site selection using interval rough numbers based Best-Worst Method and MARCOS. Applied Soft Computing, 109, 107532.
  • Du, P., Chen, Z., Wang, Y., & Zhang, Z. (2022). A hybrid group-making decision framework for regional distribution network outage loss assessment based on fuzzy best-worst and MARCOS methods. Sustainable Energy, Grids and Networks, 31, 100734.
  • Dünya Bankası, (2022). İstatistiksel Performans Göstergeleri. https://databank.worldbank.org/source/statistical-performance-indicators-(spi) (25.07.2024).
  • Ecemiş, O., & Coşkun, A. (2022). Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (37), 81-89.
  • Eren, H., & Aksoy, E. (2021). Ülkelerin Lojistik Performanslarına Göre Uluslararası Demiryolları İstatistikleri Açısından Kümelenmesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13(2), 111-137.
  • Fang, J., & Zhao, L. (2024). Synergistic evolution mechanisms for improving open government data ecosystems using the Haken model. Library & Information Science Research, 46, 101284.
  • Fang, J., Zhao, L., & Li, S. (2024). Exploring open government data ecosystems across data, information, and business. Government Information Quarterly, 41(2), 101934.
  • Gençtürk, M., Senal, S., & Aksoy, E. (2021). COVID-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160.
  • Di Gennaro, L. (2024). Is there a quantitative relationship between democracy and official statistics?. Statistical Journal of the IAOS, 40(3), 511-519.
  • Ghazinoory, S., Nasri, S., Dastranj, R., & Sarkissian, A. (2021). Bio to bits”: The Millennium Ecosystem Assessment (MA) as a metaphor for Big Data ecosystem assessment. Information Technology & People, 35, 835–858.
  • Given, L. M., Polkinghorne, S., & Cattlin, J. (2023). Structural elements and spheres of expertise: Creating a healthy ecosystem for cultural data initiatives. Journal of the Association for Information Science and Technology, 1-17.
  • Görçün, Ö. F., & Doğan, G. (2023). Mobile crane selection in project logistics operations using Best and Worst Method (BWM) and fuzzy Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS). Automation in Construction, 147, 104729.
  • Gupta, A., Panagiotopoulos, P., & Bowen, F. (2020). An orchestration approach to smart city data ecosystems. Technological Forecasting and Social Change, 153, 119929.
  • Hambleton, I. R., & Jeyaseelan, S. (2024). The silent barrier: exploring data availability in Small Island Developing States. Revista Panamericana de Salud Pública, 48, e80.
  • Huang, R., Lai, T., & Zhou, L. (2017). Proposing a framework of barriers to opening government data in China: A critical literature review. Library Hi Tech, 35(3), 421-438.
  • Jaime, A., Osorio-Sanabria, M. A., Alcantara-Concepcion, T., & Barreto, P. L. (2021). Mapping the open access ecosystem. The Journal of Academic Librarianship, 47(5), 102436.
  • Kabakcı, C. Ç., & Bilgin Sarı, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın tercih seçim endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383.
  • Kamariotou, M., & Kitsios, F. (2022). Bringing digital innovation strategies and entrepreneurship: The business model canvas in open data ecosystem and startups. Future Internet, 14, 127.
  • Kassen, M. (2013). A promising phenomenon of open data: A case study of the Chicago open data project. Government information quarterly, 30(4), 508-513.
  • Keleş, M. K., & Alaca, D. (2023). Dijital Pazarlama Teknolojilerinin PIV ve CODAS Yöntemleri ile Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 7(1), 84-101.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
  • Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2023). Digital innovation and entrepreneurship transformation through open data hackathons: Design strategies for successful start-up settings. International Journal of Information Management, 69, 102472.
  • Kitsios, F., Papachristos, N., & Kamariotou, M. (2017). Business models for open data ecosystem: Challenges and motivations for entrepreneurship and innovation. in: 2017 IEEE 19th Conference on Business Informatics (CBI) (pp. 398–407).
  • Koca, G., & Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
  • Lnenicka, M., & Komarkova, J. (2019). Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements. Government Information Quarterly, 36(1), 129-144.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Clarinval, A., Luterek, M., Rudmark, D., Neumaier, S., Kevi´c, K., & Rodríguez Bolívar, M. P. (2024a). Sustainable open data ecosystems in smart cities: A platform theory-based analysis of 19 European cities. Cities, 148.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024b). Identifying patterns and recommendations of and for sustainable open data initiatives: a benchmarking-driven analysis of open government data initiatives among European countries. Government Information Quarterly, 41(1), 101898.
  • Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Milic, P., Rudmark, D., Neumaier, S., ... & Bolívar, M. P. R. (2024). Understanding the development of public data ecosystems: From a conceptual model to a six-generation model of the evolution of public data ecosystems. Telematics and informatics, 102190.
  • Lokshin, M. (2022). The highways and side roads of statistical capacity building. Statistical Journal of the IAOS, 38(3), 753-768.
  • Madić, M., Antucheviciene, J., Radovanović, M., & Petković, D. (2017). Determination of laser cutting process conditions using the preference selection index method. Optics & Laser Technology, 89, 214-220.
  • Maniya, K. & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
  • McLeod, M. (2023). Managing Caribbean tourism data ecosystems. Current Issues in Tourism, 1-17.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
  • Mergel, I., Kleibrink, A., & Sörvik, J. (2018). Open data outcomes: US cities between product and process innovation. Government Information Quarterly, 35(4), 622-632.
  • Oliveira, M. I., Barros Lima, G. de F., & Farias L´oscio, B. (2019). Investigations into data ecosystems: a systematic mapping study. Knowledge and Information Systems, 61, 589–630.
  • Open Data Watch, (2022). Açık Veri Envanteri (ODIN). https://odin.opendatawatch.com/ (25.07.2024).
  • Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., & Işıldak, B. (2021). Dünyanın En İşlek Havalimanlarının Pıprecıa-E, Smart Ve Marcos Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (58), 333-352.
  • Özel-Sönmez, G., & Toktaş, P. (2024). Supplier selection using the integrated MEREC–CoCoSo methods in a medical device company. Journal of Scientific Reports-A, (56), 116-133.
  • Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294.
  • Pamucar, D., Ulutaş, A., Topal, A., Karamaşa, Ç., & Ecer, F. (2024). Fermatean fuzzy framework based on preference selection index and combined compromise solution methods for green supplier selection in textile industry. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 11(1), 2319786.
  • Pathak, V. K., Singh, R., & Gangwar, S. (2019). Optimization of three-dimensional scanning process conditions using preference selection index and metaheuristic method. Measurement, 146, 653-667.
  • Runeson, P., Olsson, T., & Linåker, J. (2021). Open Data Ecosystems — An empirical investigation into an emerging industry collaboration concept. Journal of Systems and Software, 182, 111088.
  • Samant, M. R., Krisna, S. K., Khishorre, K. R., & Sreeharan, B. N. (2022). A Systematic way of using Preference Selection Index Methodology for Selecting Suspension Coil Spring Material. Materials Today: Proceedings, 68, 2249-2257.
  • Scheider, S., Lauf, F., Moller, F., & Otto, B. (2023). A reference system architecture with data sovereignty for human-centric data ecosystems. Business & Information Systems Engineering.
  • Sendi, P. P., & Clemen, R. T. (1999). Sensitivity analysis on a chance node with more than two branches. Medical decision making, 19(4), 499-502.
  • Shen, C., Riaz, Z., Palle, M. S., Jin, Q., & Peña-Mora, F. (2015). Open data landscape: a global perspective and a focus on China. In open and big data management and innovation: 14th IFIP WG 6.11 Conference on e-Business, e-Services, and e-Society, I3E 2015, Delft, The Netherlands, October 13-15, 2015, Proceedings 14 (pp. 247-260).
  • Stević, Ž., & Brković, N. (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 4.
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to COmpromise solution (MARCOS). Computers & industrial engineering, 140, 106231.
  • Tan, E. (2023). Designing an AI compatible open government data ecosystem for public governance. Information Polity, 28(4), 541-557.
  • Toorajipour, R., Oghazi, P., & Palmié, M. (2024). Data ecosystem business models: Value propositions and value capture with Artificial Intelligence of Things. International Journal of Information Management, 78, 102804.
  • Trung, D. D. (2022). Development of data normalization methods for multi-criteria decision making: applying for MARCOS method. Manufacturing review, 9, 22.
  • Tuş, A., & Adalı, E. A. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256.
  • Wainwright, T., Huber, F., Stöckmann, C., & Kraus, S. (2023). Open data platforms for transformational entrepreneurship: Inclusion and exclusion mechanisms. International Journal of Information Management, 72, 102664.
  • Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management–Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fuzzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556.
  • Wang, Y., Wang, W., Wang, Z., Deveci, M., Roy, S. K., & Kadry, S. (2024). Selection of sustainable food suppliers using the Pythagorean fuzzy CRITIC-MARCOS method. Information Sciences, 664, 120326.
  • Wilson, B., & Cong, C. (2021). Beyond the supply side: Use and impact of municipal open data in the US. Telematics and Informatics, 58, 101526.
  • Yoon, A., & Copeland, A. (2020). Toward community-inclusive data ecosystems: Challenges and opportunities of open data for community-based organizations. Journal of the Association for Information Science and Technology, 71, 1439–1454.
  • Young, M. M. (2020). Implementation of digital‐era governance: the case of open data in US cities. Public Administration Review, 80(2), 305-315.
  • Yue, L. X., & Liu, W. Y. (2016). A comparative study on the current situation of domestic and foreign g overnment data open. Library and Information Service, 60(14), 94-101.
  • Zhan, M., & Li, Y. L. (2024). Evaluation and selection of sustainable hydrogen production technologies with unknown expert weights based on extended MARCOS under hybrid information. International Journal of Hydrogen Energy, 77, 1043-1055.
  • Zheng, L. & Gao, F. (2015). Research on open government data platform in China: framework, status and suggestions. E-Government, 12(7), 8-16.
Toplam 90 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Kamu Politikası, Politika ve Yönetim (Diğer)
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Hasan Emin Gürler 0000-0002-5813-1631

Gönderilme Tarihi 11 Aralık 2024
Kabul Tarihi 19 Ağustos 2025
Yayımlanma Tarihi 10 Şubat 2026
DOI https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808
IZ https://izlik.org/JA98FM77AR
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Sayı: 41

Kaynak Göster

APA Gürler, H. E. (2026). G20 Ülkelerinin Açık Veri Ekosistem Performansı: MARCOS ve PSI Tabanlı Değerlendirme Modeli. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 41. https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1599808

Amaç ve Kapsam

2009 yılında yayın hayatına başlayan ve TR Dizinde taranan uluslararası hakemli dergimizin amacı sosyal bilimler alanında nitelikli bilimsel çalışmalara yer vermektir. Analitik değerlendirmelerin yapıldığı, alanına katkı sağlayan çalışmalar öncelikli olarak değerlendirmeye alınır. 

Dergimizde, “Edebiyat, Tarih, Felsefe, Sosyoloji, Psikoloji, Arkeoloji,  Sanat Tarihi, İlahiyat, İktisat, İşletme, İletişim, Gazetecilik, Uluslararası İlişkiler, Hukuk, Siyaset Bilimi ve Halkla İlişkiler ” gibi sosyal bilimlere ait alanlarda hazırlanmış araştırma makaleleri ile alana katkı sunabilecek güncel kitap tanıtımlarına yer verilir. Çalışmaların ilk gönderimi sırasında intihal raporu da sisteme yüklenir, benzerlik oranı kaynakça hariç %15 i geçmemelidir.


YAZIM KURALLARI

Yazım kurallarımıza göre hazırlanmayan makaleler ön kontrol aşamasında iade edilir.

Dergiye gönderilecek çalışmaların, dergi yazım kurallarına göre oluşturulan aşağıdaki örnek şablon kullanılarak yazılması zorunludur.
Sisteme yüklenmesi gereken dosyalar:

             Tam Metin dosyası
                Kapak Sayfası (Ön yazı)
                Telif Hakkı Devir Formu
                Etik Kurul izin belgesi
                Araştırmacı Katkı Oranı ve Çatışma Beyan Formu
                Benzerlik (intihal) raporu (%15)

Tam Metin dosyasında, ilk gönderimde yazar bilgilerine yer verilmemelidir. Kapak Sayfasında sadece başlık, öz, abstract, yazar bilgileri ve sorumlu yazar iletişim bilgileri yer almalıdır.

Makalenizde etik kurul belgesi gerekli ise söz konusu belgenin yüklenmesi, etik kurul belgesinin gerekmediği durumlarda ise Etik Kurul İznine Gerek Olmadığı'na dair belgenin hazırlanması gerekir. Etik Kurul Belgesinin gerekli olduğu durumlar Etik İlkeler ve Yayın Politikası sayfasında açıklanmıştır.

ÖRNEK MAKALE KAPAK SAYFASI
ÖRNEK MAKALE ŞABLONU
TELİF HAKKI DEVİR FORMU
ETİK KURUL İZNİNE GEREK OLMADIĞINA DAİR BEYAN FORMU
ARAŞTIRMACILARIN KATKI ORANI BEYANI VE ÇATIŞMA BEYANI


Sayfa Yapısı ve Yazı Stili

Tüm çalışmalarda şu kısımlar bulunmalıdır: Başlık, hemen altında İngilizce başlık, Öz, Anahtar Kelimeler, Abstract, Keywords, Giriş, Bölüm Başlıkları, Sonuç ve Kaynakça.


Yazılar, A4 boyutunda (29.7x21 cm), tüm kenar boşlukları 2.5 cm olan sayfada, MS Word programında, Times New Roman yazı karakteri ile, 12 punto, 1.5 satır aralığıyla yazılmalıdır.


Sayfalara numara verilmez. Yazılar öz ve kaynakça dâhil minimum üç bin beş yüz (3500) maksimum on bin (10.000) kelime olmalıdır. Metin içinde vurgulanmak istenen kısımlar, tırnak içinde gösterilir. Kaynakça hariç, tam metnin hiçbir yerinde italik gösterim kullanılmaz.

Başlık 
Başlık, yazıyla uyumlu, içerikle doğrudan ilgili ve onu en iyi biçimde ifade eder nitelikte ve maksimum 12 kelime olmalıdır.

Başlık, metnin en üstünde, ortalanmış, tüm harfleri büyük, 12 punto, koyulaştırılmış olarak ve tek satır aralığı ile yazılmalıdır.


İngilizce başlık, Türkçe Türkçe başlığın hemen altında, 10 punto, normal ve tek satır aralığı ile yazılmalıdır.


Yazar Bilgisi
Yazar(lar)ın, unvan içermeyen ad(lar)ı, başlığın hemen altında ve başlıktan 6 nk aşağıda, sayfanın sağına yaslanmış biçimde, normal, soyad(lar) büyük olarak verilmelidir.
Yazar(lar)ın meslekî bilgileri, unvan, kurum, e-mail ve ORCID numarası sıralamasıyla, aralarda virgülle ayrılmış ve sonda noktalı biçimde, yazar(lar)ın adlarının sağında yıldız işareti (*) ile gösterilmiş olarak, sayfa altında, 10 punto, tek aralıklı normal yazılmış sayfa alt bilgisi olarak (dipnot değil) gösterilmelidir.

Örnek:    
Mehmet Emin KURT*
* Dr. Öğr. Üyesi, Dicle Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Sağlık Yönetimi Bölümü, memin.kurt@dicle.edu.tr, ORCID: 0000-0002-7181-8681.


Öz

Öz, başlığın altında, iki yana yaslı, koyu, (Öz) başlığı altında, içeriği en uygun biçimde ifade eden, en az 100, en fazla 200 kelimeden oluşan, 10 punto ile, tek satır aralıklı ve Türkçe yazılmış özettir. Öz, alıntı, şekil, ve çizelge numaraları içermemelidir.

Abstract, Anahtar Kelimelerin  bir satır altında, (Abstract) başlığı altında, 10 punto ile tek satır aralıklı normal şekilde yazılır. Öz ve Abstract ilk sayfada yer almalıdır.

Ana Metin
Ana metin, 12 punto ve 1.5 satır aralığı ile, iki yana yaslanmış şekilde yazılmalıdır. Paragrafların başında, sağdan boşluk bırakılmamalıdır. Paragraflar arası boşluk, 6 nk olarak belirlenmelidir.


Bölüm Başlıkları
Bölüm başlıkları koyu yazılır ve 1., 2., 3., şeklinde numaralandırılır. 
1. Bölüm Başlığı veya Ana Başlık (İlk Harfler Büyük)
1.1. Alt başlık (Cümle düzeni, ilk harf büyük, geri kalanlar küçük harf)
1.1.1. İkinci düzey alt başlık (Cümle düzeni, ilk harf büyük, geri kalanlar küçük harf)
1.1.1.1. Üçüncü düzey alt başlık (Cümle düzeni, ilk harf büyük, geri kalanlar küçük harf)
GİRİŞ, SONUÇ ve KAYNAKÇA başlıkları numaralandırılmaz.


Tablo, Şekil ve Göreseller
Tablolar, metinde sola yaslı ve içeriği 10 punto ile yazılmış şekilde verilmelidir.

Tablolar, başlıklarından önce (Tablo 1.) şeklinde, koyu, 12 punto ile numaralandırılır. Tabloların numaraları ve başlıkları, 12 punto ile, normal ve düz, İlk kelimenin ilk harfi büyük geri kalanı cümle düzeninde yazılmalıdır. Tablolar, alıntı ise, tablonun hemen altında, 10 punto ile ve (Kaynak: ) başlığının sağında, kaynakları gösterilmelidir.
Tabloların sol kenarı, yazı kenarı ile bütünleşik olmalıdır.

Tablo başlığı örneği:
Tablo 1. İhracatın ülkelere göre dağılımı (Eylül-Aralık, milyon $)

Tablonun takip eden sayfaya kayması halinde o sayfanın başında şu nolu tablonun devamıdır şeklinde bir başlık eklenmelidir. Aynı şey grafik ve şekiller için de geçerlidir.

Şekiller, tablolar gibi (Şekil 1.) grafik ise (Grafik 1. ) şeklinde, koyu, 12 punto ile yazılmış biçimde numaralandırılır ve 12 punto, koyu, düz, her kelimenin ilk harfi büyük olarak başlıklandırılır.
Resim, fotoğraf ve diğer türlü görseller, renkli, yüksek çözünürlüklü veya taranmış olarak, yazıda verildiği bölümün veya paragrafın hemen altında verilir.
Görseller, Tablo ve Şekiller gibi (Resim/ Görsel/ Fotoğraf 1.) biçiminde numaralandırılarak başlıklandırılır.
Resimlerin alındığı kaynaklar, tablo ve şekiller gibi, resimlerin altında gösterilir.


Alıntı ve Atıflar 
Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, metin içi atıf ve metin sonu kaynakça gösterimi için APA7'yi tercih etmektedir.


Metin içi atıf gösterimi

Metin içinde 1 yazarlı atıf (Solow, 1956, s.15).

Metin içinde 2 yazarlı atıf (Snowdon & Vane, 2005, s.170) & işareti, and veya ve kelimeleri yerine kullanılmalıdır.

Metin içinde 3 ve daha fazla yazarlı çalışmalara atıf (Akçay vd., 2017, s.4).

Yazar olarak bir grup/tüzel kişi (dernekler, şirketler, devlet kurumları ve diğer çalışma grupları gibi) ifade ediliyorsa bu gruba ilişkin ad bilgisi metin içindeki göndermede açık ve anlaşılır biçimde verilmelidir. Grup adı bazı durumlarda kısaltılabilir. Eğer grup adı uzunsa, kısaltma herkesçe anlaşılır oluyorsa veya o ada yönelik zaten bilinen bir kısaltma var ise ilk kullanımda hem açık hali hem kısaltma hali kullanılıp, sonraki kullanımlarda ise sadece kısaltma kullanılabilir. Eğer grup adı kısa ise veya kısaltması herkesçe anlaşılır olmuyorsa tüm göndermelerde adın açık hali yazılır.

Aynı parantez içerisinde birden fazla gönderme yapılması durumunda sıralama ilk yazarın soyadına göre alfabetik olmalı  ve noktalı virgül ile ayrılmalıdır.

Aynı yazara ait farklı çalışmalar aynı parantezde verilecekse, geçmişten güncele yıl sırası takip edilir ve yazarın soyadı atıfın başına bir kez yazılır.

Elektronik kaynaklarda yazar belli ise (Fisk, 2005), yazar belli değilse başlıktan birkaç kelime (“Türkiye-european union relations”, 2022). 

Süreli yayınlarda yazar belli ise (Nadi, 1942), yazar belli değilse başlıktan birkaç kelime (“İktisadî programın”, 2022).

Arşiv belgelerinde, belge tür ne olursa olsun (mektup, mikrofilm, arşiv belgeleri, mülakat vs), düzenli bir kayıt varsa normal atıf verilir, yani yazar ve sene belli ise (Yazar, sene). Eğer belgenin düzenli bir kaydı yoksa; yazar, tarih gibi bilgiler kesin değilse, metin içinde atıf şöyle gösterilir: ([Tayin ve atamalarla ilgili genelge], t.t. 1912-1925). Örnekte köşeli parantez içinde verilen bilgi, makalenin yazarına aittir, belgeye ilişkin yazar veya başlık bilgisi olmadığı için, yazar okuru bilgilendirir ve bu bilginin kendisine ait olduğunu köşeli parantez ile belirtir. Belgenin tarihi yoksa fakat sizin güçlü bir tahmininiz veya bilginiz var ise onu tahmini tarihler t.t. kısaltmasıyla gösterebilirsiniz. Düzenli kayıt tutulan arşiv belgeleri için de bu durum geçerlidir.


Metin içi doğrudan alıntı (Örnek gösterimler için makale şablonumuza bakınız)

Kırk kelimeye kadar olan doğrudan alıntılar:
Tırnak işareti ile, normal metin içinde ve sonunda sayfa numarası dahil kaynak gösterilir, nokta işareti tırnaktan sonra değil, cümlenin sonuna, parantezden sonra konur. Doğrudan alıntılarda sayfa numarası vermek zorunludur. Örnek, “Apa 7’ye göre kırk kelimeden az olan doğrudan alıntılar, tırnak içinde ve normal metinde gösterilir” (Apa 7th, s.285).
Kırk ve daha fazla kelimeden oluşan doğrudan alıntılar:
Kırk ve daha fazla kelimeden oluşan doğrudan blok alıntılar, ayrı bir paragraf başı yapılarak, tüm alıntı soldan 1 cm içeriden başlayacak şekilde, sağdan da 0.5 cm içerde olacak şekilde ve normal metin büyüklüğünden 1 punto küçük, tek satır aralıkla gösterilirler. (Apa 7th, s.286). Hem alıntının sonuna, hem de kaynak gösterildikten sonra en sona nokta konur. Blok alıntılar tırnak içine alınmaz ve italik de yapılmaz.


Kaynakça Gösterimi
Makalede yararlanılan kaynaklar yeni bir sayfada ve KAYNAKÇA başlığı altında verilir. Kaynakça 12 punto ve 1.15 satır aralığı ile, iki yana yaslanmış şekilde yazılmalıdır. Aşağıdaki örneklerde gösterildiği gibi ikinci ve sonraki satırları 1.25 cm içerden olmalıdır. Paragraflar / kaynakçalar arası boşluk, Önce (0 nk) Sonra (6 nk) olarak belirlenmelidir. Metin içerisinde atıf yapılan her kaynak kaynakçada yer almalı, kaynakçada yer alan her kaynağa da metin içerisinde mutlaka atıf yapılmış olmalıdır. Atıflardaki yazar adı ve tarih bilgisi kaynakçadaki yazar adı ve tarih bilgisi ile birebir aynı olmalıdır. Kaynakçada numaralandırma veya madde işaretleri kullanılmaz. Yazar sayısının yirmi ve daha az olduğu durumlarda tüm yazar adlarına künyede yer verilir.


Kitap
Kitap ismi italik ve küçük harflerle verilmelidir. Kitap isminin başında ve sonunda nokta olmalı ardından yayınevi düz ve büyük harfle başlayacak şekilde verilmelidir. Yayıncının bulunduğu şehir veya ülke bilgisi verilmemelidir.
Mankiw, N. G. (2014). Principles of economics. Cengage Learning.
Snowdon, B., & Vane, H. R. (2005). Modern macroeconomics: its origins, development and current state. Edward Elgar Publishing.


Makale
Makalelerde makale ismi cümle düzeninde küçük harflerle düz, dergi ismi her kelimesi büyük harfle başlar ve italik olarak yazılır. Dergi cilt sayısı italik ancak sayı no parantez içinde düz olmalıdır. Sonuna varsa doi bağlantısı eklenmelidir.
Baltagi, B. H., Egger, P., & Pfaffermayr, M. (2003). A generalized design for bilateral trade flow models. Economics Letters, 80(3), 391-397. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(03)00115-0
Bahmani-Oskooee, M. M., & Goswami, G. G. (2003). A disaggregated approach to test the j-curve phenomenon: japan versus her major trading partners. Journal of Economics and Finance, 27(1), 102-113.


Çeviri Kitap
Yabancı bir dilden Türkçe'ye çevrilen eserlerin kaynakça bilgisi verilirken yazar kısmında eserin orijinal dildeki yazarı yer alır, çeviren bilgisi parantez içerisinde Çev. kısaltması ve sonrasında çevirenin adının ilk harfi ve soyadı ile birlikte verilir.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2018). Temel ekonometri (Çev. Ü. Şenesen ve G. G. Şenesen). Literatür Yayıncılık.


Kitap Bölümü
Kitap bölüme atıf yapılırken yazar kısmında editörlerin adları değil, ilgili bölümün yazar(lar)ının adları yer alır. Bölüm başlığından sonra "İçinde" kelimesinin devamına editör isim/isimlerinin ilk harfi ve soyadının tamamı verilir.
Meng, M., K. Im, J. Lee, & M. Tieslau. (2014). More powerful lm unit root tests with non-normal errors. In R. Sickles and W. Horrace (Eds.). The festschrift in honor of peter schmidt, (ss. 343–357). Springer Publishing Co.

Elektronik Kaynaklar
Yazar varsa:
Fisk, R. (2005, May 26). Protesters beaten as Egypt votes on electoral reform. https://www.independent.co.uk/voices/commentators/fisk/protesters-beaten-as-egypt-votes-on-electoral-reform-5384694.html (Erişim Tarihi)
Yazar yoksa:

Türkiye-European Union Relations (2022, Nov 15). https://www.ab.gov.tr/turkey-eu-relations_4_en.html (Erişim Tarihi)

Arşiv Belgeleri
Kaynakçada arşiv belgesi gösterilirken belgenin üzerindeki tüm tanıtıcı bilgilere yer verilir. Öncelikle arşiv kısaltması ve ilk gösterimde arşivin resmi tam ismi, ardından varsa yazar veya başlık ve tam tarih bilgisi, varsa belge numarası, cilt, gömlek no gibi bilgiler belgenin üzerinde yer aldığı şekliyle verilmelidir. Tarihler en sonda parantez içinde miladi takvime çevrilmiş olarak ayrıca verilmelidir.

Süreli Yayınlar 
Yazar varsa:
Nadi, Y. (1942, 12 Mart). Hindistan kapılarında. Cumhuriyet, s.1.
Yazar yoksa:
İktisadî program mühim esasları muhtevidir. (1930, 22 Mayıs). Vakit, s.1.


Tezler
Toğuç, N. (1988). Türkiye’de ekonomik istikrar ve reform politikaları. (YÖK Tez Merkezi, Yüksek Lisans). Brooklyn College.
Bolet, D. (2020). All politics is local: how local context explains radical right voting. (DART Europe e-theses portal, PhD). London School of Economics and Political Science.


Burada yer almayan ve/veya referans verme kuralları ile ilgili daha ayrıntılı bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara başvurunuz:

American Psychological Association (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7. baskı).


https://apastyle.apa.org/

Yayın Politikası

1. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2009 yılında yayın hayatına başlayan ve 2021 yılından beri yılda üç kez olmak üzere Şubat, Haziran ve Ekim aylarında yayınlanan uluslararası, hakemli bir dergidir. Yayın kurulu kararına göre özel sayı veya ek sayı çıkarılabilir. Her sayıda yirmi civarında makaleye yer verilir. Yayına kabul sırası, başvuru tarihine göre belirlenir.

2. Dergimize Türkçe, İngilizce, Kürtçe ve Arapça dillerinde hazırlanmış olan çalışmalar kabul edilmektedir. Sosyal bilimlere bağlı disiplinlerin ilkelerine uygun, analitik değerlendirmelerin yapıldığı çalışmalar değerlendirmeye alınır. Dergimize gönderilen çalışmalar için hiçbir şekilde ücret talep edilmez ve açık erişim politikasını destekleyen dergimizin çalışmalarına dergimiz sitesinden ulaşılabilir.

3. Dergimize gönderilen tüm çalışmalar, dergimizin sayfasında ilan edilmiş olan yazım kurallarına uygun olarak düzenlenmeli ve dergimizin şablonu kullanılarak gönderilmelidir. Bu kurala uygun olmayan çalışmalar değerlendirmeye alınmaz. Gönderilen çalışmaların daha önce hiçbir yerde yayınlanmamış olması ve başka bir yere yayın için gönderilmemiş olması gerekir. Bununla birlikte sempozyum ve kongre gibi bilimsel toplantılarda sunulmuş olan çalışmaların, yayınlanmamış olmak ve bu vasıfları belirtilmek suretiyle değerlendirmeye alınmaları mümkündür. Dergimize gönderilen tüm çalışmaların yayınlanması, hakem sürecinin olumlu sonuçlanmasına bağlı olmakla birlikte, bir çalışmanın dergimizde yayınlanması konusundaki son karar yayın kurulumuz tarafından verilir.

4. İlk gönderim sırasında tam metin dosyasında yazarlara ait ad, soyad, kurum vs bilgilerin hiçbiri yer almamalıdır. Değerlendirme süreci olumlu tamamlanan çalışmaların yazarları bu bilgileri ondan sonra ekleyeceklerdir.

5. Dergimizde makalesi yayınlanan kişiler, takip eden bir sene boyunca dergimize başka çalışmalarını gönderemezler. Dergimizde bir sayıda bir yazara ait sadece bir çalışmaya yer verilir. Ortak yazarlı olsa bile ikinci bir çalışma kabul edilmez.

6. İlk başvuru sırasında şu belgelerin sisteme yüklenmesi gerekir:

Tam Metin Dosyası: Tam metnin, yazım kurallarımıza göre düzenlenmiş ve örnek makale şablonumuza uygulanmış olması gerekir. İlk gönderimde tam metin dosyasında yazar bilgileri yer almayacaktır.

Kapak Sayfası: Tüm yazarlara ait bilgileri içermeli ve sorumlu yazar tarafından imzalanmalıdır.

Telif Hakkı Devir Formu: Tüm yazarlar tarafından imzalanmış olmalıdır. Dergimizde yayınlanan bütün çalışmaların tüm yayın hakları Dicle Üniversitesi’ne ait olup yazar(lar)a herhangi bir telif ücreti ödenmez. Dergimizde yayınlanan çalışmalar, kaynak göstermek suretiyle kullanılabilir, fakat hiçbir surette ticari amaç için kullanılamaz, izinsiz başka bir yerde yayınlanamaz. Telif haklarının ihlali, 5846 Sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu gereğince suç sayılmaktadır.

Etik Kurul İzin Belgesi: Etik kurul izni gerektiren çalışmalar için yüklenmelidir. Etik kurul izni gerekmeyen çalışmalar için, Etik Kurul İznine Gerek Olmadığına Dair Beyan Formu doldurularak sisteme yüklenmelidir.

Araştırmacıların Katkı Oranı ve Çatışma Beyan Formu: Tüm yazarlar tarafından imzalanmış olmalıdır.

Benzerlik (intihal) raporu (%15): iThenticate, Turnitin vb intihal programlarından alınan intihal raporu sisteme yüklenmelidir. Kaynakça hariç benzerlik oranı üst sınırı %15’tir, tek kaynaktan benzerlik oranı %3'ten fazla olamaz. Süreci sona eren çalışmalar için editör kurulu tarafından yeniden intihal raporu alınır. Oran %15’in üzerinde olamaz.

Hakem Değerlendirme Süreci

1. Dergimize gönderilen bir çalışmanın değerlendirmeye alınması şu şartlara bağlıdır: yazım kurallarına uygunluk, örnek makale şablonu kullanılması, etik ilkelere uygun olması, dergimizin amaç ve kapsamına uygun olması, sisteme yüklenmesi gereken belgelerin tam olarak yüklenmiş olması. Bunların yanı sıra, gönderilen çalışmalar, editör kurulu tarafından içerik, yöntem, konu ve anlatım bakımından değerlendirilir. Uygun bulunan çalışmalar değerlendirmeye alınır. Düzeltme istenen çalışmalar, en geç on beş gün içinde istenen düzeltmelerin yapılması şartıyla yeniden kabul edilir. Ayrıca intihal raporları incelenir, %15’in üzerinde olanlar reddedilir.

2. Değerlendirmeye alınması uygun bulunan çalışmalar editör kurulu tarafından öncelikle en az iki hakeme gönderilir. Hakemlik süreci başından sonuna dek çift taraflı kör hakemlik sistemi şeklinde uygulanır. Yani çalışmalar editör tarafından hakemlere gönderilir, böylece hakemler yazarları tanımadığı gibi yazarlar da hakemler hakkında bilgi sahibi olmazlar. İki hakemin değerlendirmesini tamamlamasından sonra gerek görüldüğü durumlarda çalışma üçüncü bir hakeme daha gönderilir. İki red kararı durumunda çalışma reddedilir. Bir kabul bir red durumunda üçüncü hakemin kararı belirleyici olur. Düzeltme istenen çalışmalar için on beş gün içinde istenen düzeltmelerin yapılması gerekir. Hakemlerden biri veya tümü, düzeltmelerden sonra çalışmayı yeniden değerlendirmek isterse, düzeltmelerden sonra çalışma yeniden hakem(ler)e sunulur. Hakemlerin son kararına göre kesin karar belirlenir. İstenen düzeltmeler, kırmızı renkte tam metin dosyası üzerinde belirtilir, ayrıca yazarlar tarafından hakem süreç dosyası üzerinde her bir hakeme ayrı ayrı olmak üzere hakem cevap dosyası hazırlanarak sisteme yüklenir.

3. Dergimizde çift taraflı kör hakem sistemi kapsamında değerlendirmeye alınan çalışmalar için yazar ile hakemlerin farklı kurumlardan olmalarına özen gösterilir. Ayrıca, hakemlerin, çalışmanın yazarıyla eşit veya daha yüksek bir akademik unvana sahip olmasına dikkat edilir. Hakemlerden esas olarak beklenen şey, şekilden ziyade, çalışmaların içerik, akademik özgünlük ve alana sağladığı katkı bakımından değerlendirilmesidir. Tüm hakemlerin tam metin dosyası üzerinde gerekli işaretlemeleri yaparak hazırladıkları süreç dosyasını yazara sunulmak üzere, hakeme ait hiçbir bilgi olmaksızın, sisteme yüklemeleri beklenir.


Etik İlkeler
Dergimiz her aşamada ulusal (Ulakbim 2020 bilimsel yayın etiği ilkeleri) ve ulusalarası bilimsel yayın etiği ilkelerini benimser.  Yazar, hakem ve editörlerin bu ilkelere göre hareket etmesini bekler, gözetir. 


Dergimizde, “Edebiyat, Tarih, Felsefe, Sosyoloji, Psikoloji, Antropoloji, Arkeoloji, Prehistorya, Sanat Tarihi, İlahiyat, İktisat, İşletme, İletişim, Gazetecilik, Uluslar Arası İlişkiler, Hukuk, Siyaset Bilimi, Halkla İlişkiler ve Reklamcılık ” gibi sosyal bilimlere ait alanlarda hazırlanmış araştırma makaleleri ile alana katkı sunabilecek güncel kitap tanıtımlarına yer verilir.

Dergimiz yazarlardan hiçbir aşamada ücret talep etmemektedir.

Başeditör

Türkiye Cumhuriyeti Tarihi

Editör Kurulu

BA - ODTÜ

PhD - İstanbul

Türk Dış Politikası, Çağdaş Dünya Tarihi, Çağdaş Orta Doğu Tarihi, Türkiye Cumhuriyeti Tarihi, Türkiye İktisat Tarihi, Avrupa Siyasi Tarihi
Ekoloji, Sürdürülebilirlik ve Enerji, Siyaset Bilimi, Uluslararası Siyaset, Uluslararası İlişkiler, Avrupa Birliği, Avrupa Birliği-Türkiye İlişkileri, Küreselleşme

Yardımcı Editörler

Siyaset Bilimi, Türk Dış Politikası
Davranışsal İktisat
Yeni Türk Dili (Eski Anadolu, Osmanlı, Türkiye Türkçesi), Alevilik Bektaşilik Araştırmaları

Dicle Üniversitesi Eskiçağ Tarihi ABD

Arkeoloji, Erken Tunç Çağ Arkeolojisi, Helenistik Dönem Arkeolojisi, Eski Anadolu Tarihi, Eski Yunan ve Roma Tarihi, Eskiçağ Tarihi (Diğer)

Alan Editörleri

Yeni Türk Dili (Eski Anadolu, Osmanlı, Türkiye Türkçesi), Alevilik Bektaşilik Araştırmaları
Travma Psikolojisi

Prof. Dr. Tahirhan AYDIN

1977 yılında Bitlis Hizan'da doğdu. İlk ve ortaokulu Hizan’da, liseyi Bitlis İmam Hatip’te mamaladı (1994). 1999 yılında Ankara Üniv. İlahiyat Fakültesinden mezun oldu. Aynı yıl bu fakültede Tefsir Anabilm Dalında Yüksek Lisans eğitimine başladı. 2003 yılında Ankara Üniv. İlahiyat Fakültesi Arap Dili ve Belagati ABD’ında araştırma görevlisi olarak göreve başladı. 2003-2005 yılları arasında Gazi Üniv. Eğitim Bil. Ens. Arap Dili Eğitimi ABD’ında “Çoklu zeka kuramı ve yabancılara Arapça öğretimi” isimli teziyle yüksek lisansını, aynı anabilim dalında 2005-2007 yılları arasında “Arapça ve Türkçede cümle yapısı, yabancılara Arapça cümle öğretimi -karşıtsal çözümleme-” adlı teziyle doktorasını tamamladı. 2007-2009 yılları arasında Ankara Üniversitesi İlahiyat Fakültesi’nde Arapça dersleri verdi.

2009-2011 yılları arasında bir buçuk yıl Mısır Kahire Üniversitesinde misafir öğretim üyesi sıfatıyla Arap dili alanında araştırmalarını sürdürdü. Bu süreçte bir dönem Ezhe Üniversitesi’nde ders verdi. 2011 yılında Ankara Üniversitesine dönüş yaptı ve 2012 yılında Mardin Artuklu Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Arap Dili ve Edebiyatı Bölümüne yardımcı doçent olark atandı. 2014 yılında doçent oldu. 2017-2019 yılları arasında iki yıl Amerika İndiana Üniversitesi Yakın Doğu Dilleri ve Kültürleri Bölümünde (NELC) misafir araştırmacı statüsünde yabancı dil öğretimi alanında araştırmalarını sürdürdü ve konferanslar verdi.

2019 yılında Mardin Artuku Üniversitesine döndü. 2020 yılında aynı üniversitede Edebiyat Fakültesi Arap Dili ve Edebiyatı Bölümüne profesör olarak atandı. 2023 yılında Dicle Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Doğu Dilleri ve Edebiyatları Bölümünde göreve başladı. 2025 yılında Bitlis Eren Üniversitesi İlahiyat Fakültesine dekan olarak atandı.

2015-2024 yılları arasında Erasmus Değişim Programı çerçevesinde Polonya Jagiellonian Universitesinde, Fransa Rouen Üniversitesinde, Ürdün Al-Zaytoonah Üniversitesinde ve İsveç’te dersler, konferanslar ve semineler verdi.

Prof. AYDIN, Enstitü Müdür Yardımcılığı, Erasmus Koordinatörlüğü, Bölüm ve Anabilim Dalı Başkanlığı, Senato Üyeliği, Fakülte Yönetim Kurulu Üyeliği, Fakülte Kurulu Üyeliği, BAP Kurulu Üyeliği gibi birçok akademik ve idari görevde bulundu.

İlgi ve çalışma alanları: Anadili öğretimi, yabancı dil öğretimi, Arapça öğretimi, Arap dili ve edebiyatı, Arap dilinin günümüz sorunları, dil pedagojisi, karşıtsal dilbilim, dilbilimi, karşılaştırmalı dilbilim, dil öğretim materyali geliştirme ve Kur’an araştırmaları. Türkçenin yanı sıra Arapça ve İngilizce bilmektedir. Bu dillerde çok sayıda makale, sempozyum bildirileri ve kitapları bulunmaktadır.

Dil Çalışmaları, Dilbilim, Kürt Dili, Edebiyatı ve Kültürü, Eğitim, Din, Toplum ve Kültür Araştırmaları , Arap Dili ve Belagatı
Din Eğitimi, Din, Toplum ve Kültür Araştırmaları