SOSYAL AĞ ANALİZİ YÖNTEMİYLE ÖRTÜK BİLGİ KAVRAMININ BİBLİYOMETRİK ANALİZİ: 2015-2024 YILLARI ARASI BİR DEĞERLENDİRME

Yıl 2024, Cilt: 13 Sayı: 2, 56 - 73, 31.12.2024

Tufan Kiziltuğ , Çiğdem Tugay

Öz

Bilginin hızla değişip geliştiği günümüz koşullarında organizasyonlarda, çalışanlar arasında açık bilgi paylaşımını sağlamak, çalışanların örtülü bilgi birikimlerini paylaşmalarına yardımcı olan önemli faktörleri belirlemek ve bu paylaşımı sağlayıp sürekli hale getirebilmek için çeşitli stratejiler oluşturmak hızla önem kazanmıştır. Yönetim organizasyon disiplini; çalışanlardan, paydaşlardan kuruluşlara kadar uzanan kapsamlı ilişkisel verileri nedeniyle Sosyal Ağ Analizi yaklaşımını kullanmada geniş potansiyele sahiptir. Son yıllarda Sosyal Ağ Analizi üzerine yapılan araştırmalarda artış gözlenmektedir. Bununla birlikte araştırmacıların; herhangi bir konudaki en verimli araştırmacıların belirlenmesi, aralarındaki etkileşimin boyutlarının gözler önüne serilebilmesi ve çeşitli konularda ülkeler arasında, kurumlar arasında ya da ekoller arasında karşılaştırmalar yapılmasına da olanak sağlayabilmesi gibi nedenlerle bibliyometrik araştırmalara yöneldiği de bilinmektedir. Bu çalışmada, son on yılda ulusal yazında konu başlığında ya da anahtar kelimeler içinde “örtük bilgi” ya da “örtülü bilgi” geçen çalışmalar incelenerek bibliyometrik analiz yapılmış ve yönetim ve organizasyon disiplini çerçevesindeki çalışmaların anahtar sözcüklerinin ağ yapısını görselleştirmek amacıyla sosyal ağ analizi kullanılmıştır. Bibliyometrik analiz, 2015-2024 yayınlanan Ulakbim TR-Dizin veritabanından makaleler, Yükseköğretim Kurumunun “Ulusal Tez Merkezi”nden tezler ve Ulusal Yönetim ve Organizasyon Kongresinde sunulup kongre bildiriler kitabında tam metin olarak yayımlanmış bildiriler kullanılarak yürütülmüştür. Bu kapsamda; 3 bildiri, 11 tez ve 24 makaleye ulaşılmıştır. Anahtar kelimelerinin ağ yapısı Node XL programı aracılığıyla çıkarılarak örtük bilgi kavramının alandaki yeri ortaya konmaya çalışılmıştır. Örtük bilgi kavramının çoğunlukla; açık bilgi, bilgi paylaşımı ve örtük bilgi paylaşımı kavramlarıyla etkileşim içinde olduğu gözlenmiştir. Çalışmalar ağırlıklı olarak işletme alanında olsa da farklı disiplinlerde yürütülen çalışmalara da ulaşılmıştır. Yayım yılları bakımından incelendiğinde çalışmaların 2019 yılından sonra artış gösterdiği gözlemlenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Örtülü Bilgi, Örtük Bilgi, Sosyal Ağ Analizi, Bibliyometrik Analiz, Node XL

Kaynakça

• Al, U. (2008). Türkiye'nin bilimsel yayın politikası: Atıf dizinlerine dayalı bibliyometrik bir yaklaşım. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Aydınoğlu, A. U., İlhan, A., & Özer, Ö. K. (2023). Bir sosyal bilimler araştırma yöntemi olarak bibliyometri: akademik girişimcilik örneği. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (55), 235-258.
• Chopra, M. and Gupta, V. (2020). “Linking knowledge management practices to organizational performance using the balanced scorecard approach”, Kybernetes, Vol. 49 No. 1, pp. 88-115
• Codal, K. S., & Coşkun, E. (2015). Sosyal ağ analizi üzerine odaklanan teorik yapıların karşılaştırılması. İşletme Bilimi Dergisi, 3(2), 1-17.
• Codal, K. S., & Coşkun, E. (2016). Sosyal Ağ Türlerinin Karşılaştırılmasına İlişkin Bir Ağ Analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(1), 143-158.
• Demir, H., Taktak, F., & Aladoğan, K. (2011). TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Hakemli Dergisi Örneğinde Sosyal Ağ Analizi SNA. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, (104.1), 80-84.
• Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of business research, 133, 285-296.
• Edwards, J. S., Ababneh, B., Hall, M., & Shaw, D. (2009). Knowledge management: a review of the field and of OR's contribution. Journal of the Operational Research Society, 60, S114-S125.
• Ganguly, A., Talukdar, A., & Chatterjee, D. (2019). Evaluating the role of social capital, tacit knowledge sharing, knowledge quality and reciprocity in determining innovation capability of an organization. Journal of knowledge management, 23(6), 1105-1135.
• Gençer, M. (2022). Uygulamalı Sosyal Ağ Analizi. İzmir Ekonomi Üniversitesi Yayınları.
• Gülseçen, S. (2012). Bilgi ve bilginin yönetimi. Knowledge Management. Papatya Yayıncılık
• Gürsakal,N (2018). Sosyal Ağ Analizi. T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No: 3388.
• Güzeller, C. O., Eser, M. T., & Aksu, G. (2016). UCINET ile sosyal ağ analizi. Ankara, Maya Akademi.
• Hau, L.N. and Evangelista, F. (2007), “Acquiring tacit and explicit marketing knowledge from foreign partners in IJVs”, Journal of Business Research, Vol. 60 No. 11, pp. 1152-1165.
• İbicioğlu, H. (2006). İşletmelerde Örtülü Bilgi ve Önemi. Ekin Yayınları.
• Jayroe, T., Assefa, D. S. G., & Scienza, I. (2008). Bibliometrics for dummies. University Of Denver.
• Karataş, A., & Şahin, S. (2018). A comparative study of modularity-based community detection methods for online social networks. CEUR Workshop Proceedings.
• Nonaka, I. (1994). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization science, 5(1), 14-37
• Panaretos, J., & Malesios, C. (2009). Assessing scientific research performance and impact with single indices. Scientometrics, 81, 635-670.
• Passas, I. (2024). Bibliometric analysis: the main steps. Encyclopedia, 4(2).
• Polanyi, M. (1962), “Tacit knowing: it’s bearing on some problems of philosophy”, Reviews of Modern Physics, Vol. 34 No. 4, p. 601.
• Stroud, B. (2024). The Possibility of Perceptual Knowledge. Perceptual Knowledge and Self-Awareness, 18.
• Su, Y. S., Lin, C. L., Chen, S. Y., & Lai, C. F. (2020). Bibliometric study of social network analysis literature. Library Hi Tech, 38(2), 420-433.
• Temelli, Ö. Ü. F., & Karcıoğlu, R. (2018). Muhasebe ve vergi uygulamaları dergisinde yayınlanan makalelerin bibliyometrik analizi: 2010-2017 dönemi. Muhasebe ve Vergi Uygulamalari Dergisi (MUVU)/Journal of Accounting & Taxation Studies (JATS), 11(2).
• Thomas, A., & Gupta, V. (2022). Tacit knowledge in organizations: bibliometrics and a framework-based systematic review of antecedents, outcomes, theories, methods and future directions. Journal of Knowledge Management, 26(4), 1014-1041.
• Verbeek, A., Debackere, K., Luwel, M., & Zimmermann, E. (2002). Measuring progress and evolution in science and technology–I: The multiple uses of bibliometric indicators. International Journal of management reviews, 4(2), 179-211.
• Wasserman, S. ve Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Vol. 8. Cambridge:Cambridge University Press.
• Yazıcıoğlu, O., & Borat, O. (2016). Bilgi Yönetimi. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.