Yönetim Bilişim Sistemleri Kapsamında Akademik Araştırma Alanlarının İncelenmesi: Apriori Algoritması ile Bir Analiz

Öz

Küreselleşme ile birlikte bilgi ve iletişim teknolojilerinde yaşanan hızlı gelişmelerle Yönetim Bilgi Sistemleri kavramının önemi giderek artmaktadır. Karşılaşılan problemler üzerinde etkisi bulunan çok sayıda faktör nedeniyle karar verme olgusunun gittikçe zorlaşması, değerlendirilmesi gereken faktörlerin artması, bilgiye zamanında ve doğru bir şekilde erişim isteği YBS’nin önem kazanmasının temel sebepleri olarak sıralanabilir. Bu çalışmada, son yıllarda büyük gelişmeler gösteren Yönetim Bilgi Sistemleri alanında yayınlar yapan ilk 300 akademisyenin çalışma alanları belirlenerek, sıklıkla çalışılan alanlar tespit edilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda YBS alanında SCIE, SSCI ve Web of Science’da taranan Journal of Management Information Systems ile MIS: Quarterly dergilerinde 2022 yılında yayınlanan toplam 121 makale incelenerek anahtar kelimeler arasındaki ilişkilerin de belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda sırasıyla literatür taraması ve Apriori algoritması kullanılarak belirlenen birliktelik kuralları ile analizler gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda E-Devlet alanında yayınlar yapan akademisyenlerin E-Ticaret alanında; Bilgi Güvenliği, Veri Analitiği, Kurumsal Kaynak Planlama, Veri Madenciliği alanında yayınlar yapan akademisyenlerin Yönetim Bilişim Sistemleri alanında da çalışmalar yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca bu alanlarda çalışmalar yapan akademisyenlerin çoğu sırasıyla Amerika Birleşik Devletleri, Türkiye ve Ürdün uyruğuna sahiptir. Anahtar kelimeler içinse; Karanlık Ağ anahtar kelimesini kullanan akademisyenlerin Siber-Güvenlik Analitiği alanında, Tasarım Bilimi anahtar kelimesini kullanan akademisyenlerin Siber-Güvenlik alanında çalışmalar yaptığı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Yönetim Bilişim Sistemleri
• Akademik Araştırma Alanları
• Birliktelik Kuralları Analizi
• Apriori Algoritması
• Managament Information Systems
• Academic Research Areas
• Association Rules Analysis
• Apriori Algorithm

Examination of Academic Research Areas within the Scope of Management Information Systems: An Analysis with Apriori Algorithm

Öz

With the rapid developments in information and communication technologies with globalization, the importance of the concept of Management Information Systems is increasing. The main reasons for MIS to gain importance can be listed as the fact that decision-making becomes increasingly difficult due to many factors that have an impact on the problems encountered, the increase in factors that need to be evaluated, and the desire to access information in a timely and accurate manner. In this study, the study areas of the first 300 academicians who have published in the field of Management Information Systems, which has shown a rapid development in recent years, were determined and the areas that were studied frequently were tried to be determined. At the same time, it was aimed to determine the relationships between keywords by examining a total of 121 articles published in 2022 in the Journal of Management Information Systems and MIS: Quarterly, scanned in SCIE, SSCI and Web of Science in the field of MIS. In this context, analyzes were carried out with the association rules determined by using the literature review and Apriori algorithm, respectively. As a result of the analysis, the academicians who published in the field of E-Government, in the field of E-Commerce; it has been concluded that academics who have published in the field of Information Security, Data Analytics, ERP, Data Mining also work in the field of Management Information Systems. In addition, most of the academics working in these fields have the nationality of the United States of America, Turkey and Jordan, respectively. For keywords; it has been determined that academics using the keyword Dark Web are working in the field of Cybersecurity Analytics, and academics using the keyword Design Science are working in the field of Cybersecurity.

Anahtar Kelimeler

• Managament Information Systems
• Academic Research Areas
• Association Rules Analysis
• Apriori Algorithm

Kaynakça

1. Agrawal, R., Imielinski, T., ve Swami, A. (1993). Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. ACM SIGMOD Record, 22 (2), 207-216.
2. Agrawal, R., ve Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, 487-499.
3. Angeline, D. M. Delighta. (2013). Association Rule Generation for Student Performance Analysis using Apriori Algorithm. The SIJ Transactions on Computer Science Engineering & Its Applications (CSEA), 1 (1), 12-16.
4. Annie, L. C. M., ve Kumar, A. D. (2012). Market Basket Analysis for A Supermarket Based on Frequent Itemset Mining. International Journal of Computer Science Issues, 9 (5), 257-264.
5. Arthy, A. S., ve Murugeswari, G. (2020). Comparative Analysis of Heart Disease Prediction Techniques Using Association Rule Mining. International Journal of Grid and Distributed Computing, 13 (2), 857-867.
6. Aydemir, E., ve Yavuz, M. (2019). Mevsimlere Göre İlaç Satış Verilerinin Birliktelik Analizi ile İncelenmesi. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 3 (1), 23-30.
7. Awadalla, M. H. A., ve El-Far, S. G. (2012). Aggregate Function Based Enhanced Apriori Algorithm for Mining Association Rules. International Journal of Computer Science Issues, 9 (3), 277-287.