Sosyal Ağ Analizinin İsnad Verilerine Uygulanması: İbn Mes‘ûd Rivayet Ağı Örneği

Yıl 2025, Sayı: 14, 56 - 98, 31.07.2025

Elif Haksever , Rahile Kızılkaya Yılmaz

https://doi.org/10.61218/hadith.1655438

Öz

Sosyal Ağ Analizi (SNA), karmaşık etkileşim yapılarını görselleştirme, anlama ve analiz etme imkânı sunan bir yöntemdir. Uygulama alanı geniş olan bu yöntem, sağlık, atıf ağları ve tarihî sosyal ağlar gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. SNA, bilgi ağlarına uygulanarak bilginin kaynağını ve aktarım yollarını belirleme olanağı sunar. İslam medeniyetinin temel bilgi kaynaklarından olan hadislerin isnadları, sosyal ağ analizine uygun büyük veri içeren bir sistemdir. Bu çalışmada, SNA’nın hadis rivayet ağlarını incelemedeki rolü, sağladığı avantajlar ve karşılaşılan zorluklar ele alınmaktadır. SNA, rivayet ilişkilerini görselleştirerek anahtar râvileri tespit etmeye ve bunların ağ içindeki etkisini nicel verilerle değerlendirmeye imkân tanır. Derece, yakınlık ve arasındalık gibi merkeziyet ölçümleri kullanılarak râvilerin ilmi otoriteleri ve aracılık rolleri belirlenebilir. Ancak bu yöntemin hadis çalışmalarına uygulanmasında veri toplama, modelleme ve matematiksel kavramları hadis ilmi terminolojisine uyarlama gibi zorluklar bulunmaktadır. Bu çalışma, sosyal ağ analizinin temel aşamalarını tanıtmakta, Gephi gibi görselleştirme araçlarının kullanımını açıklamakta ve söz konusu yöntemi uygularken hadis sahasında kullanılabilecek alternatif kavramlar önermektedir. Makalede, SNA İbn Mes‘ûd rivayetlerine uygulanmış ve rivayet ağında önemli rol icra eden isimlerin ağda hangi açılardan etkili oldukları tespit edilmiştir. Analiz sonucunda Esved b. Yezîd, Mesrûk ve Şakîk b. Seleme gibi râvilerin bilgiyi yaymada merkezi ve köprü roller üstlendikleri, Alkame’nin ise naklettiği rivayet sayısı yüksek olmakla birlikte ağlar arası etkileşimde daha sınırlı kaldığı görülmüştür. Bu araştırma, hesaplamalı yöntemleri geleneksel hadis ilmiyle birleştirerek rivayet aktarım dinamiklerini daha derinlemesine anlama çabasının bir sonucudur.

Anahtar Kelimeler

Hadis , Dijital Beşerî Bilimler , Sosyal Ağ Analizi , Rivayet Ağı , Merkeziyet ölçümleri

Application of Social Network Analysis to Isnād Data: the Case of the Ibn Mas‘ūd Transmission Network

Öz

Social Network Analysis (SNA) is a method that enables the visualization, interpretation, and analysis of complex interaction structures. This method has a wide range of applications, including fields such as healthcare, citation networks, and historical social networks. When applied to knowledge networks, SNA offers the opportunity to identify the origins of information and the pathways through which it is transmitted. The isnads of hadiths, which constitute one of the primary sources of knowledge in Islamic civilization, represent a large data system suitable for social network analysis. This study examines the role of SNA in analyzing hadith transmission networks, the advantages it provides, and the challenges encountered in its application. SNA makes it possible to visualize transmission relationships, identify key transmitters, and quantitatively evaluate their influence within the network. By employing centrality measures such as degree, closeness, and betweenness, the scholarly authority and intermediary functions of transmitters can be determined. However, applying this method to hadith studies entails certain difficulties, such as data collection, modeling, and adapting mathematical concepts to the terminology of hadith sciences. This study introduces the fundamental stages of social network analysis, explains the use of visualization tools such as Gephi, and proposes alternative concepts that can be employed in hadith studies. In the article, SNA was applied to the transmissions of Ibn Mas‘ūd, and the ways in which certain prominent transmitters exerted influence within the network were identified. The analysis revealed that transmitters such as Aswad b. Yazīd, Masrūq, and Shaqīq b. Salamah assumed central and bridging roles in disseminating knowledge, whereas although ‘Alqamah narrated a high number of transmissions, his interactions across networks were comparatively more limited. This research is the result of an effort to combine computational methods with traditional hadith scholarship in order to gain a deeper understanding of the dynamics of transmission.

Anahtar Kelimeler

Ḥadīth , Digital Humanities , Social Network Analysis , Transmission Network , Centrality Metrics

تطبيق تحليل الشبكات الاجتماعية على بيانات الإسناد: نموذج شبكة رواية ابن مسعود

Öz

تتفاعل تفسير النصوص الدينيّة بشكل مستمر مع ظاهرة التغيير. تُعبر فكرة أنّ التغيير يؤثّر على الأحكام الدينيّة في مبدأ "مجلّۂ أحكام عدليّه": " لا ينكر تغيّر الأحكام بتغير الأزمان". السمة العالميّة للنصوص الدينيّة أدّت إلى الحاجة للفهم وإعادة التفسير. شكّل شرح الحديث مجالًا مهمًّا في الأدب الحديث وزاد تفسير الأحاديث توازيًا مع التغييرات الاجتماعيّة. خلال الفترة الانتقاليّة من العصر العثماني إلى الجمهوريّة، تمّ تنفيذ "مشروع ترجمة القرآن والحديث" لإعادة تنظيم الحياة الدينيّة. "ترجمة و شرح مختصر صحيح البخاري" الذي كتبه أحمد نعيم وكامل ميراث هو جزء مهمّ من هذا المشروع ويعكس التغييرات الاجتماعيّة.

Anahtar Kelimeler

الحديث , العلوم الإنسانية الرقمية , تحليل الشبكات الاجتماعية , شبكة رواية

Kaynakça

• Abacı, Zeynep Dörtok. “‘Bilgi Çağında Tarihçi Olmak’: Sosyal Ağ Analizi Yaklaşımı ve Osmanlı Tarihi Çalışmaları”. Turkish History Education Journal 2/2 (25 Ekim 2013), 32-57.
• Ağcasulu, Hülya. “Sosyal Bilimlerde İlişkileri İnceleyen Bir Yöntem: Sosyal Ağ Analizi”. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 22/Özel Sayı 2 (22 Ekim 2018), 1915-1933.
• Ahmad, Muhammad Aurangzeb. Towards the Analysis of Narrative Networks. Minneapolis, USA: University of Minnesota, 2013.
• Al, Umut vd. “Hacettepe Üniversitesi Bilimsel Yayınlarının Sosyal Ağ Analizi Yöntemiyle Değerlendirilmesi”. Hacettepe Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi 29/1 (15 Haziran 2012), 0-0.
• Alias, Nursyahidah vd. “Searching algorithm of authentic chain of narrators’ in Shahih Bukhari book”, 2016.
• Bastian, Mathieu vd. “Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks”. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 3/1 (2009), 361-362.
• Bender, Skye - Mcfarland, Daniel. “The Art and Science of Dynamic Network Visualization”. Journal of Social Structure 7 (2006).
• Bürhan, Yücel vd. “Sosyal Ağ Analizi ve Veri Görselleştirme Araçlarının İncelenmesi ve Uygulamalı Karşılaştırılması”. 1-5, 2017.
• Caldarelli, Guido - Catanzaro, Michele. Networks: A Very Short Introduction. Oxford, New York: Oxford University Press, 2012.
• Camacho, David vd. “The Four Dimensions of Social Network Analysis: An Overview of Research Methods, Applications, and Software Tools”. Information Fusion 63 (2020), 88-120.
• Chan, Kelvin - Liebowitz, Jay. “The Synergy of Social Network Analysis and Knowledge Mapping: A Case Study”. Int. J. Management and Decision Making 7 (01 Ocak 2006), 19-35.
• Chu, Kar-Hai vd. “Using Visualizations to Explore Network Dynamics”. Journal of Social Structure 14/1 (2013), 1-24.
• Correa, Carlos D. - Ma, Kwan-Liu. “Visualizing Social Networks”. Social Network Data Analytics. ed. Charu C. Aggarwal. 307-326. Boston: Springer US, 2011.
• Dini, Sekti Kartika vd. “Social Network Analysis of Hadith Narrator (Case Study: Shahih Hadith of Imam Bukhari from Software Ensiklopedi Hadits Kitab 9 Imam)”. International Journal of Scientific & Enggineering Research 8 (2017), 176-181.
• Freeman, Linton C. “Centrality in Social Networks Conceptual Clarification”. Social Networks 1/3 (1978), 215-239.
• Freeman, Linton C. The Development of Social Network Analysis A Study in The Sociology of Science. Kanada: Empirical Press, 2004.
• Freeman, Linton C. “Visualizing Social Networks”. Journal of Social Structure 1/1 (ts.), 1-15.
• Gençer, Mehmet. “Sosyal Ağ Analizi Yöntemlerine Bir Bakış”. Yıldız Social Science Review 3/2 (2017), 19-34.
• Gürsakal, Necmi - Aksan, Adem. Sosyal Ağ Analizi R, Nodexl, Gephi, Ucinet Uygulamalı. Bursa: Dora Yayınları, 2023.
• Kervankıran, İsmail vd. “Türkiye’de İç Turizm Hareketlerinin Sosyal Ağ Analizi İle İncelenmesi”. Turizm Akademik Dergisi 5/1 (28 Haziran 2018), 28-49.
• Krebs, Valdis. “Mapping Networks of Terrorist Cells” 24 (10 Nisan 2002).
• Musiał, Katarzyna - Juszczyszyn, Krzysztof. “Properties of Bridge Nodes in Social Networks”. Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems. 357-364. Berlin, Heidelberg: Springer, 2009.
• Nesâî, Ebû Abdurrahman Ahmed b. Ali b. Şuayb. es-Sünenü’l kübrâ. Beyrut: Müessesetü’r-Risâle, 1. Basım, 2001.
• Özkaya, Ali. “Bibliometric Analysis of the Publications Made in STEM Education Area”. Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi 8 (30 Haziran 2019), 590-628.
• Sabah, Levent. Sosyal Ağ Analizi ve Salgın Modelleme. Düzce: Düzce Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, 2018.
• Saeed, Sumaira vd. “Social network analysis of Hadith narrators”. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences 34/6 (2022), 3766-3774.
• Saraçoğlu, Tuba Nur. “Dijital Beşerî Bilimler Bağlamında İlahiyat/İslâmî İlimler”. İslam Tetkikleri Dergisi 12/2 (2022), 845-891.
• Saraçoğlu, Tuba Nur. Siyerde İsnâd (İbn Sa’d’ın Rivayet Ağları). Bursa: Bursa Uludağ Üniversitesi, Doktora Tezi, 2023.
• Şentürk, Recep. Toplumsal Hafıza Hadis Rivayet Ağı 610-1505. İstanbul: Gelenek Yayıncılık, 2004.
• Tekdal, Mehmet vd. “Sosyal Ağ Analizi Yazılımları Üzerine Karşılaştırmalı Bir İnceleme”. 249-255. Malatya, 2017.
• Tombul, Sema. “Veri Madenciliği Tekniklerinin ve Algoritmik Araştırmaların Hadis İlmine Uygulanabilirliği”. Eskiyeni 44 (20 Eylül 2021), 461-474.
• Tunalı, Volkan. Sosyal Ağ Analizine Giriş. Ankara: Nobel Yayıncılık, 2016.
• Unutulmaz, Sevim - Dulupçu, Murat Ali. “Kovid-19 Pandemi Sürecinin Değerlendirilmesinde Sosyal Ağ Analizinin Kullanımı”. Türkiye Mesleki ve Sosyal Bilimler Dergisi 4 (30 Kasım 2020), 1-13.
• Wasserman, Stanley - Faust, Katherine. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press, 1994.
• Yakar, Mustafa - Sert Eteman, Fatma. “Türkiye’de İller Arası Göçlerin Nodexl İle Sosyal Ağ Analizi”. Göç Dergisi 4 (06 Nisan 2017), 82-109.