A Bibliometric Analysis of International Academic Articles on Artificial Intelligence and Sustainability Accounting

Öz

Purpose: The aim of the study is to conduct a bibliometric analysis of international academic articles on artificial intelligence and sustainability accounting in order to identify thematic clusters, research trends, and areas of conceptual concentration. By means of thematic maps, which distinguish motor, basic, niche, and emerging themes, the study seeks to provide a systematic understanding of the theoretical structure of the field.
Method: Articles published between 1989 and 2024 formed the dataset of the study. For the analysis of the dataset obtained from the Web of Science database, the Biblioshiny software based on R Studio Bibliometrix was used. Thematic analyses were visualized through Biblioshiny, the proximities and distances of keywords were clustered using factor analysis, and a conceptual structure map was created. By combining the obtained findings, key authors, main topics, and the relationships between them in the research field were identified.
Findings: According to the bibliometric analysis of 671 English-language articles, the international academic literature on artificial intelligence and sustainability accounting has shown significant development between 1989 and 2024. Since 2006, although limited, keywords such as “sustainability” and “technology” have started to appear alongside “artificial intelligence” and “article review”. It was determined that since 2012, publications increasingly address topics such as artificial intelligence, machine learning, and sustainability reporting together.
Conclusion: The study reveals that the themes of “artificial intelligence,” “machine learning,” and “sustainability reporting” stand out in the academic literature on artificial intelligence and sustainability accounting. Conceptual structure and thematic analyses show that research in this area is moving toward technology-based sustainability approaches. These findings indicate the emergence of new interdisciplinary research areas and suggest that artificial intelligence will play a guiding role in sustainability accounting in the future.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence
• Sustainability Accounting
• Thematic Analysis
• Conceptual Structure Map
• Biblioshiny based on R Studio Bibliometrix

Yapay Zekâ ve Sürdürülebilirlik Muhasebesi İle İlgili Yapılan Uluslararası Akademik Makalelerin Bibliyometrik Analizi

Öz

Amaç: Çalışmanın amacı, yapay zekâ ve sürdürülebilirlik muhasebesi ile ilgili uluslararası akademik makalelerin bibliyometrik analizini gerçekleştirerek, tematik kümeleri, araştırma eğilimlerini ve kavramsal yoğunlaşma alanlarını ortaya koymaktır. Tematik haritalar yoluyla belirlenen motor, temel, niş ve gelişen temalar sayesinde, alanın kuramsal yapısının sistematik bir biçimde anlaşılması hedeflenmiştir.

Yöntem: 1989-2024 yılları arasındaki makaleler, çalışmadaki veri setini oluşturmuştur. Araştırma kapsamında Web of Science veri tabanından elde edilen veri setinin analizlerinde ise R Studio Bibliometrix tabanlı Biblioshiny yazılımı kullanılmıştır. Tematik analizler R Studio Bibliometrix tabanlı Biblioshiny yazılımında görselleştirilmiş, anahtar kelimelerin yakınlık ve uzaklıkları faktör analizi ile kümelenmiş ve kavramsal yapı haritası ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen bulguların birleştirilmesiyle, araştırma alanındaki önemli yazarlar, ana konular ve birbirleri arasındaki ilişkiler ortaya konulmuştur.

Bulgular: Toplam 671 İngilizce makale üzerinden yapılan bibliyometrik analiz sonuçlarına göre; yapay zekâ ve sürdürülebilirlik muhasebesi ile ilgili uluslararası akademik makalelere yönelik literatürün 1989-2024 yılları arasında gelişme gösterdiği ve 2006 yılından itibaren az da olsa “yapay zekâ” ve “makale incelemesi” anahtar kelimelerinin yanı sıra “sürdürülebilirlik” ve “teknoloji” de anahtar kelimeler içinde yer almaya başlamıştır. 2012 yılı ve sonrasında “yapay zekâ”, “makine öğrenmesi”, “sürdürülebilirlik raporlaması” konularının birlikte geçtiği yayınların artmaya başladığı belirlenmiştir.

Sonuçlar: Çalışma, yapay zekâ ve sürdürülebilirlik muhasebesi alanındaki akademik literatürde “yapay zekâ”, “makine öğrenmesi” ve “sürdürülebilirlik raporlaması” temalarının ön plana çıktığını ortaya koymuştur. Kavramsal yapı ve tematik analizler, bu alandaki araştırmaların teknoloji temelli sürdürülebilirlik yaklaşımlarına yöneldiğini göstermektedir. Bu bulgular, disiplinler arası yeni çalışma alanlarının oluştuğuna ve gelecekte yapay zekânın sürdürülebilirlik muhasebesine yön verici rol üstleneceğine işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zeka
• Sürdürülebilirlik Muhasebesi
• Tematik analiz
• Kavramsal Yapı Haritası
• R Studio Bibliometrix tabanlı Biblioshiny

Kaynakça

1. AKIN, S. & TANÇ, A. (2025). Muhasebe eğitiminde sürdürülebilirlik ve yapay zekâ üzerine yapılan çalışmaların bibliyometrik analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Sustainability and Green Economics Özel Sayısı, 65-82. doi: 10.14780/muiibd.1760570
2. APPELBAUM, D., KOGAN, A., VASARHELYI, M. A., & YAN, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29–44. doi: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003
3. ARIA, M. & CUCCURULLO, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11 (4): 959-975. doi: https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
4. BERNIAK-WOŹNY, J. (2025). The role of AI in ESG and sustainability reporting: A bibliometric study. Economics And Environment, 3(94), 1-15. doi: 10.34659/eis.2025.94.3.1167
5. BOSI, M.K., LAJUNI, N. WELLFREN, A.C. & LIM, T.S. (2022). Sustainability reporting through environmental, social, and governance: A bibliometric review. Sustainability, 14, 12071. doi: https://doi.org/10.3390/su141912071
6. BRYNJOLFSSON, E., & MCAFEE, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton & Company.
7. COMOLI, M., TETTAMANZI, P. & MURGOLO, M. (2023). Accounting for ‘ESG’ under disruptions: A systematic literature network analysis. Sustainability, 5, 6633. doi: https://doi.org/10.3390/su15086633
8. DELOITTE. (2020). AI and the future of accountancy. Erişim tarihi: 15.05.2025, https://www2.deloitte.com

9. DE MELO, S. A. B. X., AMAJUNEPA, E. Z., SANTOS, E. O. C., DE MELO, A. X., SERVILHA, G. O. A. & DE MORAIS, M. I. (2024). Artificial iIntelligence in accounting: A bBibliometric analysis. ARACÊ, 6(1), 1-15.
10. ERDİL, Ö. & ÖZCAN, P. (2025). Bibliyometrik yöntemle sürdürülebilirlik raporlamasında yapay zekâ izleri. Balıkesir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 215-229.
11. GRAY, R. (2010). Is accounting for sustainability actually accounting for sustainability and how would we know? An exploration of narratives of organisations and the planet. Accounting, Organizations and Society, 35(1), 47–62. doi: https://doi.org/10.1016/j.aos.2009.04.006
12. JUDIJANTO, L. & NURZIANTI, R. (2025). Bibliometric analysis of artificial ıntelligence for sustainability accounting. Sustainable Development Insights, 1 (4), 118-128.
13. KINAY, B., & CİĞER, A. (2025). Artificial intelligence in accountıng profession and education: A content and bibliometric analysis (2007-2024). Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 59–83. doi: http://doi.org/10.25287/ohuiibf.1490206.
14. KPMG. (2022). The KPMG survey of sustainability reporting 2022. Erişim tarihi: 06.06.2025, https://home.kpmg/xx/en/home/insights/2022/11/the-kpmg-survey-of-sustainability-reporting.html
15. LARRINAGA, C., & BEBBINGTON, J. (2021). Accounting and sustainable development: An exploration. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 34(3), 609–636. doi: https://doi.org/10.1108/AAAJ-12-2019-4324
16. MONAZZAM, A. & NILSSON, F. (2025). The role of sustainability reporting in strategic management. Journal of Applied Accounting Research, 26 (4), 811-828. Doi: 10.1108/JAAR-04-2024-0155.
17. PIZZI, S., ROSATI, F., & VENTURELLI, A. (2020). The determinants of business contribution to the 2030 Agenda: Introducing the SDG Reporting Score. Business Strategy and the Environment, 29(8), 3355–3373. doi: https://doi.org/10.1002/bse.2598
18. SCHALTEGGER, S., & BURRITT, R. (2017). Contemporary environmental accounting: Issues, concepts and practice. Routledge.
19. SUTTON, S. G., HOLT, M., & ARNOLD, V. (2016). The reports of my death are greatly exaggerated—Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60–73. doi: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.005
20. TAVARES, M. C., & VALE, J. (2024). The Intersection Between Accounting, Sustainability, and AI: A Bibliometric Analysis. In Artificial Intelligence Approaches to Sustainable Accounting (pp. 1-25). IGI Global.
21. TLILI, H. (2025). Bibliometric analysis of artificial intelligence in accounting: Trends and future directions. International Journal of Advanced and Applied Sciences, 12(8), 149-165. doi: https://doi.org/10.21833/ijaas.2025.08.015
22. VARDARI, L., (2023). Advancing financial reporting in the Western Balkans: a bibliometric analysis of AI and IFRS integration for sustainable accounting. PressAcademia Procedia (PAP), 18, 95-96. doi: http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2023.1865
23. YU, Y., HUANG, H., & WANG, Y. (2021). Artificial intelligence in ESG (environmental, social, governance) investing: A bibliometric analysis. Sustainability, 13(22), 12561. doi: https://doi.org/10.3390/su132212561.