Büyük Verinin Yönetişim Alanındaki Yerinin Bibliyometrik Analiz ile İncelenmesi

Öz

Gelişen teknoloji ile birlikte çok miktarda, hızlı ve farklı türlerdeki verilerin saklanabilmesini ve işlenebilmesini mümkün kılan büyük veri teknolojileri sayesinde özel sektör ve kamu kurumlarında yönetilenlerin ve tüm iç-dış paydaşların da karar vermede etkin olması sağlanabilmektedir. Büyük verinin işlenebilmesi yönetim anlayışındaki dijital dönüşümün, yönetişimin hayata geçirilebilmesinin önemli adımlarından birisi olarak görülebilir. Bu nedenle bu çalışmada, bibliyometrik analizini yapmak için SCOPUS veritabanından 2004 ve 2023 yılları arasında yönetişim ve büyük veri ile ilgili 895 farklı kaynakta yayınlanmış 1.449 makale ve 4.001 yazardan oluşan veri seti elde edilmiştir. Elde edilen bulgularda, 2004 yılından itibaren yayın sayısında yıllık ortalama %28,4 artış gözlenmiş, ortalama belge yaşının 4,4 olması sebebiyle son yıllarda yönetişimde büyük veri kullanımının popüler olduğu düşünülmüştür. Bu konuda, en çok makale yayınlayan ilk üç ülkenin Çin, ABD ve Birleşik Krallık olduğu görülmüştür. Tematik haritalandırılması ile yönetişimde büyük veri ile ilgili yapılan araştırmaların temel temalarının büyük veri, yönetişim, veri yönetişimi, akıllı şehirler ve kurumsal yönetişim olduğu görülmüştür. Niş temalarının ise dijital ekonomi ve kazanç yönetimi; motor temalarının e-yönetişim, açık veri ve şeffaflık; kurumsal sosyal sorumluluk konusunun ise azalan tema alanında yer aldığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Yönetişim
• büyük veri
• bibliyometrik analiz

Examining the Place of Big Data in the Field of Governance with Bibliometric Analysis

Öz

Thanks to big data technologies, which make it possible to store and process large amounts of fast and different types of data with developing technology, it is possible for those managed in the private sector and public institutions and all internal and external stakeholders to be effective in decision-making. Processing big data can be seen as one of the important steps in the digital transformation in the management approach and the implementation of governance. Therefore, in this study, to conduct bibliometric analysis, a data set consisting of 1.449 articles and 4.001 authors published in 895 different sources related to governance and big data between 2004 and 2023 was obtained from the SCOPUS database. According to the findings, an average annual increase of 28,4% in the number of publications has been observed since 2004, and since the average document age is 4,4 years, it is thought that the use of big data in governance has become popular in recent years. It has been observed that the first three countries that publish the most articles on this subject are China, the USA and the United Kingdom. With thematic mapping, it was seen that the main themes of the research on big data in governance were big data, governance, data governance, smart cities and corporate governance. Niche themes are digital economy and earnings management; engine themes include e-governance, open data and transparency; it was observed that the issue of corporate social responsibility was included in the decreasing theme area.

Anahtar Kelimeler

• Governance
• Big data
• Bibliometric Analysis

Kaynakça

1. Aguilera, R. V. ve Jackson, G. (2010). Comparative and international corporate governance. The Academy of Management Annals, 4(1), 485-556. https://doi.org/10.1080/19416520.2010.495525
2. Al, U. ve Tonta, Y. (2004). Atıf analizi: Hacettepe Üniversitesi kütüphanecilik bölümü tezlerinde atıf yapılan kaynaklar. Bilgi Dünyası, 5(1), 19-47. https://doi.org/10.15612/BD.2004.497
3. Al-Khouri, A. M. (2012). Data ownership: who owns "my data"?. International Journal of Management & Information Technology, 2(1), 1-8. https://doi.org/10.24297/ijmit.v2i1.1406
4. Altun, T., Şahin, F. ve Öztaş, N. (2017). Kamu politikalarının belirlenmesi ve uygulanmasında büyük veri. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (Kayfor 15 Özel Sayısı), 2021-2044. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduiibfd/issue/53208/710661
5. Aria, M. ve Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: an r-tool for comprehensive bibliometric analysis of scientific literature. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
6. Başbakanlık. (2024, 12 Temmuz). 64. Hükümet programı, 2015. https://cdnuploads.aa.com.tr/uploads/TempUserFiles/64.hukumet_programi.pdf
7. Bebbington, J. ve Larrinaga, C. (2014). Accounting and sustainable development: An exploration. Accounting, Organizations and Society, 39(6), 395-413. https://doi.org/10.1016/j.aos.2014.01.003
8. Boyd, D. ve Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society, 15(5), 662-679. https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878

9. Bulut, F. (2023). Sağlıkta büyük veri: Ulusal düzenlemeler ve veri kayıt sistemlerinin tıp etiği açısından incelenmesi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Bursa Uludağ Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü. Bursa.
10. Chen, M. ve Zhang, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0
11. Cleveland, H. (1972). The Future Executive: A Guide for Tomorrow’s Managers. Harper & Row, New York.
12. Davenport, T. H. ve Dyché, J. (2013). Big data in big companies. International Institute for Analytics.
13. Desouza, K. C. ve Jacob, B. (2017). Big data in the public sector: lessons for practitioners and scholars. Administration & Society, 49(7), 1043-1064. https://doi.org/10.1177/0095399714555751
14. Diodato, V.P. ve Gellatly, P. (1994). Dictionary of Bibliometrics (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203714133
15. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N. ve Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
16. Dunsire, A. (1995). Administrative theory in the 1980’s: A viewpoint. Public Administration, 73(1), 17-40. https://doi.org/10.1111/j.1467-9299.1995.tb00815.x
17. Economist Intelligence Unit. (2024, 20 Temmuz ). Big data and the democratisation of decisions, 2011. London: EIU. http://pages.alteryx.com/rs/alteryx/images/EIU-Alteryx-Big-Data-Decisions.pdf
18. Evren, S. ve Kozak, N. (2012). Türkiye’de 2000-2010 yılları arasında yayımlanan turizm konulu makalelerin bibliyometrik analizi. N. Kozak ve M. Yeşiltaş (Ed.), 6. Lisansüstü Turizm Öğrencileri Araştırma Kongresi içinde (s. 12-15). Gazi Üniversitesi Basımevi.
19. Eyüpoğlu, C., Aydın, M. A., Sertbaş, A., Zaim, A. H. ve Öneş, O. (2017). Büyük veride kişi mahremiyetinin korunması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(2), 177-184. https://dergipark.org.tr/tr/pub/gazibtd/issue/28916/309301
20. Fırat, S. Ü. ve Fırat, O. Z. (2017). Dördüncü sanayi devriminde riskler robotlar ve yapay zekanın yönetişim sorunları. Global Sanayici Dergisi. https://www.sanayicidergisi.com.tr/dorduncu-sanayi-devriminde-riskler-robotlar-ve-yapay-zekanin-yonetisim-sorunlari-makale,644.html
21. Firidin, E. ve Uzun, A. (2018). İyi yönetişim ilklerinden katılımın uygulanması hususunda teorik bir değerlendirme. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 8(1), 180-197. https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.377035
22. Gil-Garcia, J. R., Helbig, N. ve Ojo, A. (2018). Being smart: Emerging technologies and innovation in the public sector. Government Information Quarterly, 35(1), 1-8. https://doi.org/10.1016/j.giq.2018.02.001
23. Hughes, O. E. (2013). Public management and administration: An introduction (5th ed.). Palgrave Macmillan.
24. Janssen, M., van der Voort, H. ve Wahyudi, A. (2017). Factors influencing big data decision-making quality. Journal of Business Research, 70, 338-345. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.007
25. Karagöz, B. ve Şeref, I. (2019). Yunus Emre ile ilgili araştırmaların bibliyometrik analizi. Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi, 13(27), 123-141. https://doi.org/10.29329/mjer.2019.185.6
26. Kitchin, R. (2014). Big data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1(1), 1-12. https://doi.org/10.1177/2053951714528481
27. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C. ve Hung Byers, A. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
28. Özcan, A. (2021). Büyük veri: Fırsatlar ve tehditler. TRT Akademi, 6(11), 10-31. https://doi.org/10.37679/trta.818569
29. Özer, M. A. (2017). Yönetişimden dijital yönetişime: Paradigma değişiminin teknolojik boyutu. Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 6(16), 457-479. https://dergipark.org.tr/tr/pub/hakisderg/issue/33300/330676
30. Pritchard, A. (1969). Statistical bibliography or bibliometrics. Journal of Documentation, 25(4), 348-349.
31. Rogge, N., Agasisti, T. ve De Witte, K. (2017). Big data and the measurement of public organizations’ performance and efficiency: The Stateof-the-Art. Public Policy and Administration, 32(4), 263-281. https://doi.org/10.1177/0952076716687355
32. Schönberger, V. M. ve Cukier, K. (2013). Büyük veri - yaşama, çalışma ve düşünme şeklimizi dönüştürecek bir devrim. Çev. Banu Erol. İstanbul: Paloma.
33. Sobacı, M. Z. (2007). Yönetişim kavramı ve Türkiye’de uygulanabilirliği üzerine değerlendirmeler. Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 195-208. https://dergipark.org.tr/tr/pub/comuybd/issue/4114/54151
34. Thomas, R. J., Fuchs, R. ve Silverstone, Y. (2016). A machine in the C-suite. Accenture Strategy Analysis. https://www.ecgi.global/sites/default/files/documents/accenture-strategy-wotf-machine-csuite11.pdf
35. Ulu, S. ve Akdağ, M. (2015). Yayınlanan hakem denetimli makalelerin bibliyometrik profili: Selçuk İletişim Dergisi örneği. Selçuk İletişim, 9(1), 5-21. https://doi.org/10.18094/si.04052
36. United Nations Independent Expert Advisory Group (UN-IEAG). (2014). A World that counts: Mobilising the data revolution for sustainable development. https://www.undatarevolution.org/wp-content/uploads/2014/11/A-World-That-Counts.pdf
37. United Nations. (2020). The sustainable development goals report 2020. United Nations.
38. Waltman, L. ve Van Eck, N. J. (2013). A smart local moving algorithm for large-scale modularity-based community detection. The European Physical Journal B, 86, 471 https://doi.org/10.1140/epjb/e2013-40829-0
39. Wamba, S. F., Akter, S., Edwards, A., Chopin, G. ve Gnanzou, D. (2015). How 'big data' can make big impact: Findings from a systematic review and a longitudinal case study. International Journal of Production Economics, 165, 234-246. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.12.031
40. Wang, C. J., Ng, C. Y. ve Brook, R. H. (2020). Response to COVID-19 in Taiwan: Big data analytics, new technology, and proactive testing. JAMA, 323(14), 1341-1342. https://doi.org/10.1001/jama.2020.3151
41. Yalçın, H. (2010). Millî Folklor dergisinin bibliyometrik profili (2007-2009). Millî Folklor, 22(85), 205-211. https://www.millifolklordergisi.com/PdfViewer.aspx?Sayi=85&Sayfa=202
42. Zikopoulos, P., Eaton, C. (2011). Understanding big data: analytics for enterprise class Hadoop and Streaming Data. McGraw-Hill Osborne Media, New York City.