Coğrafya Biliminde Yapay Zekânın Kullanım Alanları Üzerine Yapılan Çalışmaların Bibliyometrik Analizi

Öz

Yapay zekâ, insan zekâsını taklit etmek için tasarlanmış bilgisayar sistemleri ve programlarını ifade etmektedir. Yapay zekâ literatürü incelendiğinde bu teknolojinin yeni bir konu olduğu ve araştırmaların oldukça kısıtlı olduğu görülmektedir. Bu çalışmada coğrafya alanında uygulanabilecek yapay zeka teknolojilerinin kavramsal temellerini oluşturmak amacıyla kapsamlı literatür araştırması yapılmış ve coğrafya alanında yapay zekâ ile ilgili yapılan çalışmaların haritasını çıkarmak hedeflenmiştir. Çalışmada nicel veriler kapsamında, bibliyometrik analiz kullanılarak sistemli bir özet sunulması, konuyla ilgili çalışma eğilimlerinin ve araştırma yoğunluğunu ortaya koymak amaçlanmıştır. Analiz birimi olarak Web of Science veri tabanında taranan, 1986-2024 yılları arasında yayınlanan farklı türdeki eserlerin bibliyometrik verisine dayanmaktadır. Coğrafyada yapay zekâ ile ilgili 559 eserin yayın yıllarına göre dağılımlarına bakıldığında en fazla 2022, 2023 ve 2024 yıllarında yoğunlaşma olduğunu; ağırlıklı olarak makale ve bildiri kitabı bulunduğu; yayınların ülkelere göre dağılımı ABD, Çin ve İngiltere ilk üçte yer aldığı; en fazla İngilizce eserler yayınlandığı; SCI-Expanded, SSCI, CPCI-S endekslerde taranan yayınlar ağırlıkta olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zeka
• Coğrafya
• Bibliyometrik Analiz

Bibliometric Analysis of Studies on the Areas of Use of Artificial Intelligence in Geography Science

Öz

Artificial intelligence refers to programs and computer systems designed to imitate human intelligence. When the artificial intelligence literature is examined, it is seen that this technology is a new subject and research is quite limited. In this study, a comprehensive literature review was conducted to establish the conceptual foundations of artificial intelligence technologies that can be applied in the field of geography, and it was aimed to map the studies on artificial intelligence in the field of geography. Within the scope of quantitative data in the study, bibliometric analysis was used to provide a systematic summary and to reveal the study trends and research intensity on the subject. The analysis unit is based on the bibliometric data of different types of works published between 1986-2024, scanned in the Web of Science database. When we look at the distribution of 559 works related to artificial intelligence in geography according to publication years, we see that there is the highest concentration in 2022, 2023 and 2024; mainly articles and proceedings; The distribution of publications according to the countries of the USA, China and the UK are in the top three; most of the works are published in English; SCI-Expanded, SSCI, CPCI-S indexed publications are predominant.

Anahtar Kelimeler

• Artificial İntelligence
• Geography
• Bibliometric Analysis

Kaynakça

1. Akyol, İ. T., & Özkan, N. A. Ş. (2023). Yapay zeka uygulamalarının yerel hizmet sunumuna etkisi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(1), 120-134.
2. Appenzeller, T. (2017). The aı revolution in science. Science, 357(2017), 16-17. doi.org/10.1126/science.aan7064.
3. Çinbilgel, İ., & Ergün, G. S. (2022). Scopus veritabanı üzerinde ekoturizmin bibliyometrik analizi (bibliometric analysis of ecotourism on scopus literature). Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 10(2), 1053-1065.
4. Dirik, D., Eryılmaz, İ., & Erhan, T. (2023). Post-truth kavramı üzerine yapılan çalışmaların VOSviewer ile bibliyometrik analizi. Sosyal Mucit Academic Review, 4(2), 164-188.
5. Ergen, M. (2019). What is artificial ıntelligence? technical considerations and future perception. The Anatolian Journal of Cardiology, 22(2), 5-7.
6. Hu, H., Wang, D., & Deng, S. (2020). Global collaboration in artificial intelligence: bibliometrics and network analysis from 1985 to 2019. J. of Data and Info. Sci., 5 (4), 86-115. https :// doi.org.10.2478/jdis-2020-0027.
7. İkiel, C. & Yüksel, A. (2023). Geographic Information Systems And Artificial Intelligence-Based Transportation Studies: Bibliometric Analysis Studies. Ali Şahin (ed.), Sosyal Bilimlerde Akademik Araştırma ve Değerlendirmeler-VI. Gaziantep: Özgür Yayınevi.
8. İyigün, N. Ö. (2021). Yapay zekâ ve stratejik yönetim. TRT Akademi, 6(13), 675-679.

9. Li, W. (2020). GeoAI: Where machine learning and big data converge in GIScience. Journal of Spatial Information Science, (20):71-77.https://doi.org.10.5311/JOSIS.2020.20.658.
10. Li, W., Hsu, C. (2022). GeoAI for large-scale ımage analysis and machine vision: recent progress of artificial intelligence in geography. SPRS Int. J. Geo-Inf, 11(7), 1-44. https://doi.org/10.3390/ijgi11070385.
11. Li, W., Batty, M., & Goodchild, M.F. (2019). Real-time gıs for smart cities. Internatıonal Journal Of Geographıcal Informatıon Scıence, 34(2), 311-324. https :// doi.org.10.1080/13658816.2019.1673397
12. Mao, H., Hu, Y., Kar, B., Gao, S., & McKenzie, G. (2018). Geoai 2017 workshop report: the 1st acm sigspatial international workshop on geoai:@ ai and deep learning for geographic knowledge discovery: Redondo beach, ca, usa-november 7, 2016. SIGSpatial Special, 9(3), 25-25. https://doi.org.10.1145/3178392.3178408.
13. Ninkov, A., Frank, J., & Maggio, L. (2021). Bibliometrics: Methods for studying academic publishing. Perspectives on Medical Education, 11(3), 173-176. https://doi.org.10.1007/s40037-021-00695-4.
14. Wang, C., Deng, Y., Zhao, M., Liang, M., Lee, L.,Cristhian, C., Yang, L., T. (2024). Farmland phytoremediation in bibliometric analysis. Journal of Environmental Management, 351(119971). 1-14. https://doi.org.10.1016/j.jenvman.2023.119971.
15. Zhou, T. (2023). Application of artificial intelligence in geography. Journal of Physics: Conference Series. https ://doi.org.10.1088/1742-6596/2646/1/012006.