Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Reklamcılık Konulu Araştırmaların Bibliyometrik Analizi
Öz
Yapay zeka ve makine öğrenmesi, modern dünyadaki karmaşıklığı ve hızla değişen ihtiyaçları karşılamada önemli bir role sahip olup iletişim süreçlerini etkili hale getirmektedir. Reklamcılık sektöründe yapay zeka ve makine öğrenmesinin kullanımı, daha verimli, kişiselleştirilmiş ve uygun maliyetli reklamcılık süreçlerini optimize etme potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada, yapay zeka ve makine öğrenmesi ile reklamcılık alanlarının birleştiği ve bu kavramların konu edildiği, Web of Science (WOS) platformundaki bilimsel araştırmaların bibliyometrik özellikleri incelenmiştir. Araştırmanın amacı, yapay zeka, makine öğrenmesi ve reklamcılık alanlarındaki araştırmacılara ve akademisyenlere yol gösterici bir başlangıç kaynağı oluşturmaktır. Araştırma, en üretken dergiler, yazarlar, ülkeler ve kurumlar gibi verileri ortaya koymakta ve alanın gelişimine yönelik bir çerçeve sunmaktadır. Sonuçlara göre; yapay zeka ve makine öğrenmesinin reklamcılık alanında giderek artan bir etkiye sahip olduğunu ve bu alanların disiplinler arası iş birlikleriyle zenginleştiğini, ayrıca literatürde çevrimiçi reklamcılık, sosyal medya, büyük veri gibi konulara yönelik belirgin bir eğilim olduğu görülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Arango Espinal, E., Ceballos Molano, R. ve Osorio Andrade, C. F. (2021). Investigación en publicidad política: Un análisis bibliométrico. Revista Guillermo de Ockham, 18(2), 181-189. https://doi.org/10.21500/22563202.4574
- Arf, C. (1959). Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir? Atatürk Üniversitesi 1958-1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları(1), 91-103. Batu, M. ve Yapıcıoğlu Ayaz, Y. (2021). A comparative bibliometric analysis on graduate theses in the field of public relations and advertising in Turkey. International Journal of Management Economics and Business, 17(2). https://doi.org/10.17130/ijmeb.785223
- Becan, C. (2019). Reklamcılık literatüründe egemen ve eleştirel yaklaşımlara yönelik karşılaştırmalı bir alan çalışması: Lisansüstü tezler ve makaleler üzerine bibliyometrik bir analiz. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 314-334. https://doi.org/10.33905/bseusbed.558321
- Birkle, C., Pendlebury, D. A., Schnell, J. ve Adams, J. (2020). Web of Science as a data source for research on scientific and scholarly activity. Quantitative Science Studies, 1(1), 363-376. https://doi.org/10.1162/qss_a_00018
- Chintalapati, S. ve Pandey, S. K. (2022). Artificial intelligence in marketing: A systematic literature review. International Journal of Market Research, 64(1), 38-68. https://doi.org/10.1177/14707853211018428
- Collins, C., Dennehy, D., Conboy, K. ve Mikalef, P. (2021). Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda. International Journal of Information Management, 60, 102383. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102383
- 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
- Emmert‐Streib, F., Yli‐Harja, O. ve Dehmer, M. (2020). Explainable artificial intelligence and machine learning: A reality rooted perspective. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 10(6). https://doi.org/10.1002/widm.1368
- Faruk, M., Rahman, M. ve Hasan, S. (2021). How digital marketing evolved over time: A bibliometric analysis on scopus database. Heliyon, 7(12), e08603. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e08603
- Ford, J. B., Bezbaruah, S., Mukherji, P., Jain, V. ve Merchant, A. (2021). A decade (2008–2019) of advertising research productivity: A bibliometric review. Journal of Business Research, 136, 137-163. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.07.030
