Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme

Yıl 2025, Cilt: 17 Sayı: 33, 588 - 607, 09.12.2025
https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1657451

Öz

Amaç: Bu çalışma, yeni sanayileşen ülkelerin bilgi performansını Küresel Bilgi İndeksi verileri çerçevesinde analiz ederek bu ülkelerin bilgiye dayalı dijital dönüşüm süreçlerini ve üretim işletmeleri açısından taşıdığı stratejik önemi kapsamlı bir şekilde değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Tasarım/Yöntem: Çalışmada bilgi performansına yönelik temel göstergelerin ağırlıkları D-CRITIC yöntemi ile belirlenmiş, ülkelerin bilgi performans düzeyleri ise MARCOS yöntemi kullanılarak sıralanmıştır. Bu metodolojik çerçeve, ülkelerin bilgi performansını nesnel ve karşılaştırmalı bir yaklaşımla değerlendirmeye olanak tanımaktadır.
Bulgular: Elde edilen bulgular, bilgi performansının en belirleyici bileşenlerinin ekonomik yapı, üniversite öncesi eğitim düzeyi ve elverişli çevresel koşullar olduğunu ortaya koymaktadır. Yapılan değerlendirmeye göre, Çin en yüksek bilgi performansına sahip ülke olarak öne çıkarken, Güney Afrika en düşük performansı sergileyen ülke olarak tespit edilmiştir.
Sınırlılıklar: Çalışma, Küresel Bilgi İndeksi verilerine dayanmaktadır ve yalnızca araştırmaya konu olan ülkelerin bilgi performansına ilişkin bir çerçeve sunmaktadır.
Özgünlük/Değer: Çalışma, yüksek ekonomik büyüme oranları, artan ihracat kapasiteleri ve küresel tedarik zincirlerine güçlü entegrasyonlarıyla öne çıkan yeni sanayileşen ülkelerin bilgi performansını kapsamlı bir çerçevede ele alarak, dijital dönüşüm sürecinde bu ülkelerde faaliyet gösteren üretim işletmelerine yönelik stratejik içgörüler sunmaktadır. Ayrıca, mesafe korelasyonu ölçüsüne dayalı D-CRITIC yöntemi ile ideal ve anti-ideal referans noktalarını kullanarak aralık tabanlı karşılaştırma yapabilen MARCOS yöntemini entegre etmesi bakımından literatüre metodolojik bir katkı sağlamaktadır.

Etik Beyan

Çalışmada Etik Kurul izini alınmasını gerektiren bir yöntem kullanılmamıştır

Kaynakça

  • Agustian, K., Mubarok, E. S., Zen, A., Wiwin, W. & Malik, A. J. (2023). The impact of digital transformation on business models and competitive advantage. Technology and Society Perspectives (TACIT), 1(2), 79-93. https://doi.org/10.61100/tacit.v1i2.55
  • Akbulut, O. Y. (2025). Analysis of the Corporate Financial Performance Based on Grey PSI and Grey MARCOS Model in Turkish Insurance Sector. Knowledge and Decision Systems with Applications, 1, 57-69. https://doi.org/10.59543/kadsa.v1i.13623
  • Altıntaş F. F., (2021). G7 ülkelerinin bilgi performanslarının analizi: COCOSO yöntemi ile bir uygulama. Journal of Life Economics. 8(3), 337-347. https://doi.org/10.15637/jlecon.8.3.06
  • Antoniuk, L., & Davydenko, Y. (2024). Leveraging Digital Technologies for Sustainable and Inclusive Development Strategy in Leading Innovative Nations. In A. D. Dima, C. Badarinza (Eds.), 7th International Conference on Economics and Social Sciences (pp. 732-743). Editura ASE. https://doi.org/10.24818/icess/2024/066
  • Aydin, M., Camliyurt, G., Gul, M., Sezer, S. I., Celik, E., & Akyuz, E. (2025). An interval type-2 fuzzy MARCOS modelling to assess performance effectiveness of survival craft on cargo ship. Ocean Engineering, 326, 120899. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.120899
  • Aydın, U. (2024). Havayolu performans analizi için yeni entegre D-CRITIC-TOPSIS yaklaşımı. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(1), 226-250. https://doi.org/10.16953/deusosbil.1339614
  • Bilişik, Ö. N., Duman, N. H., & Taş, E. (2024). A novel interval-valued intuitionistic fuzzy CRITIC-TOPSIS methodology: An application for transportation mode selection problem for a glass production company. Expert Systems with Applications, 235, 121134. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121134
  • Bogoviz, A.V. (2018 Puška). Industry 4.0 as a new vector of growth and development of knowledge economy. In E.G. Popkova, Y. V. Ragulina ve A. V. Bogoviz (Eds.), Industry 4.0: Industrial revolution of the 21st century: Vol. 169. Studies in systems, decision and control (pp. 65-72). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94310-7_8
  • Borowiecki, R., Siuta-Tokarska, B., Maroń, J., Suder, M., Thier, A. & Żmija, K. (2021). Developing digital economy and society in the light of the issue of digital convergence of the markets in the European Union countries. Energies, 14(9), 2717. https://doi.org/10.3390/en14092717
  • Bitarafan, M., Hosseini, K. A., & Zolfani, S. H. (2023). Identification and assessment of man-made threats to cities using integrated Grey BWM-Grey MARCOS method. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 6(2), 581-599. https://doi.org/10.31181/dmame622023747
  • Bresciani, S., Ciampi, F., Meli, F. &Ferraris, A. (2021). Using big data for co-innovation processes: Mapping the field of data-driven innovation, proposing theoretical developments and providing a research agenda. International Journal of Information Management, 60, 102347. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102347
  • Chan, J. O. P. (2020). Digital transformation in the era of big data and cloud computing. International Journal of Intelligent Information Systems, 9(3), 16-23. https://doi.org/10.11648/j.ijiis.20200903.11
  • Çelikkaya, S., Karaçadır, V. & Ezanoğlu, Z. (2021). Türkiye’de 81 il için bilgi ekonomisi indeksi sıralamasının oluşturulması: Çok değişkenli karar verme yöntemlerinden TOPSIS ile Bir Uygulama. İDEALKENT, 12(32), 52-75. https://doi.org/10.31198/idealkent.802518
  • Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC temelli MARCOS yöntemi ile yenilikçi ve girişimci üniversite analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
  • Dima, A. M., Begu, L., Vasilescu, M. D. & Maassen, M. A. (2018). The relationship between the knowledge economy and global competitiveness in the European Union. Sustainability, 10(6), 1706. https://doi.org/10.3390/su10061706
  • Dwivedi, R., Prasad, K., Jha, P. K., & Singh, S. (2021). An integrated CRITIC-MARCOS technique for analysing the performance of steel industry. In K. Kalita, R. Kumar Ghadal & Gao (Eds.), Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes (pp. 115-127). IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-7206-1.ch008
  • El Khatib, M. M., Abidi, N., Al-Nakeeb, A., Alshurideh, M., & Ahmed, G. (2023). Dubai Smart City as a Knowledge Based Economy. In J. Kacprzyk (Ed), The effect of information technology on business and marketing intelligence systems (pp. 1657-1672). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-12382-5_90
  • El-Araby, A., Sabry, I., & El-Assal, A. (2024). Ranking performance of MARCOS method for location selection problem in the presence of conflicting criteria. Decision Making Advances, 2(1), 148–162. https://doi.org/10.31181/dma21202435
  • Gaviria-Marin, M., Merigó, J. M. & Baier-Fuentes, H. (2019). Knowledge management: A global examination based on bibliometric analysis. Technological Forecasting and Social Change, 140, 194-220. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.07.006
  • Görçün, Ö. F., & İyigün, I. (2025). Evaluation of the selection of low-bed trailers in the transportation of oversized and overweight cargo: a hybrid picture fuzzy critic-marcos model. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 3(1), 72-91. https://doi.org/10.31181/jscda31202556
  • Kane, G. C., Palmer, D., Phillips, A. N., Kiron, D. & Buckley, N. (2015). Strategy, Not Technology, Drives DigitaTransformation. Boston: MIT Sloan Management Review and Deloitte University Press.
  • Krishnan, A. R., Kasim, M. M., Hamid, R. & Ghazali, M. F. (2021). A modified CRITIC method to estimate the objective weights of decision criteria. Symmetry, 13(6), 973. https://doi.org/10.3390/sym13060973
  • Kutnjak, A., Hrustek, L., & Križanić, S. (2020, September). Applying the decision tree method in identifying key indicators of the Digital Economy and Society Index (DESI). In 2020 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO) (pp. 1312-1317). IEEE.https://doi.org/10.23919/MIPRO48935.2020.9245142
  • Maneengam, A. (2023). Multi-objective optimization of the multimodal routing problem using the adaptive ε-constraint method and modified TOPSIS with the D-CRITIC method. Sustainability, 15(15), 12066. https://doi.org/10.3390/su151512066
  • Mohamed, M. M. A., Liu, P., & Nie, G. (2022). Do knowledge economy indicators affect economic growth? Evidence from developing countries. Sustainability, 14(8), 4774. https://doi.org/10.3390/su14084774
  • Narkhede, G., Mahajan, S., Narkhede, R., & Chaudhari, T. (2023). Significance of industry 4.0 technologies in major work functions of manufacturing for sustainable development of small and medium‐sized enterprises. Business Strategy & Development, 7(1), e325. https://doi.org/10.1002/bsd2.325
  • Olabanji, O. M. (2024). A Treatise on Reconnoitering the Suitability of Fuzzy MARCOS for Assessment of Conceptual Designs. Applied Sciences, 14(2), 762. https://doi.org/10.3390/app14020762
  • Popkova, E.G. (2019). Preconditions of Formation and Development of Industry 4.0 in the Conditions of Knowledge Economy. In: Popkova, E., Ragulina, Y., Bogoviz, A. (Eds) Industry 4.0: Industrial Revolution of the 21st Century. Studies in Systems, Decision and Control, vol 169. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94310-7_6 https://doi.org/10.1007/978-3-319-94310-7_6
  • Puška, A., Hodžić, I. & Štilić, A. (2023). Evaluating the knowledge economies within the European Union: A global knowledge index ranking via entropy and CRADIS methodologies. International Journal of Knowledge and Innovation Studies, 1(2), 103-115. https://doi.org/10.56578/ijkis010203
  • Rodríguez Andrés, A., Otero Quintana, A. & Amavilah, V. H. (2021). Using deep learning neural networks to predict the knowledge economy index for developing and emerging economies. Expert Systems with Applications, 184, 115514. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115514
  • Radovanović, M., Jovčić, S., Petrovski, A., & Cirkin, E. (2025). Evaluation of University Professors Using the Spherical Fuzzy AHP and Grey MARCOS Multi-Criteria Decision-Making Model: A Case Study. Spectrum of Decision Making and Applications, 2(1), 198-218. https://doi.org/10.31181/sdmap21202518
  • Sánchez Ramírez, S., Guadamillas Gómez, F., González Ramos, M. I., & Grieva, O. (2022). The effect of digitalization on innovation capabilities through the lenses of the knowledge management strategy. Administrative Sciences, 12(4), 144. https://doi.org/10.3390/admsci12040144
  • Satan, E., Aydın, U. & Atak, Ü. (2025). Liman performans analizi için yeni entegre D-CRITIC-SWARA-COPRAS yaklaşımı. Verimlilik Dergisi, 59(1), 61-76. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1520629
  • Schallmo, D.R.A & Williams, C.A. (2018). History of digital transformation. In D.R.A Schallmo & C.A. Williams (Ed.), Digital Transformation Now! Guiding the Successful Digitalization of Your Business Model (3-8). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-72844-5_2
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & industrial engineering, 140, 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
  • Tarafdar, A., Majumder, P., Deb, M., & Bera, U. K. (2023). Performance-emission optimization in a single cylinder CI-engine with diesel hydrogen dual fuel: A spherical fuzzy MARCOS MCGDM based Type-3 fuzzy logic approach. International Journal of Hydrogen Energy, 48(73), 28601-28627. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.04.019
  • Tarjáni, J. A., Kalló, N. & Dobos, I. (2023). Evaluation of digital development based on the international digital economy and society index 2020 data. Statistika: Statistics & Economy Journal, 103(3). https://doi.org/10.54694/stat.2023.21
  • Tir, A., Salah, R. B., Achour, S. & Ferhat, K. (2023). Examining the Global Knowledge Index: A confirmatory factor analysis approach. Tobacco Regulatory Science (TRS), 1416-1421. https://doi.org/10.18001/TRS.9.2.88 UNDP. (2024). Global Knowledge Index. Al Ghurair Printing. https://www.undp.org/arab-states/publications/global-knowledge-index-2024
  • Ünver, M., & Aydoğan, B. (2025). Optimized climate change management: Integrating fuzzy CRITIC-TOPSIS approach with continuous function-valued fuzzy sets. Risk assessment and management decisions, 2(1), 1-27. https://doi.org/10.48314/ramd.vi.34
  • Wang, Y., Wang, W., Wang, Z., Deveci, M., Roy, S. K., & Kadry, S. (2024). Selection of sustainable food suppliers using the Pythagorean fuzzy CRITIC-MARCOS method. Information Sciences, 664, 120326. https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120326
  • Wang, D. & Zhao, J. (2016). Design optimization of mechanical properties of ceramic tool material during turning of ultra-high-strength steel 300M with AHP and CRITIC method. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 84(9), 2381-2390. https://doi.org/10.1007/s00170-015-7903-7
  • Wang, W., Qi, Y., Jia, B. & Yao, Y. (2021). Dynamic prediction model of spontaneous combustion risk in goaf based on improved CRITIC-G2-TOPSIS method and its application. PloS One, 16(10), e0257499. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257499
  • Yakıcı Ayan, T. & Pabuçcu, H. (2018). The assessment of knowledge economy efficiency: Comparing Turkey with the European Union countries. Zbornik radova Ekonomskog Fakulteta u Rijeci: Časopis za Ekonomsku Teoriju i Praksu, 36(2), 443-464. https://doi.org/10.18045/zbefri.2018.2.443
  • Yazdani, M., Ariza-Montes, A., Arjona-Fuentes, J. M., & Radic, A. (2024). Cruise hotel sustainable supplier management using a grey-based decision support framework. Journal of Travel & Tourism Marketing, 41(4), 538-558. https://doi.org/10.1080/10548408.2023.2285927
  • Yıldırım, N., Gültekin, D., Hürses, C. & Akman, A. M. (2023). Exploring national digital transformation and Industry 4.0 policies through text mining: a comparative analysis including the Turkish case. Journal of Science and Technology Policy Management. https://doi.org/10.1108/JSTPM-07-2022-0107
  • Zerhouni, M. N. & Özarı, Ç. (2022). Assessment of international digital economy and society index using entropy based TOPSIS methods. International Journal of Recent Research in Commerce Economics and Management 9(2), 70-77. https://doi.org/10.5281/zenodo.6579884
  • Zhang, H. & Wei, G. (2023). Location selection of electric vehicles charging stations by using the spherical fuzzy CPT–CoCoSo and D-CRITIC method. Computational and Applied Mathematics, 42(1), 60. https://doi.org/10.1007/s40314-022-02183-9
  • Zhang, X., Xu, Y., & Ma, L. (2022). Research on successful factors and influencing mechanism of the digital transformation in SMEs. Sustainability, 14(5), 2549. https://doi.org/10.3390/su14052549 Žižović, M., Miljković, B. & Marinković, D. (2020). Objective methods for determining criteria weight coefficients: A modification of the CRITIC method. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 3(2), 149-161. https://doi.org/10.31181/dmame2003149z
Toplam 49 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Uygulamalı Ekonomi (Diğer)
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Zafer Duran 0000-0002-7227-4196

Yayımlanma Tarihi 9 Aralık 2025
Gönderilme Tarihi 13 Mart 2025
Kabul Tarihi 29 Eylül 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 17 Sayı: 33

Kaynak Göster

APA Duran, Z. (2025). Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 17(33), 588-607. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1657451
AMA Duran Z. Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD). Aralık 2025;17(33):588-607. doi:10.20990/kilisiibfakademik.1657451
Chicago Duran, Zafer. “Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme”. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 17, sy. 33 (Aralık 2025): 588-607. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1657451.
EndNote Duran Z (01 Aralık 2025) Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 17 33 588–607.
IEEE Z. Duran, “Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme”, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), c. 17, sy. 33, ss. 588–607, 2025, doi: 10.20990/kilisiibfakademik.1657451.
ISNAD Duran, Zafer. “Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme”. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 17/33 (Aralık2025), 588-607. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1657451.
JAMA Duran Z. Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD). 2025;17:588–607.
MLA Duran, Zafer. “Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme”. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), c. 17, sy. 33, 2025, ss. 588-07, doi:10.20990/kilisiibfakademik.1657451.
Vancouver Duran Z. Dijital Dönüşüm Sürecinde Bilgi Performansı: Yeni Sanayileşen Ülkeler Üzerine Bir İnceleme. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD). 2025;17(33):588-607.