Yapay Zeka, Bulut Bilişim ve Ağ Teknolojileri Kesişimindeki Bilimsel Eğilimlerin Bibliyometrik Analizi

Öz

Bu çalışma; yapay zekâ, bulut bilişim ve ağ teknolojileri üzerine oluşan literatürü, "artificial intelligence, cloud computing, network" anahtar kelimeleri ekseninde bibliyometrik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Web of Science Core Collection veri tabanında 24 Kasım 2025 tarihinde gerçekleştirilen taramada; "artificial intelligence" terimi temel alınmış ve ardından "cloud computing" ile "network" kavramlarıyla daraltılarak, 2016-2026 yılları arasında yayımlanmış 1.546 dokümandan (makale, erken erişim, kitap bölümü vb.) oluşan bir veri seti elde edilmiştir. Elde edilen kayıtlar, analiz edilmek üzere VOSviewer 1.6.20 yazılımına aktarılmıştır. Çalışma kapsamında; yayın yılına göre makale ve atıf eğilimleri, kaynak türleri, ülke ve kurum düzeyinde bibliyometrik eşleşmeler, yazar iş birliği ağları, doküman tabanlı atıf ilişkileri ve yazar anahtar kelimelerinin birlikte kullanım haritaları incelenmiştir. Bulgular, özellikle 2020 sonrası dönemde yayın sayısında dramatik bir artış olduğunu; alanın 2025 yılında 295 makale ile zirve noktasına ulaştığını ve bu alandaki araştırma hacminin hızla bir olgunlaşma evresine geçtiğini göstermektedir. Araştırmaların öncelikli olarak Bilgisayar Bilimleri, Elektrik Mühendisliği ve Telekomünikasyon kategorilerinde yoğunlaştığı, bununla birlikte güvenlik, büyük veri, IoT ve sınır bilişim gibi disiplinlere doğru da önemli bir genişleme gösterdiği belirlenmiştir. Anahtar kelime birlikte kullanım analizi; "artificial intelligence", "cloud computing", "edge computing", "deep learning", "resource management", "5G networks" ve "cybersecurity" terimleri arasında güçlü kümeler ortaya koymuş; literatürün temel olarak dağıtık mimariler, görev atama/optimizasyon süreçleri, akıllı sistemler ve güvenlik temaları etrafında yapılandığını kanıtlamıştır. Ülke ve yazar düzeyindeki ağ analizleri; Çin, ABD, İngiltere ve Hindistan gibi ülkelerin yanı sıra Chen M., Gill S.S., Chen X., Li Y. ve Leung V.C.M. gibi araştırmacıların alanda merkezi bir konum işgal ettiğini göstermektedir. Veri seti içerisindeki multidisipliner araştırmaların artışı, Yapay Zekâ–Bulut–Ağ kesişiminde yürütülen çalışmaların doğası gereği giderek daha fazla iş birliğine dayalı ve entegre bir nitelik kazandığına işaret etmektedir. Bulgular, yapay zekâ, bulut bilişim ve ağların entegrasyonunun hem kavramsal hem de uygulama boyutunda hızla evrildiğini gözler önüne sermekte; alandaki bilimsel eğilimlerin büyük veri, sınır bilişim, kaynak yönetimi ve güvenli iletişim teknolojileri çerçevesinde olgunlaştığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zekâ
• Bulut Bilişim
• Ağ Teknolojileri
• Bibliyometrik Analiz
• VOSviewer
• Web of Science

Bibliometric Analysis of Scientific Trends at the Intersection of Artificial Intelligence, Cloud Computing, and Network Technologies

Öz

This study aims to bibliometrically analyze the literature on artificial intelligence, Cloud computing, and network technologies, structured around the keywords 'artificial intelligence , cloud computing, network'. In a search conducted on the Web of Science Core Collection database on November 24, 2025; a dataset consisting of 1,546 documents (including articles, early access papers, and book chapters) published between 2016 and 2026 was obtained by taking the term 'artificial intelligence' as a basis and subsequently narrowing it down with the concepts of 'cloud computing' and 'network'.The obtained records were imported into VOSviewer 1.6.20 software for analysis. The study examined article and citation trends by publication year, source types, bibliographic coupling at the country and institutional levels, author collaboration networks, document-based citation relationships, and co-occurrence maps of author keywords. The findings indicate a dramatic increase in the number of publications, particularly in the post-2020 period; the field reached a peak in 2025 with 295 articles, suggesting that the research volume in this area is rapidly transitioning into a maturation phase. It was determined that research is primarily concentrated in the categories of Computer Science, Electrical Engineering, and Telecommunications, with a significant expansion into disciplines such as security, big data, IoT, and edge computing. Keyword cooccurrence analysis revealed strong clusters of terms including 'artificial intelligence', 'cloud computing', 'edge computing', 'deep learning', 'resource management', '5G networks', and 'cybersecurity'; demonstrating that the literature is fundamentally structured around themes of distributed architectures, task allocation/optimization processes, intelligent systems, and security. Network analyses at the country and author levels indicate that countries such as China, the USA, the UK, and India, along with researchers like Chen M., Gill S.S., Chen X., Li Y., and Leung V.C.M., occupy a central position in the field. The increase in multidisciplinary research within the dataset suggests that studies conducted at the intersection of AI–Cloud–Network are becoming increasingly collaborative and integrated in nature. The findings reveal that the integration of artificial intelligence, cloud computing, and networks is rapidly evolving in both conceptual and applied dimensions; demonstrating that the scientific trends in the field are maturing within the framework of big data, edge computing, resource management, and secure communication technolohies.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence
• Cloud Computing
• Network Technologies
• Bibliometric Analysis
• VOSviewer
• Web of Science.

Kaynakça

1. Aleixandre-Benavent, R., Navarro-Molina, C., Aguilar-Moya, R., Melero-Fuentes, D., Valderrama-Zurián, J.-C., Mártir, V., Valencia, de, & Vicente Mártir, S. (2017). Trends in scientific research in Online Information Review. Part 1. Production, impact and research collaboration. https://arxiv.org/pdf/1709.07810
2. Aslancı, S. (2022). Inquiry-based learning: A bibliometric analysis. Scientific Educational Studies, 6(1), 1–25. https://doi.org/10.31798/SES.1068633
3. Bahar, S. S., Yıldız, M. B., Gerz, S., Yasin, E. T., Goktas, A., & Koklu, M. (2024). Bibliometric Analysis of Logistics and Artificial Intelligence Research Trends in the Last 10 Years. International Journal of Applied Methods in Electronics and Computers, 12(4), 119–128. https://doi.org/10.58190/IJAMEC.2024.112
4. Broadus, R. N. (1987). Toward a definition of “bibliometrics.” Scientometrics 1987 12:5, 12(5), 373–379. https://doi.org/10.1007/BF02016680
5. Buyya, R., Broberg, J., & Goscinski, A. (2011). Cloud Computing: Principles and Paradigms. In Cloud Computing: Principles and Paradigms. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470940105
6. Chiang, M., & Zhang, T. (2016). Fog and IoT: An Overview of Research Opportunities. IEEE Internet of Things Journal, 3(6), 854–864. https://doi.org/10.1109/JIOT.2016.2584538
7. Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & 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
8. Hao, H., Wang, D., Wang, Z., Yin, B., & Ruan, W. (2020). Design of a High Sensitivity Microwave Sensor for Liquid Dielectric Constant Measurement. Sensors 2020, Vol. 20, 20(19), 1–14. https://doi.org/10.3390/S20195598

9. Hashem, I. A. T., Yaqoob, I., Anuar, N. B., Mokhtar, S., Gani, A., & Ullah Khan, S. (2015). The rise of “big data” on cloud computing: Review and open research issues. Information Systems, 47, 98–115. https://doi.org/10.1016/J.IS.2014.07.006
10. Jamali, S. M., Md Zain, A. N., Samsudin, M. A., & Ale Ebrahim, N. (2015). Publication Trends in Physics Education: A Bibliometric study. Journal of Educational Research, 35, 19–36. https://doi.org/10.5281/ZENODO.801889
11. Kara Çiğdem, A. G., Uğraş Dikmen, A., & Özkan, S. (2023). An overview of bibliometric analysis. Turkey Health Literacy Journal, 4(3). https://doi.org/10.5281/ZENODO.10527535
12. Li, Z., & Tanaka, G. (2020). HP-ESN: Echo State Networks Combined with Hodrick-Prescott Filter for Nonlinear Time-Series Prediction. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9206771
13. Liu, J., Li, W., Wen, Z., Xiao, S., Yang, L., & Tan, F. (2019). An energy efficiency approach via self-Adaptive duty-cycle in social contacts scenario. Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Systems - ICPADS, 2019-December, 955–958. https://doi.org/10.1109/ICPADS47876.2019.00143
14. Makohin, D. G., Glória, L. L., Zeni, V. S., Pica, C. Q., Neto, E. P. A., Arend, F. G., Asami, D. Y., & Heraldo, E. (2018). Design and Implementation of a Flexible Microgrid Controller through Mixed Integer Linear Programming Optimization. 2018 9th IEEE International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems, PEDG 2018. https://doi.org/10.1109/PEDG.2018.8447883
15. Mayring, P. (2014). Qualitative Content Analysis: Theoretical Foundation, Basic Procedures and Software Solution. Klagenfurt: Beltz. https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/39517/ssoar-2014-mayring-Qualitative_content_analysis_theoretical_foundation.pdf
16. Pritchard, A. (1969). Statistical Bibliography or Bibliometrics? In J. Documentation (Vol. 25, pp. 348–349). https://www.researchgate.net/publication/236031787_Statistical_Bibliography_or_Bibliometrics
17. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Hoboken, NJ: Pearson. https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/home/catalog/id/171223/slug/artificial-intelligence-a-modern-approach-4-e-.html
18. Yasin, E. T., Erturk, M., Bulut, M. T., & Koklu, M. (2024). Bibliometric analysis of deep learning applications in dentistry. International Dental Journal, 74, S216. https://doi.org/10.1016/J.IDENTJ.2024.07.044
19. Yasin, E. T., Erturk, M., Tassoker, M., & Koklu, M. (2025). Deep learning applications in dentistry: a bibliometric review analysis and mapping (2014–2024). Iran Journal of Computer Science 2025 8:2, 8(2), 253–270. https://doi.org/10.1007/S42044-024-00226-4