Büyük Veri: Sosyal Bilimler ile Eğitim Bilimlerinde Kullanımı ve Uygulama Alanları

Yıl 2019, Cilt: 9 Sayı: 1, 13 - 26, 30.06.2019

Gökhan Aksu , Cem Güzeller

Öz

Bu çalışmanın amacı özellikle son on yılda üzerinde en fazla konuşulan konulardan biri olan büyük verinin ne olduğu ve sosyal bilimlerde büyük verinin nasıl ele alındığının belirlenmesidir. Bu amaç kapsamında öncelikle büyük veriyi tanımlarken veri hacmi (volume), veri çeşitliliği (variety) ve veri akış hızı (velocity) kavramlarının baş harfleri alınarak yapılan 3V tanımı ve daha sonra verinin gerçekliği (veracity) ile verinin değeri (value) kavramlarının eklenmesiyle ortaya çıkan 5V ifadesinin ne olduğu açıklanmıştır. Bununla birlikte çalışmada büyük veri kaynakları, büyük veri türleri ve klasik anlamda ele alınan veri ile büyük veri arasındaki farklılıkların neler olduğu açıklanmıştır. Bunun yanında büyük veri analizinde kullanılan program ve yazılımların neler olduğu, farklı ortamlardaki büyük verilerin nasıl ele alınacağına ilişkin kavramsal olarak neler yapıldığı açıklanmaya çalışılmıştır. Çalışmada son olarak sosyal bilimlerde ve eğitim bilimlerinde büyük verinin nasıl tanımlandığı, hangi tür verilerin büyük veri olarak kabul edilebileceği, büyük verilerin analizinde güncel yazılımların ve programların neler olduğu açıklanmıştır. Çalışma özellikle sosyal bilimlerde ve eğitim bilimlerinde çalışma yapacak araştırmacılara büyük verinin ne olduğu, nasıl ele alınması gerektiği ve büyük veri uygulamalarında kullanılan yazılım- lara ilişkin önemli bilgiler sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Büyük Veri, Veri Madenciliği, Veri Kaynakları, Veri Türleri, Metin Madenciliği

Kaynakça

• Bainbridge D. I. (1997). “Processing Personal Data and the Data Protection Directive”. Journal of Information & Communications Technology Law 6/1 (1997) 17-40.
• Baker R. S. J. D. & Yacef K. (2009). “The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions”. Journal of Educational Data Mining 1 (2009) 3-16.
• Behera S. & Kumar N. V. (2015). “Filtering of Unstructured Text”. International Journal of Engineering Research and Development 11/12 (2015) 45-49.
• Bienkowski M., Feng M. & Means B. (2012). Enhancing Teaching and Learning Through Educational Data Mining and Learning Analytics: An Issue Brief (2012) 1-64. Washington.
• BSİA (2016). An Introduction to Video Content Analysis – Industry Guide. Issue 2. Form no: 262. (2016) 1-12.
• Chen C. (2016). Citespace: A Practical Guide for Mapping Scientific Literature. New York 2016.
• Chen C. L. & Zhang C. Y. (2014). “Data-Intensive Applications, Challenges, Techniques and Technologies: A Survey on Big Data”. Information Sciences 275 (2014) 314-347.
• Dang S. & Ahmad P. H. (2014). “Text Mining: Tecniques and Application”. IJETI International Journal of Engineering & Technology Innovations 1/4 (2014) 22-25.
• Daniel B. (2015). “Big Data and Analytics in Higher Education: Opportunities and Challenges”. British Journal of Educational Technology 46/5 (2015) 904-920.
• del Blanco Á., Serrano Á., Freire M., Martínez-Ortiz I. & Fernández-Manjón B. (2013). “E-Learning Standards and Learning Analytics. Can Data Collection Be Improved by Using Standard Data Models?”. Global Engineering Education Conference (EDUCON) 2013 IEEE (2013) 1255-1261.
• Doreswamy H. K. (2012). “Performance Evaluation of Predictive Classifiers for Knowledge Discovery from Engineering Materials Data Sets”. CIIT International Journal of Artificial Intelligent Systems and Machine Learning 3/3 (2012) 162-168.
• Elmasri R. & Navathe S. B. (2011). Fundamentals of Data Base Systems. Boston 2011.
• Hadi J. H., Shnain A. H., Hadishaheed S. & Ahmad A. (2015). “Big Data and Five V’s Characteristics”. International Journal of Advances in Electronics and Computer Science 2/1 (2015) 16-23.
• Kalra P. (2013). “Text Mining: Concepts, Process and Applications”. Journal of Global Research in Computer Science 4/3 (2013) 36-39.
• Khan M. A., Uddin M. F. & Gupta N. (2014). “Seven Vs of Big Data: Understanding Big Data to Extract Value”. 2014 Zone 1 Conference of the American Society for Engineering Education (ASEE Zone 1) (2014) 3-5.
• Kutlu Ö. & Kahraman S. (2017). “Türkiye’de Kişisel Verilerin Korunması Politikasının Analizi Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 5/4 (2017) 45-62.
• Lafrate F. (2015). From Big Data to Small Data. USA 2015.
• Laney D. (2001). “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety”. Meta Group 949 (2001) 1-4.
• Meng L. & Meng L. Q. (2014). “Application of Big Data in Higher Education”. 2nd International Conference on Teaching and Computational Science (ICTCS 2014) (2014) 215-216.
• Mills K. A. (2018). “What are the Threats and Potentials of Big Data for Qualitative Research?”. Qualitative Research 18/6 (2018) 591-603.