The disciplines that affect the theories developed in the field, and the identification of the existing topic diversity have all been extensively discussed in the academic literature since the Management Information Systems (MIS) was first defined as a discipline. In this study, 574 postgraduates’ theses completed between 2002 and 2020 in the Department of MIS were analyzed using the Hidden Dirichlet Discrimination algorithm, which is a text mining method. As a result of the analysis, it is predicted that postgraduates’ theses can be clustered under 11 topics, are e-Commerce and Marketing (K1), System Development and Effects (K2), Effects of Information Systems on Organizations (K3), Data Mining (K4), Human Resources Management (K5), Organizational Change (K6), Field-Specific Studies I (K7), Field-Specific Studies II (K9), Security (K8), Education and Training (K10), Forecasting and Decision Support (K11). The similarities and differences of the results are discussed in the context of the national and international literature. As a result of the research, it was aimed to give an idea and guide the researchers who want to study on management information systems.
Management Information Systems Text Mining Topic Modelling Latent Dirichlet Allocation
Yönetim Bilişim Sistemlerinin etkilendiği branşlar, alanda geliştirilen teoriler ve var olan konu çeşitliliklerinin belirlenmesi bir disiplin olarak tanımlandığı ilk günden bu yana akademik literatürde yoğun olarak tartışılan bir konudur. Bu araştırmada, Türkiye’de hızlı ve dinamik bir gelişim gösteren YBS anabilim dalında 2002-2020 yılları arasında tamamlanan 574 lisansüstü tez özeti metin madenciliği yöntemi olan Gizli Dirichlet Ayrımı algoritmasıyla analiz edilmiştir. Analiz sonucunda tezlerin; e-Ticaret ve Pazarlama, Sistem Geliştirme ve Etkileri, Bilişim Sistemleri’nin Organizasyonlara Etkileri, Veri Madenciliği, İnsan Kaynakları Yönetimi, Organizasyonel Değişim, Alana Özel Çalışmalar I, Alana Özel Çalışmalar II, Güvenlik, Eğitim ve Öğretim, Tahmin ve Karar Destek olmak üzere 11 farklı konu başlığı altında kümelenebileceği öngörülmektedir. Araştırma kapsamında, tahmin sonuçlarının ulusal ve uluslararası literatürle göstermiş olduğu benzerlikler ve farklılıklar tartışılmıştır. Araştırma sonucunda yönetim bilişim sistemleri üzerine çalışma yapmak isteyen araştırmacılara fikir vermek ve yol göstermek hedeflenmiştir.
Yönetim Bilişim Sistemleri Metin Madenciliği Konu Modelleme Gizli Dirichlet Ayrımı
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 20 Ekim 2021 |
Gönderilme Tarihi | 10 Mart 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 |
MANAS Journal of Social Studies (MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi)