Topic Modeling of Postgraduate Theses in Management Information Systems Discipline with Latent Dirichlet Allocation (LDA) Algorithm

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

• Management Information Systems
• Text Mining
• Topic Modelling
• Latent Dirichlet Allocation

Yönetim Bilişim Sistemleri Disiplininde Hazırlanan Lisansüstü Tezlerin Gizli Dirichlet Ayrımı Algoritmasıyla Konu Modellemesi

Öz

 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.

Anahtar Kelimeler

• Yönetim Bilişim Sistemleri
• Metin Madenciliği
• Konu Modelleme
• Gizli Dirichlet Ayrımı

Kaynakça

1. Abedin, B., Jafarzadeh, H. ve Olszak, C. M. (2020). Thirty six years of ınformation systems management: A Bibliometric and thematic analysis. Information Systems Management, 1-14. https://doi.org/10.1080/10580530.2020.1781987
2. Ackoff, R. L. (1999). Ackoff’s best. New York: John Wiley & Sons.
3. Alan, H. (2019). Disiplinler arası bir bilim dalı olma yolunda yönetim bilişim sistemleri ve işletme enformatiğinin temelleri. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(2), 69-92. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.475441
4. Alavi, M., Carlson, P. ve Brooke, G. (1989). The ecology of mıs research: A twenty year status revıew. ICIS 1989 Proceedings. 6. Ss. 363-374 Erişim adresi: http://aisel.aisnet.org/icis1989/6
5. Alma, B., Koç, T. ve Coşkun, E. (2017). Analysis of research characteristics of MIS discipline in Turkey. ICTS in Global Development. Erişim adresi: https://aisel.aisnet.org/amcis2017/ICTs/Presentations/11/
6. Aytaç, A. M. (2020). Türkiye’de yönetim bilişim sistemleri alanında yapılan akademik çalışmalarda yönelimler (Yüksek lisans tezi) Ufuk Üniversitesi.
7. Barki, H., Rivard, S. ve Talbot, J. (1988). An information systems keyword classification scheme. MIS Quarterly: Management Information Systems, 12(2), 299-310. https://doi.org/10.2307/248855
8. Bastani, K., Namavari, H. ve Shaffer, J. (2019). Latent dirichlet allocation (LDA) for topic modeling of the CFPB Consumer Complaints. Expert Systems with Applications 127. Elsevier Ltd: 256–71. doi:10.1016/j.eswa.2019.03.001

9. Bellinger, G., Castro, D. ve Mills, A. (n.d.). Data, ınformation, knowledge, and wisdom. 2004 Erişim tarihi 24 Şubat 2021, Erişim adresi: http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm
10. Benbasat, I., ve Weber, R. (1996). Research commentary: Rethinking “diversity” in ınformation systems research. Information Systems Research, 7(4), 389-399. https://doi.org/10.1287/isre.7.4.389
11. Bensghir, T. K. (2002). Türkiye’de yönetim bilişim sistemleri disiplininin gelişimi üzerine düşünceler. Amme İdaresi Dergisi, 35(1), 77–103.
12. Beydoun, G., Abedin, B., Merigó, J. M., ve Vera, M. (2019). Twenty Years of Information Systems Frontiers. Information Systems Frontiers, 21(2), 485-494. https://doi.org/10.1007/s10796-019-09925-x
13. Blei, D. M., Ng, A. Y. ve Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation David. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022.
14. Brodie, I. ve Brodie, L. (2009). A knowledge-ınformation-data concept model for engineering education. Australasian Journal of Engineering Education, 15(3), 137-144. https://doi.org/10.1080/22054952.2009.11464030
15. Campbell-Kelly, M. (1996). Information Technology and Organizational Change in the British Census, 1801-1911. In Information Systems Research, 7(1), 22–36.
16. Chang, J., Boyd-Graber, J., Gerrish, S., Wang, C. ve Blei, D. M. (2009). Reading tea leaves: How humans interpret topic models. Advances in Neural Information Processing Systems 22 - Proceedings of the 2009 Conference, 288-296.
17. Coşkun, E., Özdağoğlu, G., Damar, M. ve Çallı, B. A. (2019). Scientometrics-based study of computer science and information systems research community macro level profiles. Proceedings of the 12th IADIS International Conference Information Systems 2019, IS 2019, April, 180-188. https://doi.org/10.33965/is2019_201905l023
18. Daim, T. U., Rueda, G., Martin, H. ve Gerdsri, P. (2006). Forecasting emerging technologies: Use of bibliometrics and patent analysis. Technological Forecasting and Social Change, 73(8), 981-1012. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2006.04.004
19. Emre, İ. E. ve Kıran, S. (2019). Türkiye’deki yönetim bilişim sistemleri ve işletme enformatiği bölümlerinin incelenmesi. 6. International Management Information Systems Conference “Connectedness and Cybersecurity,” October 2019. ss. 423-433
20. Hoppe, A., Seising, R., Nürnberger, A. ve Wenzel, C. (2011). Wisdom-the blurry top of human cognition in the dikw-model? Proceedings of the 7th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, EUSFLAT 2011 and French Days on Fuzzy Logic and Applications, LFA 2011, 1(1), 584-591. https://doi.org/10.2991/eusflat.2011.91
21. Jelodar, H., Wang, Y., Yuan, C., Feng, X., Jiang, X., Li, Y. ve Zhao, L. (2019). Latent dirichlet allocation (LDA) and topic modeling: models, applications, a survey. Multimedia Tools and Applications, 78(11), 15169-15211. https://doi.org/10.1007/s11042-018-6894-4
22. Jeyaraj, A. ve Zadeh, A. H. (2020). Evolution of information systems research: Insights from topic modeling. Information and Management, 57(4), 103207. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103207
23. Keen, P. G. W. (1980). Mis Research: Reference Disciplines and a Cumulative Tradition. 9-18.
24. Kherwa, P. ve Bansal, P. (2018). Topic modeling: A comprehensive review. ICST Transactions on Scalable Information Systems, 0(0), 159623 1-16. https://doi.org/10.4108/eai.13-7-2018.159623
25. Kirilenko, A. P. ve Stepchenkova, S. (2018). Tourism research from its inception to present day: Subject area, geography, and gender distributions. PLoS ONE, 13(11), 1-20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206820
26. La Paz, A., Merigó, J. M., Powell, P., Ramaprasad, A., ve Syn, T. (2020). Twenty-five years of the Information Systems Journal: A bibliometric and ontological overview. Information Systems Journal, 30(3), 431-457. https://doi.org/10.1111/isj.12260
27. Landry, M. ve Banville, C. (1992). A disciplined methodological pluralism for mis research. Accounting, Management and Information Technologies, 2(2), 77–97. https://doi.org/10.1016/0959- 8022(92)90002-A
28. Laudon, K. C. ve Laudon, J. P. (2020). Management information systems : Managing digital firm (16th ed.). Pearson.
29. Liew, A. (2007). Understanding data, information, knowledge and their ınter-relationships. Retrieved February 8, 2021, Erişim adresi: http://www.tlainc.com/articl134.htm
30. Maier, D., Waldherr, A., Miltner, P., Wiedemann, G., Niekler, A., Keinert, A., Pfetsch, B., Heyer, G., Reber, U., Häussler, T., Schmid-Petri, H., ve Adam, S. (2018). Applying LDA Topic Modeling in Communication Research: Toward a Valid and Reliable Methodology. Communication Methods and Measures, 12(2–3), 93-118. https://doi.org/10.1080/19312458.2018.1430754
31. McCallum, A. (2018). Topic model diagnostics. Erişim adresi: http://mallet.cs.umass.edu/diagnostics.php
32. Özkoç, E. E. (2019). Türkiye’de yönetim bilişim sistemleri çalışmalarının bibliyometrik yapısı ve sosyal ağ analizi ile çözümlemesi. YDÜ Sosyal Blmler Dergisi, XII(1), 25-43.
33. Özköse, H. (2017). Yönetim bilişim sistemleri alanının türkiye ve dünya’daki bibliyometrik analizi ve haritası (Doktora Tezi). Gazi Üniversitesi.
34. Palvia, P., Mao, E., Salam, A. F. ve Soliman, K. S. (2003). Management ınformation systems research: What’s there in a methodology? Communications of the Association for Information Systems, 11(March). https://doi.org/10.17705/1cais.01116
35. Pete, C., Julian, C., Randy, K., Thomas, K., Thomas, R., Colin, S. ve Wirth, R. (2000). Crisp-Dm 1.0. In CRISP-DM Consortium (p. 76).
36. Rowley, J. (2007). The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy. Journal of Information Science, 33(2), 163-180. https://doi.org/10.1177/0165551506070706
37. Rueda, G., Gerdsri, P., ve Kocaoglu, D. F. (2007). Bibliometrics and social network analysis of the nanotechnology field. Portland International Conference on Management of Engineering and Technology, 2905-2911. https://doi.org/10.1109/PICMET.2007.4349633
38. Stemler, S. (2001). An overview of content analysis. Practical assessment, research, and evaluation. ScholarWorks@UMass Amherst, 7(17), 2000-2001.
39. Yarlikas, S. (2015). Yönetim Bilişim Sistemleri Disiplininin Türkiye’deki Mevcut Durumu Üzerine Bir İnceleme. Journal of Higher Education and Science, 5(2), 136. https://doi.org/10.5961/jhes.2015.116
40. Yükseköğretim Kurulu. (2020). Geleceğin Bilim İnsanları İçin “YÖK-GELECEK PROJESİ". Erişim adresi: https://www.yok.gov.tr/Sayfalar/Haberler/2020/yok-gelecek-projesi.aspx
41. Zhou, R., Awasthi, A. ve Stal-Le Cardinal, J. (2021). The main trends for multi-tier supply chain in Industry 4.0 based on Natural Language Processing. Computers in Industry, 125, 103369. https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103369
42. Zins, C. (2007). Conceptual approaches for defining data, information, and knowledge. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(4), 479-493. https://doi.org/10.1002/asi.20508