Yapay Zeka ve Denetim İle İlgili Yapılan Uluslararası Çalışmaların Bibliyometrik Analizi

Öz

Bu araştırmanın amacı, denetim ve yapay zeka konulu uluslararası araştırmaların bibliyometrik analizini gerçekleştirerek bu alanda çalışma yapacak araştırmacılara ve literatüre katkı sağlamaktır. Bu kapsamda, Web of Science veri tabanı üzerinde yapay zeka ve denetim konularını bir arada inceleyen çalışmalar değerlendirilmiştir. Yapay zekanın güncel araştırma konularından olması sebebi ile literatürde yapay zeka ve denetim konularında çalışmaların hızla yaygınlaştığı görülmekle birlikte bu araştırmaların içerik analizine ilişkin çalışmaların sayıca az olduğu gözlemlenmiştir. Bu açıdan bakıldığında bu çalışmanın araştırmacılara daha detaylı bilgi sunacağı ve literatüre katkıda bulunacağı düşünülmektedir. “Yapay zeka (artificial intelligence) ve “denetim” (audit) anahtar kelimeleri ile yapılan arama sonucunda a ulaşılan makalelerin ülke, yayınladığı dergiler, yazarların yayın sayısı, atıf sayısı ve atıf yaptıkları yazarlar, çalışmaların ağırlıklı olarak odaklandıkları konular bibliyometrik yöntemle analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda yapay zeka ve denetim alanında en fazla çalışmayı yapan ülkelerin sırası ile Amerika Birleşik Devletleri, İngiltere ve Çin olduğu, küresel rekabetin yapay zeka ve denetim alanındaki çalışmalara da yansıdığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zeka
• Bibliyometrik Analiz
• Denetim

Yapay Zeka ve Denetim İle İlgili Yapılan Uluslararası Çalışmaların Bibliyometrik Analizi

Öz

Bu araştırmanın amacı, denetim ve yapay zeka konulu uluslararası araştırmaların bibliyometrik analizini gerçekleştirerek bu alanda çalışma yapacak araştırmacılara ve literatüre katkı sağlamaktır. Bu kapsamda, Web of Science veri tabanı üzerinde yapay zeka ve denetim konularını bir arada inceleyen çalışmalar değerlendirilmiştir. Yapay zekanın güncel araştırma konularından olması sebebi ile literatürde yapay zeka ve denetim konularında çalışmaların hızla yaygınlaştığı görülmekle birlikte bu araştırmaların içerik analizine ilişkin çalışmaların sayıca az olduğu gözlemlenmiştir. Bu açıdan bakıldığında bu çalışmanın araştırmacılara daha detaylı bilgi sunacağı ve literatüre katkıda bulunacağı düşünülmektedir. “Yapay zeka (artificial intelligence) ve “denetim” (audit) anahtar kelimeleri ile yapılan arama sonucunda a ulaşılan makalelerin ülke, yayınladığı dergiler, yazarların yayın sayısı, atıf sayısı ve atıf yaptıkları yazarlar, çalışmaların ağırlıklı olarak odaklandıkları konular bibliyometrik yöntemle analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda yapay zeka ve denetim alanında en fazla çalışmayı yapan ülkelerin sırası ile Amerika Birleşik Devletleri, İngiltere ve Çin olduğu, küresel rekabetin yapay zeka ve denetim alanındaki çalışmalara da yansıdığı gözlemlenmiştir

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zeka
• Denetim
• Bibliyometrik Analiz

Kaynakça

1. Abu Huson, Y., Sierra-García, L., & Garcia-Benau, M. A. (2024). A bibliometric review of information technology, artificial intelligence, and blockchain on auditing. Total Quality Management & Business Excellence, 35(1-2), 91-113.
2. Agustí, M. A., & Orta-Pérez, M. (2023). Big data and artificial intelligence in the fields of accounting and auditing: a bibliometric analysis. Spanish Journal of Finance and Accounting/Revista Española de Financiación y Contabilidad, 52(3), 412-438.
3. Albawwat, I., & Frijat, Y. (2021). An analysis of auditors’ perceptions towards artificial intelligence and its contribution to audit quality. Accounting, 7(4), 755-762.
4. Batmaz, Y. (2015). Denetim üzerinden kamu yönetimindeki değişimi anlamak. Sayıştay Dergisi, (98), 5-18.
5. Bizarro, P. A., & Dorian, M. (2017). Artificial intelligence: The future of auditing. Internal Auditing, 5(1), 21-26.
6. Bozdemir, E., & Figen, Ç.İ. V. İ. (2019). Standart maliyet yönteminin görsel haritalama tekniğine göre bibliyometrik analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (81), 59-84.
7. Bozkurt, P. (2016). Denetim Kavrami ve Denetim Anlayişindaki Gelişmeler. Denetişim, (12), 56-62.
8. Chukwuani, V. N., & Egiyi, M. A. (2020). Automation of accounting processes: impact of artificial intelligence. International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS), 4(8), 444-449.

9. Coşkun, F., & Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54(3), 947-966.
10. 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.
11. Efe, A., & Tunçbilek, M. (2023). Yapay Zekâ Algoritmalari ile Dönüşen Denetim Araçlari Üzerine Bir Değerlendirme. Denetişim, (27), 72-102.
12. Flayyih, HH, Shamukh, SA, Jabbar, HA, & Abbood, HQ (2024, Haziran). Sürdürülebilirlik Denetiminde Kullanılan Yapay Zekâ ve Trendler: Bibliyometrik Bir Analiz. Dijital Sürdürülebilirlikte Açıklanabilir Yapay Zekâ Uluslararası Konferansında (s. 297-310). Cham: Springer Nature Switzerland.
13. Güredin , Ersin (1998), “Denetim”, Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş. İstanbul.
14. Hüseyin Özer, (1997) Kamu Kesiminde Performans Denetimi ve Türkiye Açısından Uygulaması”, Kamutürk Dergisi, Sayı:1, 2008, s.55. Değerlendirilmesi, Sayıştay Yay., Ankara, 1997,
15. Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of emerging technologies in accounting, 13(2), 1-20.
16. Karapınar, A. (2021). Turkish Auditing Profession in the Digital Era: From Audit 1.0 to Audit 4.0. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 23(2), 289-301.
17. Keleş, D. (2022). İç Denetim Konusundaki Uluslararası Çalışmaların Görsel Ağ Haritalaması Destekli Bibliyometrik Analizi. Uşak Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 42-58.
18. Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of emerging technologies in accounting, 14(1), 115-122.
19. Komalasari, Y., Sirna, I. K., Adinegara, G. J., Kharisma, K. F., Putri, N. K. T., & Pratama, I. G. N. W. (2023). Menılık Professıonal Judgment Berdasarkan Artıfıcıal Intellıgence. In Seminar Ilmiah Nasional Teknologi, Sains, dan Sosial Humaniora (SINTESA) (Vol. 6).
20. Köse, H. Ö. (2007). Dünyada ve Türkiye’de yüksek denetim. TC Sayıştay, 145, 10.
21. Kubalı, D. (1999). Performans denetimi. Amme İdaresi Dergisi, 32(1), 31-62.
22. Kurbanova, M., & Cavlak, H. (2021). “Blokzincir Ve Denetim” Alanındaki Makalelerin Bibliyometrik Analizi. TIDE AcademIA Research, 3(2), 213-246.
23. Muggleton, S. (2014). Alan Turing and the development of Artificial Intelligence. AI communications, 27(1), 3-10.
24. Munoko, I., Brown-Liburd, H. L., & Vasarhelyi, M. (2020). The ethical implications of using artificial intelligence in auditing. Journal of business ethics, 167(2), 209-234.
25. Örenay, H., (2005). Kamuda Denetim, Maliye Bütçe Kontrolörleri Derneği Yayınları, Ankara.
26. Özyiğit, H. (2023). Yapay Zekânın İç Denetçilerin Algısına Etkisi: Bıst 100 Şirketlerine Yönelik Bir Araştırma. Muhasebe Ve Finansman Dergisi, (98), 21-42.
27. Özyiğit, H. (2024). Web Of Scıence Veri Tabanındaki Bağımsız Denetimle İlgili Yayınların Vosvıewer İle Bibliyometrik Analizi. Denetişim, (30), 33-47.
28. Pritchard, A. (1969) Statistical Bibliography or Bibliometrics. Journal of Documentation, 25, 348-349.
29. Ramos, S., Perez-Lopez, J. A., & Abreu, R. (2024). Bibliometric analysis of artificial intelligence trends in auditing and fraud detection [Special issue]. Corporate Governance and Organizational Behavior Review, 8(2), 330–342. https://doi.org/10.22495/cgobrv8i2sip8
30. Romero-Carazas, R., Espíritu-Martínez, A. P., Aguilar-Cuevas, M. M., Usuriaga-Palacios, M. N., Aguilar-Cuevas, L. A., Espinoza- Véliz, M. Z., ... & Gutiérrez-Monzón, S. G. (2024). Forensic auditing and the use of artificial intelligence: A bibliometric analysis and systematic review in Scopus between 2000 and 2024. Heritage and Sustainable Development, 6(2), 415-428.
31. Solak, B., & Faydalı, F. (2023). Denetim Literatüründe Dünya Çapında Eğilimler: Bibliyometrik Bir Analiz. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 25(Modavıca Özel Sayısı), 241-275.
32. Şentürk, Ö. (2023). İç Denetim Faaliyetlerinde Yapay Zekâdan Beklentiler: Chatgpt Uygulaması Örneği. Tıde AcademIA Research, 4(2), 51-82.
33. Thottoli, M. M. (2024). The tactician role of FinTech in the accounting and auditing field: A bibliometric analysis. Qualitative Research in Financial Markets, 16(2), 213-238.
34. Van Eck, N., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. scientometrics, 84(2), 523-538.
35. Yeşilçelebi, G., Altunel, M., & Selimoğlu, S. K. (2022). Covıd-19 Sürecinde Denetim Alanında Yayınlanan Makalelerin Görsel Haritalama Tekniği İle Bibliyometrik Analizi: 2020-2022 Yılları Örneği. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(4), 276-305.
36. Yeşilkaya, N. (2022). Felsefi Bir Sorun Olarak Yapay Zekâ. Bozok Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 22(22), 97-126. Yıldız, B., & Ağdeniz, Ş. (2019). Denetim 4.0’ın Teknolojik Altyapısı. Muhasebe ve Denetime Bakış, 19(58), 83-102.
37. Zan, B. U. (2012). Türkiye’de bilim dallarında karşılaştırmalı bibliyometrik analiz çalışması (Doctoral dissertation, Ankara Universitesi (Turkey)).