Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Çalışmalarına Yönelik Kapsam Taraması: Dergi Park Veritabanı Örneği
Öz
Bu çalışma, Türkiye'de yapay zekâ (YZ) üzerine yapılan sosyal bilimsel araştırmaların 2021-2024 yılları arasında Dergipark veri tabanında yayınlanan 795 makale üzerinden kapsamlı bir analizini sunmaktadır. Ağ analizi, Doğal Dil İşleme (NLP) ve bulanık eşleştirme yöntemleriyle yapılan bu araştırma, YZ üzerine sosyal bilimlerdeki çalışmaların yaygınlığını, araştırmacıların coğrafi dağılımını ve bu çalışmaların hangi araştırmacılar ve ağlar tarafından gerçekleştirildiğini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bu çalışmaların tematik olarak sınıflandırılması ve uluslararası literatürle kıyaslanarak araştırma boşluklarının tespit edilmesi hedeflenmiştir. Sonuçlar, 2021-2024 yılları arasında YZ üzerine Dergipark ’ta yayınlanan sosyal bilimsel çalışmaların belirgin bir düşüş yaşadığını göstermektedir. Çalışmaların disiplinler arası bir yaklaşımla ele alındığı ve 55 farklı kavramın çeşitli disiplinlerle ilişkilendirildiği tespit edilmiştir. Araştırmaların büyük ölçüde İstanbul, Ankara ve İzmir gibi metropollerde yoğunlaştığı ve literatürdeki çalışmalarıun büyük çoğunluğunun üç büyük araştırmacı ağı tarafından domine edildiği görülmüştür. Sonuçta, uluslararası literatür ile karşılaştırıldığında üç büyük temanın eksik olduğu tespit edilmiştir. Birincisi, yapay zekânın sosyolojik görünümlerini içeren sosyal eşitsizlikler, toplumsal cinsiyet, yaşlılık gibi konu başlıklarında çalışmalara ihtiyaç duyulduğu sonucuna varılmıştır. İkincisi, yapay zekânın oluşturduğu güven problemleri, anksiyete, psikolojik sorunlar ve duygusal bağlanma gibi konuların eksik olduğu görülmüştür. Üçüncüsü ise yapay zekânın uluslararası ilişkiler ve siyaset bağlamında demokratikleşme ve yapay zekânın yönetimi gibi tartışmalarda literatür boşluklarının bulunduğu saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Yapay Zekâ, Kapsam Taraması, Semantik Analiz, Sosyal Bilimler
Etik Beyan
Derleme çalışması olduğu için Herhangi bir etik kurul onayına gerek yoktur.
Teşekkür
Analizlerin kapsamı ve görselleştirilmesi noktasında, fikir ve önerilerinden dolayı Hazal Fatma Aydemir'e teşekkürlerimi bir borç bilirim.
Kaynakça
- Ahmedi, E. Ş. (2024). Dijimodernizm bağlamında transhümanizm ve din: Sosyolojik bir inceleme. Journal of Sociology and Religion, 10(1), 387–405.
- Aksoy, B., Yücel, M., Sayın, H., Aydın, N., & Ekrem, Ö. (2023). Hurma meyvesindeki kalite kontrol işlemlerinin yapay zekâ ile tahminlenmesi. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(4), 70–81.
- Ayaz, H., & Ayaz, F. (2021). Black Mirror dizisi özelinde hipergerçeklik: Post-truth kavramı bağlamında bir değerlendirme. Yeni Medya, 8(1), 63–86.
- Aydemir, M., & Fetah, V. (2023). Yapay zekânın dijital hikayeleştirme ve senaryo tasarımında kullanımı: Kısa film uygulamalı bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 255–275.
- Balbal, K. F. (2024). Alzheimer hastalığının tahmininde makine öğrenmesi yaklaşımları. NA, 13(1), 110–118.
- Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâokuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (44), 1516–1529.
- Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâtutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(1), 1173–1180.
- Baysal, C. V. (2021). Pnömatik yapay kaslar için yapay sinir ağı esaslı ters modelleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (29), 55–62.
- Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
- Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993–1022.