In this study, the content of journals in the field of social sciences indexed in ULAKBIM is evaluated. Within this framework, the latest issues of 308 journals in 2019 out of 537 journals are included in the scope of the analysis. On the other side, the most common words and word groups were identified with the help of text mining method in the analysis process. The findings show that applied studies are mostly preferred in these journals. Additionally, multi-criteria decision making methods such as AHP, DEMATEL, VIKOR and TOPSIS are taken into consideration. Therefore, it is thought that the use of these approaches in new studies will increase the acceptance possibility. Another result is that the majority of the studies are carried out in the field of finance. Furthermore, it is understood that a significant proportion of the studies focused on Turkey. From this point of view, it can be said that panel data analysis by considering different country groups in the new studies will contribute the originality of the articles.
Bu çalışmada ULAKBİM indeksinde taranan sosyal bilimler alanındaki dergilerin içeriği analiz edilmiştir. Bu çerçevede, 537 dergi içerisinde dergipark sistemine kayıtlı olan 308 derginin 2019 yılına ait son sayıları inceleme kapsamına alınmıştır. Bununla birlikte, analiz sürecinde metin madenciliği yönteminden faydalanılarak en fazla geçen kelime ve kelime grupları belirlenmiştir. Sonuç olarak, uygulamalı çalışmaların ön plana çıktığı tespit edilmiştir. Belirtilen bu çalışmalarda AHP, DEMATEL, VIKOR ve TOPSIS gibi çok kriterli karar verme yöntemlerinin tercih edildiği anlaşılmaktadır. Dolayısıyla, yapılacak yeni çalışmalarda bahsi geçen bu yöntemlerin kullanılmasının ilgili çalışmanın kabul edilme oranını artıracağı düşünülmektedir. İlgili çalışmada elde edilen bir diğer sonuç ise, finans alanında yapılan çalışmaların çoğunlukta olmasıdır. Öte yandan, çalışmaların önemli bir bölümünde Türkiye üzerine analiz yapıldığı anlaşılmaktadır. Buradan yola çıkarak, yapılacak yeni çalışmalarda farklı ülke gruplarının dikkate alınarak panel veri analiz yapılması söz konusu makalelerin özgünlüğünün artmasına katkı sağlayacaktır.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 20 Temmuz 2019 |
Gönderilme Tarihi | 10 Temmuz 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 1 Sayı: 1 |