BİLGİ YÖNETİMİ VE YAPAY ZEKA ALANLARI ARASINDAKİ BİLGİ VE TEKNOLOJİ YAKINSAMASININ ÖNGÖRÜLMESİ
PREDICTING INFORMATION AND TECHNOLOGY CONVERGENCE BETWEEN KNOWLEDGE MANAGEMENT AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FIELDS
Yazar: AYLİN SABANCI BAYRAMOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN DOLMA
Pamukkale Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Bu çalışmanın temel amacı, bilgi yönetimi ve yapay zekâ alanları arasındaki bilgi ve teknoloji yakınsamasını incelemektir. Bu amaç doğrultusunda 2015-2021 yılları arasındaki bilimsel yayın ve patent verileri kullanılmıştır. Ağ analizi yöntemiyle alanların mevcut ilişkisi analiz edilmiştir. Bağlantı tahmin yöntemi kullanılarak alanlar arasında potansiyel olarak bağlantı oluşması beklenen bilgi ve teknoloji alanları belirlenmiştir. Son olarak topluluk tespiti ve konu modelleme yöntemleri kullanılarak öngörülen bilgi ve teknoloji yakınsamasının alanları tespit edilmiştir.
Bu çalışmada elde edilen bulgular makine öğrenmesi ve sinir ağları gibi alanlarda geliştirilen yöntem ve tekniklerin yeni bilgilerin keşfedilmesinde yoğun olarak kullanıldığını göstermektedir. Bu bağlamda önümüzdeki dönemde bilginin daha iyi yönetilmesi, daha anlamlı hale getirilmesi ve etkili bir şekilde kullanılması için bilgi grafiği ve ontoloji gibi semantik web kavramları ön planı çıkmaktadır. Bu kavramlar göz önünde bulundurulduğunda yapay zekâ yöntem ve tekniklerinin sağlık alanında ilaç ve tedavi öneri sistemlerinde kullanılmasına olanak sağlayabileceği beklenmektedir. Bunun yanında olası teknoloji yakınsama alanlarına ilişkin bulgular endüstriyel sistemlerden elde edilen bilgilerin yapay zekâ yöntem ve teknikleri ile incelenmesinin verimliliği artırmak için yaygın olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
The main objective of this study is to examine the knowledge and technology convergence between the fields of knowledge management and artificial intelligence. For this purpose, scientific publication and patent data between 2015 to 2021 were used. The current relationship between the fields was analyzed using the network analysis method. The link prediction method was used to identify the knowledge and technology areas where potential connections between the fields are expected to occur. Ultimately, the areas of anticipated knowledge and technology convergence were identified using community detection and topic modeling methods.
The findings of this study show that methods and techniques developed in fields such as machine learning and neural networks are widely used in the discovery of new knowledge. In this context, semantic web concepts such as knowledge graph and ontology come to the forefront in the coming period in order to better manage knowledge, make it more meaningful and use it effectively. With these concepts in mind, it is expected that artificial intelligence methods and techniques can be used in drug and treatment recommendation systems in the field of health. In addition, findings on possible technology convergence areas show that analyzing the information obtained from industrial systems with artificial intelligence methods and techniques can be widely used to increase productivity.