E-kaynak kullanımının zaman serileri modellemesi ile tahmini: TBMM Kütüphanesi örneği
Estimating e-resource usage through time series modeling: The case of the GNAT Library
Yazar: HANDE GÜLBAY
Danışman: DOÇ. DR. YURDAGÜL ÜNAL
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı / Bilgi ve Belge Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management

Özet:
Son yıllarda, elektronik kaynak (e-kaynak) maliyetlerinde görülen önemli artışlar, kütüphanelerin bütçelerini nasıl yöneteceklerine dair belirsizliklerle karşı karşıya kalmalarına neden olmaktadır. E-kaynak maliyetlerindeki artışlar birçok kütüphanenin aboneliklerini sonlandırmasına yol açmaktadır. Maliyet-etkin bir derme ve bütçe yönetimi için, kullanıcı taleplerine ilişkin belirsizliğin giderilmesi ve kestirimlerin nesnel temellere dayandırılması gerekmektedir. Bu noktada, rasyonel yöntemlerin kullanılması önem arz etmektedir. Zaman serileri analizi, talep tahminlemesinde yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biridir. 
Bu çalışmanın amacı, kütüphanelerde e-kaynak kullanımının zaman serileri analiziyle tahmin edilmesidir. Bu kapsamda, TBMM Kütüphanesi'nin abone olduğu e-kaynakların kullanım istatistikleri üzerinden zaman serileri analizine dayalı tahmin yöntemleri arasında yer alan ARIMA modellemesi ile kullanım tahminlemesi yapılmıştır. Ancak elde edilen sonuçlar uygulanan modellerin TBMM Kütüphanesi'nde e-kaynak kullanımını tahmin edemediğini göstermektedir. Political Science Complete veri tabanının 2019-2022 yılları arası tam metin indirme istatistikleri kullanılarak yapılan 2023 yılı tahmininde Ocak ayına ait sonuçlar daha tutarlı bulunmuştur. OECD iLibrary veri tabanının 2016-2022 dönemi dergi kullanım istatistikleri üzerinden yapılan 2023 yılı tahmininde en başarılı sonuçlar Mayıs ve Aralık aylarında elde edilirken, kitap kullanım istatistikleri üzerinden yapılan 2023 yılı tahmininde ise en başarılı sonuç Aralık ayında gözlemlenmiştir. Dergi kullanım istatistikleri üzerinden yapılan üç aylık tahminlerde 2023 yılının ilk çeyreğine ait sonuçlar daha tutarlı bulunurken, kitap kullanımı için yapılan üç aylık tahminlerde hiçbir sonuç tutarlı değildir. Aynı veri tabanının 2016-2020 yılı kitap bölümü kullanım verileri kullanılarak yapılan 2021 yılı tahmininde en yakın sonuca Ekim ayında ulaşılmıştır. Kitap bölümü kullanım istatistikleriyle yapılan üç aylık analizde ise en tutarlı tahmin sonucu yılın üçüncü çeyreğine aittir.
Gelecekte yapılacak araştırmalarda çoklu değişkenli analizlerin de dikkate alınması önerilmektedir. Analizlerin tek değişkenli olarak uygulanması ve farklı değişkenlerin e-kaynak kullanımına etkisinin ölçülmemesi önemli bir kısıtlama olarak görülmektedir. Aynı gözlem verileri üzerinden trend analizi gibi diğer yöntemlerle yapılacak tahminlemelerin daha başarılı olabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Significant increases in the costs of e-resources in recent years cause libraries to face uncertainties regarding budget management, and thus many low-budget libraries to terminate their subscriptions. For a cost-effective collection and budget management, uncertainty regarding user demands must be eliminated and predictions must be based on objective basics by utilizing rational methods. Time series analysis is one of the widely used methods in demand forecasting.
The aim of this study was to estimate e-resource usage in libraries through time series analysis. In this context, usage forecasting was conducted through ARIMA modeling on usage statistics of e-resources subscribed by the GNAT Library. However, the results obtained by the study indicated that applied model was not able to accurately estimate usage. In 2023 estimation for full-text download statistics on Political Science Complete database between 2019-2022, the result for January were more consistent. When the most successful results in 2023 estimation based on journal usage statistics of OECD iLibrary database between 2016-2022 were obtained in May and December, and for book usage statistics in December. In the quarterly estimations for journal usage statistics, the results for the first quarter of 2023 were found to be more consistent than the three other quarters, but none of the quarterly estimates for book usage were consistent. In 2021 estimation with book section usage data of OECD iLibrary database between 2016-2020, the most accurate estimate was achieved in October. In the quarterly analysis of book section usage, the most accurate result was belonged to the third quarter of 2021.
It is recommended that multivariate analyses be considered in future research. The application of univariate analyses without measuring the effects of different variables on e-resource use is seen as an important limitation. It is thought that usage estimates, by the same observation data, with other methods such as trend analysis might be more successful in estimating e-resource usage.