Türkiye deki bilimsel işbirliği ağı ve dinamikleri
The scientific collaboration network in Turkey and its dynamics
Yazar: İLKER TÜRKER
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH ÇAVUŞOĞLU
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Akademik ağlar = Academic networks ; Sosyal ağlar = Social networks

Özet:
Bilimsel işbirliği ağları, üniversite derecelendirme, kompleks ağların modellenmesi gibi alanlarda her gün daha fazla ilgi gören bir araştırma konusu olarak dikkat çekmektedir. Web of Science veritabanındaki verilere dayanan çalışmamızda, Türkiye adresli yazarlara ait 1980-2012 yılları arasındaki yayınları baz alan bir yapısal veritabanı elde ederek bir bilimsel işbirliği ağı tanımlanmıştır. Bu kompleks ağın yapısını ve değişimini bilimsel yöntemlerle incelemek için bir takım hesaplama prosedürleri uygulanmıştır. Bunların sonucunda, ülkemiz bilimsel işbirliği ağının ilgili yıllar içerisinde, daha rekabetçi bir yükseköğrenim sistemini hedefleyen milli politikaların da etkisiyle, sürekli büyüme fazında olduğu gözlenmiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar, yıllar geçtikçe yayın başına düşen yazar sayısının artmakta olduğunu göstermektedir. Ayrıca small-world konseptine uygun olarak, ağdaki düğümler arası ortalama uzaklığın 4 civarına yakınsadığı görülmektedir. Bu temel gösterge ile birlikte, elde ettiğimiz yüksek kümelenme katsayısı (0.75 civarında), ağımızın iç bağlılığının yüksek seviyede olduğunu ortaya koymaktadır. Ağın topolojisi ile ilgili bir başka önemli gösterge de derece dağılımıdır. Power-law dağılımına uyumluluk gösteren derece dağılımı, ağımızın scale-free olduğunu göstermektedir. Bahsedilen parametrelerin son değerleri ile birlikte, 33 yıllık süreç içerisinde zamanla değişimleri de çalışmamızda ortaya koyulmuştur. Önceki çalışmalarla uyum içerisinde olan sonuçlarımız, büyüme hızı, kümelenme özellikleri ve ortalama düğüm uzaklığı açısından ilgi çekici farklılıklar da sergilemektedir.  Ayrıca seçimli bağlanmanın yeni düğümler için avantaj sağladığı ortaya koyularak literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır. Bununla birlikte çalışmamız, yaklaşık 185.000 düğümden (yazardan) oluşan 33 yıllık disiplinler arası ulusal bilimsel işbirliği veri setinin kullanılmış olması açısından literatüre yenilik getirmiştir.

Abstract:
Networking via co-authorship is an attractive area of research and used in many fields such as ranking of the universities/departments or modeling of the complex networks. Studying on the data supplied by the Web of Science, we constructed a structural database that defines the scientific collaboration network of the authors from Turkey, based on the publications between 1980 and 2012. To uncover the evolution and structure of this complex network by scientific means, we executed some empirical measurements. The Turkish scientific collaboration network is in an accelerating phase in growth, highly governed by the national policies aiming to develop a competitive higher education system in Turkey. As our results suggest the authors tend to make more number of collaborations in their studies over the years. The results also showed that, node separation of the network slightly converges about 4, consistent with the small world phenomenon. Together with this key indicator, the high clustering coefficient, (which is about 0.75) reveals that our network is strongly interconnected. Another quantity of major interest about such networks is the degree distribution. It has a power-law tail that defines the network as scale-free. Along with the final values, the time evolutions of the above-mentioned parameters are presented in detail with this work. In a good agreement with the recent studies, our network yields some significant differences especially in growing rate, clustering properties and node separation. We also aimed to make contribution to the literature by stating out that preferential attachment provides advantage for the new nodes. Furthermore, studying such a wide dataset of 33 years of national scientific interdisciplinary collaboration data composed of ~185.000 nodes (authors) is unique in the literature.