Türkiye'de insan kaynakları yönetimi alanında gerçekleştirilen araştırmaların tematik analizinin metin madenciliği yöntemiyle gerçekleştirilmesi: 1980-2018 dönemi
Field of Turkey human resource management is carried out, the research conducted by text mining methods of thematic analysis: 1980-2018 term
Yazar: TUBA EREN
Danışman: PROF. DR. CEMİLE ÇELİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ JALE BEKTAŞ
Mersin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Makale = Article ; Metin madenciliği = Text mining ; Tematik inceleme = Thematic analysis ; Tezler = Theses ; İnsan kaynakları yönetimi = Human resources management

Özet:
Bu çalışma 1980-2018 yılları arasında Türkiye'de Türkçe dilinde insan kaynakları yönetimi alanında gerçekleştirilen makale ve tezlerin içerik analizi yöntemiyle tema ve alt temalarına ayrılması, K-NN ve Naive Bayes algoritmaları aracılığıyla sınıflandırma performansının ölçülmesiyle sınıflandırma algoritmaları arasında karşılaştırma yapmayı amaçlamıştır. Bu amaçla, lisansüstü tez ve makale olmak üzere belirli anahtar kelimeler yardımıyla 6249 veri toplanmış, ön işleme sonrası 5857 tez ve makale analize dahil edilmiştir. Çalışmada makale ve tezlerin yıllara, ana temalara ve alt temalara göre sayısal karşılaştırması yapılmış olup, tema ve alt temalara ayrılmış olan verilerin metin madenciliği yöntemini işleyen Rapidminer yazılımı ile sınıflandırma performansı ölçülmüştür. Sonuçta; insan kaynakları yönetimi alanında yürütülmüş tezlerin 2018 yılında, yayımlanmış makalelerin ise en fazla 2015 yılında yoğunlaştığı tespit edilmiştir. Araştırma kapsamına alınan tez ve makalelerin ana temalarına göre sayılarına bakıldığında, tez ve makale sayılarının insan kaynakları yönetiminin davranışsal kapsamı ana temasında yoğunlaşmış olduğu, insan kaynakları ve insan kaynakları yönetimi ana temasında ise minimum düzeyde yayımlanmış olduğu görülmüştür. Beş yıllık dönemlerde ana temalara göre araştırma kapsamına alınan tez ve makaleler incelendiğinde, 2010-2015 döneminde hem tez hem makalelerin sayılarının insan kaynakları yönetiminin davranışsal kapsamı ana temasında yoğunlaşmış olduğu dikkati çekmektedir. 1998-2003 döneminde yürütülen tezlerin minimum düzeyde olduğu, 1980-1985 döneminde ise makalelerin minimum düzeyde yayımlandığı görülmüştür. Araştırma kapsamına alınan makalelerin ana temalarına göre sınıflandırma performansları karşılaştırıldığında, insan kaynakları yönetimi davranışsal kapsamı ana temasının en yüksek (F-skor), insan kaynakları ve insan kaynakları yönetimi ana temasının ise en düşük başarıya (sınıflandırma başarısı) sahip olduğu tespit edilmiştir. Araştırma kapsamına alınan makale ve tezlerin ana ve alt temalarının sınıflandırılmasında K-NN ve Naive Bayes algoritmaların (F-skor) sınıflandırma başarıları karşılaştırıldığında, en yüksek başarı oranının K-NN algoritmasında gerçekleştiği görülmüştür. Araştırma kapsamına alınan makale ve tezler K-NN algoritmasının sınıflandırma başarısı açısından karşılaştırıldığında, makalelerin K-NN algoritma başarısının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
This study 1980-2018 years between the article and the thesis of content analysis performed in the field of human resource management in the Turkish language in Turkey themes and sub-themes of separation, K-NN and Naïve Bayes algorithms via aimed at making comparisons between classification algorithms by measuring the classification performance. For this purpose, 6249 data were collected with the help of certain keywords, including graduate thesis and article, and 5857 theses and articles were included in the analysis after pre-processing. In the study, the numerical comparison of the articles and theses according to years, main themes and sub-themes was made, and the classification performance of the data divided into themes and sub-themes was measured with Rapidminer software, which processes the text mining method. After all; It was determined that the theses conducted in the field of human resources management were concentrated in 2018, and the published articles were most concentrated in 2015. When the number of theses and articles included in the scope of the research was examined according to the main themes, it was seen that the number of theses and articles were concentrated on the main theme of the behavioral scope of human resources management, and that they were published at a minimum level in the main theme of human resources and human resources management. When the theses and articles included in the scope of the research according to the main themes in five years are examined, it is noteworthy that the numbers of both theses and articles in the 2010-2015 period are concentrated on the main theme of the behavioral scope of human resources management. It was observed that the theses conducted in the 1998-2003 period were at a minimum level, while the articles were published at a minimum level in the 1980-1985 period. When the classification performances of the articles included in the study were compared according to the main themes, it was determined that the behavioral scope main theme of human resources management had the highest success (F-score) and the main theme of human resources and human resources management had the lowest success (classification success). When the classification success of K-NN and Naive Bayes algorithms (F-score) was compared in classifying the main and sub-themes of the articles and theses included in the scope of the research, it was seen that the highest success rate was realized in the K-NN algorithm. When the articles and theses included in the research were compared in terms of the classification success of the K-NN algorithm, it was found that the K-NN algorithm success of the articles was higher.