Büyük verinin eleştirel realist perspektif üzerinden sosyolojik analizi: Bibliyometrik bir araştırma
Sociological analysis of big data from a critical realist perspective: A bibliometric research
Yazar: SANEM BURCU PEKEL
Danışman: DOÇ. DR. FÜSUN KÖKALAN ÇIMRIN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sosyoloji Ana Bilim Dalı / Sosyoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Sosyoloji = Sociology
Dizin: Bilgi sosyolojisi = Information sociology ; Bilimsel bilgi = Scientific information ; Sayısal eşitsizlik = Digital inequality

Özet:
Büyük veri, hacmi, çeşitliliği ve işlenme hızıyla bilgi üretim süreçlerini kökten değiştirerek, toplumsal yapıları ve bireysel deneyimleri yeniden şekillendiren devrimsel bir teknolojik güçtür. Toplumsal etkileri hayatın farklı alanlarına sirayet eden bu gelişme, toplumsal eşitsizlikleri derinleştirme riskini de beraberinde getirmektedir. Özellikle büyük veri analizlerinde kullanılan algoritmaların yanlılık göstermesi, veri setlerindeki eksiklikler veya algoritmaların tasarımında kullanılan önyargılı varsayımlar nedeniyle adaletsiz ve dengesiz sonuçlar doğuran kritik bir sorun olarak tanımlanmaktadır ve sosyal eşitsizlikleri derinleştirme riskini beraberinde getirmektedir. Bu çalışma, büyük veri analizlerinde algoritmaların tarafsızlığını sağlamak ve toplumsal eşitsizliklerin yeniden üretilmesini önlemek adına sosyal bilimler perspektifinden nasıl katkılar sunulabileceği sorusuna yanıt aramaktadır. Bu bağlamda çalışma, büyük veri ekosistemindeki algoritma yanlılıklarını eleştirel realizm perspektifiyle incelemeyi, bu sorunların nedenlerini anlamayı ve çözüm önerileri sunmayı hedeflemektedir. Eleştirel realizmin tabakalaşmış gerçeklik yapısı ve geri çıkarım yöntemi, büyük veriyi bağlamsal ve teorik bir yaklaşımla ele almayı mümkün kılmaktadır. Araştırma, bilimsel haritalandırma ve bibliyometrik analiz yöntemleriyle gerçekleştirilmiş, literatürdeki genel eğilimler, tematik kümelenmeler ve araştırma boşlukları ortaya konmuştur. Kesitsel ve betimsel desenlerin bir arada kullanıldığı çalışmada, Yükseköğretim Kurulu (YÖK) ve Scopus veri tabanlarından toplanan veriler, R programlama dili ve Biblioshiny aracıyla analiz edilmiştir. Örneklem seçiminde heterojen örnekleme tekniği tercih edilmiş ve sosyal bilimlerin farklı disiplinlerinden çalışmalar değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, algoritma yanlılıklarını önlemede sosyal bilimler perspektifinin önemini vurgulamakta ve eleştirel realizmin sunduğu çıkarım teknikleri ile metodolojik çoğulculuk ilkesinin güçlü bir epistemolojik temel oluşturabileceği önerisini sunmaktadır.

Abstract:
Big data, with its volume, variety, and processing speed, is a revolutionary technological force that fundamentally transforms information production processes, reshaping social structures and individual experiences. This transformative development, whose societal impacts permeate various areas of life, also carries the risk of deepening social inequalities. In particular, algorithmic bias in big data analyses—arising from deficiencies in data sets or biased assumptions used in algorithm design—is defined as a critical issue that produces unjust and imbalanced outcomes and risks exacerbating social inequalities further. This study seeks to answer the question: "How can social sciences contribute to ensuring the neutrality of algorithms in big data analyses and preventing the reproduction of social inequalities?" In this context, the study aims to examine algorithmic biases in the big data ecosystem from a critical realist perspective, understand their causes, and propose solutions. The stratified reality structure and abduction method of critical realism enable a contextual and theoretical approach to big data. The research was conducted using scientific mapping and bibliometric analysis methods, revealing general trends, thematic clusters, and research gaps in the literature. A combination of cross-sectional and descriptive research designs was used, and data from the Higher Education Council (YÖK) and Scopus databases were analyzed using the R programming language and Biblioshiny tool. Heterogeneous sampling was employed to select samples, evaluating studies from various disciplines within the social sciences. The findings emphasize the importance of the social sciences in addressing algorithmic biases and propose that the inference techniques and principle of methodological pluralism offered by critical realism provide a robust epistemological foundation.