Türkiye'de yönetim bilişim sistemleri alanında yapılan lisansüstü tezlerin metin madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of postgraduate theses in the field of management information systems in Turkey with text mining methods
Yazar: GÖKTUĞ İLISU
Danışman: PROF. DR. NURSAL ARICI
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS), işletmelerin ve kurumların stratejik, yönetsel ve operasyonel düzeylerdeki bilgi ihtiyaçlarını karşılamak için bilgi teknolojisi çözümlerini ve iş süreçlerini entegre etmeye odaklanan bir bilim alanıdır. Bu yönüyle bilgisayar bilimi, yönetim bilimi, istatistik, organizasyon teorisi, karar teorisi gibi çeşitli referans disiplinlerden beslenen çok disiplinli bir araştırma alanıdır. Bu tez çalışmasının temel amacı, Yönetim Bilişim Sistemleri bilim alanının Türkiye'deki lisansüstü tez konularına yansımalarını ve gelişimini incelemektir. Bu amaçla, 2002-2023 yılları arasında Yönetim Bilişim Sistemleri alanında hazırlanan ve YÖK Ulusal Tez Merkezi web sitesi üzerinden erişilebilen 1070 lisansüstü tez (Yüksek Lisans-f: 951 ve Doktora-f: 119) inceleme kapsamına alınarak Metin Madenciliği yöntemleri ile analiz edilmiştir. Öncelikle; lisansüstü tezlerin yayın yılı, yazım dili, Türkçe- İngilizce konuları ve anahtar kelimeleri gibi metin formatındaki verilerin nicel çözümlemeleri için bibliyometrik analiz gerçekleştirilmiş ve elde edilen bulgular paylaşılmıştır. Metin madenciliğinde kullanılan diğer analiz ise, denetimsiz ve denetimli LDA algoritması ile konu modellemeleridir. Bu analizlerde veri seti olarak İngilizce tez özetleri, konular ve anahtar kelimeler kullanılmıştır. Tüm veri setlerine metin ön işleme ve kök çözümlemesi uygulanmıştır. Ortaya çıkan tüm kelimeler iç içe listelere dönüştürülüp LDA algoritması uygulanarak konu modelleri elde edilmiştir. Veri görselleştirme ile kelime bulutları, konu kümeleri, kelime sıklık histogramları, belge- konu dağılımları, konular arası ağ topolojileri ve UMAP boyut indirgeme haritaları oluşturulmuştur. Denetimsiz LDA konu modellemede otomatik olarak belirlenen konu sayısının, veri seti genişliğiyle doğrudan ilgili olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Tüm konu modellerinde ortaya çıkan konuları çoğunlukla "data", "model", "research", "technology", "system" kelimeleri oluşturmaktadır. Araştırma bulgularına göre, veri seti genişliğinin ve uyumunun etkisiyle yüksek lisans tezlerine uygulanan konu modelleme, doktora tezlerine uygulanan konu modellemeden daha yüksek performans göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Metin madenciliği, yönetim bilişim sistemleri, bibliyometrik analiz, konu modelleme, gizli dirichlet tahsisi algoritması

Abstract:
Management Information Systems (MIS) is a field of science that focuses on integrating information technology solutions and business processes to meet the information needs of businesses and organizations at strategic, managerial and operational levels. In this respect, it is a multidisciplinary research field that draws from various reference disciplines such as computer science, management science, statistics, organization theory and decision theory. The main purpose of this thesis study is to examine the reflections and development of the field of Management Information Systems on graduate thesis topics in Turkey. For this purpose, 1070 postgraduate theses (MSc-f: 951 and PhD-f: 119) prepared in the field of Management Information Systems between the years 2002-2023 and accessible through the YÖK National Thesis Center website were included in the scope of the study and analyzed with Text Mining methods. First of all, bibliometric analysis was performed for the quantitative analysis of textual data such as year of publication, language of writing, Turkish-English topics and keywords of graduate theses and the obtained findings were shared. The other analysis used in text mining is topic modeling with unsupervised and supervised LDA algorithm. In these analyses, English thesis abstracts, topics and keywords were used as data sets. Text preprocessing and lemmatization were applied to all data sets. All the resulting words were converted into nested lists and topic models were obtained by applying the LDA algorithm. Word clouds, topic clusters, word frequency histograms, document-topic distributions, inter-topic network topologies and UMAP dimensionality reduction maps were created with data visualization. It was concluded that the number of topics automatically determined in unsupervised LDA topic modeling is not directly related to the data set size. In all topic models, the words "data", "model", "research", "technology", and "system" were the most common topics. According to the research findings, topic modeling applied to master's theses performed better than topic modeling applied to doctoral theses due to the effect of data set size and fit.

Key Words: Text mining, management information systems, bibliometric analysis, topic modelling, latent dirichlet allocation algorithm