1964-2022 Yılları Arasında İşletme Ana Bilim Dalı’nda Hazırlanan Tezlerin Gizli Dirichlet Tahsisi Yöntemi ile Konu Modellemesi

Bilimsel bilginin üretilmesini sağlayan en önemli araçlar üniversitelerde hazırlanan lisansüstü tezlerdir. Bilim dallarında hazırlanan lisansüstü tezlerin içerik, bibliyometrik veya konu analizine tabi tutulması, söz konusu bilim dalındaki gelişim düzeyinin tespit edilmesi açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, değişen çevre koşullarına göre yeniden şekillenmesi kaçınılmaz olan, İşletme Ana Bilim Dalı’nda yayınlanan tezlerin konu modellemesini gerçekleştirmektir. Çalışmada, 1964-2022 yılları arasında Yüksek Öğretim Kurulu Başkanlığı Tez Merkezi’ne kayıtlı ve İşletme Ana Bilim Dalı’nda hazırlanmış olan 29.381 tane lisanüstü tezin özet kısmı kullanılmıştır. Özetlerin analiz edilmesi için Gizli Dirichlet Tahsisi analizinden yararlanılmıştır. Tez özetlerine ait tanımlayıcı istatistikler tablolar halinde sunulmuştur. Sonuçta, Sosyal Bilimler Enstitüsü’nde 2020 ve 2021 yıllarında yayınlanan tezlerin %15’inin İşletme Ana Bilim Dalı ile ilgili olduğu tespit edilmiştir. Analiz sonucunda tezlerin; muhasebe, pazarlama, finans ve yönetim olmak üzere dört farklı konuda incelenebileceği ve 2021 yılında tezlerde en sık kullanılan kelimelerin; analiz, sonuç, örgüt, veri ve ilişki olduğu belirlenmiştir. 1995 ile 2012 yılları arasında muhasebe ile ilgili, 2013 yılından 2022 yılına kadar ise yönetim konusunda yayınlanan tezlerin sayısının baskın olduğu sonucu ortaya çıkmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Gizli Dirichlet Tahsisi, İşletme, Konu Modellemesi, Lisansüstü Tez, Kelime Bulutu

PDF

___

Akın, A. (2020). Zemberek-NLP. Erişim adresi: https://github.com/ahmetaa/zemberek-nlp.
Alkan, G. (2014). Türkiye’de muhasebe alanında yapılan lisansüstü tez çalışmaları üzerine bir araştırma (1984-2012). Muhasebe ve Finansman Dergisi, 61, 41–52. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/427486
Alkan, G. ve Özkaya, H. (2015). Türk muhasebe ve finans yazınının SSCI’da 20 yılı. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 66, 175–192. Erişim adresi: http://journal.mufad.org.tr/attachments/article/794/10.pdf
Benligiray, S. ve Tez, H. Ö. (2011). Üniversitelerin işletme eğitimi veren bölümleri öğrencilerine genel işletmecilik değerlerini kazandırmayı amaçliyorlar mı? Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi, 13(2), 49–70. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/18915
Berkman, Ü.A. (1987). Amme İdaresi Dergisi’nde yayınlanan makaleler ve Türk yönetim bilimi. Amme İdaresi Dergisi, 20(4), 19–42. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/oguiibf/issue/56499/785684
Bilginoğlu, F. (2018). İşletme eğitimi üzerine düşünceler. Muhasebe Enstitüsü Dergisi, 16(59), 3–6. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/541883
Blei, D. M., Ng, A. Y. ve Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. Erişim adresi: https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
Borah, A., Wang, X. S. ve Ryoo, J.H. (2018). Understanding influence of marketing thought on practice: an analysis of business journals using textual and Latent Dirichlet Allocation (LDA) analysis. Customer Needs and Solutions, 5(3), 146–161. https://doi.org/10.1007/S40547-018-0089-Z
Calvo, H., Hernández-Castañeda, Á. ve García-Flores, J. (2018, Ekim). Author identification using latent dirichlet allocation. 18th International Conference, CICLing 2017, konferansında sunulan bildiri, Springer, Budapest. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77116-8_22/TABLES/4
Coşkun, S. S. ve Kazan, H. (2021). Bibliyometrik analiz yoluyla küresel tedarik zinciri araştırma alanının görselleştirilmesi. Journal of Transportation and Logistics, 6(1), 125-136. doi: 10.26650/JTL.2021.943712.
Çalli, L., Çalli, F., Büşra, V. ve Çalli, A. (2021). Yönetim bilişim sistemleri disiplininde hazırlanan lisansüstü tezlerin Gizli Dirichlet Ayrımı algoritmasiyla konu modellemesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(4), 2355–2372. https://doi.org/10.33206/MJSS.894809
Düzakın, E. ve Yılmaz, Ö. (2009). İşletme mezunlarinin iş hayatindaki yeri ve işletme eğitimi: 1000 büyük sanayi kuruluşunun işletme mezunlarindan beklentileri üzerine araştirma. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(1), 149–164. https://dergipark.org.tr/en/pub/cusosbil/issue/4381/60101
Ekin, C. Ç., Çakıcı, M., Şener, E., Türker, S. ve Altanlar, S. (2021). Research trends analysis in educational journal publications on Covid-19 using descriptive and text mining methods: Ppreliminary analysis. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 29(29), 432–437. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.1036109
Ekinci, E., Omurca, S. İ., Kırık, E. ve Taşçı, Ş. (2020). Tıp veri kümesi için Gizli Dirichlet Ayrımı. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 22(64), 67–80. https://doi.org/10.21205/DEUFMD.2020226408
Gürcan, F. ve Özyurt, Ö. (2020). E-öğrenme araştirmalarindaki temel eğilimler ve bilgi alanlari: 2008-2018 yillari arasinda yayimlanan makalelerle konu modelleme analizi. Journal of Computer and Education Research, 8(16), 738–756. https://doi.org/10.18009/JCER.769349
Güvemli, O. (2018). Türkiye’de işletme eğitiminin tarihçesi ile ilgili bir görüş. Accounting and Financial History Research Journal, 14(14), 238–241. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/issue-file/9467
Güven, Z.A., Diri, B., ve Çakaloğlu, T. (2019). Emotion detection with n-stage Latent Dirichlet Allocation for Turkish Tweets. Academic Platrform Journal of Engineering and Science, 7(3), 467-472. doi: 10.21541/apjes.459447
Güven, Z.A., Diri, B. ve Çakaloğlu, T. (2020). Duygu analizi için n-aşamalı Gizli Dirichlet Ayrımı ile diğer konu modelleme yöntemlerinin karşılaştırılması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(4), 2135-2145. doi: 10.17341/gazimmfd.556104.
Güven, Z.A. (2021, Eylül). Türkçe tweetlerde duygu analizi için BERT modelleri ve makine öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması. UBMK’2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering–98 konferansında sunulan bildiri, IEEE, Ankara. doi: 10.1109/UBMK52708.2021.9559014.
Hotamışlı, M. ve Erem, I. (2014). Muhasebe ve Finansman Dergisi’nde yayınlanan makalelerin bibliyometrik analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 63, 1–20. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/427519
Kıymetli Şen, İ., Hatunoğlu, Z. ve Terzi, S. (2017). Muhasebe araştırmalarında muhasebe eğitiminin yeri ve önemi: Muhasebe dergileri üzerinde bibliyometrik bir araştırma. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 19(1), 247–291. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1127967
Maier, D., Waldherr, A., Miltner, P., Wiedemann, G., Niekler, A., Keinert, A., Pfetsch, B., Heyer, G., Reber, U., Häussler, T., Schmid-Petri, H. ve Adam, S. (2018). Applying lda topic modeling in communication research: toward a valid and reliable methodology. Communication Methods and Measures, 12(3), 93–118. https://doi.org/10.1080/19312458.2018.1430754
Omurca, S. İ., Ekinci, E., Yakupoğlu, E., Arslan, E. ve Çapar, B. (2021). Automatic detection of the topics in customer complaints with artificial intelligence. Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering, 9(3), 268–277. https://doi.org/10.17694/BAJECE.832274
Onan, A., Yalçın, A. ve Atik, E. (2020). Üniversite bilgi yönetim sistemi servis destek taleplerinin konu modelleme tabanlı analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, EJOSAT(Özel Sayı 2020), 389–397. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.780642
Özkul, A. S. (2012a). 9. Yüzyıl Türk Yükseköğretiminde İşletme Eğitimi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16, 223-241. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/215339
Özkul, A. S. (2012b). Türk yükseköğretiminde işletme eğitimi (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta
Sakin, T. (2008). A content analysis of papers published in the Journal of School of Business Administration: Accounting and finance (1972-2007). İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 37(1), 13–21. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/98129
Sargut, S. A. (2009). Türkiye’de işletme yönetimi eğitiminin kurumsal çerçevesi: çeşitlilikten eşbiçimliliğe. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 4(1), 51–63. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/oguiibf/issue/56499/785685
Sipahi, G.A. (2020). 2008-2018 yılları arasında perakendecilik ile ilgili çalışmaların bibliyometrik analizi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(4), 54-69. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/936596.
Şahin, A. S. ve Güler Bayazıt, N. (2020). What Java Developers have talked about? An empirical study on Stack Overflow. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 19, 354–365. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.702949
Şimdi, H. ve Garip, B. (2021). Global financial crisis and trade papers: topic analysis via Latent Dirichlet Allocation model. Current Research in Social Sciences, 7(2), 76–94. https://doi.org/10.30613/CURESOSC.931149
Tokdemir, G. (2021). Using text mining for research trends in empirical software engineering. Politeknik Dergisi, 24(3), 1227–1235. https://doi.org/10.2339/POLITEKNIK.831391
Toplu Yaşlıoğlu, D., İnan, A. ve Sözüer, A. (2018). Stratejik yönetim araştırmalarında Türkiye kapsamı: 2000-2015 döneminde yayınlanan makalelerin bibliyometrik incelemesi. İstanbul Management Journal, 29(84), 79–92. https://doi.org/10.26650/imj.2018.29.84.0005
Üsdiken, B. ve Erçek, M. (2009). Türkiye’de iş dünyası için ilk işletme dergisi: İşletme-İşletme Ekonomisi ve Organizasyon mecmuası. Yönetim Araştırmaları Dergisi, 9(1), 53–90. Erişim adresi: http://yad.baskent.edu.tr/files/2009_cilt_9_mart_3.pdf
Üsdiken, B. ve Erden, Z. (2001). Örnek alma, mecbur tutulma ve geçmişe bağımlılık: Türkiye’deki yönetim yazınında değişim. Amme İdaresi Dergisi, 34(4), 1–31. Erişim adresi: https://research.sabanciuniv.edu/id/eprint/26712/1/1bf154f04b19782_ek.pdf
Wang, W., Feng, Y. ve Dai, W. (2018). Topic analysis of online reviews for two competitive products using Latent Dirichlet Allocation. Electronic Commerce Research and Applications, 29, 142–156. https://doi.org/10.1016/J.ELERAP.2018.04.003