FOLKLOR DİSİPLİNİNİN TEMEL DİNAMİKLERİ: BİLİMETRİK BİR ANALİZ

Bu çalışmanın amacı Folklor araştırmalarının genel özelliklerini ortaya koyarak disiplinin temel dinamiklerini belirlemek ve bu sayede uluslararası literatürde incelenen konularla Türkiye literatüründe incelenen konuları karşılaştırmaktır. Bu kapsamda bilimsel bilginin üretimindeki artış hızı ve üretilen bilginin dizinlenmesinde kullanılan sistemler ve yayın dinamikleri bilimetrik bir bakış açısıyla incelenmiştir. Folklor araştırmaları yazını, Sosyal Ağ analizi ve Metin madenciliği yöntemlerini birlikte kullanan melez değerlendirme sistemlerine benzer bir yaklaşımla ele alınmış ve alana dair bibliyometrik veriler ile yazının dinamikleri arasındaki ilişki bilimetrik yasalar bağlamında irdelenmiştir. Folklor çalışmalarının içerik üretim eğilimine bakıldığında kültür araştırmaları ve somut olmayan kültürel miras çalışmalarına yönelik yayınların yine folklor alanındaki dergiler çerçevesinde geliştiği görülmektedir. Bilimsel iş birliği ve kullanılan kaynakların çeşitliliğine yönelik gerçekleştirilen analizler bu savı doğrular nitelikte kanıtlar içermektedir. Yazarların çoğu tek yazarlı çalışmaktadır, diğer bir deyişle araştırmanın sonuçlarına göre, folklor araştırmalarında tek yazarlı yayınların oranı (% 93)'dür. 2010 yılından sonra çok yazarlı yayınların sayısında artış gözlense de folklor araştırmalarında ortak yayın modelleri üzerine yapılan çalışmalara bakıldığında, bunun niceliksel bakımdan az olduğu görülmektedir. Yürütülen ağın görselleştirilme uygulamalarına göre, folklor alanındaki yayı dinamiklerinin tek yazarlı belgelere dayandığını görülmüştür. Atıf analizinde ulaşılan sonuçlara göre Folklor disiplininin nispeten kapalı araştırma alanı olarak tanımlanması mümkündür.

Main Dynamics of Folklore Discipline: a Scientometric Analysis

The aim of this research to determine the basic dynamics of folklore research and examine general characteristics of discipline with comparing the topics that studied in Turkey and international literature. In this context, growths of scientific knowledge and existing indexing system have been examined by Scientometric point of view. The literature of folklore studies has been evaluated with a hybrid approach that combined, social network analysis and text mining applications, bibliometric data and Scientometric laws which are both similar approach relationship and dynamics of field. Current trends of folklore publications and cultural heritage material classification seen that general framework of publication are closely related to folklore core publication journals. Our findings confirm that scientific cooperation between researchers' that are regularly published in folklore related journals and diversity of sources that are used in folklore. Considering this literature and its applications it seems that the interconnections in folklore between collaboration and multi-authored papers may be more complex than the others. Most of the authors works alone (%93), in other words according to the results of the study, in folklore researches single-authored papers predominate. A number of publications have reflected on the new collaborative possibilities that after the year 2010. However, looking to studies of collaborative publication patterns in folklore studies, it is clear that relatively little has been done on this from a quantitative perspective. The visualization of the network has shown that folklore publication dynamics are based on single authored papers. It can be defined the folklore discipline is closed research area, based on reference sources.

___

Abello, J., Broadwell, P., ve Tangherlini, T. R. (2012). Computational folkloristics. Commu- nications of the ACM, 55(7), 60-70.
Abramo, G., D'Angelo, C. A., ve Caprasecca, A. (2009). Allocative efficiency in public rese- arch funding: Can bibliometrics help?. Rese- arch policy, 38(1), 206-215.
Al, U., Soydal, İ., ve Yalçın, H. (2010). Bibliyo- metrik Özellikleri Açısından bilig'in Değer- lendirilmesi. bilig, 55, 1-20.
Al, U., Şahiner, M., ve Tonta, Y. (2006). Arts and humanities literature: Bibliometric characteristics of contributions by Turkish authors. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 57(8), 1011-1022.
Chen, D., Fu, Y., ve Shang, M. (2009). A fast and efficient heuristic algorithm for detec- ting community structures in complex net- works. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 388(13), 2741-2749.
Ding, Y. (2011). Scientific collaboration and en- dorsement: Network analysis of coauthors- hip and citation networks. Journal of infor- metrics, 5(1), 187-203.
Esen, M. ve Erdoğmuş, N. (2016). Classifying Universities in Turkey by Hierarchical Clus- ter Analysis. Eğitim ve Bilim, 24.03.2016 ta- rihinde http://egitimvebilim.ted.org.tr/index. php/EB/article/view/6232 adresinden erişil- di. DOI: 10.15390/EB.2016.6232
Ekici, M. (2013). Halk Bilgisi - Folklor (Derleme ve İnceleme Yöntemleri) Ankara: Geleneksel Yayıncılık.
Franceschet, M., ve Costantini, A. (2011). The first Italian research assessment exercise: A bibliometric perspective. Journal of infor- metrics, 5(2), 275-291.
Friege, J., & Chappin, E. (2014). Modelling de- cisions on energy-efficient renovations: a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 196-208.
Garfield, E., Malin, M. V., ve Small, H. (1978). Citation data as science indicators.
Garfield, E. (2001). From bibliographic coupling to co-citation analysis via algorithmic his- torio-bibliography: A citationist's tribute to Belver C. Griffith, Lazerow Lecture presen- ted at Drexel University, Philadelphia, PA. November 27, 2001. PA. Retrieved March, 5, 2015.
Hamedani, M. R., Kim, S. W., ve Kim, D. J. (2016). SimCC: A novel method to consider both content and citations for computing si- milarity of scientific papers.Information Sci- ences, 334, 273-292.
Hashimi, H., Hafez, A., ve Mathkour, H. (2015). Selection criteria for text mining approac- hes. Computers in Human Behavior, 51, 729- 733.
He, Q., Chen, B., Pei, J., Qiu, B., Mitra, P., ve Giles, L. (2009, November). Detecting topic evolution in scientific literature: how can ci- tations help?. InProceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management (pp. 957-966). ACM.
Ho, H. C., ve Ho, Y. S. (2015). Publications in dance field in Arts ve Humanities Citation Index: a bibliometric analysis. Scientomet- rics, 105(2), 1031-1040.
Hyland, K. (1999). Academic attribution: Citati- on and the construction of disciplinary know- ledge. Applied linguistics, 20(3), 341-367.
Jarneving, B. (2007). Bibliographic coupling and its application to research-front and other core documents. Journal of Informet- rics, 1(4), 287-307.
Larivière, V., Gingras, Y., ve Archambault, É. (2006). Canadian collaboration networks: A comparative analysis of the natural sciences, social sciences and the humanities. Sciento- metrics, 68(3), 519-533.
Lauk, K. (2016). Bibliometric Analysis of Esto- nian Folklore Research and Folklore: Elect- ronic Journal of Folklore. Trames, 20(70/65), 1-3.
Leydesdorff, L., ve Felt, U. (2012). Edited volu- mes, monographs and book chapters in the Book Citation Index (BKCI) and Science Ci- tation Index (SCI, SoSCI, A&HCI). Journal of Scientometric Research, 1(1), 28-34.).
MacRoberts, M. H., ve MacRoberts, B. R. (1989). Problems of citation analysis: A critical revi- ew. Journal of the American Society for In- formation Science,40(5), 342.
Nederhof, A. J. (2006). Bibliometric monitoring of research performance in the social scien- ces and the humanities: A review. Sciento- metrics, 66(1), 81-100.
Perianes-Rodriguez, A., ve Ruiz-Castillo, J. (2015). A comparison of two ways of evalua- ting research units working in different sci- entific fields.Scientometrics, 1-23
Sarıtaş, O., ve Burmaoğlu, S. (2015). The evolu- tion of the use of Foresight methods: a Sci- entometric analysis of global FTA research output. Scientometrics, 105(1), 497-508.
Sarıtaş, O., ve Burmaoğlu, S. (2016). Future of sustainable military operations under emer- ging energy and security considerations. Technological Forecasting and Social Chan- ge, 102, 331-343.
Shelton, R. D., ve Leydesdorff, L. (2012). Publish or patent: Bibliometric evidence for empi- rical trade-offs in national funding stra- tegies. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(3), 498-511.
Taşkın, Z., ve Çakmak, T. (2010). Başlangıcından Bugüne Bilgi Dünyası Dergisi'nin Bibliyo- metrik Profili. Bilgi Dünyası, 11(2), 332-348.
van Eck, N. J., ve Waltman, L. (2013). VOSvie- wer manual. Leiden: Univeristeit Leiden.
Yalçın, H. (2015). Balkan Ülkeleri ve Türkiye'de- ki Tarih Araştırmalarının Bibliyometrisi. Ege ve Balkan Araştırmaları Dergisi, 1(1).
Yalçın, H. (2010). Millî Folklor dergisinin bibli- yometrik profili (2007-2009). Millî Folklor, 22(85), 205-211.
Yoon, S. H., Kim, S. W., Kim, J. S., ve Hwang, W. S. (2011, March). On computing text-based similarity in scientific literature. In Proce- edings of the 20th international conference companion on World wide web (pp. 169-170). ACM.
Zhu, F., Patumcharoenpol, P., Zhang, C., Yang, Y., Chan, J., Meechai, A.,... ve Shen, B. (2013). Biomedical text mining and its appli- cations in cancer research. Journal of biome- dical informatics, 46(2), 200-211.