TÜBİTAK Projelerindeki Güçlü Araştırma İşbirliğinin Sosyal Ağ Analizi ile Dinamiklerinin Değerlendirilmesi

İşbirliği ağları, araştırmacıların bilimsel işbirliğini gösteren düğümlerden ve çok sayıda bağlantıdan oluşmaktadır. Bu ağları sosyal ağ analizi yöntemi ile incelemek mümkündür. Bu makalenin amacı, Türkiye’deki üniversiteler tarafından yürütülen TÜBİTAK 1001 projeleri kapsamında ortak işbirliğine dayalı oluşturulan üniversiteler arası işbirliği ağlarının görselleştirmesi ve önemli pozisyonda yer alan üniversitelerin tespit edilmesidir. Bu bağlamda TÜBİTAK 1001 proje işbirliklerinin mevcut durumuna ışık tutmak amaçlanmıştır. Çalışmanın örneklemi 2012-2020 yılları arasında yürütülen 2323 adet TÜBİTAK 1001 projesinden oluşmaktadır. Ağın genel yapısı ise toplam 193 üniversite (düğüm) ve 2805 ortak işbirliğini (bağlantı) kapsamaktadır. Her düğüm TÜBİTAK 1001 proje işbirliği ağındaki bir üniversiteyi temsil ederken toplam araştırmacı sayısı 8.205 kişiden oluşmaktadır. Bilimsel işbirliği UCINET 6.732 ve NetDraw 2.168 yazılımı kullanılarak sosyal ağ analizi yöntemi ile analiz edilmiştir. Bu kapsamda öncelikle TÜBİTAK 1001 projeleri ve işbirlikleri hakkında genel bilgilere yer verilmiştir. Ardından en çok işbirliği yapılan üniversiteler ve en güçlü üniversite işbirlikleri tespit edilmiştir. Daha sonrasında ise TÜBİTAK 1001 proje işbirliğini incelemek için merkezilik analizi gibi çeşitli sosyal ağ analizi (SNA) yöntemleri kullanılmıştır. İşbirliklerin sosyal ağlardaki durumunu yansıtan merkezilik hesaplamaları, ağ analizinde en önemli ölçütlerden biridir. Uygulanan analizler sonucunda üniversitelerin ağdaki performans ve rollerini değerlendirmeye yönelik faydalı bilgiler elde edilmiştir.

Evaluation of the Dynamics of Strong Research Collaboration in TUBITAK Projects by Social Network Analysis

Collaboration networks consist of nodes and a large number of links that show the scientific collaboration of researchers. It is possible to examine these networks with the social network analysis method. The aim of the studyis to visualize the cooperation networks among universities based on joint cooperation within the scope of TUBITAK 1001 projects carried out by universities in Turkey and to identify universities that have an important position. In this context, it is aimed to shed light on the current status of TUBITAK 1001 project collaborations. The sample of the study consists of 2,323 TUBITAK 1001 projects carried out in the 2012-2020 period. The general structure of the network includes a total of 193 universities (nodes) and 2,805 joint collaborations (links). While each node represents a university in the TUBITAK 1001 project cooperation network, the total number of researchers is 8,205. Scientific collaboration is analyzed by social network analysis method using UCINET 6.732 and NetDraw 2.168 software. In this context, various social network analysis (SNA) methods such as centrality analysis are used to examine TUBITAK 1001 project collaboration. As a result of the analyzes applied, useful information is obtained for evaluating the performance and role of universities in the network.

___

  • Abbasi, A. ve Altmann, J. (2011). On the correlation between research performance and social network analysis measures applied to research collaboration networks. 011 44th Hawaii International Conference on System Sciences (s. 1-10). IEEE. https://doi.org/10.1109/HICSS.2011.325
  • Abraham, A., Hassanien, A. E. ve Snášel, V. (Eds.). (2009). Computational social network analysis: Trends, tools and research advances. Springer Science & Business Media.
  • Barnett, G. A., Park, H. W., Jiang, K., Tang, C. ve Aguillo, I. F. (2014). A multi-level network analysis of web-citations among the world’s universities. Scientometrics, 99(1), 5–26. https://doi.org/10.1007/s11192-013-1070-0
  • Bonacich, P. (1972). Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification. Journal of mathematical sociology, 2(1), 113-120. https://doi.org/10.1080/0022250X.1972.9989806
  • Borgatti, S. P. (1995). Centrality and AIDS. Connections, 18(1), 112-114. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2004.11.008
  • Chen, Y. Y., LI, X. Y. ve BU, L. L. (2018). Research on scientific collaboration behavior based on centrality and cohesive subgroup analysis. DEStech Transactions on Computer Science and Engineering, (icmsa). https://doi.org/10.12783/dtcse/icmsa2018/23267
  • Demirgil, H. (2018). Süleyman Demirel Üniversitesi yayınlarında bilimsel yoğunlaşma alanları ve bibliyometrik ağ analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi, 13(2), 36-53. https://doi.org/10.29233/sdufeffd.375482
  • Everett, M. G. ve Borgatti, S. P. (2013). The dual-projection approach for two-mode networks. Social networks, 35(2), 204-210. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2012.05.004
  • Ferligoj, A., Kronegger, L., Mali, F., Snijders, T. A. ve Doreian, P. (2015). Scientifc collaboration dynamics in a national scientifc system. Scientometrics, 104(3), 985-1012. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1585-7
  • Frenken, K., Van Oort, F. ve Verburg, T. (2007). Related variety, unrelated variety and regional economic growth. Regional Studies, 41, 685–697. https://doi.org/10.1080/00343400601120296
  • Grassi, R., Stefani, S. ve Torriero, A. (2007). Some new results on the eigenvector centrality. Mathematical Sociology, 31(3), 237-248. https://doi.org/10.1080/00222500701373251
  • Hanneman, R. A. ve Riddle, M. (2005). Introduction to social network methods.
  • Hara, N., Solomon, P., Kim, S. L. ve Sonnenwald, D. H. (2003). An emerging view of scientific collaboration: Scientists' perspectives on collaboration and factors that impact collaboration. Journal of the American Society for Information science and Technology, 54(10), 952-965. https://doi.org/10.1002/asi.10291
  • Iglič, H., Doreian, P., Kronegger, L. ve Ferligoj, A. (2017). With whom do researchers collaborate and why?. Scientometrics, 112(1), 153-174. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2386-y
  • Isfandyari-Moghaddam, A., Saberi, M. K., Tahmasebi-Limoni, S., Mohammadian, S. ve Naderbeigi, F. (2021). Global scientific collaboration: A social network analysis and data mining of the co-authorship networks. Journal of Information Science, 1(16), 1-16. https://doi.org/10.1177/01655515211040655
  • Katz, J. ve Martin, B. (1997). ‘What is research collaboration?’, Research Policy, 26(1), 1–18. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00917-1
  • Lee, J. J. ve Haupt, J. P. (2021). Scientific collaboration on COVID-19 amidst geopolitical tensions between the US and China. The Journal of Higher Education, 92(2), 303-329. https://doi.org/10.1080/00221546.2020.1827924
  • Matveeva, N. ve Ferligoj, A. (2020). Scientific collaboration in Russian universities before and after the excellence initiative Project 5-100. Scientometrics, 124(3), 2383-2407. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03602-6
  • Meng, J. ve Guo, J. (2015). Analysis of researcher co-authorship network. 2015 IEEE 29th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (s. 283-286). https://doi.org/10.1109/WAINA.2015.63
  • Mohammadian, S. ve Vaziri, E. (2017). Analysis and visualization of scientific collaboration of Iran universities of medical sciences using social network analysis metrics based on Web of Science database. Tehran University of Medical Sciences, 11(1), 43-56.
  • Niu, F. ve Qiu, J. (2014). Network structure, distribution and the growth of Chinese international research collaboration. Scientometrics, 98(2), 1221-1233. https://doi.org/10.1007/s11192-013-1170-x
  • Özman, M. (2017). Strategic management of innovation networks. Cambridge University Press.
  • Persson, O., Melin, G., Danell, R. ve Kaloudis, A. (1997). Research collaboration at Nordic universities. Scientometrics, 39(2), 209-223. https://doi.org/10.1007/bf02457449
  • Prell, C. (2012). Social network analysis: History theory and methodology. Los Angeles etc.
  • Sala, F. G., Osca-Lluch, J. ve Peñaranda-Ortega, M. (2021). Evolution of scientific collaboration within Spanish Psychology between 1970 and 1989. Actas Luso-Españolas de Neurología, Psiquiatría y Ciencias Afines, 2(8), 7. https://doi.org/10.6018/analesps.474391
  • Schlattmann, S. (2017). Capturing the collaboration intensity of research institutions using social network analysis. Procedia Computer Science, 106, 25-31. https://doi.org/ 10.1016/j.procs.2017.03.005
  • Wu, Y. ve Duan, Z. (2015). Social network analysis of international scientific collaboration on psychiatry research. International Journal of Mental Health Systems, 9(1), 1-10 https://doi.org/10.1186/1752-4458-9-2
  • Wu, Y. ve Jin, X. (2016). Analysis of scientific collaboration in Chinese psychiatry research. BMC Psychiatry, 16(1), 1-9. https://doi.org/10.1186/s12888-016-0870-1
  • Xue, W., Li, H., Ali, R. ve Rehman, R. U. (2020). Knowledge mapping of corporate financial performance research: A visual analysis using cite space and ucinet. Sustainability, 12(9), 3554. https://doi.org/10.3390/su12093554
  • Ye, Q., Song, H. ve Li, T. (2012). Cross-institutional collaboration networks in tourism and hospitality research. Tourism Management Perspectives, 2, 55-64. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2012.03.002
Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2009
  • Yayıncı: Süleyman Demirel Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Etik Liderlik ve Whistleblowing (Erdemli Raporlama): Yükseköğretimde Bir Araştırma

Musa ÖZATA, Mustafa ALTINTAŞ, Oğuzhan BOZBAYIR

Türkiye’de Sağlık Sektöründe Kamu Özel Ortaklığı Üzerine Yapılmış Çalışmaların Bibliyometrik Analizi: YÖKTEZ ve Dergipark İncelemesi

Erdal EKE, Buse FİDAN TÜRKÖN

Sağlık Çalışanlarının Çalışma Yaşam Kalitesinin Covid-19’a Bağlı Hastalık Kaygısı, İş Stresi ve İş Tatmini Çerçevesinde İncelenmesi: Alternatif Model Analizleri

Alev YILDIRIM, Ahmet Melih EYİTMİŞ

Medikal Turizmin Pazarlama Karması Unsurları Açısından Bir Analizi

Vildan YİLMAZ

Algılanan Aşırı Nitelikliliğin İş Doyumu ve Örgütsel Özdeşleşme ile İlişkisi: Doktor ve Hemşireler Üzerine Bir Araştırma

Şerife GÜZEL, Hamza SIĞIRCI

OECD Ülkelerinin Sağlık Göstergeleri ve Sağlık Ekipmanlarının Entropi Temelli ARAS ve SAW Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Dilruba İZGÜDEN, Kevser SEZER KORUCU, Şerife ÇALIŞKAN SÖYLEMEZ, Muazez DEMİR

Elektrikli Otomobil Satın Alma İstekliliğini Etkileyen Faktörler: Konya İli Örneği

Hakan USLU, Onur DEMİREL

Örgüt İkliminin Duygusal Bulaşma Üzerindeki Etkisi: Bir Alan Araştırması

Ayşegül ÖZBAĞIŞ, Salih YEŞİL, Sümeyra CEYHAN

İşkoliklik ve Bireysel Mutluluk Arasındaki İlişkinin Sağlık Çalışanları Açısından İncelenmesi: Bir Kamu Araştırma ve Uygulama Üniversite Hastanesinde Uygulama

Burcu ERKAN, Esra Çiğdem CEZLAN

Güvenlik ve Cinsiyet: Uluslararası İlişkiler Disiplininde Feminist Güvenlik Yaklaşımları

Adem Ali İREN, Rüstem Bilal TAŞGETİREN