Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

A Scoping Review of Artificial Intelligence Studies in Social Sciences: The Case of the Dergipark Database

Yıl 2025, Sayı: 56, 327 - 347, 30.04.2025
https://doi.org/10.52642/susbed.1623364

Öz

This study presents a comprehensive analysis of 795 articles on artificial intelligence (AI) in social sciences published in the Dergipark database between 2021 and 2024. Utilizing network analysis, Natural Language Processing (NLP), and fuzzy matching methods, the research aims to examine the prevalence of AI studies in the social sciences, the geographic distribution of researchers, and the networks and researchers conducting these studies. Additionally, the study seeks to classify these works thematically and identify research gaps by comparing them with the international literature. The findings reveal a significant decline in AI-related social science studies between 2021 and 2024. The studies demonstrate an interdisciplinary approach, associating 55 different concepts with various disciplines. Research is predominantly concentrated in metropolitan areas such as Istanbul, Ankara, and Izmir, and the majority of the literature is dominated by three major research networks.
Compared to international literature, three major thematic gaps have been identified. First, there is a need for studies on the sociological dimensions of AI, including social inequalities, gender, and aging. Second, topics such as trust issues, anxiety, psychological challenges, and emotional attachment related to AI remain underexplored. Third, gaps are evident in discussions on democratization and AI governance within the context of international relations and politics.

Kaynakça

  • Ahmedi, E. Ş. (2024). Dijimodernizm bağlamında transhümanizm ve din: Sosyolojik bir inceleme. Journal of Sociology and Religion, 10(1), 387–405.
  • Aksoy, B., Yücel, M., Sayın, H., Aydın, N., & Ekrem, Ö. (2023). Hurma meyvesindeki kalite kontrol işlemlerinin yapay zekâ ile tahminlenmesi. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(4), 70–81.
  • Ayaz, H., & Ayaz, F. (2021). Black Mirror dizisi özelinde hipergerçeklik: Post-truth kavramı bağlamında bir değerlendirme. Yeni Medya, 8(1), 63–86.
  • Aydemir, M., & Fetah, V. (2023). Yapay zekânın dijital hikayeleştirme ve senaryo tasarımında kullanımı: Kısa film uygulamalı bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 255–275.
  • Balbal, K. F. (2024). Alzheimer hastalığının tahmininde makine öğrenmesi yaklaşımları. NA, 13(1), 110–118.
  • Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâokuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (44), 1516–1529.
  • Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâtutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(1), 1173–1180.
  • Baysal, C. V. (2021). Pnömatik yapay kaslar için yapay sinir ağı esaslı ters modelleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (29), 55–62.
  • Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
  • Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993–1022.
  • Bir, G., & Aksu, S. (2024). Reklam ajanslarının yapay zekâteknolojilerini kullanımlarına ilişkin bir inceleme. Yeni Medya Dergisi, 5(1), 19–37.
  • Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
  • Buccella, A. (2022). “AI for all” is a matter of social justice. AI and Ethics, 3(4), 1143–1152. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00222-z
  • Chen, J., Yuan, D., Dong, R., Cai, J., Ai, Z., & Zhou, S. (2024). Artificial intelligence significantly facilitates development in the mental health of college students: A bibliometric analysis. Frontiers in Psychology, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1375294
  • Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/access.2020.2988510
  • Çalışkan, A., Bryson, J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183–186. https://doi.org/10.1126/science.aal4230
  • Çapkan, H., Dönmez, B., Kalkan, G. M., Kaya, M. Z., Gürel, S., Akdağlı, E., ... & Uçar, M. K. (2022). Diagnosis of breast cancer with hybrid artificial intelligence method. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (42), 14–19.
  • Demirpolat, A. (2002). Ülgener ve geri kalmışlık sorunsalı. Marife, 2(3), 285–297.
  • Diallo, S., Shults, F., & Wildman, W. (2020). Minding morality: Ethical artificial societies for public policy modeling. AI & Society, 36(1), 49–57. https://doi.org/10.1007/s00146-020-01028-5
  • Dinçaslan, M. (2017). Sabri F. Ülgener ve İdris Küçükömer’in perspektifinden Osmanlı-Türk toplumunda iktisadi geri kalmışlık analizi.
  • Dündar, O. İ. (2024). ChatGPT'nin yabancı dil öğreniminde potansiyel kullanımı: OBM dil düzeylerine göre olanakların keşfi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 45–60.
  • Erdoğan, H., Terzioğlu, M., & Kayakuş, M. (2021). Almanya’dan konaklama amacıyla Türkiye’ye gelen turist sayısının yapay zekâteknikleri kullanılarak tahmin edilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 961–971.
  • Erman, E., & Furendal, M. (2022). Artificial intelligence and the political legitimacy of global governance. Political Studies, 72(2), 421–441. https://doi.org/10.1177/00323217221126665
  • Ertürk, M., & Üzümcü, N. E. (2022). Görsel iletişim tasarım eğitiminin değerlendirme süreçlerinde üçüncü göz: Bir yapay zekâmodeli. Sanat ve Tasarım Dergisi, (18), 191–202.
  • Estherita, S. (2024). Fostering employee engagement and knowledge sharing through artificial intelligence. Salud Ciencia Y Tecnología - Serie De Conferencias, 3, 897. https://doi.org/10.56294/sctconf2024897
  • Fisher, E., Flynn, M., Pratap, P., & Vietas, J. (2023). Occupational safety and health equity impacts of artificial intelligence: A scoping review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(13), 6221. https://doi.org/10.3390/ijerph20136221
  • Geçgin, E., & Karadal, E. S. (2023). Avukatların hukuk teknolojilerini kullanma deneyimleri üzerine bir saha araştırması: Aksaray Barosu örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (41), 47–80.
  • Goral, S., & Köse, U. (2021). Skolyoz için kapsül ağları tabanlı otomatik ölçüm sistemi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(5), 2087–2101.
  • Goral, S., & Köse, U. (2022). Development of a CapsNet and Fuzzy Logic decision support system for diagnosing scoliosis and planning treatments via Schroth method. IEEE Access, 10, 129055–129078.
  • Grote, T., & Berens, P. (2019). On the ethics of algorithmic decision-making in healthcare. Journal of Medical Ethics, 46(3), 205–211. https://doi.org/10.1136/medethics-2019-105586
  • Gu, Z. (2014). circlize implements and enhances circular visualization in R. Bioinformatics.
  • Güngör, H. (2020). Creating value with artificial intelligence: A multi-stakeholder perspective. Journal of Creating Value, 6(1), 72–85. https://doi.org/10.1177/2394964320921071
  • Gürkan, Ç., Kozalıoğlu, S., & Palandöken, M. (2021). Kişisel bilgiler ve günlük aktiviteler gibi tetikleyicilerin migren atağı üzerindeki etkilerinin makine ve derin öğrenme yaklaşımları ile analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 1233–1236.
  • Hergüner, B. (2024). Kamu yönetiminde üçüncü dikotomiye doğru: Bürokraside yapay zekâkullanımının ontolojik temellerinin analizi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(4), 1569–1584.
  • Huang, M., Rust, R., & Maksimovic, V. (2019). The feeling economy: Managing in the next generation of artificial intelligence (AI). California Management Review, 61(4), 43–65. https://doi.org/10.1177/0008125619863436
  • Ivanova, S. (2023). Artificial intelligence methods for the construction and management of buildings. Sensors, 23(21), 8740. https://doi.org/10.3390/s23218740
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Johnson, J. (2019). Artificial intelligence & future warfare: Implications for international security. Defense & Security Analysis, 35(2), 147–169. https://doi.org/10.1080/14751798.2019.1600800
  • Kart, Ö., & Basciftci, F. (2021). Makine öğrenmesi algoritmalarıyla akciğer tomografi görüntülerinden COVID-19 tespiti. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 145–156.
  • Kayacan, Ş., & Baysal, D. (2023). Büyük veride mahremiyete yönelik etik tartışmalara göstergebilimsel yaklaşım: The Entire History of You. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(3), 189–235.
  • Kayahan, S., Günel, K., & Nuriyev, U. (2022). Eğitim içerikleri için sezgisel metin bölütlemeye dayalı çoklu etiketleme stratejisi: M.E.B. sanat tarihi kitabı için bir durum çalışması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(3), 139–148.
  • Kaya, E., Gunec, H. G., Gokyay, S. S., Kutal, S., Gulum, S., & Ates, H. F. (2022). Proposing a CNN method for primary and permanent tooth detection and enumeration on pediatric dental radiographs. Journal of Clinical Pediatric Dentistry, 46(4), 293–298.
  • Koçaslan, İ., Üser, Y., & Köse, U. (2023). Hybrid particle swarm optimization and grey wolf optimizer for setting PID parameters of BLDC motors. International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, 7(2), 295–302.
  • Kose, U., Prasath, V. B., Mondal, M., Podder, P., & Bharati, S. (Eds.). (2022). Artificial intelligence and smart agriculture technology. CRC Press.
  • Köken, E. (2021). Yapay zekânın cezai sorumluluğu. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, 12(47), 247–286.
  • Lin, T. (2022). Artificial intelligence in a structurally unjust society. Feminist Philosophy Quarterly, 8(3/4). https://doi.org/10.5206/fpq/2022.3/4.14191
  • Ma, H. (2024). Marketing strategy of Open AI. Advances in Economics Management and Political Sciences, 73(1), 109–112. https://doi.org/10.54254/2754-1169/73/20231500
  • Mahmood, A., & Köse, U. (2021). Speech recognition based on convolutional neural networks and MFCC algorithm. Advances in Artificial Intelligence Research, 1(1), 6–12.
  • Maheswari, P., Raja, P., Apolo-Apolo, O., & Pérez-Ruiz, M. (2021). Intelligent fruit yield estimation for orchards using deep learning based semantic segmentation techniques—A review. Frontiers in Plant Science, 12. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.684328
  • Marocco, S., Talamo, A., & Quintiliani, F. (2024). From service design thinking to the third generation of activity theory: A new model for designing AI-based decision-support systems. Frontiers in Artificial Intelligence, 7. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1303691
  • Madianou, M., & Miller, D. (2011). Migration and new media: Transnational families and polymedia. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203154236 ISBN: 9780203154236
  • Odabaşı, M. B., & Toklu, M. C. (2023). Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 15(1), 96–107.
  • Ozan, Ş., & Taşar, D. E. (2021). Auto-tagging of short conversational sentences using natural language processing methods. In 2021 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1–4). IEEE.
  • Pal, D., Babakerkhell, M. D., Papasratorn, B., & Funilkul, S. (2023). Intelligent attributes of voice assistants and user’s love for AI: A SEM-based study. IEEE Access, 11, 60889–60903. https://doi.org/10.1109/access.2023.3286570
  • Smith, S. L., Patwary, M., Norick, B., LeGresley, P., Rajbhandari, S., Casper, J., ... & Shoeybi, M. (2022). Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Language Model. arXiv preprint arXiv:2201.11990.
  • Süleymanlı, C. (2021). Yapay sinir ağları ile Türkiye’nin brüt döviz rezervlerinin tahmini. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(2), 612–624.
  • Taşar, D. E., Ozan, Ş., Kutal, S., Ölmez, O., Gülüm, S., Akca, F., & Belhan, C. (2021). Performance trade-off for BERT-based multi-domain multilingual chatbot architectures. Journal of Artificial Intelligence and Data Science, 1(2), 144–149.
  • Tataj, X., & Kola, M. (2021). Yapay zekâ alanındaki güncel gelişmelere uygun eğitim politikaları: Arnavutluk örneği. Eğitim ve Bilim, 46(206), 101–116.
  • Taeihagh, A. (2021). Governance of artificial intelligence. Policy and Society, 40(2), 137–157. https://doi.org/10.1080/14494035.2021.1928377
  • Tanışık, S., & Bal, S. (2024). Dijital mahremiyet ve kurumsal sorumluluk: Kişisel verilerin korunmasında iletişim teknolojilerinin kamusal rolü. Yeni Medya, 9(2), 268–285.
  • Topan, A. K. (2021). Üstel teknolojik gelişmeler bağlamında biyopolitika kavramları. FLSF Felsefe ve Sosyal Bilimler Dergisi, 18(4), 337–358.
  • Uzun, Y., Akkuzu, B., & Kayrıcı, M. (2021). Yapay zekânın kültür ve sanatla olan ilişkisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 753–757.
  • Vijayakumar, A. (2023). Potential impact of artificial intelligence on the emerging world order. F1000Research, 11, 1186. https://doi.org/10.12688/f1000research.124906.2
  • Yıldırım, A. E., Kadıoğlu, Ö. F., Kavak, H., Salman, K., Uçar, M. K., Uçar, Z., & Bozkurt, M. R. (2021). Elektrokardiyografi sinyali ile bazal metabolizma hızının cinsiyet bazlı yapay zekâtabanlı tespiti. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 4(2), 168–176.
  • Yıldız, A. (2022). Finans alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanımı: Sistematik literatür incelemesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), 47–66.
  • Yılmaz, Ö. (2023). Toplumsal hareketlerin sınırlılıkları ve büyük veri çağında dijital gözetimin artan etkisi. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 15(1), 204–222.
  • Zajko, M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, 16(3). https://doi.org/10.1111/soc4.12962
  • Zhang, H. (2023). Research and practical exploration of new models of social governance in the age of artificial intelligence. SHS Web of Conferences, 179, 01017. https://doi.org/10.1051/shsconf/202317901017
  • Zhou, Z., Zahid, U., Fu, L., Nisha, ..., Mustafa, S., Sajjad, M., ... & Fu, L. (2023). Advancement in artificial intelligence for on-farm fruit sorting and transportation. Frontiers in Plant Science, 14. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1082860
  • Zou, J. (2024). Systematic review and prospects on social risks of artificial intelligence—Visual analysis based on CiteSpace knowledge graph. HC, 1(6). https://doi.org/10.61173/hds05933.

Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Çalışmalarına Yönelik Kapsam Taraması: Dergi Park Veritabanı Örneği

Yıl 2025, Sayı: 56, 327 - 347, 30.04.2025
https://doi.org/10.52642/susbed.1623364

Öz

Bu çalışma, Türkiye'de yapay zekâ (YZ) üzerine yapılan sosyal bilimsel araştırmaların 2021-2024 yılları arasında Dergipark veri tabanında yayınlanan 795 makale üzerinden kapsamlı bir analizini sunmaktadır. Ağ analizi, Doğal Dil İşleme (NLP) ve bulanık eşleştirme yöntemleriyle yapılan bu araştırma, YZ üzerine sosyal bilimlerdeki çalışmaların yaygınlığını, araştırmacıların coğrafi dağılımını ve bu çalışmaların hangi araştırmacılar ve ağlar tarafından gerçekleştirildiğini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bu çalışmaların tematik olarak sınıflandırılması ve uluslararası literatürle kıyaslanarak araştırma boşluklarının tespit edilmesi hedeflenmiştir. Sonuçlar, 2021-2024 yılları arasında YZ üzerine Dergipark ’ta yayınlanan sosyal bilimsel çalışmaların belirgin bir düşüş yaşadığını göstermektedir. Çalışmaların disiplinler arası bir yaklaşımla ele alındığı ve 55 farklı kavramın çeşitli disiplinlerle ilişkilendirildiği tespit edilmiştir. Araştırmaların büyük ölçüde İstanbul, Ankara ve İzmir gibi metropollerde yoğunlaştığı ve literatürdeki çalışmalarıun büyük çoğunluğunun üç büyük araştırmacı ağı tarafından domine edildiği görülmüştür. Sonuçta, uluslararası literatür ile karşılaştırıldığında üç büyük temanın eksik olduğu tespit edilmiştir. Birincisi, yapay zekânın sosyolojik görünümlerini içeren sosyal eşitsizlikler, toplumsal cinsiyet, yaşlılık gibi konu başlıklarında çalışmalara ihtiyaç duyulduğu sonucuna varılmıştır. İkincisi, yapay zekânın oluşturduğu güven problemleri, anksiyete, psikolojik sorunlar ve duygusal bağlanma gibi konuların eksik olduğu görülmüştür. Üçüncüsü ise yapay zekânın uluslararası ilişkiler ve siyaset bağlamında demokratikleşme ve yapay zekânın yönetimi gibi tartışmalarda literatür boşluklarının bulunduğu saptanmıştır.

Etik Beyan

Derleme çalışması olduğu için Herhangi bir etik kurul onayına gerek yoktur.

Teşekkür

Analizlerin kapsamı ve görselleştirilmesi noktasında, fikir ve önerilerinden dolayı Hazal Fatma Aydemir'e teşekkürlerimi bir borç bilirim.

Kaynakça

  • Ahmedi, E. Ş. (2024). Dijimodernizm bağlamında transhümanizm ve din: Sosyolojik bir inceleme. Journal of Sociology and Religion, 10(1), 387–405.
  • Aksoy, B., Yücel, M., Sayın, H., Aydın, N., & Ekrem, Ö. (2023). Hurma meyvesindeki kalite kontrol işlemlerinin yapay zekâ ile tahminlenmesi. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(4), 70–81.
  • Ayaz, H., & Ayaz, F. (2021). Black Mirror dizisi özelinde hipergerçeklik: Post-truth kavramı bağlamında bir değerlendirme. Yeni Medya, 8(1), 63–86.
  • Aydemir, M., & Fetah, V. (2023). Yapay zekânın dijital hikayeleştirme ve senaryo tasarımında kullanımı: Kısa film uygulamalı bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 255–275.
  • Balbal, K. F. (2024). Alzheimer hastalığının tahmininde makine öğrenmesi yaklaşımları. NA, 13(1), 110–118.
  • Banaz, E., & Demirel, O. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâokuryazarlıklarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (44), 1516–1529.
  • Banaz, E., & Maden, S. (2024). Türkçe öğretmen adaylarının yapay zekâtutumlarının farklı değişkenler açısından incelenmesi. Trakya Eğitim Dergisi, 14(1), 1173–1180.
  • Baysal, C. V. (2021). Pnömatik yapay kaslar için yapay sinir ağı esaslı ters modelleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (29), 55–62.
  • Blei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
  • Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993–1022.
  • Bir, G., & Aksu, S. (2024). Reklam ajanslarının yapay zekâteknolojilerini kullanımlarına ilişkin bir inceleme. Yeni Medya Dergisi, 5(1), 19–37.
  • Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
  • Buccella, A. (2022). “AI for all” is a matter of social justice. AI and Ethics, 3(4), 1143–1152. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00222-z
  • Chen, J., Yuan, D., Dong, R., Cai, J., Ai, Z., & Zhou, S. (2024). Artificial intelligence significantly facilitates development in the mental health of college students: A bibliometric analysis. Frontiers in Psychology, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1375294
  • Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/access.2020.2988510
  • Çalışkan, A., Bryson, J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183–186. https://doi.org/10.1126/science.aal4230
  • Çapkan, H., Dönmez, B., Kalkan, G. M., Kaya, M. Z., Gürel, S., Akdağlı, E., ... & Uçar, M. K. (2022). Diagnosis of breast cancer with hybrid artificial intelligence method. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (42), 14–19.
  • Demirpolat, A. (2002). Ülgener ve geri kalmışlık sorunsalı. Marife, 2(3), 285–297.
  • Diallo, S., Shults, F., & Wildman, W. (2020). Minding morality: Ethical artificial societies for public policy modeling. AI & Society, 36(1), 49–57. https://doi.org/10.1007/s00146-020-01028-5
  • Dinçaslan, M. (2017). Sabri F. Ülgener ve İdris Küçükömer’in perspektifinden Osmanlı-Türk toplumunda iktisadi geri kalmışlık analizi.
  • Dündar, O. İ. (2024). ChatGPT'nin yabancı dil öğreniminde potansiyel kullanımı: OBM dil düzeylerine göre olanakların keşfi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 45–60.
  • Erdoğan, H., Terzioğlu, M., & Kayakuş, M. (2021). Almanya’dan konaklama amacıyla Türkiye’ye gelen turist sayısının yapay zekâteknikleri kullanılarak tahmin edilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 961–971.
  • Erman, E., & Furendal, M. (2022). Artificial intelligence and the political legitimacy of global governance. Political Studies, 72(2), 421–441. https://doi.org/10.1177/00323217221126665
  • Ertürk, M., & Üzümcü, N. E. (2022). Görsel iletişim tasarım eğitiminin değerlendirme süreçlerinde üçüncü göz: Bir yapay zekâmodeli. Sanat ve Tasarım Dergisi, (18), 191–202.
  • Estherita, S. (2024). Fostering employee engagement and knowledge sharing through artificial intelligence. Salud Ciencia Y Tecnología - Serie De Conferencias, 3, 897. https://doi.org/10.56294/sctconf2024897
  • Fisher, E., Flynn, M., Pratap, P., & Vietas, J. (2023). Occupational safety and health equity impacts of artificial intelligence: A scoping review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(13), 6221. https://doi.org/10.3390/ijerph20136221
  • Geçgin, E., & Karadal, E. S. (2023). Avukatların hukuk teknolojilerini kullanma deneyimleri üzerine bir saha araştırması: Aksaray Barosu örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (41), 47–80.
  • Goral, S., & Köse, U. (2021). Skolyoz için kapsül ağları tabanlı otomatik ölçüm sistemi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(5), 2087–2101.
  • Goral, S., & Köse, U. (2022). Development of a CapsNet and Fuzzy Logic decision support system for diagnosing scoliosis and planning treatments via Schroth method. IEEE Access, 10, 129055–129078.
  • Grote, T., & Berens, P. (2019). On the ethics of algorithmic decision-making in healthcare. Journal of Medical Ethics, 46(3), 205–211. https://doi.org/10.1136/medethics-2019-105586
  • Gu, Z. (2014). circlize implements and enhances circular visualization in R. Bioinformatics.
  • Güngör, H. (2020). Creating value with artificial intelligence: A multi-stakeholder perspective. Journal of Creating Value, 6(1), 72–85. https://doi.org/10.1177/2394964320921071
  • Gürkan, Ç., Kozalıoğlu, S., & Palandöken, M. (2021). Kişisel bilgiler ve günlük aktiviteler gibi tetikleyicilerin migren atağı üzerindeki etkilerinin makine ve derin öğrenme yaklaşımları ile analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 1233–1236.
  • Hergüner, B. (2024). Kamu yönetiminde üçüncü dikotomiye doğru: Bürokraside yapay zekâkullanımının ontolojik temellerinin analizi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(4), 1569–1584.
  • Huang, M., Rust, R., & Maksimovic, V. (2019). The feeling economy: Managing in the next generation of artificial intelligence (AI). California Management Review, 61(4), 43–65. https://doi.org/10.1177/0008125619863436
  • Ivanova, S. (2023). Artificial intelligence methods for the construction and management of buildings. Sensors, 23(21), 8740. https://doi.org/10.3390/s23218740
  • Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  • Johnson, J. (2019). Artificial intelligence & future warfare: Implications for international security. Defense & Security Analysis, 35(2), 147–169. https://doi.org/10.1080/14751798.2019.1600800
  • Kart, Ö., & Basciftci, F. (2021). Makine öğrenmesi algoritmalarıyla akciğer tomografi görüntülerinden COVID-19 tespiti. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 145–156.
  • Kayacan, Ş., & Baysal, D. (2023). Büyük veride mahremiyete yönelik etik tartışmalara göstergebilimsel yaklaşım: The Entire History of You. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(3), 189–235.
  • Kayahan, S., Günel, K., & Nuriyev, U. (2022). Eğitim içerikleri için sezgisel metin bölütlemeye dayalı çoklu etiketleme stratejisi: M.E.B. sanat tarihi kitabı için bir durum çalışması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 15(3), 139–148.
  • Kaya, E., Gunec, H. G., Gokyay, S. S., Kutal, S., Gulum, S., & Ates, H. F. (2022). Proposing a CNN method for primary and permanent tooth detection and enumeration on pediatric dental radiographs. Journal of Clinical Pediatric Dentistry, 46(4), 293–298.
  • Koçaslan, İ., Üser, Y., & Köse, U. (2023). Hybrid particle swarm optimization and grey wolf optimizer for setting PID parameters of BLDC motors. International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, 7(2), 295–302.
  • Kose, U., Prasath, V. B., Mondal, M., Podder, P., & Bharati, S. (Eds.). (2022). Artificial intelligence and smart agriculture technology. CRC Press.
  • Köken, E. (2021). Yapay zekânın cezai sorumluluğu. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, 12(47), 247–286.
  • Lin, T. (2022). Artificial intelligence in a structurally unjust society. Feminist Philosophy Quarterly, 8(3/4). https://doi.org/10.5206/fpq/2022.3/4.14191
  • Ma, H. (2024). Marketing strategy of Open AI. Advances in Economics Management and Political Sciences, 73(1), 109–112. https://doi.org/10.54254/2754-1169/73/20231500
  • Mahmood, A., & Köse, U. (2021). Speech recognition based on convolutional neural networks and MFCC algorithm. Advances in Artificial Intelligence Research, 1(1), 6–12.
  • Maheswari, P., Raja, P., Apolo-Apolo, O., & Pérez-Ruiz, M. (2021). Intelligent fruit yield estimation for orchards using deep learning based semantic segmentation techniques—A review. Frontiers in Plant Science, 12. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.684328
  • Marocco, S., Talamo, A., & Quintiliani, F. (2024). From service design thinking to the third generation of activity theory: A new model for designing AI-based decision-support systems. Frontiers in Artificial Intelligence, 7. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1303691
  • Madianou, M., & Miller, D. (2011). Migration and new media: Transnational families and polymedia. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203154236 ISBN: 9780203154236
  • Odabaşı, M. B., & Toklu, M. C. (2023). Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 15(1), 96–107.
  • Ozan, Ş., & Taşar, D. E. (2021). Auto-tagging of short conversational sentences using natural language processing methods. In 2021 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1–4). IEEE.
  • Pal, D., Babakerkhell, M. D., Papasratorn, B., & Funilkul, S. (2023). Intelligent attributes of voice assistants and user’s love for AI: A SEM-based study. IEEE Access, 11, 60889–60903. https://doi.org/10.1109/access.2023.3286570
  • Smith, S. L., Patwary, M., Norick, B., LeGresley, P., Rajbhandari, S., Casper, J., ... & Shoeybi, M. (2022). Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Language Model. arXiv preprint arXiv:2201.11990.
  • Süleymanlı, C. (2021). Yapay sinir ağları ile Türkiye’nin brüt döviz rezervlerinin tahmini. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(2), 612–624.
  • Taşar, D. E., Ozan, Ş., Kutal, S., Ölmez, O., Gülüm, S., Akca, F., & Belhan, C. (2021). Performance trade-off for BERT-based multi-domain multilingual chatbot architectures. Journal of Artificial Intelligence and Data Science, 1(2), 144–149.
  • Tataj, X., & Kola, M. (2021). Yapay zekâ alanındaki güncel gelişmelere uygun eğitim politikaları: Arnavutluk örneği. Eğitim ve Bilim, 46(206), 101–116.
  • Taeihagh, A. (2021). Governance of artificial intelligence. Policy and Society, 40(2), 137–157. https://doi.org/10.1080/14494035.2021.1928377
  • Tanışık, S., & Bal, S. (2024). Dijital mahremiyet ve kurumsal sorumluluk: Kişisel verilerin korunmasında iletişim teknolojilerinin kamusal rolü. Yeni Medya, 9(2), 268–285.
  • Topan, A. K. (2021). Üstel teknolojik gelişmeler bağlamında biyopolitika kavramları. FLSF Felsefe ve Sosyal Bilimler Dergisi, 18(4), 337–358.
  • Uzun, Y., Akkuzu, B., & Kayrıcı, M. (2021). Yapay zekânın kültür ve sanatla olan ilişkisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (30), 753–757.
  • Vijayakumar, A. (2023). Potential impact of artificial intelligence on the emerging world order. F1000Research, 11, 1186. https://doi.org/10.12688/f1000research.124906.2
  • Yıldırım, A. E., Kadıoğlu, Ö. F., Kavak, H., Salman, K., Uçar, M. K., Uçar, Z., & Bozkurt, M. R. (2021). Elektrokardiyografi sinyali ile bazal metabolizma hızının cinsiyet bazlı yapay zekâtabanlı tespiti. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 4(2), 168–176.
  • Yıldız, A. (2022). Finans alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanımı: Sistematik literatür incelemesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), 47–66.
  • Yılmaz, Ö. (2023). Toplumsal hareketlerin sınırlılıkları ve büyük veri çağında dijital gözetimin artan etkisi. AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 15(1), 204–222.
  • Zajko, M. (2022). Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates. Sociology Compass, 16(3). https://doi.org/10.1111/soc4.12962
  • Zhang, H. (2023). Research and practical exploration of new models of social governance in the age of artificial intelligence. SHS Web of Conferences, 179, 01017. https://doi.org/10.1051/shsconf/202317901017
  • Zhou, Z., Zahid, U., Fu, L., Nisha, ..., Mustafa, S., Sajjad, M., ... & Fu, L. (2023). Advancement in artificial intelligence for on-farm fruit sorting and transportation. Frontiers in Plant Science, 14. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1082860
  • Zou, J. (2024). Systematic review and prospects on social risks of artificial intelligence—Visual analysis based on CiteSpace knowledge graph. HC, 1(6). https://doi.org/10.61173/hds05933.
Toplam 70 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular İletişim Teknolojisi ve Dijital Medya Çalışmaları
Bölüm Derlemeler
Yazarlar

Mucahit Aydemir 0000-0002-4340-7332

Yayımlanma Tarihi 30 Nisan 2025
Gönderilme Tarihi 20 Ocak 2025
Kabul Tarihi 29 Nisan 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Sayı: 56

Kaynak Göster

APA Aydemir, M. (2025). Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Çalışmalarına Yönelik Kapsam Taraması: Dergi Park Veritabanı Örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(56), 327-347. https://doi.org/10.52642/susbed.1623364


24108  28027

Bu eser Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Lisansı ile lisanslanmıştır.