An extensive literature providing information on published materials in machine learning exists. However, machine learning is still a rather new concept in the fields of economics and econometrics. This study aims to identify different properties of published documents about machine learning in economics and econometrics and therefore to draw a detailed picture of recent publications from bibliometric analysis perspectives. For the aim of the study, the data are collected from the publications indexed by Web of Science and Scopus databases from the period 1991 to 2020. Inthe study, the data have been illustrated by VOSviewer for science mapping. The analysis of variance has also been used to identify the links between the number of citations of articles and years. The findings obtained provides information about the studies on machine learning in the relevant field conducted in the past, as well as providing an opportunity to gain knowledge about the researched area by shedding light on what the future research areas would be. There is no doubt that it attracts attention has increased significantly on machine learning in the field of economics and econometrics and academic publications on machine learning in the relevant field have increased over the last decade.
Pandemi süreçleri aylar hatta seneler sürebilir ancak oluşumlara hızlı yanıtlar verilerek pandeminin üstesinden gelinebilir. İnternete bağlanabilen cihazlar sayesinde gerçek zamanlı ve anlık olarak veri toplanması ve yayınlanması sağlık hizmetlerinin daha iyi yürütülmesine olanak tanımaktadır. Örneğin ateş ölçümü, virüsün sebep olduğu çeşitli semptomların gözlenmesi, sosyal mesafe ölçümü, sosyal mesafenin korunması ve hastalarda izlem yapan araçlar ile mobil uygulamalar, nesnelerin interneti altyapısı ile geliştirilmiştir. İnternet sayesinde birbiri ile gerçek zamanlı veri ve bilgi transferi yapan cihazlar, tıp alanında da kullanılmasıyla birlikte sağlık sektöründe oldukça faydalı hale gelmiştir. Bu çalışmanın amacı COVID-19 sürecinde nesnelerin interneti kullanımı üzerine yayınlanan akademik araştırmaların bir bibliyografisini elde etmektir. Bu amaçla Web of Science (WoS) veri tabanında yayınlanan 922 çalışma bibliyometrik olarak analiz edilmiş ve bilimsel haritalama yapılarak incelenmiştir. Bu araştırma COVID-19’un başlangıç yılı olan 2019 yılı sonundan önlemlerin esnetilmeye başlandığı 2022 yılının ilk çeyreğine kadar olan süreci kapsamaktadır. Bulgular en çok atıf alan anahtar kelimeler, araştırma alanları, yazarlar, dokümanlar, kurum/kuruluşlar ve ülkeler ışığında değerlendirilmiştir.
Ramsey ve Dalzell (1991) tarafından tanımlanmış olan fonksiyonel veri kavramı ayrık noktalarda gözlenen nicel verilerin fonksiyonel veriler haline dönüştürülerek verilerdeki yapının ve ilişkilerin özellikle görsel yaklaşımlardan yararlanılarak çok daha rahat yorumlanmasına yardımcı olan fonksiyonel veri analizi alanının ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bilim haritalama tekniği, fonksiyonel veri analizi gibi ilgilenilen bir çalışma alanının literatürdeki gelişimini göz önüne seren keşifsel bir araştırmadır. Böylece yıllar boyutunda yayın türü, yayıncı, yazar, menşei, atıf ve referans bilgisi ve anahtar kelimeleri gibi odak noktaları birlikle sergilenebilmektedir. Bu çalışmada Web of Science (WoS) veri tabanı örneği ele alınmaktadır. WoS’ da yer alan istatistiksel yöntem çalışmalarında fonksiyonel veri analizi ile ilişkili olan 6494 yayın bilim haritalama tekniği ile incelenmiştir. Fonksiyonel veri kavramının ilk ortaya çıktığı zamandan günümüze kadar olan zaman aralığı (1991-2022) dikkate alınmıştır. Son 32 yıllık süreçte fonksiyonel veri ile bağlantılı olarak kullanılan çeşitli analiz yöntemlerinin geliştirildiği görülmüştür. Özellikle 2018 yılı itibari ile makine öğrenmesi tekniklerinin fonksiyonel veriye uygulanmasının literatürde incelenmekte olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca denetimli makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan karar ağaçları da fonksiyonel veri ile ilişkilendirilmiştir.
İnternetin ticari amaçla kullanılmasıyla birlikte e-ticaret kavramı hayatımıza girmiştir. Ticarette rekabetin artmasıyla şirketlerin e-ticaret sahasında var olması neredeyse zorunlu hale gelmiştir. COVID 19’un ortaya çıkmasıyla kişiler evlerinde daha fazla zaman geçirmeye başlamış, bunun bir sonucu olarak bireylerin internet kullanımı ile internette geçirdikleri sürelerde artış göstermiştir. Bu durum insanları daha sık internet üzerinden alışveriş yapmaya yönlendirmiştir. Bu çalışmada COVID-19 sebebiyle Türkiye’de internet kullanım alışkanlığı ve e-ticaret alışkanlarının değişimi araştırılmıştır. Bu araştırmada, Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) hazırlamış olduğu “2019 Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması” ve “2020 Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması” anket verileri kullanılarak Türkiye’de yaşayan bireylerin demografik özelliklerine göre internet kullanımı ve e-ticaret harcamaları arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu amaçla doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi uygulanmıştır. 2019 yılı için 27535 anket verisi; 2020 yılı için 24760 anket verisi analize dahil edilmiştir. 2019 ve 2020 yılları için demografik özellikler, internet kullanımı ve e-ticaret harcamaları için ayrı ayrı ilişki analiz yapılmış ve bulgular yıllara göre karşılaştırılarak sunulmuştur.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.