In the realm of multi-criteria decision-making (MCDM) problems, the selection of a weighting method holds a critical role. Researchers from diverse fields have consistently employed MCDM techniques, utilizing both traditional and novel methods to enhance the discipline. Acknowledging the significance of staying abreast of such methodological developments, this study endeavors to contribute to the field through a comprehensive review of several novel weighting-based methods: CILOS, IDOCRIW, FUCOM, LBWA, SAPEVO-M, and MEREC. Each method is scrutinized in terms of its characteristics and steps while also drawing upon publications extracted from the Web of Science (WoS) and Scopus databases. Through bibliometric and content analyses, this study delves into the trend, research components (sources, authors, countries, and affiliations), application areas, fuzzy implementations, hybrid studies (use of other weighting and/or ranking methods), and application tools for these methods. The findings of this review offer an insightful portrayal of the applications of each novel weighting method, thereby contributing valuable knowledge for researchers and practitioners within the field of MCDM.

Background: This study presents a comprehensive review of blockchain technology with a sustainability orientation in supply chains and logistics. Methods: The publications are extracted from the Scopus and Web of Science databases, comprising 552 publications between 2017 and 2022. Several bibliometric laws and techniques, namely three-field analysis, Bradford’s Law, Lotka’s Law, and thematic maps, are applied in R with the bibliometrix package. Content analysis is also carried out based on 185 publications to appreciate the industry-based view of the field. Results: The bibliometric results indicate that this field is on the rise. Authors, sources, affiliations, countries, keywords, and their relationships are also addressed. The findings of the content analysis and thematic maps reveal that some of the most highlighted themes in the literature include traceability, COVID-19, the internet of things, and Industry 4.0. The most popular industry in this field is discovered to be food and agriculture. Conclusions: This paper contributes to the still relatively scarce literature on how blockchain technology fosters sustainable supply chains and logistics, providing a closer look at blockchain use, methodologies, and future directions for different industries concerning food, agriculture, fashion, textile and apparel, manufacturing, automotive, maritime and shipping, healthcare and pharmaceutical, mining and mineral, and energy.

Web 2.0 ile birlikte oluşan etkileşimli ortam, yeni veri kaynaklarını beraberinde getirmiştir. Bu yeni veri kaynaklarından biri, Google arama motorunda yapılan sorgulara erişimi sağlayan Google Trends platformudur. Bu çalışmada, internet kullanıcılarının gelecek yıl hakkında geçmiş yıldan daha fazla bilgi arama derecesini ölçme amacı ile geliştirilen Gelecek Yönelimi Endeksi ele alınmıştır. Endeksi geliştiren araştırmacılar, bu endeks ile ekonomik veya sosyal göstergeler arasında saptanan anlamlı korelasyonları, ülkelerin gelişmişlik düzeyleri ile yapılan Google sorguları arasındaki olası bir ilişki şeklinde yorumlamıştır.

Bu çalışmanın amacı farklı sektörlerde faaliyet gösteren lider rakip firmaların sosyal medya etkinliklerinin ölçülmesidir. Bu kapsamda, 2018 Şubat ayı boyunca Twitter kullanıcılarının kozmetik, pazaryeri ve elektronik sektöründe faaliyet gösteren rakip firmalar hakkında yaptıkları paylaşımlar ve bu firmaların kurumsal Twitter hesaplarından yapmış oldukları paylaşımlar Sosyal Medya Madenciliği yöntemi ile analiz edilmiştir. Firmalar hakkındaki tweet sayısı, tweet değeri (olumlu, olumsuz, nötr), takipçi kazanımı, yanıt sayısı, retweet sayısı ve beğeni sayısı başlıklarından oluşan Twitter etkinliğinin ölçüm kriterleri ele alınarak bir başarı sıralaması yapılmış ve en başarılı firmanın kozmetik, en düşük sıralamaya sahip firmanın ise elektronik sektöründen olduğu tespit edilmiştir. Tweet değerini saptayabilmek için Duygu Analizi gerçekleştirilmiştir ve olumlu tweet oranının kozmetik firmaları için daha fazla olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Bu çalışma, farklı sektörlerde faaliyet gösteren rakip firmaların Twitter verilerini analiz ederek, firmaların Twitter verilerinin firmalara göre anlamlı bir uyum gösterip göstermediğinin tespit edilmesini, firmaların Twitter'da paylaştıkları içeriklerin kümelenmesini ve hangi içerik kümesinin en fazla etkileşime yol açtığının belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda, 2017 yılı boyunca kozmetik, elektronik ve pazaryeri sektörlerinde faaliyet gösteren rakip firmalar tarafından paylaşılan Twitter verileri, Sosyal Medya Madenciliği süreci izlenerek analiz edilmiştir. Firmaların Twitter verilerinin firmalara göre anlamlı bir uyum gösterip göstermediği Uygunluk Analizi ile tespit edilmiştir. Firmaların Twitter paylaşımları ise Metin Madenciliği ön işleme metotlarından faydalanılarak "Özel Teklif", "Yarışma & Etkinlik", "Ürün", "Sosyal", "Destek & Geri Bildirim" ve "Özel Etkileşim" kategori başlıklarıyla kümelenmiştir. Firmaların elde ettikleri etkileşimlerin büyük bir çoğunluğunun azınlıktaki paylaşımlardan gelmesi sebebi ile hangi içerik kümesinin en fazla etkileşime yol açtığı Pareto İlkesi yardımı ile belirlenmiştir.