Dokuz Temel Bilgisayar Bilimleri Araştırma Alanında Azerbaycan’ın Bilimsel Üretkenlik Açısından Durumunun Değerlendirilmesi ve Daha İyisi İçin Öneriler

Authors : Efendi Nasiboğlu, Muhammet Damar, Fidan Nuriyeva, Samet Özkök, Muhammet Ali Aydın, Melih Takyaci

Pages : 208-237

Doi:10.47899/ijss.1820174

View : 75 | Download : 85

Publication Date : 2025-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilimsel üretkenliğin değerlendirilmesi, ülkelerin akademik performanslarını, araştırma alanlarındaki gelişim düzeylerini ve uluslararası bilimsel iş birliklerini analiz etmede kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, Azerbaycan’ın bilgisayar bilimleri alanındaki bilimsel üretkenlikleri bibliyometrik yöntemler aracılığıyla dünyadaki diğer öncü ülkeler ile birlikte karşılaştırmalı olarak incelenmektedir. Azerbaycan’ın bilimsel üretkenliklerini farklı dönemlerde farklı konu başlıkları ile inceleyen literatürde çeşitli araştırmalar gerçekleştirilmiştir. Fakat bilgisayar bilimleri gibi toplum refahı, ekonomisi ve toplumların gelişmesi için kritik değerde olan bir alanda bilimsel iş birliğini ve küresel rekabet ortamında diğer ülkeler ile konumunu değerlendiren bir çalışmaya rastlanmamıştır. Çalışmanın gerçekleştirdiği analizler ve geliştirdiği yükseköğretim politikaları ile bu konuda literatüre önemli bir katkı sunduğu düşünülmektedir. Bu bağlamda, Azerbaycan’ın bilgisayar bilimleri disiplininde ortaya koyduğu akademik yayınlar, atıf sayıları, yayın türleri, kurumlara göre ilgili alandaki bilimsel üretkenliğin genel dokusu, iki ülkedeki araştırmacıların gerek birbiriyle gerekse diğer ülkeler ile iş birlikleri ve dergi tercihleri analiz edilmektedir. Çalışma kapsamında, 26 Temmuz 2025 tarihinde Web of Science (WoS) veri tabanından 1980-2025 yılları arasındaki bilgisayar bilimleri ile ilişkili olan dokuz araştırma alanı ((1)Bilgisayar Bilimi, Yapay Zekâ, (2)Bilgisayar Bilimi, Sibernetik, (3) Bilgisayar Bilimi, Donanım ve Mimari, (4) Bilgisayar Bilimi, Bilgi Sistemleri, (5) Bilgisayar Bilimi, Disiplinlerarası Uygulamalar, (6) Bilgisayar Bilimi, Yazılım Mühendisliği, (7) Bilgisayar Bilimi, Teori ve Yöntemler, (8) Sağlık Bilişimi, (9) Bilgi Bilimi ve Kütüphane Bilimi) üzerinden Azerbaycan adresli yayınlar bibliyometrik yöntemler ve metin madenciliği yöntemleri ile analiz edilmektedir. Azerbaycan kaynaklı yayınlar, ülke adresi bilgisi esas alınarak filtrelenmiş; ardından yayın yılına, belge türüne (makale, konferans bildirisi, derleme vb.), yazar sayısına, atıf sayılarına ve yayın yapılan dergilere göre analiz edilmiştir. Bibliyometrik analizler için VOSViewer ve Bibliometrix (R tabanlı) Biblioshiny kütüphanesi kullanılmış, özellikle iş birliği ağları, anahtar kelime eşleşmeleri ve atıf ilişkileri gibi göstergeler görselleştirilmiştir. Python programlama dili ile makine öğrenmesi yöntemleri ile metin madenciliği gerçekleştirilmiştir. İlgili alanda tüm yıllarda beş milyonun üzerinde doküman üretildiği görülmüştür. Azerbaycan’ın 1350 doküman ürettiği görülmüştür. Azerbaycan, Belarus ve Makedonya ardından 94.sırada yer almıştır. Azerbaycan’ın özellikle son yıllarda yayın sayısında gözle görülür bir artış yaşadığı ve uluslararası iş birliklerine daha fazla ağırlık verdiği tespit edilmiştir. Yapılan ortak yayın analizleri sonucunda, Azerbaycan’ın Türkiye (n=356), Tayvan (n=120), Çin (n=97) ve İran (n=89) ile daha yoğun akademik iş birliği içerisinde olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma Azerbaycan’ın bilgisayar bilimleri alanındaki bilimsel üretkenliğini çok boyutlu bir yaklaşımla ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, sadece akademik camia için değil, aynı zamanda Azerbaycan’ın bilim politikalarını geliştiren karar vericiler için de önemli ipuçları barındırmaktadır. Gelecekte daha güçlü akademik bağların kurulması ve bilgisayar bilimleri gibi kritik ve çok değerli bir alanda daha başarılı olunması için ortak projelerin desteklenmesi ve karşılıklı araştırma fonlarının artırılması gerektiği düşünülmektedir.
Keywords : Azerbaycan, bilgisayar bilimleri, yapay zekâ, bilimsel üretkenlik, yükseköğretim politikaları

ORIGINAL ARTICLE URL