Bibliyometrik araştırma incelemesi
DOI: 10.52836/sayistay.1455036Dijital Sınırın Haritalanması: Kamu Yönetimindeki Dönüşüme Dair Bibliyometrik ve Makine Öğrenmesi Analizleri
Kamu yönetiminde dijital dönüşüm, yapay zeka, büyük veri analitiği ve blokzincir gibi teknolojilerin yönetsel süreçlere entegrasyonuyla kamu hizmeti sunumunu ve yönetişim yapısını dönüştürmektedir. Bu çalışma, söz konusu ampirik ve metodolojik boşluğu doldurmayı hedeflemektedir.
Makalenin anahtar kelimeleri
- Yazar
- Muhammet Damar et al.
- Yayın
- Sayıştay Dergisi
- Tarih
- 2024-05-29
Makalenin Kapsamı ve Akademik İçeriği
Kamu yönetiminde dijital dönüşüm, bilgi ve iletişim teknolojilerinin yönetsel süreçlere entegrasyonuyla kamu hizmetlerinin sunumunu, politika oluşturma mekanizmalarını ve yönetişim yapılarını köklü bir biçimde değiştirmektedir. Geleneksel olarak e-devlet kavramı çerçevesinde ele alınan kamu hizmetlerinin dijitalleşmesi, günümüzde yapay zeka, büyük veri analitiği, blokzincir, nesnelerin interneti ve bulut bilişim gibi ileri teknolojilerin benimsenmesiyle daha geniş kapsamlı ve dinamik bir boyut kazanmıştır. Ancak bu hızlı teknolojik gelişmelere karşın, kamu yönetimi disiplininde dijital dönüşümün tematik evrimini ve entelektüel yapısını bütüncül bir yaklaşımla haritalandıran araştırmaların eksikliği dikkat çekmektedir. Mevcut literatürde yer alan bibliyometrik çalışmalar çoğunlukla e-devlet veya bürokrasi gibi belirli kavramsal çerçevelerle sınırlı kalmış, makine öğrenmesi algoritmaları ile bibliyometrik yöntemleri bir arada kullanarak alanın eğilimlerini ortaya koyan çalışmalar oldukça kısıtlı seviyede kalmıştır. Bu durum, kamu sektöründeki teknolojik dönüşümün küresel düzeydeki eğilimlerini ve araştırma örüntülerini anlamlandırmada metodolojik ve ampirik bir boşluk yaratmaktadır.
Bu araştırma, kamu yönetimi alanında 2000-2024 yılları arasında yayımlanan dijital dönüşüm odaklı akademik yazını bibliyometrik analizler ve makine öğrenmesi teknikleriyle inceleyerek alanın tematik ve entelektüel yapısını haritalandırmayı amaçlamaktadır. Araştırmada Web of Science Core Collection veri tabanından elde edilen ve kamu yönetimi kategorisinde indekslenen 600 araştırma makalesi ile 28 derleme makalesinden oluşan toplam 628 yayınlık veri seti analiz edilmiştir. Yöntemsel çerçevede, atıf analizi, eş-atıf ağları ve ortak kelime analizleri gibi gelişmiş bibliyometrik tekniklerin yanı sıra, makale özetleri ve başlıkları üzerinde gözetimsiz bir makine öğrenmesi algoritması olan Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modellemesi uygulanmıştır. Verilerin görselleştirilmesi ve kümelenmesinde VOSviewer yazılımı, R Bibliometrix paketi ve Python Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak yıllık yayın trendleri, coğrafi dağılımlar, kurum/yazar iş birlikleri ve tarihsel konu eğilimleri detaylı bir biçimde çözümlenmiştir.
Araştırma bulguları, kamu yönetiminde dijital dönüşüm yazınının yıllık %24,93 gibi yüksek bir büyüme oranı sergilediğini ve yayınların ortalama atıf sayısının 21,25 olduğunu ortaya koymaktadır. Alanın en üretken dergisi %46,33'lük yayın payı ile Technological Forecasting and Social Change olurken; İngiltere, İtalya, Çin ve Almanya en fazla katkı sunan ülkeler olarak öne çıkmaktadır. LDA konu modellemesi ve bibliyometrik kümeleme analizleri; e-devlet, açık yenilik, sürdürülebilirlik, yapay zeka, akıllı şehirler ve COVID-19 küresel salgınının dijitalleşmeye etkisi gibi temel temaları belirlemiştir. Araştırmanın en göze çarpan bulgularından biri, kamu kurumlarındaki dijital dönüşümün kurumsal iç dinamiklerden veya özgün yenilikçi girişimlerden ziyade büyük ölçüde dışsal baskılar ve krizler sonuçunda şekillendiğidir. Ayrıca, mühendislik disipliniyle özdeşleştirilen artırılmış gerçeklik, büyük veri, blokzincir ve robotik otomasyon gibi teknolojilerin sosyal bilimler ve kamu yönetimi alanında giderek daha fazla uygulama alanı bulduğu tespit edilmiştir.
Elde edilen sonuçlar, kamu yönetiminde dijital dönüşümün yalnızca teknik bir araç değişimi olmadığını, yönetsel şeffaflığı, katılımcılığı ve hesap verebilirliği artıran kurumsal bir zihniyet dönüşümünü temsil ettiğini göstermektedir. Yazarlar, dışsal baskıların yönlendirdiği bu sürecin kalıcı kurumsal başarılara dönüşebilmesi için kamu yöneticilerinin ve politika yapıcıların veri analitiği, yapay zeka yönetimi ve siber güvenlik stratejileri gibi yetkinliklerle donatılması gerektiğini tartışmaktadır. Literatür taraması açısından bu çalışma, bibliyometrik teknikleri makine öğrenmesi tabanlı LDA konu modellemesiyle birleştiren ilk araştırma olması bakımından yöntemsel bir yenilik sunmakta ve kamu yönetimi yazınının tematik haritasını detaylı şekilde çizmektedir. Türk araştırmacılar için bu eser, kamu sektöründe teknoloji kullanımı, veri odaklı karar alma mekanizmaları me açık devlet uygulamaları üzerine kurgulanacak lisansüstü tez ve makale çalışmalarında hem kavramsal altyapı hem de metodolojik model oluşturma açısından güçlü bir referans kaynağı niteliği taşımaktadır.
Araştırmanın amacı
Bu çalışmanın amacı, kamu yönetimi alanında dijital dönüşüm konusundaki akademik literatürü bibliyometrik analizler ve LDA konu modellemesi makine öğrenmesi teknikleriyle inceleyerek alanın tematik ve entelektüel yapısını, gelişim seyrini ve geleceğe dönük araştırma eğilimlerini haritalandırmaktır(Damar et al., 2024).
İnceleme ve modelleme yöntemi
Çalışmada, Web of Science veri tabanından elde edilen büyük veri setlerinin analizi için geleneksel bibliyometrik atıf ve eş-atıf ağ analizleri ile birlikte, makine öğrenmesi tabanlı Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modellemesi entegre bir biçimde kullanılmıştır(Damar et al., 2024).
Kuramsal ve kavramsal çerçeve
Çalışma, kamu yönetiminde dijital dönüşümün sosyo-teknik perspektifini, açık yenilik (open innovation) kuramını, örgütsel çeviklik altyapısını ve e-yönetişim evrim modellerini bütüncül bir metodolojik ve teorik zemin olarak benimsemektedir.
Makalenin ele aldığı literatür
Araştırma, e-devlet literatürü (Özmen, 2023; Budak & Özçelik, 2022), kamuda açık yenilik uygulamaları (Mergel & Desouza, 2013), dijitalleşme ve örgütsel çeviklik ilişkisi (Ciampi et al., 2022) ile COVID-19 salgınının dijital dönüşümü hızlandırıcı etkisini ele alan geniş bir literatür grubunu incelemekte ve tartışmaktadır.
Araştırma Tasarımı
- Evren veya inceleme alanı
- Web of Science (WoS) Core Collection veri tabanında (SSCI, SCI-Expanded, ESCI, A&HCI) indekslenen ve kamu yönetimi (Public Administration) kategorisinde yer alan akademik literatür.
- Örneklem veya araştırma materyali
- 2000-2024 yılları arasında yayınlanmış, dijital dönüşüm ve dijital yenilik temalı 600 araştırma makalesi ve 28 derleme makalesi olmak üzere toplam 628 akademik çalışma.
- Veri toplama süreci
- 01/02/2024 tarihinde WoS veri tabanından 'digital transform*', 'digital innovation*', 'e-innovation*', 'electronic innovation*', 'electronic transform*', 'digitalization*', 'digitalisation*', 'digitization*', 'digitisation*', 'digital servitization' ve 'open innovation*' anahtar kelimeleri kullanılarak filtreleme yapılmıştır.
- Veri analiz yöntemi
- Veri setinin demografik yapısı MS Excel ve Python Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak çözümlenmiş; görselleştirme ve kümeleme analizleri için VOSviewer ve R Bibliometrix (Biblioshiny) yazılımları ile LDA (Latent Dirichlet Allocation) algoritması kullanılmıştır.
Araştırmanın Bulguları
Kamu yönetiminde dijital dönüşümün en önemli itici gücünün, kurumların kendi içsel motivasyonları veya stratejik planlarından ziyade, dışsal baskılar ve çevre dinamikleri olduğu belirlenmiştir(Damar et al., 2024).
Kamu yönetiminde dijital dönüşüm alanındaki akademik üretimin odak noktası, tüm makalelerin %46,33'ünü tek başına yayınlayan 'Technological Forecasting and Social Change' dergisidir(Damar et al., 2024).
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SKA) bağlamında incelendiğinde, dijital kamu yönetimi literatürünün en yoğun biçimde Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı temalarına odaklandığı görülmektedir(Damar et al., 2024).
Mühendislik ve bilişim teknolojileri kökenli kavramların (yapay zeka, blokzincir, nesnelerin interneti vb.) zamanla sosyal bilimler ve kamu yönetimi literatürüne entegre olarak baskın temalar haline geldiği saptanmıştır(Damar et al., 2024).
Bulguların Tartışılması ve Araştırmanın Sonucu
Bulguların Yazarlar Tarafından Yorumlanışı
Kamuda dijital dönüşüm çalışmalarının son yıllarda ivme kazandığı ve literatürün dinamik bir gelişim gösterdiği anlaşılmaktadır. Bu durum, bilgi teknolojilerinin kamu hizmet sunumunu daha şeffaf, katılımcı ve etkin kılma potansiyelinden kaynaklanmaktadır.
Bulgular, dönüşümün kurum içi vizyöner kararlardan ziyade dışsal krizler ve toplumsal beklentiler gibi dış baskılarla şekillendiğini göstermektedir. Özellikle COVID-19 pandemisi gibi kriz anları, kamu bürokrasisinde dijital araçların benimsenmesini zorunlu kılarak süreci hızlandırmıştır.
Yazarlar, elde ettikleri bibliyometrik verileri Alvarenga vd. (2020) ile Tangi vd. (2020) gibi araştırmacıların kurumsal sınırlılıklar üzerine yaptıkları saptamalarla karşılaştırmaktadır. Kamudaki dönüşümün sosyal dokuyu ve örgütsel kültürü derinlemesine etkilemekte yetersiz kaldığı ortak bir bulgu olarak öne çıkmaktadır.
Geleceğe yönelik olarak, yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük veri gibi ileri düzey mühendislik teknolojilerinin kamu yönetimi alanında daha stratejik bir biçimde konumlandırılması gerekmektedir. Bu durum, kamu politikalarının veri temelli şekillenmesini sağlayarak demokratik yönetişim ilkelerini güçlendirecektir.
Bulguların Önceki Araştırmalarla Karşılaştırılması
Yazarlar, kamudaki dijital dönüşüm süreçlerinin kurumsal düzeyde yarattığı sosyal etkilerin sınırlı kaldığına ve süreçsel değişimlerin iş gücü ve bilgi sistemlerine yansımasına rağmen kurumsal kültürde köklü bir değişim tetiklemediğine dair Portekiz bulgularını kendi sonuçlarıyla paralel bir biçimde tartışmaktadırlar(Damar et al., 2024).
Makale, kamudaki dijital dönüşümün önündeki motivasyon kaynaklarını ve engelleri tartışırken Tangi ve arkadaşlarının (2020) Hollanda'da elde ettiği, dönüşümün daha çok dışsal faktörlerce sürüklendiği ve içsel motivasyonun yetersiz kaldığı yönündeki bulguları doğrulamaktadır(Damar et al., 2024).
Sonuç Bölümünün Sunduğu Çıkarımlar
Kamu yönetiminde gerçekleştirilen dijital dönüşüm, ülkelerin ekonomik ve toplumsal ilerlemesi için artık kritik bir ön koşul olarak kabul edilmektedir. Bu dönüşüm süreci sadece fiziksel veya teknolojik altyapının yenilenmesiyle sınırlı kalmamalı; siber güvenlik stratejileri, üst yönetim desteği ve dijital liderlik vizyonuyla bütünleşik bir şekilde yönetilerek kurumsal yapıya entegre edilmelidir(Damar et al., 2024).
Literatür Taraması İçin Sunduğu Çerçeve
Bu makale, kamu yönetimi disiplininde gerçekleştirilen dijital dönüşüm araştırmalarının tematik ve entelektüel yapısını bütüncül bir perspektifle ortaya koyan kuramsal ve bibliyometrik bir kılavuz işlevi görmektedir. Araştırma, alandaki bilimsel üretimin zaman içindeki gelişim seyrini, en baskın araştırma odaklarını ve yazarlar arası iş birliği ağlarını büyük veri analitiğiyle haritalandırarak literatürdeki dağınık görünümü sistematik bir çerçeveye oturtmaktadır. Web of Science veritabanından elde edilen 628 makalenin taranmasıyla oluşturulan bu haritalama, yeni araştırmacıların alanın kavramsal sınırlarını net bir şekilde görmesini sağlamakta ve hangi temaların doygunluğa ulaştığını hangilerinin ise henüz yeterince incelenmediğini açıkça gözler önüne sermektedir.
Çalışma, daha önceki yıllarda Özmen (2023) ile Budak ve Özçelik (2022) tarafından yürütülen ve temel olarak e-devlet ile dijitalleşme söylemlerini dar kapsamlı veritabanları üzerinden inceleyen bibliyometrik çalışmalardan farklılaşmaktadır. Bu makale, önceki çalışmaların aksine hem kapsamını Web of Science veritabanındaki 628 makaleyle genişletmekte hem de geleneksel bibliyometrik yöntemleri Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modellemesi gibi denetimsiz makine öğrenmesi teknikleriyle entegre etmektedir. Böylece, önceki literatürde sıklıkla göz ardı edilen mühendislik kökenli teknolojilerin kamu yönetimi yazınına sızma süreçlerini ve bu dönüşümün kurumsal tetikleyicilerini daha derinlemesine bir yaklaşımla ele almaktadır.
Bu derleme çalışması, kamu yönetimi literatürüne iki temel katkı sunmaktadır. Birincisi, dijital dönüşüm sürecinin kurum içi dinamiklerden ziyade dışsal krizler ve çevresel baskılar sonuçunda şekillendiğini ampirik verilerle ortaya koyarak yönetsel değişim teorilerine katkı sağlamaktadır. İkincisi ise yapay zeka, blokzincir ve büyük veri gibi ileri teknolojilerin sosyal bilimler yazınındaki konumunu detaylı bir şekilde haritalandırarak, sonraki araştırmacılara gelecekteki çalışma alanları için sağlam bir teorik ve kavramsal zemin sunmaktadır. Çalışma, akademisyenlerin ve politika yapıcıların dijitalleşme politikalarını daha rasyonel temellerde tasarlamasına imkân tanımaktadır.
Kaynakça
- Alvarenga, A., Matos, F., Godina, R. and CO Matias, J. (2020). Digital transformation and knowledge management in the public sector. Sustainability, 12(14), 5824.
- Tangi, L., Janssen, M., Benedetti, M. and Noci, G. (2020). Barriers and drivers of digital transformation in public organizations: Results from a survey in the Netherlands. In Electronic Government: 19th IFIP WG 8.5 International Conference.
Tez ve Makale Araştırmalarında Kullanım
Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki üç araştırma taslağına dönüştürülmüştür.
Tez veya makalede kullanım · introduction
Kamu yönetiminde dijital dönüşüm süreçleri içsel motivasyonlardan ziyade dışsal baskılarla şekillenmektedir.
Tez giriş bölümünde kamu sektöründeki teknolojik değişimlerin itici güçlerini tartışmak ve dışsal krizlerin rolünü vurgulamak amacıyla kullanılabilir(Damar et al., 2024).
Kamu Kurumlarında Yapay Zeka Entegrasyonu ve Karar Alma Süreçleri
- Araştırma sorusu
- Kamu yöneticilerinin yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerini benimsemesinde dışsal yasal baskıların ve içsel örgütsel kapasitenin rolü nedir?
- Yöntem taslağı
- Çalışmanın evrenini merkezi kamu kurumları oluşturmaktadır. Örneklem büyüklüğü istatistiksel güç analizi ile belirlenecek olup, veri toplama aşamasında kamu yöneticilerine yönelik anket tekniği uygulanacaktır. Elde edilen veriler çok değişkenli regresyon analizi ile incelenecektir.
Makaleyle bağlantısı: Makalenin kamu yönetimindeki dijital dönüşümün içsel girişimlerden ziyade dışsal baskılarla şekillendiği bulgusundan türetilmiştir(Damar et al., 2024).
Tez veya makalede kullanım · literatüre-review
Mühendislik kökenli teknolojiler sosyal bilimler yazınına entegre olarak kamu yönetimini dönüştürmektedir.
Literatür taraması bölümünde teknoloji ve kamu yönetimi arasındaki disiplinler arası etkileşimi temellendirmek için kanıt olarak sunulabilir(Damar et al., 2024).
Yerel Yönetimlerde Dijitalleşme ve Sürdürülebilirlik Eksenli Bibliyometrik Analiz
- Araştırma sorusu
- Yerel yönetim hizmetlerinin dijitalleştirilmesi ile sürdürülebilir kalkınma amaçları arasındaki akademik yazının evrimi ve tematik yapısı nasıl bir değişim göstermektedir?
- Yöntem taslağı
- Web of Science ve Scopus veri tabanlarından elde edilen yerel yönetim ve sürdürülebilirlik odaklı makaleler taranacaktır. Veri analizi için VOSviewer yazılımı kullanılarak eş-atıf ağları ve ortak kelime analizi gerçekleştirilecektir.
Makaleyle bağlantısı: Makalede Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları bağlamında en yoğun odaklanılan temaların incelenmesi bulgusuna dayandırılmıştır(Damar et al., 2024).
Tez veya makalede kullanım · literatüre-review
Akademik üretimde Technological Forecasting and Social Change dergisi baskın bir yayın odağına sahiptir.
Araştırma yönteminde dergi ve kaynak paternlerini açıklarken alanın bibliyometrik yoğunlaşma merkezini göstermek için kullanılabilir(Damar et al., 2024).
Sosyal Bilimler ve Mühendislik Disiplinlerinin Dijital Dönüşüm Yazınındaki Kesişimi
- Araştırma sorusu
- Mühendislik kökenli akıllı teknolojilerin kamu yönetimi literatürüne entegrasyon süreçlerinde en çok öne çıkan tematik kümeler hangileridir?
- Yöntem taslağı
- Sosyal bilimler indekslerinde taranan teknoloji ve kamu yönetimi konulu makalelerin özet metinleri incelenecektir. Python tabanlı Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak Latent Dirichlet Allocation (LDA) konu modellemesi uygulanacaktır.
Makaleyle bağlantısı: Makalenin geleneksel mühendislik teknolojilerinin sosyal bilimlerde kullanımının artığı tespiti ve LDA yöntemi kullanımından türetilmiştir(Damar et al., 2024).