Bibliyometrik Analiz Nasıl Yapılır? VOSviewer ve Biblioshiny ile Adım Adım Rehber

Kısa cevap: Bibliyometrik analiz, bir alandaki yayınları sayısal olarak inceleyip kimin, nerede, ne kadar ve hangi konularda yayın yaptığını gösteren bir yöntemdir. Önce araştırma sorusuna uygun bir arama sorgusu yazılır ve kayıtlar Web of Science veya Scopus’tan tam kayıt olarak indirilir. Ardından veri temizlenir, eş anlamlı terimler birleştirilir ve tekrar eden kayıtlar ayıklanır. Son aşamada VOSviewer ile ağ haritaları, Biblioshiny ile performans tabloları üretilir ve kümeler alan bilgisiyle yorumlanır.

Lisansüstü öğrenciler bu yöntemi çoğunlukla tez önerisinden önce literatürü haritalamak ya da kısa sürede yayımlanabilir bir derleme makalesi hazırlamak için seçer. Bununla birlikte yöntemin kolay görünen yüzü yanıltıcı olabilir; çünkü haritanın kalitesi tamamen sorgunun ve veri temizliğinin kalitesine bağlıdır. Bu rehberde bütün süreci kurgusal bir “dijital okuryazarlık” örneği üzerinden, menü yolları ve R kodlarıyla birlikte adım adım anlatıyoruz.

Bibliyometrik analiz nedir ve hangi soruları yanıtlar?

Bibliyometrik analiz iki ana bileşenden oluşur. İlki performans analizidir: yıllara göre yayın sayısı, en çok yayın yapan yazarlar, kurumlar, ülkeler ve dergiler, atıf sayıları ve h-indeksi gibi göstergeler bu başlıkta yer alır. İkincisi ise bilim haritalamadır: yayınlar arasındaki ilişkiler ağ olarak çizilir ve alanın entelektüel, kavramsal ve sosyal yapısı görünür hâle getirilir.

Bilim haritalamada en sık kullanılan dört ilişki türü vardır. Bunlardan ortak yazarlık analizi, yazarlar, kurumlar veya ülkeler arasındaki iş birliğini gösterir. Ortak kelime analizi, aynı yayında birlikte geçen anahtar kelimelerden konu kümeleri çıkarır. Buna karşılık ortak atıf analizi, iki kaynağın üçüncü yayınlar tarafından birlikte kaç kez atıf aldığını sayar ve alanın klasik temellerini ortaya koyar. Bibliyografik eşleşme ise iki yayının ortak kaynakçasına bakar; dolayısıyla daha güncel araştırma cephelerini yakalamada işe yarar.

Yöntem, sistematik derleme ve meta-analizle sık karıştırılır. Meta-analiz, çalışmaların bulgularını etki büyüklükleri üzerinden birleştirir; bibliyometrik analiz ise bulgulara değil yayınların kendisine ve aralarındaki bağlara bakar. Etki büyüklüğü birleştirme mantığını merak ediyorsanız Jamovi ile meta-analiz ve etki büyüklüğü hesaplama yazımız bu farkı somut bir örnekle gösteriyor.

Veri hangi veri tabanından ve nasıl indirilir?

Özellikle uluslararası çalışmalarda en çok Web of Science Core Collection ve Scopus kullanılır. Her iki kaynak da VOSviewer ve bibliometrix tarafından doğrudan okunabilen dışa aktarım biçimleri sunar. Ancak dergi kapsamları birbirinden farklıdır; bu yüzden hangi kaynağı neden seçtiğinizi yöntem bölümünde gerekçelendirmeniz gerekir. Ayrıca Dimensions, PubMed ve Lens gibi kaynaklar da belirli alanlarda tercih edilebilir.

Web of Science dışa aktarımı: Sonuç listesinde Export → Plain text file seçilir ve “Record Content” alanında Full Record and Cited References işaretlenir. Kaynakça bilgisi olmadan ortak atıf ve bibliyografik eşleşme yapılamayacağı için bu seçenek kritiktir. Her dışa aktarımda indirilebilecek kayıt sayısı sınırlı olduğundan büyük sonuç kümeleri parça parça indirilir; dosyalar savedrecs.txt, savedrecs(1).txt gibi adlarla kaydedilir.

Scopus dışa aktarımı: Sonuçlar seçildikten sonra Export → CSV yolu izlenir. Bu pencerede atıf bilgisi, bibliyografik bilgi, özet ve anahtar kelimeler ile “References” alanı işaretlenmelidir. Öte yandan TR Dizin gibi ulusal dizinlerin çıktıları bu programlarla her zaman doğrudan uyumlu değildir; böyle durumlarda alanların elle eşleştirilmesi ya da dönüştürülmesi gerekir.

Arama sorgusu ve veri temizliği nasıl yapılır?

Aslında haritanın sınırlarını sorgu belirler. Kurgusal örneğimizde dijital okuryazarlık literatürünü inceleyelim. Web of Science’ta gelişmiş aramaya şu sorgu yazılabilir: TS=("digital literacy" OR "digital literacies" OR "dijital okuryazarlık"). Ardından belge türü olarak Article ve Review Article, yıl aralığı olarak da örneğin 2010–2025 seçilir. Sorgunun tam metni, arama tarihi ve uygulanan her filtre mutlaka not edilmelidir; çünkü veri tabanları sürekli güncellendiği için aynı sorgu birkaç ay sonra farklı sayı döndürür.

İndirilen veride temizlik üç adımda yapılır. İlk olarak tekrar eden kayıtlar ayıklanır; özellikle iki veri tabanı birleştiriliyorsa DOI ve başlık üzerinden kontrol şarttır. İkinci olarak konu dışı kayıtlar başlık ve özet okunarak çıkarılır. Üçüncü olarak eş anlamlı terimler birleştirilir: “e-learning”, “elearning” ve “online learning” gibi yazımlar ya da “COVID-19” ile “covid 19” ayrı düğüm olarak kalırsa harita yapay olarak bölünür.

Bu süreci şeffaf göstermenin en pratik yolu, veri toplama akışını PRISMA benzeri bir diyagramla sunmaktır. Diyagramda ilk bulunan kayıt sayısı, filtrelerden sonra kalan sayı, elenen kayıtlar ve analize giren nihai sayı yer alır. Böylece hakem, örneklemin nasıl oluştuğunu tek bakışta izleyebilir.

VOSviewer ile bibliyometrik analiz adım adım nasıl yapılır?

VOSviewer ücretsiz ve Java tabanlı bir programdır; kurulumdan sonra doğrudan haritalamaya geçebilirsiniz. Ortak kelime haritası için izlenecek yol şöyledir:

1. Create → Create a map based on bibliographic data seçilir.
2. Read data from bibliographic database files işaretlenir ve Web of Science sekmesinden indirilen bütün savedrecs dosyaları birlikte eklenir.
3. Analiz türü olarak Co-occurrence, analiz birimi olarak Author keywords ya da All keywords seçilir. Web of Science’ın otomatik ürettiği Keywords Plus terimlerini dahil edip etmediğinizi raporda belirtin.
4. Sayım yöntemi olarak Full counting veya Fractional counting seçilir. Çok yazarlı yayınların ağırlığını dengelemek istiyorsanız kesirli sayım daha savunulabilir bir tercihtir.
5. Bu adımda “Thesaurus file” alanına eş anlamlıları birleştiren dosya eklenir. Dosya, sekmeyle ayrılmış iki sütundan oluşan düz bir metin dosyasıdır: label ve replace by. Örneğin bir satırda elearning ve e-learning yazılır.
6. Son olarak en az geçme sayısı (minimum number of occurrences) eşiği belirlenir ve haritaya alınacak terimler kontrol edilir; “digital literacy” gibi sorgunun kendisinden gelen terimler çoğu zaman bilgi taşımadığı için listeden çıkarılabilir.

Eşik seçimi haritanın okunabilirliğini doğrudan etkiler. Aşağıdaki tablo, öğretim amaçlı kurgusal 1.250 kayıtlık bir veri setinde eşik değiştikçe neler olduğunu gösteriyor:

Dolayısıyla eşiği tek bir “doğru sayı” olarak değil, okunabilirlik ile kapsam arasındaki bir denge olarak düşünmek gerekir. Birkaç eşiği deneyip seçiminizi gerekçesiyle raporlamak, bibliyometrik analiz çalışmalarında hakemlerin en çok aradığı şeffaflığı sağlar. Ortak atıf haritası için ise aynı pencerede Co-citation ve Cited references ya da Cited sources seçilir.

Ortak kelime haritası nasıl yorumlanır?

İlk olarak şunu bilmek gerekir: VOSviewer üç görünüm sunar. Network visualization ekranında her daire bir terimi, dairenin büyüklüğü terimin geçme sayısını, renk ise kümeyi gösterir. Overlay visualization ekranında renkler yayınların ortalama yılını yansıtır; bu sayede hangi konuların yeni gündeme geldiği görülür. Density visualization ekranı ise yoğun çalışılan bölgeleri ısı haritası gibi gösterir.

Kurgusal örneğimizde eşik 5 seçildiğinde altı küme oluşsun. Kırmızı kümede “teacher education”, “pre-service teachers” ve “digital competence” terimleri, mavi kümede ise “misinformation”, “social media” ve “critical thinking” terimleri yer alsın. Overlay görünümünde mavi kümenin sarıya yakın renkte, yani daha yeni yıllarda yoğunlaştığı görülsün. Bu durumda yorum şu şekilde yazılabilir: “Öğretmen eğitimi odaklı çalışmalar alanın yerleşik çekirdeğini oluştururken, yanlış bilgi ve sosyal medya temalı çalışmalar son dönemde öne çıkan bir araştırma cephesine işaret etmektedir.”

Yorumda iki göstergeye özellikle dikkat edin. Occurrences, terimin kaç yayında geçtiğini; total link strength ise terimin diğer terimlerle birlikte geçme sayılarının toplamını verir. Örneğin bir terimin geçme sayısı düşük ama toplam bağlantı gücü yüksekse, bu terim farklı konuları birbirine bağlayan bir köprü görevi görüyor olabilir. Bununla birlikte birlikte geçme, nedensellik göstermez; harita yalnızca ilişkinin sıklığını anlatır. Ağ ölçüleri mantığını daha ayrıntılı görmek isterseniz Python ile sosyal ağ analizi yazımızdaki merkezilik kavramları da yorumunuza derinlik katar.

Biblioshiny ve R ile performans analizi nasıl yapılır?

Biblioshiny, R paketi bibliometrix’in tarayıcıda açılan arayüzüdür. Kurulum ve başlatma için RStudio’da şu üç satır yeterlidir:

install.packages("bibliometrix")
library(bibliometrix)
biblioshiny()

Kod tarafında çalışmayı tercih ederseniz veri şöyle okunur: M <- convert2df("savedrecs.txt", dbsource = "wos", format = "plaintext"). Scopus için dbsource = "scopus", format = "csv" kullanılır. İki kaynağı birleştirmek için ise M <- mergeDbSources(M1, M2, remove.duplicated = TRUE) komutu tekrar eden kayıtları ayıklayarak tek bir veri çerçevesi oluşturur. Ardından results <- biblioAnalysis(M) ve summary(results, k = 10) komutlarıyla en üretken yazarlar, ülkeler, dergiler ve yıllık büyüme oranı tek tabloda alınır.

h-indeksi örneği: Bir yazarın veri setindeki yayınları atıf sayısına göre sıralandığında 25, 18, 12, 9, 6, 4 ve 2 atıf aldığını varsayalım. Beşinci yayın 6 atıf aldığı için en az 5 atıf alan 5 yayın vardır; altıncı yayın ise 4 atıfla 6 eşiğini karşılamaz. Dolayısıyla yazarın bu veri setindeki h-indeksi 5’tir. Biblioshiny bu değeri Authors → Authors' Local Impact menüsünde hesaplar; ancak yalnızca indirdiğiniz kayıtlar üzerinden hesaplandığını raporda açıkça belirtmelisiniz.

Öte yandan Biblioshiny’nin en çok kullanılan iki çıktısı tematik harita ve üç alan grafiğidir. Tematik harita, kümeleri merkezilik (yatay eksen) ve yoğunluk (dikey eksen) değerlerine göre dört bölgeye ayırır: sağ üstte motor temalar, sol üstte niş temalar, sol altta yükselen ya da azalan temalar, sağ altta temel temalar. Üç alan grafiği ise örneğin ülke, anahtar kelime ve dergi arasındaki akışı tek görselde gösterir. R ile Python arasında karar veremiyorsanız veri analizi için Python ve R karşılaştırması yazımız bu tür paket ekosistemlerini kıyaslıyor.

VOSviewer, Biblioshiny ve CiteSpace arasında nasıl seçim yapılır?

Üç programın her biri farklı bir soruya daha iyi yanıt verir. Bu nedenle çoğu çalışmada en az ikisi birlikte kullanılır: performans tabloları Biblioshiny’den, ağ görselleri VOSviewer’dan alınır. Aşağıdaki tablo seçim yaparken işinizi kolaylaştıracaktır:

Kısacası amacınız alanın konu yapısını göstermekse VOSviewer, tanımlayıcı istatistik ve tematik evrim göstermekse Biblioshiny öne çıkar. Zaman içindeki ani ilgi artışlarını incelemek istiyorsanız CiteSpace değerlendirilebilir. Hangi programı seçerseniz seçin, sürüm numarasını ve kullandığınız bütün ayarları yöntem bölümünde yazmanız, çalışmanın tekrarlanabilirliği açısından şarttır.

Bibliyometrik analiz makalesinde yöntem ve bulgular nasıl raporlanır?

Yöntem bölümünde şu bilgiler eksiksiz yer almalıdır: veri tabanı ve alt koleksiyon, arama tarihi, sorgunun tam metni, belge türü, dil ve yıl filtreleri, analize giren kayıt sayısı, kullanılan programlar ve sürümleri, sayım yöntemi, eşik değerleri ve eş anlamlı birleştirme kuralları. Özellikle bibliyometrik analiz makalelerinde “VOSviewer ile analiz edilmiştir” gibi tek cümlelik açıklamalar, hakemlerin en sık eleştirdiği noktadır.

Bunun yanı sıra bulgular bölümü genellikle performans analiziyle başlar: yıllara göre yayın grafiği, en üretken yazar, ülke ve dergi tabloları. Ardından bilim haritalama bulguları gelir; her küme için baskın terimler ve kısa bir içerik yorumu verilir. Haritaları yüksek çözünürlüklü olarak ve renk körlüğüne uygun bir paletle dışa aktarmak, baskıda okunabilirliği artırır. Tablo ve şekillerin akademik biçimde nasıl sunulacağını veri analizi raporu nasıl yazılır rehberimizde ayrıntılı anlattık.

Tartışma bölümünde ise haritanın ne söylediği kadar ne söyleyemediği de yazılmalıdır: tek veri tabanına dayanma, İngilizce dışı yayınların eksik temsili ve atıf sayılarının yayın yaşına bağımlılığı tipik sınırlılıklardır. Çalışmanızı hangi dergiye göndereceğinize ve dergi yazım kurallarına uyuma dair destek arıyorsanız dergi makalesi hizmet sayfamıza da göz atabilirsiniz.

Bibliyometrik analizde en sık yapılan hatalar nelerdir?

• Kaynakçasız dışa aktarım: Web of Science’tan yalnızca “Full Record” indirilirse ortak atıf haritası boş çıkar. İndirme ayarını baştan doğru seçmek saatler kazandırır.
• Eş anlamlıların birleştirilmemesi: Tekil-çoğul ve kısaltma farkları aynı kavramı iki ayrı düğüme böler; böylece kümeler olduğundan dağınık görünür.
• Tekrarların ayıklanmaması: Web of Science ve Scopus birleştirildiğinde aynı makale iki kez sayılırsa yayın ve atıf sayıları şişer.
• Gerekçesiz eşik: Eşik değerini rapor etmemek ya da yalnızca “görsel güzel olsun” diye seçmek, sonuçların tekrarlanmasını imkânsız kılar.
• Haritayı nedensellik gibi okumak: İki terimin sık birlikte geçmesi, birinin diğerini etkilediği anlamına gelmez.
• Güncel yılı tam yıl gibi raporlamak: Veri yıl ortasında indirildiyse son yılın düşük yayın sayısı yanıltıcı bir “düşüş” izlenimi verir; bu durum metinde belirtilmelidir.

Sonuç olarak bibliyometrik analiz, doğru kurulduğunda bir alanın haritasını hızlı ve şeffaf biçimde çıkaran güçlü bir yöntemdir. Ancak programın ürettiği görsel ne kadar etkileyici olursa olsun, değeri sorgunun, veri temizliğinin ve alan bilgisine dayalı yorumun kalitesiyle belirlenir. Bu üç aşamayı belgeleyerek ilerlediğinizde hem hakem sürecinde hem de tez savunmasında yönteminizi rahatlıkla savunabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Bibliyometrik analiz için kaç yayın gerekir?
Kesin bir alt sınır yoktur; gereken sayı araştırma sorusuna ve alanın büyüklüğüne bağlıdır. Çok az kayıtla oluşturulan ağ haritaları anlamlı kümeler üretmeyebilir. Bu yüzden sorguyu daraltmadan önce sonuç sayısını kontrol etmek ve seçiminizi gerekçelendirmek gerekir.

VOSviewer ücretli mi?
Hayır. VOSviewer, Leiden Üniversitesi bünyesinde geliştirilen ücretsiz bir programdır. Bibliometrix paketi ve Biblioshiny arayüzü de R ortamında ücretsiz olarak kullanılabilir.

Web of Science ve Scopus verisini birlikte kullanabilir miyim?
Evet, ancak birleştirme sırasında tekrar eden kayıtların ayıklanması gerekir. Bibliometrix paketindeki mergeDbSources fonksiyonu bu işlemi yapar. VOSviewer ise iki kaynağı aynı anda okuyamadığı için birleştirilmiş veriyle çalışmak gerekiyorsa önce dönüştürme yapılmalıdır.

Bibliyometrik analiz tez yöntemi olarak kabul edilir mi?
Birçok alanda derleme makalelerinde ve tezlerin literatür bölümünde yaygın olarak kullanılır. Bununla birlikte tek başına tez yöntemi olarak kabul edilip edilmeyeceği enstitüye ve danışmana bağlıdır; bu konuyu öneri aşamasında danışmanınızla netleştirmeniz en doğru yoldur.

Sistematik derleme ile bibliyometrik analiz arasındaki fark nedir?
Sistematik derleme, seçilen çalışmaların içeriğini ve bulgularını ayrıntılı biçimde değerlendirir. Bibliyometrik analiz ise yayın, atıf ve anahtar kelime verilerini sayısal olarak inceler. İki yöntem aynı çalışmada birlikte de kullanılabilir.

İlgili rehberler ve hizmetler

• Jamovi ile meta-analiz ve etki büyüklüğü hesaplama
• Veri analizi raporu nasıl yazılır?
• Python ile sosyal ağ analizi ve network verileri
• Veri analizi için Python ve R karşılaştırması