İnşaat Mühendisliğinde Makine Öğrenmesi Üzerine Bibliyometrik Analiz: Web of Science Tabanlı Bir İnceleme

Kurtuluş Artık; Ali Yiğit; Musa Şahin

doi:10.37609/akya.3599

Yazarlar

Kurtuluş Artık

https://orcid.org/0000-0003-2750-4076

Ali Yiğit

https://orcid.org/0000-0003-2794-0249

Musa Şahin

https://orcid.org/0000-0002-5792-5114

DOI: https://doi.org/10.37609/akya.3599.c6925

Özet

Bu bölüm, inşaat mühendisliğinde makine öğrenmesi üzerine yapılan araştırmaları bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektedir. Çalışma, Web of Science veri tabanı kullanılarak 2020-2025 yılları arasında yayımlanan makaleleri analiz etmekte ve makine öğrenmesinin inşaat mühendisliği alanındaki uygulamalarını, eğilimlerini ve gelecekteki potansiyel araştırma yönlerini tartışmaktadır. Makine öğrenmesi, özellikle derin öğrenme ve sinir ağları gibi ileri tekniklerin mühendislik süreçlerine entegrasyonuyla karmaşık problemlerin çözümünde önemli bir rol oynamaktadır. Bibliyometrik analiz, yayınların yıllara göre dağılımı, atıf sayıları, yazarlar ve kurumlar arasındaki iş birlikleri gibi parametreleri inceleyerek alandaki bilimsel üretkenliği değerlendirmektedir. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi araştırmalarının disiplinler arası iş birliklerinin artırılması, uygulama odaklı çalışmaların yaygınlaştırılması ve algoritma optimizasyonlarının geliştirilmesi gibi önerilerle desteklenmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, makine öğrenmesinin mühendislik ve diğer disiplinlerde giderek daha fazla kabul gördüğünü ve bilimsel etkinin yıllara göre değişkenlik gösterdiğini vurgulamaktadır.

Referanslar

Nilsson ,Nils J. “Introduction To Machine Learning”, 1998. Stanford University

Chollet, François. “Deep Learning With Python”, Buzdağı Yayınevi, 2019. p.5

https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/ (son erişim 3 Ekim 2022).

M. Efe ve A. K. Cangır. Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Tıp Uygulamaları. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 2022;75(Ek 1):1-6. doi: 10.4274/atfm.galenos.2022.78557.

Mitchell, TM., Machine Learning, 1997, New York: McGraw-hill.

Çakır U. Ergitme Fırınlarında Optimum Sistem Parametrelerinin Pekiştirmeli Öğrenme Metodları ile Saptanması. 2022, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi.

E. Tosunoğlu, R. Yılmaz, E. Özeren ve Z. Sağlam, "Eğitimde Makine Öğrenmesi: Araştırmalardaki Güncel Eğilimler Üzerine İnceleme," Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi. 2021;3(2); 178-199.

Savaş, S., Topaloğlu, N., & Yılmaz, M. Veri madenciliği ve Türkiye‟deki uygulama örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2012;21:1-23.

İnik, Ö. & Ülker, E. Derin Öğrenme ve Görüntü Analizinde Kullanılan Derin Öğrenme Modelleri. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi. 2017;6(3), 85-104.

Dereli, Z. Dijital Yerliler Yeni Nesil Eğitim Modeli. İstanbul: Hümanist Ajans A.Ş. El Naqa, I., & Murphy, M. J. (2015). What is machine learning? In Machine Learning in Radiation Oncology 2019. (pp. 3-11). Springer, Cham.

Atalay, M., & Çelik, E. Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ Ve Makine Öğrenmesi Uygulamalari-Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Big Data Analysis. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2017;9(22):155-172.

Suthaharan, S. Big data classification: Problems and challenges in network intrusion prediction with machine learning. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. 2014;41(4):70-73.

Rashidi, H. H., Tran, N. K., Betts, E. V., Howell, L. P., & Green, R. Artificial intelligence and machine learning in pathology: the present landscape of supervised methods. Academic pathology. 2019;6: 2374289519873088.

Karakoyun, M., Hacıbeyoğlu, M. Biyomedikal Veri Kümeleri İle Makine Öğrenmesi Siniflandirma Algoritmalarinin İstatistiksel Olarak Karşilaştirilmasi. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi. 2014;16(48):30-42.

Akay, E. Ç. Ekonometride Yeni Bir Ufuk: Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi. 2018;7(2): 41-53.

Tataroğlu, V. Derin öğrenmeye dayalı sosyal medya profillemesi 2019. (Master's thesis, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).

Er, M. B. Makine öğrenmesi ile Türk müziğinde duygu analizi 2019. (Master's thesis, Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü).

Burkut, E. B., & Dal, M. Systematic Literature Review and Scientific Maps on Ecological Architecture and Eco-Architecture. International Journal of Pure and Applied Sciences. 2023; 9(2): 369–380. https://doi.org/10.29132/ijpas.1365407

Burkut, E. B., & Köseoğlu, E. Mimarlık Alanında Çocuklarla İlgili Yayınların Bibliyometrik Analizi ve Bibliyografik Haritaları. Journal of Architectural Sciences and Applications. 2022;7(2): 511–527. https://doi.org/10.30785/mbud.1099993

Dal, M., Burkut, E. B., & Karataş, L. Analysis of Publications on Earthquake Research in Architecture Category and Analysis with R Studio-Biblioshiny Software. Journal of Architectural Sciences and Applications. 2023;8(Special Issue): 183–197. https://doi.org/10.30785/mbud.1333876

Tekin, S., Burkut, E. B., & Dal, M. Culture and arts management: A bibliometric analysis using software. Cultural Heritage and Science. 2024; 5(1): 62–74. https://doi.org/10.58598/cuhes.1471765

Tekin, S., Burkut, E. B., & Dal, M. Akıllı Şehirler ve Sanat Alanlarındaki Akademik Çalışmaların Bibliyometrik Analizi. Içinde Z. Karaçor, S. Karaçor, & B. Güvenek (Ed.), Munzur International Scientific Research And Innovation Congress 2024a (ss. 288–297). Ubak Kongre.

Ay, İ. Akıllı Ev Sistemleri Üzerine Bibliyometrik Bir Analiz: Web Of Science Tabanlı Bir Çalışma. In D. Ciloğlu (Ed.), III. International Fırat Scientific Research Congress 2024. (pp. 114–121). Ases Publications.

Burkut, E. B., & Dal, M. Analysis of Articles on Occupational Health and Safety with Scientific Mapping Techniques in WoS & Scopus Database Digital International Journal of Architecture Art Heritage, 2000-2023. 2024; 3(1), 1–13.

Özmen Halis, E. G., Ay, İ., & Dal, M. The Interaction Between Culture And Artificial Intelligence: An Evaluation From A Bibliometric Perspective. In E. Yabalak (Ed.), II. International Perge Scientific Studies Congress 2025.(pp. 153–162). Arceng Publications.

Petrovich, E. Science mapping. 2020. ISKO Encyclopedia of Knowledge Organization.

Tekin, S., Burkut, E. B., & Dal, M. Culture and arts management: A bibliometric analysis using software. Cultural Heritage and Science, 2024; 5(1): 62–74. https://doi.org/10.58598/cuhes.1471765

Bekler S., Ay İ., Dal M., Bekler B. Bilimsel Bir Bakış: Küresel İklim Değişikliği ve Sürdürülebilirlik Alanındaki Araştırma Trendleri (1992-2024). In: Dal M, editor. Mimarlıkta Güncel Araştırma, Tasarım ve Yöntem-2024. Lyon, France: Livre de Lyon; 2024. p. 1–24.

Ay İ., Bekler B., Bekler S., Dal M. Bibliometric Analysis of Academic Studies on BREEAM with VOSviewer Software Program. Engineering Applications. 2024;3(3):185–202.

Ay İ., Bekler S., Bekler B., Dal M. Taş Alterasyonları Konusunda Yapılmış Akademik Çalışmaların VOSviewer Yazılım Programı ile Bibliyometrik Analizi. Kültürel Miras Araştırmaları. 2024;5(1):15–31. doi: 10.59127/kulmira.1495257

Ay İ., Tekin S., Dal M. Yeşil Bina ve Sürdürülebilirlik Literatürünün Gelişimi: 1999’dan Günümüze Bibliyometrik Bir Bakış. In: Dal M, Ay İ, editors. Mimarlık Uygulamaları ve Araştırmaları. Ankara, Turkey: BİDGE Yayınevi; 2024. p. 5–39.

Clarivate. Middle East, North Africa & Türkiye: Web of Science Core Collection (02-03-2025 tarihinde https://clarivate.libguides.com/mena/tr/WoSCore adresinden ulaşılmıştır.)

Dal, M., Burkut, E. B., Karataş, L. Analysis of Publications on Earthquake Research in Architecture Category and Analysis with R Studio-Biblioshiny Software. Journal of Architectural Sciences and Applications, 2023;8 (Special Issue), 183-197.