ISSN: 1309-1581
AJIT-e Online Academic Journal of Information Technology
509 times viewed.
358 times downloaded.
DOI: 10.5824/1309‐1581.2019.1.004.x
Büyük Verinin Akademik Çalışmalarda Kullanımı Üzerine Mukayeseli Bir Veri Tabanı Araştırması
A Comparative Database Survey on the Use of Big Data in Academic Studies
Serkan Bayrakcı, Muhammed Akif Albayrak
Abstract in Turkish
Web 2.0’ın hayatımıza girmesi ve makineleşmenin artmasıyla birlikte farklı türdeki verilerin bir arada üretilmesi, depolanması ve paylaşılması mümkün hale gelmiştir. Dijital dünyadaki giderek artan devasa miktardaki veriye ve bu verinin analiz sürecine büyük veri denilmektedir. Bu çalışmanın amacı büyük veri kavramına kavramsal bir çerçeve çizerek, akademik çalışmalarda büyük veri kullanımının durumunu, tarih içindeki gelişimini ve büyük veri yılı olarak adlandırılann 2012 yılı öncesindeki ve sonrasındaki farklılıkları incemektir. Ayrıca, büyük veri konusunundaki Türkiye’de ve dünyada yapılan çalışmaların paralellik gösterip göstermediğini ortaya koymaktır. Yöntem olarak tarama araştırması benimsenmiştir. Bu bağlamda EbscoHost ASC ve Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tez veritabanlarında yapılan araştırmayla birlikte 2012 sonrasında büyük veriyle alakalı yapılan akademik çalışmaların 2012 öncesine oranla keskin bir biçimde arttığı görülmüştür. Bununla birlikte “veri madenciliği” ile ilgili akademik çalışmaların sayısındaki artışların nispi düşüşü ise veri madenciliği alt dallarının daha spesifikleşmesiyle açıklanabilmektedir. Ayrıca paralel işleme modellerinden Map Reduce ve doğal dil işleme uygulamalarından fikir madenciliği yöntemlerinin son yıllarda ivme kazandığı gözlemlenmiştir. Bu durum Web 2.0’dan Web 3.0’a yani Etkileşimli Web’den Semantik Web’e geçiş sürecinde olduğumuzu göstermektedir.
Abstract in English
With the introduction of Web 2.0 and the development of mechanization, it has become possible to produce, store and share different types of data together. The concept of big data has been used to define the increasing size of data, the increasing velocity at which it is produced and transmitted, the increasing variety of formats of these data and the analysis process of the data. The purpose of this study is to draw a conceptual framework for the concept of big data, to examine the use of big data in academic studies, its change in years and examine the change before and after the 2012 is called big data year.  With the quantitative research that has been conducted in EBSCOhost ASC  database designed by Academic Search™ Complete and Yükseköğretim Kurulu thesis database to see the state of big data and big data analysis in academic studies and the results of these databases have compared to each other.  As a result of the research, it is obvios that big data and analysis techniques has severely increased after 2012 compared to before 2012 in academic studies. in the increase rate of academic studies about “data mining” can be explained with rise of the specification on sub-branches of data mining. Especially in recent years Map Reduce in artificial neural networks, sentiment analysis and  naturel language processing methods gaining acceleration has been observed.  This condition shows that we are in the way towards semantic web from interactive web which is prospering to web 3.0 from web2.0.
© 2010 - 2019 / AJIT-e : Online Academic Journal Of Information Technology All the opinions writen in articles are under responsibilities of the Authors.

Supported by: