Bu hakem değerlendirmesinden geçmemiş preprint çalışma, teknolojik değişim araştırılan olgunun kendisini sürekli dönüştürürken bilimsel alanların nasıl geliştiğini dijital ekonomi araştırmaları üzerinden incelemektedir. Araştırmacı, 1989-2024 yılları arasında 19 konferans ve atölye serisinin 195 toplantısında sunulan 8.426 çalışmayı bir araya getirmiş; bu kayıtları bibliyografik bilgiler, özetler, yazar ve kurum verileri, atıflar, tarihsel belgeler ve dokuz uzmanla gerçekleştirilen görüşmelerle zenginleştirmiştir. Bulgular, dijital ekonomi araştırmalarının öncü araştırmacıların kurduğu konferanslarla ortaya çıktığını, kurumlar ile finansman ve veri erişimi sayesinde kurumsallaştığını, daha sonra disiplin, sektör ve politika çevreleriyle etkileşim içinde çeşitlendiğini göstermektedir. Ancak konferans örnekleminin eksik ve coğrafi olarak seçici olması, bazı metin sınıflandırmalarının yüksek hata oranı ve araştırmanın nedensel bir tasarım kullanmaması nedeniyle sonuçlar bütün bilimsel alanlara doğrudan genellenmemelidir.

Çalışmanın geliştirdiği çerçeve üç aşamadan oluşmaktadır: 2001 öncesindeki ortaya çıkış aşamasında öncüler; 2001-2015 arasındaki kurumsallaşma aşamasında üniversiteler, araştırma merkezleri, fon sağlayıcılar ve veri kaynakları; 2016 sonrasındaki çeşitlenme aşamasında ise disiplinler, sektör ve politika çevrelerinden oluşan muhataplar belirleyici hâle gelmiştir. Aynı dönemde alanın araştırma gündemi internet ve maliyet azaltma tartışmalarından dijital platformlara, nedensel ampirik araştırmalara ve yapay zekâya doğru kaymıştır.

Araştırmanın temel sorusu nedir?

Araştırmanın temel sorusu, bilimsel bir alanın yalnızca kendi içindeki kuramsal birikimle değil, araştırdığı teknolojik olgunun değişmesiyle birlikte nasıl evrildiğidir. Dijital ekonomi bu soruyu incelemek için elverişli bir örnek oluşturmaktadır; çünkü kişisel bilgisayarlar, internet, elektronik ticaret, dijital platformlar, sosyal medya ve yapay zekâ gibi ardışık teknolojik dalgalar hem ekonomik yaşamı hem de araştırmacıların sorularını, veri kaynaklarını ve yöntemlerini değiştirmiştir.

Çalışma yalnızca makale sayılarındaki artışı ölçmemektedir. Araştırmacı; araştırma topluluğunun büyüklüğünü, kurumsal katılımı, coğrafi dağılımı, ortak yazarlığı, disiplinlerarasılığı, yayın kanallarını, araştırma konularını, kullanılan yöntemleri ve politika belgelerindeki görünürlüğü birlikte değerlendirmektedir. Böylece bir bilimsel alanın hem entelektüel yapısını hem de araştırmayı mümkün kılan sosyal ve kurumsal altyapıyı izlemeye çalışmaktadır.

Konferanslar neden araştırmanın merkezindedir?

Dijital ekonomi araştırmaları tek bir dergiye veya akademik disipline bağlı değildir. Ekonomi, işletme, yönetim bilişim sistemleri ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda çalışan araştırmacılar, henüz dergi yayınına dönüşmemiş çalışmalarını konferanslarda sunabilmektedir. Bu nedenle konferans programları, yeni bir araştırma alanını dergi yayınlarında görünür hâle gelmesinden daha erken bir aşamada yakalayabilmektedir.

Çalışmanın temel savı, konferansların yalnızca sonuçların sunulduğu geçici etkinlikler olmadığıdır. Konferanslar araştırmacıları bir araya getirmekte, yeni konuları meşrulaştırmakta, genç araştırmacıların alana girişini kolaylaştırmakta, iş birlikleri oluşturmakta, araştırma gündemlerini şekillendirmekte ve akademi ile sektör ve kamu kurumları arasında bağlantı kurmaktadır. Araştırmacı bu işlevi “alan inşa eden altyapı” olarak kavramsallaştırmaktadır.

Veri seti nasıl oluşturulmuştur?

Araştırmacı önce dijital ekonomi alanının gelişiminde merkezi öneme sahip konferans ve atölyeleri belirlemiştir. Liste uzman görüşmeleriyle değerlendirilmiş; programlar resmî etkinlik sitelerinden, arşivlenmiş internet sayfalarından ve konferans düzenleyicilerinden toplanmıştır. Çalışmada WISE, DRUID, CIST, TSE Digital Economics Conference, ZEW Conference on the Economics of ICT, NBER Economics of Digitization, MIT Conference on Digital Experimentation ve NBER Economics of Artificial Intelligence gibi etkinlikler bulunmaktadır.

Konferans programlarından çalışma başlığı, sunumu yapan araştırmacı, kurum, ortak yazarlar ve mevcut olduğu ölçüde ortak yazarların kurumları çıkarılmıştır. Araştırmacı veri çıkarımını hızlandırmak için ChatGPT ve Microsoft Copilot kullanmış, ancak üretilen kayıtları özgün programlarla elle karşılaştırdığını belirtmiştir.

Konferans verileri daha sonra Google Scholar, OpenAlex ve SSRN Economics of Networks eJournal kayıtlarıyla zenginleştirilmiştir. Bu işlemler yayın yılı, atıf sayısı, özet, dergi adı, çalışma bağlantısı ve yazar profili gibi ek bilgilerin elde edilmesini sağlamıştır. Başlık ve yazar eşleştirmelerinde RapidFuzz ve FuzzyWuzzy araçlarına dayalı yaklaşık dize eşleştirme yöntemleri kullanılmıştır.

Çalışmanın veri bölümünde 8.426 kaydın 7.156’sında özet bulunduğu belirtilmektedir. Bununla birlikte BERTopic analizinde kullanılabilir özeti bulunan 6.862 çalışmanın kullanıldığı yazılmıştır. Bu iki sayı arasındaki 294 kayıtlık farkın eksik, çok kısa veya analiz için elverişsiz özetlerden kaynaklanması olasıdır; ancak ayrım metinde tam olarak açıklanmamıştır. Bu nedenle konu modellemesinin kapsamı değerlendirilirken 6.862 gözlemlik fiilî analiz örneklemi esas alınmalıdır.

Bilimsel alanların gelişimi için önerilen üç aşamalı çerçeve

Ortaya çıkış: Öncüler dağınık araştırmaları bir araya getirdi

2001 öncesinde dijital ekonomiyle ilişkili çalışmalar bilgisayar bilimi, yönetim bilişim sistemleri ve bilgi ve iletişim teknolojileri ekonomisi içinde dağınık biçimde yürütülüyordu. Veri kaynaklarının sınırlı olması nedeniyle kuramsal modeller ve kavramsal tartışmalar daha baskındı. İnternetin fiyatlandırılması, elektronik pazarlar, işlem ve bilgi maliyetleri, bilgisayarların verimlilik üzerindeki etkisi ve internet altyapısı başlıca konular arasındaydı.

İlk Workshop on Information Systems and Economics etkinliğinin 1989’da düzenlenmesi, çalışma tarafından önemli bir dönüm noktası olarak değerlendirilmektedir. Bu tür erken konferanslar, ortak bir araştırma gündemi henüz tam olarak oluşmadan farklı disiplinlerden araştırmacıların düzenli biçimde bir araya gelmesini sağlamıştır.

Kurumsallaşma: Fon, kurum ve veri erişimi alanı ölçeklendirdi

2001-2015 döneminde Avrupa ve Kuzey Amerika’da tekrarlanan konferansların kurulması alanın daha kalıcı bir kurumsal yapıya kavuşmasını sağlamıştır. ZEW, Toulouse School of Economics ve NBER gibi kurumların konferansları, araştırma hibeleri, çalışma kâğıdı serileri ve doktora öğrencilerine yönelik eğitim programları bilimsel topluluğun genişlemesine katkıda bulunmuştur.

Dijital şirketlerle kurulan ilişkiler ve araştırmacıların teknoloji firmalarında danışman veya baş ekonomist görevleri üstlenmesi, çevrim içi davranış, reklamcılık, arama motorları ve platform pazarlarına ilişkin mikro düzeyde verilere erişimi artırmıştır. Araştırma gündemi bu dönemde yenilik, fikrî mülkiyet hakları ve platform ekonomisi etrafında yoğunlaşmıştır.

Çeşitlenme: Platformlar, yapay zekâ ve nedensel yöntemler öne çıktı

2016 sonrasında alan hem konu hem yöntem hem de kurumsal aidiyet açısından hızla çeşitlenmiştir. Yönetim ve işletme okulları önemli kurumsal merkezlere dönüşürken ekonomi, bilgi sistemleri ve bilgisayar bilimi alan içindeki etkisini sürdürmüştür. Dijital platformlar, sosyal medya, veri gizliliği, rekabet politikası, algoritmalar ve yapay zekâ araştırma gündeminin merkezine yerleşmiştir.

Çalışma, bu aşamada yalnızca daha fazla çalışma üretildiğini değil, deneyler, gerçek yaşam verileri ve nedensel tanımlama stratejileri kullanan ampirik araştırmaların ağırlığının arttığını göstermektedir. Alanın sektör ve politika kurumlarıyla etkileşimi de platform düzenlemeleri, telif hakkı, veri yönetişimi ve yapay zekâ politikaları nedeniyle daha görünür hâle gelmiştir.

Araştırma üretimi ve politika görünürlüğü nasıl değişmiştir?

Şekil 1’in sol paneli, yıllık konferans çalışması sayısının 1989’da çok düşük bir düzeyden 2024’te 800’ün üzerine çıktığını göstermektedir. En hızlı artış 2016 sonrasındaki çeşitlenme döneminde gerçekleşmiştir. Araştırmacı bu yükselişi dijital platformların büyümesi, sosyal medya ve elektronik ticaretin yaygınlaşması, COVID-19 dönemindeki dijital hızlanma ve yapay zekâ araştırmalarındaki artışla ilişkilendirmektedir.

Aynı şeklin sağ paneli, veri setindeki 364 çalışmanın Overton.io tarafından belirlenen 3.517 politika odaklı belgede kaynak gösterildiğini bildirmektedir. Bu çalışmalara atıf yapan yıllık politika belgesi sayısı 2000’lerin başında çok düşükken 2024’e doğru yaklaşık 390’a yükselmiştir. Ancak politika etkisi analizi 8.426 çalışmanın tamamına değil, yalnızca izlenebilen 364 çalışmaya dayanmaktadır. Bu nedenle şekil alanın politika görünürlüğünün arttığını desteklemekte, fakat bütün çalışmaların politika üzerindeki ortalama etkisini ölçmemektedir.

Bilimsel topluluk ne kadar büyümüştür?

Şekil 2, dijital ekonomi araştırmalarına en az bir kez katkı veren kümülatif araştırmacı sayısının 2024 itibarıyla yaklaşık 7.800’e ulaştığını göstermektedir. Kurumsallaşma döneminde alana yılda yaklaşık 210 yeni araştırmacı katılırken, bu sayı çeşitlenme döneminde hızla artmış ve 2024’te yaklaşık 640 yeni araştırmacıya ulaşmıştır.

Büyüme eşit dağılmamıştır. Araştırmacıların yaklaşık %42’si yalnızca bir veya iki konferans çalışmasına katkı verirken, küçük bir grup 40’tan fazla çalışmada ortak yazar olarak yer almıştır. Çalışma bu yüksek üretkenliğe sahip araştırmacıların yalnızca yayın yapan kişiler olmadığını; konferans düzenleme, öğrenci yetiştirme, ağ kurma ve politika danışmanlığı gibi rollerle alanın yönünü etkileyebildiğini ileri sürmektedir.

Kurumlar ve coğrafya ne göstermektedir?

Konferansların coğrafi dağılımında ABD belirgin biçimde öndedir. Çalışmada ABD’nin 109, Almanya’nın 42, Fransa’nın 36 ve Danimarka’nın 24 konferansa ev sahipliği yaptığı bildirilmektedir. Cambridge, Boston, Stanford, Mannheim, Münih, Paris, Toulouse ve Kopenhag uzun süreli merkezler olarak öne çıkmaktadır.

Yazarların kurumlarına ilişkin veriler de benzer bir yoğunlaşma göstermektedir. 1989-2007 arasında yılda yaklaşık 34 farklı kurum alana katkı verirken, 2008’den sonra bu sayı çoğunlukla 100 civarında seyretmiş ve 2024’te 185’e ulaşmıştır. Buna rağmen haritalanan 2.464 kurum kaydı, ağırlığın hâlen Kuzey Amerika ve Avrupa’da toplandığını göstermektedir. Tel Aviv Üniversitesi ve Singapur Ulusal Üniversitesi bu bölgelerin dışındaki belirgin merkezlerdir. Çin’in dijital pazarlardaki önemine karşın veri setinde sınırlı temsil edilmesi araştırmacı tarafından dikkat çekici bulunmaktadır.

Bu dağılım, alanın uluslararasılaştığını ancak küresel olarak dengeli bir yapıya ulaşmadığını göstermektedir. Konferansların seyahat, finansman, kurumsal itibar ve ağlara erişim gerektirmesi, iyi kaynaklandırılmış kurumların görünürlüğünü artırırken daha zayıf araştırma ekosistemlerinin temsilini sınırlayabilmektedir.

Ortak yazarlık ve uluslararası iş birliği nasıl değişmiştir?

Çalışma başına ortalama yazar sayısı 1990’ların sonunda 1,5’in altındayken 2024’te yaklaşık 3,5’e yükselmiştir. Çalışma başına düşen kurum sayısı da kurumsallaşma döneminde yaklaşık 1,7 düzeyinden 2 civarına ve bazı yıllarda bunun üzerine çıkmıştır. Bu eğilim, dijital ekonomi araştırmalarının giderek daha fazla ekip çalışmasına ve kurumlar arası uzmanlık birleşimine dayandığını göstermektedir.

Kıtalar arası ortaklıkların payı ilk yıllarda çok düşükken 2008-2014 döneminde belirgin biçimde artmıştır. Bu pay 2024’te araştırma katkılarının yaklaşık %12’sini oluşturmaktadır. COVID-19 dönemindeki düşüş, fiziksel konferansların ve yüz yüze etkileşimin kesintiye uğramasıyla ilişkilendirilmektedir. Bununla birlikte çalışma bu ilişkiyi nedensel olarak test etmemektedir.

Dijital ekonomi araştırmaları hangi disiplinlerde yayımlanmıştır?

8.426 kaydın 3.428’inde yayın kanalı bilgisi bulunmuş, 1.527 kayıt akademik dergi yayını olarak belirlenmiş ve 1.165 çalışma dört ana disipline sınıflandırılmıştır. İlk yıllarda ekonomi dergileri daha baskınken, bilgi sistemleri ve yönetim dergileri zaman içinde önem kazanmıştır. Çeşitlenme döneminde yönetim dergileri en büyük yayın kanalı hâline gelmiştir. Bilgisayar biliminin payı daha küçük kalmakla birlikte yapay zekâ çalışmalarının yükselişiyle son yıllarda artmıştır.

En sık karşılaşılan dergiler Management Science, Information Systems Research, Research Policy, MIS Quarterly ve Marketing Science’dır. Çalışmanın hesaplamalarına göre dijital ekonomi araştırmaları 2024’te Management Science yayınlarının yaklaşık %5’ini, 2023’te Information Systems Research yayınlarının yaklaşık %10’unu, 2022’de Research Policy yayınlarının yaklaşık %4’ünü ve 2023’te The RAND Journal of Economics yayınlarının yaklaşık %13’ünü oluşturmuştur.

Araştırmacıların kurumsal bölümleri ile araştırma ilgi alanları aynı mıdır?

Google Scholar profillerinden yeterli kurumsal bilgi elde edilen 1.216 araştırmacının %58,39’u yönetim, %26,64’ü ekonomi, %4,11’i bilgi sistemleri ve %3,21’i bilgisayar bilimi bölümlerinde yer almaktadır. Daha küçük paylar pazarlama, strateji, istatistik ve hukuk alanlarına aittir.

Araştırma ilgi alanları ise farklı bir tablo sunmaktadır. 1.815 araştırmacının profil anahtar kelimelerine dayalı ağırlıklı sınıflandırmasında ekonomi %46,59 ile en büyük paya sahipken yönetim %21,16 düzeyindedir. Bilgisayar bilimi, pazarlama, strateji ve bilgi sistemleri de önemli paylar taşımaktadır. Bu araştırmacıların 437’si birden fazla disiplinle ilişkili anahtar kelimeler bildirmiştir. Dolayısıyla bir araştırmacının kurumsal olarak işletme okulunda bulunması, çalışmalarının yalnızca yönetim disipliniyle sınırlı olduğu anlamına gelmemektedir.

Araştırma konuları nasıl değişmiştir?

Araştırmacı, 6.862 özeti BERTopic yöntemiyle analiz etmiş ve on konu üretmiştir. En sık görülen beş konu platformlar, yenilik, veri odaklı yöntemler, çevrim içi topluluklar ve sağlıktır. Bu beş konu, ortalama konu olasılığı kütlesinin %69’unu oluşturmuş ve özeti bulunan çalışmaların %99’unda en azından kısmen temsil edilmiştir.

• Yenilik: İlk yıllarda şirketler, teknoloji, bilgi üretimi ve ekonomik gelişme tartışmalarında baskın olmuştur.
• Platformlar: Yaklaşık 2011’den itibaren güçlenmiş; tüketiciler, kullanıcılar, çevrim içi içerik, pazarlar ve platform rekabetiyle ilişkilendirilmiştir.
• Veri odaklı yöntemler: Yapay zekâ, deney, öğrenme, model ve tedavi gibi sözcüklerle temsil edilmiş ve özellikle 2016 sonrasında hızla yükselmiştir.
• Çevrim içi topluluklar: Açık kaynak yazılım, kitlesel fonlama ve kullanıcı üretimi gibi alanları kapsamıştır.
• Sağlık: Daha küçük bir pay taşımakla birlikte hastaneler, hekimler, hastalar ve dijital sağlık verileri üzerinden alanın sektörel çeşitlenmesini göstermiştir.

SpaCy tabanlı sözcük sıklığı analizi de bu dönüşümü desteklemektedir. 1989’daki fiyatlandırma, bilgi ve optimizasyon ağırlıklı sözcüklerden; 2000’de pazar, şirket, dijital teknoloji ve ekonomi kavramlarına; 2010’da yenilik, araştırma, bilgi ve ağlara; 2024’te ise veri, platform, tüketici, çevrim içi içerik ve etki kavramlarına doğru bir geçiş görülmektedir.

Kuramsal araştırmadan ampirik araştırmaya geçiş

Başlık ve özetlerdeki anahtar kelimeleri kullanan sınıflandırmada 3.781 çalışma ampirik, 787 çalışma kuramsal ve 1.375 çalışma karma yöntemli olarak etiketlenmiştir. Toplam 5.943 çalışma sınıflandırılabilmiş, geri kalan 2.483 kayıt eksik veya yetersiz metin nedeniyle sınıflandırma dışında kalmıştır.

1998’de sınıflandırılan çalışmaların yaklaşık %80’i kuramsal olarak değerlendirilirken, 2016’dan sonra dağılım yaklaşık %70 ampirik, %9 kuramsal ve %21 karma araştırma düzeyinde istikrar kazanmıştır. Bu değişim, dijital veri erişiminin artması, deneysel yöntemlerin yaygınlaşması ve politika yapıcıların nedensel kanıta yönelik talebiyle ilişkilendirilmektedir.

Bununla birlikte kesin oranlara dikkatle yaklaşılmalıdır. Araştırmacının elle sınıflandırdığı 100 çalışmalık doğrulama örnekleminde modelin genel hata oranı %43 olarak bildirilmiştir. Karma kategoriye ilişkin tartışmalı eşleşmeler hata hesabından çıkarıldığında hata oranı %3’e düşmektedir. İki sonuç arasındaki büyük fark, sınıflandırmanın özellikle “karma yöntem” tanımına ve kullanılan anahtar kelimelere duyarlı olduğunu göstermektedir. Bu nedenle yöntemsel dönüşümün genel yönü güçlü görünse de her yıl için verilen kesin oranlar ölçüm hatası içerebilir.

Konferanslar gerçekten bilimsel alanları inşa ediyor mu?

Veriler, konferans sayısındaki artışın araştırma üretimi, kurumsal katılım, ortak yazarlık ve konu çeşitlenmesiyle birlikte gerçekleştiğini göstermektedir. Tarihsel belgeler ve uzman görüşmeleri de WISE, ZEW, TSE ve NBER gibi tekrar eden etkinliklerin araştırmacı toplulukları oluşturduğunu desteklemektedir.

Ancak araştırma konferansların alan büyümesine neden olduğunu kesin olarak kanıtlayan bir deney veya nedensel ekonometrik tasarım sunmamaktadır. Finansman, teknolojik gelişme, veri erişimi, yeni düzenlemeler ve şirketlerin araştırma talebi aynı dönemde değişmiştir. Bu nedenle “konferanslar alan inşa eden altyapılardır” sonucu, nicel örüntüler, tarihsel kayıtlar ve görüşmelerin birlikte yorumlanmasına dayanan kavramsal bir çıkarımdır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Dijital ekonomi araştırmaları 1989-2024 arasında üretim, araştırmacı sayısı ve kurumsal katılım bakımından güçlü biçimde büyümüştür.
• Alan ekonomi, yönetim, bilgi sistemleri ve bilgisayar bilimi arasında disiplinlerarası bir yapı taşımaktadır.
• Araştırma gündemi internet ve verimlilik tartışmalarından platformlara, veri odaklı yöntemlere ve yapay zekâya kaymıştır.
• Kuramsal çalışmaların göreli ağırlığı azalmış, ampirik ve nedensel yöntemlere yönelim artmıştır.
• Tekrarlanan konferanslar, finansman kurumları, veri sağlayıcıları ve doktora eğitimleri alanın kurumsallaşmasına eşlik etmiştir.
• Alan uluslararasılaşmış olsa da Kuzey Amerika ve Avrupa’daki kaynakları güçlü kurumlarda yoğunlaşmaya devam etmektedir.
• Daha dar bir dijital ekonomi örneklemiyle yapılan sağlamlık analizlerinde temel eğilimler büyük ölçüde korunmuştur.

Çalışmanın kanıtlamadığı veya test etmediği sonuçlar

• Konferansların bilimsel alan büyümesinin tek veya doğrudan nedeni olduğu kanıtlanmamıştır.
• Konferanslara katılan bütün çalışmalar veya bütün dijital ekonomi araştırmaları veri setinde yer almamaktadır.
• Politika belgelerindeki atıflar araştırmanın düzenlemeler üzerinde doğrudan veya başarılı bir etki yarattığını göstermemektedir.
• Kuzey Amerika ve Avrupa dışındaki düşük temsil, bu bölgelerde dijital ekonomi araştırması yapılmadığı anlamına gelmemektedir.
• Yönetim dergilerindeki artış, ekonominin veya bilgi sistemlerinin alandaki önemini kaybettiğini göstermemektedir.
• Anahtar kelime sınıflandırmasıyla belirlenen ampirik, kuramsal ve karma çalışma oranları hatasız ölçümler değildir.
• Üç aşamalı çerçevenin bütün bilimsel alanlara aynı dönem sınırlarıyla uygulanabileceği gösterilmemiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri nelerdir?

Çalışmanın en önemli gücü, dergi yayınlarına dayalı geleneksel bilim bilimi analizlerinden farklı olarak konferans programlarını kullanmasıdır. Bu yaklaşım, disiplinlerarası bir alanın henüz resmî yayın kanallarında tam olarak görünür olmadığı erken evrelerini incelemeye imkân vermektedir.

Nicel konferans verilerinin tarihsel belgeler, bibliyografik kayıtlar, uzman görüşmeleri, konu modelleme, metin madenciliği ve sağlamlık analizleriyle birleştirilmesi ikinci önemli güçlü yöndür. Ek B’de DRUID ve Management, Analytics, and Data Conference içindeki dijital ekonomiyle doğrudan ilgili olmayan çalışmalar çıkarıldığında örneklem 8.426’dan 7.647’ye düşmüştür. DRUID kayıtları 2.626’dan 1.195’e, MAD kayıtları 83’ten 68’e inmesine rağmen temel büyüme, konu, disiplin ve yöntem eğilimleri büyük ölçüde değişmemiştir.

Çalışmanın sınırlılıkları nelerdir?

• Konferans listesi alanla ilgili bütün etkinlikleri kapsamamaktadır. Özellikle erken dönem internet ekonomisi çalışmaları daha genel ekonomi konferanslarında sunulmuş olabilir.
• Tarihsel konferans programlarının tamamına ulaşılamadığı için çalışma sayıları gerçek toplamın alt sınırıdır.
• Bazı programlarda yalnızca sunumu yapan araştırmacı bulunduğundan ortak yazar sayıları eksik ölçülmüş olabilir.
• Google Scholar’da yalnızca ilk arama sonucunun kullanılabilmesi yanlış eşleşme riski yaratmaktadır.
• OpenAlex bazı uzun özetlerin yalnızca ilk cümlelerini sağlamaktadır.
• 875 konferans çalışması için ek bibliyografik bilgi bulunamamıştır.
• 1990-2000 döneminde kurum verileri eksiktir ve kurumsal harita yalnızca coğrafi olarak eşleştirilebilen kayıtları kapsamaktadır.
• Yazarların bölüm ve ilgi alanı sınıflandırmaları 2026 tarihli Google Scholar profillerine dayanmakta, geçmişteki kurumsal konumları doğrudan göstermemektedir.
• Dergi disiplinleri büyük ölçüde dergi adlarındaki anahtar kelimelerle sınıflandırılmıştır.
• Yöntem sınıflandırmasındaki %43 genel hata oranı kesin yıllık payların güvenilirliğini sınırlamaktadır.
• Görüşmeler alanın önde gelen araştırmacılarından bağlam sağlasa da görüşme seçimi ve yorumlama süreci öznel unsurlar içermektedir.
• Çalışma bir preprinttir ve henüz bağımsız hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

Türkiye açısından ne ifade etmektedir?

Çalışma Türkiye’deki dijital ekonomi araştırmalarını ayrı bir örneklem olarak incelememektedir. Bu nedenle Türkiye’deki araştırmacıların, kurumların veya konferansların uluslararası alandaki payına ilişkin doğrudan bir sonuç çıkarılamaz.

Bununla birlikte önerilen çerçeve Türkiye için değerlendirilebilecek araştırma politikası soruları üretmektedir. Düzenli konferanslar, doktora öğrencilerine yönelik eğitimler, küçük ölçekli araştırma fonları, kamu ve özel sektör verilerine güvenilir erişim ve ekonomi, işletme, hukuk, bilgisayar bilimi ve bilgi sistemleri arasında kalıcı iş birlikleri bir bilimsel alanın kurumsallaşmasını destekleyebilir. Bu, çalışmanın Türkiye üzerinde test ettiği bir bulgu değil; üç aşamalı çerçevenin Türkiye bağlamına uyarlanmasından doğan bir politika çıkarımıdır.

Çalışmanın konferans finansmanına ilişkin ek analizi, 2011-2025 arasında konferans bağlantılı yükümlülüklerin ABD Ulusal Bilim Vakfı toplam fonlarının yıllık olarak %1’inden azını oluşturduğunu göstermektedir. Araştırmacı bu durumu, konferansların olası alan düzeyindeki katkıları ile araştırma finansmanındaki sınırlı payları arasındaki bir ölçme ve değerlendirme sorunu olarak yorumlamaktadır.

Geçmiş, bugün ve gelecek açısından önemi

Geçmiş açısından çalışma, dijital ekonomi araştırmalarının tek bir anda doğmadığını; farklı disiplinlerdeki dağınık çalışmaların konferanslar ve kurumlar aracılığıyla aşamalı biçimde ortak bir alana dönüştüğünü göstermektedir.

Bugün açısından platformlar, veri, gizlilik, rekabet ve yapay zekâ gibi konuların yalnızca teknik araştırma başlıkları olmadığını; ekonomi, işletme, hukuk, kamu politikası ve bilgisayar bilimini aynı araştırma ekosisteminde buluşturduğunu ortaya koymaktadır.

Gelecek açısından çalışma, yapay zekâ ve platform yönetişimi ilerledikçe bilimsel alanların veri erişimi, bağımsızlık, araştırma finansmanı, disiplinlerarası değerlendirme ve coğrafi eşitsizlik sorunlarıyla daha fazla karşılaşacağını öngörmektedir. Gelecek araştırmaların farklı bilimsel alanları karşılaştırması, konferans finansmanının getirilerini ölçmesi ve özel şirket verilerine erişimin bilimsel bağımsızlık üzerindeki etkilerini incelemesi önerilmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma tasarımının teknik özeti

BERTopic analizi nasıl uygulanmıştır?

BERTopic, özetleri anlam benzerliğine göre gruplandırmak için BERT tabanlı metin temsillerini, UMAP boyut indirgemesini, HDBSCAN kümelemeyi ve c-TF-IDF konu sözcüğü temsilini birleştirmektedir. Araştırmacı modeli 10 konu üretecek, en küçük konu büyüklüğü 20 olacak ve İngilizce durak sözcükleri çıkarılacak biçimde yapılandırmıştır. Konu olasılıkları hesaplanmış ve başlangıçta küme dışında kalan kayıtlar olasılık temelli bir yaklaşımla konulara yeniden atanmıştır.

Modelin beş baskın konusu platformlar, yenilik, veri odaklı yöntemler, çevrim içi topluluklar ve sağlık olarak adlandırılmıştır. Konu adları model tarafından otomatik üretilmemiş; araştırmacı en sık görülen anahtar kelimeleri yorumlayarak adlandırmıştır. Bu nedenle konu adları veri tarafından desteklense de araştırmacının yorumunu içermektedir.

Yöntem sınıflandırması nasıl yapılmıştır?

Kuramsal çalışmalar “theory”, “framework”, “proposition”, “equilibrium” ve “model” gibi sözcüklerle; ampirik çalışmalar “empirical”, “experiment”, “treatment”, “randomized”, “regression”, “survey”, “data” ve “dataset” gibi sözcüklerle puanlanmıştır. “Model” sözcüğü hem kuramsal hem ampirik listede tutulmuştur. Kuramsal puanı daha yüksek çalışmalar kuramsal, ampirik puanı daha yüksek çalışmalar ampirik, puanları eşit veya birlikte yüksek olanlar karma olarak sınıflandırılmıştır.

Bu yaklaşım araştırma yöntemini tam metindeki tasarıma göre değil, başlık ve özette geçen anahtar kelimelere göre belirlemektedir. Örneğin “model” sözcüğü kuramsal bir ekonomik modeli de ampirik bir makine öğrenmesi modelini de ifade edebilir. Yüksek genel hata oranı bu dilsel belirsizliğin sonuçlara yansıdığını göstermektedir.

Başlıca nicel bulgular

Formül ve istatistiksel test durumu

Çalışmada okuyucuya sunulan matematiksel bir denklem, yapısal tahmin modeli, regresyon katsayısı, p değeri, güven aralığı veya hipotez testi bulunmamaktadır. Analiz ağırlıklı olarak betimleyici zaman serileri, oranlar, frekanslar, konu olasılıkları, sözcük sıklıkları, coğrafi haritalar ve anahtar kelime temelli sınıflandırmalara dayanmaktadır. Bu nedenle sonuçlar istatistiksel anlamlılık testlerinden çok gözlenen tarihsel örüntülerin tutarlılığı üzerinden yorumlanmıştır.

Sağlamlık kontrolünün sonucu

DRUID ve Management, Analytics, and Data Conference diğer etkinliklerden daha geniş kapsamlı olduğu için bu iki etkinlik yalnızca dijital teknoloji, internet, platform, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve yazılım gibi anahtar kelimelerle ilişkili çalışmalarla sınırlandırılmıştır. Daraltılmış örneklem 7.647 çalışmadan oluşmuştur.

Daraltma sonrasında toplam üretim ve araştırmacı sayıları beklenildiği gibi azalmış; ancak büyümenin zamanlaması, başlıca dergiler, disiplinlerin göreli konumu, platform ve yenilik konularının gelişimi, ortak yazarlık ve yöntemsel dönüşüm büyük ölçüde korunmuştur. Bu sonuç geniş konferansların temel eğilimleri tek başına üretmediğini desteklemektedir. Bununla birlikte konferans listesi, eksik programlar ve coğrafi yoğunlaşmadan kaynaklanan diğer örneklem sorunları devam etmektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

• Çalışmanın tam özgün adı: How Scientific Fields Evolve: Evidence from Digital Economy Research
• Yazar: Franziska Kaiser
• Yazar sıralaması: Tek yazarlı çalışma
• Eş birinci yazar: Bulunmamaktadır.
• Sorumlu veya iletişim yazarı: Metinde ayrı bir “corresponding author” etiketi bulunmamaktadır. Franziska Kaiser’in e-posta adresi iletişim dipnotunda verilmiş ve SSRN kaydında kendisi “Contact Author” olarak gösterilmiştir.
• Kurumsal bağlantı: University of Zurich. Araştırmacının resmî kurumsal profili Department of Business Administration bünyesinde doktora sonrası araştırmacı olduğunu göstermektedir.
• DOI: 10.2139/ssrn.6878974
• Dergi: Hakemli bir dergi yayını doğrulanamamıştır.
• Özgün yayınevi: Bulunmamaktadır. SSRN bir yayınevi veya hakemli dergi değildir.
• Yayın platformu: SSRN
• Yayın yılı: 2026
• Kaynak türü: Preprint; konferans temelli bibliyografik veri analizi, tarihsel inceleme ve uzman görüşmelerini birleştiren ampirik çalışma
• Hakemlik durumu: Bu çalışma bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.
• Resmî SSRN bağlantısı:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6878974
• DOI bağlantısı:https://doi.org/10.2139/ssrn.6878974
• Çalışmaya eşlik eden resmî internet sitesi:https://sites.google.com/view/digital-economy-research
• Araştırmacının kurumsal profili:University of Zurich araştırmacı profili

Araştırmacı, veri toplama, kodlama, konferans programlarından bilgi çıkarma ve yazım süreçlerinde ChatGPT ile Microsoft Copilot kullandığını açıklamıştır. Araştırmacı, yapay zekâ destekli çıktıları gözden geçirip düzenlediğini ve çalışmanın içeriğine ilişkin bütün sorumluluğu üstlendiğini belirtmektedir.

Bu Türkçe açıklama yalnızca yüklenen bilimsel çalışmaya dayanarak hazırlanmıştır. Dış kaynaklar yalnızca yazar, kurum, DOI, yayın yılı, platform ve hakemlik durumu gibi bibliyografik kimlik bilgilerini doğrulamak amacıyla kullanılmış; çalışmanın bulgularına dışarıdan bilimsel sonuç eklenmemiştir.

Çalışmanın başlıca sınırlılıkları; konferans örnekleminin eksik ve seçici olması, tarihsel programların tamamına ulaşılamaması, bazı yazar ve kurum bilgilerinin eksikliği, Google Scholar ve OpenAlex eşleşme sorunları, Kuzey Amerika ile Avrupa ağırlıklı coğrafi temsil, yöntem sınıflandırmasındaki yüksek hata oranı ve konferansların alan gelişimi üzerindeki etkisini nedensel olarak belirleyen bir araştırma tasarımının bulunmamasıdır.

Bu çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; sonuçları bu sınırlılık dikkate alınarak okunmalıdır. Bulgular, konferanslarla bilimsel alanların büyümesi arasında güçlü ve tutarlı bir ilişki göstermekte, ancak konferansların büyümeye tek başına neden olduğunu kanıtlamamaktadır.