Trend-odaklı dijital finans literatürü, dijital finansın bütün yayın evreninden ziyade araştırma eğilimlerini, tematik evrimi, araştırma cephelerini ve gelecekteki yönelimleri açıkça konu edinen bilimsel yayınların oluşturduğu seçilmiş bir literatür kümesidir. Bu çalışma, Web of Science Core Collection'dan 2016–6 Mart 2026 döneminde alınan ve belirlenmiş uygunluk ölçütlerinden sonra 334 yayına indirilen bu literatürü bibliyometrik yöntemlerle incelemektedir. Bibliometrix, Biblioshiny ve VOSviewer kullanılarak yayın performansı, yazar ve ülke üretkenliği, atıflar, anahtar kelime eş-oluşumu, tematik haritalama, tematik evrim, ortak yazarlık ve ortak-atıf ağları değerlendirilmiştir. Veri setinin yıllık yayın büyüme oranı %33,35'tir; FinTech, blockchain, kripto para, inovasyon ve finansal kapsayıcılık ana araştırma eksenleri arasında yer alırken yapay zekâ, sürdürülebilirlik, ESG, yeşil finans ve merkeziyetsiz finans gibi alanlar yeni araştırma yönelimleri olarak öne çıkmaktadır. Bununla birlikte sonuçlar bütün dijital finans literatürünü temsil etmez; yalnız çalışmanın arama stratejisinin yakaladığı, İngilizce ve Web of Science Business Economics kapsamındaki trend-odaklı yayınlar için geçerlidir.

Veri seti 160 akademik kaynaktan gelen 334 yayını, 959 yazarı ve 19.870 atıf verilen kaynağı içermektedir. Yayın başına ortalama atıf sayısı 17,53, ortalama ortak yazar sayısı 3,09 ve uluslararası ortak yazarlık oranı %30,54'tür. Belgelerin 245'i araştırma makalesi, 89'u derleme makalesidir.

Coğrafi üretimde Çin 127 yayınla %38,02, Hindistan 107 yayınla %32,04 paya sahiptir. Bu iki ülke birlikte veri setindeki bilimsel üretimin %70,06'sını oluşturmaktadır. Ancak ülke dağılımı Web of Science kapsamı, İngilizce yayın şartı, disiplin filtresi ve kullanılan sorgunun sonucudur; dünya genelindeki dijital finans araştırma kapasitesinin doğrudan ölçüsü değildir.

Anahtar kelime analizinde FinTech 117 görülme ve 541 Total Link Strength ile ağın en belirgin terimidir. Bibliyometrik analiz 82, kripto para 67, blockchain 59 ve bitcoin 55 kez görülmektedir. Yapay zekâ, makine öğrenmesi, sürdürülebilirlik ve dijital dönüşüm ise daha yeni veya genişleyen tematik yönelimler arasında görünmektedir.

Araştırmanın temel problemi

Dijital finans; finansal teknoloji, blockchain, yapay zekâ, dijital bankacılık, mobil ve elektronik ödemeler, kripto varlıklar ve diğer teknoloji temelli finansal yeniliklerin birlikte oluşturduğu geniş ve hızlı gelişen bir araştırma alanıdır. Alan genişledikçe yalnız kaç çalışmanın yayımlandığını bilmek yeterli değildir. Literatürün hangi konular etrafında örgütlendiği, araştırma ağırlığının zaman içinde nasıl değiştiği, hangi çalışmaların entelektüel temel oluşturduğu, araştırmacıların ne ölçüde işbirliği yaptığı ve hangi araştırma boşluklarının ortaya çıktığı da incelenmelidir.

Kaynak çalışma bu amaçla özellikle “araştırma eğilimleri”, “araştırma evrimi”, “gelecek yönelimleri” ve “araştırma cepheleri” eksenindeki dijital finans yayınlarını seçmektedir. Bu seçim, çalışmanın kapsamını bilinçli biçimde daraltmaktadır. Dolayısıyla araştırma, “dijital finans hakkında yayımlanmış bütün makaleler” sorusuna değil, “dijital finans araştırmasının kendi gelişimini ve gelecekteki yönünü inceleyen literatür nasıl şekillenmiştir?” sorusuna cevap vermektedir.

Bu çalışma bütün dijital finans literatürünü mü inceliyor?

Hayır. Çalışma, Web of Science Core Collection'ın Business Economics alanında yer alan, İngilizce yayımlanmış ve dijital finansla birlikte araştırma eğilimleri, araştırma evrimi, araştırma cepheleri veya gelecek yönelimlerini açıkça ele alan yayınlardan oluşan özel bir veri setini incelemektedir. Sonuçlar bu nedenle geniş dijital finans literatürünün tamamının haritası olarak değil, trend-odaklı alt literatürün bibliyometrik yapısı olarak yorumlanmalıdır.

Araştırma soruları

Kaynak çalışma dört ana araştırma sorusu kurmaktadır:

1. Trend-odaklı dijital finans literatürü 2016–6 Mart 2026 arasında yayın büyümesi, kaynaklar ve tematik odak bakımından nasıl gelişmiştir?
2. Hangi dergiler, yazarlar, kurumlar ve ülkeler bu literatüre en yüksek katkıyı sağlamıştır?
3. Trend-odaklı dijital finans literatüründe hangi baskın ve yeni ortaya çıkan temalar bulunmaktadır?
4. Hangi araştırma boşlukları görülmekte ve gelecekte hangi araştırma yönleri önerilmektedir?

Arama stratejisi

Web of Science Core Collection'daki konu araması şu iki kavram grubunu bir araya getirmiştir:

Dijital finans grubu: “digital finance”, FinTech, “financial technology”, “digital banking”, “mobile banking”, “digital payment*”, “e-payment*”, “blockchain finance”, “cryptocurrency”, “digital currency” ve “financial innovation”.

Trend-yönelimi grubu: “research trend*”, “research evolution”, “future direction*” ve “research front*”.

Bu iki grup AND operatörüyle birleştirilmiştir. Böylece yalnız dijital finansı ele alan değil, aynı zamanda alanın gelişimini, trendlerini veya gelecek yönünü açıkça inceleyen yayınlar hedeflenmiştir.

Başlangıç havuzundan 334 yayına geçiş

İlk aramada 938 belge elde edilmiştir. Çalışmaya yalnız 2016–6 Mart 2026 dönemindeki araştırma makaleleri ve derleme makaleleri alınmıştır. Early access kayıtları, konferans/proceeding makaleleri, editoryal materyaller, düzeltmeler, geri çekilmiş yayınlar ve rapor, tez, çalışma kâğıdı gibi gri literatür türleri dışlanmıştır.

Ayrıca yalnız İngilizce belgeler ve Web of Science'ın Business Economics araştırma alanındaki kayıtlar korunmuştur. Bu işlemlerden sonra nihai veri seti 334 belgeye düşmüştür.

Kaynağın 7. sayfasındaki yöntem akış şeması bu yapıyı üç ana katman halinde gösterir: veri toplama ve seçim, performans analizi ve bilim haritalama. Performans analizi yıllık üretim, yazar üretkenliği, en etkili yayınlar ve ülke üretkenliğini; bilim haritalama ise anahtar kelime eş-oluşumu, ortak-atıf analizi ve tematik evrimi kapsamaktadır.

Kullanılan yazılımlar

Bibliyometrik veri işleme için Bibliometrix R paketi, Biblioshiny ve VOSviewer kullanılmıştır. Kaynak, R sürümünü 4.5.1; Biblioshiny ve VOSviewer sürümlerini ise 1.6.20 olarak raporlamaktadır. Bu sürüm bilgileri burada kaynakta yazıldığı biçimde korunmuştur.

Bibliometrix; veri temizleme, tanımlayıcı analiz, atıf analizi, yıllık yayın eğilimleri, tematik evrim ve önemli yazar, belge ve dergilerin belirlenmesinde kullanılmıştır. Biblioshiny interaktif araştırma ve görselleştirme işlevlerini desteklemiş, VOSviewer ise anahtar kelime eş-oluşum, ortak-atıf ve işbirliği ağlarının görselleştirilmesinde kullanılmıştır.

Bibliyometrik analiz bu çalışmada neyi ölçüyor?

Bibliyometrik analiz tek tek dijital finans teknolojilerinin ekonomik etkisini ölçmez; yayın sayıları, atıflar, anahtar kelimeler, ortak yazarlıklar, ortak-atıflar ve kaynak dağılımları üzerinden araştırma literatürünün yapısını ölçer. Dolayısıyla burada yüksek yayın veya atıf sayısı, bir teknolojinin gerçek dünyada daha etkili olduğunu değil, seçilmiş akademik literatürde daha görünür veya daha fazla çalışılmış olduğunu gösterir.

Temel bibliyometrik göstergeler

Ortalama belge yaşı

Kaynak, ortalama belge yaşını şu biçimde hesaplamaktadır:

\[ \text{Ortalama Belge Yaşı} = \frac{\sum_{i=1}^{N}(\text{Geçerli Yıl}-\text{Yayın Yılı}_i)}{N} \]

Burada \(N=334\) veri setindeki toplam belge sayısıdır. Bu gösterge bir yayın grubunun ne kadar yeni veya eski olduğunu özetler. Veri setinde 2,81 yıllık ortalama yaş, incelenen literatürün büyük bölümünün yakın dönem yayınlarından oluştuğunu göstermektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Yıllık bilimsel üretim

2016–2019 döneminde yayın sayısı görece düşüktür. 2020'den itibaren belirgin ve sürekli bir artış görülmektedir. 2025, tam yıllar içinde 85 yayınla en yüksek üretime sahiptir.

2026 verisi yalnız 6 Mart'a kadar olan kayıtları kapsadığından, grafikteki 2026 değeri tam yıllarla doğrudan karşılaştırılmamalıdır. Bu nedenle çalışmanın uzun dönem yayın eğilimi esas olarak 2016–2025 tamamlanmış yıllarına göre değerlendirilmelidir.

Kaynak, 2020 sonrası yayın artışını FinTech inovasyonları, dijital ödemelerin yaygınlaşması, blockchain ve kripto para araştırmalarının genişlemesiyle bağlamsal olarak ilişkilendirmektedir. Ancak bunların yayın artışının nedeni olduğu nicel olarak test edilmemiştir.

Dijital finans araştırmalarında hangi temalar en güçlü biçimde öne çıkıyor?

Seçilmiş trend-odaklı veri setinde FinTech, blockchain, kripto para, bitcoin ve inovasyon merkezi temalardır. Finansal kapsayıcılık, dijital bankacılık ve teknoloji benimseme de güçlüdür; yapay zekâ, makine öğrenmesi, sürdürülebilirlik ve dijital dönüşüm ise literatürün genişleyen araştırma yönleri arasında görünmektedir.

Ülkelere göre bilimsel üretim

Çin ve Hindistan birlikte 234 yayınla toplam veri setinin %70,06'sını oluşturmaktadır. Kaynak, Çin çalışmalarında FinTech inovasyonu, blockchain, dijital ödeme ekosistemleri ve yapay zekâ; Hindistan çalışmalarında ise finansal kapsayıcılık, mobil bankacılık, dijital ödeme ve dijital finansın sosyoekonomik etkilerinin daha belirgin olduğunu bildirmektedir.

Amerika Birleşik Devletleri, İtalya ve İspanya kaynaklı çalışmalarda düzenleme, finansal inovasyon, risk yönetimi ve sürdürülebilirlik; Malezya ve Endonezya çalışmalarında dijital bankacılık, kapsayıcılık ve teknoloji benimseme daha görünürdür.

Bu dağılımlar, ülke düzeyinde gerçek dijital finans performansının ölçümü değildir. Kullanılan indeks, dil ve arama stratejisinin oluşturduğu akademik yayın veri setinin özellikleridir.

Önde gelen yayın kaynakları

Bu sıralama yayın hacmini gösterir; bilimsel kalite veya etki sıralaması değildir. Kaynak, dergilerin neden daha fazla yayın ürettiğini açıklayan editoryal politika, indeksleme veya atıf mekanizmalarını nicel olarak analiz etmemektedir.

Bradford dağılımı

Kaynak dergileri üç Bradford bölgesine ayırmıştır:

Oran:

\[ \text{Bölge Oranı} = \frac{\text{Bölgedeki Dergi Sayısı}} {\text{Çekirdek Bölgedeki Dergi Sayısı}} \]

şeklinde hesaplanmıştır. 1:3,14:7,29 örüntüsü Bradford saçılım mantığına genel olarak benzemektedir. Ancak formal goodness-of-fit testi yapılmadığı için bu sonuç yalnız betimsel bir benzerliktir.

Yazar üretkenliği ve Lotka örüntüsü

Wang S.Y. altı yayınla veri setindeki en üretken yazardır. Hassan M.K., Li X.R. ve Qudah H. dörder; Appolloni A., Asif M., Manohar S., Mittal A., Pandey D.K. ve Rejeb A. üçer yayınla öne çıkmaktadır.

Çoğu yazar yalnız bir yayın üretmiş, daha küçük bir grup birden fazla yayın yapmıştır. Bu çarpık dağılım Lotka yasasının genel biçimine benzemektedir. Ancak çalışma chi-square veya Kolmogorov–Smirnov gibi uyum testleri uygulamadığından Lotka yasasının istatistiksel olarak doğrulandığı söylenemez.

Üç alanlı Sankey diyagramı

Kaynağın 15. sayfasındaki Şekil 6; atıf verilen çalışmalar, yazarlar ve anahtar kelimeleri aynı Sankey yapısında bağlamaktadır. Nakamoto (2008), Aria ve Cuccurullo (2017) ve Gomber ve arkadaşlarının çalışmaları çok sayıda güncel yazar ve tema ile bağlantılı görünmektedir. Anahtar kelime tarafında FinTech, bibliyometrik analiz, blockchain, kripto para, inovasyon ve dijital bankacılık belirgin düğümlerdir.

Bu şekil “nedensel bilgi akışı” göstermez. Bibliyometrik veri içinde kaynak–yazar–anahtar kelime bağlantılarının göreli görünürlüğünü görselleştirir.

Tematik harita

Tematik harita, anahtar kelime kümelerini merkezilik ve gelişmişlik derecesine göre konumlandırır. Kaynaktaki görselde FinTech–bibliyometrik analiz–inovasyon kümesi yüksek merkezilik ve gelişmişlik alanında belirgin bir motor tema olarak görünmektedir.

Blockchain–bitcoin–kripto para kümesi temel temalar bölgesindedir. Kullanıcı kabulü–bilgi teknolojisi–dijital ödeme kümesi de yüksek gelişmişlik gösteren belirgin bir gruptur. Dijital bankacılık–verimlilik–mobil ödeme ve volatilite–kripto paralar–verimsizlik kümeleri ise daha küçük hacimlidir.

Balon büyüklükleri anahtar kelime oluşum sıklıklarını yansıtır. Haritanın yorumu görsel ağ yapısına dayanır; gruplar arasında formal hipotez testi yapılmamıştır.

Tematik evrim

Çalışma tematik gelişimi dört döneme ayırmaktadır:

Bu yapı, seçilmiş literatürde kripto para ve teknoloji benimseme merkezli başlangıçtan, finansal kapsayıcılık, hizmetler, uygulamalar ve sosyoekonomik sonuçlara doğru bir genişlemeye işaret etmektedir.

2026 dönemi yalnız 6 Mart'a kadar olan kayıtları içerdiğinden, 2026 temasının tam yıllık literatür yapısı olarak yorumlanması uygun değildir.

Yazar işbirliği ağı

Kaynağın 18. sayfasındaki ağ görseli çok sayıda küçük ve birbirinden kopuk yazar kümesi göstermektedir. Wang S.Y., Appolloni A., Rejeb K. ve Qudah H. kendi gruplarında daha fazla bağlantıya sahip görünmektedir; ancak büyük kümeler arasındaki bağlar zayıftır.

Uluslararası ortak yazarlık oranı %30,54 olmasına rağmen ağın bütünü bütünleşmiş değildir. Kaynak bu yapıyı, bilgi alışverişinin önemli bölümünün yerel veya sınırlı araştırma toplulukları içinde gerçekleştiği şeklinde yorumlamaktadır.

En çok atıf alan çalışmalar

Toplam atıf zamana duyarlı bir ölçüdür. Buradaki değerler veri toplama tarihindeki bibliyometrik kesiti yansıtır; gelecekte aynı yayınların atıf sayıları değişecektir.

Atıf ölçüleri

Kaynağın kullandığı yıllık atıf göstergesi:

\[ TCPY = \frac{\text{Toplam Atıf}} {\text{Yayından Sonra Geçen Yıl Sayısı}} \]

şeklindedir.

Normalize edilmiş toplam atıf göstergesi ise:

\[ NTC_i = \frac{\text{Makale } i \text{ için Toplam Atıf}} {\text{Aynı Yılda Yayımlanan Tüm Makalelerin Ortalama Atıf Sayısı}} \]

olarak hesaplanmaktadır. Bu ikinci gösterge, farklı yayın yıllarındaki çalışmaların ham atıf sayılarını doğrudan karşılaştırmaktan kaynaklanabilecek yaş etkisini azaltmayı amaçlar.

Anahtar kelime eş-oluşumu

Occurrence, bir anahtar kelimenin veri setinde kaç kez görüldüğünü; Total Link Strength (TLS) ise anahtar kelimenin ağ içindeki diğer terimlerle bağlantılarının toplam gücünü ifade eder.

Analizden önce tekil/çoğul biçimler, yazım varyasyonları ve anlamsal olarak eşdeğer terimler birleştirilmiştir. Örneğin FinTech ile financial technology tek terimde, cryptocurrency ile cryptocurrencies aynı terimde birleştirilmiştir. JEL kodları ve “Science”, “System”, “Systems” ve “Future” gibi genel indeks terimleri çıkarılmıştır.

Ortak-atıf yapısı

23. sayfadaki ortak-atıf ağı iki ana kümeye ayrılmaktadır. Kırmızı küme FinTech gelişimi, dijital bankacılık dönüşümü ve finansal inovasyon literatürü etrafında; yeşil küme ise bibliyometrik yöntemler ve teknoloji benimseme teorisi etrafında örgütlenmektedir.

Gomber ve arkadaşları, Lee ve Shin, Anagnostopoulos, Ozili ve Milian FinTech/dijital finans ekseninde; Donthu ve arkadaşları, Aria ve Cuccurullo, Van Eck ve Waltman ile Davis ise bibliyometrik yöntem ve teknoloji benimseme ekseninde görünmektedir.

Kaynak bu ağ için derece merkeziliği, betweenness centrality veya benzeri nicel merkezilik ölçüleri hesaplamamıştır. Bu nedenle bir düğümün grafikte merkezi görünmesi, nicel ağ merkeziliği sonucu olarak sunulmamalıdır.

Yayınların hızlı artması dijital finansın gerçek ekonomik etkisinin arttığını kanıtlıyor mu?

Hayır. Bibliyometrik yayın artışı akademik ilginin ve seçilmiş literatürdeki araştırma faaliyetinin yükseldiğini gösterir; dijital finansın ekonomik büyüme, finansal kapsayıcılık, verimlilik veya refah üzerinde daha güçlü gerçek dünya etkisi yarattığını tek başına kanıtlamaz. Bu tür ekonomik etkiler ayrı ampirik araştırmalarla test edilmelidir.

Dört boyutlu betimsel sentez

Yazarlar bibliyometrik sonuçları dört ilişkili boyutta özetlemektedir:

• Teknolojik boyut: FinTech, blockchain, yapay zekâ ve dijital ödeme sistemleri.
• Kurumsal boyut: araştırma ekosistemleri, finansal kurumlar, yayın kaynakları ve işbirliği ağları.
• Kullanıcı merkezli boyut: teknoloji benimseme, kullanıcı kabulü, dijital bankacılık kullanımı ve finansal kapsayıcılık.
• Politika boyutu: düzenleme, yönetişim, tüketici koruması ve düzenleyici inovasyon.

Kaynak özellikle bu dört boyutun yeni bir teorik model olmadığını belirtmektedir. Bunlar bibliyometrik kanıtlardan oluşturulmuş açıklayıcı bir sentezdir.

Gelecek araştırma yönleri

Çalışma gelecekte özellikle şu alanlara dikkat çekmektedir:

• Afrika, Latin Amerika ve diğer yeterince temsil edilmeyen gelişmekte olan ekonomilerin daha fazla incelenmesi.
• Teknolojik inovasyon, kurumsal çevre, kullanıcı davranışı ve politika mekanizmalarını birleştiren daha güçlü teorik çerçeveler.
• Dijital finans yönetişimi ve düzenlemesi.
• Siber güvenlik ve veri gizliliği.
• Tüketici koruması.
• Finansta yapay zekânın etik sonuçları.
• Dijital finansın finansal kapsayıcılık üzerindeki uzun dönem etkileri.
• Ekonomik dayanıklılık, sürdürülebilir kalkınma ve toplumsal refah üzerindeki etkiler.
• Daha güçlü uluslararası ve disiplinler arası araştırma ağları.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Seçilmiş trend-odaklı dijital finans literatürü 2016–2025 tamamlanmış yıllarında güçlü bir yayın büyümesi göstermiştir.
• FinTech, blockchain, kripto para, bitcoin ve inovasyon literatürün merkezi kavramsal eksenleri arasındadır.
• Yapay zekâ, makine öğrenmesi, sürdürülebilirlik, finansal kapsayıcılık ve dijital dönüşüm genişleyen araştırma yönleri arasında görünmektedir.
• Çin ve Hindistan veri setindeki ülke üretiminin büyük bölümünü oluşturmaktadır.
• Yazar işbirliği ağı çok sayıda kısmen izole kümeye ayrılmıştır.
• Yayınlar küçük bir çekirdek dergi grubunda yoğunlaşmakla birlikte çok sayıda çevresel kaynağa da yayılmıştır.
• Literatürün tematik odağı erken dönem kripto para/benimseme ekseninden daha geniş ekonomik, sosyal, hizmet ve politika konularına doğru genişlemektedir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• 334 yayının bütün dijital finans literatürünü temsil ettiği ileri sürülemez.
• Çin veya Hindistan'ın gerçek dünyada dijital finans alanında diğer ülkelerden kesin olarak daha yenilikçi olduğu bu analizle kanıtlanmaz.
• Yayın artışının blockchain, FinTech veya dijital ödeme gelişmelerinden nedensel olarak kaynaklandığı gösterilmemiştir.
• Daha fazla atıf alan bir makalenin bilimsel olarak daha doğru veya daha kaliteli olduğu sonucuna varılamaz.
• Bradford veya Lotka yasalarının veri setinde istatistiksel olarak doğrulandığı söylenemez.
• Ağ görsellerindeki merkezi konumlar, formal merkezilik ölçümleri yapılmadığı durumlarda nicel ağ üstünlüğü olarak yorumlanamaz.
• Bibliyometrik analiz tek tek dijital finans teknolojilerinin ekonomik, sosyal veya finansal etkinliğini test etmemektedir.

Sınırlılıklar

Çalışmanın ilk temel sınırlılığı tek veri tabanı kullanımıdır. Yalnız Web of Science Core Collection kullanılmış; Scopus veya başka bibliyografik veri tabanlarındaki olası kayıtlar analize alınmamıştır.

İkinci sınırlılık disiplin filtresidir. Yalnız Business Economics kategorisinin kullanılması, dijital finansın gelişiminde önemli rol oynayan Computer Science, Information Systems, Engineering ve Data Science gibi alanlardaki çalışmaları dışarıda bırakabilir.

Üçüncü sınırlılık dil ve yayın türü seçimidir. Yalnız İngilizce ve belirli hakemli belge türleri kullanıldığı için İngilizce dışı yayınlar, gri literatür veya standart indeksleme sistemine girmeyen çalışmalar yetersiz temsil edilebilir.

Dördüncü sınırlılık arama sorgusudur. Bir çalışma dijital finansla ilgili olduğu halde “research trend”, “research evolution”, “research front” veya “future direction” gibi ifadeleri kullanmıyorsa veri setinin dışında kalabilir.

Beşinci sınırlılık, Bradford ve Lotka değerlendirmelerinin betimsel olmasıdır. Formal goodness-of-fit testleri uygulanmamıştır.

Altıncı sınırlılık nedensellik konusudur. Çalışma yayın üretimi, ülke dağılımı ve yazar üretkenliğindeki örüntüleri tanımlamış; bunların arkasındaki finansman, düzenleme, kurumsal kapasite veya teknolojik gelişme gibi faktörleri nedensel olarak test etmemiştir.

Son olarak bibliyometri, yayınların ve atıfların bilimsel ekosistem içindeki yerini haritalar; tek tek çalışmaların teorik sağlamlığını, ampirik doğruluğunu veya uygulamadaki etkinliğini doğrudan değerlendirmez.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Digital Finance Research Trends, Evolution, and Future Directions: A Bibliometric Analysis.

Yazarlar: Gebreamlak Yitbarek Zemo; Zinabu Gebru Weldemichael; Vertesy Laszlo.

Sorumlu yazar: Gebreamlak Yitbarek Zemo.

Kurumlar: Doctoral School of Economic and Regional Sciences, Hungarian University of Agriculture and Life Sciences; Department of Economics, Institute of Agriculture and Food Economics, Hungarian University of Agriculture and Life Sciences, Godollo, Hungary.

Dergi: Economies.

Yayınevi: MDPI.

Bibliyografik kayıt: 2026, 14(9), 394.

DOI: 10.3390/economies14090394.

Yayın süreci: Alındı: 9 Temmuz 2026; revize edildi: 21 Ağustos 2026; kabul edildi: 24 Ağustos 2026; yayımlandı: 5 Eylül 2026.

Kaynak türü: Hakemli, açık erişimli bibliyometrik derleme/Review makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Veri kaynağı: Web of Science Core Collection.

Veri toplama tarihi: 6 Mart 2026.

Başlangıç kayıt sayısı: 938.

Nihai veri seti: 334 belge; 245 araştırma makalesi ve 89 derleme makalesi.

Analiz yazılımları: Bibliometrix R package (R 4.5.1), Biblioshiny ve VOSviewer. Kaynak, Biblioshiny ve VOSviewer için 1.6.20 sürüm numarasını raporlamaktadır; bu kayıt burada değiştirilmeden korunmuştur.

Finansman: Kaynak çalışma haricî finansman alınmadığını bildirmektedir.

Etik kurul / onam: Kaynakta “uygulanabilir değil” olarak belirtilmiştir.

Veri erişilebilirliği: Ham bibliyometrik veriler Web of Science Core Collection'dan alınmıştır. Ham veri kamuya açık olarak sunulmamış, ancak makul talep üzerine yazarlardan edinilebileceği belirtilmiştir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bildirmemiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma ve veri analizi G.Y.Z.; ilk taslak G.Y.Z. ve Z.G.W.; yöntem G.Y.Z., V.L. ve Z.G.W.; araştırma sürecinin gözetimi ve kritik revizyon V.L.; gözden geçirme ve düzenleme V.L. ve Z.G.W.; İngilizce dil kontrolü V.L. tarafından gerçekleştirilmiştir. Tüm yazarlar yayımlanan sürümü okuyup onaylamıştır.

Temel yöntemsel sınır: Araştırma yalnız trend-odaklı, İngilizce, Web of Science Business Economics yayınlarını içermektedir. Bibliyometrik sonuçlar araştırma üretimi ve bilgi yapısını gösterir; tek tek dijital finans teknolojilerinin gerçek dünya etkinliğini veya yayın örüntülerinin nedensel belirleyicilerini test etmez.

Görsel yeniden yapılandırma notu: Kaynak Şekil 1 yöntem akışı; Şekil 2 yıllık yayın üretimi; Şekil 3 ülke üretimi; Şekil 6 üç-alanlı Sankey; Şekil 7 tematik harita; Şekil 8 tematik evrim; Şekil 9–10 işbirliği ağı; Şekil 11 ortak-atıf yapısı, kaynak verileri ve ilişkiler korunarak Verianla için özgün biçimde yeniden çizilmeye uygundur.