Akademik kariyerlerde prestijli dergilerde yayımlanan makaleler terfi, ücret, tenure ve mesleki itibar açısından önemli rol oynar. Bu çalışma, bu Publish-or-Perish sistemini yalnız yayın üretimini ödüllendiren bir yapı olarak değil, üniversitelerin doğrudan gözlemleyemediği araştırmacı niteliğini ortaya çıkarmaya yarayan maliyetli bir sinyal mekanizması olarak modellemektedir.

Modelde iki araştırmacı tipi vardır. Tip A araştırmacılar yüksek araştırma niteliğini temsil eder ve yayımlanabilir yüksek kaliteli çalışma üretmenin marjinal maliyeti daha düşüktür. Tip B araştırmacıların maliyeti daha yüksektir. Bu maliyet farkı yeterince büyük olduğunda yüksek Top-5 yayın sayısını taklit etmek Tip B için ekonomik olarak kârlı değildir. Böylece gözlenen yayın performansı araştırmacının altında yatan tipi hakkında bilgi taşır ve separating equilibrium oluşabilir.

Large Language Models — LLM'ler — literatür taraması, model geliştirme, veri analizi, kodlama, yazım ve sonuçların yorumlanması gibi araştırma faaliyetlerinin maliyetini azaltabilir. Ancak model açısından temel soru ortalama üretkenliğin ne kadar yükseldiği değildir. Asıl belirleyici, Tip A ile Tip B arasındaki yayın üretim maliyeti farkının korunup korunmadığıdır.

LLM'ler bütün araştırmacıların maliyetlerini düşürürken iki tip arasındaki farkı korursa yayınların sinyal işlevi devam edebilir. Buna karşılık LLM desteği Tip B'nin maliyetini orantısız biçimde düşürür ve maliyet farkını kapatırsa düşük maliyetli taklit kolaylaşır. Bu durumda Top-5 yayın başarısı araştırmacının altında yatan niteliği daha az güvenilir biçimde ayırt edebilir.

Sistem hemen ortadan kalkmak zorunda değildir. Tip A araştırmacılar ayrışmayı koruyabilmek için tam bilgi altında optimal olacak seviyeden daha fazla yayın yapabilir. Çalışma bu durumu publication inflation — yayın enflasyonu — olarak adlandırmaktadır.

LLM kullanımı aynı zamanda elit dergilere yapılan başvuru sayısını artırabilir. Dergilerin yayın kapasitesi aynı hızla büyümezse congestion oluşur ve makale başına kabul olasılığı düşer. Böylece LLM'ler bir yandan yayın üretme maliyetini azaltırken diğer yandan elit dergide yayımlanmayı daha kıt hale getirebilir.

Çalışma ampirik bir gelecek tahmini değildir. LLM'lerin düşük araştırma niteliğindeki akademisyenlere daha fazla yardım ettiğini veya Publish-or-Perish sisteminin mutlaka çökeceğini göstermemektedir. Sonuçlar belirli oyun-teorik varsayımlar altında ortaya çıkan olası mekanizmaları tanımlar.

Publish-or-Perish neden bir sinyal sistemi olarak düşünülebilir?

Üniversitelerin akademisyenlerde aradığı özgünlük, yaratıcılık, metodolojik yetkinlik, entelektüel liderlik ve gelecekte önemli araştırma programları oluşturma kapasitesi doğrudan gözlenmesi zor özelliklerdir.

Buna karşılık yayın geçmişi kolayca gözlemlenebilir.

Çalışma bu nedenle prestijli dergilerdeki yayınları, araştırmacının altında yatan niteliği hakkında bilgi sağlayan maliyetli bir sinyal olarak ele almaktadır.

Bu yorumda kurum yayın sayısını kendi başına nihai amaç olarak değerlendirmez. Yayını ödüllendirir çünkü yayın başarısının görünmeyen araştırma niteliği hakkında bilgi taşıdığı varsayılır.

İki Araştırmacı Tipi Nasıl Modelleniyor?

Model iki araştırmacı tipi kullanır:

\[ A=\text{yüksek araştırma niteliğini temsil eden tip} \]

\[ B=\text{normal araştırma niteliğini temsil eden tip}. \]

Bu sınıflandırma gerçek akademisyenlerin ölçülmüş kalite kategorileri değildir; teorik modeldeki soyut tiplerdir.

Top-5 yayın sayısı \(n\) ve yayın üretme maliyeti:

\[ C_i(n) = \frac{\rho_i}{2}n^2 \]

olarak tanımlanır.

Temel varsayım:

\[ 0<\rho_A<\rho_B<2\rho_A. \]

Dolayısıyla Tip A aynı sayıda elit dergi yayını üretirken Tip B'den daha düşük marjinal maliyet üstlenir.

Yayın Sayısı Araştırmacının Tipini Nasıl Açığa Çıkarıyor?

Her yayın araştırmacıya \(b\) kadar prestij ve mesleki fayda sağlar. Üniversite, araştırmacıyı Tip A olarak değerlendirdiğinde yayın başına ayrıca \(w\) bonus sunar.

Araştırmacının faydası:

\[ U_i(n) = [b+wPr(A|n)]n - \frac{\rho_i}{2}n^2. \]

Tip A'nın üniversite dışında \(Z>0\) değerinde bir outside option'ı vardır.

Tam bilgi ortamında optimal yayın seviyeleri:

\[ \hat n_A = \frac{w+b}{\rho_A}, \]

\[ \hat n_B = \frac{b}{\rho_B} \]

olarak elde edilir.

Üniversite tipi gözlemleyemediğinde, yüksek yayın seviyesi Tip A'nın kendisini Tip B'den ayırdığı sinyale dönüşür.

Separating Equilibrium Nedir?

Separating Perfect Bayesian Equilibrium'da Tip A ve Tip B farklı yayın seviyeleri seçer ve üniversite gözlenen yayın davranışından araştırmacının tipini çıkarabilir.

Basitleştirilmiş posterior belief:

\[ Pr(A|n) = \begin{cases} 1,&n\ge\hat n_A\\ 0,&n<\hat n_A \end{cases} \]

şeklindedir.

Tip B, Tip A'nın yayın miktarını taklit ederek bonus kazanabilir. Ancak daha yüksek \(\rho_B\) nedeniyle taklidin ilave yayın maliyeti fazla olabilir. Taklit ekonomik olarak kârlı değilse iki tip ayrışır.

Bu nedenle yayınların bilgi içeriği onların yalnız gözlemlenebilir olmasından değil, taklit edilmesinin farklı araştırmacı tipleri için farklı maliyetlere sahip olmasından doğar.

LLM Yardım Gücü Modele Nasıl Giriyor?

Makale LLM teknolojisinin yardım kapasitesini \(x\) ile gösterir.

Yayın maliyet parametresi:

\[ \rho_i=\rho_i(x) \]

haline gelir ve:

\[ \frac{d\rho_i(x)}{dx}<0. \]

Dolayısıyla LLM kapasitesi geliştikçe yayımlanabilir araştırma üretmek daha az kaynak gerektirir.

Model açısından asıl soru:

\[ \rho_B(x)-\rho_A(x) \]

farkına ne olduğudur.

LLM Herkese Yardım Ederse Publish-or-Perish Çöker mi?

Hayır. İki tip arasındaki maliyet avantajı korunuyorsa:

\[ \rho_B(x)>\rho_A(x) \]

olmaya devam eder ve separating equilibrium sürdürülebilir.

Bu nedenle yalnız LLM'lerin araştırma üretkenliğini artırması yayınların sinyal değerini ortadan kaldırmak için yeterli değildir.

Yayın mekanizması için belirleyici olan şey göreli maliyet farkıdır.

LLM Maliyet Farkını Kapatırsa Ne Olur?

Makalenin kritik senaryosu:

\[ \lim_{x\to\infty} [\rho_B(x)-\rho_A(x)] = 0. \]

durumudur.

Tip B'nin yayın üretim maliyeti Tip A'ya yaklaşınca Tip A'nın yayın stratejisini taklit etmek daha ucuz hale gelir.

Bu durumda aynı yayın sonucu farklı araştırmacı tipleri tarafından üretilebilir ve yayın sayısının araştırmacı niteliği hakkındaki bilgi içeriği azalır.

Maliyet farkı yeterince küçülürse orijinal separating equilibrium ortadan kalkabilir.

Yayın Enflasyonu Nedir?

Orijinal yayın düzeyi artık Tip B tarafından taklit edilebiliyorsa Tip A daha yüksek bir yayın eşiğine geçerek kendisini yeniden ayırmaya çalışabilir.

Yeni minimum ayırıcı yayın seviyesi:

\[ \tilde n_A = \frac{ (w+b) + \sqrt{ (w+b)^2-\frac{b^2\rho_A}{\rho_B} } }{ \rho_B }. \]

Ayrışma için Tip A:

\[ n_A=\tilde n_A+\varepsilon \]

seçebilir.

Bu:

\[ n_A>\hat n_A \]

olduğunda araştırmacı tam bilgi ortamında kendi çıkarı açısından optimal olacak seviyeden daha fazla yayın üretmektedir.

Makale bu duruma publication inflation adını verir.

İlave yayınların bir bölümü yeni bilgi üretmenin doğrudan ekonomik değerinden değil, akademik kariyer sinyalini koruma ihtiyacından kaynaklanmaktadır.

LLM'ler Dergi Sıkışıklığını Nasıl Artırabilir?

Top-5 dergilerde kullanılabilir toplam yayın kapasitesi \(N\) olsun.

Toplam başvuru hacmi:

\[ m_An_A(x)+m_Bn_B(x) \]

ile temsil edilir.

Her başvurunun kabul edilme olasılığı:

\[ \boxed{ \pi(x) = \min \left\{ 1, \frac{N}{ m_An_A(x)+m_Bn_B(x) } \right\} } \]

olarak modellenir.

Başvuru sayısı kapasiteyi geçtiğinde:

\[ \pi(x)<1. \]

Böylece araştırma üretmek kolaylaşırken prestijli dergide yayımlanmak daha zor hale gelebilir.

LLM'nin Yayın Teşvikine Etkisi Neden Tek Yönlü Değil?

Sıkışıklık altında optimal başvurular:

\[ n_A(x) = \frac{\pi(x)(w+b)}{\rho_A(x)} \]

ve:

\[ n_B(x) = \frac{\pi(x)b}{\rho_B(x)} \]

olur.

LLM daha güçlü hale geldiğinde:

\[ \rho_i(x)\downarrow \]

ve bu daha fazla yayın üretimini teşvik eder.

Fakat aynı zamanda:

\[ \pi(x)\downarrow, \]

yani kabul olasılığı azalır.

Bu ikinci etki elit dergi hedeflemenin beklenen getirisini düşürür.

Dolayısıyla LLM kapasitesi ile akademik yayın teşviki arasında basit ve monoton bir ilişki olmak zorunda değildir.

Elit Dergiler Ortadan Kalkar mı?

Çalışma böyle bir sonuç çıkarmaz.

Yayınların araştırmacı kalitesini ayıran signaling function'ı zayıflasa bile elit dergiler:

• profesyonel görünürlük,
• itibar,
• kişisel tatmin,
• tek tek makaleler için certification

sağlamaya devam edebilir.

Dolayısıyla araştırmacıyı sinyallemek ile bir araştırma çıktısını sertifikalandırmak farklı kurumsal işlevlerdir.

Akademik Değerlendirme Sistemi Neye Kayabilir?

Yayın kayıtları araştırmacı kalitesi hakkında daha az bilgi taşımaya başlarsa üniversiteler başka göstergelere daha fazla ağırlık verebilir.

Kaynak olası örnekler olarak uzun dönem atıf etkisini, rekabetçi araştırma fonlarını, bilimsel ekip ve topluluk liderliğini ve büyük işbirliği projelerini başlatma ve koordine etme yeteneğini saymaktadır.

Ancak bunların hiçbiri kusursuz değildir.

Özgünlük, yaratıcılık ve dönüştürücü fikir üretme kapasitesi doğrudan ölçülmesi güç özellikler olarak kalmaya devam eder.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma türü

Teorik mikroekonomi, signaling ve game-theoretic model.

Ampirik veri

Yeni veri seti, deney veya regresyon analizi kullanılmamıştır.

Model tipleri

İki araştırmacı tipi kullanılır: Tip A ve Tip B.

Temel maliyet varsayımı

\[ C_i(n) = \frac{\rho_i}{2}n^2, \qquad 0<\rho_A<\rho_B<2\rho_A. \]

Full-information yayın seviyesi

\[ \hat n_A=\frac{w+b}{\rho_A}, \qquad \hat n_B=\frac{b}{\rho_B}. \]

LLM etkisi

\[ \rho_i'(x)<0. \]

LLM desteğinin yayımlanabilir araştırma üretmenin maliyetini düşürdüğü varsayılır.

Proposition 2

Maliyetler düşerken Tip A ile Tip B arasındaki yeterli fark korunursa separating equilibrium yaşamaya devam edebilir.

Signaling breakdown

LLM desteği Tip B'nin maliyetini orantısız biçimde düşürerek maliyet farkını yeterince daraltırsa Top-5 yayını araştırmacı tipini ayıran bilgi sinyali olmaktan çıkabilir.

Proposition 3

Orijinal ayrıştırıcı denge bozulduktan sonra Tip A araştırmacılar yayın miktarını full-information benchmark'ın üzerine çıkararak geçici biçimde yeniden ayrışabilir. Bu mekanizma publication inflation üretir.

Congestion

Elit dergi kapasitesi \(N\) sabit tutulurken toplam başvurular yükselirse yayın kabul olasılığı düşer.

Congested-equilibrium kabul olasılığı

\[ \pi(x) = \left[ \frac{ N }{ m_A\frac{w+b}{\rho_A(x)} + m_B\frac{b}{\rho_B(x)} } \right]^{1/2}. \]

Temel mekanizma

LLM'nin akademik değerlendirmeye etkisi üç kuvvetin etkileşimine bağlıdır: signaling efficacy'nin aşınması, yüksek tip araştırmacıların excess publication yoluyla stratejik uyumu ve elite-journal congestion.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

Yayın kayıtlarının maliyetli signaling device olarak yorumlanabileceğini gösteren teorik bir model sunulmaktadır. LLM desteği iki araştırmacı tipi arasındaki yayın maliyeti farkını korursa signaling sistemi devam edebilir. Maliyet farkı sıkışırsa sinyalin bilgi içeriği azalabilir. Yüksek tip araştırmacılar daha fazla yayın yaparak ayrışmayı bir süre sürdürebilir. LLM kaynaklı daha yüksek submission hacmi elit dergilerde congestion oluşturabilir. Cost reduction ile congestion publication incentives üzerinde karşıt yönde çalışabilir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

LLM'lerin düşük nitelikli akademisyenlere gerçek dünyada daha fazla yardımcı olduğu gösterilmemiştir. Publish-or-Perish sisteminin mutlaka çökeceği tahmin edilmemiştir. Top-5 dergilerin ortadan kalkacağı sonucuna ulaşılmamıştır. Yayın enflasyonunun mevcut akademide LLM nedeniyle oluştuğu doğrudan ölçülmemiştir. Model gerçek akademisyenleri A ve B olarak sınıflandırmamaktadır. Çalışma gelecekteki makale veya kabul sayılarına ilişkin nicel tahmin üretmemektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma:The End of the World as We Know It? LLMs and the Future of Publish-or-Perish

Yazar: Radu Vranceanu.

Kurum: ESSEC Business School ve THEMA.

Yüklenen kaynak: ESSEC Research Center Working Paper 2606.

Kaynak tarihi: 9 Haziran 2026.

Yüklenen sürüm: 16 sayfa.

SSRN: Abstract ID 6912981.

DOI: 10.2139/ssrn.6912981.

Sürüm notu: SSRN kayıt sayfasında 11 Haziran 2026'da yayımlanan 16 sayfalık sürüme ek olarak 15 Temmuz 2026 tarihli 17 sayfalık ikinci sürüm bulunmaktadır. Bu Verianla anlatımı kullanıcının sağladığı 9 Haziran tarihli 16 sayfalık çalışma dosyasını esas almaktadır.

Kaynak türü: Teorik ekonomi working paper / preprint.

Hakemlik durumu: Bu kontrolde hakemli dergi yayını doğrulanmamıştır.

Lisans: SSRN — All rights reserved; no reuse allowed without permission.

JEL: D82; O33; A14.

Anahtar kavramlar: economics of academia, signaling, Large Language Models, congestion, career management.

Temel yöntemsel sınırlar: İki-tipli ve tek-boyutlu araştırmacı niteliği; kuadratik yayın maliyeti; yayın miktarının sürekli değişken olarak modellenmesi; LLM'lerin araştırmacı tipleri üzerindeki asimetrik etkisinin varsayımsal olması; sınırlı elit-dergi kapasitesinin toplulaştırılmış biçimde modellenmesi; ortak yazarlık, alan farkları, editör davranışı ve gerçek hakemlik süreçlerinin modele ayrıntılı biçimde dahil edilmemesi.

Kaynak görseli: Figure 1 separating equilibrium'u marginal-benefit ve marginal-cost doğruları üzerinden göstermektedir. Telif ve özgün tasarım açısından bu grafik birebir yeniden çizilmemeli; aynı mekanizma bağımsız Verianla infografiğiyle anlatılmalıdır.

Verianla anlatım ilkesi: Bu içerik working paper'ın tam metin çevirisi değildir. Model varsayımları, denklemler, propositions, signaling mantığı, publication inflation ve congestion sonuçları korunarak bağımsız öğretici bir bilimsel anlatım oluşturulmuştur. Teorik senaryolar ampirik olarak kanıtlanmış LLM etkileri gibi sunulmamıştır.