İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Bilimetri›VOSviewer Destekli Tematik Evrim Analizi
Process / pipelineReview / evidence synthesis

VOSviewer Destekli Tematik Evrim Analizi

VOSviewer-Assisted Thematic Evolution Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: VOSviewer thematic mapping, keyword co-occurrence thematic evolution, science mapping thematic evolution, VOSviewer longitudinal thematic analysis

VOSviewer destekli tematik evrim analizi, bibliyografik bir veri kümesinin kronolojik zaman dilimleri boyunca anahtar kelime eş-oluşum ağlarını oluşturmak için VOSviewer yazılımını kullanan ve bir bilimsel alandaki araştırma temalarının zamanla nasıl ortaya çıktığını, birleştiğini, bölündüğünü veya kaybolduğunu ortaya koyan bir scientometrik işlem hattıdır. VOSviewer'ın yoğunluk tabanlı kümelemesini dönemler arası karşılaştırmayla birleştirerek, araştırmacılar bir alanın entelektüel yörüngesinin görsel ve nicel bir kaydını elde ederler.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

VOSviewer Destekli Tematik Evrim Analizi
Bibliometric AnalysisEş-atıf AnaliziEş-kelime AnaliziBilim HaritalamaScientometrik AnaliziTematik Evrim AnaliziBibliometrix Destekli Te…

Ne zaman kullanılır

Araştırma hedefi, bibliyografik verileri kullanarak bir bilimsel alanın entelektüel yapısının zamanla nasıl değiştiğini izlemek olduğunda bu yaklaşımı kullanın. Frekans sayımlarının ötesine geçmek ve dinamik tematik örüntüleri ortaya çıkarmak isteyen sistematik veya kapsamlı incelemeler yürüten araştırmacılar için uygundur. En az birkaç yüz indekslenmiş kayda ve en az on yıllık bir döneme yayılan alanlar için uygundur. Yayın tabanının çok küçük olduğu (200'den az kayıt), anahtar kelime indekslemesinin veri kümesi boyunca tutarsız olduğu veya araştırma sorusunun birincil çalışma içeriğinin nitel okunmasını gerektirdiği ancak bibliyometrik haritalamayı gerektirmediği durumlarda uygun değildir. Çalışma bulgularının tam bir sistematik incelemesinin yerini almaz ancak onu tamamlar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • VOSviewer ücretsiz olarak mevcuttur, aktif olarak bakımı yapılmaktadır ve scientometrik toplulukta yaygın olarak doğrulanmıştır, bu da metodolojik şeffaflık ve tekrarlanabilirlik sağlar.
  • Statik bibliyometrik analizlerin yakalayamadığı bir alanın tematik yapısının uzunlamasına dinamiklerini ortaya çıkarır.
  • Akademik yayınlar için uygun yüksek kaliteli, dışa aktarılabilir ağ görselleştirmeleri üretir.
  • Kapsamlı literatür aramalarına ölçeklenebilir hale getiren büyük bibliyografik veri kümelerini (on binlerce kayıt) verimli bir şekilde işler.
  • Eş-oluşum sıklıkları aracılığıyla nicel temellendirme, tematik sınıflandırma için objektif bir temel sağlar.
Sınırlılıklar
  • Anahtar kelime kalitesine bağlıdır: kötü atanmış veya tutarsız yazar anahtar kelimeleri yanıltıcı kümeler üretir; indeks anahtar kelimeleri (MeSH, WoS kategorileri) daha güvenilirdir ancak daha dardır.
  • Küme etiketleri araştırmacı tarafından en sık geçen terimlerin yorumlanmasıyla atanır — bu, bir dereceye kadar öznellik getirir ve alan uzmanlığı gerektirir.
  • Zaman dilimleri arasındaki tematik süreklilik araştırmacı tarafından çıkarılmalıdır, çünkü VOSviewer kümeleri dönemler arasında otomatik olarak bağlamaz.
  • Bireysel çalışmaların içeriğini veya kalitesini yakalamaz — yüksek sıklıkta temalar, trend olan ancak metodolojik olarak zayıf araştırma akımlarını yansıtabilir.
  • Önemli bibliyografik kapsama sahip konularla sınırlıdır; gelişmekte olan veya disiplinlerarası alanlar büyük veritabanlarında yetersiz temsil edilebilir.

SSS

Bu, basit bir anahtar kelime sıklığı trend analizinden nasıl farklıdır?

Anahtar kelime sıklığı trend analizi, her anahtar kelimeyi bağımsız olarak ele alarak tek tek terimlerin yılda kaç kez göründüğünü sayar. VOSviewer destekli tematik evrim analizi, anahtar kelimeler arasındaki eş-oluşum ilişkilerini haritalar, tematik kümeleri (literatürde birlikte geçen kavram grupları) ortaya çıkarır ve ardından bu kümelerin zaman içinde nasıl değiştiğini izler. Ağ perspektifi, yalnızca bireysel terim prevalansını değil, tematik yapıyı da yakalar.

Veri kümesini kaç zaman dilimine bölmeliyim?

Evrensel bir kural yoktur, ancak üç ila beş dönem yaygındır. Dönemler, dilim başına yeterli eş-oluşum verisi üretecek kadar uzun (dönem başına en az 100-150 kayıt hedefleyin) ancak anlamlı değişimi tespit edecek kadar kısa olmalıdır. Beş yıllık pencereler, binlerce kayda sahip olgun alanlar için iyi çalışır; on yıllık pencereler daha küçük veya daha eski veri kümelerine uygundur. Her zaman gerekçenizi raporlayın.

VOSviewer'ı Web of Science yerine Scopus verileriyle kullanabilir miyim?

Evet. VOSviewer, Scopus ve Web of Science'dan RIS ve CSV dışa aktarımlarının yanı sıra PubMed'i de kabul eder. Veritabanı seçimi kapsamı etkiler: Scopus daha fazla sosyal bilimler ve İngilizce olmayan dergileri kapsama eğilimindeyken, Web of Science doğa bilimleri için daha derin tarihsel kapsama sahiptir. Kapsamlı incelemeler için her ikisini de kullanmak ve anahtar kelime hizalamasını çapraz kontrol etmek en iyi uygulamadır.

Küme etiketlemesi için hakemler arası güvenilirlik raporlamam gerekiyor mu?

VOSviewer anahtar kelimeleri algoritmik olarak kümelere atar, bu nedenle kümeleme işlemi hakemler arası güvenilirlik testi gerektirmez. Ancak, kümelere atadığınız etiketler yorumlayıcıdır ve birçok dergi, ya ikinci bir hakemin kümeleri bağımsız olarak etiketlemesini ya da en sık geçen anahtar kelimelere dayalı olarak her etiket için şeffaf bir gerekçe sunulmasını bekler. Hedef dergi beklentilerini kontrol edin ve etiketleme sürecinizi açıkça raporlayın.

Bu yöntem için minimum bir veri kümesi boyutu var mı?

VOSviewer teknik olarak çok küçük veri kümelerini işleyebilir, ancak tematik evrim analizi, anlamlı eş-oluşum ağları oluşturmak için zaman dilimi başına yeterli kayıt gerektirir. Pratik bir minimum olarak, toplamda en az 200 kayıt ve zaman dilimi başına en az 50-100 kayıt hedefleyin. Bu eşiğin altında, çok az anahtar kelime çifti makul bir eş-oluşum eşiğini karşılayacak ve ortaya çıkan kümeler kararsız ve yorumlanamaz olacaktır.

Kaynaklar

  1. van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. DOI: 10.1007/s11192-009-0146-3 ↗
  2. Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), 1382–1402. DOI: 10.1002/asi.21525 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). VOSviewer-Assisted Thematic Evolution Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/scientometrics/vosviewer-assisted-thematic-evolution-analysis

İlişkili yöntemler

Bibliometric AnalysisEş-atıf AnaliziEş-kelime AnaliziBilim HaritalamaScientometrik AnaliziTematik Evrim Analizi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bibliometric AnalysisBilimetri↔ karşılaştır
  • Eş-atıf AnaliziBibliyometri↔ karşılaştır
  • Eş-kelime AnaliziBilimetri↔ karşılaştır
  • Bilim HaritalamaBibliyometri↔ karşılaştır
  • Scientometrik AnaliziBilimetri↔ karşılaştır
  • Tematik Evrim AnaliziBilimetri↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bibliometrix Destekli Tematik Evrim Analizi

Benzer yöntemler

VOSviewer Destekli Eş-Kelimeler AnaliziTematik Evrim AnaliziZaman Dilimli Tematik Evrim AnaliziVOSviewer Destekli Kapsamlı Gözden GeçirmeVOSviewer Destekli Bilim HaritalamasıVOSviewer Destekli Sistematik Literatür TaramasıVOSviewer Destekli Atıf AnaliziVOSviewer Destekli Birlikte Atıf Analizi

İlgili referans kavramlar

Kapsam Belirleme DerlemesiBibliometricsCitation AnalysisBeşeri Bilimlerde Ağ AnaliziKonu Modelleme ve Metin MadenciliğiVeri Görselleştirme ve Mekânsal Beşeri Bilimler

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — VOSviewer-assisted thematic evolution analysis (VOSviewer-Assisted Thematic Evolution Analysis). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/scientometrics/vosviewer-assisted-thematic-evolution-analysis · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Nees Jan van Eck & Ludo Waltman (VOSviewer); thematic evolution methodology associated with Cobo et al.
Year
2010–2011
Type
Scientometric workflow / bibliometric visualization pipeline
DataType
Bibliographic records with keywords (WoS, Scopus exports)
Subfamily
Review / evidence synthesis
İlişkili yöntemler
Bibliometric AnalysisEş-atıf AnaliziEş-kelime AnaliziBilim HaritalamaScientometrik AnaliziTematik Evrim Analizi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil