ChatGPT ve Gemini Destekli Bibliyometrik Analizi Eğitimi'nin İkinci Oturumu Başarıyla Gerçekleştirildi

Eğitimde, araştırmacıların literatür taraması sürecinde karşılaştığı teknik engellerin aşılması ve büyük veri setlerinin tek bir analiz havuzunda birleştirilmesi üzerine odaklanıldı. Katılımcılar, özellikle Web of Science (WoS) ve Scopus veri tabanlarından elde edilen büyük veri setlerinin nasıl yönetileceğini ve analizler için nasıl entegre edileceğini öğrendiler. Eğitimin ilk aşamasında, WoS veri tabanındaki “tek seferde 500 kayıt indirme” sınırının nasıl aşılacağı, parçalı indirilen dosyaların kayıpsız birleştirilmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi üzerine uygulamalı bilgiler verildi. Ayrıca, Scopus veri tabanından doğru formatta bibliyometrik verilerin nasıl indirileceği ve bunların analizlere nasıl hazır hale getirileceği detaylı bir şekilde ele alındı.

Eğitimin en önemli bölümlerinden biri de, WoS ve Scopus'tan alınan farklı yapıdaki veri setlerinin nasıl temizlenip birleştirileceği ve tek bir "Master Data" dosyasında bir araya getirileceği oldu. Bu süreç, araştırmacıların literatürün tamamını kapsayabilecek şekilde veri setlerini entegre etmelerini sağladı. Eğitimin sonunda katılımcılar, büyük veri setlerini etkili bir şekilde entegre ederek kapsamlı ve doğru bibliyometrik analizler yapabilme yetkinliği kazandılar.

 

Değerli bilgilerini bizimle paylaşan Dr. Öğr. Üyesi Adem Yurdunkulu'na ve eğitime katılım sağlayan tüm üniversite mensuplarımıza teşekkürlerimizi sunuyoruz.