Kütüphane kullanıcılarının ödünç alma davranışlarının veri madenciliği yaklaşımı ile incelenmesi: Çankaya Üniversitesi örneği

Bu çalışma, Çankaya Üniversitesi Kütüphanesi'nin 2014–2024 yılları arasındaki ödünç alma verilerini veri madenciliği yöntemleriyle analiz ederek kullanıcıların bilgiye erişim alışkanlıklarını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmada veri seti ön işleme süreçlerinden geçirilmiştir. Belirlenen araştırma sorularına yönelik olarak, kategorik veriler için K-Modes kümeleme algoritması kullanılarak ilgili gruplamalar yapılmış ve Apriori birliktelik kuralları ile önemli örüntüler ve ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Analizler sonucunda, yıllara göre kitap ödünç alma sayılarında 2014–2019 arasında istikrarlı bir artış gözlenmiş, ancak COVID-19 pandemisi döneminde (2020–2021) belirgin bir düşüş saptanmıştır. Fakülteler bazında en yüksek ödünç alma oranına Mühendislik Fakültesi (11.216), ardından Sosyal Bilimler Enstitüsü (5960) ve Hukuk Fakültesi (5439) sahip olmuştur. Bölümler arasında Hukuk (5977), Özel Hukuk (3357) ve Endüstri Mühendisliği (2327) öne çıkmıştır. Kullanıcı profilleri açısından lisans öğrencileri 23.350 ödünç alma ile en yoğun kullanıcı grubunu oluşturmuştur. Konu alanı bazında Türkiye Hukuku (KKX) ve İngilizce kaynaklar (EASY/PE) en çok tercih edilen kategoriler olmuştur. Apriori algoritması ile yapılan analiz sonucunda en sık görülen KKX, Yüksek lisans (destek: 0,125) ile KKX, Hukuk (destek: 0,120) birlikteliklerini ortaya koymaktadır. K-Modes ile yapılan kümeleme analizinde 5 farklı küme oluşturulmuş ve bu kümeler arasında kısmı bir ayrışma olduğu gözlemlenmiştir. Mühendislik verilerinde 1. ve 3. Kümeler Hukuk verileri 2. ve 4. kümelerde yoğunlaşma görülmüştür. Çalışma, veri madenciliği tekniklerinin akademik kütüphanelerde kullanıcı davranışlarını anlamada etkili bir yöntem olduğunu göstermekte ve koleksiyon geliştirme, kullanıcı hizmetleri ve kaynak planlaması açısından önemli katkılar sunmaktadır.