Üniversiteler arası akademik ı̇şbirliklerinin sosyal ağ olarak modellenmesi ve analiz edilmesi

Hızla gelişen teknoloji ve insan ihtiyaçları ile birlikte, insanların karşılaştıkları problemler her geçen gün daha da karmaşıklaşmaktadır. Bu karmaşıklaşan problemlerin çözümü de bir kişinin bilgi birikimi ile çözemeyeceği hale gelmektedir. Bu sebeple, özellikle üniversiteler gibi araştırma ve geliştirme (AR-GE) kurumlarının gerek aynı kurumda gerekse de farklı kurumlarda görev yapan araştırmacıların işbirlikleri önem kazanmıştır. Bu şekilde yapılan çalışmalar akademik işbirliği ağları olarak isimlendirilmektedir. Akademik işbirliği ağları, gelişen sosyal ağlar statüsündedir ve sosyal ağ analizi (SNA – social network analysis) kapsamında incelenmektedir. Sosyal ağlarda olduğu gibi, işbirliği ağlarında da en çok kullanılan modelleme aracı çizgelerdir. Sosyal ağlar konusunda, en çok kullanılan modelleme aracı çizgelerdir. Modelleme, büyük veri kümelerinin yazılım teknolojileri kullanarak, kolayca anlaşılabilir diyagram, şekil, yazı ve semboller ile ifade edilmesidir. Farklı veri türleri farklı topolojiler kullanılarak modellenmektedir. Aktörler ve bu aktörler arasındaki ilişkileri konu alan birçok alan gibi, bir tür sosyal ağ olan işbirlikleri analizi de çizge olarak modellenmekte ve matematiksel olarak ifade edilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, Türkiye üniversiteleri arasındaki akademik işbirliklerini çizge kullanarak modellemek ve üretilen modeller üzerinden analizler çıkarmaktır. Modellemede kullanılan veri, en büyük akademik veri tabanlarından biri olan Web of Science (WOS) veri tabanından, geliştirilen bir uygulama ile çekilmiştir. Elde edilen veri yazar, kurum, yayın merkezinde ilişkisel bir veri tabanı olarak kaydedilmiştir. Veri tabanında bulunan kayıtlar, sorgulanarak istenilen analizler çıkarılmıştır. Ayrıca, spektral çizge bölüntüleme yöntemi ile Türkiye üniversitelerinin işbirlikleri konusunda nasıl bir kümeleme gösterdikleri incelenmiştir. Bu yapılan çalışmada oluşan kümelerde görülen veri kayıplarından dolayı, bölgesel bazda bir bakıma topluluk keşfi yapılmış ve topluluk keşfinde gürültü temizleme işlemi yapan bir algoritma önerilmiştir.