Hesaplamalı sosyal bilimler literatürünün bibliyometrik analizi: Yapısal örüntüler, tematik kümeler ve zamansal eğilimler (2011–2025)

Abstract

Bu çalışma, 2011–2025 döneminde hesaplamalı sosyal bilimler alanının yapısal örüntülerini, tematik kümelerini ve zamansal eğilimlerini bibliyometrik ve bilimsel haritalama yöntemleriyle incelemeyi amaçlamaktadır. Scopus veri tabanından derlenen 861 makale, VOSviewer ve Biblioshiny (R-Bibliometrix) araçları ile analiz edilmiştir. Bulgular, CSS literatürünün 2011 yılında 9 makaleden 2025 yılında 126 makalelere ulaşarak %20,74'lük yıllık ortalama büyüme oranıyla istikrarlı bir genişleme sergilediğini ortaya koymaktadır. Makale başına ortalama 38,18 atıf ve %31,59 uluslararası ortak yazarlık oranı, alanın yüksek akademik görünürlüğünü ve küresel iş birliği ağlarını yansıtmaktadır. Coğrafi dağılım açısından ABD (%31,7), Birleşik Krallık (%7,7) ve Almanya (%7,1) yayın üretiminde öne çıkarken; PNAS (7.364 atıf), EPJ Data Science ve Social Science Computer Review alanın çekirdek yayın ekosistemini oluşturmaktadır. Anahtar kelime birlikte oluşum analizi, CSS literatüründe birbirini tamamlayan beş araştırma kümesi olduğunu ortaya koymuştur: Büyük Veri ve Ağ Yapısı (n=18), Sosyal Ağ ve Simülasyon (n=13), Metin ve İçerik Analizi (n=10), Doğal Dil İşleme ve Yapay Zekâ (n=10) ile Sosyal Medya ve Davranış (n=9). Social media (113 oluşum), machine learning (75) ve natural language processing (54) terimleri, farklı araştırma kollarını birbirine bağlayan köprü kavramlar olarak öne çıkmaktadır. Bu yapı, alanın parçalı değil bütünleşik bir karakter taşıdığını sayısal düzeyde kanıtlamaktadır. Tematik evrim ve trend topics analizleri, CSS'nin birbirini izleyen üç paradigmatik evrede dönüştüğünü göstermektedir: 2011–2015 döneminde ajan tabanlı modelleme ve ağ analizi odaklı bir kuruluş evresi; 2016–2020 döneminde sosyal medya verisi, makine öğrenmesi ve pandemi araştırmalarının baskın olduğu kurumsallaşma dönemi; 2021–2025 döneminde büyük dil modelleri ve üretken yapay zekânın ön plana çıktığı olgunluk evresi. Overlay görselleştirmesi, alanın her yeni metodolojik dalgada önceki bilgi katmanını terk etmek yerine üzerine eklemleyerek kümülatif bir yapı oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Çalışmanın bulguları aynı zamanda CSS'nin eşitsizlik, sağlık krizi, iklim değişikliği ve demokratik kurumlar gibi temalar üzerinden Birleşmiş Milletler'in 2030 Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları ile somut kesişimler sergilediğini göstermektedir.This study aims to examine the structural patterns, thematic clusters, and temporal trends of the Computational Social Science (CSS) field between 2011 and 2025 through bibliometric and scientific mapping methods. A total of 861 articles retrieved from the Scopus database were analyzed using VOSviewer and Biblioshiny (R-Bibliometrix) tools. The findings reveal that the CSS literature demonstrated a steady expansion, increasing from 9 articles in 2011 to 126 articles in 2025, with an average annual growth rate of 20.61%. An average of 38.18 citations per article and an international co-authorship rate of 31.66% reflect the field's high academic visibility and global collaboration networks. In terms of geographical distribution, the United States (31.7%), the United Kingdom (7.7%), and Germany (7.1%) stand out in publication productivity, while PNAS (7,364 citations), EPJ Data Science, and Social Science Computer Review constitute the core publication ecosystem of the field. Keyword co-occurrence analysis identified five complementary research clusters within the CSS literature: Big Data and Network Structure (n=18), Social Networks and Simulation (n=13), Text and Content Analysis (n=10), Natural Language Processing and Artificial Intelligence (n=10), and Social Media and Behavior (n=9). The terms social media (113 occurrences), machine learning (75), and natural language processing (54) emerged as bridging concepts connecting different research streams. This structure quantitatively demonstrates that the field possesses an integrated rather than fragmented character. Thematic evolution and trend topics analyses indicate that CSS has evolved through three successive paradigmatic phases: an establishment phase (2011–2015) centered on agent-based modeling and network analysis; an institutionalization phase (2016–2020) dominated by social media data, machine learning, and pandemic-related research; and a maturity phase (2021–2025) characterized by the prominence of large language models and generative artificial intelligence. Overlay visualization further demonstrates that the field has developed cumulatively by integrating new methodological waves into existing knowledge layers rather than replacing them. The findings also show that CSS exhibits concrete intersections with the United Nations 2030 Sustainable Development Goals through themes such as inequality, health crises, climate change, and democratic institutions.