Yapay Zeka ve Etik: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Perspektifinden Bibliyometrik Bir Analiz
Abstract views: 21
/ 
PDF downloads: 15
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15128146Anahtar Kelimeler:
Bibliyometrik analiz, disiplinlerarası iş birliği, etik, sosyoekonomik etki, yapay zekaÖzet
Bu çalışma, yapay zeka ve etik konularının akademik eğilimlerini ve disiplinlerarası etkileşimlerini, bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektedir. Web of Science veritabanında 2020-2024 yılları arasında yapılan taramada, "yapay zeka ve etik" ile ilgili toplam 529 çalışmadan oluşan veri seti analiz edilmiştir. Bu çalışmalardan makale, derleme, kitap bölümü seçilerek diğer belge türleri hariç tutulmuştur. Veri setinin yıllara göre dağılımında, 2024 (216), 2023 (117) ve 2022 (76) yıllarında yayın sayılarında artış dikkat çekmektedir. En aktif kurumlar arasında University of Oxford (25), University of London (14) ve Harvard University (13) öne çıkmaktadır. Yayınların %63'ü Social Sciences Citation Index (SSCI), %35'i Emerging Sources Citation Index (ESCI), %18'i Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), %10'u Arts & Humanities Citation Index (A&HCI), %2'si Book Citation Index – Social Sciences & Humanities (BKCI-SSH) ve %1'i Book Citation Index – Science (BKCI-S) indekslerinde taranmıştır. Ülke bazında, en üretken ülkeler ABD (100), İngiltere (85) ve Almanya (51) olurken, öne çıkan araştırmacılar arasında Brian D. Earp (6), Julian Savulescu (6) ve Sebastian Porsdam Mann (5) yer almıştır. Çalışmaların tematik odak noktaları arasında insan-yapay zeka etkileşimi, etik standartlar, veri gizliliği ve yapay zekanın toplumsal etkileri bulunmaktadır. Bu analiz, yapay zeka ve etik tartışmalarının sosyal bilimler ve tıp etiği gibi disiplinlerdeki artan önemini vurgularken, literatürdeki boşlukları da ortaya koymaktadır. Özellikle veri etiklerinin düzenlenmesi, insan-yapay zeka güven ilişkileri ve sosyal adalet ekseninde yapay zekanın rolü gibi konular gelecek araştırmalar için önerilen başlıca alanlardır. Çalışma, yapay zekanın toplumsal ve etik etkilerinin sistematik bir çerçevesini sunarak, disiplinlerarası araştırmalara katkıda bulunmaktadır.
Referanslar
Akan, T. (2011). Sosyoloji, politika ve ekonomi [SPE] bölümüne doğru: Çalışma ekonomisi ve endüstri ilişkileri bölümlerinin yeniden yapılanmasına ilişkin bir model önerisi. ISGUC The Journal of Industrial Relations and Human Resources, 13(3), 27-48.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & Company.
Çepni, S. (2018). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (8. baskı). Celepler Matbaacılık Yayın ve Dağıtım.
Doğan, Ö. (2024). Türkiye'de çalışma ekonomisi ve endüstri ilişkileri öğrencilerinin sosyal sorunlara bakış açıları (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689-707.
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280.
James, A., & Whelan, A. (2022). ‘Ethical’ artificial intelligence in the welfare state: Discourse and discrepancy in Australian social services. Critical Social Policy, 42(1), 22–42.
Karasar, N. (2007). Bilimsel araştırma yöntemleri (17. baskı). Ankara: Nobel Yayıncılık.
Khogali, H. O., & Mekid, S. (2023). The blended future of automation and AI: Examining some long-term societal and ethical impact features. Technology in Society, 73(1), 1–11.
Li, J., & Huang, J. S. (2020). Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society, 63(1), 1–10.
Lu, H. (2024). Exploring the predictors of public acceptance of artificial intelligence-based resurrection technologies. Technology in Society, 78(1), 1–9.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson.
Schiavo, G., Businaro, S., & Zancanaro, M. (2024). Comprehension, apprehension, and acceptance: Understanding the influence of literacy and anxiety on acceptance of artificial intelligence. Technology in Society, 77(1), 1–13.
Tekic, Z., & Füller, J. (2023). Managing innovation in the era of AI. Technology in Society, 73(1), 1–11.
Wilson, C., & van der Velden, M. (2022). Sustainable AI: An integrated model to guide public sector decision-making. Technology in Society, 68(1), 1–12.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR)
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
