Muhasebe Mesleği ve Yapay Zekâ Üzerine Yapılan Çalışmaların R Studio ile Bibliyometrik Analizi
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17795106Anahtar Kelimeler:
Yapay Zekâ, Muhasebe, Bibliyometrik Analiz.Özet
Teknolojik gelişmelerin sonucu olarak ortaya çıkan büyük dönüşüm, muhasebe alanı derinden etkileyerek köklü değişikliklere zorlamaktadır. Özellikle yapay zekanın her alanda varlığını başat hale getirdiği bir ortamda sadece rutin muhasebe işlemleri değil karar alma süreçleri dahil karmaşık birçok süreç bu durumdan etkilenmektedir. Bu bağlamda bu çalışma ile muhasebe alanında yapay zeka konulu akademik literatür, bibliyometrik analiz yöntemiyle incelenerek araştırma eğilimleri, yazarların ve bu yazarlara yapılan atıfların mevcut durumu, araştırmacıların odaklandığı tematik alanlar incelenmiştir. Araştırmanın veri seti, Web of Science veri tabanında "artificial intelligence" ve "accounting" anahtar kelimeleriyle yapılan tarama sonucunda elde edilen 88 adet akademik çalışmadan oluşturulmuştur. Elde edilen veriler R Studio yazılımı ve bibliometrix paketi kullanılarak yazar analizi, atıf analizi, üçlü alan grafiği ve kelime bulutu gibi tekniklerle analiz edilmiştir. Analiz bulguları, muhasebe alanında yapay zekâ konusuna ilişkin 2015 yılına kadar sınırlı olan akademik üretimin, bu tarihten sonra teknolojinin gelişimiyle paralel olarak hızlı bir artış trendine girdiğini göstermektedir. İçerik analizlerinde yapay zekâ ve muhasebe kavramlarının yanı sıra etik kavramının öne çıkması konunun sadece teknik boyutlarıyla ele alınacak bir husus olmadığı çok yönlü bir bakış açısıyla değerlendirilmesi gereken bir süreç olduğunu göstermektedir.
Referanslar
Aghion, P., Jones, B. F., & Jones, C. I. (2017). Artificial intelligence and economic growth. National Bureau of Economic Research. NBER Working Paper No. w23928, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3053718.
Andriosopoulos, D., Doumpos, M., Pardalos, P. M., & Zopounidis, C. (2019). Computational approaches and data analytics in financial services: A literature review. Journal of the Operational Research Society, 70(10), 1581-1599.
Aria, M. & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for Comprehensive Science Mapping Analysis, Journal of Informetrics, 11(4), 959-975.
Bako, P. M., & Tanko, U. M. (2022). The place of artificial intelligence in accounting field and the future of accounting profession. Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Neural Network, 25, 15-21.
Banța, V. C., Rîndașu, S. M., Tănasie, A., & Cojocaru, D. (2022). Artificial intelligence in the accounting of international businesses: a perception-based approach. Sustainability, 14(11), 6632.
Berikol, B. Z., & Killi, M. (2021). Ethics and Sustainability in Accounting and Finance. In The effects of digital transformation process on accounting profession and accounting education (pp. 219-231). Springer Singapore.
Crookes, L., & Conway, E. (2018). Technology challenges in accounting and finance. In Contemporary Issues in Accounting: The Current Developments in Accounting Beyond the Numbers (pp. 61-83). Cham: Springer International Publishing.
Damerji, H., & Salimi, A. (2021). Mediating effect of use perceptions on technology readiness and adoption of artificial intelligence in accounting. Accounting Education, 30(2), 107-130.
Ding, K., Lev, B., Peng, X., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2020). Machine learning improves accounting estimates: Evidence from insurance payments. Review of accounting studies, 25(3), 1098-1134.
Dongre, N., Pandey, A., & Gupta, O. P. (2020). Artificial intelligence in accounting: opportunities & challenges. J. Xi’an Univ. Archit. Technol, 12, 1858-1864.
Ghura, H., & Harraf, A. (2021). How will artificial intelligence reshape the future of entrepreneurship and economic growth?. In Applications of artificial intelligence in business, education and healthcare (pp. 69-79). Cham: Springer International Publishing.
Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of emerging technologies in accounting, 13(2), 1-20.
Kommunuri, J. (2022). Artificial intelligence and the changing landscape of accounting: a viewpoint. Pacific Accounting Review, 34(4), 585-594.
Korga, S. (2025). Muhasebe ve Yapay Zekâ: VOSviewer ile Bibliyometrik Analiz. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 32(1), 131-145.
Kwarbai, J. (2021). Artificial intelligence and accounting profession. Babcock Journal of Accounting and Finance, 1(1), 1-26.
Norris, M., & Oppenheim, C. (2007). Comparing alternatives to the Web of Science for coverage of the social sciences’ literature. Journal of Informetrics, 1(2), 161–169. https://doi.org/10.1016/j. joi.2006.12.001
Passas, I. (2024). Bibliometric analysis: the main steps. Encyclopedia, 4(2).
Stancheva-Todorova, E. P. (2018). How artificial intelligence is challenging accounting profession. Journal of International Scientific Publications, 12(1), 126-141.
Ziesche, S., Agarwal, S., Nagaraju, U., Prestes, E., & Singha, N. (2023). Role of artificial intelligence in advancing sustainable development goals in the agriculture sector. In The ethics of artificial intelligence for the sustainable development goals (pp. 379-397). Cham: Springer International Publishing.
Zupic, I., & Čater, T. (2015). Bibliometric methods in management and organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429–472. https://doi.org/10.1177/1
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.
