Muhammed Akif Albayrak - Academia.edu (original) (raw)

Papers by Muhammed Akif Albayrak

AJIT-e: Online Academic Journal of Information Technology, 2019

Web 2.0'ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebil... more Web 2.0'ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebilmesiyle birlikte farklı türdeki verilerin bir arada üretilmesi, depolanması ve paylaşılması mümkün hale gelmiştir. Dijital dünyada giderek artan devasa miktardaki veriye ve bu verinin analiz sürecine büyük veri denilmektedir. Bu çalışmanın amacı büyük veri mefhumuna kavramsal bir çerçeve çizerek, akademik çalışmalarda büyük veri kullanımının tarih içindeki gelişimini, büyük veri yılı olarak adlandırılan 2012 yılı öncesindeki ve sonrasındaki farklılıkları ortaya çıkartıp, mevcut durumu serimlemektir. Ayrıca büyük veri konusunda dünyada ve Türkiye'de yapılan çalışmaların birbirlerine paralellik gösterip göstermediklerini ortaya çıkarmak çalışmanın bir diğer amacını oluşturmaktadır. Çalışmada, yöntem olarak tarama araştırması benimsenmiştir. Bu bağlamda EbscoHost ASC ve Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tez veri tabanlarında yapılan tarama araştırmasıyla birlikte; 2012 sonrasında büyük veriyle alakalı akademik çalışmaların 2012 öncesine oranla keskin bir artış gösterdiği gözlenmiştir. Bununla birlikte "veri madenciliği" ile ilgili akademik çalışmaların sayısındaki artışları nispi düşüşü ise veri madenciliği alt dallarının daha çok spesifikleşmesiyle açıklanabilmektedir. Ayrıca paralel işleme modellerinden "Map Reduce" ve doğal dil işleme uygulamalarından "fikir madenciliği" yöntemlerinin son yıllarda ivme kazandığı da gözlenmiştir. Bu durum Web 2.0'dan Web 3.0'a yani Etkileşimli Web'den Semantik Web'e geçiş sürecinde olduğumuzu belgeler niteliktedir.

AJIT-e Online Academic Journal of Information Technology, Feb 15, 2019

With the introduction of Web 2.0 into our lives and mass production of digital technologies, it h... more With the introduction of Web 2.0 into our lives and mass production of digital technologies, it has become possible to produce, store and share different types of data together. The concept of big data has been used to define the increasing size of data, the increasing velocity at which it is produced and transmitted, the increasing variety of formats of these data and the analysis process of the data. The purpose of this study is to draw a conceptual framework for the concept of big data, to examine the use of big data in academic studies, its change in years and examine the change before and after the 2012 is called big data year. Another purpose of the study is to reveal that whether the studies in the world and Turkey about big data show parallels to each other or not. In this study, database survey research was adopted as a method. With the quantitative research that has been conducted in EBSCOhost ASC database designed by Academic Search™ Complete and Council of Higher Education (YÖK) thesis database to see the state of big data and big data analysis in academic studies and the results of these databases have compared to each other. As a result of the research, it is obvious that big data and analysis techniques have severely increased after 2012 compared to before 2012 in academic studies. Drop in the increase rate of academic studies about “data mining” can be explained with rise of the specification on sub-branches of data mining. Especially in recent years Map Reduce in artificial neural networks, sentiment analysis and naturel language processing methods gaining acceleration has been observed. This condition shows that we are in the way towards semantic web from interactive web, which is prospering to web 3.0 from web2.0.

Web 2.0’ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebilmesiyle birlikte farklı türdeki verilerin bir arada üretilmesi, depolanması ve paylaşılması mümkün hale gelmiştir. Dijital dünyada giderek artan devasa miktardaki veriye ve bu verinin analiz sürecine büyük veri denilmektedir. Bu çalışmanın amacı büyük veri mefhumuna kavramsal bir çerçeve çizerek, akademik çalışmalarda büyük veri kullanımının tarih içindeki gelişimini, büyük veri yılı olarak adlandırılan 2012 yılı öncesindeki ve sonrasındaki farklılıkları ortaya çıkartıp, mevcut durumu serimlemektir. Ayrıca büyük veri konusunda dünyada ve Türkiye’de yapılan çalışmaların birbirlerine paralellik gösterip göstermediklerini ortaya çıkarmak çalışmanın bir diğer amacını oluşturmaktadır. Çalışmada, yöntem olarak tarama araştırması benimsenmiştir. Bu bağlamda EbscoHost ASC ve Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tez veri tabanlarında yapılan tarama araştırmasıyla birlikte; 2012 sonrasında büyük veriyle alakalı akademik çalışmaların 2012 öncesine oranla keskin bir artış gösterdiği gözlenmiştir. Bununla birlikte “veri madenciliği” ile ilgili akademik çalışmaların sayısındaki artışları nispi düşüşü ise veri madenciliği alt dallarının daha çok spesifikleşmesiyle açıklanabilmektedir. Ayrıca paralel işleme modellerinden “Map Reduce” ve doğal dil işleme uygulamalarından “fikir madenciliği” yöntemlerinin son yıllarda ivme kazandığı da gözlenmiştir. Bu durum Web 2.0’dan Web 3.0’a yani Etkileşimli Web’den Semantik Web’e geçiş sürecinde olduğumuzu belgeler niteliktedir.

BOOK CHAPTERS by Muhammed Akif Albayrak

Youtube Türkiye’de Kültür Siyaset ve Tüketim- 2, 2021

Youtube Türkiye’de Kültür Siyaset ve Tüketim- 2, 2021

İncelenmesi" başlıklı cinsel kimliğin kurgulanmasına yönelik makalesinde, ağırlıklı olarak tüketi... more İncelenmesi" başlıklı cinsel kimliğin kurgulanmasına yönelik makalesinde, ağırlıklı olarak tüketim toplumuna hizmet eden, kadını bedensel olarak nesneleştiren ve erkek gözünden bir söylemin ağır bastığını tespit etmiştir.

AJIT-e: Online Academic Journal of Information Technology, 2019

Web 2.0'ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebil... more Web 2.0'ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebilmesiyle birlikte farklı türdeki verilerin bir arada üretilmesi, depolanması ve paylaşılması mümkün hale gelmiştir. Dijital dünyada giderek artan devasa miktardaki veriye ve bu verinin analiz sürecine büyük veri denilmektedir. Bu çalışmanın amacı büyük veri mefhumuna kavramsal bir çerçeve çizerek, akademik çalışmalarda büyük veri kullanımının tarih içindeki gelişimini, büyük veri yılı olarak adlandırılan 2012 yılı öncesindeki ve sonrasındaki farklılıkları ortaya çıkartıp, mevcut durumu serimlemektir. Ayrıca büyük veri konusunda dünyada ve Türkiye'de yapılan çalışmaların birbirlerine paralellik gösterip göstermediklerini ortaya çıkarmak çalışmanın bir diğer amacını oluşturmaktadır. Çalışmada, yöntem olarak tarama araştırması benimsenmiştir. Bu bağlamda EbscoHost ASC ve Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tez veri tabanlarında yapılan tarama araştırmasıyla birlikte; 2012 sonrasında büyük veriyle alakalı akademik çalışmaların 2012 öncesine oranla keskin bir artış gösterdiği gözlenmiştir. Bununla birlikte "veri madenciliği" ile ilgili akademik çalışmaların sayısındaki artışları nispi düşüşü ise veri madenciliği alt dallarının daha çok spesifikleşmesiyle açıklanabilmektedir. Ayrıca paralel işleme modellerinden "Map Reduce" ve doğal dil işleme uygulamalarından "fikir madenciliği" yöntemlerinin son yıllarda ivme kazandığı da gözlenmiştir. Bu durum Web 2.0'dan Web 3.0'a yani Etkileşimli Web'den Semantik Web'e geçiş sürecinde olduğumuzu belgeler niteliktedir.

AJIT-e Online Academic Journal of Information Technology, Feb 15, 2019

With the introduction of Web 2.0 into our lives and mass production of digital technologies, it h... more With the introduction of Web 2.0 into our lives and mass production of digital technologies, it has become possible to produce, store and share different types of data together. The concept of big data has been used to define the increasing size of data, the increasing velocity at which it is produced and transmitted, the increasing variety of formats of these data and the analysis process of the data. The purpose of this study is to draw a conceptual framework for the concept of big data, to examine the use of big data in academic studies, its change in years and examine the change before and after the 2012 is called big data year. Another purpose of the study is to reveal that whether the studies in the world and Turkey about big data show parallels to each other or not. In this study, database survey research was adopted as a method. With the quantitative research that has been conducted in EBSCOhost ASC database designed by Academic Search™ Complete and Council of Higher Education (YÖK) thesis database to see the state of big data and big data analysis in academic studies and the results of these databases have compared to each other. As a result of the research, it is obvious that big data and analysis techniques have severely increased after 2012 compared to before 2012 in academic studies. Drop in the increase rate of academic studies about “data mining” can be explained with rise of the specification on sub-branches of data mining. Especially in recent years Map Reduce in artificial neural networks, sentiment analysis and naturel language processing methods gaining acceleration has been observed. This condition shows that we are in the way towards semantic web from interactive web, which is prospering to web 3.0 from web2.0.

Web 2.0’ın hayatımıza girmesi ve dijital teknolojiye dayanan ürünlerin kitlesel olarak üretilebilmesiyle birlikte farklı türdeki verilerin bir arada üretilmesi, depolanması ve paylaşılması mümkün hale gelmiştir. Dijital dünyada giderek artan devasa miktardaki veriye ve bu verinin analiz sürecine büyük veri denilmektedir. Bu çalışmanın amacı büyük veri mefhumuna kavramsal bir çerçeve çizerek, akademik çalışmalarda büyük veri kullanımının tarih içindeki gelişimini, büyük veri yılı olarak adlandırılan 2012 yılı öncesindeki ve sonrasındaki farklılıkları ortaya çıkartıp, mevcut durumu serimlemektir. Ayrıca büyük veri konusunda dünyada ve Türkiye’de yapılan çalışmaların birbirlerine paralellik gösterip göstermediklerini ortaya çıkarmak çalışmanın bir diğer amacını oluşturmaktadır. Çalışmada, yöntem olarak tarama araştırması benimsenmiştir. Bu bağlamda EbscoHost ASC ve Yükseköğretim Kurulu (YÖK) tez veri tabanlarında yapılan tarama araştırmasıyla birlikte; 2012 sonrasında büyük veriyle alakalı akademik çalışmaların 2012 öncesine oranla keskin bir artış gösterdiği gözlenmiştir. Bununla birlikte “veri madenciliği” ile ilgili akademik çalışmaların sayısındaki artışları nispi düşüşü ise veri madenciliği alt dallarının daha çok spesifikleşmesiyle açıklanabilmektedir. Ayrıca paralel işleme modellerinden “Map Reduce” ve doğal dil işleme uygulamalarından “fikir madenciliği” yöntemlerinin son yıllarda ivme kazandığı da gözlenmiştir. Bu durum Web 2.0’dan Web 3.0’a yani Etkileşimli Web’den Semantik Web’e geçiş sürecinde olduğumuzu belgeler niteliktedir.

Youtube Türkiye’de Kültür Siyaset ve Tüketim- 2, 2021

Youtube Türkiye’de Kültür Siyaset ve Tüketim- 2, 2021

İncelenmesi" başlıklı cinsel kimliğin kurgulanmasına yönelik makalesinde, ağırlıklı olarak tüketi... more İncelenmesi" başlıklı cinsel kimliğin kurgulanmasına yönelik makalesinde, ağırlıklı olarak tüketim toplumuna hizmet eden, kadını bedensel olarak nesneleştiren ve erkek gözünden bir söylemin ağır bastığını tespit etmiştir.