Yapay Zeka ve Çalışan Davranışları: Bibliyometrik Bir Analiz
Anahtar Kelimeler:
Yapay Zeka- Örgütsel Davranış- Çalışan DavranışıÖzet
Araştırmada, “yapay zeka” ile “çalışan davranışı” anahtar kelimelerini içeren yayınların analiz edilerek, akademik yazına ilişkin mevcut durumun ortaya konulması amaçlanmıştır. Araştırmada bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmıştır. 1993-2023 yılları arasında, 30 yıllık döneme ilişkin yayınlar Web of Science (Wos) veri tabanı üzerinden “artificial intelligience” ve “employee behavior” anahtar kelimeleri kullanılarak sorgulanmış ve konuyla ilgili 248 bilimsel araştırma verisine ulaşılmıştır. Verilerin analiz edilmesinde R-Studio programı kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre konuya duyulan ilginin 2017 yılından itibaren katlanarak arttığı tespit edilmiştir. Örgütsel davranış alanı ile ilgili olduğu tespit edilen anahtar kelimeler, “performans”, “güven”, “kabul”, “uyum”, “çalışanlar”, “tatmin”, “zorluk”, “liderlik”, “kültür”, “tutum”, “bağlılık”, “iklim”, “iletişim”, “algı”dır. En çok yayın üreten yazar Wang X. iken, katkı oranı en yüksek olan yazar ise Fox S.’dir. Yayın üretiminde ilk üç sırada yer alan ülkeler, ABD, Çin ve Almanya’dır. Üretim sayıları itibariyle Fransa, Hollanda ve Malezya’daki yazarların katkıları nispeten daha az olmasına rağmen, bu ülke yazarlarının uluslararası işbirliğine daha açık olduğu tespit edilmiştir.
Referanslar
Al, U., Soydal, İ., & Yalçın, H. (2010). Bibliyometrik özellikleri açısından Bilig’in değerlendirilmesi. Bilig, Güz, 55, 1-20.
Aria, M. & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–75.
Arslan, A. (2018). Yapay zeka, robotlar ve istihdamın geleceği. Dünya Halleri, https://www.dunyahalleri.com/arsivden-yapay-zeka-robotlar-ve-istihdamin-gelecegi/
Boustani, N. M. (2022). Artificial intelligence impact on banks clients and employees in an Asian developing country. Journal of Asia Busıness Studıes, 16 (2), 267-278.
Cam, A. Michael, C. & Bryce, H. (2019). Survey: AI adoption proves its worth, but few scale impact McKinsey Industry. McKinsey. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/global-ai-surveyai-proves-its-worth-but-few-scale-impact.
Choi, Y. (2020). A study of employee acceptance of artificial intelligence technology. European Journal of Management and Business Economics, 30 (3), 318-330.
Dean, J., (2014). Big data, data mining, and machine learning: value creation for business leaders and practitioners. John Wiley & Sons.
El-Menawy, S., Abdelaziz M. (2022). Analyzing employees’ perceptions of using artificial intelligence and gamification in HRM practices on employee’s job insecurity. The Business and Management Review, 13(2), 246-261.
García-Lillo, F., Úbeda-García, M. & Marco-Lajara, B. (2017). The intellectual structure of human resource management research: a bibliometric study of the international journal of human resource management, 2000–2012. The International Journal of Human Resource Management, 28 (13),1786-1815, doi: 10.1080/09585192.2015.1128461.
Gautam, A. (2019). Atificial İntelligence and employee engagement: connecting the dots, The SHRM SouthAsia Blog, https://blog.shrm.org/sasia/blog/artificial-intelligence-and-employee-engagement-connecting-the-dots
Goinn İnovasyon ve Danışmanlık Firması (2023). Yapay Zeka Raporu, www.gooinn.com
Gupta, S., Modgil, S., Gunasekaran, A. & Bag, S. (2020). Dynamic capabilities and institutional theories for Industry 4.0 and digital supply chain. Supply Chain Forum: An International Journal, 21(3), 139-157, doi: 10.1080/16258312.2020.1757369.
Huang, Y. L., Ho, Y. S., & Chuang, K. Y. (2006). Bibliometric analysis of nursing research in Taiwan 1991-2004. Journal of Nursing Research, 14(1), 75-81.
Komal, C. (2019). Indian shopper motivation to use artificial intelligence Generating Vroom’s expectancy theory of motivation using grounded theory approach. International Journal of Retail & Distribution Management, 47 (3), 331-347.
Kuo, C.M., Chen, L.C. & Tseng, C.Y. (2017). Investigating an innovative service with hospitality robots. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29 (5), 1305-1321, doi: 10.1108/IJCHM-08-2015-0414.
Nabiyev, V.V. (2005). Yapay zeka: problemler-yöntemler-algoritmalar. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Prentice, C., Lopes, S. D. & Wang, X. (2020). Emotional intelligence or artificial intelligence–an employee perspective, Journal of Hospitality Marketing & Management, 29 (4), 377-403, doi: 10.1080/19368623.2019.1647124.
Ransbotham, S., Kiron, D., Gerbert, P., & Reeves, M. (2017). Reshaping business with Artificial Intelligence. MIT Sloan Management Review and the Boston Consulting Group.
Teke, O. (2019). Yapay Zeka 2019 Yıllık Raporu, https://tr.linkedin.com/pulse/yapay-zeka-2018-y%C4%B1ll%C4%B1k-raporu-orkun-teke-msc-
Yawalkar, V. V., (2019),. Study of artificial ıntelligence and its role in human resource management. International Journal of Research and Analytical Reviews, 6 (1), 20-24.
Wang, J., Wei, G., Lu, J., Alsaadi, F.E., Hayat, T., Wei, C. & Zhang, Y. (2019). Some q-rung orthopair fuzzy Hamy mean operators in multiple attribute decision-making and their application to enterprise resource planning systems selection. International Journal of Intelligent Systems, 34 (10), 2429-2458, doi: 10.1002/int.22155.
Zhang, H. (2019, Mart). Reflections on the innovation of human resources management in the era of big data. 2018 8th International Conference on Education and Management (ICEM 2018) içinde, 518-520, Çin:Atlantis Press.
