Türkiye’deki ve Avrupa Birliği ülkelerindeki yükseköğretim kurumlarının performans göstergelerine göre öz düzenleyici haritalar yoluyla kümelenmesi - Çakır, Gökçen Seyra (My University, 2021)
Bu araştırmada bilimsel üretkenliği; nicel verilere dayalı bir kavram olarak ele alarak yükseköğretim performans göstergelerine göre, yapay sinir ağlarından denetimsiz öğrenme algoritması olan öz düzenleyici haritalar (ÖDH) yoluyla benzer profildeki üniversitelerin kümelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada yer alan üniversiteler; InCites veritabanının temel aldığı Web of Science Koleksiyonu’nda yer alan indekslerce taranan eğitim bilimleri alanında yayınları olan Avrupa Birliği ve Türkiye’de yer alan 911 üniversitedir. Avrupa Birliği ve Türkiye’de yer alan ve eğitim araştırmalarında bulunan üniversitelerin 2019 yılına ait bilimsel üretkenlik verilerini InCites veritabanından elde edilen Üniversitenin genel sıralaması, atıf sayısı, atıf alan yayın sayısı, İlk yüzde birlik dilimdeki yayınların yüzdesi , en az bir atıfı olan yayınların yüzdesi, atıf etkisi, Web of Science platformunda yayınlanan yayın sayısı, ortalama yüzdelik , Dünya ortalamasına göre performans etkisi, Uluslararası İşbirliklerinin yüzdesi, Tüm Açık Erişim Yayın Sayısı, DOAJ Altın Yayın Sayısı, Diğer Altın Yayın Sayısı, Yayınlanmış Yeşil Yayın Sayısı, Kabul Edilen Yeşil Yayın Sayısı, Bronz Yayın Sayısı, Tüm Açık Erişim Yayın Sayısının Web of Science yayın sayısına göre yüzdesi, Diğer Altın Yayın Sayısının Web of Science yayın sayısına göre yüzdesi, Yayınlanmış Yeşil Yayın Sayısının Web of Science yayın sayısına göre yüzdesi , Kabul Edilen Yeşil Yayın Sayısının Web of Science yayın sayısına göre yüzdesi, Bronz Yayın Sayısının Web of Science yayın sayısına göre yüzdesi oluşturmaktadır. Bulgulara göre üniversiteler bilimsel üretkenliğe göre üç kümede toplanmaktadır. Bu kümeler özelliklerine göre Bilimsel Üretkenlikte Öncü, Karma ve Bilimsel Üretkenliği Takip Eden Kümeler olarak adlandırılmıştır.

Using quantitative data to measure the notion of scientific productivity, this dissertation aims to cluster universities with similar profiles according to higher education performance indicators, through self organizing maps (SOM), which is an unsupervised learning algorithm under the umbrella of artificial neural networks. A data set with scientific productivity metrics was generated from the InCites Benchmarking platform.The data set contains 911 data items where each data item corresponds to a university and its scientific productivity metrics in the field of education. The scientific productivity metrics generated from the InCites Benchmarking platform include the following: general ranking of the university, citation count, cited publication count, percentage of publications in the first percentile, percentage of publications with at least one citation, citation impact, number of documents on the Web of Science platform, average percentile , performance impact relative to the world average, number of publications based on international collaborations , number of All Open Access publications, number of DOAJ Gold publications, number of Other Gold publications, number of Green Published Publications , number of Green Accepted Publications, number of Bronze publications, number of All Open Access publications divided by the number of Web of Science publications, number of Other Gold Publications divided by the number Web of Science publications, number of Green Published publications divided the number of Web of Science publications, number of Green Accepted publications by the number of Web of Science publications, number of Bronze Publications divided by Web of Science publications.
Keywords: Avrupa Birliği ülkeleri; Bilimsel Üretkenlik; European Union countries; higher education institutions; performance indicators; Performans Göstergesi; scientific productivity; Turkey; Türkiye; Universities and colleges; Üniversiteler ve yüksekokullar; yükseköğretim kurumları