Bibliometric Analysis of International Studies on the Concept of Fintech
Notice bibliographique
Résumé
Fintech son on yılda fazlaca çalışmaya başlanmış bir konu olmakla birlikte farklı disiplinlerde de yer etmeye çalışmaktadır. Türkçe literatürde Fintech (Fintek) ile ilgili bibliyometrik bir analiz bulunmamaktadır. Analiz için Web of Science veri tabanından yararlanılmıştır. Web of Science’ta “title” seçilmiş, “fintech” anahtar kelimesi ile tarama yapılmıştır. Veri tabanında bulunan tüm kategoriler, diller, belgeler, yazarlar, yayımcılar, yayın başlıkları ve indeksler araştırılmıştır. Bunun sonucunda bulunan 1081 araştırmanın tümü dahil edilmiştir. 1081 çalışmanın bibliyometrik analizini yapabilmek için VOSviewer 1.6 18. versiyonundan yararlanılmıştır. Sırasıyla birlikte oluşum, anahtar kelimeler ve alıntılar kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı Web of Science veri tabanında bulunan; Fintech ile ilgili yapılan araştırmaları bibliyometrik analiz yöntemi ile araştırıp ortaya çıkarmaktır. Sonuçlara bakıldığında Web of Science veri tabanındaki ilk yayın 2015 yılında yayınlanmıştır. En çok yayın 2022 yılında (307) yapılmıştır. Fintech alanındaki en fazla doküman türü makale (848)’dir. En yaygın Fintech kategorisi 306 yayın sayısı ile iş finansıdır. En çok yayın ingilizce dilinde (1066) yapılmıştır. Dizin olarak en fazla Social Sciences Citation Index (SSCI) (477) kullanılmıştır. Ortak yazarlık açısından yazarlara göre en fazla belge (9) Arner, Douglas W.’ya aittir. Ortak yazarlıkta üniversiteler bazında en yüksek alıntı sayısına sahip üniversite New York University (455), ortak yazarlıkta ülkeler açısından ise en fazla belgeye sahip ülke Çin (262)’dir. Fintech ile ilgili yapılan çalışmalarda bağlantı gücü en yüksek kelime Fintech (576), en fazla alıntı yapılan belge Gomber 2018b (361)’ye aitken; en çok alıntı yapılan kaynak 412 alıntı ile Technological Forecasting and Social Change Journal of Management Information Systems’tir. Üniversitelere bakıldığında en fazla alıntı yapılan üniversite New York University (455)’dır. Son olarak en fazla alıntı yapılan ülke 3546 alıntı ile Çin’dir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,310 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».