Tarih boyunca, kalabalıklaşan ve karmaşık hale gelen her yapı, düzenin sürdürülebilirliği için alt gruplara ayrılarak yönetilmiştir. Gelişen teknoloji, bir bilimsel yayının üretilme süresini son derece kısaltmış, akademik veri giderek büyüyerek son derece karmaşık hale gelmiştir. Bu çalışmada, adeta karmaşık bir yığın haline gelmiş büyük akademik veri karşısında, araştırmacılara literatür tarama aşamalarında etkinlik ve hız kazandıracak -bilimsel yöntem bazında özelleştirilmiş- bir masaüstü uygulaması geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama, "Yapısal Eşitlik Modellemesi" yöntemi bulgularını girdi olarak almaktadır. Bu yöntemin kullanıldığı çalışmalarda bir zorunluluk olarak, istatistiksel ilişkiler arası yol katsayıları, örneklem büyüklükleri, örneklem ülkesi, örneklemdeki cinsiyet yüzdeleri, yayın yılı, istatistiksel ilişki yönleri vb. veriler raporlanmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen uygulama, bu verileri girdi olarak alarak, kullanıcılarının belirleyebildiği -son derece esnek ve çeşitli- arama, filtreleme, sıralama ve gruplama opsiyonlarının kombinasyonlarıyla ihtiyaç duyulan bilgiyi kullanıcının görmek istediği bakış açısında üreten bir yapıda tasarlanmıştır. Bu çalışma kapsamında geliştirilen uygulamanın inşa sürecinde yazılım geliştirme metodolojilerinden "Şelale Modeli" tercih edilmiştir. Gereksinimlerin belirlenmesi aşamasında öncelikle "Yapısal Eşitlik Modellemesi" kullanılan çalışmalar detaylıca incelenerek her çalışmada mutlak olarak raporlanan nitelikler (uygulamanın girdileri) belirlenmiştir. Bu aşamada ayrıca iki devlet üniversitesinde görev yapan ve bu yöntemi kullanan akademisyenlerle görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Tasarım aşamasında etkin bir veri tabanı elde etmek amacıyla, varlık-ilişki diyagramlarının oluşturulması, normalizasyon işlemleri, veri sözlüklerinin oluşturulması vb. işlemler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bu aşamada kullanıcı arayüzünün kodlanması aşamasında rehber niteliği taşıyacak akış diyagramları oluşturulmuştur. Kodlama aşamasında yazılım geliştirme ortamı olarak "Microsoft Visual Studio" yazılımı kullanılmış, programlama dili olarak "C#" dili tercih edilmiştir. Kodlama tamamlandıktan sonra test işlemleri gerçekleştirilerek yazılımdaki gerekli iyileştirmeler gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu uygulama "Yapısal Eşitlik Modellemesi'ni kullanan araştırmacılara, istatistiksel ilişkiler bağlamında çeşitli opsiyonlarda arama yapabilme, arama sonuçlarını zengin seçenekler ile filtreleyebilme, filtrelenen sonuçları farklı kriterler aracılığıyla gruplayabilme imkanları sağlayabilecek yetenekleriyle tamamlanmıştır. Çalışma kapsamında ayrıca, "Sosyal Medya Devamlılık Niyeti" fenomenini açıklamak amacıyla gerçekleştirilmiş 91 çalışmada yer alan 721 istatistiksel ilişki verisi geliştirilen uygulamanın veri tabanına işlenmiştir. Programın işlevselliği aracılığıyla bu fenomeni açıklayan araştırmalarda en fazla sayıda bulunan ilişkiler tespit edilerek, bu ilişkiler teorik alt yapılarıyla birlikte çalışmanın dördüncü bölümünde detaylıca yorumlanmıştır. Bu çalışma, giderek büyüyen karmaşıklaşan akademik veri yığını karşısında, bu büyük verinin erişimi ve yönetimi için yöntem bazında özelleştirilmiş alt araçların geliştirilmesi gerekliliğini vurgulayarak ve bu kapsamda yöntem bazında özelleştirilmiş bir örnek uygulama geliştirerek "kalabalıklaşma" probleminin akademik veri dünyasındaki yansımasına bir çözüm önerisi getirmiştir. Uygulamaya yönelik bu katkının yanı sıra belirli bir alana ait literatürün bütüncül bir şekilde değerlendirilmesi ise bu çalışmanın ikincil bir önemli katkısı olmuştur.
Throughout history, increasingly crowded and complex structures have been managed by dividing them into subgroups to ensure sustainability. Technological advancements have drastically shortened the production time of scientific publications, causing academic data to grow and become increasingly intricate. This study develops a desktop application—specialized in scientific method—that aims to enhance efficiency and speed for researchers during the literature review process in the face of vast and complex academic data. The developed application processes findings from the "Structural Equation Modeling" (SEM) method as input. In studies utilizing SEM, statistical path coefficients, sample sizes, sample countries, gender distributions, publication years, statistical relationship directions, and similar data are typically reported. The application is designed to take these inputs and produce the required information in a flexible and user-defined perspective through combinations of highly diverse search, filtering, sorting, and grouping options. The application was developed using the "Waterfall Model" software development methodology. During the requirements phase, studies employing SEM were meticulously reviewed to identify the attributes consistently reported (the application's inputs). Additionally, consultations were conducted with academicians from two public universities who specialize in this method. In the design phase, processes such as creating entity-relationship diagrams, normalization, and developing data dictionaries were undertaken to establish an effective database. Furthermore, flow diagrams were created to guide the coding of the user interface. During the coding phase, "Microsoft Visual Studio" was employed as the development environment, and the "C#" programming language was used. Upon completion of coding, testing was performed, and necessary improvements were implemented. The final application offers researchers employing SEM the ability to perform various searches within the context of statistical relationships, filter results with extensive options, and group filtered results using different criteria. Additionally, as part of this study, 721 statistical relationship data points from 91 studies conducted to explain the phenomenon of "Social Media Continuance Intention" were entered into the application's database. By leveraging the application's functionality, the most frequently observed relationships explaining this phenomenon were identified and discussed in detail, along with their theoretical foundations, in the fourth chapter of the study. This study underscores the necessity of developing method-specific tools to manage and access large and complex academic datasets, providing an example of such a specialized application to address the "overcrowding" problem in the realm of academic data. Beyond its contribution to academic data management, the comprehensive evaluation of the literature in a specific field constitutes a secondary significant contribution of this study.
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
