Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Literatürünün Haritalanması: Kavramsal ve Tematik Eğilimlere Yönelik Bibliyometrik Bir Analiz (2015–2025)

Bu veri seti, “Sosyal Bilimlerde Yapay Zekâ Literatürünün Haritalanması: Kavramsal ve Tematik Eğilimlere Yönelik Bibliyometrik Bir Analiz (2015–2025)” başlıklı çalışmada kullanılan bibliyometrik analiz verilerini ve analiz sürecine ait tüm bileşenleri içermektedir. Veri seti, Web of Science Core Collection veri tabanından elde edilmiş olup 2015–2025 yılları arasında yayımlanan sosyal bilimler alanındaki yapay zekâ temalı bilimsel yayınları kapsamaktadır. Ayrıca, analiz bulgularının dış geçerliğini değerlendirmek amacıyla Scopus veri tabanı kullanılarak doğrulama (validation) analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz süreci sistematik bir bibliyometrik iş akışı kapsamında yürütülmüştür. Bu kapsamda veri toplama, veri temizleme, yinelenen kayıtların kaldırılması, reference matching (atıf eşleştirme), atıf normalizasyonu ve thesaurus ile stopword temelli terim normalizasyonu işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bibliyometrik analizler Bibliometrix R paketinin Biblioshiny arayüzü kullanılarak yürütülmüştür. Analiz kapsamında performans analizleri, anahtar kelime analizleri, kavramsal yapı analizi (MCA), tematik haritalama ve tematik evrim analizleri, iş birliği ağları ve üç alan analizi ile metin madenciliği (N-gram analizleri) uygulanmıştır. Bu veri seti, araştırmanın yeniden üretilebilirliğini sağlamak amacıyla ham veri, temizlenmiş veri, normalize edilmiş veri, analiz kodları, thesaurus ve stopword listeleri ile birlikte paylaşılmaktadır. Ayrıca PRISMA akış diyagramı, N-gram analiz sonuçları ve Scopus doğrulama analizine ilişkin çıktılar da veri setine dâhil edilmiştir. Bu çalışma kapsamında paylaşılan tüm dosyalar, açık bilim ilkeleri doğrultusunda araştırma şeffaflığını artırmak ve gelecekteki çalışmalar için referans oluşturmak amacıyla sunulmaktadır. This dataset contains the bibliometric data and all analytical components used in the study titled “Mapping Artificial Intelligence Literature in Social Sciences: A Bibliometric Analysis of Conceptual and Thematic Trends (2015–2025)”. The dataset was retrieved from the Web of Science Core Collection and includes scientific publications on artificial intelligence in the field of social sciences published between 2015 and 2025. In addition, a validation analysis was conducted using Scopus data to assess the external validity and robustness of the findings. The analysis process was structured within a systematic bibliometric workflow. This process includes data collection, data cleaning, duplicate removal, reference matching, citation normalization, and term normalization based on thesaurus and stopword lists. Bibliometric analyses were conducted using the Biblioshiny interface of the Bibliometrix R package. The analytical framework includes performance analysis, keyword analysis, conceptual structure analysis (MCA), thematic mapping and thematic evolution, collaboration network analysis, three-field analysis, and text mining (N-gram analysis). To ensure reproducibility, the dataset includes raw data, cleaned data, normalized data, R scripts, thesaurus and stopword lists. In addition, the PRISMA flow diagram, N-gram analysis results, and outputs related to the Scopus-based validation analysis are also provided. All files are shared in line with open science principles to enhance research transparency and to support future studies.