KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Journal of Research in Business / 2022 / Cilt: 7 - Sayı: 2

İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HUMAN RESOURCE MANAGEMENT: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS

Nermin KİŞİ
Sayfa
490–514
Yayın Tarihi
2022-12-26
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmanın temel bulguları İKY’de yapay zeka konusuyla ilgili bilimsel üretimin son yıllarda arttığını, Çin ve ABD’nin en üretken ülkeler olduğunu, makalelerin çoğunlukla Elsevier ve Emerald yayınevlerine ait dergilerde yayınlandığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, 1998-2021 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında indekslenen İnsan Kaynakları Yönetimi’nde (İKY) yapay zeka konusundaki bilimsel araştırmaları bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Performans analizi ve entelektüel yapı analizi uygulanan çalışmada konuyla ilgili önde gelen ülkeler, yazarlar, dergiler ve yayınlar belirlenmekte, araştırma eğilimleri ortaya çıkarılmakta ve geleceğe yönelik beklentiler sunulmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmanın temel bulguları İKY’de yapay zeka konusuyla ilgili bilimsel üretimin son yıllarda arttığını, Çin ve ABD’nin en üretken ülkeler olduğunu, makalelerin çoğunlukla Elsevier ve Emerald yayınevlerine ait dergilerde yayınlandığını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2021 Verileri
⚙️Değişkenler:İnsan kaynakları yönetimi · yapay zeka · bibliyometrik analiz

Özet

Bu çalışmanın amacı, 1998-2021 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında indekslenen İnsan Kaynakları Yönetimi’nde (İKY) yapay zeka konusundaki bilimsel araştırmaları bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektir. Performans analizi ve entelektüel yapı analizi uygulanan çalışmada konuyla ilgili önde gelen ülkeler, yazarlar, dergiler ve yayınlar belirlenmekte, araştırma eğilimleri ortaya çıkarılmakta ve geleceğe yönelik beklentiler sunulmaktadır. Araştırmanın temel bulguları İKY’de yapay zeka konusuyla ilgili bilimsel üretimin son yıllarda arttığını, Çin ve ABD’nin en üretken ülkeler olduğunu, makalelerin çoğunlukla Elsevier ve Emerald yayınevlerine ait dergilerde yayınlandığını göstermektedir. Makalelerde en çok ortak atıf yapılan dergi Expert Systems with Applications ve en çok ortak atıf yapılan yazar elektronik İKY konusunda yaptığı çalışmalarla tanınan Stefan Strohmeier’dir. Ayrıca, yapay zeka teknolojisinin personel seçimi, işe alma, performans analizi ve çalışan devrinin tahmini gibi çeşitli işlevlerde kullanıldığı saptanmıştır. Araştırma alanının geliştirilmesi için yapay zekanın kariyer yönetimi, ödül yönetimi, ücret yönetimi ve Yeşil İKY üzerindeki etkileri potansiyel araştırma konuları olarak önerilebilir.

Abstract

The aim of this study is to examine scientific research with the bibliometric analysis method on artificial intelligence in Human Resources Management (HRM) indexed in the Web of Science (WoS) database between 1998 and 2021. Leading countries, authors, journals and publications related to the topic are determined, research trends are revealed and future prospects are presented in the study where performance analysis and intellectual structure analysis are applied. The main findings of the research show that scientific production on artificial intelligence in HRM has increased in recent years, China and USA are the most productive countries, articles are mostly published in journals belonging to Elsevier and Emerald publishing houses. The most commonly cited journal in articles is Expert Systems with Applications, and the most commonly cited author is Stefan Strohmeier, who is known for his studies on electronic HRM. In addition, it has been determined that artificial intelligence technology is used in various functions, such as personnel selection, recruitment, performance analysis and employee turnover forecasting. The effects of artificial intelligence on career management, reward management, compensation management and Green HRM can be suggested as potential research topics for the development of the research field.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KİŞİ, N. (2022). İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA: BİBLİYOMETRİK BİR ANALİZ. Journal of Research in Business, Cilt: 7 - Sayı: 2, 490–514. https://ajindex.com/articles/869364

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Abubakar, A. M., Namin, B. H., Harazneh, I., Arasli, H., & Tunc, T. (2017). Does gender moderates the relationship between favoritism/nepotism, supervisor incivility, cynicism and workplace withdrawal: A neural network and SEM approach. Tourism Management Perspectives, 23, 129-139.
  2. Acemoglu, D., & Autor, D. (2011). Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings. In D. Card & O. Ashenfelter (Eds.), Handbook of Labor Economics, 4, (pp. 1043-1171). USA & Netherlands: Elsevier. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244.
  3. Alfawareh, H. & Jusoh, S. (2019). Intelligent decision support system for CV evaluation based on natural language processing. International Journal of Advanced and Applied Sciences, 6(4), 1-8.
  4. Carneiro, D., Pimenta, A., Neves, J., & Novais, P. (2017). A multi-modal architecture for non-intrusive analysis of performance in the workplace. Neurocomputing, 231, 41-46.
  5. Choi, Y. & Choi, J. W. (2021). The prediction of workplace turnover using machine learning technique. International Journal of Business Analytics, 8(4), 1-10.
  6. Choi, J.-G., Ko, I., Kim, J., Jeon, Y., & Han, S. (2021). Machine learning framework for multi-level classification of company revenue. IEEE Access, 9, 96739-96750.
  7. Dabirian, A., Kietzmann, J., & Diba, H. (2017). A great place to work!? Understanding crowdsourced employer branding. Business Horizons, 60(2), 197-205.
  8. De Mauro, A., Greco, M., Grimaldi, M., & Ritala, P. (2018). Human resources for big data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets. Information Processing & Management, 54(5), 807-817.
  9. Dickson, D. R. & Nusair, K. (2010). An HR perspective: The global hunt for talent in the digital age. Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 2(1), 86-93.
  10. Eubanks, B. (2022). Artificial intelligence for HR: Use AI to support and develop a successful workforce. (2nd Ed.). London, N.Y: Kogan Page. European Commission, (2020). European skills agenda for sustainable competitiveness, social fairness and resilience. Erişim Adresi: https://ec.europa.eu/migrant-integration/sites/default/files/2020-07/SkillsAgenda.pdf
  11. Fareri, S., Fantoni, G., Chiarello, F., Coli, E., & Binda, A. (2020). Estimating Industry 4.0 impact on job profiles and skills using text mining. Computers in Industry, 118, 103222, 1-19.
  12. Frey, C. B. & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs t