Bilişimsel Erişim
 | Bu maddede birçok sorun bulunmaktadır. Lütfen sayfayı geliştirin veya bu sorunlar konusunda tartışma sayfasında bir yorum yapın.
|
Bilişimsel Erişim, algoritmalar aracılığı ile arama motorların kullanıcı yerine karar verme mekanizmasıdır. "Makine teknolojisi" olarak adlandırılabilir.[1]
Bilgi veya ürün ihtiyacı doğrultusunda bilgi arama davranışı sergilendiğinde en doğru olan materyali kullanıcı için algoritmalar aracılığı ile işlenmesi ve anlamlandırılması sürecine denir. Bu kavramın en belirgin örneği platform ya da online satış sitesini kullanırken, daha önceki gezi verilerinizin kullanılarak benzer ürünleri ya da içeriklerin reklamların meydana getirilmesidir. Büyük veri sayesinde erişilmek istenen bilgiye erişim sorunu ile karşılaştığı takdirde, veriler arasında seçim şansı sunmaktadır. Dar kapsamlı bir arama sonucu veya erişilmek istenen bilgiye hızlı bir şekilde ulaşma fırsatı sunmaktadır. Pek çok eylemi algoritmalara dayalı olarak yapabilmektedir ve akış hızı fazladır.
Entelektüel erişim: Günümüz teknolojisi ile yapılan bilgiye erişim süreci kısıtlanmaktadır. Entelektüel Erişime dayanan bilginin akış hızı yavaştır. Kullanıcı katalog kayıtlarını, makale özetlerini veya en yakın seçenekleri analiz edememektedir. Arama Sonuçları ve verileri inceleyerek arama sonucunun göre kullanıcının kendinin karar vermesine olumlu ya da olumsuz bir yargıda bulunma yetkisi kullanıcıdadır.[2]
Sosyal Medya ve İnternet Ağı üzerinde yapılan aramalar ve incelemeler sonucunda; telefon, bilgisayar ve tablet üzerinde araştırılan ya da ihtiyaç duyulan bilgi, kayıt altına alınıp işlenmektedir.
Faydaları
- Yayıncılar ve bilgi üreten firmaların big data içerisin de sadece ilgililer ve ilgili olmayanlar olarak sınıflandırıp, kullanıcıya sunmaktadır.
- Kullanıcıya zaman kazandırmaktadır ve daha çok üretim yapmasına olanak sağlamaktadır.
- Üst veri ve metadata sistemleri tarafından incelenen içerikler kapsamında, kullanıcının ilgisine göre içeriklere belirleyip kullanıcının istekleri doğrultusunda kullanıcıya daha fazla içeriğe erişim sağlamış olur.
- Bilişimsel Erişim; erişilen içerik zaman ve mekândan daha hızlı erişim sağlamaktadır ve daha fazla içerik sunmaktadır.
- Araştırma görevlisi, Öğrenci, Akademik Personel ve Üniversite Çalışanları veri toplama aşamasında bilgi arama davranışı hakkında bilgiye sahip değillerdir. İhtiyaç duydukları materyali bilmedikleri ya da materyallere dair anahtar kelimeleri kodlamadıkları için veri toplamaları çok zor bir durum haline gelebilmektedir. Bu aşamada, Bilişimsel Erişim yöntemi etkinleşmektedir. Sözcük ile tarama yaptıklarında araştırma yaptıkları konu veya materyal hakkında her bilgiyi elde edebilecek konuma gelebiliyor.
- Herhangi bir kaynak veya doküman içerisinde bulunan kaynakçaya erişim sağlayabilmektedir.
- Yazar tarafından yayımlanan ya da yayınlanmış bir makale veya yazı bilişimsel erişim acısından depolanabiliyor ve daha sonradan tekrar yazar tarafından inceleme şansı verilebiliyor
- Makalenin tam metnine, bilişimsel erişimi mümkün hale getirmek önemlidir. Algoritmaların aracılığı ve anahtar kelimelerin yardımı ile makalenin, aradığınız konu hakkında ilgili olup olmadığına karar verme mekanizmasıdır.
- Yayıncılar; yazarlardan istek almaları durumunda değerlendirip, olumlu ya da olumsuz sonuç alabilmektedir.
Veri Madenciliği
İçinde bulunduğumuz teknoloji çağında artan bilgi ile ihtiyaç duyulan bilgiye erişim, bilgi keşfi olarak adlandırdığımız bir takım bilimleri ortaya çıkmıştır. Büyük verilerin oluşmasıyla bunları depolamak için kullanılan veri tabanları ortaya çıkmıştır. Veri tabanlarında doğruluk ve kullanıma hazır bilgiler bulunmaktadır. Bu bilgilerin kurum ve işletmelerde karar verme sürecine destek olmaktadır. Büyük veriler içerisinde, en doğru bilgiye erişmek ve bunu kullanmak için önemli bir aşamadır. Veri tabanlarında olağan bilgiye yararlı ve kullanılabilir olarak kullanıcıya eriştirme işlemidir. Bilgi keşfi; veri madenciliği ile aynıdır. Veri içindeki örüntüleri bulur. Örüntü, veri içindeki herhangi bir yapıdır. Basit çaplı aramalar veri madenciliği sayılmamaktadır. Veri tabanları içerisinde bulunan gizli, önemi önceden keşfedilmeyen yararlı bilgiler olmalıdır.[3]
Veri Madenciliği(Data Mining): Büyük miktarda veri içinden, gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların aranmasıdır (Knowledge Discovery in Databases). Veri tabanı analizi ve karar verme desteği sağlar. Pazar araştırması, müşteriler arası etkileşim ve sepet analizi bunlardan biridir. Kalite kontrolü rekabet analizi öngörü, belgeler arası benzerlik sorgulama sonuçları açısından benzerlik gösterir.[4]
Bilişimsel Analiz
''Bilişsel yapı ve algılama bilişi oluşturmaktadır. Bilişsel yapı, herhangi bir öğrenme durumunda bilgiyi oluşturan unsurları düzenleyen ve tutan zihinsel şema, çatı olarak da tanımlamak mümkündür.'' (Ausubel).[5] '' bu yapı kullanıcının ihtiyacı doğrultusunda bilgiyi öğrenme ve zihinde tutma becerisi denebilir. Veri tabanlarında bulunan net doğru bilgiyi barındırmaktadır. Bilişsel yapıda hiyerarşik olarak daha geniş kapsamlı aramalar ve hizmetler sunmaktadır. Genel olarak, veri tabanlarında bulunan en çok kullanılan bilgiler üst üstte bulunur ve oluşturulan yeni veriler ise bir alt kısma yerleştirilmektedir. Bu durum kullanıcıya erişim güncelliği vermemektedir ve bu durum kişinin bilgi arama davranışını değiştirmektedir. Kişinin davranışını, hatırlamayı ve problem çözmeyi, zihinde oluşturulmuş olan kavramların hiyerarşik yapısı etkilemektedir '' (Glass ve Holyoak,). ''Hiyerarşi önemli bir kavram olup, daha karmaşık sistemler kurmada genel çerçeveyi çizmede etkilidir. Düzenleme, anlama, iletişim kurma ve öğrenme hiyerarşi yardımıyla olmaktadır '' (Van Gich,). '' Bilişsel yapı içinde bilgi, aşağıdan-yukarıya (bottom-up) ve yukarıdan-aşağıya (top-down) şeklinde iki farklı işlemden geçerek organize edilmektedir. Aşağıdan-yukarıya işlemi, görsel girdilerle başlayıp bunun içselleştirilmesi ile bitmektedir. Bunun tam tersi olan yukarıdan aşağıya işleminde ise, hiyerarşi içinde üst düzeydeki bilgi alt düzeyde gerçekleşen işlemleri etkilemektedir'' (Glass ve Holyoak,).[6] İlgililik: kullanıcının bilgiye erişim için seçtiği arama sözcüğü ile ilgili olarak sunduğu sonuçların içerisinde bulunmasına denir. Bilgi arttıkça erişilmek istenen ilgili belgeler artmaktadır. Bu bağlamda, ilgililik bilgiye erişim için kullanılan anahtar sözcüklerdir. "ilgililik" kavramı, ihtiyaç ve seçilen doküman arasındaki ilişki biçimde tanımlanmaktadır[7]
Dijital insani bilimler
Genel bir tanımla dijital insani bilimler, bilgi çağının temel bileşenleri olan yeni Medya ve bilgi teknolojilerinin kültürel ve sosyal etkilerini yorumlamakla birlikte, bu teknolojileri kültürel, sosyal, tarihi ve filolojik soruları cevaplamak için kullanan bir çalışma alanıdır (Karoll). Dijital insani bilimler yaklaşımı, geleneksel olarak tasarlanan ancak yeni teknolojiler tarafından etkinleştirilen bir içerik üzerine kurgulanmıştır. Bundan hareketle, teknolojinin insani çalışmalara uygulanması dijital insani bilimlerin temel mottosu olarak değerlendirilebilir[8]
Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]
- ^ "bilişimsel erişim". sempozyum. akademiden notlar. 2020. 27 Kasım 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Aralık 2020.
- ^ "bilişimsel erişim". akademiden notlar. akademiden notlar. 24 Temmuz 2020. 17 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 17 Aralık 2020.
- ^ "veri madenciliğinde bulanık mantık uygulaması". yüksek lisans tezi. acık arşiv. 2020.
- ^ "veri madenciliği" (PDF). ders notları. abdullah baykal. 2020. 31 Mart 2020 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi.
- ^ "Cognitive structure and the facilitation of meaningful verbal learning". Journal of Teacher Education,. 2020. 22 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ "Bilişsel Yapının ve İşlemlerin Bilgi Arama Davranışı Üzerine Etkisi". tez. Türk kütüphaneciler derneği. 2020. 2 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi.
- ^ "Bilişsel Yapının ve İşlemlerin Bilgi Arama Davranışı Üzerine Etkisi". tez. dergipark. 2006. 22 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Aralık 2020.
- ^ "DİJİTAL İNSANİ BİLİMLER ARAÇLARI ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME". dijital insan bilimleri. DTCFdergisi. 2020. 10 Aralık 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Aralık 2020.