Bilimsel araştırmaların temel taşlarından biri olan bibliyometrik analizler, literatürdeki eğilimleri, akademik iş birliklerini ve yeni ortaya çıkan bilimsel disiplinleri belirleme açısından kritik bir öneme sahiptir. Ancak, bibliyometrik analizler sırasında sıkça karşılaşılan sorunlar arasında veri tekrarı, eksik ya da hatalı meta veriler ve farklı veri kaynakları arasındaki uyumsuz formatlar yer almaktadır. Bu tür sorunlar, analiz süreçlerini yavaşlatmakta ve sonuçların güvenilirliğini önemli ölçüde düşürmektedir. Günümüzde mevcut olan bibliyometrik yazılım çözümleri, çoğunlukla sınırlı otomasyon desteği sunmakta ve araştırmacıları yoğun manuel işlemler gerçekleştirmeye zorlamaktadır.
Bu bağlamda geliştirilen BibexPy, Scopus ve Web of Science gibi yaygın kullanılan akademik veritabanlarından gelen verilerin entegrasyonunu, deduplikasyonunu ve zenginleştirilmesini otomatik hâle getiren Python tabanlı güçlü bir yazılım çözümüdür. BibexPy, DOI (Dijital Nesne Tanımlayıcıları) temelli akıllı eşleştirme yöntemiyle, veritabanlarındaki tekrar eden kayıtları etkili bir biçimde ortadan kaldırmaktadır. Bunun yanı sıra, eksik olan meta veri alanlarını, Unpaywall ve Semantic Scholar gibi saygın API servisleri aracılığıyla otomatik olarak tamamlayarak, araştırmacıların veri setlerinin kalitesini ve tutarlılığını artırmaktadır.
BibexPy’nin sunduğu özelliklerden biri de, VosViewer ve Biblioshiny gibi popüler bibliyometrik analiz araçlarıyla uyumlu çıktı formatları üretmesidir. Bu sayede kullanıcılar, ekstra format dönüştürme işlemleriyle uğraşmadan ileri seviye analizlere doğrudan geçiş yapabilirler. Yazılımın sahip olduğu modüler mimari, kullanıcıların özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş iş akışları geliştirmelerine de imkân tanımakta ve veri işleme süreçlerini daha verimli hâle getirmektedir.
BibexPy’nin temel fonksiyonları arasında öne çıkanlar şunlardır:
- Birden fazla veri kaynağından gelen bilgilerin entegrasyonu ve DOI numarası temel alınarak gerçekleştirilen akıllı veri deduplikasyonu.
- Meta veri eksikliklerini gidermek amacıyla API tabanlı otomatik zenginleştirme süreçleri.
- VosViewer ve Biblioshiny gibi araçlarla uyumlu, analiz için hazır veri formatlarının otomatik oluşturulması.
- Detaylı istatistiksel raporlar üreterek veri kalitesi ve güvenilirliği hakkında kapsamlı değerlendirme yapılmasını sağlama.
- Modüler, genişletilebilir ve kullanıcı dostu bir yazılım mimarisi sayesinde, sürekli değişen araştırma ihtiyaçlarına kolayca uyum sağlama yeteneği.
Yazılım ile ilgili temel bilgiler ve meta veriler aşağıdaki tabloda verilmiştir:
| Bilgi | Detay |
|---|---|
| Yazılım Sürümü | BibexPy Hydrogen v1.0.0 |
| Kod Deposu | https://github.com/bcankara/BibexPy |
| Lisans | GNU General Public License (GPL) |
| Yazılım Dili | Python 3.9+ |
| Bağımlılıklar | python-dotenv (v1.0.0), pandas (v2.0.0), openpyxl (v3.1.2), numpy (v1.24.0), requests (v2.31.0), scikit-learn (v1.3.0), scipy (v1.11.0), tqdm (v4.65.0), xlrd (v2.0.1), xlsxwriter (v3.1.0) |
| Dökümantasyon | http://bibexpy.com/doc |
| Destek E-postası | info@bibexpy.com |
BibexPy’nin ölçeklenebilir tasarımı, küçük ölçekli araştırmalardan büyük hacimli veri kümelerine kadar geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir. Yazılımın optimize edilmiş performansı, hızlı ve güvenilir sonuçlar üretirken, API entegrasyonu ile zenginleştirilen meta veriler sayesinde analizlerin doğruluğunu ve kalitesini belirgin biçimde artırmaktadır.
Ayrıca BibexPy, sürekli olarak güncellenen ve gelişen yapısıyla, yeni çıkan bilimsel veritabanlarına ve analiz ihtiyaçlarına hızla adapte olabilir. Böylece kullanıcılar, güncel akademik ve endüstriyel gereksinimlerine yönelik çözümleri kolayca entegre edebilirler.
Sonuç olarak BibexPy, bibliyometrik araştırmalarda veri hazırlama ve analiz süreçlerini önemli ölçüde hızlandıran, veri kalitesi ve güvenilirliği açısından çıtayı yükselten bir yazılım çözümüdür. Araştırmacılar, bu yazılımı kullanarak bibliyometrik analizlerin potansiyelini maksimum düzeye çıkarabilir ve bilimsel araştırmaların kapsamını genişletebilirler. Yazılım hakkında daha fazla bilgi edinmek veya kullanmaya başlamak isteyenler, GitHub reposunu ziyaret edebilir ya da bibexpy.com üzerinden ayrıntılı dokümantasyona erişebilirler.