Bu makale büyük veri devrimi ile sosyal bilimlerde meydana gelen paradigma değişimlerini ve bilişimsel/hesaplamalı sosyal bilimler yöntemlerini konu edinmektedir. İnternet kullanımının yaygınlaşması ve dijitalleşmenin etkileri ile hızlı veri artışı ortaya çıkmıştır. Bu durum ise bilginin üretimini ve tüketimini daha kolay hale getirmektedir. Veri üretimindeki ve tüketimindeki hız, teknolojik değişimin ve gelişimin etkisiyle veri evreninin sürekli olarak genişlemesine neden olmaktadır. Büyük veri olarak tanımlanan bu evrenin özelliklerini anlamak ise sosyal bilimler araştırmacıları için oldukça önemlidir. Çünkü dijital alandaki eylemleri anlamak toplumsal dünyayı anlamanın bir yolu haline gelmiştir. Dolayısıyla verileri kullanmak ve değerini kavrayabilmek için onu iyi tanımak gerekir. Gerçekleşen bu veri devrimi ise, sosyal bilimler araştırma yöntemleri için bir paradigma değişimi yaratmıştır. Bu bağlamda büyük veri ile çalışmak, sosyal bilimlerde geleneksel sayılabilecek yöntemlerle mümkün görünmemektedir. Sosyal bilim araştırmacılarına büyük veri ile çalışma imkanı sunan yöntem için bilişimsel/hesaplamalı sosyal bilimler yöntemleri denilmektedir. Bilişimsel/Hesaplamalı sosyal bilimler, analitik yaklaşımları güçlendirmek isteyen disiplinler arasında önemli bir noktada yer almaktadır. Bu makalede bilişimsel/hesaplamalı sosyal bilimler yöntemlerinin temel alanları ele alınmaktadır. Bu alanlar, (i) veri madenciliği, (ii) sosyal ağ analizi, (iii) coğrafi bilgi sistemleri ve (iv) sosyal simülasyon modelidir. Bunun yanı sıra sosyal bilimlerde bilişimsel yöntemlerle çalışmanın çeşitli zorlukları da bulunmaktadır. Bu zorluklar veri güvenliği, yalan/sahte veri sorunu, dijital imkanlara erişim gibi önemli başlıklarda sıralanabilir. Sonuç olarak büyük veri devrimi sosyal bilimler alanları için önemli fırsatlar sunarken, aynı zamanda yöntem tartışmalarını da gündeme getirmiştir.
This article focuses on the computational social science methods and the paradigm shifts that have occurred in social sciences with the big data revolution. Rapid data growth has emerged with the widespread use of the internet and the effects of digitalization. This situation makes the production and consumption of data easier. The speed of data production and consumption under the influence of technological change and development causes the data universe to expand continuously. Understanding the characteristics of this universe, which is defined as big data, is very important for social sciences researchers. Because understanding the digital world has become a way of understanding the social world. In order to use data and understand its value, it is necessary to know it well. This data revolution has created a paradigm shift in social science research methods. In this context, working with big data does not seem possible with traditional methods in social sciences. The method that offers social science researchers the opportunity to work with big data is called the computational social science methods. These areas are (i) data mining (ii) social network analysis, (iii) geographic information systems, and (iv) social simulation modelling. In addition, working with computational methods in the social sciences has its challenges. These challenges can be listed under important headings such as data security, the problem of fake data, and access to digital facilities. As a result, while the big data revolution offers essential opportunities in social sciences, it has also brought methodological debates to the agenda.
