Author :
Abstract
Bu çalışma, 2015–2025 yılları arasında örgütsel davranış ile yapay zekâ kesişiminde üretilen akademik çalışmaların entelektüel ve tematik yapısını sistematik olarak ortaya koymayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda, Scopus veri tabanında “organizational behavior” ve “artificial intelligence” anahtar sözcükleri kullanılarak taranan ve belirlenen ölçütler doğrultusunda seçilen toplam 100 çalışma analiz kapsamına alınmıştır. Araştırmada bibliyometrik analiz yöntemi benimsenmiş; performans göstergeleri bilimsel haritalama teknikleriyle bütünleştirilerek alanın yapısı çok boyutlu biçimde incelenmiştir. Analiz sürecinde ortak atıf analizi, bibliyografik eşleştirme, anahtar kelime eş-ortaya çıkış analizi, zamansal katmanlama ve ülke işbirliği ağları gibi yöntemlerden yararlanılmıştır. Elde edilen bulgular, 2020 yılı sonrasında örgütsel davranış ve yapay zekâ ilişkisini ele alan akademik yayınlarda belirgin bir artış yaşandığını göstermektedir. Çalışmaların ağırlıklı olarak bilgisayar bilimleri, işletme ve yönetim ile sosyal bilimler alanlarında yoğunlaştığı; bununla birlikte disiplinler arası bir araştırma yapısının giderek güçlendiği görülmektedir. Yayın yapılan dergiler incelendiğinde, Computers in Human Behavior ve Technological Forecasting and Social Change gibi yüksek etki faktörlü dergilerin alanda öne çıktığı belirlenmiştir. Ülke bazında analizler, yayın hacmi açısından Amerika Birleşik Devletleri ve Çin’in öncü konumda olduğunu, Almanya’nın ise görece sınırlı yayın sayısına rağmen yüksek atıf etkisiyle dikkat çektiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca anahtar kelime ağları, literatürde giderek artan biçimde güven, çalışan tutumları ve karar verme gibi örgütsel davranış temalarının; otomasyon, veri odaklı süreçler, dijitalleşme, analitikler ve sürdürülebilirlik eğilimleriyle birlikte ele alındığını göstermektedir. Bu çalışma, örgütsel davranış ve yapay zekâ literatürünün mevcut durumuna ilişkin bütüncül bir çerçeve sunmakta ve gelecekteki kuramsal ve ampirik araştırmalar için yol gösterici bulgular sağlamaktadır.
Keywords
Abstract
This study aims to systematically examine the intellectual and thematic structure of academic research produced at the intersection of organizational behavior and artificial intelligence between 2015 and 2025. To this end, a total of 100 studies retrieved from the Scopus database using the keywords “organizational behavior” and “artificial intelligence,” and selected according to predefined criteria, were included in the analysis. The study adopts a bibliometric analysis approach, integrating performance indicators with science-mapping techniques to examine the structure of the field from a multidimensional perspective. The analytical process incorporates co-citation analysis, bibliographic coupling, keyword co-occurrence analysis, temporal overlay mapping, and country collaboration networks. The findings indicate a pronounced increase in academic publications addressing the relationship between organizational behavior and artificial intelligence after 2020. The results show that the literature is predominantly concentrated in the fields of computer science, business and management, and social sciences, while simultaneously exhibiting a progressively strengthening interdisciplinary research structure. An examination of publication outlets reveals that high–impact-factor journals such as Computers in Human Behavior and Technological Forecasting and Social Change play a prominent role in the field. Country-level analyses demonstrate that the United States and China lead in terms of publication volume, whereas Germany stands out with a relatively limited number of publications but a disproportionately high citation impact. Furthermore, keyword network analyses reveal that organizational behavior themes—such as trust, employee attitudes, and decision making—are increasingly examined in conjunction with automation, data-driven processes, digitalization, analytics, and sustainability trends. Overall, this study provides a comprehensive framework for understanding the current state of the organizational behavior and artificial intelligence literature and offers valuable insights to guide future theoretical and empirical research.
