Hadi Gökçen

Bankacılık sektöründe iç denetim faaliyetleri, sınırlı kaynakların etkin kullanımını gerektirmekte ve denetçilerin hangi kredi segmentlerini önceliklendirmesi gerektiği kritik bir karar problemi oluşturmaktadır. Bu çalışmada, bankacılık iç denetimi için karar destek amaçlı iki seviyeli hibrit bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada LendingClub platformundan elde edilen ve 1.417.571 kredi kaydı içeren veri seti, BDDK terminolojisi, TCMB döviz kurları ve Türkiye makroekonomik göstergeleri dikkate alınarak Türkiye bankacılık standartlarına uyarlanmıştır. Birinci seviyede, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP), TOPSIS ve VIKOR teknikleri kullanılarak 14 kredi segmenti arasından stratejik denetim alanı seçimi gerçekleştirilmiştir. AHP ile subjektif, Entropy yöntemi ile objektif kriter ağırlıkları hesaplanarak hibrit ağırlıklandırma yaklaşımı uygulanmış ve en yüksek TOPSIS skoru (0,7202) ile Borç Birleştirme segmenti öncelikli denetim alanı olarak belirlenmiştir. İkinci seviyede, 778.684 kayıt içeren seçili segment üzerinde XGBoost, Random Forest ve Lojistik Regresyon modelleri GridSearchCV ile optimize edilmiş, en iyi performansı gösteren XGBoost modeli (AUC-ROC: 0,7665) ile Isolation Forest anomali tespiti birleştirilerek hibrit skor füzyonu oluşturulmuştur. Optimal füzyon ağırlıkları %95 denetimli + %5 denetimsiz olarak belirlenmiştir. Örneklem boyutu Cochran formülü ile 133 olarak hesaplanmış, %50 yüksek riskli + %50 temsilci dosya stratejisiyle hibrit örnekleme gerçekleştirilmiş ve SHAP analizi ile model açıklanabilirliği sağlanmıştır. Walk-Forward validasyon ile 2018 yılı verileri üzerinde zamansal performans test edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen hibrit sistem, iç denetim süreçlerinde denetçi deneyimine dayalı kararları veri odaklı bir yaklaşıma dönüştürerek rastgele örneklemeye kıyasla kontrollü tek örneklem karşılaştırmasında belirgin biçimde daha yüksek bir risk yakalama kapasitesi sergilemiştir ve banka iç denetim birimlerinin kaynak verimliliğini artırma potansiyelini ortaya koymuştur.

Assembling expert teams under strict skill-coverage and communication-distance constraints is a fundamental challenge in collaborative knowledge work. Existing learning-based approaches excel at probabilistic link prediction but cannot reliably enforce hard logical constraints or provide interpretable justifications. This study presents a constructive heuristic framework for team formation on Heterogeneous Information Networks (HINs), integrating authors, papers, departments, and organizations into a unified graph database. Seven algorithms exploit distinct structural features—topological proximity, co-authorship history, organizational affiliation, citation impact, and temporal recency—and guarantee constraint satisfaction by construction. Experiments on a subset of the AMiner DBLP dataset (≈625,000 nodes, 973,000 edges) covering 12,045 formation requests across 147 configurations show that algorithm choice is the dominant determinant of runtime, while skill frequency governs feasibility: success rates decline from 81.2% under abundant keywords to 14.9% in the long tail. Algorithms further form statistically distinct clusters in communication cost, and specialized heuristics operate in nearly disjoint solution spaces—supporting a toolbox approach over single-algorithm deployment. These results provide actionable selection guidance: proximity-based algorithms for communication-efficient teams; citation- or recency-aware algorithms when impact matters; cohesion-based algorithms when internal collaboration is the priority.

Geniş kapsamlı disiplinlerarası bilimsel araştırma projelerinin artması, farklı uzmanlıklara sahip araştırmacıların proje takımlarında bir araya getirilmesini gerektirmektedir. Literatürde sosyal ağlara veya heterojen bilgi ağlarına dayalı olarak takım üretmeyi hedefleyen çalışmalar olmakla birlikte, mevcut çalışmalar çoğunlukla ortak yazarlık veya kişi-uzmanlık/yayın yeri ilişkilerine dayanmakta, kurumdaşlık ilişkilerini göz ardı etmektedir. Bu çalışmada, YÖK Akademik Platformu'ndan alınan bilgiler hem ortak yazarlık hem de kurumdaşlık ilişkilerini kapsayan bir heterojen bilgi ağına dönüştürülmüş ve bu ağ üzerinde ortak yazarlık, kurumdaşlık ve uzak aramayı kullanan üç aşamalı bir stratejiyle, çalışmaları güncel, uzmanlık derecesi yüksek, iletişim maliyeti düşük takımlar oluşturan zamana duyarlı bir algoritma (ZDA) önerilmiştir. Kurumdaşlık ilişkilerinde aynı kurumda geçirilen zamanın çakışmasını dikkate alan versiyonun (ZDA-3 Yıl) yanı sıra, bu çakışmayı kontrol etmeyen (ZDA-Zamansız) ve yalnızca ortak yazarlık ilişkilerine dayanan (OYDA) versiyonları da geliştirilmiştir. 200 farklı anahtar kelime listesiyle yapılan testlerde ZDA algoritmaları %94,5 tamamlanma oranına ulaşırken, daha geniş arama mesafesine sahip OYDA algoritması %88'de kalmıştır. Sonuçlar, heterojen bilgi ağlarındaki çok katmanlı ilişki yapısının takım oluşturmada etkili olduğunu, kurumdaşlık ilişkilerinin hem tamamlanma oranını artırdığını hem de daha düşük maliyetli takımlar oluşturmaya imkân verdiğini ortaya koymaktadır.

The allocation of limited public resources to public investments necessitates selecting projects with the highest social and economic value, along with the greatest likelihood of success. However, the literature lacks well-defined criteria to measure the alignment of such projects with national policies, social benefits, and institutional capabilities. This paper aims to fill this gap by presenting a process methodology and a set of criteria for evaluating and prioritizing public sector ICT projects. A project selection process is defined with a comprehensive criteria set, and it was tested on 11 carefully selected information and communication technology projects. A process has been defined consisting of prerequisite elimination, criteria weighting, project scoring, and verification. Both AHP and TOPSIS methods were utilized. The study also attempts to measure social benefits with respect to Türkiye’s national priorities, through more tangible sub-criteria. To the best of our available knowledge, the study provides the most comprehensive set of criteria for selecting ICT investment projects in the public sector. The findings reveal that projects aligned with national priorities and providing high social benefits were ranked highest. The fact that project criteria provide feedback from a broad perspective shows that information systems can also support project maturation, along with project selection.

In recent years, the spread of disinformation, which is one of the kind of information pollution, has accelerated on online social media platforms, and detecting disinformation early has become significant to be able to remove the negative impact it has on individuals and societies. In this direction, increased number of studies focusing on the automatic detection of disinformation and the variety of approaches developed have been observed in recent years, and the need to study the trends in the studies carried out in detail has emerged. This research seeks to present a map of the research area for the automatic detection of disinformation. In this context, 61 primary sources published in the electronic databases named Web of Science and Scopus between 2018-2022 included in the research scope have been examined and analyzed within the framework of the determined criteria. The conducted systematic mapping study aims to provide useful insights about automatic detection of disinformation including publication year, journal, journal class and publisher name, country of origin of the authors, most prolific authors and institutions, keywords used, supported approaches, obtained accuracy rates and datasets used. It is expected that this research will guide/direct researchers about the approaches developed for the detection of disinformation and contribute to future studies.

This paper presents a robust and adaptable framework for predictive–reactive rescheduling in identical parallel-machine environments. The proposed Multi-Purpose Intelligent Utility (MIU) methodology utilizes heuristic methods to efficiently address the computational challenges associated with NP-hard scheduling problems. By incorporating 13 diverse dispatching rules, the MIU framework provides a flexible and adaptive approach to balancing critical production objectives. It effectively minimizes total weighted tardiness and the number of tardy jobs while maintaining key performance metrics like stability, robustness, and nervousness. In dynamic manufacturing environments, schedule congestion and unforeseen disruptions often lead to inefficiencies and delays. Unlike traditional event-driven approaches, MIU adopts a periodic rescheduling strategy, enabling proactive adaptation to evolving production conditions. Comprehensive rescheduling ensures system-wide adjustments to disruptions, such as stochastic changes in processing times and rework requirements, without sacrificing overall performance. Empirical evaluations show that MIU significantly outperforms conventional methods, reducing total weighted tardiness by 50% and the number of tardy jobs by 27% on average across various scenarios. Furthermore, this study introduces novel quantifications for nervousness, expanding the scope of stability and robustness evaluations in scheduling research. This work contributes to the ongoing discourse on scheduling methodologies by bridging theoretical research with practical industrial applications, particularly in high-stakes production settings. By addressing the trade-offs between improving the objective function or improving the rescheduling performance, MIU provides a comprehensive solution framework that enhances operational performance and adaptability in complex manufacturing environments.

Bu çalışmada, üretim planlama süreçlerinin etkinliğini artırmak amacıyla yönetim bilişim sistemleri (YBS) bakış açısıyla bir bilgi sistemi tasarlanmış ve sistemin bir işletmede uygulaması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen YBS tasarımı kapsamında; işletmenin sipariş takibi, stok yönetimi, tedarikçi entegrasyonu ve makine kapasite planlaması gibi işlevleri, VBA tabanlı Excel araçlarıyla entegre edilmiştir. Veri akış diyagramları ve ilişkisel veri tabanı yapıları kullanılarak sistematik bir çözüm oluşturulmuş ve işletmede uygulanmıştır. Oluşturulan yeni üretim programına ilişkin verilerin sonuçları, işletmenin kullanmakta olduğu Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) üzerindeki veriler aracılığıyla kıyaslanmış ve işletmenin üç ayrı Temel Performans Göstergesi (KPI) kullanılarak karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda işletmenin üretim planlama süreçlerinde önemli iyileştirmeler sağlanmış ve operasyonel verimlilik artırılmıştır. YBS’nin etkin kullanımı sayesinde süreçler daha sistematik ve kontrollü hale gelmiş, planlama kaynaklı aksaklıklar büyük ölçüde azaltılmıştır. Ayrıca, geliştirilen sistem, değişen üretim koşullarına hızlı uyum sağlayarak süreç yönetimini daha esnek ve etkili bir şekilde desteklemiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, YBS’nin üretim planlamada nasıl bir destek mekanizması olarak kullanılabileceğini göstermiş ve süreçlerin iyileştirilmesine önemli katkılar sunmuştur.

TCDD, 2003 yılında Yüksek Hızlı Tren (YHT) hatlarını ilk olarak Ankara-Eskişehir arasında döşemeye başlamıştır. 13 Mart 2009 tarihinde Ankara-Eskişehir hattının ticari seferlere açılması ile birlikte hızlı tren işletmeciliğine geçilmiştir. Seferler Ankara-Eskişehir arası 2 gidiş 2 geliş olmak üzere günde toplam 4 sefer ile başlamış olup, 04.05.2024 tarihi itibariyle Ankara, Eskişehir, Konya, İstanbul, Karaman ve Sivas şehirlerine 32 gidiş, 32 geliş olmak üzere toplam 64 sefere ulaşmıştır. Artan sefer sayısı ile birlikte trenlerde görev alan personel sayısı artmış ve bu personelin planlanması da zorlaşmıştır. YHT ‘lerde görev alan personelin mevcut seferler için planlaması, ilgili birimler tarafından elle (manuel olarak) yapılmaktadır. Planlamanın manuel yapılması; makinist çalışma sürelerinin dengeli olmaması ve planlamanın yetersizliği sorunlarının yanında, planlama sürecinin uzun sürmesine de sebep olmaktadır. YHT için Ankara, Eskişehir, Konya, İstanbul, Karaman ve Sivas hatlarına ilaveten yakın zamanda Bursa ve İzmir hatlarının da açılacak olması bu süreci daha da karmaşıklaştıracaktır. Bu çalışma ile, YHT trenlerinin optimum sefer eşleştirmesi yapılarak makinist ihtiyacının belirlemesi sağlanmıştır. Planlama kısmının ilk aşamasında kapasite planlaması yapılmış, ikinci aşamasında ise mevcut personeli optimum çalıştırabilmek için matematiksel modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen bu modeller CPLEX Studio IDE programında çözdürülme imkanı var iken, bu tarz programlar, ek maliyet gerektireceğinden, her problem MS Excel VBA programlama dilinde kodlanmış ve MS Excel eklentisi olan OpenSolver kullanılarak çözdürülmüştür. Geliştirilen sistemler, tüm olası durumlar için en iyi çözümleri bulabilmektedir.

In this study, a measurement tool was developed to measure the digital transformation perceptions of defense industry company employees and the components that determine the digital transformation perception were investigated. The developed digital transformation (DTP) scale consists of 28 items with a five-factor structure. DPT consists of business process (BP), strategy and corporate culture (SCC), personnel knowledge and competence (PKC), motivation (M) and communication and information (CI) components. Cronbach's alpha internal consistency coefficient is 0.963 and the scale reliability is high. A significant difference was observed in the perception scores of the strategy and corporate culture (SCC) factor according to the level of education, the motivation (M) score according to gender, and the communication and information (CI) score according to the status of being a manager. No significant difference was observed between groups for the entire scale.