Akademide Bilimsel Araştırmalarda Veri Kodlama

Akademik araştırmalarda veri kodlama, ham gözlemleri ve ifadeleri analiz edilebilir, paylaşılabilir ve yeniden üretilebilir hale getirme sürecidir. Bir nitel görüşmede “Eğitimde fırsat eşitliği hâlâ sorun” diyen katılımcının cümlesi, kodlama olmadan yalnızca bir alıntıdır; kodlandıktan sonra “eşitlik”, “erişim engelleri”, “kaynak dağılımı” gibi analitik birimlere dönüşür. Benzer biçimde nicel bir veri setinde, “3 = Kadın, 4 = Belirtmek istemiyor” şeklindeki kod sözlüğü olmadığında, regresyon çıktılarındaki katsayıların neyi temsil ettiğini kimse anlayamaz. Kodlama; bilgi kaybını en aza indiren, önyargıyı sınırlayan, etik ve tekrarlanabilir bir çerçeve içinde yürütüldüğünde, bulguların ikna gücünü katlar.

Bu kapsamlı yazı, veri kodlamayı uçtan uca ele alır: araştırma tasarımıyla hizalı kod şeması kurma, nitel ve nicel kodlamada standartlar, kod defteri (codebook) ve veri sözlüğü hazırlama, etik/anonimlik/coarsening, kodlayıcılar arası güvenirlik (κ/α/ICC), örnek–karar–kural üçlüsüyle açıklık, otomasyon (R/Python) ve NVivo/MAXQDA/Atlas.ti iş akışları, denetim izi (audit trail), karma yöntem senaryoları, DIF ve adalet boyutu, büyük veri ve gömülü (embedded) kodlama yaklaşımları ve raporlama şablonları. Gelişme bölümünde her alt başlık, örnek olaylar, uygulamalı adımlar ve kontrol listeleri içerir.

---

1) Kodlamanın Amacı ve Analitik Hizalama

Kodlama, veriyle kuramsal model arasında köprü kurar.

• Amaç tipleri: (i) Tanımlayıcı (temaları saymak/haritalamak), (ii) Açıklayıcı (mekanizmalar ve ilişkiler), (iii) Kestirimsel (sınıflandırma/öngörü etiketleri).

• Hizalama kuralı: Araştırma sorusu → Varsayım/çerçeve → Kod ağacı (üst-tema/alt-tema) → Operasyonel tanımlar → Örnek–karar–kural üçlüsü.

• İyi örnek: “Okul bağlılığı” teması altında: duygusal bağlılık (ör: “okulu seviyorum”), davranışsal bağlılık (ör: ders dışı etkinliklere katılım), bilişsel bağlılık (ör: ders planlaması).

---

2) Kod Defteri (Codebook) ve Veri Sözlüğü: Temel Belgeler

Kod defteri, nitel ve nicel kodlamanın tek kaynaklı doğrusudur.

• Alanlar: Kod adı, kısa etiket, operasyonel tanım, “dahil”/“hariç” örnekler, sınır vakalar, veri türü (ikili/ordinal/metin), birim (katılımcı/ifade/cümle/tweet), özgül kurallar (ironik ifade, emoji vb.).

• Veri sözlüğü (data dictionary): Nicel değişkenler için değişken adı, etiket, tür (int/double/factor), aralık/birim, kodlu değerlerin anlamı, eksik/özel değerler (−99 = bilinmiyor), türetme formülü.

• Sürümleme: codebook_v1.2_2025-10-07.pdf; her değişiklikte değişim günlüğü (changelog).

Kontrol listesi: Tüm kodlar tekil mi? Üst/alt kodların karşılıklı dışlayıcı ve kapsayıcı mantığı net mi? Her kodun en az 3 temsilî örneği var mı?

---

3) Nitel Kodlama: Açık–Eksenel–Seçici (VE Ötesi)

• Açık kodlama: Metin parçalarını serbest etiketlersiniz; doygunluk işaretleri ararsınız.

• Eksenel kodlama: Kodlar arası illiyet ve bağ (koşul–etki–sonuç) kurulur; alt ve üst temalar belirginleşir.

• Seçici kodlama: Ana kategori/çekirdek tema etrafında hikâye örgüsü; mekanizma varsayımları geliştirilir.

• Yansımalı notlar: Her kod/karar için memo (neden–nasıl–ne zaman) tutun; bu notlar denetim izinin kalbidir.

Örnek olay: Üniversite öğrencilerinin hibrit eğitim anlatıları. Açık kodlar: “kayıt erişimi”, “geri bildirim hızı”, “bağlantı sorunu”. Eksenel aşama: “erişim kolaylığı → memnuniyet”; seçici: “erişim ve geribildirimin birleşik etkisi memnuniyeti belirliyor”.

---

4) Nicel Kodlama: Kategoriler, Dönüşümler ve Etiketler

• Kategorik değişkenler: Tutarlılık için sıfır-bir (dummy) veya tek-sıcak (one-hot) kod; referans kategorisi kuramsal gerekçeyle seçilir.

• Ordinal veri: Likert 1–5; ters maddeleri veri girişinde çift kontrol ile çevirin.

• Sürekli veri: Birim ve ölçekte dönüştürme (log, z-skor) kuralları sözlükte yer almalıdır.

• Özel değerler: Eksikler, atipikler, “bilmiyorum” kodları; yanlışlıkla analizlere girmemesi için etiketli eksik (labeled missing) kullanın.

Uygulama: gender: 1=Erkek, 2=Kadın, 3=Diğer/Belirtmek istemiyor; modellemede ikili ayrıştırma gerekiyorsa etik etkileri tartışın ve alternatif kodlamayı (ör. erkek dışı) açıkça belgeleyin.

---

5) Kodlama Birimi ve Örnekleme: Mikrodan Makroya

• Birim seçimi: Cümle, paragraf, dönüş (turn), paylaşım, olay, resim karesi… Birim tutarlılık sağlar.

• Katmanlı örnekleme: Büyük korpuslarda anahtar kelime + rasgele örnek karışımı; yalnız etiketlerle sınırlı kalırsanız kapsama yanlılığı artar.

• Zaman ve bağlam: Zaman dilimleri ve olay pencereleri için kodlama katmanları (önce/sonra, bölge, platform).

---

6) Kodlayıcılar Arası Güvenirlik (IRR): κ, α, ICC

Kodlamayı güvene değil istatistiksel tutarlılığa bırakın.

• Cohen’s κ: İki kodlayıcı, kategorik kodlar.

• Fleiss’ κ: Birden çok kodlayıcı.

• Krippendorff’s α: Farklı ölçeklerde esnek (nomin–ordinal–interval), eksiklerle toleranslı.

• ICC: Sürekli derecelendirmeler (ör. 1–100 puan).

• Hedef: .61–.80 “iyi”, .81+ “mükemmel” (bağlama duyarlı yorum).

Prosedür: Pilot 10–15% veri → bağımsız kodlama → IRR hesapla → kod defterini revize et → ana kodlamaya geç.

---

7) Kod Eğitimi ve Kalibrasyon Oturumları

• Eğitim seti: Sınırlı ama çeşitli örnekler; her kod için tipik/aykırı/sınır vakalar.

• Kalibrasyon toplantıları: Uyuşmazlıkların nedenlerini çıkarın; metinde örnek–karar–kural’ı güncelleyin.

• Check-list: Kodlayıcılar aynı yazılım ve aynı sürüm kod defterini mi kullanıyor? Erişim izinleri? Zaman damgaları?

---

8) Etik ve Anonimleştirme: Kodlamada “Zarar Vermeme”

• Açık veri ≠ sınırsız kullanım: Kamuya açık metinlerde bile bağlam ve yeniden tanımlanma riskleri var.

• Koarsening: İnce konum/yaş/kurum isimlerini bant veya kategori düzeyinde kodlayın.

• Alıntı politikası: Tam alıntı yerine parafraz ve etiketli özet; gerekiyorsa izin.

• Gizlilik haritası: Hangi alanlar paylaşılan veri setinden çıkarıldı/bulanıklaştırıldı belgelenir.

---

9) Kodların Genişletilmesi: Yarı Denetimli ve Aktif Öğrenme

• Tohum etiketi (seed) ile başlayan küçük bir etiketli set üzerinde basit bir model (lojistik/SVM/transformer) eğitilir.

• Aktif öğrenme: Modelin en kararsız kaldığı örnekleri insana yönlendirir; etiketlemeyi verimli kılar.

• Yarı denetimli: Pseudo-label/consistency; özellikle büyük korpuslarda ilk haritalama için hızlı yol.

Uygulama örneği: 2.000 tweet’te insan etiketi → model → 50.000 tweet’te aday etiket → insan denetimi (hata odaklı) → son sözlük güncellemesi.

---

10) Yazılım ve Otomasyon: NVivo/MAXQDA/Atlas.ti – R/Python Köprüsü

• Nitel araçlar: NVivo, MAXQDA, Atlas.ti – kod ağaçları, memolar, IRR eklentileri.

• Programlama: R (tidytext, quanteda, stm), Python (pandas, scikit-learn, spacy, transformers).

• Köprüleme: Nitel yazılımdan kodlu segmentleri CSV/JSON’a aktarın; R/Python’da sayısallaştırıp istatistiksel testlere bağlayın.

• Rapor otomasyonu: Quarto/R Markdown/Jupyter ile kod defteri, tablo ve figürleri tek tuşla üretin.

---

11) Büyük Veri ve Gömülmüş Kodlama: Embeddings ve Kümeler

• Gömme (embedding): cümleleri vektörlere çevirerek semantik yakınlık yakalanır (mBERT/XLM-R/fastText).

• Kümelenme (HDBSCAN/UMAP): Temaları keşifsel olarak haritalar; etiketler insan tarafından adlandırılır.

• Hibrit hat: İnsan kodları → küçük katman; embedding + küme → geniş panorama; iki katman birbirini doğrular.

• Sapmalar: Önyargı ve anlamsal kaymaya dikkat; sürüm ve model ağırlıklarını belgeleyin.

---

12) Değişken Türetme ve Kod Zincirleri

• Türetilmiş değişkenler: katılım_endeksi = (etkinlik sayısı z + geri bildirim hızı z)/2.

• Kod zincirleri: Ham alan → temizleme → dönüştürme → kategorileştirme → endeks → analiz.

• Belgelenme: Her adım reprodüksiyon betiğinde (script) yer almalı; metin içinde “bkz. EK–Kod Zinciri”.

---

13) Hata Türleri ve Hızlı Onarım Rehberi

• Tutarsız kod kullanımı: Aynı anlam için iki farklı kod → birleştirme/alias.

• Aşırı geniş kod: Her şeyi içine çekiyor → alt kodlara bölme.

• Aşırı dar kod: Neredeyse hiç örnek yok → yakın akrabayla birleştirme.

• Ters kodlama hatası: Negatif maddeler çevrilmemiş → otomatik test (ters maddeler için korelasyon işaret kontrolü).

• Sınıf dengesizliği: Görüş sayısı çok farklı → ağırlıklandırma/örnekleme.

---

14) Adalet ve DIF (Diferansiyel Madde Fonksiyonu) Perspektifi

• DIF taraması: Kategorik maddelerde grup (cinsiyet/dil) bazında eşdeğerlik; Mantel–Haenszel/lojistik/IRT yöntemleri.

• Kod tarafsızlığı: Kod tanımları klişe dil veya grup önyargısı içermemeli; örneklerin çeşitli olmasına özen.

• Rapor dili: “İki madde cinsiyete göre anlamlı DIF gösterdi; içerik yakınlığı olan neutral maddelerle değiştirildi.”

---

15) Karma Yöntem: Nitel–Nicel Köprüleri

• Yakınsama (convergent) tasarım: Nitel temalar ↔ nicel bulgular aynı soruya cevap verir; çelişki varsa nedenlerini tartışın (ölçüm kapsamı, ölçek etkisi).

• Ayrıştırma (explanatory) tasarım: Nicel sonuçları nitel kodlarla açıklayın (ör: düşük SES’te etki neden yüksek?).

• Birleştirme: Kodları birey düzeyinde nicel veriye bağlayın (etik izin kaydıyla).

---

16) Zaman ve Olay Pencereleri: Dinamik Kodlama

• Olay–öncesi/olay–sonrası pencereleriyle temaların ve duyguların evrimi.

• Kayan pencere (ör: 7 gün) ile trend; nitel alıntıların zaman damgalı görselleştirilmesi.

• Pratik: Kod defterinde zamanla ilgili kuralları belirtin (ör. kriz sonrası ilk 48 saatte “acil yardım” alt kodları).

---

17) Görsel Kodlama ve Multimedya

• Görsel/Video: Sahne listesi (zaman kodu–öğe–eylem), ikonografi ve jest kodları.

• Ekran görüntüleri ve arayüz kayıtları: Kullanılabilirlik testlerinde görev başarı durumu (0/1) + zaman + hata türü kodları.

• Etik: Yüzlerin/özel alanların bulanıklaştırılması, seslerin anonimleştirilmesi.

---

18) Denetim İzi (Audit Trail) ve Reprodüksiyon

• İz öğeleri: Kod defteri sürümleri, toplantı notları, IRR sonuçları, betikler, ham–ara–son veri setleri, rapor taslakları.

• Depo yapısı: /data_raw, /data_interim, /data_final, /code, /codebook, /reports, /logs.

• İlke: “Aynı girdilerle aynı sonuçlar” – üçüncü bir kişi tek komutla bulguları yeniden üretebilmeli.

---

19) Raporlama: Tez/Makale Bölüm Şablonu

1. Veri ve bağlam: Kaynak, dönem, örneklem, etik onay.

2. Kod şeması: Üst–alt temalar, operasyonel tanımlar, örnek–karar–kural.

3. IRR: κ/α/ICC ve %95 GA, pilot → revizyon → final.

4. Nitel alıntılar: Anonimleştirilmiş, temsili ve kontrast örnekler.

5. Nicel dönüşümler: Kategoriler, endeksler, dönüşümler; veri sözlüğüne atıf.

6. Otomasyon: Kod–veri–rapor üretim hattı, sürüm bilgisi.

7. Sınırlılıklar: Kapsama yanlılığı, kod tarafsızlığı, dil varyasyonu.

8. Açık bilim: Paylaşım düzeyi (ham/özet/anonim), lisans ve kısıtlar.

---

20) Uygulamalı Örnek A—Eğitimde Fırsat Eşitliği Görüşmeleri

• Kod planı: “Erişim” (altyapı, maliyet), “Kalite” (öğretmen, içerik), “Destek” (burs, rehberlik).

• IRR: Krippendorff’s α=.79 → kod defteri yeterince açık.

• Bulgular: Düşük SES’te “altyapı” ve “maliyet” alt kodları baskın; nitel alıntılar “internet paylaşımı” ve “teknik destek” mekanizmasını gösteriyor.

• Karma köprü: Aynı katılımcıların anket skorlarıyla (okul bağlılığı) pozitif korelasyon.

---

21) Uygulamalı Örnek B—Sağlıkta Hasta Geribildirimi

• Veri: 4.000 açık uçlu yanıt.

• Hibrit yaklaşım: Embedding + HDBSCAN ile 12 tema; insan kodlarıyla hizalama ve adlandırma.

• Önceliklendirme: “Randevu erişimi”, “bekleme süreleri”, “iletişim” en yüksek frekansta; duygu kodu ile çaprazlama.

• Politika çıktısı: Bekleme sürelerinde %20 azalma hedefi için süreç diyagramı; kodlardan eylem kartları.

---

22) Uygulamalı Örnek C—Sosyal Medyada Yanlış Bilgi

• Kodlar: “İddia türü”, “kanıt düzeyi”, “düzeltme biçimi”, “yayılım aktörü”.

• IRR: Cohen’s κ=.75 (iyi); anlaşmazlıklar ironi ve görsel metin sınırlarında.

• Sonuç: Düzeltme görsel içeren gönderilerde daha etkili; rezonans analiziyle −7 yüzde puan tekrar düşüşü.

---

23) Sık Hatalar ve Düzeltme Cümleleri

• Hata: Kodlar örtüşüyor, IRR düşük. Düzeltme: “Üst kodu iki alt koda ayırdık; ‘hariç’ örnekleri codebook’a ekledik.”

• Hata: Ters maddeler çevrilmemiş. Düzeltme: “Tüm ters maddeler için otomatik işaret testi ve çapraz kontrol uyguladık.”

• Hata: Eksik veri kodları analize karışmış. Düzeltme: “−99 değerleri etiketli eksik olarak yeniden ayarlandı; analiz seti temizlendi.”

• Hata: Alıntılar kimliklendirici. Düzeltme: “Özel isimler koarsene edilerek ‘Büyükşehir’/‘Küçük ilçe’ şeklinde yeniden yazıldı.”

---

24) “Gönder Tuşu Öncesi” Kodlama Kontrol Listesi

1. Kod defterinin son sürümü paylaşıldı mı?

2. Örnek–karar–kural üçlüsünde sınır vakalar açık mı?

3. IRR pilotu yapıldı mı, revizyon sonrası değerler raporlandı mı?

4. Eksik/özel değerler etiketli ve analizden arındırıldı mı?

5. Anonimleştirme ve koarsening notları eklendi mi?

6. Kod–veri–rapor hattı tekrarlanabilir mi (tek komutla üretim)?

7. Embedding/küme kullanıldıysa sürüm ve parametreler yazıldı mı?

8. Nitel alıntılar temsilî ve etik mi?

9. Nicel endeksler için formül ve geçerlik notu var mı?

10. Sınırlılıklar ve açık bilim politikası belirtildi mi?

---

25) Sonuç: Kod, Kanıtın Ortak Dili

Veri kodlama; “metni renklendirmek” ya da “sayıyı sınıfa ayırmak”tan ibaret değildir. Kodlama, araştırma sorusunu şeffaf kurallara bağlayarak tekrarlanabilir kanıt mimarisi kurar. Güçlü bir kodlama stratejisi:

1. Araştırma tasarımıyla hizalı bir kod ağacı ve veri sözlüğü oluşturur.

2. Kodları operasyonel tanımlar ve somut örneklerle çerçeveler.

3. Kodlayıcılar arası güvenirliği ölçer, revize eder ve belgeler.

4. Gizliliği korumak için anonimleştirme/coarsening uygular.

5. Otomasyon ve sürümleme ile denetim izi bırakır; üçüncü kişilerin aynı sonuçlara ulaşmasını sağlar.

6. Büyük veri bağlamında gömme/küme yöntemleriyle keşfi hızlandırır, insan aklıyla rafine eder.

7. Karma yöntem yaklaşımlarıyla nitel anlatıyı nicel modellerle köprüler.

Son tahlilde, iyi bir kod defteri ve disiplinli bir kodlama süreci, makalenin bulgular, tartışma ve sonuç bölümlerini taşıyan temel iskelettir. Kod, verinin çok dilli dünyasında bilimin tek anlaşılır dilidir.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.