Sosyal Medya Davranışları Ölçeklerinin Türkçe Formunun Geliştirilmesi: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Bu çalışmada, Lu ve arkadaşları tarafından (2018) İngilizce olarak geliştirilen, gençlerin okul içi ve okul dışındaki sosyal medya kullanımını ölçen iki farklı ölçeğin Türkçeformunun geliştirilmesiyle, Türkiye’de üniversite öğrencilerinin sosyal medya kullanımıdavranışlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi amaçlanmıştır. ÜniversiteÖğrencilerinin Okul Dışı Sosyal Medya Davranışları Ölçeği (ODSMD) 21 madde;Üniversite öğrencilerinin Okul İçi Sosyal Medya Davranışları Ölçeği (OİSMD) ise 10maddedir. ODSMD Ölçeği; tüketme, iletişim, oluşturma ve paylaşma olmak üzere dörtfaktörlü; OİSMD Ölçeği; tüketme, oluşturma ve paylaşma olmak üzere üç faktörlüyapıdadır. Çalışma verilerinin ilk bölümü, Ege Bölgesi’ndeki bir devlet üniversitesinedevam eden toplam 806 üniversite öğrencisinin katılımıyla toplanmıştır. İkinci aşamaveriler için 365 öğrenciden veri toplanarak ölçeklerin doğrulayıcı faktör analizleriyapılmıştır. Çalışmaya toplam 1171 öğrenci katılmıştır. Dil eşdeğerliği sağlandıktansonra ölçeklerin geçerlik ve güvenirlik çalışmaları yapılmıştır. Kaiser-Meyer-Olkin, Bartlett’s, Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA), Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ve Cronbach’sAlpha testleri ile ölçeklerin geçerlik ve güvenirlik hesaplamaları yapılmıştır. Sonuçlarda, tüm maddelerin faktör yüklerinin iyi olduğu ve her iki ölçek için de açıklanan toplamvaryansın yeterli düzeyde olduğu (OİSMD: %67,64. ODSMD: %56,71) görülmüştür.İki ölçeğin de iç tutarlılık değerlerinin tüm faktörler için kabul edilebilir düzeyde olduğugörülmüştür. SPSS 22 yazılımıyla yapılan açımlayıcı faktör analizleri ile elde edilensonuçlar, AMOS 23 yazılımıyla yapılan doğrulayıcı faktör analizleri ile doğrulanarakTürkiye’de üniversite öğrencilerinin sosyal medya kullanım davranışlarının okul içindeve dışındayken nasıl farklılaştığını ölçen geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı eldeedilmiştir.

Adapting Social Media Behavior Scales To Turkish: Validity and Reliability Analysis

In this study, it is aimed to adapt the two scales, the outside school social media behavior (OSSMB) and inside school social media behavior scale (ISSMB) into Turkish, which were developed by Lu et.al (2018). OSSMB includes 21 items, and ISSMB includes 10 items. OSSMB Scale has four sub-dimensions: Consuming, Communicating, Creating, and Sharing. The OSSMB scale has three sub-dimensions: Consuming, Creating, and Sharing. The first part of the study data was collected with the participation of 806 university students attending a public university in the Aegean Region. Further data were collected from 365 students for confirmatory factor analysis of the scales. Data were collected from 1171 students in total. The Turkish version of the scale was started with a language validity study. The translation and back-translation stages of the Turkish version of the scale were performed by three language experts and three field experts. After language validity, Kaiser-Meyer_Olkin, Bartlett’s, Exploratory Factor Analysis (AFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Cronbach’s Alpha reliability and validity analyzes were performed. In the results, the factor loads of all items were good (above .61), and the total variances explained for both scales were high (ISSMB: 67.64% OSSMB: 56.71). The internal consistency values of both scales are acceptable for all factors. The factor structures obtained from the exploratory factor analysis have been confirmed by the confirmatory factor analysis with valid and reliable measurement scales measuring the difference between the social media use of young people in Turkey within and outside the school.

___

  • Baym, N. K. (2015). Social media and the struggle for society. Social Media + Society 1(1), 1-2.
  • Bentler, P. M. & Bonett, D.G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88, 588-606.
  • Bentler, P. M. (1980). Multivariate analysis with latent variables: Casual modeling. Annual Review of Psychology, 31, 419-456.
  • Bolton, R., Parasuraman, A., Hoefnagels, A., Migchels, N., Kabadayı, S., Gruber, T., Komarova, Y., Solnet, D. (2013). Understanding generation Y and their use of social media: A review and research agenda. Journal of Service Management, 24, (3), pp. 245-267.
  • Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative Ways of assesing Model Fit. K.A. Bollen and J. S. Long (Eds.) Testing structural Equation Models (pp.136-162). Bevelry Hills, CA: Sage.
  • Bogozzi, R. P. &Yi,Y. (1998). On the Evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74-94.
  • Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
  • Byrne, B. M. & Campbell, T.L. (1999). Cross-cultural comparisons and the presumption of equivalent measurement and theoretical structure: A look beneath the surface. Journal of CrossCultural Psychology, 30, 555-574.
  • Fox, J., & Moreland, J. J. (2015). The dark side of social networkin sites: An exploration of the relational and psychological stressors associated with facebook use and affordances. Computers in Human Behavior, 45, 168-176.
  • Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R. (2014). Multivariate Data Analysis, Pearson New International Edition, USA: Pearson.
  • Hu, L. & Bentler, P. (1999). Cut off criteria for fitness ındexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: a Multidisciplinary Journal, 6 (19, pp. 1-55.
  • Huang, C. (2018). Social Network Site Use and Academic Achievement: A Meta Analysis. Computers & Education, 119, 76-83.
  • Hutcheson G., & Sofroniou N. (1999). The multivariate social scientist: Introductory statistics using generalized linear models. Sage Publications, Thousand Oaks, CA.
  • Jöreskog, K. G., & Sörbom, d. (1993). Lisrel 8: User’s guide. Chicago: Scientific Software.
  • Jöreskog, K. G. (1999). How Large Can a Standardized Coefficent Be? Unpublished Technical Report. Son Erişim Tarihi 09.12.2018 http://www.ssicentral.com/lisrel/techdocs/ HowLargeCanaStandardized%20Coefficientbe.pdf
  • Junco, R. (2012b). Too Much Face and Not Enough Books: The Relationship Between Multiple Indices of Facebook Use and Academic Performance. Computers in Human Behavior 28(1), 187-198.
  • Lenhart, A., Purcell, K., Smith, A., Zickuhr, K. (2010). Social Media and Mobile Internet Use Among Teens and Young Adults. Pew Internet and American Life Project, Washington, DC.
  • Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and Academic Performance. Computers in Human Behavior 26(6), 1237-1245.
  • Lips, M., Eppel, E., Mcrae, H., Starkey, L., Sylvester, A., Parore, P., & Barlow, L. (2017). Understanding children’s use and experience with digital technologies. Final Research Report. Son Erişim Tarihi: Mayıs, 2019: https://www.victoria.ac.nz/__data/assets/pdf_file/0003/960177/ Understanding-children-use-and-experience-of-digital-technologies-2017-v2.pdf
  • Liu L.Y., Sidani, J. E., Shensa, A., Radovic, A., Miller, E., Colditz, J.B., Primack, B. A. (2016). Association Between Social Media Use and Depression Among U.S. Young Adults. Depression and Anxiety, 33(4), 323-331.
  • Lu, J., Hao, Q., & Jing, M. (2016). Consuming, Sharing and Creating Content: How Young Students Use Social Media In And Outside School? Computers in Human Behavior, 64, 55-64.
  • Lu, J., Luo, J., Liang, L., Jing, M. (2018). Measuring Adolescents’ Social Media Behavior Outside And Inside of School: Development and Validation of Two Scales. Journal of Educational Computing Research 0(0) 1-23.
  • Luckin, R., Clark, W., Graber R., Logan, K., Mee, A., & Oliver, M. (2009). Do Web 2.0 Tools Really Open The Door to Learning? Practices, Perceptioms and Profiles Of 11-16 Year-Old Students. Learning, Media and Technology, 34(2), 87-104.
  • March, H. W., Hau, K.t.,Artelt,C., Baumert, J., & Peschar, J. L. (2006). OECD’s Brief Self Report Measure of Educational Psychology’s Most Useful Affective Constructs: Cross-Cultural, Psychometric Comparisons Across 25 Countries. International Journal of Testing, 6(4), 311- 360).
  • Quan-Haase, A., & Young, A. L. (2010). Uses and Gratifications of Social Media: A Comparison of Facebook and Instant Messaging. Bulletin of Science, Technology & Society, 30(5), 350-361.
  • Perrin, A. (2015). Social Media Usage: 2005-2015. Pew Research Center, Washington, DC. Son erişim tarihi: Mayıs 2019. https://www.pewinternet.org/2015/10/08/social-networkingusage-2005-2015/
  • Rideout, V. (2015). The Common Sense Census: Media Use by Tweens and Teens. Common Sense Media. Son erişim tarihi: 20 Mayıs 2019. https://www.commonsensemedia.org/sites/ default/files/uploads/research/census_researchreport.pdf
  • Schermelleh-Engel, K. & Moosbrugger, H. (2003). Evaluating the Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness of Fit Measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74.
  • Tavşancıl, E., Keser, H. (2002). İnternete Yönelik Likert Titpi Bir Tutum Ölçeğinin Geliştirilmesi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 34(1-2), 45-60.
  • Wang, S. K., Hsu H. Y., Campbell T., Coster D. C. & Longhurst, M. (2014). An Investigation of Middle School Science Teachers and Students Use of Technology Inside and Outside of Classrooms: Considering Whether Digital Natives are More Technology Savvy Than Their Teachers. Educational Technology Research and Development, 62(6), 637-662.
Akdeniz İletişim-Cover
  • Yayın Aralığı: 3
  • Yayıncı: AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ İLETİŞİM FAKÜLTESİ