TÜRKİYE’DE İNTERNETTEN ALIŞVERİŞ YAPAN BİREYLERİN RİSK ALGILARININ CİNSİYET FARKLILIKLARINA GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de internetten alış veriş yapan bireylerin risk algılarının cinsiyet farklılığı açısından değerlendirilmesidir. Araştırmada kullanılan veri seti, Türkiye’nin çeşitli illerinden yaşayan ve internetten alış veriş yapan 160 kişiden 2017 yılı Nisan ve Mayıs Aylarında internet aracılığıyla toplanmıştır. Algılanan risk ile ilgili faktörlerin daha az sayıda faktöre indirgenmesi için veri azaltımında faktör analizi kullanılmıştır. Ardından, algılanan risk skorlarının gruplar arasındaki farklılığının incelenebilmesi için t test, ANOVA ve tanımlayıcı istatistikler kullanılmıştır. Algılanan risk, 21 maddeden oluşan ve iç tutarlılık katsayısı (Cronbach's Alpha) 0,885 olan bir ölçekle değerlendirilmiştir. Faktör analizi sonucu, risk ölçeğinin toplam varyansın %62,41’ini açıklayan 4 faktörden oluştuğunu göstermiştir. Bu faktörler, faktör yüklerine göre sırasıyla “zaman ve performans riski”, “psikolojik risk”, sosyal risk” ve “mahremiyet riski” olarak adlandırılmıştır. Mahremiyet riski, psikolojik risk ve zaman ve performans riski ortalama skorları cinsiyete göre istatistiksel olarak anlamlı farklılığa sahiptir. Buna ek olarak, kadınların ortalama risk algısı skorları üç risk grubunda da erkeklerin ortalama skorlarından daha yüksektir.

___

  • Alpar, R. (2011). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler (3. Baskı). Ankara: Detay Yayıncılık.
  • Armağan, E. A., ve Turan, A. H. (2014). Internet üzerinden alışveriş: demografik faktörlerin, bireysel ihtiyaçların etkisi üzerine ampirik bir değerlendirme. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(3), 1-22.
  • Cesur, Z., ve Tayfur, G. (2015). İnternetten alışveriş davranışında algılanan tüketici riskleri: üniversite öğrencileri üzerinde bir araştırma. Electronic Journal of Vocational Colleges, 5(1), 19-33.
  • Cöddü, M. B. 2015. İnternetten alışverişte tüketiciler tarafından algılanan risk (Türlerinin) etkileri ve cinsiyet farklılıkları açısından incelenmesi. (Basılmamış Yüksek Lisans Tezi) Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana.
  • Cronbach, L. F. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.
  • Çetin, H. 2014. Online (çevrim içi) alışverişte akademisyen davranışları ve alışverişe yönelten etkenler. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(4), 65-76.
  • Eken, İ. ve Yazıcı, M., (2015). Hedonizmin satın alma davranışlarına etkileri: çevrimiçi alışverişlerde kadın akademisyenler. İstanbul Üniversitesi İletişim Fakültesi Hakemli Dergisi | Istanbul University Faculty of Communication Journal, 48, 67-90.
  • Enginkaya, E. (2006). Elektronik perakendecilik ve elektronik alışveriş. Ege Academic Review, 6(1), 11-16.
  • Forsythe, S., Liu, C., Shannon, D., and Gardner, L. C. (2006). Development of a scale to measure the perceived benefits and risks of online shopping. Journal of Interactive Marketing, 20(2), 55-75.
  • Forsythe, S. M., and Shi, B. (2003). Consumer patronage and risk perceptions in internet shopping. Journal of Business Research, 56(11), 867-875.
  • Garbarino, E., and Strahilevitz, M. (2004). Gender differences in the perceived risk of buying online and the effects of receiving a site recommendation. Journal of Business Research, 57(7), 768-775.
  • Hair, F. J., Anderson, J. R., Tatham, R. Z., and Black, W. C. (1994). Multivariate data analysis. New York: McMillan Publishing Company. 3rd Edition.
  • Hasan, B. (2010). Exploring gender differences in online shopping attitude. Computers in Human Behavior, 26(4), 597-601.
  • Hayran, S., and Gül, A. (2015). Risk perception and management strategies in dairy farming: a case of Adana Province of Turkey. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 3(12), 952-961.
  • Kalaycı, Ş. (2008). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. İstanbul: Asil Yayın Dağıtım.
  • Ko, H., Jung, J., Kim, J. Y., and Shim, S. W. (2004). Cross-cultural differences in perceived risk of online shopping. Journal of Interactive Advertising, 4(2), 20-29.
  • Lian, J.-W., and Yen, D. C. (2014). Online shopping drivers and barriers for older adults: Age and gender differences. Computers in Human Behavior, 37, 133-143.
  • Lim, N. (2003). Consumers’ perceived risk: sources versus consequences. Electronic Commerce Research and Applications, 2(3), 216-228.
  • Mert, G. (2012). İnternet üzerindeki alışverişlerde, alıcının duygu ve beklentilerinin satış üzerine etkileri. Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 4(2), 81-94.
  • Onurlubaş, E., Öztürk, D., ve Çetin, O. (2016). Sosyal medyada pazarlama algısının faktör analiziyle incelenmesi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(Nisan), 233-254.
  • Özgüven, N. (2011). Tüketicilerin online alışverişe karşı tutumları ile demografik özellikleri arasındaki ilişkinin analizi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2011(2), 47-54.
  • Silkü, H. A. (2009). İletişim Fakültesi öğrencilerinin internetten alışverişe yönelik tutumları. Journal of Yaşar University, 4(15), 2281–2301.
  • TÜİK. (2017). http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do?alt_id=1062 adresinden 12 Haziran 2017 tarihinde alınmıştır.
  • Ünver, Ö., ve Gamgam, H. (2008). Uygulamalı temel istatistik yöntemler. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  • Van Slyke, C., Comunale, C. L., and Belanger, F. (2002). Gender differences in perceptions of web-based shopping. Communications of the ACM, 45(8), 82-86.
  • Yeniçeri, T., Yaraş, E., ve Akın, E. (2012). Tüketicilerin riskten kaçınma düzeylerine göre sanal alışveriş risk algısı ve sanal plansız tüketim eğilimlerinin belirlenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 5(9), 145 - 164.