Teknoloji Kullanım Alışkanlığı Ölçeği’nin Geliştirilmesi: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışmaları

Bu araştırmanın amacı, teknoloji kullanım alışkanları çerçevesinde kullanıcıların teknoloji bağımlılık semptom düzeylerini ölçmeye yönelik, güvenirliği ve geçerliği yüksek bir ölçme aracı geliştirmektir. İlgili alan yazın taranarak teknoloji kullanımıyla ilgili 65 madde araştırmacı tarafından ele alınmış ve hazırlanan uzman görüş formu ile 5 uzmana danışılmıştır. Alınan uzman görüşü ve yapılan ön çalışmalar doğrultusunda 32 madde ve 6 kategorili olarak derecelendirilen ölçek 948 teknoloji kullanıcısına uygulanmıştır. Ölçeğin yapı geçerliğini saptamak amacıyla temel bileşenler analizi ile faktör analizi yapılmış ve varimax dik döndürme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu analizler sonucunda 6 faktörlü (kullanım ve zaman, teknolojik istila, bağımlılığı benimseme, teknolojik saplantı, iletişim sarmalı, ruhsal ve zihinsel değişkenler) toplam varyansın %59.043’ünü açıklayan ölçek elde edilmiştir. Cronbach α (0.92) katsayıları hesaplanmıştır. T testi kullanılarak yapılan (alt-üst %27) analizler sonucu maddelerin ve faktörlerin ayırt edici olduğu saptanmıştır. Devamlılık katsayısı için ölçek dört hafta arayla aynı gruba uygulanmış ve korelasyon katsayısı anlamlı bulunmuştur (r=.78; p<.001). Elde edilen sonuçlar ölçeğin geçerli ve güvenilir olduğunu kanıtlar niteliktedir. 

Developing the Technology Use Habits Scale: Validity and Reliability Studies

The aim of this study is to develop a high reliability and validity measurement tool for measure technology addiction symptom levels of users within the framework of technology usage habits. 65 items related to the use of technology were arranged by the researcher and 5 experts were consulted with the expert opinion form prepared. According to the expert opinion and preliminary studies, the scale which was rated as 32 items and 6 categories, was applied to 948 technology users. As a result of the analyzes, 6 factors (usage and time, technological invasion, adoption of dependence, technological obsession, communication spiral, mental and mental variables) was obtained. Cronbach α (0.92) coefficients were calculated for reliability. The results of the analysis conducted using the T test (bottom-top 27%) showed that the substances and factors were distinctive. For the continuity coefficient, the scale was applied to the same group after four weeks and the correlation coefficient was significant (r = .78; p <.001). The results show that the scale is valid and reliable.

___

  • American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-5). Arlington: Apa Publishing.
  • Aras, T., Çakır, Ö. & Horzum, M. (2011). Ergenler için bilgisayar bağımlılılık ölçeği. Kastamonu Eğitim Dergisi, 19(2), 339-448.
  • Arslan, A. & Kırık, A. (2013). Sosyal paylaşım ağlarında konum belirleme ölçeğinin geçerlik ve güvenirlik çalışması. Öneri Dergisi, 10(40), 223-231.
  • Baykul, Y. & Turgut, F. (2015). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. Ankara: Pegem yayıncılık.
  • Bayram, N. (2015). Sosyal bilimlerde SPSS ile veri analizi (5b.). Bursa: Ezgi Kitabevi.
  • Büyüköztürk, Ş. (2019). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı istatistik, araştırma deseni SPSS uygulamaları ve yorum. Ankara: Pegem yayıncılık.
  • Büyüköztürk, Ş., Şekercioğlu, G. & Çokluk, Ö. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem yayıncılık.
  • Canoğulları, Ö. & Güçray, S. (2017). İnternet bağımlılık düzeyleri farklı ergenlerin cinsiyetlerine göre psikolojik ihtiyaçları, sosyal kaygıları ve anne baba tutum algılarının incelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(1), 42-57.
  • Caplan, S. E. (2002). Problematic internet use and psychosocial well-being: development of a theory-based cognitive–behavioral measurement instrument. Computers in human behavior, 18(5), 553-575.
  • Çakır, B. & Horzum, M. (2008). İnternet bağımlılığı testi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama Dergisi, 7(13), 87-102.
  • Griffiths, M. (2016). Online addictions: conceptualizations. online addictions: conceptualizations (s. 16-30). 3. Uluslarası Teknoloji Bağımlılığı Kongresi: Gülmat yayıncılık.
  • Işıklı, Ş. & Küçükvardar, M. (2016). Bilişim devrimi: teknolojinin felsefi ve sosyolojik analizi. Ankara: Birleşik yayınevi.
  • Kalaycı, P. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Dinamik Akademi yayınları.
  • Küçükvardar, M. & Tıngöy, P. (2018). Teknoloji bağımlılığının semptomlar temelinde incelenmesi. Ajit-e Online Academic Journal of Information Technology, 9(35), 111-123.
  • Martin, J. & Schumacher, P. (2000). Incidence and correlates of pathological internet use among college students. Computers in Human Behavior, 16(1), 13-29.
  • Nichols, L. & Nicki, R. (2004). Development of a psychometrically sound ınternet addiction scale: a preliminary step. Psychology of Addictive Behaviors, 18(4), 381-384.
  • Özcan, D. & Buzlu, D. (2005). Problemli internet kullanımını belirlemede yardımcı bir araç: “internette bilişsel durum ölçeğinin” üniversite öğrencilerinde geçerlik ve güvenirliği. Bağımlılık Dergisi, 6(1), 19-26.
  • Şencan, P. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. Ankara: Seçkin yayınevi.
  • Şimşek, Ö. (2007). Yapısal eşitlik modellemesine giriş - temel ilkeler ve LISREL uygulamaları. Ankara: Ekinoks yayıncılık.
  • Tabachnick, B. & Fidell, L. (2001). Using multivariate statistics. Needham: Allyn & Bacon Publishing.
  • Tatlıdil, P. (2002). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ankara: Akademi Matbaası.
  • Tavşancıl, E. (2019). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel yayıncılık.
  • Young, K. (1996). Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder. CyberPsychology & Behavior, 1(3), 237-244.