ÖZ
Amaç
Photolurking, internet ortamında saatlerce fotoğraflara bakmak olarak tanımlanan bir rahatsızlıktır. Bu rahatsızlığın altında yatan birçok sebep bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında bu davranışı etkileyen faktörlere yönelik ölçek geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda İstanbul ilinde yaşamını sürdüren 384 bireye ulaşılmıştır.
Yöntem
Çalışmada ölçek geliştirme süreci izlenmiştir. Konuya ilişkin literatür taraması yapılmış ve taslak bir ölçek oluşturulmuştur. Uzman görüşleri alınmış ve ardından pilot uygulama gerçekleştirilmiştir. Sonrasında örneklem grubundan veri toplanmıştır. Elde edilen veriler açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizine tabi tutulmuştur.
Bulgular
Açımlayıcı faktör analizi sonucunda beş faktör ve 29 maddeden oluşan bir yapı ortaya çıkmıştır. Bu faktörler sırasıyla “tercih, karşı koyamama, planlı davranış, haberdar olma ve hayranlık” olarak adlandırılmıştır. Açımlayıcı faktör analizi ile belirlenen yapı, doğrulayıcı faktör analizi ile test edilmiş ve doğrulanmıştır. Ortaya çıkan modelin uyum indeksleri istatistiksel olarak kabul edilebilir düzeydedir (ki-kare değeri / serbestlik derecesi: 2,941, yaklaşım hatasının karekök ortalama karesi: 0,071, standartlaştırılmış kalanların karekök ortalama karesi: 0,0642). Ölçeğin genel güvenilirlik (Cronbach alfa) katsayısı 0,942 olarak hesaplanmıştır.
Sonuç
Bireylerin photolurking davranışına yönelik tutumlarını değerlendirmede kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı literatüre kazandırılmıştır.
Anahtar Kelimeler:
Photolurking, ölçek geliştirme, dijital rahatsızlık
Kaynaklar
1Kısaç İ, Şensoy ME. Gençlerde sosyal medya algısı ve kullanma davranışı. In: Mediterranean International Conference on Social Sciences by UDG. 2017; 379-92.
2Olcay S. Sosyalleşmenin dijitalleşmesi olarak sosyal medya ve resimler arasında kaybolma bozukluğu: Photolurking. Yeni Medya Elektronik Dergisi. 2018; 2(2): 90-104.
3Esen R, Yengin D. A study on digital violence caused by photolurking in new media. Yeni Medya Elektronik Dergisi. 2021; 5(2): 156-71.
4Khalid H, Dix A. Designing for photolurking. In: Proceedings of HCI 2007: The 21 st British HCI Group Annual Conference; 2007; Lancaster, UK. BCS Learning & Development.
5Batu M, Güler İplikçi H. Yeni medya rahatsızlıkları: yeni nesil medyaya farklı bir bakış. In: IV. International Conference on Applied Economics and Finance & Extended with Social Sciences (ICOAEF’18); 2018 Nov 28-30; Kuşadası, Turkey. p. 641-55.
6Çiçek E. Media and its diseases in the digital age. Journal of Awareness. 2023; 8(1): 69-75.
7Koç NE. Photolurking, an example of digital disorder within the context of digital privacy phenomenon in Turkey. In: Communication and Technology Congress (CTC 2019); 2019 Apr 17; Istanbul, Turkey. p. 209-228.
8Nunnally JC, Bernstein IH. Psychometric theory. 3 rd ed. New York: McGraw-Hill; 1994.
9Bryman A, Cramer D. Quantitative data analysis with SPSS release 10 for Windows: a guide for social scientists. 1 st ed. London: Routledge; 2001.
10Karakoç FY, Dönmez L. Basic principles of scale development. Tıp Eğitimi Dünyası. 2014; 13(40): 39-49.
11Kline P. An easy guide to factor analysis. 1 st ed. London: Routledge; 1994.
12Gorsuch RL. Factor analysis: classic edition. 2 nd ed. London: Routledge; 2014.
13Karagöz Y, Bardakçı S. Bilimsel araştırmalarda kullanılan ölçme araçları ve ölçek geliştirme. 1 st ed. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık; 2020.
14Karagöz Y. SPSS ve AMOS uygulamalı nicel‑nitel‑karma bilimsel araştırma yöntemleri ve yayın etiği. 4 th ed. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık; 2023.
15Worthington RL, Whittaker TA. Scale development research: a content analysis and recommendations for best practices. Couns Psychol 2006; 34(6): 806‑38.
16Munro BH. Statistical methods for health care research. 5 th ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2005.
17Browne MW, Cudeck R. Alternative ways of assessing model fit. In: Bollen KA, Long JS, editors. Testing structural equation models. Newbury Park, CA: Sage; 1993. p. 136‑62.
18Hooper D, Coughlan J, Mullen MR. Structural equation modelling: guidelines for determining model fit. Electron J Bus Res Methods. 2008; 6 (1): 53‑60.
19Hu L, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling. 1999; 6(1): 1‑55.
20Schumacher RE, Lomax RG. A beginner’s guide to structural equation modeling: SEM. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates; 2010.
21Fornell C, Larcker DF. Structural equation models with unobservable variables and measurement error: algebra and statistics. J Mark Res. 1981; 18(3): 382‑8.
