E-ISSN 2147-5377

Öneri, Cilt 10, Yıl 19, Sayı 40, Temmuz 2013

ENSTİTÜ ADINA SAHİBİ : Prof. Dr. Gürbüz GÖKÇEN (Enstitü Müdürü)

YAYIN KURULU

Doç. Dr. Kemal YILDIZ (Müdür Yrd.)

Yrd. Doç. Dr. Hakan ÇELENK (Müdür Yrd.)

Prof. Dr. Haluk SUMER (Enstitü Yönetim Kurulu Üyesi)

Prof. Dr. Fahrettin ATAR (Enstitü Yönetim Kurulu Üyesi)

Prof. Dr. Kemalettin KÖROĞLU (Enstitü Yönetim Kurulu Üyesi)

Anabilim Dalı Başkanları

Prof.Dr. Haldun AKPINAR Prof.Dr. Fahrettin ATAR

Prof.Dr. Turgay BERKSOY Prof.Dr. Gülay Öğün BEZER

Prof.Dr. Şahamet BÜLBÜL Prof.Dr. T.Uğur DAİ

Prof.Dr. Ahmet DEMİREL Prof.Dr. Yusuf DEVRAN

Prof.Dr. Suut DOĞRUEL Prof.Dr. Ali DURUSOY

Prof.Dr. Ömer Faruk GENÇKAYA Doç.Dr. Handan Sümer GÖĞÜŞ

Prof.Dr. Nurten GÜNAL Prof.Dr. Serap HELVACI

Prof.Dr. Ali KÖSE Prof.Dr. Selami KURAN

Prof.Dr. Jale ORAN Prof.Dr. Ömer ÖNALAN

Prof.Dr. Mahmut İhsan ÖZGEN Prof.Dr. Acar SEVİM

Prof.Dr. Ahmet TABAKOĞLU Prof.Dr. Ziya YILMAZER

DANIŞMA KURULU

Prof. Dr. M.Zafer GÜL (Marmara Üniversitesi, Rektör)

Prof. Dr. Mustafa AYKAÇ (Kırklareli Üniversitesi, Rektör)

Prof. Dr. Hamza KANDUR (Marmara Üniversitesi, Rektör Yrd.)

Prof. Dr. Hasan SELÇUK (Marmara Üniversitesi, Rektör Yrd.)

Prof.Dr. Osman KILIÇ (Marmara Üniversitesi, Rektör Yrd.)

Prof. Dr. M. Şakir ERSOY (Galatasaray Üniversitesi, Rektör Yrd.)

Prof. Dr. Recep BOZLAĞAN (Marmara Üniversitesi, Siyasal Bilgiler Fakültesi Dekanı)

Prof. Dr. M.Emin ARAT (Marmara Üniversitesi, İşletme Fakültesi, Öğretim Üyesi)

Prof. Dr. Hamza ATEŞ (İstanbul Medeniyet Üniversitesi, Siyasal Bilgiler Fakültesi Öğretim Üyesi)

Prof. Dr. Salih DURER (Yıldız Teknik Üniversitesi, İ.İ.B.F. Öğretim Üyesi)

EDİTÖR (Sorumlu Yazı İşleri Müdürü) : Doç. Dr. Fatma PAMUKÇU

EDİTÖR YARDIMCISI : Yrd. Doç. Dr. Özgür ÇAKIR

YAYINA HAZIRLAMA SORUMLUSU : Arş.Gör.Enes ABANOZ-Arş.Gör.Filiz GÜNDÜZ

İLETİŞİM BİLGİLERİ

ADRES : Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü

Ressam Namık İsmail Sok. No:1 34180 Bahçelievler - İSTANBUL

TEL : (212) 506 47 12/13 - 506 47 24 - Dahili: 1116

FAKS : (212) 506 88 61

E-MAIL : oneridergisi@marmara.edu.tr

Hakemli “ÖNERİ” Dergisi; Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Hakemli Akademik

yayınıdır. Altı ayda bir yayınlanır. Dergide yayınlanan makalelerdeki görüşler yazarlarına aittir. Yayın

Kurulu tarafından benimsendiği anlamına gelmez. Yayınlanması uygun bulunmayan yazılar geri

verilmez. Yayın Kurulu, yazının özüne dokunmaksızın gerekli yazım ve cümle değişiklikleri yapma

hakkını saklı tutar. Dergiden yapılan alıntılarda kaynak göstermek mecburidir. EBSCO Uluslararası

İndeksi ve ULAKBİM Sosyal ve Beşeri Bilimler Veri Tabanı (SBVT) tarafından taranmaktadır.

ii

HAKEMLERİMİZ

Abdulvahap TAŞTAN Erciyes Üniversitesi

İbrahim EDİN Marmara Üniversitesi

Adem Kalça Karadeniz Teknik Üni.

İbrahim PINAR İstanbul Üniversitesi

Adnan AKIN Kırıkkale Üniversitesi

İbrahim KIRCOVA Yıldız Teknik Üniversitesi

Ahmet YILMAZ Marmara Üniversitesi

İbrahim Güran YUMUŞAK İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Ahmet Faruk AYSAN Boğaziçi Üniversitesi

Kadir ARDIÇ Sakarya Üniversitesi

Ahmet Mete ÇİLİNGİRTÜRK Marmara Üniversitesi

Mahmut İhsan ÖZGEN Marmara Üniversitesi

Ahmet KALENDER Selçuk Üniversitesi

Meliha ENER Çanakkale Üniversitesi

Ahmet ŞEKERKAYA İstanbul Üniversitesi

Mesut KÜÇÜKKALAY Osmangazi Üniversitesi

Akın MARŞAP İstanbul Aydın Üniversitesi

Ahmet Mete ÇİLİNGİRTÜRK Marmara Üniversitesi

Alev TORUN Marmara Üniversitesi

Mikail EROL Çanakkale Onsekiz Mart Üni.

Ali AYTEN Marmara Üniversitesi

Mina ÖZEVREN Marmara Üniversitesi

Ali ÇOŞKUN Marmara Üniversitesi

Muhittin AKGÜL Sakarya Üniversitesi

Ali Resul USUL Bahçeşehir Üniversitesi

Murat KASIMOĞLU Çanakkale Onsekiz Mart Üni.

Asuman AKDOĞAN Erciyes Üniversitesi

Murat KIYILAR İstanbul Üniversitesi

Asuman YALÇIN Marmara Üniversitesi

Musa EKEN Sakarya Üniversitesi

Atilla GİRGİN Marmara Üniversitesi

Mustafa AKSU Haliç Üniversitesi

Ayhan KAYA Bilgi Üniversitesi

Mustafa ÖNAL Akdeniz Üniversitesi

Ayhan TEKİNEŞ Fatih Üniversitesi

Mustafa AYTAÇ Uludağ Üniversitesi

Aykut BERBER İstanbul Üniversitesi

Mustafa SEVÜKTEKİN Uludağ Üniversitesi

Aykut TOP Yeditepe Üniversitesi

Müge ARSLAN Marmara Üniversitesi

Ayla OKAY İstanbul Üniversitesi

Müge İŞERİ İstanbul Kültür Üniversitesi

Aypar USLU Marmara Üniversitesi

Münevver TURANLI İstanbul Ticaret Üniversitesi

Ayşe AKYOL Trakya Üniversitesi

Münir ŞAKRAK Marmara Üniversitesi

Ayşe PAMUKÇU Marmara Üniversitesi

Nail YILMAZ Marmara Üniversitesi

Ayşe ŞAHİN Mersin Üniversitesi

Nazım ENGİN Yeni Yüzyıl Üniversitesi

Ayşe OĞUZLAR Uludağ Üniversitesi

Nazif GÜRDOĞAN Maltepe Üniversitesi

Bahar TANER Mersin Üniversitesi

Necdet TEKİN Bahçeşehir Üniversitesi

Bahtışen KAVAK Hacettepe Üniversitesi

H. Nejat BASIM Başkent Üniversitesi

Başak ATAMAN Marmara Üniversitesi

Neslihan OKAKIN Marmara Üniversitesi

Bekir PARLAK Uludağ Üniversitesi

Nevin DENİZ Marmara Üniversitesi

Besim Fatih DELLALOĞLU Kırklareli Üniversitesi

Niyazi BERK Bahçeşehir Üniversitesi

Bilçin TAK Uludağ Üniversitesi

Nurdan ASLAN Marmara Üniversitesi

Binali DOĞAN Marmara Üniversitesi

Nurhan TOSUN Marmara Üniversitesi

Burak ARZOVA Marmara Üniversitesi

Ömer TORLAK KTO Karatay Üniversitesi

Bülent VARDAR Okan Üniversitesi

Ömer ESEN İstanbul Üniversitesi

Canan ÇETİN Marmara Üniversitesi

Özgür ÇATIKKAŞ Marmara Üniversitesi

Cavide UYARGİL İstanbul Üniversitesi

Özgür ÇENGEL İstanbul Ticaret Üniversitesi

Celalettin SERİNKAN Pamukkale Üniversitesi

Özkan TÜTÜNCÜ Dokuz Eylül Üniversitesi

Cemal YÜKSELEN Arel Üniversitesi

Rahmi Deniz ÖZBAY Marmara Üniversitesi

Cemil N. KIVANÇ Yeditepe Üniversitesi

Ramazan AKTAŞ TOBB Üniversitesi

Deniz BÖRÜ Marmara Üniversitesi

Recep BOZLAĞAN Marmara Üniversitesi

Derman KÜÇÜKALTAN Trakya Üniversitesi

Remzi ALTUNIŞIK Sakarya Üniversitesi

Dilek ALTAŞ Marmara Üniversitesi

Saffet KÖSE Selçuk Üniversitesi

Durmuş DÜNDAR Kültür Üniversitesi

Sahavet GÜRDAL Marmara Üniversitesi

Dursun BİNGÖL Gazi Üniversitesi

Salih DURER Yıldız Teknik Üniversitesi

Mehmet Emin ARAT Marmara Üniversitesi

Salih GÜNEY İstanbul Aydın Üniversitesi

Ela ÜNLER ÖZ Bahçeşehir Üniversitesi

Selahattin KARABINAR Sakarya Üniversitesi

Emrah CENGİZ İstanbul Üniversitesi

Selahattin GÜRİŞ Marmara Üniversitesi

Enver ÖZKALP Anadolu Üniversitesi

Selim ZAİM Fatih Üniversitesi

Ercan GEGEZ Marmara Üniversitesi

Semra ATILGAN Marmara Üniversitesi

Erkan BAYRAKTAR Bahçeşehir Üniversitesi

Serap ÇABUK Çukurova Üniversitesi

Erkan AYDIN Marmara Üniversitesi Serdar PİRTİNİ Marmara Üniversitesi

Erol YARIZ Haliç Üniversitesi

Sinan ÜNSAR Trakya Üniversitesi

Fatma KÜSKÜ AKDOĞAN İstanbul Teknik Üniversitesi

Suat OKTAR Marmara Üniversitesi

Fatma ULUCAN ÖZKUL Bahçeşehir Üniversitesi

Suat GEZGİN İstanbul Üniversitesi

Fazıl Güler Kırklareli Üniversitesi

Sudi APAK Beykent Üniversitesi

Fehmi YILDIZ Trakya Üniversitesi

Şahamet BÜLBÜL Marmara Üniversitesi

iii

HAKEMLERİMİZ

Filiz AYDOĞAN BOSCHELE Marmara Üniversitesi Şule ÖZMEN İstanbul Bilgi Üniversitesi

Gönen DÜNDAR İstanbul Üniversitesi Şükran ESEN Marmara Üniversitesi

Güler İSLAMOĞLU Marmara Üniversitesi Şükrü AKDOĞAN Erciyes Üniversitesi

Gülfettin ÇELİK İstanbul Medeniyet Üni. Tamer BOLAT Balıkesir Üniversitesi

Gülruh GÜRBÜZ Marmara Üniversitesi Targan ÜNAL İstanbul Üniversitesi

Habil NAZLIGÜL Erciyes Üniversitesi Tuncay CAN Marmara Üniversitesi

Hacer ANSAL Işık Üniversitesi Tülay FENERCİ Ankara Üniversitesi

Hakan AKÇAY Yıldız Teknik Üniversitesi Tülay BOZKURT İstanbul Kültür Üniversitesi

Hakan YILDIRIM Marmara Üniversitesi Ünal ÖZDEN İstanbul Ticaret Üniversitesi

Haludun AKPINAR Marmara Üniversitesi Vahap TECİM Dokuz Eylül Üniversitesi

Halil SEYİDOĞLU Doğuş Üniversitesi Yaman ÖZTEK Galatasaray Üniversitesi

Halit KESKİN Gebze Yüksek Tek. Enst. Tülay FENERCİ Ankara Üniversitesi

Haluk ALKAN Erciyes Üniversitesi Yasemin İNCEOĞLU Galatasaray Üniversitesi

Hamza ATEŞ Kocaeli Üniversitesi Yaşar BÜLBÜL Kocaeli Üniversitesi

Hanefi AYBOĞA Marmara Üniversitesi Yusuf AVCI Bahçeşehir Üniversitesi

M. Hasan EKEN Kadir Has Üniversitesi Zafer ERDOĞAN Bilecik Üniversitesi

Hayri ÜLGEN İstanbul Üniversitesi Zafer KESEBİR Maltepe Üniversitesi

Hidayet IŞIK Selçuk Üniversitesi Zeyyat SABUNCUOĞLU Uludağ Üniversitesi

Hilmi YÜKSEL Dokuz Eylül Üniversitesi

Hüseyin AKAY Balıkesir Üniversitesi

Hüseyin ÖZGÜR Pamukkale Üniversitesi

Işıl PAKDEMİR İstanbul Üniversitesi

YABANCI HAKEMLERİMİZ

Ramon A. AVILA Ball State University

Svend HOLLENSEN University of Southern Denmark

Randi L. SIMS Nova Southeastern Uni.

Katharina J. SRNKA University of Vienna

Beverly T. VENABLE Columbus State University

Şeyda TÜRK SMITH University of GUAM

Levent ALTINAY OxfordBrookes University

Linda KIDWELL University of Wyoming

iv

MARMARA ÜNİVERSİTESİ

SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ HAKEMLİ DERGİSİ

Sayı: 40

Yıl:19 Cilt:10

TEMMUZ 2013

ISSN 1300-0845

Öneri

İÇİNDEKİLER

EDİTÖR’DEN Fatma PAMUKÇU vi

İŞLETME

Pazarlama Alanında Yapılan Doktora Tezlerinin Kategorik Olarak Değerlendirilmesi (1994 - 2012)

Nurettin Ozan BAKIR 1 - 13

Bankalarda İç Denetimin Yeniden Yapılandırılması Nilüfer BAYRAM 15 - 34

Türkiye’de Kadınların İşgücüne Katılım Oranını Etkileyen Faktörlerin Bölgesel Analizi

Şebnem ER 35 - 44

Ürün Karması Optimizasyonu Kararlarında Kısıtlar Teorisi Kullanımı ve Bir Uygulama

Burçin KAPLAN Özlem AKÇAY KASAPOĞLU

45 - 58

Hukuki-Politik Ve Ekonomik Değişikliklerin Yerli Ve Yabancı Örgüt Popülasyonlarının Yoğunluklarına Etkisi: Türkiye Bankacılık Popülasyonu, 1923 – 2011

Çiğdem KAYA Göksel ATAMAN

59 - 74

Çalışan Hilelerinin Önlenmesinde Proaktif Yaklaşımlar: Kurumsal İşletmelerde İnsan Kaynakları Yöneticileri Üzerine Nitel Bir Araştırma

Fatma ULUCAN ÖZKUL Zehra ÖZDEMİR

75 - 89

Türkiye’de Yönetim ve Organizasyon Disiplininde Yapılan Bilimsel Çalışmalarda Kullanılan İstatistik Analiz Yöntemleri Üzerine Bir İnceleme

Hakan YILDIRIM

Esra Nur MORGÜL 91 - 101

İnsan Kaynakları Yönetiminde Davranış Boyutu Ve Bir Örnek Olay

Ebru YILDIZ 103 - 113

İŞLETME (İNG.)

A Research on Students’ University And Program Preference Criteria

Mustafa AĞAOĞLU E.Serra YURTKORU

115 - 124

The Responsibility for Preventing and Detecting Accounting Frauds From the Viewpoint of Self-Regulatory Agencies In Turkey: De Jure Status and De Facto Application

Canol KANDEMİR Şenol KANDEMİR

125 - 137

The Relationship Between Psychological Empowerment And Psychological Well Being: The Role Of Self-Efficacy Perception And Social Support

Seçil BAL TAŞTAN 139 - 154

v

ENFORMATİK

Organizasyonlarda İçerik Yönetim Sistemi Seçimi İçin Bir Karar Destek Sistemi Geliştirilmesi

Elif KARTAL KARATAŞ Zeki ÖZEN

Mert Eren ÜSTÜNKAYA İnci ZAİM GÖKBAY Sıddık B. YARMAN

155 - 162

ENTERPRİSE 2.0 – Sosyal Yazılım Sistemlerinin Kurumsal Kullanımı

Müge KLEIN 163 - 172

KAMU YÖNETİMİ

Yerel Yönetimlerde Açıklık Politikaları Mahmut DOĞAN 173 - 183

İKTİSAT

Türkiye’de Basel I, II ve III Kurallarına Uyum Süreci Ezgi Aslan KÜLAHİ

Göksel TİRYAKİ Ahmet YILMAZ

185 - 200

Ekonomide Bilgi İletişim Teknolojilerinin Önemi: Ülkeler Bazında Karşılaştırmalı Bir Analiz

Ayhan SEYFULLAHOĞULLARI Mustafa Emre AKBAŞ

201 - 212

FELSEFE VE DİN BİLİMLERİ

Sanayi Dönemi Sürecinde Fransa’da Din Anlayışı Rasim BAYRAKTAR 213 - 222

RADYO TV SİNEMA

Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeğinin Geçerlik Ve Güvenirlik Çalışması

Ahmet ARSLAN Ali Murat KIRIK

223 - 231

vi

EDİTÖR’DEN Doç. Dr. Fatma PAMUKÇU

Değerli “Öneri Okuyucularına” Merhaba,

Dergimizin 40. sayısında on dokuz değerli bilimsel çalışmayı daha heyecan ve mutlulukla sizlere

ulaştırmış bulunuyoruz.

Bu sayımızda son yıllarda yayımlanmış sayılarımızdaki en fazla makale sayısına ulaşmış

bulunmaktayız. “Öneri” dergimize olan bu yoğun ilgi hem dergimizin daha da güçlenmesine

destek olmakta hem de bilim dünyasına yeni ve değerli katkılar sağlamaktadır.

Dergimizin bu sayısında da öncekilerde olduğu gibi sosyal bilimler alanında farklı konularda

makaleler yayımlamış bulunmaktayız. Bu makalelerden birkaçını sizlere tanıtmak gerekirse;

Ahmet Arslan ve Ali Murat Kırık, “Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeğinin

Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması” konusunu,

Burçin Kaplan ve Özlem Akçay Kasapoğlu, “Ürün Karması Optimizasyonu Kararlarında Kısıtlar

Teorisi Kullanımı ve Bir Uygulama” konusunu,

Çiğdem Kaya ve Göksel Ataman, “Hukuki-Politik ve Ekonomik Değişikliklerin Yerli ve

Yabancı Örgüt Popülasyonlarının Yoğunluklarına Etkisi: Türkiye’de Bankacılık Popülasyonu,

1923-2011” konusunu,

Ebru Yıldız, “İnsan Kaynakları Yönetiminde Davranış Boyutu ve Bir Örnek Olay” konusunu,

Ezgi Aslan Külahi, Göksel Tiryaki ve Ahmet Yılmaz, “Türkiye’de Basel I, II ve III Kurallarına

Uyum Süreci”ni,

Mahmut Doğan, “Yerel Yönetimlerde Açıklık Politikaları”nı,

Nilüfer Bayram, “Bankalarda İç Denetimin Yeniden Yapılandırılması”nı,

Rasim Bayraktar, “Sanayi Dönemi Sürecinde Fransa’da Din Anlayışı”nı,

Şebnem Er, “Türkiye’de Kadınların İşgücüne Katılım Oranını Etkileyen Faktörlerin Bölgesel

Analizi” konusunu,

inceleyerek konu ile ilgili kişilere bilgiler sunmuş, literatüre yeni eserler katmış ve özgün

çalışmaları ile bilime önemli katkılar sağlamışlardır.

Dergimize bilimsel makaleleri ile katkı sağlayan tüm yazarlarımıza; makaleleri özveri ile

değerlendirerek bilime katkı yolunda desteklerini esirgemeyen tüm hakemlerimize

şükranlarımızı ve teşekkürlerimizi sunarız.

Dergimizin basımını ve dağıtımını gerçekleştiren Üniversitemiz Kütüphane ve Dokümantasyon

Daire Başkanlığı personeline değerli emekleri için teşekkürü borç biliriz.

41. sayımızda yeni makaleleri sizlere ulaştırabilmek ve her sayıda daha iyiyi yapabilmek

umuduyla, güzel bir yaz geçirmenizi diliyoruz.

Saygılarımızla…

Öneri.C.10.S.40. Temmuz.2013.223-231.

SOSYAL PAYLAŞIM AĞLARINDA KONUM BELİRLEME ÖLÇEĞİNİN GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Ahmet ARSLAN1, Ali Murat KIRIK 2

1Marmara Üniversitesi, Atatürk Eğitim Fakültesi, Öğretim Üyesi, Yrd. Doç. Dr. 2Marmara Üniversitesi, İletişim Fakültesi, Araştırma Görevlisi

SOSYAL PAYLAŞIM AĞLARINDA KONUM BELİRLEME ÖLÇEĞİNİN GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Özet: Bu çalışmanın amacı “Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği”nin geliştirilmesi ve bu ölçeğin geçerlik ve güvenirlik analizlerinin yapılmasıdır. Bu ölçeğin sosyal medya ile ilgili çalışmalara referans olabileceği düşünülmektedir. Çalışma, başta Facebook, Twitter olmak üzere sosyal paylaşım ağlarında hesabı olan 275’i (%42) erkek, 375’i ise (%58) bayan olmak üzere toplam 650 sosyal medya kullanıcısıyla gerçekleştirilmiştir. Betimleyici faktör analizi işlemleri ve sonrasında AMOS kullanılarak doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Betimleyici faktör analizi ölçeğin üç boyutlu bir yapıya sahip olduğunu ve bu üç boyutun bir arada toplam varyansın %45’ini açıkladığını göstermiştir. Boyutlar; bağımlılık, etik ve yakınsama şeklinde isimlendirilmiştir. Ardından, ölçeğin güvenirlik analizleri yapılmıştır. Ölçeğin madde-toplam ve madde-kalan korelasyonları ile madde-ayırdedicilik değerleri hesaplanmıştır. Bu çalışma ile “Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği”nin uygulama alanı çerçevesinde geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Sosyal Medya, Sosyal Paylaşım Ağları, Geçerlilik, Güvenilirlik, Etkileşim.

VALIDITY AND RELIABILITY STUDY OF THE SOCIAL NETWORKING STATUS SCALE

Abstract: The aim of this study is to develop social networking status scale and perform the validity and reliability analysis of this scale. This scale can be a reference measurement tool for studies on young people's social networking and social media status. A research is conducted on a total of 650 social media users -275 male (42%) and 375 female (58 %)- most of whom has Facebook and Twitter accounts. An exploratory factor analysis followed by a confirmatory factor analysis using AMOS is conducted. Exploratory factor analysis showed the scale has three dimensions and all these three dimensions explain 45 % of the total variance. These three dimensions are named as: addiction, ethic and convergence. Then, the reliability analyses of the scale are conducted. Item-total, item-remainder correlations and item-distinctiveness values of the scale are computed. As a result of the study, social networking status scale is found to be valid and reliable in the limits of the research area.

Keywords: Social Media, Social Networking, Validity, Reliability, Interaction.

I. GİRİŞ VE PROBLEM

Günümüzde teknolojinin hızlı bir şekilde değişim göstermesi kitlelerin iletişim biçimlerini değiştirmiştir. Yeni medya/iletişim ortamları olarak da adlandırılan günümüz iletişim ortamlarının en belirgin özelliği özgürlük alanlarını genişletmeleridir. Özellikle bireylerin görüşlerini, düşüncelerini, fikirlerini internet ve sosyal medya aracılığıyla istedikleri şekilde paylaşabilmelerinin bir özgürlük alanı oluşturduğu düşünülmektedir. Bu ve benzer özellikleriyle internet, her daim tartışma konusu yaratan bir mecra olmuştur. Bilgi paylaşımını aktif hale getiren ve reel dünyayı sanal dünyaya aktaran internet, gündelik hayatı değiştirmektedir. İnternetin ortaya çıkışıyla birlikte; geleneksel kitle iletişim araçları etki alanlarını giderek kaybetmeye başlamışlardır [1, 2].

İnternetin bu denli geniş bir kapsama alanına sahip olması farklı ortamların oluşmasını sağlamış ve böylelikle sanal topluluklar meydana gelmiştir. Dünyayı tek bir mekân olarak tanımlayan küreselleşmenin oluşturduğu sanal topluluklar, sosyal paylaşım ağlarında hayat bulmuş ve kendilerine sunulan sınırlı özgürlük alanında varlıklarını sürdürmeye başlamışlardır. İnternetin uçsuz bucaksız yapısı

içerisinde yükselen sosyal paylaşım ağları, dünya içerisindeki dünya halini almış ve bireyler gerçek-sanal dünya ikileminde kalmışlardır. Sosyal medya her şeyden önce etkileşimli bir zemin üzerine kurulmuştur [3, 4].

İletişim sürecinin en son unsuru olan geribildirim, kaynak tarafından gönderilen içeriğe, mesaja alıcı tarafından cevap verilmesi olarak adlandırılmaktadır. Geleneksel bilgi akışı süreci göz önüne alındığında etkin bir iletişim ancak ve ancak geribildirim sayesinde kurulabilmektedir. Geribildirim bir çeşit kontrol mekanizması olup mesajın iletildiğine dair kaynağa yol göstermektedir. Geribildirim her ne kadar başarılı olursa olsun sınırlıdır ve kaynağın istediği ölçüde gerçekleşebilmektedir [5]. Etkileşim olgusu da geribildirim gibi iki yönlü bir süreçtir. Fakat içerik ya da mesajdan etkilenen öğeler yer değiştirebilmektedir. Sosyal paylaşım ağlarında bireyler tam da bu noktadadır. Kimin alıcı, kimin kaynak, kimin etkilenen, kimin etkileyen olduğu keskin hatlarla çizilmemektedir. Etkileşim, teknolojik dönüşümün kazandırdığı bir kavram olup sosyal paylaşım ağlarının temelini oluşturmaktadır [1, 2, 4, 6].

Temmuz.2013.223-231.

224

Sosyal paylaşım ağları, internet kullanıcılarının ilgisini her geçen gün daha fazla çekmektedir. Bu ağlar, güncelliği, çoklu kullanıma açıklığı ve paylaşım olanakları göz önüne alındığında en ideal ortamlardan biri olarak kabul edilmektedir. Bireylerin, düşüncelerini, görüşlerini anlık bir şekilde yazabildiği, bunlar üzerine tartışabildiği ve yeni fikirler üretebildiği sosyal paylaşım ağları her geçen gün daha geniş bir kapsama sahip olmaktadır. [7, 8].

Sosyal medyanın bu denli geniş bir kapsama sahip olması ve özellikle de genç kitlelerin gündelik hayatını derinden etkilemesi, sosyal paylaşım ağlarında konum konusunda bir ölçüm aracının gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Bu bağlamda, gençlerin sosyal paylaşım ağlarındaki konumlarını belirlemeye yönelik bir ölçüm aracı geliştirilmesinin önemi ortaya çıkmıştır. Bunun sonucunda da, sosyal paylaşım ağlarının bireyler üzerinde ortaya çıkardığı etki ve bireylerin sosyal paylaşım ağlarındaki konumunu ölçebilecek geçerli ve güvenilir bir araç geliştirilmesi bu çalışmanın odak noktası olmuştur.

II. YÖNTEM

II.1. Çalışma Grubu Bu çalışmada, başta Facebook, Twitter olmak üzere

sosyal paylaşım ağlarında hesabı olan kullanıcılarla “Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği” (SPAKBÖ) geliştirilmiştir. Verilerin tamamı 2012 yılı Kasım ve Aralık aylarında toplanmıştır. Araştırmaya 275’i (%42) erkek, 375’i ise (%58) bayan olmak üzere toplam 650 dâhil olmuştur. Çalışma grubunun yaş dağılımı ise şu şekildedir: 18-24 yaş arası 336 (%52), 25-34 yaş arası 246 (%38), 35 yaştan yukarı 68 (%10) kişi. II.2. Verilerin Topl anması

Araştırmanın çalışma grubuna Facebook ve Twitter üzerinden verilen linklerle ulaşılmıştır. Ölçek formu Google Docs ortamında hazırlanmış ve sosyal medya ortamında paylaşılan linklerin sadece ilgililere ulaşması sağlanmıştır. II.3. Verilerin Çözümlenmesi

Ölçeğin geçerlik ve güvenirlik analizleri kapsamında öncelikle açıklayıcı (explanatory) faktör analizi ve madde analizi çalışmalarına yer verilmiş; son olarak da doğrulayıcı (confirmatory) faktör analizi çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın açıklayıcı faktör analizi ve madde analizi çalışmaları SPSS 13.0 paket programıyla, doğrulayıcı faktör analizi çalışmaları ise AMOS 16 yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma kapsamında kullanılan tüm istatistiksel işlemlerde anlamlılık düzeyi 0,05 olarak kabul edilmiştir. Elde edilen verilere Kaiser Meyer Olkin (KMO) ve Bartlett Testi uygulanmış, sonrasında faktör analizi gerçekleştirilmiştir. Ölçeğin güvenirlik analizi için de madde-toplam, madde-kalan ve madde ayırtedicilik indeksleri incelenmiştir. Analiz işlemlerinin son basamağında, doğrulayıcı faktör analizi işlemleri gerçekleştirilerek ölçek için kurulan modelde Ki-Kare (X²) iyilik uyumu, X²/sd oranı, RMR ve RMSA değerleri ile NFI, CFI, IFI, RFI, GFI, NNFI, TLI,

PGFI uyum indeksleri incelenmiş ve yorumlanmıştır. Elde edilen geçerli ve güvenilir ölçek aynı çalışma grubundan 30 kişiye 4 hafta sonra tekrar uygulanarak test-tekrar test analizi gerçekleştirilmiştir. II.4. Ölçeğin Hazırlanması

Kullanıcıların sosyal paylaşım ağlarındaki konumlarını belirlemek amacıyla uzman görüşlerinden ve ilgili literatürden yararlanılarak toplamda 65 soruluk, 5’li likert tipi ölçek hazırlanmıştır. 5’li dereceleme; her zaman (5), çoğunlukla (4), bazen (3), çok az (2) ve hiçbir zaman (1) şeklinde belirlenmiştir.

III. BULGU VE YORUMLAR

III.1. Aday Formun Oluşturulması

Ölçek için ilgili literatür taranarak ve uzman görüşlerine başvurularak toplam 75 maddelik bir havuz oluşturulmuştur. Bu 75 maddelik havuz öncelikle Türk Dili alanından bir uzmana inceletilmiş ve uzman önerileri doğrultusunda 3 madde dilbilimsel olarak düzeltilmiştir. Türk Dili uzmanı değerlendirmesi sonrasında maddeler, Lawshe [9] tarafından geliştirilen 6 aşamalı yaklaşım kullanılarak toplam 5 uzmanın görüşüne sunulmuştur. Bunun sonucunda geçerlik oranlarını sağlayan toplam 65 madde, aday forma yerleştirilerek 650 kullanıcıya uygulanmıştır.

III.2. Açıklayıcı Faktör Analizi Çalışmaları

Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’nin maddelerine yönelik yapılan faktör analizi neticesinde Kaiser Meyer Olkin (KMO) değeri 0,934 bulunmuştur. KMO, dağılımın faktörlü analiz için yeterli olup olmadığını test etmektedir. Akgül ve Çevik, KMO test sonucu için 0,800–0,900 aralığının ideal olduğunu belirtmektedirler [10]. Bartlett testi ise temelde; “değişkenlere ilişkin korelasyon matrisinin, (değişkenler arasında ilişki yoktur varsayımına dayanan) birim matrise karşı test edilme ilkesi”ne dayanmaktadır [11] Bundan dolayı küresellik testi olarak da adlandırılan Bartlett Testi korelasyon matrisinin anlamlılığını test etmektedir. Barlett testi sonucu 11117,941 (p<0,05) olarak tespit edilmiştir. Bartlett testi “korelasyon matrisi birim matrise eşittir” hipotezini test etmektedir. Hipotezin reddedilmesi değişkenler arasında korelasyonun 1’den farklı olduğunu ifade etmekte ve ölçüm yapılan değişkenin evren parametresinde çok değişkenli olduğunu gözler önüne sermektedir. Bu iki bulgu faktör analizi yapılabilmesi adına araştırmada kullanılan örneklem büyüklüğünün yeterli olduğunu göstermekte ve verilerin uygun olduğunu kanıtlamaktadır.

Bu araştırmada, faktör sayısına hiçbir sınırlama getirilmemiştir. Ancak özdeğeri (eigen value) 2’den büyük olan boyutlar hazırlanan ölçeğin boyutları olarak düşünülmüştür. Özdeğer; “hem faktörlerce açıklanan varyansı hesaplamada hem de önemli faktör sayısına karar vermede dikkate alınan bir katsayıdır.” Genel olarak faktör analizi yapıldıktan sonra özdeğeri 1 veya 1’den daha büyük olan faktörlerin dikkate değer olduğu kabul edilmektedir

Ahmet ARSLAN – Ali Murat KIRIK

225

[12]. Bu araştırmada ise özdeğer 2 olarak alınmış, böylelikle toplam 3 faktörlü bir yapının varlığı kabul edilmiştir.

Tablo 1: SPAKBÖ’nün Alt Boyutları Tarafından Açıklanan Varyans Oranları

Boyutlar Özdeğer Varyans (%) Yığılmalı Varyans (%) 1. Boyut 9,682 25,478 25,478 2. Boyut 4,891 12,872 38,350 3. Boyut 2,537 6,675 45,026

Tablo 1’de ölçeğin üç boyutunun özdeğeri, varyans oranları ve yığılmalı varyans yüzdeleri görülmektedir. Özdeğeri 9,682 olan birinci faktörün açıkladığı varyans oranı %25,478; özdeğeri 4,891 olan ikinci faktörün

açıkladığı varyans oranı ise 12,872, özdeğeri 2,537 olan üçüncü faktörün açıkladığı varyans oranı ise %6,675’tir. Yığılmalı varyans bölümünde görülen ve üç faktörün toplam varyans yüzdesi ise 45,026’dır. Faktör analizi neticesinde elde edilen varyans oranları ne denli yüksek olursa, bir ölçeğin faktör yapısı o denli güçlü olmaktadır. %40–60 aralığında değişen varyans oranlarının sosyal bilimlerde ideal kabul edildiği [12, 13] düşünülürse bu araştırma sonucunda elde edilen %45,026’lık varyans oranının tatminkar olduğu söylenebilmektedir. Aşağıda yer alan Tablo 2’de ise Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’nin bütün maddelerine ait faktör yükleri görülmektedir. Tablodaki gösterim faktör sıralı olup faktörlerdeki maddeler faktör yük değerlerine göre büyükten küçüğe doğru sıralanmıştır.

Tablo 2: SPAKBÖ’nün Alt Boyutların Maddelerine İlişkin Faktör Yükleri

Madde 1.Boyut 2.Boyut 3.Boyut 1. Facebook, Twitter aracılığıyla arkadaşlarımla iletişim kurarım. 0,728 2. Sosyal ağlardaki profillerde yer alan fotoğrafları incelerim. 0,706 3. Arkadaşlarımın profillerini sosyal paylaşım ağlarında ararım. 0,705 4. Sosyal paylaşım ağlarında eğlenceli vakit geçiririm. 0,690 5. Günün ilk saatlerinden itibaren sosyal paylaşım ağlarına girmek isterim. 0,684 6. Arkadaşlarımın yolladığım iletileri okuyup okumadığını merak ederim. 0,659 7. Kişisel profilimi kimlerin ziyaret ettiğini merak ederim. 0,657 8. Facebook’ta zamanın nasıl geçtiğini anlamıyorum. 0,642 9. İlgi alanımla ilgili içerikleri sosyal medyadan takip ederim. 0,639 10. Güncel olay ve gelişmeleri sosyal paylaşım ağlarından takip ederim. 0,637 11. Sosyal paylaşım ağları arkadaşlık ilişkilerimi güçlendirir. 0,624 12. Arkadaşlarımın sosyal paylaşım ağlarındaki fotoğraflarına yorum eklerim. 0,616 13. Sosyal medyayı televizyona tercih ederim. 0,602 14. Facebook’a giremediğimde arkadaşlarımla iletişimimin azaldığını hissediyorum. 0,600 15. Sosyal medyanın birleştirici gücü olduğuna inanırım. 0,593 16. Yeni medyanın öğrenme alışkanlıklarını değiştirdiğine inanırım. 0,584 17. Boş zamanlarımı internet ortamında gezinerek değerlendiririm. 0,570 18. Sosyal ağların eğitici yönünün olduğuna inanırım. 0,568 19. Sosyal paylaşım ağlarındaki etkinliklere katılırım. 0,567 20. Kişisel profilimi kimlerin ziyaret ettiğini merak ederim. 0,555 21. Facebook, Twitter aracılığıyla yeni arkadaşlıklar edinirim. 0,546 22. Sosyal medyada birileri tarafından takip edildiğimi düşünürüm. 0,513 23. Yeni medya teknolojilerinin insan hayatını değiştirdiğine inanırım. 0,488 24. Kişisel bloglarda paylaşılan yazıları okur, içerikleri incelerim. 0,487 25. Sosyal paylaşım ağlarında düşüncelerimi özgürce ifade ederim. 0,472 26. Facebook, Twitter gibi sosyal paylaşım ağlarında başkalarının ismini kullanarak hesap açarım. 0,807 27. Arkadaşlarımın fotoğraflarını izinsiz çekip Facebook ve Twitter’da paylaşırım. 0,794 28. Birine hakaret etmek için Facebook duvarını kullanırım. 0,773 29. Cinsiyeti farklı göstererek Facebook, Twitter hesabı oluştururum. 0,771 30. Sosyal paylaşım ağlarında arkadaşlarımla ilgili dedikodu yaparım. 0,665 31. Bir insanın yüzüne söyleyemeyeceğim şeyleri sosyal paylaşım ağlarında söylerim. 0,665 32. Kişisel profilimde yaptığım paylaşımları ailemden saklarım. 0,508 33. Birinin açık unuttuğu Facebook, Twitter hesabındaki bilgileri (albüm, profil, resim…v.s.) gizlice incelerim.

0,506

34. Facebook üzerinden on-line oyunlara katılırım. 0,488 35. İnternet üzerinden on-line alışveriş yapar ve ihtiyaçlarımı satın alırım. 0,852 36. İnternet ortamındaki on-line alışveriş sitelerine güvenirim. 0,800 37. İnternet bankacılığından faydalanırım. 0,777 38. Farklı noktalardan (DSL özellikli telelefon hattı, kablo TV, Wi-Fi, fiber) internete erişim sağlarım. 0,434

Temmuz.2013.223-231.

226

Faktör yük değeri maddelerin alt boyutlarla olan ilişkisini açıklayan bir katsayıdır. Konuyla ilgili örnek çalışmalarda; faktör örüntüsünün oluşturulmasında 0,30–0,40 aralığında değişen faktör yüklerinin, alt kesme noktası olarak alınabileceği ifade edilmektedir [13, 14]. Bu araştırmada alt kesme noktası olarak 0,43 kabul edilmiştir. Böylelikle her iki boyuta girerek yüksek faktör değerine sahip olan ve güvenirliği geçemeyen 27 madde elenmiştir.

Bu maddeler arasında 3, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 23, 26, 28, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 42, 47, 50, 54, 55, 56, 57 ve 63 yer almaktadır. Geriye toplam 38 madde (1, 2, 4, 5, 6, 7, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 24, 25, 27, 29, 30, 31, 32, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 46, 48, 49, 51, 52, 53, 58, 59, 60, 61, 62, 64, 65) kalmıştır. 38 madde ile birlikte faktör analizi tekrar edilmiş ve sağlama yapılmıştır. Birinci boyutta yer alan 25 maddenin faktör yükleri 0,728 ila 0,472 aralığında değişim gösterirken, ikinci boyutta yer alan 9 maddenin faktör yükleri 0,807 ila 0,488 aralığında yer almaktadır. Son boyut diğerlerine oranla daha az maddeye sahiptir. Üçüncü ve son boyut; toplam 4 maddeden oluşmakta ve bu maddeler 0,852 ila 0,434 aralığında değişim göstermektedir.

Maddelere yönelik analiz işlemlerine başlanmadan önce madde içerikleri göz önünde bulundurularak oluşan boyutlara isim verilmeye çalışılmıştır. İlk boyutta yer alan maddelerin hemen hemen hepsi sosyal paylaşım ağlarında bağımlılık hususuyla ilintilidir. “Günün ilk saatlerinden itibaren sosyal paylaşım ağlarına girmek isterim”, “Arkadaşlarımın profillerini sosyal paylaşım ağlarında ararım.” ve “Güncel olay ve gelişmeleri sosyal paylaşım ağlarından takip ederim.”…v.b. maddelerin yer aldığı 1. Boyut’a “Sosyal Paylaşım Ağlarının Bağımlılık Boyutu” (SPA-BB) adı verilmiştir.

İkinci boyutta yer alan maddeler incelendiği vakit genelde sosyal paylaşım ağlarındaki etik değerlerin korunup korunmadığına yönelik maddelerin ağırlıklı olduğu görülmektedir. “Arkadaşlarımın fotoğraflarını izinsiz çekip Facebook ve Twitter’da paylaşırım.”, “Birine hakaret etmek için Facebook duvarını kullanırım.” ve “Cinsiyeti farklı göstererek Facebook, Twitter hesabı oluştururum.”…v.b. maddeler ikinci boyut içerisinde yer almaktadır. Etik değerlere yönelik maddelerin yoğunluğu nedeniyle 2. Boyut, “Sosyal Paylaşım Ağlarının Etik Boyutu” (SPA-EB) şeklinde adlandırılmıştır.

Üçüncü ve son boyutta toplam 4 madde yer almaktadır. Bu boyuttaki maddeler katılımcıların internetten farklı amaçlarla yararlanıp yararlanmadığını tespit etmeye yöneliktir. “İnternet üzerinden on-line alışveriş yapar ve ihtiyaçlarımı satın alırım.” , “İnternet ortamındaki on-line alışveriş sitelerine güvenirim.” , “İnternet bankacılığından faydalanırım.” ve “Farklı noktalardan (DSL özellikli telefon hattı, kablo TV, Wi-Fi, fiber) internete erişim sağlarım.” şeklindeki 4 madde günümüzde sosyal paylaşım ağlarındaki yakınsama düzeyini tespit etmeye yöneliktir. Bilindiği gibi, yeni medya çağıyla birlikte sosyal paylaşım ağları yoğun ilgi görmeye başlamış ve bu ağlar web siteleri yerine kullanılır

hale gelmiştir. İnternetin birçok kitle iletişim aracını bünyesinde toplamasına vurgu yapan 4 maddenin varlığı nedeniyle 3.Boyut, “Sosyal Paylaşım Ağlarının Yakınsama Boyutu” (SPA-YB) olarak adlandırılmıştır.

Tablo 3: SPAKBÖ’nün Alt Boyutlarla Olan İlişkisi

Boyutlar r p SPAKBÖ ve Bağımlılık Boyutu 0,966 0,000 SPAKBÖ ve Etik Boyutu 0,496 0,000 SPAKBÖ ve Yakınsama Boyutu 0,510 0,000 Bağımlılık ve Etik Boyutları 0,320 0,000 Bağımlılık ve Yakınsama Boyutları 0,387 0,000

Etik ve Yakınsama Boyutları 0,044 0,258

Tablo 3’te, Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme ölçeğinin alt boyutlarıyla olan ilişkisi sunulmuştur. Tabloya göre SPAKBÖ ve Bağımlılık Boyutu (r=0,966, p<0,01), SPAKBÖ ve Etik Boyutu (r=0,496, p<0,01), SPAKBÖ ve Yakınsama Boyutu (r=0,510, p<0,01), Bağımlılık ve Etik Boyutları (r=0,320, p<0,01), Bağımlılık ve Yakınsama Boyutları (r=0,387, p<0,01) arasında 0,01 düzeyinde anlamlı ilişkiler belirlenmiştir.

Bununla birlikte Etik ve Yakınsama Boyutları arasındaki ilişkiye de bakılmış ve bunun neticesinde anlamlı düzeyde (r=0,044, p>0,05) bir ilişki saptanamamıştır. 38 maddelik ölçek toplam 3 boyut altında toplanmış ve maddelerin analiz safhasına geçilmiştir. Madde analizleri, her bir alt boyut ve ölçeğin bütününe yönelik bir şekilde ayrı ayrı yapılmıştır.

III.3. Test-Tekrar Test Analizi

Test-tekrar test, bir başka deyişle bir testin belli bir süre sonra aynı gruba tekrardan uygulanması işlemi ilgili testin güvenirliğini tespit etmek için kullanılan bir yöntemdir. Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği için de bu yöntem 4 hafta arayla 650 kişilik çalışma grubundan 30 kişiyle uygulanmıştır. Ölçek 30 kişiden oluşan aynı gruba iki kez uygulanmış ve birinci uygulama ile ikinci uygulamadan alınan puan arasındaki korelasyona bakılmıştır. Test-tekrar test için yapılan bu tekrarlı ölçümler arasındaki korelasyon sonuçları aşağıdaki yer alan Tablo 4’te verilmiştir.

Tablo 4: Test-Tekrar Test Korelasyonu

Testler r p Birinci Uygulama & İkinci Uygulama 0,983 0,000

Tablo 4’te görüldüğü gibi 30 kişiden oluşan gruba uygulanan ölçeğin ilk uygulama ile ikinci uygulama sonuçları arasında pozitif yönde çok yüksek düzeyde ve 0,01 seviyesinde anlamlı bir ilişki olduğu görülmektedir (r=0,983, p<0,01).

III.4. Madde Analizi Çalışmaları

Madde analizi için, madde kalan, madde toplam ve madde ayırt edicilik analizleri yapılmıştır. Şekil 1’de, Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’nin

Ahmet ARSLAN – Ali Murat KIRIK

227

puan dağılımı görülmektedir. Bu dağılımdaki çarpıklık ve basıklık kaytsayıları göz önüne alındığında verilerin normal dağılım sergilediği söylenebilmektedir. Verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini test edebilmek için non-parametrik yöntemlerden biri olan Kolmogorov-Smirnov Uyum İyiliği Testi uygulanmıştır. Konuyla ilgili çalışmalar yapan uzmanlar bu ve buna benzer testlerde anlamlılık düzeyi (p>0,05) 0,05’ten yüksek çıktığı durumlarda verilerin normal dağılımdan geldiği varsayılan sıfır hipotezinin kabul edilmesi gerektiğini belirtmektedir. Bu test sonucunda verilerin normal dağılımdan geldiği hipotezi kabul edilmiştir [12, 13].(z=0,996; p>0,05).

Şekil 1: Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’ne İlişkin Puan Dağılımı

Tablo 5: SPAKBÖ’nün Bütününe İlişkin Madde Analiz İşlemleri

Madde N Madde Toplam p Madde Kalan p Madde Ayırt Edicilik

p

M1 650 0,377 0,000 0,429 0,000 11,230 0,000 M2 650 0,492 0,000 0,531 0,000 13,949 0,000 M3 650 0,557 0,000 0,590 0,000 16,209 0,000 M4 650 0,363 0,000 0,413 0,000 9,891 0,000 M5 650 0,216 0,000 0,281 0,000 6,979 0,000 M6 650 0,406 0,000 0,446 0,000 10,125 0,000 M7 650 0,520 0,000 0,555 0,000 15,237 0,000 M8 650 0,590 0,000 0,621 0,000 16,531 0,000 M9 650 0,621 0,000 0,657 0,000 22,890 0,000 M10 650 0,505 0,000 0,542 0,000 13,629 0,000 M11 650 0,613 0,000 0,642 0,000 17,559 0,000 M12 650 0,605 0,000 0,642 0,000 20,996 0,000 M13 650 0,687 0,000 0,715 0,000 25,044 0,000 M14 650 0,670 0,000 0,699 0,000 22,489 0,000 M15 650 0,361 0,000 0,404 0,000 8,760 0,000 M16 650 0,523 0,000 0,558 0,000 16,418 0,000 M17 650 0,555 0,000 0,590 0,000 17,366 0,000 M18 650 0,321 0,000 0,363 0,000 8,623 0,000 M19 650 0,490 0,000 0,535 0,000 15,559 0,000 M20 650 0,592 0,000 0,626 0,000 19,072 0,000 M21 650 0,571 0,000 0,609 0,000 16,719 0,000 M22 650 0,463 0,000 0,503 0,000 12,324 0,000 M23 650 0,407 0,000 0,446 0,000 9,493 0,000 M24 650 0,544 0,000 0,584 0,000 16,645 0,000 M25 650 0,612 0,000 0,644 0,000 18,565 0,000 M26 650 0,592 0,000 0,627 0,000 17,056 0,000 M27 650 0,632 0,000 0,664 0,000 20,322 0,000 M28 650 0,546 0,000 0,587 0,000 16,455 0,000 M29 650 0,428 0,000 0,472 0,000 10,749 0,000 M30 650 0,651 0,000 0,677 0,000 21,002 0,000 M31 650 0,661 0,000 0,693 0,000 23,822 0,000 M32 650 0,256 0,000 0,283 0,000 4,471 0,000 M33 650 0,400 0,000 0,430 0,000 8,585 0,000 M34 650 0,301 0,000 0,331 0,000 5,428 0,000 M35 650 0,217 0,000 0,246 0,000 4,557 0,000 M36 650 0,295 0,000 0,326 0,000 7,227 0,000 M37 650 0,182 0,000 0,210 0,000 3,705 0,000 M38 650 0,278 0,000 0,317 0,000 6,761 0,000

Madde toplam korelasyonu, test maddelerinden

alınan puanlar ile testin toplam puanı arasındaki ilişkiyi açıklamaktadır. Madde kalan korelasyonu ise ele alınan maddenin kendisi hariç diğer maddelerden elde edilen

toplam puanla olan ilişkisini belirtmektedir. [12, 13]. Aşağıdaki Tablo 5’te madde toplam, madde kalan ve madde ayırtedicilik indeksleri ayrıntıları ile yer almaktadır.

Temmuz.2013.223-231.

228

Tablo 5 incelendiğinde, Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’nin bütününde yer alan maddeler için madde toplam korelasyonlarının 0,182 ile 0,687; madde-kalan korelasyon katsayılarının ise 0,210 ile 0,715 arasında değiştiği gözlenmiştir. Madde ayırt edicilik katsayılarını gösteren t-değerleri de 3,705 ile 25,044 arasında değişmektedir. Buna göre, Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’nde yer alan maddelerin madde-kalan, madde-toplam ve madde-ayırtedicilik indeksleri istatistiksel açıdan 0,01 düzeyinde anlamlı sonuç vermiştir. Bu bulgulardan yola çıkarak geliştirilen Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği’ndeki maddelerin güvenirliklerinin yüksek ve aynı amacı ölçmeye yönelik olduğu söylenebilir.

III.5. Madde İç Tutarlılık Analizleri

Madde analizi kapsamında; madde kalan, madde toplam ve madde ayırt edicilik analizleri yapılan ölçeğin iç tutarlılık katsayıları da analiz edilmiştir. Bu analizler ölçeğin bütününe ve tüm boyutlarına ayrı ayrı uygulanmış, sonucunda ise ölçeğin iç tutarlılık katsayılarının yüksek seviyede güvenilir olduğu görülmüştür. Aşağıda yer alan Tablo 6’da ölçeğin bütününe uygulanan iç tutarlılık katsayıları verilmiştir.

Tablo 6: İlişkin İç Tutarlılık Katsayıları

Test r p Cronbach Alfa 0,933 p<0,05 Spearman-Brown 0,913 p<0,05 Guttman 0,895 p<0,05

Tablo 6’da de görüldüğü gibi SPAKBÖ’nin tamamına ilişkin Cronbach Alfa iç tutarlılık katsayısı 0,933’tür. Testin birbirine eşit iki ayrı yarıya ayrılması ile hesaplanan Spearman-Brown ve Guttman iç tutarlılık katsayıları ise 0,913 ve 0,895 olarak hesaplanmıştır. Bu bulgular, elde edilen güvenirlik katsayılarının yeterli olduğunu göstermektedir.

III.6. Doğrulayıcı Faktör Analizi Çalışmaları

Betimleyici faktör analizi sonucunda, ölçekte yer alan maddelerin 3 faktör altında toplandığı görülmüştür. Betimleyici faktör analizi sonucunda ortaya çıkan faktörler ile (Bağımlılık, Etik ve Yakınsama) doğrulayıcı faktör analizi işlemleri gerçekleştirilmiştir. Doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarına göre öncelikle p değerinin incelenmesi gerekmektedir. Bu değer, beklenen kovaryans matrisi ile gözlenen kovaryans matrisi arasındaki farkın manidarlığı hakkında bilgi vermektedir. Örneklemin büyük olması sebebiyle p değeri manidar çıkmaktadır. Bu yüzden genellikle p değerinin manidar olması pek çok çalışmada tolere edilmektedir [13]. Ölçek için kurulan model, doğrulayıcı faktör analizi ile incelenmiş ve elde edilen Ki-Kare (X²) iyilik durumunun örneklem sayısı gözönüne alındığında mükemmel bir uyuma sahip olduğu görülmüştür (X²=1853,578; sd=649; p=,000; X²/sd=2,856). Bu çalışmada X²/sd oranı 2.856’dır. X²/sd oranının 3’ün altında olması mükemmel uyuma, 5’in altında olması ise

orta düzeyde uyuma karşılık gelmektedir. Bu durumda ölçeğe ait X²/sd oranı mükemmel uyum göstermektedir [13, 14, 15]. Uyum indeks değerleri şu şekilde elde edilmiştir: RMSA=,053; NFI=,837; CFI=,887; IFI=,887; RFI=,823; GFI=,859; NNFI, TLI=,877; RMR=,095; PGFI=,753. Ölçeğe ait RMSEA değerinin ,053 olduğu görülmektedir. RMSEA değerinin ,05’den küçük olması mükemmel ve ,08’den küçük olması iyi uyuma işaret ederken, 10’dan küçük olması ise zayıf uyuma işaret etmektedir [13, 14, 15, 16, 17]. Buna göre RMSEA değeri iyi uyum göstermektedir. Diğer uyum indeks değerleri iyi uyum yansıtmamasına rağmen tolere edilebilir değerlerdedir. Bu üç boyutlu yapının faktör yük değerleri Bağımlılık boyutu için 0,42 ile 0,71 arasında, Etik boyutu için 0,42 ile 0,71 arasında ve Yakınsama boyutu için 0,42 ile 0,71 arasında değişmektedir.

IV. SONUÇ ve TARTIŞMA

Sosyal paylaşım ağlarının genç kitlelerin günlük yaşantısını derinden etkilemesi, sosyal paylaşım ağlarında konum konusunda bir ölçüm aracının gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Çalışma, Türkiye genelinde yer alan gençlerin sosyal paylaşım ağlarındaki konumlarını belirlemeye yönelik bir ölçüm aracı oluşturmaya odaklanmıştır. Bunun sonucunda sosyal paylaşım ağlarının bireyler üzerindeki etkilerini ve bireylerin sosyal paylaşım ağlarındaki konumunu ölçebilecek geçerli ve güvenilir bir araç geliştirilmeye çalışılmıştır. Betimleyici faktör analizi ölçeğin üç boyutlu bir yapıya sahip olduğunu, bu üç boyutun ise toplam varyansın %45’ini açıkladığını göstermiştir. Bu üç boyut bağımlılık, etik ve yakınsama şeklinde isimlendirilmiştir. Ardından ölçeğin güvenirlik analizleri yapılmıştır. Ölçeğin madde toplam ve madde kalan korelasyonları ile madde ayırdedicilik değerleri hesaplanmıştır. Sonuç olarak “Sosyal Paylaşım Ağlarında Konum Belirleme Ölçeği”nin uygulama alanı çerçevesinde geçerli ve güvenilir olduğu sonucuna varılmıştır.

Bireyler sosyal paylaşım ağlarında diledikleri zaman düşüncelerini yazmakta, bunlar üzerine tartışabilmekte ve yeni fikirlerin üretilmesine katkı sağlayabilmektedir [7, 8]. Sosyal paylaşım ağlarının temelini oluşturan etkileşim, bu ortamların hızlı bir şekilde kabullenilip kullanılmasına hatta bağımlılığa neden olmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışmayla ortaya konulan konum belirleme ölçeği gibi, sosyal paylaşım ağlarının motivasyon, tutum, kabullenme, bağımlılık, etki ve benzeri diğer sosyal boyutlarına da odaklanan geçerli ve güvenilir ölçeklerin geliştirilmesinin gerekli olduğu düşünülmektedir.

YARARLANILAN KAYNAKLAR

[1]. Boyd, D. M. ve Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, Vol. 13, No. 1.

[2]. Brian, M. N. (1998). New Technologies and Media, Edited by Adam Briggs and Paul Cobley, The Media: An Intorduction, Longman Publications.

Ahmet ARSLAN – Ali Murat KIRIK

229

[3]. Finin, T. Ding, L., Zhou, L. ve Joshi, A. (2005). Social networking on the semantic web, The Learning Organization, Vol. 12, No. 5.

[4]. Jones, B. S. (2009). Examining information behavior through social networks an interdisciplinary review, Journal of Documentation, Vol. 65, No. 4.

[5]. Tutar, H., Yılmaz, M. K. ve Erdönmez, C. (2004). Genel ve Teknik İletişim, Ankara: Nobel Y. Dağıtım.

[6]. Özçağlayan, M. (1998). Yeni İletişim Teknolojileri ve Değişim, 1. Baskı, İstanbul: Alfa Yayınları.

[7]. Vural, Z.B.A. ve Bat, M. (2010). Yeni bir iletişim ortamı olarak sosyal medya: Ege Üniversitesi İletişim Fakültesine yönelik bir araştırma, Journal of Yasar University, 20(5), 3348-3382.

[8]. Downes, S. (2005). Semantic networks and social networks, The Learning Organization, Vol.12, No. 5.

[9]. Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28, 563–575.

[10]. Akgül, A. ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel Analiz Teknikleri, 1. Baskı, Ankara: Emek Ofset Baskı.

[11]. Yurdugül, H. (2012). Faktör Analizinde KMO ve Bartlett Testleri Neyi Ölçer?, yunus.hacettepe.edu.tr/ ~yurdugul/, Erişim Tarihi: 06.10.2012.

[12]. Erdoğan, Y., Bayram, S. ve Deniz, L. (2008). Web tabanlı öğretim tutum ölçeği: açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi çalışması, Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi. Sayı 2. Cilt 4, 121-145.

[13]. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik. Ankara: Pegem Akademi.

[14]. Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri. Türk Psikoloji Yazıları, 3 (6), 49-74.

[15]. Kline, R. B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (Second Edition). NY: Guilford Publications, Inc.

[16]. Brown, T. A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. (First Edition). NY: Guilford Publications, Inc.

[17]. Hu, L. ve Bentler, P. M. (1999) Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.

Ahmet ARSLAN

aarslan@marmara.edu.tr

He is an assistant professor at the Computer and Instructional Technologies Departmant of Marmara University where he teaches in the area of instructional technologies for learning. Dr. Arslan has published numerous papers on web based education, instructional technologies, educational web design, and usability. His current research focuses on web based education and educational web design and social media.

Ali Murat KIRIK

murat.kirik@marmara.edu.tr

He is a research assistant and a Ph.D. student in Marmara University Faculty of Communication, Department of Radio, Television and Cinema. In 2008, he has earned his Bachelor’s Degree from Marmara University Faculty of Communication, Department of Radio, Television and Cinema. Meanwhile, he has worked in several media associations. In 2010, he has earned his master degree at the same department.

Temmuz.2013.223-231.

230

EK 1. SOSYAL PAYLAŞIM AĞLARINDA KONUM BELİRLEME ÖLÇEĞİ

Sayın katılımcı, Bu ölçek iki bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde sizinle ilgili bir kısım değişkenler, ikinci bölümde ise günlük hayatta sosyal paylaşım ağları ve yeni iletişim ortamlarıyla ilgili bazı davranış ve düşüncelere yer verilmiştir. Bu ifadelerle ilgili size en uygun gelen seçeneği (X) ile işaretleyiniz. Araştırmaya destek olduğunuz için teşekkür ederiz.

1. BÖLÜM

1- Cinsiyetiniz: ( )Bayan ( )Erkek 2- Yaşınız: ( )18-24 arası ( )25-34 arası ( )35-44 arası ( )45-54 arası ( )55 ve üzeri 3-Eğitim Durumunuz: ( )İlköğretim ( )Lise ( )Önlisans ( )Lisans ( )Lisansüstü 4-İnternette günlük ne kadar zaman geçirirsiniz?

( ) 1 saatten az ( ) 1-3 saat ( ) 4-6 saat ( ) 7 saat ve üzeri 5-Bir günde hangi sıklıkla sosyal paylaşım ağlarındaki profillerinizi ziyaret edersiniz?

( ) 3-5 kez ( ) 6-10 kez ( ) 11-20 kez ( ) Her zaman

Maddeler Evet Hayır

6- İnterneti sosyal paylaşım ağlarına erişim için kullanırım. 7- İnterneti film, müzik… v.s. indirmek için kullanırım. 8- İnterneti oyun oynamak için kullanırım. 9-İnterneti eğitim-araştırma için kullanırım. 10- İnterneti ödev amaçlı kullanırım 11-İnterneti alış-veriş amaçlı kullanırım. 12-İnterneti bankacılık işlemlerim için kullanırım.

Maddeler Var Yok

13-Facebook’ta profiliniz var mı? 14-Twitter’da profiliniz var mı? 15-Linkedin’de profiliniz var mı? 16-Google+’da profiliniz var mı? 17-MySpace’de profiliniz var mı?

18-Yotube’de profiliniz var mı?

19-Akıllı telefonunuz var mı?

20-Kendinize ait bir bilgisayarınız var mı?

Ahmet ARSLAN – Ali Murat KIRIK

231

2. BÖLÜM

Maddeler

Her

zam

an

Çoğ

unlu

kla

Baz

en

Çok

az

Hiç

bir

zam

an

1. Facebook, Twitter aracılığıyla arkadaşlarımla iletişim kurarım.

2. Sosyal ağlardaki profillerde yer alan fotoğrafları incelerim.

3. Arkadaşlarımın profillerini sosyal paylaşım ağlarında ararım.

4. Sosyal paylaşım ağlarında eğlenceli vakit geçiririm.

5. Günün ilk saatlerinden itibaren sosyal paylaşım ağlarına girmek isterim.

6. Arkadaşlarımın yolladığım iletileri okuyup okumadığını merak ederim.

7. Kişisel profilimi kimlerin ziyaret ettiğini merak ederim.

8. Facebook’ta zamanın nasıl geçtiğini anlamıyorum.

9. İlgi alanımla ilgili içerikleri sosyal medyadan takip ederim.

10. Güncel olay ve gelişmeleri sosyal paylaşım ağlarından takip ederim.

11. Sosyal paylaşım ağları arkadaşlık ilişkilerimi güçlendirir.

12. Arkadaşlarımın sosyal paylaşım ağlarındaki fotoğraflarına yorum eklerim.

13. Sosyal medyayı televizyona tercih ederim.

14. Facebook’a giremediğimde arkadaşlarımla iletişimimin azaldığını hissediyorum.

15. Sosyal medyanın birleştirici gücü olduğuna inanırım.

16. Yeni medyanın öğrenme alışkanlıklarını değiştirdiğine inanırım.

17. Boş zamanlarımı internet ortamında gezinerek değerlendiririm.

18. Sosyal ağların eğitici yönünün olduğuna inanırım.

19. Sosyal paylaşım ağlarındaki etkinliklere katılırım.

20. Kişisel profilimi kimlerin ziyaret ettiğini merak ederim.

21. Facebook, Twitter aracılığıyla yeni arkadaşlıklar edinirim.

22. Sosyal medyada birileri tarafından takip edildiğimi düşünürüm.

23. Yeni medya teknolojilerinin insan hayatını değiştirdiğine inanırım.

24. Kişisel bloglarda paylaşılan yazıları okur, içerikleri incelerim.

25. Sosyal paylaşım ağlarında düşüncelerimi özgürce ifade ederim.

26. Facebook, Twitter gibi sosyal paylaşım ağlarında başkalarının ismini kullanarak hesap açarım.

27. Arkadaşlarımın fotoğraflarını izinsiz çekip Facebook ve Twitter’da paylaşırım.

28. Birine hakaret etmek için Facebook duvarını kullanırım.

29. Cinsiyeti farklı göstererek Facebook, Twitter hesabı oluştururum.

30. Sosyal paylaşım ağlarında arkadaşlarımla ilgili dedikodu yaparım.

31. Bir insanın yüzüne söyleyemeyeceğim şeyleri sosyal paylaşım ağlarında söylerim.

32. Kişisel profilimde yaptığım paylaşımları ailemden saklarım.

33. Birinin açık unuttuğu Facebook, Twitter hesabındaki bilgileri(albüm, profil, resim v.s.) gizlice incelerim.

34. Facebook üzerinden on-line oyunlara katılırım.

35. İnternet üzerinden on-line alışveriş yapar ve ihtiyaçlarımı satın alırım.

36. İnternet ortamındaki on-line alışveriş sitelerine güvenirim.

37. İnternet bankacılığından faydalanırım.

38. Farklı noktalardan (DSL özellikli telelefon hattı, kablo TV, Wi-Fi, fiber) internete erişim sağlarım.