X, Y ve Z kuşaklarında sosyal medya bağımlılıklarının sınıflandırılması: İstanbul örneği

Abstract

Teknolojinin her geçen gün ilerlemesiyle birlikte toplumlar da değişmeye devam etmektedir. Yaşanılan bu değişim sonrası sosyal medya hayatımızda giderek daha fazla yer kaplamaktadır. Kuşaklar açısından bakıldığında, sosyal medyanın bütün kuşaklar tarafından kullanıldığı görülmektedir. Kullanıcılar her ne kadar farkında olmasalar da yediden yetmişe birçok kişi sosyal medyaya belirli seviyede bağımlılık göstermekte ve bu sayı her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, karar ağacı otomatik ki-kare etkileşim belirleme (CHAID) ve sınıflama ve regresyon ağaçları (CART) yöntemleri ve çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı (MLP) ile X, Y ve Z kuşaklarının sosyal medya bağımlılık seviyeleri sınıflandırılması ve tahminlemesine yönelik modeller geliştirilmiştir. Çalışmada 26'sı bağımsız, 1'i bağımlı olmak üzere toplam 27 değişken yer almıştır. Çalışmanın bağımsız değişkenlerini, sosyal medya bağımlılığı ile ilişkili soruların da yer aldığı demografik sorular, sosyal ağların kullanım amaçları ölçeği yedi alt boyutu; araştırma, iş birliği, iletişimi başlatma, iletişim kurma, iletişim sürdürme, içerik paylaşma, eğlence ve kişinin yalnızlık seviyesini belirleyen Kaliforniya Üniversitesi Los Angeles Yalnızlık Ölçeği (UCLA-LS) oluşturmuştur. Bağımlı değişken ise sosyal medya bağımlılık seviyesidir. Bu değişken araştırmada `Bağımlılık yok`, `Orta bağımlı` ve `Yüksek bağımlı` seviyelerinde incelenmiştir. Araştırmaya İstanbul ilinde yaşayan X, Y ve Z kuşaklarından 1186 kişi gönüllü olarak katılmıştır. Verilerin analizinde SPSS 22 programı kullanılmıştır. Çalışmada verinin yaklaşık %70'i eğitim, %30'u ise test verisi olarak kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre kuşakların tamamında yapay sinir ağları (YSA) ile kurulan modeller, karar ağaçları (KA) CHAID, CART yöntemleri ile kurulan modellerden daha yüksek oranda sınıflandırma başarısı göstermiştir. Kuşakların sosyal medya bağımlılık seviyelerinin sınıflandırılması modellerinde, X ve Z kuşaklarında `Günlük kullanım süresi` değişkeni tüm yöntemlerde modellemeye etki ederken; Y ve Z kuşaklarında `UCLA yalnızlık durumu` değişkeni tüm yöntemlerde modellemeye etki etmiştir.

Societies continue to change with the advancement of technology day by day. After this change, social media takes more place in our lives. When viewed from the perspective of generations, it is seen that social media is used by all generations. Although users are not aware of it, many people, from seven to seventy, are dependent on social media at a certain level and this number is increasing day by day. In this study, models for classifying and predicting social media addiction levels of X, Y and Z generations with decision tree automatic chi-square interaction determination (CHAID) and classification and regression trees (CART) methods and multilayer perceptron neural network (MLP) have been developed. The study includes a total of 27 variables, 26 of which are independent and 1 is dependent. The independent variables of the study are constituted by demographic questions including questions related to social media addiction, seven sub-dimensions / factors of social networks, the scale of use purposes, research, collaboration, initiating communication, communicating, maintaining communication, sharing content, entertainment and University of California Los Angeles loneliness (UCLA-LS), which determines the level of loneliness of the person the scale (Loneliness Scale). The dependent variable is the social media addiction level. This variable is examined at the levels of `No addiction`, `Moderate dependent` and `High dependent` in the study. 1186 people from X, Y and Z generations living in Istanbul province voluntarily participated in the study. SPSS 22 program was used for data analysis. Approximately 70% of the data were used as training and 30% as test data in the study. According to the results of the research, models established with artificial neural networks (ANN) in X, Y and Z generations have achieved higher classification success than models established with decision trees (DT) CHAID, CART methods. In the models of classification of social media addiction levels of generations, In the X and Z generations, while the variable `daily usage time` affects the modeling in all methods; `UCLA loneliness` variable in Y and Z generations affected the modeling in all methods.