Journals / İnönü Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi (İNİF E-Dergi) / 2021 / Cilt: 6 - Sayı: 1

OVERLOADING IN LOCKDOWN: EFFECTS OF SOCIAL, INFORMATION AND COMMUNICATION OVERLOADS IN COVID-19 DAYS

Pages
329–342
Publication Date
2021-05-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the results, only information overload has a significant effect on fatigue.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Many technologies such as Internet, smart tools, social networks have been involved in human life.
📊
Key Findings & Data:The research was applied in survey technique and 274 participants’ responds analyzed in this study that examined the experiences of social network users during the Covid-19 process.
💡
Conclusion & Impact:According to the results, only information overload has a significant effect on fatigue.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bilgi Aşırıyüklemesi · Sosyal Aşırıyükleme · İletişim Aşırıyüklemesi

Abstract

Many technologies such as Internet, smart tools, social networks have been involved in human life. This increasing prevalence of social networks leaves users facing an overwhelming amount of information, messages, sharing, and social demand. This excess amount is defined as overload. The amount of information constantly flowing in users’ networks, social support and communication requests from others can cause fatigue. Overload in social networks can have behavioral and psychological consequences. In this study, a model was used in the context of the SSO (Stress-Strain-Outcome) framework and the changes caused by social, communication and information overloading in an individual’s attitudes and behaviors were examined. The research was applied in survey technique and 274 participants’ responds analyzed in this study that examined the experiences of social network users during the Covid-19 process. Outliers in the data are arranged by Mahalanobis distance. Before the use of the scales, factor analyses were performed and their validity was measured. According to the results, only information overload has a significant effect on fatigue. Social and communication overloads do not significantly affect fatigue. Fatigue, on the other hand, has a significant relationship with discontinuous intentions. Users who experience information overloading may experience discontinuous intentions towards social networks. However, it cannot be said that social and communication overloads have caused discontinuous intentions. Although users have high averages in social overload and communication overload, it does not cause fatigue in social networks. Users who have to stay in homes, especially during the quarantine period, can continue to spend time on social networks, despite overloads. In terms of gender, women were found to feel more overloaded on social networks. Women experience more communication, information and social overload. In addition, the fatigue and discontinuous intentions averages are significantly higher.

Özet

İnternet, akıllı araçlar, sosyal ağlar gibi birçok teknoloji son yıllarda insan hayatına dahil olmuştur. Sosyal ağlar bu teknolojik araçların en önemlilerindendir. Sosyal ağların artan bu yaygınlığı, kullanıcıları başedemeyecekleri, işleyemeyecekleri miktarda bilgi, mesaj, paylaşım ve sosyal taleple karşı karşıya bırakmaktadır. Bu başedilemeyecek miktarda akış, aşırıyükleme olarak tanımlanmaktadır. Kullanıcılar ağlarında sürekli akan bilgi miktarından, diğerlerinden gelen sosyal destek, iletişim gibi taleplerden yılgınlık yaşayabilmektedir. Sosyal ağlarda aşırıyüklenme, davranışsal ve psikolojik sonuçlar doğurabilmektedir. Bu çalışmada, Stres-Zorlanma-Çıktı (SSO: Stress-Strain-Outcome) çerçevesi bağlamında bir model kullanılmış ve bireyin tutum ve davranışlarında sosyal, iletişim ve bilgi aşırı yüklenmesinden kaynaklanan değişiklikler incelenmiştir. Araştırma tarama modelinde uygulanmıştır ve Covid-19 sürecinde sosyal ağ kullanıcılarının deneyimlerini inceleyen bu çalışmada 274 katılımcının cevapı analiz edilmiştir. Verilerdeki aykırı değerler, mahalanobis uzaklığı ile düzenlenmiştir. Veriler değerlendirilmeden önce faktör analizleri yapılmış ve geçerliliği ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre, sadece bilgi aşırıyüklenmesinin ağ yılgınlığı üzerinde anlamlı bir etkisi vardır. Sosyal ve iletişim aşırıyüklemeleri ağ yılgınlığını anlamlı bir şekilde etkilememektedir. Ağ yılgınlığı, diğer taraftan, devam etmeme niyeti ile anlamlı bir ilişkiye sahiptir. Artan ağ yılgınlığı, devam etmeme niyetini artırmaktadır. Bilgi aşırıyüklemesi yaşayan kullanıcılar, sosyal ağlara yönelik devam etmeme niyeti yaşayabilmektedir. Bununla birlikte, sosyal ve iletişim aşırıyüklemelerinin devam etmeme niyetine yol açmadığı görülmüştür. Kullanıcılar her ne kadar sosyal aşırıyükleme ve iletişim aşırıyüklemesinde yüksek ortalamalara sahip olsalar da sosyal ağlara yönelik yılgınlığa neden olmamaktadır. Özellikle karantina döneminde evlerde kalmak zorunda olan kullanıcıların yapacakları şeylerin sınırlı olması, aşırıyüklemelere ragmen sosyal ağlarda vakit geçirmeye devam edebilmektedir. Cinsiyet açısından ise, kadınların sosyal ağlarda daha fazla aşırıyükleme deneyimlediği tespit edilmiştir. Kadınlar daha fazla iletişim, bilgi ve sosyal aşırıyükleme yaşamaktadır. Ayrıca ağ yılgınlığı ve devam etmeme niyeti ortalamaları anlamlı şekilde daha yüksektir.

🔖

Cite This Article

ELCİYAR, K. (2021). OVERLOADING IN LOCKDOWN: EFFECTS OF SOCIAL, INFORMATION AND COMMUNICATION OVERLOADS IN COVID-19 DAYS. İnönü Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi (İNİF E-Dergi), Cilt: 6 - Sayı: 1, 329–342. https://ajindex.com/articles/770526

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Allen, D., & Wilson, T. D. (2003). Information overload: Context and causes. The New Review of Information Behaviour Research, 4(1), 31–44.
  2. Allington, D., Duffy, B., Wessely, S., Dhavan, N., & Rubin, J. (2020). Health-protective behaviour, social media usage, and conspiracy belief during the COVID-19 public health emergency. Psychological Medicine, 1–15.
  3. Amirkhan, J. (2011). Stress overload: A new approach to the assessment of stress. American Journal of Community Psychology, 49, 55–71.
  4. Baum, A., & Valins, S. (1977). Architecture and social behavior: Psychological study of social density. New York: Wiley. Bawden, D., & Robinson, L. (2009). The dark side of information: overload, anxiety and other paradoxes and pathologies. Journal of Information Science, 35(2), 180–191.
  5. Benselin, J. C., & Ragsdell, G. (2015). Information overload: The differences that age makes. Journal of Librarianship and Information Science, 48(3), 284-297.
  6. Blair, A. (2011). Information overloadings 2,300-year-old history. Harvard Business Review, 3. Bright, L. F., Kleiser, S. B., & Grau, S. L. (2015). Too much Facebook? An exploratory examination of social media fatigue. Computers in Human Behavior, 44, 148–155.
  7. Cao, X., Khan, A., Ali, A., & Khan, N. (2019). Consequences of cyberbullying and social overload while using SNSs: A study of users’ discontinuous usage behavior in SNSs. Information Systems Frontiers, 22, 1343-1356.
  8. Cao, X., & Sun, J. (2018). Exploring the effect of overload on the discontinuous intention of social media users: An S-O-R perspective. Computers in Human Behavior, 81, 10–18.
  9. Cherubini, M., Gutierrez, A., De Oliveira, R., & Oliver, N. (2010, April). Social tagging revamped: supporting the users’ need of self-promotion through persuasive techniques. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 985-994).
  10. ACM. Cho, J., Ramgolam, D. I., Schaefer, K. M., & Sandlin, A. N. (2011). The rate and delay in overload: An investigation of communication overload and channel synchronicity on identification and job satisfaction. Journal of Applied Communication Research, 39(1), 38–54.
  11. Doll, W. J., Xia, W., & Torkzadeh, G. (1994). A confirmatory factor analysis of the end-user computing satisfaction instrument. MIS Quarterly, 18(4), 453–461.
  12. Farhoomand, A., & Drury, D. (2002). Managerial information overload. Commun. ACM, 45, 127–131.
  13. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measur