AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe structure of the HÖBUD scale consisting of four factors and 26 items in the original scale was confirmed (χ2/df= 3.09, p<0.001, RMSEA= 0.086, IFI = 0,93, SRMR= 0.10, NFI= 0.90, NNFI = 0,92, CFI= 0.93, GFI= 0.81).
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Digital devices, which help people in many ways in our daily lives, cause several psychological problems in people due to their unlimited use. Hikikomori is one of these problems. The concept, which is defined as an individual's withdrawal from social life for more than 6 months, is increasing rapidly. Thus, it is important to determine this concept, which has a great potential to affect every element of social life. There is no tool in Turkish for evaluating the concept. For this reason, it is aimed to adapt the Adaptive Behaviors Scale for Hikikomori Self-Report (HÖBUD) into Turkish. Six experts and eight teacher candidates contributed to the language validity. In the confirmatory factor analysis step, 305 participants took part. The data collection tool is the Turkish version of the scale developed by Nonaka and Sakai (2022). The process was carried out in the spring term of the 2022-2023 academic year. The data obtained were analyzed by confirmatory factor analysis and the adaptation of the scale to Turkish was completed. The structure of the HÖBUD scale consisting of four factors and 26 items in the original scale was confirmed (χ2/df= 3.09, p<0.001, RMSEA= 0.086, IFI = 0,93, SRMR= 0.10, NFI= 0.90, NNFI = 0,92, CFI= 0.93, GFI= 0.81).
Özet
Günlük hayatımızda insanlara birçok açıdan yardımcı olan dijital cihazlar sınırsız kullanımları nedeniyle insanlarda çeşitli psikolojik sorunlara yol açmaktadır. Hikikomori de bu problemlerden biridir. Bireyin sosyal hayatından 6 aydan uzun süre kendini çekmesi olarak tanımlanan kavram hızla çoğalmaktadır. Bunun için de sosyal hayatın her unsurunu etkileme potansiyeli büyük olan bu kavramı belirlemek önemlidir. Kavramı değerlendirmeye yönelik Türkçe dilinde bir araç bulunmamaktadır. Söz konusu nedenle bu çalışmada Hikikomori Öz Bildirimi için Uyarlanabilir Davranışlar (HÖBUD) Ölçeğinin Türkçeleştirilmesi amaçlanmıştır. Ölçek uyarlamanın çeviri sürecinin dil geçerliliği aşamasında altı uzman ile sekiz öğretmen adayı katkı sağlamıştır. Doğrulayıcı faktör analizi adımına ise 305 kişi katılmıştır. Veri toplama aracı Nonaka ve Sakai’nin (2022) geliştirdiği ölçeğin Türkçeleştirilmiş formudur. Süreç 2022-2023 öğretim yılı bahar döneminde yürütülmüştür. Elde edilen veriler analizi için doğrulayıcı faktör analizi kullanılmış ve ölçek Türkçeye uyarlanmıştır. HÖBUD ölçeğinin özgün ölçekteki dört faktör 26 maddelik yapısı doğrulanmıştır (χ2/df= 3,09, p<0,001, RMSEA= 0,086, IFI = 0,93, SRMR= 0,10, NFI= 0,90, NNFI = 0,92, CFI= 0,93, GFI= 0,81).