Dergiler / Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2024 / Cilt: 6 Sayı: 2

BİREYLERİN KİŞİLİK ÖZELLİKLERİNİN TÜKETİCİ SAĞLIĞI BİLİŞİMİ İLE İLİŞKİSİ: Z KUŞAĞI ÖRNEĞİ

Hümeyra Sadaklıoğlu(ERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6131-495X
Sevnur Karakaya(ERZİNCAN BİNALİ YILDIRIM ÜNİVERSİTESİ)0009-0004-8369-7786
Sayfa
120–139
Yayın Tarihi
2024-12-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Normallik analizi, geçerlilik ve güvenilirlik testleri, doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve yapısal eşitlik modeli (YEM) gibi yöntemler uygulanmış ve ölçeklerin yüksek güvenilirlikte sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Dijital dönüşüm bireylerin sağlık hizmetlerine erişim ve karar alma süreçlerini önemli ölçüde değiştirmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmanın amacı, dışa dönüklük, geçimlilik, sorumluluk, duygusallık ve açıklık gibi kişilik faktörlerinin TSB üzerindeki etkilerini belirlemek ve bu kişilik özelliklerinin sağlık teknolojilerini benimseme ve kullanma davranışlarını nasıl etkilediğini ortaya koymaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Normallik analizi, geçerlilik ve güvenilirlik testleri, doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve yapısal eşitlik modeli (YEM) gibi yöntemler uygulanmış ve ölçeklerin yüksek güvenilirlikte sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2004 · 473 birey
⚙️Değişkenler:Z kuşağı · tüketici sağlığı bilişimi · sağlık teknolojisi

Özet

Dijital dönüşüm bireylerin sağlık hizmetlerine erişim ve karar alma süreçlerini önemli ölçüde değiştirmiştir. Bu çalışmada, Z kuşağı bireylerinin kişilik özellikleri ile tüketici sağlığı bilişimi (TSB) arasındaki ilişki incelenmiştir. Araştırmanın amacı, dışa dönüklük, geçimlilik, sorumluluk, duygusallık ve açıklık gibi kişilik faktörlerinin TSB üzerindeki etkilerini belirlemek ve bu kişilik özelliklerinin sağlık teknolojilerini benimseme ve kullanma davranışlarını nasıl etkilediğini ortaya koymaktır. Araştırma, Erzincan ilinde yaşayan ve 1998-2004 yılları arasında doğmuş 473 bireyin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Katılımcılar, Beş Faktör Kişilik Ölçeği (BFKÖ) ve Tüketici Sağlığı Bilişimi Ölçeği kullanılarak değerlendirilmiş; veriler SPSS ve AMOS programları ile analiz edilmiştir. Normallik analizi, geçerlilik ve güvenilirlik testleri, doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ve yapısal eşitlik modeli (YEM) gibi yöntemler uygulanmış ve ölçeklerin yüksek güvenilirlikte sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Bulgular, dışa dönüklük, geçimlilik, sorumluluk ve açıklık gibi kişilik özelliklerinin TSB üzerinde pozitif etkiler yarattığını göstermiştir. Dışa dönük bireylerin sağlık uygulamalarını sosyal etkileşim amaçlı kullandığı, sorumluluk sahibi bireylerin sağlık verilerini düzenli takip ettiği ve deneyime açık bireylerin yeni sağlık teknolojilerini hızla benimsediği belirlenmiştir. Öte yandan, duygusallığın TSB üzerinde negatif bir etkisi olduğu; bu kişilik özelliğine sahip bireylerin veri paylaşımından kaçınma ve teknoloji kullanımını sınırlama eğiliminde olduğu gözlenmiştir. Demografik bulgular ise kadınların sağlık teknolojilerini erkeklere oranla daha fazla kullandığını, evli bireylerin daha yüksek sorumluluk bilincine sahip olduğunu ve çalışan bireylerin sağlık teknolojilerini daha etkin kullandığını ortaya koymuştur. Dijital dönüşüm ve sağlık teknolojileri ile bireylerin kişilik özellikleri arasındaki ilişki, dünya genelinde giderek daha fazla araştırma konusu olsa da, Türkiye özelinde tüketici sağlığı bilişimi (TSB) üzerine yapılan çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu bağlamda, bu çalışma, Z kuşağı bireylerinin TSB davranışlarını kişilik özellikleri perspektifinden ele alarak literatürdeki önemli bir boşluğu doldurmaktadır. Araştırma, hem TSB'yi hem de kişilik özelliklerini detaylı bir şekilde inceleyen, Türkiye'de gerçekleştirilen sayılı çalışmalardan biri olma niteliği taşımaktadır. Bu yönüyle, sağlık teknolojilerinin benimsenmesi ve kullanımı üzerine Türkiye bağlamında özgün bir katkı sunmakta; aynı zamanda sağlık sektöründe kullanıcı davranışlarının daha iyi anlaşılmasına yönelik önemli bir referans kaynağı oluşturmaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Sadaklıoğlu, H., Karakaya, S. (2024). BİREYLERİN KİŞİLİK ÖZELLİKLERİNİN TÜKETİCİ SAĞLIĞI BİLİŞİMİ İLE İLİŞKİSİ: Z KUŞAĞI ÖRNEĞİ. Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 2, 120–139. https://doi.org/10.46482/ebyuiibfdergi.1596177

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Andreassen, T. W., et al. (2007). Health technology and its use in consumer markets. Journal of Digital Health, 71(4), 45-59.
  2. Costa, P. T., & McCrae, R. R. (1992). Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) and NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI): Professional manual. Psychological Assessment Resources.
  3. Demirhan, A. (2019). Türkiye'de sağlık teknolojileri ve kullanıcı alışkanlıkları. Ankara: Sağlık ve Teknoloji Yayınları.
  4. Ertürk, A. (2016). Ölçek geliştirme ve geçerlilik çalışmaları (s. 5). Ankara: Yazar.
  5. Ferguson, T. (1993). Consumer health informatics. Health Informatics Journal, 4(3), 156-159. https://doi.org/xxxxx
  6. Gibbons, M. C., Fleisher, L., Slamon, R. E., Davis, T. L., & Makoul, G. (2009). E-health and health disparities: Advances in cancer prevention and control through communication. Health Promotion Practice, 10(3), 319-324. https://doi.org/xxxxx
  7. John, O. P., & Srivastava, S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. In L. A. Pervin & O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (2nd ed., pp. 102–138). Guilford Press.
  8. Özdamar, K. (2002). Statistiksel veri analizi I: Temel kavramlar ve uygulamalar (3. baskı). Kaan Kitabevi. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Pearson.
  9. Wilson, E. V., & Lankton, N. K. (2004). Modeling patients' acceptance of Internet health services: An empirical investigation. International Journal of Medical Informatics, 73(1), 22-37.