Bu çalışmanın amacı, ergenlerde teknoloji bağımlılığının çeşitli değişkenler açısından pandemi dönemi üzerinden incelenmesidir. Çalışmanın verileri Google Form aracılığıyla elektronik ortamda toplanmıştır. Çalışmada, nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama modeli tercih edilmiştir. Çalışmaya örneklem olarak kolayda örneklem yöntemi kullanılarak belirlenen 307 ergen katılmıştır. Çalışma verileri, “Kişisel Bilgi Formu”, “Pandemi Döneminde Teknoloji Kullanımındaki Değişimleri Belirleme Formu” ve “Teknoloji Bağımlılığı Ölçeği” kullanılarak toplanmıştır. Ergenlerin teknoloji bağımlığı ölçeği puanlarının cinsiyet ve yaş gibi sosyo-demografik özellikleri açısından farklılaştığı belirlenmiştir. Akıllı telefona ve bilgisayara sahip olan, internete erişimi bulunan, günlük internette geçirdiği süre fazla olan ve kendini riskli bir teknoloji kullanıcısı olarak değerlendiren ergenlerin teknoloji bağımlılığı ölçeği puanlarının istatistiksel olarak anlamlı düzeyde yüksek olduğu belirlenmiştir. Pandemi döneminde artan bilgisayar ve telefon kullanım süresi, artan dijital medya, sosyal ağ platformu, anlık mesajlaşma uygulaması kullanım süresi, artan çevrimiçi oyun ve konsol oyunu oynama süresi gibi değişimlerin ergenlerin teknoloji bağımlılığı riskini arttırdığı belirlenmiştir. Sonuç olarak; ergenlerin teknoloji bağımlılığı düzeyleri sosyo-demografik ve teknoloji kullanımına dair özelliklerinden, pandemi döneminde teknoloji kullanımına dair değişimlerden etkilenmektedir. Bu sonuçlara göre politika yapıcılara, ruh sağlığı profesyonellerine, eğitimcilere ve ebeveynlere görevler düşmektedir. Ergenlerin teknoloji bağımlılığı riskini azaltmak için koruyucu, tedavi edici ve rehabilite edici birtakım politika ve mesleki uygulamaların hayata geçirilmesi gerekmektedir.
The aim of this study is to examine technology addiction in adolescents in terms of various variables over the pandemic period. The data of the study were collected electronically via Google Form. In the study, the relational survey model, one of the quantitative research methods, was preferred. A sample of 307 adolescents, who were determined by using convenience sampling method, participated in the study. Study data were collected using the “Personal Information Form”, “The Form for Identifying Changes in Technology Use during the Pandemic Period” and the “Technology Addiction Scale”. It has been determined that the technology addiction scale scores of adolescents differ in terms of socio-demographic characteristics such as gender and age. It has been determined that the technology addiction scale scores of the adolescents who have a smart phone and computer, have access to the internet, spend more time on the internet and consider themselves as a risky technology user are statistically significantly higher. It has been determined that changes such as increasing computer and phone usage time, increasing digital media usage time, social networking platform usage time, instant messaging application usage time, increasing online game and console game playing time during the pandemic period increase the risk of technology addiction of adolescents. As a result adolescents' technology addiction levels are affected by their socio-demographic and technology use characteristics, and the changes in technology use during the pandemic period. According to these results, responsibilities fall on policy makers, mental health professionals, educators and parents. In order to reduce the risk of technology addiction among adolescents, some preventive, therapeutic and rehabilitative policies and professional practices should be implemented.