Yaşlanmaya Ramak Kala: Teknolojik Yaşlanma

Year 2025, Volume: 10 Issue: 3, 247 - 253, 15.09.2025

Fatma Zehra Genç , Arzu Uslu

https://doi.org/10.26453/otjhs.1683996

Abstract

Amaç: Çalışmada 40-64 yaş arası yetişkinlerin yaşa bağlı değişim farkındalığını (YBDF) ve yapay zekaya (YZ) yönelik tutumlarını belirlemek amaçlanmıştır.
Materyal ve Metot: Tanımlayıcı ve ilişki arayıcı türde yürütülmüştür. Çalışmaya 40-64 yaş aralığında, yatağa bağımlı olmayan ve nöropsikiyatrik problemi olmayan 255 birey dahil edildi. Bu çalışma için veriler kişisel bilgi formu, Yaşa Bağlı Değişim Farkındalığı Ölçeği (YBDFÖ) ve Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği (YZYGTÖ) kullanılarak toplanmıştır. Veriler SPSS 25 yazılım paketi kullanılarak analiz edilmiştir. Dağılımın normalliğini kontrol etmek için Skewness-Kurtosis testi kullanılmıştır. Ölçek toplam puanları ile alt boyut puanları arasındaki ilişkiler için korelasyon analizi yapılmıştır.
Bulgular: Katılımcıların %79.2’si yaş almayı olumlu olarak düşünmekte, %71.8’inin yaşlılık damgalamasından korkmakta, %67.1’inin yapay zekaya yönelik olumlu tutum sergilemekte ve %91.4’ünün yapay zeka araçlarını kullanmaktadır. Katılımcıların ölçek skorları incelendiğinde YBDFÖ-Kazanç puan ortalaması 19.55±3.31 (5-25), YBDFÖ-Kayıp puan ortalaması 13.71±3.89 (5-25) ve YZYGTÖ puan ortalamasının ise 62.74±15.60 (23-98) olduğu belirlenmiştir. Katılımcıların YBDFÖ-Kazanç ile YZYGTÖ ilişkisinin (r=0.152) pozitif yönde ve anlamlı olduğu saptanmıştır. YBDFÖ-Kayıp ile YZYGTÖ ilişkisinin de olmadığı (r<0.001) belirlenmiştir.
Sonuç: Yaşlanmaya ramak kala olan 40 yaş ve üzeri yetişkin bireylerin yaşlanmayla ilgili pozitif görüşlerinin artırılması, yapay zekaya yönelik tutumlarının iyileştirilmesi için farkındalıklarının oluşturulması ve eğitimlerin düzenlenmesi önerilmektedir.

Keywords

Teknoloji , yapay zekâ , yaşa bağlı değişim farkındalığı , yaşlanma

Ethical Statement

Bir üniversitenin Etik Kurulu, araştırmanın yürütülmesine izin vermiştir (Tarih: 15.03.2024, karar no: 2024/94). Araştırma Helsinki Bildirgesi hükümlerine uygundur. Ölçeklerin araştırmada kullanılması için ölçek sahiplerinden e-posta yoluyla izin alınmıştır. Çalışmaya katılan gönüllü yetişkinlerden onamlar, çevrimiçi onam formu aracılığıyla alınmıştır.

Nearing Old Age: Technological Aging

Abstract

Objective: The study aimed to determine the Awareness of age-related change (AARC) and attitudes of adults between the ages of 40-64 years towards artificial intelligence (AI).
Materials and Methods: It was conducted in a descriptive and correlational type. The study included 255 individuals aged 40-64 years, who were not bedridden and had no neuropsychiatric problems. The data for this study were collected using a personal information form, the AARC scale, and the General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS). Data were analyzed using the SPSS 25 software package. The Skewness-Kurtosis test was used to check the normality of distribution. Correlation analysis was performed for the connection between the scale total scores and sub-dimension scores.
Results: The majority (79.2%) of the participants thought positively about aging, 71.8% were afraid of the stigma of old age, 67.1% had positive attitudes towards AI, and 91.4% used AI tools. When the participants' scale scores were examined, it was determined that the average AARC Gains score was 19.55±3.31 (5-25), the average AARC Losses score was 13.71±3.89 (5-25), and the average GAAIS score was 62.74±15.60 (23-98). It was determined that the connection between the participants' AARC Gains and GAAIS (r=0.152) was positive and significant. It was also determined that there was no connection between AARC Losses and GAAIS (r<0.001).
Conclusions: It is recommended that the views of adults aged 40 years and over, who are nearing old age, be increased, their awareness be raised, and training be organized to improve their attitudes towards AI.

Keywords

Aging , artificial intelligence , awareness of age-related changes , technology

Ethical Statement

A university's Ethics Committee granted permission to conduct research (Date: 15.03.2024, decision no: 2024/94). Research conforms to provisions of Declaration of Helsinki. Permission was obtained from scale owners via e-mail to use scales in research. Consents of volunteer adults who participated in study were obtained via an online consent form.

References

• World Health Organization (WHO). Ageing. https://www.who.int/health-topics/ageing#tab=tab_1. Accessed January 12, 2025.
• Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi sonuçları, 2024. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Adrese-Dayali-Nufus-Kayit-Sistemi-Sonuclari-2024-53783. Accessed July 28, 2024.
• Diehl MK, Wahl HW. Awareness of age-related change: examination of a (mostly) unexplored concept. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2010;65B(3):340-350. doi:10.1093/geronb/gbp110
• Genç FZ, Yıldız S, Bilgili N. Turkish adaptation and psychometric testing of the Awareness of Age-Related Change Scale. Curr Psychol. 2024;43(10):9230-9244. doi:10.1007/s12144-023-05045-7
• Brothers A, Gabrian M, Wahl HW, Diehl M. Future time perspective and awareness of age-related change: Examining their role in predicting psychological well-being. Psychol Aging. 2016;31(6):605-617. doi:10.1037/pag0000101
• Kaspar R, Wahl HW, Diehl M. Awareness of age-related change as a behavioral determinant of survival time in very old age. Front Psychol. 2021;12:727560. doi:10.3389/fpsyg.2021.727560
• Sabatini S, Ukoumunne OC, Ballard C, et al. Exploring awareness of age-related changes among over 50s in the UK: findings from the PROTECT study. Int Psychogeriatr. 2022;34(9):789-803. doi:10.1017/S104161022100123X
• Wilton-Harding B, Windsor TD. Awareness of age-related change, future time perspective, and implications for goal adjustment in older adulthood. Aging Ment Health. 2022;26(6):1189-1197. doi:10.1080/13607863.2021.1893269
• Zhang W, Wood S. Awareness of age-related change, chronological age, subjective age and proactivity: An empirical study in China. Front Psychiatry. 2022;13:915673. doi:10.3389/fpsyt.2022.915673
• Mitra S, Singh A, Rajendran Deepam S, Asthana MK. Information and communication technology adoption among the older people: A qualitative approach. Health & Social Care in the Community. 2022;30(6):e6428- e6437. doi:10.1111/hsc.14085
• Tamkoç B, Karakaya Ş, Kök H. Dijital çağda yaşlanma: Teknoloji kullanımının yerinde yaşlanmaya etkisi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2023;21(2):63-78. doi:10.18026/cbayarsos.1097031
• Özel G, Aba YA. Teknolojinin görünmeyen yüzü: Hemşirelik mesleğinde teknostres. JGEHES. 2023;5(2):258-274.
• Hong W, Liang C, Ma Y, Zhu J. Why do older adults feel negatively about artificial ıntelligence products? An Empirical Study Based on the Perspectives of Mismatches. Systems. 2023;11(11):551. doi:10.3390/systems11110551
• Kabul EG, Calik BB, Ozcan NT, Gursoy S. Investigation of the adaptation of older adults to online learning and artificial intelligence. Revista Española de Geriatría y Gerontología. 2024;59(4):101477. doi:10.1016/j.regg.2024.101477
• Park J, Woo SE. Who likes artificial intelligence? Personality predictors of attitudes toward artificial intelligence. The Journal of Psychology. 2022;156(1):68-94. doi:10.1080/00223980.2021.2012109
• Scantamburlo T, Cortés A, Foffano F, et al. Artificial intelligence across Europe: A study on awareness, attitude and trust. IEEE Transactions on Artificial Intelligence. Published online 2024:1-14. doi:10.1109/TAI.2024.3461633
• Tarasenko SV, Karintseva OI, Duranowski WH, Bilovol AV, Voronenko VI. Awareness and readiness to use artificial intelligence by the adult population of Ukraine: Survey results. Published online 2024. Accessed December 1, 2024. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/97016
• Yakut İ. Yapay zekâya yönelik tutum ve dindarlık ilişkisi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi. 2024;7(1):37-59. doi:10.52637/kiid.1426977
• Schepman A, Rodway P. Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports. 2020;1:100014. doi:10.1016/j.chbr.2020.100014
• Equator Network. The strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (strobe) statement: guidelines for reporting observational studies, 2024, https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/strobe/
• Sabatini S, Wilton-Harding B, Ballard C, et al. Bidirectional associations of awareness of age-related change and attitudes toward own aging with social media use. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2023;78(8):1349-1359. doi:10.1093/geronb/gbad070
• Schlomann A, Memmer N, Wahl HW. Awareness of age-related change is associated with attitudes toward technology and technology skills among older adults. Front Psychol. 2022;13:905043. doi:10.3389/fpsyg.2022.905043
• Kaspar R, Gabrian M, Brothers A, Wahl HW, Diehl M. Measuring awareness of age-related change: Development of a 10-item short form for use in large-scale surveys. Gerontologist. 2019;59(3):e130-e140. doi:10.1093/geront/gnx213
• Kaya F, Aydin F, Schepman A, Rodway P, Yetişensoy O, Demir Kaya M. The roles of personality traits, AI, anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction. 2024;40(2):497-514. doi:10.1080/10447318.2022.2151730
• George D, Mallery M. SPSS for windows step by step: A simple guide and reference, 17.0 update (10a ed.) Boston: Pearson, 2010:1-63.
• Huxhold O, Hees E, Webster NJ. Towards bridging the grey digital divide: changes in internet access and its predictors from 2002 to 2014 in Germany. Eur J Ageing. 2020;17(3):271-280. doi:10.1007/s10433-020-00552-z
• Compaine BM. The digital divide: Facing a crisis or creating a myth? MIT Press; 2001.
• Fang Z, Sim N. Does lifelong learning matter for the subjective wellbeing of the elderly? A machine learning analysis on Singapore data. PLoS One. 2024;19(6):e0303478. doi:10.1371/journal.pone.0303478