Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi

Elif Karakoç Keskin; Ege Simge Demirel

doi:10.31123/akil.1628894

TR EN

Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi

Öz

Bu çalışma, Zarouali, Boerman ve de Vreese (2021) tarafından geliştirilen Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe’ye uyarlanmasını, ölçeğin Netflix, Instagram ve YouTube platformlarında test edilmesiyle kullanıcıların cevaplarının incelenmesini ve ölçek faktörleri arasındaki ilişkiyi tespit etmeyi amaçlamaktadır. Çeşitli medya üretim ve tüketim pratiklerini kapsayan dijital platformların algoritmik yapıları, kullanıcıların davranışsal verilerine dayalı biçimde içerik önerileri sunarak bireylerin karar ve rıza süreçlerine dahil olmaktadır. Dijital medya platformlarında içerik belirlemede algoritmalardan giderek daha fazla yararlanılması, kullanıcıların bu algoritmalara ve içeriklere dair farkındalığını keşfetmek ve ölçmek için standartlaşmış veri toplama araçlarının önemini ortaya koymaktadır. Bu süreçte de kullanıcıların bilgisi ve onayı olmadan yapılan veri toplama ve işleme faaliyetlerinin, kişisel mahremiyetin ihlali, toplumsal eşitsizlik gibi birçok soruna neden olmasından dolayı algoritmalara yönelik farkındalık, kullanıcıların daha bilinçli kararlar alabilmesi için önem taşımaktadır. Nitekim, bireylerin algoritmik süreçlere ilişkin farkındalık düzeylerini ölçmek ve bu farkındalığın farklı boyutlar arasındaki etkileşimlerini anlamak, algoritmaların risk tipolojilerine karşın kullanıcıların kendi verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olması ve medya ve iletişim alanındaki algoritmik düzeni kullanıcının deneyimi üzerinden keşfetmeyi amaçlayan araştırmalara yol haritası sunması açısından potansiyel taşımaktadır. Araştırma kapsamında, ölçeğin dilsel eşdeğerlik çalışmaları yapılmış, geçerlik ve güvenirlik testleri uygulanmış, 386 katılımcıdan elde edilen verilerle faktör analizleri gerçekleştirilmiş ve ölçek faktörleri arasındaki ilişkiler korelasyon analizleriyle incelenmiştir. Çalışma bulguları, ölçeğin Türkçe versiyonunun geçerli ve güvenilir olduğunu ve faktörler arasındaki ilişkilerin anlamlı düzeyde olduğunu ortaya koymuştur. Ek olarak, algoritma farkındalığının platformlara özgü dinamiklerden etkilendiği tespit edilmiştir. Çalışma, Türkçe alan yazınında algoritma farkındalığı ve algoritma okuryazarlığı konusunda gerçekleştirilecek araştırmalara katkı sunmayı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler

İnsan algoritma etkileşimi, Farkındalık ölçeği, Dijital Medya, Ölçek Uyarlama

Turkish Adaptation of the Algorithmic Media Content Awareness Scale (AMCA-scale) and Analysis of the Relationships Between Scale Factors

Öz

The aim of the study is to adapt the Algorithmic Media Content Awareness Scale (AMCA-scale) developed by Zarouali, Boerman, and de Vreese (2021) into Turkish and test the scale on Netflix, Facebook and Netflix platforms to analyze users' responses and to observe the relationships between the scale factors. The algorithmic structures of digital platforms covering various media production and consumption practices involve individuals' decision and consent mechanisms by tailoring their behavioral data. The increasing use of algorithms to determine content raises the need for standardized tools to measure user awareness. In this process, understanding algorithms is important for users to make more informed decisions, as data collection and processing activities without the knowledge and consent of users cause many problems, such as violation of personal privacy and social inequality. Measuring individuals' awareness and understanding levels of algorithmic processes and the interactions between different dimensions of this awareness provide a roadmap for research to explore the algorithmic order in the field of media and communication. In the study context, linguistic equivalence studies of the scale were conducted, validity, reliability and factor analyses were conducted with the data obtained from 386 participants, and the relationships between the scale factors were examined through correlation analyses. The findings revealed that the Turkish version of the scale was valid and reliable and the relationships between the factors were significant. In addition, algorithm awareness was found to be affected by platform-specific dynamics. The study aims to enhance research on algorithm awareness and algorithm literacy in the Turkish literature.

Anahtar Kelimeler

Human algorithm interaction, Algorithm awareness, Digital media, Scale adaptation

Etik Beyan

Bu çalışmanın etik açıdan onayı, Yeditepe Üniversitesi Beşerî ve Sosyal Bilimler Bilimsel Araştırma ve Yayın Etik Kurulu tarafından verilmiştir (Toplantı tarihi: 26.12.2023, Toplantı No: 46/2023).

Kaynakça

Adomavicius, G., Bauman, K., Tuzhilin, A., & Unger, M. (2022). Context-aware recommender systems. F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira (Eds.). Recommender systems handbook (ss. 211-250). Springer.
Beer, D. (2009). Power through the algorithm? Participatory web cultures and the technological unconscious. New Media & Society, 11(6), 985-1002. https://doi.org/10.1177/1461444809336551
Bernstein, M., Christin, A., Hancock, J., Hashimoto, T., Jia, C., Lam, M., Meister, N., Persily, N., Piccardi, T., & Saveski, M. (2023). Embedding societal values into social media algorithms. Journal of Online Trust and Safety, 2(1). https://doi.org/10.54501/jots.v2i1.148
Blazquez, D., & Domenech, J. (2018). Big Data sources and methods for social and economic analyses. Technological Forecasting and Social Change, 130, 99-113. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.07.027
Boateng, G. O., Neilands, T. B., Frongillo, E. A., Melgar-Quiñonez, H. R., & Young, S. L. (2018). Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: A primer. Frontiers in public health, 6, 149. https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00149
Bonett, D. G., & Wright, T. A. (2015). Cronbach’s alpha reliability: Interval estimation, hypothesis testing, and sample size planning. Journal of Organizational Behavior, 36(1), 3-15. https://doi.org/10.1002/job.1960
Bozdag, E. (2013). Bias in algorithmic filtering and personalization. Ethics and Information Technology, 15(3), 209-227. https://doi.org/10.1007/s10676-013-9321-6
Breidbach, C. F. (2024). Responsible algorithmic decision-making. Organizational Dynamics, 53(2), https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101031
Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press.
Bucher, T. (2018). If... then: Algorithmic power and politics. Oxford University Press.

Chandler, D., & Fuchs, C. (2019). Digital objects, digital subjects: Interdisciplinary perspectives on capitalism, labour and politics in the age of big data. University of Westminster Press.
Cotter, K. M. (2020). Critical algorithmic literacy: Power, epistemology, and platforms. [Doctoral dissertation]. Michigan State University.
Datareportal. (2024a). Digital 2024: Global overview report. https://datareportal.com/reports/digital-2024-global-overview-report
Datareportal. (2024b). Digital 2024: Turkey. https://datareportal.com/reports/digital-2024-turkey
Diakopoulos, N. (2015). Algorithmic accountability: Journalistic investigation of computational power structures. Digital Journalism, 3(3), 398-415. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976411
Diakopoulos, N. (2016). Accountability in algorithmic decision making. Communications of the ACM, 59(2), 56-62. https://doi.org/10.1145/2844110
Dogruel, L. (2021). What is algorithm literacy? A conceptualization and challenges regarding its empirical measurement. M. Taddicken, & C. Schumann (Eds.), Algorithms and communication (ss. 67-93). Infrastructure and Research for Social Sciences - GESIS. https:// doi.org/10.48541/dcr.v9.3
Dogruel, L., Facciorusso, D., & Stark, B. (2022). ‘I’m still the master of the machine.’ Internet users’ awareness of algorithmic decision-making and their perception of its effect on their autonomy. Information, Communication & Society, 25(9), 1311-1332. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1863999
Dogruel, L., Masur, P., & Joeckel, S. (2022). Development and validation of an algorithm literacy scale for internet users. Communication Methods and Measures, 16(2), 115-133. https://doi.org/10.1080/19312458.2021.1968361
Erdem, B. K. (2021). Yapay zekânın medya ve yayıncılık alanına etkisi. TRT Akademi, 6(13), 896-903. https://doi.org/10.37679/trta.1002525
Eslami, M., Rickman, A., Vaccaro, K., Aleyasen, A., Vuong, A., Karahalios, K., Hamilton, K., & Sandvig, C. (2015). “I always assumed that I wasn’t really that close to [her]”: Reasoning about invisible algorithms in news feeds. Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, 153-162. https://doi.org/10.1145/2702123.2702556
Espinoza-Rojas, J., Siles, I., & Castelain, T. (2023). How using various platforms shapes awareness of algorithms. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1422-1433. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2078224
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Fouquaert, T., & Mechant, P. (2022). Making curation algorithms apparent: A case study of ‘Instawareness’ as a means to heighten awareness and understanding of Instagram’s algorithm. Information, Communication & Society, 25(12), 1769-1789. https://doi.org/10.1080/1369118X.2021.1883707
George, D., & Mallery, M. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. Pearson.
Gillespie, T. (2014). The relevance of algorithms. https://direct.mit.edu/books/edited-volume/chapter-pdf/2273545/9780262319461_cai.pdf
Gran, A.-B., Booth, P., & Bucher, T. (2021). To be or not to be algorithm aware: A question of a new digital divide? Information, Communication & Society, 24(12), 1779-1796. https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1736124
Head, A. J., Fister, B., & MacMillan, M. (2020). Information literacy in the age of algorithms: student experiences with news and information, and the need for change. Project Information Literacy. https://eric.ed.gov/?id=ED605109
Herschel, R., & Miori, V. M. (2017). Ethics & big data. Technology in Society, 49, 31-36. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2017.03.003
Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Hutcheson, G. D., & Sofroniou, N. (1999). The multivariate social scientist: Introductory statistics using generalized linear models. https://www.torrossa.com/gs/resourceProxy?an=4912571&publisher=FZ7200
Ilıcak Aydınalp, Ş. G. (2020). Halkla ilişkiler perspektifiyle yapay zekâ (AI). Turkish Studies, 15(4), 2283-2300. http://dx.doi.org/10.29228/TurkishStudies.42106
Iliadis, A., & Russo, F. (2016). Critical data studies: An introduction. Big Data & Society, 3(2). https://doi.org/10.1177/2053951716674238
Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1993). Lisrel 8: User’s guide. Scientific Software.
Karakoç Keskin, K., Gül Ünlü, & Oğuz Kuş. (2023). Algoritmik farkındalık ve hayali olanaklar: İnsan hakları ihlallerinin dijital mekanizması üzerine düşünmek. M. A. Göngen, Y. Kesgin (Ed.). Medya ve insan hakları (ss.55-72). Kriter.
Keskin, E. K. (2024). Dijital medya ortamında rızanın algoritmik inşası: Eleştirel algoritma çalışmaları perspektifinde bir tartışma. Yeni Medya, 16, 329-353. https://doi.org/10.55609/yenimedya.1424585
Kline, R. B. (2011). 26 Convergence of structural equation modeling and multilevel modeling. M. Williams, W. P. Vogt (Eds.). The SAGE handbook of innovation in social research methods (ss. 562-589). SAGE Publications.
Koenig, A. (2020). The algorithms know me and I know them: Using student journals to uncover algorithmic literacy awareness. Computers and Composition, 58. https://doi.org/10.1016/j.compcom.2020.102611
Kraemer, F., Van Overveld, K., & Peterson, M. (2011). Is there an ethics of algorithms? Ethics and Information Technology, 13(3), 251-260. https://doi.org/10.1007/s10676-010-9233-7
Lin, W.-L., & Yao, G. (2023). Concurrent validity. F. Maggino (Ed.), Encyclopedia of quality of life and well-being research (ss. 1303-1304). Springer International Publishing.
Løkke, E. (2020). Mahremiyet dijital toplumda özel hayat. (D. Başak, Çev.). Koç Üniversitesi Yayınları.
Martin, K. (2019). Ethical implications and accountability of algorithms. Journal of Business Ethics, 160(4), 835-850. https://doi.org/10.1007/s10551-018-3921-3
Milano, S., Taddeo, M., & Floridi, L. (2020). Recommender systems and their ethical challenges. AI & SOCIETY, 35(4), 957-967. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00950-y
Neuman, W. L. (2020). Toplumsal araştırma yöntemleri: Nitel ve nicel yaklaşımlar. (Ö. Akkaya, Çev.). Siyasal Kitabevi.
Orth, M. (2019). Profesör Katharina Zweig röportajı: İyi algoritma, kötü algoritma. https://www.deutschland.de/tr/topic/ekonomi/dijtallesme-algortimalar-hayatimizi-kolaylastiriyor-mu-yoksa-birer-tehlike-mi
Özel, S., & Özay, D. (2021). Yeni medya ortamlarında izleyici seçimi ve öneri algoritmaları: Netflix örneği. Ankara Üniversitesi İlef Dergisi, 8(2), 297-324. https://doi.org/10.24955/ilef.1023026
Proferes, N. (2017). Information flow solipsism in an exploratory study of beliefs about Twitter. Social Media + Society, 3(1). https://doi.org/10.1177/2056305117698493
Ptaszek, G. (2020). From algorithmic surveillance to algorithmic awareness: Media education in the context of new media economics and invisible technologies. S. Ratajski (Ed.). Media education as a challenge (ss. 59-71). Academy of Fine Arts in Warsaw.
Rader, E. (2017). Examining user surprise as a symptom of algorithmic filtering. International Journal of Human-Computer Studies, 98, 72-88. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2016.10.005
Rea, L. M., & Parker, R. A. (2014). Designing and conducting survey research: A comprehensive guide. John Wiley & Sons.
Saurwein, F., & Spencer-Smith, C. (2021). Automated trouble: The role of algorithmic selection in harms on social media platforms. Media and Communication, 9(4), 222-233. https://doi.org/10.17645/mac.v9i4.4062
Shin, D., Kee, K. F., & Shin, E. Y. (2022). Algorithm awareness: Why user awareness is critical for personal privacy in the adoption of algorithmic platforms? International Journal of Information Management, 65. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102494
Siles, I., Valerio-Alfaro, L., & Meléndez-Moran, A. (2024). Learning to like TikTok . . . and not: Algorithm awareness as process. New Media & Society, 26(10), 5702-5718. https://doi.org/10.1177/14614448221138973
Sousa, V. D., & Rojjanasrirat, W. (2011). Translation, adaptation and validation of instruments or scales for use in cross‐cultural health care research: A clear and user‐friendly guideline. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 17(2), 268-274. https://doi.org/10.1111/j.1365-2753.2010.01434.x
Spector, P. E. (1992). Summated rating scale construction: An introduction. Sage.
Statistics, L. (2018). Pearson’s product-moment correlation using SPSS Statistics. Statistical Tutorials and Software Guides. https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/pearsons-product-moment-correlation-using-spss-statistics.php
Stevens, J. (2002). Applied multivariate statistics for the social sciences (C. 4). Routledge.
Stöckli, D. R., & Khobzi, H. (2021). Recommendation systems and convergence of online reviews: The type of product network matters! Decision Support Systems, 142. https://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113475
Taylor, S. H., & Brisini, K. S. C. (2024). Parenting the TikTok algorithm: An algorithm awareness as process approach to online risks and opportunities. Computers in Human Behavior, 150. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107975
Thorat, P. B., Goudar, R. M., & Barve, S. (2015). Survey on collaborative filtering, content-based filtering and hybrid recommendation system. International Journal of Computer Applications, 110(4), 31-36.
Treré, E. (2016). The dark side of digital politics: Understanding the algorithmic manufacturing of consent and the hindering of online dissidence. IDS bulletin, 47(1), 127-138.
TÜİK. (2024). Hanehalkı bilişim teknolojileri (BT) kullanım araştırması. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2024-53492
Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research: A content analysis and recommendations for best practices. The Counseling Psychologist, 34(6), 806-838. https://doi.org/10.1177/0011000006288127
Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46, 74-85.
Yazıcıoğlu, Y., & Erdoğan, S. (2004). SPSS uygulamalı bilimsel araştırma yöntemleri. Detay Yayıncılık.
Zarouali, B., Boerman, S. C., & de Vreese, C. H. (2021). Is this recommended by an algorithm? The development and validation of the algorithmic media content awareness scale (AMCA-scale). Telematics and Informatics, 62. https://doi.org/10.1016/j.tele.2021.101607
Zwitter, A. (2014). Big data ethics. Big Data & Society, 1(2). https://doi.org/10.1177/2053951714559253

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

İletişim ve Medya Çalışmaları (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Elif Karakoç Keskin
0000-0002-2831-2247
Türkiye

Ege Simge Demirel ^*
0000-0002-7673-5711
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

28 Nisan 2025

Gönderilme Tarihi

29 Ocak 2025

Kabul Tarihi

30 Mart 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Sayı: 48

DOI

https://doi.org/10.31123/akil.1628894

IZ

https://izlik.org/JA47XX85BS

APA

Karakoç Keskin, E., & Demirel, E. S. (2025). Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 48, 236-256. https://doi.org/10.31123/akil.1628894

AMA

1.Karakoç Keskin E, Demirel ES. Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi. Akdeniz İletişim. 2025;(48):236-256. doi:10.31123/akil.1628894

Chicago

Karakoç Keskin, Elif, ve Ege Simge Demirel. 2025. “Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi”. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, sy 48: 236-56. https://doi.org/10.31123/akil.1628894.

EndNote

Karakoç Keskin E, Demirel ES (01 Nisan 2025) Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi 48 236–256.

IEEE

[1]E. Karakoç Keskin ve E. S. Demirel, “Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi”, Akdeniz İletişim, sy 48, ss. 236–256, Nis. 2025, doi: 10.31123/akil.1628894.

ISNAD

Karakoç Keskin, Elif - Demirel, Ege Simge. “Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi”. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi. 48 (01 Nisan 2025): 236-256. https://doi.org/10.31123/akil.1628894.

JAMA

1.Karakoç Keskin E, Demirel ES. Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi. Akdeniz İletişim. 2025;:236–256.

MLA

Karakoç Keskin, Elif, ve Ege Simge Demirel. “Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi”. Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, sy 48, Nisan 2025, ss. 236-5, doi:10.31123/akil.1628894.

Vancouver

1.Elif Karakoç Keskin, Ege Simge Demirel. Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi. Akdeniz İletişim. 01 Nisan 2025;(48):236-5. doi:10.31123/akil.1628894

Cited By

Examining the Perceptions of Communication Faculty Students on Algorithm Literacy and Algorithmic Decision Making

Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi

https://doi.org/10.31123/akil.1705388

Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi Creative Commons Atıf-Gayriticari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Algoritmik Medya İçeriği Farkındalık Ölçeğinin (AMCA-scale) Türkçe Uyarlaması ve Ölçek Faktörleri Arasındaki İlişkilerin Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Turkish Adaptation of the Algorithmic Media Content Awareness Scale (AMCA-scale) and Analysis of the Relationships Between Scale Factors

Öz

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

Examining the Perceptions of Communication Faculty Students on Algorithm Literacy and Algorithmic Decision Making