HANEHALKI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASININ DOĞRUSAL OLMAYAN KANONİK KORELASYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Abstract

İnternetin ticari amaçla kullanılmasıyla birlikte e-ticaret kavramı hayatımıza girmiştir. Ticarette rekabetin artmasıyla şirketlerin e-ticaret sahasında var olması neredeyse zorunlu hale gelmiştir. COVID 19’un ortaya çıkmasıyla kişiler evlerinde daha fazla zaman geçirmeye başlamış, bunun bir sonucu olarak bireylerin internet kullanımı ile internette geçirdikleri sürelerde artış göstermiştir. Bu durum insanları daha sık internet üzerinden alışveriş yapmaya yönlendirmiştir. Bu çalışmada COVID-19 sebebiyle Türkiye’de internet kullanım alışkanlığı ve e-ticaret alışkanlarının değişimi araştırılmıştır. Bu araştırmada, Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) hazırlamış olduğu “2019 Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması” ve “2020 Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması” anket verileri kullanılarak Türkiye’de yaşayan bireylerin demografik özelliklerine göre internet kullanımı ve e-ticaret harcamaları arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Bu amaçla doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi uygulanmıştır. 2019 yılı için 27535 anket verisi; 2020 yılı için 24760 anket verisi analize dahil edilmiştir. 2019 ve 2020 yılları için demografik özellikler, internet kullanımı ve e-ticaret harcamaları için ayrı ayrı ilişki analiz yapılmış ve bulgular yıllara göre karşılaştırılarak sunulmuştur.

Keywords

• Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi
• Hanehalkı Araştırması
• Bilişim Teknolojileri

EXAMINATION OF HOUSEHOLD INFORMATION TECHNOLOGIES USAGE RESEARCH WITH NON-LINEAR CANONICAL CORRELATION ANALYSIS

Abstract

With the use of the internet for commercial purposes, the concept of e-commerce has entered our lives. With the increase in competition in trade, it has become almost mandatory for companies to exist in the field of e-commerce. With the emergence of COVID 19, the time people spend at home and their internet use have increased in parallel. This has led people to shop online more frequently. In this study, the changes in internet usage habits and e-commerce habits in Turkey due to COVID-19 were investigated. In this research, the relations between internet usage and e-commerce expenditures according to the demographic characteristics of individuals living in Turkey were examined by using the survey data of “2019 Household Information Technologies Usage Survey” and “2020 Household Information Technologies Usage Survey” prepared by the Turkish Statistical Institute (TUIK). For this purpose, nonlinear canonical correlation analysis was applied. For 2019, 27535 survey data; For 2020, 24760 survey data were included in the analysis. For the years 2019 and 2020, separate relationship analyzes were made for demographic characteristics, internet usage and e-commerce expenditures, and the findings were compared according to years.

Keywords

• Non-linear Canonical Correlation
• Household Research
• Information Technologies
• Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi
• Hanehalkı Araştırması
• Bilişim Teknolojileri

References

1. Alkan, Ö., & Ünver, Ş. (2020). Türkiye’de e-devlet hizmetlerinin kullanımını etkileyen faktörlerin analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(4), 1431-1453.
2. Alkan, Ö., Abar, H., & Karaaslan, A. (2015). Hanelerde Bulunan Bilişim Ekipmanları Sayısını Etkileyen Faktörlerin Poisson Regresyon Modeliyle Araştırılması. Atatürk Üniversitesi 2. Ulusal Yönetim Bilişim Sistemleri Kongresi, Erzurum.
3. Alpar, R. (2011). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Detay Yayıncılık. Baskı. Ankara. Anıl, B., & Köksal, E. (2016). Türkiye’de interneti kimler, ne için kullanıyor?. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 1-13
4. Arıcıgil Çilan, Ç., Taş, N., & Özdemir, M., (2014). Gizli sınıf analizi ile Türkiye'de kişisel internet kullanım profilinin belirlenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 403-418.
5. Arısoy, Ö. (2009). İnternet bağımlılığı ve tedavisi. Psikiyatride güncel yaklaşımlar, 1(1), 55-67.
6. Baran, A. G., Kurt, Ş. K., & Tekeli, E. S., (2017). Yaşlıların dijital teknolojileri kullanım düzeyleri üzerine bir araştırma, İletişim Kuram ve Araştırma Dergisi, 1(45).
7. Bayram, N., & Ertaş, S. (2001). Tüketim harcamaları davranış biçimi: Princals ve overals yaklaşımı. V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Adana.
8. Coşkun, M., & Bülbül, H. İ., (2019). Hanehalkı bilişim teknolojileri kullanımının veri madenciliği teknikleri ile analizi. TÜBAV Bilim Dergisi, 12(2), 1-17.

9. De Leeuw, J. (1984). The Gifi system of nonlinear multivariate analysis. Data analysis and informatics III, 415-424.
10. De Leeuw, J., & Mair, P. (2009). Gifi methods for optimal scaling in R: The package homals. Journal of Statistical Software, 31, 1-21.
11. Filiz, Z., & Kolukısaoğlu, S. (2012). Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve bir uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 8(16), 59-74.
12. Gifi, A. (1989). Algorithm descriptions for ANACOR, HOMALS, PRINCALS and OVERALS. Department of Data Theory, University of Leiden. Research Report, 89(01).
13. Gifi, A. (1996). Nonlinear multivariate analysis. Wiley- Blackwell.
14. Giray, S. (2011). Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Yaşam Memnuniyeti Üzerine Bir Uygulama T.C. Marmara Üniversitesi.
15. Baran, A., & Erdem, M. T. (2017). Bilgi toplumunda dijital bölünme: bilişim ve iletişim teknolojileri kullanım yetenekleri üzerinden bir tartışma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(Kayfor 15 Özel Sayısı), 1505-1518.
16. Hair, J. (2010). Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
17. Lattin, J. (2003). Analyzing Multivariate Data, 1. Baskı. Thomson Publication
18. Meulman, J. J., & Heiser, W. J. (2005). SPSS Categories 14.0. Chicago: SPSS incorporated.
19. Michailidis, G., & De Leeuw, J. (1998). The Gifi system of descriptive multivariate analysis. Statistical Science, JSTOR 307-336.
20. Özkan, M. (2019). Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ile seçilmiş demografik ve sosyo-kültürel kavramların değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 391-408.
21. Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques. 1.Edition. NewYork: John Wiley Publication.
22. Selim, S., & Balyaner, İ. (2017). Türkiye’de hanehalkının sahip olduğu bilişim teknolojileri ürünleri sayısını belirleyen faktörlerin araştırılması: bir sayma veri modeli. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 428-454.
23. Tatlidil, H. (1996). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Cem Ofset Ltd. Şti. Eylül: Ankara.
24. Van Der Burg, E., De Leeuw, J., & Verdegaal, R. V. (1984). Non-linear canonical correlation with m sets of variables. University of Leiden.
25. Van der Burg, E., & Bijleveld, C. C. (1993). Longitudinal K-sets analysis using a dummy time variable. Qüestiió, 17(3), 339–351
26. Van der Burg, E., De Leeuw, J., & Dijksterhuis, G. (1994). OVERALS: Nonlinear canonical correlation with k sets of variables. Computational Statistics & Data Analysis, 18(1), 141-163.
27. Van der Burg, E., De Leeuw, J., & Verdegaal, R. (1988). Homogeneity analysis withk sets of variables: An alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika, 53(2), 177-197.
28. Van de Geer, John. (1993). Multivariate Analysis of Categorical Data: Theory. 2. Edition. California: Sage Publication.
29. Takane, Y., Young, F. W., & De Leeuw, J. (1977). Nonmetric individual differences multidimensional scaling: An alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika, 42(1), 7-67.