Internet of Things (IoT) Awareness Scale Development Study in Businesses

Yıl 2024, , 447 - 465, 30.06.2024

Vildan Bayram , Şükrü Mustafa Kaya

https://doi.org/10.25204/iktisad.1434292

Öz

In this study, it was aimed to develop a valid and reliable measurement tool to measure the IoT awareness perceptions of business employees. In the first stage of the three-stage scale development study, in-depth interviews were conducted. As a result of content analysis, a proposition pool of 87 items was created. In the second stage, an item draft was created and the scale was structured by consulting expert opinions in order to ensure meaning, face and content validity. In the last stage, the scale was evaluated and a draft scale with 15 items was created. As a result of the pilot application made to 150 employees in the energy sector using the draft scale, no items were removed from the scale. Using the final scale, an application was made in the health and aviation sector, and confirmatory and exploratory factor analysis was applied to the obtained data with IBM, SPSS 21 and AMOS 21 programs. As a result of the analyses, a total of 15 items, consisting of a 7-item activity dimension and an 8-item benefit dimension, emerged. The CFA provider determined that the scale had an acceptable level of fit. As a result of Cronbach Alpha values, the Activity dimension was calculated as 0.856 and the Benefit dimension was calculated as 0.833, and the scale was found to be valid and reliable. It is thought that the developed scale will be an important tool that can be used in all sectors to measure employees' perceptions of IoT awareness.

Anahtar Kelimeler

IoT Technologies in Businesses, Internet of Things in Businesses, IoT Awareness in Businesses, Scale Development.

İşletmelerde Nesnelerin İnterneti (IoT) Farkındalık Ölçeği Geliştirme Çalışması

Öz

Bu çalışmada işletme çalışanlarının Nesnelerin İnterneti (IoT) farkındalık algılarını ölçmek için geçerli ve güvenilir ölçme aracı geliştirmek amaçlanmıştır. Üç aşamalı ölçek geliştirme çalışmasının ilk aşamasında derinlemesine görüşmeler gerçekleştirilmiştir. İçerik analizi sonucu 87 maddelik bir önerme havuzu oluşturulmuştur. İkinci aşamada madde taslağı oluşturulmuş, anlam, görünüş ve kapsam geçerliğinin sağlanması amacıyla uzman görüşlerine başvurularak ölçek yapılandırılmıştır. Son aşamada ölçek değerlendirilip 15 maddelik taslak ölçek oluşturulmuştur. Taslak ölçek kullanılarak, enerji sektöründe 150 çalışana yapılan pilot uygulama sonucu, ölçekten herhangi bir madde çıkarılmamıştır. Nihai ölçek kullanılarak, sağlık ve havacılık sektöründe uygulama yapılmış, elde edilen verilere IBM, SPSS 21 ve AMOS 21 programları ile doğrulayıcı ve açımlayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Analizler sonucunda 7 maddelik faaliyet boyutu ve 8 maddelik fayda boyutundan oluşan toplam 15 maddelik ölçek ortaya çıkmıştır. DFA sonucu, ölçeğin kabul edilebilir düzeyde uyuma sahip olduğunu saptamıştır. Cronbach Alpha değerleri sonucu, Faaliyet boyutu 0,856 ve Fayda boyutu 0,833 olarak hesaplanmış, ölçeğin geçerli ve güvenilir olduğu saptanmıştır. Geliştirilen ölçeğin, çalışanların IoT farkındalığı algılarını ölçmede tüm sektörlerde kullanılabilecek önemli bir araç olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

İşletmelerde IoT Teknolojileri, İşletmelerde Nesnelerin İnterneti, İşletmelerde IoT Farkındalığı, Ölçek Geliştirme.

Kaynakça

• Al-Fuqaha, A., Guizani, M., Mohammadi, M., Aledhari, M. ve Ayyash, M. (2015). Internet of things: A survey on enabling technologies, protocols and applications. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(4), 2347-2376. https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2444095
• Atzori, L., Lera, A. ve Morabito G. (2010). The internet of things: A survey. Computer Networks, 54(15), 2787-2805. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2010.05.010
• Bagozzi, R. P. (1991). Further thoughts on the validity of measures of elation, gladness, and joy. Journal of Personality and Social Psychology, 61(1), 98-104. https://doi.org/10.1037/0022-3514.61.1.98
• Başkale, H. (2016). Nitel araştırmalarda geçerlik, güvenirlik ve örneklem büyüklüğünün belirlenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi, 9(1), 23-28. https://dergipark.org.tr/tr/pub/deuhfed/issue/46796/586804
• Bayram, V. ve Kaya, Ş. M. (2023). İşletme bilgi sistemlerinde nesnelerin interneti (IoT): Uygulama alanları. Stratejik yönetimde işletme ve yönetim bilgi sistemleri içinde (s. 235-250). Nobel Bilimsel Eserler.
• Bloom, G., Alsulami, B., Nwafor, E. ve Bertolotti, I. C. (2018). Design patterns for the industrial internet of things. IEIIT, Italian National Research Council (CNR), Torino, Italy.
• Bryman, A. ve Cramer, D. (2012). Quantitative data analysis with IBM SPSS 17, 18 & 19: A guide for social scientists. Routledge.
• Burić, I., Sorić, I., ve Penezić, Z. (2016). Emotion regulation in academic domain: Development and validation of the Academic Emotion Regulation Questionnaire (AERQ). Personality and Individual Differences, 96, 138-147. https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.02.074
• Büyüköztürk, Ş. (2007). Veri analizi el kitabı. 8. Baskı. Ankara: Pegem Ak Yayıncılık.
• Cole, D. A. (1987). Utility of confirmatory factor analysis in test validation research. Journal of Consulting And Clinical Psychology, 55(4), 584-594. https://doi.org/10.1037/0022-006X.55.4.584
• Çalışkan, A. (2022). Örgütsel değişime açıklık: Bir ölçek geliştirme çalışması. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 191-202 https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1069524
• Demir, K. ve Akpınar, E. (2016). Mobil öğrenmeye yönelik tutum ölçeği geliştirme çalışması. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 6(1), 59-79. https://doi.org/10.17943/etku.83341
• Fornell, C. ve 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/10.2307/3151312
• Gerger, A. (2023). Aşağıdan yukarıya endüstri 4.0 dönüşüm yaklaşımı: Yalın yönetim. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(1), 908-930. https://doi.org/10.47495/okufbed.1076054
• Huang, C. C., Wang, Y., Wu, T. ve Wang, P. (2013). An empirical analysis of the antecedents and performance consequences of using the moodle platform. International Journal of Information and Education Technology, 3(2), 217-221. https://doi.org/10.7763/IJIET.2013.V3.267
• Jeong, J. (2004). Analysis of the factors and the roles of hrd in organizational learning styles as ıdentified by key ınformants at selefte corporations in the republic of Korea. (Yayımlanmamıs doktora tezi). Amerika: Texas A&M University. Major Subject: Educational Human Resource Development.
• Kaya, Ş.M., Erdem, A. ve Güneş, A. (2022). Anomaly detection and performance analysis by using big data filtering techniques for healthcare on IoT edges. Sakarya University Journal of Science, 26(1), 1-13. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.903915
• Kaya, Ş.M., Erdem, A., ve Güneş, A. (2021). A smart data preprocessing approach to effective management of big health data in IoT edge. Smart Homecare Technology and TeleHealth, 9-21. https://doi.org/10.2147/SHTT.S313666
• Kaya, Ş.M., İşler, B., Abu-Mahfouz, A.M., Rasheed, J. ve AlShammari, A. (2023). An intelligent anomaly detection approach for accurate and reliable weather forecasting at IoT Edges: A case study. Sensors 2023, 23, 2426. https://doi.org/10.3390/s23052426
• Kulkarni, A. ve Sathe, S. (2014). Healthcare applications of the internet of things: A review, International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5(5), 6229-6232. https://www.ijcsit.com/docs/Volume%205/vol5issue05/ijcsit2014050551.pdf
• Laplante, P. A., Kassab, M., Laplante, N. L. ve Voas, J. M. (2018). Building caring healthcare systems in the internet of things. IEEE Systems Journal, 12(3), 3030-3037. https://doi.org/10.1109/JSYST.2017.2662602
• Li, S., Raymond, K. K., Sun, Q., Buchanan, W. J. ve Cao, J. (2015). IoT forensics: Amazon echo as a use case. IEEE Internet of Things Journal, 6(4), 6487-6497. https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2906946
• Marjani, M., Nasaruddin F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A. ve Yaqoob, I. (2017). Big IoT data analytics: Architecture, opportunities, and open research challenges. IEEE Access, 5, 5247-5261. https://doi.org/10.1109/access.2017.2689040
• McGartland, R. D., Berg-Weger, M., Tebb, S., Lee, E. S. ve Rauch, S. (2003). Objectifying content validity: Conducting a content validity study in social work research. Social Work Research, 27(2), 94-104. https://doi.org/10.1093/swr/27.2.94
• Meydan, C. M. ve Şeşen, H. (2015). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Mourthzis, D., Vlachou E. ve Milas, N. (2016). Industrial big data as a result of IoT adoption in manufacturing, 5th CIRP Global Web Conference Research and Innovation for Future Production Procedia CIRP 55, 290-295. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.038
• Nunnally, J. C. (1967). Psychometic theory. McGraw-Hill, Inc., 1. Baskı, New York.
• Saqlain, M., Piao M., Shim Y. ve Lee J. Y. (2019). Framework of an IoT-based industrial data management for smart manufacturing. Journal of Sensor and Actuator Networks, 8(2), 25. https://doi.org/10.3390/jsan8020025
• Schwab, D. P. (2013). Research methods for organizational studies. Psychology Press.
• Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları.
• Tabachnick, B.G. ve Fidell, L.S. (2012). Using multivariate statistics. 6th Ed. Pearson Education, Inc, New York, Ny, U.S.A.
• Tavşancıl, E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel.
• TDK (2009). Türk Dil Kurumu. https://sozluk.tdk.gov.tr/
• Tekindal, S. (2009). Duyuşsal özelliklerin ölçülmesi için araç oluşturma. Ankara: Pegem Akademi.
• Turgut, M. F. ve Baykul, Y. (1992). Ölçekleme teknikleri. Ankara: ÖSYM yayınları.
• Turgut, Z. (2018). Nesnelerin interneti için hareketlilik yönetimi, (Yayımlanmamış Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İstanbul.
• Yılmaz, E., (2017). Internet of things based battery management systems applications, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İstanbul.
• Yılmaz, H., ve Öncel, A. (2023). Endüstri 4.0 kapsamında akıllı fabrikalar ve çalışma ilişkileri üzerindeki etkileri. Sakarya İktisat Dergisi, 12(3), 398-422. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sid/issue/80111/1348675
• Yurdugül, H. (2005, 28-30 Eylül). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi içinde (s. 771-774). Denizli, Türkiye.