Bilişim uzmanlarının yapay zeka teknolojilerine bakış açısı üzerine nicel bir uygulama

Yıl 2024, Cilt: 15 Sayı: 2, 63 - 79, 07.12.2024

Bora Göktaş , Hasan Karagöz

https://doi.org/10.34231/iuyd.1548886

Öz

Günümüzde teknoloji kelimesi sıklıkla dile getirilmektedir. Ortaya çıkan bu teknolojilerden biri de yapay zekadır. Bilginin bilgisayar ve ona benzer elektronik aletlerle işlenmesine bilişim; bu işi yapan, bu sistemi düzenleme bilgi ve beresine sahip olan kişilere de bilişim uzmanı denmektedir. Bu çalışmada, bilişim uzmanlarının yapay zekâ teknolojisine karşı tutumları araştırılmıştır. Amaç, yapay zekanın kabul edilme düzeyini belirlemek ve teknolojinin yarattığı kaygılara yönelik önermeler geliştirmektir. Bilişim sektöründe çalışan insanların yapay zekanın devrimsel yenilikleri nasıl baktığı ve kaygı yaratıp yaratmadığı sorusu ele alınmıştır. Bu çalışmanın önemi, bilişim uzmanlarının teknolojiyi ilk kullanan ve benimseyen kesim olduğu düşünüldüğünde, yapay zekanın benimsenme ve yayılma sürecindeki rolünü anlamaktır. Elde edilen bulgulara göre oluşturulan boyutlardan teknolojinin kabulü, yapay zeka için evangelist davranma, etkileşim halinde olunması, olumlu bir tutuma sahip olma, duygusal zekaya sahip olma ve bir yaşam tarzı olarak görülmesi noktasında katılımcılar olumlu bir tutum sergilemekteyken; yapay zekaya ilişkin kaygılar konusundaysa yansız, kararsız görünmektedir. Ters ölçek maddelerinden oluşan “kaygı” boyutu için araştırmadaki beklenti, sonucun olumsuz çıkmasıydı. Dolayısıyla “kaygı” boyutuna yönelik hipotez reddedilmekteyken, diğer boyutlara ait hipotezler kabul edilmiştir. Ayrıca “boyutlar” arası ilişkiyi görebilmek için korelasyon analizi yapılmıştır ve böylece bir değişkene ilişkin değişimin diğer bir değişkende nasıl bir değişim sağlayabileceği anlaşılmaya çalışılmıştır. Sınamada tüm boyutlar arasında ilişki bulunmaktadır ve en yüksek ilişki “etkileşim” ile “olumlu tutum”; en düşük ilişkiyse “etkileşim” ile “kaygı” boyutları arasındadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ, tutum, bilişim uzmanlığı, dijital pazarlama

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK 2209-A Üniversite Ögrencileri Arastırma Projeleri Destekleme Programı

Proje Numarası

1919B012221702

A quantitative application on IT professionals' perspective on artificial intelligence technologies

Öz

Today, the word technology is frequently mentioned. One of these emerging technologies is artificial intelligence. The processing of information by computers and similar electronic devices is called informatics, and the people who do this job and have the knowledge and skills to organize this system are called informatics experts. In this study, the attitudes of IT specialists towards artificial intelligence technology were investigated. The aim is to determine the level of acceptance of artificial intelligence and to develop propositions for the concerns created by the technology. The question of how people working in the IT sector view the revolutionary innovations of artificial intelligence and whether these create anxiety is addressed. The importance of this study is to understand the role of IT professionals in the adoption and diffusion process of artificial intelligence, considering that they are the first to use and adopt technology. According to the findings, the participants have a positive attitude towards the dimensions of acceptance of technology, acting as evangelists for artificial intelligence, interacting, having a positive attitude, having emotional intelligence and being seen as a lifestyle, while they seem to be neutral and undecided about the anxiety about artificial intelligence. While the hypothesis for the “anxiety” dimension was rejected, the hypotheses for the other dimensions were accepted. In addition, correlation analysis was conducted in order to see the relationship between the “dimensions” and thus, it was tried to understand how a change in one variable could lead to a change in another variable. In the test, there is a relationship between all dimensions and the highest relationship is between “interaction” and “positive attitude” and the lowest relationship is between “interaction.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence, attitude, informatics expertise, digital marketing

Proje Numarası

1919B012221702

Kaynakça

• Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
• Atalay, G. E. (2018). Dijital çağda Marshall McLuhan’ı yeniden düşünmek: Bir uzantı ve ampütasyon olarak yeni medya teknolojileri. Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi, 4(6), 27-48.
• Beckers, J. J. & Schmidt, H. G. (2001). The structure of computer anxiety: A six-factor model. Computers in Human Behavior, 17(1), 35–49.
• Budak, S. (2000). Psikoloji Sözlüğü. Ankara: Bilim ve Sanat Yayınları.
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of ınformation technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
• Divanoğlu, S., İçerli L. & Arsu T. (2018), Tüketicilerin duygusal zekâsının içgüdüsel ve kompülsif satın alma davranışları üzerindeki etkisi: Aksaray İli Örneği. Turkish Studies Economics, Finance and Politics, 13(30), 495-518.
• Efe, A. (2022). Yargısal ve hukuki süreçlerde yapay zekâ kullanan araçlar üzerine bir araştırma. Bilgi Yönetimi Dergisi, 5(1), 92-117.
• Erdoğan Tarakçı, İ. & Göktaş, B. (2021). Dijital Gelecek Dijital Dönüşüm. İstanbul: Efe Akademik Yayıncılık
• Hocaoğlu, G. (2017). Tüketicilerin Online Anlık Satın Alma Davranışlarının Analizi: Özel Alışveriş Siteleri Üzerine Bir Uygulama. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi.
• İnova 25 (2024). Duygusal zekâ ve yapay zekâ: İnsan-makine etkileşiminin geleceği. İndirme Tarihi: 6 Eylül 2024, URL: https://www.innova.com.tr/blog/duygusal-zeka-ve-yapay-zeka-insan-makine-etkilesiminin-gelecegi
• İsman, A. (2001). Teknolojinin Felsefi Temelleri. Sakarya Üniversitesi Eğitim. İndirilme Tarihi: 26 Mayıs 2022, URL: http://Www.Ef.Sakarya.Edu.Tr/Dergi/Efdergisayi1.Pdf.
• İşler, B. & Kılıç, M.Y. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergi, 5(1), 1-11.
• Johnson, D. G. & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270.
• Kalbakhanı, E. (2013). Yaşam Tarzının ve Tüketici Etnosentrizminin Satın Alma Niyeti Üzerinde Etkisinin İncelenmesi. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]. Atatürk Üniversitesi.
• Kane, D. A. (2016). The role of chatbots in teaching and learning. In Rice, S. & Gergor, M. N. (Eds.), Elearning and the academic library: Essays on innovative initiatives (pp. 1-27). McFarland & Company.
• Kara, H., Karabacak M. & Tokat B. (2013). Teknolojik değişimin işgörenler üzerinde yarattığı kaygı (durumluk-sürekli) ve kökenlerinde bulunabileceği düşünülen bazı demografik değişkenler üzerine bir araştırma. International Periodical For The Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 8(12), 663-678.
• Kesiç, T, & Rajh, S.P. (2003). Market segmentation on the basis of food- related lifestyles of Croatian families. British Food Journal, 105(3), 162-174.
• Kim, S. (1999). The roles of knowledge professionals for knowledge management. 65th Ifla Council And General Conference. Bangkok: International Federation Of Library Associations And Institutions.
• Konak, O. (2023). Duygusal zekâ ve yapay zekâ ilişkisine teorik bir bakış. International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 9(78), 5449-5451.
• Lee, Y., Kenneth, C. C. & Kai, H. L. (2003). The technology acceptance model: Past, present, and future. Communications of the Association for Information Systems, 12(50), 752-780.
• Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., Ko. R. & Sanghvi, S. (2017). Jobs lost, jobs gained: workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute.
• McLuhan, M. (1962). Gutenberg Galaxy: The Making of Typographic Man. University of Toronto Press, Canada.
• Meiners, N. H., Schwarting, U. & Seeberger, B. (2010). The renaissance of word-of-mouth marketing: A 'new' standard in twenty-first century marketing management?!. International Journal of Economic Sciences and Applied Research, 3(2), 79-97.
• Özgüven, İ. E. (1994). Psikolojik Testler. Ankara: Yeni Doğuş Matbaası.
• Özkalp, E. & Kırel, Ç. (2001). Örgütsel Davranış. A.Ü Yayınları No:149, Eskişehir.
• Özkan, A., Özkan, H. & Akkaya, B. (2021). Yapay zeka kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 5(2), 1125-1146.
• Rogers, E. M. (1983). Diffusion of Innovations. New York, NY: The Free Press.
• Rusticus, S. (2006). Creating Brand Advocacy. In Kirby, J. & Marsden, P. (Eds.), Connected Marketing: The Viral, Buzz and Word of Mouth Revolution. Oxford: Elsevier, Ltd.
• Sarıkaş, A., Yayla, A. & Polat, Z. (2018). Kablosuz Haberleşme Teknolojilerinin Akıllı Ulaşım Sistemlerinde Uygulamaları. BANU Intelligent Transportation Conference.
• Savaş, B. & Günay, G. (2016). Tüketici-tüketici etkileşiminin, tüketicilerin satın alma sonrası memnuniyet düzeyleri üzerine etkisi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, 51(2), 47-78.
• Sebetçi, Ö. (2024). Yapay Zeka ile Sağlık: Sistemlerden Uygulamaları. İstanbul: Kodlab Yayın.
• Shipley, W. C. (1986). Shipley Institute of Living Scale. Los Angeles, CA: Western Psychological Services.
• Sucu, İ., & Ataman, E. (2020). Dijital evrenin yeni dünyası olarak yapay zeka ve her filmi üzerine bir çalışma. Yeni Medya Elektronik Dergi, 4(1), 40-52.
• Şengül, M. (2013). Ortaokul öğrencilerine yönelik “yazma öz yeterlikleri ölçeği” geliştirme çalışması. Turkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 171, 81-94.
• Tabachnick, B. G. ve Fidel, L. S. (2013). Using multivariate statistics. USA: Pearson Education Limited.
• Taylor, S. & Todd, P. A. (1995). Understanding ınformation technology usage: A test of competing models. Information Systems Research, 6(2), 144-176.
• TDK. (2014). Büyük Türkçe Sözlük. Türk Dil Kurumu. 01.05.2014 tarihinde http://www.tdk.gov.tr/index adresinden alınmıştır.
• Türksat Bilişim (2024). Günümüzde Yapay Zeka Uygulamaları ve Kullanım Alanları. İndirme Tarihi: 10 Eylül 2024, URL: https://bilisim.turksat.com.tr/tr/blog-yazilari/gunumuzde-yapay-zeka-uygulamalari-ve-kullanim-alanlari/
• Varoğlu, A. K. & Basım, H. N. (2009). Örgütlerde Değişim ve Öğrenme. İstanbul: Siyasal Yayın Dağıtım.
• Venkatesh, V. & Davis, F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of ınformation technology: toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
• Wang, W. & Siau, K. (2019). Artificial intelligence, machine learning, automation, robotics, future of work and future of humanity: A review and research agenda. Journal of Database Management, 30(1), 61-79.
• Wang, Y. Y. & Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
• Yıldız, E. (2021). İletişim alanındaki yapay zekâ konulu tezlerin incelenmesi. İstanbul Aydın Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3), 605-618.