Dijital İstifçilik Ölçeği Türkçe Formu’nun Psikometrik Özellikleri

Yıl 2023, , 109 - 115, 28.12.2023

Çiğdem Berber Çelik , Feridun Kaya

https://doi.org/10.5152/AUJFL.2023.23107

Öz

Bu araştırmanın amacı, Dijital İstifçilik Ölçeği’nin Türk kültürüne uyarlanma çalışmasının yapılmasıdır. Bu amaçla yürütülen araştırmanın çalışma grubunu yaşları 18 ile 38 arasında (X = 21,50, Sd = 2,67) bulunan 408’i (%75,5) kadın, 136’sı (%25,5) erkek toplam 544 yetişkin bireyden meydana gelmektedir. Araştırmada ölçüt ölçek geçerlik çalışması kapsamında veri toplama araçları olarak Obsesif Kompulsif Envanteri-Gözden Geçirilmiş Formu, Sürekli Kaygı Envanteri ve Biriktirme Envanteri Gözden Geçirilmiş Formu kullanılmıştır. Araştırmada faktör yapısını doğrulamak amacıyla doğrulayıcı faktör analizi (DFA), belirlenen ölçütlerle ilişkisini ortaya çıkarmak amacıyla korelasyon analizlerinden yararlanılmıştır. Yürütülen DFA sonucunda Dijital İstifçilik Ölçeği’nin iki boyutlu yapısının Türk örneklem üzerinde doğrulandığı ifade edilebilir (χ2 = 115,75, Sd = 34, χ2/ Sd=3,40, NFi=0,996, CFi=0,997, RMSEA=0,066 ve SRMR=0,036). Ölçüt bağıntılı geçerliğinin belirlenmesi amacıyla yapılan korelasyon analizi sonucunda dijital istifçiliğin silme zorluğu ve biriktirme boyutları ile biriktirme ve obsesif-kompulsif belirtiler arasında yüksek düzeyde, sürekli kaygı ile orta düzeyde pozitif yönde anlamlı ilişkilerin olduğu hesaplanmıştır. Dijital İstifçilik Ölçeği’nin güvenirlik analizleri sonucunda ise iç tutarlık katsayısı silme zorluğu alt boyutu için (α) .92 ve biriktirme alt boyutu için (α) .76 olarak belirlenmiştir. Elde edilen bulgular alan yazın ışığında tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Dijital istifçilik, istifleme bozukluğu, dijitalleşme

Kaynakça

• American Psychiatric Association [APA] (1994). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-IV) (4th ed). American Psychiatric Association.
• American Psychiatric Association [APA] (2013). Diagnosis and statistical manual of mental disorders (DSM-5) (5th ed). American Psychiatric Association.
• Ayyagari, R., Grover, V., & Purvis, R. (2011). Technostress: Technological antecedents and implications. MIS Quarterly, 35(4), 831–858. [CrossRef]
• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed). Lawrence Erlbaum Associates.
• Cushing, A. L. (2013). “it’s stuff that speaks to me”: Exploring the characteristics of digital possessions. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(8), 1723–1734. [CrossRef]
• Demirhan, N., & Yorulmaz, O. (2012). Biriktirme Envanteri-Gözden Geçirilmiş Formu’nun Türkçe’ye uyarlanması ve yetişkin örnekleminde psikometrik özelliklerinin incelenmesi (Adaptation of Saving inventory-Revised Form and examination of its psychometric characteristics in a Turkish community sample). Poster Presentation. 17. National psychology congress, April, 25–28. istanbul.
• DiStefano, C., & Morgan, G. B. (2014). A comparison of diagonal weighted least squares robust estimation techniques for ordinal data. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 21(3), 425-438. [CrossRef]
• Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (4th ed). Sage Publications Ltd.
• Foa, E. B., Huppert, J. D., Leiberg, S., Langner, R., Kichic, R., Hajcak, G., & Salkovskis, P. M. (2002). The obsessive–compulsive inventory: Development and validation of a short version. Psychological Assessment, 14(4), 485–496. [CrossRef]
• Frost, R. O., & Hartl, T. L. (1996). A cognitive-behavioral model of compulsive hoarding. Behaviour Research and Therapy, 34(4), 341–350. [CrossRef]
• Frost, R. O., Steketee, G., & Grisham, J. (2004). Measurement of compulsive hoarding: Saving inventory revised. Behaviour Research and Therapy, 42(10), 1163–1182. [CrossRef]
• Gormley, C. J., & Gormley, S. J. (2012). Data hoarding and information clutter: The impact of cost, life span of data, effectiveness, sharing, productivity and knowledge management culture. Issues in Information Systems, 13, 90–95.
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cut off criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. [CrossRef]
• Kalaycı, Ş. (2009). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Asil Yayınları.
• Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed). Guilford Press.
• LeCompte, A., & Öner, N. (1975). Durumluk-sürekli kaygı envanterinin Türkçe’ye adaptasyon ve standardizasyonu ile ilgili bir çalışma. iX. Milli Psikiyatri ve Nörolojik Bilimler Kongresi Çalışmaları, 457–462.
• Li, C. H. (2016). The performance of ML, DWLS, and ULS estimation with robust corrections in structural equation models with ordinal variables. Psychological Methods, 21(3), 369–387. [CrossRef]
• Luxon, A. M., Hamilton, C. E., Bates, S., & Chasson, G. S. (2019). Pinning our possessions: Associations between digital hoarding and symptoms of hoarding disorder. Journal of Obsessive-Compulsive and Related Disorders, 21, 60–68. [CrossRef]
• Morein-Zamir, S., Papmeyer, M., Pertusa, A., Chamberlain, S. R., Fineberg, N. A., Sahakian, B. J., Mataix-Cols, D., & Robbins, T. W. (2014). The profile of executive function in OCD hoarders and hoarding disorder. Psychiatry Research, 215(3), 659–667. [CrossRef]
• Morrison, J. (2014). DSM-5 made easy the clinician’s guide to diagnosis. Guilford.
• Neave, N., Briggs, P., McKellar, K., & Sillence, E. (2019). Digital hoarding behaviours: Measurement and evaluation. Computers in Human Behavior, 96, 72–77. [CrossRef]
• Öner, N. (2012). Türkiye’de kullanılan psikolojik testlerden örnekler: Bir başvuru kaynağı (7. bs.). Seçkin Yayınevi..
• Saxena, S. (2011). Pharmacotherapy of compulsive hoarding. Journal of Clinical Psychology, 67(5), 477–484. [CrossRef]
• Sedera, D., Lokuge, S., & Grover, V. (2022). Modern-day hoarding: A model for understanding and measuring digital hoarding. Information and Management, 59(8), 103700. [CrossRef]
• Şencan, H. (2005). Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. Seçkin Yayınları..
• Spielberger, C. D., Gorsuch, R. L., & Lushene, R. E. (1970). The State-Trait Anxiety Inventory (test manual). Consulting Psychologists Press..
• Stevens, J. P. (2009). Applied multivariate statistics for social sciences (5th ed). Routledge Taylor & Francis Group..
• Sweeten, G., Sillence, E., & Neave, N. (2018). Digital hoarding behaviours: Underlying motivations and potential negative consequences. Computers in Human Behavior, 85, 54–60. [CrossRef]
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2014). Using multivariate statistics (6th ed.). Pearson Education.
• Thorpe, S., Bolster, A., & Neave, N.. (2019). Exploring aspects of the cognitive behavioural model of physical hoarding in relation to digital hoarding behaviours. Digital Health, 5, 2055207619882172.
• van Bennekom, M. J., Blom, R. M., Vulink, N., & Denys, D. (2015). A case of digital hoarding. BMJ Case Reports, 2015. [CrossRef]
• Vitale, F., Janzen, i., & McGrenere, J. (2018). Hoarding and minimalism: Tendencies in digital data preservation. Conference on Human Factors in Computing Systems. Montreal, QC, Canada. [CrossRef].
• Yorulmaz, O. (2015). Obsesif kompulsif ve travma ilişkili bozukluklar. içinde M. Şahin (Çev.). Anormal psikoloji (12. baskı, ss. 201–223). Nobel.