Development of Artificial Intelligence and Robot Technology Perception Scale

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 2, 138 - 157, 31.12.2024

Meltem Toksoy Çağal , Yahya Mustafa Keskin

https://doi.org/10.33817/muhakeme.1507672

Öz

The Artificial Intelligence and Robot Technology Perception Scale is a measurement tool developed to assess people's perception of risk and functionality related to the said technology. 47-item draft form was applied to a total of 460 volunteer participants. Statistical analysis of the data was performed using IBM SPSS Statistics v26.0 and Lisrel 8.80 programs. According to the EFA result, the developed scale consisted of a 4-factor structure and 26 items, and as a result of Principal Component Analysis scale explained 61.10% of the total variance. The fit indices of the scale were examined with CFA and it was determined that the fit indices of 26 items and the 4-factor structure were at a sufficient level. Within the scope of reliability analysis, Cronbach Alpha internal consistency coefficients were calculated and found to be .89 for general function perception and .93 for general risk perception, and the reliability level of the scale was found to be high. In the analysis of the scale's items, it was determined that the items were highly predictive and discriminative.
Upon thorough examination of all statistical data, it has been established that the developed scale is valid and reliable.

Anahtar Kelimeler

Risk perception, Function perception, AI, Robot

Yapay Zeka Ve Robot Teknolojisi Algı Ölçeğinin Geliştirilmesi

Öz

Yapay Zeka ve Robot Teknolojisi Algı Ölçeği, kişilerin söz konusu teknolojiye ilişkin risk ve işlevsellik algısını değerlendirmek amacıyla geliştirilmiş bir ölçüm aracıdır. 47 madde içeren taslak form, toplamda 460 gönüllü katılımcıya uygulanmıştır. IBM SPSS Statistics v26.0 ve Lisrel 8.80 programları kullanılarak verilerin istatistiksel analizi yapılmıştır. AFA sonucuna göre, geliştirilen ölçeğin 4 faktör yapı ve 26 madde içerdiği belirlenmiş ve Temel Bileşenler Analizi sonucunda ölçeğin toplam varyansın %61.10'unu açıkladığı görülmüştür. Ölçeğin uyum indeksleri DFA ile incelenmiş ve 26 madde ve 4 faktör yapısının uyum indekslerinin yeterli düzeyde olduğu belirlenmiştir. Güvenilirlik analizi kapsamında, Cronbach Alfa iç tutarlılık katsayıları hesaplanmış ve genel işlev algısı için .89, genel risk algısı için ise .93 olduğu ve ölçeğin güvenilirlik düzeyinin yüksek olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen ölçeğin madde analizi yapıldığında, maddelerin öngörü gücünün ve ayırt edici düzeylerinin yüksek olduğu belirlenmiştir. Tüm istatistiksel veriler incelendiğinde, geliştirilen ölçeğin hem geçerli hem de güvenilir olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Risk algısı, İşlev algısı, Yapay zeka, Robot

Etik Beyan

yüklendi

Destekleyen Kurum

yok

Teşekkür

yok

Kaynakça

• Anderson, J., Rainie, L., & Luchsinger, A. (2018). Artificial Intelligence and The Future of Humans. Anderson, J., Rainie, L., & Luchsinger, A. (2018). Artificial Intelligence and The Future of Humans. Pew Research Center. Retrieved November 22, 2020, from www.pewresearch. org.
• Ayre, C., & Scally, A. J. (2014). Critical Values For Lawshe’s Content Validity Ratio: Revisiting The Original
• Methods Of Calculation. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 47(1), 79-86.
• Beck, U. (1992). Risk society: Towards a new modernity. Londra: Sage
• Beck, U. (1999a). World risk society. Cambridge: Polity Press.
• Beck, U. (1999b). Siyasallığın icadı (N. Ülner, Çev.). İstanbul: İletişim.
• Beck, U. (2019). Risk toplumu başka bir modernliğe doğru (3.bs.) (K. Özadoğan, & B. Doğan, Çev.). İstanbul: İthaki.
• Boudia, S., & Jas, N. (2007). Introduction: Risk and ‘risk society’ in historical perspective. History and Technology, 23(4), 317-331.
• Broadbent, E., Stafford, R., & MacDonald, B. (2009). Acceptance Of Healthcare Robots For The Older Population: Review And Future Directions . International Journal of Social Robotics, 1, 319-330.
• Brussevich, M., Dabla-Norris, E., Kamunge, C., Karnane, P., Khalid, S., & Kochhar, K. (2018). Gender, Technology, and the Future of Work. IMF Staff Discussion Notes. Retrieved November 19,2020, from https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2018/10/09/Gender-Technology-and-the-Future-of-Work-46236 .
• Burgess, A., Wardman, J., & Mythen, G., (2018). Considering risk: placing the work of Ulrich Beck in context. Journal of Risk Research, 21(1), 1-5.
• Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal Bilimler Için Veri Analizi El Kitabı: İstatistik, Araştırma Deseni, SPSS Uygulamaları ve Yorum (28. baskı). Ankara: Pegem Akademi.
• Chaudhry, M., & Venugopal, C.N. (2004). Parsons and Merton. S. C. Dube (Ed.). Sociological Thought in (pp.9-94). New Delhi: Indira Gandhi National Open University
• Child, D. (2006). The essentials of factor analysis (3rd. ed.). Continuum, London.
• Cincioğlu, O., Şişman, B., & Yaman, Y. (2015). Exploring The Utilization Of Robotic Technology In Foreign Language Teaching . İstanbul Açık ve Uzaktan Eğitim Dergisi (AUZED), 1(2), 41-49.
• Çakır, A. (2014). Faktör Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi, İstanbul.
• Çapık, C. (2014). Geçerlik ve Güvenirlik Çalışmalarında Doğrulayıcı Faktör Analizinin Kullanımı. Anadolu Hemşirelik ve Sağlık Bilimleri Dergisi, 17(3), 196-205.
• Giddens, A. (2012). Sosyoloji (1.bs.) (C. Güzel, Haz.). İstanbul: Kırmızı Yayın.
• DeVellis, R. F. (2014). Ölçek Geliştirme Kuram ve Uygulamalar. (Çev. Ed. T. Totan). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Erkorkmaz, Ü., Etikan, İ., Demir, O., Özdamar, K. & Sanisoğlu, S.Y. (2013). Doğrulayıcı Faktör Analizi ve Uyum Indeksleri. Türkiye Klinikleri, 33(1), 210-223.
• Executive Office of the President. (2016). Preparing for the Future of Artificial Intelligence. The National Science and Technology Council (NSTC) . Washington, D.C.: The National Science and Technology Council (NSTC). Retrieved May 15, 2022 from https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf.
• Furedi, F. (2001). Korku kulturu (1.bs.) (B. Yıldırım, Çev.). İstanbul: Ayrıntı.
• Gönç Şavran, T. (2011). İşlevselcilik-I Talcot Parsons. S. Suğur (Ed.). Modern Sosyoloji Tarihi (1.bs.) içinde (s.2-29). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• Graetz, G., & Michaels, G. (2018). Robots at Work. The Rewiev of Economics and Statistics, 5 (C), 753-768.
• Griner, S. (2002). Living in a world risk society: A reply to Mikkel V. Rasmussen. Millennium. Journal of International Studies, 31(1), 149-160.
• Hagerty, A., & Rubinov, I. (2019, July 18). Global AI Ethics: A Review of the Social Impacts and Ethical Implications of Artificial Intelligence. arxiv.org, Retrieved Mach 10, 2021, from https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.07892.pdf .
• Heiner, D., & Nguyen, C. (2018). Amplify Human Ingenuity with Intelligent Technology. OECD. Retrieved November 30, 2020, from https://www.oecd-forum.org/posts/30653-shaping-human-centered-artificial-intelligence .
• Hockstein, N. G., Gourin, C. G., Faust, R. A., & Terris, D. J. (2007). A History of Robots: From Science Fiction to Surgical Robotics . Journal of Robotic Surgery, 1(2), 113-118.
• 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,6, 1-55
• Jarvıs, D. (2007). Risk, Globalization and the State: A Critical Appraisal of Ulrich Beck and World Risk Society Thesis. Global Society. 21 (1), 23-46.
• Kaiser, H. F. (1974). An Index of Factorial Simplicity. Psychometrika, 39 (1), 31–36.
• Karakoç, F. Y., & Dönmez, L. (2014). Ölçek Gelı̇ştı̇rme Çalışmalarında Temel Ilkeler. Tıp Eğitimi Dünyası, 40, 39-49.
• Karaman, H. (2015) Açımlayıcı Faktör Analizinde Kullanılan Faktör Çıkartma Yöntemlerinin Karşılaştırılması. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kılıç, S. (2016). Cronbach’ın Alfa Güvenirlik Katsayısı. Journal of Mood Disorders, 6(1), 47-48.
• Koçak, D., Çokluk, Ö., & Kayri, M. (2016). Faktör Sayısının Belirlenmesinde MAP Testi, Paralel Analizi K1 ve Yamaç Birikinti Grafiği Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 13(1), 330-359.
• Lawshe, C. H. (1975). A Quantitative Approach to Content Validity. Personnel Psychology, 28, 563–575.
• Merton, R.K. (1968). Social Theory and Social Structure. Free Press: New York.
• Mlynar, J., Alavi, H. S., Verma, H., & Cantoni, L. (2018). Towards a Sociological Conception of Artificial Intelligenceé. Artificial General Intelligence: 11th International Conference, AGI 2018, Prague.
• Oberson, X. (2017). Taxing Robots? From the Emergence of and Electronic Ability to Pay to a Tax on Robot or the Use of Robots. World Tax Journal, 9 (2), 247 -260.
• OpenStax College (2012). Introduction to Sociology. Retrieved January 15, 2021, file:///C:/Users/User/Downloads/introduction-to-sociology-7.19.pdf.
• Özfırat, M. K. (2009). Robotik Sistemler ve Madencilikte Kullanımının Araştırılması. TÜBAV Bilim Dergisi, 2(4), 412-425.
• Özkan, Ö. (2005). Hastanede Çalışan Hemşirelerin İş ve Çalışma Ortamı Tehlike ve Riskleri ile Risk Algılarının Saptanması (Yayımlanmamış doktora tezi). Hacettepe Üniversitesi ,Ankara.
• Öztemel, E. (2020) . Yapay Zekâ ve İnsanlığın Geleceği. M. Şeker, Y. Bulduklu, C. Korkut, & M. Doğrul (Ed.). Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği içinde (s. 77- 90). Tüba. Ankara: Berk Grup.
• Patır, S. (2009). Faktör Analizi ile Öğretim Üyesi Değerleme Çalışması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4), 69-86.
• Pligt, J. V. D. (1998). Perceived Risk And Vulnerability As Predictors Of Precautionary Behaviour. British Journal of Health Psychology, 3(1), 1–14.
• Ritzer, G. (2011). Sociological Theory (8th ed.). New York: McGraw-Hill.
• PricewaterhouseCoopers [PWC] (2018a). The macroeconomic impact of AI. . Londra: Author.
• Rocher, G.(1975). Talcott Parsons and American Sociology. New York: Barnes and Noble.
• Rust J., & Golombok S. (1997). Modern Psychometrics: The science of psychological assessment. New York: Routledge.
• Saraçlı, S. (2011). Faktör Analizinde Yer Alan Döndürme Metotlarının Karşılaştırmalı Incelenmesi Üzerine Bir Uygulama. Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(3), 22-26.
• Say, C. (2020). 50 Soruda Yapay Zeka (18.bs.). İstanbul: Bilim ve Gelecek.
• Şahin, M. G., & Boztunç-Öztürk, N. (2018). Eğitim Alanında Ölçek Geliştirme Süreci: Bir Içerik Analizi Çalışması. Kastamonu Eğitim Dergisi, 26(1), 191-199.
• Sümer, N. (2000). Yapısal Eşitlik Modelleri: Temel kavramlar ve Örnek Uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 49-74.
• Swingewood, A. (1998). Sosyolojik Düşüncenin Kısa Tarihi (O. Akınhay ,trans.). Ankara: Bilim ve Sanat Yayınları.
• Şimşek, M. Ş., Akgemci, T., &Çelik, A. (2007). Davranış Bilimlerine Giriş ve Örgütlerde Davranış (5.bs.). Konya: Adım.
• Tabachnick, B. G., & Fidel, L. S. (2015). Çok Değişkenli İstatistiklerin Kullanımı. (Çev. Ed. M. Baloğlu). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Tavşancıl, E. & Keser, H. (2002). İnternet Kullanımına Yönelik Likert Tipi Bir Tutum Ölçeğinin Geliştirilmesi, Eğitim Bilimleri Dergisi, 1(1), 79-100.
• United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, & World Commission on the Ethics of Scientific Knowledge and Technology [UNESCO, & COMEST]. (2019) . Prelımınary Study On The Ethıcs Of Artıfıcıal Intellıgence. Paris: Author.
• Williams, S., & Narendran, S. (1999). Determinants of Managerial Risk: Exploring Personality and Cultural Influences. The Journal of Social Psychology, 139(1), 102-125.
• Wilson, J. H., & Daugherty, P. R. (2018, Temmuz). İşbirliğine Dayalı Zeka: İnanlar ve Yapay Zeka Güçlerini Birleştiriyor. Harvard Business Review Türkiye. https://hbrturkiye.com/ dergi/isbirligine-dayali-zeka-insanlar-ve-yapay-zeka-guclerini-birlestiriyor .
• Yeşilyurt, S., & Çapraz, C. (2018). Ölçek Geliştirme Çalışmalarında Kullanılan Kapsam Geçerliği Için Bir Yol Haritası. Erzincan Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(1), 251-264.
• Yurdugül, H. (2005, Eylül). Ölçek Geliştirme Çalışmalarında Kapsam Geçerliği Için Kapsam Geçerlik Indekslerinin Kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi, Denizli