The increasing dependence on AI-supported services raises important questions about how positive beliefs about AI can turn into privacy risks. This study tests a gender-moderated mediation model of AI attitude, AI dependence, and online privacy concern (OPC) among Turkish university students. A cross-sectional survey conducted on 478 students using validated scales (AIAS-4, AI Dependency Scale, OPC Scale) was analyzed using structural equation modeling and the PROCESS Model 59. The measurement model demonstrated excellent fit (χ²/df = 1.01, CFI = 0.999, RMSEA = 0.005) and strong reliability-validity indicators. AI attitude significantly increased AI dependency (β = .50, p < .001), which in turn strengthened OPC (β = .77, p < .001). Gender moderates both relationships and reveals a significant moderator-mediation index (−.11; 95% CI [−.21, −.01]). Overall, the model explains 28% of the variance in OPC. The findings reveal a two-way effect of positive AI attitudes: while promoting beneficial participation, they also increase dependency-based privacy concerns, particularly among female users. Organizations should integrate privacy-aware AI literacy and gender-sensitive feedback mechanisms into digital platforms to mitigate risks while maintaining trust.
digitalization AI attitude AI dependence online privacy concern
YZ destekli hizmetlere olan bağımlılığın artması, YZ hakkındaki olumlu inançların nasıl gizlilik risklerine dönüştüğü konusunda önemli sorular ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışma, Türk üniversite öğrencileri arasında YZ tutumu, YZ bağımlılığı ve çevrimiçi gizlilik endişesi (OPC) arasında cinsiyete bağlı, ılımlı arabuluculuk modelini test etmektedir. 478 öğrenci üzerinde yapılan kesitsel bir anket, geçerliliği kanıtlanmış ölçekler (AIAS-4, YZ Bağımlılık Ölçeği, OPC ölçeği) kullanılarak gerçekleştirilmiş ve yapısal eşitlik modellemesi, PROCESS Model 59 ile analiz edilmiştir. Ölçüm modeli mükemmel uyum (χ²/df = 1,01, CFI = 0,999, RMSEA = 0,005) ve güçlü güvenilirlik-geçerlilik göstergeleri sergilemiştir. YZ tutumu, YZ bağımlılığını önemli ölçüde artırmakta (β = .50, p < .001), bu da OPC'yi güçlendirmektedir (β = .77, p < .001). Cinsiyet, her iki bağlantıyı da moderatör olarak etkilemekte ve önemli bir moderatör-aracılık indeksi (−.11; %95 CI [−.21, −.01]) ortaya çıkarmıştır. Genel olarak, model OPC varyansının %28'ini açıklamıştır. Bulgular, olumlu YZ tutumlarının iki yönlü bir etkisi olduğunu ortaya koymaktadır: faydalı katılımı teşvik ederken, özellikle kadın kullanıcılar arasında bağımlılığa dayalı gizlilik kaygılarını artırmaktadır. Kurumlar, güveni sürdürürken ortaya çıkan riskleri azaltmak için dijital platformlara gizlilik bilincine sahip YZ okuryazarlığı ve cinsiyete duyarlı geri bildirim mekanizmaları entegre etmelidir.
dijitalleşme yapay zeka tutumu yapay zeka bağımlılığı çevrimiçi gizlilik endişesi
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Strateji, Yönetim ve Örgütsel Davranış (Diğer) |
Bölüm | Research Articles |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 28 Eylül 2025 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2025 |
Gönderilme Tarihi | 23 Haziran 2025 |
Kabul Tarihi | 30 Ağustos 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 22 Sayı: 5 |