Sosyal medyanın günlük hayata entegrasyonu, sosyal medya bağımlılığı ve dijital tükenmişlik gibi önemli psikolojik zorlukları beraberinde getirmiştir. Bu çalışma, Konya'da 798 katılımcıdan oluşan bir örneklemde Beş Faktör Kişilik Özelliklerinin sosyal medya bağımlılığı üzerindeki yordayıcı gücünü incelemiştir. Veriler, Sosyal Medya Bağımlılığı Ölçeği (SMBÖ) ve Beş Faktör Kişilik Envanteri aracılığıyla toplanmış; yapısal geçerlilik Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ile teyit edilmiştir. Çoklu doğrusal regresyon analizi, kişilik çerçevesinin bağımlılığı anlamlı düzeyde yordadığını ve toplam varyansın %19,4'ünü (R² = 0,194) açıkladığını ortaya koymuştur. Metodolojik güvenilirlik, VIF değerleri (1,15–1,32) ve gözlemlerin bağımsızlığına yönelik prosedürel önlemlerle sağlanmış; kesitsel (cross-sectional) çerçevede Durbin-Watson istatistiği (0,834) gerekçelendirilmiştir. Sorumluluk (Beta = -0,301, p < 0,001) ve Uyumluluk (Beta = -0,166, p = 0,001) temel koruyucu faktörler olarak belirlenirken; Deneyime Açıklık (Beta = 0,119, p = 0,023) ve Nevrotiklik (Beta = 0,106, p = 0,038) anlamlı risk faktörleri olarak ortaya çıkmıştır. Bu bulgular, dijital refahta bireysel kişilik farklılıklarının kritik rolünü vurgulamakta ve müdahale stratejilerinin algoritmik çağda psikolojik dayanıklılığı ve öz düzenleme becerilerini artırmaya odaklanması gerektiğini göstermektedir.
Sosyal Medya Bağımlılığı Kişilik Özellikleri Beş Faktör Kişilik Modeli Algoritmik Tükenmişlik Dijital Stres
This study investigated the predictive power of the Big Five personality traits on social media addiction among 798 participants in Konya, Türkiye. Structural validity of the Social Media Addiction Scale (SMAS) and the Five-Factor Personality Inventory was confirmed through Confirmatory Factor Analysis (CFA). Multiple linear regression analysis indicates that personality traits significantly predict addiction and account for 19.4% (R² = .194) of the total variance. Methodological robustness was confirmed through VIF values (1.15–1.32) and procedural safeguards for the independence of observations to justify the Durbin-Watson statistic (0.834) within the cross-sectional framework. Conscientiousness (Beta = -0.301, p < 0.001) and Agreeableness (Beta = -0.166, p = 0.001) appeared to be protective factors while Openness to Experience (Beta = 0.119, p = 0.023) and Neuroticism (Beta = 0.106, p = 0.038) emerged as significant risk factors. These findings suggest that individual personality differences are notable determinants of digital well-being and imply that interventions should focus on enhancing self-regulation and psychological resilience in algorithmic environments.
Social Media Addiction Big Five Personality Traits Algorithmic Burnout Digital Resilience Technostress
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | İletişim Teknolojisi ve Dijital Medya Çalışmaları |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 2 Ocak 2026 |
| Kabul Tarihi | 31 Mart 2026 |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.52642/susbed.1854677 |
| IZ | https://izlik.org/JA56CL59SL |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Sayı: 59 |