Üniversite öğrencilerinde problemli teknoloji kullanımının veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi

Dijital teknolojileri hayatın her alanında kullanmanın, daha önceki yıllarda ihtiyaç kaynaklı olduğu düşünülse de, artık bu durum bir gereklilik olarak görülmektedir. Bu durum, çoğu basit işlemlerde bile dijital teknolojileri kullanma gerekliliği ve isteği oluşturarak zamanla yerini problemli kullanımlara bırakmaktadır. Küçükten büyüğe her yaştan kullanıcının hayatını çok fazla kolaylaştıran dijital teknolojiler, kontrollü, bilinçli ve düzenli kullanım sağlanmadığında sonuçları tehlikeli olabilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, üniversite öğrencilerinin problemli teknoloji kullanımlarının veri madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesidir. Araştırmada veri madenciliği yöntemleri ile analizler yapılmıştır. Araştırmanın verilerini toplamak amacıyla Demografik Bilgi Formu, İnternet Bağımlılığı Testi Kısa Formu, Sosyal Medya Bozukluğu Ölçeği, Phubbing (Sosyotelizm) Ölçeği, Gelişmeleri Kaçırma Korkusu Ölçeği ve Akıllı Telefon Bağımlılığı Testi Kısa Formu kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu Fırat Üniversitesi'nde farklı bölümlerde öğrenim gören 1238 lisans öğrencisi oluşturmaktadır. Toplanan veriler veri önişleme sürecinden geçirilerek analize hazır hale getirilmiştir. Veri analizi aşamasında veri madenciliği tahmin modellerinden yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu ve rastgele orman algoritmaları; tanımlayıcı modellerden ise kümeleme yönteminden k-means algoritması tercih edilmiştir. Veri madenciliği analizleri problemli teknoloji kullanımlarının her birine ayrı ayrı uygulanmış ve sonrasında yorumlanmıştır. Araştırma sonucuna göre üniversite öğrencilerinin problemli teknoloji kullanımları, veri madenciliği algoritmaları ile tahmin edilebilmektedir. Ayrıca problemli teknoloji kullanımlarını tahmin etmede korelasyon katsayısı kriterine göre en iyi sonuçlar YSA ve RO algoritmaları ile elde edilmiştir. İnternet bağımlılığını tahmin etmede RO algoritması ile .811 sosyal medya bozukluğunu tahmin etmede YSA ve RO algoritmaları ile .805, dijital oyun bağımlılığını tahmin etmede RO algoritması ile .735, sosyotelizmi tahmin etmede YSA algoritması ile .759, gelişmeleri kaçırma korkusunu tahmin etmede YSA algoritması ile .556 ve akıllı telefon bağımlılığını tahmin etmede YSA algoritması ile .793 korelasyon ile sonuçlar elde edilmiştir. Kümeleme yöntemi ile yapılan analizlerde ise öğrenciler üç gruba ayrılmıştır. Her bir grup problemli teknoloji kullanımına göre düşük, orta ve yüksek düzey olarak belirlenmiştir. Kümeleme yönteminde problemli teknoloji kullanım düzeyleri gruplarda farklılık gösterse de, tüm gruplarda dijital teknolojileri kullanma süresinde kontrol sağlanamadığı sonucuna ulaşılmıştır.