Ergenlerde sosyal medya bağımlılığının aleksitimi ve sosyal medya kullanım alışkanları ile ilişkisi
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı ergenlerde sosyal medya bağımlılığının aleksitimi, demografik değişkenler ve sosyal medya kullanım alışkanlıklarıyla ilişkisini incelemektir. Çalışmanın araştırma grubunu, Konya ilinde 3 merkez ilçede (Karatay, Selçuklu, Meram) 2022-2023 eğitim-öğretim döneminde resmi ortaöğretim kurumlarında örgün öğrenimlerine devam eden lise öğrencileri (9,10,11 ve 12. sınıf) oluşturmaktadır. Araştırmaya 359 kız ve 188 erkek öğrenci olmak üzere toplam 547 öğrenci katılmıştır. Araştırma verilerini toplamak için Kişisel Bilgi Formu, Ergenler için Sosyal Medya Bağımlılık Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizi için SPSS 26.00 paket programı ile t testi, Varyans Analizi ve Regresyon analizi yapılmıştır. Bulgulara göre katılımcıların %48.6'sı (F=266) günde 0-2 saat, %20.8'i (F=114) 3-5 saat, %6.2'si (F=34) 6-8 saat, %24.3'ü ise (F=133) 9 saat ve üzerinde süreyi sosyal medyada geçirmektedir. Katılımcıların en çok zaman geçirdikleri sosyal medya platformu Instagram'dır, onu Youtube takip etmektedir. Araştırmaya göre ergenlerin sosyal medya bağımlılığı düzeyleri cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermektedir. Kız öğrencilerin sosyal medya bağımlılık puan ortalamaları, erkek öğrencilerin sosyal medya bağımlılık puan ortalamalarından anlamlı düzeyde yüksektir. Analiz sonuçlarına göre sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile yaş arasında anlamlı bir ilişki bulunmamaktadır. Ancak katılımcıların sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile sosyal medyada geçirdikleri süre arasında pozitif yönlü orta düzeyde güçlü bir ilişki ortaya çıkmıştır. Bulgulara göre sosyal medya bağımlılık düzeyleri en çok zaman geçirilen sosyal medya platformuna göre anlamlı düzeyde farklılaşmaktadır. Tiktok kullananların sosyal medya bağımlılık düzeyleri Youtube, Whatsapp ve İnstagram kullananlara göre anlamlı düzeyde yüksektir. Bir başka bulguya göre sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile aleksitimi ölçeğinin duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük alt boyutları arasında zayıf, pozitif yönlü anlamlı bir korelasyon vardır. Araştırmanın son bulgusu aleksitimi puanları sosyal medya bağımlılığı puanlarındaki varyansın %12'sini açıkladığı şeklindedir. Araştırma sonunda bulgular, ilgili alanyazın ışığında tartışıldıktan sonra araştırmacı ve uygulayıcılara yönelik önerilere yer verilmiştir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".