ÖZET
Amaç:
Bu çalışma ile üniversite öğrencilerinde internet bağımlılığını yordayan bazı sosyo-demografik veriler ile algılanan sosyal desteğin incelenmesi amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem:
Araştırmaya hazırlanan veri toplama araçlarının internet üzerinden ulaştırıldığı, rastgele seçilmiş, İstanbul’da yaşayan 399 üniversite öğrencisi dahil edilmiştir. Katılımcılara Sosyo-demografik Veri Formu, Young İnternet Bağımlılık Ölçeği, Çok Boyutlu Algılanan Sosyal Destek Ölçeği uygulanmıştır.
Bulgular:
İnternet kullanma sıklıklarına baktığımızda katılımcıların %31,83’ünün günde beş saat ve üzerinde, %72,18’inin haftada yedi gün internet kullandıkları tespit edilmiştir. Katılımcıların internet bağımlılık düzeyi ile yaş (p=0,010) ve medeni durumları (p=0,017) arasında anlamlı bir farklılık olduğu tespit edilmiştir. Medeni durum ile algılanan sosyal destek düzeyi (p=0,845) arasında ise anlamlı bir fark saptanmamıştır. Algılanan sosyal destek düzeyinin internet bağımlılığı üzerinde -0,199 düzeyinde negatif yönlü anlamlı etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir (p=0,000).
Sonuç:
Çalışmamızın sonuçları üniversite öğrencilerinde algılanan sosyal destek düzeyi arttıkça internet bağımlılığı düzeyinin düştüğüne işaret etmektedir. Algılanan sosyal destek ve internet bağımlılığı arasındaki aracı faktörlerin belirlenmesine yönelik çalışmalara ihtiyaç bulunmaktadır.
Anahtar Kelimeler:
İnternet bağımlılığı, problemli internet kullanımı, algılanan sosyal destek
GEREÇ VE YÖNTEM
Bu çalışma nicel verilere dayalı genel tarama modelinde tasarlanmıştır. Araştırma için hazırlanan ölçek formu rastgele seçilmiş, İstanbul’da yaşayan 500 üniversite öğrencisine e-posta yoluyla gönderilmiş, bunların 399’u kendilerine iletilen bu formu doldurarak araştırmaya katılmıştır. On sekiz yaşından küçük olmak, üniversite öğrencisi olmamak ve herhangi bir ruhsal hastalığı bulunmak dışlama kriteri olarak belirlenmiştir. Çalışmanın etik kurul onayı (no: 021/2017, tarih: 11.01.2017) Nişantaşı Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sosyal ve Beşeri Bilimler Etik Kurulu’ndan alınmıştır. Çalışma Helsinki Bildirgesi’ne uygun şekilde yürütülmüş olup katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır.
Veri Toplama Araçları
Sosyo-demografik Veri Formu
Araştırmacı tarafından katılımcıların demografik özellikleri ile internet kullanım sıklıkları ve amaçları hakkında bilgi edinme amacıyla oluşturulmuştur.
Young İnternet Bağımlılığı Ölçeği
Young11 tarafından, DSM-IV’ün Patolojik Kumar Oynama Ölçütleri’nden uyarlanarak “tanı anketi” oluşturulmuş, ardından geliştirilerek 20 soruluk bir öz bildirim ölçeği haline getirilmiştir. Likert tipi sorulardan oluşan ankette “hiçbir zaman”, “nadiren”, “arada sırada”, “çoğunlukla”, “çok sık” ve “devamlı” seçeneklerinden birinin işaretlenmesi istenmektedir. Puanlama sırasıyla 0, 1, 2, 3, 4, 5 şeklinde yapılmaktadır. Toplamda 80 ve üzeri puan almak “internet bağımlılığı” olarak tanımlanmaktadır. 50-79 arası puan “riskli internet kullanımı”, 49 ve altında puan alanlar internet kullanımına bağlı sorun yaşamayan “ortalama internet kullanıcısı” olarak tanımlanmaktadır. Ölçek Bayraktar16 tarafından Türkçeye uyarlanmış olup, standardize edilmiş Alpha değeri 0,91, Spearman-Brown değeri 0,87’dir.
Çok Boyutlu Algılanan Sosyal Destek Ölçeği
Çok boyutlu algılanan sosyal destek ölçeği, Zimet ve ark.17 tarafından üç farklı kaynaktan alınan sosyal desteğin yeterliliğini öznel olarak değerlendiren, kullanımı kolay, kısa bir ölçek olarak geliştirilmiştir. Ölçek, 12 maddeden oluşmakta ve her biri 4 maddeden oluşan desteğin kaynağına ilişkin 3 alt grubu içermektedir. Alt gruplarda; “aile” (3., 4., 8. ve 11. maddeler), “arkadaş” (6., 7., 9. ve 12. maddeler) ve “özel bir insan” (1., 2., 5. ve 10. maddeler) grubu yer almaktadır. Her madde, 7 aralıklı bir ölçek kullanılarak derecelendirilmiştir. Her bir madde, 1-7 arasında puanlanmaktadır. Her alt ölçekteki 4 maddenin puanlarının toplanması ile alt ölçek puanı, bütün alt ölçek puanlarının toplanması ile de toplam ölçek puanı elde edilmektedir.
İstatistiksel Analiz
Yapılan bu çalışmada her iki gruptan elde edilen nicel veriler Statistical Package for the Social Sciences 23 paket programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Katılımcıların demografik özelliklerine ilişkin için frekans, yüzde ve ortalama değerler verilmiştir. Ölçüm değişkenlerinin normal dağılıp dağılmadığına bakmak için normallik testi yapılmıştır. Demografik özelliklerin algılanan sosyal destek alt düzeyleri ile internet bağımlılık düzeyinin farklılaşıp farklılaşmadığının tespiti için Kruskal-Wallis H ve Mann-Whitney U testleri yapılmıştır. Son bölümde ise algılanan sosyal destek düzeyinin internet bağımlılığı üzerindeki yordayıcılık etkisinin tespiti amacıyla çok değişkenli regresyon analizi yapılmıştır.
BULGULAR
Katılımcıların demografik özellikleri incelendiğinde %52,63’ünün kadın, %44,11’inin 21-24 yaş aralığında ve %94,74’ünün bekar olduğu tespit edilmiştir (Tablo 1).
Katılımcıların %83,71’inin 5 yıl ve daha fazla süredir internet kullanmakta olduğu görülmüştür. Kullanma sıklıklarına bakıldığında %31,83’ünün günde 5 saat ve üstü, %72,18’inin haftada 7 gün internet kullandıkları görülmektedir (Şekil 1).
Katılımcıların internet kullanım amaçları incelendiğinde; %41,60’ının ödev için bazen, %37,34’ünün araştırma için çoğunlukla, %30,08’inin film için çoğunlukla, %35,09’unun oyun için hiçbir zaman, %40,10’unun müzik için her zaman ve %44,61’inin sosyal iletişim kurmak (mail, msn, vb.) için her zaman internet kullandığı tespit edilmiştir (Şekil 2).
Katılımcıların kullandıkları internet siteleri incelendiğinde; %75,69’unun sosyal medya (Twitter, Facebook), %57,14’ünün film/müzik siteleri, %5,51’inin yetişkin siteleri ile %8,77’sinin sohbet sitelerini kullandıklarını belirttikleri görülmüştür (Şekil 3).
Cinsiyet ile aile destek düzeyi (p=0,169), arkadaş destek düzeyi (p=0,315), özel bir insan destek düzeyi (p=0,528), algılanan sosyal destek düzeyi internet bağımlılık düzeyi (p=0,790) arasında anlamlı bir farklılık olmadığı tespit edilmiştir (Tablo 2).
Yaş ile aile destek düzeyi (p=0,598), arkadaş destek düzeyi (p=0,355), özel bir insan destek düzeyi (p=0,407) ve algılanan sosyal destek düzeyi (p=0,619) arasında anlamlı bir farklılık olmadığı tespit edilmiştir. Yaş ile internet bağımlılık düzeyi (p=0,010) arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir (Tablo 3).
Medeni durum ile internet bağımlılık düzeyi (p=0,017) arasında anlamlı bir farklılık tespit edilmiştir. Bekar bireylerin [ortalama ()=29,92; standart sapma (SS)=16,64], evli bireylerden (=22,52; SS=16,03) daha yüksek düzeyde internet bağımlılığı olduğu görülmüştür (Tablo 4).
Algılanan sosyal destek düzeyinin internet bağımlılığı üzerine olan etkisini tespit etmek amacıyla yapılan regresyon analizi sonucunda algılanan sosyal destek düzeyinin internet bağımlılığı üzerinde -0,199 düzeyinde negatif yönlü anlamlı etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir (p=0,000). Algılanan sosyal destek düzeyinin bağımsız değişken olduğu regresyon modeli anlamlı olduğu tespit edilirken (F=16,354, p=0,000) bu modelin internet bağımlılık düzeyinde meydana gelen değişimin %40’ını açıkladığı tespit edilmiştir (Tablo 5).
SONUÇ
Çalışmamızın sonuçları üniversite öğrencilerinde algılanan sosyal destek düzeyi arttıkça internet bağımlılığı düzeyinin düştüğüne işaret etmektedir. Algılanan sosyal destek ve internet bağımlılığı arasındaki aracı faktörlerin belirlenmesine yönelik çalışmalara ihtiyaç vardır.
Etik
Etik Kurul Onayı: Çalışmanın etik kurul onayı (no: 021/2017, tarih: 11.01.2017) Nişantaşı Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sosyal ve Beşeri Bilimler Etik Kurulu’ndan alınmıştır.
Hasta Onayı: Çalışma Helsinki Bildirgesi’ne uygun şekilde yürütülmüş olup katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır.
Hakem Değerlendirmesi: Editörler kurulu dışında olan kişiler tarafından değerlendirilmiştir.
Yazarlık Katkıları
Konsept - Dizayn - Veri Toplama veya İşleme - Analiz veya Yorumlama - Literatür Arama - Yazan: M.M., S.Ç.
Çıkar Çatışması: Yazarlar bu makale ile ilgili olarak herhangi bir çıkar çatışması bildirmemiştir.
Finansal Destek: Çalışmamız için hiçbir kurum ya da kişiden finansal destek alınmamıştır.
Kaynaklar
1Goldberg I. (1996). Goldberg’s message. Web üzerinde 10.05.2011. Erişim adresi: http://wwwusr.rider.edu/~suler/psycyber/supportgp.html
2Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Lazoritz M, et al. Problematic internet use: proposed classification and diagnostic criteria. Depress Anxiety. 2003;17:207-16.
3Holden C. ‘Behavioral’ addictions: do they exist? Science. 2001;294:980-2.
4Baloğlu M, Şahinr, Arpaci I. A review of recent research in problematic internet use: gender and cultural differences. Curr Opin Psychol. 2020;36:124-9.
5Gürcan N, Hamarta E: Problemli internet kullanımı ve uyum. İçinde: Kalkan M, Kaygusuz C (eds), İnternet bağımlılığı, Ankara: Anı Yayıncılık, 2013;95-114.
6Chou C, Hsiao MC. Internet Addiction, Usage, Gratification, and Pleasure Experience: The Taiwan College Students’ Case. Comput Educ. 2000;35:65-80.
7Hamburger YA, Ben-Artzi E. Loneliness and Internet use. Comput Hum Behav. 2003;19:71-80.
8Çakır Y, Palabıyıkoğlu R. Gençlerde Sosyal Destek-Çok Boyutlu Algılanan Sosyal Destek Ölçeğinin Güvenirlik ve Geçerlik Çalışması. Kriz Dergisi. 1997;5:25-32.
9Durak Batıgün A, Kılıç N. İnternet Bağımlılığı İle Kişilik Özellikleri, Sosyal Destek, Psikolojik Belirtiler ve Bazı Sosyo-Demografik Değişkenler Arasındaki İlişkiler. Türk Psikoloji Dergisi. 2011;26:1-10.
10Tanrıverdi K. Ortaöğretim Öğrencilerinde İnternet Bağımlılığı İle Algılanan Sosyal Destek Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi. 2012; Van.
11Young KS. Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder. Cyber Psychol Behav. 1998;1:23744.
12Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. A Social Technology That Reduces Social Involvement and Psychological Well-Being? American Psychological Association. 2010;9:1017-31.
13Caplan SE. Relations among loneliness, social anxiety, and problematic Internet use. Cyberpsychol Behav. 2007;10:234-42.
14Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. The relationship of Internet use to depression and social isolation among adolescents. Adolescence. 2000;35:237-42.
15Esen E. Ergenlerde İnternet Bağımlılığını Yordayan Psiko-Sosyal Değişkenlerin İncelenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi. 2010; İzmir.
16Bayraktar F. İnternet Kullanımının Ergen Gelişimindeki Rolü. Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi. 2001; İzmir.
17Zimet GD, Dahlem NW, Zimet SG, Farley GK. The Multidimensional Scale of Perceived Social Support. J Pers Assess. 1988;52:30-41.
18Li Q, Dai W, Zhong Y, Wang L, Dai B, Liu X. The Mediating Role of Coping Styles on Impulsivity, Behavioral Inhibition/Approach System, and Internet Addiction in Adolescents From a Gender Perspective. Front Psychol. 2019;10:2402.
19Kıran Esen B, Gündoğdu M. The Relationship Between Internet Addiction, Peer Pressure and Perceived Social Support Among Adolescents. Int J Educ Res. 2010;2:29-36.
20Esen E, Siyez DM. Ergenlerde İnternet Bağımlılığını Yordayan Psiko Sosyal Değişkenlerin İncelenmesi. Türk Psikolojik Danışma ve Rehberlik Dergisi. 2011;4:127-38.
21Balta Çakır Ö, Horzum B. The Factors that Affect Internet Addiction of Students in a Web Based Learning Environment. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences. 2008;41:187-205.
22Bayraktar F, Gün Z. Incidence And Correlates of İnternet Usage Among Adolescents in North Cyprus. Cyberpsychol Behav. 2007;10:191-7.
23Karasu F, Bayır B, Çam H. Üniversite Öğrencilerinin İnternet Bağımlılığı İle Sosyal Destek Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Sosyal Bilimler Dergisi. 2017;7:374-87.
24Cheung CM, Chiu PY, Lee MK. Online Social Networks: Why Do Students Use Facebook? Comput Hum Beha. 2011;27:1337-43.
25Rennie F, Mason R: E-Learning And Social Networking Handbook: Resources for Higher Education. NY, New York: Routledge, 2008.
26Litwin H, Landau R. Social network type and social support among the old-old. J Aging Stud. 2000;14:213-28.
27Güzel H. Psikiyatrik Yardım Alan Ergenlerin Sosyal Destek Algıları ve Bunu Etkileyen Etmenler. Hacettepe Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi. 2005; Ankara.
28Blasco RL, Robres AQ, Sánchez AS. Internet addiction in young adults: A meta-analysis and systematic review. Comput Hum Behav. 2022;130:107201.
29Jovic J, Pantovic-Stefanovic M, Mitkovic-Voncina M, Dunjic-Kostic B, Mihajlovic G, Milovanovic S, et al. Internet use during coronavirus disease of 2019 pandemic: Psychiatric history and sociodemographics as predictors. Indian J Psychiatry. 2020;62(Suppl 3):383-90.
30Sancar E. Kadınlarda İnternet Bağımlılığı ile İlgili Bir Araştırma: İstanbul Örneği. Iğdır Üniv Sos Bil Der. 2017;13:296-320.
31Şahin Baltacı H, İşleyen F, Özdemir S. Eğitim Fakültesi Öğrencilerinin Romantik İlişki Durumları ve Sosyal Ağ Kullanımlarına Göre Etkileşim Kaygısı ve Sosyal Destek Algılarının İncelenmesi. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 2012;8:25-36.
32Joinson A. Social desirability, anonymity, and internet-based questionnaires. Behav Res Methods Instrum Comput. 1999;31:433-8.
33Gunuc S, Dogan A. The relationships between Turkish adolescents’ Internet addiction, their perceived social support and family activities. Comput Hum Behav. 2013;29:2197-207.
34Karaer Y, Akdemir D. Parenting styles, perceived social support and emotion regulation in adolescents with internet addiction. Compr Psychiatry. 2019;92:22-7.
35Naseri L, Mohamadi J, Sayehmiri K, Azizpoor Y. Perceived Social Support, Self-Esteem, and Internet Addiction Among Students of Al-Zahra University, Tehran, Iran. Iran J Psychiatry Behav Sci. 2015;9:e421.
36Zorbaz O. Lise öğrencilerinin problemli internet kullanımının sosyal kaygı ve akran ilişkileri açısından incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi. 2013; Ankara. Erişim Adresi: http://www.openaccess.hacettepe.edu.tr:8080/xmlui/handle/11655/1763
37Caplan SE. Problematic Internet Use and Psychosocial Well-Being: Development of a Theory-Based Cognitive-Behavioral Measurement Instrument. Comput Hum Behav. 2002;18:553-75.
38Ceyhan AA. University Students’ Problematic Internet Use and Communication Skills According to Internet Use Purposes. Educ Sci. 2011;11:69-77.
39Cui X, Chi X. The Relationship Between Social Support and Internet Addiction Among Chinese Adolescents During the COVID-19 Pandemic: A Multiple Mediation Model of Resilience and Post-Traumatic Stress Disorder Symptoms. Psychol Res Behav Manag. 2021;14:1665-74.
40Özcan NK, Buzlu S. İnternette Bilişsel Durum Ölçeğinin geçerlik ve güvenirliği. Bağımlılık Dergisi. 2005;6:19-26.
41Valkenburg P, Peter J. Preadolescents’ and Adolescents’ Online Communication and Their Closeness to Friends. Dev Psychol. 2007;43:267-77.
