Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði

ARAÞTIRMA Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði Prevalence of Pathological Internet Use Among High School Students: Kocaeli Sample Mehmet Þahin 1, Uður Çakýr 2, Emine Demirbaþ Çakýr 3, Aslýhan Özlem Polat 4 1 Ýzmit Ýlçe Milli Eðitim Müdürlüðü Ar-ge Birimi, 2 Uz.Dr., Derince Eðitim ve Araþtýrma Hastanesi, 3 Dr., Kocaeli Üniversitesi Týp Fakültesi Çocuk ve Ergen Ruh Saðlýðý Anabilim Dalý, 4 Doç.Dr., Kocaeli Üniversitesi Týp Fakültesi Psikiyatri Anabilim Dalý, Ýzmit ÖZET Amaç: Bu çalýþmada Kocaeli bölgesindeki lise öðrencileri arasýnda patolojik internet kullanýmýnýn yaygýnlýðýnýn belirlenmesi ve patolojik internet kullaným ölçeðinin (PÝKÖ) Türkçe formunun doðrulayýcý faktör analizi (DFA) ile test edilmesi amaçlanmýþtýr. Yöntem: Tarama modelinde tasarlanan bu çalýþmanýn örneklem grubunu basit tesadüfi örnekleme yöntemiyle belirlenen farklý liselerden 857 öðrenci oluþturmuþtur. Verilerin toplanmasýnda sosyodemografik veri formu ve patolojik internet kullaným ölçeði kullanýlmýþtýr. Bulgular: Çalýþmada bulgular temel olarak 4 aþamada toplanmýþtýr. Birinci aþamada gerçekleþtirilen doðrulayýcý faktör analizi sonucunda patolojik internet kullaným ölçeðinin Türkçe formunun güvenirlik için iç tutarlýlýk katsayýsý (α 0.89) olarak tespit edilmiþtir. Ýkinci aþamada patolojik internet kullanýmý puanlarýnýn normal daðýlým göstermediði belirlenmiþtir (p<0.001). Üçüncü aþamada örneklem grubundaki 9 (%1.1) öðrenci patolojik internet kullanýcýsý olarak tespit edilmiþtir. Son aþamada ise erkek cinsiyetin, internet ortamýnda kendisini özgür hissetmenin, kimlik gizlemenin ve internet kullanýmýndan sonra piþmanlýk hissetmenin patolojik internet kullanýmýna yatkýnlýkla daha iliþkili olduðu saptanmýþtýr. Sonuç: Bu çalýþmanýn sonucunda elde edilen bulgular, patolojik internet kullanýmýnýn önlenmesi ve tedavisi üzerine çalýþan eðitimci, akademisyen, klinisyen ve araþtýrmacýlara yol gösterici olabilir. Ayný zamanda bu tür bulgular, patolojik internet kullanýmý ve zararlarý konusunda öðrencileri, öðretmenleri ve velileri bilgilendirme çalýþmalarýnda kullanýlabilir. SUMMARY Objectives: The aim of this study is to investigate the prevelance of pathological Internet use of high school students in Kocaeli and to test Turkish form of pathological Internet use scale (PIUS) with confirmatory factor analysis (CFA). Method: The study was designed in survey study model and 857students from different high schools constituted the sample group of the study which was determined by simple random sampling of probability sampling method. A sociodemographic form and pathological Internet use scale were used in order to collect data. Results: Results of the study were basically obtained in 4 phases. In the first phase, coefficient of internal consistency for reliability of Turkish form of PIUS was determined as (α 0.89). In the second phase, a nonnormal distribution in the scores of PIUS was determined (p< 0.001). In the third phase 9 (%1.1) high school students in the sample group were determined to be pathological Internet user. In the last phase male gender, feeling free, hiding identity during online and feeling regret after Internet use was determined to be associated with pathological Internet use. Conclusion: The findings of this study can guide academicians, educators, clinicians and researchers who study on preventing pathological Internet use. In addition these findings can be used in informing students, teachers and parents. Key Words: Internet, students, prevelance. Anahtar Sözcükler: Ýnternet, yaygýnlýk, kullaným. () 148 Makalenin geliþ tarihi: 17.01.2013, Yayýna kabul tarihi: 10.05.2013

Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði GÝRÝÞ Teknoloji kullanýmý karþýlaþtýðýmýz problemlerin doðasýný günden güne deðiþtirmektedir (Young 2007). Bilgisayar teknolojisindeki geliþmeler neticesinde internet üzerinden yürütülen iþlemler ve iliþkilerin sayýsýnda önemli bir artýþ görülmeye baþlanmýþtýr. Bu artýþ, internetin topluma ve kullanýcýlara faydasý ve zararýna dair pek çok tartýþmayý da beraberinde getirmiþtir. Bugün dünyada milyonlarca insan interneti; bilgiye ulaþmak, arkadaþlarý ile iletiþim kurmak, çalýþmak, oyun oynamak gibi pek çok sebepten ötürü kullanmaktadýr. Hatta gün geçtikçe internet hayatýmýzýn vazgeçilmezlerinden biri olmaya doðru gitmektedir (Davis ve ark. 2002). Ýnternetin bilgiye eriþim ve iletiþim alanlarýnda özgürlük ve hýz saðlamasý, popülaritesinin artmasýnda önemli bir etken olarak deðerlendirilebilir. Dünya genelinde tahmin edilen internet kullanýcýsý sayýsý 2011 yýlýnda yaklaþýk olarak toplam dünya nüfusunun %32.7'si olan 2.267 milyarý geçmiþtir (World Stats). Türkiye Ýstatistik Kurumu'ndan (TurkStat) edinilen verilere göre Türkiye'de 16-74 yaþ arasý bireylerin %45'i internet kullanmakta ve bu oran önceki yýllara göre gittikçe artmaktadýr. Birçok kiþi internetten herhangi bir olumsuz sonuç olmaksýzýn faydalanabilmektedir (Tsai ve Lin 2001). Bununla birlikte, bazýlarý içinse bu kullaným aþýrý ve kontrol etmekte zorlanýlan bir hal almakta ve bireyin hayatýnda sorunlara yol açabilmektedir (Young 2007). Ýnternet kullanýmý üzerine yapýlan çalýþmalarda (Young 1996a, Young 1996b, Young 2009, Griffiths 2000a, Griffiths 2000b, Gönül 2002, DiConsiglio 2008), internetin aþýrý kullanýlmasýnýn çeþitli zihinsel, sosyolojik, bedensel ve akademik problemlere sebep olabileceði belirtilmiþtir. Bu sebeple, internet baðýmlýlýðý gelecekte üzerinde durulmasý mecburi olacak bir psikiyatrik taný kategorisi olma yolunda ilerlemektedir. Ýnternetin problemli kullanýmýný konusunda; patolojik internet kullanýmý (Young 1996b), aþýrý internet kullanýmý (Griffiths 2000b), problemli internet kullanýmý (Beard ve Wolf 2001) gibi pek çok taným ve terim kullanýlabilmektedir. Bu durum terimsel bir karmaþýklýða sebep olabilmektedir. Ýnternet baðýmlýlýðý kavramýnýn ne DSM-IV-TR'nin (APA 2000) ne de ICD-10'un (WHO 1992) içerisinde yer almasý bu karmaþayý artýrmaktadýr. Bu araþtýrmada, patolojik internet kullanýmý (PÝK) terimi tercih edilmiþtir. Tam olarak kabul edilen standart bir tanýmý olmamasýna raðmen (Byun ve ark. 2009) genel olarak patolojik internet kullanýmý bireyin kendi internet kullanýmýný kontrol edememesini; okulda baþarýsýzlýk, üretkenlikte düþüklük gibi olumsuz sonuçlarý; belirgin stres veya fonksiyonel bozukluklarý içeren sorunlu internet kullanýmý olarak tanýmlanabilir (Griffiths 2000b, Young 1996b, Young 1998, Young 2007). Günümüzde lise öðrencileri, tüm dünyada olduðu gibi Türkiye'de de, interneti ödev, araþtýrma, oyun gibi birçok farklý sebeple kullanmaktadýr. Fakat internetin günlük yaþam üzerindeki faydalarý bilinmekteyken, baðýmlýlýk gibi zararlarýnýn yaygýnlýðýna iliþkin bilgilerimiz sýnýrlýdýr. Bu çalýþmanýn ana amacý Kocaeli bölgesindeki lise öðrencileri arasýnda patolojik internet kullaným yaygýnlýðýnýn belirlenmesidir. Bu ana amaca ek olarak, Young (1998) tarafýndan geliþtirilen ve Bayraktar (2001) tarafýndan Türkçeye uyarlanan Patolojik Ýnternet Kullaným Ölçeði'nin (PÝKÖ) Türkçe formunun ilk defa doðrulayýcý faktör analizi (DFA) ile test edilmesi de planlanmýþtýr. Ayrýca patolojik internet kullanýmýnýn çeþitli deðiþkenlerle iliþkisinin sýnanmasý amaçlanmýþtýr. GEREÇ VE YÖNTEM Desen Bu araþtýrma, lise öðrencileri arasýnda internet baðýmlýlýðý yaygýnlýðýnýn belirlenmesi ve bununla iliþkili olabilecek internet kullaným özelliklerinin sýnanmasý amacýyla planlanmýþ tarama modelinde betimsel bir araþtýrmadýr. Katýlýmcýlar Araþtýrmanýn çalýþma evrenini Kocaeli ilinde 2010-2011 yýllarý arasýnda kamuya baðlý 67 genel ve 63 meslek lisesine devam eden 96057 öðrenci oluþturmaktadýr. Bu çalýþma için lise öðrenci grubunun seçilme nedeni patolojik internet kullanýmýnýn öðrencilerin sosyal hayatlarýnda ve eðitimlerinde bir tehlike olarak düþünülmesidir. Örneklemin seçiminde basit tesadüfi örnekleme yöntemi 149

Þahin M, Çakýr U, Çakýr Demirbaþ E, Polat AÖ. Tablo 1. Örneklem grubunun demografik bilgilerine iliþkin frekans ve yüzde daðýlýmlarý Seçenekler 1 2 3 4 5 6 Toplam Cinsiyet Kýz Erkek - n 467 390 857 % 54.5 45.5 100 Yaþ 14 15 16 17 18 19 - n 44 146 156 360 136 15 - % 5.1 17 18.2 42 15.9 1.8 100 Lise Düz L. Meslek L. Anadolu L. - n 219 320 318 857 % 25.6 37.3 37.1 100 (McMillan ve Schumaher 2006) kullanýlmýþtýr. Örneklem grubunun evreni temsil gücünü hesaplamada güven aralýðý 0.01; hata payý ise 0.05 olarak kabul edilmiþtir. Yapýlan iþlem sonucunda %1 güven aralýðý ve %5 hata payý dikkate alýndýðýnda bu çalýþmanýn 96057 birimlik olan evrenini temsil edecek olan asgari örneklem sayýsý 659 olarak hesaplanmýþtýr. Elde edilen bu sonuca göre 857 birimden oluþan örneklemin, çalýþma evrenini temsil gücünün yeterli olduðu söylenebilir. Örneklem grubunun demografik özelliklerine iliþkin bilgiler Tablo 1'de sunulmuþtur. Veri Toplama Araçlarý Sosyodemografik verilerin toplanmasýnda araþtýrmacýlar tarafýndan geliþtirilmiþ 19 sorudan oluþan ve katýlýmcýlarýn sosyodemografik özelliklerini ve haftalýk internet kullaným sürelerini, internete eriþim yerlerini ve de internet kullaným özelliklerini (internet ortamýnda özgür hissetme, internet ortamýnda kimlik gizleme, internet kullanýmý sonrasý piþmanlýk hissetme) belirleyen bir form kullanýlmýþtýr. Patolojik Ýnternet Kullaným Ölçeði (PÝKÖ): Young (1998) tarafýndan internet baðýmlýlýðýnýn belirlenmesi amacýyla DSM-IV-TR'deki patolojik kumar taný ölçütlerinden yararlanýlarak geliþtirilen likert tipi (6'lý skala; 0 = Hiçbir zaman ve 5 = Daima) bir öz-bildirim ölçeðidir. Ölçek, katýlýmcýlarýn internet kullanýmlarýnýn günlük yaþamlarýna, sosyal hayatlarýna, üretkenliklerine, uyku düzenlerine ve duygularýna olan etkilerini kapsamaktadýr (Widyanto ve Griffiths 2006). Ölçeðin Türk kültürüne uyarlanmasýnda, puanlandýrma cetveli "0-49 puan: belirti göstermeyen grup", "50-79 puan: kýsýtlý belirti gösteren grup" ve "80-100 puan: patolojik internet kullanýcýsý grup" olarak belirlenmiþtir (Bayraktar 2001). Ýlköðretim ve lise öðrencileri üzerinde yapýlan önceki çalýþmalar (Bayraktar 2001, Bayraktar ve Gün 2007) PÝKÖ'nün iyi bir geçerlik ve güvenirliðe sahip olduðunu göstermektedir (α 0.91; Spearman-Brown 0.87). Ölçeðin iç tutarlýlýk hesaplamalarý bu araþtýrmanýn örnekleminden (n=857) elde edilen veriler doðrultusunda da yapýlmýþ ve bulunan deðer α 0.89 olarak tespit edilmiþtir. Bu sonuç ölçeðin orijinalinden elde edilen deðerlerle tutarlýlýk göstermektedir. Ýnternet baðýmlýlýðý alanýnýn en önde gelen konularýndan biri de internet baðýmlýlýðýný belirlemek amacýyla kullanýlan ölçeklerin geçerliðidir (Widyanto ve ark. 2011). PÝKÖ ilk olarak Bayraktar (2001) tarafýndan Türkçeye uyarlanmýþ, fakat uyarlama çalýþmasý sýrasýnda herhangi bir faktör analizi gerçekleþtirilmemiþtir. Daha sonra ise Balta ve Horzum (2008) tarafýndan ölçeðin Türkçeye uyarlanma çalýþmasý gerçekleþtirilmiþ ve ölçekten 1 madde çýkartýlarak kalan 19 madde 3 boyut altýnda toplanmýþtýr. Bazý çalýþmalarda (Khazaal ve ark. 2008, Widyanto ve ark. 2011, Widyanto ve McMurran 2004). PÝKÖ'nün psikometrik olarak deðerlendirilmesinin gerekliliði 150

Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði Tablo 2. DFA'ne iliþkin uyum parametreleri Tablo 3. DFA'ne iliþkin uyum parametreleri Uyum Parametresi Katsayý Belirti durumu n % x 2 769.82 CFI.88 GFI.92 RMSEA.068 Belirti Göstermeyen Grup 790 92.2 Kýsýtlý Belirti Gösteren Grup 58 6.8 Patolojik Ýnternet Kullanýmý Olan Grup 9 1.1 Toplam 857 100 df 155 x 2 /df 4.9 1. Aþama: PÝKÖ Doðrulayýcý Faktör Analizi belirtilmiþtir. Bu nedenle biz de kendi araþtýrmamýzda, Widyanto ve McMurran (2004) tarafýndan yapýlan çalýþma sonucunda ortaya konan 6 faktörlü modeli esas alarak, PÝKÖ'nün psikometrik özelliklerinin deðerlendirmesine yönelik doðrulayýcý faktör analizi (DFA) yaptýk. Ýþlem Çalýþma 2010-2011 yýllarý arasýnda Kocaeli ilindeki kamuya baðlý liselerde gerçekleþtirilmiþtir. Sosyodemografik form ve PÝKÖ'yü içeren anket araþtýrmacýlar tarafýndan, öðrencilere daðýtýlmýþtýr. Katýlýmcý öðrenciler anketi, anonim bir þekilde, gönüllülük ilkesine baðlý kalarak kendileri doldurmuþlardýr. Çalýþma Kocaeli il milli eðitim müdürlüðünün izni dahilinde gerçekleþtirilmiþtir. Verilerin toplanmasý, saklanmasý ve katýlýmcýlarýn bilgilendirilmesi aþamalarýnýn tümünde etik ilkelere baðlý kalýnmýþtýr. Veri seti üzerinden öncelikli olarak PÝKÖ'nün doðrulayýcý faktör analizi gerçekleþtirilmiþtir. Daha sonra ise PÝKÖ puanlarý üzerinden belirti durumlarý için yüzde ve frekans belirlenmiþ, ana deðiþken olan PÝKÖ puanlarýnýn normal daðýlým gösterip göstermediðini tespit etmek amacýyla Kolmogorov- Smirnov testi, ve bu doðrultuda cinsiyet, lise türü ve internet kullanýmý sýrasýndaki duygu ve davranýþlara iliþkin deðiþkenler içinse Mann- Whitney U testi kullanýlmýþtýr. BULGULAR Bu çalýþmada bulgular temel olarak dört aþamada deðerlendirilmiþtir: Doðrulayýcý faktör analizi (DFA), PÝKÖ'nün psikometrik özelliklerinin deðerlendirilmesi amacýyla Widyanto ve McMurran (2004) tarafýndan yapýlan çalýþma sonucunda ortaya konan 6 faktörlü model esas alýnarak yapýlmýþtýr. DFA sonucunda elde edilen x 2 (n = 857) = 769.82, p <.001, CFI =.88, GFI=.92, RMSEA =.068 (%90 güven aralýðý:.063,.073), df = 155, x 2 /df = 4.9 deðerlerinin bu çalýþma için kabul edilen uyum deðerleri olan x 2 /df < 5 (Schumacker ve Lomax 2004); CFI?.90 (Hu ve Bentler 1999); GFI.90 (Kline 2011): RMSEA < 0.07 (Steiger 2007) deðerleriyle uyum göstermesi nedeniyle, ölçeðin Türkçe formunun uygun geçerlik uyumu saðladýðý kabul edilebilir. Uyum parametreleri Tablo 2'de sunulmuþtur. 2. Aþama: Daðýlýmýn Normalliði Verilerin analizine geçilmeden önce örneklem grubunun PÝKÖ puanlarýnýn normal daðýlým gösterip göstermediðine bakýlmasý amacýyla gerçekleþtirilen Kolmogorov-Smirnov testi sonucunda PÝK puanlarýnýn normal daðýlým göstermediði tespit edilmiþtir (p<0.001). Bunun üzerine nonparametrik testlerin uygulanmasýnýn daha uygun olacaðý düþünülmüþtür. 3. Aþama: Patolojik Ýnternet Kullanýmý Yaygýnlýðý PÝKÖ'nün uygulanmasý sonucunda, örneklem grubundan 790 (%92.2; 0=21.12, SS=11.45) öðrenci belirti göstermemiþ, 58 (%6.8; 0=57.36; SS=6.8) öðrenci kýsýtlý belirti göstermiþ, 9 (%1.1; 0=83.11; SS=3.7) öðrenci patolojik internet kullanýcýsý olarak belirlenmiþtir. Belirti durumlarý için yüzde ve frekans deðerleri Tablo 3'te gösterilmektedir. 4. Aþama: Patolojik Ýnternet Kullanýmý ve Ýliþkili Faktörler 151

Þahin M, Çakýr U, Çakýr Demirbaþ E, Polat AÖ. Tablo 4. PÝKÖ puanlarýnýn cinsiyet deðiþkenine göre deðiþip deðiþmediðini belirlemek üzere yapýlan Mann- Whitney U testi sonuçlarý Deðiþken n 0 sýra S sýra U Z p Cinsiyet Kýz 467 385.08 179834.5 70556.5-5.685.000 Erkek 390 481.59 187818.5 Cinsiyet PÝKÖ puanlarýnýn cinsiyet deðiþkenine göre anlamlý bir farklýlýk gösterip göstermediðini belirlemek amacýyla gerçekleþtirilen Mann-Whitney U testi sonucunda istatistiksel olarak anlamlý farklýlýk tespit edilmiþtir (p <.001). Bu sonuca ek olarak, 467 kýz öðrenciden 436'sý (%93.4) belirti göstermez iken 28'i (%6) sýnýrlý belirti göstermiþ ve 3 (%0.6) kýz öðrenci ise patolojik internet kullanýcýsý olarak belirlenmiþtir. 390 erkek öðrenciden ise 354'ü (%90.8) belirti göstermez iken 30'u (%7.7) sýnýrlý belirti göstermiþ ve 6 (%1.5) erkek öðrenci ise patolojik internet kullanýcýsý olarak belirlenmiþtir. Cinsiyet deðiþkenine ait Mann-Whitney U testi sonuçlarý Tablo 4 de sunulmuþtur. Lise Türü Düz, Anadolu ve meslek lisesi gruplarýnýn belirti durumlarý grup içi yüzdelik deðerlerle karþýlaþtýrýldýðýnda meslek lisesi grubunun, kýsýtlý belirti gösterme (%7.8) ve patolojik internet kullanýmýnda (%1.3) düz lise (%6.1; %0.9) ve Anadolu lisesi (%6; %0.2) deðerlerine göre yüksek deðerlere sahip olduðu görülmektedir. Belirti durumuna göre düz, Anadolu ve meslek lisesi gruplarýnýn yüzde ve frekans deðerleri Tablo 5'te sunulmuþtur. Ýnternet Ortamýnda Özgürlük Hissi, Piþmanlýk Hissi, Kimlik Gizleme Bireylerin internet kullaným özelliklerine (internet ortamýnda özgür hissetme, internet kullanýmýndan sonra piþmanlýk hissi ve internet ortamýndaki etkinliklerde kimlik gizleme) göre PÝKÖ puanlarýnýn anlamlý bir farklýlýk gösterip göstermediðini belirlemek amacýyla gerçekleþtirilen Mann-Whitney U testi sonucunda sýrasýyla istatistiksel olarak anlamlý farklýlýk tespit edilmiþtir (p<.001; p<.001; p<.005). Deðiþkenlere ait Mann-Whitney U testi sonuçlarý Tablo 6'da sunulmuþtur. TARTIÞMA Patolojik Ýnternet Kullanýmý Çalýþmamýzda lise öðrencileri arasýndaki patolojik internet kullanýmý oraný %1.1 olarak tespit edilmiþtir. Bu sonuç dünyanýn farklý bölgelerinde gerçekleþtirilen bazý çalýþmalarla (Tsitsika ve ark. 2009, Bakken ve ark. 2009) paralellik göstermesine raðmen; bazý çalýþmalarla (Chak ve Leung 2004, Ghassemzadah ve ark. 2008, Demetrovics ve ark. 2008, Pallanti ve ark. 2006) ise farklýlýk göstermektedir. Bu farklýlýk ülkelerin geliþmiþlik ve sosyokültürel düzeyleri arasýndaki farklýlýklardan kaynaklanýyor olabilir. Dünyanýn farklý yerlerinde, ayný ülkede yapýlan çalýþmalarda (Hardie ve Tee 2007, Dowling ve Quirk 2008, Scherer 1997, Morahan-Martin ve Schumacher 2000) bile zamana, bölgeye ve sosyokültürel yapýya göre farklý sonuçlar bulunabilmektedir. Ülkemizde gerçekleþtirilen çalýþmalara (Bayraktar 2001, Bölükbaþ 2003, Aslanbay 2006) bakýldýðýnda ise patolojik internet kullaným oranýnýn %1.1 ile %6 arasýnda deðerler aldýðý görülmektedir. Bizim çalýþmamýzdaki oranýn ülke geneline göre alt sýnýrda olmasý katýlýmýn gönüllülük bazýnda saðlanmasýyla iliþkili olabilir. Ýnternet kullanýmý açýsýndan problemi olan kiþilerin katýlým konusunda isteksiz davranmýþ olmalarý muhtemeldir. Ülkemizde patolojik internet kullanýmýnýn diðer ülkelere göre daha düþük oranda olmasý, koruyucu ebeveynlik ve toplumsal yapýdan kaynaklanýyor olabilir. Ayrýca yakýn sosyal iliþkiler kurma ve toplumsal içiçelik gibi özelliklerimizin de yalnýzlýðýn ve bireyselleþmenin daha baskýn olduðu batý toplumlarýna göre koruyucu rol oynadýðý düþünülebilir. 152

Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði Tablo 5. Lise türüne göre belirti durumu için yüzde ve frekans deðerleri Belirti Durumu Düz Lise Anadolu Lisesi Meslek Lisesi n % n % n % Belirti Göstermeyen Grup 202 92.2 297 93.4 291 90.9 Kýsýtlý Belirti Gösteren Grup 14 6.4 19 6 25 7.8 Patolojik Ýnternet Kullanýmý Olan Grup 3.4 2 0.2 4 1.3 Toplam 219 100 318 100 320 100 Tablo 6. PÝKÖ puanlarýnýn özgür hissetme, piþmanlýk duyma ve kimlik gizleme deðiþkenlerine göre deðiþip deðiþmediðini belirlemek üzere yapýlan Mann-Whitney U testi sonuçlarý Deðiþken n 0 sýra S sýra U Z p Özgür Hissetme Evet 628 451.52 283557.5 57760.5-4.41.000 Hayýr 229 367.23 84095.5 Piþmanlýk Hissetme Evet 368 460.95 169629 78219-3.279.001 Hayýr 489 404.96 198024 Kimlik Gizleme Evet 429 473.07 202948.5 72898.5-5.22.000 Hayýr 428 384.82 164704.5 Patolojik internet kullanýmý ve cinsiyet Patolojik internet kullanýmý ve cinsiyet iliþkisine bakýldýðýnda yazýnda genel olarak erkeklerin internet baðýmlýlýðý ölçütlerini daha çok karþýladýklarý ve internette daha çok süre geçirdikleri yönünde veriler mevcuttur (Çakýr-Balta ve Horzum 2008, Di- Nicola 2004, Everhard 2000, Morahan-Martin ve Schumacher 2000, Scherer 1997). Bizim çalýþmamýzda da yazýnla uyumlu olarak erkekler arasýnda patolojik internet kullanýmý daha fazla saptanmýþtýr. Bununla birlikte yazýnda cinsiyetler arasýnda fark saptanmamýþ çalýþmalar da bulunmaktadýr (Hall ve Parsons 2001, Leung 2004). Erkeklerin kadýnlara kýyasla sosyal ifade becerilerinin daha az olmasý, kültürel olarak kýz çocuklarýnýn daha baský altýnda yetiþmeleri, uzun süre bilgisayar baþýnda zaman geçirmelerine izin verilmemesi, ailelerin erkek çocuklar üzerinde daha az kontrol saðlamalarý, erkeklerin yakýn iliþkiler kurmada zorlanmalarý, internet ortamýnda yüz yüze olan iletiþimden daha rahat þekilde kendilerini ifade etmeleri cinsiyetler arasýndaki oran farklarýnýn olasý nedenleri olabilirler. Patolojik Ýnternet Kullanýmý ve Özgürlük Hissi, Kimlik Gizleme, Piþmanlýk Hissi Çalýþmamýzda internet ortamýnda kendisini özgür hisseden, internet ortamýndaki etkinliklerde (sohbet, oyun gibi) kimlik gizleyen veya bu etkinliklere gerçek kimlikten farklý bir kimlik (nickname) ile katýlan, internet kullanýmýndan sonra internette geçirilen süre için veya baþka bir sebepten dolayý piþmanlýk hisseden bireylerin daha yüksek PÝKÖ puanlarýna sahip olduðu görülmüþtür. Kiþiler arasý iliþkilerde zorlanma, kendi kimliðinden memnun 153

Þahin M, Çakýr U, Çakýr Demirbaþ E, Polat AÖ. olmama, farklý bir kimlik ile kazanç elde etme gibi faktörler kiþinin kimlik gizleme gereksinimi duymasý ve sonrasýnda piþmanlýk hissetmesi ile iliþkili olabilir. Patolojik Ýnternet Kullanýmý ve Lise Türü Koreli öðrenciler üzerinde yapýlan bir çalýþmada düz liseye giden öðrencilerin meslek lisesine devam eden öðrencilere göre daha fazla patolojik internet kullanýmý gösterdiði bulunmuþtur (Yang ve Tung 2007). Ülkemizdeki çalýþmalara bakýldýðýnda, Eskiþehir ilinde liseye devam eden ergenler üzerinde Problemli Ýnternet Kullanýmý Ölçeði- Ergen (PÝKÖ-E) kullanýlarak yapýlmýþ bir çalýþmada Endüstri meslek lisesi öðrencisi olmak patolojik internet kullanýmý açýsýndan risk faktörü olarak bulunmuþtur (Ceyhan 2011). Ayný çalýþmada düz liseye devam etmek veya Anadolu Lisesi öðrencisi olmak patolojik internet kullanýmý açýsýndan riskli bulunmamýþtýr. Yine ülkemizde Isparta bölgesinde Problemli Ýnternet Kullanýmý Ölçeði-Ergen (PÝKÖ- E) kullanýlarak yapýlmýþ bir çalýþmada patolojik internet kullanýmý ile lise türü arasýnda iliþki bulunmamýþtýr (Lema ve Koç 2012). Çin'de 9405 öðrenci üzerinde yürütülmüþ bir çalýþmada alt sýnýf düz lise öðrencilerinin üst sýnýf düz lise ve meslek lisesi öðrencilerine göre anlamlý derecede daha fazla patolojik internet kullanýmý gösterdiði bulunmuþtur (Ko ve ark. 2009). Bizim çalýþmamýzda da meslek lisesi öðrencileri arasýnda patolojik internet kullaným yaygýnlýðý diðer lise türlerine devam eden öðrencilere göre daha yüksek bulunmuþtur. Bu durum mevcut eðitim sisteminden dolayý meslek lisesi öðrencilerinin üniversite sýnav kaygýsýný daha az yaþamalarý ve buna baðlý daha az aile baskýsý hissetmeleriyle (dershaneye gitme, özel ders alma, akranlar arasý rekabet vb.) iliþkili olabilir. Lise türlerinin patolojik internet kullanýmý ile iliþkisine bakan çalýþmalar farklý sonuçlar bulmuþtur, bu farklýlýk kullanýlan ölçek ve yaþanýlan toplumun özelliklerinden kaynaklanýyor olabilir. Bu farklý sonuçlarý dikkate alan yeni çalýþmalar bu durumu daha iyi anlamamýza katký saðlayacaktýr SONUÇ Bu çalýþmada Kocaeli bölgesindeki lise öðrencileri arasýnda patolojik internet kullaným yaygýnlýðýnýn belirlenmesi ve patolojik internet kullaným ölçeðinin doðrulayýcý faktör analizinin gerçekleþtirilmesi amaçlanmýþtýr. Toplam 709 katýlýmcýnýn 9'unda patolojik internet kullanýmý tespit edilmiþtir. Erkek cinsiyete sahip, internet ortamýnda kendini özgür hisseden, internet kullanýmýndan sonra piþmanlýk duyan bireylerin daha yüksek PÝKÖ puanlarýna sahip olduðu bulunmuþtur. Yapýlan doðrulayýcý faktör analizi PÝKÖ'nün geçerliliðinin olduðunu ve orijinal ölçeðin Türk kültürüne uyumlu olduðunu göstermiþtir. Bu bulgular, patolojik internet kullanýmýnýn önlenmesi ve tedavisi üzerine çalýþan eðitimci, akademisyen, klinisyen ve araþtýrmacýlara yol gösterici olabilir. Ayný zamanda bu tür bulgular, patolojik internet kullanýmý ve zararlarý konusunda öðrencileri, öðretmenleri ve velileri bilgilendirme çalýþmalarýnda kullanýlabilir. Bu alanda daha fazla çalýþmaya ihtiyaç olduðu gözlenmektedir. Yazýþma adresi: Dr.Uður Çakýr, Derince Eðitim ve Araþtýrma Hastanesi, Ýzmit, ugur_cakir@yahoo.com Amerikan Psikiyatri Birliði (APA) (2000) Psikiyatride Hastalýklarýn Tanýmlanmasý ve Sýnýflandýrýlmasý Elkitabý (DSM- IV-TR) (Çev Ed: E Köroðlu), Hekimler Yayýn Birliði, Ankara. Aslanbay M (2006) A Compulsive Consumption: Internet Use Addiction Tendency The Case of Turkish High School Students. Yayýnlanmamýþ yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Balta Ç, Horzum MB (2008) Ýnternet Baðýmlýlýðý Testi. Eðitim Bilimleri ve Uygulama, 7: 87-102. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG ve ark. (2009) Internet Addiction among Norwegian Adults: A Stratified Probability Sample Study. Scand J Rehab Med, 50:121-127. KAYNAKLAR Bayraktar F (2001) Ýnternet Kullanýmýnýn Ergen Geliþimindeki Rolü. Yayýnlanmamýþ yüksek lisans tezi, Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Bayraktar F, Gün Z (2007) Incidence and corraletes of internet usage among adolescents in North Cyprus. Cyberpsychol Behav, 10:191-197. Beard K, Wolf E (2001) Modification in the proposed diagnostic criteria for internet addiction. Cyberpsychol Behav, 4:377-383. Bölükbaþ K (2003) Ýnternet Kafeler ve Ýnternet Baðýmlýlýðý Üzerine Sosyolojik Bir Araþtýrma: Diyarbakýr Örneði. 154

Lise Öðrencileri Arasýnda Patolojik Ýnternet Kullanýmýnýn Yaygýnlýðý: Kocaeli Örneði Yayýnlanmamýþ yüksek lisans tezi, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Byun S, Ruffini C, Mills JE ve ark. (2009) Internet addiction: Metasynthesis of 1996-2006 quantitative research. Cyberpsychol Behav, 12:203-207. Ceyhan AA (2011) Ergenlerin problemli internet kullaným düzeylerinin yordayýcýlarý. Çocuk ve Gençlik Ruh Saðlýðý Dergisi, 18:85-94. Chak K, Leung L (2004) Shyness and locus of control as predictors of internet addiction and internet use. Cyberpsychol Behav, 7:559-570. Çakýr Balta Ö, Horzum MB (2008) Web tabanlý öðretim ortamýndaki öðrencilerin internet baðýmlýlýðýný etkileyen faktörler. Ankara Üniversitesi Eðitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 41:185-203. Davis RA, Flett GL, Besser A (2002) Validation of a new scale for measuring problematic Internet use: implications for preemployment screening. Cyberpsychol Behav, 5:331-345. Demetrovics Z, Szeredi B, Rózsa S (2008) The three-factor model of internet addiction: The development of the problematic internet use questionnaire. Behav Res Methods, 40:563-574. DiConsiglio J (2008) Game Over: For Most People, Online Gaming is Just a Hobby. For Others It is a Dangerous -Even Deadly- Addiction. Scholastic Choices, 1: 6-9. DiNicola MD (2004) Pathological internet use among college students: The prevalence of pathological Internet use and its correlates. Unpublished doctoral dissertation, Ohio University. Dowling NA, Quirk KL (2008) Screening for internet dependence: Do the proposed diagnostic criteria differentiate normal from dependent internet use? Cyberpsychol Behav, 12:21-27. Everhard RA (2000) Characteristics of pathological Internet users: An examination of on-line gamers. Unpublished doctorate's thesis, The Department of Psychology, Spalding University. Ghassemzadeh L, Shahraray M, Moradi A (2008) Prevalence of internet addiction and comparison of internet addicts and nonaddicts in Iranian high schools. Cyberpsychol Behav, 11:731-733. Gönül AS (2002) Patolojik internet kullanýmý (Ýnternet baðýmlýlýðý/kötüye kullanýmý). Yeni Symposium, 40:105-110. Griffiths MD (2000a) Does Internet and computer addiction exist? Some case study evidence. Cyberpsychol Behav, 3:211-218. Griffiths MD (2000b) Excessive internet use: Implications for sexual behavior. Cyberpsychol Behav, 3:537-552. Hall AS (2001) Internet addiction: College student case study using best practices in cognitive behavior therapy. J Ment Health Counseling, 23:312-327. Hardie E, Tee YM (2007) Excessive internet use: The role of personality, loneliness and social support networks in internet addiction. Australian Journal of Emerging Technologies and Society, 5:34-47. Hu LT, Bentler PM (1999) Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6:1-55. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G ve ark. (2008) French Validation of the internet addiction test. Cyberpsychol Behav, 11:703-706. Kline RB (2011) Principle and practice of structural equation modeling, 3. Baský, New York, NY: Guilford. Ko CH1, Yen JY, Liu SC ve ark. (2009) The associations between aggressive behaviors and internet addiction and online activities in adolescents. J Adolesc Health, 44:598-605. Leung L (2004) Net-generation attributes and seductive properties of the Internet as predictors of online activities and Internet addiction. Cyberpsychol Behav, 7:333-348. McMillan JH, Schumacher S (2006) Research in education: Evidence based inquiry. Boston: Brown and Company. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Incidence and corraletes of pathological internet use among college students. Computers in Human Behaviour, 16:13-29. Pallanti S, Bernardi S, Quercioli L (2006) The Shorter PROMIS Questionnaire and the internet addiction scale in the assessment of multiple addictions in a high-school population: Prevalence and related disability. CNS Spectrums, 11:956-964. Scherer K (1997) College life online: Healthy and unhealthy internet use. J Coll Stud Dev, 38:655-665. Schumacker RE, Lomax RG (2004) A beginner's guide to structural equation modeling, 2. Baský, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Steiger JH (2007) Understanding the limitations of global fit assessment in structural equation modeling, Pers Individ Dif, 42:893-898. Yang SC, Tung CJ (2007) Comparison of Internet addicts and non-addicts in Taiwanese high school. Comput Human Behav, 23:79-96. Turkish Statistical Institute (TurkStat). www.turkstat.- gov.tr/start.do. Tsai CC, Lin SS (2001) Analysis of attitudes toward computer networks and. Internet addiction of Taiwanese adolescents. Cyberpsychol Behav, 4:373-376. Tsitsika A, Critselis E, Kormas G ve ark. (2009) Internet use and misuse: A multivariate regression analysis of the predictive factors of internet use among greek adolescents. Eur J Pediatr, 168:655-665. WHO (1992) The ICD-10 Classification of Mental and Behavioral Disorders. Clinical Descriptions and Diagnostic Guidelines. Geneva. Widyanto L, McMurran M (2004) The psychometric properties of the internet addiction test. Cyberpsychol Behav, 7:443-450. Widyanto L, Griffiths M (2006) Internet addiction: A critical review. Int J Ment Health Addict, 4:31-51. Widyanto L1, Griffiths MD, Brunsden V (2011) A psychometric comparison of the internet addiction test, the internet-related problem scale, and self-diagnosis. Cyberpsychol Behav, 14:141-149. World Internet Usage Statistics News and Population Stats. www.internetworldstats.com/stats.htm. 155

Þahin M, Çakýr U, Çakýr Demirbaþ E, Polat AÖ. Young KS (1996a) Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. Cyperpsychology Behav, 1:237-244. Young KS (1996b) Psychology of computer use: XL addictive use of the internet: A case that breaks the stereotype. Psychol Rep, 79:899-902. Young KS (1998) Caught in the net: How to recognize the signs of internet addiction and a winning strategy for recovery. New York-USA: John Wiley&Sons Inc. Young KS (2007) Cognitive behavior therapy with internet addicts: Treatment outcomes with internet addicts. Cyperpsychol Behav, 10:671-679. Young KS (2009) Understanding online gaming addiction and treatment issues for adolescents. Am J Fam Ther, 37:355-372. 156