Sosyal Ağ Servislerinde Kullanıcı Güveni: Facebook ve Linkedin Karşılaştırması. A.Kübra Özkoç Bilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Seminer

Benzer belgeler
1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

Hipotez Kurma. Prof. Dr. Cemal YÜKSELEN Ġstanbul Arel Üniversitesi. 4. Pazarlama Araştırmaları Eğitim Semineri Ekim 2010

FARKLI BRANŞTAKİ ÖĞRETMENLERİN PSİKOLOJİK DAYANIKLILIK DÜZEYLERİNİN BAZI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ. Abdulkadir EKİN, Yunus Emre YARAYAN

Bilgisayar ve İnternet Tutumunun E-Belediyecilik Güvenliği Algısına Etkilerinin İncelenmesi

E-DEVLET UYGULAMALARINI KULLANANLARLA KULLANMAYANLAR ARASINDAKİ FARKLARIN VE ETKİLERİN İNCELENMESİ

20. ULUSAL PAZARLAMA KONGRESİ Anadolu Üniversitesi - Eskişehir

Türkiye de Güvenli İnternet ve Uygulamaları

DEÜKARİYERİM KARİYER YÖNETİM SİSTEMİNİN AMACI Dokuz Eylül Üniversitesinde, öğrenimi devam eden ve mezun öğrencilerin etkin bir şekilde kariyer

Doç. Dr. Demet ÜNALAN Doç. Dr. Mehmet S. İLKAY Uzman Tülin FİLİK ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

GEDİZ ÜNİVERSİTESİ PSİKOLOJİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

AdWords Kitle Çözümleri Önemli anlarda alakalı bağlantılar sunar

MAĞAZA İMAJI, MAĞAZA MEMNUNİYETİ VE MAĞAZA SADAKATİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN TÜKETİCİLER AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET

PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.

İçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi

Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı

Üniversite Öğrencilerinin Sosyal Ağ Bilgi Güvenlik Farkındalıkları

PSİKİYATRİ KLİNİĞİNDE ÇALIŞAN HEMŞİRELERDE İŞ DOYUMU, TÜKENMİŞLİK DÜZEYİ VE İLİŞKİLİ DEĞİŞKENLERİN İNCELENMESİ

Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

Bir çalışmanın yazılı bir planıdır. Araştırmacının yapmayı plandıklarını ayrıntılı olarak ifade etmesini sağlar. Araştırmacıya yapılması gerekenleri

TÜRKİYE DE İŞ DÜNYASINDA ÇALIŞANLAR SOSYAL MEDYAYI NASIL KULLANIYOR?

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

T.C. Ankara Üniversitesi. Elmadağ Meslek Yüksek Okulu. Bilgisayar Programcılığı Programı

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

MOBİL UYGULAMA GİZLİLİK BİLDİRİMİ

Buse Erturan Gökhan Doğruyürür Ömer Faruk Gök Pınar Akyol Doç. Dr. Altan Doğan

NORMAL ÖĞRETİM DERS PROGRAMI

METEOROLOJİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN İÇ HAVA KALİTESİ İLE İLGİLİ ALGI VE BİLGİLERİ: İYTE ÖRNEĞİ

Türkiye İç Denetim Kongresi, 11 Kasım Sosyal Medya Riski ve Denetimi. Doğan Tanrıseven EY Danışmanlık Hizmetleri, Direktör

T. C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJESİ KESİN RAPORU

T.C. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ STRATEJİ GELİŞTİRME DAİRE BAŞKANLIĞI 2014 YILI SUNULAN HİZMETİ DEĞERLENDİRME ANKET RAPORU

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler

DR. RAMAZAN DEMİR TÜRK TELEKOM 9 MART 2010 CONRAD HOTEL

İÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ

AJANS SUNUMU.

BÖLÜM 4 ARAŞTIRMA TASARIMININ ÖĞELERİ

2 PARADİGMALAR IŞIĞINDA BİLİMSEL ARAŞTIRMA ANLAYIŞLARI

Web Sayfasında Google Analitik Kullanımı ve Kullanıcı Davranışlarının Belirlenmesi: İstanbul Ticaret Üniversitesi Kütüphane Web Sayfası.

Çevrimiçi Yeni Neslin Davranış ve Beklentilerini Anlamak: İnternetin Bilinçli ve Güvenli Kullanımı Üzerine Bir Saha Çalışması. Dr. Ahmet Çubukcu, PMP

Marina Web Siteleri Etkin Kullanılıyor Mu? Bulgular ve Değerlendirmeler

Sosyal Ağlar ve Kütüphaneler. Tuba Akbaytürk Çanak

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

MATEMATİK VE FEN BİLİMLERİ EĞTİMİ ANABİLİM DALI MATEMATİK EĞİTİMİ BİLİM DALI TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

Ortaokul Öğrencilerinin Sanal Zorbalık Farkındalıkları ile Sanal Zorbalık Yapma ve Mağdur Olma Durumlarının İncelenmesi

Kalitatif Veri. 1. Kalitatif random değişkenler sınıflanabilen yanıtlar vermektedir. Örnek: cinsiyet (Erkek, Kız)

İSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

İstatistik ve Olasılık

ARAŞTIRMA SÜRECİNİN ADIMLARI. LİTERATÜR TARAMA PROBLEMİN TANIMLANMASI Prof.Dr.Besti Üstün

ODTÜ-FEF ATAMA YÜKSELTME KRİTERLERİNDE TEZ DANIŞMANLIĞININ VE ÖĞRENCİ DEĞERLENDİRMESİNİN ETKİSİ ÜZERİNE ANKET ÇALIŞMASI ÖZET BULGULAR

Bilgi Hizmetlerinin Pazarlanması

Eğitim Bağlamında Oyunlaştırma Çalışmaları: Sistematik Bir Alanyazın Taraması

Parkinson. Bilgileri ve. Desteğ. Parkinson s information and support Turkish

İLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU

Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Öğrencilerinin Web 2.0 Araçlarını Kullanım Özellikleri

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Obsesif KompulsifBozukluk Hastalığının Yetişkin Ayrılma Anksiyetesiile Olan İlişkisi

Bilimsel Araştırma Yöntemleri I

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İİBF FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIM ARAŞTIRMASI. Danışman: Prof. Dr. Ayşe OĞUZLAR.

Esra G. Kaygısız Gaziantep Üniversitesi

T.C. GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

Üniversite Öğrencilerinde Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu Belirtileri

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

Türkiye de Çalışan Çevirmenlerin İnternet Kullanım Alışkanlıkları

ISL 201 Pazarlama İlkeleri. Doç. Dr. Hayrettin ZENGİN

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

Hazırlayan. Ramazan ANĞAY. Bilimsel Araştırmanın Sınıflandırılması

POSTPARTUM DEPRESYON VE ALGILANAN SOSYAL DESTEĞİN MATERNAL BAĞLANMAYA ETKİSİ

DENİZLİ İLİ ÇALIŞAN NÜFUSUN İÇME SUYU TERCİHLERİ VE ETKİLEYEN FAKTÖRLER. PAÜ Tıp Fak. Halk Sağlığı A.D Araş. Gör. Dr. Ayşen Til

WEB BİLGİ SİSTEMLERİNDE KULLANILABİLİRLİK DEĞERLENDİRMESİ. Prof. Dr. Yaşar Tonta Dr. İrem Soydal H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü

SOSYAL MEDYADA BOŞA VAKİT HARCAMAYIN!

ÖĞRETMENLERİN ÖZ BENLİK DEĞERLENDİRMESİNİN DAMGALAMA EĞİLİMİNE ETKİSİ: ANKARA İLİ ÖĞRETMENLERİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Bilim ve Bilimsel Araştırma

Statistical Package for the Social Sciences

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Yard. Doç. Dr. Mine Afacan Fındıklı. İş Değerleri ve Çalışma Hayatına Yansımaları

E-TWINNING BİTLİS İL KOORDİNATÖRLÜĞÜ. E-TWINNING ARAÇLARI

Deneysel Araştırma Modelleri. Dr. Şebnem Bozkurt Bartın Devlet Hastanesi

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

Üniversite Öğrencilerinin İş Bulma ve Kariyer Beklentilerinin İş ve Meslek Danışmanlığı Hizmetlerinden Etkilenmesi: Yalova Üniversitesi Örneği

Pazarlamada Kullanılan Farklı Yaklaşımlar, Teoriler ve Analiz Teknikleri

Değeri $ ve bataryası 7 dakika yetiyor;) Manyetik alan prensibine göre çalıştığı için şimdilik demir ve bakır kaplama yüzeylerde

Biz Kimiz? Ekibimizi yakından tanıyın: adresgezgini.com/ekibimiz

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Üniversite Gençleri İçin E-Demokrasi Projesi Anket Çalışması

T.C. İÇİŞLERİ BAKANLIĞI Emniyet Genel Müdürlüğü Narkotik Suçlarla Mücadele Daire Başkanlığı

Birgül BURUNKAYA - Uzman Adana İl Sağlık Müdürlüğü Halk Sağlığı Hizmetleri Başkanlığı Çalışan Sağlığı Birimi ANTALYA

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

AĞIZDAN AĞIZA İLETİŞİM (Bölüm 10)

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

İŞSİZ BİREYLERİN KREDİ KARTLARINA İLİŞKİN TUTUM VE DAVRANIŞLARININ YAPISAL EŞİTLİK MODELİYLE İNCELENMESİ: ESKİŞEHİR ÖRNEĞİ

Konu: Bilgi Paylaşım Araçları. Aydın MUTLU İstanbul

DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu

Transkript:

Sosyal Ağ Servislerinde Kullanıcı Güveni: Facebook ve Linkedin Karşılaştırması A.Kübra Özkoç Bilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Seminer

Sosyal Ağ Servisleri, kişilerin fiziksel dünyada oluşturdukları sosyal yaşamlarını ve yaşam dinamiklerini web ve/veya mobil platformlarla oluşturulmuş sanal ortamlara taşımalarını sağlamaktadır. 2

3 SNS nin benimsenmesi ile kullanıcıların sahip olduğu yararlar: Bilgiye hızlı ve kolay erişim Yeni arkadaş bağlantıları Bağlantılarla hızlı ve kolay iletişim İşletme-müşteri ilişkisinin kolaylığı Çok kanallı perakendecilik

Çalışmanın Amacı Farklı kullanıcı grupları arasında, sosyal ağ servislerinde kullanıcı davranışında rol alan güven mekanizmalarını açıklamak için, kullanıcının bu servislerde gizliliği, riski ve güveni nasıl algıladığını araştırmak ve bir kullanıcı davranışı modeli oluşturmak. Çaba beklentisi ve sosyal etkinin, kullanıcının sosyal ağ servisine olan güvenini nasıl etkilediğini anlamak.

Facebook ve Linkedin gibi en popüler sosyal ağ servisleri, kullanıcının 5 sosyal arkadaşlarının kamusal, özel veya bağlı ağlarıyla kişisel durum, bilgi, görüş, önermeler veya sohbetleri paylaşmak için kullanılır. 1 milyar kullanıcı Günlük %50 çevrimiçi olma Kullanıcı niyeti: Yeni insanlarla tanışmak Arkadaşlarının yerini saptamak, onlarla iletişim kurmak, içerik paylaşmak veya görüntülemek, içerik yorumlamak İnsanlarla tanışıp bağlanma 467 milyon kullanıcı Günlük %40 çevrimiçi olma Kullanıcı niyeti: Yeni profesyonellerle tanışmak Kendi profesyonel tasvirini sunmak, profesyonel gruplara üye olmak, yeni iş olanakları keşfetmek, meslektaş bulmak İnsanlarla daha az bağlantı yüksek

6 Güven: Başkalarının etik davranışlarının altında özel normlar, risk, güven ve güvenlik gibi bireysel inanç veya beklenti gibi etkili faktörlere atıfta bulunur. Teknolojiye karşı güven: sosyal ağ servisinin kullanıcının gizli bilgilerinin korunması konusunda dürüst ve işinin ehli olması ile ilişkilidir. Kullanıcılar, teknolojinin kendi endişelerini korumak için istenen özelliklere sahip olduğuna inandıkça, sistem işlevlerine bağımlı olmaya istekli olduğu anlamına gelir. Beklenen Çaba Sosyal Etki Algılanan Risk

7 Çaba beklentisi: Teknoloji kabul modeline göre (TAM: Technology Acceptance Model) sistemin kullanımıyla ilişkili kolaylık derecesi olarak tanımlanır. TAM (Technology Acceptance Model) : Algılanan risk faktörünü, mali, performans, sosyal, zaman, psikoloji ve gizlilik risklerini içerek şekilde genişletir. Hem gizlilik endişeleri hem algılanan riskler, güven yapısını etkileyen faktörlerdir. ( Örn. mobil cihazlardaki konuma dayalı hizmetler) Gizlilik endişeleri ve algılanan risk, SNS de kullanıcı güvenini nasıl etkiliyor?

8 Sosyal Etki: Kullanıcıların önemli arkadaşlarının, meslektaşlarının, aile üyelerinin veya diğer bağlantılarının, kullanıcının o sosyal ağ servisini kullanmasını ve servise güvenmesini istemeleri ile ilişkili olarak tanımlanır. Algılanan Gizlilik Riski: Kişisel bilgilerin ifşa edilmesi ile ilgili kullanıcı endişeleri olarak tanımlanır ve kullanıcının gizlilik ile ilgili algısı, güveni, tutumu ve kullanım niyetini olumlu etkiler. Hassas veya özel verilerin, toplanması yetkisiz erişimi kullanımı denetimi farkındalığı ile ilişkilidir.

9 Teknolojinin Kabulleniş ve Kullanımının Birleşik Teorisi (UTAUT: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) Teori yapısı: SNS araştırmalarına göre kullanıcı davranışını: Performans beklentisini Kolaylaştırıcı durumu Kullanıcı niyetini Sosyal Etkiyi Kullanılabilirlik Kişisel normlar Güvenilirlik İçerir. etkiliyor.

10 H1. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için çaba beklentisi ve güven arasında pozitif bir ilişki vardır. H2. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için çaba beklentisi ve devam niyeti arasında pozitif bir ilişki vardır. H3. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için sosyal etki ve güven arasında pozitif bir ilişki vardır. H4. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için sosyal etki ile devam niyeti arasında pozitif bir ilişki vardır. H5. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için gizlilik endişeleri ile güven arasında negatif bir ilişki vardır. H6. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için gizlilik endişeleri ile algılanan risk arasında pozitif bir ilişki vardır. H7. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için algılanan risk ile güven arasında pozitif bir ilişki vardır. H8. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için algılanan risk ile devam niyeti arasında negatif bir ilişki vardır. H9. (a) Linkedin ve (b) Facebook kullanımı için devam niyeti ile güven arasında pozitif bir ilişki vardır.

11 H10. Çaba beklentisi, Facebook'a kıyasla Linkedin için güveni daha önemli ölçüde etkileyecektir. H11. Çaba beklentisi, devam niyetini Linkedin için Facebook'dakinden daha önemli ölçüde etkileyecektir. H12. Linkedin için sosyal etki, Facebook'dakinden daha önemli ölçüde güvenini etkileyecektir. H13.Toplumsal etki, devamlılık niyetini Linkedin için Facebook'dan daha önemli ölçüde etkileyecektir. H14. Gizlilik endişeleri, güveni Linkedin için Facebook tan daha önemli ölçüde etkileyecektir. H15. Gizlilik endişeleri, algılanan riski Linkedin için Facebook tan daha önemli ölçüde etkileyecektir. H16. Algılanan risk, güveni Linkedin için Facebook tan daha önemli ölçüde etkileyecektir. H17. Algılanan risk, devam niyetini Linkedin için Facebook tan daha önemli ölçüde etkileyecektir. H18. Güven, devam niyetini Linkedin için Facebook tan daha önemli ölçüde etkileyecektir.

Araştırma Modeli Varsayılan hipotezlerle birlikte Facebook ve Linkedin kullanıcılarının güven mekanizmalarını araştırmak için, Çaba beklentisi Sosyal etki Devam eden kullanım niyeti Gizlilik kaygısı Algılanan risk etmenleri ile bir çerçeve oluşturulmuştur. Kontrol değişkenleri: Yaş Tecrübe Cinsiyet

Araştırma Metadolojisi Yeni bir modelin konsept tasarımına ve araştırma çerçevesinin geliştirilmesine yardımcı olmak için sosyal pazarlama, insan kaynakları ve satış alanlarından altı IS / EC (bilgi sistemi ve / veya elektronik ticaret) uzmanı ve altı sektör danışmanı davet edilmiştir. SNS kullanıcıları çoğu çevrimiçi SNS'de yeterli bilgi, kaynak ve bilgiye sahip olduğundan, kolaylaştırıcı durum ve performans beklentileri filtrelenmiştir. Aşağıda uzman görüşü anketleri gösterilmektedir.

Veri Toplama Yöntemi Anket formları literatür taramalarından geliştirildi. Anket verileri 1 Mart 2015 ile 31 Ocak 2016 arasında toplandı. SNS güven bağlamına uyacak şekilde değiştirildi. Likert ölçek kullanıldı. ("kesinlikle katılmıyorum (1)" ile "kesinlikle katılıyorum (7)" ) Üç yıldan fazla Facebook / Linkedin deneyimi olan SNS kullanıcılarına anket yapıldı. Resmi anket yapmak için Google Drive'da saklanan çevrimiçi bir anket kullanıldı. Kullanıcıları ankete katılmaya davet etmek için kartopu tekniği kullanıldı. 168 141 309 anket

Facebook için tanımlayıcı istatistikler 51 yaş ve üstü 5% 41-50 yaş 25% Yaş Aralıkları 0-20 yaş 13% 21-30 yaş 27% Erkek 45% Kadın 55% Cinsiyet 15 31-40 yaş 30% %79.2 Günlük katılımcı ziyareti Eğitim Seviyesi 1 Yıl 1% Facebook Tecrübesi %78.6 Ziyaret başına 1 saatten az zaman Ortaokul ve altı 17% Lise 19% Yüksek Lisans 23% Üniversite 41% 5 Yıl ve Üstü 36% 4-5 Yıl 16% 1-2 Yıl 7,1% 2-3 Yıl 21% 3-4 Yıl 19%

Linkedin için 51 Yaş ve Üstü 5.6% Yaş Aralıkları Cinsiyet 16 tanımlayıcı 41-50 21-30 istatistikler Yaş 27% 31-40 Yaş 29,1% Kadın 49% Erkek 51% Yaş 38.3% %27 Günlük katılımcı ziyareti %88.7 Ziyaret başına 1 saatten az zaman Lise 5% Yüksek Lisans 29,80 Eğitim Seviyesi 4-5 yıl 15% 5 yıl ve üstü 8% Linkedin Tecrübesi 1 yıl 18% Üniversite 65,2% 3-4 yıl 15% 2-3 yıl 19% 1-2 yıl 25%

Anket Soruları

Veri Analizi Yöntemi 18 Verilerin analizi ve araştırma hipotezlerinin test edilmesi sürecinde Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi (Partial Least Square-Path Modelling/PLS-SEM) Yöntemi kullanılmıştır. Yapısal Eşitlik Modellemesi ile istatistiksel bağımlılığa dayalı modellerle ilgili bütünleşik hipotezler içindeki değişkenlerin sebep-sonuç ilişkisi açıklanabilir. Bu model araştırmacılara, değişkenler arasında doğrudan ve dolaylı etkileri belirleme olanağı sağlamaktadır. Modelin amacı, bir veya daha fazla gözlenen (manifest-observed) değişkenle ölçülen gizli (latent, gözlenemeyen) yapılar arasında eş zamanlı olarak birbiriyle ilgili bağımlı ilişkiler sistemini açıklamaktır. Aynı zamanda, teorik modeli örneklem verileriyle uyum gösterdiği ölçüde belirlemek, yani ilgili modelin temel yapılar arasındaki ilişkilerini tahmin etmektir. Varyans temelli ve parametrik olmayan bir çok değişkenli istatistiksel analiz tekniğidir.

Yapısal eşitlik modellemesi, ölçüm modeli ve yapısal model olmak üzere iki bölümden oluşur. 19 1.Ölçüm Modeli: Gizli değişkenlerin veya varsayımsal yapıların gözlenen değişkenler tarafından nasıl tanımlandığını göstermektedir ve gözlenen değişkenlerin ölçüm özellikleri (güvenirlik ve geçerlik) tanımlanmaktadır. Diğer bir ifade ile gözlenen ve gizli değişkenler arasındaki bağlantıları gösteren yapısal eşitlikler kümesi ölçüm modelidir..

20

21 2.Yapısal Model: Gizli değişkenler arasında nedensel (direkt ve dolaylı) ilişkileri belirler, nedensel etkileri tanımlar ve açıklanan varyansı gösterir. Diğer bir ifade ile gizli değişkenler arasındaki ilişkileri özetleyen yapısal eşitlikleri içeren bölüm yapısal model olarak tanımlanmaktadır.

Facebook ve Linkedin Kullanıcı Gruplarının Karşılaştırılması 22

Araştırma Sonuçları 23 Sosyal etki, güveni ve devam niyetini olumlu ölçüde etkiler. Pozitif güven algılamaları, kullanıcıların potansiyel riskleri algıladığında bile Linkedin ve Facebook servislerini kullanma niyetini olumlu yönde etkiler. Sosyal etki, Facebook kullanıcılarının devam niyetini Linkedin kullanıcılarından daha fazla etkiler. Linkedin kullanıcılarının devam etme niyeti Facebook kullanıcılarından daha fazla gizlilik risklerinden etkilenir. Gizlilik endişesi, Linkedin kullanıcılarının servise olan güvenini, Facebook kullanıcılarının güveninden daha fazla etkiler. Facebook kullanıcıları, Linkedin kullanıcılarına kıyasla daha zahmetsiz ve dostça bir ortamda vakit geçiriyorlar.

Araştırma Sonuçları 24 Kullanıcı tarafından algılanan risk, güven üzerinde olumsuz bir etkiye sahiptir ve gizlilik kaygılarından anlamlı ve olumlu şekilde etkilenir. Sosyal faaliyetlerin farklı türleri (bilgi paylaşımı ve kullanım davranışı), SNS'deki algılanan riski olumsuz yönde ve önemli ölçüde etkileyen güven tarafından etkilenir. Çevrimiçi topluluğun kullanım kolaylığı, iyi bir toplumsal itibar veya yüksek güvenlik uyumluluğu gibi olumlu etkilerin, algılanan riskin olumsuz etkisini aştığında kullanıcıların SNS'yi kullanmaya devam eder. SNS kullanıcılarının gizlilik endişeleri kullanım niyetini etkiler. Sosyal etki ve çaba beklentisinin etkisi, algılanan risk ve gizlilik endişelerinin etkisinden daha büyüktür.

Anahtar Sorular 25 Sosyal ağ servislerinde kullanıcıların servise olan güveni araştırılırken, kullanıcı verileri anket yoluyla elde edilmeseydi, örneğin bir deney grubu içinde kullanıcılara sosyal ağ servisleri anlık olarak kullandırılsa ve gözlem yoluyla veriler kaydedilseydi yine aynı sonuçlara ulaşılır mıydı? Linkedin ve buna benzer sosyal ağ servislerine, gizlilik kaygılarını daha aza indirgemek için ne tür güncellemeler getirilebilir? Yalnızca profesyonel sosyal ağ servislerinde güven ve devam niyetini inceleyen bir araştırma yapılsaydı, bu araştırma ne tür yeniliklere ön ayak olabilirdi? Sosyal ağ servisi kullanıcılarının potansiyel riskleri algılamasına rağmen çevreden gelen sosyal etki güçlüyse, sistemi kullanmaya devam ettikleri bilindiğine göre, aynı durum e-ticaret siteleri kullanıcıları için geçerli olabilir mi? Değilse, bu araştırmadan yola çıkılarak e-ticaret sitesi kullanıcılarının güven mekanizmalarını etkileyebilecek farklı faktörler neler olabilir?

Beni dinlediğiniz için teşekkür ederim Thanks for downloading DOWNLOAD MORE WWW.SLIDEMART.NET