The mediating role of status anxiety in the effect of personality traits on artificial intelligence attitude: An empirical study on accounting professionals

Year 2024, , 117 - 132, 21.10.2024

Fatih Bıyıklı , Tunga Bozdoğan , Ömer Orbay Çetin

https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1462678

Abstract

Artificial intelligence technology, whose use in the field of accounting is increasing day by day, directly affects the future of accounting professionals and pushes accounting professionals to acquire new skills. Accordingly, it is important to measure the attitude of accounting professionals towards artificial intelligence on the basis of their personality traits and the status anxiety they experience accordingly. In this study, a questionnaire containing three different scales was applied to accounting professionals in Eskişehir province, and the survey responses were analyzed using Smart-PLS 3.0 SEM (Structural Equation Modeling). In the analysis, firstly, PLS-SEM analysis constraints were specified, followed by factor analysis and reliability and validity tests. After these stages, HTMT and Fornell Larcker Criterion test results were included, and the analysis was completed by evaluating the variance inflation factor (VIF) value and model fit indices as the last stages. According to the findings, as the extroversion of accounting professionals increases, there is a decrease in their status anxiety and a positive perception in their attitude toward artificial intelligence. In addition, as the status anxiety of accounting professionals increased, there was an increase in the perception of negative artificial intelligence attitude, while as the self-control personality trait increased, there was a decrease in status anxiety and a decrease in the perception of negative artificial intelligence attitude. In the last part of the study, various suggestions were made for accounting professionals and the field of accounting based on the findings obtained.

Keywords

Artificial intelligence, digitalization, accounting professionals, status anxiety

Kişilik özelliklerinin yapay zekâ tutumuna etkisinde statü kaygısının ılımlaştırıcı rolü: Muhasebe meslek mensupları üzerine ampirik bir çalışma

Abstract

Muhasebe alanındaki kullanımı her geçen gün artan yapay zekâ teknolojisi, muhasebe meslek mensuplarının geleceğini doğrudan etkilemekte ve muhasebe çalışanlarını yeni beceriler kazanmaya itmektedir. Buna bağlı olarak muhasebe meslek mensuplarının kişilik özellikleri temelinde yapay zekâya tutumunu ve buna bağlı olarak yaşadıkları statü kaygısını ölçmek önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Eskişehir ilindeki muhasebe meslek mensuplarına üç ayrı ölçek içeren bir anket uygulanmış ve anket yanıtları Smart-PLS 3.0 YEM (Yapısal Eşitlik Modeli) aracılığıyla analiz edilmiştir. Analizde öncelikli olarak PLS-YEM analiz kısıtları belirtilmiş, ardından faktör analizi ve güvenilirlik ve geçerlilik testleri yapılmıştır. Bu aşamalardan sonra HTMT ve Fornell Larcker Kriteri test sonuçlarına yer verilmiş, son aşamalar olarak da varyans artırıcı faktör (VIF) değeri ve model uyum endeksleri değerlendirilerek analiz tamamlanmıştır. Elde edilen bulgulara göre muhasebe meslek mensuplarının dışa dönüklükleri arttıkça yaşadıkları statü kaygısında bir düşüş ve yapay zekâya tutumunda olumlu bir algı tespit edilmiştir. Ayrıca muhasebe meslek mensuplarının statü kaygısı arttıkça negatif yapay zekâ tutum algısında artış görülürken, öz denetimlilik kişilik özelliği arttıkça statü kaygısında ve negatif yapay zekâya tutum algısında da düşüş görülmüştür. Çalışmanın son kısmında ise elde edilen bulgulardan hareketle muhasebe meslek mensupları ve muhasebe alanı için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.

Keywords

Yapay zekâ, dijitalleşme, muhasebe meslek mensupları, statü kaygısı

References

• ACCA. (2017). An introduction to professional insights. https://www.accaglobal.com/gb/en/professional-insights/intro-pi.html
• Ağdeniz, Ş. (2024). Güvenilir yapay zekâ ve iç denetim. Denetişim, (29), 112-126. https://doi.org/10.58348/denetisim.1384391
• Bacanlı, H., İlhan, T., & Aslan, S. (2009). Beş faktör kuramına dayalı bir kişilik ölçeğinin geliştirilmesi: Sıfatlara dayalı kişilik testi (Sdkt). Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 7(2), 261-279.
• Banta, V. C., Rîndasu, S. M., Tanasie, A., & Cojocaru, D. (2022). Artificial intelligence in the accounting of international businesses: A perception-based approach. Sustainability, 14, 6632. https://doi.org/10.3390/su14116632
• Beder, N. (2021). Muhasebe meslek mensuplarının yeni dünya ile imtihanı. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(1), 163-184. https://doi.org/10.18037/ausbd.902591
• Birdal, M., Acun, S., & Onuk, P. (2011). Tüketici davranışlarında statü kaygısı ve sosyoekonomik belirleyenleri. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 12(1), 17-31.
• Blake, K. R., & Brooks, R. C. (2019). Status anxiety mediates the positive relationship between income inequality and sexualization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 201909806. https://doi.org/10.1073/pnas.1909806116
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2014). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.
• Çiçek, İ., & Aslan, A. E. (2020). Kişilik ve beş faktör kişilik özellikleri: Kuramsal bir çerçeve. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 10(1), 137-147.
• Day, M., & Fiske, S. (2016). What is status anxiety? Exploring a mechanism of the consequences of income inequality. Presentation at the International Society for Justice Research (ISJR), 16th Biennual Conference, University of Kent, Canterbury, UK.
• Demirkol, A., & Aslan, S. (2021). Holland’ın tipolojisi, bağlanma ve beş faktör kişilik kuramı üzerine bir derleme çalışması. Uluslararası Anadolu Sosyal Bilimler Dergisi, 5(3), 1127-1150. https://doi.org/10.47525/ulasbid.932449
• Digman, J. M. (1990). Personality structure: Emergence of the five-factor model. Annual Review of Psychology, 41(1), 417–440. https://doi.org/10.1146/annurev.ps.41.020190.002221
• Efe, A., & Tunçbilek, M. (2023). Yapay zekâ algoritmaları ile dönüşen denetim araçları üzerine bir değerlendirme. Denetişim, (27), 72-102. https://doi.org/10.58348/denetisim.1195294
• Gacar, A. (2019). Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 389-394.
• Günaydın, A., & Uzunoğlu, H. (2022). Teknolojik yenilikler ışığında muhasebe eğitimi ve muhasebe mesleğine ilişkin yazınsal bakış. Denetim Ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 2(2), 92-102.
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). (2. Baskı). Sage.
• Henseler, J., Dijkstra, T. K., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Diamantopoulos, A., Straub, D. W., & Calantone, R. J. (2014). Common beliefs and reality about PLS: Comments on Rönkkö and Evermann. Organizational Research Methods, 17(2), 182-200. https://doi.org/10.1177/1094428114526928
• Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: Updated guidelines. Industrial Management & Data Systems, 116(2), 2-20. https://doi.org/10.1108/IMDS-09-2015-0382
• Horzum, M. B., Ayas, T., & Padır, M. A. (2017). Adaptation of big five personality traits scale to Turkish culture. Sakarya University Journal of Education, 7(2), 398-408. https://doi.org/10.19126/suje.298430
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-453.
• İskenderoğlu, N. (2020). Yapay zekâ teknolojilerinin muhasebeye entegrasyonu. https://finansmuhendisi.net/yapay-zeka-ve-muhasebe/
• İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ). (2017). İnsanlaşan makinalar ve yapay zekâ. İTÜ Vakfı Yayınları.
• Kaya, F., Aydın, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir-Kaya, M. (2024). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497-514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
• Lorcu, F. (2015). Örneklerle veri analizi SPSS uygulamalı. Detay Yayıncılık.
• Malouff, J. M., Thorsteinsson, E. B., Schutte, N. S., Bhullar, N., & Rooke, S. E. (2010). The five-factor model of personality and relationship satisfaction of intimate partners: A meta-analysis. Journal of Research in Personality, 44(1), 124-127. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2009.09.004
• Melita, D., Willis, G. B., & Rodríguez-Bailón, R. (2021). Economic inequality increases status anxiety through perceived contextual competitiveness. Frontiers in Psychology, 12, 637365. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.637365
• Mert, İ. (2023). Muhasebe eğitimi ve araştırmasında çok disiplinli yaklaşım: Dijitalleşme ve modern yöntemler. Muhasebe ve Denetime Bakış Dergisi, 68, 249-262. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1131174
• Omoteso, K. (2012). The application of artificial intelligence in auditing: Looking back to the future. Expert Systems with Applications, 39(9), 8490-8495.
• Özbek, A. (2024). Muhasebe meslek mensuplarının yapay zekâ kaygılarının gelecekte istihdam edilebilirlik algıları üzerine bir çalışma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 254-267. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1329511
• Paskov, M., Gerxhani, K., & Van De Werfhorst, H. G. (2013). Income inequality and status anxiety. Growing Inequalities’ Impacts.
• Pybus, K., Power, M., Pickett, K., & Wilkinson, R. (2022). Income inequality, status consumption and status anxiety: An exploratory review of implications for sustainability and directions for future research. Social Sciences & Humanities Open, 100353. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2022.100353
• Rammstedt, B., & John, O. P. (2007). Measuring personality in one minute or less: A 10-item short version of the Big Five Inventory in English and German. Journal of Research in Personality, 41(1), 203-212. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2006.02.001
• Richter, N. F., Hauff, S., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2022). The use of partial least squares structural equation modeling and complementary methods in international management research. Management International Review, 62, 449-470.
• Ringle, C. M., Sarstedt, M., Sinkovics, N., & Sinkovics, R. R. (2023). A perspective on using partial least squares structural equation modelling in data articles. Data in Brief, 48, 109074.
• Sarıçiçek, R. (2019). Muhasebe alanındaki dönüşüm ve yapay zekâ. 2. Uluslararası İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Kongresi Bildiri Kitabı, 1092-1099.
• Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
• Schepman, A., & Rodway, P. (2022). The general attitudes towards artificial intelligence scale (GAAIS): Confirmatory validation and associations with personality, corporate distrust, and general trust. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-18. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
• Shafer, A. B. (2001). Relation of the big five to the EASI scales and the Thurstone temperament schedule. Personality and Individual Differences, 31(2), 193–204. https://doi.org/10.1016/S0191-8869(00)00128-8
• Sürücü, L., Maslakcı, A., & Ertan, Ş. S. (2022). Statü kaygısı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(1), 226-235. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1076257
• Tekbaş, İ. (2019). Muhasebenin dijital dönüşümü ve mali mühendislik. Hümanist Kitap Yayıncılık.
• Ukpong, E. G., Udoh, I. I., & Essien, I. T. (2019). Artificial intelligence: Opportunities, issues and applications in accounting and auditing in Nigeria. Journal of Accounting & Marketing, 7, 309. https://doi.org/10.4172/2168-9601.1000309
• Varol, N. (2023). Dijital dönüşüm ve yapay zekâ: Muhasebenin ve denetimin geleceği. Denetim Ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 3(2), 162-184.
• Wasny, G. (2019). How artificial intelligence will change the way accountants work. https://www.accountingtoday.com/author/garrett-wasny-ma-cmccitp-fibp-at374
• Yaninen, D. (2018). Artificial intelligence and the accounting profession in 2030. https://cpapng.org.pg/data/documents/CPA-Presentation-Artificial-Intelligence-and-the-Accounting-Profession-in-2030_1.pdf
• Yardımcıoğlu, M., & Şıtak, B. (2020). Yapay zekâ teknolojisinin muhasebe alanına yansımaları: Literatür incelemesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 342-353. https://doi.org/10.33905/bseusbed.809795
• Yi, Z., Cao, X., Chen, Z., & Li, S. (2023). Artificial intelligence in accounting and finance: Challenges and opportunities. IEEE Access, 11, 129100-129123. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3333389
• Zemankova, A. (2019). Artificial intelligence in audit and accounting: Development, current trends, opportunities and threats - literature review. 2019 International Conference on Control, Artificial Intelligence, Robotics & Optimization (ICCAIRO), Athens, Greece, 148-154. https://doi.org/10.1109/ICCAIRO47923.2019.00031
• Zhang, Y., Xiong, F., Xie, Y., Fan, X., & Gu, H. (2020). The impact of artificial intelligence and blockchain on the accounting profession. IEEE Access, 8, 110461-110477. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000505