ÖZ
Sosyal ağların kullanıcı sayılarının azalmaya başlaması, iletişim bilimlerinde yeni bir kavramın ortaya çıkmasını sağlamıştır: “sosyal ağ yorgunluğu”. Kavram, henüz net yargılar ile tanımlanamamıştır. Bu yüzden çok fazla araştırmanın yapılmasını gerekli kılmaktadır. Kavramın tanımla işleminin modeller kapsamında yapılacak araştırmalar ile genişleyeceği öne sürülmektedir. Modellerin, sosyal ağ yorgunluğu ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin sonuçlarını öncüller özelinde belirginleştirerek, sınırlarını genişletmesi beklenmektedir. 2012 yılında incelenmeye başlanan sosyal ağ yorgunluğu araştırmaları, 2015 yılı itibari ile bir model ışığında öncüllere yönelik yapılandırılmıştır. Sosyal ağ yorgunluğu Türkçe literatürde henüz yer almamıştır. İşte bu araştırma temelde bu eksikliği gidermek ve gelecekte yapılabilecek araştırmalara yol göstermek amacı ile ele alınmıştır. Araştırma, fenomenin yeni olmasından dolayı betimsel içerik analizi ile tasarlanmış ve model özelinde yapılan tüm araştırmaların eğilimleri belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonunda, sosyal ağ yorgunluğunun öncüllerinin en fazla stresör-zorlanma-sonuç (SSO) modelinde; bilginin, iletişimin, sosyalliğin ve sistemin aşırı yüklenmesi bağımsız değişkenleri ile belirlenmeye çalışıldığı saptanmıştır. Son olarak araştırmacılar, kavramın hala gelişim aşamasında olmasından dolayı Türkiye’de yapılabilecek sosyal ağ yorgunluğu araştırmalarının da öncülleri genişletmek üzere SSO modeli ile yapılmasını tavsiye etmiştir. Araştırmacılar, model bazında yapılacak çalışmaların artması ve farklı değişkenlerin eklenmesi ile bu yeni kavrama ait öncüllerin de hacim kazanacağını düşünmektedir.
Anahtar Kelimeler: Sosyal Ağ Yorgunluğu, Öncül, Model, SSO, Betimsel İçerik Analizi.
Sosyal Ağ Yorgunluğu Öncül Model SSO Betimsel İçerik Analizi. Social Network Fatigue Premise Descriptive Content Analysis.
Abstract
The fact that the number of users of social networks has started to decrease has led to the emergence of a new concept in communication sciences: “social network fatigue”. The concept has not yet been defined with clear judgments. That is why it makes it necessary to conduct a lot of research. It is suggested that the definition process of the concept will be expanded with the researches to be carried out within the scope of models. It is expected that the models will expand their boundaries by Deciphering the results of the relationship between social network fatigue and independent variables by antecedents. the research on social network fatigue, which started to be examined in 2012, has been structured towards the precursors in the light of a model as of 2015. Social network fatigue has not yet been included in the Turkish literature. This research is basically discussed with the aim of eliminating this deficiency and guiding the research that can be done in the future. The research was designed with descriptive content analysis since the phenomenon is new, and the trends of all model-specific research were tried to be determined. At the end of the research, it was determined that the precursors of social network fatigue were mostly determined in the stressor-strain-consequence (SSO) model with the independent variables of information, communication, sociability and system overload. Finally, the researchers recommended that social network fatigue studies that can be conducted in Turkey should also be conducted with the SSO model in order to expand the premises, since the concept is still in the development stage. The researchers think that with the increase of the studies to be carried out based on the model and the addition of different variables, the precursors of this new concept will also gain volume.
Keywords: Social Network Fatigue, Premise, Model, SSO, Descriptive Content Analysis.
Sosyal Ağ Yorgunluğu Öncül Model SSO Betimsel İçerik Analizi. Social Network Fatigue Premise Descriptive Content Analysis.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Communication and Media Studies |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | September 28, 2023 |
Publication Date | September 28, 2023 |
Submission Date | February 14, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Issue: 63 |