GİYİLEBİLİR SAĞLIK TEKNOLOJİLERİ KULLANIM NİYETİ İLE YAŞAM TARZI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: X, Y VE Z KUŞAĞI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Yıl 2024, Cilt: 15 Sayı: 3, 1324 - 1354, 31.12.2024

Yusuf Öcel , Şükran Karaca , Buşra Köse

https://doi.org/10.54688/ayd.1413329

Öz

Bu çalışmanın temel amacı giyilebilir sağlık teknolojileri kullanım niyeti ile yaşam tarzı arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Nicel analiz yöntemlerinin tercih edildiği bu çalışmada ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Bu kapsamda X, Y kuşağı ve 18 yaş üstü Z kuşağı bireyler evren olarak seçilmiştir. Kolayda örneklem yöntemi ile 435 kişiden çevrimiçi anket tekniği ile veriler elde edilmiştir. Toplanan verilere frekans, faktör, korelasyon, regresyon ve farklılık analizleri uygulanmıştır. Korelasyon analizi sonuçlarına göre; giyilebilir sağlık teknolojileri kullanım niyetinin tüm boyutları ile yaşam tarzı boyutlarından gayret edenler, tecrübeliler, gerçekleştirenler, başarılılar ve entel sıra dışılar arasında pozitif ilişki; inananlar ve mücadele edenler ile negatif ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Regresyon analizi bulgularına göre; yaşam tarzı boyutlarının giyilebilir sağlık teknolojileri kullanım niyeti üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. ANOVA analizi bulgularına göre ise; Y ve Z kuşaklarının X kuşağına göre giyilebilir sağlık teknolojileri kullanım niyetine yönelik daha olumlu bir algı içerisinde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aynı zamanda, katılımcıların giyilebilir sağlık teknolojisi kullanım deneyiminin %39,7 olduğu ortaya çıkmıştır. Ayrıca deneyimlenen giyilebilir sağlık teknolojisi ürünlerinin sırasıyla en fazla; akıllı saat, akıllı bileklik, kan şekeri ölçümü sensörü ve giyilebilir EKG’dir. En fazla kullanılmak istenen giyilebilir sağlık teknolojileri ise sırasıyla; akıllı saat, akıllı gözlük, akıllı bileklik ve kan şekeri ölçümü sensörüdür.

Anahtar Kelimeler

Giyilebilir Sağlık Teknolojileri, Yaşam Tarzı, Kuşaklar, Teknoloji Kabul Modeli.

INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN INTENTION OF WEARABLE HEALTH TECHNOLOGIES USE AND LIFESTYLE

Öz

The main purpose of this study is to examine the relationship between the intention to use wearable health technologies and lifestyle. In this study in which quantitative analysis methods were preferred, correlational survey model was used. In this context, generation X, generation Y and generation Z individuals over the age of 18 were selected as the population. With the convenience sampling method, data were obtained from 435 people with the survey technique. Frequency, factor, correlation, regression and difference analyses were applied to the collected data. According to the correlation analysis findings, there are positive relationships between all dimensions of intention to use wearable health technologies and lifestyle dimensions of strivers, experiencers, doers, achievers, and intellectual extraordinary. However, there was a negative relationship with believers and strugglers. According to the regression analysis findings, it was concluded that lifestyle dimensions were effective on the intention to use wearable health technologies. According to the ANOVA analysis findings, it was concluded that generations Y and Z have a more positive perception towards the intention to use wearable health technologies than generation X. In addition, it was revealed that the participants' experience of using wearable health technology was 39.7%. In addition, the most experienced wearable health technology products are smartwatch, smart bracelet, blood glucose sensor and wearable ECG, respectively. The most desired wearable health technologies are smartwatch, smart glasses, smart wristband and blood glucose sensor, respectively.

Anahtar Kelimeler

Keywords: Wearable Health Technologies, Lifestyle, Generations, Technology Acceptance Model.

Kaynakça

• Adıgüzel, O., Batur, H. Z. ve Ekşili, N. (2014). Kuşakların değişen yüzü ve y kuşağı ile ortaya çıkan yeni çalışma tarzı: Mobil yakalılar. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(19), 165-182.
• Agárdi, I., & Alt, M. A. (2022). Do digital natives use mobile payment differently than digital immigrants? A comparative study between generation X and Z. Electronic Commerce Research, 1-28. doi: 10.1007/s10660-022-09537-9
• Ahmetoğullari, K. ve Öcel, Y. (2021). Finansal okuryazarlık ile yaşam tarzı arasındaki ilişkinin irdelenmesi. Third Sector Social Economic Review, 56(4), 2477-2497. doi:10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.21.11.1690
• Altunışık, R., Çoşkun R., Bayraktaroğlu S. ve Yıldırım E. (2010). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri SPSS uygulamalı. 6. Basım. Sakarya: Sakarya Yayıncılık.
• Aydan: ve Aydan, M. (2016). Sağlık hizmetlerinde bireysel ölçüm ve giyilebilir teknoloji: olası katkıları, güncel durum ve öneriler. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(3). 325-342
• Ayhün: E. (2013). Kuşaklar arasındaki farklılıklar ve örgütsel yansımaları. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(1), 93-112.
• Bohil, C. J., Alicea, B., & Biocca, F. A. (2011). Virtual reality in neuroscience research and therapy. Nature Reviews Neuroscience, 12(12), 752-762. doi:10.1038/nrn3122
• Bonato P. (2010, August). Advances in wearable technology and its medical applications. 32nd Annual International Conference of the IEEE, Argentina. doi:10.1109/IEMBS.2010.5628037
• BTK, (2020). Giyilebilir teknolojiler. Erişim adresi: https://www.btk.gov.tr/arastirma-raporlari Erişim tarihi: 14.03.2023
• Büyükgöze: (2019). Sağlık 4.0’da giyilebilir teknolojilerden sensör yamalar üzerine bir inceleme. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17, 1239-1247.
• Büyüköztürk, Ş. (2015). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. 21. Baskı. Ankara: Pegem Yayınları.
• Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak, E., Akgün, Ö., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2018). Bilimsel araştırma yöntemleri (24. baskı). Ankara: Pegem Yayınları.
• Chae, J. M. (2009). Consumer acceptance model of smart clothing according to innovation. International Journal of Human Ecology, 10(1), 23-33.
• Chan, J. K. C., & Leung, L. (2005). Lifestyles, reliance on traditional news media and online news adoption. New Media & Society, 7(3), 357–382. doi:10.1177/1461444805052281
• Chan, M., Estève, D., Fourniols, J. Y., Escriba, C., & Campo, E. (2012). Smart wearable systems: Current status and future challenges. Artificial intelligence in medicine, 56(3), 137-156. doi:10.1016/j.artmed.2012.09.003
• Chang, H. S., Lee: C., & Ji, Y. G. (2016). Wearable device adoption model with TAM and TTF. International Journal of Mobile Communications, 14(5), 518–537. doi:10.1504/IJMC.2016.078726
• Chau, K. Y., Lam, M. H. S., Cheung, M. L., Tso, E. K. H., Flint: W., Broom, D. R., ... & Lee, K. Y. (2019). Smart technology for healthcare: Exploring the antecedents of adoption intention of healthcare wearable technology. Health psychology research, 7(1), 33-39. Doi:10.4081/hpr.2019.8099
• Chen, T., Su, H., Jiang, H., Li, X., Zhong, N., Du, J., … & Zhao, M. (2020). Cognitive and emotional predictors of real versus sham repetitive transcranial magnetic stimulation treatment response in methamphetamine use disorder. Journal of psychiatric research, 126, 73-80. doi:10.1016/j.jpsychires.2020.05.007
• Cheung, M. L., Leung, W. K. S., & Chan, H. (2021). Driving healthcare wearable technology adoption for generation Z consumers in Hong Kong. Young Consumers, 22(1), 10–27. doi:10.1108/YC-04-2020-1123
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. doi:10.2307/249008
• Debb: M., Schaffer, D. R., & Colson, D. G. (2020). A reverse digital divide: comparing information security behaviors of generation Y and generation Z adults. International journal of cybersecurity intelligence & cybercrime, 3(1), 42-55. doi:10.52306/03010420GXUV5876
• Dexom, (2023). Dexcom CGM sistemini keşfedin. Erişim adresi: https://dexcomtr.com/ Erişim tarihi: 01.08.2023
• Dhanapal:, Vashu, D., & Subramaniam, T. (2015). Perceptions on the challenges of online purchasing: a study from “baby boomers”, generation “X” and generation “Y” point of views. Contaduría y administración, 60, 107-132. doi:10.1016/j.cya.2015.08.003
• Dias, D., & Paulo Silva Cunha, J. (2018). Wearable health devices-vital sign monitoring, systems and technologies. Sensors, 18(8), 2414. doi:10.3390/s18082414
• Duygun, A. (2020). COVID-19 pandemisi sırasında tüketicilerin yaşam tarzlarının değerlendirilmesi. Econder International Academic Journal, 4(1), 232-247. doi:10.35342/econder.744621
• Erciş, A., Ünal:, ve Can, P. (2007). Yaşam tarzlarının satın alma karar süreci üzerindeki rolü. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 281-311.
• Gao, Y., Li, H., & Luo, Y. (2015). An empirical study of wearable technology acceptance in healthcare. Industrial Management & Data Systems, 115(9), 1704-1723. doi:10.1108/IMDS-03-2015-0087
• Gibson, J. W., Greenwood, R. A., & Murphy Jr, E. F. (2009). Generational differences in the workplace: Personal values, behaviors, and popular beliefs. Journal of Diversity Management (JDM), 4(3), 1-8. doi:10.19030/jdm.v4i3.4959
• Gursoy, D., Maier, T. A., & Chi, C. G. (2008). Generational differences: An examination of work values and generational gaps in the hospitality workforce. International journal of hospitality management, 27(3), 448-458. doi:10.1016/j.ijhm.2007.11.002
• Gümüş, N. (2020). Z kuşağı tüketicilerin satın alma karar tarzlarının incelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(58), 381-396. doi:10.19168/jyasar.572987
• Jafari: M., Sheikhhassani, N., & Gharachorlo, A. (2015, November). A conceptual model on customers lifestyles and purchase from the virtual stores. In 2015 2nd International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation (KBEI) (pp. 188-191). IEEE.
• Kesic, T., & Piri‐Rajh: (2003). Market segmentation on the basis of food‐related lifestyles of Croatian families. British Food Journal, 105(3), 162-174. doi:10.1108/00070700310477112
• Ko, E., Sung, H., & Yun, H. (2009). Comparative analysis of purchase intentions toward smart clothing between Korean and US consumers. Clothing and Textiles Research Journal, 27(4), 259-273. doi:10.1177/0887302X08327086
• Lamm, E., & Meeks, M. D. (2009). Workplace fun: The moderating effects of generational differences. Employee relations, 31(6), 613-631. doi:10.1108/01425450910991767
• Lee, J. W., Xu, R., Lee:, Jang, K. I., Yang, Y., Banks, A., ... & Rogers, J. A. (2016). Soft, thin skin-mounted power management systems and their use in wireless thermography. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(22), 6131-6136. doi:10.1073/pnas.1605720113
• Li, H., Wu, J., Gao, Y., & Shi, Y. (2016). Examining individuals’ adoption of healthcare wearable devices: An empirical study from privacy calculus perspective. International journal of medical informatics, 88, 8-17. doi:10.1016/j.ijmedinf.2015.12.010
• Li: C. S. (2013). Lifestyle orientations and the adoption of Internet-related technologies in Taiwan. Telecommunications Policy, 37(8), 639-650. doi:10.1016/j.telpol.2012.12.009
• Lu, L., Zhang, J., Xie, Y., Gao, F., Xu:, Wu, X., & Ye, Z. (2020). Wearable health devices in health care: narrative systematic review. JMIR mHealth and uHealth, 8(11), e18907. doi:10.2196/18907
• Madran, C. ve Kabakçı, Ş. (2002). Tüketici davranışını etkileyen bir faktör olarak yaşam tarzı: Çukurova Üniversitesinde okuyan kız öğrencilerin yaşam tarzı tiplerinin belirlenmesine yönelik bir araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 81-94.
• Mercan, N. (2016). X, Y ve Z kuşağı kadınların farklı tüketim alışkanlarının modern dünyada inşa edilmesi. KADEM Kadın Araştırmaları Dergisi, 2(1), 59-70.
• Nasir:, & Yurder, Y. (2015). Consumers’ and physicians’ perceptions about high tech wearable health products. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 1261-1267. doi:10.1016/j.sbspro.2015.06.279
• Park, Y., & Chen, J. V. (2007). Acceptance and adoption of the innovative use of smartphone. Industrial Management & Data Systems, 107(9), 1349-1365. doi:10.1108/02635570710834009
• Paxton, A., Rodriguez, K., & Dale, R. (2015). PsyGlass: capitalizing on google glass for naturalistic data collection. Behav. Res. Methods, 47(3), 608–619. doi:10.3758/s13428-015-0586-z
• Pekerti, A. A., & Arli, D. (2017). Do cultural and generational cohorts matter to ideologies and consumer ethics? A comparative study of Australians, Indonesians, and Indonesian migrants in Australia. Journal of Business Ethics, 143, 387-404. doi:10.1007/s10551-015-2777-z
• Reeves, T. C., & Oh, E. (2007). Generational differences. In J. M. Spector, M. D. Merrill, J. van Merrienboer, & M. P. Driscoll (Eds.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology (3 ed., pp. 295-303). Lawrence Erlbaum Associates.
• Sackmann, R., & Winkler, O. (2013). Technology generations revisited: The internet generation. Gerontechnology, 11(4), 493-503. doi:10.4017/gt.2013.11.4.002.00
• Skyrme T., & Dale: (2023). Wearable technology forecasts 2023-2033. Erişim adresi: https://www.idtechex.com/en/research-report/wearable-technology-forecasts-2023-2033/928 Erişim tarihi: 10.07.2023
• Slegers, K, Boxtel, M.P.J., & Jolles, J. (2009). The efficiency of using everyday technological devices by older adults: The role of cognitive functions. Ageing & Society, 29(2), 309-325. doi:10.1017/S0144686X08007629
• Socher, R. (2017). Wearables for rehab. Erişim adresi: https://wt-obk.wearable-technologies.com/2017/09/wearables-for-rehabilitation-2/ Erişim tarihi: 01.08.2023
• Strategic Business Insights, (2021). US Framework and VALS™ Types. Erişim adresi: http://www.strategicbusinessinsights.com/vals/ustypes.shtml Erişim tarihi: 02.03.2023
• Sun, J., Guo, Y., Wang, X., & Zeng, Q. (2016). mHealth for aging China: opportunities and challenges. Aging and disease, 7(1), 53. https://doi.org/10.14336/AD.2015.1011
• Sürücü, A. (2015). Yaşam biçimi ve pazarlamada kullanımı: otomobil sektöründe bir uygulama (Doktora tezi). Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
• Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics. Boston: Pearson.
• Tang, W. (2019). Are you future ready (1. ed.). Hong Kong: Esri China Limited. Retrieved from http://www.winnietang.hk/ebook/AreYouFutureReadyEnglish.pdf
• Tavakoli, M., Carriere, J., & Torabi, A. (2020). Robotics, smart wearable technologies, and autonomous intelligent systems for healthcare during the COVID‐19 pandemic: An analysis of the state of the art and future vision. Advanced Intelligent Systems, 2(7), 2000071. doi:10.1002/aisy.202000071
• Taylor, P., & Keeter: (2010). Millennials: A portrait of generation next. Washington, DC: Pew Research Center. Retrieved from https://www.pewresearch.org/wp-content/uploads/sites/3/2010/10/millennials-confident-connected-open-to-change.pdf
• Tekinay, A. (2000). Küme küme Türkiye. Capital, Şubat, 2000/2, 88-92.
• Wearesocial, (2023). Special report digital 2023. Erişim adresi: https://wearesocial.com/uk/blog/2023/01/digital-2023/ Erişim tarihi: 05.08.2023
• Williams: (2010). Welcome to generation Z. B&T Magazine, 60(2731), 12-12.
• Willie, W. L. (1994). Customer Behavior. Canada: John Wiley and Sons, Inc. Yetisen, A. K., Martinez‐Hurtado, J. L., Ünal, B., Khademhosseini, A., & Butt, H. (2018). Wearables in medicine. Advanced Materials, 30(33), 1706910. doi:10.1002/adma.201706910
• Yıldırır: C. ve Kaplan, B. (2019). Mobil uygulama kullanımının benimsenmesi: teknoloji kabul modeli ile bir çalışma. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(19), 22–51. doi:10.9775/kauiibfd.2019.002
• Yüksekbilgili, Z. (2013). Türk tipi Y kuşağı. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 12(45), 342-353.
• Zhang, M., Luo, M., Nie, R., & Zhang, Y. (2017). Technical attributes, health attribute, consumer attributes and their roles in adoption intention of healthcare wearable technology. International journal of medical informatics, 108, 97-109. doi:10.1016/j.ijmedinf.2017.09.016