Çevrimiçi Oyunlara Katılım Amaçları Ölçeği’nin (ÇOKAÖ) Geliştirilmesi ve Psikometrik Özelliklerinin Sınanması

Yıl 2024, , 43 - 55, 31.03.2024

Özgenur Korkın Varanok , Ekrem Sedat Şahin

https://doi.org/10.51982/bagimli.1281643

Öz

Amaç: Bu araştırmada ergen bireylerin çevrimiçi oyunlara katılım amaçlarını belirlemeye yönelik bir ölçme aracı geliştirmek ve psikometrik özelliklerini test etmek amaçlanmıştır.
Yöntem: Araştırmanın çalışma grubunu elverişli örnekleme yöntemiyle ulaşılan 544 (272 kadın, 272 erkek) ergen birey oluşturmaktadır. Çevrimiçi Oyunlara Katılım Amaçları Ölçeği’nin geliştirilmesi süreci alanyazın taraması ile başlamıştır. Alanyazın taramasından elde edilen veriler, iki odak grup görüşmesi ve altı bireysel görüşmeden elde edilen veriler ile desteklenerek madde havuzu oluşturulmuştur. Ölçeğin yapı geçerliliği Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi ile incelenmiştir. Ölçeğin güvenilirliği ise iç tutarlılık ve kararlılık kapsamında değerlendirilmiştir.
Bulgular: Ölçeğin Açımlayıcı Faktör Analizi sonucunda 16 madde ve üç alt boyutlu bir yapıya sahip olduğu tespit edilmiştir. Doğrulayıcı Faktör Analizi sonucunda elde edilen uyum indekslerinin χ²/df = 2.04; GFI=.89; IFI=.96; TLI=.95, CFI=.96 ve RMSEA=.07 olduğu saptanmıştır. Ölçeğin genelinin iç tutarlılığını belirlemek için hesaplanan McDonald's Omega (ω) katsayısının .93; kararlılığını belirlemek için hesaplanan Pearson Momentler Çarpımı korelasyon katsayısının ise .80 olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç: Ölçme aracının ergen bireylerin çevrimiçi oyunlara katılım amaçlarını belirlemek için kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

Çevrimiçi oyun, Geçerlilik, Güvenilirlik, Ergenler

Destekleyen Kurum

Yok

Proje Numarası

Yok

Teşekkür

Yok

Development of the Online Games Usage Purposes Scale (OGUPS) and Testing Its Psychometric Properties

Öz

Objective: The aim of this study is develop a measurement tool to determine the usages purposes of adolescents in online games and to test their psychometric properties.
Method: The study group of the research consists of 544 (272 female, 272 male) adolescent individuals reached by convenient sampling method. The development process of the Online Games Participation Purposes Scale started with a literature review. An item pool was created by supplementing the data obtained from the literature review with data obtained from two focus group interviews and six individual interviews. The construct validity of the scale was examined with Exploratory and Confirmatory Factor Analysis. The reliability of the scale was evaluated within the scope of internal consistency and stability.
Results: As a result of the Exploratory Factor Analysis, it was determined that the scale had 16 items and a three-dimensional structure. The fit indices obtained as a result of Confirmatory Factor Analysis were χ²/df = 2.04; GFI=.89; IFI=.96; TLI=.95, CFI=.96, and RMSEA=.07. McDonald's Omega (ω) coefficient calculated to determine the internal consistency of the overall scale was .93; The Pearson Product Moments correlation coefficient calculated to determine its stability was found to be .80.
Conclusion: The scale can be said to be a valid and reliable scale that can be used to determine the purposes of adolescents' participation in online games.

Anahtar Kelimeler

Online game, Validity, Reliability, Adolescents

Proje Numarası

Yok

Kaynakça

• Tso WW, Reichert F, Law N, et al. Digital competence as a protective factor against gaming addiction in children and adolescents: a cross-sectional study in Hong Kong. Lancet Reg Health 2022; 20(1): 100382.
• Singh M. Compulsive digital gaming: an emerging mental health disorder in children. Indian J Pediatr 2019; 86(2): 171-173.
• De Pasquale C, Sciacca F, Martinelli V, Chiappedi M, et al. Relationship of internet gaming disorder with psychopathology and social adaptation in Italian young adults. Int J Environ Res Public Health 2020; 17(3): 820.
• Purwaningsih E, Nurmala I. The impact of online game addiction on adolescent mental health: a systematic review and meta-analysis. J Med Sci 2021; 9(2): 260-274.
• Choi C, Hums MA, Bum CH. Impact of the family environment on juvenile mental health: eSports online game addiction and delinquency. Int J Environ Res Public Health 2018; 15(12): 2850.
• Lemmens JS, Valkenburg PM, Peter J. Development and validation of a game addiction scale for adolescents. Media Psychol 2009; 12(1): 77-95.
• Rosendo-Rios V, Trott S, Shukla P. Systematic literature review online gaming addiction among children and young adults: a framework and research agenda. Addict Behav 2022; 129: 107238.
• Rahayu FS, Edi Nugroho L, Ferdiana R. The influence of video game structural characteristics and gaming motivation on gaming disorder among Indonesian gamers. In AIP Conference Proceedings 2023; 2654(1): 020006.
• Jones S. Let the games begin: gaming technology and entertainment among college. Pew Internet and American Life Project 2003; 1-14.
• Kim K, Ryu E, Chon MY, et al. Internet addiction in Korean adolescents and its relation to depression and suicidal ideation: a questionnaire survey. Int J Nurs Stud 2006; 43(2): 185-192.
• Demirbaş KY. Dijital oyunlara "oyun türü" yaklaşımlarının sorunları: "Platform Oyunları" türü örneği. Selçuk İletişim Dergisi 2015; 9(2): 363-387.
• Uğurel I, Morali S. Matematik ve oyun etkileşimi. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi 2008; 28(2): 75-98.
• Clement J. Important social aspects of online gaming interactions according to gamers worldwide in 2021. https://www.statista.com/statistics/1235068/online-gaming-social-aspects/ (Accessed: April 22, 2022).
• We are Social. Dijital 2023 Türkiye: Türkiye’nin nüfus, internet, sosyal medya, mobil, e-ticaret ve dijital pazarlama göstergeleri (Çev. İntenet Araştırmaları Koordinatörlüğü.) https://www.guvenliweb.org.tr/dosya/HQTLP.pdf (Accessed: March 10, 2023)
• Akgül TY. Neden oyun oynamalıyız? Kocaeli Üniversitesi Güzel Sanatlar Fakültesi Dergisi 2019; 5(1): 15-23.
• Yalçın S, Bertiz Y. Üniversite öğrencilerinde oyun bağımlılığının etkileri üzerine nitel bir çalışma. Bilim, Eğitim, Sanat ve Teknoloji Dergisi 2019; 3(1): 27-34.
• Yücel G, Şan Ş. Dijital oyunlarda bağımlılık ve şiddet: Blue Whale oyunu üzerinde bir inceleme. Online Academic Journal of Information Technology 2018; 32(2): 88-100.
• Karaduman M, Aciyan EP. Baudrillard’ın simülasyon kuramı bağlamında dijital oyunlar ve bağımlılık üzerine bir değerlendirme. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2020; 22(2): 453-472.
• Yumrukuz Ö. Pubg oynama pratiklerinin dijital oyun bağımlılığı ilişkisi ekseninde incelenmesi. Atatürk İletişim Dergisi 2021; 21(1): 5-28.
• Uzunoğlu A. Dijital oyun ve bağımlılık. Yeni Medya 2021; 11(1): 116-131.
• Yee N. Facets: 5 motivation factors for why people play Mmorpg’s. http://www.nickyee.com/facets/home.html). (Accessed: April 19, 2022)
• Clement J. Distribution of video gamers in the United States in 2021. https://www.statista.com/statistics/189582/age-of-us-video-game-players/ (Accessed: April 22, 2022)
• Reinecke L. Games and recovery: the use of video and computer games to recuperate from stress and strain. J Media Psychol 2009; 21(3): 126-142.
• Hamari J, Keronen L. Why do people play games? A meta-analysis Int J Inf Manage 2017; 37(3): 125-141.
• Lee MC, Tsai TR. What drives people to continue to play online games? An extension of technology model and theory of planned behavior. Int J Hum Comput Interact 2010; 26(6): 601-620.
• Kaya AB. Çevrimiçi Oyun Bağımlılığı Ölçeğinin Geliştirilmesi: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Yüksek Lisans Tezi, Tokat: Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2013.
• Akın A, Turan ME, Ümran A. Problemli çevrimiçi oyun kullanımı ölçeği Türkçe formu: geçerlik ve güvenirlik çalışması. Birey ve Toplum Sosyal Bilimler Dergisi, 2015; 5(2): 65-78.
• Şenol S. Araştırma ve örnekleme yöntemleri. 1. baskı. Nobel Akademi Yayınları, 2012: 236-245.
• Çokluk Ö, Şekercioğlu G, Büyüköztürk Ş. Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve LISREL uygulamaları. 6. baskı, Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık, 2021: 1-48.
• Tabachnick BG, Fidell LS. Using multivariate statistics. 5th edition, Boston: Allyn & Bacon/Pearson Education, 2007: 78-92.
• Karaman H. Açımlayıcı Faktör Analizinde Kullanılan Faktör Çıkartma Yönetmelerinin Karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Hacettepe Üniversitesi, 2015.
• Field A. Discovering statistics using SPSS. 3rd edition, London: Sage Publications Ltd., 2009: 627-686.
• Büyüköztürk S. Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. 30. baskı, Ankara: Pegem Akademi Yayınları, 2023: 179-194.
• Karagöz Y. SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı istatistiksel analizler. Ankara: Nobel Akademi Yayınları, 2016: 877-888.
• Özdamar K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. 11. baskı, Eskişehir: Nisan Kitapevi, 2019: 471-492.
• Tavşancıl E. Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. 6. baskı, Ankara: Nobel Akademi Yayınları, 2019: 34-58.
• Costello AB, Osborne, JW. Best practices in exploratory factor analysis: four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation 2005; 10(7): 1-9.
• Şencan H, Fidan Y. Likert verilerinin kullanıldığı keşfedici faktör analizlerinde normallik varsayımı ve faktör çıkarma üzerindeki etkisinin Spss, Factor ve Prelis yazılımlarıyla sınanması. Business & Management Studies an International Journal 2020; 8(2): 640-687.
• Stevens JP. Applied multivariate statistics for the social sciences. 4th edition, Hoboken: Taylor and Francis, 2002: 612-629.
• MacCallum RC, Widaman KF, Zhang S, Hong S. Sample size in factor analysis. Psychological Methods 1999; 4(1): 84-99.
• Kelloway EK. Using LISREL for structural equation modeling. 1st edition, Thousand Oaks: Sage Publications, 1998: 77-94.
• Bryne BM. Structural equation modeling with AMOS. 2nd edition, New York: Taylor and Francis, 2009: 17-49.
• Jöreskog KG, Sörbom D. LISREL 8: structural equation modeling with the SIMPLIS command language. 4th edition, Chicago: Lawrence Erlbaum Associates, 1993: 211-218.
• Marsh HW, Balla JR, McDonald RP. Goodness-of-fit indexes in confirmatory factor analysis the effect of sample size. Psychol Bull 1988; 103(3): 391-410.
• Fornell C, Larcker, DF. Evaluating structural equation models with unobserved variables and measurement error. J Mark Res 1981; 18(1): 39-50.
• Bagozzi R, Yi Y. On the evaluation of structural equation models. J Acad Mark Sci 1988; 16(1): 74-94.
• Şencan H. Sosyal ve davranışsal ölçümlerde güvenilirlik ve geçerlilik. 1st edition, Ankara: Seçkin Yayıncılık, 2005: 105- 171.
• Hu LT, Bentler PM. Cutoff criteria for fit ındexes in covariance structure analysis: conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Modeling 1999; 6(1): 1-55.
• Kline RB. Principles and practice of structural equation modeling. 4th edition, New York: Guilford Press, 2016: 188- 212.
• Tekkurşun Demir G, Mutlu Bozkurt T. Dijital oyun oynama tutumu ölçeği (DOOTÖ): Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Sportif Bakış: Spor ve Eğitim Bilimleri Dergisi 2019; 6(2): 1-18.
• Aktaş Arnas Y. Oyun, öğrenme ve deneyimin birleşimi: çocuk müzeleri. Yaratıcı Drama Dergisi 2017; Müze Özel Sayısı: 17-30.
• Söylemez A. Bilişsel Davranışçı Oyun Terapisi Temelli Psiko-Eğitim Programının Çocuklarda Şiddet İçerikli Dijital Oyun Bağımlılığı ve Saldırganlık Düzeylerine Etkisi. Doktora Tezi, Sakarya: Sakarya Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, 2021.
• İnal Y, Çağıltay K. İlköğretim öğrencilerinin bilgisayar oyunu oynama alışkanlıkları ve oyun tercihlerini etkileyen faktörler. Eğitimde Yeni Yönelimler 2. Eğitimde Oyun Sempozyumu, 2005: 117-120.
• Zhu J, Zhang W, Yu C. Early adolescent internet game addiction in context: how parents, school, and peers impact youth. Comput Hum Behav 2015; 50: 159-168.
• Xu Z, Turel O, Yuan Y. Online game addiction among adolescents: motivation and prevention factors. Eur J Inf Syst 2012; 21(3): 321-340