Vol. 13 No. 97 (2025)

Research Article

“Personal Data Privacy Awareness Scale” Development Study

Published 2025-12-31

Cilt 13 Sayı 97 kapak

Öz

“Kişisel Verilerin Gizliliği Farkındalık Ölçeği” Geliştirme Çalışması

Bu çalışmada, geçerli ve güvenilir bir kişisel verilerin gizliliği farkındalık ölçeği geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Çalışma karma yöntem araştırmasına dayalı keşfedici sıralı karma desenle yürütülmüştür. Araştırmanın katılımcılarını devlet ve vakıf üniversitelerinin farklı sınıf düzeylerinde ve farklı bölümlerinde öğrenim gören 704 üniversite öğrencisi oluşturmaktadır. Çalışmaya ait taslak formun oluşturulması amacıyla konuya ilişkin alan yazın taranmış ve alan uzmanı araştırmacılar tarafından 33 maddelik bir soru havuzu hazırlanmıştır. Uzman görüşleri alınan ve pilot uygulaması yapılan taslak forma son şekli verilerek esas uygulamaya geçilmiştir. Esas uygulama sonrasında elde edilen veriler SPSS ve LİSREL istatistik programları kullanılarak çözümlenmiştir. Veri analizi sırasında yapı geçerliliğinin sağlanması için açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri gerçekleştirilmiştir. Ölçeğin güvenirliğin ölçülmesi Cronbach alpha iç tutarlık katsayısı ile hesaplanmıştır. Ayrıca ölçeğe ait toplam madde korelasyon değerleri ve ayırt edici geçerlilik değerleri de hesaplanmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi bulguları ölçeğin beş faktörlü bir yapıya sahip olduğu, uyum indekslerinin kabul edilebilir (AGFI=0,82 ve GFI=0,85) ve mükemmel (χ2/sd=2,36, NFI=0,96, CFI=0,97, IFI=0,97, RMR=0,06 ve RMSEA=0,07) düzeyde uyumu gösterdiğini ortaya koymuştur. Araştırma sonucunda Cronbach alpha iç tutarlık katsayısı 0,75 olan 26 maddeden oluşan beşli likert tipte bir "Kişisel Verilerin Gizliliği Farkındalık Ölçeği" geliştirilmiştir. Araştırma sonuçları, geliştirilen ölçeğin uygulanabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler Kişisel verilerin korunması, farkındalık, kişisel veri, mahremiyet, ölçek, üniversite öğrencileri

Abstract

This study aims to develop a valid and reliable personal data privacy awareness scale. The study was conducted with an exploratory sequential mixed design based on mixed method research. The participants of the study consisted of 704 university students studying at different grade levels and in different departments of state and foundation universities. In order to create the draft form of the study, the literature on the subject was reviewed and a 33-item question pool was prepared by field expert researchers. After the expert opinions were received and the pilot application was carried out, the draft form was finalized and the main application was started. The data obtained after the main application were analyzed using SPSS and LISREL statistical programs. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted to ensure construct validity during data analysis. The reliability of the scale was calculated with Cronbach's alpha internal consistency coefficient. Total item correlation values and discriminant validity values were also calculated. The confirmatory factor analysis findings revealed that the scale had a five-factor structure and the fit indices showed acceptable (AGFI=0.82 and GFI=0.85) and excellent (χ2/sd=2.36, NFI=0.96, CFI=0.97, IFI=0.97, RMR=0.06 and RMSEA=0.07) fit. As a result of the research, a five-point Likert-type “Personal Data Protection Awareness Survey” consisting of 26 items with a Cronbach's alpha internal consistency coefficient of 0.75 was developed. The results of the study reveal that the developed scale can be used as a valid and reliable measurement tool.

Keywords Protection of personal data, awareness, personal data, privacy, scale, university students

PDF (Turkish)

References

  1. Abudureyimü, Y.,ve Oğurlu, Y. (2021). Yapay zekâ uygulamalarinin kişisel verilerin korumasina dair doğurabileceği sorunlar ve çözüm önerileri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(41), 765-782. Https://Doi.Org/10.46928/Iticusbe.863505 DOI: https://doi.org/10.46928/iticusbe.863505
  2. Acar Güvendir, M. ve Özer Özkan, Y. (2015) Türkiye’deki eğitim alanında yayımlanan bilimsel dergilerde ölçek geliştirme ve uyarlama konulu makalelerin incelenmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 52, 23-33. DOI: https://doi.org/10.17755/esosder.54872
  3. Acar Güvendir, M.,ve Özer Özkan, Y.(2022). Tüm yönleriyle ölçek geliştirme süreci. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
  4. Alfnes, F., ve Wasenden, O. C. (2022). Your privacy for a discount? Exploring the willingness to share personal data for personalized offers. Telecommunications Policy, 46(7), 102308. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2022.102308 DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2022.102308
  5. Arınmış Uzun, S. (2021). Türkiye'de kişisel verilerin korunması ve vatandaş algısının ölçülmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 14(3), 207 221. https://doi.org/10.17671/gazibtd.735471 DOI: https://doi.org/10.17671/gazibtd.735471
  6. Atasoy, K. (2016). Kişilik hakki kapsamında sosyal medyada kişisel verilerin korunması ve veri sahibinin rızası. Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 22(3), 269-301.
  7. Atlı,T.(2019).Kişisel verilerin önleyici, koruyucu ve istihbari faaliyetler amaciyla işlenmesi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 2(1), 4-22.
  8. Bandalos, D. L., ve Finney, S. J. (2010). Factor Analysis: Exploratory and Confirmatory. In G. R. Hancock ve R. O. Mueller (Ed.) The Reviewer's Guide to Quantitative Methods in the Social Sciences (pp. 93-114). New York, NY: Routledge.
  9. Bayram, N. (2010). Yapısal eşitlik modellemesine giriş. Bursa: Ekin Kitabevi.
  10. Bilir, F. (2020) 6698 sayılı kişisel verilerin korunması kanunu’na ilişkin değerlendirme ve internet çağında kişisel verilerin korunması. Anayasa Yargısı Dergisi, 37(2), 305-342.
  11. Bilir, F. (2023). Kişisel verilerin korunması yönündeki uygulama ve hukuki düzenlemelerin ortaya çıkışı. Adalet Dergisi(71), 631-651. https://doi.org/10.57083/adaletdergisi.1391733 DOI: https://doi.org/10.57083/adaletdergisi.1391733
  12. Büyüköztürk, Ş. (2019). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: istatistik, araştırma deseni SPSS uygulamaları ve yorum. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık. DOI: https://doi.org/10.14527/9789756802748
  13. Büyüköztürk, Ş., Şekercioğlu, G., veamp; Çokluk, O. (2014). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
  14. Çakır, H., Hava, K., Gülen, Ş. B., ve Özüdoğru, G. (2015). Öğretmen adaylarının sosyal ağ sitelerinde güvenlik farkındalıklarının incelenmesi. International Journal of Human Sciences, 12(1), 1303-5134, http://dx.doi.org/10.14687/ijhs.v12i1.3142 DOI: https://doi.org/10.14687/ijhs.v12i1.3142
  15. Calzada, I. (2022). Citizens’ data privacy in China: The state of the art of the Personal Information Protection Law (PIPL). Smart Cities, 5(3), 1129-1150. https://doi.org/10.3390/smartcities5030057 DOI: https://doi.org/10.3390/smartcities5030057
  16. Can, A. (2022). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi (10.baskı). Ankara: Pegem Atıf İndeksi.
  17. Candan, S. S. K. (2019). Yapısal eşitlik modellemesi uygulamaları. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.
  18. Çelik, Y. (2017).Özel Hayatin gizliliğinin yansıması olarak kişisel verilerin korunması ve bu bağlamda unutulma hakkı. Türkiye Adalet Akademisi Dergisi, 32, 391-410.
  19. Çetin, H. (2014). Kişisel Veri güvenliği ve kullanıcıların farkındalık düzeylerinin incelenmesi. Akdeniz İIBF Dergisi, 14(29), 86-105.
  20. Çetinkaya, L., & Öktelik, B. (2022). Ortaokul düzeyi öğrencilerine yönelik bilgi güvenliği farkındalık ölçeği geliştirme çalışması. Cumhuriyet Uluslararası Eğitim Dergisi, 11(4), 696-708. https://doi.org/10.30703/cije.1131545 DOI: https://doi.org/10.30703/cije.1131545
  21. Çetinkaya, L., Güldüren, C. ve Keser, H. (2017). Öğretmenler İçin Bilgi Güvenliği Farkindalik Ölçeği (Bgfö) Geliştirme Çalişmasi. Milli Eğitim Dergisi, 46(216), 33-52.
  22. Cheung, C. M., Chiu, P.-Y., ve Lee, M. K. (2011). Online social networks: Why do students use Facebook? Computers in Human Behavior, 27(4), 1337–1343, https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.07.028 DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.07.028
  23. Çokluk, Ö. Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2021). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik Spss ve Lisrel uygulamaları. (6. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
  24. Colton, D. ve Covert, R. (2007). Designing and constructing instruments for socialresearch and evaluation. San Francisco, CA: Jossey-Bass.
  25. Comrey, A. L., ve Lee, H. B. (2013). A first course in factor analysis. New Jersey: Psychology Press. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315827506
  26. Costello, A. B., ve Osborne, J. W. (2005). Exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 10(7), 1-9.
  27. Creswell, J.W., ve Creswell, J.D. (2021).Araştırma tasarımı: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları (Çev. Engin Karadağ). (5. baskı).Ankara: NobelYayınları.
  28. DeVellis, R. F. (2022). Ölçek geliştirme kuram ve uygulamalar (T. Totan, Çev.). Ankara: Nobel Akademi.
  29. Dinler, E.,ve Çalışkan, Z. (2019). Mülkiyetin tarihsel gelişimi üzerine bir deneme. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, 77, 421-452. DOI: https://doi.org/10.26650/jspc.2019.77.0019
  30. Dülger, M.V.(2018). İnsan ve temel hak ve özgürlükler bağlamında kişisel verilerin korunması. İstanbul Medipol Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 5(1), 71-144.
  31. Eroğlu, Ş. (2018). Dijital yaşamda mahremiyet (gizlilik) kavramı ve kişisel veriler: hacettepe üniversitesi bilgi ve belge yönetimi bölümü öğrencilerinin mahremiyet ve kişisel veri algılarının analizi. Hacettepe Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Dergisi, 35(2), 130-153. https://doi.org/10.32600/huefd.439007 DOI: https://doi.org/10.32600/huefd.439007
  32. Eryılmaz, H. E. (2023). Yapay zekâ çağinda kişisel veri mahremiyeti. Umay Sanat ve Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2), 6-25. DOI: https://doi.org/10.55709/TSBSBildirilerDergisi.539
  33. Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage Publication.
  34. Genç, C. (2019). Kişisel verilerin korunması kapsamında bilgi güvenliği farkındalığı analizi ve e-devlet yapısının incelenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Okan ÜniversitesiFen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  35. Gül, Ş., ve Sözbilir, M. (2015). Fen ve matematik eğitimi alanında gerçekleştirilen ölçek geliştirme araştırmalarına yönelik tematik içerik analizi. Eğitim ve Bilim, 40(178), 85-102. DOI: https://doi.org/10.15390/EB.2015.4070
  36. Güldüren, C., Çetinkaya, L., ve Keser, H. (2016). Ortaöğretim öğrencilerine yönelik bilgi güvenliği farkındalık ölçeği (bgfö) geliştirme çalışması. İlköğretim Online, 15(2). https://doi.org/10.17051/io.2016.27218 DOI: https://doi.org/10.17051/io.2016.27218
  37. Hair J., Black, W., veBabin B. (2005). Multivariate data analyses. (6th Ed.)Nueva York: Prentice-Hall.
  38. Jöreskog, K., ve Sörbom, D. (1996). LISREL 8: User’s reference guide. Chicago, IL: Scientific Software International Inc.
  39. Kart, A. ve Ketizmen, M. (2019). Kabahatler kanunu'nun içtima hükümleri açısından kişisel verilerin korunmasına ilişkin suç ve kabahatler ile kurul’un idari ceza kararlarına ilişkin bir değerlendirme. Kişisel Verileri K. Dergisi, 1 (2), 17-29.
  40. Kayış, A. (2018). SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ş. Kalaycı (Ed.), Güvenilirlik Analizi (Reliability Analysis). (S.402-419). Ankara: Dinami Akademi Yayıncılık.
  41. Ke, T. T., ve Sudhir, K. (2023). Privacy rights and data security: GDPR and personal data markets. Management Science, 69(8), 4389-4412.https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4614 DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4614
  42. Keser, H., ve Güldüren, C. (2015). Bilgi Güvenliği Farkindalik Ölçeği (BGFÖ) Geliştirme. Kastamonu Eğitim Dergisi, 23(3), 1167-1184.
  43. Kılınç, Doğan. “Anayasal Bir Hak Olarak Kişisel Verilerin Korunması”. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 61, no. 3 (Eylül 2012): 1089-1172. https://doi.org/10.1501/Hukfak_0000001684 DOI: https://doi.org/10.1501/Hukfak_0000001684
  44. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. New York City: Guilford Publications.
  45. Köksalan, E. (2022). Kişisel veri gizliliği ve dijital çağda mahremiyet: Sesli sanal asistanlar. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Adana.
  46. Kumar, S., Saravanakumar, K., ve Deepa, K. (2016). On Privacy and Security in Social Media–A Comprehensive Study.
  47. Procedia Computer Science, 78, 114-119.
  48. Majeed, A., ve Hwang, S. O. (2023). Quantifying the vulnerability of attributes for effective privacy preservation using machine learning. IEEE Access, 11, 4400-4411. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3235016 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3235016
  49. Nagy, J., ve Pecho, P. (2009). Social networks security. In Third International Conference on Emerging Security Information, Systems and Technologies, 321-325. DOI: https://doi.org/10.1109/SECURWARE.2009.56
  50. Özkaya, Ö., ve Toprak, İ. (2022). Türkiye’de güvenlik faaliyetleri kapsamında kişisel verilerin işlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(3), 1291-1305.
  51. Özkaya, Ö., ve Toprak, İ. (2022). Türkiye’de güvenlik faaliyetleri kapsamında kişisel verilerin işlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(3), 1291-1305. DOI: https://doi.org/10.33206/mjss.1098009
  52. Ramaker C, Marinus J, Stiggelbout A, ve Van Hilten B. (2002). Systematic evaluation of rating scales for impairment and disability in Parkinson’s disease. Movement Disorders, 17, 867–876. DOI: https://doi.org/10.1002/mds.10248
  53. Romansky, R. P., ve Noninska, I. S. (2020). Challenges of the digital age for privacy and personal data protection. Mathematical Biosciences and Engineering, 17(5), 5288-5303. https://doi.10.3934/mbe.2020286 DOI: https://doi.org/10.3934/mbe.2020286
  54. Şahin, M. G. ve Boztunç Öztürk, N. (2018). Scale development process in educational field: a content analysis research. Kastamonu Eğitim Dergisi, 26 (1) , 191-199. DOI: https://doi.org/10.24106/kefdergi.375863
  55. Seçer, İ (2017). Spss ve lisrel ile pratik veri analizi, analiz ve raporlaştırma. Ankara: Anı Yayınları.
  56. Seçer, İ. (2018). Psikolojik test geliştirme ve uyarlama süreci: SPSS ve LISREL uygulamaları (2.Baskı).Ankara: Anı yayıncılık.
  57. Sefer, O.(2018). Kişisel verilerin korunmasi hukukunun genel ilkeleri. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 13(2), 121-138.
  58. Şeker, H., ve Gençdoğan, B. (2014). Psikolojide ve eğitimde ölçme aracı geliştirme (2.Baskı). Ankara: Nobel Yayıncılık.
  59. Sevinç, A. (2018). Öğretmen adaylarının bilgi gizliliği yönetimi davranışları, internet bağımlılıkları ve sosyal medya kullanım alışkanlıkları arasındaki ilişkilerin incelenmesi . Yayınlanmamış Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
  60. Shariff, A., Green, J., ve Jettinghoff, W. (2021). The Privacy Mismatch: Evolved Intuitions in a Digital World. Current Directions in Psychological Science, 30(2), 159–166. DOI: https://doi.org/10.1177/0963721421990355
  61. Shukur, F., ve Fatlawi, A. (2022, September). Privacy and security awareness for sensitive/non-sensitive data based wearable devices. In 2022 International Conference on Emerging Trends in Smart Technologies (ICETST) (pp. 1-4).IEEE. https://doi.org/10.1109/ICETST55735.2022.9922930 DOI: https://doi.org/10.1109/ICETST55735.2022.9922930
  62. Tabachnick, B. G., ve Fidell, L. S. (2007). Using MultivariateStatistics (5th ed.). New York: Allynand Bacon.
  63. Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ankara: Akademi Mat.
  64. Turan, M. (2015), “Hukukumuzda Kişisel Verilerin Korunması”, Kalkınma Dergisi, 80, 2-5.
  65. Yaji, S., ve Bayyapu, N. (2021). Result attack: a privacy breaching attack for personal data through K-means algorithm. Cyber-Physical Systems, 7(1), 11-40. https://doi.org/10.1080/23335777.2020.1811380 DOI: https://doi.org/10.1080/23335777.2020.1811380
  66. Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, özel sayı, 74-85.
  67. Yeşilyurt, S., ve Çapraz, C. (2018). Ölçek geliştirme çalışmalarında kullanılan kapsam geçerliği için bir yol haritası. Erzincan Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(1), 251-264. DOI: https://doi.org/10.17556/erziefd.297741
  68. Yıldırım, A.,ve Şimşek, H. (2018). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  69. Yılmaz, V.,ve Köseoğlu, H. E. (2009). Lisrel ile yapısal eşitlik modellemesi. Ankara: Pegem Akademi.