İlk iki örneklem sonucunda 33 maddelik hizmet robotu entegrasyon isteklilik ölçeğin son hali üçüncü bir örnekleme uygulanmıştır. Bu örneklemde Marmara ve Ege bölgelerinde yer alan ve farklı hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren firmalarda çalışanlar yer almaktadır. Son örneklem ile ilgili betimleyici istatistikler Tablo 5’te yer almaktadır.
Tablo 5. III. Örnekleme Ait Betimleyici Özellikler (n=293)
Doğrulayıcı Faktör Analizi Tekrarı: Son örneklemde daha önce faktör yapısı belirlenmiş hizmet robotu entegrasyon isteklilik ölçeğine DFA tekrar yapılmıştır. Her bir faktörün güvenirliği Cronbach Alfa ile ölçülmüş ve bu değerler, F1, F2, F3, F4, F5 ve F6 için sırasıyla 0,796, 0,900, 0,797, 0,828, 0,771 ve 0,946; ölçeğin tamamı için ise 0,924 olarak hesaplanmıştır. Söz konusu güvenirlik değerleri analiz için oldukça yüksektir.
Eğer boyutlarda maddeler arası korelâsyon yüksek ve pozitif ise, boyutları oluşturan maddelerin birbirine benzer davranış sergilediği ve bundan dolayı testin iç
Demografik Değişken Kategori N % Algılanan Teknolojik Bilgi Yeterli 236 80,5
Zayıf 57 19,5
korelasyon katsayılarının 0,62 ile 0,79 arasında %1 düzeyinde yüksek düzeyde gerçekleştiği izlenmiş sonuçlar Tablo 6’da sunulmuştur.
Tablo 6. Faktör Korelasyonları
F1 F2 F3 F4 F5 F6
F1 Pearson Korelasyon 1 Sig. (2-kuyruklu)
N 293
F2 Pearson Korelasyon ,764** 1 Sig. (2-kuyruklu) ,000
N 293 293
F3 Pearson Korelasyon ,756** ,733** 1 Sig. (2-kuyruklu) ,000 ,000
N 293 293 293
F4 Pearson Korelasyon ,721** ,740** ,766** 1 Sig. (2-kuyruklu) ,000 ,000 ,000
N 293 293 293 293
F5 Pearson Korelasyon ,670** ,632** ,624** ,647** 1 Sig. (2-kuyruklu) ,000 ,000 ,000 ,000
N 293 293 293 293 293
F6 Pearson Korelasyon ,755** ,736** ,761** ,779** ,711** 1 Sig. (2-kuyruklu) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
N 293 293 293 293 293 293
** Korelasyon 0.01 düzeyinde anlamlıdır (2-kuyruklu).
Modifikasyon değerleri yüksek olan ve aynı faktörde yer alma şartıyla bazı maddeler arasında kovaryanslar oluşturularak iyileştirme yapılabilir (Karagöz, 2016:1015). Bu modelde de uyum iyiliği değerlerini azaltan bazı değişkenler belirlenmiş, artık değerler arasında modifikasyon değerleri yüksek olanlar için yeni kovaryanslar oluşturulmuştur (e4-e5; e13-e14; e18-e33). Üçüncü örneklemden elde edilenler veriler ile yapılan ikinci düzey doğrulayıcı faktör analizi sonucunda, elde edilen uyum iyiliği değerleri (Δχ² = 1093,670, sd= 486 χ²/sd=2,25, NFI=0,90, CFI=0,92 GFI= 0,91, AGFI=0,89, RMR=0,04 RMSEA= 0,05 ve p=,000) olarak bulunmuş ve standartlaştırılmış tahmini değerlerin pozitif olduğu Şekil 2’de gösterilmiştir.
Şekil 2.Doğrulayıcı Faktör Analizi AMOS Diyagramı (III. Örneklem)
Yapılan bu son işlem sonucunda orijinaldeki gibi 6 faktörlü ve 33 maddeli bir ölçek elde edilmiştir. Hizmet robotu entegrasyon isteklilik ölçeğinin Türkçeye uyarlanmış faktör yapısı ve bu faktörleri oluşturan maddelerin son hali Ek-4’te, İngilizce dilinde orijinal hali ise Ek-5’te yer almaktadır.
7. SONUÇ
21. yy (dijital çağ) işletmelerin gelişimleri, değişimleri hatta dönüşümleri hızla yaşadığı bir döneme tanıklık etmektedir. İşletmeler başta üstün rekabet avantajı sağlayabilmek dolayısıyla kendilerini yaşanan gelişmelere ayak uydurabilecek seviyeye getirmek ve çalışanlardan daha fazla verim alabilmek adına işleri kolaylaştırabilmek için üretim ve hizmetlerinde otomatikleşme ve robotikleşme yolunda ilerlemektedir.
Dijitalleşme döneminin getirisi olan otomatikleşme ve robotikleşme, çalışanlar açısından farklı değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmada hizmet robotu olarak ele alınan yapay zekâlı yardımcılar çalışanların bir kısmı için kullanımı kolay ve rahat,
geleceklerini her yönden planlayabilmek ve bu ayrımı anlayabilmek adına Lu vd.
(2019) trafından geliştirilen ve bu çalışma ile Türkçeye uyarlanan Hizmet Robotu Entegresyonu İstekliliği Ölçeği’nin hem akademik hem de sektörel bazda fayda sağlayacağı düşünülmektedir. Ölçek orjinalinde 36 madde ve 6 faktörden oluşmaktadır. Farklı hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren 673 çalışanın gönüllü katıldığı üç örneklem ile elde edilen veriler analiz edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliğini belirlemek için keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizleri yapılmıştır. Toplam varyansın%73,01’ini açıklayan ve orijinaldeki gibi 6 faktörlü bir yapı elde edilmiştir.
Fakat üç madde uyum değerleri kabul edilen değer aralığında çıkmadığı için ölçekten sırasıyla teker teker çıkarılmıştır. Elde edilen bulgular Hizmet Robotu Entegrasyonu İsteklilik Ölçeği’nin Türkçe formunun farklı sektörlerde faaliyet gösteren kurum ve kuruluşlar için kullanılabilecek kabul edilebilir değerlerde güvenilir ve geçerli bir ölçme aracı olduğu söylenebilir. Ölçeğin son hali Ek-4’te yer almaktadır.
Gelecekte yapılacak çalışmalar için araştırmacılara ışık tutacak olan bu ölçek bir yandan da işletmenin kendini tanıması, çalışanlarını değerlendirmesi açısından önemli bir konum elde edeceği düşünülmektedir. Mevcut insan kaynağının planlamasını ve eğitim analizini gerçekleştirirken yararlanılabileceği gibi yapılan uzun vadeli stratejik planlamada insan kaynağının yetkinliklerinin nasıl olması gerektiğine yön verebilecek bir analiz metodu olarak da kullanılabileceği düşünülmektedir.
Araştırmanın kısıtları arasında Marmara ve Ege Bölgesi ile sınırlı bir kitleye ulaşılması ve değerlendirilen kişi sayısının 673 olması sayılabilmektedir. Diğer bölgelerdeki çalışanların da değerlendirilmesi, kuşaklar arası farklılıkların tespiti için bir ayrım ile değerlendirilmesi, farklı değişkenler ile ilişki ve etki saptaması yapılması önerilerimiz arasında yer almaktadır.
Gelişmiş teknolojilerin benimsenmesi endüstri ve toplum için faydalı olacaktır, ancak sağlam yapay zekâlı teknolojik sistem gereksinimlerini belirlemek ve bunları doğru şekilde uygulamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır. Yapay
sağlayıcı önemli unsurlar arasındadır. Aynı zamanda yapay zekâ teknolojisi ne kadar hızlı ilerlerse, teknik araştırmaya yatırım yapmak için mevcut kaynaklar da o kadar fazla olacaktır.
KAYNAKÇA
Belanche, D., Casaló, L. V, Flavián, C., & Schepers, J. (2020). Service robot implementation: a theoretical framework and researcha genda. The Service Industries Journal, 40(3–4), 203–225.
https://doi.org/10.1080/02642069.2019.1672666.
Brislin, R. W. (1980). Cross-cultural research methods. In Environment and culture (pp. 47-82). Springer, Boston, MA.
Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (Sekizinci Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (Yirmi Dördüncü Baskı). Ankara:
Pegem Akademi.
Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications, and programming (multi variate applications series). New York: Taylor & Francis Group, 396, 73-84.
Çelik, Y. (2016). SPSS ile İstatistik, Biyoistatistik ve Modern Bilimsel Araştırma. İstanbul: Hünkar Ofset Çolakoğlu, Ö. M., & Büyükekşi, C. (2014). Açımlayıcı faktör analiz sürecini etkileyen unsurların değerlendirilmesi. Karaelmas Eğitim Bilimleri Dergisi, 2(1), 58-64.
Desmet, P. M. A. & Schifferstein, H. N. J. (2008). Sources of positive and negative emotions in food experience. Appetite, 50(2–3), 290–301.
DiSalvo, C. F., Gemperle, F., Forlizzi, J., & Kiesler, S. (2002). All Robots Are Not Created Equal: The Design and Perception of Humanoid Robot Heads. Proceedings of the 4th Conference on Designing Interactive Systems: Processes, Practices, Methods, and Techniques, 321–326. New York, NY, USA:
Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/778712.778756
Duffy, B. R. (2003). Anthropomorphism and the social robot. Robotics and Autonomous Systems, 42(3), 177–190. https://doi.org/10.1016/S0921-8890(02)00374-3
Durmuş, B., Yurtkoru S. & Çinko M. (2018). Sosyal Bilimlerde SPSS’le Veri Analizi (Yedinci Basım).
İstanbul: Beta Basım Yayın
Eberl, U. (2019). Akıllı Makineler – Yapay Zeka Hayatımızı Nasıl Değiştiriyor (1st ed.; çev: Levent Tayla, ed.). İstanbul: Paloma Yayınevi.
Esen, M.,& Büyük, K. (2014). Teknoloji kabul modeli bağlamında elektronik belge yönetim sisteminin incelenmesi: yükseköğretim kurulu örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (42), 313–
326. Retrieved from
https://earsiv.anadolu.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11421/11217/11217.pdf?sequence=1&isAllo wed=y
Frey, C. B.,& Osborne, M. (2015). Technology at Work: The Future of Innovation and Employment. In Manufacturing Engineer. Oxford, England. https://doi.org/10.1049/me:19900029
Gursoy, D., Chi, O. H., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Consumers acceptance of artificially intelligent (AI) device use in service delivery. International Journal of Information Management, 49, 157–169.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008
Gürbüz S. & Şahin F. (2018). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri (Beşinci Baskı). Ankara:Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınlar
Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial Intelligence in Service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459
Jones, J. L. (2006). Robots at the tipping point: the road to iRobot Roomba. IEEE Robotics & Automation Magazine, 13(1), 76–78. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1598056
Karagöz, Y. (2016). SPSS 23 ve AMOS 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Akademik Yayıncılık.
Klíma, I. (2001). Karel Čapek: Life and work. Catbird Press. Retrieved from https://books.google.com/books?hl=tr&lr=&id=l4i09o0QkCgC&oi=fnd&pg=PR7&ots=M3Qs400OV d&sig=qQCN6kWT-NrKZDuuBsW-mKQ81z8
Kuo, C.-M., Li-Cheng, C., & Tseng, C.-Y. (2017). Investigating an innovative service with hospitality robots. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(5), 1305–1321.
https://doi.org/10.1108/IJCHM-08-2015-0414
Lemon, O., & Pietquin, O. (2012). Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems:
Computational Learning for Conversational Interfaces. Springer New York. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=d9VmX_zZuSAC
Lin, H., Chi, O. H., & Gursoy, D. (2020). Antecedents of customers’ acceptance of artificially intelligent robotic device use in hospitality services. Journal of Hospitality Marketing & Management, 29(5), 530–549.
https://doi.org/10.1080/19368623.2020.1685053
Lu, L., Cai, R., & Gursoy, D. (2019). Developing and validating a service robot integration willingness scale. International Journal of Hospitality Management, 80, 36–51.
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2019.01.005
McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Basic Questions. Computer Science Department, Stanford University. https://stanford.io/2lSo373.
McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artifcial Intelligence. AI Magazine, 27.
Meydan, C. H. & Şeşen, H. (2015). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Detay Yayıncılık.
2.Baskı
Oistad, B. C., Sembroski, C. E., Gates, K. A., Krupp, M. M., Fraune, M. R., & Šabanović, S. (2016).
Colleague or Tool? Interactivity Increases Positive Perceptions of and Willingness to Interactwith a Robotic Co-worker BT -SocialRobotics (A. Agah, J.-J. Cabibihan, A. M. Howard, M. A. Salichs, & H. He, eds.).
Cham: Springer International Publishing.
Oudeyer, P. Y., Kaplan, F.,& Hafner, V. V. (2007). Intrinsic motivation systems for autonomous mental development. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 11(2), 265–286.
Parisi, G. I., Kemker, R., Part, J. L., Kanan, C.,& Wermter, S. (2019). Continual life long learning with neural networks: A review. Neural Networks, 113, 54–71.
Pinillos, R., Marcos, S., Feliz, R., Zalama, E., & Gómez-García-Bermejo, J. (2016). Long-term assessment of a service robot in a hotel environment. Robotics and Autonomous Systems, 79, 40–57.
https://doi.org/10.1016/j.robot.2016.01.014
Prentice, C.,&Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service.
Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102186
Rashotte, L. (2007). Social Influence. The Blackwell Encyclopedia of Sociology.
https://doi.org/doi:10.1002/9781405165518.wbeoss154
Sentker, A. (2015). Mist an Bauer: Muss Aufs Feld. Werackert, erzeugt Daten. Und werdiesezulesenversteht, bekommtdiedickeren Kartoffeln. Die Zeit, 44, 35-36.
Severinson-Eklundh, K., Green, A., & Hüttenrauch, H. (2003). Social and collaborative aspects of interaction with a service robot. Robotics and Autonomous Systems, 42(3), 223–234.
https://doi.org/10.1016/S0921-8890(02)00377-9
Shi, X., Jason, S., & Mark, A. (2020). How will service robots redefine leadership in hotel management?
A Delphi approach. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(6), 2217–2237.
https://doi.org/10.1108/IJCHM-05-2019-0505
Solomon, R. C., & Stone, L. D. (2002). On “positive” and “negative” emotions. Journal for the Theory of Social Behaviour, 32(4).
Tabak, A., Kızıloğlu, A. & Türköz, T. (2013). Örtülü liderlik ölçeği geliştirme çalışması. Middle East Technical University Studies in Development, 40(1), 97-138.
Taylor, S. & Todd, P. A. (1995). Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models. Information Systems Research, 6, 144-176.
Thompson, R. L., Higgins, C. A., & Howell, J. M. (1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quaterly, 126-143. https://doi.org/10.2307/249443
Triandis, H. C. (1980). Values, Attitudes, and Interpersonal Behavior. Nebraska Symposium on Motivation. Nebraska Symposium on Motivation, 27, 195-259.
Triebel, R., Arras, K., Alami, R., Beyer, L., Breuers, S., Chatila, R., &Zhang, L. (2016). SPENCER: A Socially Aware Service Robot for Passenger Guidance and Help in Busy Airports BT - Fieldand Service Robotics: Results of the 10th International Conference (D. S. Wettergreen& T. D. Barfoot, Eds.). Cham:
Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-27702-8_40
Turing, A. M. (2009). Computing Machinery and Intelligence BT –Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer (R. Epstein, G. Roberts, & G. Beber, Eds.).
Dordrecht: Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6710-5_3
Tussyadiah, I. (2020). A review of research in to automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research Curated Collection on Artificial Intelligence and Robotics in Tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883
VanDoorn, J., Mende, M., Noble, S. M., Hulland, J., Ostrom, A. L., Grewal, D., & Petersen, J. A. (2016).
Domo Arigato Mr. Roboto: Emergence of Automated Social Presence in Organizational Frontlines and Customers’ Service Experiences. Journal of Service Research, 20(1), 43–58.
https://doi.org/10.1177/1094670516679272
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
Waytz, A., Cacioppo, J., & Epley, N. (2010). Who Sees Human?: The Stability and Importance of Individual Differences in Anthropomorphism. Perspectives on Psychological Science, 5(3), 219–232.
https://doi.org/10.1177/1745691610369336
Widen, S. C., & Russell, J. A. (2010). Descriptive and prescriptive definitions of emotion. Emotion Review, 2(4), 377–378.
You, S., & Robert Jr., L. P. (2018). Human-Robot Similarity and Willingness to Work with a Robotic Co-Worker. Proceedings of the 2018 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 251–
260. New York, NY, USA: Associationfor Computing Machinery.
https://doi.org/10.1145/3171221.3171281
İnternet Kaynakları
Akın Robotics (2020). Erişim adresi: https://www.akinrobotics.com/tr/
Asimo (2020). Erişim adresi: https://honda.com.tr/asimo
Beyond Robotics (2020). Erişim adresi: http://beyondrobotics.com.tr/
Icub (2020). Erişim adresi: https://icub.iit.it/
International Organization for Standardization (2012). Erişim adresi:
https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:8373:ed-2:v1:en Kuka (2020). Erişim adresi: https://www.welt.de/139426894b
Mercedes (2020). Erişim adresi: https://www.mercedes-benz.com/en/innovation/autonomous/the-new-s-class-intelligent-drive-next-level/
Roboy (2020). Erişim adresi: https://roboy.org/
Sophia (2020). Erişim adresi: https://www.hansonrobotics.com/sophia/
The Room Service Robots (2015). Erişim adresi: https://www.pcmag.com/news/the-room-service-robots-have-arrived
EKLER