Yapısal Eşitlik Modellemesi

Yapısal eşitlik modeli (Structual Equation Modeling) gözlenen ve gözlenemeyen (örtük) faktörler arasındaki mantıksal ilişkilerin test edilmesinde kullanılır ve eşitliklerdeki faktörler genellikle direkt olarak gözlenebilen faktörler ve bunlarla ilişkili örtük faktörlerdir. YEM örtük faktörler seti arasında, nedenselliğe dayalı bir yapının olduğunu ve örtük faktörlerin gözlenen faktörler vasıtasıyla ölçülebildiği koşuluna dayanmaktadır (Yılmaz, 2004: 785). YEM, araştırmacılara örtük faktörleri analiz edip yorumlama şansı sağladığı için son yıllarda oldukça sık kullanılan bir modeldir. Bu yöntem, genellikle çok sayıda faktörün ve bu faktörler arasındaki karşılıklı ilişkinin ölçülmesine olanak tanımakla birlikte faktörlerdeki değişimin sebebini analiz edip değişkenlerin birbirlerine etkisini de ölçmektedir (Hoe, 2008: 77). Bu yöntemin diğer tekniklerden üstün yönleri bulunmaktadır. Bunların başında da faktörler arasında

birbirine bağlı çok yönlü ilişkilerin yorumlanmasına imkan tanıması yer almaktadır. YEM, araştırmacının model kurma aşamasında ve modeli analiz aşamasında diğer çok değişkenli analiz yöntemlerinden; çok sayıda bağımlı ve bağımsız faktör üzerinde analiz yapmaya imkan vermesi ve örtük faktörler arasındaki yapıyı ortaya çıkarmayı sağlaması itibariyle farklılık göstermektedir. Model, analiz sırasında normal verileri değil korelasyon veya kovaryans değerlerini baz almaktadır (Yener, 2007: 74). Bütün bu özellikler yapısal eşitlik modelini tercih edilir kılmaktadır.

Yapısal eşitlik modellemesi diğer birçok istatistik testinde olduğu gibi bazı varsayımları dayanmaktadır. Uygulama ve analiz esnasında, bu varsayımların hepsinin birden karşılandığını görmek ise çok zordur. YEM varsayımları aşağıda belirtilmiştir (Ayyıldız ve Cengiz, 2006: 74; Oruç ve Tatar, 2015: 2):

 Veriler sürekli ve çoklu normal dağılıma sahip bir kitleden alınmalıdır. Normal dağılımdan uzaklaşmalar ki-kare test istatistiğinin olması gerekenden daha büyük olarak görülmesine neden olabilmektedir. Fakat örneklem genişliği yeterince büyükse normal dağılıma uymama durumu konusunda endişelenmeye gerek yoktur.

 Örneklem genişliği YEM için oldukça önemlidir. Mümkün olduğunca örneklemin geniş tutulması tercih edilir. Genellikle, gözlenen faktör sayısının yaklaşık olarak on katı denek sayısı, verinin normal dağılım gösterdiğini ve faktörler arasındaki ilişkilerin görece olarak kuvvetli olduğu modellerde yeterli kabul edilmektedir.  YEM gözlenen faktörler ile örtük faktörler arası ve örtük faktörlerin kendi

arasında doğrusal (Linear) ilişkiler olduğunu varsayar.

 Kovaryansların artık matrisindeki değerleri küçük ve sıfır civarı olmalıdır.

YEM analizi yapılırken takip edilmesi gereken aşamalar vardır. Bunlar; model belirleme, model tanımlama, model testi, model uygunluğu ve modelin modifikasyonudur:

 YEM için ilk adım modelin belirlenmesidir. Bu aşamada modeldeki ilişkiler matematiksel olarak belirlenir ve doğrulayıcı faktör analiz sonucunda ölçüm

modeline karar verilir. Araştırmacının amacı, bu aşamada en iyi örneklem kovaryans matrisini üreten modeli elde edebilmektir (Çoker, 2009: 61).

 Modelin tanımlanması aşamasında, her bir eşitlik uygun şekilde tanımlanmalıdır. Veri matrisindeki tüm sayısal değerleri ve ölçülecek parametre sayısını tespit etmek amaçlanmaktadır (Ayyıldız ve Cengiz, 2006: 75).

 Bu aşamada modelin örnekleme ne kadar uyum gösterdiği incelenir. İlk yapılacak işlem, modelde daha önceden belirlenmiş olan ilişkilerin anlamlılık durumuna bakılmasıdır. Modelde belirtilen ilişkiler beklentileri karşılarsa, modelin uyum değerleri bakımından istenen değeri taşıyıp taşımadığına bakılarak bulgular yorumlanır (Şimşek, 2007: 70).

 Model uygunluğu aşamasında, modelin veriye ne kadar uyum sağladığını belirleyebilmek amacıyla uyum iyiliği istatistiklerinden yararlanılır ve çıkan değerlere göre model kabul ya da reddedilir. Model uygunluğunun değerlendirilmesinde kullanılan birbirinden farklı uyum iyiliği indeksleri vardır. Bu indeksler arasında en çok kullanılanları: benzerlik oranı ki-kare istatistiği ( χ2), RMSEA (Ortalama hata karakök yaklaşımı -Root-mean-square error approximation), GFI (Uyum iyiliği indeksi -Goodness-of-fit index), NFI (Normed Fit Index-normlaştırılmış uyum indeksi), CFI (Comparative Fit Index- karşılaştırmalı uyum indeksi) dir (Joreskog ve Sörbom, 2001).

 Bu son aşamada model uyumluluk sonucu düşük uyum iyiliği değerlerine sahipse ya da araştırmacı tarafından uyum iyiliği değerleri daha da ideal hale getirilmek arzu ediliyorsa, modele bazı parametrelerin eklenmesi ya da modelden çıkarılması söz konusu olabilmektedir. Bu indeksler araştırmacılara, gözlenen ve örtük faktörler arasındaki kovaryans durumunu gözeterek farklı şekilde modifikasyon yapılmasına olanak tanırlar (Ayyıldız ve Cengiz, 2006: 82).

Araştırmada model geliştirmeye yönelik olarak, literatür çalışmasındaki bulgular hipotezlere dönüştürülmüş ve bu hipotezler kapsamında model oluşturulmuştur. Modelin test edilmesinde Yapısal Eşitlik Modeli (YEM) yöntemi olarak kuramsal şekilde ortaya konan modelin nedensellik ilişkilerinin analizi bağlamında yol analizi kullanılacaktır. Doğrulayıcı faktör analizindeki t değerleri ve modifikasyon indekslerinin incelenmesi sonucu bazı maddelerin hataları arasındaki korelasyon düzeyleri dikkate alınmış ve bu

doğrultuda revizyon yapılmıştır. Modifikasyon indeksleri sabit bir parametrenin eklenmesi (serbest bırakılması) ya da yeni parametrenin eklenmesi sonucu ki-kare değerinde elde edilecek düşmeyi ve modelin ne oranda iyileşeceğini göstermektedir (Sümer, 2000: 52). Bu amaç doğrultusunda t değeri kritik değerin altındakiler, birbirleriyle ilişki düzeyi yüksek bileşenler ve bu doğrultuda modele daha az uyum gösteren maddeler çıkarılmış, model yeni haliyle bir kez daha ölçüme tabi tutularak ideal sonuca ulaşılmaya çalışılmıştır.

Araştırma hipotezlerinin test edilmesine yönelik yol analizi aşağıda gösterilmektedir.

Şekil 4.4: Araştırma Model Ölçüm Sonuçları

Model uyumunun tatmin edici şekilde sonuçlanması, tahmin edilen yapısal katsayıların, hipotezlerin sınanması açısından değerlendirilebileceğini göstermektedir.

Araştırmada ölçülen model yapısında ortaya çıkan değişkenler arasındaki ölçüm değerleri Tablo 4.10’da gösterilmektedir.

Tablo 4.10: Model Ölçüm Değerleri

Yapısal Yol T Değeri Yol Katsayı R2 Hipotez

H1 SN – NYT 3,34 0,22 0,77 + H2 TTM – NYT 7,15 0,41 + H3 ADK-NYT 1,64 0,11 - H4 AHYUK-NYT 4,55 0,41 + H5 TYRR-NYT 0,87 0,05 - H6 AHYUK – SN 5,72 0,41 0,56 + H7 ADLT –SN 5,58 0,40 + H8 TYRR-TTM 4,19 0,19 0,42 + H9 TRISK-TTM 4,54 0,28 + H10 ALS-TTM 6,25 0,37 + H11 NYT-DVR 5,45 0,48 0,52 + H12 ADK-DVR 6,08 0,40 + H13 ALS-DVR -1,39 -0,08 -

Uyum İyiliği Değerleri χ² = 1945,73 (P = 0.00), Df = 529, χ² /Df= 3,67, GFI = 0.90, NFI = 0.96, CFI= 0,96, RMSEA = 0.076

Araştırmada ölçülen modele ilişkin hipotezlerin standardize edilmiş regresyon katsayı değerleri ise şekil 4.5’de görülmektedir.

Şekil 4.5: Araştırma Modeli Sonuçları

Araştırmada modele ilişkin hipotezlerin sonuçları ise tablo 4.11’de görülmektedir.

Tablo 4.11: Araştırma Hipotez Sonuçları

HİPOTEZLER Sonuç

H1 Dijital korsanlığa karşı subjektif normlar; bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme

niyetini etkilemektedir

KABUL H2 Dijital korsanlığa karşı tutum, bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme niyetini

etkilemektedir

KABUL H3 Algılanan davranış kontrolü, bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme niyetini

etkilemektedir

RET H4 Ahlaki yükümlülük, bireyin dijital korsanlığa karşı davranışsal niyetini etkilemektedir KABUL

H5 Algılanan yarar, bireyin dijital korsanlığa karşı davranışsal niyetini etkilemektedir RET

H6 Ahlaki yükümlülük, bireyin dijital korsanlığa karşı subjektif normlarını etkilemektedir KABUL

H7 Adalet, bireyin dijital korsanlığa karşı subjektif normlarını etkilemektedir KABUL

H8 Algılanan yarar, bireyin dijital korsanlığa karşı tutumunu etkilemektedir KABUL

H9 Algılanan risk, bireyin dijital korsanlığa karşı tutumunu etkilemektedir KABUL

H10 Alışkanlık bireyin dijital korsanlığa karşı tutumunu etkilemektedir KABUL

H11 Dijital korsanlığa karşı niyet, bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme davranışını

etkilemektedir

KABUL H12 Algılanan davranış kontrolü, bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme davranışını

etkilemektedir

KABUL H13 Alışkanlık bireyin dijital korsanlığa karşı davranışını etkilemektedir RET

SONUÇ VE ÖNERİLER

Bireylerin tutum, niyet ve sergiledikleri davranışlarını açıklamada PDT ve etik, literatürde sıklıkla yararlanılan teorilerdendir. Bu çalışma, PDT ve genel etik teorilerinin birleştirilmiş şekli ile dijital korsanlık davranışını açıklamak amacıyla, ilişkisel araştırma modelinde kurgulanmıştır. Bununla ilgili olarak oluşturulan on üç hipotez test edilerek ülkemizdeki bilgisayar kullanıcılarının, dijital korsanlıkla ilgili tutum, algı ve davranış şekilleri etiksel boyutta ve karar tahmin noktasında ortaya konulmaya çalışılmıştır.

Araştırmamızda, subjektif normlar ile bireylerin dijital korsanlık gerçekleştirme niyetleri arasında pozitif yönde bir ilişki olduğu, hipotezin 0,22’lik bir değerle doğrulandığı görülmektedir. Subjektif normların bireylerin dijital korsanlık niyetlerine etki etmesi, yasal olmayan bir davranışı gerçekleştirebilmek için sosyo-psikolojik kararlarını yansıtması ve referans gruplarının kendisi üzerinde hissettirdiği olumlu veya olumsuz sosyal baskı ve motivasyonu ifade etmesi açısından önemlidir. Dijital korsanlığa karşı subjektif normlar ve bireylerin dijital korsanlığı gerçekleştirme niyetleri arasındaki ilişkiyi ortaya koyan çalışmalara bakıldığında D’Astous, Colbert ve Montpetit (2005), subjektif norm unsurunun bireylerin dijital korsanlık gerçekleştirme niyetlerini pozitif yönde etkilediği ortaya çıkmıştır. Literatürde Cronan ve Al-Rafee ( 2008), istisnai olarak subjektif normların bireylerin dijital korsanlığına anlamlı olacak şekilde etki etmediği sonucuna ulaşmıştır.

Tutum ile niyet ilişkisini irdeleyen hipoteze baktığımızda 0,40 pozitif bir değere sahip olduğu için doğrulanmıştır. PDT içerisinde yer alan unsurlar arasında niyet faktörüne etki eden en yüksek değere sahip unsur, tutum olarak göze çarpmaktadır. Bunun temel sebebi, belki de tutum kavramının diğer kavramlardan farklı olarak, bireylerin niyetini tahmin ederken sahip olduğu bilişsel, duygusal ve davranışsal bileşenlerden oluşmasıdır. Bireyler, dijital korsanlık eylemine niyetlenirken; fayda-maliyet analizi gerçekleştirdikleri bilişsel bileşenleri kullanmakta iken; çevrelerinden veya farklı kaynaklardan duydukları ifadeler duygusal bileşen ve son olarak bu iki bileşeni birleştirerek niyet vasıtası ile korsanlık eylemini sergilemeleri ise davranışsal bileşeni oluşturmaktadır. Dijital korsanlığa karşı tutum ile bireylerin dijital korsanlığı gerçekleştirme niyeti ilişkisini inceleyen çalışmalarda, araştırmamıza benzer şekilde iki

unsur arasında güçlü ve pozitif bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir (Galletta ve Peace, 1996; Cronan ve Al-Rafee, 2008; Wang ve Mclung, 2012).

Dijital korsanlığa karşı niyet ve bireylerin dijital korsanlığı gerçekleştirme davranışı arasındaki ilişkinin var olup olmaması ile ilgili yapılan çalışmaların genelinde iki unsur arasında güçlü bir bağ tespit edilmiştir. Kwong, 2003 yılında Çinli tüketiciler üzerinde yaptığı araştırmada, yasa dışı olarak kabul edilen MP3 listelerinin indirilmesi eylemi ve bu eylemi gerçekleştirme niyeti olanlar arasında sıkı bir bağ olduğunu belirtmiştir. Aynı şekilde Cronan ve Al Rafee (2008), dijital korsanlığa etki eden faktörleri ortaya çıkarmaya çalıştıkları çalışmalarında Planlı Davranış Teorisinde belirtildiği gibi niyet-davranış arasında pozitif ve güçlü bir ilişkinin varlığından söz etmişlerdir. Yaptığımız çalışmada, literatürdeki diğer çalışmalarda olduğu gibi bireylerin niyetleri ve korsanlık davranışı sergilemeleri arasında, bu ilişkiyi ölçen hipotez 0,48 gibi pozitif güçlü bir değere sahip olduğu için ilişkinin varlığı doğrulanmıştır. Ajzen (1991: 183) niyeti, kişinin davranışı gerçekleştirmek için duyduğu istek derecesi ve planladığı çabanın yoğunluk miktarı olarak tanımlarken; PDT içerisinde bireylerin davranışlarını tahmin etmede en güçlü ve yakın unsur olarak tanımlamıştır. Dolayısıyla, araştırmamızda teoride belirtildiği gibi bireyler, dijital korsanlığa karşı ne kadar güçlü derecede niyet hissiyatına sahip olurlarsa o kadar güçlü şekilde de davranışı sergileme yani yasaları çiğneme durumunda olacaklardır.

Çalışmamızda, algılanan davranışsal kontrol ile dijital korsanlık davranışını sergileme niyeti arasında anlamlı bir ilişki olduğu varsayımı doğrulanamamıştır (T değer=1,64). Bunun nedeni, ülkemizdeki aktif bilgisayar kullanıcılarının, bilgisayar kullanma ve sonrasında dijital korsanlık davranışı sergileme konusunda kendilerini yeterli görmeseler dahi müzik parçaları, oyun indirme veya program, yazılım kopyalayıp kullanabilme imkânının farklı platformlardan kolayca öğrenilebilmesi olabilir. Dolayısıyla, bireyler kendilerinin yeterli düzeyde beceri, yatkınlık v.b. kriterlere sahip olmamalarını dijital korsanlık için engel görmemektedirler. Taylor ve Todd (1995) ve Kwong ve Park (2008) ise, bireylerin bilgisayar bilgi, birikim ve becerilerinin yasa dışı şekilde yani korsanlık yaparak yazılımları elde etmelerinde en önemli unsur olduğunu belirtmiştir. Dolayısıyla, algılanan davranış kontrolü ve bireylerin dijital korsanlığı

gerçekleştirme niyeti arasındaki anlamlı ve pozitif yönlü bir ilişkinin mevcut olduğunu belirtmişlerdir.

Algılanan davranış kontrol ile bireyin dijital korsanlığı gerçekleştirme davranışı arasında ilişki olduğu varsayımı, çalışmamızda 0,38 değerine sahip olduğu için doğrulanmıştır. Algılanan davranışsal kontrolün, niyeti etkilememesine rağmen dijital korsanlık davranış unsuruna pozitif ve anlamlı etkisi olduğu görülmektedir.

Çalışmamızda, ahlaki yükümlülük ve bireyin dijital korsanlığa karşı subjektif normları arasında anlamlı fakat pozitif yönlü bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Ülkemizde aktif bilgisayar kullanan ve dijital korsanlık yapmaya niyetlenen ya da bu davranışı sergileyen bireylerin, dijital korsanlık kavramı hakkında yeterli bilgiye sahip olmadıkları ya da eylemi, ideal şekilde etik dışı bulmadıkları söylenebilir. Goles (2008) ve Yoon (2012), üniversite öğrencileri üzerinde yaptıkları çalışmada, bireylerin hissettikleri ahlaki yükümlülük derecesi ile subjektif norm arasında negatif yönlü bir ilişki olduğunu ölçmüşlerdir.

Yaptığımız araştırmada, bir önceki hipotezde olduğu gibi dijital korsanlık eylemi, etik dışı bulunmamakla birlikte, bireyler sergiledikleri korsanlık eyleminden de 4.53 ortalama ile kararsızlık ve pişmanlık arasında kaldıklarını belirtmişlerdir. Dolayısıyla, ahlaki yükümlülük ile dijital korsanlık arasında anlamlı fakat genel literatürdeki çalışmaların aksine pozitif yönlü bir ilişki bulunmaktadır. Cronan ve Al- Rafee (2008), Yoon (2012) ve Phau ve Lim (2014), üniversite öğrencileri üzerinde yaptıkları çalışmalarda, bireylerin hissettikleri ahlaki yükümlülük derecesi ile dijital korsanlık niyeti arasında negatif yönlü bir ilişki olduğunu belirtmişlerdir. Bireyler, dijital korsanlık kavramının ahlaki bir davranış olmadıklarını düşündüklerinde doğal olarak davranışı sergileme niyetine de daha düşük seviyede sahip olmaktadırlar.

Ülkemizdeki aktif bilgisayar kullanan bireyler, deontolojik etik kavramının unsurlarından olan adalet unsuru ile dijital korsanlığa karşı subjektif norm konusunda etik açıdan sorun görmemektedirler. Dolayısıyla, adalet ile bireyin dijital korsanlığa karşı subjektif normlarını arasında ilişki olduğu varsayımı doğrulanmasına rağmen; iki unsur arasında pozitif yönlü bir ilişkinin var olduğu görülmektedir. Thong ve Yap (1998), Yoon (2012) gibi dijital korsanlık ile ilgili literatüre katkı sağlayan araştırmacılar, Çin’de yaptıkları çalışmalarda bireylerin yazılımları kopyalamaya yeltenme durumlarında,

düşündüklerinin adilane olmadığını bildiklerini ve üzerlerinde baskı unsuru olarak bu duyguları taşıdıklarını belirtmişlerdir. Dolayısıyla, araştırmalarında, çalışmamızda çıkan sonucun aksine adalet ile bireyin dijital korsanlığa karşı subjektif normlarını arasında ilişki negatiftir.

Algılanan yarar ve bireyin dijital korsanlığa karşı tutumun arasında pozitif yönde ilişkinin bulunduğu hipotezi 0,19 değere sahip olduğu için kabul edilmiştir. Chiou (2005), D’Astous ve Montpetit (2005), Goles v.d. (2008) ve Peace v.d. (2003), bireylerin dijital korsanlık eyleminden elde edecekleri yarar olarak gözettikleri unsurların dijital korsanlık tutumunu gerçekleştirmede etkili ve pozitif bir unsur olarak görülmesi gerektiği konusunda benzer araştırma sonuçlarına sahiptir.

Algılanan yarar ile bireyin dijital korsanlığa karşı niyeti arasında anlamlı bir ilişkinin var olduğu hipotezi, çalışmamızda 0,87 T değerine sahip olduğu için reddedilmiştir. Ülkemizdeki aktif bilgisayar kullanıcıları, algıladıkları yarar ile dijital korsanlığa karşı tutumlarını paralel olarak belirlerken; fiyat ve zamandan tasarruf, verimlilik, eğlenceli zaman geçirme, sosyalleşme v.b faktörleri spesifik olarak gözetmemektedirler. Hunt ve Vitell 1986’da genel etik teorisi kapsamında yaptıkları araştırmada, bireylerin belli sonuçların özelliklerine bağlı olarak ve olumlu taraflarını düşünerek eylemlere niyetlendiklerini belirtmiştir. Dolayısıyla, ülkemizde korsanlık niyeti gerçekleştirmede motivasyon aracı, bireyler için spesifik anlamlar yerine genel anlamlar taşımaktadır denilebilir.

Literatürdeki daha önceki araştırmaların aksine, çalışmamızda algılanan risk ile bireyin dijital korsanlığa karşı tutumu arasında 0,28 değere sahip olması itibari ile pozitif yönde bir ilişkinin var olduğu ortaya çıkmıştır. Ülkemizdeki bireylerin özellikle yasal risk boyutu hakkında çok fazla bilgi sahibi olmadıkları, ülkemizdeki dijital korsanlıkla ilgili yasaların yeterli olmadıklarını düşündükleri ya da bilgi sahibi olsalar da ceza alma konusunda endişe taşımadıkları, dolayısıyla da algıladıkları risklerin dijital korsanlığa karşı tutumlarını negatif yönde etkilemedikleri söylenebilir. Liao (2010) ve Yoon (2012) yaptıkları çalışmalarda, algılanan riskin bireyler için psikolojik ve yasal boyutu olduğunu belirtmişlerdir. Psikolojik risk boyutu, bireyin eylemi gerçekleştirmek isterken kendisi ile mücadele etmesi ve taşıdığı gerginlik halini ifade ederken; yasal boyutu ise, bireyin dijital korsanlık eylemini sergilemesi durumunda yasal merciler tarafından cezalandırılma

korkusunu ifade etmektedir. Dolayısıyla, araştırmacıların Çin’de üniversite öğrencileri üzerinde yaptıkları çalışmalarda, algılanan risk ve dijital korsanlığa karşı tutumları arasında anlamlı ve negatif yönde bir ilişki bulunduğunu ortaya koymuşlardır.

Çalışmamızda, alışkanlık ile bireyin dijital korsanlığa karşı tutumu, hipotezimizin 0,35 değere sahip olması itibarı ile kabul edilmiştir. (Limayem, 2004)’e göre alışkanlık bireylerin geçmiş deneyimlerinin ve becerebildikleri eylemlerin bir sonucudur. Dolayısıyla, bireyler dijital korsanlık eylemini yarar sağlayarak gerçekleştirdilerse ya da ihtiyaçlarını karşıladıklarını düşünüyorlarsa; bu bireyler için karşımıza alışkanlık kavramı olarak çıkabilmektedir. Limayem (2004), Larose (2005), Lysonski ve Durvasula (2008) ve Yoon (2012), alışkanlık ile bireylerin dijital korsanlığa karşı tutumları arasında anlamlı ve pozitif yönde bir ilişkinin olduğunu belirtmişlerdir. Bireylerin sahip oldukları alışkanlık, geçmiş deneyimlerinde yaşadıkları olumlu ya da olumsuz durumlara göre dijital korsanlığa karşı tutumlarını pozitif yönde etkilemektedir.

Araştırmamızda, dijital korsanlık davranışı ve alışkanlık faktörü arasındaki ilişkiyi test eden hipotez anlamlı değere sahip olmaması itibarıyla reddedilmiştir (T=1,39). Dolayısıyla ülkemizdeki aktif bilgisayar kullanıcıları için alışkanlık olarak ifade edilen kavram, korsanlık eylemi sergilenmesini anlamlı şekilde etkilememektedir ve gelecekteki korsanlık eylemleri için tahmin edici bir unsur olarak görülmemektedir. Godin (2003) ve Goles (2008), dijital korsanlık ile ilgili yaptığı çalışmalarda, geçmiş deneyimlere bağlı olan alışkanlık faktörünün, sadece belirli durumlarda davranışı etkileyebileceğini ve gelecek davranışlar için tahmin yapmaya yardımcı olacağını belirtmiştir ve alışkanlık ile bireyin dijital korsanlığa karşı davranışı arasında anlamlı ve pozitif yönlü bir ilişkinin varlığından söz etmiştir. Örneğin; ofiste çalışan bir kişinin yazılım korsanlığı yapması ile üniversite öğrencisinin müzik indirmesi başarılı sonuç verse de ve sıklıkla yapılsa da, gelecekte sergilenecek davranışı tahmin etmede her zaman etken olmayabilir. Aarts, Verplanken, ve Van Knippenberg (1998) ise alışkanlık unsurunun davranışı aracı olarak pozitif ve düşük düzeyde etkilediğini belirtmiştir.

Dijital korsanlık kavramı, dünya geneline baktığımız zaman özellikle 2000’li yıllardan itibaren süregelen proaktif çalışmalarla (AB üye ülkeler ve ABD’nin başını çektiği hukuksal düzenlemeler, DRM takip sistemlerinin kurulması, duyurum gibi hakla ilişkiler faaliyetleri v.b.) engellenmeye çalışılmaktadır. Ülkemiz açısından dijital

korsanlık kavramının nispeten yeni bir kavram olması, aktif bilgisayar kullanıcılarının da yeterli donanıma sahip olmaması sonucunu doğurmaktadır. Araştırmamızda kullanıcıların dijital korsanlık davranışı sergilemekten çekinmedikleri, cezai müeyyide konusunda endişe taşımadıkları görülmektedir. Deontolojik ve teleolojik etik boyuta sahip genel etik teori, bireylerin vicdan ve ahlaki değerlerini karar verme ve davranış sergileme de yansıtırken; ülkemizdeki aktif bilgisayar kullanıcılarının korsanlık eylemleri için sergiledikleri davranışları etik sınırlar içerisinde kabul etmeleri çarpıcıdır.

Araştırmamızda, Türkiye’deki kullanıcıların PDT’ye alışkanlık faktörü hariç uygun şekilde karar mekanizmalarını oluşturdukları; ancak PDT ile genel etik teori arasında teleolojik etik unsurunun alt boyutu olan algılanan yarar haricinde anlamlı bir etkileşim ve ilişki olmadığı görülmüştür. Yoon, 2012 yılında Çin’de üniversite öğrencileri üzerinde dijital korsanlıkla ilgili yaptığı araştırmada, ahlaki yükümlülük unsurunun niyet üzerinde en fazla etkiye sahip etiksel boyut olduğunu ifade etmiştir. Bu sonuçtan yola