Yasemin Çetin, ODTÜ ve Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sevgi Özkan, ODTÜ

... konulu sunumlar: "Yasemin Çetin, ODTÜ ve Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sevgi Özkan, ODTÜ"— Sunum transkripti:

1 Yasemin Çetin, ODTÜ ve Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sevgi Özkan, ODTÜ
Vatandaşın E-Devlet Uygulamalarını Benimsemesini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi Yasemin Çetin, ODTÜ ve Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sevgi Özkan, ODTÜ

2 İçerik E-devlet ve Vatandaş Teknoloji Kabul Yöntemi
Faktörlerin Belirlenmesi Anket Geliştirme Aşamaları Veri Toplama ve Katılımcılar Sonuçlar

3 Teknolojik Gelişmeler
Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki(BİT) gelişmelerle , bilgisayar, cep telefonu ve internet gibi ürün ve uygulamalar günlük hayatımızda önemli bir yer almıştır. Bu tarz ürün ve uygulamalar kullanıcılara zaman, maliyet ve verim bakımından çeşitli avantajlar sağlar. Devletler bu avantajların ve gelişmelerin farkında olduğu için bilgi ve iletişim teknolojilerini kullarak çeşitli servileri bu yolla geliştirmeye çalışmaktadırlar. Bu nedenle e-devlet uygulamaları başlamıştır.

4 sosyal ve ekonomik gelişme
e-devlet katılım elektronik verimlilik etkililik sosyal ve ekonomik gelişme e-devlet

5 Vatandaşlar Vatandaşlarda e-devlet uygulamalarına karşı farkındalık ve benimseme oluşmadığı sürece e-devleti uygulamalarında başarıya ulaşmak mümkün değildir (Carter & Belanger, 2004). Devlet kurumları servis sağlarken geleneksel yöntemlerden BİT ile elektronik ortama geçmeden önce vatandaşların BİT’e karşı olan tutumlarını etkiliyen faktörleri belirlemelidir. BİT kullanıcılara yüksek performans ve verimlilik sunar ama birçok sistem kullanıcı benimseme problemlerinden dolayı düzenli ve etkili şekilde kullanılmamaktadır. Sistemler kullanılmadığı sürece kullanıcıya herhangi bir yarar sağlamazlar (Money & Turner, 2004). While the support of the government is a crucial success factor for e-government success, there is another dimension of the e-government applications that is citizens.

6 Amaç Bu çalışmanın amacı teknolojiye aşina vatandaşların e-devlet uygulamaları hakkındaki tutumunu belirlemektir. Bu amaçla teknoloji benimsemesi literatürü ve e-devlet kullanıcı önerileri incelenerek, 34 sorudan oluşan bir e-devlet benimseme anketi geliştirilmiştir.

7 Teknoloji Kabul Yöntemi
Teknoloji Kabul Yöntemi ( Tecnology Acceptance Model-TAM) Davis (1989) tarafından kişilerin bilgisayar tabanlı sistemleri benimsemesini etkileyen faktörleri açıklamak için geliştirilmiştir. Dış Değişkenler Algılanan Fayda Algılanan Kolaylık Kullanmaya Karşı Davranış Davranışsal Niyet Gerçek Sistem Kullanma Figür 1 Teknoloji Kabul Yöntemi ( Kaynak: Davis et al., 1989, p. 985)

8 Bilişim Sistemlerinin(BS) Sosyal ve Teknolojik Boyutu
Bilgisayar Özyeterliliği Bilgilendirme Erişim Algılanan Kolaylık Algılanan Fayda Davranışsal Niyet E-devlet web sitelerinin kullanımı ve benimsenmesi Sosyal Faktörler Teknik Faktörler Sistem Kalitesi Bilgi Kalitesi Servis Kalitesi Güvenlik

9 Anket Geliştirme Aşamaları
Madde havuzu oluşturma (59 madde) Grup İncelemesi Bilişsel Görüşme Uzman İncelemesi Anket son hali: 34 madde 6 dereceli likert ölçeği Demografik bilgiler

10 Veri Toplama Kağıt–tabanlı anket 300 kişiye dağıtıldı.
Ortalama tepki oranı % 68.7 ve 206 geçerli tekpi alınmıştır. Anket 3 kısımdan oluşmaktadır. İlk kısım e-devlet web sitelerinin kullanımı ile ilgili sorulardan oluşmaktadır. Diğer kısım ölçek sorularını içermektedir. Son kısım katılımcıların demografik bilgilerini toplamayı amaçlamaktadır.

11 Katılımcılar 101 (%49.03 ) kadın ve 105(%50.97 ) erkek olmak üzere 206 katılımcı anketi doldurdu. Yaş ortalaması 25.4 ( ). 3 kişi yaş sorusuna cevap vermedi. Katılımcıların büyük bir çoğunluğu üniversite mezunuydu.( %68.90)

12 Bilgisayar kullanma süresi (%) İnternet kullanım süresi
Katılımcılar Bilgisayar kullanma süresi (%) İnternet kullanım süresi (%) Hiç 0.00 < 1 yıl 0.97 1-3 yıl 5.83 13.11 4-6 yıl 18.93 25.73 7-9 yıl 26.21 29.13 10 yıl ve üzeri 47.57 30.58 Cevap verilmeyen 0.49 In this study we aim to analyse the technology familiar groups’ behaviour about the e-government web sites usage. Distribution of computer usage, internet usage and access points to the internet are given in Table . Participants reflect the technology familiar groups in terms of computer and internet usage.

13 Veri Analiz Planı 206 katılımcının 42 maddeden oluşan verisi SPSS 16.0 programı ile analiz edildi. Verinin analizi iki aşamada gerçekleştirildi: Açıklayıcı faktör analizi e-devlet benimsemesi ölçeğinin faktör yapısını belirlemek için düzenlendi. Güvenilirlik analizi(Cronbach’s alphas) her boyutun tutarlılığını ve maddeler arası tutarlılık tespit edilmesi için düzenlendi.

14 34-madde Faktör Analizi Örneklem uygunluğunu belirlemek için hesaplanan Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) katsayısı “0.89” bulunmuştur. Bu değer faktör analizi yapılabilmesi için önerilen (Pallant, 2001) en düşük değer olan “.60”dan büyüktür. Bartlett testi sonucu elde edilen Ki-Kare değeri ( χ2 = , df=561, p<.001) anlamlı bulunmuştur. Elde edilen bu sonuçlar örneklem üzerinde faktör analizi yapabilmek için maddeler arasında yeterli düzeyde korelasyonlar olduğunu göstermektedir. Eigen değeri >1 olan faktörler seçilmiş ve 7 faktörlü bir yapı elde edilmiştir There were some problematic items. Item 19, with .49 factor loading, comprised a factor by oneself. It is suggested that a factor composed of three of more items (Hatcher , 2003 p. 73). Also, during the data collection participants complain about clearness of some items such as “Using the e-government web sites reduces the bureaucracy” and “Having a user-friendly interface affects the e-government web sites usage”. 8 items were removed and factor analysis was repeated with remaining 34 items. Item 13,14 and 15 collected in a factor but these items are from different dimensions. Item 2,3, and 27 loads on more than one factor inappropriately. Factor coefficients of Item 37 were lower than .30.

15 Bilgi ve Sistem Kalitesi
Faktör Yüklemeleri Madde No 1 2 3 4 5 6 7 18 0.68 0.00 -0.17 -0.12 0.09 0.03 -0.19 16 0.64 0.13 0.21 -0.07 0.10 0.01 0.12 15 0.62 0.05 0.28 -0.13 -0.05 0.04 19 -0.03 -0.36 -0.09 0.18 -0.21 23 0.52 -0.06 -0.27 0.17 0.06 31 0.49 -0.14 0.14 0.47 0.26 0.16 0.11 22 0.45 0.08 -0.01 0.29 0.02 0.23 -0.26 -0.11 0.07 Bilgi ve Sistem Kalitesi (9 madde) Faktör analizi sonuçlarını değerlendirmede temel ölçütü faktör yükleri olu9turmaktadır. Bu ara9tırmada, bir maddenin bir faktörde gösterilebilmesi için en az “0.40” faktör yüküne sahip olması ve bulundukları faktörlerdeki yük değeriyle diğer faktördeki ük değerleri arasındaki farkın en az 30 ve daha yüksek olmasına dikkat edilmi9tir (Önerilen farkın en az .10 olmasıdır, Büyüköztürk, 2002) Ölçeğin her maddesine ili9kin faktör yükleri Tablo 1’de verilmi9tir.

16 Teknik ve Bilgilendirici Destek
Faktör Yüklemeleri Madde No 1 2 3 4 5 6 7 8 0.14 0.62 0.10 0.01 -0.11 0.00 0.09 13 0.57 -0.05 -0.08 0.13 -0.03 -0.18 0.12 0.08 0.04 0.05 -0.14 21 -0.06 -0.10 -0.02 0.26 0.06 -0.16 0.56 0.25 33 -0.09 0.49 -0.19 10 -0.07 0.47 Teknik ve Bilgilendirici Destek (7 Madde)

17 Bilgisayar Özyeterliliği
Faktör Yüklemeleri Madde No 1 2 3 4 5 6 7 0.14 -0.07 0.54 0.03 0.07 0.13 -0.03 0.06 0.09 0.38 -0.01 0.12 -0.17 9 -0.06 0.36 -0.04 0.05 -0.02 25 0.15 0.04 -0.80 0.01 -0.09 0.08 24 -0.63 0.18 -0.16 26 0.24 -0.19 -0.57 0.02 28 -0.05 0.00 0.89 27 0.82 0.11 14 0.10 0.16 0.50 -0.20 33 -0.25 0.52 20 0.49 32 0.27 0.40 -0.14 29 0.21 0.17 0.30 0.35 0.20 Bilgisayar Özyeterliliği (3 Madde) Servis Kalitesi (3 Madde) Algılanan Kolaylık (3 Madde) Algılanan Fayda (5 Madde)

18 Ölçeğin açıkladığı toplam varyans %62.29 ‘dur.
Faktör Yüklemeleri Madde No 1 2 3 4 5 6 7 11 -0.03 0.06 0.26 -0.10 0.25 -0.09 -0.59 12 0.21 0.22 0.19 -0.07 -0.23 -0.48 17 0.04 -0.04 0.34 -0.16 0.29 0.05 -0.39 30 0.11 -0.08 -0.20 0.16 0.17 -0.31 Eigen Değerleri 11.12 3.14 1.96 1.51 1.30 1.15 1.02 % Varyans 32.70 9.24 5.75 4.43 3.81 3.37 2.99 Davranışsal Niyet ( 4 Madde) Ölçeğin açıkladığı toplam varyans %62.29 ‘dur.

19 Güvenilirlik SPSS programı kullanılarak madde performansları hakkında sayısal veri sağlamak amacıyla ölçeğin güvenilirlik analizi yapılmıştır. Madde toplam Cronbach's Alpha değeri .925 dir. Madde silindiğindeki Cronbach's Alpha değerleri den ye değşmektdir. Faktör No Faktör Adı Cronbach's Alpha Madde Sayısı 1 Bilgi ve Sistem Kalitesi 0.91 9 2 Teknik ve Bilgilendirici Destek 0.78 7 3 Bilgisayar Özyeterliği 0.59 4 Servis Kalitesi 5 Algılanan Fayda 0.82 6 Algılanan Kolaylık 0.70 Davranışsal Niyet 0.86 So, there is no need to remove an item form the 34 item questionnaire. Each of the seven factor demonstrated acceptable internal reliability, with Cronbach’s alpha estimates ranging from .70 to .91 with the exception of computer self-efficacy subscale (α = .59) ( see Table 5).

20 Faktörler Sosyal Faktörler Teknik Faktörler Sosyal Faktörler
Bilgisayar Özyeterliliği Bilgilendirme Erişim Algılanan Kolaylık Algılanan Fayda Davranışsal Niyet Sosyal Faktörler Sistem Kalitesi Bilgi Kalitesi Servis Kalitesi Güvenlik Teknik Faktörler Bilgisayar Özyeterliliği Bilgilendirme Erişim Algılanan Kolaylık Algılanan Fayda Davranışsal Niyet Sosyal Faktörler Sistem Kalitesi Bilgi Kalitesi Servis Kalitesi Güvenlik Teknik Faktörler Bilgisayar Özyeterliliği Teknik ve Bilgilendirici Destek Algılanan Kolaylık Algılanan Fayda Davranışsal Niyet Sosyal Faktörler Bilgi ve Sistem Kalitesi Servis Kalitesi Teknik Faktörler After the factor analysis social and technical factors that were determined at the beginning of the research were modified as shown in Figure 3. Technical and Informational Support refers to ability to gain information and access to services. Information and System Quality construct is a combination of the IQ and SYQ constructs Except for the SEC, INF and ACC, constructs of the proposed model is obtained as a factor. Items of the INF and ACC constructs are combined under one factor that is named as TIS. TIS refers to the ability to gain information and access to services. Due to the more than one factor loading and clearness problems items of the SEC construct removed from the second analysis.

21 Literatür ile karşılaştırma
Davis’in (1989) önerdiği Teknoloji Kabul Yönteminin (TAM) bileşenlerinden AK, AF ve DN ile Delone ve McLean ‘in önerdiği Bilişim Sistemleri Başarı Faktörlerinin (IS Success Factor) bileşenlerinde BK, SRK ve SYK faktör olarak ortaya çıkmıştır. Güvenlik maddelerin katılımcıların yaş ve eğitim düzeyine uygunluk ve anlaşılırlık problemleri nedeniyle faktör olarak belirlenmemistir.

22 Önerilen Model SK: Sistem Kalitesi BSK: Bilgi ve Servis Kalitesi
TBD AF AK DN BÖ H1 H2a H2b H4a H4b H3c H3a H6b H6a H5 H3b Theory of reasoned Action Aizen SK: Sistem Kalitesi BSK: Bilgi ve Servis Kalitesi TBD: Teknik ve Bilgilendirici Destek BÖ: Bilgisayar Özyeterliliği AK: Algılanan Kolaylık AF: Algılanan Fayda DN: Davranışsal Niyet

23 Katkılar Sistem geliştiricilerine e-devlet uygulamaları geliştirme ve test aşamalarında, Karar vericilere ise başarılı e-devlet sistemleri uygulamalarında yardımcı olacaktır. Bu çalışma Türk vatandaşlarının teknoloji ve e-devlet servislerini benimseme seviyesinin anlaşılmasında önemli bir referans sağlamaktadır Ampirik olarak geçerliliği denetlenen bu araç..... Greater publicity regarding the usefulness of these services and their resulting savings would also introduce greater awareness and improve their perceived benefits in the eyes of the public. Potential users have to be able to easily find these services on the Internet. Then they should be drawn to use them by offering so called trigger applications.

24 İleriki Çalışmalar 34-maddeli eGAS ölçeğinin ve modele ait hipotezlerin test edilebilmesi için Doğrulayıcı Faktör Analizi yapılacaktır. Teknolojiye aşina olmayan vatandaşların e-devlet uygulamaları hakkındaki tutumunu belirlenmeli ve teknolojiye aşina grubun sonucuyla karşılaştırılmalıdır. Çeşitli yaş, eğitim ve iş seviyeleri farklı sonuçlar verebilir. Ülke çapında yorumda bulunabilmek için farklı vatandaş grupları üzerinde çalışmalar düzenlenmelidir. Bu çalışmanın amacı teknolojiye aşina vatandaşların e-devlet uygulamaları hakkındaki tutumunu belirlemektir.

25 Kaynaklar Arifoğlu, A. (2004). e-Dönüşüm Yol Haritası, Dünya, Türkiye. Ankara: SAS Bilişim. Carter, L. , & Belanger, F. (2004) “Citizen adoption of electronic government initiatives”. 37th Hawaii International Conference on System Sciences, Hawaii. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35, DeLone,William H., and McLean, Ephraım R1992. ‘Information systems success: The quest for the dependent variable.’. Information Systems Research, 3(1):60−95. Hatcher L. (2003). A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and Structural equation modeling. NC, USA: SAS Institute Inc. Money, W., & Turner, A. (2004). Application of the technology acceptance model to a knowledge management system. Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Sciences. Pan, C. C., Gunter, G., Sivo, S., & Cornell, R. (2005). End-User Acceptance of a Learning Management System in Two Hybrid Large-Sized Introductory Undergraduate Courses: A Case Study. Educational Technology Systems, 33(4), Pallant, J. (2001). SPSS survival manual: A stepAbyAstep guide to data analysis using SPSS for Windows. Philadelphia, PA: Open Universitiy Press. SPSS for Windows, Rel (2008) . Chicago: SPSS Inc.

26 Teşekkürler

27

28 Faktörlerin Korelasyonu
.27’den .56’ ye değişim göstermektedir Faktörlerin Korelasyonu Faktör No 1 2 3 4 5 6 7 1.00 0.20 0.29 -0.34 -0.33 -0.09 0.56 0.15 0.34 -0.36 0.24 0.25 0.27 -0.20 0.22 -0.35 -0.01 -0.22 0.14 -0.41 Inspection of the correlation matrix revealed interfactor correlations ranging from .27 to .56, with low or moderate associations between most factors .

29 e-devlet* sosyal ve ekonomik gelişme elektronik verimlilik katılım
etkililik * Arifoğlu, 2004

30 Faktörlerin Belirlenmesi
Bilgisayar Özyeterliliği Bilgilendirme Erişim Algılanan Kolaylık Algılanan Fayda Davranışsal Niyet Sosyal Faktörler Sistem Kalitesi Bilgi Kalitesi Servis Kalitesi Güvenlik Teknik Faktörler These constructs based on TAM and IS Success Factors. Perceived ease of use (PEOU), perceived usefulness (PU) and behavioural intention (BI) comprise the TAM factors. IS Success Factors that were identified by DeLone and McLean (2003) composed of three constructs: system quality (SYQ), service quality (SRQ) and information quality (IQ). Other constructs were determined after an extensive literature survey and after analysing a number of survey data (over 50) gathered from conference participants of international e-government conference (ICEGEG 2008). These constructs were inform (INF), computer self-efficacy (CSE), access (ACC) and security (SEC).