Kısa biçimli drama ortamları, ultra kısa bölümler ve sık sık yeniden giriş yoluyla yoğun pekiştirme koşulları sağlar. S-O-R modeli ve PLS-SEM kullanılarak yapılan bu çalışma, kısa biçimli drama kullanıcıları arasında devamlılık niyetini inceledi. Bulgular, duygusal tatmin alışkanlıkla pozitif, alışkanlığın ise devam niyetiyle olumlu ilişkili olduğunu göstermektedir.
Araştırma makalesi
Duygusal Tatminden Alışkanlığa Kadar: Kısa Biçimli Drama Katılımında Güçlendirme Dinamikleri
Bu makalede
Özet
Özet
Kısa biçimli drama ortamları, ultra kısa bölümler, yüksek frekanslı yeniden giriş ve algoritmik olarak güçlendirilmiş maruz kalma ile karakterize edilen yapısal olarak farklı dijital ortamlar olarak ortaya çıkmıştır. Önceki süreklilik araştırmaları, memnuniyet ve alışkanlığı sürekli kullanımın paralel öngörücüleri olarak incelemiş olsa da, kısa biçimli ekosistemlerde gömülü sıkıştırılmış pekiştirme döngülerinin yoğun pekiştirme koşullarında duygusal tepkiler ile alışkanlık etkileşimi arasındaki ilişkiyi nasıl güçlendirebileceği konusunda çok az şey bilinmektedir. Uyarıcı-organizma-yanıt (S-O-R) çerçevesine dayanarak, bu çalışma çevresel uyarıcıların (erişim kolaylığı, zaman geçirme ve içerik kalitesi) duygusal tatmini etkilediği, bu da alışkanlık alışkanlığı ve devamlılık niyetiyle ilişkilendirilen yapısal olarak güçlendirilmiş bir alışkanlık oluşum modeli önermektedir. 260 kısa biçimli drama kullanıcısından alınan kesitsel anket verileri, kısmi en küçük kare yapısal denklem modellemesi (PLS-SEM) kullanılarak analiz edilmiş, sonuçlar duygusal tatmin alışkanlık oluşumuyla anlamlı ilişkili olduğunu ve alışkanlığın devam niyetinin baskın bir itici gücü olarak ortaya çıktığını ortaya koymaktadır. Nicel olarak, içerik kalitesi (β = 0.448, p < 0.001) ve geçiş süresi (β = 0.385, p < 0.001) en güçlü şekilde etkilenen tatmin belirleyicileriydi ve bu da alışkanlığı (β = 0.686, p < 0.001) ve devamlılık niyetini (β = 0.496, p < 0.001) güçlü şekilde öngörmüştür. Alışkanlık, devam niyetine de katkıda bulundu (β = 0.393, p < 0.001), model ise sırasıyla duygusal tatmin ve devamlılık niyetindeki varyansın %61.0 ve %68.9'unu açıkladı. Teorik olarak, bu çalışma, kısa biçimli yapısal yapısal özellikleri, tatmin ve alışkanlık arasındaki ilişkiyi güçlendiren bağlamsal pekiştirme koşulları olarak kavramsallaştırarak yapısal olarak sıkıştırılmış etkileşim araştırmalarını ilerletmektedir. Pratikte ise sonuçlar, mikro-epizodik tasarım ve hızlı yeniden giriş mekanizmalarının, kısa biçimli drama ekosistemlerinde davranışsal sürekliliği istikrara kavuşturmada kritik bir rol oynadığını göstermektedir. Çalışma, kesitsel bir anket tasarımı kullandığı için, bulgular nedensel veya zamansal değişim kanıtı yerine dijital deneyim faktörleri, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti arasındaki ilişkilerin korelasyonel kanıtı olarak yorumlanmalıdır.
Giriş
Küresel dijital eğlence ortamı, kısa biçimli içerik platformlarının hızla yayılmasıyla derin bir dönüşüm geçirdi. Mobil öncelikli tüketim alışkanlıkları, algoritmik tavsiye sistemleri ve giderek parçalanmış medya kullanım kalıplarıyla beslenen kısa biçimli dramalar, dünya genelinde en hızlı büyüyen eğlence formatlarından biri olarakortaya çıktı 1,2. Uzun izleyici seanslarına dayanan geleneksel yayın hizmetlerinin aksine, kısa formatlı drama platformları hızlı izleyici ve gün boyunca sık tekrar giriş için tasarlanmış ultra kısa bölümler sunar. Bu platformlar günlük dijital rutinlere derinlemesine yerleştikçe, kullanıcı katılımını sürdüren psikolojik mekanizmaları anlamak giderek daha önemli bir araştırma önceliği haline gelmiştir.
Kısa biçimli dramaların artan popülaritesine rağmen, mevcut süreklilik araştırmaları büyük ölçüde geleneksel dijital eğlence ortamları ve çevrimiçi yayın hizmetleri, video on-demand platformları ve sosyal medya uygulamaları gibi bilgi sistemleri süreklilikaraştırmalarına dayanmaktadır. Ancak, kısa biçimli drama ekosistemleri, ultra-kısa epizodik formatlar, yüksek frekanslı yeniden giriş fırsatları ve algoritmik olarak güçlendirilmiş maruz kalma gibi birkaç ayırt edici yapısal özelliğe sahiptir ve bu özellikler, kullanıcıları sıkıştırılmış etkileşim dizilerinde duygusal olarak ödüllendirici içeriğe sürekli maruz bırakan yoğun pekiştirme döngülerioluşturur 1,4,5. Sonuç olarak, kısa biçimli drama ortamlarında etkileşimin altında yatan psikolojik süreçler, geleneksel yayın ortamlarında gözlemlenenlerden önemli ölçüde farklı olabilir.
Önceki araştırmaların bir diğer sınırlaması ise, bilgi sistemleri sürekliliği araştırmalarında tatmin ve alışkanlığın (HB) genellikle süreklilik niyetinin (CI) paralel öngörücüleri olarakkavramsallaştırılmasıdır. Her iki yapı da tutarlı bir şekilde önemli açıklayıcı güç göstermiş olsa da, duygusal tatmin (as) tekrarlanan pekiştirme deneyimleri yoluyla alışkanlık etkileşimine nasıl evrilebileceğini anlamaya nispeten az dikkat ayrılmıştır. Özellikle, yapısal olarak sıkıştırılmış dijital ortamların, duygusal tatmini otomatik kullanım kalıplarıyla ilişkilendiren duygusaldan davranışa geçiş yolunu nasıl etkilediği belirsizdir. Sonuç olarak, olumlu duygusal deneyimlerin alışkanlık haline gelme psikolojik süreci yeterince anlaşılmamaktadır.
Bu boşluğu gidermek için, mevcut çalışma uyarıcı-organizma yanıtı (S-O-R) çerçevesinde pekiştirme temelli bir alışkanlık oluşum modeli geliştirir ve test eder. Özellikle, dijital deneyim faktörlerinin, duygusal tatmin alışkanlık oluşumuna yardımcı olduğu ve ardından devam niyetini öngören ardışık bir duygusal-davranışsal süreç yoluyla devam niyetini etkilediğini öneriyoruz. Bu mekanizmayı kısa biçimli drama tüketimi bağlamında inceleyerek, bu çalışma süreklilik teorisini statik benimseme sonrası açıklamaların ötesine genişletiyor ve yapısal olarak sıkıştırılmış dijital ortamların sürekli kullanıcı katılımını nasıl şekillendirdiğine dair anlayışı ilerletiyor.
Belirlenen araştırma boşluğuna dayanarak, yapısal olarak sıkıştırılmış kısa biçimli drama ortamlarında devamlılık niyetinin ardışık bir duygusal-davranışsal pekiştirme süreciyle şekillendiğini varsayıyoruz. Özellikle, dijital deneyim faktörleri duygusal tatmini artırırken, duygusal tatmin alışkanlık oluşumunu kolaylaştırır ve alışkanlık dolayısıyla devam niyetini pekiştirir. Bu merkezi hipotez, önerilen araştırma modelini ve bu çalışmada sunulan ampirik araştırmayı yönlendirmektedir.
S-O-R çerçevesinin önceki uygulamalarından farklı olarak, bu çalışma çevresel uyarıcıların yapısal olarak sıkıştırılmış medya ekosistemlerinde iç duygusal durumları ve sonraki davranışsal yanıtları nasıl etkilediğini incelemek için S-O-Rçerçevesi 7'yi benimsemektedir. Dijital deneyim faktörlerin, duygusal tatmin alışkanlık oluşumunu teşvik ettiği ardışık bir süreç aracılığıyla süreklilik niyetini etkilediğini öneriyoruz; bu süreçte ise devam niyeti öngörülür. Çerçeve, dijital ticaret, sosyal medya ve çevrimiçi eğlence araştırmalarında çevresel özelliklerin kullanıcı katılımını ve davranışsal direncini nasıl şekillendirdiğini açıklamak için yaygın olarakuygulanmıştır 8,9. Tüketici teknolojisi benimseme araştırmaları da benzer şekilde, deneyimsel faktörlerin sürekli teknoloji kullanımını şekillendirmedeki rolünüvurgulamıştır 10. Dijital ortamlarda, deneyimsel özellikler çevresel uyarıcılar olarak işlev görür; duygusal tepkileri tetikler ve benimseme sonrası davranışları şekillendirir.
Mevcut çalışmada, erişim kolaylığı (AC), zaman geçirme motivasyonu (PT) ve algılanan içerik kalitesi (CQ) gibi dijital deneyimler çevresel uyarıclar olarak kavramsallaştırılmıştır. Erişim kolaylığı, medya kullanımını başlatmanın algılanan zahmetsizliği ve akıcılığını yansıtır; bu da deneyimsel kontrolle ilişkilidir ve bilişsel yükü azaltır11,12. Zaman geçirmek, parçalı zamansal bağlamlarda boş zaman odaklı motivasyonu temsil eder ve mobil medya etkileşiminin temel bir iticigücüdür 13,14. Algılanan içerik kalitesi, dijital medya bağlamlarında kullanıcı memnuniyetinin kritik belirleyicileri olan anlatı içine dalma, alaka ve eğlence değeriniyakalar. 15. Bu deneyimsel uyarıcılar birlikte, medya etkileşimi sırasında kullanıcıların duygusal değerlendirmelerini şekillendirir.
Duygusal tatmin, S-O-R çerçevesindeki organizmik durumu temsil eder. Memnuniyet, kullanıcıların deneyimlerine genel duygusal değerlendirmesini yansıtır ve benimseme sonrası bağlamlarda süreklilik niyetinin birincil öngörücüsü olarak tutarlı olaraktanımlanmıştır 3,16. Ancak, yüksek frekanslı ve tekrarlayan kullanım ortamlarında, tatmin tek başına kalıcı etkileşimi açıklamak için yeterli olmayabilir. Tekrarlanan olumlu duygusal deneyimler, etkileşim ile alışkanlık davranışı arasındaki ilişkiyi güçlendirebilir.
Alışkanlık oluşumu, davranışsal kalıcı için tamamlayıcı bir açıklama sunar. Alışkanlık, tekrar edilen önceki eylemlerle bağlamsal ipuçları tarafından tetiklenen öğrenilmiş otomatik davranışsal eğilimleriifade eder 6,17. Bilgi sistemleri araştırmalarında alışkanlık, bilinçli niyetin ötesinde teknoloji kullanımının devam etmesinde kritik bir belirleyiciolarak tanımlanmıştır 6. Kısa biçimli drama tüketim bağlamlarında, günlük rutinlere entegre edilen sık mikro-etkileşimler, alışkanlık tekrarının gelişimini kolaylaştırabilir. Alışkanlık güçlendikçe, davranış aktif bilişsel değerlendirmeye daha az bağımlı hale gelir ve durumsal değişkenliğe karşı daha dirençli hale gelir; böylece devam niyeti pekiştirilir.
Dijital deneyimleri, duygusal tatmin ve alışkanlık oluşumunu ardışık bir arabuluculuk çerçevesinde entegre ederek, bu çalışma kısa biçimli drama bağlamlarında sürdürülebilir katılımın teorik anlayışını geliştirir. Özellikle, dijital deneyimlerin iki aşamalı bir duygusal-davranışsal yol aracılığıyla süreklilik niyetini etkilediğini öneriyoruz: deneyimsel uyarıcılar duygusal tatmini artırır, bu da alışkanlık oluşumunu teşvik eder ve nihayetinde devam niyetini pekiştirir.
260 kısa formatlı drama kullanıcısından ve PLS-SEM anket verilerinden yararlanarak, bu çalışma bu ardışık arabuluculuk mekanizmasını ampirik olarak inceliyor. Teorik olarak, alışkanlığı pekiştirme mekanizması olarak dahil ederek S-O-R çerçevesini genişletir ve kısa biçimli dijital ortamlarda ardışık affektiv–alışkanlık yolu için ampirik kanıtlar sunar.
S-O-R çerçevesi, çevresel uyaranların içsel psikolojik durumları etkilediğini ve bunun da davranışsal yanıtları şekillendirdiğini öne sürer. Bu çalışmada, erişim kolaylığı, zaman geçirme ve içerik kalitesi uyarıcı olarak kavramsallaştırılmıştır; Duygusal tatmin ve alışkanlık organizmik süreçleri temsil eder; ve devam niyeti davranışsal tepkiyi temsil eder.
Duygusal tatmin, kullanıcıların medya deneyimlerine genel duygusal değerlendirmesini yansıtır ve sürekli olarak devam niyetiyle ilişkilendirilmiştir. Yüksek frekanslı dijital ortamlarda, tekrarlanan olumlu duygusal deneyimler de alışkanlık oluşumuna katkıda bulunabilir. Dijital medya ve yayın bağlamlarındaki önceki araştırmalar, duygusal tatmin platformunun uyarılarını devamlılıkla ilişkili yanıtlara bağlayan temel bir organizmik durum olarak işlev gördüğünügöstermektedir 18. Önerilen teorik çerçeve ve önceki literatüre dayanarak, aşağıdaki hipotezler önerilmektedir.
Erişim kolaylığı, dijital içeriğe erişimin algılanan kolaylığını ifade eder. S-O-R çerçevesine göre, çevresel uyarıcılar kullanıcıların duygusal değerlendirmelerini etkiler. Hizmet kolaylığı araştırması, daha da azalan zaman ve emek maliyetlerinin hizmet karşılaşmalarında algılanan değer ve memnuniyeti artırdığınıgöstermektedir 10. Buna göre, erişim kolaylığının duygusal tatmini (H1) olumlu şekilde etkilediği varsayılmaktadır.
Zaman geçirmek, kısa biçimli içerik tüketmek için boş zaman odaklı bir motivasyondur. Önceki araştırmalar, zaman odaklı tüketim motivasyonlarının olumlu duygusal tepkiler oluşturduğunu ve memnuniyeti artırdığını göstermektedir. Bu nedenle, zamanın geçmesinin duygusal tatmini (H2) olumlu etkilediğini varsayarız.
İçerik kalitesi, kullanıcıların medya içeriğinin alaka ve eğlence değeri hakkındaki algılarını yansıtır. Önceki çalışmalar, bunu kullanıcı memnuniyeti ve devam eden etkileşimin önemli bir belirleyici olaraktutarlı bir şekilde tanımlamaktadır 19. Buna göre, içerik kalitesinin duygusal tatmini (H3) olumlu şekilde etkilediği varsayılmaktadır.
Duygusal tatmin ve alışkanlık, evlat edinme sonrası bağlamlarda süreklilik niyetinin önemli öncülleri olarak sürekli olarak tanımlanmıştır. Önceki alışkanlık araştırmaları, kararlı bağlamlarda tekrarlanan performansın zamanla otomatikliği güçlendirdiğini, mobil medya ortamlarının ise rutin tabanlı kullanım kalıplarınıyoğunlaştırabileceğini göstermektedir 4,20. Bu nedenle, duygusal tatmin devam niyetini (H4) olumlu şekilde etkilediğini öne süreriz.
Alışkanlık, kararlı bağlamlarda tekrarlanan geçmiş davranışlarla gelişen otomatik davranışsal eğilimleriifade eder 6,17. Benimseme sonrası bağlamlarda, tekrarlanan olumlu deneyimler, kullanıcıların giderek bilinçli değerlendirme yerine otomatik yanıtlara güvenmesiyle alışkanlık kullanım kalıplarının oluşmasınıkolaylaştırır 6,17. Pekiştirme-öğrenme açısından, tekrarlanan davranışlar olumlu duygusal sonuçlarla birlikte ilişkilendirilmiş öğrenme süreçlerini güçlendirir ve gelecekteki otomatik uygulanma olasılığını artırır21. Bir alışkanlık oluştuğunda, tatmini davranışsal ısrara dönüştüren anahtar bir mekanizma haline gelir. Alışkanlık yapan kullanıcılar, daha az bilişsel çabayla içerikle etkileşime devam etme eğilimindedir ve bu da devamlıniyeti güçlendirir 6. Buna göre, alışkanlık bu çalışmada duygusal tatmini devam niyetiyle ilişkilendiren bir aracı mekanizma olarak kavramsallaştırılmıştır. Yukarıdaki gerekçeye dayanarak, duygusal tatmin alışkanlığı olumlu etkileri (H5), alışkanlığın devam niyeti (H6) ve alışkanlığın duygusal tatmin ile devam niyeti (H7) arasındaki ilişkiyi aracılık ettiği varsayılmaktadır. Ayrıca, duygusal tatmin ve alışkanlık, erişim kolaylığı ile devam niyeti (H8a), zaman geçme ve devam niyeti (H8b) ile içerik kalitesi ve devamlılık niyeti (H8c) arasındaki ilişkileri ardışık olarak aracılık etmek için önerilmektedir.
Önceki çalışmalar, dijital medya ortamlarında süreklilik davranışının anlaşılmasını önemli ölçüde ilerletmiş olsa da, birkaç önemli eksik hâlâ mevcuttur. Mevcut araştırmalar ağırlıklı olarak geleneksel yayın, sosyal medya veya teknoloji benimseme bağlamlarına odaklanmış ve genellikle tatmin ve alışkanlığı süreklilik niyetinin paralel belirleyicileri olarak kavramsallaştırmıştır. Yapısal olarak sıkıştırılmış kısa biçimli ortamların, duygusal tatmin ile alışkanlık oluşumunu bağlayan psikolojik süreci nasıl şekillendirebileceğini anlamaya nispeten az dikkat ayrılmıştır. Tablo 1 3,6,10,18,22, temsil eden önceki çalışmaları özetler ve mevcut çalışmanın ele aldığı araştırma boşluklarını vurgular.
| Çalışma | Araştırma Bağlamı | Ana Odağı | Önemli Bulgular | Araştırma Boşluğu |
| Bhattacherjee (2001)3 | Bilgi Sistemleri | Devamlılık Niyeti | Tatmin, devam niyetini öngörür | Alışkanlık oluşum süreci incelenmedi |
| Limayem ve ark. (2007)6 | Bilgi Sistemleri | Alışkanlık ve Devamlılık | Alışkanlık, sistem kullanımının devamını etkiler | Tatmin ve alışkanlık ayrı öngörücüler olarak ele alınıyor |
| Venkatesh ve ark. (2012)10 | Teknolojinin Kabulü | Evlat edinme sonrası davranış | Davranışsal niyet, kullanıma devam etmesini öngörür | Dijital ortamların yapısal özellikleri dikkate alınmadı |
| Wu ve ark. (2025)18 | Kısa Biçimli Drama | Abonelik Niyeti | İçerik kalitesi, memnuniyet yoluyla devamı etkiler | Alışkanlık oluşum mekanizması incelenmedi |
| Zhang ve ark. (2024)22 | Kısa Video | Kullanıcı Memnuniyeti | Memnuniyet, sürekli katılımı artırır | Tatmin alışkanlığa dönüşüm süreci keşfedilmedi |
| Son Kısa Biçimli Medya Çalışmaları | Kısa Biçimli İçerik Platformları | Kullanıcı Etkileşimi | Algoritmik görünürlük, etkileşimi artırır | Yapısal güçlendirme mekanizmaları hâlâ yeterince teorileştirilmemiştir |
| Mevcut çalışma | Kısa Biçimli Drama Ekosistemi | Takviye Temelli Alışkanlık Oluşumu | Duygusal tatmin yaklaşımının yapısal olarak sıkıştırılmış ortamlarda alışkanlık oluşumunu ve niyetin devam etmesini nasıl kolaylaştırdığını inceler | Belirlenen boşlukları ardışık bir duygusal–davranışsal çerçeveyle ele alır |
Tablo 1: Önceki araştırmaların özeti ve tespit edilen eksiklikler. Bu tablo, dijital devam, tatmin, alışkanlık ve kısa biçimli medya etkileşimi üzerine temsil eden önceki çalışmaları özetlemektedir. Köşe yazıları şunları içerir: çalışma yazarı ve yıl; araştırma bağlamı; incelenen anahtar yapılar; tatmin ve alışkanlık arasındaki ilişki (paralel ve ardışık); ve mevcut çalışmada ele alınan özel araştırma boşluğu.
Bu çalışma, bağımsız değişkenler (örneğin, erişim kolaylığı, zaman geçirme ve içerik kalitesi), aracı değişkenler (yani duygusal tatmin ve alışkanlık) ile bağımlı değişken (yani CI) arasındaki ilişkileri ampirik olarak analiz etmektedir. Cinsiyet, yaş, eğitim ve gelir kontrol değişkenleri olarak dahil edilmiştir.
Şekil 1'de gösterildiği gibi, model duygusal tatmin ile alışkanlık oluşumu arasında konumlanmış yoğun bir pekiştirme döngüsünü gösterir. Bu gösterim, ultra kısa bölüm süresi, yüksek yeniden giriş sıklığı ve algoritmik içerik sunumu ile karakterize edilen kısa biçimli drama ekosistemlerinin yapısal bağlamını temsil eder ve bu da işaret-yanıt eşleştirmesi için bol fırsatlar yaratır. Model, çevresel uyaranların duygusal tatmini etkilediğini ve bunun da yapısal olarak sıkıştırılmış pekiştirme döngüleri altında alışkanlık katılımını kolaylaştırdığını öne sürer. Kısa biçimli ekosistemler, yoğun işaret-yanıt ilişkileri ve tekrarlanan etkileşim fırsatları sergiler; bu da memnuniyet ile alışkanlık arasındaki ilişkiyigüçlendirebilir 23,24.
Şekil 1: Kısa biçimli drama ortamlarında takviye tabanlı alışkanlık oluşturma modeli. 'Yoğun Pekiştirme Döngüsü', kısa biçimli ekosistemlerin (mikro-epizodlar, hızlı yeniden giriş, algoritmik küratör) karakteristik yüksek frekanslı işaret-yanıt fırsatlarını ifade eder ve tatmin-alışkanlık ilişkisini yoğunlaştırmak için teorileştirilir. Bu yapısal özellik, ampirik olarak ölçülen zamansal bir hızlanma yerine bağlamsal bir koşul olarak kavramsallaştırılır. Kontrol değişkenleri (yaş, cinsiyet, eğitim ve gelir) görsel netlik için tasvir edilen yollardan hariç tutulmuştur. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Protokol
İnsan katılımcıları içeren tüm işlemler, aSSIST Üniversitesi ve Dong-A Üniversitesi'nde insan denek araştırmaları için etik standartlara uygun şekilde yürütülmüştür. Tüm yanıtlar toplanma sırasında anonimleştirildiğinden ve herhangi bir aşamada kişisel olarak tanımlanabilir bilgi elde edilmediğinden, aSSIST Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu, çalışmanın Kore Cumhuriyeti Biyoetik ve Güvenlik Yasası'nın 15. maddesi ve Uygulama Kuralının (https://public.irb.or.kr/pt/pt01/PT0103/PT0103R01.do) 13. maddesinde belirtilen incelemeden muafiyet gereklilikleri kapsamında tam incelemeden muaf tutulmaya uygun olduğunu belirlemiştir. Muafiyet onay kimliği araştırma başlamadan önce alındı; Tüm katılımcılar, çalışma amacını, gönüllü katılımı, anonimliği, veri kullanımını ve katılımı bırakma hakkını açıklayan bilgilendirilmiş bir onay beyanını incelediler. Yalnızca elektronik bilgilendirilmiş onay veren katılımcıların devam etmesine izin verildi. Kişisel olarak tanımlanabilir bir bilgi toplanmadı.
Veri toplama ve analiz
Örnek özellikleri
Katılımcılar, 5 Temmuz ile 10 Temmuz 2025 tarihleri arasında Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, Kanada, Avustralya ve Yeni Zelanda gibi İngilizce konuşulan ülkelerden Prolific aracılığıyla seçildi. Anket, erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti ile demografik soruları değerlendiren doğrulanmış çok maddeli ölçütlerden oluşuyordu. Katılımcılar, en az 18 yaşındaysa, kısa diziler izleme deneyimine sahip ve sosyal ağ hizmetlerini aktif olarak kullanmış olsalar uygun olabilirdi. Uygunluk, katılımcıların yaşlarını, önceki kısa formatlı drama izleme deneyimlerini ve mevcut sosyal ağ hizmetlerini kullanmalarını doğrulamaları istenen tarama sorularıyla doğrulandı. Bu kriterleri karşılamayan katılımcılar tam anket doldurmadan eleme yapıldı. Dikkatsiz yanıtları belirlemek için ankete dikkat kontrolü maddeleri yerleştirildi; Herhangi bir dikkat kontrolü maddesini başarısız eden, eksik yanıt gönderen veya tarama sorularından başarısız olan katılımcılar analizden çıkarıldı. Toplamda 292 yanıt toplandı. Tarama başarısızlığı, eksik yanıtlar veya başarısız dikkat kontrolü maddeleri nedeniyle 32 yanıt hariç tutulduktan sonra, analiz için 260 geçerli yanıt tutuldu. Anketin tamamlanması yaklaşık 8–10 dakika sürdü ve katılımcılar yaklaşık 2,00 € (3,440 $) aldı.
Ölçüm modeli
Yanıtlar, 1'den (kesinlikle katılmıyorum) ile 7'ye (kesinlikle katılıyorum) arasında değişen 7 puanlık Likert ölçeğinde kaydedildi. Bu çalışma, PLS-SEM25,26 kullanılarak araştırma modelini doğrulamıştır. PLS-SEM seçildi çünkü çalışma tahmin odaklı olması, nispeten karmaşık bir arabuluculuk modelini inceliyor ve içteşemsel yapılarda açıklanan varyanslara odaklanıyor.
Arabuluculuk analizi
İstatistiksel anlamlılık, 5.000 yeniden örnekleme ile önyargılı önyükleme kullanılarak değerlendirildi (Şekil 2). Önerilen hipotezler ve arabuluculuk etkileri değerlendirilmek için standartlaştırılmış yol katsayıları, dolaylı etkiler, etki boyutları (f2), öngörücü önem (Q2) ve %95 güven aralıkları incelendi.
Şekil 2: Araştırma prosedürü ve veri analizi iş akışı. Uygun katılımcılar 18 yaş ve üzeri aktif SNS kullanıcılarıydı. Şekil, katılımcı katılımını çevrimiçi anket platformu, tarama ve dikkat kontrolü prosedürleri, anket veri toplama (N = 260), veri temizliği, ölçüm modeli değerlendirmesi, PLS-SEM kullanılarak yapısal model değerlendirmesi ve 5.000 yeniden örnekleme ile arabuluculuk yoluyla aracılık testini göstermektedir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Yapısal model
Tüm çalışma yapıları için doğrulanmış ölçüm ölçekleri, daha önce yayımlanmış çalışmalardan uyarlanmıştır. Kısa biçimli drama bağlamına uygunluğunu sağlamak için küçük kelime değişiklikleri yapıldı. Ölçüm öğeleri Tablo 2'de sunulmaktadır. Içerik kalitesi ölçeği başlangıçta daha geniş yayın ve dijital eğlence bağlamlarında geliştirilmiş olsa da, kullanıcıların eğlencenin kapsamı ve çeşitliliği hakkındaki algılarını yakalar. Kısa biçimli drama bağlamlarında, eğlence formatları geleneksel anlatı bölümlerinin ötesine geçen hibrit veya türler arası unsurlar içerebilir. Bu nedenle, eğlence çeşitliliğine atıfta bulunan madde, kelimenin tam anlamıyla spor yayını değil, algılanan içerik çeşitliliğini yansıtır ve bu çalışmadaki içerik kalitesi yapısıyla kavramsal olarak tutarlıdır.
| Yapı | Madde | Soru |
| Erişim kolaylığı | AC1 | İstediğim zaman kısa formatlı drama izleyebilirdim. |
| AC2 | Nerede olursam olayım kısa diziler izleyebilirim. | |
| AC3 | Kısa biçimli drama içeriklerine erişmek için herhangi bir dijital cihazı kullanabilirim. | |
| Zaman Geçirme | PT1 | Kısa formatlı dizileri izlerdim çünkü zamanımı geçirir, özellikle sıkıldığında |
| PT2 | Yapacak daha iyi bir şeyim olmadığında kısa formatlı dizileri izlerdim | |
| PT3 | Kısa formatlı dizileri izlerdim çünkü zamanımı meşgul edecek bir şey sağlar | |
| İçerik kalitesi | CQ1 | Kısa biçimli drama içerikleri geniş bir içerik yelpazesi sunar. |
| CQ2 | Kısa formatlı drama içerikleri özel ve özgün içerikler sunar. | |
| CQ3 | Kısa biçimli drama içerikleri, çeşitli eğlenceli bölümler ve türler sunar. | |
| CQ4 | Kısa biçimli drama içerikleri, geniş bir çeşitlilikte küresel içerik sunar. | |
| Duygusal medya memnuniyeti | AS1 | Kısa formatlı dramalarla vakit geçirdikten sonra mutluyum |
| AS2 | Kısa biçimli dramalar bana zevk veriyor | |
| AS3 | Kısa biçimli drama deneyimi keyifli | |
| AS4 | Kısa formatlı drama izledikten sonra kendinizi iyi hissedin | |
| Alışkanlık | HB1 | Alışkanlıktan kısa biçim dramalar izliyorum. |
| HB2 | Kısa biçimli drama bağlamlarına düşünmeden erişiyor ve kullanıyorum. | |
| HB3 | Kısa biçimli drama bağlamlarını doğal olarak kullanıyorum. | |
| Devamlı niyet | CI1 | Yakın gelecekte kısa formatlı drama yayınını kullanmayı planlıyorum. |
| CI2 | Yakın gelecekte kısa biçimli drama içeriklerini kullanmaya devam etmeye hazırım. | |
| CI3 | Yakın gelecekte kısa biçimli drama içerikleriyle ilgilenmeye devam edeceğim. |
Tablo 2: Araştırma modelinin ölçüm öğeleri. Bu tablo, araştırma değişkenlerini operasyonel hale getirmek için kullanılan ölçüm öğelerini, yapı etiketlerini ve kaynak referanslarını listeler. Tüm maddeler, 1'den (kesinlikle katılmıyorum) ile 7'den (kesinlikle katılıyorum) arasında değişen 7 puanlık bir Likert ölçeğinde ölçüldü. Tablo, her bir yapıyı (erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti), ilgili gösterge öğelerini ve her ölçeğin uyarlandığı orijinal çalışmayı sunar.
Yaygın yöntem yanlılığı
Tüm değişkenler kendi raporlu anket verileriyle toplandığı için, ortak yöntem yanlılığı (CMB) hem prosedürel hem de istatistiksel çözümlerle değerlendirildi. İlk olarak, potansiyel yöntem yanlılığını azaltmak için birkaç prosedürel çözüm uygulandı. Katılım gönüllü ve anonimdi, katılımcılara doğru ya da yanlış cevap olmadığı konusunda temin edildi. Ölçüm öğeleri, doğrulanmış önceki çalışmalardan uyarlanmış ve kısa biçimli drama bağlamına uygun şekilde özenle yeniden ifade edilmiştir. Anket, değerlendirme endişesini en aza indirecek ve madde belirsizliğini azaltacak şekilde yapılandırılmıştır. İkinci olarak, Harman'ın tek faktörlü testi, tek bir faktörün varyansın çoğunluğunu oluşturup oluşturmadığını incelemek için yapıldı. Döndürülmemiş keşif faktör analizi, birinci faktörün toplam varyansın %50'sinden azını açıkladığını ortaya koymuştur; bu da yaygın yöntem yanlılığının ciddi bir endişe olmasının olası olmadığını göstermektedir. Üçüncü olarak, Kock ve Mayfield27'nin ardından tam kollineer varyans enflasyon faktörleri (VIF) incelendi. Tüm VIF değerleri muhafazakar eşik olan 3.3'ün altındaydı (Tablo 3), bu da ortak yöntem yanlılığının model tahminlerini önemli ölçüde etkilemediğini gösterir. Buna rağmen, tüm değişkenler aynı katılımcılardan tek bir anket dalgası içinde toplandığı için, kalan ortak yöntem yanlılığı tamamen dışlanamaz.
| İç Model Yolu | VIF |
| AC→AS | 1.342 |
| AS→HB | 1.000 |
| AS→CI | 1.933 |
| CQ→AS'LAR | 1.410 |
| HB→CI | 1.939 |
| PT→ASLAR | 1.154 |
Tablo 3: Kollinearlık istatistikleri (VIF). Bu tablo, yapısal modelde kullanılan tüm öngörücü yapılar için varyans enflasyon faktörü (VIF) değerlerini sunmaktadır. Satırlar her bir öngörücü yapıyı (erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin ve alışkanlık) listeler ve karşılık gelen VIF değerleri bitişik sütunda bildirilir. VIF değerleri, yapılar arasında potansiyel çoklu kollineerliği değerlendirmek ve ortak yöntem yanlılığı olasılığını değerlendirmek için incelendi.
Sorun giderme ve değişiklikler
Önemli sayıda yanıt tarama veya dikkat kontrolü kriterlerini karşılamazsa, uygunluk kriterleri netleştirilir ve anket talimatları netleştirilir, böylece katılımcıların kısa biçimli dramalarla ilgili gerçek önceki deneyimi vardır. İç tutarlılık güvenilirliği önerilen eşiklerin altına düşerse (örneğin, bileşik güvenilirlik 0.70 <) veya ortalama çıkarılan varyans (AVE) 0.50'nin altına düşerse, ürün yüklemeleri incelenir ve kötü performans göstergeleri kaldırılırken teorik tutarlılık korunur. Çoklu kollineerlik tespit edilirse (örneğin, varyans enflasyon faktörü değerleri önerilen sınırları aştı), yapı spesifikasyonları yeniden değerlendirildi ve gereksiz göstergeler kaldırıldı. Arabuluculuk veya moderasyon etkileri anlamlı değilse, örneklem büyüklüğü artırılır ve/veya yeterli istatistiksel güç sağlamak için yapı operasyonelleştirmesi yeniden incelenir. Bootstrapping, yeterli sayıda alt örneklem (örneğin 5.000) kullanılarak uygulanarak kararlı parametre tahminleri elde edildi.
Sonuçlar
Örnek özellikleri
Tablo 4 , önemli demografik kategorilerde 260 katılımcıdan oluşan iyi dengeli bir örneklem sunmaktadır. Yaş bacısına göre, en büyük grup 20'li yaş ve daha küçük katılımcılardır (%38,8), ardından 30'lu yaşlarında olanlar (%32,3) gelir. 40'lı yaşlarında (%14,2) ve 50'li yaşlarında (%14,6) katılımcılar daha küçük ama benzer oranlarda temsil edilmektedir. Cinsiyet neredeyse eşit dağılımda; katılımcıların %49,2'si erkek, %50,8'i kadındır. Eğitim açısından üniversite mezunları en büyük grubu oluşturur (%50,0), ardından lisansüstü eğitim görenler (%26,5) gelir. Daha küçük paylar ise lise (%12,7) ve üniversite düzeyinde eğitim (%10,8) bildirdi. Yıllık hane geliri için örnekler gelir dilimlerine göre nispeten dağılmıştır; ancak en büyük oran %30.000 (%23,1) altında iken, en küçük oran $100,000 veya daha fazla (%16,5) oranındadır. Genel olarak, gelir dağılımı tek bir kategoride yoğun yoğunlaşmadan oldukça çeşitli görünüyor.
| Kategori | Madde | Frekans | Oran |
| Yaş | 20'ler veya daha küçük | 101 | 38.80% |
| 30'lar | 84 | 32.30% | |
| 40'lar | 37 | 14.20% | |
| 50'ler | 38 | 14.60% | |
| Cinsiyet | Erkek | 128 | 49.20% |
| Kadın | 132 | 50.80% | |
| Eğitim | Lise | 33 | 12.70% |
| Kolej | 28 | 10.80% | |
| Üniversite | 130 | 50.00% | |
| Lisansüstü eğitim | 69 | 26.50% | |
| Yıllık hane | 30.000 doların altında | 60 | 23.10% |
| Gelir | $30,000–$49,999 | 52 | 20.00% |
| $50,000–$74,999 | 57 | 21.90% | |
| 75.000–100.000 dolar | 48 | 18.50% | |
| $100.000 veya daha fazla | 43 | 16.50% |
Tablo 4: Katılımcıların demografik özellikleri (N = 260). Bu tablo, nihai analitik örneklemin demografik dağılımını sunmaktadır. Satırlar demografik kategorileri (cinsiyet, yaş, eğitim ve gelir) listeler, sütunlar ise her kategori için sıklık (n) ve yüzde (%) gösterir.
Ölçüm modeli
Tablo 5'te gösterildiği gibi, tüm yapıların dış yüklemeleri minimum eşik seviyesinin çok üzerindedir. CR ve Cronbach'ın α değerleri 0.7'nin üzerindedir ve bu da yüksek iç tutarlılığı gösterir. AVE değeri 0.5'i aşır ve bu da yakınsamageçerlilik 26'yı sağlar.
| Yapı | Cronbach'ın alfası | CR (rho_a) | CR (rho_c) | AVE |
| AC | 0.830 | 0.833 | 0.898 | 0.747 |
| AS | 0.958 | 0.959 | 0.970 | 0.889 |
| CQ | 0.790 | 0.821 | 0.861 | 0.610 |
| HB | 0.899 | 0.915 | 0.937 | 0.831 |
| PT | 0.850 | 0.896 | 0.907 | 0.765 |
| CI | 0.923 | 0.923 | 0.951 | 0.866 |
Tablo 5: Güvenilirlik analizi. Bu tablo, tüm yapılar için gösterge yüklemelerini, Cronbach alfasını, bileşik güvenilirliği (CR) ve çıkarılan ortalama varyansı (AVE) sunmaktadır. Satırlar her yapını (erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti) ve gösterge öğelerini listeler; sütunlar ise standart faktör yüklemelerini, Cronbach'ın alfa, CR ve AVE değerlerini gösterir. Bu metrikler, iç tutarlılık, güvenilirlik ve yakınsak geçerliliği değerlendirmek için kullanıldı.
Ayrımcı geçerlilik Fornell–Larcker ve heterotrait–monotrait oranı (HTMT) kriterleri kullanılarak test edildi. Tablo 6 , AVE'lerin kareköklerinin, her bileşen için diğer bileşenlerle olan korelasyonlardan daha büyük olduğunu gösterir. Benzer şekilde, Tablo 7 tüm HTMT oranlarının 0.85eşik 28'in önemli ölçüde altında olduğunu göstermektedir.
| AC | AS | CQ | HB | PT | CI | |
| AC | 0.864 | |||||
| AS | 0.497 | 0.943 | ||||
| CQ | 0.493 | 0.666 | 0.781 | |||
| HB | 0.461 | 0.686 | 0.612 | 0.912 | ||
| PT | 0.274 | 0.587 | 0.346 | 0.433 | 0.875 | |
| CI | 0.552 | 0.777 | 0.646 | 0.744 | 0.491 | 0.931 |
Tablo 6: Fornell-Larcker kriteri. Bu tablo, Fornell-Larcker ayırt edici geçerlilik değerlendirmesini sunmaktadır. Satırlar ve sütunlar, çalışma yapılarını temsil eder (erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti). Çapraz elemanlar her yapının AVE'nin karekökünü temsil ederken, çapraz olmayan elemanlar ise yapılar arası korelasyonları temsil eder.
| AC | AS | CQ | HB | PT | CI | |
| AC | ||||||
| AS | 0.557 | |||||
| CQ | 0.592 | 0.738 | ||||
| HB | 0.523 | 0.73 | 0.724 | |||
| PT | 0.3 | 0.627 | 0.372 | 0.47 | ||
| CI | 0.63 | 0.825 | 0.742 | 0.806 | 0.519 |
Tablo 7: HTMT oranı. Bu tablo, tüm yapı çiftleri için HTMT değerlerini sunar. Satırlar ve sütunlar, çalışma yapılarını temsil eder (erişim kolaylığı, zaman geçirme, içerik kalitesi, duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyeti). Önerilen eşik değerinin altında olan HTMT değerleri, yapılar arasında tatmin edici ayrım geçerliliğini gösterir.
Yaygın yöntem yanlılığı ayrıca Harman'ın tek-faktör testi ve tam kollinearlık VIF analiziyle değerlendirildi. İlk faktör, toplam varyansın %50'sinden azını oluşturuyordu ve tüm VIF değerleri 3.3'ün altındaydı; bu da ortak yöntem yanlılığının bulguların geçerliliğini tehdit etmeyeceğini gösteriyor.
Yapısal model
Şekil 3 ve Tablo 8'de gösterildiği gibi, yapısal model sonuçları duygusal tatmin (AS) erişim kolaylığı (β = 0,171, p < 0,01), geçiş süresi (β = 0,385, p < 0,001) ve içerik kalitesi (β = 0,448, p < 0,001) ile anlamlı şekilde tahmin edildiğini göstermektedir; bu da varyansın %61,0'ını açıklamaktadır (R2 = 0,610), içerik kalitesi ise en güçlü etkiye sahiptir. Duygusal tatmin güçlü şekilde öngörü Alışkanlık (β = 0.686, p < 0.001; R2 = 0.470) ve ayrıca devam niyeti üzerinde de anlamlı doğrudan etkisi vardı (β = 0.496, p < 0.001). Alışkanlık, devam niyetine (β = 0.393, p < 0.001) önemli ölçüde katkıda bulundu; bu da önemli bir düzeyde açıklandı (R2 = 0.689). Bu bulgular, duygusal tatmin ile hem doğrudan hem de dolaylı olarak alışkanlık oluşumu yoluyla devam niyetiyle ilişkilendirildiği kısmi bir arabuluculuk modelini önermektedir. Kontrol değişkenleri (yaş, cinsiyet, eğitim ve gelir) devamlılık niyeti üzerinde anlamlı etkiler göstermedi.
Öngörücü önem (Q2) Stone-Geisser'ın Q2'si kullanılarak değerlendirildi. Tüm endogen yapılar sıfırın üzerinde Q2 değerleri sergiledi (AS = 0.412, HB = 0.356, CI = 0.523), bu da tatmin edici öngörü önemliliğini gösterir.
Yol önemliliğini incelemenin yanı sıra, etki boyutu (f2) sonuçları, her bir tahmincinin endojen yapıların açıklanan varyansına katkısına dair içgörü sağlar. AS'nin öncülleri açısından ise, CQ büyük bir etki gösterir (f2 = 0.365), bu da modelde AS'nin birincil sürücüsü olduğunu gösterir. PT ayrıca önemli bir katkı göstermektedir (f2 = 0.329), büyük bir etki eşiğine yaklaşır ve güçlü pratik önem gösterir. Buna karşılık, AC sadece küçük bir etki gösterir (f2 = 0.056), bu da AS'ye nispeten sınırlı bir artım katkısı anlamına gelir. Bu bulgular, üç öncülün de AS'ye katkıda bulunduğunu, ancak CQ ve PT'nin baskın açıklayıcı faktörler olduğunu, AC'nin ise daha destekleyici bir rol oynadığını göstermektedir.
Aşağı akış ilişkileri için AS, HB üzerinde olağanüstü büyük bir etki yaratır (f2 = 0.887), bu da alışkanlık davranışını açıklamadaki kritik rolünü vurgular. Ayrıca, AS CI üzerinde büyük bir etki gösterir (f2 = 0.409), bu da modelin devamlılık sonuçları için açıklayıcı gücüne önemli bir katkı olduğunu gösterir. HB ayrıca CI'ye anlamlı katkı sağlar (f2 = 0.256), orta-büyük bir etki boyutu vardır, ancak artan etkisi AS'den daha küçüktür. Genel olarak, etki boyutu analizi, yapısal modelde merkezi mekanizma olarak AS'yi vurgular; hem HB hem de CI üzerinde baskın etki uygularken, CQ ve PT AS'nin temel üst akış belirleyicileri olarak öne çıkar.
Bu bulgular, duygusal pekiştirmenin alışkanlık etkileşimini şekillendirmede baskın bir rol oynadığı ve bunun kısa biçimli dijital medya bağlamlarında süreklilik niyetini stabilize ettiği teorik önermesini pekiştirmektedir.
Yapısal model sonuçları (Şekil 3), önerilen araştırma modeli için standartlaştırılmış yol katsayılarını (β) ve belirlenme katsayılarını (R2) göstermektedir. Kontrol değişkenleri (yaş, cinsiyet, eğitim, gelir) modele dahil edilmiş ancak görsel netlik için şekilden çıkarılmıştır.
Şekil 3: Yapısal model sonuçları. Sonuçlar, önerilen araştırma modeli için standartlaştırılmış yol katsayılarını (β), anlamlılık seviyelerini ve belirlenme katsayılarını (R2) göstermektedir. AC = Erişim Kolaylığı; PT = Geçiş Zamanı; CQ = İçerik Kalitesi; AS = Duygusal Tatmin; HB = Alışkanlık; CI = Devamlılık Niyeti. β, standartlaştırılmış yol katsayılarını temsil eder ve R2 endojen yapılar için açıklanan varyansı temsil eder. Anlamlılık seviyeleri şu şekilde belirtilmiştir: *p < 0.05, **p < 0.01 ve ***p < 0.001. Kontrol değişkenleri (yaş, cinsiyet, eğitim ve gelir) analize dahil edilmiş ancak görsel netlik için şekilden çıkarılmıştır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Yol katsayıları ve hipotez test sonuçları (Tablo 8), yapısal modeldeki tüm varsayımlı ilişkiler için standartlaştırılmış yol katsayıları (β), standart hatalar (SE), t-değerleri, p-değerleri ve etki boyutlarını (f2) sunar.
| Yol | β | Acımasız | STD | t değeri | p değeri |
| AC→AS | 0.171 | 0.173 | 0.061 | 2.815 | 0.005 |
| AS→HB | 0.686 | 0.687 | 0.03 | 22.864 | 0.000 |
| AS→CI | 0.496 | 0.496 | 0.052 | 9.558 | 0.000 |
| CQ→AS'LAR | 0.448 | 0.449 | 0.052 | 8.56 | 0.000 |
| HB→CI | 0.393 | 0.393 | 0.054 | 7.284 | 0.000 |
| PT→ASLAR | 0.385 | 0.380 | 0.059 | 6.492 | 0.000 |
Tablo 8: Yol katsayıları. Bu tablo, yapısal model analizinin sonuçlarını sunmaktadır. Satırlar, yapısal modeldeki her varsayımı yolu listeler; (örneğin, erişim kolaylığı → duygusal tatmin, duygusal tatmin → alışkanlık), sütunlar ise tüm varsayımlı ilişkiler için standart yol katsayılarını (β), standart hataları (SE), t-değerlerini, p-değerlerini ve etki boyutlarını (f2) sunar. Önem seviyeleri: p < 0.001, p < 0.01, p < 0.05.
Arabuluculuk analizi
Ardışık arabuluculuk mekanizmasını incelemek için, çevresel özelliklerden CI'ye AS ve HB üzerinden dolaylı yolları analiz ettik. Özel dolaylı etki analizinin (Tablo 9) sonuçları, tüm ardışık yolların istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ortaya koydu. Bootstrapping'e dayalı arabuluculuk analizi, AS ve HB'nin model genelinde önemli dolaylı etkiler aktardığını göstermektedir. Özellikle, AS öncüllerin HB üzerindeki etkilerini anlamlı şekilde yönetir: dolaylı etkiler AC → AS → HB (β = 0.117, t = 2.835, p = 0.005), CQ → AS → HB (β = 0.307, t = 7.822, p < 0.001) ve PT → AS → HB (β = 0.264, t = 5.993, p < 0.001) için pozitiftir ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Bunlar arasında, dolaylı etkinin büyüklüğü CQ için en büyüktür, ardından PT gelir; AC daha küçük ama güvenilir bir aracılı etki gösterir. Bu desen, AC, CQ ve PT'deki iyileşmelerin öncelikle AS'deki artışlarla daha güçlü alışkanlık sonuçlarına dönüştüğünü ve CQ'nun en etkili üst akış yolu olduğunu göstermektedir.
Ayrıca, sonuçlar süreklikle ilgili sonuçların (CI) hem AS ile tek adımlı arabuluculuk hem de AS ve HB üzerinden seri arabuluculuk yoluyla şekillendiğine dair tutarlı kanıtlar sunmaktadır. AC → AS → CI (β = 0.085, t = 2.598, p = 0.009), CQ → AS → CI (β = 0.222, t = 6.774, p < 0.001) ve PT → AS → CI (β = 0.191, t = 5.091, p < 0.001) dolaylı ve anlamlıdır; bu da AS'nin öncülleri CI ile ilişkilendiren anahtar bir mekanizma olduğunu gösterir. Ayrıca, her iki aracı aracılığıyla da seri dolaylı etkiler de önemlidir: AC → AS → HB → CI (β = 0.046, t = 2.636, p = 0.008), CQ → AS → HB → CI (β = 0.121, t = 5.261, p < 0.001) ve PT → AS → HB → CI (β = 0.104, t = 4.638, p < 0.001). Bu bulgular birlikte, öncüllerin önce AS'yi artırdığı, ardından HB'yi güçlendirdiği ve nihayetinde CI ile ilişkilendirildiği, AS'nin ise HB'den bağımsız doğrudan CI'ye aracılık eden bir yol izlediği sağlam bir süreci göstermektedir. Genel olarak, CQ hem HB hem de CI üzerinde en güçlü aracılı etkiye sahiptir, PT karşılaştırılabilir güçlü dolaylı etkiler gösterir ve AC daha küçük ama istatistiksel olarak anlamlı dolaylı etkiler sergiler; bu da modeldeki önerilen arabuluculuk ve seri arabuluculuk mekanizmalarını destekler. Güven aralıkları sıfırı içermediğinden, bu bulgular kısa biçimli drama tüketimi bağlamında önerilen 'tatmin-alışkanlık-devam' zinciriyle tutarlıdır.
| Yol | β | Acımasız | STD | t değeri | p değeri |
| AC→AS→HB | 0.117 | 0.119 | 0.041 | 2.835 | 0.005 |
| AS→HB→CI | 0.270 | 0.270 | 0.040 | 6.776 | 0.000 |
| AC→AS→CI | 0.085 | 0.086 | 0.033 | 2.598 | 0.009 |
| CQ→AS→HB | 0.307 | 0.308 | 0.039 | 7.822 | 0.000 |
| AC→AS→HB→CI | 0.046 | 0.047 | 0.017 | 2.636 | 0.008 |
| CQ→AS→CI | 0.222 | 0.222 | 0.033 | 6.774 | 0.000 |
| PT→AS→HB | 0.264 | 0.261 | 0.044 | 5.993 | 0.000 |
| CQ→AS→HB→CI | 0.121 | 0.121 | 0.023 | 5.261 | 0.000 |
| PT→AS→CI | 0.191 | 0.189 | 0.038 | 5.091 | 0.000 |
| PT→AS→HB→CI | 0.104 | 0.103 | 0.022 | 4.638 | 0.000 |
Tablo 9: Dolaylı etkiler. Bu tablo, önyüklemeli arabuluculuk analizinin sonuçlarını sunmaktadır. Satırlar, her varsayımsal dolaylı yolu listeler (örneğin, AC → AS → HB, CQ → AS → HB → CI), sütunlar ise dolaylı etki tahminlerini, standart hataları, t-değerlerini, p-değerlerini ve %95 yanlılıkla düzeltilmiş güven aralıklarını sunar.
Tablo 10 , hipotez testinin sonuçlarını özetlemektedir. Tablo 10'da gösterildiği gibi, önerilen tüm hipotezler (H1–H8c) desteklenmiştir.
| Hipotez | Yol | Sonuç |
| H1 | AC→AS | Destekleniyor |
| H2 | PT→ASLAR | Destekleniyor |
| H3 | CQ→AS'LAR | Destekleniyor |
| H4 | AS→CI | Destekleniyor |
| H5 | AS→HB | Destekleniyor |
| H6 | HB→CI | Destekleniyor |
| H7 | AS→HB→CI | Destekleniyor |
| H8a | AC→AS→HB→CI | Destekleniyor |
| H8b | PT→AS→HB→CI | Destekleniyor |
| H8c | CQ→AS→HB→CI | Destekleniyor |
Tablo 10: Hipotez destek özeti. Bu tablo, hipotez testinin sonuçlarını özetler ve önerilen her hipotezin yapısal model ve arabuluculuk analizlerine dayanarak desteklenip desteklenmediğini gösterir. Satırlar her hipotezi (H1–H8c) listeler, sütunlar ise varsayımlı yolu, standartlaştırılmış yol katsayısını veya dolaylı etkinini ve destek durumunu (desteklenen vs. desteklenmemiş) gösterir.
VERI ERIŞILEBILIRLIĞI
Bu çalışmanın bulgularını destekleyen tüm anonimleştirilmiş ham anket verileri, Ek Dosya 1 (CSV formatında) içinde sunulmaktadır. Dosya, bu makalede bildirilen tüm analizlerde kullanılan tam kimliği yok katılımcı yanıtlarını içerir. SmartPLS proje dosyası, model ayarları ve analiz çıktıları Ek Dosya 2'de sağlanmıştır. Paylaşılan veri setinde kişisel olarak tanımlanabilir bilgi yer almaz.
Ek Dosya 1: Bu çalışmanın bulgularını destekleyen tüm anonimleştirilmiş ham anket verileri.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Dosya 2: SmartPLS proje dosyası, model ayarları ve analiz çıktıları.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tartışma
Bu çalışma, kısa biçimli drama bağlamlarında devamlılık niyetini, dijital deneyim faktörlerini, duygusal tatmin ve alışkanlık oluşumunu S-O-R çerçevesinde entegre ederek açıklamayı amaçladı. Bulgular, önerilen ardışık mekanizma için güçlü ampirik destek sağlar ve dijital devamın en iyi şekilde dinamik bir duygusal-davranışsal pekiştirme süreci olarak anlaşıldığını öne sürer. Dijital deneyim faktörleri—erişim kolaylığı, zaman geçirme ve içerik kalitesi—duygusal tatmini önemli ölçüde etkiler; içerik kalitesi en güçlü etkiyi gösterir, ardından zaman geçer, erişim kolaylığı ise nispeten daha küçük ama önemli bir rol oynar. Bu desen, parçalı izleme ortamlarında sürtünmesiz erişilebilirliğin gerekli olduğunu ancak duygusal olarak etkileyici ve sürükleyici içeriğin kullanıcıların olumlu duygusal değerlendirmelerinin başlıca belirleyicisi olduğunu gösteriyor. Anlatı sıkıştırması ve hızlı etkileşimin merkezi olduğu kısa biçimli drama ortamlarında, algılanan içerik zenginliği ve yaratıcılık en güçlü duygusal uyarıcılar gibi görünür. Duygusal tatmin da yapısal modelde merkezi mekanizma olarak ortaya çıkar ve "tatmin-alışkanlık-devam" zinciri aracılığıyla alışkanlık oluşumu ve devam niyetine katkıda bulunur.
Bu bulgular, devamlılık niyetini sabit bir benimseme sonrası sonuç yerine ardışık bir duygusal-davranışsal süreç olarak yeniden çerçeveleyerek önceki dijital devamlılık araştırmalarını genişletiyor. Geleneksel devamlılık modelleri, beklenti-doğrulama teorisi de dahil, öncelikle bilişsel değerlendirme ve tatmini sürdürülebilir kullanımın doğrudan öngörücüleriolarak vurgular 29,30. Buna karşılık, mevcut bulgular yüksek frekanslı, yapısal olarak sıkıştırılmış dijital ortamlarda, duygusal tatmin sadece değerlendirici bir sonuç olarak değil, aynı zamanda alışkanlık ilişkisinin psikolojik bir korelatı olarak da işlev görebileceğini göstermektedir. Bu yorum, kararlı bağlamsal ipuçları altında tekrarlanan davranışların otomatik davranış eğilimlerini yavaş yavaş güçlendirdiğini öne süren alışkanlık teorisiyle tutarlıdır. Ancak, bu çalışma doğrudan zamansal hızlanma veya nedensel alışkanlık oluşumunu test etmediği için, kısa biçimli drama ortamları, alışkanlık etkileşiminin daha fazla pekiştirildiği koşullar olarak anlaşılabilir.
Çalışma ayrıca, alışkanlığı duygusal durumları davranışsal süreklilikle ilişkilendiren ardışık bir pekiştirme mekanizması olarak entegre ederek S-O-R çerçevesini genişletiyor. Önceki S-O-R uygulamaları genellikle memnuniyet ve alışkanlığı devamı paralel tahminciler olarak konumlandırırken, mevcut model alışkanlığın duygusal pekiştirmenin sonraki bir sonucu olarak ortaya çıktığını göstermektedir. Bu ardışık duygusal-alışkanlık yolu, özellikle hızlı ve tekrarlayan etkileşim döngüleriyle karakterize edilen mobil öncelikli eğlence ortamlarında, evlat edinme sonrası davranışın daha zamansal tutarlı bir açıklamasını sağlar. Bulgular, yapısal olarak sıkıştırılmış etkileşim ortamlarını, duygusal tepkiler ile alışkanlık davranışları arasındaki ilişkiyi güçlendirebilecek bağlamsal koşullar olarak tanıtmaktadır. Mikro ataklar, hızlı yeniden giriş fırsatları ve algoritmik uyarılar gibi yapısal özellikler bu modelde doğrudan uygulanmamış olsa da, teorik çerçeve, kısa biçimli ekosistemlerde gömülü yoğun pekiştirme döngülerinin etki odaklı davranışsal stabilizasyonu nasıl yoğunlaştırabileceğini vurgular. Önemli olarak, bu mekanizma patolojik bağımlılık yerine normatif rutinleşmeyi yansıtır ve alışkanlık ile takıntılı kullanım arasındaki ayrımı vurgular.
Bulgular, kısa biçimli drama platformları ve içerik sağlayıcıları için pratik sonuçlar sunmaktadır. Duygusal tatminde içerik kalitesinin merkezi rolünü anlamak, anlatı özgünlüğü, duygusal hikaye anlatımı ve sürükleyici üretim unsurlarının, olumlu duygusal tepkiler üreten ve ardından tekrar eden etkileşimi ve kalıcı kullanımı destekleyen temel çevresel uyaranlar olduğunu öne sürmektedir. Teknik optimizasyon, gerçek duygusal rezonans yaratan içerik olmadan yeterli değildir. Kullanıcı deneyimi tasarımı, çevresel özelliklerin tekrarlayan etkileşimler sırasında olumlu duygusal durumları nasıl pekiştirdiğini de göz önünde bulundurmalıdır. Sorunsuz geçişler, duygusal açıdan etkileyici önizlemeler ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi özellikler, duygusal tatmini artırabilir ve alışkanlık haline gelen katılımı kolaylaştırabilir. Erişim kolaylığı, içerik kalitesine kıyasla duygusal tatmin üzerinde daha az etki yaratsa da, dijital ortamlarda sürtünmeyi azaltmak önemlidir çünkü deneyimsel akıcılığı korur ve duygusal pekiştirme döngüsündeki kesintileri önler. Genel olarak, bulgular sürdürülebilir dijital medya katılımının, duygusal etkileşim ilkelerini davranışsal tasarımla birleştirerek desteklenebileceğini ve hem tatmin hem de alışkanlık kullanım kalıplarını izlediğini göstermektedir.
Katkılarına rağmen, bu çalışmanın gelecekteki araştırmalar için yön sağlayan birkaç sınırlaması vardır. Birincisi, kesitsel anket tasarımı, önerilen yapılar arasında nedensel çıkarımı ve zamansal sıralamayı sınırlar. Bu çalışma, kısa biçimli drama ortamlarını yoğun güçlendirme bağlamları olarak kavramsallaştırsa da, güçlendirme yoğunluğunun altında yatan yapısal özellikler doğrudan ölçülmemiştir. Bu nedenle, bulgular zamansal hızlanma veya nedensel alışkanlık oluşumu yerine ilişki kanıtı olarak yorumlanmalıdır. Gelecekteki araştırmalar, uzunlamasına veya deneysel tasarımlar kullanmalı ve önerilen mekanizmayı doğrulamak için güçlendirme yoğunluğuna bağlı değişkenleri açıkça operasyonel hale getirmelidir. İkinci olarak, veriler tek bir kısa biçimli drama bağlamında toplandı ve yalnızca kendi raporlu ölçütlere dayandı; bu da genellenebilirliği sınırlayabilir ve istatistiksel kontrollere rağmen ortak yöntem önyargısı getirebilir. Gelecekteki araştırmalar, farklı kültürel ortamları, yaş gruplarını ve platform bağlamlarını incelerken, davranışsal takip verilerini de kendi bildirimlerine tamamlamak için dahil edilmelidir. Ayrıca, bu çalışma platforma özgü kullanım bilgilerini (örneğin, ReelShort, DramaBox, ShortMax, TikTok tabanlı drama platformları) toplamamıştır. Sonuç olarak, bulgular tüm kısa biçimli drama ekosistemlerinde eşit şekilde genelleştirilmemelidir. Gelecekteki çalışmalar, kullanıcıları platformlar arasında karşılaştırmalı ve platform özellikleri ile kullanım yoğunluğunun duygusal tatmin, alışkanlık ve devamlılık niyet arasındaki ilişkileri alıtıp almayacağını incelemelidir. Üçüncüsü, bu çalışma alışkanlık ilişkisini patolojik bağımlılıktan kavramsal olarak ayırsa da, gelecekteki araştırmalar, sağlıklı rutinleştirme ile aşırı tüketim arasındaki sınır koşullarını daha da netleştirmek için problemli kullanım veya özdenetim ölçümlerini içerebilir. Bu çalışma ayrıca özellikle kısa biçim drama içeriklerine odaklandı; Bu nedenle, genel kısa videolar veya sosyal medya reelleri gibi diğer kısa biçimli içerik türlerine genellenebilirlik daha fazla ampirik test gerektirir. Duygusal bağ, medya güveni ve algılanan kişiselleştirme gibi ek psikolojik yapılar, kısa biçimli yapısal ekosistemlerde süreklilik süreçlerinin anlaşılmasını daha da geliştirebilir. Özetle, bu çalışma kısa biçimli drama bağlamlarında devamlılık niyetinin ardışık bir duygusal-davranışsal pekiştirme süreciyle yönlendirildiğini, dijital deneyimlerin duygusal tatmini şekillendirdiği, tatmin alışkanlık oluşumunu teşvik ettiğini ve alışkanlığın davranışsal ısrarı stabilize ettiğini göstermektedir. Duygusal ve otomatik mekanizmaları S-O-R çerçevesine entegre ederek, bulgular parçalanmış kısa biçimli dijital ekosistemlerde sürdürülebilir katılımın kapsamlı bir açıklamasını sağlar.
Açıklamalar
Yazarlar çıkar çatışması belirtmemektedir.
Teşekkürler
Bu çalışma, aSSIST Üniversitesi'nden alınan araştırma fonlarıyla desteklenmiştir.
Malzemeler
```html
```
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Chatgpt 5.2 | OpenAI | RRID:SCR_023775 | Okunulabilirliği artırma ve dil bilgisi kontrolü, https://www.chatgpt.com/ |
| Prolific (Online Katılımcı İş Platformu) | Prolific Academic Ltd | Mevcut değil / Tanımlanmamış | Anket katılımcılarını işe almak için kullanılan çevrimiçi platform. Katılımcılar, uygunluk kriterlerine (örneğin, AI benimseme deneyimi olan bir kuruluşta mevcut istihdam) göre eleme yapıldı ve Prolific'in adil ödeme yönergelerine göre tazminatlandırıldı. https://www.prolific.com/ |
| Qualtrics (Çevrimiçi Anket Platformu) | Qualtrics, LLC | RRID:SCR_016728 | Anket tasarımı, dağıtımı ve yanıt veri toplaması için kullanılan web tabanlı anket platformu. Tüm ölçüm maddeleri, Qualtrics kullanılarak 7 puanlık bir Likert ölçeği (1 = kesinlikle katılmıyorum, 7 = kesinlikle katılıyorum) ile uygulandı. https://www.qualtrics.com/ |
| SmartPLS 4.0 (PLS-SEM Yazılımı) | SmartPLS GmbH | RRID:SCR_022040 | Tüm Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Denklem Modellemesi (PLS-SEM) analizlerinde, dış model değerlendirmesi (bileşik güvenirlik, AVE, HTMT), iç model yol analizi (bootstrapping, 5.000 örnek), MICOM 3 adımlı bileşimsel değişmezlik testi (permütasyon, 1.000 çekiliş) ve PLS-MGA gruplar arası fark testlerinde kullanılır. https://smartpls.com/ |
Kaynaklar
- He Z, et al. User immersion-aware short video recommendation. ACM Trans Inf Syst. 2025;44(1):1-33.
- Zhou R. Understanding the impact of TikTok's recommendation algorithm on user engagement. Int J Comput Sci Inf Technol. 2024;3(2):201-208.
- Bhattacherjee A. Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Q. 2001;25(3):351-370.
- Oulasvirta A, Rattenbury T, Ma L, Raita E. Habits make smartphone use more pervasive. Pers Ubiquitous Comput. 2012;16(1):105-114.
- Peters H, et al. Social media use is predictable from app sequences: Using LSTM and transformer neural networks to model habitual behavior. Comput Hum Behav. 2024;161:108381.
- Limayem M, Hirt SG, Cheung CM. How habit limits the predictive power of intention: The case of information systems continuance. MIS Q. 2007;31(4):705-737.
- Mehrabian A, Russell JA. A verbal measure of information rate for studies in environmental psychology. Environ Behav. 1974;6(2):233.
- Eroglu SA, Machleit KA, Davis LM. Atmospheric qualities of online retailing: A conceptual model and implications. J Bus Res. 2001;54(2):177-184.
- Islam JU, et al. Impact of website attributes on customer engagement in banking: A solicitation of stimulus-organism-response theory. Int J Bank Mark. 2020;38(6):1279-1303.
- Venkatesh V, Thong JYL, Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Q. 2012;36(1):157-178.
- Berry LL, Seiders K, Grewal D. Understanding service convenience. J Mark. 2002;66(3):1-17.
- Kim J, Fesenmaier DR. Sharing tourism experiences: The posttrip experience. J Travel Res. 2017;56(1):28-40.
- Quan-Haase A, Young AL. Uses and gratifications of social media: A comparison of Facebook and instant messaging. Bull Sci Technol Soc. 2010;30(5):350-361.
- Whiting A, Williams D. Why people use social media: A uses and gratifications approach. Qual Mark Res Int J. 2013;16(4):362-369.
- DeLone WH, McLean ER. The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. J Manag Inf Syst. 2003;19(4):9-30.
- Hennig-Thurau T, Gwinner KP, Gremler DD. Understanding relationship marketing outcomes: An integration of relational benefits and relationship quality. J Serv Res. 2002;4(3):230-247.
- Wood W, Neal DT. A new look at habits and the habit-goal interface. Psychol Rev. 2007;114(4):843-863.
- Wu T, Jiang N, Sharif SP, Chen M. Explaining subscription intention for video streaming platforms in China: Integrating UTAUT2 model, perceived value theory, and SOR theory. PLoS One. 2025;20(5):e0322860.
- Prabhavathy R, Senthilkumar S. User experiences in over-the-top (OTT) streaming media platform services. Qubah Acad J. 2025;5(2):82-99.
- Gardner B. A review and analysis of the use of "habit" in understanding, predicting and influencing health-related behaviour. Health Psychol Rev. 2015;9(3):277-295.
- Neal DT, Wood W, Labrecque JS, Lally P. How do habits guide behavior? Perceived and actual triggers of habits in daily life. J Exp Soc Psychol. 2012;48(2):492-498.
- Zhang K, et al. SaqRec: Aligning recommender systems to user satisfaction via questionnaire feedback. 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2024;doi.org/10.1145/3627673.367964.
- Peters H, et al. Context-aware prediction of active and passive user engagement: Evidence from a large online social platform. J Big Data. 2024;11(1):110.
- Wood W. Habits, goals, and effective behavior change. Curr Dir Psychol Sci. 2024;33(4):226-232.
- Lohmöller JB. Predictive vs. structural modeling: PLS vs. ML. Latent variable path modeling with partial least squares. Physica, Heidelberg. 1989.
- Sarstedt M, Ringle CM, Hair JF. Treating unobserved heterogeneity in PLS-SEM: A multi-method approach. Partial least squares path modeling: Basic concepts, methodological issues and applications. Springer, Cham. 2017.
- Kock N, Mayfield M. PLS-based SEM algorithms: The good neighbor assumption, collinearity, and nonlinearity. Inf Manag Bus Rev. 2015;7(2):113-130.
- Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. J Acad Mark Sci. 2015;43(1):115-135.
- Alruwaili RF. Scroll immersion and short-form video use: Predictors of attention, memory, and fatigue among Saudi social media users. Acta Psychol. 2025;260:105674.
- Sutrisno SS. Attention in the age of TikTok: Examining the cognitive impact of short-form video consumption. San Jose State University, 2025. https://scholarworks.sjsu.edu/etd_theses/5697/.
Yeniden basım ve izinler
Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste
İzin iste