Cilt 8 Sayı 3 (2020): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

HİZMET ROBOTU ENTEGRASYON İSTEKLİLİK (HREİ) ÖLÇEĞİ: TÜRKÇEYE UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Ayşegül ÖZKAN
Doktora Öğrencisi, İstanbul Aydın Üniversitesi
Bülent AKKAYA
Dr. Öğr. Gör., Manisa Celal Bayar Üniversitesi
Hasan ÖZKAN
Yüksek Lisans Öğrencisi, İstanbul Aydın Üniversitesi

Yayınlanmış 25.09.2020

Anahtar Kelimeler

  • Service Robot Integration Willingness Scale,
  • Scale Adaptation,
  • Robotic Systems,
  • Artificial Intelligence
  • Hizmet Robotu Entegrasyon İsteklilik Ölçeği,
  • Ölçek Uyarlama,
  • Robotik Sistemler,
  • Yapay Zeka

Nasıl Atıf Yapılır

HİZMET ROBOTU ENTEGRASYON İSTEKLİLİK (HREİ) ÖLÇEĞİ: TÜRKÇEYE UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI. (2020). Business & Management Studies: An International Journal, 8(3), 3710-3750. https://doi.org/10.15295/bmij.v8i3.1591

Nasıl Atıf Yapılır

HİZMET ROBOTU ENTEGRASYON İSTEKLİLİK (HREİ) ÖLÇEĞİ: TÜRKÇEYE UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI. (2020). Business & Management Studies: An International Journal, 8(3), 3710-3750. https://doi.org/10.15295/bmij.v8i3.1591

Öz

Hizmet robotu entegrasyonu istekliliği, yapay zekâ ve hizmet robotlarını düzenli hizmet işlemlerine entegre etme konusundaki uzun vadeli istekliliğini karakterize eden önemli bir faktördür. Bu araştırmanın amacı Lu, Chi ve Gursoy (2019) tarafından geliştirilen Hizmet Robotu Entegrasyon İsteklilik Ölçeğinin Türkçeye uyarlanmasıdır. Ölçek orijinalinde 36 madde ve 6 faktörden oluşmaktadır. Farklı hizmet sektörlerinde faaliyet gösteren 673 çalışanın gönüllü katıldığı üç örneklem ile elde edilen veriler analiz edilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliğini belirlemek için öncelikle keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizleri yapılmıştır. Toplam varyansın %73,01’ini açıklayan ve orijinaldeki gibi 6 faktörlü bir yapı elde edilmiştir. Fakat üç maddenin uyum iyiliği değerleri kabul edilen değer aralığında çıkmadığı için ölçekten sırasıyla teker teker çıkarılmıştır. Yapılan analizler sonucunda 33 maddeden oluşan ve orijinalindeki gibi 6 faktörlü bir ölçek yapısı elde edilmiştir. Elde edilen bulgular Hizmet Robotu Entegrasyonu İsteklilik Ölçeğinin Türkçe formunun farklı sektörlerde faaliyet gösteren kurum ve kuruluşlar için kullanılabilecek kabul edilebilir değerlerde güvenilir ve geçerli bir ölçme aracı olduğu söylenebilir.

Referanslar

  1. Belanche, D., Casaló, L. V, Flavián, C., & Schepers, J. (2020). Service robot implementation: a theoretical framework and researcha genda. The Service Industries Journal, 40(3–4), 203–225. https://doi.org/10.1080/02642069.2019.1672666.
  2. Brislin, R. W. (1980). Cross-cultural research methods. In Environment and culture (pp. 47-82). Springer, Boston, MA.
  3. Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (Sekizinci Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
  4. Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (Yirmi Dördüncü Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
  5. Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications, and programming (multi variate applications series). New York: Taylor & Francis Group, 396, 73-84.
  6. Çelik, Y. (2016). SPSS ile İstatistik, Biyoistatistik ve Modern Bilimsel Araştırma. İstanbul: Hünkar Ofset
  7. Çolakoğlu, Ö. M., & Büyükekşi, C. (2014). Açımlayıcı faktör analiz sürecini etkileyen unsurların değerlendirilmesi. Karaelmas Eğitim Bilimleri Dergisi, 2(1), 58-64.
  8. Desmet, P. M. A. & Schifferstein, H. N. J. (2008). Sources of positive and negative emotions in food experience. Appetite, 50(2–3), 290–301.
  9. DiSalvo, C. F., Gemperle, F., Forlizzi, J., & Kiesler, S. (2002). All Robots Are Not Created Equal: The Design and Perception of Humanoid Robot Heads. Proceedings of the 4th Conference on Designing Interactive Systems: Processes, Practices, Methods, and Techniques, 321–326. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/778712.778756
  10. Duffy, B. R. (2003). Anthropomorphism and the social robot. Robotics and Autonomous Systems, 42(3), 177–190. https://doi.org/10.1016/S0921-8890(02)00374-3
  11. Durmuş, B., Yurtkoru S. & Çinko M. (2018). Sosyal Bilimlerde SPSS’le Veri Analizi (Yedinci Basım). İstanbul: Beta Basım Yayın
  12. Eberl, U. (2019). Akıllı Makineler – Yapay Zeka Hayatımızı Nasıl Değiştiriyor (1st ed.; çev: Levent Tayla, ed.). İstanbul: Paloma Yayınevi.
  13. Esen, M.,& Büyük, K. (2014). Teknoloji kabul modeli bağlamında elektronik belge yönetim sisteminin incelenmesi: yükseköğretim kurulu örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (42), 313–326. Retrieved from https://earsiv.anadolu.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11421/11217/11217.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  14. Frey, C. B.,& Osborne, M. (2015). Technology at Work: The Future of Innovation and Employment. In Manufacturing Engineer. Oxford, England. https://doi.org/10.1049/me:19900029
  15. Gursoy, D., Chi, O. H., Lu, L., & Nunkoo, R. (2019). Consumers acceptance of artificially intelligent (AI) device use in service delivery. International Journal of Information Management, 49, 157–169. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008
  16. Gürbüz S. & Şahin F. (2018). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri (Beşinci Baskı). Ankara:Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınlar
  17. Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2018). Artificial Intelligence in Service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172. https://doi.org/10.1177/1094670517752459
  18. Jones, J. L. (2006). Robots at the tipping point: the road to iRobot Roomba. IEEE Robotics & Automation Magazine, 13(1), 76–78. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1598056
  19. Karagöz, Y. (2016). SPSS 23 ve AMOS 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Akademik Yayıncılık.
  20. Klíma, I. (2001). Karel Čapek: Life and work. Catbird Press. Retrieved from https://books.google.com/books?hl=tr&lr=&id=l4i09o0QkCgC&oi=fnd&pg=PR7&ots=M3Qs400OVd&sig=qQCN6kWT-NrKZDuuBsW-mKQ81z8
  21. Kuo, C.-M., Li-Cheng, C., & Tseng, C.-Y. (2017). Investigating an innovative service with hospitality robots. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(5), 1305–1321. https://doi.org/10.1108/IJCHM-08-2015-0414
  22. Lemon, O., & Pietquin, O. (2012). Data-Driven Methods for Adaptive Spoken Dialogue Systems: Computational Learning for Conversational Interfaces. Springer New York. Retrieved from https://books.google.com.tr/books?id=d9VmX_zZuSAC
  23. Lin, H., Chi, O. H., & Gursoy, D. (2020). Antecedents of customers’ acceptance of artificially intelligent robotic device use in hospitality services. Journal of Hospitality Marketing & Management, 29(5), 530–549. https://doi.org/10.1080/19368623.2020.1685053
  24. Lu, L., Cai, R., & Gursoy, D. (2019). Developing and validating a service robot integration willingness scale. International Journal of Hospitality Management, 80, 36–51. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2019.01.005
  25. McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Basic Questions. Computer Science Department, Stanford University. https://stanford.io/2lSo373.
  26. McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artifcial Intelligence. AI Magazine, 27.
  27. Meydan, C. H. & Şeşen, H. (2015). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Detay Yayıncılık. 2.Baskı
  28. Oistad, B. C., Sembroski, C. E., Gates, K. A., Krupp, M. M., Fraune, M. R., & Šabanović, S. (2016). Colleague or Tool? Interactivity Increases Positive Perceptions of and Willingness to Interactwith a Robotic Co-worker BT -SocialRobotics (A. Agah, J.-J. Cabibihan, A. M. Howard, M. A. Salichs, & H. He, eds.). Cham: Springer International Publishing.
  29. Oudeyer, P. Y., Kaplan, F.,& Hafner, V. V. (2007). Intrinsic motivation systems for autonomous mental development. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 11(2), 265–286.
  30. Parisi, G. I., Kemker, R., Part, J. L., Kanan, C.,& Wermter, S. (2019). Continual life long learning with neural networks: A review. Neural Networks, 113, 54–71.
  31. Pinillos, R., Marcos, S., Feliz, R., Zalama, E., & Gómez-García-Bermejo, J. (2016). Long-term assessment of a service robot in a hotel environment. Robotics and Autonomous Systems, 79, 40–57. https://doi.org/10.1016/j.robot.2016.01.014
  32. Prentice, C.,&Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102186
  33. Rashotte, L. (2007). Social Influence. The Blackwell Encyclopedia of Sociology. https://doi.org/doi:10.1002/9781405165518.wbeoss154
  34. Sentker, A. (2015). Mist an Bauer: Muss Aufs Feld. Werackert, erzeugt Daten. Und werdiesezulesenversteht, bekommtdiedickeren Kartoffeln. Die Zeit, 44, 35-36.
  35. Severinson-Eklundh, K., Green, A., & Hüttenrauch, H. (2003). Social and collaborative aspects of interaction with a service robot. Robotics and Autonomous Systems, 42(3), 223–234. https://doi.org/10.1016/S0921-8890(02)00377-9
  36. Shi, X., Jason, S., & Mark, A. (2020). How will service robots redefine leadership in hotel management? A Delphi approach. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(6), 2217–2237. https://doi.org/10.1108/IJCHM-05-2019-0505
  37. Solomon, R. C., & Stone, L. D. (2002). On “positive” and “negative” emotions. Journal for the Theory of Social Behaviour, 32(4).
  38. Tabak, A., Kızıloğlu, A. & Türköz, T. (2013). Örtülü liderlik ölçeği geliştirme çalışması. Middle East Technical University Studies in Development, 40(1), 97-138.
  39. Taylor, S. & Todd, P. A. (1995). Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models. Information Systems Research, 6, 144-176.
  40. Thompson, R. L., Higgins, C. A., & Howell, J. M. (1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quaterly, 126-143. https://doi.org/10.2307/249443
  41. Triandis, H. C. (1980). Values, Attitudes, and Interpersonal Behavior. Nebraska Symposium on Motivation. Nebraska Symposium on Motivation, 27, 195-259.
  42. Triebel, R., Arras, K., Alami, R., Beyer, L., Breuers, S., Chatila, R., &Zhang, L. (2016). SPENCER: A Socially Aware Service Robot for Passenger Guidance and Help in Busy Airports BT - Fieldand Service Robotics: Results of the 10th International Conference (D. S. Wettergreen& T. D. Barfoot, Eds.). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-27702-8_40
  43. Turing, A. M. (2009). Computing Machinery and Intelligence BT –Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer (R. Epstein, G. Roberts, & G. Beber, Eds.). Dordrecht: Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6710-5_3
  44. Tussyadiah, I. (2020). A review of research in to automation in tourism: Launching the Annals of Tourism Research Curated Collection on Artificial Intelligence and Robotics in Tourism. Annals of Tourism Research, 81, 102883. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102883
  45. VanDoorn, J., Mende, M., Noble, S. M., Hulland, J., Ostrom, A. L., Grewal, D., & Petersen, J. A. (2016). Domo Arigato Mr. Roboto: Emergence of Automated Social Presence in Organizational Frontlines and Customers’ Service Experiences. Journal of Service Research, 20(1), 43–58. https://doi.org/10.1177/1094670516679272
  46. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
  47. Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
  48. Waytz, A., Cacioppo, J., & Epley, N. (2010). Who Sees Human?: The Stability and Importance of Individual Differences in Anthropomorphism. Perspectives on Psychological Science, 5(3), 219–232. https://doi.org/10.1177/1745691610369336
  49. Widen, S. C., & Russell, J. A. (2010). Descriptive and prescriptive definitions of emotion. Emotion Review, 2(4), 377–378.
  50. You, S., & Robert Jr., L. P. (2018). Human-Robot Similarity and Willingness to Work with a Robotic Co-Worker. Proceedings of the 2018 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 251–260. New York, NY, USA: Associationfor Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3171221.3171281
  51. İnternet Kaynakları
  52. Akın Robotics (2020). Erişim adresi: https://www.akinrobotics.com/tr/
  53. Asimo (2020). Erişim adresi: https://honda.com.tr/asimo
  54. Beyond Robotics (2020). Erişim adresi: http://beyondrobotics.com.tr/
  55. Icub (2020). Erişim adresi: https://icub.iit.it/
  56. International Organization for Standardization (2012). Erişim adresi: https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:8373:ed-2:v1:en
  57. Kuka (2020). Erişim adresi: https://www.welt.de/139426894b
  58. Mercedes (2020). Erişim adresi: https://www.mercedes-benz.com/en/innovation/autonomous/the-new-s-class-intelligent-drive-next-level/
  59. Roboy (2020). Erişim adresi: https://roboy.org/
  60. Sophia (2020). Erişim adresi: https://www.hansonrobotics.com/sophia/
  61. The Room Service Robots (2015). Erişim adresi: https://www.pcmag.com/news/the-room-service-robots-have-arrived