BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ
ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Seda OFLAS [verfasserIn] Nilüfer ÖZCAN DEMİR [verfasserIn] |
---|
Format: |
E-Artikel |
---|---|
Sprache: |
Englisch ; Türkisch |
Erschienen: |
2022 |
---|
Schlagwörter: |
---|
Übergeordnetes Werk: |
In: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi - Dokuz Eylul University, 2011, 24(2022), 2, Seite 801-835 |
---|---|
Übergeordnetes Werk: |
volume:24 ; year:2022 ; number:2 ; pages:801-835 |
Links: |
---|
Katalog-ID: |
DOAJ080175856 |
---|
LEADER | 01000naa a22002652 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | DOAJ080175856 | ||
003 | DE-627 | ||
005 | 20230310182529.0 | ||
007 | cr uuu---uuuuu | ||
008 | 230310s2022 xx |||||o 00| ||eng c | ||
035 | |a (DE-627)DOAJ080175856 | ||
035 | |a (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 | ||
040 | |a DE-627 |b ger |c DE-627 |e rakwb | ||
041 | |a eng |a tur | ||
050 | 0 | |a H1-99 | |
100 | 0 | |a Seda OFLAS |e verfasserin |4 aut | |
245 | 1 | 0 | |a BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
264 | 1 | |c 2022 | |
336 | |a Text |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |a Computermedien |b c |2 rdamedia | ||
338 | |a Online-Ressource |b cr |2 rdacarrier | ||
520 | |a ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. | ||
650 | 4 | |a büyük veri | |
650 | 4 | |a enformasyon teknolojileri | |
650 | 4 | |a çevrimiçi profilleme | |
650 | 4 | |a kullanıcı gizliliği | |
650 | 4 | |a gençlik ve davranışsal veri | |
650 | 4 | |a big data | |
650 | 4 | |a information technologies | |
650 | 4 | |a online profiling | |
650 | 4 | |a user privacy | |
650 | 4 | |a young generation and behavioral data | |
653 | 0 | |a Social sciences (General) | |
700 | 0 | |a Nilüfer ÖZCAN DEMİR |e verfasserin |4 aut | |
773 | 0 | 8 | |i In |t Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |d Dokuz Eylul University, 2011 |g 24(2022), 2, Seite 801-835 |w (DE-627)684130548 |w (DE-600)2647086-X |x 13080911 |7 nnns |
773 | 1 | 8 | |g volume:24 |g year:2022 |g number:2 |g pages:801-835 |
856 | 4 | 0 | |u http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 |z kostenfrei |
856 | 4 | 0 | |u https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 |z kostenfrei |
856 | 4 | 0 | |u https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 |z kostenfrei |
856 | 4 | 2 | |u https://doaj.org/toc/1308-0911 |y Journal toc |z kostenfrei |
912 | |a GBV_USEFLAG_A | ||
912 | |a SYSFLAG_A | ||
912 | |a GBV_DOAJ | ||
912 | |a GBV_ILN_11 | ||
912 | |a GBV_ILN_20 | ||
912 | |a GBV_ILN_22 | ||
912 | |a GBV_ILN_23 | ||
912 | |a GBV_ILN_24 | ||
912 | |a GBV_ILN_31 | ||
912 | |a GBV_ILN_39 | ||
912 | |a GBV_ILN_40 | ||
912 | |a GBV_ILN_60 | ||
912 | |a GBV_ILN_62 | ||
912 | |a GBV_ILN_63 | ||
912 | |a GBV_ILN_65 | ||
912 | |a GBV_ILN_69 | ||
912 | |a GBV_ILN_70 | ||
912 | |a GBV_ILN_73 | ||
912 | |a GBV_ILN_95 | ||
912 | |a GBV_ILN_110 | ||
912 | |a GBV_ILN_151 | ||
912 | |a GBV_ILN_161 | ||
912 | |a GBV_ILN_206 | ||
912 | |a GBV_ILN_213 | ||
912 | |a GBV_ILN_230 | ||
912 | |a GBV_ILN_285 | ||
912 | |a GBV_ILN_293 | ||
912 | |a GBV_ILN_370 | ||
912 | |a GBV_ILN_602 | ||
912 | |a GBV_ILN_2005 | ||
912 | |a GBV_ILN_2009 | ||
912 | |a GBV_ILN_2011 | ||
912 | |a GBV_ILN_2014 | ||
912 | |a GBV_ILN_2055 | ||
912 | |a GBV_ILN_2086 | ||
912 | |a GBV_ILN_2111 | ||
912 | |a GBV_ILN_4012 | ||
912 | |a GBV_ILN_4037 | ||
912 | |a GBV_ILN_4112 | ||
912 | |a GBV_ILN_4125 | ||
912 | |a GBV_ILN_4126 | ||
912 | |a GBV_ILN_4249 | ||
912 | |a GBV_ILN_4305 | ||
912 | |a GBV_ILN_4306 | ||
912 | |a GBV_ILN_4307 | ||
912 | |a GBV_ILN_4313 | ||
912 | |a GBV_ILN_4322 | ||
912 | |a GBV_ILN_4323 | ||
912 | |a GBV_ILN_4324 | ||
912 | |a GBV_ILN_4325 | ||
912 | |a GBV_ILN_4326 | ||
912 | |a GBV_ILN_4335 | ||
912 | |a GBV_ILN_4338 | ||
912 | |a GBV_ILN_4367 | ||
912 | |a GBV_ILN_4700 | ||
951 | |a AR | ||
952 | |d 24 |j 2022 |e 2 |h 801-835 |
author_variant |
s o so n ö d nöd |
---|---|
matchkey_str |
article:13080911:2022----::yvrenljanaulncvrenmheyte |
hierarchy_sort_str |
2022 |
callnumber-subject-code |
H |
publishDate |
2022 |
allfields |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur H1-99 Seda OFLAS verfasserin aut BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) Nilüfer ÖZCAN DEMİR verfasserin aut In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Dokuz Eylul University, 2011 24(2022), 2, Seite 801-835 (DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X 13080911 nnns volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 kostenfrei https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 kostenfrei https://doaj.org/toc/1308-0911 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 24 2022 2 801-835 |
spelling |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur H1-99 Seda OFLAS verfasserin aut BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) Nilüfer ÖZCAN DEMİR verfasserin aut In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Dokuz Eylul University, 2011 24(2022), 2, Seite 801-835 (DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X 13080911 nnns volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 kostenfrei https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 kostenfrei https://doaj.org/toc/1308-0911 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 24 2022 2 801-835 |
allfields_unstemmed |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur H1-99 Seda OFLAS verfasserin aut BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) Nilüfer ÖZCAN DEMİR verfasserin aut In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Dokuz Eylul University, 2011 24(2022), 2, Seite 801-835 (DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X 13080911 nnns volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 kostenfrei https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 kostenfrei https://doaj.org/toc/1308-0911 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 24 2022 2 801-835 |
allfieldsGer |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur H1-99 Seda OFLAS verfasserin aut BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) Nilüfer ÖZCAN DEMİR verfasserin aut In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Dokuz Eylul University, 2011 24(2022), 2, Seite 801-835 (DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X 13080911 nnns volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 kostenfrei https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 kostenfrei https://doaj.org/toc/1308-0911 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 24 2022 2 801-835 |
allfieldsSound |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur H1-99 Seda OFLAS verfasserin aut BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ 2022 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) Nilüfer ÖZCAN DEMİR verfasserin aut In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Dokuz Eylul University, 2011 24(2022), 2, Seite 801-835 (DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X 13080911 nnns volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 kostenfrei https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 kostenfrei https://doaj.org/toc/1308-0911 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 24 2022 2 801-835 |
language |
English Turkish |
source |
In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 24(2022), 2, Seite 801-835 volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 |
sourceStr |
In Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 24(2022), 2, Seite 801-835 volume:24 year:2022 number:2 pages:801-835 |
format_phy_str_mv |
Article |
institution |
findex.gbv.de |
topic_facet |
büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data Social sciences (General) |
isfreeaccess_bool |
true |
container_title |
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
authorswithroles_txt_mv |
Seda OFLAS @@aut@@ Nilüfer ÖZCAN DEMİR @@aut@@ |
publishDateDaySort_date |
2022-01-01T00:00:00Z |
hierarchy_top_id |
684130548 |
id |
DOAJ080175856 |
language_de |
englisch türkisch |
fullrecord |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000naa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ080175856</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230310182529.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230310s2022 xx |||||o 00| ||eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ080175856</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">H1-99</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Seda OFLAS</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2022</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">büyük veri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">enformasyon teknolojileri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">çevrimiçi profilleme</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">kullanıcı gizliliği</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">gençlik ve davranışsal veri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">big data</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">information technologies</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">online profiling</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">user privacy</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">young generation and behavioral data</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Social sciences (General)</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Nilüfer ÖZCAN DEMİR</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi</subfield><subfield code="d">Dokuz Eylul University, 2011</subfield><subfield code="g">24(2022), 2, Seite 801-835</subfield><subfield code="w">(DE-627)684130548</subfield><subfield code="w">(DE-600)2647086-X</subfield><subfield code="x">13080911</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:24</subfield><subfield code="g">year:2022</subfield><subfield code="g">number:2</subfield><subfield code="g">pages:801-835</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1308-0911</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_11</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_206</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2005</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2009</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2011</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2055</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2086</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2111</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4326</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">24</subfield><subfield code="j">2022</subfield><subfield code="e">2</subfield><subfield code="h">801-835</subfield></datafield></record></collection>
|
callnumber-first |
H - Social Science |
author |
Seda OFLAS |
spellingShingle |
Seda OFLAS misc H1-99 misc büyük veri misc enformasyon teknolojileri misc çevrimiçi profilleme misc kullanıcı gizliliği misc gençlik ve davranışsal veri misc big data misc information technologies misc online profiling misc user privacy misc young generation and behavioral data misc Social sciences (General) BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
authorStr |
Seda OFLAS |
ppnlink_with_tag_str_mv |
@@773@@(DE-627)684130548 |
format |
electronic Article |
delete_txt_mv |
keep |
author_role |
aut aut |
collection |
DOAJ |
remote_str |
true |
callnumber-label |
H1-99 |
illustrated |
Not Illustrated |
issn |
13080911 |
topic_title |
H1-99 BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ büyük veri enformasyon teknolojileri çevrimiçi profilleme kullanıcı gizliliği gençlik ve davranışsal veri big data information technologies online profiling user privacy young generation and behavioral data |
topic |
misc H1-99 misc büyük veri misc enformasyon teknolojileri misc çevrimiçi profilleme misc kullanıcı gizliliği misc gençlik ve davranışsal veri misc big data misc information technologies misc online profiling misc user privacy misc young generation and behavioral data misc Social sciences (General) |
topic_unstemmed |
misc H1-99 misc büyük veri misc enformasyon teknolojileri misc çevrimiçi profilleme misc kullanıcı gizliliği misc gençlik ve davranışsal veri misc big data misc information technologies misc online profiling misc user privacy misc young generation and behavioral data misc Social sciences (General) |
topic_browse |
misc H1-99 misc büyük veri misc enformasyon teknolojileri misc çevrimiçi profilleme misc kullanıcı gizliliği misc gençlik ve davranışsal veri misc big data misc information technologies misc online profiling misc user privacy misc young generation and behavioral data misc Social sciences (General) |
format_facet |
Elektronische Aufsätze Aufsätze Elektronische Ressource |
format_main_str_mv |
Text Zeitschrift/Artikel |
carriertype_str_mv |
cr |
hierarchy_parent_title |
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
hierarchy_parent_id |
684130548 |
hierarchy_top_title |
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
isfreeaccess_txt |
true |
familylinks_str_mv |
(DE-627)684130548 (DE-600)2647086-X |
title |
BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
ctrlnum |
(DE-627)DOAJ080175856 (DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 |
title_full |
BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
author_sort |
Seda OFLAS |
journal |
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
journalStr |
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
callnumber-first-code |
H |
lang_code |
eng tur |
isOA_bool |
true |
recordtype |
marc |
publishDateSort |
2022 |
contenttype_str_mv |
txt |
container_start_page |
801 |
author_browse |
Seda OFLAS Nilüfer ÖZCAN DEMİR |
container_volume |
24 |
class |
H1-99 |
format_se |
Elektronische Aufsätze |
author-letter |
Seda OFLAS |
author2-role |
verfasserin |
title_sort |
büyük veri̇ teknoloji̇si̇ çağinda kullanici veri̇leri̇ni̇n mahremi̇yeti̇ne i̇li̇şki̇n sosyoloji̇k anali̇z |
callnumber |
H1-99 |
title_auth |
BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
abstract |
ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. |
abstractGer |
ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. |
abstract_unstemmed |
ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data. |
collection_details |
GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ GBV_ILN_11 GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_206 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2005 GBV_ILN_2009 GBV_ILN_2011 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_2055 GBV_ILN_2086 GBV_ILN_2111 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4326 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 |
container_issue |
2 |
title_short |
BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ |
url |
http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959 https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422 https://doaj.org/toc/1308-0911 |
remote_bool |
true |
author2 |
Nilüfer ÖZCAN DEMİR |
author2Str |
Nilüfer ÖZCAN DEMİR |
ppnlink |
684130548 |
callnumber-subject |
H - Social Science |
mediatype_str_mv |
c |
isOA_txt |
true |
hochschulschrift_bool |
false |
callnumber-a |
H1-99 |
up_date |
2024-07-04T02:18:20.177Z |
_version_ |
1803613110461792256 |
fullrecord_marcxml |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000naa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ080175856</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230310182529.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230310s2022 xx |||||o 00| ||eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ080175856</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJfd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">H1-99</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Seda OFLAS</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ ÇAĞINDA KULLANICI VERİLERİNİN MAHREMİYETİNE İLİŞKİN SOSYOLOJİK ANALİZ</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2022</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ÖZ: 21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent’teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir. ABSTRACT: The information and communication technologies of the 21st century use digital user data as a technical tool and aim to increase the efficiency and profitability of industrial production through the use of advanced data analysis technologies. Big data technologies carry out continuous surveillance on internet users and can reach accurate inferences through advanced analysis methods by using data generated by users. The ability of big data analysis techniques to collect and process detailed behavioral data about users raises concerns regarding the privacy and confidentiality of user data. This study, which provides a summary of the developmental stages of data technologies and analyses the dangers contained in these technologies in connection with the ongoing and new dynamics of capitalism, includes a survey of 307 people. The survey consists of questions that measure participants' levels of caution and anxiety regarding their personal and behavioral data, internet usage habits, digital skills, and awareness levels of data privacy breaches. The sample included students selected from the Departments of Sociology, Philosophy and Computer Engineering at Hacettepe University and technology company employees at Hacettepe Teknokent to include three different levels of technological expertise. The study found that participants were also more likely to be concerned about their behavioral and sensitive data as their frequency of daily internet use increased. Users' attitudes to behavioral data vary according to their frequency of daily internet use and the level of expertise of the participants. Participants demonstrated a high level of awareness of online profiling, but the habit of keeping data regarding their online behavior private is not widespread. When the findings are evaluated broadly, it is noted that participants with a limited knowledge of the profiling capacity of data technologies are unable to maintain behavioral data confidentiality. This research has limitations in the context of the sample's capacity to represent the research universe. However, it is thought that it will prove useful in drawing the historical background for the development of big data technologies, analysing this technology within the dynamics of capitalism and in drawing attention to the differences between users' approach to personal data and behavioral data.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">büyük veri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">enformasyon teknolojileri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">çevrimiçi profilleme</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">kullanıcı gizliliği</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">gençlik ve davranışsal veri</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">big data</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">information technologies</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">online profiling</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">user privacy</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">young generation and behavioral data</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Social sciences (General)</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Nilüfer ÖZCAN DEMİR</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi</subfield><subfield code="d">Dokuz Eylul University, 2011</subfield><subfield code="g">24(2022), 2, Seite 801-835</subfield><subfield code="w">(DE-627)684130548</subfield><subfield code="w">(DE-600)2647086-X</subfield><subfield code="x">13080911</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:24</subfield><subfield code="g">year:2022</subfield><subfield code="g">number:2</subfield><subfield code="g">pages:801-835</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.966959</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/fd4a2130feeb4bf18cc1de3c7aca8626</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1869422</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1308-0911</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_11</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_206</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2005</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2009</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2011</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2055</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2086</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2111</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4326</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">24</subfield><subfield code="j">2022</subfield><subfield code="e">2</subfield><subfield code="h">801-835</subfield></datafield></record></collection>
|
score |
7.3984547 |