Bireylerin Beslenme İle İlişkili Yapay Zeka Konusunda Tutum, Alışkanlık, Kaygı ve Okur Yazarlık Durumlarının Değerlendirilmesi
Evaluation of Individuals' Attitudes, Habits, Anxiety And Literacy Status Towards Nutrition-Related Artifıcial Intelligence
DOI:
https://doi.org/10.51271/jashso.34Anahtar Kelimeler:
yapay zeka- yapay zeka okuryazarlığı- kaygı- tutum- diyetisyenÖzet
Amaç: Yapay zeka kullanımı yönünden bireylerin mevcut yapay zeka okuryazarlığını, kaygı durumlarını ve genel tutumlarını bütüncül bir yaklaşım ile inceleyerek beslenme ve diyetetik alanı bakımından mevcut durumu değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: Kesitsel tasarıma sahip bu araştırma 18-65 yaş aralığındaki kadın ve erkek katılımcılar ile gerçekleştirilmiştir. Veriler çevrim içi anket yolu ile toplanmış ve anket formunda katılımcılara Genel bilgiler, Antropometrik Ölçümler, Beslenme Alışkanlıklarına Ait Sorular, Yapay Zeka ve Teknoloji Kullanımına Ait Sorular, Yapay Zekaya Yönelik Tutumlar, Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği, Yapay Zeka Okuryazarlığı Ölçeği, Yapay Zeka Kaygı Ölçeğine ait sorular yönlendirilmiştir. İstatistiksel analiz için SPSS (26.0) programı kullanılmıştır. Bulgular: Katılımcıların çoğunluğunu genç yetişkinler (%58,1) ve yükseköğrenim mezunları (%68,5) oluşturmakta; beslenme tavsiyesi için en çok diyetisyenler (%83,3) tercih edilmektedir. AI deneyimi yaygın (%79,8), ancak düzenli kullanım düşüktür (%22,8). Diyetisyenlere duyulan güven, AI’ya göre daha yüksektir. Cinsiyet ve eğitim düzeyine göre anlamlı fark görülmezken, fen bilimlerinde çalışanlarda kaygı daha düşüktür (p<0,05). Gençler AI’ya daha olumlu tutum sergilemekte; pozitif tutum-okuryazarlık arasında pozitif, negatif tutum-kaygı arasında ters ilişki bulunmaktadır (p<0,05). Sonuç: Yapay zeka tabanlı uygulamaların yaygın olarak deneyimlenmesine rağmen, bu teknolojinin diyetisyenlerin yerini alabileceğine dair güven eksikliği dikkat çekicidir. Bu durum bu da yapay zekanın gelişimine rağmen insan temelli uzmanlığın hâlâ öncelikli olduğunu göstermektedir. Özetle gelecekte diyetisyenlerin yerini yapay zeka uygulamalarının almasının yanı sıra diyetisyenlerin mesleklerine uygun, etik ilkeler dahilinde farklı yararlar sağlayarak kullanımıyla etki edebileceğini düşündürmektedir.
Referanslar
1. Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. 2020;92(4):807-12. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.040
2. De Vries A, Bliznyuk N, Pinedo P. Invited review: Examples and opportunities for artificial intelligence (AI) in dairy farms. Appl Anim Sci. 2023;39(1):14-22. DOI: https://doi.org/10.15232/aas.2022-02345
3. Korteling JE, van de Boer-Visschedijk GC, Blankendaal RAM, Boonekamp RC, Eikelboom AR. Human- versus artificial intelligence. Front Artif Intell. 2021;4:1-12. DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2021.622364
4. Esmaeily R, Razavi MA, Razavi SH. A step forward in food science, technology and industry using artificial intelligence. Trends Food Sci Technol. 2024;143:1-12. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tifs.2023.104286
5. Atwal K. Artificial intelligence in clinical nutrition and dietetics: A brief overview of current evidence. Nutr Clin Pract. 2024;39(1):1-7. DOI: https://doi.org/10.1002/ncp.11150
6. Yu KH, Beam AL, Kohane IS. Artificial intelligence in healthcare. Nat Biomed Eng. 2018;2(10):719-31. DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-018-0305-z
7. Joshi S, Bisht B, Kumar V, Singh N, Jameel Pasha SB, Singh N, et al. Artificial intelligence assisted food science and nutrition perspective for smart nutrition research and healthcare. Syst Microbiol Biomanuf. 2024;4:86-101. DOI: https://doi.org/10.1007/s43393-023-00200-4
8. Ashton LM, Adam MT, Whatnall M, Rollo ME, Burrows TL, Hansen V, et al. Exploring the design and utility of an integrated web-based chatbot for young adults to support healthy eating: a qualitative study. Int J Behav Nutr Phys Act. 2023;20(1):1-15. DOI: https://doi.org/10.1186/s12966-023-01511-4
9. Detopoulou P, Voulgaridou G, Moschos P, Levidi D, Anastasiou T, Dedes V, et al. Artificial intelligence, nutrition, and ethical issues: A mini-review. Clin Nutr Open Sci. 2023;50:46-56. DOI: https://doi.org/10.1016/j.nutos.2023.07.001
10. Cohen Y, Valdés-Mas R, Elinav E. The role of artificial intelligence in deciphering diet-disease relationships: Case studies. Annu Rev Nutr. 2023;43:225-50. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-nutr-061121-090535
11. Filiz E, Güzel Ş, Şengül A. Sağlık profesyonellerinin yapay zeka kaygı durumlarının incelenmesi. Int J Acad Value Stud. 2022;8(8):47-55. DOI: https://doi.org/10.29228/javs.57808
12. Schepman A, Rodway P. Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Comput Hum Behav Rep. 2020;1:100014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
13. Kaya F, Aydin F, Schepman A, Rodway P, Yetişensoy O, Demir Kaya M. The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. Int J Hum Comput Interact. 2024;40(2):497-514. DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
14. Çelebi C, Yılmaz F, Demir U, Karakuş F. Artificial intelligence, AI literacy, digital literacy, AI literacy scale. Öğretim Teknol Hayat Boyu Öğrenme Derg. 2023;9(2):1-12. DOI: https://doi.org/10.52911/itall.1401740
15. Wang B, Rau PLP, Yuan T. Measuring user competence in using artificial intelligence: validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behav Inf Technol. 2023;42(9):1324-37. DOI: https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
16. Wang YY, Wang YS. Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interact Learn Environ. 2022;30(4):619-34. DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887
17. Terzi R. An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. Int Online J Educ Teach. 2020;7(4):1618-35.
18. Armutat S, Wattenberg M, Mauritz N. Artificial intelligence: Gender-specific differences in perception, understanding, and training interest. 2024;1-12. DOI: https://doi.org/10.34190/icgr.7.1.2163
19. Ofosu-Ampong K. Gender differences in perception of artificial intelligence-based tools. J Digit Art Humanit. 2023;4(2):52-6. DOI: https://doi.org/10.33847/2712-8149.4.2_6
20. Russo C, Romano L, Clemente D, Iacovone L, Gladwin TE, Panno A. Gender differences and artificial intelligence: The moderating role of artificial intelligence anxiety. Front Psychol. 2025;16:1559457. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1559457
21. Chen J, He M, Sun J. AI anxiety and knowledge payment: the roles of perceived value and self-efficacy. BMC Psychol. 2025;13(1):208. DOI: https://doi.org/10.1186/s40359-025-02510-9
22. Lund BD, Mannuru NR, Agbaji D. AI anxiety and fear: Perspectives of information science students and professionals towards artificial intelligence. J Inf Sci. 2024;50(1):1-12. DOI: https://doi.org/10.1177/01655515241282001
23. Shum NYE, Lau HPB. Perils, power and promises: Latent profile analysis on the attitudes towards artificial intelligence (AI) among middle-aged and older adults in Hong Kong. Comput Hum Behav Artif Humans. 2024;2(2):100091. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100091
24. Güner E, Ülker MT. Can artificial intelligence replace dietitians? A conversation with ChatGPT. J Food Nutr Gastronomy. 2024;1:1-10. DOI: https://doi.org/10.58625/jfng-2474
25. Kelly JT, Collins PF, McCamley J, Ball L, Roberts S, Campbell KL. Digital disruption of dietetics: Are we ready? J Hum Nutr Diet. 2021;34(1):134-46. DOI: https://doi.org/10.1111/jhn.12827
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
All content published in Journal of Advanced Studies in Health Science and Obesity (JASHSO) is licensed under the Creative Commons CC BY 4.0 International License.
This license enables reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format, so long as attribution is given to the creator.
