Tüketici bakış açısıyla yapay zeka destekli mobil sağlık: Teknolojiye hazır olma, teknoloji kaygısı ve yenilik direnci

Abstract

Yapay zeka, sağlık hizmetlerinin kişiselleştirilmesi, verimliliğinin artırılması ve birey merkezli yaklaşımların güçlendirilmesinde dönüştürücü bir role sahiptir. Ancak bu teknolojik dönüşüm, bireylerin teknolojiye yönelik algılarını, kaygı düzeylerini ve benimseme eğilimlerini önemli ölçüde etkileyebilmektedir. Bu çalışma, yapay zeka destekli mobil sağlık uygulamalarına yönelik davranışsal niyetlerin arkasındaki psikolojik ve teknolojik dinamikleri açıklamak üzere, Çift Faktör Teorisi ve Yenilik Direnci Teorisi yaklaşımlarını bütüncül olarak ele almaktadır. Model, teknolojiye hazır olma ve teknoloji kaygısı değişkenlerinin doğrudan etkilerinin yanı sıra, kullanım, değer, risk, gelenek ve imaj engellerinin aracılık rollerini ve sağlık bilincinin düzenleyici etkisini kapsamaktadır. Araştırmanın verileri çevrim içi anket aracılığıyla ulaşılan 621 katılımcıdan toplanmıştır. Analizler Yapısal Eşitlik Modellemesi ve PROCESS Macro V4.2 programları ile gerçekleştirilmiştir. Bulgular, teknolojiye hazır olmanın davranışsal niyet üzerinde anlamlı ve olumlu; teknoloji kaygısının ise olumsuz etkide bulunduğunu göstermiştir. Kullanım, değer ve gelenek engelleri, bireylerin yapay zeka destekli mobil sağlık uygulamalarına yönelik davranışsal niyetlerini hem teknolojiye hazır olma hem de teknoloji kaygısı üzerinden dolaylı biçimde etkilemektedir. Risk ve imaj engelinin aracılık etkisi ise bulunmamıştır. Sağlık bilinci, teknoloji kaygısının olumsuz etkisini zayıflatarak düzenleyici değişken işlevi görmüştür. Etkileşimsel etkinin irdelenmesi amacıyla yapılan Johnson-Neyman analizinde sağlık bilincinin, teknoloji kaygısı ile davranışsal niyet arasındaki etkiyi 4.15 seviyesine kadar düzenlediği, bu seviyenin üzerinde ise anlamlı bir düzenleyici etki olmadığı bulunmuştur. Bu çalışma, yapay zeka destekli mobil sağlık uygulamalarının benimsenmesini açıklamada işlevsel, psikolojik, teknolojik ve sağlık temelli faktörleri bütüncül biçimde değerlendirmesi bakımından literatüre teorik ve metodolojik katkı sağlamaktadır. Bununla birlikte, yapay zeka destekli mobil sağlık uygulamalarının benimsenme dinamiklerini açıklayarak hem literatüre teorik katkı sağlamakta hem de uygulama geliştiricileri, pazarlamacılar ve politika yapıcılar açısından kullanıcı güvenini ve katılımını artıran, sürdürülebilir ve insan merkezli mobil sağlık uygulamalarının geliştirilmesine yönelik somut içgörüler sunmaktadır.Artificial intelligence is transformative in personalizing healthcare services, increasing efficiency, and strengthening individual-centered approaches. However, this technological transformation can significantly impact individuals' perceptions of technology, anxiety levels, and adoption tendencies. This study examines Dual Factor Theory and Innovation Resistance Theory holistically to explain the psychological and technological dynamics behind behavioral intentions toward AI-supported mobile health applications. The model encompasses the direct effects of technology readiness and anxiety, the mediating roles of usage, value, risk, tradition, image barriers, and the moderating effect of health consciousness. Data for the study were collected from 621 participants via an online survey. Analyses were conducted using Structural Equation Modeling and PROCESS Macro V4.2. The findings showed that technology readiness significantly and positively affected behavioral intentions, while technology anxiety had a negative effect. Usage, value, and tradition barriers indirectly influence individuals' behavioral intentions toward AI-supported mobile health applications through technology readiness and anxiety. No mediating effect of risk and image barriers was found. The health consciousness served as a moderator variable, weakening the negative impact of technology anxiety. A Johnson-Neyman analysis conducted to probe the interactional effect found that health consciousness moderated the effect between technology anxiety and behavioral intention up to a level of 4.15, with no significant moderating effect above this level. This study contributes theoretically and methodologically to the literature by holistically evaluating functional, psychological, technological, and health-related factors in explaining the adoption of AI-supported mobile health applications. In addition, by describing the adoption dynamics of AI-supported mobile health applications, it not only makes a theoretical contribution to the literature but also provides concrete insights for application developers, marketers, and policy makers to develop sustainable, and human-centered mobile health applications that increase user trust and participation.