Makale Özeti: “The Relationship Between Gamification User Types, Demographic Factors, and Gaming Habits”
Yazarlar: Ana Cláudia Guimarães Santos, Wilk Oliveira, Julita Vassileva, Juho Hamari & Seiji Isotani
Yayın: International Journal of Human–Computer Interaction (2025)
The Relationship Between Gamifi…
🎯 Amaç
Bu çalışma, Hexad Kullanıcı Tipleri (Philanthropist, Achiever, Socialiser, Free Spirit, Player, Disruptor) ile kullanıcıların demografik özellikleri (yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi) ve oyun oynama alışkanlıkları arasındaki ilişkiyi incelemektedir.
Amaç, oyunlaştırmada kişiselleştirme stratejilerinin yalnızca oyuncu tiplerine değil, daha geniş kullanıcı özelliklerine dayanması gerektiğini göstermekti.
🔍 Yöntem
- Katılımcı sayısı: 340 (Brezilya’dan)
- Veri toplama: Online anket (Hexad ölçeği, demografik bilgiler, oyun oynama sıklığı)
- Analiz: Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
- Ölçek: 24 maddelik, 7’li Likert tipi Hexad kullanıcı tipi ölçeği (Brezilya-Portekizce versiyonu)
📊 Bulgular
- Eğitim düzeyi, en güçlü (ama yine de zayıf) ilişkileri gösterdi:
- Disruptor, Free Spirit, Philanthropist ve Achiever kullanıcı tipleriyle anlamlı ilişki.
- Cinsiyet:
- Disruptor ve Player tipleriyle anlamlı ilişki bulundu (erkeklerde daha yüksek).
- Yaş:
- Sadece Socialiser tipiyle anlamlı ilişki bulundu (yaş arttıkça bu tip yükseliyor).
- Oyun oynama sıklığı:
- Kullanıcı tipiyle anlamlı bir ilişki bulunmadı.
Genel olarak, demografik değişkenlerle zayıf ama anlamlı ilişkiler; oyun alışkanlıklarıyla anlamsız ilişkiler saptandı.
🧠 Yorumlar ve Katkılar
- Kişiselleştirme stratejileri yalnızca “dominant kullanıcı tipi”ne (örneğin sadece Achiever olması) göre belirlenmemelidir.
- Kullanıcı profili çok boyutlu ele alınmalıdır (örneğin eğitim, yaş, kültür, cinsiyet gibi).
- Klasik gamifikasyon tipolojilerinin (özellikle Hexad’ın) tek başına kullanıcı davranışını yeterince açıklayamadığı vurgulanmaktadır.
💡 Uygulama Önerileri
Yazarlar, oyunlaştırma tasarımcıları için bazı başlangıç önerileri sunmaktadır:
- Disruptor ve Player tipleri → cinsiyet ve eğitim düzeyiyle birlikte ele alınmalı.
- Socialiser → yaş faktörüyle birlikte kişiselleştirilmeli.
- Philanthropist, Achiever, Free Spirit → eğitim düzeyi dikkate alınmalı.
- Sadece rozet, puan, liderlik tablosu gibi klasik öğeler değil; topluluk, yardım, keşif ve yaratıcılık gibi daha zengin oyun unsurları kullanılmalı.
⚠️ Sınırlılıklar
- Tek ülke (Brezilya) örneklemi → genellenebilirlik sınırlı.
- Hexad tipolojisinin iç tutarlılığı (özellikle “Disruptor” tipi) düşük.
- Cinsiyet kategorileri ikili (binary) şekilde soruldu.
- Oyun alışkanlıkları yüzeysel ölçüldü (sadece sıklık).
🔭 Gelecek Çalışmalar için Öneriler
- Farklı kültürler ve bölgeler arasında karşılaştırmalı çalışmalar.
- Eğitim düzeyine ve yaşa göre oyunlaştırma stratejileri geliştirme.
- Gerçek oyunlaştırılmış ortamlar ile anket sonuçlarının karşılaştırılması.
- Kişilik özellikleri ve kültürel faktörlerin dahil edildiği daha kapsamlı kullanıcı modelleri.
🧩 Sonuç
Bu çalışma, kullanıcı tipi ve demografik değişkenlerin etkileşimini ortaya koyarak, oyunlaştırmada daha bütünsel kişiselleştirme stratejileri gerektiğini vurgulamaktadır.
Kısacası, kullanıcıların sadece “hangi tip” olduklarına değil, kim olduklarına ve hangi bağlamda motive olduklarına da bakmak gerekmektedir.
🎯 Araştırmanın Temel Bulguları (Geniş Özet)
🧬 1. Kullanıcı Tipleriyle Demografik Özellikler Arasında Zayıf Ama Anlamlı İlişkiler Var
Araştırmada Hexad kullanıcı tipleri (Achiever, Free Spirit, Philanthropist, Socialiser, Player, Disruptor) ile katılımcıların yaş, cinsiyet ve eğitim düzeyleri arasında anlamlı fakat zayıf düzeyde korelasyonlar bulunmuştur.
Bu, demek oluyor ki: demografik faktörler kullanıcı tipini biraz etkiliyor ama belirleyici olmuyor.
🧩 Eğitim Düzeyi:
Eğitim, en güçlü belirleyici çıktı.
- Disruptor, Free Spirit, Philanthropist ve Achiever tipleriyle pozitif ilişkiliydi.
- Yani eğitim seviyesi arttıkça bu tiplerdeki puanlar da artıyor.
- Bu kullanıcılar daha çok öğrenme, katkı, keşif ve anlam arayışı motivasyonlarına sahip.
- Akademik geçmişi olan bireylerde “anlamlı katkı yapma” (Philanthropist) veya “öğrenme başarısı” (Achiever) gibi içsel motivasyonlar güçleniyor.
Yorum:
Eğitim seviyesi yükseldikçe, kullanıcıların oyunlaştırmayı yalnızca ödül ya da rekabet aracı olarak değil, bir gelişim ve katkı süreci olarak görmeye başladıkları söylenebilir.
👥 2. Cinsiyetle İlişkiler: Disruptor ve Player Tipleri Erkeklerde Daha Belirgin
Araştırmada Disruptor (sistemi değiştirmekten hoşlanan) ve Player (ödül odaklı) kullanıcı tipleri erkeklerde daha yüksek çıkmıştır.
Olası nedenler:
- Erkeklerin ödül ve rekabet mekanizmalarına daha hızlı tepki verdiği (ör. puan, rozet, sıralama gibi).
- “Disruptor” tipi, yani sistemi sorgulayan ve değiştirmek isteyen yön, erkek katılımcılarda daha sık görülmüş.
Yorum:
Bu sonuç, erkeklerin dışsal motivasyonlara (ödül, statü, rekabet) daha duyarlı olduğunu; buna karşın kadınların genelde ilişki kurma ve anlam bulma temelli içsel motivasyonlara yöneldiğini ima ediyor.
Ancak farkın “zayıf” düzeyde olması, bu farkların kalıplaşmış olmadığını, sadece eğilim gösterdiğini düşündürüyor.
🕰️ 3. Yaşla İlişkiler: Socialiser Tipi Yaşla Artıyor
Sadece Socialiser (sosyalleşmeden keyif alan) tipi yaşla anlamlı şekilde artmıştır.
Yani yaş ilerledikçe, kişiler için oyunlaştırmanın “topluluk, paylaşım, aidiyet” yönleri daha önemli hale geliyor.
Olası neden:
- Orta yaş ve üzeri bireylerde sosyal bağlantı ve anlamlı etkileşim ihtiyacı daha belirgin.
- Pandemi sonrası dönemde dijital ortamlarda sosyalleşme eğilimi güçlenmiş olabilir.
Yorum:
Gamification tasarımlarında yaş faktörü, özellikle sosyal bağlam (ör. grup hedefleri, ekip görevleri, topluluk mesaj panoları) oluştururken önemli hale geliyor.
Yaşlı kullanıcılar için “puan”dan çok “birliktelik” motive edici.
🎮 4. Oyun Oynama Alışkanlıklarıyla Anlamlı İlişki Yok
Katılımcıların oyun oynayıp oynamadığı ya da ne kadar sık oynadığı, Hexad kullanıcı tipiyle anlamlı bir ilişki göstermedi.
Bu şaşırtıcı ama önemli bir bulgu:
- “Oyuncu” olmakla “oyunlaştırma kullanıcı tipi” aynı şey değil.
- Bir kişi oyun oynamasa bile Achiever, Free Spirit ya da Philanthropist olabilir.
Yorum:
Bu, oyunlaştırmanın “oyuncu geçmişi”ne değil, psikolojik motivasyonlara dayanması gerektiğini gösteriyor.
Yani “oyun sever” biriyle “oyunlaştırmadan motive olan” biri aynı kişi olmak zorunda değil.
🧠 5. Korelasyonlar Arası Zayıflık: İnsan Profilleri Çok Katmanlı
Kullanıcı tipleri kendi aralarında da zayıf veya orta düzeyde ilişkiler gösteriyor.
Örneğin Achiever ve Free Spirit tipleri beklenmedik şekilde orta düzeyde ilişkili çıktı — yani başarı arayışı ile özgürlük arayışı bazı bireylerde birlikte görülebiliyor.
Bu da Hexad ölçeğinin alt boyutlarının birbirine geçtiğini, tek bir “dominant tip”in kişiyi tam tanımlamayabileceğini gösteriyor.
🧩 6. Genel Sonuç (Özetle):
- Demografi önemlidir ama tek başına yeterli değildir.
- Oyun geçmişi belirleyici değildir.
- Kullanıcı profili çok boyutludur; kişiselleştirme stratejileri de öyle olmalıdır.
Gamification tasarımları, sadece “ödül mü verelim?” veya “puan mı koyalım?” sorusuna değil,
“bu kullanıcının yaş, eğitim ve anlam ihtiyacı nasıl bir oyun deneyimiyle örtüşür?” sorusuna odaklanmalıdır.
