Geri Dön

Yapay zeka aracılığıyla elde edilen getirilerin vergilendirilebilirliği: Türkiye'de yapay zeka okuryazarlığı ve vergilendirme algısı tespiti

Taxability of returns generated through artificial intelligence: Artificial intelligence literacy and taxation perception in Turkey

  1. Tez No: 892402
  2. Yazar: NURULLAH BÜYÜKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİNE UZUNALİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Hukuk, Maliye, Law, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Siirt Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maliye Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Maliye Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Bu araştırma kapsamında yapay zeka okuryazarlığı algısının vergilendirme algısı üzerindeki etkisi ve yapay zeka okuryazarlığı algısı ve vergilendirme algısının demografik değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediği belirlendi. Online anket tekniğinden faydalanılarak 645 kişiden toplanan veri setinden hatalı olanlar çıkarılarak 545 tanesi kullanıldı. Elde edilen veriler SPSS 26 paket programıyla frekans analizi, faktör analizi, t-testi, anova, ki-kare ve regresyon analizi kullanılarak çözümlenmiştir. Yapılan frekans testi neticesinde katılımcıların büyük çoğunluğu kadınlardan (%59,4) ve evlilerden (%56,5) oluştuğu saptanmıştır. Bunların büyük çoğunluğunu 25-44 yaş arası (%60 /327 kişi) lisans mezunu bireyler oluşturmaktadır (%37,6 -205 kişi). %27,2 (148 kişi)'si özel sektör çalışanlarından oluşan katılımcıların büyük çoğunluğu (297 kişi) sanal varlık kavramını 2017-2021 yılları arasında duyduğunu belirtirken, 110 kişi kavramı 2016 yılından önce duyduğunu ifade etmiştir. Kavram hakkındaki bilgi sahipliği sorusuna çoğunluk (%40,7) kısmen bilgi sahibi olduğu cevabını vermiştir. Yapılan faktör analizi neticesinde yapay zeka okuryazarlığı ve vergilendirme ölçekleri tek boyut şeklinde saptanmıştır. t testi neticesinde cinsiyete göre yapay zeka okuryazarlığı ve vergilendirme algısında fark tespit edilmezken, medeni duruma göre farklılık tespit edilmiştir. ANOVA testi neticesinde yaşa, eğitim seviyesine, sanal varlık kavramı hakkında bilgi sahipliğine göre hem yapay zeka okuryazarlığının hem de vergilendirme algısının farklılık gösterdiği; mesleğe ve sanal varlık kavramının ilk defa ne zaman duyulduğuna bağlı olarak sadece yapay zeka okuryazarlığının farklılık gösterdiği saptanmıştır. Kavramın ilk defa ne zaman duyulduğuna ve kavram hakkında bilgi sahipliğine yapılan ki-kare analizi sonucunda yaşa, eğitim seviyesine ve medeni duruma göre farklılık tespit edilirken mesleğe ve cinsiyete göre farklılık tespit edilmemiştir. Regresyon analizi sonucunda yapay zeka okuryazarlığı algısının vergilendirme algısını etkilediği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Within the scope of this research, the effect of AI literacy perception on taxation perception and whether AI literacy perception and taxation perception differ according to demographic variables were determined. Using the online survey technique, 545 of the data set collected from 645 people were used by removing the erroneous ones. The data obtained were analysed using frequency analysis, factor analysis, t-test, anova, chi-square and regression analysis with SPSS 26 package programme. As a result of the frequency test, it was determined that the majority of the participants were women (59.4%) and married (56.5%). The vast majority of these are individuals between the ages of 25-44 (60% / 327 people) with a bachelor's degree (37.6% -205 people). The vast majority of the participants (297 people), 27.2% (148 people) of whom are private sector employees, stated that they heard the concept of virtual assets between 2017-2021, while 110 people stated that they heard the concept before 2016. The majority (40.7%) answered that they were partially informed about the concept. As a result of the factor analysis, artificial intelligence literacy and taxation scales were determined as a single dimension. As a result of the t test, no difference was detected in the perception of artificial intelligence literacy and taxation according to gender, while a difference was detected according to marital status. As a result of the ANOVA test, it was determined that both artificial intelligence literacy and taxation perception differed according to age, education level, and knowledge about the concept of virtual asset; only artificial intelligence literacy differed depending on the profession and when the concept of virtual asset was heard for the first time. As a result of the chi-square analysis of when the concept was heard for the first time and the knowledge about the concept, a difference was found according to age, education level and marital status, while no difference was found according to occupation and gender. As a result of regression analysis, it was observed that the perception of artificial intelligence literacy affects the perception of taxation.

Benzer Tezler

  1. A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids

    Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi

    NECATİ AKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. Doğal lifli kompozitlerin ses yutma performanslarının belirlenmesinde laboratuvar çalışması ve yapay zeka yaklaşımı: su kabağı lifleri-epoksi kompoziti örneği

    A laboratory study and artificial intelligence approach in determining sound absorption performance of natural fiber composites: a case study of luffa cylindrica fibers-epoxy composite

    OYA KESKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ

  3. A support decision system for predicting rating values of preproduction TV content: An explainable machine learning approach

    Yayınlanmamış TV içeriğinin reyting değerinin tahmin edilebilmesi için karar destek sistemi: Bir açıklanabilir makine öğrenimi yaklaşımı

    BURAK BATIBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  4. Sinirsel bulanık mantık modeliyle kanser risk analizi

    Cancer risk analysis with using neuro-fuzzy logic model

    ATINÇ YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK

    YRD. DOÇ. DR. SEÇKİN ARI

  5. Developing a decision-support system using machine learning and deep learning models for daily demand forecasting: A case study

    Günlük talep tahmini için makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri kullanarak karar destek sistemi geliştirme: Bir vaka çalişmasi

    RANA EZGİ KÖSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ