KADIN SPORCULARIN YAPAY ZEKÂ TEMELLİ GÜZELLİK ALGILARINDAKİ DEMOGRAFİK FARKLILIKLAR

This study examined female athletes’ AI-based beauty perceptions by national athlete status, income, sports experience, age, and discipline. This cross-sectional comparative study included 657 active female athletes during the 2025–2026 season. Data were collected using a Personal Information Form and the Artificial Intelligence Beauty Perception Scale developed by Kalkan et al. (2024). In this sample, Cronbach’s alpha and McDonald’s omega were both .970. Analyses included Welch’s t-test, Welch’s ANOVA, Games–Howell tests, Cohen’s d, eta squared (η²), and 95% confidence intervals. National athletes scored higher than non-national athletes, t(304.22)=20.58, p<.001, d=1.96, 95% CI [1.67, 2.32]. Middle- and high-income groups scored higher than the low-income group and did not differ from each other, F(2, 98.37)=94.47, η²=.258. Athletes with at least three years of experience scored higher than those with 0–2 years, with no differences among the three more experienced groups, F(3, 112.19)=131.30, η²=.482. Scores increased across age groups and were highest among athletes aged 24 or older, F(2, 120.61)=179.08, η²=.449. Hockey athletes scored higher than all other groups; cricket athletes and those in other disciplines scored higher than volleyball athletes, F(3, 105.99)=113.47, η²=.427. The test for national athlete status and the overall group comparisons for income, sports experience, age, and sports discipline were significant at p < .001. From a sport management perspective, the findings may inform digital communication, media literacy, and athlete welfare practices in sport clubs and federations. Given the cross-sectional design and unequal groups, the findings should be interpreted as preliminary and sample-specific, not causal.

Bu araştırmanın amacı, kadın sporcuların yapay zekâ temelli güzellik algılarını millîlik durumu, gelir düzeyi, spor yaşı, yaş ve spor branşı açısından incelemektir. Kesitsel ve karşılaştırmalı nicel araştırmanın örneklemini, 2025–2026 sezonunda aktif olan 657 kadın sporcu oluşturmuştur. Veriler, Kişisel Bilgi Formu ve Kalkan vd. (2024) tarafından geliştirilen Yapay Zekâ ile Güzellik Algısı Ölçeği ile toplanmıştır. Ölçeğin mevcut örneklemdeki Cronbach alfa ve McDonald omega katsayıları ,970’tir. Analizlerde Welch t-testi, Welch ANOVA, Games-Howell testi, Cohen’s d, eta kare (η²) ve %95 güven aralıkları kullanılmıştır. Millî sporcuların puanları millî olmayan sporcuların puanlarından yüksektir (t(304,22)=20,58; p<,001; d=1,96; %95 GA [1,67–2,32]). Gelir düzeyinde orta ve üst gelir gruplarının puanları alt gelir grubundan yüksekken iki üst grup arasında farklılık bulunmamıştır (F(2, 98,37)=94,47; η²=,258). Spor yaşı bakımından 3–5 yıl, 6–8 yıl ve 9 yıl ve üzeri grupların puanları 0–2 yıl grubundan yüksek bulunmuş; daha deneyimli üç grup arasında farklılık saptanmamıştır (F(3, 112,19)=131,30; η²=,482). Yaş gruplarında kademeli farklılık belirlenmiş ve en yüksek puan 24 yaş ve üzeri grupta elde edilmiştir (F(2, 120,61)=179,08; η²=,449). Branş karşılaştırmasında hokey sporcularının puanları bütün gruplardan; kriket ve diğer branşlardaki sporcuların puanları voleybol sporcularından yüksektir (F(3, 105,99)=113,47; η²=,427). Millîlik durumuna ilişkin test ile gelir düzeyi, spor yaşı, yaş ve spor branşına ilişkin genel grup karşılaştırmaları p<,001 düzeyinde anlamlıdır. Spor yönetimi açısından bu bulgular, spor kulüpleri ve federasyonların dijital iletişim, medya okuryazarlığı ve sporcu refahına yönelik uygulamalarına bağlamsal bilgi sağlayabilir. Kesitsel desen ve dengesiz grup dağılımları nedeniyle sonuçlar örnekleme özgü ön bulgular olarak değerlendirilmelidir.