This study aimed to determine the effect of automatic thoughts on social media addiction (SMA) in university students. The current research is descriptive. The study population consisted of all students studying at Iğdir University in the 2022–2023 academic year (N=14.000); the sample consisted of 631 people. Data were collected using a general information form, the SMA Scale (SMAS), and the Automatic Thoughts Scale (ATS). Descriptive statistical analyses (percentage, minimum, maximum, and mean), independent sample t-test, one-way analysis of variance Pearson correlation, and multivariate linear regression analysis were used to evaluate the data. The mean age of the students in the sample was 20.71±1.99, and 67.5% were female. The students were less dependent on social media (SM) and the level of negative automatic thoughts was above average. A significant difference was found between ATS and gender, family income status, psychiatric disorder status, and duration of SM use (p<0.05). The difference between SMAS and gender, psychiatric disorder status, years of SM use, and duration of use was statistically significant (p<0.05). A moderately significant relationship was statistically determined between ATS and SMAS (r=0.423; p<0.05). Finally, it was determined that automatic thoughts significantly
predicted SMA (F(2–436)=136.929; p<0.05). Consequently, it was determined that as automatic thoughts increase, SMA increases and automatic thoughts predict SMA. Furthermore, providing students with training programs that develop functional automatic thoughts instead of dysfunctional automatic thoughts and reduce their SM use may be important.

Bu çalışma, üniversite öğrencilerinde otomatik düşüncelerin Sosyal Medya Bağımlılığı (SMB) üzerin-deki etkisini belirlemek amacıyla yapıldı. Bu tanımlayıcı nitelikte yapılan çalışmanın evrenini 2022-2023 eğitim öğretim yılında Iğdır Üniversitesi’nde öğrenim gören tüm öğrenciler (N=14.000), örneklemini ise 631 kişi oluşturdu. Veriler genel bilgi formu, Sosyal Medya Bağımlılığı Ölçeği (SMBÖ) ve Otomatik Düşünceler Ölçeği (ODÖ) kullanılarak toplandı. Verilerin değerlendirilmesinde betimsel istatistiksel analizler (yüzde, minimum, maksimum, ortalama), bağımsız örneklem t testi, tek yönlü ANOVA, Pearson korelasyon ve çok değişkenli doğrusal regresyon analizi kullanıldı. Örneklemdeki öğrencilerin yaş ortalamasının 20,71±1,99 ve %67,5’inin kadın olduğu tespit edildi. Öğrencilerin Sosyal Medyaya (SM) daha az bağımlı oldukları ve olumsuz otomatik düşünce düzeylerinin ortalamanın üzerinde olduğu görüldü. ODÖ ile cinsiyet, aile gelir durumu, psikiyatrik bozukluk durumu ve SM kullanım süresi arasında anlamlı bir fark olduğu bulundu (p<0,05). SMBÖ ile cinsiyet, psikiyatrik bozukluk durumu, SM kullanım yılı ve kullanım süresi arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edildi (p<0,05). ODÖ ve SMBÖ arasında istatistiksel olarak pozitif yönde orta düzeyde anlamlı bir ilişki saptandı (r=0,423; p<0,05). Son olarak, otomatik düşüncelerin SMB’yi anlamlı şekilde yordadığı belirlendi (F[2-436]=136,929; p<0,05). Sonuç olarak, otomatik düşünceler arttıkça SMB’nin arttığı ve otomatik düşüncelerin SMB’yi yordadığı belirlendi. Ayrıca öğrencilere işlevsiz otomatik düşünceler yerine işlevsel otomatik düşünceler geliştiren ve SM kullanımlarını azaltan eğitim programlarının uygulanması önemli olabilir.