Threat perception, contact and social distance: Factors that affect public opinion on Syrians in Turkey
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışma Suriyelilere ilişkin kamuoyunu etkileyen faktörleri incelemektedir.Literatüre dayanarak, tehdit algısının yanı sıra temas ve sosyal mesafe bu çalışmanınana açıklayıcı değişkenlerini oluşturmaktadır. KONDA Araştırma ve Danışmanlık'ınsağladığı kamuoyu yoklaması verisi ile ikincil veri analizi gerçekleştirilmiştir.Sonuçlara göre tehdit algısı ve sosyal mesafenin (yakınlığın) kanaatin önemliyordayıcılar olduğu belirlenmiştir. Buna göre, algılanan tehdit arttıkça, Suriyelilerehaklar verilmesine destek düşmektedir. İnsanların Suriyelileri sosyal hayatlarınakatmaya istekli olması, haklara desteği arttırmaktadır. Ayrıca, mesleki statü,desteklenen siyasi parti ve aylık hanehalkı geliri de hem haklara desteği hem detehdit algısını açıklamada önemli yordayıcılar olarak belirlenmiştir. Sosyal mesafe,cinsiyet ve il bazında Suriyeli yoğunluğu tehdit algısına etki etmektedir. Öte yandantemas indeksi istatistiki olarak anlamlı bir etki yaratmamaktadır. This thesis examines the factors that affect opinion on Syrians. Relying on theliterature, perceived threat is offered as the main explanatory variable, alongsidecontact with Syrians and social distance. A secondary analysis is conducted withKONDA Research & Consultancy's public opinion data. The results indicate thatboth perceived threat and social distance (proximity) are significant predictors ofopinion. As perceived threat increases, support for rights decreases. However, aspeople tend to include Syrians in their social lives, they are more likely to support forrights for the Syrians. Moreover, employment status, political party preference,monthly household income are also significant predictors of support for rights for theSyrians, as well as perceived threat. Social distance, gender and refugee intensity in acity, are other predictors of perceived threat. Contact, on the other hand, is not asignificant predictor in any of the models.
Collections