Bu makale, günümüz dünyasının derinden meşgul olduğu iki temel sorununu ele almaktadır; artan mülteci/göç dalgası ve bunun doğal sonucu olarak istihdam, barınma, eğitim, refah, sağlık ve sivil haklar gibi çoklu bağlamda etnik ayrımcılıklar. Benzerlik güdüsüyle tetiklenen Etnisite ve gruplar arası çatışma ve rekabet nedeniyle uyarılan Gerçekçi Tehdit, iki bağımlı değişkenle nedenselliği kurularak incelenmiştir; İşe Alma Niyeti ve işe alım Sıralaması. Türk adaylar için etnik biliş, göçmenler için ise algılanan gerçekçi tehdit belirleyici faktörlerdir. Toplam 232 katılımcıdan (166 kadın, 66 erkek) yanıtları çevrimiçi metodla toplanmıştır.
Amaç: Bu çalışma, göçmenlerin - Suriyeliler (yaklaşık 3,7 milyon, 2023), Özbekler (yaklaşık 60 bin, 2022) - Türk adaylarla rekabet ederken karşılaşabilecekleri işe alım ve seçim zorluklarını analiz ederek, gruplar arası ayrımcılığın işgücü piyasası seçim süreçleri üzerinde ne ölçüde sonuçları olabileceğini anlamayı hedeflemiştir.
Etnik benzerlikler ve algılanan tehdit tarafından yordamlanan ve görev pozisyonu tarafından yönlendirilen etnik dışlayıcılıkla ilgili önyargıların belirleyicilerini ortaya çıkarmayı amaçlıyoruz. Çalışma ayrıca, genel olarak kadınların ve özellikle cinsiyetçi yaklaşımlara uğramış kadınların, adayların etnik kökenlerinin ayrımcı bir uyarıcı olarak bu kadar belirgin olduğu durumlarda, tutumlarına açıklık getirecektir.
Yöntem: Çevrimiçi ankette yüksek ve düşük statülü iki ayrı iş ilanı ve bunlara ilişkin Türk, Suriyeli ve Özbeklerin eşit nitelikteki özgeçmişleri listelenmiştir ve bu bilgilerle seçim yapılması istenmiştir. İkinci bölümde ise katılımcıların etnik eğilim ve korku algıları test edilmiştir.
Bulgular: Analizler sonucu; Etnik Kimlik, özellikle Türk adaylar değerlendirildiğinde Gerçekçi Tehditten daha güçlü bir yordayıcı olarak ortaya çıkmıştır. Göçmen adayların değerlendirilmelerinde ise Gerçekçi Tehdit, Etnik Kimliğin de bir dereceye kadar etkisinin olmasına karşın, daha güçlü bir faktör olarak ortaya çıkmıştır; Tüm analizler, her durumda Türk adayların kayırıldığını, göçmenlere karşı ise olumsuz Ayrımcılık sergilendiğini işaret etmektedir; Görev statüsü herhangi bir kararı etkilememiştir. Cinsiyet, ayrımcılıkları kontrol etmede etkili olmamıştır. Cinsiyet ayrımcılığına uğramış kadın katılımcılar kararlarında, Türkler açısından daha güçlü etnik önyargı, göçmenler açısından ise daha güçlü gerçekçi tehdit algısı sergilemişlerdir, Suriyelileri damgalanmış dış grup olarak belirlemişler ve Özbekler Suriyelilerden çok daha hafif ayrımcılıkla karşı karşıya kalarak "Önyargı Dağılımı Hesabı" argümanlarını desteklemişlerdir.
Özgünlük: Bu proje, göçmenlerin Türk adaylarla rekabetlerinde, etnisite ile kaygı ve çatışma faktörlerini, iş pozisyonlarının etkilerini de kapsayarak, işe alım süreçleri bağlamında araştıran ilk proje olması bakımından önemlidir. Etnisiteleri farklı adayların değerlendirilmesinde, cinsiyet farklılıklarının yordamlamaya etkilerinin değerlendirilmesi bakımından da özgündür. Ayrımcılık mağduru olan katılımcıların, özellikle de mağdur kadınların, etnisitenin öne çıktığı koşullarda, tutumların yordamlanıp, literatüre etkili argümanlar ürettiği az sayıdaki, muhtemelen de tek örnektir.
Kaynakça: Bagozzi, P. R., & Yi, Y. (2012). Specification, Evaluation, and Interpretation of Structural Equation Models. Academy of Marketing Science, 40, 8-34.
Broverman, I. K., Vogel, S. R., Broverman, D. M., Clarkson, F. E.,&Rosenkrantz, P. S. (1972). Sex-role stereotypes: A current appraisal. Journal of Social Issues, 28, 59–78.
Brown, T., Sellers, S., Brown, K., & Jackson, J. (1999). Race, ethnicity, and culture in the sociology of mental health. Handbook of sociology of mental health (pp. 167- 182).
Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). New York: Routledge.
Chen, C. C., (2019). Human resources management and industrial relations in multinational corporations in and from China: Challenges and new insights. Human Resources Management, 58: 455-472.
Ceobanu, A. M., & Escandell, X. (2010). Comparative analyses of public attitudes toward immigrants and immigration using multinational survey data: A review of theories and research. Annual Review of Sociology, 36, 309–328. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.012809.102651
Crisp, J. R., Hewstone, M. (2007). Multiple Social Categorization. Advances in Experimental Social Psychology Volume 39, 2007, Pages 163-254
This article deals with two fundamental global issues the world has been deeply engaged in; the worldwide refugee/migration surge, and as its potential outcome, racial/ethnic discrimination across multiple contexts, such as employment, housing, education, welfare, healthcare, and civil rights. Ethnicity triggered by Similarity and Realistic Threat stimulated by conflict and competition has been used to analyze the causality with two criterion variables; Hiring Intention and subsequently Ranking. Ethnic cognition for Turks and perceived realistic threat for migrants were the determining constructs. The online self-reporting survey was conducted using Qualtrics with 232 participants (166 women, 66 men).
Purpose: This study aims to understand the extent of intergroup discrimination responsible for consequences on labor market selection processes, by analyzing the hiring and selection challenges the migrants - Syrians (nearly 3,7 million, 2023) and Uzbeks (nearly 60 thousand, 2022) likely to encounter when competing with Turkish candidates. We aim to reveal the determinants of bias related to ethnic exclusionism driven by ethnic similarities and perceived threat and moderated by job status. The study also digs out the attitude of women in general, but particularly those who are stigmatized by gender will demonstrate their attitudes when applicants' ethnicities are so salient as a discriminatory stimulant.
Method: The questionnaire has listed two job postings for each high and low-status job vacancy, and equally qualified CVs of Turks, Syrians, and Uzbeks relating to postings. The questionnaire has been available online in two different time frames, the first between March 12th and May 27th and the second phase between August 2nd and September 17th, 2023. These dates have coincided with a very notable part of the sociopolitical and sociopsychological period when the Syrian migrant issue was at its climax.
Findings: Analysis indicated that; Ethnic Identity overall, had demonstrated a stronger predictor than Realistic Threat, especially when Turkish candidates were rated, and Realistic Threat emerged as a stronger predictor on migrant candidates' selection assessments where Ethnic Identity has also predicted to some extent; All the estimations in all cases indicating a dominant bias for Turkish candidates and discriminate against the migrants; Job status did not moderate any decision; Gender was not effective in controlling discriminations. Women who have experienced gender discrimination have scored stronger ethnic bias favoring Turks, and stronger realistic threat against minorities, designating Syrians as stigmatized outgroups; and Uzbeks face much lighter form of discrimination than Syrians, supporting the "Prejudice Distribution Account" arguments.
Originality: This project is novel in that; it is the first in Turkiye, to explore the hiring considerations when migrants compete with Turkish applicants, taking into account ethnicity coupled with anxiety and conflict constructs, moderated by job status. It is original in that it compares the raters' gender differentiations in attitudes toward the assessment of candidates having ethnic diversities. It is a rare, possibly only example of exploring the attitudes of people who have experienced discrimination, particularly women who experienced gender discrimination, predicting entitative arguments to the literature, given the conceptual framework.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Organisational Behaviour |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | September 30, 2024 |
Publication Date | September 30, 2024 |
Submission Date | March 24, 2024 |
Acceptance Date | September 20, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 23 Issue: 50 |