Różne rodzaje kontaktów międzygrupowych, dehumanizacja, postrzegane zagrożenie, identyfikacja z grupą, poparcie dla polityk proimigracyjnych i promilitarnych - Behaviour in Crisis Lab

Różne rodzaje kontaktów międzygrupowych, dehumanizacja, postrzegane zagrożenie, identyfikacja z grupą, poparcie dla polityk proimigracyjnych i promilitarnych

Celem badania jest analiza dwóch głównych zagadnień. Po pierwsze, identyfikacja czynników kształtujących poglądy Polaków na temat imigrantów z Ukrainy i Bliskiego Wschodu, w tym ich poparcia dla polityk, zachowań pomocowych wobec grup obcych oraz poziomu tolerancji i akceptacji. Po drugie, zrozumienie czynników przewidujących poparcie dla polityk promilitarnych i gotowość do podejmowania skrajnych działań.

Granty wspierające publikacje w czołowych czasopismach i u renomowanych wydawców – finansowane w ramach Programu Strategicznego Inicjatywa Doskonałości Uniwersytetu Jagiellońskiego.

Zafer Özkan, Małgorzata Kossowska, Anna Potoczek

Celem badania jest analiza dwóch głównych zagadnień. Po pierwsze, identyfikacja czynników kształtujących poglądy Polaków na temat imigrantów z Ukrainy i Bliskiego Wschodu, w tym ich poparcia dla polityk, zachowań pomocowych wobec grup obcych oraz poziomu tolerancji i akceptacji. Po drugie, zrozumienie czynników przewidujących poparcie dla polityk promilitarnych i gotowość do podejmowania skrajnych działań.

Badanie opiera się na perspektywach takich jak kontakt międzygrupowy, fuzja tożsamości oraz teoria zagrożenia międzygrupowego, rozwijając wcześniejsze prace dotyczące kontaktu, identyfikacji grupowej i solidarności. Umieszczenie tego badania w polskim kontekście jest szczególnie istotne, ponieważ masowy napływ Ukraińców i odrzucenie imigrantów z Bliskiego Wschodu tworzą unikalne środowisko polityczne do testowania społecznych i psychologicznych podstaw tych poglądów.

Projekt bada również, w jaki sposób procesy identyfikacyjne wiążą się z poparciem dla działań militarnych oraz jak lęk przed możliwą wojną może kształtować te relacje. Badanie wykorzystuje czterofalowy projekt longitudinalny, a wszystkie cztery fale danych zostały już zebrane, co pozwala na solidne testowanie zmian i predyktorów w czasie.