오해는 결코 이주 분야
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표 2 검토된 68개 기사의 기술 통계
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효과에 대한 증거는 정성적으로 요약되며 저자가 관련 통계적으로 유의미한 효과를 발견한 연구의 비율로도 요약됩니다. 단점에도 불구하고, 효과 크기 대신 통계적 유의성이 사용됩니다. 그 이유는 다음과 같습니다. (1) 이 리뷰는 효과가 있는 것과 없는 것을 식별하는 데 야망을 제한하고, 어느 정도인지는 고려하지 않기 때문입니다. (2) 기사에서 모집단에서 복제될 가능성의 특정 임계값을 통과하는 증거를 발견했는지 여부는 쉽게 비교할 수 있는 지표가 됩니다. (3) 다양한 기사에서 사용된 다양한 측정, 개념 및 맥락을 고려할 때 효과 크기의 비교는 매우 문제가 될 것입니다.
정보 제공, 오해의 소지 바로잡기 및 "신화 깨기"
이민 정책 입안자와 학계에서 검증한 가장 일반적인 전략적 커뮤니케이션 형태는 새로운 정보를 제공하여 이민에 대한 다양한 태도를 바꾸려는 것으로, 일반적으로 명시적이든 암묵적이든 이민 수나 그 영향에 대한 "잘못된 인식"을 바로잡으려는 시도입니다.
이주자 자원 및 흐름에 대한 정보 수정/제공
시민들은 자국 내 이민자 비율, 문화적, 종교적 차이, 이민자들의 경제적 약점을 과대평가하는 것으로 반복적으로 나타났습니다(Alesina et al., 2021 ). 이러한 오해는 결코 이주 분야에서만 고유한 것은 아니지만 시민들은 불평등율을 잘못 인식할 가능성이 높습니다(예: Hauser & Norton, 2017 ). 그러나 이러한 오해는 반이민 관점과 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다(Nadeau et al, 1993 ; Sides & Citrin, 2007 ). 미국 연구에 따르면 소수 민족 인구 규모에 대한 교정이나 연간 이민 수준을 높이는 것이 시민들의 이민 관련 의견을 바꾸는 데 실패하는 것으로 나타났습니다(Hopkins et al., 2019 ; Lawrence & Sides, 2014 ; Sides & Citrin, 2007 ). 덴마크의 Jørgensen과 Osmundsen( 2020 )은 복지 이용, 범죄율, 이주민 인구 비율에 대한 올바른 정보를 제공하더라도 개인이 올바른 정보를 고려한 후 사실에 대한 신념을 업데이트하더라도 정책 선호도에 영향을 미치지 않는다는 것을 보여주었습니다.
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