Predviđanje ksenofobije kod studenata s pomoću njihovih vrijednosti, samopoštovanja i mračne trijade

master's thesis

• Title (english): Predicting xenophobia among students from their values, self-esteem and the dark triad
• Author: Val Ivan Klašterka
• Mentor: Miroslav Rajter (mentor)
• Committee member: Lovorka Brajković (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Lea Andreis (član povjerenstva)
• Committee member: Miroslav Rajter (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Croatian Studies; (Department of Psychology); Zagreb
• Defense date and country: 2024-12-05, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Psychology

Abstract

Cilj ovoga istraživanja bio je provjeriti odnose samopoštovanja, mračne trijade i osobnih vrijednosti sa ksenofobijom te provjeriti mogućnost predviĎanja pojave ksenofobije na temelju opisanih konstrukata. Istraživanje je provedeno na daljinu (online) i u njemu je sudjelovalo 199 studenata Sveučilišta u Zagrebu različitih sastavnica s područja cijele Hrvatske, od kojih je 152 ženskoga spola. Sudionici su prikupljeni s pomoću društvenih mreža i popisa primatelja (mailing lista), na kojima je bila podijeljena poveznica do upitnika. Kao mjera ksenofobije korišten je upitnik ksenofobije, kao skala samopoštovanja korištena je Rosenbergova skala samopoštovanja, kao mjera osobnih vrijednosti korišten je prikaz osobnih vrijednosti, a kao mjera mračne trijade korišten je kratki upitnik mračne trijade. Rezultati su pokazali pozitivnu povezanost mračne trijade i ksenofobije, kao i vrijednosti konformizma i tradicije sa ksenofobijom. Negativna povezanost pronaĎena je izmeĎu univerzalizma i ksenofobije. Samopoštovanje i vrijednost dobrohotnosti i sigurnosti nisu bile povezane sa ksenofobijom. Istraživanjem je utvrĎeno da su makijavelizam te vrijednosti univerzalizma i tradicije prediktori ksenofobije. Regresijskom analizom samopoštovanja, mračne trijade i osobnih vrijednosti univerzalizma, dobrohotnosti, tradicije, konformizma i sigurnosti kao prediktora ksenofobije, pokazalo se da je najizraženiji prediktor osobna vrijednost tradicije i univerzalizma uz makijavelizam od mračne trijade.

Abstract (english)

The purpose of this study was to examine the relationship of self-esteem, the dark triad and personal values with xenophobia and to examine the possibility of predicting the occurrence of xenophobia based on the described constructs. The study was conducted online, and a sample of 199 students from all over Croatia attending the University of Zagreb’s various departments participated in it, of which 152 were female. Participants were collected with the help of social networks and mailing lists, where a link to the questionnaire was distributed. The following instruments were used: Xenophobia scale, Rosenberg Self-Esteem Scale, Short Dark Triad scale and Portrait values questionnaire. The results showed a positive correlation between the dark triad and xenophobia, as well as the values of conformity and tradition with xenophobia. A negative correlation was found between universalism and xenophobia. Self-esteem and the values of benevolence and security were not related to xenophobia. This paper found that machiavellianism and the values of universalism and tradition are predictors of xenophobia. The regression analysis of self-esteem, the dark triad and personal values: universalism, benevolence, tradition, conformity and security as predictors of xenophobia, showed that the most pronounced predictor is, tradition along with universalism and machiavellianism.

• Keywords: ksenofobija; mračna trijada; samopoštovanje; osobne vrijednosti
• Keywords (english): xenophobia; the dark triad; self-esteem; personal values
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:111:485279
• Study programme: Title: Psychology (Single Major, Science Stream); Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra psihologije (sveučilišni/a magistar/magistra psihologije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2025-01-15 08:46:01