Taḥrîf-i tercîḥ (preference falsification), bir şaḫṣın tazyîḳ-i ictimâʿî veya endîşe-i iʿtibâr sebebiyle tercîḥ-i ḫuṣûṣîsinden farklı bir tercîḥ-i ʿumûmî beyân etmesidir. Timur Kuran ile Fasih Zulfiqar’ın çalışması bu tavrı, bir defʿalık menfaʿat ḥisâbı olarak değil, tekrâr olundukça ʿâdet hâline gelebilen path-dependent bir süreç olarak modellemektedir. Müʾelliflerin çerçevesinde şaḫıs, bidâyette ḳabûl-i ictimâʿî kazanmak veya mücâzâttan ictinâb etmek maksadıyla şuʿûrlu sûrette başka bir ʿumûmî mevḳıf alabilir; aynı tavır tekrâr olundukça ḳarârın her defʿasında yeniden ḥisâb edilmesine olan iḥtiyâc azalır.

Model iki terâkümî mekanizma taʿrîf eder. Birincisi ḥassâsiyyetin azalması stokudur: tekrâr olunan taḥrîf-i tercîḥ, şaḫṣın fikr-i ḫuṣûṣîsi ile beyân-ı ʿumûmîsi arasındaki adem-i tevâfuḳun psikolojik mâliyetini azaltır. İkincisi persona stokudur: mükerrer beyânât-ı ʿumûmiyye, şaḫṣın muḥît-i ictimâʿîsinde muʿayyen bir hüviyyet ve iʿtibâr teşkîl eder. Böylece tavrı değiştirmek yalnız yeni bir reʾy beyân etmek değil, zaman içinde teşekkül etmiş bir mevcûdiyet-i ictimâʿiyyeyi tehlikeye atmak hâline gelir.

Çalışma bu mekanizmayı, ABD’deki ANES panel verilerini kullanarak münâḳaşalı ve daha müstaḳarr siyâset mesʾelelerindeki tebeddülât-ı mevḳıf üzerinden imtiḥân eder. Müʾelliflerin ana modellerinde daha yüksek taḥṣîl, daha sık müzâkere-i siyâsiyye ve siyâsete daha ziyâde dikkat, münâḳaşalı mesʾelelerde daha az tebeddül-i mevḳıf-ı ʿumûmî ile münâsebetlidir. Bununla beraber taḥrîf-i tercîḥ doğrudan ölçülmemekte; bu mekanizma taḥṣîl, temâs, siyâsî muḥâvere sıklığı ve siyâsete dikkat gibi müşâhede olunabilir müteġayyirler vâsıtasıyla dolaylı sûrette sınanmaktadır.

Taḥrîf-i tercîḥ nedir?

Taḥrîf-i tercîḥ, tercîḥ-i ḫuṣûṣî ile ʿalenen beyân olunan tercîḥ arasındaki farḳtır. Bir şaḫıs muʿayyen bir siyâseti ḫuṣûsen desteklemeyebilir; lâkin ḳabûl-i ictimâʿî, iʿtibâr veya başka bir menfaʿat-i hâriciyye sebebiyle onu ʿalenen desteklediğini söyleyebilir. Kezâ şaḫıs, ḫuṣûsen desteklediği bir reʾyi meydân-ı ʿumûmîde gizleyebilir.

Bu tefrîḳin ehemmiyyet-i ictimâʿiyyesi, tevzîʿ-i efkâr-ı ʿumûmiyyenin hakîḳî tevzîʿ-i efkâr-ı ḫuṣûṣiyyeden farklılaşabilmesidir. İnsanlar birbirlerinin yalnız beyânât-ı ʿaleniyyesini gördüklerinde cemʿiyyetteki hakîḳî destek veya muḫâlefet derecesini yanlış idrâk edebilirler.

Çalışmanın yeniliği, bu tavrın her defʿasında yeniden yapılan bir mâliyet–menfaʿat ḥisâbı olmayabileceğini müdâfaʿa etmesidir. İlk taḥrîf-i tercîḥ şuʿûrlu olabilir; lâkin mükerrer tavır zamanla otomatikleşebilir.

Taḥrîf-i Tercîḥ ʿÂdet Hâline Nasıl Gelir?

Müʾelliflerin modeli iki mütemmim stok üzerinden işler: ḥassâsiyyetin azalması stoku \(D_{i,t}\) ve persona stoku \(S_{i,t}\).

Ḥassâsiyyetin azalması stoku

Ḥassâsiyyetin azalması stokunun inkişâfı şu sûretle modellenmiştir:

\[ D_{i,t}=\delta_i^D D_{i,t-1}+f_{i,t-1} \]

Burada \(f_{i,t-1}=1\), evvelki devrede şaḫṣın tercîḥini taḥrîf ettiğini; \(\delta_i^D\) ise geçmiş ḥassâsiyyet azalmasının ne miḳdârının yeni devreye intikāl ettiğini gösterir.

Mükerrer taḥrîf-i tercîḥ \(D\)’yi büyütür. Modelde şaḫṣın ibtidâʾî dâḫilî adem-i tevâfuḳ mâliyeti \(\phi_i\) ise, o devredeki beyân mâliyeti:

\[ E_{i,t}=\frac{\phi_i}{1+D_{i,t}}f_{i,t} \]

olarak taʿrîf olunur. \(D\) büyüdükçe aynı tavrın dâḫilî psikolojik mâliyeti azalır. Bu, tavrın aḫlâḳen doğru veya yanlış olduğuna dâʾir müstaḳil bir ḥüküm değildir; modelin tekrârın psikolojik mâliyeti nasıl değiştirebileceğini temsîl etmek için kullandığı bir fonksiyondur.

Persona stoku

ʿUmûmî persona ise mükerrer icrâ-yı ictimâʿînin terâkümünü temsîl eder:

\[ S_{i,t}=\delta_i^S S_{i,t-1}f_{i,t-1}+f_{i,t-1} \]

Şaḫıs dâʾimâ aynı ʿumûmî mevḳıfı sergiledikçe, muḥît-i ictimâʿîsi onunla bu mevḳıf arasında daha ḳavî bir râbıṭa kurabilir. Model bu terâkümü bir nevʿ reputational capital olarak ele alır.

Şaḫıs daha sonra taḥrîf-i tercîḥi terk ederse modelde bir persona zıyâʿı zuhûr eder:

\[ N_{i,t}=\eta_{i,t}S_{i,t}(1-f_{i,t}) \]

\(\eta\), mevcûd personanın şaḫıs için ehemmiyyetini temsîl eder. Persona stoku ne ḳadar büyükse, eski ʿumûmî mevḳıftan ayrılmanın muntazar mâliyet-i ictimâʿiyyesi de o ḳadar büyür.

ʿUmûmî Persona Bir Mevḳıfı Niçin Müteṣallib Hâle Getirebilir?

Modelin esâs fikri, tekrârın iki cihetli bir kilit vücûda getirmesidir. Bir taraftan aynı beyânı tekrâr etmek psikolojik bakımdan kolaylaşır; diğer taraftan o beyândan ferâġat etmek ictimâʿî bakımdan daha mâliyetli hâle gelir.

Müʾellifler şaḫṣın küllî menfaʿatini dört unsur üzerinden ifâde ederler:

\[ U_{i,t}=R_{i,t}-E_{i,t}-N_{i,t}-B_{i,t} \]

Burada:

• \(R\): reputational utility — efkâr-ı ʿumûmiyye ile tevâfuḳtan hâṣıl olan menfaʿat-i iʿtibâriyye,
• \(E\): expressive disutility — tercîḥ-i ḫuṣûṣî ile tercîḥ-i ʿumûmî arasındaki adem-i tevâfuḳun dâḫilî mâliyeti,
• \(N\): persona shock — yerleşmiş personayı bozmanın mâliyeti,
• \(B\): persona rebuilding cost — yeni mevḳıf-ı ictimâʿî ve münâsebât teşkîl etmenin mâliyetidir.

Reputational utility kaynakta:

\[ R_{i,t}=\rho_i(2\bar y_{t-1}-1)(2f_{i,t-1}-1) \]

sûretinde modellenir. \(\rho_i\), şaḫṣın iʿtibâr-ı ʿumûmîye ne ḳadar ehemmiyyet verdiğini gösterir.

Bidâyet eşiği ve yerleşmiş eşik

Şaḫıs henüz bir persona veya ḥassâsiyyetin azalması stoku biriktirmemişken taḥrîf-i tercîḥe başlama eşiği:

\[ T_{i,t}^{b}=\frac{1}{2}+\frac{\phi_i}{4\rho_i} \]

olarak verilir.

Tavır yerleştikten sonra eşik:

\[ T_{i,t}^{v}= \frac{1}{2} + \frac{1}{4\rho_i} \left( \frac{\phi_i}{1+D_{i,t}} -\eta_iS_{i,t} \right) \]

hâline gelir.

Aradaki farḳ, çalışmanın withdrawal barrier — geri çekilme mâniʿi dediği mefhûmdur:

\[ W_{i,t} = T_{i,t}^{b}-T_{i,t}^{v} = \frac{1}{4\rho_i} \left[ \phi_i \left( 1-\frac{1}{1+D_{i,t}} \right) + \eta_iS_{i,t} \right] \]

Bu ifâde modelin esâs netîcesini riyâżî sûrette hulâṣa eder: ḥassâsiyyetin azalması ve persona stoku büyüdükçe, daha evvel benimsenmiş ʿumûmî mevḳıfın terk edilmesi için lâzım gelen tebeddül de büyür.

Maʿlûmât şoku niçin her zaman derḥâl mevḳıf tebeddülü meydana getirmez?

Modelde yeni maʿlûmât destek-i ʿumûmîyi düşürdüğünde herkes aynı anda mevḳıf değiştirmez. Bir şaḫıs ancak efkâr-ı ʿumûmiyyedeki tebeddül kendi vested threshold kıymetini aşacak ḳadar büyükse evvelki desteğ-i ʿumûmîsini terk eder.

Kritik şok:

\[ |\Delta\bar y|^{*}=\bar y_{t-1}-T_{i,t}^{v} \]

olarak taʿrîf olunur.

Şaḫṣın persona ve ḥassâsiyyetin azalması stokları büyüdükçe \(T^v\) düşer ve daha büyük bir şok lâzım gelir. Bu yapı modelde hysteresis, yaʿnî geçmiş tavrın bugünkü tepkîyi taʿyîn etmesi netîcesini doğurur.

Tercîḥ kaskadı

Bir şaḫṣın ʿumûmî tavrını değiştirmesi başkalarının idrâk ettiği efkâr-ı ʿumûmiyyeyi de değiştirebilir. İlk şaḫṣın teʾsîr-i ictimâʿîsi ikinci şaḫṣın eşiğini aşacak ḳadar büyükse ikinci şaḫıs da değişebilir ve süreç silsilevî sûrette ilerleyebilir.

İki şaḫıs için kaynak şu şartı istintâc eder:

\[ \epsilon_1>\Delta_{1,2} \]

Burada \(\epsilon_1\), ilk şaḫṣın tebeddülünün efkâr-ı ʿumûmiyye üzerindeki teʾsîrini; \(\Delta_{1,2}\) ise iki şaḫṣın yerleşmiş eşikleri arasındaki farḳı gösterir.

Binâʾenaleyh aynı ḫâricî şok baʿżı cemʿiyyetlerde yalnız birkaç şaḫṣı teʾsîr ederken, eşiklerin birbirine yaḳın olduğu başka bir muḥîtte geniş bir tercîḥ kaskadı meydana getirebilir.

Çalışma Dört Taḫmîni Nasıl İmtiḥân Ediyor?

Nazarî model dört ampirik taḫmîn hâṣıl eder. Bu taḫmînler ABD’deki münâḳaşalı siyâset suʾalleriyle daha müstaḳarr veya muḳâyese maksadıyla kullanılan siyâset suʾalleri arasında sınanmıştır.

Veri yapısı

Ana veri menbaʿı American National Election Studies’in 2016–2020–2024 panelidir. Kaynak çalışmanın odaklandığı suʾallerden biri transgender şaḫısların ʿumûma açık tuvaletleri cinsiyyet hüviyyetlerine muvâfıḳ sûrette kullanmasına dâʾir tavırdır.

Müʾellifler bunu hâlâ münâḳaşalı mesʾele olarak ele alırken same-sex marriage, gay ve lesbian çiftlerin çocuk evlâd edinmesi, Social Security masrafları ve devlet mektebi masrafları gibi maddeleri muḳâyese veya placebo vazîfesinde kullanmaktadır.

İki esâs netîce müteġayyiri

Support withdrawal: 2020’de destekleyen bir şaḫṣın 2024’te desteğini terk edip etmediğini ölçer.

Preference volatility: destek, orta mevḳıf veya muḫâlefet cihetindeki herhangi bir tebeddülü ihtivâ eden daha geniş tavır oynaklığı ölçüsüdür.

Çalışmanın Usûlü ve Bulguları

Nâḳıṣ cevap kontrolü

Taḥrîf-i tercîḥi survey cevaplarından ölçmenin esâs müşkili, iştirâkçilerin ḥassâs suʾâli cevaplamaktan külliyen ictinâb edebilmesidir. Müʾellifler evvelâ “don't know/refused” cevaplarının sistematik olup olmadığını imtiḥân etmektedir.

3.922 müşâhedeli evasion modelinde münâḳaşalı mesʾele × siyâsî müzâkere sıklığı etkileşimi maʿnîdâr değildir. Taḥṣîl de maʿnîdâr değildir. Siyâsete dikkat ise taḳrîben −0.0023 ve %5 ḥaddinde maʿnîdârdır; daha dikkatli iştirâkçiler suʾâli cevapsız bırakmaya daha az meyyâldir.

Bu netîce, müʾelliflerin nâḳıṣ cevapların ana netîceleri mekanik sûrette hâṣıl etmediği tefsîrine mesned teşkîl eder. Bununla beraber bu imtiḥân, survey cevabının şaḫṣın hakîḳî tercîḥ-i ḫuṣûṣîsine müsâvî olduğunu isbât etmez.

Temâs bulgusu

Ana logit modelinde transgender bir şaḫṣı tanımak siyâset desteğiyle ḳavî müsbet münâsebet göstermektedir. Tam spesifikasyonda contact emsâli taḳrîben 1.23 olup yüksek istatistikî maʿnîdârlığa mâliktir.

Buna muḳābil 2024 × Contact etkileşimi taḳrîben −0.44’tür ve kaynak bunu %10 derecesinde maʿnîdâr bulmaktadır. Müʾellifler bu netîceyi, temâsın umûmen daha yüksek desteğe refâḳat ettiği, lâkin 2020–2024 tebeddülünde temâslı şaḫısların desteğinde nisbî olarak daha büyük gerileme zuhûr ettiği şeklinde tefsîr etmektedir.

Lâkin Appendix A1’de aynı münâsebetin linear probability model muḳābili taḳrîben ṣıfırdır ve istatistikî bakımdan maʿnîdâr değildir. Bu sebeple bu bulgu diğer esâs netîcelerden daha ziyâde model-spesifikasyon ḥassâsiyyeti göstermektedir.

Taḥṣîl derecesi

2020’de ilgili siyâseti destekleyen 984 şaḫıs üzerinde kurulan tam linear probability modelinde taḥṣîl emsâli:

−0.036, p < 0.01

olarak rapor olunmaktadır. Müʾelliflerin tefsîriyle taḥṣîl miḳyâsında bir basamak yükselmek, diğer müteġayyirler sâbit iken evvelki desteği terk etme iḥtimâlinin taḳrîben 3.6 yüzde puan daha düşük olmasıyla münâsebetlidir.

İki cihetli sâbit teʾsîrler modelinde farḳ daha bârizdir:

Bu model 4.566 müşâhedeye dayanır. Çalışmanın nazarî tefsîri, münâḳaşalı mesʾelelerde iʿtibâr ve persona mâliyetlerinin maʿlûmâtı işleme ḳabiliyyetinden ayrı bir teṣallüb-i reʾy meydana getirebileceğidir.

Siyâsî müzâkere sıklığı

Ana support-withdrawal modelinde haftada siyâset konuşulan gün adedinin emsâli tam spesifikasyonda −0.027*** olarak verilmektedir.

Müʾelliflerin modeli bunu, şaḫṣın ʿumûmî mevḳıfını tekrâr etme adedi arttıkça persona stokunun ve ʿâdetin ḳuvvetlenmesi şeklinde tefsîr etmektedir.

Bu münâsebetin daha müstaḳarr muḳâyese mesʾelelerinde bârizleşmemesi, çalışmanın mekanizması bakımından ḫuṣûsen mühimdir. Eğer netîce yalnız ʿumûmî siyâsî maʿlûmât derecesi veya sâbit ideolojik teṣallüb sebebiyle ortaya çıksaydı, benzer örüntünün bütün mesʾelelerde görülmesi muntazar olurdu.

Siyâsete dikkat

Ana linear probability modelinde siyâsete dikkat emsâli −0.081*** olarak bulunmuştur. İki cihetli sâbit teʾsîrler modelinde münâḳaşalı mesʾele etkileşimi −0.056** iken daha müstaḳarr mesʾelede −0.016’dır ve istatistikî bakımdan maʿnîdâr değildir.

Kaynak bu netîceyi klasik “daha fazla maʿlûmât → daha fazla tecdîd” beklentisine muḳābil bir bulgu olarak tefsîr etmekte; lâkin bunun yalnız müşâhedeye dayalı münâsebetten mekanizmanın doğrudan isbâtlandığı maʿnâsına gelmediği unutulmamalıdır.

First-difference netîceleri

Bu cedvelde mühim bir kaynak içi adem-i tevâfuḳ vardır. Kaynağın îżâḥ edici metni taḥṣîlin hem withdrawal gap hem volatility gap üzerinde menfî olduğunu ifâde ederken neşrolunan Cedvel 7 volatility-gap emsâlini +0.016* göstermektedir. Bu sebeple volatility-gap ciheti kaynakta katʿîleşmemektedir.

Shannon entropisi

Kaynak ayrıca tevzîʿin ne ḳadar kesîf veya dağınık olduğunu tedḳîḳ etmek maksadıyla block-bootstrapped Shannon entropy taḥlîli yapmaktadır.

Identity-aligned bathroom policy için %95 güven aralıkları:

• 2016: taḳrîben 0.99–1.00,
• 2020: taḳrîben 0.99–1.00,
• 2024: taḳrîben 1.50–1.52.

olarak rapor olunmaktadır. Müʾellifler 2024’teki keskin artışı, daha evvel dar sûrette tekâsüf etmiş ʿumûmî tavırların daha geniş bir tevzîʿe açılması şeklinde tefsîr etmektedir.

Lâkin bu tefsîrin modelden müstaḳil tek îżâḥ olduğu söylenemez. Entropi, tevzîʿin şeklinin değiştiğini gösterir; bu tebeddülün sebebinin ʿâdet hâline gelmiş taḥrîf-i tercîḥin çözülmesi olduğu ayrıca nazarî ve ampirik farżiyyelere bağlıdır.

Netîceler Taḥrîf-i Tercîḥi Doğrudan İsbât Ediyor mu?

Hayır. Çalışma taḥrîf-i tercîḥi veya şaḫṣın reʾy-i ḫuṣûṣîsi ile reʾy-i ʿumûmîsi arasındaki farḳı doğrudan müşâhede etmemektedir. Bunun yerine modelin müşâhede olunamayan mekanizmalarını ölçülebilir proxy müteġayyirler üzerinden sınamaktadır.

Meselâ:

• transgender bir şaḫṣı tanımak reputational stake için,
• taḥṣîl derecesi müʾessesî ve iʿtibârî mâliyet için,
• siyâset konuşma sıklığı persona stoku için,
• siyâsete dikkat ḥassâsiyyetin azalması ve ʿâdet için

taḳrîbî göstergeler olarak kullanılmaktadır.

Bu müteġayyirlerin başka mekanizmaları da temsîl etmesi mümkündür. Müʾellifler Bayesian updating, tefrîḳ-i ictimâʿî, group threat, miḳyâs artefaktı ve backlash dâhil yedi alternatif îżâḥı müzâkere ederek kendi modellerinin bunların bütününden daha fazla müşâhedeyi aynı anda îżâḥ ettiğini müdâfaʿa etmektedir. Bu, çalışma dâḫilindeki model muḳāyese­sinin netîcesidir; alternatif nazariyyelerin ʿumûmî ilmî edebiyyâtta ortadan kalktığı maʿnâsına gelmez.

Ölçüm farżiyyesi

ANES’in 2024 suʾâl yapısı evvelki dalgalardan farklıdır. 2024’te açık bir “ne destekliyorum ne karşıyım” kategorisi bulunurken evvelki senelerde aynı kategori aynı sûrette sunulmamıştır.

Müʾellifler müşterek beşli miḳyâs vücûda getirmek için evvelki senelerdeki düşük yoğunluklu cevaplarla nötr kategoriyi birleştirmektedir. Bu muʿâmele zamanlar arası muḳāyeseyi mümkün kılar; lâkin tevzîʿin şekli ve entropy gibi ḥisâblar üzerinde teʾsîrli olabilecek bir ölçüm farżiyyesidir.

ʿİlliyyet ḥaddi

Panel taṣarımı aynı şaḫıslardaki tebeddülü taʿḳîb etmeyi mümkün kıldığı için yalnız kesitsel bir survey’e nisbetle mühim bir fażîlet sağlar. Two-way fixed-effects ve first-difference modelleri de zaman içinde değişmeyen birçok ferdî ḫuṣûṣiyyetin teʾsîrini azaltmayı maksûd eder.

Bununla beraber taḥṣîl, siyâsî muḥâvere veya siyâsete dikkat tesâdüfî sûrette taʿyîn olunmuş müdâhaleler değildir. Bu sebeple emsâller ḳavî münâsebetlere işâret edebilir; lâkin tek başına şaḫṣın teṣallüb-i reʾyinin katʿiyyen taḥrîf-i tercîḥ ʿâdetinden neşʾet ettiğini tecrîbî sûrette göstermez.

Zaman çözünürlüğü

Kaynağın kendi taḥdîdât bölümünde de beyân edildiği vechile panel dalgaları arasındaki dört senelik boşluk, tercîḥ kaskadlarının mikro-zamanlamasını müşâhedeye imkân vermez. Bir şaḫṣın hangi târîhte veya hangi maʿlûmâttan sonra eşiğini geçtiği doğrudan görülemez.

Çalışmanın desteklediği netîce

Çalışmanın verileriyle tevâfuḳ eden: ʿAlenen beyân olunan tavırların değişme iḥtimâli, münâḳaşalı siyâset sahalarında taḥṣîl, siyâsî müzâkere sıklığı ve siyâsete dikkat gibi ḫuṣûṣiyyetlerle sistematik sûrette münâsebetlidir. Bu münâsebetlerin daha müstaḳarr muḳāyese mesʾelelerinde aynı ḳuvvette zuhûr etmemesi, müʾelliflerin path-dependent ʿâdet modeline ampirik destek sağlar.

Çalışmanın desteklemediği netîce

Çalışmanın doğrudan göstermediği: Muʿayyen bir şaḫṣın reʾy-i ḫuṣûṣîsinin ne olduğu, hangi survey cevabının şuʿûrlu sûrette sahte olduğu, şaḫṣın hangi anda taḥrîf-i tercîḥi ʿâdete tahvîl ettiği veya tedḳîḳ olunan siyâset seçeneklerinden herhangi birinin normatif bakımdan doğru yahut yanlış olduğu bu verilerle taʿyîn edilmemektedir.

Menbaʿ ve Usûl Notu

Aslî çalışma: From Performance to Habit: How Preference Falsification Becomes Self-Reinforcing.

Müʾellifler: Timur Kuran, Fasih Zulfiqar.

Menbaʿ: Social Science Research Network (SSRN) working paper.

SSRN Abstract ID: 7295178.

DOI: 10.2139/ssrn.7295178.

Date Written: 16 Ağustos 2026.

SSRN’ye irsâl: 18 Ağustos 2026.

Uzunluk: 74 ṣaḥîfe.

Ruḫṣat: Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0).

Taḥkîm vazʿiyyeti: Menbaʿ SSRN working paper/preprinttir; bu nüsha üzerinde muḥakkem mecmûʿa neşri maʿlûmâtı bulunmamaktadır.

Ana veri menbaʿı: American National Election Studies 2016–2020–2024 panel verileri.

Ana usûller: Nazarî dinamik discrete-choice model, logit regresyon, linear probability model, two-way fixed effects, first-difference regresyonları ve block-bootstrapped Shannon entropy muḳāyeseleri.

Esâs usûlî taḥdîd: Preference falsification doğrudan müşâhede edilmemektedir. Modelin persona, iʿtibâr ve ʿâdet parametreleri müşâhede olunabilir demografik veya davranışsal proxy müteġayyirler üzerinden operasyonelleştirilmektedir.

Miḳyâs taḥdîdi: 2024 survey cevap kategorilerinin evvelki dalgalardan farklı olması sebebiyle seneler arası müşterek miḳyâs teşkîl edilmiştir. Bu yeniden kodlama muʿayyen farżiyyelere dayanır.

Kaynak içi adem-i tevâfuḳ: Cedvel 7’de taḥṣîl × volatility-gap emsâli müsbet görünürken îżâḥ metni bunu menfî olarak taʿrîf etmektedir.

Sağlamlık notu: Şahsî temâsla ilgili ana etkileşim logit spesifikasyonunda żaʿîf derecede maʿnîdârdır; linear probability robustness modelinde maʿnîdâr değildir.

Siyâsî tefsîr ḥaddi: Bu Verianla metni tedḳîḳ olunan ABD siyâset seçeneklerinden herhangi birini destekleyen veya reddeden bir ḥüküm değildir. Yalnız çalışmanın nazarî modelini, ampirik usûlünü, netîcelerini ve delîl ḥudûdunu îżâḥ eder.