KARDEŞİM İÇİN DER'A: MEDYADA KİMLİK OLUŞUMUNUN TOPLUMSAL VE BİREYSEL YANSIMALARI

Author :  

Year-Number: 2026-LXXXIV
Language : İngilizce
Subject : İletişim Çalışmaları
Number of pages: 4780-4796
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışma, otoriter bir siyasal bağlamda kimliğin baskı, korku ve gözetim yoluyla nasıl biçimlendirildiğini ve bu baskıya karşı direnişin nasıl kurulduğunu sinemasal temsil üzerinden incelemektedir. Araştırmanın örneklemini, 2011 yılında Suriye’nin Der’a kentinde başlayan halk ayaklanmasını konu alan ve amaçlı örnekleme yoluyla seçilen Kardeşim İçin Der’a (2018) filmi oluşturmaktadır. Nitel desende yürütülen çalışmada eleştirel söylem analizi kullanılmış; Fairclough’un üç boyutlu modeli ile van Dijk’ın ideolojik kare yaklaşımı temel alınmıştır. Belirlenen ölçütlere göre seçilen on altı diyalog sahnesi, zaman kodlarıyla birlikte çözümleme birimi olarak ele alınmış ve kuramsal çerçeveden türetilen altı kod (ideolojik sadakat; korku ve şiddet; gözetim; toplumsal ve dinî kimlik üzerinde tahakküm; bölünme ve provokasyon; direniş, medya ve tanıklık) doğrultusunda çözümlenmiştir. Bulgular, filmde rejim söyleminin bireysel ve toplumsal kimlikleri lidere ve partiye sadakat ekseninde yeniden tanımladığını; korku ve sürekli gözetim duygusunun bu tanımlamanın temel aracı olarak sunulduğunu göstermektedir. Rejimin aşiret, din ve aile gibi geleneksel aidiyet kaynaklarını kendi otoritesine tabi kılmaya çalıştığı ve bu durumun toplumsal güveni aşındırdığı görülmektedir. Buna karşılık direniş, kolektif bir “biz” kimliğinin yeniden kurulması ve dijital medyanın tanıklık işlevi üzerinden temsil edilmektedir. Filmin bu süreçleri büyük ölçüde iyi ve kötü arasındaki keskin bir karşıtlıkla anlattığı da belirlenmiştir. Bulgular tek bir filmin söylemsel çözümlemesine dayandığından genellenebilir değildir; ancak sinemanın otoriter rejimler altındaki kimlik deneyimlerini kolektif belleğe aktarmadaki rolüne ilişkin tartışmalara katkı sunmaktadır.

Keywords

Abstract

This study examines, through cinematic representation, how identity is shaped by oppression, fear and surveillance in an authoritarian political context and how resistance to this oppression is constructed. The sample consists of the film Kardeşim İçin Der’a (2018), which deals with the popular uprising that began in the Syrian city of Der’a in 2011 and was selected through purposive sampling. The study adopts a qualitative design and employs critical discourse analysis based on Fairclough’s three-dimensional model and van Dijk’s ideological square. Sixteen dialogue scenes selected according to explicit criteria were treated, together with their time codes, as units of analysis and examined through six codes derived from the theoretical framework (ideological loyalty; fear and violence; surveillance; domination over social and religious identity; division and provocation; resistance, media and testimony). The findings show that the regime discourse in the film redefines individual and collective identities along the axis of loyalty to the leader and the party, and that fear and a sense of constant surveillance are presented as the main instruments of this redefinition. The regime attempts to subordinate traditional sources of belonging such as tribe, religion and family to its own authority, which erodes social trust. Resistance, in contrast, is represented through the reconstruction of a collective “we” and the testimonial function of digital media. The film also narrates these processes largely through a sharp opposition between good and evil. As the findings are based on the discursive analysis of a single film, they cannot be generalised; however, they contribute to discussions on the role of cinema in transmitting experiences of identity under authoritarian regimes to collective memory.

Keywords

Identity, Authoritarian Discourse, Critical Discourse Analysis, Surveillance, Cinema, Der’a.


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics