Data Mining Analysis on Domestic Violence Against Women: a Case of Turkey

Year 2022, , 75 - 81, 31.01.2022

Mehmet Seyrek , Cevriye Gencer

https://doi.org/10.17671/gazibtd.734136

Cited By: 2

Abstract

Violence is one of the most important problems in our life. Violence cases can occur physically, sexually, economically and psychologically. Violence incidents can occur in various environments such as family, school, workplace, etc.. Causes of domestic violence against women are grouped as biological, psychological, cultural and economic reasons. Domestic violence against women not only affects women and children but also it has social and economic effects. Data mining is generally defined as the process of getting new information from big data sets by using various methods. The purpose of this study; to make predictions with data mining methods in order to take more dynamic actions for domestic violence against women. In this study, Turkish Statictic Institute’s (TUIK) research made in 2014 across the country covering the interview of 7462 women is used as the data source. The study was carried out with IBM SPSS Statistics program and binary logistic regression method was used. The study unveiled significant relationship between the usage of birth control methods and domestic violence against women. Additionally, the study revealed that women who are victims of violence and their children were more likely to experience some psychological problems.

Keywords

Domestic violence against women, data mining, logistic regression

Kadına Yönelik Şiddetin Veri Madenciliği ile Analizi: Türkiye Uygulaması

Abstract

Şiddet, yaşamımızdaki en önemli problemlerden birisidir. Şiddet olayları; fiziksel, cinsel, ekonomik ve psikolojik olarak gerçekleşebilmektedir. Şiddet olayları aile içi, okul, iş yeri gibi çeşitli ortamlarda olabilmektedir. Kadına yönelik aile içi şiddetin nedenleri; biyolojik, psikolojik, kültürel, ekonomik nedenler olarak gruplandırılmaktadır. Kadına yönelik aile içi şiddetin, kadın ve çocuklar üzerindeki etkileri ile birlikte toplumsal ve ekonomik etkileri de bulunmaktadır. Veri madenciliği genel olarak; çeşitli yöntemler kullanılarak büyük veri setlerinden yeni bilgiler edilme süreci olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı; kadına aile içi şiddete yönelik daha dinamik aksiyonların gerçekleştirilebilmesi maksadıyla veri madenciliği yöntemleri ile tahminlerde bulunmaktır. Çalışma kapsamında; Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) kadına yönelik aile içi şiddet konusunda 2014 yılında ülke genelinde gerçekleştirdiği ve 7462 kadın ile yapılan görüşmeleri kapsayan çalışmaya ait verilerden, sadece “Genel Sağlık, Üreme Sağlığı ve Çocuklar” verileri değerlendirilmiştir. Çalışma IBM SPSS Statistics programı ile gerçekleştirilmiş ve ikili lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda; kadınların doğum kontrol yöntemi kullanması ile şiddete maruz kalmaları arasında anlamlı bir ilişki olduğu ayrıca, şiddete maruz kalan kadınlar ile annesi şiddete maruz kalan çocukların bazı psikolojik problemleri yaşama olasılıklarının daha yüksek olduğu bulunmuştur.

Keywords

Kadına Yönelik Aile İçi Şiddet, veri madenciliği, lojistik regresyon

References

• C. Vatandaş. Aile ve Şiddet, Türkiye’de Eşler Arası Şiddet, Afyon Kocatepe Üniversitesi Yayınları, Afyon, 2003.
• A.S. Türkyılmaz, B. Akadlı Ergöçmen, İ. Yüksel, Y. Çoşkun, T. Adalı, “Yöntem”, Türkiye’de Kadına Yönelik Aile İçi Şiddet, T.C. Başbakanlık Kadının Statüsü Genel Müdürlüğü, 27-35, 2009.
• M. Naçar, Z. Baykan, S. Poyrazoğlu, “Kayseri İlinde İki Sağlık Ocağı Bölgesinde Kadına Yönelik Aile İçi Şiddet”, TAF Preventive Medicine Bulletin, 8(2), 131-138, 2008.
• G.N. Yazar, Aile içi kadına yönelik şiddeti etkileyen faktörlerin lojistik regresyon ile analizi, Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2018.
• P. Giudici, Applied Data Mining – Statistical Methods for Business and Industry, John Wiley & Sons Inc, A.B.D., 2003.
• H. Akpınar, “Veritabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29, 1-22, 2000.
• C. Gencer, Veri Madenciliği Ders Notları, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, 2018.
• Y. Argüden, B. Erşahin, Veri Madenciliği Veriden Bilgiye, Masraftan Değere. ARGE Danışmanlık A.Ş., İstanbul, 2008.
• M.H. Hsu, “A Personalized English Learning Recommender System for Esl Students”, Expert Systems With Applications, 34, 683-688, 2008.
• S. Savaş, N. Topaloğlu, M. Yılmaz, “Veri Madenciliği ve Türkiye’deki Uygulama Örnekleri”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 21, 1-23, 2012.
• A. Büyükyılmaz, Ç. Demir, “Türkiye’de Kadına Yönelik Aile İçi Şiddetin Belirleyenleri: Multinomial Logit Model Yaklaşımı”, Ege Akademik Bakış, 16 (3): 443-450, 2016.
• E. Ari, N. Aydin, “Examination by Multinomial Logistic Regression Model of the Factors Affecting the Types of Domestic Violence Against Women : A Case of Turkey”, International Journal of Scıentıfıc & Technology Research, 5 (11): 67-74, 2016.
• H. Çalışkan, İ.E. Çevik, “Kadına Yönelik Şiddetin Belirleyicileri: Türkiye Örneği”, BJSS Balkan Journal of Social Sciences, 14, 218-233, 2018.