Boşanma Verilerinin Coğrafi Bilgi Sistemleri Destekli Mekânsal İstatistiksel Yöntemler ile İrdelenmesi

Abstract

Toplumun en temel yapı taşlarından olan aile kurumu, evlilik kararıyla gerçekleşmektedir. Bu birlikteliğin farklı nedenler doğrultusunda sürdürülememesi, eşlerin birbirinden ayrılmasını yani boşanma olayını ortaya çıkarmaktadır.  Son yüzyıldan itibaren aile kavramının temel sorunları incelendiğinde, en önemli problemin geçimsizlik olgusu olduğu görülmektedir.

Türkiye genelinde boşanma sayıları Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından her yıl kurumun internet adresinden yayınlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında TÜİK sitesinden ülkemiz genelinde boşanma verileri temin edilmiş ve bu verilere göre analizler gerçekleştirilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) yazılımı olan ArcGIS programı yardımı ile boşanma istatistikleri nüfusa göre normalize edilerek sonuçlar elde edilmiştir. Ülkemizin en önemli sosyal problemlerinden biri olan boşanma olgusu, illlere göre değerlendirilmiş ve mekansal istatistiksel yöntemler ile birlikte verilerin analizleri yapılmıştır.  Sonuç olarak, analizler sonucunda kritik değerlere ulaşan iller için, ailenin sağlamlılığının korunması ve mevcut eksikliklerden arındırılarak evliliğin devamının sağlanması amacıyla karar vericilere öncül bilgiler sunulması hedeflenmektedir.

Keywords

• Aile,Boşanma,CBS,Mekânsal İstatistik,TÜİK

References

1. [1] M. J. Kameli, “Factors affecting divorce in Iran,” Daneshe Entezam journal, vol. 9, pp. 180-198, 2007.
2. [2] J. Wei-Shiuan and P. C. McKenry, “Acomparative study of divorcein three Chinese societies,” Journal of Divorce and Remarriage, vol. 34, pp. 143-161, 2001.
3. [3] A. Goli, and S. S. Zahed, “Spatial Differences of Socio-Economic Indices among Divorced Population of Fars Province (Case Study; Divorced Population in 2006 Census),” Journal of Iranian Social Studies, vol. 8, pp. 113-133, 2014.
4. [4] L. F. Lowenstein, “Causes and associated features of divorceas seen by recent research,” Journal of Divorce and Remarriage,vol. 42, pp. 153-171, 2005.
5. [5] K. Pasley, J. Kerpelman, and D. E Guilbert, “Gendered conflict, identity disruption, and marital in stability expanding Gottmans model,” Journal of Social and Personal Relationships, vol. 18, pp. 5-27, 2002.
6. [6] C. A. Gatrell, T. C. Bailey, P. J. Diggle, and B. S. Rowlingson, “Spatial point pattern analysis and its application in geographical epidemiology,” Trans Inst Br Geogr, vol. 21, pp. 256-274, 1996.
7. [7] M. A. Dereli, “Trafik kaza kara noktalarının belirlenmesi için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) destekli mekânsal istatistiksel metotlar ile bir model geliştirilmesi,” Afyon Kocatepe Üniversitesi. Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi, 2016.
8. [8] S. Erdogan, I. Yilmaz, T. Baybura, and M. Gullu, “Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study: city of Afyonkarahisar,” Accident Analysis & Prevention, vol. 40, pp. 174–81, 2008.

9. [9] V. Prasannakumar, H. Vijith, R. Charutha, and N. Geetha, “Spatio-temporal clustering of road accidents: GIS based analysis and assessment,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 21, pp. 317–325, 2011.
10. [10] G. Khan, X. Qin, and D. A. Noyce, “Spatial analysis of weather crash patterns,” Journal of Transportation Engineering, vol. 134, pp. 191-202, 2008.
11. [11] T. Steenberghen, T. Dufays, I. Thomas, and B. Flahaut, “Intra-urban location and clustering of road accidents using GIS: a Belgian example,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 18, pp. 169-181, 2004.
12. [12] L. T. Truong, and S. V. Somenahalli, Using GIS to identify pedestrian-vehicle crash hot spots and unsafe bus stops, Journal of Public Transportation, vol. 14, pp. 99–114, 2011.
13. [13] A. Getis, and J. K. Ord, “The analysis of spatial association by Use of distance statistics,” Geographical Analysis, vol. 24, pp. 189–206, 1992.
14. [14] P. Chopin, and J. M. Blazy, “Assessment of regional variability in crop yields with spatial autocorrelation: banana farms and policy implications in Martinique,” Agric. Ecosyst. Environ, vol. 181, pp. 12–21, 2013.
15. [15] R. Rud, M. Shoshany, and V. Alchanatis, “Spatial–spectral processing strategies for detection of salinity effects in cauliflower, aubergine and kohlrabi,” Biosyst. Eng., vol. 114, pp. 384–396, 2013.
16. [16] P. Moran, “The interpretation of statistical maps,” Journal of the Royal Statistical Society, vol. 10, pp. 243–251, 1948.
17. [17] C. A. Blazquez, and M. S. Celis, “A spatial and temporal analysis of child pedestrian crashes in Santiago, Chile,” Accident Analysis & Prevention, vol. 50, pp. 304–311, 2013.
18. [18] V. İlçi, “Trafik Kaza Kara Noktalarının Mekânsal İstatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi : Afyonkarahisar - Konya Örneği,” Afyon Kocatepe Üniversitesi Jeodezi Ve Fotogrametri Mühendisliği Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 2013.