PROFILE ANALYSES OF THE PERPETRATOR OF CRIMES AGAINST PROPERTY THROUGH SOCIAL VARIABLES

Öz

This study, which is based on perpetrator profiling through mathematical models, is designed considering the fact that the determinations revealed by predictive methods can be used in forensic sciences. The main problem of the study tests the validity of socio-cultural variables (gender, age, education level, average income, etc.) in the elucidation of the crime, especially against the crimes committed against its assets. Apart from the concrete evidence obtained by the investigation units in judicial cases, the information gathering methods made during the interview process contribute greatly to the resolution of the incident. However, details regarding the interview process shaping the results with models developed taking into account the socio-demographic characteristics are not new, but field studies in developing propositions Turkey in particular is very limited. The aim of this study is to determine the perpetrator profiles based on CHAID algorithm as a result of quantitative research conducted with voluntary participation of 154 detainees or prisoners in penal institutions in İstanbul, Ankara and İzmir provinces. According to the results of the decision tree analysis; socio-demographic variables that allow profiling of property damage, theft and robbery crimes are considered. It is thought that if the results produced are taken into consideration by the investigation units, it will create awareness in the field of forensic sciences through the application to micro-scale local units.

Anahtar Kelimeler

• Crime,Proof Tools,Profiling,Forensic Sociology,CHAID Algorithm

MALVARLIĞINA KARŞI İŞLENEN SUÇLARIN FAİLLERİNİN SOSYAL DEĞİŞKENLER VASITASIYLA PROFİL ANALİZLERİ

Öz

Matematiksel modeller aracılığıyla fail profillemesini esas alan çalışma, öngörüsel metotlarla ortaya çıkarılan tespitlerin adli bilimlerde kullanılabileceği gerçeğinden yola çıkarak tasarlanmıştır. Çalışmanın temel problemi, malvarlığına karşı işlenen suçlar özelinde suçun aydınlatılmasında sosyo-kültürel değişkenlerin (cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi, ortalama gelir, vb.) geçerliliğini test etmektedir. Soruşturma birimleri tarafından adli vakalarda elde edilen maddi deliller haricinde mülakat süreci ile yapılan bilgi toplamalar, olayın çözümlenmesine büyük katkı sağlamaktadır. Bununla beraber mülakat sürecini şekillendiren detaylara dair failin sosyo-demografik özelliklerini göz önünde bulundurarak geliştirilen modeller sayesinde sonuca gidilmesi yeni değildir, ancak Türkiye özelinde önermeler geliştirilmesi konusunda saha çalışmaları oldukça kısıtlıdır. Bu çalışma İstanbul, Ankara ve İzmir illerindeki ceza infaz kurumlarında bulunan 154 tutuklu veya mahkûmun gönüllülük esasına dayalı katılımıyla gerçekleştirilen nicel araştırma sonucunda suçlu profillerini CHAID algoritmasını esas alarak tespit etmeyi amaçlamaktadır. Yapılan karar ağacı analizi sonuçlarına göre; mala zarar verme, hırsızlık ve yağma (gasp) suçları özelinde profillemeye imkân tanıyan sosyo-demografik değişkenlerin ortaya çıkarılması sağlanmıştır. Elde edilen sonuçların soruşturma birimleri tarafından dikkate alınması ve mikro ölçekli yerel birimlere uygulanması sayesinde adli bilimler alanında farkındalık oluşturacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Suç,İspat Aracı,Profilleme,Adli Sosyoloji,CHAID Algoritması

Kaynakça

1. 4/12/2004 tarihli Ceza Muhakemesi Kanunu, (Erişim Tarihi: 17 Haziran 2018).
2. Aras, M., 2018. Hırsızlık Suçunun Benzer Suçlarla Mukayesesi, Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, s. 20-28, 2(10).
3. Brown, D. E., 1998. The Regional Crime Analysis Program (RECAP): A framework for Mining Data to Catch Criminals, IEEE, pp. 2848-2853.
4. Cantürk, G., Cantürk, N. (2004). Suçlu profili, Adli Tıp Dergisi, 18(2), 27-37.
5. Cohen, L.E., Felson M., 1979. Social Change and Crime Rate Trends: A Routine Activity Approach, American Sociological Review, 588-608.
6. Cömertler, N., Kar, M., 2007. Türkiye’de suç oranının sosyo-ekonomik belirleyicileri: yatay kesit analizi, 37-57.
7. Douglas, J. E., Ressler, R. K., Burgess, A. W., & Hartman, C. R. (1986). Criminal profiling from crime scene analysis. Behavioral Sciences & the Law, 4(4), 401-421.
8. Ehrlich, I., 1973. Participation İn İllegitimate Activities: A Theoretical And Empirical İnvestigation. Journal of Political Economy 81, 521–565.

9. Fleisher, B.M., 1966. The effect of income on delinquency. American Economic Review 56, 118–137.
10. Geberth, V. J., 1996. Practical Homicide Investigation. Investigative Assessment: Criminal Personality Profiling. CRC Press, New York, 707-93.
11. Godwin, G. M., 2000. Criminal Psychology and Forensic Technology A Collaborative Approach to Effective Profiling Kocsis RN, Irwin H, Hayes AF, Nunn R. Criminal Psychological Profiling in Violent Crime Investigations: A Comparative Assessment of Accuracy. CRC Press, Boca Raton, 79-94.
12. Gül, S. K., Polat, A., 2010. Kriminoloji Araştırmalarında Mağdur Anketlerinin Yeri ve Önemi, Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 7 (1), 1293.
13. Gürocak, İ., 2011. Türk Ceza Kanunu’nda “Mala Zarar Verme” Ve “İbadethanelere Ve Mezarlıklara Zarar Verme” Suçları, TBB Dergisi, 150-153.
14. Katoğlu, T., 2012. Ceza hukukunda suçun mağduru kavramının sınırları, Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 61.2, 657-694.
15. Kızmaz, Z., 2005. Gasp Suçunu İşleyenler Üzerinde Sosyolojik Bir Araştırma: Elazığ E Tipi Cezaevi Örneği, Sosyoloji Dergisi 14.
16. Neuman, W. L., 2014. Toplumsal Araştırma Yöntemleri Nitel ve Nicel Yaklaşımlar 2, Yayın Odası, Ankara, 7. Basım.
17. Oğuzlar, A. 2004. CART Analizi İle Hane Halkı İşgücü Anketi Sonuçlarının Özetlenmesi, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, sayı 18, s. 79-90.
18. Orakcı, M., Ciylan, B., Kök, İ., & Sevri, M. Suç Analizinde Veri Madenciliği Teknikleri ve Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanılması, https://ab.org.tr, (Erişim Tarihi: 17 Ekim 2019).
19. Sayar, F., 2008. Hırsızlık Suçu ve Yeni Türk Ceza Kanunu, DEÜ Sosyal Bilimleri Enstitüsü.
20. Sykes, M. G., Matza, D., 1962. Techniques of Deliquency, The Sociology of Crime and Delinquency, New York, John Wiley and Sons Inc., 298.
21. Takçı, H., Hayta, Ş., (2014). Suç Veri Madenciliği Yardımıyla Hırsızlık Suçları Hakkında Kural Çıkarımı, Eleco Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu,694-699, Bursa.
22. tuik.gov.tr, Ceza İnfaz Kurumuna Giren Hükümlü Verilerine Göre Mala Zarar Verme Suçunu İşleyen Bireyler, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_ id=1070, (Erişim Tarihi: 7 Mart 2018).
23. Ünver, Y., 2003. Ceza Hukuku ile Korunması Amaçlanan Hukuksal Değer, Seçkin Yayınları, Ankara, 94.