Çocuk bürosuna ilişkin suçlu profili: Bursa örneği

Abstract

Çalışmada, çocuk bürosuna kayıtlı suçluların ilgili değişkenlere bağlı olarak profillerinin çıkarılması hedeflenmiştir. Bu amaçla, Uludağ Üniversitesi Bilimsel Araştırma projeleri kapsamında, Bursa Emniyet Müdürlüğünün suçlu veri tabanından yararlanılmıştır. Çocuk bürosuna kayıtlı suçlulara ilişkin ilgili bazı değişkenlerden hareketle, karar ağacı oluşturulmuştur. Karar ağaçları bölümlendirme amaçlı kullanılan etkili bir istatistiksel tekniktir. Bu teknikte kestirim gücünün test edilmesinde veya uygulanan birden çok modelin hangisinin daha uygun olduğunun belirlenmesinde yanlış sınıflama matrisi (misclassification matrix) kullanılmaktadır. Yanlış sınıflama matrisinde yer alan risk tahmin değeri yanlış bir biçimde sınıflanan örnek yüzdesini göstermektedir. Yapılan bir ön analiz sonucunda, çocuk bürosuna kayıtlı suçları işleyenlerin üzerinde en fazla etkili olan bağımsız değişkenlerin sırasıyla; yaş, meslek, polis merkezi, öğrenim durumu ve doğum yeri değişkenleri olduğu anlaşılmıştır.

In this study our aim is to find the profiles of criminals which are registered to children’s bureau according to the related variables. For this reason, we used the criminal database of Bursa General Office police during the Projects of Uludağ University Scientific Researches. We made the Decision tree by using some of related variables collected from the children criminal’s bureau. Decision tree is a statistical technique which is used for separation. In this method misclassification matrix is used to test the forecast power. It is also used to find which model is more suitable. The risk of misclassification matrix gives the percentage of the misclassifical examples. In the pre-study; the most effective independent variables about the criminals which are registered to the children's bureau are age, job, police station, education, place of birth.