Geri Dön

Intelligent geographical information system for criminology

Suç bilimi için akıllı coğrafi bilgi sistemleri

  1. Tez No: 410510
  2. Yazar: ÖZLEM DALAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VAHAP TECİM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Birçok araştırmacı, suç önleme çalışmaları kapsamında suçların oluşumlarını anlamak üzerine çalışmalar yürütmüştür. Suç önleme kapsamında gerçekleştirilen en iyi uygulama suçun oluşma nedenini araştırmak ve tekrar meydana gelmeden önce oluşmasını önlemektir. Bu bağlamda, suç oluşumlarının mekanda rastgele dağılmadığı çeşitli faktörler tarafından etkilenerek oluştuğu söylenebilir. Böylece, suçun oluşumunda etkili olan faktörler tespit edilirse Emniyet Müdürlükleri'nde görev alan karar vericilerin yüksek doğruluklu suç önleme çalışmaları yapabilmeleri için mekansal karar destek sistemi geliştirilebilir. Bu çalışma ile hırsızlık suçlarının oluşumuna etki eden faktörler belirlenerek tekil suç faaliyetleri oluşmadan önce potansiyel risk alanlarının belirlenmesi amaçlanmaktadır. Araştırma, farklı veri kaynaklarından elde edilen çeşitli veriler kullanılarak gelecekte oluşabilcek hırsızlık suçlarının potansiyel lokasyonlarının tahminlemesine uygun çalışma ölçeğinin belirlenebilmesi için bölgesel ve yerel olmak üzere iki farklı çalışma ölçeğinde yürütülmüştür. Hırsızlık suçuna etki eden faktörler coğrafi olarak ağırlıklandırılmış regresyon metodu kullanılarak belirlenmiştir. Buna göre suçlar bölgesel ölçekte daha iyi açıklanabilmektedir. Ancak suç faaliyetlerine karşı önlemler alan güvenlik birimlerinin sorumluluk alanları mahalle sınırlarına göre belirlenmiştir. Buna göre, gelecekte oluşabilecek hırsızlık suçlarının tahminlenmesi çalışmaları da yerel ölçekte yürütülmüştür. Tahminleme çalışmaları gerçekleştirilirken mekansal karar destek sistemi sağlayabilmek için yapay sinir ağları ve coğrafi bilgi sistemleri birlikte kullanılmıştır. Tahminleme sonuçları iki farklı çıktı setinden oluşmaktadır. Bunlardan bir tanesi, hırsızlık sayılarının tahminlenmesidir. Diğeri ise tahminlemenin gerçekleştirildiği alanda hırsızlık suçunun oluşup oluşmama durumunun tahminlenmesidir. coğrafi olarak ağırlıklandırılmış regresyon sonuçlarından elde edilen değişkenler yapay sinir ağı yapısında girdi veri seti olarak kullanılmıştır. Tahminleme işleminin sonunda, tahminlenen hırsızlık sayılarının hedeflenen değerleri regresyon modeline göre yüzde 32,6 daha iyi açıkladığı görülmüştür. Sonuç olarak, hırsıszlık suçlarının tahminlenen lokasyonda gerçekleşip gerçekleşmeyeceği yüzde 91 oranında başarı ile tahminlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Many researchers have worked on understanding crime occurrences as crime prevention studies. The best practice for crime prevention is to investigate the cause of crime and to prevent it before it occurs again. Correspondingly, it can be said that crime occurrences are not distributed randomly in space and also they can be affected by various factors. Thus, if factors affecting the crime occurrences are identified, a spatial decision support system could developed for decision makers in Police Departments to make high accuracy crime prevention studies. This research aims predicting the potential risk areas of singular criminal activities before they occur according to examine the factors affecting Theft occurrences. The research was performed on two different scale, regional and local scales, to determine which scale is suitable for predicting potential locations of future Theft incidents with various data from a wide range of data sources. Geographically weighted regression method was used to determine factors affecting Theft incidents. Despite crime can be described better at regional scale, security units which take measures of prevention activities has responsibility areas limited by neighborhood borders. Therefore, spatial prediction was performed at local scale. Prediction was carried out in two different output set by using artificial neural networks and geographical information systems together to make spatial decision support system. One of them was estimating the actual number of Theft incidents. The other one was estimating whether a Theft committed in that location or not. Input variables which obtained from geographically weighted regression results were used in the structure of artificial neural networks. At the end of the process, predicted Theft incidents were explained target values with the accuracy of 32.6 percent better than regression methods. As a result, prediction algorithm was performed 91 percent successfully while predicting whether a Theft committed in that location or not.

Benzer Tezler

  1. Elektronik izleme uygulanan hükümlülerin hareketliliğinin mekansal-zamansal analizi: İstanbul ili örneği

    Spatio-temporal analysis of applied electronic monitoring on parolees of mobility: A case study in Istanbul

    YUNUS SERHAT BIÇAKÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. WEB tabanlı coğrafi bilgi sistemi uygulamalarında akıllı grafiklerin kullanımına yönelik yöntemler

    The methodologies of using intelligent graphics in WEB based geographical information system applications

    SERDAR TURGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN

  3. A smart city intelligent routing application for wheelchair users using K-means clustering

    Tekerlekli sandalye kullanıcıları için K-means algoritmasıyla akıllı şehir rota uygulaması

    FIRDAWS BAI FARUKH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVCİHAN DURU

  4. Sayısal haritaların coğrafi bilgi sistemlerinde kullanılması ve kordinat transformasyonu

    The usage of digital maps in geographical information systems and coordinate transformation

    HÜSEYİN KURŞUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUNUS KALKAN

  5. Gaziantep şehrinde suçların coğrafi bilgi sistemleri ile haritalanması ve analizi

    Mapping and anlyzing of crimes in Gaziantep city using geographical information systems

    YAVUZ BELİBAĞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    CoğrafyaKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÜRBÜZ