Çocuk istismarı davalarının sonuçlarına etki eden faktörlerin belirlenmesi için makine öğrenmesi yaklaşımları
Machine learning approaches for identifying the factors influencing the outcomes of child abuse cases
- Tez No: 942776
- Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Modern bilgi teknolojisi, bilimsel ve sosyal araştırma verilerinin toplanmasını ve saklanmasını mümkün kılmaktadır. Bazı istatistiksel yöntemler, veriler arasındaki mevcut veya gizli ilişkilerin ortaya çıkarılmasında gerekli varsayımlar sağlandığında oldukça güvenilir sonuçlar verebilmektedir. Ancak gerçek hayattan toplanan veriler çoğu zaman bu varsayımları karşılamadığından, tahmin için daha az varsayım gerektiren, esnek ve karmaşık veri setlerine uygulanabilen veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiştir. Verileri işlemek ve anlamlı bilgiler üretmek için veri madenciliği tekniklerini içeren makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı son yıllarda yaygınlaşmıştır. Bu tez çalışmasının amacı çocuk istismarı davalarının sonucuna etki edebilecek özniteliklerin belirlenmesinin yanı sıra, makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarını karşılaştırarak, en iyi modelin özelliklerinin tahmin edilmesidir. Çalışmanın örneklemini UCİM Saadet Öğretmen Çocuk İstismarı ile Mücadele Derneği'nin katılım talebinde bulunduğu 61 çocuk istismarı vakasının verileri oluşturmaktadır. Çalışmanın bağımlı değişkeni, sanığın yargılama sonunda ceza alıp almaması olarak belirlenmiştir. Uygulamada modellere ve değişkenlerin önem değerlendirmelerine dayalı doğruluk, precision(kesinlik), recall(duyarlılık), F1 skoru, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi farklı metrikler dikkate alınmıştır. Çalışmada karar ağaçlarının bir uygulaması olan CHAID algoritması, destek vektör makineleri, lojistik regresyon analizi, rastgele orman, çoklu algoritmalarla full model ve öznitelik seçimi modellerinin performansları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada uygulanan tekniklerden CHAID, lojistik regresyon, DVM (Radial, Fine Gaussian, Quadratic), RO ve çoklu algoritma ile elde edilen performanslar oldukça yüksek ve birbirlerine çok yakın değerler olsa da en yüksek performansı gösteren yöntemin rastgele orman algoritması olduğu ayrıca öznitelik seçiminin modelin performansını arttırdığı tespit edilmiştir. Dava sonuçlarına en çok etki eden faktörlerin“UCİM' in davaya müdahilliği, ihbarcının çocukla yakınlığı, dava sırasında sanığın tutukluluk durumu ve istismarın gerçekleştiği yer”olduğu ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma hem makine öğrenimi uygulamaları konusunda uzman sistemler üzerinde çalışan uygulayıcılar ve araştırmacılar için hem de çocuklarla ilgili hukuk, tıp, psikoloji, çocuk gelişimi ve eğitimi üzerine çalışan uzmanlar için değerli olacaktır.
Özet (Çeviri)
Modern information technology enables the collection and storage of scientific and social research data. Some statistical methods can provide highly reliable results in uncovering existing or hidden relationships between data when the necessary assumptions are met. However, since real-world data often do not satisfy these assumptions, data mining methods that require fewer assumptions and can be applied to flexible and complex datasets have been developed for prediction purposes. The use of machine learning methods, which incorporate data mining techniques to process data and generate meaningful insights, has become widespread in recent years. The aim of this thesis is not only to identify the attributes that may influence the outcomes of child abuse cases but also to compare the performance of machine learning algorithms and predict the characteristics of the best-performing model. The sample of this study consists of data from 61 child abuse cases in which the UCİM Saadet Öğretmen Association Struggling with Child Abuse requested involvement. The dependent variable of the study is whether the defendant received a sentence at the end of the trial. For this comparison, various metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curve, and AUC value, based on algorithm models and variable importance assessments, have been considered. The study compares the performances of the CHAID algorithm (a decision tree implementation), support vector machines, logistic regression analysis, random forest, multiple algorithms with full models, and feature selection models. Among the techniques applied in this study, although the performances of CHAID, logistic regression, SVM (Radial, Fine Gaussian, Quadratic), RF, and multiple algorithms were all quite high and close to each other, the random forest algorithm was found to be the best-performing method. Additionally, it was determined that feature selection improved the model's performance. The factors that most significantly influenced case outcomes were identified as“UCİM's involvement in the case, the informant's relationship with the child, the defendant's detention status during the trial, and the location where the abuse occurred”. In conclusion, this study will be valuable not only for practitioners and researchers working on expert systems in machine learning applications but also for professionals in law, medicine, psychology, child development, and education related to children.
Benzer Tezler
- Çocukluk çağı cinsel istismar olgularında mağdur ifadesinin delil niteliği ve ifade geçerlilik analizi
Credibility of children's allegations of sexual abuse and statement validity analysis
DİLEK ÇELİK
- Türk Medeni Hukukunda akıl hastalığı sebebiyle boşanma
Divorce due to the insanity in Turkish civil Law
ABDULLAH GÖK
- The grave risk of harm exception in international child abduction cases and its implementation under Turkish law
Uluslararası çocuk kaçırma davalarında ciddi zarar riski istisnası ve Türk hukukundaki uygulaması
YAŞAR GÖRKEM KARALİ
- Türk Medeni Hukuku'nda evlilik dışı çocuğun tanınması (MK. md. 291-294)
Başlık çevirisi yok
FATİH BİLGİLİ
