Karmaşıklık kuramı bağlamında öngörüsel istihbarat analizi için bir model önerisi
A model proposal for anticipatory intelligence analysis within the context of complexity theory
- Tez No: 973381
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SALİH ZEKİ HAKLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Kamu Yönetimi, Science and Technology, Public Administration
- Anahtar Kelimeler: Karmaşıklık Kuramı, İstihbarat Analizi, Öngörüsel İstihbarat, Bilişsel Yanlılıklar, Etmen-tabanlı Modelleme, Sosyal karmaşıklık, Stratejik istihbarat, Çok ajanlı sistemler, Complexity Theory, Intelligence Analysis, Anticipatory Intelligence, Cognitive Biases, Agent-based Modelling, Social complexity, Strategic intelligence, Multiagent systems
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Polis Akademisi
- Enstitü: Güvenlik Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Güvenlik Stratejileri ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, modern istihbarat analizinin karşılaştığı karmaşık ve belirsiz tehditlere yanıt verme kapasitesini artırmak amacıyla karmaşıklık kuramını temel alan yenilikçi bir metodoloji önermektedir. Geleneksel istihbarat yöntemlerinin doğrusal ve indirgemeci yaklaşımının sınırlılıklarına odaklanarak, dinamik sistemlerin öngörülemez davranışlarını modellemek için etmen-tabanlı simülasyonlar ve büyük dil modelleri ile entegre bir çerçeve geliştirilmiştir. Çalışma, istihbarat başarısızlıklarının temel nedenlerini (bilişsel yanlılıklar, organizasyonel katılık, veri entegrasyon sorunları) analiz ederken, çok katmanlı bir kavramsal model ile stratejik, operasyonel ve taktik karar alma süreçlerini desteklemeyi hedeflemektedir. Sonuçlar, önerilen modelin beliren tehditleri öngörme, çok kaynaklı verileri işleme ve uyarlamalı stratejiler üretme yeteneğini vurgulamaktadır. Bu yaklaşım, terör ağları, siber saldırılar ve sosyal hareketler gibi karmaşık sistemlerin analizinde disiplinler arası bir perspektif sunarak istihbaratın geleceğine yönelik yeni bir paradigma önermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes an innovative methodology based on complexity theory to enhance the capacity of modern intelligence analysis in responding to complex and uncertain threats. By focusing on the limitations of traditional intelligence methods' linear and reductionist approach, it develops an integrated framework using agent-based simulations and large language models to model unpredictable behaviors of dynamic systems. The study analyzes the root causes of intelligence failures (cognitive biases, organizational rigidity, data integration challenges) while aiming to support strategic, operational, and tactical decision-making processes with a multi-layered conceptual model. Results emphasize the model's capability to anticipate emergent threats, process multi-source data, and generate adaptive strategies. This approach proposes a new paradigm for the future of intelligence by offering an interdisciplinary perspective in analyzing complex systems such as terror networks, cyberattacks, and social movements.
Benzer Tezler
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
- Erken Osmanlı mimarisinde cephe biçim düzenleri ve Bizans etkilerinin niteliği
Early Ottoman facade designs and the nature of the Byzantine influence
AHMET ERSEN
