Türkiye seçimleri üzerine üç makale
Three essays on Turkish elections
Yazar: SEYFULLAH YÜRÜK
Danışman: PROF. DR. TÜRKMEN GÖKSEL
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonomi = Economics ; Siyasal Bilimler = Political Science
Dizin: Bayesian ve nonbayesian yöntemler = Bayesian and nonbayesian methods ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Genel seçimler = General elections ; K-Means algoritma = K-Means algorithm ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Siyasi seçimler = Political elections ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu doktora tezi, Türkiye'deki seçim sistemlerinin adalet ve temsil üzerindeki etkilerini inceleyen üç makaleden oluşmaktadır. İlk makalede, 14 Mayıs 2023 genel seçim sonuçları üzerinden farklı sandalye dağıtım mekanizmalarının temsilde adalet üzerindeki etkileri incelenmiştir. Mevcut D'Hondt yöntemi ve alternatif yöntemler kullanılarak temsilde adalet endeksleri hesaplanmıştır. Ayrıca, farklı seçim çevresi büyüklükleri senaryoları da analiz edilmiştir. Sonuç olarak, Türkiye'de temsilde adaleti artırmak amacıyla seçim çevrelerinin korunarak mevcut dağıtım yöntemi yerine daha adil dağıtım yapan alternatif yöntemlerin kullanılması veya dağıtım yönteminin korunarak seçim çevresi büyüklüklerinin daha geniş olarak düzenlenmesi önerilmektedir. İkinci makale, seçim çevresi büyüklüğü ve milletvekili sayısının iller arasında bölüştürme yöntemlerini ele alarak Türkiye için model önerileri sunmaktadır. Hamilton, Jefferson ve Webster yöntemlerinin Türkiye'ye uygulanabilirliği simülasyonlar ile analiz edilmiş olup, modifiye edilmiş Hamilton ve Webster yöntemlerinin en adil sonuçları ürettiğini göstermiştir. Özellikle Hamilton yönteminin yalınlığı ve yasal adaptasyonu vurgulanarak Türkiye için 'tek kişi, tek oy, tek değer' ilkesine en uygun yöntem olduğu vurgulanmıştır. Ayrıca, milletvekili sayısının artırılması ile iller arası temsil adaletsizliğinin azaltılabileceğine değinilmiştir. Üçüncü makale, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak sosyoekonomik verilerle il bazında seçim sonuçlarının tahminini konu edinmektedir. Analiz yapılırken ikili sınıflandırma kullanılmak maksadıyla 28 Mayıs 2023'te yapılan cumhurbaşkanlığı ikinci tur seçim sonuçları kullanılmıştır. Lojistik regresyon, rassal ormanlar, Naive Bayes, k-en yakın komşu, yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri gibi algoritmalar kullanılarak Türkiye'deki illerde seçim sonuçlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Farklı algoritmalardan elde edilen yöntemlerin doğruluk oranları mukayese edilerek sosyoekonomik faktörlerin açıklayıcılığı tartışılmıştır. Bu tez, Türkiye'deki seçim sistemlerinin temsilde adalet ve yönetimde istikrar üzerindeki etkilerini analiz ederek daha adil ve kapsayıcı bir seçim sistemi tasarımına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Her makale, Türkiye'nin siyasi ve sosyal yapısını daha iyi yansıtan bir seçim sistemi için somut öneriler sunmaktadır.

Abstract:
This doctoral thesis consists of three articles examining the effects of electoral systems in Turkey on fairness and representation. The first article analyzes the impact of different seat allocation mechanisms on proportional representation using the results of the May 14, 2023, general elections. Proportionality indices were calculated for the d'Hondt method and alternatives. Additionally, scenarios with different district magnitudes were analyzed. The study concludes that to enhance proportional representation in Turkey, it is recommended either to maintain the current electoral districts while adopting more equitable allocation methods or to keep the existing allocation method and organize larger electoral districts. The second article addresses the methods of distributing the number of deputies among provinces, focusing on district magnitudes and proposing models for Turkey. The applicability of Hamilton, Jefferson, and Webster methods to Turkey was analyzed through simulations, revealing that the modified Hamilton and Webster methods produced the most equitable results. The Hamilton method, in particular, was emphasized for its simplicity and ease of legal adaptation, aligning with the 'one person, one vote, one value' principle. Additionally, increasing the number of deputies was suggested as a way to reduce inter-provincial representation inequalities. The third article focuses on predicting provincial election results using socioeconomic data and machine learning algorithms. The analysis utilized the second-round results of the presidential election held on May 28, 2023, for binary classification. Algorithms such as logistic regression, random forests, Naive Bayes, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and support vector machines were used to accurately predict election results in Turkish provinces. The accuracy rates of these methods were compared, and the explanatory power of socioeconomic factors was discussed. This thesis aims to contribute to the design of a more equitable and inclusive electoral system by analyzing the effects of electoral systems on proportional representation and governance stability in Turkey. Each article provides concrete proposals for an electoral system that better reflects Turkey's political and social structure.