Kadına yönelik aile içi şiddetin veri madenciliği ile analizi: Türkiye uygulaması
Data mining analysis on domestic violence against women: A case of Turkey
Yazar: MEHMET SEYREK
Danışman: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Aile içi şiddet = Domestic violence ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Şiddet, yaşamımızdaki en önemli problemlerden birisidir. Gerek çevremizde yaptığımız gözlemlerle gerekse yazılı/görsel/sosyal medya aracılığıyla her gün birçok şiddet olayına tanık olunmaktadır. Şiddet olayları; fiziksel, cinsel, ekonomik ve psikolojik olarak gerçekleşebilmektedir. Genel olarak; şiddet uygulayan tarafta erkekler bulunmakta iken, şiddete mağdur kalan tarafta kadınlar ve çocuklar yer almaktadır. Şiddet olayları aile içi, okul, iş yeri gibi çeşitli ortamlarda olabilmektedir. Kadına yönelik aile içi şiddetin nedenleri; biyolojik, psikolojik, kültürel, ekonomik nedenler olarak gruplandırılmaktadır. Kadına yönelik aile içi şiddetin, kadın ve çocuklar üzerindeki etkileri ile birlikte toplumsal ve ekonomik etkileri de bulunmaktadır. Veri madenciliği genel olarak; çeşitli yöntemler kullanılarak büyük veri setlerinden yeni bilgiler edinme süreci olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı; kadına aile içi şiddete yönelik daha dinamik aksiyonların gerçekleştirilebilmesi maksadıyla veri madenciliği yöntemleri ile çıkarsamalarda bulunmaktır. Çalışma kapsamında; Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) kadına yönelik aile içi şiddet konusunda 2014 yılında ülke genelinde gerçekleştirdiği ve 7462 kadın ile yapılan görüşmeleri kapsayan araştırmaya ait verilerden faydalanılmıştır. Çalışma IBM SPSS Statistics programı ile gerçekleştirilmiş ve ikili lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda; kadına yönelik şiddet ile kadın temel özellikleri, evlilik özellikleri, genel sağlık durumu, eş temel özellikleri, kadının eşi ile ilişki durumu, kadının eşi dışındaki kişilerle ilişki durumu arasında anlamlı ilişkiler olduğu bulunmuştur. Ayrıca, kadınların kadına yönelik şiddetle mücadele tedbirleri ile kadına yönelik şiddete ilişkin yasalarla ilgili farkındalık durumlarının; kadına yönelik aile içi şiddet ile olan ilişkisi de analiz edilmiştir.

Abstract:
Violence is one of the most important problems in our life. We can witness violence cases by the observations we make in our environment and we can also witness violence cases on written / visual / social media platforms. Violence cases can occur physically, sexually, economically and psychologically. Most of the time, men cause violence and women and children become the victims of violence. Violence incidents can occur in various environments such as family, school, workplace, etc.. Causes of domestic violence against women are grouped as biological, psychological, cultural and economic reasons. Domestic violence against women not only affects women and children but also it has social and economic effects. Data mining is generally defined as the process of getting new information from big data sets by using various methods. The purpose of this study; to make predictions with data mining methods in order to take more dynamic actions for domestic violence against women. In this study, Turkish Statictic Institute's (TUIK) research made in 2014 across the country covering the interview of 7462 women is used as the data source.  The study was carried out with IBM SPSS Statistics program and binary logistic regression method was used. The study unveiled significant relationship between domestic violence against women with various factors such as the basic characteristics of women, marriage characteristics, general health status, spouse basic characteristics, relationship status with their husbands, relationship status with other people. Additionally, the study analyzes the relationships between domestic violence against women with the awareness states of women on laws and measures for domestic violence against them.