ÖMER BİLEN, Ayşenur ÖKTEN, FULYA GÖKALP YAVUZ

İstanbul'da suçun kentsel sorun algısındaki yerinin birliktelik kuralları ile incelenmesi

1950li yıllar itibari ile Türkiyede ortaya çıkan hızlı kentleşme sorunu kentlerde sosyal, ekonomik ve yapısal dönüşümlere neden olmuştur. İstanbul yaklaşık 14 milyon nüfusu ile hızlı kentleşme probleminden etkilenen en büyük metropol şehrimizdir. Bu hızlı kentleşmenin meydana getirdiği önemli problemlerden biri suçtur. Bu bağlamda suçun kentsel sorunlar içindeki yerini görmek önem kazanmaktadır. Bu çalışma ile İstanbul metropoliten alanında kentsel problemlerin belirlenmesi ile problemlerin algılanmasında cinsiyet ve mahallelerdeki suç dağılımının etkisinin olup olmadığının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre kadınların erkeklere göre daha fazla sayıda sorun bildirdiği, suç oranının yüksek olduğu mahallelerde düşük olan mahallelere oranla sorun sayısının daha fazla olduğu tespit edilmiştir.

Urban crime ınvestigation association rules in İstanbul location of the perception of the problem

The emerging problems of rapid urbanization in Turkey has caused social, economic and structural transformations in cities since the 1950s. Istanbul is the city most affected by this issue and is the biggest city in Turkey with a population of around 14 million. Also, crime is one of the major problems caused by rapid urbanization. Therefore, it is becoming more crucial to understand the place of crime among all urban problems. In this study, it is aimed to state the problems of the metropolitan areas of Istanbul and determine whether the gender and the distribution of crime in different neighborhoods have an affect on the perception of crime. According to results, the number of problems reported by women is greater than men, and the problems reported in the neighborhoods with high crime rates are greater than the neighborhoods with low crime rates.

PDF

___

1. Türkiye İstatistik Yıllığı (2009), TUİK, Ankara.
2. www.tuik.gov.tr.
3. Keleş, R., (2006), Kentleşme Politikası, 9. baskı, İmge Ki- tabevi, Ankara, İstanbul.
4. Ulu, A., Dökmeci, V., Merkezi İş Alanlarının Fiziksel ve Ekonomik Olarak Yeniden Yapılanması: Eskişehir Örneği, İTÜ Dergisi/A, Cilt 2, Sayı 1, 99-110.
5. Turan,M. T., Beşirli, A., (2008), Impacts of urbanization- process on mentalhealth, Anatolian Journal of Psychia- try 2008;9:238-43.
6. Erdoğan, A., (2010), What do place-basedcrimepreven- tionstrategiesmeanfortheTurkishplanningsystemand ur- bantransformation? Journal of GeographyandRegional Planning Vol. 3(11), p. 271-96.
7. Wilson, J. , Kelling, G., (1982), Broken Windows, Atlan- ticMonthly, March, p. 29-38.
8. Yildiz, H.T., Inalhan, G., (2007), Culturaland Spatial Dy- namics of Istanbul: New HousingTrends, ENHR 2007 International Conference Sustainable Urban Areas, Rot- terdam.
9. Ülengin, B., Ülengin, F., Güvenç, Ü., (1999), A multidi- mensional approach to urban quality of life: The case of Istanbul, European Journal of Operational Research, 130, p. 361-74.
10. Keyder, Ç., (2005), Globalization and Social Exclusion in Istanbul, International Journal of Urban and Regional Research, Vol. 29.1, p. 12434.
11. Geniş, Ş., (2007), Producing Elite Localities: The Rise of Gated Communities in Istanbul, Urban Studies, Vol. 44, No. 4, p. 771-98.
12. Mavi, B., (2010) Kentler Araştırması, CNBC-e Business Eylül, p. 20-59.
13. Şeker, M., (2011), İstanbulda Yaşam Kalitesi Araştırması, İTO Yayınları
14. Han, J., Kamber, M., (2001), Data Mining, Concepts and Techniques, p. 225-76.
15. Agrawal, R., Imielinski, T., Swami, A., (1993), Mining As- sociation Rules Between Sets of Items in Large Databas- es, In: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (ACMSIGMOD 93), 207-216, Washington, USA, p. 207-21.
16. Zhu H., (1998), On-Line Analytical Mining of Association Rules, MSc. Thesis, Simon Fraser University, Ottawa, Canada.
17. Berry M., Linof G., (1997), Data Mining Techniques, John Wiley&Sons, USA, p. 124.
18. Groth, R., (1999), Data Mining: BuildingCompetitive Ad- vantage, PrenticeHall PTR, New Jersey, p. 84-8.
19. Dunham, M., (2002), Data Mining: Introductory and Ad- vanced Topics, Prentice Hall PTR, New Jersey, p. 164-92.
20. Arslan, R., Ökten, A., (1994), Araştırma Yöntemleri, Y.T.Ü. Mimarlık Fakültesi Baskı İşliği, İstanbul.
21. Ural, A., Kılıç, İ., (2011), Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, Detay Yayıncılık, Ankara.
22. Arıkan, R., (2007), Araştırma Teknikleri ve Rapor Hazırlama, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.