Investigation of the Change Status of Socio-Demographic Variables That Cause the Theft

Determining the risk levels of crime types by socio-demographic variables is one of the methods commonly used in discriminating criminal events and defining profiles. Data are produced on the basis of socio-demographic variables according to crime types in our country at regional or more micro scale and descriptive results are explained as recommendations. However, Turkey sectional data over a certain time period, there is no specific research area for the detection of changes on the basis of this changing situation. In this articles, it was studied the extent to which the change in the socio -demographic characteristics of individuals who committed the crime of theft, which is among the crimes committed against property in Ankara, has spread over time. The data obtained through surveys conducted between 2014 and 2018 for male detainees and prisoners in penal institutions were reclassified on 6 socio-demographic variables. Subsequently; among the variables obtained from the data acquired in 2014, the socio-demographic variables which were found to be significant were tried to be understood comparatively between 2014 and 2018. In this context; binary logistic regression analysis and correspondence analysis were applied. According to the results obtained in 2014 for the crime of theft; primary and secondary school graduates and being in the 18- 25 age range were found to be important socio-demographic categories. In the results of the multiple adaptations analysis conducted to explain the changes realized in 2018, it was understood that the results related to the educational level variable remained valid. The significance level of the age range variable could not be determined. It is considered that comparative studies will contribute to understanding the change trends of crimes.

Hırsızlık Suçuna Neden Olan Sosyo-Demografik Değişkenlerin Yıllara Göre Değişiminin İncelenmesi

Sosyo-demografik değişkenler vasıtasıyla suç türlerinin risk düzeylerinin belirlenmesi, kriminal olayların ayırımında ve profil tanımlanmasında yaygın kullanılan yöntemler arasında yer almaktadır. Bölgesel veya daha mikro ölçekte ülkemiz genelinde de suç türlerine göre sosyo-demografik değişkenler esas alınarak veri üretilmekte ve tavsiye niteliğinde betimsel sonuçlar açıklanmaktadır. Ancak, Türkiye özelinde belirli bir zaman aralığı üzerinden kesitsel veriler esas alınarak bu değişkenlerin değişim durumlarının tespit edilmesine yönelik alan araştırması bulunmamaktadır. Bu çalışma; Ankara ili özelinde malvarlığına karşı işlenen suçlar arasında yer alan hırsızlık suçunu işlemiş bireylerin sosyo-demografik özelliklerine ilişkin değişimin ne ölçüde zamana yayıldığını incelemektedir. Ceza infaz kurumlarında yer alan erkek tutuklu ve mahkûm bireylere 2014 ile 2018 yılları arasında uygulanan anketler vasıtasıyla elde edilen veriler 6 sosyodemografik değişken üzerinden yeniden sınıflandırılmıştır. Devamında; 2014 yılında elde edilen değişkenler arasından anlamlı bulunan sosyo-demografik değişkenler, 2018 yılında tekrar uygulama yapılması suretiyle, söz konusu değişkenlerdeki değişim durumları 2014 ile 2018 yılları arasında karşılaştırmalı olarak anlaşılmaya çalışılmıştır. Bu çerçevede binary lojistik regresyon analizi ile correspondence analizleri uygulanmıştır. 2014 yılında elde edilen sonuçlara göre hırsızlık suçu için; ilkokul ve ortaokul mezunu olma ile 18-25 yaş aralığında olmanın önemli sosyo-demografik kategoriler olduğu tespit edilmiştir. 2018 yılında gerçekleşen değişimi açıklamak amacıyla yapılan çoklu uyum analizi sonuçlarında ise grafiksel açıdan eğitim düzeyi değişkenine ilişkin sonuçların geçerliliğini koruduğu anlaşılırken, yaş aralığı değişkenin önem düzeyi tespit edilememiştir. Karşılaştırmalı olarak yapılan çalışmaların suçların değişim trendlerinin anlaşılmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

___

Aytaç M., Aytaç, S. ve Bayram, N., (2007). Suç Türlerini Etkileyen Faktörlerin İstatistiksel Analizi, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İnönüÜniversitesi, Malatya, 24-25 Mayıs.

Becker, Gary S., (1968). Crime and Punishment: An Economic Approach, Journal of Political Economy, 76(2), pp. 169–217.

Buonanno, P., and Montolio, D. (2008). Identifying the Socio-Economic And Demographic Determinants of Crime Across Spanish Provinces, International Review of law and Economics, 28(2), 89-97.

Ehrlich, I. (1973). “Participation In Illegitimate Activities: A Theoretical And Empirical Investigation”, J Political Econ 81, 521–565.

Eide, Erling; Rubin, Paul H. and Shepherd, Joanna.M., (2006), “Economics of Crime”. Now Publishers Inc.

Elliott, C., & Ellingworth, D. (1998). “Exploring the Relationship between Unemployment and Property Crime”. Applied Economics Letters, 5(8), 527-530.

Entorf, H., & Spengler, H. (2000). Socioeconomic and Demographic Factors of crime in Germany Evidence from panel data of the German States. International Review of Law and Economics, 20(1), 75–106.

Erdoğan, S., Yalçın, M., & Dereli, M. A. (2013). Exploratory Spatial Analysis of Crimes against Property in Turkey. Crime, Law And Social Change, 59(1), 63-78.

Neuman, W. L. (2014). Toplumsal Araştırma Yöntemleri, Yayınodası, 7. Baskı, Ankara.

Özdamar, K. (2010). Paket Programlarla İstatiksel Veri Analizi 2, Kaan Kitabevi, 7. Baskı, Ankara.

tuik.gov.tr,(2020).KonularınaGöreİstatistikler,http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1059, (ErişimTarihi: 11.01.2020).

Tüzüntürk, S. (2009). Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi: Suç İstatistikleri Üzerine Bir Uygulama, Uludağ Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Dergisi, 28 (2), s.71-91.

Yorulmaz, Ö. Y., &Yakut, S. G., (2017). Türkiye’de Suç Oranını Etkileyen Sosyo ekonomik Faktörlerin İncelenmesi: Path Analizine Dayanıklı Yaklaşım. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2017(1), 307–322.