Yangın ve Güvenlik Dergisi 205. Sayı (Mart 2019)

44 Yangın ve Güvenlik / Mart 2019 yanginguvenlik.com.tr Daha sonra suçta yüzde olarak azalma bakımından CCTV ve geliştirilmiş sokak aydınlatmasının etkinliği tahminleri Welsh ve Farrington’un (2008a, 2008b) geçmiş verilerin analizlerinden elde edilmiştir. Bunlar bir aralıktaki (serideki) müdahale senaryolarına göre suçun maliyetindeki marjinal yani uç noktada getireceği değişikliği belirlemek için kulla- nılmıştır. Her bir müdahalenin öngörülen maliyeti daha sonra, suçta tahmin edilen azalma nedeniyle, her bir planın maliyet etkinliğinin bir ölçütünü elde etmek için öngörülen tasarrufla karşılaştırılmıştır. Bu hangi koşullar altında CCTV’nin gelişti- rilmiş sokak aydınlatmasından daha uygun maliyetli olacağı ve bu kaynakları yerleştirmek için en iyi mevki tipinin hangisi olduğu gibi en genel sorulara cevap verilmesini mümkün hale getirmiştir. Sürecin her aşamasında belirsizliğin olduğu önemli alanlar olması nedeniyle modelin anahtar konumdaki özelliği her bir ‘en iyi tahmini’ yukarıdaki soruların cevapla- rındaki sağlamlığı yada geçerliliğini belirlemek için bir seri değerlerle beraber birer parantez içine almasıdır. SIMÜLASYONLARIMIZ ŞUNU GÖSTERMIŞTIR (1) CCTV koyulmasının geliştirilmiş sokak aydınlatmasına nazaran daha uygun maliyetli olduğu birkaç durummev- cuttur. (2) Müdahaleler suç oranının en yüksek olduğu noktalara ‘hot spotlara’ hedeflendiğinde maliyet bakımından en etkili olmaktadır. Bu etmen bu teknolojilerin uygun maliyette olması tar- tışmasına katkı yapmakta, suç azaltma programlarının etkin bir şekilde uygulanması için konunun ana prensiplerini ya da kılavuz çizgilerini genel olarak sağlamakta ve ileride yapıla- cak müdahalelerin tasarımına yardımcı olma potansiyeli olan bir modelleme aracı sunmaktadır. Bu girişten sonra, yazı aşağıdaki gibi açılacaktır. İlk olarak hücresel otomasyon modeli prensipleri ana hatlarıyla belirti- lecektir. Daha sonra sokak suçunun maliyetini tahmin etmek için veri gereksinimleri incelenecektir. Bundan sonra modelin çalışması ayrıntılarıyla tarif edilmiştir. ‘En iyi tahmin’ mode- linden gelen ilk sonuçlar bundan sonra verilmiştir. Daha sonra sonuçların sağlıklı olduklarını test etmek için parametreler bir seri ‘Monte Carlo’ simülasyonunda değiştirilmiştir (farz edelim ki… senaryolarıyla sonuçların olasılıklarını modellemek yöntemi). Bulguların uygulanmaları daha sonra anlatılmış ve sonuçlar yazının sonunda yer almıştır. 2. MODELIN GELIŞTIRILMESI Bu makalede kullanılan model küresel otomasyon fikri üzerine oturmaktadır. Bir küresel otomasyon uzayın yeknesak bir ağ olarak temsil edildiği bir dünyayı modeller. Zaman adımlar halinde ilerler ve dünyanın yasaları her bir hücrenin durumunu kendisinin bir önceki durumundan ve onun yakın komşularının durumundan hesaplamak için kullanılan düzgün bir kural setiyle temsil edilir (Gilbert ve Troitzsch, 2005). Küresel otomasyonda analiz birimi tek bir ünite veya hücredir. Minimal olarak hücre bir veya daha fazla spatial, konumsal, koordinatlarla belirlenen bir mevkie sahiptir. Hücre aynı zamanda bir binary, iki elemanlı, on/off göstergesinden bir seri değişkenlere kadar uzanana bir aralıkta başka özelliklere de sahip olabilir. Her bir hücrenin durumu ilk olarak başlan- gıç durumuna getirilmeli ve bir takım geçiş kurallarına göre zaman içinde değişmelidir. Her hücre kendi durumunu ve opsiyonel olarak da yanındaki hücrelerin durumunu dikkate alır. Tüm hücreler işlendiğinde, çevrim bir sonraki zaman adımı için tekrarlanır. Bu nedenle zaman ayrıdır fakat her adımda küçük zaman farklarını simüle ederek sürekli bir değişimin izlenimini oluşturmak mümkündür. Etmen esaslı modelleme platformu NetLogo’nun ‘patc- hes yama’ adı verilen bir statik hücreler ağı mevcuttur. Bu hücreler küresel otomasyon modelinin uygulanması için kolay bir zemin sağlamışlardı. Glasgow şehrindeki her posta kodu altı rakamlı Birleşik Krallık Ulusal Ağ haritası koordinatlarını kullanarak konumsal bir mevkilendirmeye tahsis edilmiştir. Sırasıyla Glasgow açık verilerinden ve Glasgow kent konse- yinden elde edilen CCTV kameralarının ve sokak ışıkları mev- kilerinin zaten x ve y koordinatları mevcuttu. NetLogo’nun posta kodu bilgisini uygun yamaya yüklemeye yarayan giriş fonksiyonları vardır. Aynı zamanda verileri etkin bir şekilde ustalıkla yöneten kolaylıkla maniple eden yüksek seviyede programlama dili ve parametrelerin ayarlanabildiği grafik bir kullanıcı ara yüzü bulunmakta ve simülasyonlar ağ üzerinde görünür hale getirilmektedir. NetLogo’nun bu proje için kilit konumdaki özelliklerinden biri de birçok simülasyonu farklı parametreler dizisiyle yürümesini otomatik hale getiren ‘davranış alanı’ yeteneğidir. Bu Monte Carlo yöntemi girdi parametre alanını, parametrelerin her bir kombinasyonu- nun sonuçlarını bir elektronik çizelge olarak çıktısını alarak, dikkatle incelemeyi mümkün kılmaktadır. Nihai model farklı şehirlere uyarlanabilen bir araç sunmaktadır ve böylece uygun verilerle, herhangi bir mevkideki kaynakların kullanı- mını en uygun hale getirme yönünde katkı yapmaktadır. Bir sonraki bölüm modeli daha ayrıntılı olarak tarif etmektedir. 2.1. Veri İhtiyaçları Suçu azaltmak için bir müdahalenin maliyet etkinliğini tahmin etmek için, aşağıdakilere sahip olmaya ihtiyaç vardır: 1) Bir suçun ortalama maliyetini tahmini; bu birkaç suç tipine bölünebilir, MAKALE