Show simple item record

dc.contributor.advisorAkal, Fuat
dc.contributor.advisorSever, Hayri
dc.contributor.authorÇinar, Muhammet Serkan
dc.date.accessioned2020-12-30T06:28:21Z
dc.date.available2020-12-30T06:28:21Z
dc.date.submitted2019
dc.date.issued2019-12-04
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/473550
dc.description.abstractSosyal Ağ Analizi (SAA) farklı alanlarda ilişki ağlarından anlamlı bilgilerin açığa çıkarılmasında yaygın olarak kullanmaktadır. Suç örgütleri de, üyeleri ve üyelerin birbirleri arasındaki ilişkilerden oluşan bir sosyal ağdır. SAA suç örgütlerinin yapısının ortaya çıkarılması ve etkisizleştirilmesi adına tüm dünyada güvenlik güçleri tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Günümüzde terör grupları ya da kokain ticareti yapan gruplar gibi suç örgütleri bir bölge veya ülkede faaliyet göstermemekte, tüm dünyada farklı çıkar ilişkileri çerçevesinde farklı suç örgütleri ile hareket etmektedirler. Suç örgütlerinin ilişki yapısının incelenerek matematiksel modelinin ortaya çıkarılması, farklı gruplar arasında irtibatı sağlayan anahtar roldeki kişilerin (Liderler, Haberciler, Para Akışı Sağlayanlar vb.) ve bunlara yakın kişilerin tespiti, suç örgütlerinin eylemlerinden etkilenen ülkelerin yetkili birimlerinin bu örgütlerle mücadelelerinde etkin karar vermelerini sağlamaktadır. Sosyal ağ analizinde kullanılan metriklerin en önemli amaçlarından birisi ağ içerisindeki anahtar roldeki kişilerin tespit edilmesidir. Sosyal ağ yapısı sergileyen tüm organizasyonların uzun vadede geleceği için organizasyon içerisindeki anahtar kişilerin yerine geçebilecek varis kişilerin tespit edilmesi de organizasyonun devamlılığı ve etkinliği açısından en önemli hususlardan birisi olmaktadır. Organizasyonun daha etkin olmasına sebep olabilecek varis kişilerin tespiti organizasyonun verimliliği ve gelişmesi için büyük öneme sahipken, suç örgütleri gibi organizasyonların daha etkisiz olmasına sebep olabilecek varis kişilerin tespiti de aynı derecede öneme sahip olmaktadır. Tez çalışması dört temel başlıkta özetlenmektedir. Bu kapsamda; i) gerçek bazı terörist ve kokain suç örgütlerinin oluşturduğu ağ yapılarının SAA metrikleri açısından yapısal olarak analizlerinin gerçekleştirilmesi ve normal sosyal ağlardan farklılıklarının incelenmesi; ii) makine öğrenmesi ve istatistiksel yöntemlerin bir arada kullanılması ile suç örgütlerinin tespitine yönelik yeni bir model oluşturulması; iii) suç örgütleri içerisinde yer alan kişilerin varislerinin tespitine ve varislerinin yeni oluşturacağı bağlantılara yönelik farklı stratejileri içeren model oluşturulması ve iv) suç örgütleri içerisinden üyelerinin çıkartılması sonucu farklı stratejilere göre oluşacak yeni ağların suç örgütü yapılarına benzerliklerinin değişiminin incelenmesi ve çıkartılmasıyla ağa en fazla zararı verecek olan üyenin tespiti gerçekleştirilmiştir. Eski Türklerde devlet ve ordu içinde çok önemli rol oynayan ve üstün askerlik bilgisi ile idari tecrübesi olan askeri kılavuzlara YİZEK adı verildiğinden, güvenlik güçlerinin suç örgütlerinin etkisizleştirilmesine yönelik karar destek sistemlerine katkı sağlayarak kılavuzluk edecek bu tez çalışmasına ve çalışmada yeni oluşturulan SAA metriğine YİZEK adı verilmiştir.
dc.description.abstractSocial Network Analysis (SNA) is widely used in revealing meaningful information from the relationship networks in different domains. Crime organizations are also a social network which composed of members and relations between members. SNA used by security forces in the whole world in order to uncover structure of terrorist organizations and destabilization of them. Today considering that terror or cocaine organizations are not active in a region and a country and that they are accompanied by different criminal organizations in the context of different interest relations all over the world. The disclosing mathematical model of criminal networks via analyzing structure of criminal organizations, the identification and analysis of the key role players (Leaders, Reporters and Fundraisers etc.) who are interacting with the different groups and the people who is close to them provide the authorities of the countries affected by criminal activies to make effective decisions in their struggle with criminal organizations.One of the most important goals of the metrics used in the SNA is to identify the individuals who are the key players in the network. For the long-term future of all organizations exhibiting social network structures, the identification of those who can replace the key player in the organization is one of the most important issues in terms of the continuity and effectiveness of the organization. While the identification of successors which may cause the organization to be more effective is great importance for the efficiency and development of the organization, the identification of the succesors which may cause organizations such as criminal organizations to be more ineffective, is equally important.The thesis is summarized in four main titles. In this context; i) structural analysis of network structures of some real terrorist and cocaine criminal organizations in terms of SNA metrics and their differences from non-criminal social networks; ii) the creation of a new model for the identification of criminal organizations through the use of machine learning and statistical methods; iii) the creation of a model that includes different strategies for identifying the successors of key players and successors' new connections to others within the criminal organizations; and iv) the analysis of changes in similarities of criminal networks to new networks which will be formed according to different strategies as a result of the removal of members from criminal organizations and detection of the member that will cause the most damage to the network.Since the military guides, which played a very important role in the state and the army of ancient Turks, have been given the name of YIZEK because of their superior military service and administrative experience, the thesis and a SNA metric created in this thesis was called YIZEK which will guide the decision-making systems of the security forces to neutralize criminal organizations.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleYİZEK: Varis kişilerin tespiti ve analizi
dc.title.alternativeYIZEK: Identifying and analysing successors
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2019-12-04
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.subject.ytmComputer aided decision making
dc.subject.ytmComputer aided analysis
dc.subject.ytmInternational organized crime croups
dc.subject.ytmGraf theory
dc.subject.ytmMachine learning methods
dc.subject.ytmDecision tree
dc.subject.ytmForest trees
dc.identifier.yokid10253234
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid587942
dc.description.pages163
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess