İnsanoğlunun var olduğu süreçten beri suç, toplumsal yaşamın ayrılmaz bir parçası olarak karşımıza çıkar.

Suç kavramı toplumsal normlara, zamana, yasal çerçeveye, kültürel, siyasal, bireysel faktörlere kısacası birçok etkene göre değişse de toplumun büyük bir kesimi tarafından suç olarak değerlendirilen eylemlerden bahsedebilmek mümkün.

Suçların önüne geçebilmek, olayları aydınlatabilmek ve faili bulabilmek içinse tarihsel yolculukta birçok gelişme yaşandı.

Delillerden yola çıkarak suçlunun fiziksel, duygusal ve psikolojik yapısına, alışkanlıklarına ulaşmak için kriminal profillemenin ortaya çıkışı bunlardan sadece biri.

1888 yılı Ekim ayında, George Phillips ve Thomas Bond adındaki iki doktor olay yeri ipuçlarını kullanarak seri katil Jack the Ripper’ın (bilinen adıyla "Karındeşen Jack") kişiliği, davranış özellikleri ve yaşam tarzı hakkında fikir sahibi olmaya çalıştı.

Bu durum, ilk gayri resmi suçlu profillemelerinden olarak bilinir. Modern profil oluşturma ise 1970’li yıllarda hayatımıza dahil oldu.

John Douglas ve Robert Ressler başta olmak üzere birkaç FBI ajanı, 36 mahkumla (Edmund Kemper (Co-Ed Killer), Charles Manson ("Manson Family" isimli tarikatın kurucusu), Ted Bundy (Kampüs Katili), Ed Gein (Plainfield Kasabı, Plainfield Hortlağı) gibi seri katiller ile görüşerek suçluları sınıflandırılmış -organize, organize olmayan şeklinde- ve bu konuda teoriler ortaya attı.

Böylece kriminal profil oluşturma sisteminin temelleri atıldı. 

Kriminal profillemede; suçun türü, olay yeri seçimi, davranışsal desenler (suç işleme deseni), yerel inceleme (saha çalışması ve araştırma), fiziksel kanıtlar, tanık ifadeleri, güvenlik kamerası kayıtları, mağdurun profili (viktimoloji); yaşam tarzı, sosyal çevresi, ilişki dinamikleri, olası düşmanları, yaşam tarzı, günlük alışkanlıkları, mesleği, tutumları, sık ziyaret ettiği yerler, sosyal medya hesapları, etkileşimde bulunduğu şahısların yanı sıra; olayın arkasındaki olası motivasyonlar, olayın işleniş şekli (planlı mı spontane mi vs), failin olaya yaklaşımı dikkate alınarak failin olası yaş aralığı, cinsiyeti, etnik kökeni, medeni ve psikoloji durumu, zeka ve öğrenim seviyesi, kişiliği karakteristik özellikleri, patonolojik davranış özellikleri, geçmişteki suç kayıtları ve davranış kalıpları analiz edilir.

Ayrıca "Modus Operandi" (MO) ve "İmza", failin teşhisi için kritik öneme sahip.

MO, suçlunun suç işleme yöntemini ve tarzını ifade ederken, imza failin gerçekleştirdiği suçlarda kişisel psikolojik ihtiyaçlarını yansıtan tekrarlanan bir unsur veya motiflerdir.

Örneğin, Dennis Lynn Rader’ın (BTK Strangler) kurbanlarının kişisel eşyalarını hatıra olarak çalması imza iken, bağlayıp (Bind), işkence (Torture), edip, öldürmesi (Kill) modus operandi örneğidir. Her bir suç modus operandi’ye sahip olsa da imza her zaman olmayabilir.

Aynı zamanda yeni koşullar, edinilen tecrübe ve bilgi ile modus operandi gelişip değişebilirken, imza genellikle sabit ve tekrarlayan bir özellik gösterir.

Elde edilen veriler baz alınarak failin profili hakkında hipotezler oluşturulur.

MO ve imza, suçlunun psikolojik yapısını anlamada ve gelecekteki suçları tahmin etmede değerli veriler sunar.

Veriler ile profilin uyması beklenir. Yeni veriler ile profil güncellenir. Bulgular aranan failin teşhis edilmesi için soruşturmayı yürüten ekip ile paylaşılır.

Bu süreçte kamuoyuna güvenlik açısından belirli uyarılar yapılabilir. Her olay kendi izlerini taşımakla beraber bahsedilen genel bir çerçevedir.  

Kriminal profillemenin ortaya çıkışı ile adli kolluklara yeni bir rehber eklenmiş ve teknolojinin de sunduğu olanaklarla beraber yapboz parçalarının bir araya gelmesine büyük bir katkı sağlandı.
 

Bir vakada suçlu olan çete üyelerine ulaşılmaya çalışıldığını varsayalım. Olay yerindeki güvenlik kameraları incelenerek yüz tanıma sistemleriyle potansiyel şüpheliler belirlenir.

Eğer olay yerinde ses kayıtları mevcutsa, şüpheli diyaloglar analiz edilir. Ardından, yakalanan çete üyelerinin parmak izleri ve diğer biyometrik verileri suç kayıtlarıyla karşılaştırılır.

Şüphelilerin telefonları ve bilgisayarları, dijital adli bilim yazılımlarıyla detaylı bir incelemeye tabi tutulur.

Çete üyeleri arasındaki ilişkiler, sosyal ağ analizi ile haritalanarak daha iyi anlaşılır. Akıllı güvenlik sistemleri ve sokak aydınlatmaları, şüpheli hareketleri izlemek amacıyla devreye sokulur.

Olay yerindeki şüpheli davranışlar, video analitik yazılımlarıyla tespit edilir. Sosyal medya üzerindeki çete paylaşımları ve yorumlar, duygu analizi yazılımlarıyla değerlendirilir.

Tüm bu veriler bir araya getirilerek çete üyeleri için detaylı profiller oluşturulur.

Bu aşamalar, kriminal profilleme tekniklerinin teknolojiyle entegrasyonu sayesinde suçun çözümüne katkı sağlarken, büyük veri analizi ve yapay zeka destekli araçlar, şüpheli davranışların önceden tespit edilmesine ve suç desenlerinin belirlenmesine de yardımcı olabilmektedir. 
 

Avustralya Federal Polisi, suç soruşturmalarında adli DNA testi alanında yeni bir dünya açan yeni bir teknolojiden yararlanıyor

Suçlu profilleme ve teknolojik yeniliklerin entegrasyonu, uluslararası düzeyde çeşitli uygulamalarla daha da güçlenir:

Avustralya Federal Polisi (AFP), Büyük Ölçekli Paralel Dizileme (MPS) kullanarak suç mahallinden toplanan örneklerde bulunan DNA'dan cinsiyet, biyocoğrafik köken, göz rengi gibi potansiyel şüphelinin fiziksel görünümünü tahmin etmek için yeni nesil DNA dizileme teknolojisini kullandığını belirtmiştir. ¹

2015 yılında Suç Haritalama, Analiz ve Tahmin Sistemi'ni (CMAPS) geliştirmek için Delhi Polisi ve Hindistan Uzay Araştırma Örgütü-Gelişmiş Veri İşleme Araştırma Enstitüsü (ISRO-ADRIN) ortaklık kurdu.

CMAPS, suç bildirimi sorguları oluşturur ve her 1 ila 3 dakika arasında Dial 100 veri tabanında otomatik tarama yaparak suç noktalarını tespit etme kapasitesine sahip; ISRO’nun uydu görüntülerini kullanarak çağrıları mekânsal olarak konumlandırır ve suç sıcak noktalarını belirlemek için bunları küme Trend analizi gerçekleştirir, suç ve suçlu profilleri oluşturur, şüpheli suçluların davranışlarını analiz eder. ²

ABD'nin Georgia eyaletine bağlı Houston ve Peach ilçelerinde bulunan Warner Robins Polis Departmanında Internet'in "tüm katmanlarını" taramasına olanak tanıyan bir program olan "Cybercheck" kullanılmaya başlandı.

Geleneksel soruşturma yöntemlerinin gözden kaçırabileceği istihbarat ve vaka bağlantılarını belirlemek amacıyla tanık ifadeleri, dijital adli deliller, mobil sinyalizasyon ve diğer siber profil verileri dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi analiz etmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları tercih edilir.

Bu yöntemle, ilişkilere ve bağlantılara, sosyal medya yorumlarına, videolara, resimlere, web sitesi bağlantılarına, bitcoin adreslerine, istihdam bilgilerine ve IP adreslerine ulaşarak kriminal profillemede önemli veriler elde edilir.

Aynı zamanda bu program ile Wi-Fi kameraları, yönlendiriciler veya telefonları aracılığıyla konum haritalaması için kullanabilmektedir. ³

Yüz tanıma sistemleri, ses analizi teknolojileri, biyometrik veriler, dijital adli bilim araçları, karmaşık ağ analiz araçları, nesnelerin interneti (IoT), video analitik yazılımları, hareket algılama sistemleri, duygu analizi yazılımları, yapay zeka, veri madenciliği, derin öğrenme, makine öğrenimi, coğrafi bilgi sistemleri (GIS) kriminal profillemede kullanılan teknolojilerden sadece bazılarıdır.

Türkiye'de suçlu profilleme alanında teknoloji kullanımı git gide artıyor. Bu sayede kolluk kuvvetlerinin suç analizi ve önleme stratejileri önemli ölçüde güçleniyor. 

Sonuç olarak, suçlu profillemede teknoloji, doğru hedefi belirlemek için bir pusula işlevi görüyor. Veriler, yol haritası; deliller ise engelleri aşmak için kullanılan araçlardır.

<sup>1. Canberra Daily (2021), New DNA testing technology helps AFP predict criminal profiles, Erişim linki: https://canberradaily.com.au/new-dna-testing-technology-allows-afp-to-predict-criminal-profiles/
2. Mint (2022), AI profiles predict crimes fast but can discriminate against the poor, Erişim linki: https://www.livemint.com/technology/tech-news/ai-profiles-predict-crimes-fast-but-can-discriminate-against-the-poor-11646590850806.html
3. Government Technology (2024), Georgia Police Use Artificial Intelligence to Solve Cases, Erişim linki: https://www.govtech.com/public-safety/georgia-police-use-artificial-intelligence-to-solve-cases</sup>

*Bu makalede yer alan fikirler yazara aittir ve Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.