Sonsuz Ark/ Evrensel Çerçeveye Yolculuk
Resetting Recidivism Risk Prediction
"Bir RAND araştırma raporu, mahkumiyetleri olan kişilerin yollarını değiştirebilecekleri ve genellikle de bunu yaptıkları iddiasını güçlendiriyor."
Başka Bir Şans Sağlamak: Suç Geçmişi Kontrollerinde Tekrar Suç İşleme Eğilim Riskini Sıfırlamak başlıklı rapor, cezai geçmiş kontrolleri için daha doğru tekerrür riski tahminine rehberlik edecek yeni sıfırlama ilkesini önermektedir. Sıfırlama ilkesi, bir kişinin sahip olduğu riskin ceza adalet sistemiyle son etkileşimi sırasında değil, yapılan geçmiş kontrolüne göre tahmin edilmesini gerektirir. Raporun yazarları, sıfırlama ilkesini karşılayan bir risk tahmin modelinin uygulanabilirliğini de göstermektedir.
İşverenler, ev sahipleri ve gönüllü kuruluşlar, işe alma, kiralama veya gönüllü fırsatlarına katılım için çok riskli sayılabilecek adayları belirlemek ve filtrelemek amacıyla, rutin olarak suç geçmişi kontrolleri yapar. Bu özgeçmiş kontrollerinden elde edilen sonuçlar, genellikle, belirli bir süre boyunca bu faaliyetlerden mahkumiyetleri olan kişileri engellemeyi haklı çıkarmak için kullanılır.
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki insanların kabaca yüzde 30'unun sabıka geçmişi olduğu göz önüne alındığında, geçmiş kontrollerinden kaynaklanan dışlamalar, birçokları için fırsatları kaçırmak anlamına gelebilir. Peki ya bazı kişilerin tekrar suç işleme riskinin düşük olduğunu göstermek mümkün olsaydı?
Başka Bir Şans Sağlamak: Suç Geçmişi Kontrollerinde Tekrar Suç İşleme Eğilim Riskini Sıfırlamak başlığını taşıyan RAND araştırma raporunun yazarları, tekrar suç işleme riski azalmış kişilerin belirlenmesine yardımcı olabilecek risk değerlendirme modelleri için bir temel sağlayan sıfırlama ilkesini ortaya koymaktadır. Sıfırlama ilkesi, bir kişinin riskinin ceza adalet sistemiyle son etkileşim anında değil, yapılan geçmiş kontrolüne göre tahmin edilmesini gerektirir.
Sıfırlama ilkesi, herhangi bir risk tahmin modelinin risk tahminlerini güncelleyebilmesini, yani bir kişinin sabıka kaydı kontrolü sırasında "sıfırlanması" gerektiğini belirtir.
Bu ilke ve onu karşılayan risk tahmin modelleri, bir kişinin toplulukta bir mahkûmiyet olmadan özgürce geçirmiş olduğu süreyi hesaba katar; bu, istihdam edilebilirliklerini etkileyebilecek çok önemli bir tekrarlama riski işaretidir.
Tekrar Suç İşleme Risk Tahminini İyileştirme
Sıfırlama ilkesi, ceza adalet sisteminin ihtiyaçlarına dayanan mevcut tekrar suç işleme risk tahmini yaklaşımlarının ötesinde bir gelişmeye işaret ediyor. Mevcut yöntemler, bir kişinin en son hüküm giydiği veya cezaevinden salıverildiği sırada oluşturduğu riski belirlemeye çalışır. Geçmiş kontrolleri genellikle yıllar sonra, bir kişi bir iş veya başka bir fırsat için başvururken yapılır. Bu nedenle, istihdam için cezai geçmiş kontrolleri bağlamında sorulacak soru şu olmalıdır: "Kişi, geçmiş kontrolü sırasında şu anda ne kadar risk teşkil ediyor?"
Rapor, sıfırlama ilkesine bağlı bir risk tahmin modeli oluşturmanın uygulanabilirliğini göstermektedir. Bu tür modeller, işverenlerin ve diğerlerinin bir bireyin tekrar suç işleme riskini daha doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanabilecekleri risk değerlendirme araçları oluşturmaya yönelik temelleri sağlayabilir. Bu tür araçlar, mahkumiyeti olan kişiler için, yıllarca belirli faaliyetlerden alıkoyan esnek olmayan dışlamalara göre daha erken fırsatlar sunabilir.
Tekrar Suç İşleme Riski Hakkında Veriler Ne Diyor?
RAND araştırma ekibi, Kuzey Carolina'dan 1 milyondan fazla insanı kapsayan bir dizi mahkûmiyet verisinden yola çıkan bir model geliştirdi. Ekip, verileri analiz etmek ve tekrar suç işleme riskini tahmin etmeye yönelik modelinin yeterliliğini değerlendirmek üzere son teknoloji istatistiksel ve makine öğrenim tekniklerini kullandı.
Modeli geliştirme sürecinde, RAND ekibi, bazı işverenlerin ve politika yapıcıların mükerrer suç riskine ilişkin eski algılarını değiştirmeye yardımcı olabilecek verilerde önemli gözlemler yaptı:
- Mahkûmiyeti olan kişilerin çoğunluğu daha sonra mahkûm olmamışlardır.
- Bir kişinin yeniden suç işleme olasılığı, mahkûmiyet olmadan daha fazla zaman geçtikçe hızla azalmaktadır.
- Yeni bir mahkûmiyet olmaksızın yeterli bir süre geçtikten sonra, başlangıçta yeniden suç işleme açısından en yüksek risk altında olduğu düşünülen kişiler (daha geniş bir suç geçmişine sahip kişiler) bile, başlangıçta en düşük risk altında olduğu düşünülenlere benzer risk seviyelerine geçerler.
Geçmiş araştırmalara dayanan bu gözlemler, "bir kez suç işlemişse, her zaman suçludur" şeklindeki çok yaygın inancın altını oymaktadır.
Önyargı Muhasebesi
Mahkûmiyet geçmişine sahip olan insanların değişebileceğine dair güçlü bir görüş var. Geçmişe yönelik kontrolleri yürüten kuruluşlar, işverenler ve diğer gruplar, ihtiyaçlarına uyan adayları belirlemek için daha doğru, bireyselleştirilmiş risk tahmin modellerinden ve araçlarından yararlanabilir.
Böyle bir model kuran RAND araştırması gerçekleştirilebilir. Tekrar suç işleme riskini öngören yöntemlerin, modeller oluşturmak için kullanılan ceza adalet verilerindeki önyargıları ve eşitsizlikleri yansıtacağını belirtmek çok önemlidir. ABD ceza adalet sistemindeki adil olmayan sistemik ırksal önyargıların tarihi göz önüne alındığında, sıfırlama ilkesine bağlı olan gelecekteki tüm araçlar, uygulamadan önce adaletle ilgili doğal faktörleri hesaba katmalıdır. Bu, araştırmacılar için bir sonraki önemli adımdır.
Hayatta Kalma Analizi ve Tekrar Suç İşleme Riski
Hayatta kalma işlevleri, belirli bir tanıya sahip hastaların zaman içinde bir noktadan sonra hayatta kalma olasılığını tahmin etmek için sağlık alanında sıklıkla kullanılan istatistiksel bir araçtır. Aynı yaklaşım, belirli bir sabıka kaydına sahip bir kişinin, yeni bir mahkûmiyet olmaksızın toplumda belirli bir süre "hayatta kalma" olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. RAND araştırma ekibi, belirli bir suç geçmişine sahip bireylerin, geçmiş kontrollerinin ardından belirli bir süre sonra yeniden hüküm giyme olasılıklarını karşılaştırmak üzere hayatta kalma fonksiyonlarını kullandı.
Kuzey Carolina’dan elde edilen veriler ve Kaplan-Meier tahmin edicileri adı verilen istatistiksel araçlar kullanılarak, genel tekrar suç eğilimlerini göstermek üzere veriler üzerinde çalışıldı ve veri setinin suç geçmişine ilişkin kapsamlı bilgisini açıklayan hayatta kalma işlevlerini oluşturmak üzere makine öğrenim modelleri kullanıldı.
Araştırma raporu, hayatta kalma işlevlerini herhangi bir veri setine uygulamanın karmaşıklığını ve bunu yaparken birden çok faktörün dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine yönelik ihtiyacı vurgulamaktadır. Rapor, geçmişi kontrolleri için tekrar suç işleme riski tahmin modelleri geliştirmeye yönelik beş adet değerlendirme sunar:
- Doğru tahmin, tahmin ile ilgili popülasyonun doğru bir şekilde tanımlanmasını gerektirir; bu durumda (popülasyon), şu anda hapiste olmayan sabıka geçmişi olan kişilerdir.
- Modelin tahmini, tutuklamalara değil mahkumiyetlere dayalı veriler kullanılarak yapılmalıdır.
- Uzun süreçte tekrar suç işleme riskini doğru bir şekilde tahmin etmek için veri setlerinde en az on yıllık mahkûmiyet kayıtları bulunmalıdır.
- Model tahminleri kalibre edilmeli ve popülasyondaki gerçek tekrarlama oranlarını yansıtmalıdır.
- Model tahminleri, bağımsız bir test örneğinde doğrulanmalıdır.
RAND raporu, hayatta kalma fonksiyonunu Kuzey Carolina veri setine göre modelleme yaklaşımını detaylandırmakta ve bu yaklaşımın, yeniden suç işlemeye yönelik gerçek oranları yakalamada geçerliliğini göstermektedir. RAND ekibi modeli doğrularken, tahminlerinin verilere iyi uyduğunu ve istatistiksel olarak iyi kalibre edildiğini tespit etti. Kullanılan modelin sınırlamaları raporda belgelenmiştir ve bunların bazıları önyargı, dürüstlük ve tarafsızlıkla ilgili gelecekteki tartışmalarda önemli rol oynayacaktır.
Araştırma ve Politikaya Yönelik Çıkarımlar
RAND raporu, araştırma topluluğu için bir başlangıç noktası olarak görülmelidir. Sıfırlama ilkesine dayalı modellerin, işverenlerin ve diğerlerinin pratikte kullanabileceği araçlara entegre edilebilmesi için yöntemlerin ve veri kaynaklarının daha da iyileştirilmesi gerekir.
Araştırma ayrıca, politika yapıcıların gelecekte bu yöntemlerin geliştirilmesi ve kullanılmasına rehberlik etme fırsatlarını da tanımlıyor.
Düzenleyiciler, işverenlerin kullanabileceği modern risk değerlendirme araçlarının sağlam bir şekilde geliştirilmesine izin verecek kuralları dikkate almalıdır. Eşit İstihdam Fırsatı Komisyonu'nun işverenlere rehberliği, suç geçmişi bilgilerinin bireyselleştirilmiş bir değerlendirmesini kullanarak iş adaylarının değerlendirilmesine olanak tanır. Komisyon, şablonların 1978 tarihli Çalışan Seçim Prosedürlerine İlişkin Genel Yönergeler ışığında doğrulanması çağrısında bulunmaktadır.
Rapor ayrıca, kullandığımız risk tahmin modeli ve işe alım değerlendirmeleri gibi günümüzde yaygın olarak kullanılan algoritmik tekniklerin gelişimini yazıldığı süreçte öngörmeyen Genel Yönergeler kapsamında doğru bir risk tahmin modelinin onaylanmasıyla ilgili bazı zorlukları da tanımlamaktadır.
Politika yapıcılar ve iş karar vericileri kabul edilebilir risk seviyelerini tanımlamalıdır. Tekrar suç işleme risk modelleri, farklı bireyler arasındaki risk seviyelerini karşılaştırabilir. Bir sonraki adım, bir işverenin, adayların risk düzeylerinin belirli bir iş veya fırsat için kabul edilebilir olup olmadığını belirlemesidir. Bu risk sınır değerlerinin tanımlanması, yanlılığın ortaya çıkabileceği kilit bir alandır ve bu nedenle eşik belirlemeye ilişkin düzenleyici rehberlik faydalı olacaktır.
Veri kalitesi, tekrar suç işleme risk modellerinin gelişimini sınırlayabilir. Şu anda, geçmişe yönelik kontrollerde tekrar suç işleme risk tahminini desteklemek üzere veri toplamaya yönelik bir altyapı bulunmamaktadır. Bu tür bir altyapının geliştirilmesi, geçmiş kontrolü ortamında tekrar suç işlemeyi tahmin etmek için kullanılabilecek ileriye dönük veri toplama hakkındaki tartışmaları içermelidir.
Önyargıya yönelik risk tahmin modellerini keşfetmek çok önemlidir. Bu tür risk tahmin modellerine dayanan gelecekteki araçların, geliştirilmeleri boyunca dürüstlük açısından değerlendirilmeleri gerekir. Gelecekteki çalışmalar, bu araç ve kavramları, algoritmik dürüstlük ve eşitlik kavramları kapsamında merkeze yerleştirmeye devam etmelidir.
Shawn D. Bushway, Brian G. Vegetabile, Nidhi Kalra, Lee Remi, Greg Baumann, RAND Corporation Belge Numarası: RB-A1360-1, Yıl: 2022, Seri: Araştırma Özetleri
Tamer Güner, 19.01.2022, Sonsuz Ark, Stratejik Araştırma, Çeviri
- Sonsuz Ark'ta yayınlanan yazılardan yazarları sorumludur.
- Sonsuz Ark linki verilerek kısmen alıntı yapılabilir.
- Sonsuz Ark yayınları Sonsuz Ark manifestosuna aykırı yayın yapan sitelerde yayınlanamaz.
- Sonsuz Ark Yayınlarının Kullanımına İlişkin Önemli Duyuru için lütfen tıklayınız.