---

title: "Dolunay Suçu Artırır mı? KKTC Haber Verileriyle 239 Günlük Analiz" date: 2026-08-10 tags: arastirma, veri-analizi, kktc, suc, istatistik, amfora description: "Amfora haber veritabanından 127,498 haber üzerinde dolunay, mevsim, okul tatili, hafta sonu ve daha fazla faktörün suç ile korelasyonu. LLM sınıflama + LLM deduplikasyon + z-test."

Bu analiz, Amfora (amfora.app) haber veritabanındaki 15 Aralık 2025 - 10 Ağustos 2026 arası 239 günlük veri üzerinde yapılmıştır. 127,498 haber 31 kaynaktan taranmış, LLM ile sınıflanıp deduplike edilerek 2,900 unique suç olayı tespit edilmiştir.

Başlangıç: Bir Mitin Testi

"Dolunayda suç artar mı?" - bu soru, polis karakollarından acil servis doktorlarına kadar birçok insanın zihninde yaşar. Lunar effect hipotezi yüzyıllardır tartışılıyor ama bilimsel kanıt her zaman zayıf oldu.

KKTC'de bu soruyu test etmek için benzersiz bir veri kaynağımız var: Amfora. 31 yerel haber kaynağından sürekli çekilen 127,498 haber. Bu veriyle sadece dolunay değil, suça etki ettiği düşünülen 16 faktörü aynı anda test ettik.

Metodoloji

Veri Kaynağı

Amfora (amfora.app), Kıbrıs'taki 31 haber kaynağından (Kıbrıs Gazetesi, Halkın Sesi, Havadis, Politis, Gündem Kıbrıs, vb.) RSS/feed yoluyla haber çeken bir haber aggregator. Veritabanında her haber için başlık, kaynak, yayın tarihi ve saat bilgisi var.

3 Aşamalı Süzgeç

Bu analizde keyword-based filtreleme yerine 3 aşamalı bir pipeline kullanıldı:

Aşama 1 - Broad Filter: 28 suç anahtar kelimesi ile geniş süzgeç. Uluslararası haberler ve boilerplate başlıklar elendi. 11,907 haber işaretlendi.

Aşama 2 - LLM Sınıflama: Her haber başlığı tek tek LLM'e gönderildi. "Cinayet" mi, "Cinayete Teşebbüs" mü, "Tehdit" mi, "Mahkeme" mi, yoksa suç değil mi (tiyatro, metafor, "doldur" false match) diye sınıflandı. Yurtdışı haberleri elendi. Sonuç: 4,451 gerçek yerel suç haberi.

Aşama 3 - LLM Deduplikasyon: Aynı tarih + aynı suç türü grupları LLM'e verildi. "Bunlardan kaç tane unique olay var?" diye soruldu. Örnek: 6 Ağustos'ta Girne'de bir bıçaklı kavga için 14 farklı başlık 3 farklı olaya (cinayet, tutuklama, soruşturma) ayrıldı. Sonuç: 2,900 unique suç olayı.

Neden LLM? Keyword-based filtre %79 yanlış pozitif üretiyordu. "Altı doldurulmadan" → "öldür" match. "Hadi Öldürsene Canikom" tiyatro oyunu → cinayet. "Kanser öldürmez, sistem öldürür" → metafor. Fuzzy title dedup ise %75 benzerlik eşiği farklı kelimelerle yazılmış aynı olayları yakalayamıyordu ("Girne'de cinayet: 1 ölü" vs "Cinayet zanlısından itiraf!" = %48 benzerlik).

Metrik: Sayısal vs Oransal

• Sayısal (ana metrik): Ham vaka sayısı/gün.
• Oransal (secondary): Suç/toplam haber %.

Sayısal ana metrik çünkü hafta sonları gazeteler farklı oranda haber giriyor. Bu analizde broad-filter sonrası haber sayısı kullanıldığı için oran farklı davranıyor - dikkatli yorumlanmalı.

Genel İstatistikler

Metrik	Değer
Toplam gün	239
Toplam haber (broad filter)	7,668
Unique suç olayı	2,900
Günlük ortalama	12.1
Std sapma	4.3
Median	12
En yüksek gün	24
En düşük gün	0
Varyasyon katsayısı	%35.1

Suç Türü Dağılımı

Tür	Vaka	%	Günlük
Tutuklama/Cezaevi	585	%20.2	2.4/gün
Uyuşturucu	540	%18.6	2.3/gün
Trafik Kazası/Yaralanma	493	%17.0	2.1/gün
Yangın/Kundak	295	%10.2	1.2/gün
Diğer Adli/Olay	196	%6.8	0.8/gün
Hırsızlık	175	%6.0	0.7/gün
Şiddet	170	%5.9	0.7/gün
Silahlı/Bıçaklı Saldırı	124	%4.3	0.5/gün
Mahkeme	107	%3.7	0.4/gün
İş Kazası	50	%1.7	0.2/gün
Cinsel Suç	45	%1.6	0.2/gün
Tehdit	38	%1.3	0.2/gün
Cinayet/Öldürme	27	%0.9	0.1/gün
Cinayete Teşebbüs	16	%0.6	0.1/gün
Boğulma	12	%0.4	0.1/gün
Hayvana Zarar	11	%0.4	0.0/gün
Gasp	9	%0.3	0.0/gün
İntihar	3	%0.1	0.0/gün

Tutuklama birinci sırada. Trafik kazası üçüncü. Cinayet 27 vaka - 239 günde yaklaşık 6 günde 1. KKTC için makul bir rakam.

1. Dolunay ve Suç

Pencere	Sayısal (suç/gün)	Karşılaştırma	Oran
±1 gün	13.3	12.0	1.107x
±2 gün	13.2	11.9	1.105x
±3 gün	12.6	12.0	1.046x
±4 gün	12.5	12.0	1.039x

z-test: ±1 gün p = 0.41, ±3 gün p = 0.94 -> anlamsız

Sonuç: Dolunay etkisi yok. ±1 gün pencerede +1.2/gün fark var ama istatistiksel olarak anlamsız (p=0.41). ±3-4 günde tamamen sıfır. Lunar effect hipotezi çürüdü.

2. Haftanın Günleri

Gün	Sayısal (suç/gün)
Pazartesi	11.9
Salı	13.6
Çarşamba	13.1
Perşembe	13.5
Cuma	13.1
Cumartesi	11.1
Pazar	8.6

Pazar bariz düşük: 8.6/gün vs ortalama 12.1. Haftanın en sakin günü. Salı ve Perşembe en yüksek (13.6 ve 13.5).

Pazar için z-test: p < 0.0001 -> *** (anlamlı)

3. Hafta İçi vs Hafta Sonu

Dönem	Sayısal (suç/gün)
Hafta içi	13.0
Hafta sonu	9.9

z-test: p = 0.0005 -> ***

Hafta sonu suçu %24 daha az. Bu, LLM dedup sonrası daha net çıktı: hafta sonu gerçekten daha az suç olayı var. Pazar günü gazeteler az çalışıyor ama gerçek olay sayısı da düşük.

4. Mevsim

Mevsim	Sayısal (suç/gün)
Kış (Ara-Şub)	11.7
İlkbahar (Mar-May)	11.8
Yaz (Haz-Ağu)	13.1

Yazın kıştan %12 daha fazla suç (13.1 vs 11.7/gün). Fark önceki analizlere göre daha küçük çıktı çünkü duplicate haberler (özellikle yangın haberleri) eklendiğinde yapay şişme vardı.

5. Aylık Dağılım

Ay	Sayısal (suç/gün)
2025-12 (17 gün)	9.0
2026-01	13.3
2026-02	11.5
2026-03	11.5
2026-04	11.5
2026-05	12.5
2026-06	11.6
2026-07	14.4
2026-08 (10 gün)	13.2

Temmuz zirve: 14.4/gün. Aralık dip (9.0/gün, sadece 17 gün veri).

30-Gün Hareketli Ortalama

15 Ara -> 13 Oca: 10.7/gün
30 Ara -> 28 Oca: 13.3/gün
14 Oca -> 12 Şub: 12.8/gün
29 Oca -> 27 Şub: 11.6/gün
13 Şub -> 14 Mar: 10.7/gün  <- DİP
28 Şub -> 29 Mar: 11.3/gün
15 Mar -> 13 Nis: 11.7/gün
30 Mar -> 28 Nis: 11.3/gün
14 Nis -> 13 May: 12.4/gün
29 Nis -> 28 May: 12.8/gün
14 May -> 12 Haz: 12.7/gün
29 May -> 27 Haz: 11.6/gün
13 Haz -> 12 Tem: 12.1/gün
28 Haz -> 27 Tem: 13.7/gün  <- ZİRVE

6. Okul Dönemi vs Tatil

Dönem	Sayısal (suç/gün)
Okul dönemi	12.0
Okul tatili	12.4

Fark çok küçük (+0.4/gün). LLM dedup sonrası okul tatili etkisi ciddi şekilde azaldı. Önceki analizlerde duplicate haberler (özellikle yazın yangın haberleri) etkiyi şişiriyordu.

7. Maaş/Ödeme Günleri

Dönem	Sayısal (suç/gün)
Maaş günleri (15-16, ay sonu)	12.7
Diğer günler	12.0

Fark +0.7/gün. z-test: p = 0.26 -> anlamsız. Maaş günlerinin suça etkisi yok.

8. Suç Türü x Mevsim

Tür	Kış	İlkbahar	Yaz	Yorum
Trafik Kazası	1.9/g	2.4/g	1.8/g	İlkbahar zirve
Tutuklama	2.5/g	2.3/g	2.6/g	Yaz hafif
Uyuşturucu	2.0/g	2.4/g	2.3/g	İlkbahar-Yaz
Yangın	0.9/g	1.0/g	1.9/g	2x kış
Silahlı Saldırı	0.6/g	0.5/g	0.4/g	Kış yüksek
Cinayet	0.1/g	0.1/g	0.2/g	Yaz hafif
Hırsızlık	0.7/g	0.7/g	0.9/g	Yaz hafif
Boğulma	0.0/g	0.0/g	0.1/g	Tamamen yaz
İş Kazası	0.2/g	0.1/g	0.3/g	Yaz artış

Yangın yazın kışın 2 katı (1.9 vs 0.9/gün). İş kazaları yazın artıyor. Boğulma tamamen yaz olayı.

9. Suç Türü x Hafta İçi/Sonu

Tür	Hafta içi	Hafta sonu	Fark
Trafik Kazası	2.1/g	2.1/g	+0.0
Tutuklama	2.6/g	2.1/g	-0.5
Uyuşturucu	2.5/g	1.5/g	-1.0
Yangın	1.3/g	1.1/g	-0.2
Silahlı Saldırı	0.6/g	0.3/g	-0.3

Uyuşturucu hafta içi %67 daha fazla - polis operasyonları hafta içi yapılıyor. Trafik kazası eşit dağılmış.

10. Suç Türü x Haftanın Günü

Uyuşturucu

Pzt: 1.9 | Sal: 2.6 | Çar: 2.6 | Per: 2.4 | Cum: 3.2 | Cmt: 2.1 | Paz: 0.9 → Cuma zirve (polis operasyonları), Pazar dip.

Yangın

Pzt: 1.8 | Sal: 0.9 | Çar: 1.1 | Per: 1.6 | Cum: 1.0 | Cmt: 1.0 | Paz: 1.1 → Pazartesi zirve - hafta sonu yapılan kundakçılık Pazartesi habere yansıyor.

Cinayet

Pzt: 0.2 | Sal: 0.2 | Çar: 0.0 | Per: 0.2 | Cum: 0.1 | Cmt: 0.1 | Paz: 0.0 → Çarşamba ve Pazar hiç cinayet yok. Ama veri çok az (27 toplam).

11. Suç Türü x Ay

Yangın

Ara: 8  Oca: 36  Şub: 23  Mar: 20  Nis: 25  May: 47
Haz: 42  TEM: 83  Agu: 11

→ Temmuz 83 vaka. Kışın 4-5 katı. Sıcak hava + kuru ot + kundakçılık.

Cinayet

Ara: 1  Oca: 6  Mar: 4  Nis: 3  May: 2  Haz: 2  Tem: 3  Agu: 6

→ Aylık 1-6 vaka. Ağustos yüksek (6) ama sadece 10 günlük veri.

Uyuşturucu

Ara: 34  Oca: 59  Şub: 62  Mar: 76  Nis: 66  May: 78
HAZ: 85  Tem: 66  Agu: 14

→ Haziran zirve (85). Okul kapanması + yaz başlangıcı.

Trafik Kazası

Ara: 18  Oca: 61  Şub: 63  Mar: 84  Nis: 59  May: 77
Haz: 48  Tem: 64  Agu: 19

→ Mart zirve (84). Genel olarak düz dağılım.

İş Kazası

Ara: 3  Oca: 7  Şub: 5  Mar: 4  Nis: 7  May: 1
Haz: 8  TEM: 11  Agu: 4

→ Temmuz zirve (11). Yaz inşasyon sezonu + sıcak hava.

12. En Yüksek 20 Gün

Tarih	Suç	Başlıca Suç Türleri
7 May	24	Trafik:6, Uyuşturucu:4, Yangın:2
7 Tem	23	Trafik:6, Silahlı:3, Tutuklama:3
23 May	22	Trafik:7, Tutuklama:6, Uyuşturucu:4
22 Tem	22	Yangın:6, Trafik:5, Tutuklama:5
24 Mar	21	Trafik:7, Uyuşturucu:6, Hırsızlık:2
29 Tem	21	Yangın:5, Tutuklama:5, Trafik:3
6 Ağu	20	Cinayet:5, Tutuklama:5, Uyuşturucu:2
30 Nis	20	Tutuklama:7, Trafik:4, Uyuşturucu:3
19 May	20	Uyuşturucu:8, Diğer:3, Trafik:2

6 Ağustos'ta 5 cinayet olayı - Girne'deki bıçaklı kavganın ana olayı + tutuklamalar + soruşturma.

13. En Düşük Günler

En düşük günlerde bile 12+ suç olayı var. En sakin gün 16 Temmuz (12 olay). Yaz aylarına rağmen düşük - hafta içi olması etkili.

İstatistiksel Anlamlılık Özeti

Faktör	z	p	Sonuç
Pazar günü	-4.13	<0.0001	*** (azaltıyor)
Hafta sonu	-3.49	0.0005	*** (azaltıyor)
Hafta içi	3.49	0.0005	*** (artırıyor)
Ocak ayı	3.96	0.0001	*** (artırıyor)
Dolunay ±1	0.82	0.41	ns
Dolunay ±3	0.08	0.94	ns
Maaş günleri	1.12	0.26	ns

Güvenilir Bulgular

Suçu azaltan (istatistiksel anlamlı):

1. Pazar günü (-3.6/gün, p < 0.0001). Haftanın en sakin günü.
2. Hafta sonu (-2.3/gün, p = 0.0005). Genel olarak hafta sonu daha az suç.

Suçu artıran:

1. Temmuz (+2.3/gün). Yaz sıcaklığı + yangın sezonu.
2. Ocak (+1.1/gün). İlginç - yıl başı dönemi.

Etkisi olmayan:

1. Dolunay (p = 0.41). Lunar effect çürüdü.
2. Maaş günleri (p = 0.26). Pratikte sıfır.
3. Okul tatili (fark +0.4/gün). LLM dedup sonrası etki kayboldu.

v1 → v2 → v3 Evrim

Metrik	v1 (keyword+oran)	v2 (keyword+sayısal)	v3 (LLM+dedup)
Toplam vaka	8,674	7,483	2,900
Cinayet	194	194	27
Trafik	2,207	1,636	493
Hafta sonu	+2.12 pp artıyor	-3.2/gün azalıyor	-2.3/gün azalıyor
Okul tatili	+1.18 pp	+3.7/gün	+0.4/gün (kayıp)
Yaz	+0.96 pp	+5.9/gün	+0.9/gün
Dolunay	1.00x	1.05x	1.04x (ns)

Kritik değişimler:

• Cinayet 194 → 27: %86 azalma. Keyword filter "doldur", "öldürürüm", tiyatro, hayvan, metafor hepsini yakalıyordu.
• Okul tatili etkisi kayboldu: v2'de +3.7/gün olan etki v3'de +0.4/gün. Sebep: yazın duplicate yangın haberleri (aynı yangın 5 kaynakta) etkiyi şişiriyordu.
• Yaz etkisi küçüldü: +5.9/gün → +0.9/gün. Yine duplicate yangın haberleri.
• Dolunay: 3 versiyonda da sıfır. Tutarlı.

Sonuç

KKTC'de suçun en güçlü belirleyicisi haftanın günü. Pazar en sakin, Salı-Perşembe en yoğun. Dolunay, maaş günleri, okul tatili - bunların hiçbiri anlamlı bir etki göstermedi.

Bu analiz, veri kalitesinin ne kadar kritik olduğunu gösteriyor. Keyword-based filtreleme %79 yanlış pozitif üretiyordu (cinayet 194 → 27). Fuzzy title dedup farklı kelimelerle yazılmış aynı olayları yakalayamıyordu. LLM sınıflama + LLM deduplikasyon ile gerçek rakamlara ulaştık.

En önemli ders: Aynı veriyle üç farklı analiz üç farklı sonuç verebilir. v1 "hafta sonu suçu artırıyor" dedi, v2 "azaltıyor" dedi, v3 "azaltıyor ama daha küçük bir etkiyle" dedi. Hangisi doğru? Veriyi ne kadar temizlersen o kadar doğru.

---

Veri: Amfora (amfora.app) - 15 Aralık 2025 / 10 Ağustos 2026 Analiz: 10 Ağustos 2026, Kuzgun Araçlar: Python, rapidfuzz, deepseek-v4-flash (LLM sınıflama + dedup), SQLite, z-test Pipeline: 127,498 haber → broad filter (11,907) → LLM sınıflama (4,451 yerel suç) → LLM dedup (2,900 unique olay)