The impact of sanctions and pre¬release policies on recidivism

Romalı filozof Cicero'nun De Legibus (MÖ 106) adlı eserinde ilk kez dile getirdiği "Noxiae poena par esto" namı diğer "Cezanın suça uymasına izin ver" sözü, kısa sürede ceza hukukunun en önemli ilkelerinden biri haline geldi. Söz konusu ilke, hukuk ve ekonomi gibi çeşitli disiplinlerden ilgi görmektedir. Bu ilkeyi insan hatası nedeniyle her koşulda tutmak her zaman mümkün olmasa da, ceza hukukunda bu standarda yaklaşmak için kullanılan af ve şartlı tahliye gibi başka mekanizmalar da vardır. Fakat bu tür erken tahliye politikaları genel nüfusu nasıl etkiler? Suç davranışlarını değiştirir mi? Eğer öyleyse, hangi yönde bir değişim olur? Suçlu olmayan nüfüs da bu politikalardan etkileniyor mu? Yeniden suç işleme oranlarını değiştiyor mu? Suç iktisat teorisine dair erken çalışmalar bu ilke üzerine olmuştur. İlk çalışmalardan biri olarak kabul edilen Becker'in (1986) çalışması, bu ilkeyi ekonomik yönden sorgulamış ve hem suça hem de suçları önlemeye ve cezalandırmaya yönelik harcamalara optimal çözümler bulmaya çalışmıştır. Daha sonraki çalışmalar (Ehrlich 1973, Heineke ve Block 1975) çoğunlukla aynı statik soruna odaklanmıştır, Block ve Lind (1975), Schmidt ve Witte (1984) ve Witte (1980) cezanın suç üzerindeki caydırıcılığın etkisini anlamaya yönelirken, Levitt 1996 ve Drato et al. 2009 hapsedilme etkisini incelemiş ve literatüre dahil etmiştir. Sorunun dinamik tarafında Leung (1995) dinamik bir caydırıcılık modeli formülüze etmiştir, Daha sonra, Burdett et al. (2003), arama teorisini kullanarak dinamik bir model oluşturmuş ve Mocan et al. (2005), yasal ve cezai insan sermayesini ortaya atarak dinamik bir suç faaliyeti modeli önermiştir. Bu çalışma aynı soruna oyun teorisi, özellikle evrimsel oyun teorisi kullanılarak yaklaşılması, sadece suçu anlamak ve soruna optimal çözümler önermekle kalmayıp, bunun nüfus üzerindeki etkisini anlamak için erken tahliye politikalarını (af, af ve şartlı tahliye) kavramsallaştırmayı amaçlamaktadır. Leund'un (1995) çalışmasında olduğu gibi bu çalışma da suç tekrarı oranları üzerine eğilmiştir. Bunun sebebi bahsi geçen politikaların başarısının bu oranla ölçülebilmesidir. Çalışmanın ana aracının evrimsel oyun teorisi olması da yine bu sebepledir. Çünkü suç tekrarı oranlarının hesaplanabilmesi için bir periyottan fazla bir süreye ve popülasyonun stratejilerini değiştirebilecekleri bir çevreye ihtiyaçları vardır. Bu gereksinimlerin karşılanması için model, ilk olarak John Meynard-Smith ve George Price (1973) tarafından literatüre kazandırılan Hawk-Dove oyununu imitasyon mekanikleri (Weibull, 1995; Björnerstedt ve Weibull, 1996; Hofbauer ve Sigmund) ile birleştirmiştir. Model şahinler ve güvercinlerden oluşan bir toplum üzerine kurulmuştur. Modelde kooperasyon, şahinleri suçlu ilan ederek teşvik edilmektedir. Orjinal Hawk ve Dove oyununda olduğu gibi, Hawk ve Hawk karşılaşmalarında, iki oyuncu kaynağı (v) ortak şekilde paylaşır ve birbirlerini yaralar (c), bu durumda her iki oyuncu da (v/2)-c kadar kazanç sağlamış olur. Bir Hawk ve bir Dove'un karşılaşırsa, Hawk bütün kaynağı (v) alırken, Dove bir kazanç sağlamaz. Son senaryo olan Dove ve Dove karşılaşmasında ise iki oyuncu da kazancın yarısını alır (v/2). Modelde suçlu olarak tanımladığımız, Hawk stratejisini güden oyuncular, belirli bir şans ile yakalanabilir ve ceza olarak hapse atabilirler. Hapis süresince gelecek oyunlara katılamazlar ve bir önceki turda aldıkları kazanç sıfırlanır. Bu süreç boyunca her tur sonunda sıfır puan almaya devam ederler. Hapis süresi, genel af ilan edilmediği sürece sınırsızdır. Hawk oynamayan, normları takip eden oyuncular ise kazançlarının bir kısmını, gelir vergisi gibi toplayarak bir havuz oluşturur. Yargı ve hapishane sisteminin devamlılığı bu havuzda toplanan bütçeye bağlıdır ve direct olarak yakalanma oranı üzerinde etkisi vardır. Modelde, ölçeğe göre azalan getiri kabulü dolayısı ile ortaya çıkan bu bütçenin karekökü, (ε) değişkeni ile çarpılarak tespit edilme ve yakalanma değişkeni bulunur. (ε) değişkeni modelde, bu sürecin verimliliğini temsil eder. Her raundun sonunda, hem serbest oyuncular hem de olmayan oyuncular stratejilerini diğer oyuncuları imite ederek değiştirebilirler. Bu değişim, geçtiğimiz turda aldıkları kazancın, popülasyondan rastgele seçilen başka bir oyuncunun kazancından ne kadar iyi olduğuna bağlıdır. Eğer kazançları, rastgele seçilen oyuncunun kazancından yüksekse ya da eşitse stratejilerini değiştirmezler, aksi durumda stratejilerini rastgele seçilen oyuncunun stratejisi ile aynı hale getirirler. Bu süreçte seçilen rastgele oyuncu hapishanedeki bir oyuncu olabilir. Çalışmada üç ayrı durum incelenmiş ve genel afların toplumdaki suç aktivitesi ve nihai popülasyon üzerindeki etkisi anlaşılmaya çalışılmıştır. İlk ekonomik modelde tekrar eden bir hawk ve dove oyunu, genel af olmadan fakat hapis mekanizması olan bir çerçevede incelenir. İkinci oyunda genel af mekanizması, belirli bir orana bağlı (α) olacak şekilde modele eklenir. Son aşamada ise bir simülasyon kullanılarak, popülasyonun strateji karması, popülasyonun yasal durumu karması (suçlu veya suçsuz), tespit edilme oranları ve tekrar suç işleme oranları görselleştirilir ve açıklanır. Son aşamaya ek olarak dışsal değişkenlerin farklı değerlerinin, içsel değişkenleri nasıl etkilediğine dair bir alt bölüm daha vardır. İlk ve ikinci bölümün amacı var olan stratejilerin durağan durumlarını, saf ya da karma strateji olması fark etmeksizin, bulmaktır. Bu durağan durumu, popülasyonun imitasyon yolu ile değişimi durduğu noktada ulaşılır. Her iki bölümde de, karma stratejileri bulmak için üç ayrı konfigürasyon kullanılmıştır. Bunların her birinde, alınan vergi (φ) 0.02 olarak belirlenmiş, v=c, v=2c ve v=3c olan durumlar incelenmiştir. İlk bölümde suçlu olma ya da toplumun normlarına karşı oynama, eğer kaynak bedelden yeteri kadar yüksekse (v>2c), saf durağan strateji olabilir. Ancak Hawk oynamak da, yeteri kadar yüksek ε, değerinde, ya da tespit edilme sürecinin efektif yeteri kadar efektif olduğu durumlarda, durağan bir strateji olabilir, başka herhangi bir durumda Hawk oynamak ya da toplumun normlarını takip etmek saf strateji olarak stabil olamaz. Buna karşın, bedelin kaynağı bastıramadığı durumlarda çeşilit karma stratejiler de mevcuttur, fakat bu durumların hepsi stabil değildir. Genel affın modele eklenmesi, en büyük etkiyi toplumun normlarına karşı oynayan Hawk oyuncularının beklenen kazançları üzerinde gösterir. Bu strateji, en güçlü saf strateji olmaya devam eder. Genel af oranın (α) sisteme eklenmesi ya da bu orandaki en ufak bir artış bile bu stratejinin karma stratejilerde payını artırır. Geçtiğimiz bölümde olduğu gibi v<2c olan durumlar ise karma stratejilerde bu stratejinin payını azaltır. Son bölümde, az önce üzerinden geçtiğimiz durumları hesaplamak ve görselleştirmek için oyuncu bazlı bir simülasyon kurulmuş ve kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, bölümlerde vermiş olduğumuz ifadeleri güçlendirir yöndedir. Kullanılan simülasyon fazlardan oluşmakta, ve her faz modelde tanıttığımız bir mekaniğe denk gelir. Simülasyon bu fazların bazıları üzerinde iterasyon yaparak, dinamik bir şekilde çalışır. İlk parçada, simülasyon geçmiş bölümlerde yaptığımız adımları takip ederek, tekrar suç işleme oranlarını hesaplar. Bu sayede diğer dışsal değişkenlerin, tekrar suç işleme oranları üzerindeki etkileri tespit edilebilir. Rastgeleliğin gerekli olduğu durumlarda; tutuklanma, genel affın çıkma ihtimali, öğrenme ve imite etme, stokastik bir süreç kullanılır. Oyuncuların ikili eşleşmeleri de aynı süreç ile yapılır. Bu eşleşmelerde öncelikle serbest olan oyunculardan bir sepet oluşturulur ve bu sepet karıştırılır. Daha sonra bu sepet içinden ikili kombinasyonlar oluşturulur. Böylelikle bir periyod boyunca oynanan tüm oyunların benzersiz olması ve hiç bir oyuncunun raund sonunda birden fazla kazanç almaması garantilenmiş olur. Oyuncu sayısının tek sayı olduğu durumlarda ise, sona kalan oyunca Dove ve Dove karşılaşmasının sonucu olan v/2 kazancını alır. Kullanılan tüm simülasyonlarda, başlangıç durumları aynı kabul edilmiştir, sadece son parçada farklı dışsal değişkenlerin, tekrar suç işleme oranları ve nihai popülasyona etkilerinin ölçülmüş, bu sebeple seçilen dışsal değişkenlerin farklı değerleri üzerinde iterasyon yapılmıştır. Bahsi geçen ilk durum ise şu şekilde belirlenmiştir; oyuncuların %20'si Hawk oyuncusu olacak şekilde, 100 oyuncu, 100 periyod iterasyon süresi, v =10, vergi oranı 0.02, genel affın çıkma olasılığı %10, ve epsilon (tespit sürecinin efektifliği) = 0.01. Bu bölümdeki sonuçlar, geçtiğimiz bölümlerde bulunan sonuçlar ile uyumludur. İkinci bölümde yaptığımız tespite ek olarak, burada en ufak bir af ihtimalinin bile hem toplum içindeki suç aktivitesini hem de tekrar suç işleme oranlarını artırdığı görülebilir. Fakat bu artışlar, efektif tespit ve yargılama süreçleri ile dengelenebilir. Simülasyon sonuçlarından çıkan bir diğer sonuç ise, %10 üzerindeki genel af çıkma oranı direkt olarak toplumdaki suç oranını değiştirmese de, suç işleme stratejisini toplum üzerinde yaygınlaştırır. Örneğin yapılan bir simülasyonda, toplumdaki oyuncuların 100 raund üzerinde ortalama 33 kere toplum normlarına karşı davranış sergilediği ve yine 100 raundda ortalama 3 kere bu durumun tespit edilip, oyuncunun yakalandığı gözlemlenmiştir. Bu süreçte toplumdaki oyuncuların birbirlerine yakınlıklarının simetrik olmasının payı yüksektir. Gelecek araştırmalarda ağ teorisinin ya da nüfus üzerinde segmentasyon olan bir modelin kullanılması, bu fenomeni açıklamaya yardımcı olabilir. Bu çalışmadan iki ana çıkarım yapmak mümkündür. İlki, caydırıcılık etkisi taşıyan hapis politikaları toplum normlarını takip eden oyuncuları korur,bu politikalar yeteri kadar yüksek ya da başarılı tespit ve yakalama süreçleri ile birlikte kullanıldığı zaman, normu takip etme aksi stratejiye göre toplum içinde daha başarılı bir konuma gelir ya da durağan durum haline gelebilir .İkinci çıkarım ise, ilk çıkarımda bahsi geçen bütün pozitif durumlar, sisteme af eklenmesi ile bozulabilir ya da etkileri azalabilir. Bu durum sadece toplum yapısını bozmakla kalmayıp, toplanan vergilerin inefektif kullanımına da yol açacaktır. Simülasyonlarda görüldüğü üzere toplumun suça yönelmesi, aynı zamanda toplanan vergileri azaltacak, bu durum ise daha düşük tespit edilme ve tutuklanma oranlarına yol açacaktır. Türkiyenin geçmiş 100 yılında, 60'dan fazla af T.B.M.M tarafından onaylanmıştır. Bunların sadece 9'u genel af niteliğindedir. Bahsi geçen bütün bu genel aflar çeşitli politik kaygılar ya da sebepler nedeni ile çıkarılmıştır. Her ne kadar bu aflar, haksız yere hapis yatan nüfusun haklarını korumuş olsa da, genel nüfus üzerine etkisi düşünüldüğünden fazladır. Eğer amaç, geçmiş kanunların yol açtığı hatalarını düzeltmek ya da telafi etmek ise, genel af ve türevleri bu amaçta doğru araç olmayabilir. Daha başarılı ve efektif, tespit ve tutuklama politikaları böyle durumları daha yaşanmadan engelleyebilir ve masum popülasyonu suçlu popülasyona karşı koruyabilir. Burada masum popülasyonun suça karşı korunmasından kasıt sadece mali anlamda değil, kişinin Heineke and Block (1975)'in önerdiği gibi suçlu konuma düşmenin yarattığı psikolojik maliyetten de korunmasını kapsamaktadır.