Bűnözés

Forrás

Kapcsolódó Excel anyag

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Tanulmány a regisztrált bűnözést befolyásoló tényezőkről, a jólét szempontjából

Melyik évben volt relatíve nagyobb/kisebb a bűncselekmények száma, mint az a szocio-ökonómiai keretfeltételek mellett illett volna, hogy legyen?

A feladat előtörténete

Tapasztalatom szerint ma Magyarországon nagyon jelentős mértékű a bűnelkövetések száma. Ennek okát a hivatalos források jellemzően (szerintem egyoldalúan)csak a makrogazdasági, pénzügyi mutatókban keresik, illetve ezekkel magyarázzák. Észrevételem szerint bűncselekmények társadalmi rétegtől függetlenül mindenhol megjelennek. Ennek a jelenségnek a kiváltó okaira keresem egy elemzés keretében, matematikai módszerekkel alátámasztott számításokkal az adatok közti összefüggést. Kíváncsi vagyok, hogy az általam vizsgált időintervallumban mikor volt a legeredményesebb a a regisztrált bűncselekmények számának alakulása?

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Napjainkban a média által sugárzott szakértői vélemények álláspontja az, hogy a gazdasági jólét magával vonzza a bűncselekmények számának csökkenését. Ezzel ellentmond sok jóléti ország bűnügyi statisztikája, ilyen például az Egyesült Államok. Szerintem a bűnözés ezen gondolatmenet alapján nem szorítható vissza csupán a gazdasági fejlettség által. Az általam vizsgált adathalmaz ismérveit a következőképpen rangsorolom várakozásaimnak megfelelően: munkanélküliségi ráta illetve a munkanélküliek száma, vallási szervezetek száma, alkalmazásban állók havi átlagkeresete, fogyasztóiár-index, az egy főre jutó bruttó hazai termék,gazdaságilag aktív népesség száma, népsűrűség. A kialakított sorrendem logikája, hogy Magyarországon a bűnelkövetések közül a lopás jellegűek a leginkább jellemzőek, ennek okát én abban látom, hogy a munkavállaláshoz, és ezáltal a megélhetéshez szükséges lehetőségek sok esetben nem adottak, és az emberek a fennmaradáshoz ilyen körülmények között kényszerülnek ilyen cselekedetekre. A témában a gazdasági tényezők mellett nagy jelentőséget tulajdonítok a jelenlévő erkölcsi-, kulturális-, oktatási színvonalnak is amit az elemzésben a vallási szervezetek számával képviseltetek. A bűnelkövetések visszaszorítása állami feladat, így a társadalmi hasznosság szempontjából ilyen elemzések elvégzése javasolt. Gondolatmenetem továbbfűzéseként felvetődik a következő kérdés: Melyik évben volt relatíve nagyobb/kisebb a bűncselekmények száma, mint az a szocio-ökonómiai keretfeltételek mellett illett volna, hogy legyen? Alapul véve előzetesen felállított fontossági rangsoromat melyben a munkanélküliségi rátát neveztem meg leglényegesebb befolyásoló tényezőnek, másodiknak pedig a munkanélküliségi rátát, a 2002-es év ígérkezik a mutatók alapján a legkedvezőbbnek a bűnözés visszaszorulása szempontjából. A 2010-es év ugyanezen megfontolásból a legkevésbé kedvező, mert ezekben az évben volt a legnagyobb a munkanélküliségi ráta és a munkanélküliek száma is. Az innováció iránya szerintem a munkanélküliség csökkentése. A 2002-es és 2010-es mutatókat nem támasztja alá a regisztrált bűncselekmények magas száma. 2009-es év a legeredményesebb a regisztrált bűncselekmények számának szempontjából, mivel ebben az évben volt a legalacsonyabb (394034 regisztrált bűncselekmény). Azonban 2009-ben a munkanélküliség számadatai ezt nem igazolják.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Az általam vizsgált jelenséget nagyon sok fajta tényező befolyásolja melyek felismerése komoly kutatások eredményei. Nehéz hiteles, széleskörű adatvagyonhoz hozzájutni. Nehézséget okozott az is hogy a tényezők különböző éveket ölelnek fel, és különböző évekből származnak. KO feltételnek számított hogy az adataink ugyan azt az időintervallumot reprezentálják. A KSH-n nyilvántartott adatok közül, a vizsgálat teljesítéséhez leginkább megfelelő tényezők; objektumok és attribútumok:

Objektumok (sorok)

• 2002
• 2003
• 2004
• 2005
• 2006
• 2007
• 2008
• 2009
• 2010

Attribútumok (X, Y oszlopok)

• 1)A fogyasztóiár-index (X):Az árszínvonal emelkedését reprezentáló statisztikai mutató, amely meghatározott súllyal veszi figyelembe a legfontosabb fogyasztási cikkek átváltozását. Előző év= 100 % (százalékban mért érték) Iránya: növekedése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését.
• 2)Alkalmazásban állók havi átlagkereset (X):Alkalmazottak átlagos havi keresete, Ft-ban kifejezve. Iránya: csökkenése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését.
• 3)Az egy főre jutó bruttó hazai termék (X): az országban élők átlagos életszínvonalának mutatója, Ft/fő -ben mérik. Iránya: csökkenése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését.
• 4)Gazdaságilag aktív népesség száma (X): Gazdaságilag aktív népesség: A foglalkoztatottak és a munkanélküliek (azaz a munkát végzők és a munkavégzésre rendelkezésre állók) együttes száma. Iránya: csökkenése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését.
• 5)Munkanélküliek (X): minden olyan személyt, aki egy adott időpontban képes és akar dolgozni, mégsem talál munkát; Fő -ben számláljuk Iránya: növekedése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését
• 6)Munkanélküliségi ráta (X):a munkanélküliek számának és a munkaerő-állománynak a hányadosa, százalékos formában kifejezve.Iránya: növekedése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését
• 7)Népsűrűség (X): adott területegységre jutó lakosok száma, általánosan elfogadott mértékegysége a fő/négyzetkilométer (fő/km²). Iránya: növekedése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését
• 8)Vallási szervezetek száma (X): az egyházak által működtetett szervezetek darabszáma. Iránya: csökkenése elősegíti a bűnelkövetések számának növekedését.
• 9)Regisztrált bűncselekmények száma (Y): a nyilvántartásba vett bűn elkövetések száma. Darabban értékelve.

A feladat által érintett célcsoportok

A társadalom összes tagja és szervezete.

• Rendvédelmi szervezetek (Polgárőrség, Rendőrség) Ezek a szervek felelnek a rend fenntartásáért.
• Pénzügyi szervezetek (Nyugdíjpénztárak, Bankok, Biztosító stb.) Kockázatot viselnek a gazdasági tevékenységük révén. Szerződéseik által olyan ígéretet tesznek ügyfeleiknek melyek betartását veszélyezteti a bűnözés növekedése.
• Non-profit jellegű és/vagy szociális tevékenységet folytató szervezetek (Érdekvédelmi szervezetek, Egyházi szervezetek,Vöröskereszt, Szeretetszolgálatok stb. ) A rászorulók számának növekedésével igénybevételük és leterheltségük nő.
• Egyéb állami szervezetek (Oktatás, Egészségügy, Minisztériumok stb.) Komoly veszélyt jelent a sikkasztás. Az adófizetők pénzének nem megfelelően való kezelése, elosztása, felhasználása. A társadalom tagjai között egyenlőtlenséget valamint többlet költségeket von maga után.
• Kulturális szervezetek: A magas kulturális szint nagyobb jólétet vonja maga után. Háttérbe szorul a magas bűnözés mellett a kultúra.
• Állampolgárok, mert kisebb vagy nagyobb vagyonnal bírnak.
  • Fiatalok és iskolás korúak: kiszolgáltatottságuk és befolyásolhatóságuk miatt (pl. drogok, lopás, vandalizmus)
  • Munkanélküliek: a szociális juttatások alacsony értéke miatt rákényszerülhetnek bűncselekmények elkövetésére.
  • Nyugdíjasok: mint áldozatok érintettek leginkább, koruk és egészségügyi állapotuk révén kiszolgáltatottabbak a bűnözőknek.
• Beruházások (autópályák, építkezések stb.) Jó megvalósulásával társadalmi haszon míg rossz kivitelezésével társadalmi kár keletkezhet vagy halmozódhat fel. Sok embert foglalkoztatnak, ezáltal kevesebben szorulnak bűnözésre. Amennyiben sikkasztás vagy a dolgozók lopása üti fel a fejét, akár az állam által adott kedvezmények, monopóliumok értelme kárba vész.
• Jogi érintettek
  • Jogalkotók (mindenkori országgyűlés, önkormányzatok, alkotmánybíróság) A bűnözés mértéke befolyásolja hogy milyen jogi kereteket szabnak, illetve milyen jogi lépésekhez folyamodnak.
  • Jogfilozófusok: Az általános jogszemléletet befolyásolja a bűnözés mértéke.
• Gazdasági szakértők: Előrejelzéseiket szintén befolyásolhatja a bűnözés növekedése és csökkenése.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

20000 Forintos órabérrel dolgoztam az alábbi számításokban.

Szakértői vélemény költségei: A

• Adatvagyon megszerzése
• Számításokhoz szükséges keretrendszer megszerzése
• Szakértői munkaidő

Hasonlóságelemzés költségei: B

• Adatvagyon megszerzése
• Számításokhoz szükséges keretrendszer megszerzése (Excel)
• Szakértői munkaidő

Költségkülönbözet becslése:(A és B) 80000 Forint megtakarítás a hasznosságelemzés javára.

• Adatvagyon megszerzése = azonos költségek
• Számításokhoz szükséges keretrendszer megszerzése: ingyenes licencek
• Munkaidő, az adatvagyon rendelkezésére állásától számítva
  • Szakértői vélemény: 5 óra
  • Hasonlóság elemzés: 1 óra

Hasznosság különbözet becslése:

• Önellenőrzési mechanizmusok:
  • Szakértői véleményről való eszmecsere: 1 óra : 20.000 Forint
  • Önellenőrzés: 0 Forint
• Szuboptimális megoldás kockázata:
  • Szakértői vélemény ellenőrzése további kutató munkával: min.:50.000 Forint

Két alternatív megoldás változat költségei láthatóak fent.

1) Hasonlóság elemzés költsége: 1 óra ráfordítás-> 20 000 Ft

                               Első alternatíva összes költsége: 20 000 Ft

2) Szakértői bevonással: 5 óra-> 100 000 Ft (szakértő ismerkedik az adatokkal és véleményt formál) 1 óra -> 20 000 Ft (a szakértő kifejti véleményét egy beszélgetés keretében) szuboptimális költség: ha a szakértő nem adott kielégítő választ vagy kétségeink támadtak, akkor még legalább 50 e ft biztos ráfordítás (újabb adatbázisokhoz való hozzáférési jogot/újabb szakértői konzíliumot vagy közvélemény kutatást foglal magába)

                        Második alternatíva összes költsége: 170 000 Ft

Ezek alapján a két változat összevetése:

5-1=4 óra munka=>20 e x 4 =80 e

Szakértői véleményről való eszmecsere: 1 óra-> 20 e Forint (80 e+ 20 e=100 e)

Szakértői vélemény ellenőrzése további kutató munkával: min.:50 e Forint (100 e +50 e=150 e Ft)

170 e Ft - 20 e Ft (amit mindenképpen ráfordítunk)= 150 e (várható reménybeli hasznosság/költségkülönbözet)

Összesen 150.000 Forint reményében kezdjük el az alternatív hasonlóságelemzéssel való) megoldást.

A számításaink 1 óra alatt elvégezhetőek, és megbízhatóságuk 40 % kockázati szintet rejt magában. (A 40%-ot magam becsültem meg önkritika mércéjével.)

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

A KSH-ról származó adathalmazunkat a PIVOT tábla használatával szűkítettük úgy, hogy kiküszöböljük egyes ismérveknél a hiányzó adatokat, és így elemezhető adatbázist kapjunk. Ez az OAM. A "regisztrált bűncselekmények száma" lesz az Y változó, a többi tényező az X tényező. Az irány paraméterekkel a sorszám függvény sorrend tényezőjét állítjuk be, melyben az "1" jelöli a kisebbtől a nagyobb fele való rangsorolási helyezést, míg a "0" ezzel ellentétesen működik. Az irányokat az "adatvagyonról" pontban ismertettem. Rangsor táblázat: Itt az X tényezőkön belüli rangsor kerül beállításra. Egy rekordon belüli összegeket nevezzük hibapontnak,aminél az érték annál kedvezőbb, minél kisebb. A hibapontokra korrelációs fokot számolunk, mely értéke -1 közelében valószínűsíti a majdani deltánknak, azaz az eltérésnek a 0-hoz való konvergálását. Ebben az esetben ez az érték nincsen a -1 közelében. Lépcsők tábla: Egy olyan táblázat melyet az optimalizáló program tölt ki nekünk, ezeket nevezzük módosuló celláknak. Az excel solver programjának segítségével tudjuk megadni ezen cellák alaptulajdonságait. Itt adhatjuk meg korlátozó feltételeinket, mely nálunk az, hogy egy attribútumon belül a rangsorban az előtte álló érték nem lehet kisebb, mint az utána következő. Coco táblázat: Objektíven hasonlítja össze a lépcsős táblában a solver által előállított értékeket. Ezen táblázat segítségével szűrjük ki azon X tényezőket melyek nincsenek hatással az Y változónkra. A nulla vagy konstans értéket adó X tényezőket nevezzük zajnak. A delta a valós érték és a solver által számított érték közötti eltérést fémjelzi. A delták összege képezi a solver optimalizálási célcelláját. Az eltéréseket százalékosan is kifejezzük. A solver program annyiszor futtatjuk, amíg a célcellában lévő adat nem optimalizálható tovább. A Coco táblába kapott X tényezők átlagait vesszük, és ezeket sorszám függvénnyel egymáshoz képest rangsoroljuk, s így teszünk a szórásokkal is.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Delta és százalékos eltérések eredménye

• A delták és a százalékos eltérések erősen közelítenek a nullához.

A fontossági rangsor főbb eredményei:

• első: vallási szervezetek száma
• második: népsűrűség
• harmadik: az alkalmazásban állók havi átlagkeresete
• nyolcadik (utolsó) : az egy főre jutó bruttó hazai termék

Érzékenységi rangsor főbb eredményei:

• első: a munkanélküliek száma
• második: vallási szervezetek száma
• harmadik: munkanélküliségi ráta
• utolsó: gazdaságilag aktív népesség száma

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A munkanélkülieknél és a munkanélküliségi rátánál miért nem azonos a két lépcső? A megoldást a munkanélküliségi ráta számítási módszerében fedezhetjük fel, ugyanis az aktív dolgozók száma függetlenül változhat a regisztrált munkanélküliek számától, tehát itt a munkanélküliek X tényezővel ellentétben (ahol csak a regisztrált munkanélkülieket tartják számon) az aktív dolgozók számának változása is számításba kerül. A modell nem jelez releváns hibát. Ez azt jelenti, hogy a modellben használt tényezőink a valóságnak megfelelően viselkednek hatásukban és mértékükben. Az általunk vizsgált időintervallumban a számított bűnözési szám megegyezik a valóságos értékekkel. A számításban kapott delta értéke mindenhol közelíti a nullát, olyan pontosan, mely a körülbelül 400-450 ezer regisztrált bűncselekményhez képest 0,1 bűncselekményt mutat a legnagyobb eltérésként, ami számolási hiba is lehet. Mivel nem mutat szignifikáns eltérést semelyik adat sem a tényezők függvényében, ezért a a regisztrált bűncselekmények számának alakulását nem minősíthetjük egyik évben sem kiemelkedően jónak, vagy rossznak. Győztest nem tudok hirdetni, mivel nincs eltérés mely ezt alátámasztaná. Másik értelmezésben a kapott egyensúlyi állapotok mindegyike győztes. A best practice-ben a 2009-es évre számítottam, azonban az elemzés rámutatott, hogy a regisztrált bűncselekmények száma megfelelt az excel táblában kapott értékkel. A valóságnak megfelelően alakulnak a számok, mert a modell ezt visszaigazolta. Önkritikát gyakorolok abban is, hogy a 2002-es és a 2010 feltételezésem sem igazolódott be. Ezeknek okát abban látom, hogy alapvetően a regisztrált bűncselekmények számának alakulását laikusan ítéltem meg. A Coco táblában kapott értékekből egyik tényező sem került ki zajként, vagyis minden X tényezőnek hatása van a bűncselekmények számának alakulására. Az átlagok alapján a vallási szervezetek száma bizonyult a leginkább befolyásoló tényezőnek a bűnözés szempontjából. Az általam vizsgált tényezők közül ez az elsődleges oka a bűnözésnek. Az államigazgatás szempontjából fölöttébb fontos a vallási (kulturális) szervezetek folyamatos figyelemmel kísérése, erőfeszítéseket kell tenni ennek a tényezőnek a javítására (például: oktatással, erkölcsi útmutatással, neveléssel, művelődés elősegítésével kultúrát közvetítő tényezők révén). A második helyen végzett a népsűrűség mutatója. A társadalomban diszharmóniát okoz, ha az igények és a rendelkezésre álló mennyiségek nincsenek összhangban. Ha például a népsűrűség meghaladja a rendelkezésre álló kapacitások mértékét, akkor ez munkanélküliséghez, és ezen keresztül bűnelkövetésekhez vezet. A harmadik legfontosabbnak az alkalmazásban állók havi átlagkeresete bizonyult. Nyilvánvaló hogy, ha a keresetek átlaga nem elégíti ki a megélhetéshez szükséges pénzmennyiséget, akkor az emberek a hiányzó részleteket törvénytelen módon szerzik meg, akár deviáns viselkedéssel karöltve. A legkisebb szerepe az egy főre jutó bruttó hazai terméknek van. Ennek értelmezésében egy társadalmi problémát is fellelhetünk, mégpedig azt, hogy a megtermelt hazai termék értéke nem egyenlően oszlik el a lakosság körében, hanem kevés helyen összpontosul túlságosan, adott esetben multinacionális cégekhez folyik be. A számítások szerint a legérzékenyebben a munkanélküliek számának változására reagál a regisztrált bűncselekmények száma, míg legkevésbé a gazdaságilag aktív népesség számának alakulására érzékeny. A munkanélküliek számának szórása a legnagyobb. Ez azt jelenti, hogy ennek a legnagyobb mértékű a kilengése az átlagtól, így változékonysága a bűnözések statisztikájában is érezhető mértéket ölt. A gazdaságilag aktív népesség számát egy állandóság jellemzi. A vallási szervezetek száma első helyezést ért el a fontossági rangsorolásban, illetve második helyet az érzékenység szempontjából, ezért kijelenthetjük, hogy a vallási szervezetek számának kis mértékű változása is, nagy változást eredményez a bűnelkövetések számában. A legnagyobb befolyással rendelkező X tényező ez. Előzetes rangsorolásunk és a kiszámolt eredmény között nagy eltérést tapasztalunk. A vallási szervezetek számának és az átlagkeresetek jelentőségét ezek szerint helyesen becsültem meg. A népsűrűség tényezőjének fontosságát nem mértem fel kellőképpen. A legmeglepőbb eredményt a munkanélküliségi ráta és a munkanélküliség száma adja. Az elemzés szerint a hetedik és ötödik helyet foglalják el, míg én az első, második helyre rangsoroltam. Mélyebben vizsgálva ezen tényezőket előbukik, hogy Magyarországon jelentős mértéket ölt a szürke-, és fekete gazdaság, amik általában nem kerülnek regisztrálásra. Ezt az eredményt összevetve a best practice-ben foglaltakkal, arra a következtetésre jutok, a bűnözés visszaszorítását a kulturális-,oktatási-, erkölcsi színvonal növelésében kellene keresni.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

150.000 Forint hasznosság reményében kezdtünk neki a feladatnak, azonban 50 ezer Forint (mely a szuboptimális kockázat költsége) nem adódik hozzá, mert a számok nem mutatnak megmagyarázhatatlan jelenséget, vagyis nincs szükség további magyarázatok felkutatására. Mivel nem volt szükség újabb szakértőre vagy adatbányászatra így 150 e Ft - 50 e Ft=> 100 e Ft reális hasznosság.

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet