Makine öğrenmesi yoluyla sendikal haklarla ilgili olarak anayasa mahkemesine yapılan bireysel başvuruların analizi

Abstract

Bu çalışma bir yapay zekâ tekniği olan makine öğrenmesi yoluyla Anayasa Mahkemesinin (AYM) sendikal haklarla ilgili bireysel başvuru kararlarının ihlalle sonuçlanıp sonuçlanmadığını öngörmeyi amaçlamaktadır. Konunun hukuki yönünün ve arka planının ortaya konulabilmesi için AYM’nin sendikal haklarla ilgili içtihadı genel olarak değerlendirilmiştir. Daha sonra yapılan analizde bireysel başvuruların konu ve gerekçe kısımları veri olarak kullanılarak yüksek doğru tahmin oranlarına (ortalama %90) ulaşılmıştır. Bu bize iyi yapılandırılmış ve standartlaştırılmış mahkeme kararlarından üretilen göreceli küçük bir veri setiyle bile temel bir makine öğrenmesi tekniği kullanarak isabet yüzdesi yüksek öngörülerde bulunmanın mümkün olduğunu göstermektedir

This article aims to predict whether an individual application regarding the Turkish Constitutional Court’s (TCC) trade union cases results in a “violation” or a “non-violation” decision by using machine learning, an artificial intelligence (AI) technique. It gives an outline of the Court’s trade union case law in order to provide legal background and context for the research. We have predicted the court’s decisions on these cases with the high success rates (average accuracy of 90%) by using the subject of texts of the cases as data. The article has shown that a basic machine learning technique can be successful in realizing accurate predictions even with relatively small data sets derived from wellstructured court rulings.