Adli bir vakadaki delillerin incelenmesi esnasında sorulabilecek birkaç soru:

• Bu metnin yazarı kim?
• Klavyenin başında kim vardı?
• Bu tehdit mektubu gerçek mi?
• Bu intihar notu sahici mi?
• Bu metni yazan kişinin anadili metinle aynı mı?
• Bu metin parçası daha büyük olan şu metin parçasından mı geliyor?
• Bu iki tescilli marka birbirlerine ne kadar benziyor?
• Şahitlerin ifadeleri birbirinden bağımsız mı yoksa ifadelere bakıp anlaşmalı olma ihtimallerini hesaplayabilir miyiz?
• Bu belgeyi imzalayan kişi gerçek yazar mı?

ALIAS Technology‘nin web sitesinden alıp çevirdiğim bu ve benzeri soruların cevaplanması adli dilbilim (forensic linguistics) dediğimiz uzmanlık alanına giriyor. Adli dilbilimci John Olsson buradaki röportajında üzerinde çalışmış olduğu davalardan birkaç örnek veriyor: Lew Perdue isimli yazarın Dan Brown’ı suçlaması ve Da Vinci Code’da kopyacılık yapıldığını iddia etmesi; eşini öldüren polis müfettişi Garry Weddell davasında eldeki metinlerin sahiplik analizi ve çeşitli belgelerin dilbilimsel analizi…

Özellikle son 10 sene içinde veri madenciliği, makine öğrenme ve hesaplamalı, istatistiksel dilbilimin gelişmesi ile dilbilimin hukuki sorunların çözülmesi için değerli olanaklar sunduğunu düşünüyorum. Mesela LingPipe‘ın adli vakalarda kullanıldığını görmek çok ilginç olabilirdi.

Adli dilbilimle ilgili daha detaylı bilgiyi International Association of Forensic Linguists sitesinden edinmek ve Forensic Linguistics Institute sitesinden bu konuyla ilgili yazılımları ve veri setlerini edinmek mümkün.

Adli dilbilimle ilgili Amazon.com’da bulabildiğim birkaç kitabı da buraya not edeyim:

• Wordcrime: Solving Crime Through Forensic Linguistics
• An Introduction to Forensic Linguistics
• Forensic Linguistics

Benzer Yazılar / Similar Posts:

• Türkçe morfolojisi
• Semantik Web Öldü mü? (Hayır, sadece garip kokuyor)
• Kitap Eleştirisi: Süper Hesap Uzmanları
• Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgi Çıkarımı (IR) konularına dair kaynakça
• Amazon Elastic MapReduce: Hadoop @ Amazon Cloud
• Daha büyük güçler !
• Türkçe Metin Arama Sistemlerinde Bilgi Erişim Sistemleri ve Veritabanlarının Karşılaştırılması
• Bir WordPress Eklentisi: Bayesian top title learner – Blog keyfi modelleyici
• Bir Lisp toplantısının ardından: Tonal müzik, atonal müzik, müzik analizi ve Lisp
• Association for Computational Linguistics