Bu vaka çalışması, kamuya açık ticaret sicili, EKAP ve LinkedIn verilerini birleştirerek dört ayrı şirket arasındaki gizli ortak sahiplik ilişkisinin nasıl ortaya çıkarıldığını adım adım açıklar.

Vaka 01: Şirket Ağlarının OSINT ile Haritalanması

Araştırmamız, aynı belediye bölgesinde faaliyet gösteren üç inşaat firmasının son iki yılda aldığı doğrudan ihalelerin piyasa beklentileriyle orantısız biçimde yüksek olduğunu gösteren bir EKAP veri analizi bulgusundan yola çıktı. Toplam ihale bedeli yaklaşık 47 milyon Türk lirasıydı; ancak firmaların herhangi bir referans projesi ya da önceki faaliyet sicili görünmüyordu.

Araştırmacı gazetecinin masasında yapıştırma notlar ve renkli iplerle şirket bağlantı ağını gösteren soruşturma panosu

1. Başlangıç Noktası: EKAP Verisi

İlk adımda üç firmanın vergi kimlik numaraları (VKN) EKAP'a girildi ve her birinin 2022-2024 döneminde hangi ihaleleri aldığı dökümü alındı. Python'un pandas kütüphanesiyle CSV dosyaları birleştirilerek ihale tarihleri ve tutarları karşılaştırıldı. Dikkat çekici ilk bulgu: üç firmanın ihale takvimlerinin hiç çakışmamasıydı; adeta birbirinin yedeği gibi davranıyorlardı.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('ekap_ihale_export.csv')
firma_grupları = df.groupby('vkn')['ihale_tutari'].sum().sort_values(ascending=False)

# Tarih çakışması kontrolü
df['ihale_tarihi'] = pd.to_datetime(df['ihale_tarihi'])
pivot = df.pivot_table(index='ihale_tarihi', columns='firma_adi', values='ihale_tutari', fill_value=0)
print(pivot[(pivot > 0).sum(axis=1) > 1]) # Aynı gün birden fazla firmada ihale var mı? // Python ile EKAP Çakışma Analizi

2. Ticaret Sicili Sorgulaması

Ardından üç firmanın ticaret sicil kayıtları Ticaret Sicil Gazetesi üzerinden tarandı. İlk firmada şirketi kuran kişinin adı, ikinci firmada teknik müdür olarak, üçüncü firmada ise ortak olarak göründüğünü tespit ettik. Bu çakışma tesadüf değildi.

Dördüncü bir şirketin kuruluş ilanı da aynı dönemde Sicil Gazetesi'nde yayımlanmıştı. Kurucu adı yine aynı kişiye işaret ediyordu; ancak bu sefer şirketin yönetim adresini farklı göstermek için bir avukatlık bürosu adresi kullanılmıştı. Wayback Machine üzerinde eski bir ihale ilânı arşivlenerek söz konusu kişinin 2018'de terk edilmiş bir başka firmanın yönetim kurulunda yer aldığı ortaya kondu.

3. LinkedIn ve Sosyal Medya Doğrulaması

Kişinin LinkedIn profili, farklı dönemlerde aynı şirketlerin bazılarında "danışman" ya da "teknik koordinatör" olarak listelendiğini gösteriyordu; bu da sicil kaydında görünmeyen fiilî bir kontrolü işaret ediyordu. Google'da şirket adı + kişi adı kombinasyonuyla yapılan gelişmiş arama, yerel bir ticaret gazetesinde yıllar önce yayımlanmış bir açılış haberi buldu. Haberde kişi, tüm firmalarla bağlantılı gösteriliyordu.

Etik Not: Bu vaka analizinde kullanılan tüm veriler kamuya açık kaynaklardan elde edilmiştir. Kişi adları ve firma isimleri isimsizleştirilerek değiştirilmiştir. Bu tür araştırmaların yayımlanmadan önce hukuki danışmanlık alması ve ilgili kişilere yanıt hakkı tanınması zorunludur.

4. Bulgular ve Metodoloji Çıkarımları

Bu vakadan çıkarılan temel metodoloji dersleri şunlardır:

Vaka 02: EKAP Verisiyle Örüntü Analizi

İkinci vaka, belirli bir ilçede yol yapım ihalelerinin tek bir firma tarafından sürekli kazanıldığı örüntüsünü tespit etmek amacıyla yapılan kapsamlı veri analizidir. 2021-2024 yılları arasında o ilçede açılan 143 yol yapım ihalesinin tamamı EKAP'tan indirildi.

Analiz, kazanan firmanın ihale sonuçlarının en yakın rakipten ortalama yüzde dört düşük teklifle geldiğini ortaya koydu; bu tutarlı marj, tesadüfi bir fiyatlamanın ötesinde bir bilgi avantajına işaret edebilir. İkinci bulguda, ihale yaklaşımının teknik şartname değişikliklerinin yalnızca bu firmayı avantajlandıracak biçimde yapıldığı görüldü.

Bilgisayar ekranında Python Pandas kütüphanesiyle EKAP ihale verisinin analizi, bar grafikleri ve tablolar görünüyor

Veri Notu: EKAP verisini sistematik biçimde indirmek için Ketral'ın Python scraping kılavuzuna bakın. EKAP'ın HTML tabanlı arama arayüzü, BeautifulSoup ile sayfa sayfa işlenebilir.

Vaka 03: Sosyal Medya Videosunun Coğrafi Doğrulaması

Bu vaka, Twitter/X'te paylaşılan 38 saniyelik bir videonun iddia edilen yere ve zamana ait olup olmadığının adım adım doğrulanmasını kapsar.

Doğrulama süreci şu adımlarla yürütüldü: Video karelerinden elde edilen bina cephe detayları ve cadde geometrisi Google Earth üzerinde karşılaştırıldı. Görüntüdeki gölge açısı, güneş konum hesaplama araçlarıyla (SunCalc) yayım iddiasındaki tarihe ve konuma uygunluk açısından test edildi. Son olarak, arka planda duyulan araç sesi ve trafik yoğunluğu yerel anlık haber raporlarıyla karşılaştırıldı.

Sonuç: Video, iddia edilen lokasyona 280 metre mesafede farklı bir konumda çekilmişti. Zaman damgası ise iddianın aksine 11 saat gerideydi. Videonun o olaya değil, günler önce başka bir kalabalık topluluğuna ait olduğu ortaya çıktı.

Vaka 04: Kapatılmış Hesap Arşivinin Tespiti

Bir sosyal medya hesabının silinmesinden önce paylaştığı içeriklerin Wayback Machine ve archive.today aracılığıyla yeniden erişilebilir kılınması bu vakamızın konusudur. Silinen hesabın birden fazla arşiv servisi tarafından farklı tarihlerde kaydedilmiş anlık görüntüleri tespit edildi.

Metodoloji açısından dikkat çekici nokta: archive.today, Twitter/X arşivlemeyi daha uzun süre koruduğundan Wayback Machine'in kapsamadığı içerikleri kapsayabilmektedir. İki arşiv servisinin farklı zaman dilimlerindeki yakalamalarını karşılaştırmak, hesap silme zamanlaması ve içerik seti değişimleri hakkında önemli ipuçları sunar.