Männliche häusliche Gewalt in Bangladesch angehen
Eine Studie hebt die Komplexität von männlicher häuslicher Gewalt in Bangladesch hervor.
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Inhaltsverzeichnis
Häusliche Gewalt wird oft als Problem gesehen, das hauptsächlich Frauen als Opfer betrifft, aber es gibt auch männliche Opfer. In Bangladesch ist männliche häusliche Gewalt (MDV) ein Thema, dem nicht genug Aufmerksamkeit geschenkt wurde. Diese Studie zielt darauf ab, die Häufigkeit und Merkmale von MDV in Bangladesch zu untersuchen und zu verstehen, was mit Männern passiert, die diese Art von Missbrauch erfahren. Frühere Forschungen konzentrierten sich meist auf weibliche Opfer, was zu einer signifikanten Wissenslücke über männliche Opfer führte.
Verständnis von häuslicher Gewalt
Häusliche Gewalt passiert, wenn ein Partner in einer Beziehung Macht und Kontrolle ausübt, um dem anderen Schaden zuzufügen. Das kann viele Formen annehmen, einschliesslich körperlicher Angriffe, emotionalem Missbrauch, finanzieller Kontrolle und sogar sexueller Gewalt. Missbrauch kann die Gesundheit und das Selbstbild einer Person beeinflussen. Obwohl häuslicher Missbrauch gegen Männer dokumentiert ist, wird er oft nicht anerkannt, was zu Gefühlen der Isolation und Scham führt. Kulturelle Normen und Geschlechtererwartungen in Bangladesch halten männliche Opfer oft zum Schweigen, da die Gesellschaft Männer typischerweise als stark und von solchen Problemen unbeeinflusst sieht.
Der Kontext in Bangladesch
In Bangladesch drücken gesellschaftliche Normen, die im Patriarchat verwurzelt sind, Diskussionen über die Viktimisierung von Männern oft in den Hintergrund. Der Missbrauch, dem Männer von ihren Partnerinnen ausgesetzt sind, wird selten anerkannt, was zu Stigmatisierung und einem Mangel an Unterstützung führt. Viele Männer melden keinen Missbrauch aus Angst, ausgelacht zu werden, und die bestehenden Systeme sind oft mehr darauf ausgerichtet, weibliche Opfer zu unterstützen.
Aktuelle Berichte haben Fälle aufgedeckt, in denen Frauen schweren Gewalt gegen Männer ausgeübt haben, doch die Reaktionen der Gesellschaft waren gedämpft. Männer, die diesen Missbrauch erleben, fühlen sich oft, als hätten sie niemanden, an den sie sich um Hilfe wenden können, und ihnen fehlen sowohl soziale Unterstützung als auch Rechtliche Rahmenbedingungen.
Ziel der Studie
Diese Studie wurde entwickelt, um Informationen über die Erfahrungen männlicher Opfer häuslicher Gewalt in Bangladesch zu sammeln. Durch die Sammlung von Daten aus grossen Städten war das Ziel, Muster von Missbrauch zu analysieren und demografische Faktoren zu identifizieren, die zur Wahrscheinlichkeit männlicher Viktimisierung beitragen könnten. Wir verwendeten verschiedene analytische Methoden, einschliesslich traditioneller maschineller Lernmodelle, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Forschungsmethodik
Um Daten zu sammeln, führten wir eine umfassende Umfrage durch, die Teilnehmer aus verschiedenen Hintergründen in grossen Städten Bangladeschs einbezog. Die Umfrage untersuchte verschiedene Dimensionen häuslicher Gewalt, einschliesslich Alter, Bildung, Einkommen, Art des Missbrauchs und dessen Häufigkeit. Ziel war es, sowohl qualitative als auch quantitative Informationen zu sammeln, um ein umfassendes Verständnis von MDV zu entwickeln.
Wir konzentrierten uns speziell darauf, wie verschiedene Faktoren – persönlich, gesellschaftlich und wirtschaftlich – mit den Erfahrungen häuslicher Gewalt gegen Männer interagieren. Diese Erforschung zielt darauf ab, Gruppen mit höherem Risiko zu identifizieren und das Bewusstsein für das Thema zu schärfen.
Datensammlung
Unsere Studie umfasste die Befragung von 2.000 Männern aus mehreren städtischen Zentren in Bangladesch, darunter Dhaka, Chittagong und Sylhet. Die meisten Fragen in der Umfrage erforderten einfache Ja/Nein-Antworten, was es uns ermöglichte, die Daten effektiv zu quantifizieren. Die Vertraulichkeit jedes Teilnehmers wurde strikt gewahrt, und sie wurden vor der Teilnahme über den Zweck der Forschung informiert.
Datenanalyse
Die gesammelten Daten wurden umfassend analysiert, um Trends und Muster zu identifizieren. Eine bedeutende Herausforderung während dieses Prozesses war das Klassenungleichgewicht, da es viel mehr Fälle von identifiziertem Missbrauch als Nicht-Missbrauchsfälle gab. Um dem entgegenzuwirken, verwendeten wir verschiedene analytische Techniken, einschliesslich explorativer Datenanalyse (EDA) und Methoden des maschinellen Lernens.
EDA half, die Daten zu visualisieren, was es einfacher machte, Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen zu erkennen. Diese Analyse zeigte verschiedene signifikante Faktoren im Zusammenhang mit männlicher häuslicher Gewalt auf, wie Einkommensniveaus, Familienstrukturen und Beziehungsdynamiken.
Modelle des maschinellen Lernens
Um Fälle von MDV effektiv vorherzusagen, wandten wir mehrere Methoden des maschinellen Lernens an. Dies beinhaltete zunächst das Testen traditioneller Klassifikatoren, gefolgt von tiefen Lernmodellen und Ensemble-Techniken. Unter den getesteten Modellen bewerteten wir logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting und mehr.
Jedes Modell wurde basierend auf Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score bewertet. Das CatBoost-Modell zeigte dabei die beste Leistung und erreichte eine Genauigkeit von 76%. Die Stärken dieses Modells liegen in seiner Fähigkeit, kategorische Daten und fehlende Werte effektiv zu behandeln.
Wichtige Erkenntnisse
Unsere Ergebnisse zeigen, dass männliche häusliche Gewalt ein komplexes und facettenreiches Problem ist. Die Muster des Missbrauchs variierten je nach verschiedenen Faktoren, einschliesslich geografischer Lage, Alter, Bildungsniveau und Familientyp. Männer mit höherem Bildungsgrad erlebten niedrigere Missbrauchsraten, während Männer aus einkommensschwächeren Verhältnissen anfälliger waren.
Darüber hinaus war die Art des Missbrauchs überwiegend verbal, obwohl körperlicher und emotionaler Missbrauch ebenfalls verbreitet waren. Wir fanden heraus, dass finanzielle Abhängigkeit oft eine bedeutende Rolle in den Dynamiken des Missbrauchs spielte, wobei arbeitslose Männer höheren Raten häuslicher Gewalt ausgesetzt waren.
Auswirkungen der Studie
Die Ergebnisse unterstreichen die dringende Notwendigkeit für umfassende Aufklärungskampagnen und politische Interventionen, die speziell männliche häusliche Gewalt ansprechen. Es besteht ein dringender Bedarf an Rechtsreformen, die sicherstellen, dass männliche Opfer die gleiche Unterstützung erhalten wie weibliche Opfer.
Empfehlungen
Rechtliche Rahmenbedingungen: Neue Politiken sollten etabliert werden, um männliche Opfer häuslicher Gewalt zu schützen. Dazu gehört, männliche Opfer in bestehenden Gesetzen zu berücksichtigen und ihre Rechte zu gewährleisten.
Aufklärungskampagnen: Öffentliche Aufklärungskampagnen sollten sich auf die Realität von häuslicher Gewalt gegen Männer konzentrieren. Diese Kampagnen sollten gesellschaftliche Normen herausfordern und betonen, dass Männer ebenfalls Opfer von Missbrauch sein können.
Unterstützungssysteme: Der Aufbau von Unterstützungsnetzwerken für männliche Opfer ist unerlässlich. Dazu gehört die Einrichtung von Beratungsdiensten, die einen sicheren Raum bieten, in dem Männer ihre Erfahrungen ohne Angst vor Verurteilung besprechen können.
Schulung von Fachkräften: Es ist entscheidend, dass Einsatzkräfte und Gesundheitsfachkräfte geschult werden, wie sie mit Fällen männlicher häuslicher Gewalt sensibel und effektiv umgehen können.
Weitere Forschung: Mehr Forschung ist notwendig, um die Ursachen und Auswirkungen von MDV besser zu verstehen. Zukünftige Studien sollten sich auf eine grössere, vielfältigere Bevölkerung konzentrieren, einschliesslich ländlicher Gebiete, um das volle Ausmass des Problems zu erfassen.
Fazit
Diese Studie wirft Licht auf das oft übersehene Thema der männlichen häuslichen Gewalt in Bangladesch. Indem sie die Komplexität rund um die männliche Viktimisierung hervorhebt, fordert sie Massnahmen zur Bewältigung dieser kritischen Herausforderungen. Die Ergebnisse betonen die Notwendigkeit für Veränderungen in der öffentlichen Wahrnehmung, Politik und rechtlichen Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass alle Opfer häuslicher Gewalt die Hilfe und Unterstützung erhalten, die sie benötigen.
Wenn die Gesellschaft sich mehr der vielschichtigen Natur von häuslicher Gewalt bewusst wird, kann sie beginnen, die Barrieren abzubauen, die Männer daran hindern, Hilfe zu suchen. Unsere Forschung dient als Grundlage für das Verständnis von MDV und die notwendigen Schritte zur Schaffung einer sichereren, gerechteren Gesellschaft für alle.
Indem wir weiterhin dieses dringende Thema untersuchen, können wir zu einem umfassenderen Verständnis und verbesserten Interventionen für männliche Opfer häuslicher Gewalt beitragen, was letztendlich zu positiven Veränderungen in Bangladesch und darüber hinaus führt.
Datenverfügbarkeit
Der für diese Studie gesammelte Datensatz ist für weitere Untersuchungen verfügbar und bietet eine wertvolle Ressource für alle, die die Dynamik männlicher häuslicher Gewalt in Bangladesch näher betrachten möchten.
Titel: Analyzing Male Domestic Violence through Exploratory Data Analysis and Explainable Machine Learning Insights
Zusammenfassung: Domestic violence, which is often perceived as a gendered issue among female victims, has gained increasing attention in recent years. Despite this focus, male victims of domestic abuse remain primarily overlooked, particularly in Bangladesh. Our study represents a pioneering exploration of the underexplored realm of male domestic violence (MDV) within the Bangladeshi context, shedding light on its prevalence, patterns, and underlying factors. Existing literature predominantly emphasizes female victimization in domestic violence scenarios, leading to an absence of research on male victims. We collected data from the major cities of Bangladesh and conducted exploratory data analysis to understand the underlying dynamics. We implemented 11 traditional machine learning models with default and optimized hyperparameters, 2 deep learning, and 4 ensemble models. Despite various approaches, CatBoost has emerged as the top performer due to its native support for categorical features, efficient handling of missing values, and robust regularization techniques, achieving 76% accuracy. In contrast, other models achieved accuracy rates in the range of 58-75%. The eXplainable AI techniques, SHAP and LIME, were employed to gain insights into the decision-making of black-box machine learning models. By shedding light on this topic and identifying factors associated with domestic abuse, the study contributes to identifying groups of people vulnerable to MDV, raising awareness, and informing policies and interventions aimed at reducing MDV. Our findings challenge the prevailing notion that domestic abuse primarily affects women, thus emphasizing the need for tailored interventions and support systems for male victims. ML techniques enhance the analysis and understanding of the data, providing valuable insights for developing effective strategies to combat this pressing social issue.
Autoren: Md Abrar Jahin, Saleh Akram Naife, Fatema Tuj Johora Lima, M. F. Mridha, Jungpil Shin
Letzte Aktualisierung: 2024-03-22 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2403.15594
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.15594
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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