Высокий уровень информированности граждан, иных перечисленных потребителей информации может быть обеспечен только на основе комплексного совершенствования существующих средств и методов сбора, обработки и использования данных. Таким образом, проблемы информационного обслуживания в обществе нельзя решить в отдельно взятом учреждении. Необходимо рассматривать по крайней мере региональный аспект информатизации и компьютеризации общества, чтобы достичь поставленных целей в борьбе с правонарушениями. Порядок получения гражданами учетной информации в отношении себя определяется законодательством об информационных отношениях в сфере обеспечения правопорядка. С ростом числа обращений граждан к учетам органов внутренних дел острее встанет проблема их совершенствования на базе информационно-телекоммуникационных сетей.

2.4. Информационное и математическое моделирование и типологизация криминологических объектов

Необходимым условием эффективного применения информационных средств в процессе криминологического исследования служат правильные теоретические и методологические представления о роли информационных и математических методов в познании социально-правовых явлений. К важным предпосылкам применения данных методов в криминологическом исследовании относится наличие статистических закономерностей, обнаруживаемых в информационных потоках, массовых социальных явлениях и процессах криминогенного характера. Эти закономерности могут выражать причинные и иные связи, присущие данной области социальных явлений и процессов, общественных отношений. Обязательная предпосылка моделирования – рассмотрение объектов исследования как систем⁵³.

Как известно, моделирование – это исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей. Модель – условный образ, отображающий существенные свойства исследуемого объекта (или процесса) так, что его изучение дает новую информацию о моделируемом объекте. Сущность моделирования социальных процессов, явлений состоит в условном воспроизведении изучаемых объектов с последующим решением возникающих задач по аналогии. Такое условное воспроизведение может принимать вид схем, графиков, математических формул. Знаковая (графическая, математическая, информационная) модель есть аналог исследуемого объекта (прототипа) и средство научного познания. Применение аналогии – общепринятый и естественный способ мышления. Выводы по аналогии вообще – это выводы, в которых посылки относятся к одному объекту (модели), а заключения – к другому (прототипу).

В методологическом аспекте необходимо уточнить в первую очередь сами понятия информационной и математической модели. Не претендуя на общее содержательное определение понятий, ограничимся рабочими определениями, справедливыми для частных задач, рассматриваемых в данной монографии. Поскольку в основе своей криминологическая исследовательская деятельность является информационо-аналитической, можно изучение социальных явлений, процессов на уровне информационных процессов объяснить исключительно в системе понятий, описывающих и использующих работу компьютера. Процессы обычно изучаются с помощью математических моделей, структуры – информационных.

Информационная модель – маломерное представление о многомерном информационном пространстве. Информационная модель преступности – портрет преступности как системы, как совокупности преступлений и лиц, их совершивших. Математическая модель преступности предполагает подход к преступности как процессу совершаемости преступлений. Математическая модель некоторого реального явления (процесса) – это математический образ данного явления, математическое представление и математическая формулировка таких его сторон, свойств и качеств, которые могут быть выражены на математическом языке при помощи различных средств и методов современной математики. Математическая модель в особой, символической форме выражает структурные и количественные связи, присущие изучаемым нами объектам, социальным явлениям, процессам⁵⁴.

В ходе решения проблемы математического моделирования преступности, как правило, ставятся следующие задачи: выявление тенденции динамического ряда; прогнозирование уровня преступности в регионе на основе статистических измерений; построение функции, характеризующей развитие процесса совершаемости преступлений; типологизация (классификация) криминологических объектов на основе определяющих характеристик; выявление типа распределения для временного ряда на основе критериев Колмогорова, Романовского и др.

Существует несколько методологических подходов к моделированию преступности и преступного поведения, описанных в работах Ю. М. Антоняна, Ю. Д. Блувштейна, С. Е. Вицина, О. А. Гаврилова, К. К. Горяйнова, А. П. Закалюка, В. А. Минаева и других исследователей. В частности, по методике С. Е. Вицина матричные модели преступности позволяют отыскивать и количественно выражать зависимость между видами, группами преступлений характеристиками контингента преступников. Он же предлагал использовать для описания преступности или отдельных групп преступлений обобщенный показатель количественной оценки различных преступлений по признаку их общественной опасности⁵⁵.

Моделирование преступности возможно с помощью не только матричных моделей, но и моделей множественной регрессии, факторного анализа и др. Общим для всех видов математических моделей является применение математических средств для описания моделируемых объектов. В качестве объектов моделирования в криминологических исследованиях выступают взаимосвязь различных социальных явлений с состоянием, уровнем и динамикой преступности, структурно-динамические колебания преступности.

По мнению Ю.М. Антоняна и Ю.Д. Блувштейна, математические модели в криминологии могут быть классифицированы по принципу их «работы» следующим образом: 1) модели распределения; 2) модели взаимосвязи; 3) модели имитационные; 4) модели распознавания образа⁵⁶.

Наиболее перспективно использование этих моделей для прогностического моделирования преступности в целом, отдельных ее видов, индивидуального преступного поведения человека, ранее совершившего преступление.

Пример модели распределения совокупности осужденных по возрасту⁵⁷ (рис. 1). Эмпирическим материалом являются данные о возрасте 400 лиц, впервые осужденных за кражи, регистрируемые по линии уголовного розыска (две выборки по 200 чел., осужденных в 1963 и 1972 годах).

Рис. 1. Распределение осужденных за кражи по возрасту

Из этого распределения видно, что до 22 лет (возраст социальной зрелости) личность особенно уязвима по отношению к криминогенным влияниям; с возрастом вероятность быть осужденным за кражу для ранее не судимых лиц резко падает.

Для анализируемых выборок параметры: х₁ = 20,68 года, х₂ = 21,21 года; σ₁ = 4,83 года, σ₂ = 5,71 года; σ₁² = 23,30, σ₂² =32,64, где выборочное среднее (х) – средняя арифметическая величина распределения численностей поколений, то есть одного года рождения; индекс отличает значение исследуемой переменной – числа лиц конкретного возраста, впервые осужденных за кражу; выборочная дисперсия (σ²) – средний квадрат отклонений отдельных значений переменной от средней арифметической; выборочное среднее квадратичное отклонение (σ) – имеет важное значение как мера разброса значений переменной вокруг средней арифметической.

Пример модели взаимосвязи (зависимости) уровня образования осужденных и тяжести совершенных ими преступлений⁵⁸. Эмпирический материал для построения модели – данные об образовательном уровне N = 1000 осужденных (простая случайная выборка) и тяжести совершенных ими преступлений, регистрируемых по линии уголовного розыска. В табл. 2 приведена группировка исследуемой совокупности по значениям обеих переменных.

Таблица 2

Соотношение уровня образования и тяжести деяния

Суммы частот по каждой строке (F) или столбцу (G) табл. 2 именуются маргиналами. F.G/N – частное от деления произведения каждой пары маргиналов на число элементов совокупности представляет собой ожидаемую частоту совместного появления каждого значения переменной x_ij.

Проверка существенности расхождения между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами проводится с помощью критерия χ² (хи-квадрат). Теоретические значения критерия зависят от уровня значимости и от размерности (числа клеток) таблицы, а точнее от числа степеней свободы: ν = (m – 1) (n – 1); фактические – вычисляются по формуле:

x_ij – число элементов совокупности, обладающих одновременно ¡-уровнем образования и совершивших преступления j-тяжести.

В рассматриваемом случае ν = 4. Для этого числа степеней свободы теоретическое значение χ². При уровне значимости 0,05 равно 9,488 (из таблицы χ²-распределения). Фактическое значение χ² равно 108 (по формуле). Поскольку фактическое значение критерия хи-квадрат больше теоретического, то между переменными существует статистическая связь (не причинная, которая лишь возможно существует).

В качестве примера имитационной модели назовем имитационную систему криминологического регионального анализа «Искра», разработанную еще на кафедре технических средств управления Академии МВД СССР и реализованную на компьютере⁵⁹. Система предназначена была для анализа и среднесрочного прогнозирования динамики преступности с учетом демографических факторов, «воспроизводства» преступности, кадровой обеспеченности уголовного розыска, факторов, отражающих деятельность службы уголовного розыска по выявлению лиц, совершивших преступления.

Входной информацией для системы являются: данные о лицах, совершивших преступления по линии уголовного розыска; данные о миграционных потоках; данные о кадровом обеспечении аппаратов уголовного розыска. Выходная информация: графическое представление динамики преступности (реальной и зарегистрированной); графическое представление динамики численности сотрудников уголовного розыска; результаты имитационных расчетов динамики преступности, выраженные в абсолютных и относительных величинах.

Имитационным экспериментом является и ретроспективный прогноз, позволяющий прогнозировать данные уже прошедшего периода и сопоставлять полученные значения переменных имитационной модели с известными (фактическими) данными. Если известны воздействия на систему и результаты этих воздействий, то есть фактическое развитие системы за определенный период, то ретроспективный прогноз покажет, приведут ли те же воздействия на имитационную модель к аналогичным последствиям. Предназначается такой прогноз для проверки точности прогнозной модели и на этой основе – для оценки точности собственно прогноза на будущее.

С помощью математических методов распознавания образов на компьютере можно решать задачи классификации, узнавания, диагностики объектов самой различной природы, включая криминологические.

Модель распознавания образа применялась для прогнозирования рецидивного преступного поведения. Эмпирический материал – данные о 500 лицах, судимых в 1963 году за умышленные преступления, регистрируемые по линии уголовного розыска.

Для построения модели были избраны следующие параметры: возраст, отношение фактически отбытого срока лишения свободы к общему периоду социальной активности личности; отношение не отбытого срока лишения свободы к сумме сроков, назначенных по приговорам суда; время пребывания на свободе с момента последнего освобождения из учреждения уголовно-исполнительной системы; количество судимостей; и характер ранее совершенных преступлений⁶⁰.

В 80 % случаев прогноз был верным в силу использования всего комплекса параметров, описывающих объект прогнозирования.

Выборочная совокупность лиц в данной задаче случайным методом разбивалась на две части – обучающую и экзаменационную последовательности. Моделирующий алгоритм был реализован с помощью компьютера. Моделируемым показателем стала интенсивность рецидива, значение которой предсказывает модель.

К настоящему времени разработано и реализовано на компьютере несколько алгоритмов, позволяющих распознавать криминологические объекты (образы) на основе предварительного обучения. Процесс состоит из двух этапов: 1) компьютеру предъявляется совокупность объектов с известной классификацией (обучающая выборка), по которым распознающие программы вырабатывают правила распознавания (классификации); 2) производится распознавание объектов с неизвестной классификацией.

Обычно процесс моделирования криминологических объектов состоит из нескольких этапов: постановка (формулирование) задачи, выбор математического аппарата, ввод эмпирических данных, математическое истолкование и криминологическая интерпретация выданного моделью результата.

Несмотря на то что математическая подготовка юристов оставляет желать лучшего, основная тяжесть решения проблем первого и последнего этапов исследования возлагается на криминолога. В отношении промежуточных этапов юрист выступает в роли заказчика и поэтому должен представлять возможности математического моделирования и использования информационных средств, включая персональные компьютеры.

Понятия информационной и математической моделей очень близки друг к другу, поскольку и та, и другая являются знаковыми системами⁶¹. Общие методологические принципы построения информационных моделей могут быть предметом информатики, а само построение и обоснование информационной модели является задачей конкретной науки, в нашем случае криминологии, точнее, ее частной теории инфокриминологии. Отсюда, методы информатики, информационные методы применимы всюду, где возможно описание некоторого объекта (явления, процесса и т. и.) с помощью информационной модели, то есть формализовано.

Моделировать можно и сами процессы переработки и распространения информации. Для информации, находящейся в памяти компьютера или подготовленной для ввода в него, обычно употребляют термин «данные». Подготовка данных состоит в формализации информации, кодировке и переносе на машинные носители. Совокупность взаимосвязанных данных некоторой предметной области – криминологии и профилактики преступлений, хранимых в памяти компьютера и организованных таким образом, что эти данные могут быть применены для решения разных задач (оценка преступности, прогнозирование преступного поведения и т. д.) многими пользователями, составит базу данных криминолого-профилактического назначения.

База данных является информационной моделью внешнего мира. В ней, как правило, хранятся данные об объектах, их свойствах и характеристиках. Поскольку во внешнем мире объекты взаимосвязаны, в базе данных эти связи должны быть отражены. Таким образом, в базе данных, как правило, все данные взаимосвязаны, в противном случае можно говорить о нескольких независимых базах данных, имеющих раздельное хранение. Ядро любой базы данных – модель данных, представляющая собой множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. Наибольшее применение получили иерархическая, сетевая и реляционная модели данных⁶².

При обработке информации человек начинает с формирования понятий об интересующих его фактах, явлениях, предметах и событиях. Для обозначения прообраза понятия любой природы используется термин «сущность». Сущностью может быть множество однотипных предметов реального мира или мысленный образ (множество правонарушителей или образ «бомжа»). Сущность характеризуется основными свойствами (атрибутами), например, фамилия, возраст, судимость (старая, срок) преступника. В информационном моделировании, то есть абстрактном представлении понятий для описания логического представления или интерпретации физических данных пользователем, применяются определенные формализмы. В этом случае сфера понятий заменяется сферой информационных представлений, что приводит к описанию логического представления в терминах структуры данных информационной модели.

В информационной модели сущность представляется типом записи, которая может играть неодинаковую роль в различных моделях. Так, в реляционной модели типу записи соответствует отношение, в иерархической – сегмент или узел, а в сетевой модели – записи-владельцы или записи-члены.

В информационном моделировании имеются различные уровни абстракции (крайними являются концептуальный и физический): внешняя модель данных – обобщенная концептуальная модель – отображение во внутренние структуры данных – физическая база данных. Пользовательские запросы формулируются на языке датологической модели (соответствующей внешней), далее отображаются в соответствующих операциях над инфологической моделью (соответствующей концептуальной)⁶³.

В рамках криминологического исследования моделированию подвергаются прежде всего типичные социальные явления и процессы, на которые можно и нужно воздействовать силами правоохранительных органов и взаимодействующих с ними организаций. Без построения типов и типологий криминологическое исследование (как и социологическое) обречено на фрагментарность. Развитие изучаемого объекта нельзя проследить путем увеличения или уменьшения статистически среднего числа, пусть даже существенных его признаков. Средние, установленные эмпирическим путем, могут указать правильную тенденцию изменения в типах лишь при условии, что правильно (теоретическим путем) установлены сами типы⁶⁴.

Задача типологии криминологических объектов (людей) является примером задачи таксономии. Суть модели таксономии в разбиении множества объектов на непересекающиеся подмножества (таксоны), причем объекты, входящие в один таксон, должны быть достаточно близки друг к другу с точки зрения выбранного критерия близости, а элементы из разных таксонов должны быть достаточно далеки друг от друга⁶⁵.

Типы здесь получают посредством приема, называемого «разделением», когда осуществляется переход от сходства к различию и, следовательно, задается и обосновывается критерий различия объектов. На основе полученной типологии производится классификация, то есть разбиение множества криминологических объектов на классы по типам.

Если же типология строится на основе классификации, то задается множество криминологических объектов с их характеристиками и критерий сходства. Группы объектов, полученные в результате одномерной или многомерной классификации, принимаются за типы объектов. В криминологических исследованиях для построения типологий чаще всего используется статистическая группировка. По социальным закономерностям модель объекта строить труднее, чем по статистическим.

В анализе классификации объекта могут применяться методы распознавания образов. Одна из задач распознавания образов состоит в целесообразном разбиении заданной совокупности объектов на однородные классы. Распознать образ объекта – значит указать, к какому классу похожих объектов он относится. Так, исследование криминогенности (криминальности) той или иной части населения можно представить, как задачу разбиения группы людей на однородные классы-подгруппы и выделения типо-представителей в каждой подгруппе.

Простейшая модель, применяемая в распознавании образов, есть вектор состояния: x = (ξ₁, ξ₂, …, ξ_n), где ξ_i – вещественные числа, интерпретируемые как значения параметров или признаков объекта. Если объекты – люди, то они моделируются n-мерными векторами, где в качестве параметров служит возраст, число судимостей, число лет, отбытых в наказание, и иные показатели криминологической характеристики человека. Тогда образ «судимые люди» имеет вид: S = {х = (ξ₁, ξ₂, ξ₃); ξ₁ ≥ 14, ξ₂ ≥ l, ξ₃ > 0}, то есть это множество людей четырнадцати лет и старше, имеющих одну и более судимостей, ненулевое число лет, отбытых в наказание.

Пусть x = (ξ₁, ξ₂, ξ₃) – трехмерный вектор состояния криминогенной активности некоторого человека, где первый параметр принимает значение 1, если возраст находится в пределах от 16 до 28 лет включительно, в противном случае полагаем его значение равным нулю; второй параметр – число лет, фактически отбытых в местах лишения свободы; третий – степень тяжести совершенного преступления (четыре градации: 1 – не представляющие большой общественной опасности, 2 – средней тяжести, 3 – тяжкие, 4 – особо тяжкие). Требуется построить правило прогноза степени общественной опасности того или иного лица.

Имеем задачу дискриминантного анализа. Выберем класс всех линейных функций, с помощью которого будем отделять одно множество от другого. Объективность классификации зависит от множеств А, В, С, в частности от числа векторов состояния в каждом из этих множеств. Здесь А – множество, включающее в себя лиц повышенной общественной опасности; В – содержит те векторы, которые соответствуют средней степени общественной опасности; С – аналогичное множество векторов для лиц, не склонных к совершению преступлений. Геометрический смысл задачи дискриминантного анализа заключается в построении поверхностей, разделяющих множества, а также все пространство на образы.

Наиболее значимыми при классификации людей в отдельные группы представляются следующие признаки: возраст лица; число лет, фактически отбытых в местах лишения свободы; отношение отбытого срока к возрасту; досрочное освобождение; степень тяжести совершенного преступления и т. д.

Самая важная и, пожалуй, самая трудная проблема, решаемая в процессе разделения и классификации, – это выбор и соответствующее обоснование критерия различия или сходства и близко с ними связанного критерия существенности характеристики объекта, принимаемой за основание разделения или классификации. Второй критерий задается корреляционной, структурно-функциональной, причинно-следственной или генетической связью. Так, причинно-следственная связь более существенна, чем структурно-функциональная, но наиболее существенными считаются генетические (исторические) связи⁶⁶.

Сходство типологии и классификации не исключает различий между ними⁶⁷. В криминологической литературе нередко еще классификация по какому-либо общему признаку, количественным характеристикам преподносится как типологизация личности преступника либо эти два вида дифференциации отождествляются, свидетельствуя об игнорировании особого качества типологических различий. Так, А. П. Закалюк утверждал, что типологизация – особый вид классификации и ее основанием является не всякий общий, а лишь типический признак. В случаях, когда основанием дифференциации является одно из таких типических свойств, как антиобщественная направленность и общественная опасность либо их соответствующий тип, – налицо типологизация; при других основаниях – классификация⁶⁸.

Наиболее распространены два подхода к типологии лиц, совершающих преступления. В первом речь идет о типе личности преступника. Типология основывается на совокупности личностных черт, которые рассматриваются как относительно устойчивые, то есть существующие до совершения преступления и сохраняющиеся некоторое время после его совершения⁶⁹. Во втором подходе – выделяют тип криминогенной личности и тип случайного преступника. Здесь выявление социальных типов – анализ типичных способов («стандартов») поведения людей в ситуациях, определенных видов⁷⁰.

Случайный преступник совершает преступление, оказавшись в трудной ситуации. Среди лиц, совершающих умышленные преступления, отличают три основных типа криминогенной личности: а) последовательно-криминогенный; б) ситуативно-криминогенный; в) ситуативный. Как показали криминологические исследования, интегративным критерием здесь является характер криминологически значимого взаимодействия личности с социальной средой как во время совершения преступления (ситуация активно создается или используется, или воздействует), так и в период, предшествовавший ему⁷¹.

Таким образом, типология – важнейшее методологическое средство познания, позволяющее не только правильно понимать и диагностировать личность, но и прогнозировать ее развитие и поведение.