Магистральные направления зарубежных научных исследований в сфере криминологического прогнозирования

Бесплатный доступ

В статье анализируется развитие зарубежных научных подходов к прогнозированию в области уголовно-правового регулирования. Использованы материалы основных научных трудов зарубежных ученых, касающиеся проблематики прогнозирования в США, Великобритании и Канаде. Установлено, что изначально исследования инструментов прогнозирования были востребованы пенитенциарной системой для принятия решений об условно-досрочном освобождении. Ранние и наиболее известные работы появляются уже в 1920-х годах. Они положили начало использованию актуарных методов прогнозирования в системе уголовного правосудия. Еще одним направлением научных исследований явилось прогнозирование численности заключенных, что, в частности, было обусловлено проблемой переполненности тюрем. Позднее стали появляться труды, посвященные предиктивной полицейской деятельности и применению аналитических методов прогнозирования преступности. Это было обусловлено опытом успешного внедрения специального программного обеспечения в практику полиции. Большая востребованность научных исследований, посвященных предиктивной аналитике, возникла после террористических атак 2001 года, когда научные коллективы стали получать дополнительное финансирование. Необходима была разработка современных вычислительных систем для оценки рисков и пространственно-временного анализа в целях противодействия преступности, в том числе терроризму. Кроме того, активизации научной деятельности способствовали увеличение масштабов и степени детализации доступных правоохранительным органам данных и автоматизация их сбора. Зарубежные исследователи заимствовали методы прогнозирования, нашедшие свое применения в других науках или сферах деятельности. Целесообразность применения тех или иных методов является предметом широкой научной дискуссии, которая в настоящее время касается, прежде всего, допустимости получения персональных данных и проблематики алгоритмизации деятельности.

Еще

Прогнозирование, метод, предиктивная деятельность, актуарные методы, зарубежный опыт, преступность

Короткий адрес: https://sciup.org/14132349

IDR: 14132349   |   DOI: 10.47475/2311-696X-2024-43-4-158-163

Список литературы Магистральные направления зарубежных научных исследований в сфере криминологического прогнозирования

  • Актуарная математика: методические рекомендации / сост. С. М. Бородич, Т. В. Кавитова. Витебск: ВГУ им. П. М. Ма-шерова, 2021. 50 с.
  • Баранов С. В. Моделирование и прогнозирование афтершоковых процессов сильных землетрясений: инструментарий исследования // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2-1. С. 76-2.
  • BarnettA. Prison Populations: A Projection Model // Operations Research. 1987. Vol. 35, no. 1. P. 18-34.
  • Blumstein A., Cohen J., Miller H. D. Demographically disaggregated projections of prison populations // Journal of Criminal Justice. 1980. Vol. 8, no. 1. P. 1-26.
  • Brayne S., ChristinA. Technologies of crime prediction: The reception of algorithms in policing and criminal courts // Social problems. 2021. Vol. 68, no. 3. P. 608-624.
  • Burgess E. W. Factors determining success or failure on parole // The workings of the indeterminate sentence law and the parole system in Illinois. Springfield, IL: Illinois State Board of Parole. 1928. P. 221-234.
  • Dressel J., Farid H. The accuracy, fairness, and limits of predicting recidivism // Science advances. 2018. Vol. 4, no. 1. P. eaao5580.
  • Engel C., Linhardt L., Schubert M. Code is law: how COMPAS affects the way the judiciary handles the risk of recidivism // Artificial Intelligence and Law. 2024. P. 1-22.
  • Farrington D. P., Tarling R. (ed.). Prediction in criminology. State University of New York Press, 1985. 278 p.
  • Glueck S., Glueck E. T. Unraveling juvenile delinquency. Cambridge, MA: Harvard University Press. 1950. 428 p.
  • Hälterlein J. Epistemologies of predictive policing: Mathematical social science, social physics and machine learning // Big data & society. 2021. Vol. 8, no. 1. P. 2053951721100311-8.
  • MaltzM. D., ChaikenJ. M. Forecasting California's prison population // Submitted to the California Department of Corrections & Rehabilitation, Offender Information Services Branch. 2009. 68 p.
  • Mannheim H., Wilkins L. T. Prediction Methods in Relation to Borstal Training. London: Her Majesty's Stationery Office, 1955. 276 p.
  • Mohler G. O. et al. Randomized controlled field trials of predictive policing // Journal of the American statistical association. 2015. Vol. 110, no. 512. P. 1399-1411.
  • PerryW. L. Predictive policing: The role of crime forecasting in law enforcement operations. Rand Corporation, 2013. 331 p.
  • Robert D. Actuarial Justice, in Encyclopedia of Prisons and Correctional Facilities, ed. M. Bosworth. Thousand Oaks, CA: Sage, 2005. P. 11-14.
  • Rush J., Munoz R. Compstat // The Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice. 2014. P. 1-5.
  • SabolW.J., Baumann M.L. Forecasting and criminal justice policy and practice //American journal of criminal justice. 2022. Vol. 47, no. 6. P. 1140-1165.
  • Schmidt P., Witte A.D. Predicting criminal recidivism using 'split population' survival time models // Journal of Econometrics. 1989. Vol. 40, no. 1. P. 141-159.
  • Schwebel S. Mannheim and Wilkins: Prediction Methods in Relation to Borstal Training. 1956. P. 897-908.
  • Stollmack S. Predicting inmate populations from arrest, court disposition, and recidivism rates // Journal of Research in Crime and Delinquency. 1973. Vol. 10, no. 2. P. 141-162.
  • SullivanT.J., PerryW. L. Identifying indicators of chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) weapons development activity in sub-national terrorist groups // Journal of the Operational Research Society. 2004. Vol. 55, no. 4. P. 361-374.
  • WangX., Brown D. E. The spatio-temporal modeling for criminal incidents // Security Informatics. 2012. Vol. 1. P. 1-17.
  • Warner S. B. Factors determining parole from the Massachusetts Reformatory // Journal of the American Institute of Criminal Law and Criminology. 1923. Vol. 14. P. 172-207.
Еще
Статья научная