Проблемы проведения криминологического анализа

Деятельность современной полиции сложно себе представить без непрерывного, научно обоснованного анализа состояния преступности. Правоохранительная система обязана чутко реагировать на все, даже самые незначительные изменения не только в оперативной обстановке, но и в тенденциях развития преступности, в ее структуре. Это особенно актуально в российских реалиях, отличающихся не только колоссальными по размерам территориями, а еще и самобытным менталитетом и значительным, как нигде более, многонациональным спектром населения со своими традициями, религиозными и культурными особенностями. Кроме этого, серьезные изменения в состояние преступности вносят значительные законодательные перемены, экономические сложности, связанные с политическим кризисом и разнообразными последствиями международных санкций, большими миграционными потоками и т.п.

Учитывая эти факты, подразделения полиции должны вести непрерывный мониторинг состояния преступности на всех уровнях, начиная от территориальных и заканчивая МВД в целом. Однако на самом деле, на наш взгляд, серьезная аналитическая работа в подразделениях МВД в настоящее время практически отсутствует. И это связано не только с непрерывной кадровой текучкой, вызванной затянувшейся реформой системы МВД России, которая зачастую приводит к уходу квалифицированных специалистов и слишком частому перетеканию обязанностей от одного исполнителя к другому, порой совсем неподготовленному. На наш взгляд, в качестве основных проблем ведения качественной аналитической работы можно указать следующее:

• -    отсутствие практической возможности оперативного получения статистических данных о различных факторах, влияющих на состояние преступности;

• -    недостаточная теоретическая подготовка сотрудников, занимающихся данным направлением работы;

• -    отсутствие разработанных прикладных методик и автоматизированных систем для проведения такого аналитической работы.

В настоящее время в органах внутренних дел ведется учет всех выявленных правонарушений, лиц их совершивших, а также прочих событий, связанных с противоправными деяниями. Этот учет организован в территориальных подразделениях в основном на базе информационных центров. В виде отчетностей различной формы информация о правонарушениях аккумулируется в базах данных субъектов Российской Федерации и, в конечном итоге в ГИАЦ МВД России. Формы статистических карточек первичного учета, а также электронные структуры последующих этапов обработки этих данных регламентируются соответствующими ведомственными документами МВД России. Например, приказ МВД России от 31.07.2012 № 747 (с изм. от 04.09.2013) «Об утверждении форм статистической отчетности». Действительно, по этому гигантскому массиву информации о совершаемых на территории России правонарушениях можно видеть некоторые грани такого масштабного социального явления, как преступность. Опираясь на эту информацию в различных временных промежутках, производится оценка оперативной обстановки, оценивается работа органов внутренних дел и т.д. Как правило, аналитическая работа по анализу состояния преступности ограничивается использованием лишь данных об уже зафиксированных правонарушениях. Немногочисленные попытки построения прогнозных моделей развития преступной ситуации в краткосрочной перспективе также в большей мере связаны лишь с продолжением имеющегося ретроспективного ряда.

Например, строится распределение какого-либо вида событий (краж, грабежей, убийств и т.п. -ось « y ») во времени (ось « x ») и затем данный ряд аппроксимируется некоторой математически несложной функцией (см. рис. 1), как правило, прямой линией. Чаще всего при этом используются линейные регрессионные модели. Полученное таким образом уравнение линии тренда вида у = ax + b используется для расчета прогнозных значений развития события в ближайшем будущем.

y = 0,1071x + 24,714

Рис. 1. Аппроксимация уравнением прямой

А зачастую процессы анализа статистических данных и прогнозирования основываются и вовсе на схемах, не имеющих ничего общего с классической теорией статистики.

На выводах, полученных в ходе таких псевдонаучных исследований, строятся управленческие решения.

Например, пусть в некотором подразделении ГИБДД ведется учет водителей маршрутных автобусов выявленных в нетрезвом состоянии. И статистика за некоторый промежуток времени показала рост таких фактов. Линия тренда поползла вверх и, основываясь на этом, подавляющее большинство современных руководителей начнет искать варианты исправления тревожной ситуации. В этом случае часто организуются массовые профилактические операции с красочными наименованиями: «Автобус», «Пристегни ремень» и т.п. Очевидно, что эти «пожарные» мероприятия носят лишь временный характер и в подавляющем большинстве явно не в состоянии коренным образом повлиять на развитие явления.

В данном примере проблема заключается в том, что развитие явления (параметр «y») рассматривалось в зависимости от времени (параметр «x»). Именно таким образом и производится накопление статистических данных в подразделениях ОВД. Именно так традиционно и формируется статистическая отчетность для подведения различных итогов, для оценки деятельности подразделения, для сравнения эффективности работы разных служб и т.д. А на самом деле развитие явления зависит от целого спектра факторов совершенно различной природы. В рассматриваемом примере рост количества водителей маршрутных автобусов выявленных в нетрезвом состоянии может зави- сеть от: миграционных потоков населения из стран ближнего зарубежья; от культурных или национальных особенностей лиц, работающих в области общественного транспорта; от технического состояния автобусного парка; от изменений размера потребительской корзины в регионе; от погодных условий и т.д. Этот перечень влияющих факторов условно можно разделить на две большие группы: экономические и социальные факторы. И даже если руководитель, принимающий управленческое решение, понимает наличие такого множества влияющих параметров, он не имеет никакой реальной возможности их оценить. У него отсутствует статистика по этим факторам, нет механизмов их оценки. Такая информация никогда в ОВД не собиралась и не оценивалась.

В математике классической является ситуация, когда в функции вида у = f(x ) переменная x является независимой и область определений ( X), т.е. множество значений, которые может принимать эта переменная ( x ∈ X ), известно. И по известным величинам независимой переменной x вычисляется зависимая переменная у .

В рассматриваемом примере возникает обратная ситуация. У руководителя ГИБДД имеются значения зависимой переменной, но нет ничего о множестве значений, которые может принимать независимая переменная. Более того, он вообще не в состоянии в полной мере оценить, сколько таких независимых переменных существует, как они менялись, меняются и будут меняться в будущем.

В советском прошлом существовала мощная организация под названием «Госкомстат», которая осуществляла планомерный сбор многих показателей экономического и социального характера. Одной из задач госкомстата являлось предоставление открытых статистических данных всем пользователям. Эти данные могли служить основой для проведения подобного рода исследований с целью выявления взаимосвязей между зависимыми показателями преступности и различными влияющими параметрами.

В современных условиях большинство организаций, в том числе государственных, перешли на коммерческие условия хозяйствования. И предоставляют результаты своей работы исключительно не бесплатно. Правопреемник госкомстата СССР - «Росстат» по-прежнему ведет сбор статистических данных по многим направлениям, однако спектр этих направлений существенно меньше. Сбор многих видов данных сегодня стал исключительно ведомственным. Так, например, информация об учащихся, их перемещениях, их успехах и неудачах в основном учитывается в структурах министерства образования. Данные о заболеваниях, о их последствиях, об учетах наркозависимых и т.п. собираются в министерстве    здравоохранения.

Путь сбора достаточно полных исходных статистических данных для качественной оценки взаимосвязей между различными факторами в современных условиях кропотлив, рутинен и дорог.

Для примера, в рамках работы над научной темой по проведению криминологического прогнозирования преступного поведения молодёжи Иркутской области (п. 20

Плана фундаментальных научных исследований стратегического, прогнозного и аналитического характера, вытекающих из современных концептуальных задач органов внутренних дел Российской Федерации (2013–2015 гг.) от 14.08.2012 г. № 1/7182) нами были собраны большие массивы статистических данных по различным параметрам, характеризующим поведение молодежи Иркутской области за период с 2003 по 2013 гг. Данные собирались из различных источников: Росстат, информационный центр МВД России по Иркутской области, информационный центр ФСКН МВД России по Иркутской области и др. В процессе сбора данных, занявшем около года, приходилось не только изыскивать возможности для оплаты запрашиваемой информации, но и осуществлять оформление массы доку- ментации о прохождении тендерных торгов, предусмотренной действующим законодательством. Сложности, возникающие в ходе подобных мероприятий, способны оттолкнуть многих исследователей от дальнейших действий.

Предварительная обработка полученного массива данных с основными статистическими показателями (743 наименований) динамики молодежной преступности за 2003–2013 гг. позволила провести их классификацию.

В частности, были выделены группы:

• 1)    входных показателей, описывающие различные социальные, экономические и демографические факторы, всего 596 наименований;

• 2)    выходных показателей, являющихся целевыми при решении задач моделирования и прогнозирования, всего 147 наименований.

Количество получаемых при этом всевозможных пар параметров (596 входных × 147 выходных = 87612), между которыми возможна взаимозависимость, говорит о масштабе работы, необходимой для проведения качественного криминологического анализа явления.

Вторая существенная проблема – отсутствие профильного образования в области математики (в частности статистики) у подавляющего большинства сотрудников, занимающихся данным направлением работы. Как известно, федеральное законодательство, на основании которого с 2011 г. в России проводится реформа МВД, предусматривает у всех сотрудников наличие юридического образования. В соответствии с этими требованиями немногочисленная часть аналитиков с базовым техническим образованием, пришедших на службу до реформы, постепенно вытесняется новым поколением специалистов.

И, наконец, третья проблема – отсутствие специализированных автоматизированных программных комплексов для обработки статистических данных. Эта проблема до сих пор является актуальной во многих сферах деятельности правоохранительной системы. Обширные территории Российской Федерации и миллионный численный состав структуры МВД создают естественные сложности для создания и активного внедрения современных информационных систем. Также здесь можно отметить проблемы организации телекоммуникационных связей между подразделениями, разнородный по архитектуре компьютерный парк, отсутствие стандартов в программном обеспечении, недостаточный уровень информационной культуры у личного состава подразделений МВД России.

До недавнего времени каждое подразделение в условиях практически полного отсутствия специализированного программного обеспечения существовало локально. Мно- гие создавали свои собственные автоматизированные комплексы для накопления и обработки информации, которые до сих успешно функционируют. Впоследствии это породило серьезную проблему несопоставимости форматов данных и конвертации информации при попытках внедрения более современных централизованных автоматизированных систем их обработки.

Из трех актуальных на сегодня проблем, описанных выше, пожалуй, лишь последняя имеет тенденцию к разрешению. Две концепции информатизации, принятые и реализованные в конце 90-х гг. прошлого века и в начале 2000-х позволили оснастить подразделения системы МВД России более-менее однородной по архитектуре компьютерной техникой. Проект по созданию и внедрению ЕИТКС МВД России (единой информационнотелекоммуникационной системы) объединил многие подразделения в единое информационное пространство. Патрули, экипажи, рабочие места специалистов оснащаются АРМ, средствами доступа к информационным системам. Однако интенсивность работы в этом направлении необходимо наращивать, чтобы соответствовать естественному технологическому прогрессу.

Ввиду того, что проблемы построения прогнозных моделей и установления криминологических зависимостей являются актуальны- ми и востребованными в аналитической работе ОВД, вполне уместно ставить вопросы и о решении проблем, указанных выше.

К примеру, можно предложить расширить программы дополнительного профессионального образования для категорий сотрудников, занимающихся аналитической работой, тематикой статистической обработки и анализа данных.

При проведении аттестации на соответствие занимаемой должности необходимо обращать основное внимание не только на умения и навыки в боевой, физической и огневой подготовках, а и на те профессионально значимые качества, которые необходимы сотруднику для выполнения его непосредственных служебных обязанностей.

Кроме этого, назрела необходимость в разработке алгоритмов и автоматизированных программных средств, позволяющих производить элементы статистических исследований пользователями, не имеющими специальной подготовки. Такие системы должны иметь интуитивно понятный интерфейс и доступный неподготовленному пользователю тезаурус.