Научный журнал Байкальского государственного университета
Всероссийский криминологический журнал
ISSN 2500-4255 (Print), 2500-1442 (Online)
Издается с 2007 года
Menu

Информация о статье

Название статьи:

Цифровизация уголовной политики как инструмент преодоления ее асистемности

Авторы:
Максимов С.В., главный научный сотрудник Института проблем развития науки Российской академии наук, помощник руководителя Федеральной антимонопольной службы, доктор юридических наук, профессор, Институт проблем развития науки Российской академии наук; Федеральная антимонопольная служба, г. Москва, Российская Федерация, sergeymax2006@yandex.ru,

Васин Ю.Г., профессор Института актуального образования «ЮрИнфоР», кандидат юридических наук, Институт актуального образования «ЮрИнфоР», г. Москва, Российская Федерация, vasin65@mail.ru,

Валуйсков Н.В., доцент кафедры гражданского права и процесса Института сферы обслуживания и предпринимательства (филиала) Донского государственного технического университета, кандидат юридических наук, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) Донского государственного технического университета, г. Шахты, Российская Федерация, valuiskov58@mail.ru,

Утаров К.А., старший преподаватель кафедры уголовного процесса и криминалистики Южно-Казахстанского государственного университета им. М. Ауэзова, кандидат юридических наук, Южно-Казахстанский государственный университет им. М. Ауэзова, г. Чимкент, Республика Казахстан, koben_kok_koz@m
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ КРИМИНОЛОГИИ
Год: 2019 Том: 13 Номер журнала: 3
Страницы: 395-407
Тип статьи: Научная статья
УДК: 343.97
DOI: 10.17150/2500-4255.2019.13(3).395-407
Аннотация:
В статье рассмотрена необходимость и целесообразность использования математических моделей для обеспечения цифровизации уголовной политики на основе одновременного учета результатов качественного анализа криминогенной действительности (теоретическое моделирование) и применения вероятностных моделей прогноза результатов противодействия преступности (эмпирическое моделирование). Определена хронологическая матрица ключевых криминогенных событий новейшей российской истории политико-экономического характера как база для разработки математической модели прогноза изменений в уголовной политике. Сделан вывод о наличии в современной уголовной статистике объективных признаков манипулируемого характера и невозможности принятия уголовно-политических решений только на ее основе. Отмечено, что предлагаемые прогностические модели, построенные с учетом положений теории вероятностей, позволяют вычислять верифицируемые количественные оценки состояния противодействия негативным социально-правовым явлениям и учитывать не только латентную составляющую изучаемых феноменов, но и различия, обусловленные изменением их уголовно-правовой оценки. Предлагаемый подход может быть положен в основу создания триплексной системы официального мониторинга состояния криминогенной обстановки на федеральном и региональном уровнях, базирующейся на сборе, анализе, оценке и прогнозе информации о преступности из трех источников: уголовная статистика, результаты изучения общественного мнения, результаты опроса экспертов. Создание данной системы, по мнению авторов, является обязательной предпосылкой для перехода от преимущественно репрессивной модели борьбы с преступностью (свойственной большинству современных государств) к профилактической. Поскольку вероятная эффективность профилактической модели борьбы с преступностью может быть предварительно рассчитана на основе планируемых затрат и имеющихся ресурсов и в последующем сопоставлена с реально достигнутой эффективностью такой борьбы, то у государства и общества может появиться существенно более действенный инструмент контроля качества уголовной политики в сравнении с используемым сегодня, что позволит обеспечить постепенный переход от высокозатратной уголовной политики, реализуемой методом проб и ошибок, к цифровой уголовной политике, основанной на результатах предварительных и проверяемых расчетов.
Ключевые слова: цифровизация, уголовная политика, преступность, уголовный закон, математическая модель, методы теории вероятности, прогнозирование, криминогенные факторы, эффективность
Список цитируемой литературы:
  • Бородин С.В. Пути оптимизации выбора санкции при разработке проектов уголовных кодексов республик (юридический аспект) / С.В. Бородин // Советское государство и право. - 1991. - № 8. - С. 73-89.
  • Шаракшанэ С. Президиум РАН: надежда в борьбе с «теневым» финансовым оборотом [Электронный ресурс] / С. Шаракшанэ // Научная Россия. - 2015. - 26 апр. - Режим доступа: https://scientificrussia.ru/articles/borjba-s-tenevym-finansovym-oborotom.
  • Максимов С.В. Асистемная уголовная политика / С.В. Максимов, Н.В. Валуйсков // Ученые труды Российской академии адвокатуры и нотариата. - 2018. - № 2. - С. 63-69.
  • Барщевский М.Ю. Закон чисел / М.Ю. Барщевский // Российская газета. - 2013. - 20 дек.
  • Williams M.L. Cyberhate on Social Media in the Aftermath of Woolwich: a Case Study in Computational Criminology and Big Data / M.L. Williams, P. Burnap // British Journal of Criminology. - 2016. - Vol. 56, iss. 2. - P. 211-238.
  • Вентцель Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. - М. : Наука, 1969. - 366 с.
  • Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. - М. : Высш. шк., 1998. - 480 с.
  • Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей / А.Н. Колмогоров. - М. : Наука, 1974. - 120 с.
  • Valuiskov N.V. Juvenile Crime: Current State and Dynamics / N.V. Valuiskov, L.V. Bondarenko, A.D. Arutyunyan // Journal of Рolitics and Law. - 2017. - Vol. 10, iss. 4. - P. 225-232.
  • Chan J. Making Sense of Big Data for Security / J. Chan, L.B. Moses // The British Journal of Criminology. - 2017. - Vol. 57, iss. 2. - P. 299-319.
  • Лунеев В.В. Юридическая статистика / В.В. Лунеев. - М. : Юристъ, 1999. - 400 c.
  • Smith G. The Challenges of Doing Criminology in the Big Data Era: Towards a Digital and Data-driven Approach / G. Smith, L.B. Moses, J. Chan // British Journal of Criminology. - 2017. - Vol. 57, iss. 2. - P. 259-274.
  • Смирнов Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики / Н.В. Смирнов, И.Б. Дунин-Барковский. - М. : Наука, 1965. - 511 c.
  • Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. - М. : Высш. шк., 1998. - 400 с.
  • Hickert A. Tale of Two Margins: Exploring the Probabilistic Processes that Generate Prison Visits in the First Two Years of Incarceration / A. Hickert, S. Tahamont, S. Bushway // Journal of Quantitative Criminology. - 2018. - Vol. 34, iss. 3. - P. 691-716.
  • Schaefer D.R. A Network Analysis of Factors Leading Adolescents to Befriend Substance-Using Peers / D.R. Schaefer // Journal of Quantitative Criminology. - 2018. - Vol. 34, iss. 1. - P. 275-312.
  • Williams M.L. Crime Sensing With Big Data: The Affordances and Limitations of Using Open-source Communications to Estimate Crime Patterns / M.L. Williams, P. Burnap, L. Sloan // The British Journal of Criminology. - 2017. - Vol. 57, iss. 2. - P. 320-340.
  • Кудрявцев В.Н. Причинность в криминологии / В.Н. Кудрявцев. - М. : Юрид. лит., 1968. - 176 с.
  • Лунеев В.В. Преступность ХХ века: мировые, региональные и российские тенденции / В.В. Лунеев. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - М. : Волтерс Клувер, 2005. - 912 с.
  • Nowacki J.S. An Intersectional Approach to Race/ethnicity, Sex, and Age Disparity in Federal Sentencing Outcomes: an Examination of Policy Across Time Periods / J.S. Nowacki // Criminology & Criminal Justice. - 2017. - Vol. 17, iss. 1. - P. 97-116.
  • Гилинский Я.И. Криминология : курс лекций / Я.И. Гилинский. - СПб. : Питер, 2002. - 384 с.
  • Криминология : учебник / под ред. А.И. Долговой. - М. : Инфра-М, 1997. - 779 с.
  • Васин Ю.Г. Борьба с организованной преступностью: опыт теоретического моделирования / Ю.Г. Васин ; под ред. С.В. Максимова. - М. : Ин-т гос-ва и права РАН, 2015. - 290 с.
  • Васин Ю.Г. Уголовная политика и противодействие организованной преступности: некоторые возможности совершенствования / Ю.Г. Васин // Образование и право. - 2018. - № 3. - С. 11-21.
  • Медведев Р.А. Советский Союз. Последние годы жизни / Р.А. Медведев. - М. : Время, 2015. - 416 с.
  • Полищук А.И. Распад денежно-кредитной системы СССР: двадцать лет спустя / А.И. Полищук // Финансы и кредит. - 2013. - № 47 (575). - С. 29-40.
  • Российская экономика в 2012 году. Тенденции и перспективы / В. Мау [и др.]. - М. : Ин-т Гайдара, 2013. - Вып. 34. - 656 с.
  • Лунеев В.В. Истоки и пороки российского уголовного законотворчества / В.В. Лунеев. - М. : Юрлитинформ, 2014. - 320 с.
  • Иванова А.Б. Исследование причин распространения теневой экономики в России / А.Б. Иванова // Экономический журнал ВШЭ. - 1999. - Т. 3, № 4. - С. 543-568.
  • Причины и последствия финансового кризиса в России конца 90-х годов (по материалам Временной комиссии по расследованию причин, обстоятельств и последствий принятия решений от 17 августа 1998 года) / отв. ред. С.Ю. Глазьев, В.Н. Шенаев // Аналитический вестник. - 1999. - № 10 (98). - С. 3-112.
  • Государственная политика противодействия коррупции и теневой экономике в России : в 2 т. / С.С. Сулакшин [и др.]. - М. : Науч. эксперт, 2008. - Т. 1. - 464 с.
  • Козлова Н. Заказчик убийства зампреда Центробанка получил 19 лет лишения свободы / Н. Козлова, В. Федосенко // Российская газета. - 2008. - 14 нояб.
  • Kolmogorov A.N. Foundations of the Theory of Probability / A.N. Kolmogorov. - 2nd ed. - New York : Chelsea Publ. Company, 1956. - 84 p.
  • Васин Ю.Г. Прогнозирование преступности: перспективы стохастического подхода / Ю.Г. Васин // Право и государство: теория и практика. - 2015. - № 7. - C. 101-108.
  • Аванесов Г.А. Теория и методология криминологического прогнозирования / Г.А. Аванесов. - М. : Юрид. лит., 1972. - 336 с.
  • Блувштейн Ю.Д. Криминология и математика / Ю.Д. Блувштейн. - М. : Юрид. лит., 1974. - 176 с.
  • Вицин С.Е. Моделирование в криминологии : учеб. пособие / С.Е. Вицин. - М. : ВШ МВД СССР, 1973. - 104 с.
  • Гаврилов О.А. Математические методы и модели в социально-правовом исследовании / О.А. Гаврилов. - М. : Наука, 1980. - 183 с.
  • Police, Crime and the problem of weak instruments: Revisiting the «More police, less crime» Thesis / T.V. Kovandzic [et al.] // Journal of Quantitative Criminology. - 2016. - Vol. 32, iss. 1. - P. 133-158.
  • Максимов С.В. Уголовная политика в сфере защиты конкуренции: цели и возможности / С.В. Максимов, К.А. Утаров ; под ред. В.П. Заварухина. - М. : ИПРАН РАН, 2018. - 80 с.
  • Цифровизация уголовной политики как инструмент преодоления ее асистемности