Название статьи:
Цифровая криминология: математические методы прогнозирования (часть 2)
Авторы: Суходолов А.П., ректор Байкальского государственного университета, доктор экономических наук, профессор, заслуженный экономист Российской Федерации, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
rector@bgu.ru,
Иванцов С.В., профессор кафедры криминологии Московского университета МВД России им. В.Я. Кикотя, ведущий научный сотрудник Научно-исследовательского института Федеральной службы исполнения наказаний России, доктор юридических наук, профессор, Московский университет МВД России им. В.Я. Кикотя; Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний России, г. Москва, Российская Федерация,
isv1970@mail.ru,
Молчанова Т.В., доцент кафедры криминологии Московского университета МВД России им. В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук, доцент, Московский университет МВД России им. В.Я. Кикотя, г. Москва, Российская Федерация,
molcha@yandex.ru,
Спасенников Б.А., главный научный сотрудник Научно-исследовательского института Федеральной службы исполнения наказаний России, доктор юридических наук, доктор медицинских наук, профессор, Научно-исследовательский институт Федеральной службы исполнения наказаний России, г. Москва, Российская Федерация,
borisspasennikov@yandex.ru Для цитирования:
Суходолов А.П. Цифровая криминология: математические методы прогнозирования (часть 2) / А.П. Суходолов, С.В. Иванцов, Т.В. Молчанова, Б.А. Спасенников // Всероссийский криминологический журнал. — 2018. — Т. 12, № 3. — С. 323–329. — DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(3).323-329.
В рубрике:
АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ПРЕСТУПНОСТИ
Год: 2018 Том: 12 Номер журнала: 3
Страницы: 323-329
Тип статьи: Научная статья
УДК: 343.9:519.87
DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(3).323-329
Аннотация:
Статья посвящена рассмотрению проблем цифровой криминологии, анализу методов математического прогнозирования и возможности их использования в области изучения преступности. Усложнение задачи противодействия преступности обусловливает необходимость как критического осмысления существующих методов, так и изыскания возможностей выхода за рамки традиционных методов изучения правовых явлений. Информационно-аналитическая деятельность органов внутренних дел, основанная на разработке программ предупреждения преступности, имеет своей главной целью применение математических методов анализа преступности. Предметом изучения выступает совокупность математических методов, отобранных с учетом целесообразности их применения для криминологического прогнозирования. Авторы выделяют следующие методы: метод моделирования, корреляционный анализ, анализ ранговых корреляций и таблиц сопряженности, дискриминантный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, ковариационный анализ, факторный анализ, анализ временных рядов, метод сезонных колебаний, метод максимального правдоподобия (в частности, его разновидность - метод наименьших квадратов), метод расчета среднегодовых темпов прироста, аппарат логических решающих функций, распознавание образов, вариационные исчисления, спектральный анализ, цепи Маркова, алгебра логики и др. Математическое прогнозирование в цифровой криминологии состоит в использовании имеющихся количественных и качественных параметров преступности, получении их математической зависимости от времени, пространства, других известных независимых переменных. В результате исследования установлено, что использование математической обработки криминологической информации позволяет увеличить точность прогнозных оценок.
Ключевые слова: цифровая криминология, математическое прогнозирование, математические методы, преступность, методы прогнозирования преступности, математическая модель преступности, параметры оценки преступности, профилактика преступлений
Информация о статье: Дата поступления 28 ноября 2017 г. Дата принятия в печать 25 мая 2018 г. Дата онлайн-размещения 18 июня 2018 г.
Список цитируемой литературы: - Четверушкин Б.Н. Современные проблемы математического моделирования [Электронный ресурс] / Б.Н. Четверушкин. - Режим доступа: http://www.ivtn.ru.
- Вицин С.Е. Моделирование в криминологии : учеб. пособие / С.Е. Вицин. - М. : ВШ МВД СССР, 1973. - 104 с.
- Zadeh L.A. Fuzzy Sets / L.A. Zadeh // Information and Control. - 1965. - Vol. 8, iss. 3. - P. 338-353.
- Журавленко Н.И. Математическое моделирование криминологических особенностей лиц, совершающих преступления экономической направленности, осуществляемое на основе принципа эквифинальности / Н.И. Журавленко, Я.С. Михайлова // Евразийский юридический журнал. - 2015. - № 11 (90). - С. 191-193.
- Шурыгин А.М. Математические методы прогнозирования : учеб. пособие / А.М. Шурыгин. - М. : Горячая линия-Телеком, 2009. - 180 с.
- Wilson J.Q. Broken windows. Critical issues in policing: contemporary reading / J.Q. Wilson, G.L. Kelling // The Atlantic Monthly. - 1982. - March. - P. 395-407.
- Kasteel S. Effectiveness of crime prevention by environmental design (CPTED) in reducing robberies / S. Kasteel, C. Peak-Asa // American journal of preventive medicine. - 2000. - Vol. 18, № 4. - P. 99-115.
- Cozens P.M. Crime prevention through environmental design (CPTED): a review and modern Bibliography / P.M. Cozens, G. Saville, D. Hillier // Journal of Property Management. - 2005. - Vol. 23, № 5. - P. 328-356.
- Sutherland E.H. Principles of Criminology / E.H. Sutherland, D.R. Cressey. - Chicago : Lippincott, 1960. - 646 p.
- Fox V. Introduction to Criminology / V. Fox. - New Jersey : Prentice Hall, 1976. - 462 p.
- Спасенников Б.А. Актуальные проблемы уголовного права: обзор литературы / Б.А. Спасенников // Актуальные вопросы образования и науки. - 2015. - № 1-2 (47-48). - С. 36-38.
- Williams K.S. Textbook on Criminology / K.S. Williams. - Oxford : Oxford Univ. Press, 2012. - 680 p.