Информация о статье

Название статьи:

Big data как современный криминологический метод изучения и измерения организованной преступности

Авторы:
Суходолов А.П., проректор по науке Байкальского государственного университета, профессор, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, science@bgu.ru,

Иванцов С.В., профессор кафедры криминологии Московского университета МВД России им. В.Я. Кикотя; профессор кафедры уголовно-правовых дисциплин Международного юридического института, доктор юридических наук, профессор, Московский университет МВД России им. В.Я. Кикотя; Международный юридический институт, 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., советник директора Национального научно-исследовательского института общественного здоровья им. Н.А. Семашко, доктор юридических наук, доктор медицинских наук, профессор, Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья им. Н.А. Семашко, г. Москва, Российская Федерация, borisspasennikov@yandex.ru

В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ КРИМИНОЛОГИИ

Год: 2019 Том: 13 Номер журнала: 5

Страницы: 718-726

Тип статьи: Научная статья

УДК: 343.9

DOI: 10.17150/2500-4255.2019.13(5).718-726

Аннотация:
Статья посвящена проблемам изучения, измерения и оценки организованной преступности в России, исследованию возможности применения метода «больших данных» для анализа преступности. Усложнение задачи противодействия преступности обусловливает необходимость осмысления как традиционных методов изучения преступности, так и возможности выхода за рамки таких методов. Имеющиеся формы государственной статистической отчетности фиксируют лишь совершение отдельных преступлений в составе организованной преступной группы, в исключительных случаях - в составе преступного сообщества. Использование официальной государственной статистики для измерения уровня организованной преступности порождает множество искажений в ее оценке. Официальная статистика в ряде случаев способна правильно показывать лишь тенденцию. Данная криминологическая проблема не имеет фактической оценки ее современного состояния. Это связано прежде всего с особой сложностью измерения, технологии сбора и анализа информации, выбора инструментария и методологии исследования, теоретической модели прогнозирования организованной преступности, установления ее прогнозных тенденций и закономерностей. Последнее десятилетие в странах, где активно развиваются цифровые технологии, происходит интенсификация интереса к применению вычислительных и интеллектуальных методов анализа организованной преступности. Главным достижением науки стало понимание широким кругом криминологов-исследователей достаточности уже существующих инструментов, методов и программ интеллектуального анализа структурированных и неструктурированных данных для практического перехода к вычислительной криминологии. В структуре информационных технологий особое место занимают «большие данные» (big data). Развитие технологий сбора и анализа данных позволяет на качественно новом уровне измерить преступность. Значительное увеличение объема данных, источниками и средствами распространения которых являются социальные объекты, приводит к формированию новых технологий обработки информации о преступности. В представленной статье указана необходимость использования большого объема структурированных и неструктурированных данных при изучении и оценке количественных параметров организованной преступности. Это дает значительные возможности для применения «больших данных» в формулировании прогнозных тенденций изменения организованной преступности, а также для использования новых технологий в теории и практике предупреждения организованной преступности. Прогнозирование и предупреждение организованной преступности представляются весьма затруднительными, а иногда и невозможными процессами в плане получения эмпирических подтверждений, а тем более прогностической верификации той или иной концепции. Соответственно, традиционные научные подходы до настоящего времени практически не работают в сфере изучения организованной преступности. Между тем правоохранительные органы должны располагать знаниями о структуре преступности, появлении новых форм организации преступных сообществ, изменении преступного поведения под воздействием технологий новой технологической революции и т.п.

Ключевые слова: организованная преступность, «большие данные», источники данных, учет, статистическая отчетность, сбор, обработка, анализ, измерение и оценка статистических данных, латентность, прогнозирование и предупреждение организованной преступности

Скачиваний - 1390
География скачиваний

Скачать полный текст статьи

Список цитируемой литературы:

Спасенников Б.А. Криминология: медико-социальный взгляд / Б.А. Спасенников. - Москва : Изд-во НИИ ФСИН России, 2018. - 184 с.
Спасенников Б.А. Криминологические проблемы оперативно-разыскной деятельности / Б.А. Спасенников // Вестник международного института управления. - 2018. - № 2 (147). - С. 31-38.
Актуальные проблемы предупреждения преступлений в сфере экономики, совершаемых с использованием информационно-телекоммуникационных сетей / А.П. Суходолов, С.В. Иванцов, С.В. Борисов, Б.А. Спасенников. - DOI: 10.17150/2500-4255.2017.11(1).13-21 // Всероссийский криминологический журнал. - 2017. - Т. 11, № 1. - С. 13-21.
Овчинский В.С. Как изучать организованную преступность в XXI веке / В.С. Овчинский // Завтра. - URL: http://zavtra.ru/blogs/kak_izuchat_organizovannuyu_prestupnost_v_xxi_veke.
Иванцов С.В. К вопросу о противоречиях законодательной регламентации уголовной ответственности за организованную, террористическую и экстремистскую деятельность / С.В. Иванцов // Закон и право. - 2016. - № 4. - С. 21-25.
Спасенников Б.А. Актуальные проблемы уголовного права: обзор литературы / Б.А. Спасенников, Б.А. Швырев, А.М. Смирнов // Актуальные вопросы образования и науки. - 2015. - № 3-4 (49-50). - С. 35-41.
Иванцов С.В. Противодействие преступлениям экстремистской направленности, совершаемым с использованием средств массовой информации или информационно-телекоммуникационных сетей: уголовно-правовые и криминологические аспекты / С.В. Иванцов, Г.И. Узембаева. - Москва : Юрлитинформ, 2018. - 144 с.
Smith G.J.D. The challenges of doing criminology in the big data era: towards a digital and data-driven approach / G.J.D. Smith, L.B. Moses, J. Chan // British Journal of Criminology. - 2017. - Vol. 57, iss. 2. - P. 259-274.
Police, Crime and the problem of weak instruments: revisiting the «More police, less crime» thesis / T.V. Kovandzic, M.E. Schaffer, L.M. Vieraitis [et al.] // Journal of Quantitative Criminology. - 2016. - Vol. 32, iss. 1. - P. 133-158.
Williams K.S. Textbook on Criminology / K.S. Williams. - Oxford : Oxford Univ. Press, 2012. - 680 p.
Williams L.M. 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.
Using Open Data to Detect Organized Crime Threats / ed. H.L. Larsen, J.M. Blanco, R.P. Pastor, R.R. Jager. - Berlin : Springer, 2017. - 282 p. - URL: https://www.springer.com/us/book/9783319527024.
Овчинский В.С. Криминология цифрового мира : учебник / В.С. Овчинский. - Москва : Инфра-М, 2018. - 352 с.
Майер-Шенбергер В. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим / В. Майер-Шенбергер, К. Кукьер. - Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2014. - 240 c.
Иванцов С.В. Криминологическое прогнозирование в планировании предупреждения преступности / С.В. Иванцов // Общество и право. - 2015. - № 3 (53). - С. 122-127.
Anderson K.B. Identity Theft / K.B. Anderson, E. Durbin, M.A. Salinger // Journal of Economic Perspectives. - 2008. - Vol. 22, № 2. - P. 171-192.
Преступления, связанные с использованием криптовалюты: основные криминологические тенденции / С.В. Иванцов, Э.Л. Сидоренко, Б.А. Спасенников [и др.]. - DOI: 10.17150/2500-4255.2019.13(1).85-93 // Всероссийский криминологический журнал. - 2019. - Т. 13, № 1. - С. 85-93.
Математические методы в правоохранительной деятельности: вопросы противодействия экстремизму в социальных сетях / А.П. Суходолов, А.В. Лебедев, Б.А. Торопов [и др.]. - DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(4).468-475 // Всероссийский криминологический журнал. - 2018. - Т. 12, № 4. - С. 468-475.
Цифровая криминология: математические методы прогнозирования (часть 1) / А.П. Суходолов, С.В. Иванцов, Т.В. Молчанова [и др.]. - DOI: 10.17150/2500-4255.2018.12(2).230-236 // Всероссийский криминологический журнал. - 2018. - Т. 12, № 2. - С. 230-236.