интересующую следователя функцию:

Р,

где Р(X) — вероятность совершения преступления лицом, описываемым вектором

X, до того, как стало известно в следаx, оставленных на месте происшествия;

Р(У) — вероятность совершения преступления, в результате которого остались

зафиксированными следы У; Р(У/X) — вероятность того, что совершение

преступления лицом Х привело к оставлению им на месте происшествия следов У.

Способ расчета Р(X/У) зависит от того, какого рода статистика собирается по

итогам анализа уголовных дел. Формула Байеса использована в данном случае

потому, что входящие в нее справа переменные соответствуют часто приводимым в

статистике данным о типах преступника и способах соверше- ния преступлений.

Совершенно очевидно, что при выводе на экран ЭВМ графика, аналогичного

изображенному на рис. 4, следователь может спланировать свою деятельность по

отработке версий о том или ином типе преступника в такой последовательности:

X3, X2, Х4, Х1, Х5.

Вскользь заметим, что в программу для ЭВМ должна входить проверка:

р(X1/У) + р(X2/У) + . р(X5/У) = 1

При таком плане действий по каждой версии следователь проводит так называемые

следственные действия (допрос, очные ставки и т.д.), дает задание уголовному

розыску и ставит задачи перед экспертными службами. В результате такой

деятельности могут возникнуть новые обстоятельства, вскрыться новые факты и

картина, показанная на рис. 4 а, может существенно измениться, преобразуясь,

например, к виду, показанному на рис. 4 б.

Это может быть связано, например, с тем обстоятельством, что лица Х1,

Х2, X3 представили алиби, или с какими-то другими фактами

по делу. Если считать, что векторы Х1, Х2. описывают

некоторый обобщенный тип преступника, например возрастную группу, то после

окончательного вы– бора одного из значений Х требуется аналогичная работа по

вскрытию более тонкой описательной структуры, характеризующей преступника с

постепенным доведением этого процесса до конкретного лица или группы лиц. При

этом каждый уточняющий, расширяющий информацию следователя о преступнике этап

связан с выбором по максимально вероятной версии и построении в соответствии с

этим плана «отработки версий».

Использование комбинаторных мер правовой информатики при расследовании

преступлений.

Деятельность по расследованию преступлений связана с работой многих

правоохранительных и иных государственных и общественных организаций. Однако

важнейшие из них — это следствие, уголовный розыск, экспертиза и надзор.

Попытаемся представить себе, каким образом использование ЭВМ может повысить

эффективность действия этих структур.

Следствие — это собирательное понятие, охватывающее предварительное

следствие, самостоятельную стадию уголовного процесса, следующую за

возбуждением уголовного дела, и судебное следствие — составную часть

судебного разбирательства в суде первой инстанции. Мы здесь остановимся на

предварительном следствии, основной фигурой которого является следователь.

Расследование преступлений как род человеческой деятельности предполагает

планирование, организацию и проведение определенной совокупности

соответствующих действий, направленных на правильное разрешение уголовного

дела.

Чем ограничен следователь прежде всего? Временем и материальными ресурсами. В

чем он свободен? В выборе порядка и характера следственных действий, в

постановке задач перед органами дознания, привлечении общественности и т.д.

Какой параметр при прочих равных условиях желательно сократить? Конечно,

время расследования. Вот и попытаемся использовать ЭВМ для наведения порядка

в таком хозяйстве.

Представим себе, что следователь может запланировать Х1 следственных

действий, типа Х (например, допрос), У1 следственных действий, типа

У (например, осмотр места происшествия) и Z1 типа Z (следственный

эксперимент).

При этом каждое из данных действий связано с затратами времени: t (х), t(у)

и t(z) соответственно. Тогда очевидно, что план его должен быть составлен

так, чтобы минимизировать функцию:

Е==Х1 t (х) + у1 t(у)+ Z1 t(z) минимум.

При этом выбор Х1, У1 и Z1 ограничен материальными и людскими ресурсами.

Допустим, что каждое следственное действие оплачивается денежной суммой р(X),

р(У), р (Z) и требует для своего проведения определенного числа людей: м(x),

м(у), м(z) соответственно. Полагаем также, что следствие ограничено денежными

ресурсами в виде суммы «Р» и людскими —«М» человек. Тогда математическая

формулировка ограничений будет в виде:

X1 Р(x) + у1 р(у) + Z1 р(z) Р,

X1 м(х) +у1 м(у) + Z1 м(z) М.

Такого рода задачи минимизации заданной функции нескольких переменных при

определенных ограничениях на их суммы с взвешенными коэффициентами относятся

к числу задач линейного программирования и при числе переменных больше 3 — 5

вручную практически неразрешимы. Перед обработкой

уголовных дел (законченных) задумались о возможностях статистик, ЭВМ и

человек пришли к таким выводам.

Во–первых, характеристика преступника (или преступной группы) должна быть

достаточно яркой, обеспечивающей хорошую фильтрацию оперативных данных с

выходом на субъект преступления.

Во–вторых, параметры, описывающие преступника, должны быть максимально

независимы (некоррелированы), так как только независимость несет

дополнительную информацию и оправдывает использование памяти машины.

В–третьих, способ преступления должен иметь также достаточность и

некоррелированность в подборе описывающих его параметров.

В–четвертых, надо помнить о том, что не только возможности машины для

сплошного перебора ограничены, но ограничены и возможности человека для

восприятия представленной ЭВМ информации.

Исходя из этих соображений, выбрали следующие параметры для описания

преступника: пол, возраст, образоваиие, национальность, место проживания,

судимость, отношение к алкоголю и наркотикам, семейное положение, психическое

состояние, характер работы, тип личности.

Даже при наличии двоичной системы описания отдельных параметров (мужчина —

женщина, молодой — старый, с высшим образованием — без такового и т.д.) с

помощью такой модели может быть описана 211 = 2048 типов

преступников (отличающиxся хотя бы поодному параметру). Если же брать

три–четыре позиции, что по большинству приведенных параметров представляется

вполне сстественным, то количество типов возрастает до нескольких десятков

тысяч.

В качестве способа совершения кражи выбрали иаличие транспортного средства,

особенности способа проникновения через дверь, через окно, насильственным

путем. При подробном описании данных способов совершения преступления

потребуется дать по крайней мере несколько десятков (а то и сотен) вариантов.

Совершенно очевидно, что главным затруднением в работе будет неполнота

статистики. Всдь для того чтобы в описанном случае получить полную

статистику, нужно обработать по крайнсй мере несколько сотен тысяч

законченных уголовных дел такого вида. Слава богу, такого сделать не удастся,

даже если отвлечься от техничсских трудностей, по той про– стой причине, что

такого числа уголовных дел по кражам не существует не только в судебном

архиве этого города, но и во всех городах России. Чтоделать?

Можно уменьшить число параметров, описывающих преступника и способ

прсступления. Для того чтобы обработка в полном объеме стала реальной, такое

уменьшение должно произойти до двух–трех параметров и до двух–трех способов

совершения преступленияе Однако так поступать не хотелось бы, потому что

экспертныс оценки дают представленный выше набор как наиболее типичный и

интересный. Как быть? Оказывается, выход есть. Сделаем небольшой экскурс в

теорию сигналов, не забывая о только что полученных параметрах описания

преступников. Представим себе, что каждый из параметров описывается в

двоичной систсме (например мужчина — женщина, молодой — старый и т.д.).

Тогда, приписывая этому параметру в зависимости от его значения величину "0"

(молодой) или "1" (старый) мы получим портрет преступника в n–мерном (n —

число параметров) двоичном пространстве. Каждая вершина (на таких вершин

будет 2 n) отражает некий символический портрет. В общей теории информации

все пространство, занимаемое кубом, делится на несколько равных областей так,

что все вершины, относящиеся к одной области считаются как бы одной вершиной

Обычно такой подход используется в теории связи при передаче одного из m

сигналов. Из 2 n вершин выбираются m равноотстоящиx, все пространство делится

на m областей, и если за счет помехи одна из передаваемых вершин искажается,

то за истинную принимается та, в область которой попадает искаженная вершина.

Эта задача из области теории кодирования, и до сих пор в общем виде она не

решена.

Вспомним, что наиболее часто в теории сигналов применяется так называемое

ортогональное кодирование, когда число выбранных для передачи сигналов равно

n и передаваемые сигналы являются векторами, равностоящими друг от друга.

Название «n – мерное пространство” происходит по аналогии с трехмерным (и

двумерным — плоским) пространстве. Как нетрудно убедиться на примере

трехмерного пространства, в этом случае ортогональные

(связанно–перпендикулярные) векторы оказываются как бы наиболее отстоящими

друг от друга или, если дать качественную оценку — наиболее непохожими.

Возвращаясь к задаче описания преступника, можно сказать, что при заданном

количестве признаков (представленных в двоичной системе) отбор типов (наборов

признаков), производимый по принципу наибольшей непохожести, должен

происходить в соответствии с теорией формирования ортогональных векторов в n

– мерном двоичном пространстве (n — число признаков). Тогда все остальные

возможные типажи будут относиться к одному из ортогональных "основных" типов.

В такой постановке вопроса речь, очевидно, должна идти не о сокращении числа

признаков (длины кода или мерности пространства), а, наоборот, об увеличении

ее до нескольких десятков. При этом, конечно, важнейшим принципом будет, как

мы уже говорили выше, принцип некоррелированности признаков (элементов кода

или параметров вектора. Решение этой задачи строго и в полной мере произвести

пока нельзя. Дело здесь за оценками и мнением экспертов.

Далее поступают следующим образом. При обработке статистического материала

все типы преступников, отнесенные установленным выше порядком к той или иной

области двоичного пространства, полагают совпадающими с одним из

"ортогональных" типов. И для данного обобщенного типа строится гистограмма

распределения совершения преступлений, а затем — гистограмма распределения

способов совершения преступлений. При поступлении оперативной информации о

способе совершения преступления строится апостериорная гистограмма

распределения вероятности совершения преступления тем или иным обобщенным

типом и получается соответствующая картина обработки версий. При обработке

версий следует опять–таки учитывать обобщенный характер типа преступника и

иметь вспомогательную характеристику всех действительных векторов,

описывающих "тип" попавших в пространство обобщенного вектора (типа)

преступника. Подозреваемые при этом располагаются по принципу "если — то".

Если параметр соответствует параметру обобщенного вектора - типа, то пишется

"1" на выходе, скажем, условного блока сравнения. Если не соответствует, то

пишется "0". Таким образом, подозреваемый также оказывается представлен в

виде типа–вектора. В итоге обработки каждой версии окажется некоторое

количество векторов–типов подозреваемых, записанных в блоке памяти. При этом

подозреваемые, векторы которых выходят за рамки пространства, образуемого

вектором обобщенного типа данной версии, вычеркиваются из блока памяти. С

оставшимися подозреваемыми (уже реальными, а не их отражениями в векторном

пространстве блока памяти ЭВМ) проводятся следственные действия, собираются

доказательства, опровергающие или подтверждающие их вину.

Главное при формализации следственных действий — это не упустить какую–нибудь

"мелочь", которая может определять весь итог работы. Дело в том, что

Страницы: 1, 2, 3, 4