МІНІСТЕРСТВО ВНУТРІШНІХ СПРАВ
НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ ВНУТРІШНІХ СПРАВ
Кафедра кримінології та кримінально-виконавчого права
| ЗАТВЕРДЖУЮ
Начальник кафедри кримінології та кримінально-виконавчого права кандидат юридичних наук, доцент полковник міліції Василевич В.В. «_____» _____________ 2014 р. |
ПЛАН ПРОВЕДЕННЯ ЛЕКЦІЙНОГО ЗАНЯТТЯ
ТЕМА №5: Статистичний аналіз та прогнозування криміногеннної ситуації
З дисципліни: Правова статистика
Категорія слухачів: курсанти (студенти, слухачі) навчально-наукових інститутів та факультетів НАВС.
Навчальна мета: формування у слухачів теоретично і емпірично обґрунтованих уявлень про статистичний аналіз та прогнозування криміногенної ситуації.
Виховна мета: підвищити рівень правової культури курсантів, привити професійну відповідальність та почуття обов’язку.
Розвивальна мета: надання слухачам можливостей ознайомлення на лекціях з новітніми науковими та методичними досягненнями в сфері правової статистики.
Обсяг навчального часу: 2 години.
Навчальне обладнання, ТЗН: для підготовки і проведення лекції використовувати бібліотечний фонд, навчально-методичні матеріали кафедри.
Наочні засоби: навчально-методичні посібники, підручники, комп’ютер, дидактичні матеріали.
Міжпредметні та міждисциплінарні зв’язки: кримінологія, соціологія, кримінально-виконавче, кримінальне право, адміністративна діяльність, кримінальний, цивільний процес, інформатика.
План лекції навчальні питання:
- Поняття статистичного аналізу та його основні завдання.
- Кореляційний зв’язок та функціональна залежність у правовій статистиці.
- Поняття прогнозування та його значення.
- Методика розроблення прогнозів криміногенної ситуації.
Література:
- Бек В.Л. Терія статистики: Курс лекцій. Навчальний посібник. К.: ЦУЛ, 2002. С. 14.
- Блувштейн Ю.Д. Криминологическая статистика. - Минск, 1981.
- Вашків П.Г., Пастер П.І, Сторожук В.П., Ткач Е.І. Теорія статистики: навчальний посібник — К. Либідь, 2001.- 320с.
- Громико І., Сахарчук Т. Державна домінантність визначення інформаційної безпеки в умовах протидії загрозам // Право України. – 2008. - №8. – С.130.
- Демографічний щорічник "Населення України за 2011 рік". - Київ, ДКС, 2012. - 610с.
- Закон України «Про державну статистику» №1922-III в редакції від 13 липня 2000 р. - Відомості Верховної Ради України. - 2001 р.
- Камлик М.І. Правова статистика. Навчальний посібник..К: Атіка, 2004.-240 с.
- Кулик О. Кримінологічний аналіз злочинності в Україні: напрями вдосконалення методології та методики // Право України.-2009.-№7.-С.52.
- Правова статистика: [навчальний посібник] / [М.П. Пихтін, Г.С. Поліщук, М.І. Шерман та ін.]; за заг ред. М.П. Пихтіна.- К.: ФОП О.С. Ліпкана, 2011.-272 с.
КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЇ
1. Поняття статистичного аналізу та його основні завдання.
Після обробки отриманих даних і зіставлення таблиць можна приступити до наступного, етапу дослідження — якісного аналізу статистичних показників. Це – завершальний і найбільш відповідальний етап. Зібраний і оброблений статистичний матеріал в результаті аналізу може дати багатогранну характеристику явища, що вивчається. Основна мета статистичного аналізу полягає у виявленні закономірностей, встановленні впливу одного явища на інше, констатації взаємозалежностей та взаємодії різних явищ.
Аналіз — це науковий метод дослідження об’єкта шляхом розгляду його окремих сторін, властивостей і складових частин. Статистичний аналіз являє собою процес вивчення і співставлення отриманих цифрових даних між собою і з іншими даними, їх узагальнення. В аспекті, який ми розглядаємо, аналіз — це єдність пізнання і оцінки. Через систему ознак, характеристик у процесі пізнання дослідник отримує фактичні дані про правопорушення і державні заходи протидії їм. Оцінка ж вимагає співставлення розрахованих статистичних показників з низкою інших даних для прийняття правильних управлінських рішень.
Кінцева мета аналізу правопорушень — удосконалення державних заходів соціального контролю на підставі виявлених їх тенденцій і закономірностей, взаємозв’язків і взаємозалежностей, які кількісно вимірюються.
Предмет статистичного аналізу — це сукупність якісних і кількісних характеристик явища, що вивчається, в їх єдності і розвитку. Правова статистика не може обмежуватися тільки збиранням інформації про ознаки тих чи інших явищ або створенням “фундаменту з точних безспірних фактів”. Статистик, будучи одночасно і представником відповідної науки (в нашому випадку - юридичної), систематизує, аналізує їх і намагається виявити в них причинні та інші зв’язки й закономірності.
Правильність висновків з аналізу даних правової статистики залежить від знання соціально-правової природи явища, що вивчається, і вмілого використання прийомів аналізу, які розробляються теорією статистики. При аналізі комплексно використовуються матеріали різних галузей статистики і різні методи їх обробки.
Завдання статистичного аналізу похідні від основних функцій статистики як способів пізнання масових явищ і процесів.
Ними є:
- опис стану, структури, розповсюдженості, динаміки правопорушень і реалізації державних заходів соціального контролю за ними, підтримання режиму законності (описова функція);
- виявлення статистичного зв’язку, залежності, співвідношення структури і динаміки правопорушень з факторами, які їх обумовлюють, а також з діяльністю держави і суспільства в цій сфері (пояснювальна функція);
- визначення тенденцій зміни правопорушень, складання кримінологічних прогнозів (прогностична функція);
- виявлення “тривожних” моментів у стані злочинності, позитивних сторін і недоліків у діяльності правоохоронних органів для прийняття на цій основі адекватних управлінських рішень (організаційно-управлінська функція).
Стосовно правоохоронних органів і суду, статистичний аналіз повинен показати, як працюють ці органи, в чому полягають позитивні і негативні сторони їх роботи.
Встановлення конкретних причин виявлених дефектів і розробка заходів щодо їх мінімізації — головне завдання аналізу матеріалів правової статистики. Але для вирішення цих завдань мало однієї статистики. Тут потрібні глибокі знання як теорії кримінології, кримінального, адміністративного, цивільного права і процесу, так і практики діяльності правоохоронних органів. Тільки в такому разі можна розраховувати на плідні результати.
Для того щоб висновки і рекомендації, зроблені на основі статистичного аналізу, мали об’єктивний, науково-достовірний характер, треба дотримуватися таких вимог:
1) кількісний аналіз статистичних показників має базуватися на глибокому знанні основних положень юридичних наук, які вивчають природу того чи іншого явищі, його закономірності та взаємозв’язки;
2) досліджувана статистична сукупність повинна складатися з досить значного числа одиниць, зібраних на великій території і за кілька років;
3) при аналізі статистичного матеріалу потрібно використовувати не лише дані офіційної звітності, але й інші матеріали, отримані в результаті спеціальних обстежень чи наукових, зокрема, кримінологічних досліджень;
4) в процесі вивчення правопорушень і пов’язаних з ними проблем слід враховувати матеріали інших галузей статистики (економічної, демографічної, охорони здоров’я тощо).
Проведення статистичного аналізу потребує послідовного виконання таких дослідницьких завдань:
а) постановка мети аналізу;
б) підбір статистичного матеріалу і критична оцінка даних (тобто перевірка їх змістовності, якості, достовірності, наукової обгрунтованості); в) систематизація відібраних даних;
г) порівняльна оцінка і забезпечення їх співставленності;
д) формування узагальнюючих показників;
е) фіксація і обгрунтування суттєвих властивостей, особливостей, зв’язків і закономірностей явищ, що вивчаються;
ж) підготовка висновків і практичних рекомендацій.
Для цього використовують досить широке коло прийомів і способів.
Статистичний аналіз може бути як кількісних так і якісних показників.
Статисничний кількісний аналіз дає можливість поглибити вивчення та встановити закономірності і залежності масових правових, кримінологічних та соціологічних явищ. Результати статистичного дослідження на цьому етапі виражаються в процентах, коефіцієнтах, індексах та інших узагальнюючих показниках, за допомогою яких можливо встановити основні тенденціх, характерні риси, характеристики, кореляції.
Статистичний аналіз починається з вивчення абсолютних показників, тобто показників, взятих із статистичних таблиць, звітів в цифровому значенні. В першу чергу визначається рівень злочинності, тобто визначається, скільки в абсолютних числах зареєстровано злочинів – всього, а також по видам. Аналогічну характеристику в абсолютних числах отримуємо про осіб, які скоїли злочини (їх загальну кількість. По видам злочинів, за ознаками таті, віку, соціального положення і т.д.) про обсяг та структуру діяльності правоохоронних органів і інших суб’єктів боротьби зі злочинністю.
Характеристика злочинності за допомогою абсолютних показників вже є початком статистичного аналізу.
Після чого абсолютні показники порівнюють, співставляють, перетворюють в узагальнюючі.
Узагальнюючі показники в статистиці поділяють на середні та відносні. Середні показники використовуються для визначення середнього віку злочинців, середніх строків покарання, призначених за певний вид злочину і т.п.
Із відносних показників при статистичному аналізі найчастіше всього використовуються три групи, які характеризують поширеність, тобто відносний рівень або коефіцієнт, структуру і динаміку злочинності. Також обраховується коефіцієнт злочинної активності (по кількості осіб, які скоїли злочини), коефіцієнт судимості (по кількості осіб засуджених).
Після чого можливо приступити до виконання аналітичного завдання, безпосередньо аналізу. Це складний процес, який потребує всебічного підходу, розуміння соціального значення явищ, які вивчаються, знання практики боротьби зі злочинністю. Без даної умови статистичні показники, цифрові характеристики можуть бути не зрозумілі і невірно або ж помилково роз’яснені.
При аналізі встановлюється:
1) які зміни абсолютних рівнів, тобто збільшились, зменшились чи залишились стабільними абсолютні числа зареєстрованих кримінальних правопорушень в цлому та окремих їх видів;
2) які зміни відносних рівнів, тобто збільшились, зменшились чи залишились стабільними коефіцієнти злочинності.
3) які зміни в структурі злочинності, особливої уваги при цьому приділяють змінам показників тяжких і найбільш поширених злочинів, а також різкому збільшенню чи зменшенню частки тих чи інших злочинів.
Поряд з загальною характеристикою злочинності в цілому з’ясовують територіальні (географія) відмінності, визначається, на скільки стільки стійкі зміни , тенденції в динаміці злочинності за тривалі періоди. Це дозволяє надати більш обґрунтований кримінологічний прогноз.
В правовій статистиці, в залежності від її галузей, здійснюють аналіз показників:
- кримінально-правової статистики;
- адміністративно-правової статистики;
- судової статистики;
- кримінально-виконавчої статистики.
2. Кореляційний зв’язок та функціональна залежність у правовій статистиці.
Одне з основних завдань статистичного аналізу – виявити зв’язки між явищами, одержані результати оцінити та використати на практиці.
Знання характеру залежності злочинності від інших явищ дає змогу пояснити її причини, масштаби, а також допомагає спланувати необхідні заходи з оптимізації соціального контролю над злочинністю.
У статистиці не завжди вдаються до кількісного оцінювання зв’язку, проте деколи важливо і достатньо визначити лише її напрям (прямий чи зворотний зв’язок) і характер (безпосередній чи опосередкований зв’язок), виявити форму дії одних чинників на інші.
Для виявлення наявності зв’язку, його характеру і напряму статистика використовує спеціальні методи, серед яких такі, що визначають статистичний характер причинно-наслідкових зв’язків і залежностей.
Розрізняють два види (типи) зв’язків між різними явищами та їх ознаками: функціональний, або жорстко детермінований, з одного боку, і статистичний, або кореляційний,– з іншого.
Вони відрізняються характером залежності між явищами, напрямом, кількістю взаємодіючих факторів, аналітичним вираженням та ін.
Функціональну залежність називають повною, а кореляційний зв’язок – неповним.
При функціональній залежності існує повна відповідність між причиною (факторною ознакою) і наслідком (результативною ознакою), тобто величина результативної ознаки цілком визначаться однією або декількома факторними ознаками. Функціональ¬ний зв’язок найчастіше наявний у природничих науках: математиці, фізиці, астрономії тощо. Він виражається точною математичною формулою, яка може бути істинною для будь-якого процесу чи предмета дослідження. Так, зміна площини кола обов’язково приводить до зміни його радіусу, залежність існує між об’ємом і температурою тіла.
Функціональна залежність виявляється з однаковою силою в усіх одиницях сукупності незалежно від зміни інших ознак даного явища. Отже, якщо встановлено функціональну залежність на базі одиничного дослідження, то нею можна користуватися в усіх аналогічних випадках.
Функціональна залежність спостерігається, як правило, в точних науках (математика, фізика, хімія), дуже рідко в суспільних науках та явищах, де ці зв’язки мають одиничний характер, а для правових явищ функціональна залежність взагалі не є характерною.
Для кількісної характеристики залежності між досліджуваними явищами статистика розробила цілий ряд методів (прийомів) вивчення і вимірювання статистичного зв’язку між ними. Одним із найбільш випробуваних і надійних вважається метод кореляційного аналізу.
Оскільки залежність між ознаками соціальних явищ має статистичний характер, значенню однієї ознаки (на відміну від функціонального зв’язку) відповідає безліч значень іншої ознаки, які варіюють в межах середньої цієї ознаки. Така ситуація є наслідком множинності факторів, що зумовлюють та впливають на соціальні явища одночасно і у взаємному зв’язку. Зв’язок між явищами, що виявляються не у кожному окремому випадку, а лише при масовому зіставленні, при порівнянні середніх значень ознак, називається кореляційним зв’язком, або кореляцією.
Слово «кореляція» (corelation) ввів у науковий обіг англійський біолог і статистик Ф. Гальтон (1822–1911) у кінці XIX ст. Ще раніше, в кінці XVIII ст., французький палеонтолог Ж. Кювьє (1769–1832) встановив принцип «кореляції органів» тварин. Йому належить відомий вислів: «добрий знавець законів будови організму тварин з однією кісткою може відновити весь скелет».
Щоб виявити такий неповний зв’язок між явищами, для дослідження необхідно брати досить велику їх кількість, розглядати сукупність і досліджувати їх середні значення.
Основне завдання кореляції полягає в тому, щоб на основі суто математичних прийомів встановити кількісне вираження залежності, яке існує між ознаками дослідження, абстрагуючись при цьому від впливу всіх інших ознак, які не впливають на даний зв’язок. Такий зв’язок визначається в кореляції на основі спеціальних рівнянь, котрі виражають типове співвідношення ознак, що вивчаються.
Проте завдання кореляційного аналізу полягає не тільки у підтвердженні або виявленні наявності зв’язків між різними явищами (наприклад, залежність між кількістю злочинів на одного працівника міліції та їх розкриттям), а й у встановленні форми (сили) зв’язків та кількісної оцінки впливу ознаки чинника на результат.
Кореляційні зв’язки набули найбільшого поширення у суспільних явищах. За кореляційного зв’язку між причиною і наслідком немає повної відповідності, а спостерігається лише певне співвідношення. Під впливом зміни багатьох факторних ознак (деякі з яких можуть бути невідомі) змінюється середня величина результативної ознаки.
Так, між злочинністю неповнолітніх і вихованням в сім’ї існує залежність, але на її рівень впливає багато інших факторів (вживання алкоголю, моральні якості особи, матеріально-побутові умови тощо). Тому в кожному конкретному випадку залежність між рівнем освіти (виховання) та злочинністю може не виявитися і для виявлення такої неповної залежності треба залучити велику кількість явищ, які слід розглядати в сукупності. У такий спосіб можна вивчати і залежність між злочинністю та рецидивом, між загальною злочинністю і питомою вагою злочинів, що мали груповий характер.
Злочинність, як і інші масові соціальні явища, за своєю природою має надзвичайно складний характер. У ній і між нею існують не одиничні причинні зв’язки, а безліч таких зв’язків, які, по-перше, утворюють самі ці масові явища, а по-друге,– зумовлюють їх відносини між собою. Їх внутрішні закономірності – це закономірності статистичні, тому для їх виявлення необхідно застосовувати відповідні методи, основним з яких є метод кореляційного зв’язку, або кореляції, який інколи називають ще методом множинного кореляційного аналізу.
Так, причинна залежність злочинності від алкоголізму видається настільки аксіоматичною, що, здавалося б, не потребує наукового доведення: чим вищий рівень вживання алкогольних напоїв, тим вищим є показник рівня злочинності. Проте, окремі дослідження дають підстави ставити під сумнів коректність такої оцінки впливу алкоголізму на злочинність, адже остання пов’язана з іншими негативними явищами, наприклад, із зростанням правового нігілізму серед населення, його криміналізацією, падінням рівня життя, соціальним паразитизмом, розпадом сім’ї і т. ін. Алкоголізм, взаємодіючи з іншими негативними явищами, погіршують криміногенну ситуацію. Тобто, взаємозалежність злочинності і пияцтва існує тільки до певних меж алкоголізації і криміналізації населення. За цими межами даний взаємозв’язок є слабким або взагалі не виявляється, або має зворотну залежність. Тому, деякі дослідники. здебільшого пропонують визначати алкоголізм і злочинність як різні форми девіантної поведінки, які мають загальні для них соціальні чинники.
Отже, такий зв’язок між двома ознаками, який виявляється не в кожному окремому випадку (як у функціональній залежності), а тільки за умов масового порівняння і використання середніх значень ознак називається кореляційним, або кореляцією.
Залежно від форми зв’язки можуть бути прямими і зворотними. Якщо встановити якісний аналіз суті досліджуваних ознак, коли рівним змінам середніх значень однієї ознаки відповідають приблизно рівні зміни середніх значень іншої ознаки, то для вимірювання зв’язку слід застосовувати прямолінійні кореляційні рівняння.
Наприклад, виявлення залежності між кількістю судимостей і рівнем освіти можна провести на основі прямолінійного рівняння. І навпаки, між середнім числом злочинів на одного працівника міліції і показниками розкриття злочинів існує зворотний кореляційний зв’язок – між результативною і факторною ознаками.
Кореляція виявляється тільки при застосуванні закону великих чисел. Першу ознаку (що впливає) називають факторною, другу – результативною.
Отже, наявність багатьох факторних ознак, ступінь впливу яких на результативну ознаку невідомий, є однією з характерних особливостей кореляційних зв’язків. Вплив факторів, які не є об’єктом дослідження, усувається шляхом заміни їх на середні показники. Відповідно до закону великих чисел це досягається на підставі взаємопогашення відхилень ознак певних одиниць в той чи інший бік від середньої при достатньо великій кількості одиниць сукупності, що вивчається. Чим більша статистична сукупність, тим точніше встановлюються закономірності кореляційних зв’язків.
Але і на масовому статистичному матеріалі виявлені залежності не матимуть повної, функціональної залежності. Вони певною мірою наближатимуться до функціонального зв’язку, але дія інших факторів, не врахованих дослідженням, призводить до того, що кореляційний зв’язок завжди буде неповний.
З цього випливає, що лише функціональний зв’язок виражається точно через аналітичні рівняння, а кореляційний зв’язок – лише приблизно, за умови абстрагування від впливу всіх інших ознак.
Кореляційна залежність – це взаємозв’язок ознак, який полягає в тому, що середня величина значень однієї ознаки змінюється залежно від зміни іншої ознаки (наприклад, залежно від числа судимостей злочинця і часом його перебування на волі). Тобто, зі збіль¬шенням кількості судимостей у злочинця скорочується термін його перебування на волі тощо. Але в наведеному випадку, на відміну від функціональної залежності, може мати місце те, коли при певному значенні однієї ознаки можуть бути різні значення іншої, тобто не виключаються випадки, коли навіть при великій кількості судимостей відбувається становлення злочинця на правильний шлях (виправлення злочинця).
У статистиці прийнято розрізняти три варіанти залежності:парна кореляція – зв’язок між двома ознаками (результативною і факторною) або двома факторними; часткова кореляція – залежність між результативною і однією факторною ознаками при фіксованому значенні інших факторів; множинна кореляція – залежність результативної і двох або більш ознак факторних, що піддаються обстеженню.
Для визначення кількісної характеристики залежності між ознаками (наприклад, між хуліганством і алкоголем) у статистиці застосовується коефіцієнт кореляції, усі значення якого перебувають у межах від 0 до 1. Коефіцієнт кореляції +1 або –1 характеризує повний прямий або зворотний зв’язок між ознаками (це збігається з функціональною залежністю). Але найвищий коефіцієнт кореляції ще не свідчить про дійсний причинний зв’язок між порівнюваними явищами. Сам кореляційний метод не розкриває зв’язок між явищами, а лише зазначає ступінь їх мінливості та багатогранність характеру і широту проявів. Отже, там, де є причинність, є кореляція, але де є кореляція, прямого причинного зв’язку (взаємодії) може і не бути.
3. Поняття прогнозування криміногенної ситуації та його значення.
Прогнозування криміногенної ситуації є елементом управління правоохоронною діяльністю. Прогноз дає змогу приймати перспек¬тивні, випереджувальні рішення у боротьбі з кримінальними правопорушеннями, є скла¬довою частиною програм діяльності державних і громадських структур, що здійснюють вплив на це явище. Прогноз кримінальної ситуації ґрунтується на встановлених наукою стійких за-лежностях між станом і тенденцією кримінальних правопорушень, з одного боку, і комплексом демографічних, економічних, культурних та інших соціальних процесів – з іншого. Під прогнозом розуміється ймовірнісне судження про майбутній стан (кількісні та якісні характеристики) прогнозованих явищ у певний період або момент часу; про тенденції у змінах даного стану із зазначенням приблизних строків щодо кримінальних правопорушень в цілому і за окремими її видами. Отже, зміст кримінологічного прогнозу – це дані про майбутній стан кримінальних правопорушень, про їх закономірності, стан, рівень, структуру, динаміку тощо.
Прогноз криміногенної ситуації дає змогу:
♦ встановити кількісні та якісні показники кримінальних правопорушень (стан, рівень, динаміка, структура);
♦ пояснити механізм функціонування кримінальних правопорушень, вплив на них відповідних факторів;
♦ виявити основні закономірності розвитку кримінальних правопорушень у майбутньому, спираючись на характеристику її відомих тенденцій;
♦ визначити можливі альтернативи розвитку кримінальної ситуації у майбутньому і розробити на цій основі планові заходи;
♦ здійснити більш обґрунтоване оцінювання наявних засобів і ресурсів;
♦ зробити висновок про необхідність відмови від існуючих форм і створення нових форм запобігання кримінальним правопорушенням;
♦ сприяти переорієнтації основних напрямів у боротьбі з кримінальними правопорушеннями;
♦ стимулювати посилення боротьби з кримінальними правопорушеннями удосконаленням тактики діяльності державних органів і громадських організацій у цьому напрямі;
♦ уточнити критерії ефективності боротьби з кримінальними правопорушеннями.
Основними джерелами інформації, що потрібна для прогнозування кримінальних правопорушень та подальшого запобігання їм, є: дані соціально-економічної та кримінальної статистики; офіційна документація державних та громадських організацій; результати конкретних соціологічних та кримінологічних досліджень; інформація, отримана у ході ознайомлення із листами, заявами та скаргами громадян.
 |
Залежно від мети прогнози поділяють на:
Пошукові прогнози (відповідають на запитання: «Що може бути?») – умовна екстраполяція (перенесення) у майбутнє тенденцій розвитку минулого і теперішнього, закономірності яких достатньо добре відомі та вивчені, при абстрагуванні від можливих втручань у цей процес управлінських рішень
Нормативні (відповідають на запитання: «Що потрібно робити?») – виявлення бажаних станів явища та альтернативних шляхів розв'язання перспективних проблем на підставі завчасно визначе-них за відомими критеріями норм, ідеалів, цілей.
За строком упередження (горизонтом) прогнози бувають:
Короткотермінові (1–2 роки) потрібні для визначення тактики боротьби з кримінальними правопорушеннями. Мета такого прогнозування – визначення конкретних варіантів найближчого майбутнього за деталізованими показниками. Нині у практичній діяльності дедалі частіше складаються надкороткотермінові прогнози – на добу (оперативний прогноз, що застосовується у міських та районних підрозділах органів внутрішніх справ), на тиждень (наприклад, у зв'язку зі святами у місті, районі), на місяць, квартал. Ці прогнози дають основу для конкретних рішень щодо наступних днів, тижнів, місяців. Побудова прогнозів, близьких один до одного за часом, мають бути взаємопов'язані. Наприклад, добові з декадними, а останні – з місячними, місячні – з квартальними і т. ін. Це надає системі усталеності, робить прогнози деталізованими, конкретними.
Середньотермінові (3-5 років) допомагають визначити стратегію боротьби з кримінальними правопорушеннями. Вони, з одного боку, дають змогу коректувати показники довготермінових прогнозів, а з іншого – відповідно коректувати короткотермінове прогнозування. Такі прогнози націлені не те, аби докладно розглянути дії, що безпосередньо передують змінам кримінальних правопорушень.
Довготермінові (6-10 років) ґрунтуються на аналізі найбільш загальних закономірностей зв'язку рівня і структури кримінальних правопорушень з рівнем соціально-економічного та культурного розвитку су¬спільства.
За масштабом охоплення соціальної діяльності прогнози поді¬ляють на:
Глобальні, тобто такі, що мають значення для вивчення про¬цесів у межах країни та світу, наприклад, транснаціональної орга¬нізованої кримінальної діяльності, міжнародного тероризму.
Національні, що охоплюють певну країну.
Регіональні мають значення для вивчення кримінальних правопорушень в межах однієї або декількох областей країни.
Локальні, які стосуються мікроодиниць (місто, район).
Під час прогнозування насамперед необхідно сформувати модель – спрощений образ (схема, опис) якого-небудь явища або процесу для зручності аналізу останнього. Зазвичай до моделі включають важливі, з точки зору пізнання, риси і виключать несуттєві.
Модель має описову, пояснювальну та прогностичну функції. Спочатку створюється вербальна (словесна) модель у вигляді графіків, схем, діаграм, матриць. Надалі для уточнення параметрів моделі (експертні висновки, математичні формули, різноманітні коефіцієнти застосовують низку конкретних методів прогнозування. У кримінології, на відміну від природничих наук, досить важко отримати формальну математичну модель, яка адекватно описувала б реальні дані.
4. Методика розроблення прогнозів криміногенної ситуації.
Типова методика розроблення прогнозів криміногенної ситуації включає такі операції:
1. Передпрогнозна орієнтація. Чіткий та послідовний виклад конкретної проблеми, уточнення завдання (характер, масштаби, види прогнозу тощо). Формування цілей і завдань, предмета, робочих гіпотез дослідження, визначення методів прогнозування.
2. Побудова вихідної (базової) моделі із з'ясуванням її основ них якісних та кількісних параметрів, її уточнення (зокрема, за допомогою експертного опитування).
3. Збирання та систематизація даних щодо системи факторі кримінальних правопорушень (прогностичного фону).
Побудова серії гіпотетичних прогностичних моделей об'єкта, їхнє уточнення, встановлення критеріїв (параметрів) вплив аналізованих факторів на кримінальні правопорушення. Визначення провідних тенденцій у розвитку кримінальних правопорушень та їхня екстраполяція на заданий часовий інтервал з конкретизацією мінімального, максимального та оптимального значень прогнозних показників.
4. Випробування моделі, уточнення достовірності й точності прогнозу, побудова так званого дерева проблем («Що є?») і дерева цілей («Що потрібно зробити?»), виявлення розходження між ймо¬вірним та оптимальним станами кримінальних правопорушень.
5. Розроблення рекомендацій для управління та планів запобігання кримінальним правопорушенням.
Під методами прогнозування розуміється система правил та методичних прийомів, які застосовують для отримання прогностичних висновків стосовно майбутнього розвитку кримінальних правопорушень. Виділимо найбільш поширені, які дають надійні результати. За ступенем формалізації методи поділяють на:
Інтуїтивні – ґрунтуються на різноманітних індивідуальних або колективних експертних оцінюваннях.
Фактографічні – передбачають кількісний аналіз показників кримінальних правопорушень (їх рівня, структури та динаміки), даних судової статистики, офіційної звітності про діяльність органів внутрішніх справ та інших соціальних інститутів. При цьому широко застосовуються апарат статистичних та математичних моделей, метод екстраполяції.
Основні труднощі, з якими стикаються у процесі розроблення прогнозів, – це невизначеність і складність прогнозних явищ. Бувають ситуації, коли немає достатньої кількості статистичних даних вони відсутні повністю або наявні статистичні дані для опису конкретного статистичного процесу не прийнятні тощо, а треба оцінити складність та актуальність проблем, виявити найбільш важливі фактори і взаємозв'язки, обрати найбільш придатні варіанти прогнозування. В усіх цих випадках доводиться звертатись до висновків компетентних спеціалістів, експертів, використовуючи при цьому специфічні прийоми формалізації і оброблення отриманої інформації. При цьому вчений або досвідчений практичний працівник зважає не лише на офіційну інформацію, а й керується досвідом та інтуїцією. До недоліків експертних методів належать: суб'єктивізм думок та обмеженість досвіду кожного з учасників експертного опитування.
Так, для цілей прогнозування криміногенної ситуації метод експертних оцінок полягає у тому, що досвідчені спеціалісти на якісному рівні враховують взаємодію кримінальних правопорушень з демографічними, економічними, політичними та іншими процесами, беручи до уваги ступінь інтенсивності впливу їх на кримінальні правопорушення, стан діяльності правоохоронних органів. У процесі безпосередньої організації експертизи найзначущими є три основні методичні проблеми: підбір експертів, оптимізація процедури їхньої роботи та оброблення результатів.
Індивідуальне опитування експертів передбачає проведення анкетування, інтерв'ювання, бесід, збирання аналітичних записок для виявлення незалежної думки кожного із спеціалістів. Надалі інформація усереднюється. Анкета складається так, щоб можна було отримати: кількісно визначені відповіді на пропоновані експерту запитання, формалізовані відповіді про характер джерел та аргументацію власної думки, а також про ступінь впливу кожного із джерел на відповідь експерта; кількісно визначену оцінку експертом рівня знання предмета, запропонованого для аналізу і висновків.
Процедура практичного застосування індивідуального експертного опитування для складання прогнозів кримінальної ситуації може бути такою:
1. Відбирається група досвідчених практичних фахівців і вчених (мінімальна кількість – 10 осіб, максимальна – 150; якщо експертизу здійснює населення, вибірка може бути збільшена для дотримання репрезентативності).
2. Складається докладний перелік факторів, що впливають на кримінальні правопорушення у регіоні.
3. Експертам пропонується оцінити переважно позитивний або переважно негативний вплив кожного з факторів на кримінальні правопорушення або їх види за обраною шкалою (наприклад, за п'ятибальною системою зі знаком «+» для антикриміногенних факторів або «-» для криміногенних факторів, або «0» – якщо фактор є нейтральним стосовно злочинності).
Визначаються тенденції та закономірності зміни на майбутнє для кожного з виділених факторів.
Групове опитування експертів, або метод колективної генерації ідей передбачає безпосередній обмін думками між спеціалі¬стами з урахуванням можливості використання кожним окремим експертом думки інших. Кожний експерт повинен захищати свої оцінки, однак він має бути готовим змінити їх, якщо інший член групи наведе точні та переконливі дані, що суперечать таким оцінкам. Ефективність групового опитування пов'язана з можливістю отримання нетривіальних прогнозів, які важко одержати, наприклад, простою екстраполяцією. Групове опитування має відповідати таким вимогам: критика висловлювань не допускається, оцінювання пропозицій здійснюється пізніше, стимулюється висунення максимальної кількості ідей. У кримінологічному прогнозуванні цей метод експертизи може бути рекомендований для вирішення таких завдань: визначення кола альтернативних варіантів прогнозованого процесу, внесення поправок до прогнозу та коректування прогнозів, вибору найбільш ймовірного варіанту прогнозу, вибору інструментарію для розробки конкретного прогнозу.
Одним з ефективних методів колективних експертних оцінок є метод «мозкової атаки» (брейнстормінг) як різновид наради. Опрацювання групового рішення цим методом відбувається у такий спосіб:
- Проблема подається узагальнено.
- Формуються дві групи учасників: одна генерує ідеї, друга відбирає цінні та корисні.
- Формується група спостерігачів-секретарів.
- Починається «атака» з оголошення проблеми, що потребує розв'язання.
- Усі ідеї записуються на дошці.
- Ведучий стимулює надання ідей.
Група оцінки відбирає найбільш цінні (перспективні) пропо¬зиції і на певному етапі формує нове, більш вузьке завдання, наближене до мети.
Метод «мозкової атаки» широко застосовують при прогнозу-ванні кримінальних правопорушень. Так, метою регулярних контактів експертів, які відбувалися в Академії поліції у м. Братислава (1999, 2000, 2001, 2003, 2004, 2006 та 2009 рр.), була розробка кримінологічних прогнозів з використанням зазначених методів прогнозування.
Комбінацією індивідуальних та колективних експертних оці¬нок є метод «Дельфі», який можна з успіхом використовувати для оцінювання розвитку криміногенної ситуації. При застосуванні цього методу на першому етапі відбувається анонімне опитування у письмовій формі групи експертів з досліджуваної проблеми. Після цього здійснюється узагальнення даних, а експертів, думки яких виділяються із загального ряду, просять пояснити свою точку зору. На другому етапі з результатами опитування та обґрунтуванням ознайомлюють усіх експертів, які коректують свої думки. Якщо експерти дійшли остаточної згоди, процедура припиняється. Результатом є середня узгоджена оцінка.
Опитування за методом «Дельфі» має:
1. Бути анонімним, що послаблює вплив окремих «доміную¬чих» експертів.
2. Включати кілька турів, за допомогою яких зменшують коли-вання індивідуальних відповідей.
3. Припускати можливість відповіді на поставлені запитання повинні у вигляді числа.
4. Забезпечувати експертів достатньою інформацією для на¬дання оцінки.
5. Передбачати обґрунтування експертами відповіді на кожне запитання (прогнозну оцінку).
Результати експертних оцінок мають якісний характер. Водночас для побудови узагальненого рішення, пошуку залежностей між тими чи іншими думками може використовуватися широкий спектр статистичних процедур (ранжирування, обчислення коефіцієнтів компетентності експертів, розрахунок показників надійності експертів) та методів (кореляційно-регресійний, факторний, кластерний аналіз, багатовимірне шкалювання). Експертні оцінки застосовуються для вироблення середньо- та, в окремих випадках, довготермінових прогнозів.
Для отримання кількісних оцінок розвитку кримінальних правопорушень використовують різноманітні фактографічні методи, які застосовуються за умови певної усталеності впливу демографічних, соціально-економічних, політичних та інших процесів на кримінальні діяння у регіоні, об'єктивність та повноту статистичних відомостей.
Найбільш поширеним є аналіз рядів динаміки або часових рядів. Часовим рядом (рядом динаміки) є серія числових величин, отриманих через регулярні проміжки часу. На підставі часового ряду можна судити про тенденції та закономірності зміни кримінальних правопорушень за певний час.
Аналіз часових рядів вирішує такі завдання.
1. Дослідження структури часового ряду, його компонентів.
2. Відбір та аналіз та оцінка впливу чинників, що обумовлюють кримінальні правопорушення.
3. Побудову математичної моделі процесу, який представлений часовим рядом.
4. Прогнозування майбутнього розвитку процесу.
В загальному вигляді часовий ряд може бути представлений у вигляді суперпозиції кількох компонентів: довготривалої тенденції розвитку (тренду), циклічної довготривалої тенденції (хвилеподібних флуктуацій або циклів тривалістю понад один рік), сезонних коливань, обумовлених зміною року (зазвичай присутні у квартальних, місячних або тижневих даних), та коливань за рахунок випадкових факторів.
Статистичний аналіз динаміки, як правило, включає перевірку статистичних гіпотез про однорідність часового ряду, наявність тренду в даних та сезонності. Наявність тренду в даних визначається на основі статистичних критеріїв (t-критерій Стьюдента, критерій Мана-Кендела), форми тренду – шляхом апроксимації фактичних рівнів часового ряду певною функцією. Наявність сезонності в даних визначається на підставі обчислення статистичних критеріїв, автокореляцій, а також спектрального (Фур’є) аналізу з побудовою графіків періодограм, що дає змогу розкласти комплексні часові ряди з циклічною компонентою на кілька синусоїдальних функцій з певною довжиною хвиль.
При аналізі та подальшому прогнозуванні розвитку злочинності у часі може використовуватися спеціалізоване програмне забезпечення – професійні статистичні (STATISTICA, STATA, Minitab) та математичні (MATLAB) пакети, програми бізнес-аналізу (ForecastPro, Autobox). Програмні продукти значною мірою автоматизують процес прогнозування (вибір найкращої моделі, підбір параметрів моделі тощо). Останім часом для прогнозування широко використовуються методи Data Mining – штучні нейроні мережі, дерева рішень тощо (потребує накопичення значного обсягу спостережень у часі).
Для поглибленого аналізу та побудови різноманітних моделей прогнозу може бути використаний також вільнопоширюваний економетриметричний пакет GRETL (Інтернет адреса – http://gretl.sourceforge.net) з російської локалізацією, що дає змогу також під’єднати додаткові модулі для виявлення сезонності у процесах (X-12-ARIMA і TRAMO/SEATS). Статистичне відомство Євросоюзу Євростат подає як оригінальні дані, так і з нівелюванням сезонного чинника, що здійснюється у зазначених програмах на підставі авторегресійних моделей.
Основні статистичні методи прогнозування часових рядів такі.
Згладжування ковзким середнім. Вилучає випадковості з ряду динаміки (наприклад динаміки показника кримінальних правопорушень у часі), прогноз ґрунтується на продовженні даних часового ряду, що згладжується ковзким середнім. Як правило застосовується до даних, де немає тренду.
Так, наприклад, прогноз на квітень поточного року буде складатися з середнього арифметичного показників за січень, лютий, березень. Можна взяти більший або менший період усереднення, орієнтуючись на мінімізацію різниці між фактичними та згладженими даними.
Якщо в даних присутній лінійний тренд, то використовують подвійне ковзке середнє згладжування. Метод використовується також при сезонній декомпозиції та авторегресійних моделях. Прогнози, здійснені за допомогою ковзкого середнього, найбільш ефективні до 3 місяців.
Експоненціальне згладжування. Аналог згладжування ковзким середнім, однак при його застосуванні отрумуємо експонеційно зважені ковзкі середні по часовому ряду. При експонеційному згладжуванні враховуються усі попередні спостереження – попередні (останні) з більшими ваговими коефіцієнтами, найбільш ранні (початкові) – з меншими ваговими коефіцієнтами. Прогноз здійснюється на підставі зваженої комбінації фактичних та прогнозних значень показника. Як і у попередньому випадку коефіцієнти підбираються емпіричним шляхом.
Існує можливість модифікації метода для врахування тренду при прогнозі (подвійне експоненціальне згладжування за методом Хольта) або тренду і сезонних коливань (потрійне експоненціальне згладжування за методом Вінтерса).
Регресійний аналіз. Пояснювальне (каузальне) прогнозування, що передбачає існування причинно-наслідкових зв’язків між змінними. Модель явища подається у формі рівняння, яке відбиває причинно-наслідковий зв’язок між незалежними змінними (період часу, щільність населення, валовий внутрішній продукт, кількість працівників міліції) та залежною змінною (різноманітні показники злочинності). За наявності сезонних коливань у регресійний аналіз включаються фіктивні бінарні змінні, що позначають квартал (враховують сезонні амплітуди).
Розвиток соціального процесу часто описується такими видами залежностей: лінійною, параболічною (другого або третього порядку), ексоненційною, логарифмічною, а також у вигляді різноманітних S-подібних кривих. Метод є однією зі складових сезонної декомпозиції. Статистичні прогнози, що ґрунтуються на регресійному аналізі, найбільш ефективні до 3 років.
Метод декомпозиції. Передбачається причинно-наслідковий зв’язок між часом та змінною. Використовується для вивчення структури часових рядів за наявності в даних довготривалої тенденції (тренду), сезонних закономірностей та циклів. Модель прогнозу складається із значень, обчислених на підставі обраної трендової моделі, індексів сезонності, оцінок циклічності та нерегулярної компоненти.
Авторегресійні моделі. Визначають залежність значень часового ряду в даний момент від попередніх (сусідніх) значень цього ряду. Метод передбачає здійснення вагову оцінку досліджуваного показника у минулих періодах та прогнозних похибок. За допомогою авторегресійних моделей можна моделювати сезонність у даних, а також використовувати її після вилучення лінійного тренду з даних. Статистичні прогнози, здійснені за допомогою авторегресіних моделей, можуть коливатися від 2-3 місяців до 3 років.
Ряд процедур, необхідних для аналізу та прогнозування, міститься у надбудові «Аналіз даних» пакету Excel, зокрема, описова статистика, корреляційний аналіз, регресійний аналіз, ковзке середнє, експоненціальне згладжування.
