прогнозирования преступности

1. Характеристика методов прогнозирования преступности

В основе прогнозирования преступности лежат статистические закономерности развития преступности и связанных с ней явлений прошлого, настоящего и в определенной мере будущего.
Качественно-количественные предсказания возможных изменений, тенденций и закономерностей преступности в обозримом будущем могут быть получены многими методами. Из огромного арсенала прогностических методик криминология заимствует лишь те, которые на современном этапе развития науки и практики применимы для предвидения тенденций преступности [3, с. 15].
К ним относятся:
1. экстраполяция;
2. метод экспертных оценок;
3. моделирование.
Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Их комплексное использование повышает достоверность прогностических данных. Применение этих ме¬тодов позволяет разрабатывать
• краткосрочные (до 1 года);
• среднесрочные (до 5-10 лет);
• долгосрочные (до 15 и более лет) прогнозы.
Экстраполяция (от лат. extra — вне, сверх и polire — делать гладким) представляет собой распространение выводов, полученных при изучении прошлой и настоящей преступности, на ее будущие тенденции. А поскольку преступность и связанные с ней явления имеют динамические и структурные показатели, выраженные в абсолютных и относительных величинах, то и на будущее они могут предсказываться в тех же количественных единицах [4, с. 85].
Прогностические выводы могут быть дифференцированы по видам, группам преступлений и их причинным обстоятельствам.
В целях выявления основных тенденций и закономерностей при экстраполяции уровня преступности и ее причинной базы пользуются статистическими методами сглаживания и выравнивания статистических рядов экстраполируемых явлений путем:
- усреднения и укрупнения интервалов,
- выравнивания динамических рядов способом скользящей средней,
- выравнивания уровня ряда по прямой и другим функциям.
Методом экстраполяции можно получить вероятностные прогностические выводы не только о динамике, но и о структуре преступности и связанных с ней явлений. Прогнозирование возможных тенденций причин и условий преступности делают прогнозирование преступности более надежным. Они корректируют экстраполяционную линию преступности [4, с. 85].
Точность прогноза преступности, рассчитанного методом экстраполяции динамических рядов преступных проявлений и их причин, относительна.
При выработке экстраполяционного прогноза обычно исходят из того, что социальные, экономические, демографические, а также иные сугубо криминологические явления и процессы в основе своей сохранятся более или менее неизменными в прогнозируемом будущем.
Частные отклонения могут в расчет не приниматься, так как они не изменяют общих глобальных тенденций. Но общество — система открытая, и его будущее не только продолжение прошлого и настоящего. Социальные мутации могут быть неожиданными. Случайности возможны. Они могут радикально изменить криминологическую обстановку в мире.
Войны, революции и другие социальные потрясения, природные и техногенные катастрофы и даже просто умышленные искажения данных регистрируемой преступности могут сделать эти выводы совсем ненадежными.
Приведем конкретный пример. Если статистический ряд преступности за 1965—1985 гг. (20 лет — очень серьезная временная база для прогноза) экстра¬полировать на ближайшие три года, то в 1988 г. уровень пре¬ступности мог бы достигнуть 2,5 млн. учтенных деяний. Факти¬чески было зарегистрировано 1,9 млн. [6].
Расхождения существенны, но объяснимы: начало горбачев¬ской перестройки, появление у народа надежды на положи¬тельные изменения, абсурдная, но «результативная» (в узком криминологическом смысле) борьба с пьянством и др. И хотя упомянутые события имели много сомнительного, уровень пре¬ступности «отреагировал» на них большим «провалом».
Правда, как только фикция этих событий стала очевидной, он «вернулся» на свои объективные позиции: в 1989 г. было зафиксирова¬но 2,5 млн. преступлений, в 1990 г. — 2,8 млн., в 1991 г. — 3,2 млн. И если бы прогноз преступности рассчитывался не на три, а на пять лет, то он бы полностью оправдался [6].
Экстраполяция применима при кратковременных прогнозах. Чем меньше срок прогноза, тем выше может быть его точность, так как изменения в обществе при небольших сроках прогноза просчитываются точнее.
Метод экспертных оценок в криминологическом прогнозировании дополняет экстраполяцию. Он представляет собой специфическую форму опроса (анкетирования) высококвалифицированных и опытных специалистов (криминологов, со¬циологов, экономистов, психологов и др.) для установления возможных тенденций преступности и ее причинной базы в прогнозируемый период. Этот метод пригоден для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования при отсутствии необходимой основы использования других, более точных прогностических методик [7, с. 100].
Недостаток - в субъективном и неформализованном характере прогностических оценок.
Повысить их надежность и перевести в количественные показатели помогает ряд способов:
1. правильный подбор экспертов;
2. всесторонняя оценка их компетентности;
3. продуманная и обоснованная методика опроса;
4. применение статистико-математических приемов обобщений экспертных оценок;
5. расчет степени согласованности (конкордации) мнений экспертов;
6. сопоставление экспертных оценок с результатами объективных методов прогнозирования преступности и др.
Метод моделирования преступности в прогностических целях предполагает построение математических моделей преступности, анализ которых в различных обстоятельствах может заменить в известных пределах изучение будущей преступности [7, с. 105].
Под моделью в широком понимании подразумевается реаль¬ный или мысленный образ (изображение, описание, схема, чертеж, график, формула и т. п.) или прообраз каких-либо объектов (явлений), используемый при определенных условиях в качестве их «заместителя».
Создание удовлетворительной модели преступности в целях ее изучения и прогнозирования — дело перспективное. Ее функции могут выполнять лишь модели идеальные, построенные в виде схем, формул, матриц.
В настоящее время выделяются два направления математического моделирования преступности:
- моделирование преступности в виде уравнения множественной регрессии;
- матричное моделирование преступности.
На основе обширной статистической отчетности в России, охватывающей сотни тысяч показателей, и широкого применения ЭВМ при их анализе