Ученым МГУ удалось применить новейшие достижения в области автоматизированных методов и алгоритмов анализа данных для выявления прямых и обратных связей множества разноуровневых социально-экономических процессов с показателями преступности в различных регионах России. Получены модели, которые описывают особые виды зависимости показателей преступности от социально-экономических факторов, предоставляют возможность в будущем прогнозировать состояние преступности.
Исследование проводится совместно учеными юридического факультета и факультета глобальных процессов МГУ в рамках НОШ МГУ «Математика».
Одним из важнейших направлений криминологических исследований выступают проблемы познания системно-структурного характера преступности, позволяющие исследовать преступность и сопутствующие виды социальной патологии в органическом единстве с обществом и его социальными институтами как сложного, взаимообусловленного явления, а также анализ различного рода взаимосвязей между обществом в целом и преступностью. Анализ данных о преступности и факторах ее изменения предоставляет уникальную возможность для выявления многочисленных прямых и обратных связей в социально-экономических процессах и получения количественной оценки для каждой связи. Данные мероприятия были невозможны 30−40 лет назад в связи с отсутствием вычислительных мощностей, малым объемом данных и несовершенством математического инструментария.
Учеными была выдвинута концептуальная гипотеза, основанная на массиве научных публикаций, которая заключается в наличии определённых взаимосвязей между рядом социально-экономических факторов и показателями преступности. В частности, в качестве объясняющих факторов первой волны были рассмотрены: суммарный коэффициент рождаемости; смертность от всех причин, случаев на 1000 населения; количество выявленных беспризорных и безнадзорных несовершеннолетних; число браков в расчете на 1000 населения за год; число разводов в расчете на 1000 населения за год; число умерших по основным классам и отдельным причинам смерти за год; уровень безработицы (по методологии МОТ) и другие. Были разработаны методы автоматизированной обработки данных на современных языках программирования для проведения анализа по 17 видам преступности, в частности по ст. 105 УК РФ (Убийство); по ст. 111 УК РФ (Умышленное причинение вреда здоровью); по ст. 131 УК РФ (Изнасилование); по ст. 158 УК РФ (Кража); по ст. 161 УК РФ (Грабёж); по ст. 162 УК РФ (Разбой); по ст. 163 УК РФ (Вымогательство); по ст. 213 УК РФ (Хулиганство) и др. Для интерпретации и выводов была построена 51 математическая модель, среди них выявлен ряд моделей, отличающихся высокой объясняющей способностью. Моделирование проведено для всех регионов Российской Федерации за десять лет накопленных данных.
Процедура анализа является оригинальной разработкой авторов, полученные исследователями модели описывают виды зависимостей выбранных показателей преступности от названных социально-экономических факторов, а также предоставляют возможность в будущем прогнозировать состояние преступности.
Дальнейшие исследования будут направлены на криминологическую интерпретацию полученных результатов, расширение числа объясняющих факторов, особенно для видов преступности, в которых не получен высокий уровень значимости, расширение временного ряда, расширение числа составов преступлений, по которым проводится анализ.
Данное направление исследований востребовано для проведения автоматизированной и прозрачной оценки и прогнозирования состояния внутренних угроз безопасности Российской Федерации и моделирования результатов государственной политики.
Исследование проводится совместно учеными юридического факультета и факультета глобальных процессов МГУ в рамках НОШ МГУ «Математика».
Одним из важнейших направлений криминологических исследований выступают проблемы познания системно-структурного характера преступности, позволяющие исследовать преступность и сопутствующие виды социальной патологии в органическом единстве с обществом и его социальными институтами как сложного, взаимообусловленного явления, а также анализ различного рода взаимосвязей между обществом в целом и преступностью. Анализ данных о преступности и факторах ее изменения предоставляет уникальную возможность для выявления многочисленных прямых и обратных связей в социально-экономических процессах и получения количественной оценки для каждой связи. Данные мероприятия были невозможны 30−40 лет назад в связи с отсутствием вычислительных мощностей, малым объемом данных и несовершенством математического инструментария.
Учеными была выдвинута концептуальная гипотеза, основанная на массиве научных публикаций, которая заключается в наличии определённых взаимосвязей между рядом социально-экономических факторов и показателями преступности. В частности, в качестве объясняющих факторов первой волны были рассмотрены: суммарный коэффициент рождаемости; смертность от всех причин, случаев на 1000 населения; количество выявленных беспризорных и безнадзорных несовершеннолетних; число браков в расчете на 1000 населения за год; число разводов в расчете на 1000 населения за год; число умерших по основным классам и отдельным причинам смерти за год; уровень безработицы (по методологии МОТ) и другие. Были разработаны методы автоматизированной обработки данных на современных языках программирования для проведения анализа по 17 видам преступности, в частности по ст. 105 УК РФ (Убийство); по ст. 111 УК РФ (Умышленное причинение вреда здоровью); по ст. 131 УК РФ (Изнасилование); по ст. 158 УК РФ (Кража); по ст. 161 УК РФ (Грабёж); по ст. 162 УК РФ (Разбой); по ст. 163 УК РФ (Вымогательство); по ст. 213 УК РФ (Хулиганство) и др. Для интерпретации и выводов была построена 51 математическая модель, среди них выявлен ряд моделей, отличающихся высокой объясняющей способностью. Моделирование проведено для всех регионов Российской Федерации за десять лет накопленных данных.
Процедура анализа является оригинальной разработкой авторов, полученные исследователями модели описывают виды зависимостей выбранных показателей преступности от названных социально-экономических факторов, а также предоставляют возможность в будущем прогнозировать состояние преступности.
Дальнейшие исследования будут направлены на криминологическую интерпретацию полученных результатов, расширение числа объясняющих факторов, особенно для видов преступности, в которых не получен высокий уровень значимости, расширение временного ряда, расширение числа составов преступлений, по которым проводится анализ.
Данное направление исследований востребовано для проведения автоматизированной и прозрачной оценки и прогнозирования состояния внутренних угроз безопасности Российской Федерации и моделирования результатов государственной политики.