-определение направлений воздействия на заключенного умеренного и высокого уровня риска, нейтрализации влияния лиц высокого уровня риска;
-оценка противоправных проявлений личности правонарушителя и его взаимодействия с социумом, основанная на эмпирическом познании динамических факторов риска и потребностей;
-максимизация реабилитационных корректирующих методик посредством когнитивно-поведенческого обращения с учетом способности к обучению, мотивации, личностных способностей и сильных сторон личности право нарушителя [19, р. 735].
Упреждающие информационные модели активно внедряются в зарубежную практику исполнения уголовных наказаний для обнаружения противоправных проявлений на самых ранних стадиях Cell game: Novel software helps match up inmates, prisons // Voanews. 2017. URL: https://www. voanews.com/a/novel-software-assigns-inmates- prisons/4085831.html.. Уместно упомянуть модель реагирования на поведение заключенных, разработанную специалистами национального Института пенитенциарных учреждений США [20]. Зарубежные специалисты пришли к выводу о необходимости проведения на основе аналитических методик комплексных исследований отклоняющегося поведения заключенного и его производных форм для формирования концепции профилактики преступности. При этом важно, что информация размещается в гетерогенных информационных хранилищах, к которым могут обращаться все сотрудники администрации. Особую важность приобретает проведение «инициативных аналитических исследований, организация непрерывной обработки потоков информации о происходящих событиях, перемещениях заключенных, денежных переводах, содержании телефонных переговоров с целью выявления в них возможного криминального содержания и предпосылок совершения право нарушений» [21, p. 34]. Такая аналитика, обозначаемая как инициативная, основана на пер манентной автоматизированной аналитической обработке информационных массивов и обнаружении в них сочетаний данных, указывающих на высокую вероятность подготовки к совершению противоправных действий или принятия мер к их сокрытию. При данном подходе информационные массивы пенитенциарных учреждений выступают средством профилактики.
Дополнительные возможности открывают средства визуальной аналитики, которые наглядно отражают выявленные сложнейшие связи и зависимости в виде, позволяющем пользователю воспринять «закодированные» данные во всей полноте. Использование технологий big data может способствовать решению широкого спектра задач, связанных со сбором данных об объектах, фиксацией противоправной активности, связей, формированием «электронного досье»; выявлением «цифровых следов» («паттернов»), контролем группировок отрицательной направленности. При разработке комплексов специализированных моделей рассматриваемые методики позволяют «вычислять» исполнителя или организатора эксцессов на основе его личностных и физических качеств вплоть до внешнего вида, особенностей характера и поведения [22, с. 39].
Методы цифрового прогнозирования, используемые Федеральным бюро тюрем США, высоко оценены на государственном уровне и реализованы в законодательной инициативе. Так, в 2017 г. американские конгрессмены пред ставили на рассмотрение законопроект, согласно которому Бюро обязано оценивать риск совершения каждым федеральным заключенным нового преступления, дифференцировать условия отбывания наказания в соответствии с полученными показателями [23].
Накапливаемая в информационных системах УИС информация образует уникальную информационную базу для моделирования и прогнозирования возможного поведения лиц, образ жизни и поступки которых дают основания предполагать их относимость к группам риска. Такая информация позволяет строить многофакторные прогностические модели их индивидуального противоправного поведения посредством ее перевода в систему соответствующих индикаторов и показателей. К таким показателям следует отнести: изменения, про исходящие в количественном составе осужден ых; характеристики, вероятность отклоняющегося поведения; нарушения установленного порядка отбывания наказания; виды и количество изъятых предметов; наличие и характер межличностных конфликтов в среде осужденных; причины негативных процессов и явлений, происходящих в среде осужденных, их характер и степень криминогенности; осложнения оперативной обстановки [24, с. 7].
Открываемые цифровой трансформацией возможности во многом определяют вектор дальнейших научных криминологических исследований по противодействию противоправному поведению в пенитенциарной практике. Прежде всего, это кастомизация -- точечное действие, основанное на анализе огромных массивов данных. Во-вторых, создание гибких процессов, реагирующих в реальном времени на изменение ситуации. В-третьих, повышение уровня эффективности системы, уменьшение количества иерархических уровней. Немалая заслуга в этом аспекте принадлежит методам цифрового криминологического прогнозирования.
Список использованной литературы
1. Клейменов М.П. Криминология : учебник / М.П. Клейменов. -- Москва : Норма, 2020. -- 400 с.
2. Fawn T.N. Traditional Regression Methods versus the Utility of Machine Learning Techniques in Forecasting Inmate Misconduct in the United States: An Exploration of the Prospects of the Techniques / T.N. Fawn, R. Govindu, A. Agarwal // International Journal of Criminal Justice Sciences. -- 2018. -- Vol. 13, № 2. -- Р. 420-437.
3. Спасенников Б.А. Социально-правовая характеристика осужденных мужчин, отбывающих наказание в исправительных колониях / Б.А. Спасенников, А.М. Смирнов // Социологические исследования. -- 2015. -- № 9 (377). -- С. 120-124.
4. Отягощенный алкогольный анамнез как ассоциированный фактор риска нарушения порядка отбывания наказания осужденными-рецидивистами / Э.А. Мордовский, А.Г. Соловьев, А.Л. Санников, Б.А. Спасенников // Экология человека. -- 2018. -- № 10. -- С. 52-57.
5. Горяйнов К.К. Оперативно-розыскной контроль за осужденными к наказаниям без лишения свободы / К.К. Горяйнов // Человек: преступление и наказание. -- 2018. -- Т. 26, № 4. -- С. 396-400.
6. Спасенников Б.А. Актуальные проблемы совершенствования уголовно-исполнительного законодательства / Б.А. Спасенников, П.В. Голодов // Актуальные вопросы образования и науки. -- 2015. -- № 1-2 (47-48). -- С. 56-62.
7. Andrews D.A. Classification for Effective Rehabilitation: Rediscovering Psychology / D.A. Andrews, J. Bonta, R.D. Hoge // Criminal Justice and Behavior. -- 1990. -- № 17. -- Р. 19-52.
8. Корухов Ю.Г. Криминалистическая диагностика при расследовании преступлений : науч.-практ. пособие / Ю.Г. Ко- рухов. -- Москва : Инфра-М, 1998. -- 288 с.
9. Теория оперативно-розыскной деятельности : учебник / под ред. К.К. Горяинова, В.С. Овчинского. -- Москва : Инфра-М, 2018. -- 762 с.
10. Криминология : учебник / под ред. Г.А. Аванесова. -- Москва : Юнити-Дана, 2010. -- 575 с.
11. Спасенников Б.А. Криминология: медико-социальный взгляд / Б.А. Спасенников. -- Москва : Изд-во НИИ ФСИН России, 2018. -- 184 с.
12. Долгова А.И. Криминологические оценки организованной преступности и коррупции, правовые баталии и национальная безопасность / А.И. Долгова. -- Москва : Инфра-М, 2011. -- 668 с.
13. 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.
14. Овчинский С.С. Оперативно-розыскная информация / С.С. Овчинский ; под ред. А.С. Овчинского, В.С. Овчинского. -- Москва : Инфра-М, 2018. -- 415 с.
15. Жданов Ю.Н. Полиция будущего / Ю.Н. Жданов, В.С. Овчинский. -- Москва : IPA, 2018. -- 166 с.
16. Кондратюк Л.В. Криминологическое измерение / Л.В. Кондратюк, В.С. Овчинский ; под ред. К.К. Горяинова. -- Москва : Норма, 2008. -- 272 с.
17. Arbach K. Risk Factors for Violent Behavior in Prison Inmates / K. Arbach, M. Martines-Garcia, A. Andres-Pueyo // Criminal Justice and Behavior. -- 2012. -- Vol. 39, № 9. -- P. 1219-1239.
18. Mann R.E. Assessing Risk for Sexual Recidivism: Some Proposals on the Nature of Psychologically Meaningful Risk Factors / R.E. Mann, R.K. Hanson, D. Thornton // Sexual Abuse: A Journal of Research and Treatment. -- 2010. -- Vol. 22, № 2. -- Р. 191 217.
19. Andrews D.A. The Risk-Need-Responsivity (RNR) Model: Does Adding the Good Lives Model Contribute to Effective Crime Prevention? / D.A. Andrews, J. Bonta, J.S. Wormith // Criminal Justice and Behavior. -- 2011. -- Vol. 38, № 7. -- Р. 735-755.
20. Nathan J. Risk and Need Assessment in the Federal Prison System / J. Nathan // Congressional Research Service. -- 2018. -- URL: https://fas.org/sgp/crs/misc/R44087.pdf.
21. Jones L.F. Offence Paralleling Behavior (OPB) as a Framework for Assessment and Interventions with Offenders / L.F. Jones // Applying Psychology to Forensic Practice / ed. A. Needs, G. Towl. -- Oxford : BPS-Blackwell, 2004. -- Р. 34-63.
22. Борзунов К.К. Кибераналитика в обеспечении антикриминальной безопасности / К.К. Борзунов // Вопросы кибер безопасности. -- 2017. -- № 2 (20). -- С. 39-44.
23. Kirchner L. Should We Rank Prisoners by «Risk Score»? / L. Kirchner // Pacific Standard. -- 2017. -- URL: https://psmag. com/news/should-we-rank-prisoners-by-risk-score.
24. Барабанов Н.П. Виды, источники и способы получения информации для оценки оперативной обстановки в ис правительном учреждении : учеб. пособие / Н.П. Барабанов, А.Н. Журавлев. -- Рязань : Акад. ФСИН России, 2011. -- 63 с.
прогнозирование лишение свобода
References
1. Kleimenov M.P. Kriminologiya [Criminology]. Moscow, Norma Publ., 2020. 400 p.
2. Fawn T.N., Govindu R., Agarwal A. Traditional Regression Methods versus the Utility of Machine Learning Techniques in Forecasting Inmate Misconduct in the United States: An Exploration of the Prospects of the Techniques. International Journal of Criminal Justice Sciences, 2018, vol. 13, no. 2, pp. 420-437.
3. Spasennikov B.A., Smirnov A.M. Social and Legal Characteristics of the Convicts Serving Sentences in Russian Correction Colonies. Sotsiologicheskie issledovaniya = Sociological Studies, 2015, no. 9 (377), pp. 120-124. (In Russian).
4. Mordovsky E.A., Soloviev A.G., Sannikov A.L., Spasennikov B.A. Burdened Alcohol Anamnesis as a Risk Factor Associated with the Violation of the Penitentiary Order by Prisoners-Recidivists. Ekologiya cheloveka = Human Ecology, 2018, no. 10, pp. 52 57. (In Russian).
5. Goryainov K.K. Operational-Search Control over Convicts to Punishment without Imprisonment. Chelovek: prestuplenie i nakazanie = Human: Crime and Punishment, 2018, vol. 26, no. 4, pp. 396-400. (In Russian).
6. Spasennikov B.A., Golodov P.V. Topical Issues of Improving Penal Legislation. Aktual'nye voprosy obrazovaniya i nauki = Topical Issues of Education and Science, 2015, no. 1-2 (47-48), pp. 56-62. (In Russian).
7. Andrews D.A., Bonta J., Hoge R.D. Classification for Effective Rehabilitation: Rediscovering Psychology. Criminal Justice and Behavior, 1990, no. 17, pp. 19-52.
8. Korukhov Yu.G. Kriminalisticheskaya diagnostika pri rassledovanii prestuplenii [Criminalistic Diagnostics in Crime Investi gation]. Moscow, Infra-M Publ., 1998. 288 p.
9. Goryainov K.K., Ovchinsky V.S. (eds.). Teoriya operativno-rozysknoi deyatel'nosti [The Theory of Detective Activity]. Moscow, Infra-M Publ., 2018. 762 p.
10. Avanesova G.A. (ed.). Kriminologiya [Criminology]. Moscow, Yuniti-Dana Publ., 2010. 575 p.
11. 11.Spasennikov B.A. Kriminologiya: mediko-sotsial'nyi vzglyad [Criminology: Medical and Social Outlook]. Moscow, Re search Institute of the Federal Penitentiary Service Russia Publ., 2018. 184 p.
12. Dolgova A.I. Kriminologicheskie otsenki organizovannoi prestupnosti i korruptsii, pravovye batalii i natsional'naya bezopasnost' [Criminological assessment of organized crime and corruption, legal battles and national security]. Moscow, Infra-M Publ., 2011. 668 p.
13. Sukhodolov A.P., Ivantsov S.V., Borisov S.V., Spasennikov B.A. Topical Issues of Preventing Economic Crimes Committed with the Use of Information and Telecommunication Networks. Vserossiiskii kriminologicheskii zhurnal = Russian Journal of Crimi nology, 2017, vol. 11, no. 1, pp. 13-21. DOI: 10.17150/2500-4255.2017.11(1).13-21. (In Russian).
14. Ovchinskii S.S.; Ovchinskii A.S., Ovchinskii V.S. (eds.). Operativno-rozysknaya informatsiya [Investigative Information]. Moscow, Infra-M Publ., 2018. 415 p.
15. Zhdanov Yu.N. Politsiya budushchego [The Police of the Future]. Moscow, International Police Association Publ., 2018. 166 p.
16. Kondratyuk L.V., Ovchinskii V.S.; Goryainov K.K. (ed.). Kriminologicheskoe izmerenie [Criminological Dimension]. Mos cow, Norma Publ., 2008. 272 p.
17. Arbach K., Martines-Garcia M., Andres-Pueyo A. Risk Factors for Violent Behavior in Prison Inmates. Criminal Justice and Behavior, 2012, vol. 39, no. 9, pp. 1219-1239.
18. Mann R.E., Hanson R.K., Thornton D. Assessing Risk for Sexual Recidivism: Some Proposals on the Nature of Psychologi cally Meaningful Risk Factors. Sexual Abuse: A Journal of Research and Treatment, 2010, vol. 22, no. 2, pp. 191-217.
19. Andrews D.A., Bonta J., Wormith J.S. The Risk-Need-Responsivity (RNR) Model: Does Adding the Good Lives Model Con tribute to Effective Crime Prevention? Criminal Justice and Behavior, 2011, vol. 38, no. 7, pp. 735-755.
20. Nathan J. Risk and Need Assessment in the Federal Prison System. Congressional Research Service, 2018. Available at: https://fas.org/sgp/crs/misc/R44087.pdf.
21. Jones L.F. Offence Paralleling Behavior (OPB) as a Framework for Assessment and Interventions with Offenders. In Needs A., Towl G. (eds.). Applying Psychology to Forensic Practice. Oxford, BPS-Blackwell, 2004, pp. 34-63.
22. Borzunov K.K. Cyber Analytics in Ensuring Anti-Criminal Security. Voprosy kiberbezopasnosti = Issues of Cybersecurity, 2017, no. 2 (20), pp. 39-44. (In Russian).
23. Kirchner L. Should We Rank Prisoners by «Risk Score»? Pacific Standard, 2017. Available at: https://psmag.com/news/ should-we-rank-prisoners-by-risk-score.
24. Barabanov N.P., Zhuravlev A.N. Vidy, istochniki i sposoby polucheniya informatsii dlya otsenki operativnoi obstanovki v ispravitel'nom uchrezhdenii [Types, sources and ways of obtaining information for the assessment of the operational environment in a correctional institution]. Ryazan, Academy of the Federal Penitentiary Service of Russia Publ., 2011. 63 p.
Размещено на Allbest.r