регистрация / вход

Профилактика преступлений 2

Профилактика преступлений Введение Профилактика преступлений - задача всего общества и всех органов государства, решаемая разнообразными политическими, экономическими, правовыми и иными методами, специально направленными на устранение причин преступлений и условий, способствующих их совершению.

Профилактика преступлений

Введение

Профилактика преступлений - задача всего общества и всех органов государства, решаемая разнообразными политическими, экономическими, правовыми и иными методами, специально направленными на устранение причин преступлений и условий, способствующих их совершению.

Криминалистическая профилактика является составной частью правовой профилактики, осуществляемой органами следствия и дознания, прокурорского надзора и судебной системы, специфическими методами и средствами, присущими только этим органам.

Криминалистическая профилактика преступлений представляет собой систему разработанных криминалистикой методов и средств, предназначенных для выявления причин преступлений и способствующих им условий, объектов профилактического воздействия, а также профилактических мер, затрудняющих совершение новых преступлений и пресекающих преступную деятельность лиц или преступных организаций.

Эту профилактику осуществляют следователи, дознаватели, работники оперативно-розыскных аппаратов милиции и органов безопасности, а также эксперты-криминалисты.

В профилактической деятельности наиболее распространены и эффективны меры, непосредственно направленные на предупреждение готовящихся и пресечение начавшихся преступлений, осуществляемые, как правило, сотрудниками милиции.

Для того чтобы выполнить одну из профилактических задач, необходимы как минимум некоторые условия, профилактические меры должны быть действенными, эффективными, они должны быть применены своевременно и профессионально подготовленным человеком.

Названные условия могут быть созданы на практике только при оптимальной организации деятельности всех правоохранительных органов, что стало практически осуществимо с появлением в этих органах мини-ЭВМ и микро-ЭВМ, а также с возникновением реальных возможностей осуществлять на базе ЭВМ криминалистическое прогнозирование.

Криминалистическое прогнозирование в его практическом аспекте представляет собой основанное на анализе криминалистических закономерностей предвидение будущего состояния и развитие систем преступной деятельности, а также следственно-дознавательной и оперативно-розыскной систем, позволяющие принять оптимальные управленческие решения и выбрать надлежащие методы и средства их реализации в настоящем времени.

Цель прогнозирования - минимизировать неопределенность для выбора наилучшего варианта решения конкретной задачи. Криминалистические прогнозы в практическом аспекте, в отличие от научно-криминалистических и криминологических, очень краткосрочны и предназначены не для выработки стратегических решений в уголовной политике, а для выработки тактических решений в следственно-дознавательной и оперативно-розыскной в масштабе города, района или области. Криминалистические прогнозы, необходимые следователю для принятия тактических решений при расследовании конкретного уголовного дела, здесь не рассматриваются, ибо они пока не связаны с использованием ЭВМ. Рассмотрим лишь тот вид прогнозирования, который необходим для успешной профилактики преступлений.

Чтобы составить прогноз о том, какие правонарушения могут быть совершены теми или иными лицами на данной территории в данный период времени, где именно, какими способами, против каких объектов, в какие часы и т.п., необходимо обработать очень большое число самой различной информации.

Во-первых, в память АИЛС должна быть введена информация об особенностях обслуживаемой территории: расположении предприятий, магазинов, складов, парков и кинотеатров, банков, ресторанов, пляжей, дачных поселков и зон отдыха, а также иных мест сосредоточения людей и возможных объектов для преступных посягательств.

Во-вторых, необходимо ввести информацию о составе населения, о числе и местах работы или проживания различных групп и категорий граждан.

В-третьих, нужна информация об особенностях прогнозируемого периода времени, ибо имеют значение время года, дни недели, состояние погоды, предстоящие события общего характера (праздники, ярмарки и т.д.) .

В-четвертых, нужны точные данные " исторического " характера обо всех фактах преступлений, имевших место в прошлом, с указанием, кто, когда и какое именно совершил преступное деяние, где, каким способом и т.д., вплоть до указания местожительства преступника и транспорта, которым он пользовался, чтобы прибыть на место преступления.

Примером подобной АИЛС может служить система " Квадрат ", разработанная ранее в информационном центре УВД Свердловского облисполкома. Она дает картину преступности в городе, показывая, какие виды преступлений, в каких местах совершались и какими лицами. Она сообщает, откуда приезжали эти лица к местам совершения преступлений. Система позволяет установить зависимость между личностными свойствами преступников и выбором места совершения преступления, а также иные закономерности статистического характера, что необходимо не только для прогнозирования, но и для построения обоснованных версий о личности подозреваемого и его местонахождении в тех случаях, когда преступление предупредить не удалось и приходится его раскрывать.

1. АИЛС для выявления скрытых преступлений Для выявления признаков скрытых хищений на промышленных предприятиях применяется экономико-математический анализ ТЭП с использованием ЭВМ.

Машинная программа предназначена для анализа 116 пар взаимосвязанных показателей, сгруппированных в шесть блоков.

Блок 1 объединяет парные показатели, характеризующие использование основных средств (например: " использование машин - потребление эл. энергии на технологические нужды ") .

Блок 2 объединяет показатели, характеризующие использование оборотных средств (например: "показатель материалоотдачи") .

Блок 3 характеризует использование труда и заработной платы (например: "показатель зарплаты") .

В трех остальных блоках в различных вариантах сгруппированы парные показатели из трех основных блоков. Машинный анализ ТЭП дает возможность выявить аномальное рассогласование взаимоувязанных показателей, определить, к какому блоку и какому периоду времени оно относится, можно ли его объяснить вероятным хищением или могут быть и какие-то иные причины. На предприятиях, пораженных хищениями, наиболее часто встречаются противоречия в темпах приростов: а) показателей валовой продукции и потребления электроэнергии на технологические нужды; б) показателей, характеризующих использование основных средств и электроэнергии, потребленной на производство и освещение; в) показателей использования сырья и материалов на изготовление продукции, фиксируемой в бухгалтерском учете; г) показателей материалоотдачи и съема продукции; д) показателей использования объемов сырья и материалов и оплаты труда рабочих.

Для проверки правильности предположений о хищении проводится целенаправленная ревизия, задачи которой значительно облегчаются тем, что заранее известно, скажем, где и какие следует проверить факты, какой период времени необходимо изучить, какие документы анализировать и сопоставлять.

Построение с помощью ЭВМ математико-статистических моделей, отражающих взаимосвязи между сопряженными технико-экономическими показателями, характеризующими хозяйственную деятельность предприятий, позволяет преодолеть трудности с созданием АИЛС для экономического анализа и разработать специальные подсистемы АСУП для выявления и предупреждения хищений.

Следует, однако, учитывать, что результат анализа технико-экономических показателей не всегда позволяет однозначно ответить на вопрос о том, выявлены ли признаки именно хищения, ибо рассогласование показателей вызываются не только хищениями, но и иными непорядками в производстве.

С учетом этого предложен иной метод выявления скрытых хищений, основанный на анализе оперативной экономической информации с помощью "моделирующего поискового алгоритма", который при его апробации позволил обнаружить признаки скрытых хищений денежных средств в ряде строительных организаций Свердловска(теперь Екатеринбурга) .

Входными данными послужили лицевые счета как постоянных, так и временных рабочих этих строительных организаций. Выходные данные после обработки на ЭВМ выглядели как список заподозренных лиц с указанием анкетных данных, места работы и полученных сумм в каждом месяце. При опросе этих лиц в райотделе милиции было установлено, что их " работа " была оформлена фиктивными нарядами и табелями, что они являлись доверенными лицами организаторов хищения.

2. АИЛС для поиска и установления личности подозреваемых. Если АИЛС уголовной регистрации предназначены только для выдачи справок о том, был или не был зарегистрирован ранее данный объект, то АИЛС типа " Поиск " предназначена для квалифицированной помощи пользователю в установлении личности неизвестного преступника во всех случаях независимо от того, зарегистрирован ли он или не зарегистрирован.

АИЛС после анализа введенной первичной информации, полученной на месте происшествия, выдает типовые версии о личности подозреваемого, значительно сужает круг подозреваемых и постепенно, по мере поступления новых данных, уточняет перечень типологических черт личности субъекта расследуемого деяния.

В основу такой АИЛС закладывается статистическая модель преступления конкретного вида или разновидности, построенная метода корреляционного анализа вероятностно-статистических закономерностей, выявленных при изучении многих сотен уголовных дел, и математического моделирования с помощью ЭВМ.

При этом исходят из того, что любое преступление представляет собой систему деятельности, из следующих элементов 1) субъекты; 2) участники; 3) мотивы и цели деятельности; 4) деятельность, состоящая из действий, совершаемых определенными способами; 5) предмет деятельности; 6) результат; 7) место; 8) время. Данная система включает множество разнообразных взаимосвязей этих элементов между собой и с окружающей ее обстановкой.

Анализ преступной деятельности позволяет выделить криминалистические характеристики видов, разновидностей, групп преступлений, их элементы и взаимосвязи между ними, а также источники информации о них. Элементы характеристик согласуются с элементами преступной деятельности.

Каждый элемент рассматривается, в свою очередь, тоже как система тех или иных свойств и отношений, выражающихся в криминалистически значимых признаках. Например, признаками субъекта являются: пол, возраст, антисоциальная направленность личности, преступный опыт, социальное происхождение и положение, образование, профессия, знания и навыки, образ жизни, место жительства. Признаки обстановки совершения преступления характеризуют место, время, вещественные, природно-климатические, производственные, бытовые и иные условия окружающей среды.

Для моделирования преступления, в частности типологических черт личности субъекта, используется вся совокупность корреляционных взаимосвязей между наиболее существенными признаками всех элементов криминалистической характеристики преступлений, но главное внимание уделяется таким элементам, как субъект, способ совершения преступления, предмет посягательства и обстановка совершения преступления.

Связи между указанными элементами классифицируется по различным основаниям, очень важно их деление на однозначные и вероятностно-статистические. Вероятностно-статистическая связь позволяет с большей или меньшей, но определенной степенью вероятности судить о ее наличии или отсутствии. Значение вероятностно-статистических связей чрезвычайно велико. В их основе тоже лежат закономерности, но такие закономерности, которые проявляются как устойчивые тенденции, как нечто типичное, очень часто встречающееся.

На основе указанной модели преступления разрабатывается машинная программа, создаются база данных и другие компоненты АИЛС для поиска неизвестных преступников и тем самым для установления их личности, раскрытия преступления.

В последние годы подобные АИЛС появились в некоторых органах внутренних дел для практического применения. Характерно, что создаются они, как правило, путем постепенного перерастания АИЛС уголовной регистрации в АИЛС типа "ПОИСК" в результате накопления большого статистического материала о раскрытых преступлениях, позволяющего моделировать, строить статистическую модель.

В базах данных этих систем объединяются как обобщенные данные о типичных признаках и связях, так и данные о конкретных раскрытых и не раскрытых преступлениях, т.е. данные, относящиеся к уголовной регистрации конкретных объектов.

В результате такая система позволяет получать на выходе как вероятностную информацию, так и однозначную информацию в виде указания на конкретное лицо.

Заключение

Такая конкретная типовая версия может быть оценена как очень существенная помощь следователю. На основе одной только статистической модели преступления АИЛС большего сделать не могла. Но АИЛС имеет в своей базе данных и данные криминалистического учета об определенных лицах. Поэтому система рекомендовала для проверки несколько ранее судимых подростков. В их числе был и несовершеннолетний Сотин, работающий на заводе, проживающий в 200 м от места преступления, систематически употребляющий алкоголь и имеющий сильное влияние на подростков с отклоняющимся поведением. Версия о его причастности к краже была проверена. Менее чем за двое суток были получены доказательства рядовым милиции Канцевым совершения кражи мотоцикла именно Сотиным, а также выявлены его настоящие соучастники.

ОТКРЫТЬ САМ ДОКУМЕНТ В НОВОМ ОКНЕ

Комментариев на модерации: 3.

ДОБАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ  [можно без регистрации]

Ваше имя:

Комментарий

Другие видео на эту тему