Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях icon

Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях



НазваниеКриминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях
Дата конвертации20.05.2012
Размер335.97 Kb.
ТипДокументы


Криминалистическое прогнозирование: сбор информации

в экспертных подразделениях


Прогноз - обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем, путях и сроках достижения этих состояний; это научная модель будущего. Разумеется, знание перспектив – важная составляющая работы по управлению организацией, в том числе – экспертными подразделениями органов внутренних дел, осуществляющими сложную, разноплановую работу, связанную с криминалистическим обеспечением правоохранительной деятельности. Покажем некоторые подходы к сбору информации для целей прогнозирования в данной службе.

Прежде всего, обратим внимание на то, что выявление закономерностей, т.е. - поиск нового знания как одна из главных задач научного поиска не является самоцелью. Важнейшей задачей науки в практическом плане является также и предвидение - полностью объяснить некое явление означает также и предсказать его дальнейшее развитие. В тоже время, нужно помнить, что далеко не все поддается прогнозированию ввиду во многом творческого характера данного процесса. Хорошее предсказание будущего не предсказывает конкретные факты, а описывает пространство возможных сценариев. И на основании этого знания можно выделить узловые точки этого пространства и решать связанные с ними проблемы (Турчин А.В. О возможных причинах недооценки рисков гибели человеческой цивилизации // Труды Института системного анализа РАН 2007, Т. 31, С.283).

В процессе прогнозирования исследуется социальная сфера жизни общества, и общие законы, действующие в ней не являются жестко детерминированными, а количество переменных, требуемых для анализа весьма велико. Все это создает трудности и для формализованного описания общественной жизни, а, следовательно, и для прогнозирования его развития – наибольшую сложность в исследованиях будущего составляет вероятностный характер выстраиваемых моделей, сценариев и прогнозов (Феофанов К.А. О сценарном подходе к прогнозированию // Социологические исследования, №5, 2008, С.68.).

Следовательно, говоря о прогнозах, нужно осознавать, что имеется ввиду вероятностная характеристика объекта исследования («как бы ни были точны и достоверны законы и теории, предсказания, основанные на них имеют вероятностный характер, ибо они зависят от начальных и граничных условий, которые нельзя определить с абсолютной точностью» - см. Рузавин Г.И. Научная теория: логико-методологический анализ, М.: «Мысль», 1978, С.229), т.е. речь идет о статистических законах, которые, расширяясь на больший круг явлений, в целом более полно и точно описывают процессы, чем законы динамические. Таким образом, однозначного и абсолютно точного предсказания будущих состояний объекта добиться невозможно в принципе – «попытка объяснить мир в терминах универсальных теорий ведет к бесконечной последовательности приближений» (Овчинников Н.Ф. Принципы теоретизации знания, - М.: «КомКнига», 2005, С.183.).


Тем не менее, существуют модели, претендующие на определенную формализацию предсказаний. Так, известны подходы К.Поппера (результат предсказания – сингулярное высказывание, дедуцированное по посылкам), К.Гемпля (индуктивно-статистическая модель, основанная на вероятности); существуют, также, попытки улучшения данных подходов, причем специалисты склоняются к использованию вероятностных расчетов – например, модель Семантического предсказания (индуктивный вывод, основанный на начальных условиях и не универсальном законе, процесс нахождения которого осуществляется по вероятностной модели)1, и иные количественные методы, в целом отождествляемые с моделированием2, общими проблемами для которых, тем не менее, являются недостаток исходной информации, требование значительных упрощений, проблема размерности и шага численного моделирования3.

Действительно, формализация далеко не всегда и во всём возможна – во многих науках (прежде всего - гуманитарных) сложились качественные (нередко интуитивные) методы прогнозирования, как, например: морфологический анализ (систематизированное изучение объекта с целью выявить его структуру и основные закономерности развития), аналогия (поиск известных объектов-аналогий, с известными свойствами), метод экспертных оценок (анализ мнений специалистов; частным случаем этого метода является экстраполяция тенденций развития объекта в будущее)4. В любом случае, «классические качественные методы прогнозирования опирались на некоторые принципы системного подхода»5.

При этом, специалистами отмечается, что системный подход наиболее эффективен при изучении слабоструктуризованных проблем, и при отсутствии соответствующих математических (количественных) моделей применение последнего является наиболее оптимальным в совокупности с методом экспертных оценок и морфологическим анализом 6.

Деятельность правоохранительной системы государства, безусловно, относится к общественной сфере, которая, как показано выше, с трудом поддается формализации и прогнозированию. Однако, прогностические задачи чрезвычайно актуальны для обеспечения эффективной работы соответствующих служб. Так, например, интерес представляет деятельность экспертных подразделений органов внутренних дел, которая насыщена не только юридической практикой, но и разнообразными специальными познаниями, что в целом создает чрезвычайно разнообразную информационную среду, сложную в своей совокупности, но, тем не менее, как мы полагаем, позволяющую производить определенные прогнозы развития.

В области Криминалистики и Судебной экспертизы следует отметить ряд работ, относящихся к области научного прогнозирования: прежде всего, интересный обзор дал в своем Курсе криминалистики Р.С.Белкин (глава «Основные элементы теории криминалистического прогнозирования»); безусловно важной вехой стала работа Л.Г. Горшенина Теория криминалистического прогнозирования, дис. ... д-ра юрид. наук, Минск, 1994; значимы также следующие работы: Трошкин А.А. Криминалистическое прогнозирование дорожно-транспортных преступлений: Теоретические, информационные и методические аспекты, дис....канд. юрид. наук, Екатеринбург, 1994; Мордачев В.В. Вымогательство: криминалистический анализ и прогнозирование, Автореф. дис. ... канд. юрид. наук, Акад. управления МВД России, М., 1998; Крепышева С.К. Формирование прогностической методики расследования преступлений, связанных с легализацией (отмыванием) преступных доходов, дис. ... канд. юрид. наук, Н.Новгород, 2001; Дементьев А.Ю. Криминалистическое прогнозирование в процессе собирания и фиксации доказательств по уголовному делу, дис. ...канд. юрид. наук, Екатеринбург, 2003; Литвинов А.Н., Степанюк Р.Л. Прогнозирование и планирование в криминалистике, М.: Юркнига, 2004; Голубицкий Б.Г. Роль и задачи криминалистики в реформировании уголовного судопроизводства: Ретроспекция и прогнозирование, Автореф. дис....канд. юрид. наук, Кубан. гос. ун-т, Краснодар, 2005; Зубцова М.Н. Научные и практические основы экспертного прогнозирования личности неизвестного преступника, дис. ...канд. юрид. наук, Тула, 2006. Таким образом, мы наблюдаем, что интерес ученых к теме прогнозирования хотя и имеется, однако в целом, следует отметить, что вряд ли научный поиск следует останавливать на достигнутом – перспективы развития данного направления, безусловно, существуют. Так, например, явно недостаточны глубокие исследования в сфере прогнозирования экспертно-криминалистической работы. Попытаемся, поэтому, изучить данную область подробнее.

Оценка деятельности экспертных служб правоохранительных органов в настоящее время осуществляется путем анализа отчетности этих подразделений – т.е. статистических сведений. При этом, данные объекты (экспертно-криминалистические подразделения – ЭКП), безусловно, обладают системными качествами, сами являясь частью надсистемы (Правоохранительных органов в целом) и имея свои подсистемы (отделы, отделения, группы), что в совокупности создает новые качественные характеристики в виде экспертного обеспечения. Таким образом, для прогнозирования деятельности экспертных служб вполне применимы ряд методов на основе системных исследований.

Если говорить о возможностях прогнозирования в сфере деятельности службы, то здесь нужно помнить, что прогноз – это не предопределенность – на текущую ситуацию, сведения о которой получены в результате исследования, можно и нужно реагировать выборочным воздействием в нужном руководителю направлении. В любом случае, прогностическое исследование позволит: во-первых - показать текущую ситуацию по некоторой группе проблем, и, во-вторых – показать тенденцию развития этой ситуации (позитивной или негативной является данная тенденция – это должен решать заказчик исследования, в общем случае – руководитель ЭКП либо вышестоящий руководитель).

С учетом разработок специалистов в области системного анализа7 попытаемся предложить этапы прогностических исследований для систем, подобных экспертным службам правоохранительных органов:

  1. ^ Определение надсистемы и подсистем изучаемой нами Системы.

Необходимо локализовать границы изучаемого объекта, определить территориальные и временные рамки исследования. Здесь необходимо определить уровень ЭКП – ЭК-группа в райотделе, ЭК-отделение или отдел, ЭК-управление в областном УВД.

Именно это позволит определить и временные рамки прогноза. Вопрос о шаге прогностического исследования. Известна теорема А.Н.Ворощука, которая гласит, что существует оптимальный шаг интегрирования, уменьшение которого ведет к резкому падению точности8 - таким образом бессмысленно планировать и прогнозировать работу на сверхмалые промежутки времени – помехи при этом неизбежно высоки.

Если говорить о практическом максимальном временном пределе прогноза, то и здесь точность чрезмерно отдаленного прогноза неизбежно падает ввиду накопления помех. Хотя с «позиций математика прогноз (экстраполяцию) можно делать на любой сколь угодно большой срок, если есть уверенность в сохранении того механизма, который задает течение изучаемого процесса …Чем дальше мы удаляемся от той области, где производились наблюдения, тем шире становится область неопределенных значений»9. Если же нет уверенности в сохранении данного «механизма» (т.е. дальнейшем действии закона) – тогда математика здесь бессильна и следует ограничиваться краткосрочным прогнозом - т.е. экстраполяцией на небольшой интервал, без доведения кривых графиков изменений величин до абсурдных значений10 (однако, установление того, что есть такое «абсурдные значения» - являет собой отдельную нетривиальную задачу; тем не менее, сам факт «абсурдности» результата уже говорит о наличии проблемы).

При этом следует помнить, что краткосрочный прогноз учитывает текущее состояние системы, к таковым относится большинство обсуждений на тему, например, политики. Среднесрочный учитывает возможности системы и текущие тенденции. Долгосрочный учитывает только развитие возможностей. При этом в разных областях знания временной масштаб краткосрочности прогноза может различаться. Например, в области угледобычи — 25 лет — это краткосрочный прогноз. А в области производства микропороцессоров — 1 год (Турчин А.В. О возможных причинах недооценки рисков гибели человеческой цивилизации // Труды Института системного анализа РАН 2007, Т. 31, С.284). В свою очередь А.Н.Литвинов и Р.Л.Степанюк для криминалистических исследований выделяют следующие временные интервалы предвидения:

- текущие (оперативные) – от нескольких часов до 1 года;

- краткосрочные – 1-3 года;

- среднесрочные – 5-10 лет;

- долгосрочные – 10-15 лет;

- сверхдолгосрочные – более 15 лет11.

Полагаем, что в современных условиях делать средне- и долгосрочные прогнозы возможно только для ЭКЦ МВД России; нижестоящим подразделениям более реально осуществлять текущие и краткосрочные прогнозы в зависимости от своего уровня – для ЭКП гор- райлинорганов – текущие до 1 года, для ЭКП УВД области – текущие и краткосрочные – до 3 лет.


  1. ^ Определение характеристик Системы (морфологический анализ): её ресурсы, возможности, специфика – т.е. входящая и исходящая информация (энерго-информационный обмен). Данные моменты весьма сложны, требуют глубоких знаний специфики деятельности службы и поэтому их, в условиях ограниченного времени на проведение исследований, возможно определять методом экспертных оценок с использованием самих сотрудников данного ЭКП.




  1. ^ Выявление цели и задач Системы.

Главной целью ЭКП является экспертное обеспечение деятельности правоохранительных органов (прежде всего – подразделений своего ведомства). Этой цели соответствует ряд задач, которые необходимо решать при её осуществлении (исходя из данных задач ЭКП можно планировать проведение определенных исследований по указанным направлениям):

  1. Материально-технические и финансовые:

- обеспеченность ЭКП необходимыми новыми техническими средствами;

- поддержание технических средств (ТС) на должном уровне функционирования;

- обеспечение рабочей площадью согласно санитарным нормам, средствами связи, коммунальными услугами, энергоносителями, транспортом;

- обеспеченность расходными материалами;

- обеспеченность денежным содержанием сотрудников ЭКП.


  1. Организационно-кадровые:

- количественное обеспечение кадров ЭКП;

- качественное обеспечение кадров ЭКП (подготовка сотрудников, руководителей и резерва на выдвижение);

- динамика кадровых перемещений;

- совершенствование структуры ЭКП.


  1. Правовые:

- совершенствование локальной нормативной базы, регулирующей деятельность ЭКП;

- сертификация ТС.


  1. Научно-методические:

- обеспеченность необходимыми методиками исследования.

- развитие экспертных рекомендаций (относительно назначения экспертиз, получения образцов сравнения, установления серийных преступлений, определения новых способов и средств совершения преступлений, совершенствования объектов преступных посягательств в целях предотвращения преступлений и пр.);

- развитие экспертной инициативы;

- совершенствование экспертных технологий.


  1. Проблемы взаимодействия:

- развития количественных и качественных показателей взаимодействия со смежными службами и подразделениями.


  1. Психологические:

- мотивирование сотрудников;

- задачи совместимости сотрудников;

- задачи устранения экспертных ошибок.


  1. ^ Определение иерархии проблем Системы.

Здесь необходимо учитывать, что ЭКП сталкивается не только внутренними проблемами (которые связаны с рассмотренными выше задачами), но и проблемами внешними, как например:

Внешние относительно ЭКП проблемы:

1. Политические:

- политические события (выборы и т.п.).

2. Правовые:

- развитие нормативной базы, касающейся деятельности ЭКП (Федеральной, Ведомственной).

3. Финансово-экономические:

- экономическое развитие страны, региона.

4. Социальные:

- динамика преступности.


  1. Определение релевантных направлений изменения Системы.

Считаем, что необходимо говорить о Системе Технико-криминалистического обеспечения (ТКО) и её элементах: 1.Правовом; 2.Техническом; 3. Организационном; 4.Методическом12. Полагаем, что данные направления ТКО являются релевантными с точки зрения эволюции изучаемого объекта – ЭКП и по каждому из данных направлений возможно проведение весьма глубоких исследований.


  1. ^ Выработка и формулировка альтернатив развития Направлений.

Разумеется, вариантов развития может быть множество, поэтому необходимо определить «коридор» - от наиболее оптимистичного до наименее оптимистичного. Именно в границах данного коридора следует с максимальной вероятностью ожидать реальное развитие процессов. Данный «коридор» (разброс мнений экспертов) будет виден в итоге исследования.


  1. ^ Прогнозирование (исследование альтернатив) методом экспертных оценок: специалистами ставится балльная оценка прогноза развития той или иной характеристики Системы (вклад более опытных специалистов берется с большим «весом»); осуществляется проверка степени согласованности равновесных суждений.




  1. ^ Метод экстраполяции тенденций при развитии альтернатив (ещё один частный случай метода экспертных оценок) - исследование возможно дополнить, используя данный метод, с последующим сравнением результатов и их корректировкой; это актуально при наличии некоторых количественных статистических данных за определенные периоды времени, позволяющих эти тенденции выявить.

Для систем, которые можно оценить по некоторым количественным, например, статистическим показателям (что существенно для деятельности правоохранительных органов, в том числе и экспертных служб) метод экстраполяции тенденций весьма актуален. По-cуществу, говоря о прогнозе развития некоего объекта данным методом, можно сказать, что мы, основываясь на имеющейся информации о его настоящем - эмпирические данные (состояние в момент времени t=0 – обозначим A) и научный инструментарий (Q), удовлетворительно описывающий данный объект (соответствующие теории наблюдения)13, выдвигаем гипотезу о его состоянии в той или иной степени отдаленном будущем и даем этому логически обоснованное причинное объяснение, используя научную методологию, теории и средства исследования (обозначим их M) - т.е. выполняем прогноз, который мы понимаем здесь как состояние исследуемого объекта в последующие моменты времени – таким образом «осуществляется экстраполяция прошлых и настоящих тенденций в будущее – без внимания к возможным субъективным последствиям»14. Таким образом, мы логически выводим «описывающее его высказывание, используя в качестве посылок один или несколько универсальных законов весте с определенными сингулярными высказываниями – начальными условиями»15, с учетом, однако того, что прогноз не однозначен, вероятностен.

Можно выразить необходимые исходные данные для прогноза, обозначив их как D в следующем виде:

[ 1 ] D = A + Q + M

Разумеется, при суммировании в формуле [1] мы не имеем ввиду механическое сложение неких данных – речь идет о необходимости совместного использования вышеуказанных сведений. При этом заметим, что для конкретного прогноза D = константа, т.к. Q, M зависят от состояния научной методологии на текущий момент, подготовленности исследователя и его инструментария; значение A (исходные эмпирические данные, сведения) – также должно быть постоянным в серии прогнозов для одного и того-же объекта исследования для целей повышения достоверности. Из формулы [1] также следует, что научно описанное состояние объекта – это A + Q. Обозначим его S.

[ 2 ] A + Q = S.

Получение прогноза, таким образом, можно представить условно в виде функции развития состояния объекта исследования:


[ 3 ] F (S0, M, t) = Si , где t – временной интервал (t = 1,2,3 … n), S0 – состояние объекта исследования в момент времени t=0, Si – последующие состояния объекта.

Применяя в формуле [3] функцию F мы подразумеваем, что происходят некоторые творческие научные процессы16 для различных периодов времени t с использованием данных S - применяются средства M, а, возможно также и интуиция. Из формулы [3] ясно, также, что точность прогноза выше при более высоких значениях S и M вообще.

Разумеется, чем более полную информацию мы имеем относительно начальных условий, тем более достоверными являются и наши выводы. Однако, в начальные периоды исследования практически невозможно получить полные сведения об изучаемом объекте, поэтому специалисты говорят об уровнях гипотез: первые гипотезы характеризуются низким уровнем достоверности (являясь по-существу догадками); с накоплением данных об объекте появляются гипотезы второго и, возможно, последующих уровней, которые отличаются более общим или более глубоким содержанием17.

Очевидно, что чем на более отдаленную перспективу распространяется прогноз, тем более обширные и полные сведения необходимы для его построения. Однако, объем исходных знаний об объекте (A) рано или поздно исчерпывается (ограничениями являются методы и средства, доступные исследователю), поэтому точность прогноза на последующие моменты времени (t0+1, t0+2, … t0+n) будет неизбежно снижаться - эстраполяция кривых годится только для краткосрочных прогнозов; быстрый рост кривой может означать близкий разворот тенденции (Турчин А.В. О возможных причинах недооценки рисков гибели человеческой цивилизации // Труды Института системного анализа РАН 2007. Т. 31, С.277).

Обозначим закон, по которому происходит снижение точности прогноза как Z. С учетом вышесказанного условно представим точность прогноза (обозначим её - P) в моменты времени t следующим образом:


[ 4 ] St ∙ Z = Pt , где t=0,1, 2, … n

Поясним. Если провести аналогию с известным физическим законом снижения освещенности объекта обратно пропорционально квадрату расстояния от источника света, то тогда в нашем случае расстоянием выступает временной отрезок, а освещенностью – точность прогноза18. Разумеется, квадратичный закон приближенно описывает ситуацию снижения точности прогноза – мы лишь предполагаем для простоты примера, что она снижается именно по данному закону. Не исключено, однако, что это снижение происходит по иному закону – например, по экспоненте. Вопрос о конкретном законе для изучаемого явления вряд-ли может быть решен удовлетворительно на текущий момент ввиду несовершенства точных математических исследований в сфере социальных явлений. Тем не менее, предложив в качестве примера именно квадратичный закон, получаем:

[ 4-1 ] St . 1 = Pt , где t=0,1, 2, … n

(t+1)2


Здесь: для момента времени t=0 точность прогноза (P) равна исходному состоянию объекта (S0) – о прогнозе в данном случае говорить вообще не корректно. Поэтому в данной модели в полном смысле слова прогнозом развития объекта являются его состояния в моменты времени t>0. И уже в момент времени t=1 (шаг или период прогнозирования) условное значение точности прогноза отличается от реального состояния объекта исследования на значение 1/22 , т.е. 0,25 от S1 (напомним: S1 - реальное состояние объекта исследования в момент времени t=1). В момент времени t=2 точность прогноза падает ещё и составляет 1/32 , т.е. 0,11 от S2. И т.д. По-существу, St – это реальное положение дел в изучаемом объекте в разные моменты времени; Pt – прогнозируемое положение дел в данном объекте. И, конечно-же, данная модель – это идеализация, т.к. открытые системы всегда подвержены влиянию извне, т.е. случайности, которая может внести существенные и не поддающиеся прогнозу коррективы в состояние изучаемого объекта (в точке бифуркации, выбора пути развития «поведение системы нельзя предсказать с полной достоверностью»19).

Подчеркнем еще раз, что предложенные формулы – лишь математическая абстракция, модель, призванная в краткой форме наглядно иллюстрировать: а) совокупность необходимых данных для прогнозирования; б) неизбежное снижение точности прогноза в зависимости от его отдаленности20; в) увеличение точности прогноза при более полных исходных данных об объекте исследования и более совершенном научном инструментарии.

Заметим, что некоторые авторы считают, что «строго научной частью прогнозирования может быть лишь подготовительный этап, когда формулируются гипотезы и в соответствии с ними собираются и статистически обрабатываются различные данные. Собственно прогнозирование … все же остается только искусством»21. Думается, что данное утверждение не должно останавливать научные изыскания в рассматриваемом направлении – в науке всегда есть место открытию и то, что раньше было более искусством (алхимия, астрология) дало начало вполне достоверным наукам.


  1. ^ Формулировка выводов и предложений.

Необходимы критерии оценки прогноза, которые зависят от его целей и задач. Однако, в общем случае можно предложить такую оценку - на период прогноза:

А) ЭКП будет полностью функционально по всем исследуемым показателям, если по всем параметрам (техническое, организационное, методическое, правовое обеспечение) получен прогноз развития не ниже удовлетворительного;

Б) ЭКП будет в основном функционально - по всем исследуемым показателям, если по параметрам (техническое, организационное, методическое, правовое обеспечение) получен прогноз развития не ниже удовлетворительного, но имеется тенденция ухудшения прогноза;

В) ЭКП будет не функционально – если хотя-бы один из параметров получил прогноз «неудовлетворительно».

Что означает для каждого конкретного исследования «неудовлетворительно» либо «удовлетворительно» определяются в его начале с привлечением организатора исследования.

Предложения по итогам исследования вносятся организатору исследования и носят рекомендательный характер.


Таким образом, обобщая изложенный материал, получаем следующую прикладную технологию прогноза деятельности для ЭКП:

  1. ^ Определение временных рамок исследования:

- для ЭКП гор- райлиноргана – до 1 года;

- для ЭКП областного уровня – до 3-х лет.

2. Определение группы экспертов и (или) совокупности подлежащих исследованию документов (здесь и далее под термином «эксперты» имеется ввиду представительная выборка сотрудников ЭКП, пропорционально отражающая профессиональные, должностные, возрастные и гендерные различия). Количественный состав опрашиваемых должен соответствовать:

- 1. правилам расчета выборочной совокупности – для этого необходимо определить генеральную совокупность (общее количество лиц, обладающих определенной информацией и доступных для опроса), и, исходя из этих данных математическим путем рассчитать необходимое количество опрашиваемых лиц.

Определение выборочной совокупности. Цели исследования позволяют остановиться на формуле расчета выборки для качественных признаков (данная задача наиболее часто встречается на практике). В качестве исходной изберем следующую формулу:

n = ___N t2 P (1–P)____

d2 N + t2 P (1–P)


где: n – рассчитываемая выборочная совокупность;

N – генеральная совокупность;

t – коэффициент доверия;

P – удельный вес изучаемого признака;

d – предельная ошибка выборки.

Генеральная совокупность – это общее количество интересующих исследователя респондентов. Коэффициент доверия возможно принять t=1, что вполне достаточно при социально–правовых исследованиях данного уровня. Выражение P(1–P) является дисперсией, т.е. средним квадратом отклонения изучаемого признака от среднего показателя. Она характеризует уровень однородности исследуемой совокупности. При исследованиях часто не представляется возможным точно узнать удельный вес признака, однако известно, что максимальная дисперсия не может превышать значения 0,25. Поэтому примем P(1–P) = 0,25. Значение предельной ошибки выборки изберем d=0,05 (т.е. 5 %), что является приемлемым для таких исследований.

Таким образом, окончательная формула для расчета выборочной совокупности принимает вид:

n = ___N 0,25____

0,0025 N + 0,25

Пример: Общее число сотрудников ЭКП региона составляет 400 человек. Сколько сотрудников из данной службы нужно проанкетировать из данного массива для получения достоверных данных?

Решение:

n = ___400 * 0,25______ = 80 сотрудников;

0,0025 * 400 + 0,25

Примечание: расчет количества выборочной совокупности применяется и для иных подобных расчетов – например, для определения количества подлежащих исследованию заключений эксперта.

-2. Кроме того, количественный состав опрашиваемых должен отвечать требованиям репрезентативности – по общему правилу результаты более достоверны, чем более разнообразна выборка по всем параметрам личности опрашиваемых (возраст, образование, должность, стаж работы; кроме того, важно территориальное разнообразие опрашиваемых, и даже пол лица могут иметь значение при оценке им проблем). Важно, чтобы отбор был случайным. Например, при механическом случайном отборе генеральная совокупность делиться на столько равных частей, какова должна быть выборка, а потом из каждой части исследуется одна единица, выбранная случайным образом (пример: для генеральной совокупности в 400 единиц, выборочная совокупность = 80. Следовательно, необходимо разбить всю генеральную совокупность на 80 частей, т.е. 400 / 80 = 5. Таким образом, мы получаем 80 групп по 5 единиц в каждой. Из каждой группы выбираем случайным образом по 1 единице, оставшиеся в каждой группе 4 единицы в дальнейшем исследовании не используются; в качестве «единиц» здесь могут фигурировать карточки с фамилиями сотрудников). Считаем при этом, что руководящий состав должен быть опрошен полностью в обязательном порядке.

Нужно стремиться, чтобы выборка адекватно отражала поло-возрастную структуру подразделения. Например, если в коллективе 40% составляют женщины, то и в выборке их количество желательно 40%. Аналогично производится выборка по возрастным группам, если это не повлияет на имеющий первостепенное значение отбор по профессиональному признаку.

В качестве примера, с целью учета опыта работы сотрудника и его административного кругозора предлагаем ввести следующие значения «веса» ответов экспертов (в баллах) – значения k:



Стаж работы в ЭКП

До 5 лет

5-10 лет

11-15 лет

Св. 15 лет

Руководитель

4


5

6

7

Старший специалист

3

4

5

6

Специалист

2


3

4

5

Вспомогательный персонал

1

2

3

4



Данную таблицу можно видоизменить - мы показали лишь общий подход к определению значимости ответов экспертов.


  1. ^ Постановка задачи перед экспертами. Инициатор исследования определяет круг интересующих его направлений (в общем случае – это упомянутые выше релевантные направления изменения ЭКП: правовые, технические, организационные, методические), разрабатывает анкетный материал для проведения опроса экспертов.

Иногда (в тех случаях, когда не требуется быстрая реакция опрашиваемых) желательна предварительная подготовка отобранных для исследования специалистов – необходимо предложить им в течении 1-3 дней обдумать общую существующую проблематику по теме проводимого исследования (без указания на конкретные вопросы, которые будут им заданы в анкетах). Так эксперты глубже проанализируют существующее положение дел и исследователь получит более продуманные ответы.

Как правило, анкеты заполняет опрашиваемый, а результаты интервью – сам интервьюер (интервью может быть как формализованным – т.е. ответы на заранее подготовленные вопросы, так и свободным, в виде рассуждений на заданную тему, которое можно записывать и на магнитофон, если против этого не возражает опрашиваемый). По данному вопросу необходимо помнить следующие основные положения22:

  • 1. В начале опроса необходимо показать его важность для опрашиваемого и дать инструкцию о порядке заполнения опросного документа (анкеты);

  • 2. Вопросы должны быть короткими, нейтральными, понятными тому кругу лиц, который предполагается опросить;

  • 3. Количество вопросов не должно быть более 15–20;

  • 4. Возможно использовать отсылочные вопросы, например: “Укажите Ваше образование:”, далее предлагаются варианты ответов; если образование не является, например, юридическим, а часть задаваемых далее вопросов касаются именно юристов, возможно предложить после соответствующей строки ответа: “Спасибо. В этом случае перейдите, пожалуйста, к вопросу №__”, т.е. к тому вопросу, который касается уже всей категории опрашиваемых.

  • 5. В начале ставятся вопросы демографического и социального характера – возраст, пол, образование, специальность, стаж работы и пр., затем – вопросы, интересующие интервьюера. При этом надо помнить, что наиболее важные для исследователя вопросы должны располагаться в средней части анкеты, ближе к её концу;

  • 6. В конце анкеты необходимо выразить благодарность опрошенному лицу;

  • 7. Вопросы могут быть:

– закрытыми – когда на вопрос предлагаются несколько вариантов ответов, в том числе – “иное _______”.и “затрудняюсь ответить”. Список ответов должен быть исчерпывающ, однозначен, без дублирования. На такой тип вопросов отвечают достаточно охотно;

– открытыми – на такой вопрос опрашиваемый отвечает в свободной форме, повествовательно. На данный тип вопросов не всегда отвечают полностью, однако такие вопросы незаменимы при необходимости выполнить поисковые исследования, когда их результат даже приблизительно неизвестен. В любом случае необходимо предоставлять опрашиваемому возможность высказаться свободно, т.е. такой тип вопроса необходим хотя бы в конце анкеты, например: “Что ещё Вы могли бы добавить по данным проблемам? : _______”.

- 8. Если исследователь предлагает некую градацию ответов (ряд возможностей) – то необходимо, чтобы данная градация была исчерпывающей и уравновешенной – т.е. полностью, без дублирования и нетенденциозно отображала спектр возможных мнений при ответах.

Пример правильной градации: - очень плохо; - плохо; - удовлетворительно; - хорошо; - очень хорошо.

Пример неправильной градации: - очень плохо; - неудовлетворительно; - удовлетворительно; - отлично.

В качестве примера возможно предложить следующую анкету для изучения мнения экспертов относительно состояния технического обеспечения ЭКП:

^ Уважаемый коллега! Интерес, проявленный Вами к данному исследованию, поможет Вам эффективнее решать профессиональные задачи; результаты данного исследования будут использованы в нормотворческой деятельности. Внимательно изучите опросный лист, отмечая позиции, которые Вы считаете правильными. Анкета является АНОНИМНОЙ!

^ 1. Ваше служебное положение (обведите или подчеркните выбранный ответ):

а) Руководитель; б) Старший специалист; в) Специалист;

г) Вспомогательный персонал.

^ 2. Стаж работы в занимаемой должности (по настоящему направлению службы):

а) до 5 лет - □ ; б) 5 - 10 лет - □ ; в )10-15 лет - □ ; г) свыше 15 лет - □ ;

3. Ваш пол: а) Мужчина- □ ; б) Женщина - □ ;

4. Оцените, пожалуйста, состояние техники Вашего ЭКП (обведите или подчеркните выбранный ответ):

1 - Очень плохое; 2 - Плохое; 3 - Удовлетворительное; 4 - Хорошее;

5 - Очень хорошее; 0 – затрудняюсь ответить.

5. Необходима ли модернизация компьютерного парка Вашего ЭКП в ближайшем году (обведите или подчеркните выбранный ответ):

1 – у нас даже излишнее количество компьютеров и они не полностью загружены;

2 – нет, такой необходимости я не вижу – модернизация не требуется и количество компьютеров оптимальное;

3 – необходима модернизация существующего компьютерного парка, но в целом, количество компьютеров достаточное;

4 - необходима как модернизация, так и дальнейшее приобретение компьютеров;

0 – затрудняюсь ответить.

^ 6. Оцените перспективы развития компьютерного парка Вашего ЭКП на ближайший год (обведите или подчеркните выбранный ответ):

1 - Насколько я знаю, ситуация будет ухудшаться, т.к. техника стареет, но её модернизация или приобретение новой не ожидается;

2 - Насколько я знаю, часть техники будет модернизирована, но в целом ситуация останется без изменений;

3 - Насколько я знаю, ситуация будет улучшаться, т.к. планируется существенная модернизация имеющихся и (или) покупка новых компьютеров;

0 – затрудняюсь ответить.

……………………………………………………………………………………….

……………………………………………………………………………………….

……………………………………………………………………………………….

^ Спасибо за участие в данном исследовании!


Разумеется, мы для примера предложили весьма условный вариант анкеты; вопросы могут быть абсолютно иными - важно лишь выдерживать общее направление исследования и соблюдать его методологию.


  1. ^ Проведение исследования – анкетирование или интервьюирование экспертов; изучение данных статистической отчетности службы; изучение документов подразделения (нормативных актов, заключений и справок эксперта). Здесь необходимо помнить о следующем:

  • 1. Перед проведением опроса необходимо протестировать анкетный материал – провести пробное исследование с привлечением небольшого числа лиц (5–10 человек, не участвующих в основном опросе) для выявления явных ошибок, сложностей в анкете с целью её коррекции;

  • 2. Условия проведения интервью, его место и время должно быть максимально комфортным (в разумных пределах) для опрашиваемого, необходимо изначально оговаривать временные рамки опроса;

  • 3. Профиль интервьюера (его внешний вид, стиль поведения, речь) – должны соответствовать усредненным нормам, принятым в обществе в целом. Особо важна доброжелательность и нейтральность интервьюера, уважительный тон. Однако заискивание перед опрашиваемым недопустимо – следует придерживаться равноправных взаимоотношений;

  • 4. Необходимо гарантировать анонимность опроса;

  • 5. Недопустимо вмешательство интервьюера в ответы опрашиваемого.

- 6. Исследование может проводиться с применением нескольких анкет, которые можно предлагать респондентам в разные дни – это зависит от целей и программы исследования.

Изучение документов подразделения.

Исследование заключений (справок) эксперта может дать определенную информацию о динамике качества подготовки специалистов. Например, анализ данных документов позволяет установить:

- качество оформления заключения эксперта с процессуальной и технической точки зрения;

- квалификацию эксперта;

- наличие и качество иллюстративного материала;

- соблюдение экспертом методики исследования и полнота ее отражения в заключении;

- характер выводов и пр.

Изучение психологического климата в коллективе проводится с привлечением независимых специалистов-психологов.


  1. ^ Экстраполяция тенденций (проводится при наличии последовательного по времени ряда данных об одном и том-же исследуемом параметре).

Приведем в качестве примера экстраполяции тенденций - динамику роста стоимости технических средств на балансе ЭКЦ УВД Омской области (тыс. руб.).

Исходные данные:




2003 г.

2004 г.

2005 г.

2006 г.

2007 г.

Стоимость технических средств на балансе ЭКЦ УВД Омской области

(тыс. руб.)



7340,190



7309,657



11056,802



25943,515



30960,086


Рассчитаем график изменения стоимости технических средств на балансе ЭКЦ (по оси абсцисс – отложены годы; по оси ординат – денежные средства в тыс.руб.)




Примечание: ломаной линией обозначена динамика стоимости технических средств. Прямой линией обозначена аппроксимация (прогноз развития данного параметра). Расчет графика произведен посредством программы MS PowerPoint-2003 (опция «Вставка» - «Диаграммы»).

Из графика видно, что в 2008 году (при условии сохранения имеющейся тенденции) стоимости технических средств на балансе ЭКЦ УВД Омской области может достигнуть 40 млн. рублей, а в 2009 году – около 48 млн. рублей.



  1. ^ Подведение итогов исследования, подсчет результатов – проводится процентное определение ответов по всей совокупности полученного материала и изучается разброс мнений экспертов. Необходимо помнить, что даже факт отказа лица отвечать на какой–либо вопрос также является достаточно интересным результатом, могущим подвести к определенным выводам. Особое значение при подведении итогов опроса приобретает требования добросовестности и объективности – нельзя игнорировать факты, полученные при опросе, которые по каким–то причинам не устраивают исследователя.

Для учета качественного состава экспертов при оценке результатов нужно учитывать «вес» (значимость) их ответов, о которой мы говорили выше. Например:

При оценке ответов на вопрос анкеты

^ 4. Оцените, пожалуйста, состояние техники Вашего ЭКП

1 - Очень плохое; 2 - Плохое; 3 - Удовлетворительное; 4 - Хорошее; 5 - Очень хорошее; 0 – затрудняюсь ответить –


Получены следующие результаты (опрошено 20 человек):




«Вес» значение ответа эксперта – коэффициент k*



ИТОГ

**

1

2

3

4

5

6

7

1 - Очень плохое

О т в е т и л о

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0

2 - Плохое

2 чел.

х 1 = 2 балла

1 чел. х 2 = 2 балла

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

4

3 –Удовлетворительное

0 чел.

0 чел.

2 чел. х 3 = 6 баллов

2 чел. х 4 = 8 баллов

1 чел. х 5 = 5 баллов

0 чел.

0 чел.

19

4 – Хорошее

0 чел.

2 чел. х 2 = 4 балла

3 чел. х 3 = 9 баллов

1 чел. х 4 = 4 балла

2 чел. х 5 = 10 баллов

2 чел. х 6 = 12 баллов

2 чел. х 7 = 14 баллов

53

0 – затрудняюсь ответить

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0 чел.

0

Баллы в столбцах

2

6

15

12

15

12

14




* - Значение k умножается на количество ответивших с таким k экспертов.

** - ИТОГ – сумма баллов в строках.


Пояснение: Из результатов анкетирования мы имеем распределение экспертов по «весу» (значимости) их ответов (в зависимости от стажа их работы и должности). Перемножаем количество человек, ответивших определенным образом на соответствующий их квалификации коэффициент k – получаем общий «вес» (значение) в баллах ответов данной конкретной категории экспертов (т.е. лиц с определенным значением k).

Из полученной таблицы, например, видно, что наибольшее значение баллов при ответе на поставленный вопрос получил ответ: состояние техники «Хорошее» - данный ответ набрал 53 балла. Изучая альтернативные мнения, следует обратить внимание, что плохим техническое оснащение ЭКП посчитали сотрудники с невысокой квалификацией (k =1 и k=2), что говорит, скорее, не о действительно плохом положении дел вообще, а об их личной неудовлетворенности в данной сфере. Возможно, руководителю в данной ситуации следует обратить внимание на техническую оснащенность и подготовленность младших сотрудников и вспомогательного персонала.

Имея аналогичное исследование за предидущие годы (всего – не менее 3-х) возможно произвести экстраполяцию тенденций, как это показано выше.

Мы предложили возможную технологию прогностического исследования для экспертного подразделения. С некоторой адаптацией данная методика подойдет и для других служб. При этом следует сказать, что проведение подобных социальных исследований целесообразно сделать постоянной практикой в коллективах, что будет способствовать более реальной оценке текущей ситуации руководителями всех уровней и их своевременному реагированию на имеющиеся проблемы.


доцент, к.ю.н. Бугаев К.В.


1 См.: E.Vityaev, E.Harlamov Prediction notion formalization. In: Probabilistic ideas in science and philosophy (Proceedings of the reagion conference, Novosibirsk, 23-26 sept., 2003), Novosibirsk, 2003, p.79-82.

2 Хомяков П.М. Системный анализ / Под ред. В.П.Прохорова, Изд. 3-е. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008, С.62-63.

3 Хомяков П.М. Там-же, С.72.

4 Хомяков П.М. Указ.соч., С.58-60.

5 Хомяков П.М. Там-же, С.62.

6 Хомяков П.М. Там-же, С.77-79. Следует также помнить, что принципиально непрогнозируемым являются текущие значения характеристик в краткие периоды смены состояний; труднопрогнозируемыми являются текущие значения второстепенных характеристик сложных систем – См.:Хомяков Там-же, С.179.

7 Хомяков П.М. Системный анализ / Под ред. В.П.Прохорова, Изд. 3-е. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008, С.186-191.

8 Ворощук А.Н. Имитационная система ТЭС. Назначение и описание // Сборник трудов ВНИИСИ. 1981, №2, С.29-40.

9 Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса, М.: «Наука», 1969, С.177.

10 Налимов В.В., Мульченко З.М. Там-же, С.178.

11 См.: Литвинов А.Н., Степанюк Р.Л. Прогнозирование и планирование в криминалистике / Под общ.ред. В.И. Гаенко. – М.: «Юркнига», 2004, С.41.

12 О понятии ТКО и её элементах писали многие авторы, труды которых мы анализировали в работах - см.: Бугаев К.В. О понятии технико–криминалистического обеспечения раскрытия и расследования преступлений // Криминалистика: актуальные вопросы теории и практики. Третий Всероссийский «круглый стол», 17-18 июня 2004 года. Сборник материалов. (Дополнение). – Ростов-на-Дону: РЮИ МВД России, 2004; Бугаев К.В. Организационные и методические основы технико–криминалистического обеспечения (в аспекте раскрытия и расследования преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств) // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского Серия «Юридические науки». Том 22 (61). №2. 2009 г., С. 301, а также в нашей диссертации «Технико-криминалистическое обеспечение раскрытия и расследования преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств», Омск, 2003 (с работой можно ознакомиться в Специальной библиотеке Омской академии МВД России). Изложенные нами в данных трудах результаты в части изучения системы ТКО и её элементов мы считаем по-прежнему в основном актуальными.


13 Эмпирические данные, описанные научными методами превращаются в научные факты.

14 Феофанов К.А. О сценарном подходе к прогнозированию // Социологические исследования, №5, 2008, С.68.

15 См.: Поппер К. Логика научного исследования / Пер. с англ., - М.: «Республика», 2004, С.54-55.

16 В частности, могут применяться подходы К.Поппера, К.Гемпля, модель Семантического предсказания, о которых говорилось выше, или иные – это вопрос выбранной методологии.

17 Майданов А.С. Методология научного творчества. – М.: Издательство ЛКИ, 2008, С.308-309.

18 Конечно, здесь мы говорим о правдоподобности данной гипотезы. Сам термин «правдоподобность» отнюдь не нонсенс в науке – так, например, из анализа произведений К.Поппера специалисты в области научной методологии делают вывод, что Поппер характеризует правдоподобность как степень приближения к более полной информации о реальности – см. Пирожкова С.В. Научное предвидение К.Поппера // Вопросы философии, №6, 2009, С.165.

19 См.: Рузавин Г.И. Неопределенность, вероятность и прогноз // Вопросы философии, №7, 2005, С.69.

20 Выход из ситуации высокой степени неопределенности долгосрочных прогнозов в какой-то степени разрешает сценарный подход – одновременное рассмотрение нескольких вариантов (сценариев) развития – см., напр.: Феофанов К.А. О сценарном подходе к прогнозированию // Социологические исследования, №5, 2008, С.67.

21  Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса, М.: «Наука», 1969, С.181-182.

22 По проблемам анкетирования и интервьюирования – с использованием материалов: Интервью и опросник: формы, процедуры, результаты / Э.Феннето. - СПб.: Питер, 2004.






Похожие:

Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconМетодические рекомендации к подготовке отчёта по темам внутришкольного инспектирования Сбор информации о применении современных образовательных технологий учителями школы
Сбор информации о применении современных образовательных технологий учителями школы
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconИнформационная деятельность человека сбор информации

Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconПлан оэр на 2011/12 уч год
Сбор, систематизация и уточнение информации о государственных и общественных организациях района и города, занимающихся укреплением...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconОсновные положения о назначении и производстве экспертиз в экспертно- криминалистических подразделениях органов внутренних дел
Производство экспертиз в экспертно-криминалистических подразделениях органов внутренних дел регламентируется
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconМинистерство российской федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий
В целях упорядочения аттестации сотрудников и работников судебно-экспертных учреждений и экспертных подразделений федеральной противопожарной...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconНейрокомпьютеры и их применение
Эффек-тивность использования нейрокомпьютеров для обработки радио и гидролокационной информации, причем как на уровне первичной,...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconАктуальность инновационной деятельности по внедрению информационных технологий в специальном образовании лидия Михайловна Дубровская, учитель-дефектолог уо «Дисненская госш»
...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях icon2. Используя ms word, выполните обработку текстового документа
Понятие информации. Виды информации. Роль информации и живой природе и в жизни людей. Язык как способ представления информации: естественные...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconУрок №1 Введение: Сбор Информации
«Погода оказывает влияние на нас. А оказывает ли влияние погода на других людей? Изменяется ли их настроение, работоспособность?...
Криминалистическое прогнозирование: сбор информации в экспертных подразделениях iconВнимание: сбор на ст м. Смоленская
Внимание: сбор на ст м. Смоленская Арбатско-Покровской линии в 15. 45 в центре зала
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов