Логіка права: стратегія кримінального профілювання
Ключові слова:
кримінальне профілювання, прийняття рішень, інформаційні технології, кластерний аналіз, індикатори кримінальних рецидивівАнотація
Розглянуто кримінальне профілювання як одну із стратегій підтримки прийняття рішень у кримінальному судочинстві. На основі унікального набору статистичних та динамічних даних соціологічного опитування 13010 засуджених, які відбувають покарання у пенітенціарних закладах України, побудовано кластерну модель для визначення значущих індикаторів кримінальних рецидивів.
Проведений емпіричний аналіз дає підстави зробити висновок про те, що максимальний вплив на ймовірність вчинення кримінального рецидиву чинять кількість попередні судимостей, вік на момент першого засудження, наявність умовних судимостей та дострокових звільнень. Побудована комп’ютерна модель спрощує розуміння злочинної поведінки та зв’язку між деталями профілю злочинця та надає підтримку при прийнятті рішень у кримінальному судочинстві.
Завантажити
Посилання
Petherick W. A., Turvey B. E. Criminal Profiling. In Criminal Profiling. An Introduction to Behavioral Evidence Analysis (Fourth Edition). 2012. Pp. 121-140 p. DOI: https://doi.org/10.1016/C2010-0-66252-3
Ковальчук О. Смарт-технології у кримінальному судочинстві. Міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні технології та комп’ютерне моделювання». 2020. С. 121-122. URL: http://itcm.comp-sc.if.ua/2020/zbirnyk2020.pdf (дата звернення: 13.05.2022).
Itulua-Abumere F. Criminal Profiling. London: Roehampton University. 2012. URL: https://www.researchgate.net/profile/Flourish-Itulua-Abumere/publication/ 260083326_Criminal_Profiling/links/02e7e52f66d601e9fe000000/Criminal-Profiling.pdf (дата звернення: 11.05.2022).
Третиник В. В., Чернявський А.С. Створення психологічного портрета злочинця на основі методів нечіткої логіки. URL: http://pmk.fpm.kpi.ua/arhive_2018 (дата звернення: 07.05.2022).
Berezka K., Kovalchuk O., Banakh S., Zlyvko S., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022. Vol. 22(1). pp. 1-17. DOI: 10.2478/foli-2022-0001
Babuta A., Oswald M., Rinik C. Machine Learning Algorithms and Police Decision-Making. Unuversity of Winchester. 2018. 45 p.
Ghasemi M. Anvari D., Atapour Mю, Wormith J. S., Stockdale K. C., Spiteri. The Application of Machine Learning to a General Risk–Need Assessment Instrument R. J. in the Prediction of Criminal Recidivism. Criminal Justice and Behavior. Vol. XX. No. X. 2020. P. 1-21.
With leaps and bounds in technology, will AI ever be able to understand emotion? World Economic Forum. 2017. URL: https://www.weforum.org (дата звернення: 30.04.2022).
Fingerhood M. The Misuse of Big Data Algorithms in the United States Criminal Justice System. Toward Data Science. 26, Jun 2019. URL: https://towardsdatascience.com. (дата звернення: 23.04.2022).
Your next lawyer could be a machine. World Economic Forum. 2017. URL: https://www.weforum.org. (дата звернення: 12.05.2022).
Cluster Analysis. Science Direct. URL: https://www.sciencedirect.com/topics/medicine-and-dentistry/cluster-analysis (дата звернення: 11.05.2022).
