Статистика преступности требует научного измерения


До недавних пор, в учебной, научной и научно-популярной литературе господствовал лишь один способ относительного измерения преступности. Он состоит в том, чтобы использовать аналитическую единицу исчисления и сравнения состояния преступности в разных странах и регионах с отличающимся по количеству населением. Этой единицей является, как правило, 10 000 или 100 000 населения, которые и представляют собой базу расчёта. Никому, кроме автора этой книги, учитывая доступную литературу, не приходила мысль о том, что и сама парадигма, и метод расчёта на базе 10 000 или 100 000 населения, противоречат не только правилам математики, но и основным законам социальной биологии.

Идея книги «Относительное измерение интенсивности преступности» состоит в том, чтобы проверить гипотезу об аналитической единице относительного измерения преступности. Совершенно ясно, что для этого нужно использовать эмпирические доказательства, а не умозрительные домыслы и философствование. Проверка гипотезы заняла долгое время и предполагала множество математических расчётов.

В первую очередь, нужно было определить эмпирический материал, с которым придётся иметь дело для проверки гипотезы. Для этого в первой главе книге нужно было выяснить, подходит ли на эту роль государственная статистика? Поскольку в современной криминологии практически никто не проявляет доверия статистике, необходимо было выяснить, в чём её реальные недостатки? Основная неудовлетворённость статистикой проявляется в её неспособности регистрировать скрытую часть преступности, которая остаётся в тени. Поэтому приводятся различные способы того, как можно выявить тёмную цифру преступности. Практически все способы выявления тёмной цифры преступности скомпрометированы. Самыми ненадёжными способами оказались те, которые используют метод опроса потенциальных жертв преступлений (victimization survey) или возможных преступников (self-report). По иронии, это сейчас наиболее востребованные методы, но они, к сожалению, и самые скомпрометированные. Причина состоит в том, что респонденты на эти вопросы чаще всего лгут, о чём свидетельствуют данные.

Математическая проверка этих данных свидетельствует о ещё большей ненадёжности означенных методов, по сравнению с официальной статистикой.

В книге приводятся доводы в пользу того, что данные официальной статистики могут быть существенно искажены, как в сторону преувеличения, так в сторону приуменьшения. Но всё же, эти данные более близки к реальности, чем те, которые получены путём опросов респондентов. Обилие доказательств приведены в первой главе книги. Используя данные официальной статистики можно оперировать ими, как своего рода выборкой. Она может быть либо выборкой к реальной преступности, либо выборкой к способности государственных органов регистрировать преступления. В любом случае, принцип выборки даёт возможность использовать статистику в исследовательских целях для выявления наличия или отсутствия корреляции.

Автор приходит к выводу, что все известные доселе методы вычисления тёмной цифры преступности, непригодны для вычисления оной. Но существует хороший метод вычисления математически ожидаемого числа преступности с учётом дисперсии. В его основу положена математическая вероятность, которая основана на количестве населения, играющего ключевую роль во всевозможных социальных явлениях.

Во второй главе книги представлено пояснение того, почему не следует применять метод относительного исчисления преступности, исходя из аналитической базы в 10 000 или 100 000 населения. Этот метод относительного исчисления не учитывает влияние всего населения на количество совершаемых преступлений. Ситуация, когда территории с разным количеством населения сравниваются с использованием существующей формулы вычисления интенсивности преступности, проявляет существенную, лежащую на поверхности, ошибку. Она состоит в том, что в формулу в качестве делителя включена совокупность всех преступлений, совершённых всем населением, а не аналитической базой сравнения в 100 000 человек. Это приводит к тому, что в регионе с большим количеством населения, количество преступлений будет больше, а база сравнения всегда одна и та же – 100 000 человек.

Третья глава книги наиболее обширная. В ней представлена доказательственная база того, что существует корреляция между количеством народонаселения и количеством зарегистрированных преступлений или выявленных лиц, совершивших преступления. Это даёт возможность использовать количество народонаселения соответствующего возраста в качестве опорной точки для выявления тёмной цифры преступности, и для пропорционального сравнения состояния преступности в разных регионах и странах. Эмпирической базой исследования были статистические данные по 25 государствам стран мира всех заселённых континентов. Представлены государства разного уровня экономического и культурного развития. От наиболее продвинутых до наиболее отсталых. В этой главе находят подтверждение и опровержение важные гипотезы. В частности, полностью опровергнута концепция положительного влияния плотности населения на количество зарегистрированных преступлений. Напротив, корреляция подтверждена только с количеством населения, а не его плотностью. Поскольку корреляция между количеством населения и количеством зарегистрированных преступлений подтверждена, то это стало весомым доказательством против использования аналитической базы сравнения состояния преступности, исходя из 10 000 или 100 000 населения.

Четвёртая глава книги в более подробной форме изложения повествует о математическом вопросе влияния количества народонаселения на преступность. Она представляет собой классический формат полемики, когда оцениваются аргументы исследователей, предшественников. Оценены возможности использования метода наименьших квадратов при исследовании проблемы влияния количества населения на состояние преступности в регионе.

Пятая глава книги построена вокруг использования компьютерного моделирования для проверки гипотезы влияния количества народонаселения на количество совершаемых преступлений. В компьютерные модели двух городов с разным количеством населения подтвердили гипотезу о корреляционной вязи между количеством народонаселения и преступностью. Сто прогонов каждой модели дали математическую закономерность такого влияния.

В шестой, заключительной части книги, кратко описана закономерность восприятия новый научных идей, которая, как мне представляется, вполне уместно завершает книгу, и не является упрёком скептикам, а, напротив, в ней доказана биологическая предрасположенность человека к скептическому восприятию всего нового.

Авторское видео

Павел Павлович Сердюк,
доктор юридических наук, профессор

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.