3. Методы прогнозирования преступного повеления, построенные на криминогенных отклонениях в мотивации

1. В качестве конкретных методов, построенных на криминогенных отклонениях в мотивации, которые могут быть применены для вероятностного прогнозирования индивидуального преступного поведения, следует рассмотреть: 1) метод экстраполяции, 2) метод групповых (экспертных) оценок и 3) метод моделирования. У каждого из этих методов есть свои плюсы и минусы. В процессе проведения индивидуального прогнозирования целесообразно их комбинировать, что позволяет получить более надежные прогнозы. Совершенствование методик индивидуального прогнозирования, пишет В.К. Звирбуль, является одной из неотложных задач криминологии [122, с. 82].

2. Экстраполяционные методы прогнозирования в науке вообще и в криминологии в частности являются хорошо разработанными и наиболее доступными. В криминологии они применяются главным образом для прогнозирования преступности и представляют собой распростра-

310

яение выводов, полученных при изучении прошлой и настоящей преступности, на антиобщественные проявления будущего.

При прогнозировании индивидуального преступного поведения рассматриваемый метод в своем буквальном понимании пригоден лишь на уровне дедуктивного подхода при отборе наиболее криминогенных условных групп. На уровне индуктивного подхода название "метод экстраполяции" употребляется в переносном значении. И если в обычном понимании этот метод является математическим, статистическим, то в данном случае он больше базируется на психологической интуитивной основе. Он представляет собой не что иное, как распространение ранее проявленных субъектом своих асоциальных наклонностей и других криминальных отклонений в мотивации поступков прошлого и настоящего на его будущее поведение. Таким путем, как правило, осуществляется обыденное прогнозирование преступного поведения. Если воспитуемый один-два или более раз допустил пренебрежение правилами дорожного движения, нарушение общественного порядка в пьяном виде или корыстные проступки, появляются основания полагать, что он, при наличии соответствующих условий, может повторить эти правонарушения, а то и совершить однородные по мотивации опасные преступления, связанные с нарушением правил безопасности движения, злостное хулиганство, посягательство на государственную или личную собственность. На этом основании производится лишение водительских прав за управление транспортными средствами в состоянии опьянения. На закономерном предположении о перерастании проступков в преступление строится уголовная ответственность за правонарушения, совершенные повторно.

В основе таких экстраполяционных прогнозов лежит

311

IIІ

I

фундаментальное научное положение: "Человек есть не что иное, как ряд его поступков" [91, с. 236]. Продолжение этого ряда на будущее и есть прогнозирование путем экстраполяции. А поскольку поступки человека -результат внутренних устремлений, то индивидуальное прогнозирование, построенное на экстраполяции предшествующего отклоняющегося поведения и особенностей его мотивации, может быть достаточно надежным. В то же время все сказанное не означает, что на основе знаний личности человека и его прошлых поступков можно однозначно судить о его будущих действиях. Социальное содержание его личности и предшествующего прогнозу поведения может быть в данном случае лишь законом-тенденцией.

И.С. Кон на основе тематического обзора мировой литературы по многочисленным лонгитюдным исследованиям (вид повторного изучения, при котором ведется длительное периодическое наблюдение за одними и теми же лицами) пришел к важному для криминологической прогностики выводу о том, что существует достаточно высокая степень постоянства личности на протяжении всей жизни. И это постоянство полностью распространяется на поведенческие и мотивационные синдромы [153, с. 130-132]. В то же время он считает, что жизненный путь личности не только естественноисторический, повторяющийся процесс, но и уникальная, единственная в своем роде драма, каждая сцена которой - результат сцепления множества индивидуально неповторимых характеров и обстоятельств. Он приводит слова И.А. Бунина из книги "Жизнь Арсеньева" о том, что все человеческие судьбы слагаются случайно, в зависимости от судеб их окружающих, и полагает, что с этим должна считаться не только художественная литература, но и наука [153, с. 135]. Это положение эмпирически подтверждается криминологическими

312

исследованиями. Работники правоохранительных органов хорошо знают, что при проведении индивидуально-профилактической работы необходимо учитывать криминальные тенденции ближайшего окружения профилакти-руемого. Для предупреждения его "скатывания" к преступному поведению иногда достаточно "вырвать" его из этого окружения.

Точность прогноза зависит от содержания и полноты прогнозной информации. Если иметь данные по всем трем блокам, то методом экстраполяции можно получить относительно точные прогностические выводы. Более половины следователей, прокуроров и судей, раскрывая в анкетах методику прогнозирования индивидуального преступного поведения воспитуемых (правонарушителей), фактически говорили об экстраполяции, хотя и не называли ее таковой.

3. Эвристический метод групповых (экспертных) оценок существенно дополняет экстраполяцию. В криминологии этот метод также разрабатывается для прогнозирования преступности. Он представляет собой специфическую форму опроса (анкетирования) высококвалифицированных специалистов о тенденциях и закономерностях развития преступности в прогнозируемый период. Этот метод хорошо разработан в социальной науке [см., например: 273; 324 и др.]. Существующие разработки применимы и в криминологии.

Организация экспертных групп специалистов для прогнозирования индивидуального преступного поведения отдельных граждан практически невозможна, да и не нужна. В данном случае речь идет о целенаправленном прогностическом опросе должностных лиц (учителей, воспитателей, руководителей, начальников, представителей общественных организаций, наставников, работников милиции и др.), которые обязаны изучать и фактиче-

313

ски знают деловые, психологические и моральные качества воспитуемого, настоящие, возможно, и будущие условия его жизни и деятельности. Суждения этих лиц могут иметь важное диагностическое и прогностическое значение. Совокупность должностных лиц и других граждан, которые могут высказать свои собственные квалифицированные суждения о криминальных сдвигах в мотивации воспитуемого, социальном содержании его отклоняющегося поведения, причинах и условиях отклонений и деформаций, в данном случае рассматривается как условная группа экспертов, а их прогностические выводы - как экспертные оценки.

Групповые и индивидуальные обсуждения поведения воспитуемых в производственных и учебных коллективах и общественных организациях - явление не редкое. Необходимо лишь, чтобы эта работа проводилась на научной основе как в плане содержания и объема прогнозной информации, так и в плане методики получения прогностических оценок о воспитуемом, поведение которого обсуждается.

Метод экспертных оценок в том виде, как он описан выше, может быть использован для прогнозирования преступного поведения отдельных граждан работниками правоохранительных органов. А в специфически трансформированном виде - в форме допросов, производимых на основе уголовно-процессуального законодательства, этот метод применим в деятельности следователей, прокуроров и судей для прогнозирования возможного поведения виновного после совершения преступления. Оценка прогнозной информации следователем, прокурором или судом производится в данном случае на основании ст. 71 УПК РСФСР как любое другое доказательство по делу.

4. Метод моделирования преступного поведения в про-

314

гностических целях предполагает построение соответствующих моделей, изучение которых может заменить визвестных пределах исследуемый объект. Под моделью в широком понимании подразумевается реальный или осмысленный образ (изображение, описание, схема, чертеж, график и т.п.) или прообраз какого-либо объекта или системы объектов ("оригинала"), используемый при определенных условиях в качестве их "заместителя" или "представителя". В терминологии прогностики это понятие уже. Под прогностической моделью понимается іодель объекта прогнозирования, исследование которой юзволяет получить информацию о возможных состояни-объекта в будущем. Следовательно, этот "замести-или "представитель", построенный по принципу

Іуктурного или функционального подобия реального преступного поведения, может давать информацию о возможном поведении моделируемого объекта (прототипа).

Создание удовлетворительных гомоморфных моделей преступного поведения в целях его изучения и индивидуального прогнозирования - дело перспективное. Моделирование преступного поведения в какой-то мере может восполнить отсутствие реальных возможностей создания экспериментальных ситуаций совершения преступных посягательств. "Заместителями" преступного поведения, естественно, не могут быть модели материальные или предметные. Его функцию в данном случае могут выполнить лишь модели идеальные, построенные в виде схем, матриц, формул, модели логические и математические.

Структурная схема феномена мотивации, конкретизированная для прогностических целей в виде соответствующих блоков с набором необходимых качественно-количественных показателей прогнозной информации, представляет собой своеобразную логическую модель

315

преступного поведения. Ее разновидностями являются модели корыстного, насильственного и других видов мотивации преступления. Будучи аналогами преступного поведения, эти логические модели могут применяться при индивидуальном прогнозировании по-разному. Наиболее простая и доступная форма их применения - использование в качестве базы сравнения. Сравнивая мотивацию субъекта, поведение которого прогнозируется, с моделируемой мотивацией преступного поведения и устанавливая между ними совпадения и различия, можно судить о глубине антиобщественной направленности лица, криминогенности внешних условий мотивации и их возможном взаимосвязанном развитии на ближайшее будущее.

Существенный недостаток этой базы - то, что логическая модель, выраженная в качественных параметрах, трудно сопоставима с идентифицируемыми объектами. Указанный недостаток может быть устранен лишь при решении вопроса об измерении качественных признаков логической модели, что позволило бы перейти от логического моделирования к математическому [см.: 38; 67; 82]. В этом случае системная логическая модель может быть использована как необходимая ступень на пути к математическому моделированию, которая задает пределы математической модели, раскрывает ее структуру и взаимосвязи элементов, что должно найти непременное отражение в формуле многофакторной математической модели. Возможности математической модели шире логической. Она способна быть не только более надежной базой сравнения, но и давать новую количественную информацию о моделируемом объекте путем введения тех или иных изменений в ее параметры.

Проблемы квантификации факторов преступного поведения и отыскания для него оптимальных математиче-

316

ских моделей в советской криминологии решаются не однозначно. Во ВНИИ МВД СССР, например, при разработке многофакторных моделей по типу линейного уравнения множественной корреляции для прогнозирования рецидива при условно-досрочном освобождении (на базе экспериментальной выборки освобожденных из ИТУ в одной из республик в 1966 г.) была принята система относительных баллов, при которой каждому значению фактора присваивался балл, по своей величине прямо пропорциональный проценту лиц, совершивших новые преступления после освобождения, в этой факториальной группе. По расчетам процент рецидива преступлений после освобождения среди лиц, отбывавших наказание впервые, в отдельных возрастных группах составил 38; 22,3; 20,2; 8,1; 7,3 и 1%. В соответствии с этим первой группе присвоен балл, равный 3,8, второй группе - 2,2 и последующим -2,0; 0,8; 0,7; 0,2. Аналогичным образом определялись баллы и для других факторов.

Другой метод математического моделирования при прогнозировании преступлений предлагают Ю.М. Анто-нян и Ю.Д. Блувштейн. Опираясь на эмпирические данные о 500 судимых за умышленные преступления, разделенных случайным способом на обучающую и экзаменационную последовательности, они используют для прогнозирования рецидива математическую модель распознавания образов [48, с. 49-52]. Метод распознавания образов был успешно применен А.И. Долговой и ее сотрудниками. При изучении ими несовершеннолетних преступников и непреступников одного из городов и сравнении их с 13%-ной выборкой от всего 14-17-летнего населения этого города преступники распознавались от непреступников по комплексу признаков в 80,4% случаев [233].

Набор факторов, заложенных в трех взаимосвязанных блоках прогнозной информации о внешних и внутренних

317

условиях мотивации и ее типичной характеристике в характерных ситуациях, может быть признан вполне достаточным для прогнозирования первичного преступного поведения. Но косвенные количественные показатели о мотивации, используемые при экстраполяции и экспертных оценках, не пригодны для математического моделирования. Выраженные в тех или иных именованных числах (средняя зарплата в рублях, образование в классах, оценка поведения в количестве поощрений и взысканий и т.д.), они не имеют единого основания отсчетов, а поэтому с ними нельзя производить каких-либо математических операций. Для этого их необходимо привести, образно говоря, к единому знаменателю.

Такая квантификация криминогенных факторов, выраженная в процентах (баллах) и коэффициентах корреляции, может быть разработана на базе перфокартных систем учета, действующих в военных трибуналах. Улавливая до 300 криминологически значимых показателей, перфокарты на правонарушителей достаточно полно отражают блок 1 (внешние условия мотивации), менее полно блок 2 (внутренние условия мотивации) и частично блок 3 (типичную мотивацию в специфичной ситуации совершения преступления).

Если взять за базу (100%) общее число преступлений (правонарушителей), совершенных в течение года, то каждый интересующий нас криминогенный фактор получает относительно устойчивую меру, выраженную в процентах (частях или баллах). Например, такие факторы, как отсутствие в коллективе атмосферы нетерпимости к правонарушителям, регистрируются в 20,3% случаев, попустительство и безнаказанность к правонарушителям со стороны руководителей - в 11% и т.д. Удельные веса различных криминогенных факторов отражают универсальный закон распределения случайных величин. А с его по-

318

мощью, как доказательно пишут М. Давыдов и В. Лисичкин, можно "предсказывать с определенной вероятностью наступление тех или иных событий" [97, с. 12].

Общее распределение криминологически значимых показателей для мотивации преступного поведения в целом было представлено нами в условном эталоне 1 (некоторые показатели о внутренних условиях мотивации и ее конкретной характеристике при совершении преступления) и условном эталоне 2 (показатели о внешних условиях мотивации). Процентное значение показателей условных эталонов можно принять за основу квантифика-ции. Отклонения от эталонных величин тех или иных параметров, рассчитанных для каждого вида мотивации, каждого конкретного мотива, каждой категории правонарушителей и т.д., могут служить дополнительными и уточняющими данными при прогнозировании различных видов индивидуального преступного поведения.

Наличие условных эталонов распределения криминологически значимых показателей, полученных на основе обсчета генеральной совокупности преступлений или правонарушителей, учтенных в течение года, - надежная количественная база для прогнозирования индивидуального преступного поведения субъектов в плане дедуктивного подхода. Но дедуктивный подход, как мы убедились выше, не решает всех задач индивидуального прогноза. Здесь нужны многофакторные математические модели, которые, вобрав в себя прогностические возможности условных эталонов, были бы применимы на уровне индуктивного подхода. Для разработки таких моделей следует дополнительно измерить величину и характер (прямой - обратной) связи между каждым показателем и преступным поведением путем расчета коэффициента парной корреляции. Полученные обобщающие показатели (удельные веса и коэффициенты корреляции)

319

можно свести в таблицу, в которой каждый криминологически значимый фактор имеет свой удельный вес и коэффициент корреляционной связи с преступным поведением.

Подобная таблица может служить фактической базой для составления многофакторной математической модели типа:

у = ai X xi + 02 ^х Х2 + а₃ X *з — °п ^{х х}п-

где у- общее результирующее число; oj, 02» ^аз> —> ^ап ~ коэффициенты корреляционной связи каждого фактора с преступным поведением; х\, х% х$, ..., х„ - удельные веса каждого фактора в процентах или баллах.

Произведя сложение произведений относительных чисел, мы получим общее результирующее число, отражающее сумму произведений удельных весов каждого фактора и его коэффициента корреляции с преступным поведением. Опытным путем можно определить пороговое значение у (результирующего числа), ведя отсчет от которого рассчитать относительные величины правильных прогнозов, например 40, 50, 60, 70, 80%. В процессе прогностической деятельности и накопления опыта как пороговое значение, так и доли правильных прогнозов уточняются.

В виде эксперимента было отобрано 30 криминологически значимых признаков из внешних и внутренних условий мотивации преступного поведения: отрицательная характеристика, осуждение товарищеским судом, прежняя судимость, недостатки в воспитании ранее судимых, неблагоприятные условия воспитания, попустительство и безнаказанность на работе, недостатки в охране и хранении имущества, слабая борьба с пьянством, отсутствие в коллективе атмосферы всеобщего осуждения и т.д. Результирующее число этих факторов (сумма удельных ве-

320

сов и коэффициентов корреляции) оказалось равным 323,69.

Затем из числа общего массива перфокарт на осужденных методом случайной выборки (каждую десятую) было отобрано 100 штук, в 73 из которых результирующее число по вышеназванным 30 показателям оказалось не ниже 300, которое мы условно приняли за пороговое значение. После этого методом типового отбора вся генеральная совокупность перфокарт была расчленена по видам криминальной мотивации: корыстной, насильственно-эгоистической, анархическо-индивидуалистической, легкомысленно-безответственной. Из каждого вида мотивации также методом случайной выборки было отобрано по 100 карт. В пределах порогового значения оказалось 65 перфокарт о преступлениях корыстной мотивации, 79 -насильственно-эгоистической, 68 - анархическо-индиви-дуалистической и 48 - легкомысленно-безответственной.

Таким образом, точность прогноза в ретроспективном эксперименте оказалась равной 73%, а диапазон колебаний этой точности по мотивациям составил 31%. Более точно прогнозируются насильственные преступления и менее точно - неосторожные.

Вероятность прогноза как умышленных, так и неосторожных деяний, несомненно, повысится при разработке более совершенных методик. Экспериментальное прогнозирование, произведенное нами, следует рассматривать лишь как первое и далекое от совершенства приближение к индивидуальному прогнозированию путем математического моделирования мотивации преступного поведения на базе перфокартных систем учета осужденных военными трибуналами.

Проблема прогнозирования индивидуального преступ ного поведения с помощью многофакторных моделей 21. Зак. 1723 321

(таблиц, схем) давно беспокоит криминологов. Это особенно относится к ученым США [333, с. 271-278].

Первое исследование о возможности предсказания ус-пеха условно-досрочного освобождения в 1923 г. провел в США С. Уорнер. Э. Берджес и его коллеги впервые применили при прогнозировании результатов условно-досрочного освобождения методику, построенную на учете 71 фактора. В начале 30-х годов на основе опроса заключенных Ф. Лон предложил перечень 42 положительных и отрицательных прогностических факторов, на основе которых можно было предсказать исход условно-досрочного освобождения.

В 1943 г. В. Фокс разработал шкалу для определения степени приспособляемости заключенного к условиям жизни в тюрьме. Эта шкала, как пишет сам Фокс, с успехом применялась для прогнозирования результатов условно-досрочного освобождения. Она включала в себя 11 факторов: отношение к работе, оценка поведения заключенного персоналом тюрьмы, совершение проступков, связь с "волей", отношение заключенного к занятиям в школе, характер совершаемых им проступков, число получаемых и отправляемых им писем, религиозность, постоянство работы в тюрьме, посещение школы. Фокс не просто дал перечень факторов, но и оценил каждый из них в баллах. Например, он так оценил отношение к работе: хорошее - 24,3; среднее - 16,2; плохое - 8,1.

По этому же пути пошли Ш. и Э. Глюк. Они опубликовали пятифакторную прогностическую таблицу, но уже для прогнозирования делинквентности подростков. Таблица строилась на оценке семейного воспитания. Она привлекла большое внимание ученых, в том числе и в нашей стране. Правда, у нас она вызвала, как и вся буржуазная криминология, только огульную критику. Таблица социального прогноза Глюков включала в себя: 1) руко-

322

водство подростком со сторо^^{1 отца} (чрезмерно строгое или беспорядочное - 72,5; с?^абое - ⁵⁹>⁸'> твердое, но с добрым отношением - 9,3); 2)^КОНТР^{ОЛЬ за} подростком со І стороны матери (плохой - № удовлетворительный 57,5; хороший - 9,9); 3) отноШ^{ение отца к} подростку (безразличное или враждебное - ⁸⁶>²' ^теплое ~ ³³'^{8); 4) отно}' шение матери к подростку (безразличное или враждебное - 86,2; теплое - 43,1); 5) сплоченность семьи (разобщенная - 96,9; с некоторыми Цементами единства - 96,9; сплоченная - 20,6). В этом п/^не представляет интерес и шкала делинквентности КваР^ацеУ^са> которая содержит 145 альтернативных вопросов (^{75 для} обследуемых детей и 70 для учителей и родител*)- Вопросы касаются личности подростка, ближайшего социального окружения и школы.

В нашей стране значимы^ результатов, заслуживающих внимания научных и практических работников, добился А.П. Закалюк [120]. ^{йтогом его} научной разработки явились карты учета (^Формации, составленные применительно к деятельное^ органов милиции в отношении лиц, подлежащих адми>^1ИСТР^{ативном}У надзору, Р^а" нее судимых, но не подлежав ^такомУ ^наД³°РУ> ^веДУ щих паразитический образ /^сизни' конфликтующих в сфере семейно-бытовых отно^^ений> ^и подростков. Каждая карта включает в себя л^^ть Разделов: 1) основные данные о лице; 2) прогностич^^ские признаки; 3) поведение лица после постановки на У^{чет и ме}Р^ы Реагирования; 4) профилактические меры; Л контроль. Прогностический раздел карт по содержав^{10 и наб}°РУ признакрв специфичен для различных кате^Р™ профилактируемых, что отражает эмпирически усыновленные и прогностически значимые (криминогенно^{16 и} антикриминогенные) признаки для каждой группы ГРаВДан, состоящих на том или ином учете в милиции. Ка^^{дый п}Р^изнак имеет балль-

323

ную оценку, математически выведенную на основе его фактических связей с преступным поведением. Обстоятельства, способствующие совершению преступлений, имеют знак "+", а препятствующие их осуществлению, -знак"-".

В порядке примера приведем прогностические признаки для состоящих на учете несовершеннолетних: 1) в настоящее время работает или учится (- 6), не работает и не учится (+6); 2) по месту работы (учебы) характеризуется положительно или удовлетворительно (-12), нарушает дисциплину (+10), пассивно относится к труду (учебе) (+7), пренебрежительно относится к окружающим (+3), не желает участвовать в общественной работе (+4), пьянствует (+3); 3) по месту жительства характеризуется положительно или удовлетворительно (-17), пьянствует (+12), имеет иное отрицательное поведение (+14); 4) к родителям относится хорошо или удовлетворительно (-10), безразлично или неприязненно (+5); 5) в антиобщественной группе является лидером (+3); 6) после принятия мер воздействия правонарушений не допускал (-7), допускал (+14); 7) после принятия общественных мер воздействия антиобщественные поступки не допускал (-2), допускал (+9); 8) в семье никаких мер не принималось (+4); 9) в поступках появились злобность (+6), наглость (+6), жестокость (+6), настойчивость (+6).

Далее в карте даны порядок суммирования баллов и интервалы прогностических оценок. При итоговом значении меньше -10 нет оснований ожидать совершения преступления; при итоговом значении от -10 до +30 нельзя сделать определенного вывода и требуется дальнейшее наблюдение; при итоговом значении +30 и выше следует ожидать совершения преступления [120, с. 186].

Аналогичным образом составлены и другие разделы рассматриваемых карт. Содержание, наборы и балльные

324

оценки признаков имеют между собой существенное различие. Например, для лиц, подлежащих административному надзору, есть признак "семейное положение" с оценками: женат (-4), неженат (+3). Этот же признак есть и для ранее судимых, но не состоящих под надзором, с оценками: женат (-10), неженат (+10). Для остальных категорий, в том числе и для лиц, ведущих паразитический образ жизни, этот параметр вообще не применялся и т.д. Можно упрекнуть автора также за то, что он, положив в основу своего "типологического подхода" прогнозирования направленность личности [120, с. 44], не подтверждает этого набором признаков.

Эти вопросы и противоречия обусловлены (и это автор неоднократно подчеркивает) ограниченностью реального учета данных милицией, на которые автор опирался в своем выборочном исследовании. В связи с этим напрашивается важный для криминологической прогностики вывод: если ограниченные данные о лицах, состоящих на учете в милиции, при научно обоснованном подходе их качественно-количественного использования дают возможность сделать относительно надежные прогнозы, то достоверность индивидуального прогнозирования может быть повышена при построении прогностических таблиц на основе избирательно связанного комплекса внутренних и внешних условий мотивации преступного поведения и ее отдельных видов. Правда, при этом нельзя забывать того, что прогнозирование индивидуального преступного поведения лиц, состоящих на учете в милиции, несколько упрощается, так как сама постановка на учет была уже предварительным прогнозом, опирающимся на выверенные практикой фактические и правовые основания.

Возвращаясь к нашему эксперименту ретроспективного прогнозирования на основе обобщающих показателей

325

о содержании мотивации преступного поведения, личности правонарушителя и причинах преступления, которые на основании материалов уголовного дела всякий раз отражаются в перфокартах на осужденных, можно сказать, что такой подход упрощает разработку прогностических таблиц и дает возможность сделать их едиными, региональными, дифференцировать применительно к видам преступного поведения, типам правонарушителей и социальным сферам. Для этого вполне может быть пригодна система первичного учета органов внутренних дел (а именно статистические карточки на выявленное преступление, на раскрытое преступление и на лицо, совершившее преступление), если их дополнить необходимыми криминологическими показателями. Действующие карточки постоянно обсчитываются на ЭВМ. Базируясь на банке их криминологических сведений, которые постоянно отслеживаются и уточняются, можно создавать различные прогностические таблицы, которые всегда будут соответствовать меняющейся криминологической обстановке в стране, регионе, социальной сфере или группе населения.

Для практического применения данной методики следует разрабатывать прогностические таблицы, в которых должны быть показатели каждого фактора, общее результирующее число и его пороговое значение. Разрабатываемые специалистами в центральных (республиканских, областных) правоохранительных органах, прогностические таблицы могут применяться на местах для прогнозирования возможного противоправного поведения конкретных лиц. Техника количественного прогнозирования при наличии таких материалов упрощается. Характеристика личности того или иного воспитуемого и другие обстоятельства с помощью соответствующих таблиц лег-

326

Таблица 2

Примерная прогностическая таблица* (фрагмент)

І -

Криминогенный (анти-	Удельный	Коэффи-	Произве-
криминогенный) показа-	вес (х), %	циент	дение
тель		корреля-	(х- а)
		ции (в)

27,4	+0,835	+22,88
40,8	+0,997	+40,67
7,6	+0,850	+6,46

Неблагоприятные условия семейного воспитания Отрицательная характеристика

Осуждение товарищеским судом и привлечение к административной ответственности

+0,935

7,8

+7,29 000,00 000,00

Прежняя судимость и т.д. Результирующее число Пороговое значение результирующего числа

*Вместо удельных весов и коэффициентов корреляции может использоваться криминологическая значимость факторов в баллах и других показателях.

ко переводятся в удельные веса, коэффициенты корреляции и их произведение (табл. 2).

При сопоставлении общей суммы произведений показателей личности конкретного лица с расчетным пороговым значением результирующего числа, указанным в таблице, выводится вероятностный прогноз возможного противоправного поведения этого лица.

Учитывая большой объем показателей, фиксируемых в перфокартных или иных системах учета, прогностиче-

327

ские таблицы могут быть доведены до относительно высокой степени надежности.

Прогностические выводы, полученные методом математического моделирования, не могут быть фатальными. Вывод о предсказании возможного преступного поведения конкретного лица должен базироваться не столько на количественном, сколько на качественном анализе. Применение прогностических таблиц дает возможность лишь системно учесть всю совокупность наличных криминогенных и антикриминогенных факторов; позволяет их измерить на основе общих статистических закономерностей распределения; подводит под эмпирически-интуитивное прогнозирование более строгую научную базу; более четко ориентирует соответствующих должностных лиц на проведение индивидуальной работы с определенными воспитуемыми.