«вероятность» и «информация»
Анализируя существующие в криминалистике на протяжении последний 40 лет попытки применения шенноновского подхода, можно прийти к выводу, что поставленная задача до сих пор не разрешена потому, что в криминалистике до настоящего времени не используется теория вероятностей. Поскольку измерение количества информации К. Шеннон производит на основе оценки вероятности того или иного события, то перед тем как производить измерение количества информации и выражать его в битах, требуется рассмотреть вероятности соответствующих событий.
Первой работой, в которой целенаправленно собран материал, относящийся к применению методов теории вероятностей и статистики в судебной экспертизе, является «Статистическая дактилоскопия»[72]. Некоторые приведенные в ней положения будут рассмотрены в соответствующих частях нашего исследования.
Однако следует указать, что эта проблема только начинает разрабатываться[73]. Одним из ученых, который своими работами только наметил этот путь, является Л. Г. Видонов. Однако его количественный анализ базируется на количестве изученных автором уголовных дел, выраженных в процентах. Таким образом, его работы, во-первых, не основаны на понятиях теории вероятности, во-вторых, целью его исследования стало установление корреляционных связей между элементами криминалистической характеристики.
Положительно оценивая идею Л. Г. Видонова, заключающуюся в обнаружении корреляционных связей между элементами криминалистической характеристики преступлений, Р. С. Белкин отметил: «Время шло, множились работы, в которых на все лады говорилось о криминалистической характеристике самых различных преступлений. Но примеру Л. Г. Видонова никто не последовал, и это понятно: легче описывать элементы характеристики, да еще по собственной схеме, чем заниматься весьма трудоемким процессом выявления корреляционных зависимостей»[74].
Интересным является анализ тех научных направлений в криминалистике, которые могли бы стать преемниками исследований Л. Г. Видонова, и тех, которые стали ими на самом деле. Работа указанного автора могла послужить основой для масштабного внедрения методов и понятий теории вероятности в криминалистику. После чего закономерно на основе теории вероятности мог бы сформироваться в криминалистике шенноновский подход. Однако этого не произошло. Криминалистика в лице Л. Г. Видонова еще не сделала даже полшага, а только посмотрела в сторону статистики, как тут же последовала резкая критика этого направления исследований А. М. Лариным. В результате чего теория вероятности практически полностью была исключена из научных исследований по криминалистике до настоящего времени.
Более того, работами ряда авторов, в частности А. Ф. Лубина и его учеников, методы теории вероятности противопоставляются методам математической статистики, таким как факторный анализ. А. Ф. Лубин пишет: «Факторный анализ на базе компьютерной технологии позволяет превратить качественное в количественное, невозможное – в реальность, а точнее: более или менее опосредованная форма внутрисистемных связей модели механизма преступной деятельности может отражать и отражает – и в этом суть – объективные причинные процессы»[75]. И далее: «Проблема усложняется тем, что следовая картина преступной деятельности отражается исключительно в виде качественных факторов, например в виде способов совершения действий, предметов кражи, пола и возраста субъектов, судимости и т.п. Но и здесь факторный анализ дает шанс для перевода качественных характеристик в количественные»[76].
Таким образом, подход А. Ф. Лубина, во-первых, исключает применение теории вероятностей, во-вторых, представляет собой использование факторного анализа в качестве средства измерения, позволяющего перейти от качественных признаков к количественным оценкам степени связи этих факторов, в-третьих, целью исследований провозглашается установление корреляционных связей. В частности, автор решает следующую задачу: «интерпретировать результаты факторного анализа модели механизма преступной деятельности в виде закономерностей второго типа – закономерностей корреляционных отношений как основы для иерархической системы типовых версий»[77].
В результате А. Ф. Лубин проводит исследование, полностью соглашаясь с мнением и Р. С. Белкина и А. М. Ларина. Некритический учет мнения Р. С. Белкина привел его к тому, что приоритетным направлением становится исследование корреляционных связей; все тот же некритический учет мнения А. М. Ларина – к тому, что корреляция становится самодостаточным предметом исследования и методы исследования связей между признаками противопоставляются методам теории вероятностей.
Предложенные нами методы решения ряда проблем криминалистики, связанных с использованием теории вероятностей и статики в деятельности по выявлению и расследованию преступлений, позволяют провести критический анализ ранее осуществлявшихся подобных попыток. Целью такого анализа является, во-первых, более четкое указание на те новые принципы и положения, которые отличают проведенное нами исследование от иных разработок, во-вторых, выявление определенных пробелов в существующих подходах к решению проблемы, которые не позволили ряду авторов достичь желаемого результата.
Слабая, с точки зрения теории вероятностей, теоретическая проработанность составления таблиц связей между признаками во многом предопределила резкую критику использованного Л. Г. Видоновым подхода. Одним из негативных результатов неконструктивной критики А. М. Лариным работ, выполненных Л. Г. Видоновым, оказалось то, что было отвергнуто само направление исследований, использующих в криминалистике научные категории теории вероятностей.
Как было отмечено, одним из ученых, который широко использует статистические методы в качестве основы для разработки частных криминалистических методик расследования, является А. Ф. Лубин. В диссертационном исследовании А. Ф. Лубин (1997) провел методологический анализ возможности применения статистики в качестве метода, позволяющего обнаружить закономерности там, где, на первый взгляд, мы видим «игру случая». Наряду с перспективностью введения в научный и практический оборот судебной статистики понятия механизма преступления, А. Ф. Лубин тут же со ссылкой на С. С. Остроумова[78] замечает, что известно и другое: один и тот же материал дает существенно различные выводы при различных видах группировки (типологические, вариационные, аналитические)[79]. После чего автор связывает две различные мысли в одно предложение, которое, взятое в целом, выражает негативную оценку статистики как метода исследования, подчеркивая субъективизм полученных результатов. Он пишет: «Если не учитывать типологию механизма преступления, можно получить явно нереальное, но желательное «состояние преступности», то есть А. Ф. Лубин рассматривает статистические методы не на базе криминалистики, а на базе криминологии, в которой эти методы широко распространены, общепризнанны и не требуют какого-либо обоснования. Поэтому критика А. Ф. Лубиным ошибок применения статистики при анализе «состояния преступности» не решает криминалистических задач, поскольку не относится к предмету криминалистики.
Тем не менее развитие сформированной собственной позиции выражается А. Ф. Лубиным в следующей формулировке: «Типология, вариация и анализ «говорящих цифр» свидетельствуют не столько о сущности преступных проявлений, сколько о некорректном сложении того, что не должно сопоставляться и тем более – складываться»[80]. Изложенная мысль обосновывается следующим высказыванием: «Раскрываемость фальшивомонетничества в 1994 году составила 51% против 4,4% в 1993 году». Свое негативное отношение к статистике А. Ф. Лубин выражает следующей фразой: «Совершенно иные данные получаются, если фальшивомонетничество типизировать по механизму его совершения. Тогда наиболее квалифицированные и наиболее опасные виды изготовления и сбыта наиболее крупных сумм фальшивых денег окажутся в числе наименее раскрываемых»[81].
С нашей точки зрения, критика А. Ф. Лубина не достигает цели по той простой причине, что различные проценты отражают различие в целях исследования. В одном случае указывается общая раскрываемость фальшивомонетничества, тогда как другим объектом внимания становятся только «наиболее квалифицированные и наиболее опасные виды изготовления и сбыта наиболее крупных сумм фальшивых денег». В целом первое и второе высказывания не только не противоречат друг другу, но прекрасно дополняют друг друга, при этом второе конкретизирует первое.
С нашей точки зрения, на идеологии научного исследования А. Ф. Лубина сказались позиция А. М. Ларина, когда последний резко негативно отозвался о статистике, а также взгляды Ж. А. Кетле, который писал: «Мы должны проявлять к статистическим данным совершенно исключительное недоверие, крайний скептицизм …»[82].
Посвятив 18 страниц своей докторской диссертации «частотной характеристике» элементов модели механизма преступной деятельности и указав, что «именно это и стараются сделать при формировании криминалистической характеристики преступлений определенного вида», А. Ф. Лубин пришел к выводу, что «в итоге, как правило, получается то, что Гегель называл «дурными» абстракциями, которые «отражают набор свойств, равным образом принадлежащих качественно различным объектам»[83]. Выявление частотных закономерностей с точки зрения автора не более чем промежуточный, хотя и абсолютно необходимый этап, позволяющий перейти к основному методу – факторному анализу.
По мнению А. Ф. Лубина, «факторный анализ на базе компьютерной технологии позволяет превратить качественное в количественное, невозможное – в реальность …». Факторный анализ является ветвью многомерного статистического анализа, исследующего внутреннюю структуру матриц корреляций (ковариаций) в целях снижения размерности изучаемого явления, в частности механизма преступной деятельности. Из этого определения вполне понятно, что «факторный анализ, конечно, носит отвлеченный характер: он только решает вопросы о наличии – отсутствии и тесноте факторных связей, но не решает предметных вопросов. Статистика только устанавливает либо опровергает наличие связи, определяя их силу. В то же время полученная в результате обработки матриц новая факторная структура наводит на мысли о других, более глубоких и конкретных связях. Истолкование смысла и причины возникновения связей – дело криминалистики как таковой»[84]. По нашему мнению, автор использует факторный анализ для того, чтобы поставить перед криминалистами задачу, заключающуюся в истолковании смысла результатов факторного анализа. Это означает, что автор сначала, так сказать на ровном месте, создает проблему, а затем ищет среди криминалистов желающих все бросить и заняться ее решением.
В результате автором получен «обоснованный алгоритм построения и разработки типовых версий при расследовании краж. Методология его получения является средством и иллюстрацией того, как структурно-факторная модель механизма преступной деятельности превращается в средство изучения объективной реальности, а результат этого изучения – снова в модель, но уже в вероятно-статистическую, и наконец, превращение последней в криминалистическое средство выявления типовых версий – основы совершенствования практической деятельности по расследованию преступлений». При этом «факторным анализом была проверена только одна статистическая гипотеза – версия о судимости и только на эмпирическом материале о кражах»[85].
Анализ полученных А. Ф. Лубиным методом факторного анализа результатов свидетельствует в пользу скорее криминологического, чем криминалистического характера последних. Слишком далеко отстоят выводы этого исследования от практики расследования преступлений.
Рассмотрим позитивные моменты исследования А. Ф. Лубина и отметим оставшиеся не обнаруженными автором пути обработки приводимых им эмпирических данных. В основе нашего рассмотрения будет стремление к максимальной приближенности рекомендаций, вытекающих из проводимого анализа, к принятию тактических решений.
Рассмотрим таблицу 21, приведенную на стр. 229 диссертации, названную «Субъекты и способы действий при совершении налоговых преступлений». Эта же таблица была приведена ранее в учебнике, выпущенном Нижегородской высшей школой МВД России[86], где авторами указывается, что таблица приводится в целях демонстрации возможностей корреляционного анализа и других статистических методов на примере отдельных элементов криминалистической характеристики налоговых преступлений. По горизонтали выделены способы действий субъектов преступлений, по вертикали – перечень субъектов. На месте пересечения приводятся цифры частоты встречаемости использования субъектами данных способов (табл. 3).
Таблица 3