Тема 7.Использование компьютера в юридических методах исследования

Учебные вопросы:

Сущность и программа научного исследования: обоснование исследования - теоретическая и практическая актуальность; выявление и постановка проблемы, формулировка целей исследования, направлений и задач – выдвижение гипотез; выявление и отбор источников информации, определение объема выборки, построение модели; выбор параметров, методов, техники сбора информации; измерение параметров, выбор и реализация методов анализа, обработки собранной информации, эмпирических данных, завершение основных этапов исследования; интерпретация, представление полученных результатов; теоретические выводы, практические рекомендации по внедрению результатов исследования – достижение его цели; определение сметной стоимости научно-исследовательских работ.

 

Понятие и этапы НИР. Уровни научного познания различаются по предмету исследования: теоретическое — ориентировано на сущность, эмпирическое - на явления, социально-правовые в том числе. Так, в своей действительности сущность человека есть совокупность общественных отношений. Объектом права (предметом правового регулирования) являются общественные отношения, урегулированные нормами права. Субъекты (индивиды, организации) вступают в правовые отношения по поводу конкретного определенного блага (объекта правового отношения). Значит, объект права – понятие более абстрактное, в то время как объект правового отношения определен конкретно[26].

Приложение фундаментальных выводов юридической науки не исчерпывается формой движения от абстрактно-общего к конкретному. Общие определения, включающие знание особенного и единичного, в их итоговом значении должны приобретать свойства определений сущности и в таком качестве прилагаться к анализу частных вопросов и к решению практических задач. В то же время движение от сущности к явлению выступает не просто одной из форм метода конкретизации как инструмента прикладного исследования, а его существенной формой, составляет его differentia specifica. Сущность нового в науке не всегда видна и самому исследователю.

Благодаря тому, что сущность определяет свои собственные иные различные проявления, она может служить основанием для их соизмерения и использоваться в прикладном исследовании, если в нем решается такая задача. Например, различные явления становятся количественно сравнимыми и соизмеримыми лишь в результате того, что они имеют одинаковую природу, общую субстанцию и сведены к одному и тому же единому началу. Другая особенность научной "работы" с категорией сущности обусловлена тем, что сущность выявляет себя в своих опосредованиях, в обоснованных ею формах. Поэтому применение определений сущности не может происходить без соответствующего обоснования, что также составляет задачу прикладного исследования. Переход от основания к тому, что его обосновывает, в чем себя оно осуществляет, — не только способ конкретизации сущности, но и необходимое условие его приложения.

Исследование - вид деятельности человека, состоящий из следующих компонентов: распознавание проблемных ситуаций и самих проблем, установление их места в системе накопленных знаний; выявление свойств, содержания, закономерностей поведения и развития; нахождение путей, средств и возможностей использования новых представлений или знаний о данной проблеме в практике ее разрешения. Отсюда и структурные компоненты исследовательского процесса или термин «структура исследовательского процесса».

Всякое исследование характеризуется целью, объектом и предметом исследования, методологией и организацией его проведения, результатами и возможностями их практической реализации. Программа научного исследования, как правило, содержит ряд элементовили этапов:

обоснование исследования –актуальность,теоретическая и практическая значимость;

выявление и постановка проблемы, формулировка целей исследования, направлений и задач – выдвижение гипотез;

выявление и отбор источников информации, определение объема выборки, построение модели;

выбор параметров, методов, техники сбора информации;

измерение параметров, выбор и реализация методов анализа, обработки собранной информации, эмпирических данных, завершение основных этапов исследования;

интерпретация, представление полученных результатов;

теоретические выводы, практические рекомендации по внедрению результатов исследования – достижение его цели;

оценка (критерии) эффективности исследования; определение сметной стоимости научно-исследовательских работ.

Сбор статистической информации – важный элемент в исследовательской и иной юридической деятельности[27]. Обработка этой информации связана с объединением данных, их группировкой, сортировкой и анализом полученных денных. Статистический анализ включает в себя определение средних значений, построение графиков и гистограмм, нахождение функциональных зависимостей и т. п. В качестве примеров можно привести расчеты, связанные с обработкой анкет при проведении социально-правовых исследований. Для достоверности решения задач такого типа большое значение имеют способ сбора статистических данных и способ их ввода в вычислительную систему. Обычно ввод данных требует значительных затрат времени, но автоматизация обработки собранных данных приводит в конечном итоге не только к его компенсации, но и обеспечивает достоверность получаемых результатов.

В образовании, в переподготовке и повышении квалификации научно-педагогических работников в настоящее время также возрастает роль информационных технологий, которые обеспечивают всеобщую информатизацию образовательной деятельности на уровне, позволяющем решать, как минимум, три основные задачи:

– обеспечение выхода каждого участника учебного процесса в ИТКС Интернет, причем, желательно, в любое время из автоматизированных мест пребывания, АРМ;

– развитие единого информационного пространства образовательных индустрий и присутствие в нем в различное время и независимо друг от друга всех участников образовательного и творческого процесса;

– создание, развитие и эффективное использование управляемых информационных образовательных ресурсов, в т. ч. личных пользовательских баз, банков данных и знаний обучающихся и педагогов с возможностью повсеместного доступа для работы с ними.

Образовательную среду, в которой осуществляются образовательные технологии (информационные, информационно-телекоммуникационные), определяют работающие с ней компоненты: технические (используемые средства связи, телекоммуникационные, иные аппаратные средства); программно-технологические (программные средства поддержки реализуемой технологии обучения); организационно-методические (документы по организации учебного процесса, инструкции обучающимся и обучающим).

Под образовательными технологиями в высшей школе обычно понимается система научных знаний, а также методов и средств, которые используются для создания, сбора, передачи, хранения и обработки информации в предметной области высшей школы. Формируется прямая зависимость между эффективностью выполнения учебных программ и степенью интеграции в них соответствующих технологий (информационных, информационно-коммуникационных, информационно-телекоммуникационных).

Различают теоретическое педагогическое исследование, проводимое со специальной научной целью, и прикладное (научно-практическое), которое не только может, но и должен уметь проводить творчески работающий педагог-практик. Исследование обычно предполагает ряд этапов: подготовительный, практическое решение проблемы, количественная обработка полученных данных, их интерпретация, формулирование выводов и предложений.

На подготовительном этапе анализируется практическая деятельность, определяется наиболее актуальная педагогическая проблема, решение которой приведет к ощутимым положительным результатам в развитии, обучении и воспитании обучающихся; осуществляется сбор предварительных материалов для конкретизации возможных причин возникновения избранной педагогической проблемы; разработка гипотезы - предположения о наиболее вероятной возможности решения данной проблемы; составление методики исследования.

Практическое решение проблемы связано с реализацией методики исследования в виде серий наблюдений, опросов, экспериментов. Количественная обработка полученных данных осуществляется с помощью математических методов исследования. Например, регистрация – метод выявления наличия определенного качества у каждого члена группы и общего подсчета количества тех, у кого данное качество имеется или отсутствует; ранжирование (метод ранговой оценки) - расположения собранных данных в определенной последовательности (в порядке убывания или нарастания показателей); шкалирование – введение цифровых показателей в оценку отдельных сторон педагогических явлений; испытуемым задают вопросы, отвечая на которые они выбирают одну из указанных оценок. Статистические методы применяются при обработке массового материала и определении средних величин полученных показателей: среднего арифметического, медианы, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации и др.

Интерпретация полученных данных проводится на основе педагогической теории с целью определения достоверности или ошибочности гипотезы, что позволяет сформулировать выводы и предложения. Объем и продолжительность научно-практического исследования определяются характером проблемы. Конечным и основным этапом научно-практического исследования является внедрение его результатов в образовательный процесс.

На всех этапах научного исследования, особенно при сборе и анализе, поиске и обработке информации, и в юридических методах исследования активно используются компьютерная техника и компьютерные сети, информационно-телекоммуникационные и иные (инновационные, информационно-аналитические, аналитико-статистические, экспертные, поисковые, справочные, обучающие) современные технологии, которыми оснащены автоматизированные рабочие места исследователей.

Так, для автоматизации судебно-экспертных исследований потребуется применение экспертных систем - систем искусственного интеллекта, эвристического поиска решений. В реализации их на практике выделяют следующие направления:

1. Автоматизация сбора и обработки экспериментальных данных, полученных при расследовании, с использованием современных научно-технических способов - вычислительных комплексов на базе измерительных приборов и компьютеров. Для анализа данных используются технологические банки данных.

2. Создание БД и АИПС по конкретным объектам экспертизы, например, «Оружие», «Металлы», «Автоэмали», «Волокно» (текстиль), «Красители» (волокна), «Наркотические средства». Эти АИПС работают и самостоятельно, и совместно с иными комплексами (вычислительными). Так, имеются АИПС по взрывчатым веществам гражданского и военного применения, боеприпасам (определяют состав, марку взрывчатых веществ по экспериментальным данным); БД «Модель оружия-гильзы» (определяют тип оружия по пуле или гильзе).

3. Системы анализа изображений, к которым относятся почерки, подписи, отпечатки пальцев, следы обуви, следы от пуль, портреты; фотороботы для реконструкции лица, реконструкция лица по черепу (на базе Adobe Photoshop).

4. Вспомогательные моделии расчеты — моделирование криминальных ситуаций (взрывов, пожаров, аварий, дорожно-транспортных происшествий) в зависимости от условий (где они возникают и как развиваются). Для различных версий используют мультипликацию, что помогает составить программу и план расследования, например, после взрыва (PostBlastInvestigation). Самодельное оружие от боевого отличают с помощью расчетов; и т. д.

5. Автоматизированное решение экспертных задач вплоть до подготовки экспертного заключения. Этой цели служат системы поддержки судебной экспертизы (далее - СПСЭ). С их помощью можно провести исследование и оценку вещественных доказательств, подготовить и сформулировать экспертное заключение.

В обучении юристов ведомственных вузов МВД России использовались следующие СПСЭ: «ЭВРИКА» (экспертиза, выдача результатов исследования кабелей), работающая в диалоговом режиме; «Кортик» - экспертиза холодного оружия; «Балэкс» - баллистическая экспертиза; «Наркоэкс» - экспертиза наркотических веществ; консультационная система поддержки расследования преступлений при раскрытии серийных убийств, совершенных по сексуальным мотивам (Маньяк - ЮрИнфор); а также АИПС Сейф, Рецепт, Досье, Папилон, Автопоиск и др.

Принцип работы всех СПСЭ - эксперт отвечает на вопросы компьютера. В случае неоднозначности рекомендаций СПСЭ решение принимает эксперт по своим убеждениям. Поскольку СПСЭ важны, имеются программные средства их разработки для конкретных приложений. Для работы с системами поддержки судебной экспертизы применяют и так называемое «Автоматизированное рабочее место эксперта» с программным обеспечением. Но эксперт должен либо понимать математический аппарат принятия решений, либо работать совместно с математиком.

6. Создание обучающих систем (тренажеров) с соответствующим техническим и программным обеспечением, или компьютерных деловых игр. В профессиональной подготовке юристов известны компьютерные системы: Следователь, Убийство, Рэкет, Расследование изнасилований, Хищение оружия из хранилищ, Мираж – ЮрИнфор, и др. Многие СПСЭ имеют тренажеры для формирования профессиональных навыков следователя и овладения современными методами экспертизы.

Оригинальный пример информационных систем в юридической деятельности - экспертно-консультационные системы, предназначенные для моделирования правовых рассуждений на основе введенных знаний, данных. Проблема использования таких систем дискуссионная, но интеллектуальные консультационные системы (ИКС) создаются.

К экспертным системам относят и автоматизированные информационно-распознающие системы - сложные системы со специальными техническими и программными средствами.

Новым классом автоматизированных информационных систем (АИС) являются системы поддержки принятия решений, которые представляют собой объединение АИС и экспертной системы.

Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний (СППР; англ.DSS, Decision Support System,) — компьютернаяавтоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Известны системы поддержки принятия решений семейства «КонсультантПлюс»: КонсультантСудебнаяПрактика; КонсультантФинансист;КонсультантБухгалтер; Деловые бумаги; и другие. Справочная система «КонсультантСудебная практика» – содержит обширную информацию по вопросам функционирования судебной системы Российской Федерации и по судебной практике.

Компьютеризация науки и научных исследований, их социальные последствия. Одна из закономерностей науки — это нарастание сложности и абстрактности научного знания. Предпосылками для компьютеризации науки и научных исследований называют резкое увеличение объема научной информации, возросшие возможности вычислительных мощностей компьютеров при интеллектуальной обработке больших объемов данных, или BigData, а также появление новых IT-технологий - облачные, туманные и грид- вычисления, или Cloud, Fog, Grid-computing.

Отдельные авторы (Д. Хинчклиф/Dion Hinchcliffe) выделяют в Big Data три группы: Fast Data, Big Analytics, Deep Insight, или Быстрые данные, Большая аналитика, Глубокое проникновение. Группы различаются оперируемыми объемами данных (терабайты, петабайты, экза- и зеттабайты) и качеством решения по их обработке. В целом технические возможности работы с большими данными опережают уровень развития способностей к их использованию. Однако на уровне Deep Insight вполне возможно обнаружение знаний и закономерностей, априорно неизвестных[28].

Исследователи выявили также ряд неоднозначных проблем формирования «компьютерного» сознания и познания, например, научная недобросовестность, «потребительское» отношение к средствам хранения, обработки или передачи компьютерной информации (ПК, сети ЭВМ, ИТКС Интернет); появление отрицательных черт мышления, в частности, снижение способности к критике, игнорирование чувственного аспекта познания и творческого начала как иррациональных моментов, не поддающихся формализации, утрата исторического подхода к явлениям (в силу синхронизации информации о них в базе данных), обеднение языка, его оттенков и метафоричности, замена формализованными языками. Значит, необходимо сформировать новый тип мышления ХХI века, например, используя дискуссионные «возможности институционализации методологии с опорой на информационные технологии».

Так, по мнению группы исследователей под руководством С. Пейперта[29], чтобы использовать компьютер для выявления связи научного знания с личностным, для приближения научного знания к знанию человека, а не только к знанию факта или к владению навыком, важно: а) воплотить в компьютерной программе интуитивные представления о реальности, - они станут более доступными для оценки и рефлексии; б) использовать идеи программирования для перемоделирования интуитивных представлений.

Видимо, одной из важнейших тенденций компьютеризации научных исследований станет именно этот факт, названый профессором С. Пейпертом «переворотом в сознании», — использование совершенно нового подхода к способу мышления при постановке и решении самых разнообразных задач.

Ясно также, что использование моделей сложных систем и процессов, современной мощной компьютерной техники открывает принципиально новые возможности в самых различных областях научных исследований.

Этапы решений научных задач с применениемвычислительной техники. Прежде всего необходимо убедиться в целесообразности использования средств вычислительной техники - компьютера, для решения данной задачи (подзадачи - ее составляющей). Основанием для его применения служат следующие обстоятельства: решить данную задачу вручную невозможно или неэффективно (в смысле времени, стоимости, точности или надежности получения результата); решение задачи состоит из однообразных, рутинных, нетворческих операций.

Решение научных задач с помощью компьютерной техники разбивается на этапы:

ü Постановка задачи, включающей построение модели и выделения исходных данных и результатов;

ü Поиск метода ее решения и построения алгоритма;

ü Запись алгоритма на соответствующем языке программирования;

ü Кодирование программы (перенос на машинные носители) и ее отладка;

ü Реализация алгоритма с помощью компьютера (счет, поиск и т. п.).

К сожалению, невозможно предложить универсальный рецепт, позволяющий безошибочно выбирать и строить математическую или информационную модель в любом конкретном случае. Однако исследователь может привлечь IT-специалистов или, например, прикладных математиков (программистов и алгоритмистов).

Известно, что «настоящий прикладной математик должен уметь распознать в ситуации главное, уметь отделить его от побочного, второстепенного; уметь вычленить из живого тела ситуации ее математический скелет; уметь разузнать у практика, что собственно ему нужно. Иногда растолковать это самому практику. Поддерживая с ним постоянную оперативную связь, построить математическую модель, руководить расчетами по ней, лично участвовать в анализе полученных данных, в выдаче рекомендаций»[30].

Кроме того, сведение задачи к известной схеме решения, поиск и применение типового программного обеспечения общего назначения позволяет сэкономить на этапах написания и отладки программы.