Новые информационные технологии в судебной экспертизе - 43 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

ностями непосредственного объекта исследования создает конкретную методику решения
той или иной задачи. Вместе с тем в теории и на практике выработан ряд общих принципов и
условий их использования.
Одним из них является принцип строгого соблюдения правил и методик той отрасли знания, данные кото-
рой используются при решении частной задачи. Применительно к рассматриваемому вопросу это, прежде все-
го, правила проведения измерительных и вычислительных операций, разработанных в метрологии, теории ве-
роятностей и вычислительной математике. Известно, что при любом способе измерений возможны как систе-
матические, так и случайные ошибки. Это обстоятельство может привести и к ошибочному выводу по исследо-
ванию в целом. Так как измерения определенных параметров объекта познания лежат и в фундаменте вычисли-
тельных операций, то совершенно очевидно, что подобного рода ошибки должны быть сведены к минимуму.
Есть несколько способов решения этой проблемы. Один из них – определение среднеарифметического значе-
ния измеряемого параметра и вычисление так называемой средней квадратической ошибки (отклонения). По-
скольку данная операция применяется при разработке многих методик криминалистического исследования,
основанных на использовании математического аппарата и ЭВМ, покажем в общих чертах сущность этой опе-
рации [3, 12].
Чтобы максимально снизить уровень случайной ошибки измерения какого-либо параметра исследуемого
объекта, такое измерение необходимо проводить многократно, так как установлено, что при большом количе-
стве измерений среднее арифметическое будет близко по своему значению к истинной величине измеряемого. Вме-
сте с тем определенные отклонения все же могут быть, и они тем больше, чем меньше было проведено измерений.
Установление этого отклонения (SA) и есть установление квадратической ошибки измерения, которую
можно определить по формуле
()
()
1
2
−
−
±=
∑
nn
xA
SA
i
,
где A – среднее арифметическое; x
i
– результат единичного измерения; n – количество произведенных измере-
ний.
К числу важных условий применения измерительных и вычислительных методов относятся также требо-
вания к выделению параметров (признаков), подлежащих анализу и их количественной оценке. В общей форме
эти требования сводятся к тому, что такого рода параметры в процессе исследования должны четко восприни-
маться познающим субъектом или воспринимающим их техническим устройством и быть достаточно информа-
тивными. Для каждого объекта исследования характерна своя совокупность параметров. Скажем, для рукопис-
ных текстов – это признаки письма и почерка, для лица человека – анатомические особенности его строения.
Чтобы охарактеризовать их количественно, они должны быть как-то измерены. Известно, что измерять можно
не только линейную величину, вес или объем, но и частоту встречаемости того или иного признака. Кроме того,
можно измерить и величину параметра, и частоту его встречаемости у объектов данного класса. Естественно,
что два таких показателя, вместе взятые, обладают большей выделительной способностью, или, иными слова-
ми, надежнее обеспечивают индивидуализацию объекта.
Вот почему в решении проблемы объективизации и повышения научной обоснованности экспертных ис-
следований, в частности идентификационного характера, определению частоты встречаемости того или иного
признака и на этой основе определению его идентификационной значимости уделяется особое внимание [13,
14].
В настоящее время такого рода методики разработаны и используются для решения многих задач. По су-
ществу, тот же подход используется во всех ручных и автоматизированных криминалистических информационно-
поисковых системах и банках данных криминалистической информации [15].
Естественно, что характер самого параметра, частоту встречаемости которого желают
учесть, во всех случаях будет различен. Однако общие принципы его определения будут
одинаковы, ибо расчет такого показателя базируется на одних и тех же закономерностях,
разработанных в теории вероятностей и математической статистике.
Как известно, теория вероятностей изучает массовые случайные явления независимо от того, к сфере бы-
тия или к сфере природы они относятся. В судебной экспертизе мы тоже часто имеем дело с явлениями, кото-
рые при определенных условиях могут иметь место, а могут и не произойти. К такого рода явлениям относятся,
например, особенности написания гражданином А тех или иных букв или их соединения, определенный способ
действий при совершении преступления.
Единичные наблюдения не позволяют выявить в этих явлениях какой-либо закономерности. Однако если
осуществить достаточно большое число наблюдений, то и во внешне случайных явлениях можно установить
закономерности и количественно охарактеризовать вероятность случайного события. В отечественной крими-
налистике первые разработки подобного рода были сделаны применительно к судебно-почерковедческой экс-
пертизе (работы С.С. Папкова, А.П. Краснова и др.). При этом задача была сформулирована так: тщательно
изучив очень большое количество рукописей, исполненных разными лицами, выделить все встречающиеся ва-
рианты написания каждой буквы и другие особенности почерка. Определяется величина вероятности случайно-
го события по следующей формуле
nmAP
=
)( ,

Страницы