Сибирский федеральный университет

Номер

Журнал СФУ. Гуманитарные науки. 2026 19 (4)

Авторы

Судакова, Т. М.

Контактная информация

Судакова, Т. М.: Байкальский государственный университет (Российская Федерация, Иркутск)

Ключевые слова

алгоритмическая криминология; вычислительная криминология; прогнозная аналитика; машинное обучение в криминологии; algorithmic criminology; computational criminology; predictive analytics; machine learning in criminology

Аннотация

Проблема методологии является сегодня активно разрабатываемым аспектом исследования современных особенностей преступности, тенденций современной криминологии и непосредственно взаимосвязана с оценкой роли и значимости ее вычислительно-технологического, цифрового характера. В условиях цифровой трансформации социума принципы и методы традиционной классической криминологии, опирающиеся на линейную причинность, ретроспективную статистику и представления об устойчивости социальных закономерностей, во многом утрачивают свой объяснительный и прогностический потенциал. Методологические подходы криминологии должны выступать в роли системной совокупности тех стратегических инициатив и принципов, которые позволяют сформировать адекватные изменяющейся криминальной реальности способы измерения и оценки современной преступности для определения фактической степени ее общественной опасности. Использование алгоритмов в предсказательных целях составляет сущность и технологический базис алгоритмической криминологии. Ее развитие связано со многими критическими оценками как самих методик, так их оценки и признания. Сегодня создание точной прогностической модели – одна из ключевых составляющих предиктивной полицейской деятельности как основного элемента алгоритмической криминологии. Она получила значительное развитие в теории зарубежной криминологии и активно внедряется в практику работы правоохранительных органов. Этот процесс ознаменован столь же серьезной критикой эффективности и прозрачноcти применяемых моделей, как и оценки этических и правовых принципов их применения. Развитие алгоритмической криминологии сегодня направлено на создание точной и надежной алгоритмической модели как важного этапа эффективной борьбы с киберпреступностью, с последующим анализом доказательств ее эффективности и соразмерности рисков и выгод. Исследования последних лет показывают, что криминология нуждается в более глубоком эпистемологическом понимании научной ценности инструментов, основанных на данных, чтобы вести дальнейшую серьезную дискуссию об их использовании

Страницы

869–879

EDN

FOZWLD

Статья в архиве электронных ресурсов СФУ

https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/158273

Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).