ПРОТИДІЯ ЗЛОЧИННОСТІ В УКРАЇНІ У ФОРМАТІ DATA SCIENCE

Карчевський, М. В. (2022). ПРОТИДІЯ ЗЛОЧИННОСТІ В УКРАЇНІ У ФОРМАТІ DATA SCIENCE. Вісник Луганського державного університету внутрішніх справ імені Е.О. Дідоренка, 2(98), 202-227. https://doi.org/10.33766/2524-0323.98.202-227

УДК 343.1
Карчевський М. В., доктор юридичних наук, професор,
перший проректор Луганського державного університету внутрішніх справ імені Е.О. Дідоренка
e-mail : comcriminal@gmail.com
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-2693-3592

Слайди до статті 

У статті запропонований огляд однієї з перших спроб систематизувати статистичні дані щодо протидії злочинності у форматі відтворюваного дослідження за методологією Data Science. Результатом розвідки став інтерактивний довідник «Протидія злочинності в Україні». Довідник представлено у вигляді вебзастосунку, який інтегрує й дає можливість аналізувати дані, що містяться у звітах Офісу Генерального прокурора України та Державної судової адміністрації за 2013–2021 роки. Він містить близько 5 тисяч візуалізацій, дозволяє здійснювати аналіз застосування кримінального законодавства за більше ніж 100 параметрами. Набір даних налічує близько 980 тисяч показників функціонування національної системи кримінальної юстиції. Передбачено окремий режим роботи застосунку, який дозволяє створювати власні візуалізації та набори даних, комбінувати параметри, визначати період спостережень, рівень узагальнення та необхідність обрахунку відносних значень. З використанням запропонованого застосунку здійснено аналіз основних тенденцій протидії злочинності в Україні, які можуть бути охарактеризовані наступним чином: разом із поступовим зменшенням кількості облікованих проваджень, зменшенням кількості засуджених осіб та пом’якшенням покарань, які призначаються, спостерігається недостатня реалізація публічного інтересу в належному функціонуванні системи кримінальної юстиції та недостатність конструктивної професійної комунікації; існують ризики падіння рівня суспільної довіри до соціальних інститутів, які забезпечують дотримання законів, та, як наслідок, зростання злочинності. Визначено, що попередження розвитку встановлених негативних тенденцій та мінімізація відповідних соціальних ризиків передбачає не тільки законотворчу та адміністративну роботу, необхідними також є раціоналізація протидії злочинності та зміна фокусу професійної комунікації у сфери кримінальної юстиції.

Ключові слова: data science, reproducible research, big data, протидія злочинності, кримінальна статистика.

Постановка проблеми. Статистичні дані дають змогу отримати уявлення про закономірності й тенденцій протидії злочинності. Їх аналіз є важливим складником процесу прийняття рішень у галузі кримінально-правового регулювання. Водночас однією з актуальних проблем сучасної науки про суспільство є криза реплікації. Результати багатьох досліджень неможливо отримати в спосіб їх повторення. Це ставить під сумнів зміст та обсяг знань про суспільство.

Головним наслідком кризи реплікації є втрата довіри до науки як такої. Неможливість відтворити дослідження нівелює якість наукових аргументів у суспільному дискурсі, піддає сумнівам доцільність їх використання. З іншого боку, процеси, скеровані на подолання проблем, зумовлених кризою реплікації, можуть розглядатися як шлях науки до нових репутаційних переваг [9]. Подолавши недовіру до результатів досліджень, наука спроможна закріпити позиції в соціальному дискурсі. Якісно новий рівень довіри до наукових розвідок здатна забезпечити можливість відтворення результатів дослідження, що досягається через використання відповідної методології.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. «Зростаюча інтеграція технологій у наше життя надає доступ до безпрецедентних обсягів даних про повсякденну поведінку суспільства. Такі дані відкривають нові можливості для роботи в осмисленні наших складних соціальних систем у рамках нової дисципліни, відомої як обчислювальна соціальна наука (Computational Social Science)». Це зазначено в Маніфесті обчислювальної соціальної науки [7]. Методологія даної науки поділяється на такі групи, як: автоматизація збору даних, аналіз соціальних систем, соціальні геоінформаційні системи, моделювання соціальних систем тощо [2]. Дисципліна використовує комп’ютерне моделювання суспільства, дані, зібрані з мобільних та соціальних мереж, онлайн-експерименти із залученням сотень тисяч людей, для того щоб отримати відповіді на запитання, які раніше було неможливо дослідити. А. Манн влучно називає результати, що отримує дана наука, «поглядом на суспільство у великій розподільчій здатності (in high resolution)» [8].

Інтеграція інформатики та соціальних наук дає достатньо цікаві результати [3]. Методи обробки інформації ефективно застосовуються для розв’язання складних соціальних проблем. Серед них: встановлення особливостей внутрішньої структури соціальних груп на основі мережевого аналізу [12], автоматизована обробка звернень у системах електронного урядування (e-government) [5], алгоритмізація визначення фейкових новин [1], розв’язання проблем оптимізації оборони [13] тощо.

Обчислювальна соціальна наука розглядається як міждисциплінарне поле, яке включає математику, статистику, науку про дані (data science) та, звичайно ж, науку про суспільство (social science) [6]. Своєю чергою, data science визначається як набір фундаментальних принципів вилучення інформації та знань з даних [10]. Більш влучне визначення, на нашу думку, використовується у професійній сертифікаційній програмі «Аналіз даних від Google» – область досліджень, яка застосовує необроблені дані для створення нових способів моделювання та розуміння невідомого [4].

До основ ефективного запобігання суспільно небезпечним діянням обґрунтовано відноситься аналіз кількісних та якісних показників кримінальних правопорушень [16]. Запропоноване обґрунтування відокремленого існування «доказової кримінально-правової політики», при якій «впровадження засобів кримінально-правового впливу можливе тільки в тому випадку, якщо ефективність такого впровадження доведена» [28]. Одним із векторів розвитку прикладної кримінології є впровадження нових інструментів роботи з великими даними [20]. Розробка сучасної стратегії зменшення можливостей вчинення злочинів, можлива лише шляхом постійного моніторингу криміногенної ситуації в Україні, на підставі якого необхідно створити достовірну інформаційну модель аналізованої ситуації [14]. У цьому контексті використання методології Data Science для досліджень у сфері протидії злочинності слід розглядати як перспективне та затребуване. Саме таке дослідження нами проведено. Його результатом став інтерактивний довідник «Протидія злочинності в Україні» [24]. Його представлено у вигляді вебзастосунку, який інтегрує й дає можливість аналізувати дані, що містяться у звітах Офісу Генерального прокурора України та Державної судової адміністрації за 2013–2021 роки[1].

Формулювання цілей. Метою цієї роботи дослідження можливостей аналізу даних кримінальної статистики у форматі Data Science, формулювання на цьому ґрунті висновків щодо тенденцій кримінально-правового регулювання в Україні.

Виклад основного матеріалу. Методологія дослідження містить юридичний, алгоритмічний і технічний складники.

Юридичний полягає в тому, що вхідні дані ми розглядаємо з усталених і найбільш поширених позицій правової науки. Зокрема, це має відношення до змісту використовуваних у дослідженні понять «кримінальне правопорушення», «обліковане правопорушення», «вирок, що набрав чинності» тощо. Розгляд процесу протидії злочинності зумовлений змістом аналізованих статистичних звітів. Подаємо в загальних рисах розгляд процесу протидії злочинності, представлений у статистичних звітах. Певні події правоохоронні органи обліковують як такі, що потребують дослідження в межах кримінальних проваджень. У результаті досудового розслідування таких подій може бути прийнято рішення про скерування матеріалів провадження до суду. У такому разі можливі чотири варіанти: скерування матеріалів з обвинувальним актом, скерування клопотання про звільнення від кримінальної відповідальності, скерування клопотання про застосування примусових заходів медичного характеру, скерування клопотання про застосування примусових заходів виховного характеру. Розгляд матеріалів провадження в суді закінчується набранням чинності певним судовим рішенням. Такі рішення також можуть бути чотирьох різновидів: про засудження особи, про виправдання особи, про застосування примусових заходів медичного характеру та про закриття справи. Якщо особа визнається винною, реалізація кримінальної відповідальності може відбуватися в репресивній (призначення покарання) або ліберальній (звільнення від покарання) формах.

Також зауважимо щодо змін досліджуваних форм звітності. По-перше, до 2017 року Державна судова адміністрація обліковувала окремо покарання, призначені за сукупністю злочинів і сукупністю вироків. До звітів вносилися дані щодо покарань, призначених за одиничні злочини, та дані щодо остаточно призначених покарань у разі сукупності. Починаючи з 2018 року такий розподіл не ведеться. У розділі «Призначене покарання» обліковуються дані як щодо призначених покарань за одиничні злочини, так й остаточно призначені покарання за сукупністю злочинів і сукупністю вироків. Отже, використаний масив даних щодо призначених покарань є неоднорідним, така особливість має істотне значення для інтерпретації результатів. По-друге, до переліку підстав закриття справ до 2017 року належали, зокрема, закриття справи за відсутністю події, складу злочину чи недоведеністю обвинувачення та у зв’язку із застосуванням примусових заходів виховного характеру до неповнолітнього. Водночас, починаючи з 2018 року, обліковуються такі підстави закриття справ як відмова прокурора або потерпілого, його представника від обвинувачення в кримінальному провадженні та наявність вироку або ухвали про закриття кримінального провадження в тому самому обвинуваченні.

Алгоритмічний складник стосується особливостей проведення відтворюваного дослідження (reproducible research). Останнє передбачає здійснення певної послідовності дій, які виконує дослідник, та які згодом можуть повторити ті, хто відтворюють дослідження, що приводить до певного результату. Організація дослідження у такий спосіб забезпечує високий рівень довіри до результатів. У нашому разі ця послідовність така: збір даних; трансформація даних у форму, яка дає змогу автоматизованої обробки; автоматизована обробка даних; візуалізація; інтерпретація результатів. Збір даних відбувається в спосіб завантаження звітів, представлених на офіційних інтернет-представництвах Офісу Генерального прокурора України та Державної судової адміністрації України. Посилання на звіти додано до відповідних програмних скриптів. Їх виконання дає змогу отримати локальні копії вхідних даних. Трансформація даних у цьому дослідженні полягала в перетворенні звітів на дані, придатні для автоматизованого опрацювання («чисті» дані). На підставі аналізу особливостей структури вхідних звітів було розроблено скрипти очищення даних, виконання яких дало змогу отримати файли, що містять тільки показники кримінально-правового регулювання, властиві певним статтям Особливої частини КК. У цих файлах відсутні елементи, які утруднюють автоматизовану обробку (розмітка таблиць, підсумкові рядки, заголовки тощо). Скрипти автоматизованої обробки створюють з отриманих на попередньому етапі «чистих» даних добірки та узагальнення для дальших візуалізацій. Візуалізація здійснюється знову ж таки через виконання скриптів, що використовують добірки, отримані на попередньому етапі, і стандартні бібліотеки графічного представлення даних.

Технічний складник полягає в характеристиці застосованого програмного забезпечення. Для виконання завдань дослідження використовувалася мова програмування R, середа розробки програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом RSudio. Розробку оболонки вебзастосунку здійснено з використанням Shiny R – програмного середовища для створення інтерактивних програмних продуктів із графічним інтерфейсом на основі мови програмування R. В онлайн-додатках до цієї розвідки представлено вихідні дані, дані, придатні до автоматизованої обробки, програмні коди для отримання первинних даних, їх обробки і візуалізації [18]. Усі використані програмні продукти та дані представлено у вільному доступі, що є додатковою гарантією можливості відтворення здійсненого дослідження

Таким чином, вихідним положенням нашого аналізу є розгляд кримінально-правового регулювання в контексті раціональної парадигми кримінального права. Ґрунтуючись на результатах досліджень проблем ефективності кримінально-правового регулювання (праці В. І. Борисова, А. Е. Жалінського, А. А. Музики, О. М. Костенка та ін.), сформульовано такі засади оцінки ефективності кримінально-правового регулювання:

1. Із позицій раціональної парадигми – оптимальний стан кримінального права визначається його відповідністю реальним соціальним потребам, відповідністю соціальних видатків на його реалізацію значимості та захищеності охоронюваних благ. При цьому до соціальних видатків належать не тільки матеріальні витрати на утримання правоохоронної та судової системи, а й інші соціальні наслідки застосування кримінального права – криміналізація суспільства, демографічні та соціально-культурні наслідки тощо.

2. Кримінально-правове регулювання здійснюється на двох рівнях – нормативному (законодавчому, правотворчому) та індивідуальному (правозастосовному), тобто включає як законотворення, так і правозастосування. Суб’єктами кримінально-правового регулювання на правотворчому рівні виступають Верховна Рада України, Конституційний Суд України (у частині визнання неконституційними окремих положень кримінального законодавства); на правозастосовному рівні – суди загальної юрисдикції [32].

3. Ураховуючи зазначене, ефективним (у контексті прагматичної парадигми) кримінально-правове регулювання є тоді, коли обсяг фактичних соціальних витрат на його реалізацію відповідає обсягу необхідних соціальних витрат, зумовленому законотворчою та правозастосовною діяльністю у сфері кримінально-правого регулювання.

Отже, ефективними законодавчими рішеннями у сфері кримінально-правового регулювання слід вважати такі, які забезпечують баланс соціальної значимості охоронюваних благ та обґрунтованого обсягу необхідних соціальних видатків, а саме того обсягу видатків, який держава та суспільство можуть виділити на забезпечення кримінально-правового регулювання. Ефективними рішеннями на правозастосовному рівні кримінально-правового регулювання слід вважати такі, які прийняті відповідно до чинного законодавства та вимагають здійснення соціальних витрат, що відповідають небезпечності конкретного вчиненого кримінального правопорушення [23; 25]. Належною реалізацією публічного інтересу у функціонуванні інститутів кримінальної юстиції слід вважати таку, коли більшість рішень на законодавчому та правозастосовчому рівнях кримінально-правового регулювання є ефективними й забезпечують раціональне використання соціального ресурсу.

Ключові тенденції, що характеризують кримінально-правове регулювання в Україні в період із 2013 по 2021 роки, такі: зменшення кількості облікованих проваджень (Рис. 1) і засуджених осіб, зменшення суворості покарань, що призначаються[2].

Рис.1.

Зменшення суворості покарань полягає в поступовому збільшенні частки штрафів у структурі призначених покарань. До 2016 року найчастіше призначалося позбавлення волі, але, починаючи з 2016 року, штрафи переважають, їх частка є найбільшою та складає від 38 % до 50 % (Рис. 2).

Рис. 2.

Можна вважати, що все означене свідчить про стійке зростання ефективності національного кримінально-правового регулювання. Менш суворі покарання забезпечують більш результативну протидію злочинності. Є підстави прогнозувати дальше стабільне зменшення злочинності. Водночас така гіпотеза пояснює далеко не всі встановлені характеристики національного кримінально-правового регулювання.

Найбільшу кількість осіб засуджено за кримінальні правопорушення проти власності, проти життя та здоров’я та сфері обігу наркотиків (Рис. 3).

Рис. 3

Причому, серед судових рішень щодо застосування ст. 125 КК, переважають рішення про закриття справ (Рис. 4,5).

Рис. 4.

Рис. 5.

Такий стан речей актуалізує проблему раціонального використання соціальних ресурсів для здійснення кримінально-правового регулювання. Чи можна вважати ефективним кримінально-правове регулювання у певній сфері, коли більшість судових рішень чисельнішої групи (рішень за ст. 125 КК) стосуються закриття справ? Актуальною видається оптимізація обсягів кримінально-правового регулювання у сфері правопорушень проти здоров’я.

Серед засуджених за кримінальні правопорушення проти власності найбільшу кількість засуджено за крадіжку, грабіж та шахрайство (Рис. 6)

Рис. 6.

Динаміка засуджених за крадіжку, грабіж та шахрайство характеризується зменшенням частки засуджених за кримінальні правопорушення, вчинені у складі груп (Рис. 7).

За очевидної відсутності фактичних даних про зменшення частки групових посягань на власність дана тенденція може свідчити про тривожне спрощення кримінально-правової протидії злочинним посяганням на власність. Сукупність судових рішень усе менше відбиває фактичні посягання на власність. До суду «доходять» переважно «прості» випадки вчинення посягань однією особою. Водночас більш небезпечні форми посягань на власність (вчинені групою осіб) не отримують відповідного представлення на рівні судових рішень

Рис. 7

Одна з гострих соціальних проблем – наркотизація [11]. Аналіз відповідного сегмента правозастосовчого рівня кримінально-правового регулювання свідчить про те, що кількість облікованих проваджень щодо кримінальних правопорушень, передбачених Розділом XIIІ Особливої частини КК, із 2013 по 2016 роки зменшується з 33 до 23 тисяч, а з 2017 по 2021 роки становить 28-29 тисяч. Подібну динаміку повторює і кількість засуджених осіб, яка з 2011 по 2016 роки зменшується з 18 до 9 тисяч і тримається на такому ж рівні (Рис. 8).

Рис. 8


Видається, що означені коливання пов’язані радше з процесами реформування підрозділів Національної поліції щодо протидії незаконному обігу наркотиків, а загальне падіння показників обліку й засудження не свідчить про те, що відповідна соціальна проблема набула меншої гостроти. Такий висновок підтверджує і динаміка засудження за кримінальні правопорушення, передбачені статтями 307 та 309 (Pис. 9).

Рис. 9.

 У 2013 році за незаконні дії, пов’язані зі збутом наркотиків, було засуджено 3 363 особи, а за подібні дії, але не пов’язані зі збутом, – 12 468 осіб. У 2021 році подібні показники становили 7 145 та 585 осіб відповідно. Тобто, якщо в 2013 році на один розглянутий у суді факт збуту наркотиків припадало чотири факти незаконних дій, не пов’язаних зі збутом, то у 2021 році відповідне співвідношення становило 1 до 12. Зрозуміло, що засудження за збут наркотичних засобів потребує якісно іншого рівня складності досудового розслідування та судового розгляду. З огляду на зазначене, визнаємо, що динаміка протидії другій за поширеністю групі кримінальних правопорушень є такою, що свідчить радше про недостатню реалізацію публічного інтересу в належній кримінальній юстиції, ніж про зниження рівня відповідної злочинності.

Протидія кримінальним правопорушенням у сфері службової діяльності. Погодимося з висловленими у вітчизняній науці положеннями щодо виключної небезпечності та критично необхідної ефективності протидії корупції [30; 17; 21]. Водночас, у процесі дослідження правозастосовчого рівня кримінально-правової протидії корупції нами було встановлено, що протягом досліджуваного періоду суттєво змінилася структура засуджених осіб за кримінально-правовою кваліфікацією. Якщо до 2018 року більшість осіб засуджували за отримання неправомірної вигоди, то, починаючи з 2018 року, за пропозицію неправомірної вигоди Абсолютні значення ще більш промовисті: у 2013 році за отримання неправомірної вигоди засуджено 731 особу, за пропозицію – 80; у 2021 році за отримання неправомірної вигоди засуджено 99 осіб, за пропозицію – 843 (Рис. 10).

Процес був поступовим, відповідні тенденції зменшення / збільшення кількості засуджених осіб прослідковувалися протягом усього періоду спостережень. Крім того, за даними ДСА, починаючи з 2019 року серед засуджених за правопорушення, передбачені Розділом XVII Особливої частини, найбільшою є частка «працездатні, які не працювали і не навчалися». Розмір цієї частки збільшується від 34 % у 2019 році, до 47 % у 2021 (Рис. 11).

Рис. 10

Чи означає це, що головною проблемою протидії корупції в Україні стала пропозиція неправомірної вигоди? Чи відповідають результати функціонування кримінальної юстиції реальній соціальній ситуації? Чи можна стверджувати, що соціальні ресурси, які виділяються на протидію корупції, використовуються раціонально?

Рис. 11

Для відповіді на поставлені запитання ми провели розвідувальний контент-аналіз обвинувальних вироків за ст. 369 КК, які було винесено в 2020 році та представлено в базі інформаційно-аналітичної системи «Закон-онлайн». За названими ознаками було встановлено 404 судові рішення. Перші п’ять мали майже тотожні обставини та стосувалися пропозиції неправомірної вигоди поліцейським (прикордонникам) під час виконання ними службових обов’язків у складі добових нарядів (охорона громадського порядку, виконання обов’язків на пункті пропуску через державний кордон тощо). У всіх судових рішеннях йшлося про угоду щодо визнання винуватості. Вироки ухвалили судді судів Чернігівської, Сумської, Луганської, Волинської та Рівненської областей [15]. Тотожність обставин і географічний розподіл дають змогу розглядати отриману добірку судових рішень як репрезентативну для розвідувального аналізу.

Що ж до сформульованих запитань про відповідність фактичної судової практики соціальному запиту протидії корупції, вважаємо, що було отримано досить даних для негативної відповіді. Навряд чи сукупність актів застосування кримінального права, майже 4/5 якої являє собою засудження по угоді за пропозицію правоохоронцеві в складі добового наряду незначної неправомірної вигоди є такою, що відповідає соціальній потребі протидії корупції. У такому контексті зменшення кількості осіб, засуджених за кримінальні правопорушення у сфері службової діяльності, навряд чи свідчить про високу ефективність кримінально-правової протидії корупції. Водночас, враховуючи, що корупція розглядається як одна з умов з найбільшим впливом на збільшення рівня злочинності [19], встановлені тенденції є достатньо тривожними.


Не менш болісна соціальна проблема – безпека дорожнього руху. За даними Національної поліції, із 2017 року в ДТП гине приблизно дев’ять-десять осіб щодня. За даними Державної судової адміністрації, аналогічний період характеризується зменшенням кількості засуджених із 2 300 до 1 751 особи та збільшенням закритих справ із 1 772 до 2 278. Майже дзеркальна та, з огляду на специфіку показників, «герметична» зміна. При цьому переважна частина справ закривається у зв’язку з примиренням винного з потерпілим (Рис. 12).

Рис. 12.

Знову ж таки, можна сформулювати непросте запитання: зафіксована статистикою зміна тактики кримінально-правового забезпечення безпеки дорожнього руху – це соціальний тренд, що свідчить про більшу схильність потерпілих від ДТП до примирення, чи статистика відображає зростання непрофесійності досудового розслідування та впливу неформальних практик під час судового розгляду?

Період спостережень охоплює 8 років війни з рф (з 2014 по 2021 рік), і в цьому контексті значний інтерес має аналіз ефективності кримінально-правового регулювання у сфері основ національної безпеки. У вітчизняній науці представлено змістовний аналіз відповідних норм кримінального законодавства [26; 27; 31; 33]. Водночас, здійснений нами аналіз дозволяє проаналізувати проблему під кутом відображеного в кримінальній статистиці практичного досвіду застосування норм, що містяться в першому розділі Особливої частини КК. Починаючи з 2014 року, щороку обліковується близько 500 проваджень щодо правопорушень, передбачених Розділом І Особливої частини КК. Така кількість дорівнює близько 0,1 % від облікованих проваджень. Щороку за дані правопорушення засуджується до 200, частка серед всіх засуджених – від 0,1 до 0,3% (Рис. 13).

Рис. 13.

Обліковуються, головним чином, провадження щодо правопорушень, передбачених ст.ст. 110, 111 та 109 КК. Переважна кількість засуджених – за злочини, передбачені ст. 110 КК. До того ж 2019-2021 роки характеризуються найбільшою кількістю таких засуджених (Рис. 14).

Рис. 14

При тому, судові рішення, пов’язані з використанням статей Розділу І Особливої частини КК, характеризуються найменшим рівнем використання репресивної форми відповідальності серед усіх розділів Особливої частини КК. За період спостережень (2013-2014) середній рівень використання репресивної форми склав близько 60 %, у випадках засудження за злочини проти основ
національної безпеки – 14 % (Рис. 15).

Рис. 15.

Використання статті 110 КК (найбільша кількість засуджених серед всіх статей Розділу І КК) характеризується тим, що кількість засуджених до кількості облікованих проваджень відноситься як 3 до 5-ти. Водночас кількість осіб, яким призначено реальне покарання, до кількості облікованих проваджень – у співвідношенні 1 до 20 (Рис. 16).

Рис. 16.


Починаючи з 2017 року частка жінок серед засуджених за злочини, передбачені Розділом І Особливої частини КК, є найбільшою серед часток засуджених жінок за правопорушення, передбачені іншими розділами (Рис. 17).

Рис. 17.

За період спостережень частка жінок серед засуджених складає 12 %, для злочинів проти основ національної безпеки – більше 50 % (Рис.18).

Рис. 18.


Частка жінок засуджених за ст. 110 КК сягає 70 % (Рис. 19).

Рис. 19.


Часка засуджених, які вчинили злочин у віці понад 50 років, є найбільшою для засуджених за статтями Розділу І, та складає 38 % (Рис. 20).

Рис. 20.


Частка засуджених за злочини, передбачені Розділом І, віком від 50 років поступово збільшувалася з 2014 року (Рис. 21).

Рис. 21.

Починаючи з 2019 року, майже половина засуджених за ст. 110 КК, вчинили злочин у віці понад 50 років (Рис. 22).. Частка засуджених пенсіонерів є найбільшою для злочинів, передбачених Розділом І Особливої частини, та складає 17%.

Рис. 22.

Отже, використання кримінально-правових норм, що передбачають відповідальність за злочини проти основ національної безпеки характеризується:

  • найнижчим рівнем використання реальних покарань – 14 % (середній –60 %);
  • найбільшою часткою жінок серед засуджених – більше 50 % (середній рівень 12 %);
  • найбільшою часткою засуджених, які вчинили злочин у віці понад 50 років, – 38 %);
  • найбільшою часткою пенсіонерів серед засуджених – близько 17 %.

Необхідність ефективного кримінально-правового регулювання у сфері національної безпеки є очевидною. Наявний досвід: а) наочно демонструє небезпеку включення до сфери кримінальної юстиції діянь зі спірною суспільною небезпечністю; б) вкотре актуалізує проблематику нечітких формулювань заборон та необхідності законодавчої визначеності [див. 22]; додає нових аргументів до дискусії щодо спеціальних видів звільнення від кримінальної відповідальності [див. 29]. Оновлення законодавства про кримінальну відповідальність має відбуватися в тому числі шляхом формулювання законодавчих запобіжників неефективного правозастосування. Можливо, є сенс не збільшувати обсяг кримінально-правового регулювання, а навпаки – скорочувати, фокусуючи зусилля правозастовчого рівня на дійсно небезпечних проявах

Наведені дані не вичерпують прикладів неоднозначних тенденцій фактичної практики кримінально-правового регулювання в контексті наявних соціальних потреб. Згадаймо, наприклад, зменшення кількості засуджених за незаконне поводження зі зброєю з одночасним збільшенням кількості закритих справ в умовах «чорного» ринку зброї, що зростає. Водночас звернемо увагу на загальну характеристику професійного дискурсу у сфері кримінальної юстиції. Досить усталеною є думка про те, що працівники правоохоронних органів проводять тривалу роботу щодо документування злочинних дій, а коли матеріали опиняються в суді, то використання неформальних практик дає змогу уникнути покарання. Не менш поширеною є й оцінка діяльності працівників правоохоронних органів як непрофесійної. Якість проведення досудового розслідування постійно падає, суди отримують такі матеріали, які унеможливлюють притягнення до відповідальності й призначення справедливого покарання. Тобто професійна комунікація фокусується на перекладанні відповідальності за неефективні дії щодо протидії злочинності між суб’єктами кримінально-правового регулювання. Водночас проведене дослідження об’єктивно показує поступове зменшення суворості покарання, зменшення частки обвинувальних вироків і кількості облікованих кримінальних проваджень, які не завжди зумовлені об’єктивними процесами зменшення злочинності.

Отже, як антитеза до висловленої попередньо гіпотези про загалом позитивну оцінку тенденцій та прогнозу протидії злочинності, може бути сформульована така інтерпретація результатів дослідження: через відсутність конструктивної професійної комунікації правоохоронних органів, прокуратури та судів публічний інтерес у належному функціонуванні системи кримінальної юстиції реалізовується не цілком. Непрофесійні дії під час обліку кримінальних проваджень, досудового розслідування та судового розгляду істотно зменшують ефективність протидії злочинності. Розповсюдження непрофесійних дій створює широке корупційне поле, критично збільшуючи можливість уникнення покарання. Є підстави прогнозувати падіння рівня суспільної довіри до соціальних інститутів, які забезпечують дотримання законів, та, як наслідок, зростання злочинності.

На наше переконання, реальний стан справ почасти передають як перша, так і друга гіпотези. Дійсно, спостерігається певне зменшення рівня злочинності, але водночас фактично існують означені негативні процеси у сфері кримінальної юстиції. Мінімізація ризиків розвитку цих процесів, окрім традиційних заходів (законодавчих, організаційних, адміністративних, технічних, інфраструктурних тощо), передбачає передусім зміну фокусу професійної комунікації, що має бути скерована не на пошук «слабких ланок», а на ефективну реалізацію публічного інтересу належного функціонування кримінальної юстиції.

Висновки. Розв’язана рфвійна проти нашої Держави змінила всі соціальні процеси, не виключенням є й протидія злочинності. На кінець травня 2022 структура облікованих проваджень істотно відрізняється від тенденцій описаних раніше. Загальна кількість облікованих проваджень склала 130 144. Кримінальних правопорушень проти власності – 40 573 (31,2 %, до 2022 року –близько 50 %). Кримінальних правопорушення проти миру, безпеки людства та міжнародного правопорядку – 15 096 (11,6 %, до 2022 року – до 0,1 %). Кримінальних правопорушень проти основ національної безпеки України – 7 178 (5,5 %, до 2022 року – до 0,2 %). Водночас проблема ефективного кримінально-правового регулювання в умовах війни набуває ще більшої актуальності, перемога потребує раціонального використання соціальних ресурсів. Встановлені в процесі дослідження тенденції дозволяють сформулювати основні напрями розв’язання даної проблеми.

Підсумовуючи вищевикладене, зазначимо:

  1. Методологія Data Science може використовуватися для досліджень у сфері кримінально-правового регулювання.
  2. Забезпечена цією методологією можливість здійснення відтворюваних досліджень істотно підвищує довіру до результатів наукової роботи.
  3. Основні тенденції протидії злочинності в Україні можуть бути охарактеризовані наступним чином: разом з поступовим зменшенням кількості облікованих проваджень, зменшенням кількості засуджених осіб та пом’якшенням покарань, які призначаються, спостерігається недостатня реалізація публічного інтересу в належному, ефективному функціонуванні системи кримінальної юстиції та недостатність конструктивної професійної комунікації.
  4. Існують ризики падіння рівня суспільної довіри до соціальних інститутів, які забезпечують дотримання законів, та, як наслідок, зростання злочинності.
  5. Попередження розвитку встановлених негативних тенденцій та мінімізація відповідних соціальних ризиків потребує не тільки законодавчої та адміністративної роботи. Необхідні: раціоналізація протидії злочинності шляхом прийняття рішень на основі аналізу фактичного стану речей та їх впровадження у сферу практичної кримінально-правової політики; зміна фокусу професійної комунікації, вона має бути скерована на ефективну реалізацію публічного інтересу належного функціонування кримінальної юстиції.

References:

1. Bodunde, Akinyemi, Oluwakemi, Adewusi, Adedoyin, Oyebade (2020) An Improved Classification Model for Fake News Detection in Social Media. International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS), vol. 12, 1, 34-43. DOI : 10.5815/ijitcs.2020.01.05. [in English].

2. Cioffi-Revilla, C. (2010) Computational Social Science. Wiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics, 2(3), May, 259-271. [in English]/

3. Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D., Bail, C. A. (2020) Computational Social Science and Sociology. The Annual Review of Sociology, 46, 61–81. URL : https:// doi.org/10.1146/annurev-soc-121919-054621. [in English].

4. Foundations: Data, Data, Everywhere by Google. [Internet resource] N. d. N. p. URL : https://www.coursera.org/learn/foundations-data/home/info. [in English].

5. Gunay, Y. (2020) Iskandarli Applying Clustering and Topic Modeling to Automatic Analysis of Citizens. Comments in E-Government. International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS), vol. 12, 6, 1-10. DOI : 10.5815/ ijitcs.2020.06.01. [in English].

6. Hox, J. J. (2017) Computational Social Science Methodology, Anyone? Methodology, 13, 3-12. URL : https://doi.org/10.1027/1614-2241/a000127. [in English]

7. R. Conte, N. Gilbert, G. Bonelli, C. Cioffi-Revilla, G. Deffuant, J. Kertesz, V. Loreto, S. Moat, J. Nadal, A. Sanchez, A. Nowak, A. Flache, M. San Miguel, & D. Helbing (2012) Manifesto of Computational Social Science. European Physical Journal Special Topics (EPJST), vol. 214, issue 1, 325-346. URL : https://www.bibsonomy. org/publication/20c26ecde5981441fee65c48864bb02b6/everyaware_bib. [in English]

8. Mann, A. (2016) Core Concept: Computational social science. PNAS, January 19, 113 (3), 468-470. URL : https://doi.org/10.1073/pnas.1524881113. [in English]

9. Mede, N. G., Schäfer, M. S., Ziegler, R., & Weißkopf, M. (2021) The “replication crisis” in the public eye: Germans’ awareness and perceptions of the (ir)reproducibility of scientific research. Public Understanding of Science, 30 (1), 91–102. URL : https://doi.org/10.1177/0963662520954370. [in English]

10. Provost, F., Fawcett, T. (2013) Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big Data, March 2013, 51-59. URL : http://doi. org/10.1089/big.2013.1508. [in English]

11. Ruslan Semenovych Orlovskyi, Anatoliy Trokhymovych Komziuk Bohdan Mykhailovich Orlovskyi, Taisa Vasylivna Rodionova. (2020) Contemporary forms and methods of counteracting narcotization of the youth. Amazonia Investiga, vol. 9, issue 28, 377-385. URL : https://amazoniainvestiga.info/index.php/amazonia/article/view/ 1332. [in English]

12. Sepide Fotoohi, Shahram Saeidi (2019) “Discovering the Maximum Clique in Social Networks Using Artificial Bee Colony Optimization Method”. International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS), vol. 11, No. 10, 1-11. DOI: 10.5815/ijitcs.2019.10.01. [in English]

13. Tanmoy, Hazra, CRS, Kumar, Manisha, J. Nene (2017) Strategies for Searching Targets Using Mobile Sensors in Defense Scenarios. International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS) Vol. 9, 5, 61-70. DOI : 10. 5815/ijitcs.2017.05.08. [in English]

14. Batyrhareieva, V. S., Babenko, A. M. (2020) Analiz suchasnoi kryminohennoi sytuatsii v Ukraini yak informatsiina model dlia rozrobky stratehii zmenshennia mozhlyvostei vchynennia zlochyniv. Arkhiv kryminolohii ta sudovykh nauk – Archive of Criminological and Judicial Sciences, 1, 39–54. URL : https://archive-criminology. com.ua/index.php/journal/article/view/2. [in Ukrainian].

15. Vyrok vid 06.05.2020 u spravi № 733/359/20 Bakhmatskyi raionnyi sud Chernihivskoi oblasti [Internet resource] (2020) N. p. URL : https://youcontrol.com. ua/ru/catalog/court-document/102944679/ ; Vyrok vid 22.09.2020 u spravi № 585/ 1976/20 Romenskyi miskraionnyi sud Sumskoi oblasti [Internet resource] (2020) N. p. URL : https://youcontrol.com.ua/catalog/court-document/99590195/ ; Vyrok vid 03.11. 2020 u spravi № 423/2591/20 Lysychanskyi miskyi sud Luhanskoi oblasti [Internet resource] (2020) N. p. URL : https://youcontrol.com.ua/catalog/court-document/ 96403383/ ; Vyrok vid 17.12.2020 u spravi № 162/686/20 Liubeshivskyi raionnyi sud Volynskoi oblasti [Internet resource] (2020) N. p. URL : https://lbs.vl.court.gov. ua/sud0309/ ; Vyrok vid 17.07.2020 u spravi № 566/1640/19 Mlynivskyi raionnyi sud Rivnenskoi oblasti (2020) N. p. URL : https://youcontrol. com.ua/ru/catalog/court-document/102944679. [in Ukrainian].

16. Vozniuk, A. A. (2016) Kontseptualni zasady zapobihannia suspilno nebezpechnym diianniam. Naukovyi visnyk Natsionalnoi akademii vnutrishnikh sprav- Scientific Bulletin of the National Academy of Internal Affairs, 2 (99), 156–165. URL : https://scientbul.naiau.kiev.ua/index.php/scientbul/article/view/179. [in Ukrainian].

17. Vozniuk, A. A. (2020) Koruptsiini kryminalni pravoporushennia: kontseptualni problemy v konteksti reformuvannia kryminalnoho zakonodavstva Ukrainy. Yurydychnyi chasopys Natsionalnoi akademii vnutrishnikh spravJuridical chapters of the National Academy of Internal Affairs, 2 (20), 21–32. DOI : https://doi. org/10.33270/04202002.21. URL : https://ojs.naiau.kiev.ua/index.php.lawjournal/arti cle/view/1288. [in Ukrainian]

18. Karchevskyi, M. V. (2021) Vkhidni dani, skrypty zbyrannia, ochyshchennia, obrobky ta pobudovy vizualizatsii dlia web-zastosunku. Interaktyvnyi dovidnyk “Protydiia zlochynnosti v Ukraini (2013-2021) Interactive guide “Anti-malice in Ukraine (2013-2021)”. N. p. URL : https://github.com/Nicko lay78/Combating-Crime-in-Ukraine-2013-2021. [in Ukrainian]

19. Holovkin, B. M. (2020) Pro determinatsiiu zlochynnosti. Chasopys Kyivskoho universytetu prava – Chapters of the Kyiv University of Law, 1, 274–280. URL : http:// kul.kiev.ua//images//A/Chasopis/ CHAS20_1.pdf. [in Ukrainian]

20. Holovkin, B. M. (2020) Teperishnie i maibutnie kryminolohii. Problemy zakonnostiProblems of legality, vyp. 149, 168–184. URL : http://plaw.nlu.edu.ua/issue/ view/12367/6456.

21. Holovkin, B. M. (2018) Mekhanizm zapobihannia koruptsii. Chasopys Kyivskoho universytetu prava – Chasopis of Kyiv University of Law, 4, 254–260. URL : http://nbuv.gov.ua/UJRN/ Chkup_2018_4_55. [in Ukrainian]

22. Zahynei-Zabolotenko, Z. A. (2020) Vyznachenist vs nevyznachenist kry minalnoho zakonodavstva Ukrainy. Pravo Ukrainy Law of Ukraine, 67–80. URL : https://pravoua.com.ua/ua/store/pravoukr/pravo_2020_2/pravo_2020_2-s4/. [in Ukrainian]

23. Karchevskyi, M. V., Kudinov, A. S. Efektyvnist kryminalno-pravovoho rehuliuvannia v Ukraini. Visnyk Luhanskoho derzhavnoho universytetu vnutrishnikh sprav imeni E. O. Didorenka – Journal of the Lugansk State University of Internal Affairs named after E. О. Dydorenko, S. 101–114. URL : https://journal.lduvs.lg.ua/index. php/journal/article/view/537. [in Ukrainian]

24. Karchevskyi, M. V. (2021) Protydiia zlochynnosti v Ukraini : inforhrafika : interaktyvnyi dovidnyk. N. p. URL : https://karchevskiy.org/i-dovidnyk/.%5Bin Ukrainian]

25. Karchevskyi, M. V., Kudinov, A. S. Dosvid ekspertnoi otsinky kryzovykh yavyshch u sferi kryminalno-pravovoho rehuliuvannia. Visnyk Asotsiatsii kryminalnoho prava Ukrainy – Journal of the Ukrainian Association of Criminal Law, 1(8), 163–181. [in Ukrainian]

26. Kvasha, O. O. (2018) Pravo na samozakhyst v konteksti protydii zlochynnym posiahanniam na natsionalnu bezpeku Ukrainy. Pravova derzhava, vyp. 292-267. Kyiv: In-t derzhavy i prava im. V. M. Koretskoho NAN Ukrainy. URL : http://pravova-der zhava.org.ua/ua/zmist-nomeriv/pravova-derjava.vipusk-29-_2018.html. [in Ukrainian]

27. Kvasha O. O., Haponchuk V. V. Publichni zaklyky do vchynennia zlochyniv proty osnov natsionalnoi bezpeky Ukrainy (chch. 2, 3 st. 109, st. 110 KK Ukrainy). Derzhava i pravo: Zbirnyk naukovykh prats. Seriia Yurydychni nauky State and Law: Collection of scientific works. Series of La., 83. Kyiv : Vyd-vo «Iurydychna dumka», 2019, 243-257. URL : http://idpnan.org.ua/ua/vidavn29. icha_dijalnist/derjava_i_pravo. html. [in Ukrainian]

28. Kozych, I. V. Kryminalno-pravova polityka: funktsii ta funktsionuvannia : monohrafiia / Ihor Vasylovych Kozych. Ivano-Frankivsk, Suprun V. P. [in Ukrainian]

29. Lutsenko, Yu. V. (2018) Kryminalni ta kryminalni protsesualni aspekty zvilnennia vid kryminalnoi vidpovidalnosti za zlochyny, pidslidni orhanam bezpeky. Nashe pravo Our right, 2, 96–104. URL : http://nashe-pravo.unesco-socio.in.ua/wp-content/ uploads/archive/NP-2018-2/NP-2018-2.pdf. [in Ukrainian]

31. Lutsenko, Yu. V. (2020) Protydiia zlochynnosti v suchasnykh umovakh. Sotsialno-pravovi studii – Sotsial’no-legal studii, vyp. 1(7), 79–84. URL : http://www. sls.lvduvs.edu.ua/docu-ments_pdf/arhiv/sps_01(7)_2020/12.pdf. [in Ukrainian].

31. Lutsenko, Yu. V. Poniattia ta zmist voiennoi bezpeky Ukrainy u svitli suchasnykh vyklykiv ta zahroz. Aktualni problemy mizhnarodnykh vidnosyn – Actual Problems of International Relations, vyp. 137, 33‒47. URL : http://apir.iir.edu.ua/index. php/apmv/article/view/3650. [in Ukrainian]

32. Naden, O. V. (2012) Teoretychni osnovy kryminalno-pravovoho rehuliuvannia v Ukraini : monohrafiia / O. V. Naden ; Nats. un-t «Iuryd. akad. Ukrainy im. Yaroslava Mudroho». Kharkiv : Pravo. [in Ukrainian]

33. Yanko V. M. (2019) Kryminalna vidpovidalnist za zlochyny proty osnov suverenitetu ukrainskoho narodu [Tekst] : monohrafiia / V. M. Yanko. Sievierodonetsk: RVV LDUVS im. E. O. Didorenka. [in Ukrainian]

Стаття надійшла до редколегії 06.06.2022

Karchevsky M., Doctor of Law, Professor, First Vice-Rector of the Luhansk State University of Internal Affairs named after E.O. Dydorenko (Sievierodonetsk, Ukraine)

COMBATING CRIME IN UKRAINE IN DATA SCIENCE FORMAT

The article presents a review of one of the first attempts to systematize statistical data on combating crime in the format of a reproducible research using the Data Science methodology. The result of the investigation was the interactive guide “Combating crime in Ukraine”. The directory is presented in the form of a web application that integrates and provides an opportunity to analyze the data contained in the reports of the Office of the Prosecutor General of Ukraine and the State Judicial Administration for 2013–2021. It contains about 5,000 visualizations, allows analysis of the application of criminal legislation more than 100 parameters.

The data set includes about 980,000 indicators of the functioning of the national criminal justice system. A separate mode of operation of the application is provided, which allows you to create your own visualizations and data sets, combine parameters, determine the observation period, the level of generalization and the need to calculate relative values.

Using the suggested application, an analysis of the main trends in combating crime in Ukraine was carried out, which can be characterized as follows: at the same time the gradual decrease in the number of recorded proceedings, the decrease in the number of convicted persons and the mitigation of punishments that are imposed, there is an insufficient realization of the public interest in the proper functioning of criminal justice system and lack of constructive professional communication; there are risks of a fall in the level of public trust in social institutions that ensure compliance with laws and, as a result, an increase in crime.

It was determined that prevention of the development of established negative trends and minimization of relevant social risks requires not only legislative and administrative work, but also the rationalization of combating crime and changing the focus of professional communication in the field of criminal justice.

Keywords: Data Science, reproducible research, big data, combating crime, criminal statistics.


[1] У довіднику систематизовано щорічні статистичні звіти (2013-2021) Офісу Генерального Прокурора України та Державної судової адміністрації України: Єдиний звіт про кримінальні правопорушення. Форма №1 (ОГП); Звіт про осіб, притягнутих до кримінальної відповідальності та види кримінального покарання. Форма №6 (ДСА); Звіт про склад засуджених. Форма № 7 (ДСА).

[2] Тут і далі наводитимуться візуалізації з інтерактивного довідника: Карчевський М. В. Протидія злочинності в Україні: інфографіка [14].

Напишіть відгук

Заповніть поля нижче або авторизуйтесь клікнувши по іконці

Лого WordPress.com

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис WordPress.com. Log Out /  Змінити )

Twitter picture

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис Twitter. Log Out /  Змінити )

Facebook photo

Ви коментуєте, використовуючи свій обліковий запис Facebook. Log Out /  Змінити )

З’єднання з %s