Russian Federation
statistical data, information, reliability, objectivity, interpretation, interpretation errors, data distortion, crime forecasting, accounting and registration activities
statistical data, information, reliability, objectivity, interpretation, interpretation errors, data distortion, crime forecasting, accounting and registration activities
Введение
Статистика представляет собой один из практически важных инструментов для наблюдения. Статистический аппарат исследования весьма многообразен, с помощью него исследователи получают различные статические оценки исследуемой проблемы.
Статистический взгляд на изучаемую проблему – это определенный научный фокус, направленный на исследование выбранной проблемы. В рамках статьи исследовательский интерес связан с изучением проблемы интерпретации статистических данных о преступности.
Назначение статистического исследования состояния преступности может быть разнообразным: систематическое наблюдение отдельных преступлений и массовое наблюдение. Отметим, что указанные виды статистических наблюдений формируют уголовную статистику.
Процесс формирования статистических данных с течением времени претерпел значительные изменения: уголовная статистика стала самостоятельным направлением статистического сбора данных, обособившись от статистики юстиции, поскольку произошло осмысление предназначения статистического анализа и дальнейшего построения прогнозных тенденций. Задача уголовной статистики, прежде всего, состоит в определении количественных и качественных особенностей такого социально-негативного явления, как преступность, а не только в отражении деятельности учреждений уголовно-исполнительной системы.
Вместе с тем «нельзя еще считать современное развитие уголовной статистики завершившимся; еще не слишком далеко от того, чтобы вполне справиться со своей новой и трудной задачей» [1, С. 22]. Мы разделяем мнение Ф. Листа, высказанное в XIX веке, однако и в XXI веке оно имеет не меньшую актуальность и практическую важность. Процесс эволюции уголовной статистики продолжается: вводятся новые формы статистического наблюдения, меняются позиции учета. Однако остается не разрешенной проблема толкования, или интерпретации собранных данных.
Обзор литературы
В исследовании использовались ведомственные нормативные правовые акты, регулирующие процесс соблюдения учетно-регистрационной дисциплины и статистической работы в органах внутренних дел, толковые словари и словари иностранных слов, учебники и учебные пособия, рассматривающие вопросы изучения правовой статистики.
При определении возможности применения статистической методологии при обработке цифровых данных были использованы труды Ф. Листа, М. Карманова, В. Минашкина, Т. Кильмашкиной, Т. Песковой, В. Войновой, М. Карышева, Т. Чиверса, Д. Чиверса.
Несмотря на наличие исследований, посвященных сбору, обработке, анализу и интерпретации данных, концепцию статистической интерпретации показателей преступности невозможно признать теоретически сформулированной ввиду ее неразработанности в системе криминологических знаний.
Материалы и методы
Методологию исследования составили общенаучные методы познания общественных процессов, в частности, такого социально-правового явления, как преступность (анализ, синтез, дедукция, индукция, системно-структурный метод, измерение, описание, абстрагирование), а также частнонаучные методы (анализ документов, статистические методы). В качестве эмпирической базы были использованы некоторые формы статистического наблюдения ГИАЦ МВД России.
Результаты исследования
Интерпретация является самым важным и завершающим этапом статистического исследования. Она основывается на количественном измерении данных. Объяснение смысла данных вызывает множество научных дискуссий и споров, приводит к формированию неоднозначных трактовок, противоречивых взглядов и мнений. Безусловно, этому можно найти объяснение. Основную проблему в интерпретации данных представляет соотношение терминов, цифр и задач анализа.
В самом общем виде интерпретация (от лат. interpretatio) – «разъяснение, истолкование», заимствовано из фр. interprétation. Впервые приводится в словаре Ф. Толля1 в значении «толкование законов». К началу ХХ в. слово «интерпретация» получило значение «толкование».
«Интерпретация» в значении «толкование законов» также приводится в словаре иностранных слов, вошедших в состав русского языка2. Согласно другим источникам, «интерпретация»3 – истолкование, объяснение, раскрытие смысла чего-либо. В Толковом словаре С.И. Ожегова этот термин имеет два значения: «толкование» и «объяснение чего-нибудь, изложение точки зрения на что-нибудь»4.
«Интерпретация» (от лат. разъяснение, (ис)толкование) в широком смысле – это фундаментальная операция мышления, придание смысла любым проявлениям духовной деятельности человека, объективированным в знаковой или чувственно-наглядной форме.
«Интерпретация» в науке – это совокупность значений (смыслов), придаваемых каким-либо образом элементам некоторой теории (выражениям, формулам и отдельным символам). Необходимость интерпретации как особой методологической процедуры возникает тогда, когда в науке обособляются в качестве предмета специальной деятельности формальные системы или исчисления, конструирование и развитие которых происходят при абстрагировании от их смыслового содержания.
В самом общем толковании «интерпретация» – это объяснение сущности, смысла. Статистическая интерпретация преступности – это разновидность интерпретации.
Само по себе цифровое отражение статистических показателей не является завершающим этапом анализа. Отметим, что в настоящее время сохраняется одновременно электронный и традиционный каналы предоставления статистической отчетности, но в условиях развития отечественной статистики происходит постепенная цифровизация статистического учета преступности [2, с. 54]. Специалист в области обработки данных правильно интерпретирует и понимает сведения, однако для опубликования тех или иных цифровых значений использует визуализацию и транслирует ее широкому кругу лиц, основная масса которого не имеет навыка правильного интерпретирования информации и возможности анализировать данные с разных сторон.
Сбор, обработка, систематизация, анализ и интерпретация представляют собой алгоритм исследовательского процесса. Порядок статистического анализа представлен на рисунке. При некоторых внешних расхождениях с содержательной точки зрения интерпретация сводится к объяснению сущности, смысла чего-либо, результата каких-либо действий [3, с. 150].
Согласно Т. Чиверс, Д. Чиверс, «При работе с данными мы должны быть предельно осторожны. Исказить данные очень легко – стоит лишь добавить новые переменные, не учитывающие специфику показателей, которые выражают цифры. Исказить же данные при их визуализации [4, с. 158] еще проще, но при этом картинка стоит тысячи слов и убеждает людей намного сильнее. Ежедневно люди сталкиваются со статистикой – числами, помогающими ориентироваться в происходящем и принимать решения. Но данные, их интерпретация и подача могут содержать искажения и приводить к ошибочным выводам».
Т. Чиверс и Д. Чиверс подвергли анализу работу с данными и продемонстрировали, как лицо, не обладающее общим навыком анализа статистических данных, может неправильно интерпретировать цифровые значения.
Ориентирование в статистическом изложении материала не требует обладания специальными навыками математического восприятия, достаточно понимать, какие данные подлежат расчету и какие операции с ними осуществляются. В результате неверного анализа и последующей интерпретации адресат может получить неверные решения.
«Один из типов смещения выборки приводит к статистическому искажению под названием «ошибка выжившего» (survivorship bias) – в этом случае человек делает заключения, основываясь только на известных данных («выживших»), и не учитывает неизвестные, но все же существующие сведения («погибшие»). «Ошибка выжившего» может проявляться и в самых обыденных жизненных ситуациях» [5, с. 30].
Нами подтверждается, что исследователь может допустить ошибку в интерпретации статистических данных, если не будет принимать во внимание влияние внешних факторов. Помимо приведенного примера статистической ошибки, необходимо отметить и другие различные ошибки: регистрации, наблюдения, выборки, сводки и группировки, измерения, репрезентативности.
Указанные ошибки классифицируются на преднамеренные и непреднамеренные. Правовая ответственность за допущение преднамеренных ошибок, искажающих государственную статистическую отчетность, регламентирована законом Российской Федерации от 13.05.1992 № 2761-I «Об ответственности за нарушение порядка представления государственной статистической отчетности».
Статистические данные отражают неравномерное количество фактов фиксации за рассматриваемый период. Подобная колеблемость характерна для сферы экономической деятельности, поскольку она динамична, подвержена воздействию геополитических, внутригосударственных социально-экономических и политических процессов [6, с. 116].
На основе анализа преступлений, предусмотренных главой 22 УК РФ, характеризующихся высоким уровнем латентности, мы сделали вывод, что невозможно представить объективную ситуацию по имеющимся статистическим данным, поскольку отсутствует реальное фактическое зафиксированное число преступлений в сфере экономической деятельности. Регистрация и алгоритм выявления подобных преступных деяний зависит от значительного числа внешних обстоятельств, ввиду чего возникают трудности с интерпретацией полученной информации о преступлениях.
Многоликость и масштабность исследуемого вида преступности существенно затрудняют проведение криминологического анализа и интерпретации результатов для исследователя.
«В процессе осуществленного научного поиска мы выявили, что доля зарегистрированной преступности в сфере экономической деятельности не характеризуется даже приблизительными оценками достоверности. Самая «невидимая» часть латентной преступности фиксируется преимущественно в сегменте экономических отношений. Скрытость и скрываемость таких преступлений в десятки раз выше, чем по многим другим видам преступной деятельности» [7, с. 152]. Бесспорно, гл. 22 УК РФ является самой значительной по сумме причиненного материального ущерба, но менее выявляемой и раскрываемой органами внутренних дел.
Следует отметить, что, приступая к анализу конкретных данных, исследователь может располагать различным количеством наблюдений. Вероятность точности анализа повышается, если теория имеет содержательные гипотезы [8, с. 397], возможно проверить достоверность данных или отвергнуть их. Практике известны случаи, когда исследователь предлагает достаточно развитую теорию, включая содержательную методологию, но имеет малые числа однородных наблюдений. Если теория лишена эмпирического фундамента, она основана на абстрактных построениях, не всегда поддающихся непосредственному сопоставлению с действительностью.
Эмпирические обобщения важны для объективной интерпретации исследовательского материала [9, с. 300]. Точная интерпретация зависит от полного учета негативных и позитивных процессов, происходящих в обществе. В связи с этим необходимо обратить внимание, что некоторые данные имеют свое абсолютное отражение в актах гражданского состояния. В отдельных случаях возникает вопрос о достоверности таких статистических показателей и об объективной достоверности в их интерпретации.
Необходимо обратить внимание на качественную и количественную особенность цифровых данных, которые указывают на степень их пригодности к обработке и анализу, соотнесения их с общепринятыми и специальными стандартными требованиями. Таким образом, к ним предъявляются особые условия.
Объективность – это свойство информации, отражающее степень ее соответствия реальной действительности.
Для приумножения знаний, умений, навыков, а также принятия управленческих решений обществу необходимо располагать объективной информацией, иначе приобретенные познания могут оказаться псевдонаучными, а модели управления – неверными и нецелесообразными. Под управленческими решениями понимается основной вид деятельности руководителя во всех сферах общества, на всех уровнях управления [10, с. 28].
Одной из характеристик объективности является точность отражения данными реального состояния объекта изучения. Точность непосредственно связана с используемыми методами и процедурами сбора информации, а также от непрерывности регистрации данных. «В процессе обработки наборов цифровых данных они теряют свою объективность и обогащаются агрегированными, округленными, приведенными и расчетными показателями. Однако за счет этого данные «насыщаются» знаниями, тем самым позволяя в последующем сокращать последовательность операций по извлечению из них значимых для практики сведений»5.
Достоверность6 в значении «не вызывающий сомнений». Достоверность – термин, отражающий характеристику знания как обоснованного, доказательного, бесспорного, является синонимом понятия «истина».
Так, например, «в экспериментальном естествознании достоверными нередко называют события, суждения о которых рассматриваются как эмпирически подтвержденные специальными экспериментами или шире, – общественно-производственной практикой»7.
Вероятность получения достоверной статистической оценки преступности низка, соответственно, данные не получат достоверной и объективной интерпретации. Выводы, сделанные на основе этой оценки, могут привести к научному заблуждению, а следовательно, некорректному восприятию тенденций развития преступности.
Полученные в результате наблюдения данные до их обработки подвергаются самой тщательной проверке, контролю. Контроль достоверности осуществляется на всех этапах сбора и обработки статистических данных: при заполнении формуляров статистического наблюдения, составлении отчетов, разработке аналитических материалов. Прежде всего осуществляется внешний контроль. От того, насколько тщательно оно (наблюдение) будет продумано и организовано, зависит правильность и достоверность полученных на его основе теоретических и практических выводов [11, с. 52].
При этом проверяется правильность оформления документов, т.е. наличие всех необходимых записей (реквизитов), предусмотренных инструкцией, а также полнота материала и охвата всех отчетных единиц наблюдения». Обозначенные факторы не всегда соблюдаются на всех стадиях процесса по сбору данных о состоянии преступности.
Достоверность данных во многом зависит от полноты учета преступлений и лиц, их совершивших. Нарушения учетно-регистрационной дисциплины и статистической работы, выявленные в ходе прокурорских проверок от общего числа нарушений, допущенных сотрудниками ОВД, фиксируются в соответствии положениями приказа МВД России от 29.08.2014 № 7368 «Об утверждении инструкции о порядке приема, регистрации и разрешения в территориальных органах Министерства внутренних дел Российской Федерации заявлений и сообщений о преступлениях, об административных правонарушениях, о происшествиях».
Учетно-регистрационная деятельность (далее – УРД) в ОВД характеризуется следующим образом: в 2021 г. – 296 396 фактов нарушений УРД, в 2022 г. – 624 936 фактов нарушений УРД и статистической работы, допущенных сотрудниками ОВД, выявленных в ходе плановых сверок9.
Указанные нарушения произошли вследствие разных причин, учитывая фактор естественной латентности. За рамками нашего исследования остаются данные, отражающие состояние искусственной латентности, которые могли бы дать дополнительный объем статистической информации для интерпретации статистических данных.
Обсуждение и заключение
Резюмируя изложенное, отметим, что интерпретация как вид деятельности всегда предшествует прогнозированию: результаты интерпретации оказывают влияние на составление прогнозов преступности. Толкование всегда предшествует процессу прогнозирования, поскольку определить прогнозные тенденции возможно лишь на основе информации, подвергнутой развернутому объяснению.
Прогнозные оценки влияют на принятие решений и в значительной степени зависят от корректности интерпретации выбранных из имеющихся для исследования цифровых значений. Неверно интерпретированные данные о состоянии преступности могут привести к ошибочным действиям, направленным на изменение криминологической обстановки на той или иной территории.
1. List F. Zadachi ugolovnoj politiki. Prestuplenie kak social'no-patologicheskoe yavlenie / sost. i predisl. V.S. Ovchinskij. Moskva: INFRA-M. 2004, 103 s.
2. Karyshev M.YU. K voprosu ob aktual'nosti statistiki informacionno-kommunikacionnyh tekhnologij v kontekste cifrovoj transformacii ekonomiki // Statistika i ekonomika. 2023. 20 (1). S. 53 - 63. doi:https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-1-53-63
3. Karmanov M.V., Minashkin V.G. Problemy interpretacii v statisticheskoj nauke i praktike // Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki, 2014. S.150 - 159.
4. Peskova O.V. Vizualizacii informacii // Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Ser. «Priborostroenie». 2012. S. 158 - 173.
5. CHivers T., CHivers D. Cifry vrut: kak ne dat' statistike obmanut' sebya / Moskva: Individuum, 2022. S. 221.
6. Molchanova T.V. Prestupleniya v sfere ekonomicheskoj deyatel'nosti: vozmozhnosti izmereniya i prognozirovaniya // Vestnik ekonomicheskoj bezopasnosti. 2021. № 6. S. 115 - 119.
7. Molchanova T.V. Sravnitel'nye statisticheskie pozicii ucheta lic, sovershayushchih prestupleniya v sfere ekonomicheskoj deyatel'nosti // Vestnik Moskovskogo universiteta MVD Rossii. 2022. № 4. S. 151 - 155. doi:https://doi.org/10.24412/2073-0454-2022-4-151-155
8. G. Casella, Roger L. Berger Hypothesis Testing // Statistical Inference. Second Edition. Pacific Grove, CA: Duxbury, 2022. 695 s.
9. ZHak K. Social'naya sistema i zakony eyu upravlyayushchie. Perevod L.N. SHahovskoj. Sankt-Peterburg: N. Polyakov i K°, 1866. S. 311.
10. Kil'mashkina T.N. Upravlencheskoe reshenie: sushchnost', klassifikaciya, pred"yavlyaemye trebovaniya Trudy Akademii upravleniya MVD Rossii. 2018. № 2 (46). S. 28 - 33. DOI:https://doi.org/10.31483/r-75421
11. Vojnova V. I. Statisticheskoe nablyudenie kak informacionnaya osnova issledovaniya finansovogo povedeniya naseleniya // Uchet i statistika. 2016. № 2 (42). S. 51 - 56.
