CC BY
38
И.Р. Нарушев
А.В. Мельников,
доктор технических наук, доцент
В.В. Денисенко,
Воронежский
государственный
университет
информационных технологий
МОДЕЛИ ОБОБЩЕННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕВИАНТНОГО ПОВЕДЕНИЯ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ
MODELS OF THE GENERALIZED INDICATOR OF DEVIANT
BEHAVIOR OF MINORS
В работе представлены модели обобщенного и нечетко-множественного показателей девиантного поведения несовершеннолетних. Представлены численные результаты оценки уровня девиантности четырех несовершеннолетних г. Воронежа, проведено сравнение с известными методами.
In the present work, models of generalized and fuzzy-multiple indicators of deviant behavior of minors. Numerical results of the assessment of the level of deviance of four minors of Voronezh are presented, a comparison with known methods is made.
Введение. В условиях перехода социальной активности несовершеннолетних в виртуальное пространство наряду с позитивными тенденциями развития молодежного общества наблюдаются и негативные проявления. Эти изменения напрямую влияют на образ жизни и связаны с девиантными проявлениями в поведении.
Одним из основных способов оценки уровня девиантности несовершеннолетних является использование матрицы социальных девиаций Н. В. Майсак [1], в состав которой входит более 30 признаков, характеризующих социальные отклонения. Матрица социальных девиаций включает следующие типы поведения: конструктивное (творческое), аутоде-структивное (зависимое и суицидальное), внешнедеструктивное (противоправное).
Обобщенный показатель уровня девиантности. Определение интегральных показателей, характеризующих уровень девиантности несовершеннолетних, возможно с использованием кластерно-иерархического подхода [2]. На первом этапе такого исследования проводится кластеризация признаков девиации. В отличие от обычного подхода к кластеризации объектов на основе их объединения в группы по критерию минимума
44
расстояния в многомерном пространстве при кластеризации признаков целесообразно учитывать их близость по способам получения информации и методам обработки этой информации инспектором по делам несовершеннолетних.
Анализ анкет несовершеннолетних в социальных сетях показывает, что подростки указывают в них сведения, повышающие уровень своей социальной желательности. Такая информация зачастую не имеет соответствия с реальным поведением подростка. Для полноценного анализа уровня девиантности несовершеннолетнего нужны инструменты, охватывающие весь спектр показателей, характеризующих уровень девиа-нтности. Такие показатели могут быть получены в ходе детального изучения несовершеннолетнего, опроса родителей, соседей, педагогического состава образовательной организации, где обучается подросток, и т.д.
Следующим этапом после кластеризации признаков является определение весовых коэффициентов V , у = 1,2,..., т показателя степени девиантности внутри каждой из п групп признаков. Кроме того, необходимо определить межгрупповые весовые коэффициенты V, 1 = 1,2,...,^ . Элементы хх, х2,..., хт — признаки некоторого уровня иерархии. Требуется определить веса V, V,..., V, этих признаков, влияющих на некоторый элемент более высокого уровня, с использованием матрицы парных сравнений. Математически задача сводится к определению собственного вектора, соответствующего наибольшему собственному значению.
Представим мультипликативную модель обобщенного показателя девиации J с соответствующими весовыми коэффициентами V в виде суммы трех показателей: девиация Jl, жертва J2, группа риска Jз [3]. Выбор групповых весовых коэффициентов позволяет установить требуемое соотношение между вкладами оценок показателей отклонения в комплексный показатель девиантности. Показатель обладает значительной гибкостью учета соотношений между группами признаков и парциальными признаками за счет введения соответствующих множеств весовых коэффициентов.
Обобщенный комплексный показатель девиации Jобщ. представим в следующем виде:
/общ. = ^Л + ^2/2 + ^э/э, (1)
где ^1, х>2, рэ — межгрупповые весовые коэффициенты значений соответствующих типов отклонения /1,/2,/э.
Разделение критериев девиации на подгруппы — признаки наличия (нал.) хшл и
качественные признаки (кач.) хгач — представлено в табл. 1.
Для расчета обобщенного показателя девиантности используем выражение, состоящее из суммы значений групп (девиация Jl, жертва J2, группа риска Jз) и соответствующих им критериев.
Обобщенный показатель девиации /общ., полученный на основе кластерно-иерар-хического подхода, примет вид
/общ. = /~
у=1
у х
Vх V V х
/ л ¡,нал.у у / л I,кач.пр.у 1у
,. -+ V, '
на л . у
^^ тл шч.пр.; ^^ у
/л 1, нал. у /л I,
(2)
где Vнал, V ,У1,У2,У3 — групповые весовые коэффициенты, определяющие предпочтительность качественных признаков, признаков наличия, и весовые коэффициенты, относящиеся к группам критериев, — нормированный признак, /общ. — обобщенная функция девиации. Множества V, V } определяют относительный вклад отдельных признаков (частных критериев), п — количество типов поведения.
кач.пр. у
Таблица 1
Уровни девиантности несовершеннолетнего, рассчитанные «традиционным методом» и с использованием кластерно-иерархического подхода
Наименование критериев Вид Вес Вес
кр. приз. груп. z Хг x Va VX )
Алкоголь, курение табака нал. 0,235 0 нет 0 0
Наркотики, одурманивающие вещества нал. 0,549 1 есть 1 1
Криминальная субкультура нал. 0,1 0 нет 0 0
« и д Нетрадиционные сексуальные отношения нал. 0,116 0,54 0 нет 0 0
eö S Порнография кач. 0,108 1 3 0,6 0,6
со <и « Азартные игры (на деньги) кач. 0,064 0 0 0 0
Жестокость и насилие по отноше- кач.
нию к сверстникам 0,329 1 3 0,6 0,6
Жестокое обращение с животными кач. 0,182 0 0 0 0
Экстремизм (дискриминация) кач. 0,316 0 0 0 0
Показатель крит. девиация Jl 0,33 0,41 0,41
Игра не соответствует цензу нал. 0,196 0 нет 0 0
eö Видео не соответствует цензу нал. 0,493 1 есть 1 1
И О S Л eö G С Аудио не соответствует цензу нал. 0,311 1 есть 1 1
Нецензурная брань кач. 0,277 0,163 1 3 0,6 0,6
«Троллинг» ровесников кач. 0,095 0 2 0,4 0,3
Л «Троллинг» взрослых кач. 0,16 0 0 0 0
1—1 Порнографический контент кач. 0,467 1 4 0,8 0,8
Показатель крит. группа риска J2 0,57 0,69 0,69
Суицид, вред здоровью нал. 0,559 0 нет 0 0
Персональные данные нал. 0,089 1 есть 1 1
eö Опасное «хобби» нал. 0,352 0 нет 0 0
И H Общение со взрослыми кач. 0,16 1 4 0,8 0,8
N Демонстрация ценностей кач. 0,095 0,297 0 2 0,4 0,3
Участие в розыгрышах, лотереях кач. 0,277 1 5 1 1
Нарушение / пренебрежение ПДД кач. 0,467 0 0 0 0
Показатель крит. жертва Jз 0,429 0,266 0,261
Для получения обобщенного показателя девиантности используем расширенный метод анализа иерархий [2]. На примере признаков наличия группы критериев «Девиация» построим матрицу парных сравнений S. Используется лингвистическая шкала [4] :
1 — полное соответствие, 3 — превосходство признака, 5 — абсолютное превосходство,
2 и 4 — промежуточные признаки.
s=
I 1
1/3 1/4 \l/5
3 4 5
1 3 3
1/2 1 1
1/3 1 1
(3)
Получен нормированный вектор весовых коэффициентов признаков наличия к , отражающий степень влияния того или иного признака на общий показатель девиации в подгруппе признаков наличия:
к = (0,329 0,316 0,182 0,108 0,064). (4)
Аналогично получены весовые коэффициенты всех остальных критериев и значений по каждой группе — девиация Jl, жертва З2, группа риска Зз. В табл. 1 представлено распределение критериев девиации на подгруппы количественных и качественных, а также уровня влияния критериев девиантности, выраженное в весовых коэффициентах признаков и групп; уровень девиантности подростка при подсчете различными методами.
Нечетко-множественный показатель уровня девиантности. Представим результат оценки уровня девиантности несовершеннолетнего одной из школ г. Воронежа по результатам анализа его страницы в социальной сети «ВКонтакте» в табл. 2.
Таблица 2
Уровень девиантности несовершеннолетних
Группа 1 2 3 4
Ъ Ма (х;) ъ Ма (х,-) ъ Ма (х,) ъ Ма (х,-)
Девиант 0,33 0,41 0,44 0,55 0 0 0,33 0,18
Группа риска 0,57 0,69 0,57 0,55 0,14 0,16 0,14 0,08
Жертва 0,429 0,2615 0,2857 0,0926 0,2857 0,0925 0,1429 0,0641
Jобобщ 0,4 0,409 0,418 0,412 0,108 0,053 0,246 0,132
В первом столбце «2» оценка признаков производилась классическим способом, описанным в статье [3] — при наличии признака ставится 1, при его отсутствии — 0. В столбце Хг для признаков наличия хшл ставится отметка об их наличии, а для качественных признаков хтч производится оценка по пятибалльной шкале. В столбце х представлены нормированные показатели Хг, и в заключительном столбце /лА{х1) использована трапецеидальная функция принадлежности Т={0,2;0,8;1;1;} множествам допустимых значений качественных признаков и признаков наличия соответственно.
X У1,нал.] МА. К X Чкач.пр.] МАЬ К
V 1
^= X V
и
X
IVI
+ V
^ укач.пр.]
нал.]
X V
1
кач .пр.]
(5)
где Унал,Укачмр,У1,У2,У3 — групповые весовые коэффициенты, определяющие предпочтительность качественных признаков, признаков наличия, и весовые коэффициенты, относящиеся к группам критериев, МА (х;) МА (х /) — функции принадлежности множествам допустимых значений качественных признаков и признаков наличия соответственно, х^ — нормированный признак, З — обобщенная функция девиации. Множества V, V } определяют относительный вклад отдельных признаков (частных критериев), п — количество типов поведения.
В табл. 1 представлены уровни девиантности Зобобщ, полученные с использованием кластерно-иерархического подхода, которые в отличие от традиционного метода более чувствительны к оценке критериев..
В табл. 2 представлены расчёты показателей групп девиантности и обобщенного показателя девиантности с использованием произведений трапецеидальной функции принадлежности ), Т={0,2;0,8;1;1;} (см. рисунок) и нормированных признаков по формуле 1 и приведено сравнение значений с традиционным методом оценки «2».
V- а, (* /)
1,0 0,5
X/ -Ь.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Заключение. Нечетко-множественный показатель более чувствителен к различию характеристик сравниваемых объектов, чем детерминированный, а также учитывает степень влияния критерия и группы на показатель общего уровня девиации, что положительно сказывается на точности подсчета требуемого критерия. Например, при подсчете традиционным методом из-за отсутствия степени оценки критерия «общение со взрослыми» и недооцененного критерия «демонстрация ценностей» у несовершеннолетнего под номером 1 показатель группы «жертва» равен 0,429 против 0,261 с использованием метода анализа иерархий, что является более достоверным благодаря использованию лингвистической шкалы при оценке признака. Показано, что использование функций принадлежности при расчете нечетко-множественного показателя девиантности позволяет уточнять промежуточные значения признаков. Так, значение признака «демонстрация ценностей» при использовании этого метода равно 0,3 и скорректировано исходя из субъективности оценки инспектором по делам несовершеннолетних.
Использование обобщенного показателя девиантности несовершеннолетних позволит своевременно выявлять отклонения в их поведении на ранних стадиях, а также усилить контроль за подростками, стоящими на учете, что, несомненно, повысит возможности органов внутренних дел по профилактике преступлений в молодежной среде.
ЛИТЕРАТУРА
1. Майсак Н. В. Матрица социальных девиаций: классификация типов и видов де-виантного поведения // Современные проблемы науки и образования. — 2010. — № 4. — С. 78—86.
2. Мельников А. В. Использование кластерно-иерархических методов в криминологических исследованиях // Процессы информационного обмена в деятельности правоохранительных органов: современное состояние и перспективы совершенствования : сборник научных статей / под ред. Л. Д. Матросовой [и др.]. — Орел, 2015. — С. 30—34.
3. Рыдченко К. Д. Профилактика наркотизации в молодежной среде на основе мониторинга аккаунтов несовершеннолетних в социальных сетях // Преступность в СНГ: проблемы предупреждения и раскрытия преступлений : сборник материалов международной научно-практической конференции. — Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2016. — С. 302—303.
4. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. — М. : Радио и связь, 1991. — 224 с.
REFERENCES
1. Maysak N. V. Matritsa sotsialnyih deviatsiy: klassifikatsiya tipov i vidov deviantnogo povedeniya // Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya. — 2010. — # 4. — S. 78—86.
2. Melnikov A. V. Ispolzovanie klasterno-ierarhicheskih metodov v kriminologicheskih issledovaniyah // Protsessyi informatsionnogo obmena v deyatelnosti pravoohranitelnyih or-ganov: sovremennoe sostoyanie i perspektivyi sovershenstvovaniya : sbornik nauchnyih statey / pod red. L. D. Matrosovoy [i dr.]. — Orel, 2015. — S. 30—34.
3. Ryidchenko K. D. Profilaktika narkotizatsii v molodezhnoy srede na osnove monitoringa akkauntov nesovershennoletnih v sotsialnyih setyah // Prestupnost v SNG: problemyi preduprezhdeniya i raskryitiya prestupleniy : sbornik materialov mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. — Voronezh : Voronezhskiy institut MVD Rossii, 2016. — S. 302—303.
4. Saati T., Kerns K. Analiticheskoe planirovanie. Organizatsiya sistem. — M. : Radio i svyaz, 1991. — 224 s.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Нарушев Илья Романович. Адъюнкт.
Воронежский институт МВД России.
E-mail: nar_i@bk.ru
Россия, 394065 г. Воронеж, просп. Патриотов, 53. Тел. (473) 200-51-44.
Мельников Александр Владимирович. Заместитель начальника кафедры информационной безопасности. Доктор технических наук, доцент.
Воронежский институт МВД России.
E-mail: meln78@mail.ru
Россия, 394065, г. Воронеж, просп. Патриотов, 53. Тел. (473) 200-52-35.
Денисенко Владимир Владимирович. Старший преподаватель кафедры инженерных технологий моделирования и управления
Воронежский государственный университет информационных технологий.
E-mail: denisenkovv@mail.ru
Россия, 394036, г. Воронеж, просп. Революции, 19. Тел. (473) 255-25-50.
Narushev Ilia Romanovich. Post-graduate cadet. Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia. E-mail: nar_i@bk.ru
Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-51-44.
Melnikov Alexander Vladimirovich. Deputy Head of the chair of Information Security. Doctor of Technical Sciences, Assistant Professor.
Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia. E-mail: meln78@mail.ru
Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-52-35.
Denisenko Vladimir Vladimirovich. Senior lecturer of the chair of Engineering Technologies of Modeling and Management.
Voronezh State University of Information Technologies. E-mail: denisenkovv@mail.ru
Work address: Russia, Voronezh, Prospect Revolyucii, 19. Tel. (473) 255-25-50. Ключевые слова: многокритериальный анализ; ранжирование; метод анализа иерархий.
Key words: multicriteria analysis; ranking; analytic hierarchy process. УДК 004.62
ИЗДАНИЯ ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА МВД РОССИИ
Данилова О. Ю. Математические основы криптографии : учебник / О. Ю. Данилова, В. Н. Думачев. — Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2017. — 301 с.
Учебник содержит систематическое изложение всего материала по курсу «Математические основы криптографии» и предназначен для выполнения типового расчета, проведения практических занятий, лабораторных работ и самоподготовки для курсантов радиотехнического факультета, обучающихся по специальности 10.05.02 Информационная безопасность телекоммуникационных систем.
