CC BY
177
К.А. Нелюбин*
Анализ социальных сетей как один из основных алгоритмов раскрытия убийств
Аннотация. Статья посвящена практическим аспектам использования методологии теории социальных сетей в раскрытии убийств. На положительных примерах работы базы данных, разработанной в отделе криминалистики Следственного управления по Свердловской области, раскрывается практическое значение для раскрытия убийств понятий «социальная сеть», «центральность», «граф». Ключевые слова: связи, социальная сеть, центральность, теория графов, база данных, раскрытие убийств.
Ученые криминалисты традиционно отмечают важность связей потерпевшего для установления личности убийцы.
Л.Г. Видонов, резюмируя результаты анализа более 800 эпизодов убийств, совершенных на территории Горьковской области СССР, отметил, что «в пределах 92—95 % убийства совершают лица из круга "своих" и "знакомых"»1.
Аналогичные данные приводятся американскими криминалистами. Так, Michael D. Lyman отмечает, что на территории США приблизительно 15 тыс. чел. погибают в результате убийств каждый год, и большинство из них (приблизительно 85 %) являются людьми, которые знали друг друга (друзья, родственники, члены семьи)2.
ФБР ежегодно обобщает сведения о связях между жертвами и преступниками по убийствам, совершенным на территории США. Отметим, что там под убийством понимают деяния, которые в РФ квалифицируются и по ст. 105 УК РФ, и по ч. 4 ст. 111 УК РФ3. Например, согласно ежегодному отчету Crimeinthe UnitesStates, в 2011 г. из убийств, при расследовании которых связи между жертвами и преступниками были установлены, 54,3 % жертв были убиты теми, кого они знали (знакомые, соседи, друзья, любовники), 24,8 % жертв были убиты членами своей семьи и только 11,7 % были убиты людьми, напрямую не связанными с потерпевшими4.
Приведенные данные представляют несомненный интерес, поскольку численность населения США существенно превышает аналогичный показатель России: по некоторым данным 319510848 чел.5 против 143666931чел.6 соответственно.
В то же время самостоятельного теоретического осмысления и исследования связей между потерпевшим и преступником в криминалистике практически не проводилось. В основном это явление рассматривается как атрибут личности потерпевшего и в этом качестве включается в систему элементов криминалистической характеристики преступлений7. Лишь некоторые авторы, как, например, Н.Е. Неволина, более подробно рассматривают этот элемент в структуре личности по-терпевшего8. И, кончено же, нельзя не упомянуть исследования Л.Г. Видонова и его последователей. Последние, впрочем, в большей степени развивают применение средств теории вероятности и статистики в практике раскрытия преступлений9.
1 Видонов Л.Г. Типовые следственные ситуации первоначального этапа следствия по делам об убийствах. Криминалистические элементы взаимосвязи между элементами состава преступлений данного вида и методика выдвижения версий о лицах, совершивших убийства без очевидцев на основе указанных взаимосвязей. Н. Новгород: Б.и., 2003. С. 16.
2 См.: Lyman M. D. Criminal Investigation: The Art and the Science. 6th Ed. New Jersey, 2011. P. 286.
3 См.: Ibid. P. 289-290.
4 См.: The Federal Bureau of investigation. Uniform crime reports. Crime in the U.S. 2011. URL: http://www.fbi.gov/about-us/cjis/ucr/crime-in-the-u.s/2011/crime-in-the-u.s.-2011/
offenses-known-to-law-enforcement/expanded/expanded-
homicide-data (дата посещения: 20.07.2014).
5 См.: The World: Population (2014). Geoba. se. URL: http:// www.geoba.se/population.php?pc=world (дата посещения: 20.07.2014).
6 См.: Оценка численности постоянного населения на 01.01.2014 г. и в среднем за 2013 г. //Федеральная служба государственной статистики / URL: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/ demography/ (дата посещения: 20.07.2014).
7 См.: Ермолович В.Ф. Криминалистическая характеристика преступлений. Минск: Амалфея, 2001. С. 28.
8 См.: Неволина Н.Е. Криминалистическое значение информации о личности жертвы убийства: дис. ... канд. юрид. наук. Екатеринбург, 2003.
9 См.: Толстослуцкий В.Ю. Использование информационных технологий в раскрытии и расследовании убийств: электр. учеб.-метод. пособие. С. 41-51. URL: http://www. unn.ru/books/met_files/Tolstolutsky.doc (дата посещения: 01.03.2014); Фесик П.Ю. Технология использования криминалистической характеристики в раскрытии убийств: дис. . канд. юрид. наук. Н. Новгород, 2011.
© Нелюбин К.А., 2015
* Нелюбин Константин Александрович — старший следователь-криминалист следственного управления Следственного комитета РФ по Свердловской области, аспирант кафедры криминалистики Уральского государственного юридического университета. [nelyubin.82@mail.ru]
620075, Россия, г. Екатеринбург, ул. Комсомольская, д. 21.
Между тем последние исследования в области социологии уже сформировали понятийный аппарат, в достаточной степени описывающий интересующие нас явления. Речь идет о теории социальных сетей, все более находящей практическое применение в самых разнообразных областях: экономике и управлении, социологии, медицине, ГГ-технологиях (исследования виртуальных сетей, таких как, например, Facebook). Что касается криминалистики, то пока методология теории сетей применяется для анализа сетей распространения наркотических средств10, террористических сетей11, а также сетей организованной преступности12.
Под социальной сетью чаще всего понимается структура, состоящая из множества акторов и взаимоотношений между ними13. Акторами могут быть люди, группы, корпорации, общества14. Ими также могут выступать любые иные объекты (здания, события и др.): так называемые артефакты или акторы второго порядка15.
Связи отдельного индивида (родственные, профессиональные, дружеские, соседские и т.п.) представляют из себя его личную или эго-сеть16. Эти связи могут быть личными и опосредованными, сильными и слабыми, различными по частоте, взаимности, интенсивности и степени близости между акторами. Ядро эго-сетей составляют родственные связи, хотя их значение на различных этапах жизни индивида меняется17.
С математической точки зрения, теория сетей базируется на теории графов, где вершинами выступают акторы, а ребрами связи между ними18.
10 См.: Yang C., Latkin C., Muth S.Q., Abby R. Injection Drug Users' Involvement In Drug Economy: Dynamics of Sociometric and Egocentric Social Networks // International Network for Social Network Analysis (INSNA). Connections. 2013. Vol. 33. P. 24-34. URL: http://www.insna.org/PDF/Connections/v33/Yang_Vol33Iss1_IN-SNApdf-4.pdf (дата посещения: 23.07.2014).
11 См.: How people become terrorists // Los Alamos National laboratory. URL: <http://www.lanl.gov/science/NSS/ issue3_2011/story2full.shtml> (дата посещения: 23.07.2014).
12 См.: Klerks P., Smeets E. The Network Paradigm Applied to Criminal Organisations: Theoretical nitpicking or a relevant doctrine for investigators ? Recent developments in the Netherlands // International Network for Social Network Analysis (INSNA).Connections. 2001. Vol. 24. P. 53-65. URL: https:// www.politieacademie.nl/kennisenonderzoek/Lectoraten/ criminaliteitsbeheersingrecherchekunde/Documents/Down-loadoverzicht/18_NetworkParadigmAppliedtoCriminalOrga-nizations.pdf (дата посещения: 29.07.2014).
13 См.: Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis. Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University press, 1994. P. 9.
14 См.: Ритцер Д. Современные социологические теории, 5-е изд. СПб.: Питер, 2002. С. 343.
15 См.: Градосельская Г.В. Анализ социальных сетей: ав-тореф. дис. ... канд. социол. наук. М., 2001. С. 19.
16 См.: Сивуха С.В. Личные сети минчан // Минчане в начале XXI века: социальный портрет. Минск, МНИИ-СЭПП, 2006. С. 125.
17 См.: Лифинцев Д.В. Социальные сети и практика социальной работы // Идеи и идеалы. 2011. Т. 1. № 3 (9). С. 53.
18 См.: Биккулов А.С., Чугунов А.В. Сетевой подход в со-
циальной информатике: моделирование социально-эко-
В.А. Носов дает такое определение графа: «Граф G (V,E) — комбинаторный объект, состоящий из двух конечных множеств: V — называемого множеством вершин и множества пар элементов V, то есть Е £ V*V, называемого множеством ребер, если пары упорядочены, и множеством дуг, если пары неупорядочены»19.
Граф может быть задан несколькими способами:
- геометрическим способом — в этом случае вершины изображаются точками, а связи между ними линиями;
- с помощью представлений теории множеств — граф описывается перечислением математических множеств вершин и дуг;
- задание графов соответствием — в этом случае граф описывается перечислением множеств вершин Х и некоего соответствия, которое показывает, как между собой связаны вершины;
- матричное представление графов — граф задается с помощью матриц смежности или матриц инциденций20.
Указанные способы задания графов позволяют описать, выявить топологию и свойства любых сетей: от всемирной, где вершинами выступают веб-страницы, а ребрами гиперссылки (URL), до сети связей человека. Например, исследования показали, что тем и другим, то есть сетям большого и маленького размера, присуще такое свойство так называемой модели малых миров, как сравнительно небольшая средняя длина пути между двумя любыми вершинами в графе (расстояние между узлами определяется как количество ребер в наикратчайшем пути, соединяющем их). Так, средняя длина пути в 50-миллионном образце всемирной сети составила 16, а среди населения США — всего 6, то есть типичная дистанция между американцами составляет «6 рукопожатий»21.
Таким образом, применительно к раскрытию убийств один из основных вопросов расследования заключается в том, в какой части социальной сети потерпевшего и какая связь (сильная, слабая, или др.) совершила его убийство.
Для исследования данного вопроса на базе отдела криминалистики Следственного управления по Свердловской области нами спроектирована реляционная база данных, в которую внесены сведения о более чем 300 убийствах, в том числе о характеристиках связи между жертвами и преступниками. Связи потерпевших распределены нами по 3 зонам, в зависимости от близости к
номических процессов и исследования в социальных сетях: учеб. пособие. СПб.: Изд-во ИТМО, 2013. С. 10.
19 См.: Носов В.А. Комбинаторика и теория графов: учеб. пособие. М.: Изд-во МГИЭМ, 1999.С. 76.
20 См.: Биккулов А.С., Чугунов А.В. Указ. соч. С. 13.
21 См.: Reka A., Barabasi A.-L. Statistical mechanics of complex networks. P. 48, 50. URL: http://www3.nd.edu/~networks/ Publication%20Categories/03%20Journal%20Articles/Physics/ StatisticalMechanics_Rev%20of%20Modern%20Physics%20 74,%2047%20(2002).pdf (дата посещения: 26.07.2014).
потерпевшему. Эти зоны названы нами кругами, поскольку в следственной практике давно устоялся термин — круг связей потерпевшего.
Так, в круг близких связей потерпевшего (условно обозначенный нами как «круг 1») вошли: дедушка, бабушка, отец, мать, брат, сестра, сын, дочь, муж, жена, сожитель, сожительница. В следующий круг (условно — «круг 2») вошли связи по каким-либо значимым областям деятельности потерпевшего. Например, связи по постоянному распитию спиртных напитков, употреблению наркотиков, месту жительства, работе, принадлежности к определенным социальным группам (бомжи, проститутки, гомосексуалисты), когда на преступника могли указать связи жертвы по этим областям деятельности. В последний круг (условно — «круг 3») вошли ситуативные связи. Например, ситуации разбойных нападений на улице; нападений пассажиров на водителя и др. Таким образом, круг 3 сформирован из «квазисвязей», то есть ситуаций, возникающих на периферии эго-сети потерпевшего.
Первый, самый близкий круг связей потерпевшего составляет, как уже было сказано, ядро его эго-сети, однако с возрастом его значение изменяется. Этот процесс хорошо иллюстрируют примеры убийств полярных по возрасту категорий потерпевших: малолетних детей и пенсионеров.
Эго-сети малолетних детей тем больше состоят из ядра, чем меньше их возраст. Эго-сети пенсионеров, с утратой работы, значительным уменьшением дохода и двигательной активности, также сужаются, обычно до ядра, а также ближайших друзей и соседей. Соответственно, обе категории потерпевших в большей степени подвержены нападениям со стороны самых близких лиц из круга 1, или со стороны незнакомых лиц, которых привлекают беззащитность и доверчивость своих жертв.
Соответственно, из 12 убийств детей от 3 до 12 лет, 4 или 33,3 % стали объектами нападений со стороны лиц из первого круга, 6 или 50 % стали жертвами ранее незнакомых мужчин, и только в 2 случаях (16,6 %) лицами из второго круга.
Из 52 пенсионеров в возрасте от 46 до 92 лет, 7 или 13,46% стали жертвами убийц из первого круга, 22 или 42,31% — из второго, и 23 или 44,23 % — из третьего. Причем структура связей второго круга сложилась следующим образом: 54,55 % — связи по месту жительства, 27,27 % — связи по постоянному распитию спиртного, 9,09 % связи по продаже квартиры потерпевшего, 9,09 % — связи по участку в коллективном саду.
Таким образом, возраст, помимо прочего, характеризует этап в формировании, развитии и разрушении эго-сети индивида, что имеет непосредственное значение для раскрытия убийств.
В целом же из 321 убийства в 20,19 % преступник находился в первом, в 51,55 % — во втором, и в 28,26 % — в третьем круге связей жертвы, то есть
значимая связь между преступником и потерпевшим имелась в 71,74 %, что подтверждает вышеприведенные сведения о высокой вероятности наличия связи между преступником и его жертвой.
Наши исследования показали, что с наибольшей вероятностью убийца оказывается в ряде определенных, типичных секторах эго-сети потерпевшего (в терминологии теории графов — подграфах). Такая часть всегда связана с какой-либо значимой сферой жизни потерпевшего, которая образует доминирующий элемент его социального статуса. Этот доминирующий элемент запускает механизм формирования и взаимодействия личности с ее окружением так, что на первоначальном этапе личность создает ситуации, которые привлекают связи в ее социальную сеть, а на последующих этапах эти связи и их собственные эго-сети (которые для первого актора предстают в виде опосредованных связей) влияют на личность.
Этот механизм демонстрирует, что связь носит ситуативный характер и, по сути, представляет собой цепочку коммуникативных ситуаций, которые постоянно воспроизводятся участниками отношений.
Таким образом, в большинстве случаев можно говорить о том, что жертва сама выбирает своего убийцу и, чаще всего, место собственной смерти. Это характеризует поведение большей части потерпевших как виктимное.
Поскольку личность является системным образованием, то каждый элемент этой системы занимает свое место в ее структуре, в соответствии с определенной иерархией, и вносит свой вклад в формирование эго-сети. В результате эго-сети состоят из отдельных секторов, объединяющих отношения определенного рода (родственники, коллеги, друзья и др.). Некоторые отношения могут быть изолированы от других. Классическим примером таких отношений являются любовные связи, которые скрываются от окружающих. Однако чаще всего отношения в сети являются сложно организованными, когда акторы в сети объединены не одной, а целым набором связей различного типа.
Так, представители таких национальностей, как узбеки, таджики, киргизы, приезжают в Свердловскую область для работы группами, связи поддерживают в основном внутри группы или с другими работниками на объектах, где производят работы. Обычно эти группы объединены не только национальной общностью, но также тесными родственными, дружескими, деловыми, интимными и другими связями. Эти этнические группы образуют так называемые малые миры из нескольких сот человек, постоянно общающихся друг с другом22. Другим примером такого «малого мира» является колония эмигрантов из СССР на Брайтон-Бич в Нью-Йорке — почти замкнутая
22 См.: Лифинцев Д.В. Указ. соч. С. 49.
среда, где многие по-прежнему говорят только по-русски23.
Соответственно, из 14 трудовых мигрантов, которые стали жертвами убийств в Екатеринбурге, 6 или 42,8 % были убиты своими связями по этнической группе, 3 или 21,4 % — связями по работе и 4 или 28,5 % — в ходе ситуативных нападений: столкновения на улице и ссоры, нападения по расовому признаку, после случайной встречи и совместного распития спиртного, в ситуации частного извоза, когда потерпевший подвозил нападавших.
Уже по этому примеру можно увидеть, что ситуация, предшествующая убийству потерпевшего (предкриминальная ситуация24), позволяет с большей вероятностью судить о характеристике связи между преступником и потерпевшим. В терминологии теоремы Байеса, предкриминаль-ная ситуация будет выступать первой условной вероятностью, которая позволит пересмотреть первоначальные (априорные) представления о характеристиках связи25. В дальнейших работах мы рассмотрим этот вопрос более подробно.
Сейчас же приведем пример, который продемонстрирует, каким образом концепция «малых миров» применяется в раскрытии убийств.
03.02.2013 около 15:50 в лесном массиве, находящемся на территории Орджоникидзевского района Екатеринбурга, обнаружен труп неустановленной женщины 30—35 лет, с признаками насильственной смерти в виде колото-резаной раны в области шеи. Руки и шея трупа перемотаны липкой лентой скотч. Голова трупа обрита. Предположительно установлено, что погибшая была узбекской национальности. В ходе осмотра в кармане куртки жертвы обнаружен чек на оплату сотового телефона. Абонентский номер на чеке был не читаем, соответственно, быстро установить личность потерпевшей по ее абонентскому номеру не удалось. По тому, что перед убийством женщину обрили, члены следственно-оперативной группы предположили, что потерпевшая была проституткой, поскольку их в криминальной среде принято именно так наказывать за нарушение субкультурных норм.
На основе разработанной нами базы данных был сделан вероятностный вывод, что к убийству потерпевшей причастны ее связи по этнической группе и криминальному заработку. Вопрос состоял в том, как их установить. По реквизитам на чеке следователь направил запрос в систему Ге1ерау, которая предоставила сведения о номере
23 См.: Лифинцев Д.В. Указ. соч. 57.
24 См.: Волчецкая Т.С. Ситуационный подход в практической и исследовательской криминалистической деятельности. Калининград: Изд-во КГУ, 1999. С. 9.
25 См.: Yudkiwsky E.S. Anintuitive Explanation of Bayes*
Theorem.URL: http://yudkowsky.net/rational/bayes (дата посещения: 29.07.2014)
телефона и терминалах, через которые осуществлялась оплата услуг телефонной связи. Абонентский номер был зарегистрирован на организацию по продаже сим-карт среди лиц узбекской национальности. Определить, кто именно ею пользовался, не представлялось возможным.
Тогда был установлен терминал, на который часто производилась оплата. Данный терминал был установлен в одном из магазинов на территории Орджоникидзевского района Екатеринбурга. Оперативные сотрудники просмотрели данные видеонаблюдения в магазине и выяснили, что оплату за пользование абонентским номером производила не только сама потерпевшая, но и различные мужчины, предположительно узбекской национальности, к которым также подходил и общался охранник магазина. Данный охранник был незамедлительно установлен и опрошен. Он показал, что из всех мужчин узбекской национальности лично знает только одного. Мужчина, который действительно оказался узбеком, был также незамедлительно установлен и опрошен. Он пояснил, что из всех его знакомых только двоюродный племянник общается с проститутками и является их водителем. Свидетель назвал адрес квартиры, в которой был организован притон. В ходе проверки полученной информации выдвинутые следственно-оперативной группой версии нашли свое подтверждение. Потерпевшая оказалась проституткой, убийство которой совершили ее сутенеры за то, что она стала оказывать интимные услуги самостоятельно. Перед совершением убийства коллеги по криминальному заработку издевались над ней, обрили ее наголо. Так, преступление было раскрыто еще до того, как была установлена личность потерпевшей.
На указанном примере видно, что ни один из источников отрывочной информации о потерпевшей: ни чек на оплату, ни абонентский номер, ни данные видеонаблюдения, ни пояснения охранника или его знакомого узбека не указывали прямо ни на личность потерпевшей, ни на лиц, совершивших ее убийство. Расследование завершилось успехом, поскольку производилось целенаправленно, исходя из информации о вероятных характеристиках связи между преступником и потерпевшим.
Отметим, что расстояние от магазина, где находился терминал оплаты до квартиры, где был организован притон, составляло 3200 м. — данные точки находились в различных микрорайонах Екатеринбурга. Это иллюстрирует, что в сетевом пространстве акторы размещаются согласно их личным взаимодействиям, прямым и опосредованным. Как правильно отметила Е.И. Князева «в нем индивиды, живущие на расстоянии сотен километров друг от друга, могут быть расположены ближе друг к другу, чем соседи по дому»26.
26 См.: Князева Е.И. Сетевая теория в современной социологии. С. 3. URL: http://elib.bsu.by/bitstream/12345678 9/11256/1/%D0%9A%D0%BD%D1%8F%D0%B7%D0%B5
В подтверждение сказанного приведем пример, напрямую связанный с предыдущим. Спустя 3 месяца после совершения указанного убийства, 17.05.2013 в Чкаловском районе Екатеринбурга возбуждено уголовное дело по факту безвестного исчезновения трудового мигранта Ж. узбекской национальности, который пропал с садового участка своего дяди еще 15-16.10.2012.
Уголовное дело поступило для изучения в отдел криминалистики Следственного управления по Свердловской области, после чего сведения о нем были занесены в базу данных и проанализированы в сравнении с остальными убийствами в среде мигрантов, в том числе с вышеприведенным убийством. Помимо прочего, сравнивались также и общие связи потерпевших. Было установлено, что вскоре после исчезновения Ж., который являлся племянником бригадира группы трудовых мигрантов из Узбекистана, остальные члены группы, в том числе два брата Х., спешно уехали из России. После безвестного исчезновения Ж. из садового дома бригадира пропало его имущество: бензопила и одеяло.
С учетом того, что труп Ж. не был обнаружен, мы также проанализировали возможные способы его сокрытия и пришли к выводу, что наиболее вероятным является перевозка трупа за пределы Екатеринбурга, с последующим закапыванием или сожжением и, возможно, предварительным расчленением. Одеяло вероятнее всего использовалось для упаковки трупа.
Сам бригадир пояснил, что в убийстве Ж. подозревает своих работников, в том числе братьев Х., поскольку ранее между ними и Ж. произошел конфликт.
Нас заинтересовало, что братья Х. и одно из лиц, совершивших убийство проститутки (назовем его И.), не только были узбекской национальности, но и носили одну фамилию. Мы решили проверить, являются ли они однофамильцами или родственниками, и мог ли И. участвовать в убийстве Ж. и последующем вывозе его трупа, поскольку только в его распоряжении, судя по материалам обоих уголовных дел, имелся автомобиль.
Для проверки данной версии мы вызвали потерпевшего — бригадира рабочих, дядю пропавшего Ж. для дополнительного допроса, в ходе которого он подтвердил, что И. является родственником братьев Х., и незадолго до исчезновения Ж. его автомобиль приезжал на строительный объект, где размещались братья Х., что отобразила система видеонаблюдения данного объекта.
После этого мы посетили И. в СИЗО №1 Екатеринбурга, где после предъявления слайдов системы видеонаблюдения предложили рассказать о его роли в убийстве Ж. После осмотра слайдов И. подтвердил, что по просьбе братьев Х. приехал к строящемуся коттеджу, на территории которого они проживали, затем отвез их к садовому участку бригадира для расправы над его племянником (сам бригадир и его супруга в это время находились в гостях, о чем преступникам было известно). После убийства Ж., которое совершили братья Х., они погрузили завернутый в одеяло труп в багажник автомобиля. И. отвез их за город, где братья Х. отнесли труп в лесополосу вдоль автомобильной дороги и там закопали.
В ходе проверки показаний на месте И. указал на место сокрытия трупа, однако обнаружить его не удалось. Казалось бы, следствие вновь «зашло в тупик», поскольку, несмотря на признательные показания И., никаких доказательств убийства не имелось. Тогда мы вновь прибегли к методам анализа социальных сетей. Исходя из материалов обоих уголовных дел и пояснений дяди Ж., был составлен граф эго-сети И. (рис. 1), состоящий из 15 акторов и 117 ребер27.
Для выявления лиц, обладающих наиболее полной информацией о И., нами были применены формулы расчета индексов центральности вершин данного графа по степени и близости.
Степенью вершины 5(v) называется число концов ребер, инцидентных вершине v28. Ребра и вершины взаимно инцидентны, когда с каждым ребром связаны две (возможно совпадающие) вершины29. Расчет центральности вершин графа по степени (Degree centrality) производился по формуле: CD (v) = deg(v), где это количество ребер инцидентных вершине30.
Нормирование полученного результата производится делением на количество вершин графа, за вычетом той вершины, для которой рассчитывается индекс, то есть по формуле n - 1. С учетом нормирования, формула центральности по степени выглядит так:
Cn (V) =
C>)
n - 1
%D0%B2%D0%B0,%20%D0%95.%D0%98.%20%D0%A1% D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D1%8F%20 %D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F%20 %D0%B2%20%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0% B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0 %B9%20%D1%81%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0 %BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8.pdf (дата посещения: 30.07.2014)
27 Визуализация графа и ряд расчетов произведены с помощью бесплатно распространяемых программ Net Draw. URL: https://sites.google.com/site/netdrawsoftware/download (дата посещения: 06.08.2014); Yed Graph Editor. URL: http://www. yworks.com/en/products_yed_about.html (дата посещения: 05.08.2014).
28 См.: Прокушев Л.А. Дискретная математика (основы теории графов и алгоритмизации задач): учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГУАП, 2000. С. 13.
29 См.: Там же. С. 9.
30 См.: Батура Т.В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Электронный архив Новосибирского государственного университета. С. 19. URL: http://www.nsu.ru/ xmlui/handle/nsu/250 (дата посещения: 03.08.2014)
Рисунок 1. Рисунок 2
Граф эго-сети И (вершины обозначены буквами Граф эго-сети И (за вычетом J и F)
от А до О. Сам И. обозначен буквой F)
Индекс центральности по степени отражает вершину, обладающую наибольшим количеством связей в графе. Соответственно, предполагается, что данный индивид, если речь идет о социальной сети, занимает центральное место в ее структуре. Данный индекс в большей степени отражает степень общительности индивида.
Иную форму центральности представляет индекс центральности по близости (Closeness centrality)31, для которого важны не столько связи самого индивида, сколько связи его связей, имея доступ к которым, он может влиять на всю сеть. Высокий показатель данного индекса отражает влиятельность актора с точки зрения его возможностей для распространения информации в сети и, соответственно, влияния на нее. Если актор связан со всеми акторами сети, его индекс центральности по близости равен единице.
Расчет центральности по близости производится по формуле:
1
Сс (х) = ud(x,y)
В данной формуле d (x, y) — это протяженность кратчайшего пути между вершинами x,y, длина которого в числовом выражении представляет из себя число дуг пути; U — сумма всех ребер графа.
В результате анализа графа эго-сети И. было установлено, что наибольшими индексами центральности по степени обладают вершины J — 14, и F — 13, представляющие двоюродного дядю И. и его самого. Эти же вершины обладали наибольшими индексами по близости: 1 и 0,94 соответственно. На изображении графа (рис. 7)видно, что вершины J и F связывают две клики эго-сети между собой. Без данных вершин граф разбивается на два изолированных сектора (рис. 2).
31 См.: Mrvar A. Network Analysis using Pajek. P. 6-7. URL: http://mrvar.fdv.uni-lj.si/sola/info4/uvod/part4.pdf (дата посещения: 05.08.2014).
Дядя И. (назовем его Б., в графе представлен вершиной J) обладал самыми высоким показателями центральности: по степени — 14, и по близости — 1 (что является максимальным значением). Б. был вызван и повторно допрошен нами. Выяснилось, что и братья Х., находящиеся в Республике Узбекистан, и И., содержащийся в СИЗО № 1 Екатеринбурга, созванивались с Б. для координации своих действий по противодействию следствию. С этой целью И. намеренно указал ложное место сокрытия трупа Ж., хотя, по сведениям Б., был осведомлен, что впоследствии братья Х. привлекли другого водителя — на графе обозначен вершиной К., с которым перевезли и закопали труп в другом месте. Б. не только дал следствию информацию о местонахождении К., но и сам привез его для проведения следственных действий. В свою очередь, К. указал на истинное место сокрытия трупа Ж., который был обнаружен спустя год после его убийства. Таким образом, выявление наиболее центральной вершины в эго-сети И. позволило следствию получить доступ как к необходимой информации, так и к ее обладателям, то есть фактически захватить контроль над эго-сетью преступника. Самому И. это стало очевидно, когда на его звонок, адресованный Б., трубку взял следователь, у которого Б. находился в это время на допросе. После этого противодействие следствию с его стороны прекратилось.
Мы столь подробно описали оба примера, поскольку они одновременно иллюстрируют ряд важных положений, касающихся темы нашего исследования.
Во-первых, вершинами в эго-сети могут быть не только люди, но и иные объекты — акторы второго порядка. Так, в первом примере вершинами сети выступили терминалы оплаты, с которыми были связаны множества плательщиков. В дальнейшем мы покажем, что существует целый ряд типичных акторов второго порядка, имеющих важное для раскрытия убийств значение.
Во-вторых, связи в сети можно ранжировать по их силе или весам. В приведенном примере
силу связи мы выразили в частоте актов оплаты на тот или иной терминал. Соответственно, в первую очередь проверялся терминал с наиболее сильной связью. Именно там и была обнаружена необходимая следствию информация.
В-третьих, центральность актора в сети является важным показателем для выявления лиц, обладающих необходимой для следствия информацией как о потерпевшем и его связях, так и о преступнике и его связях.
В-четвертых, свойства сетевого пространства, в частности эффект «малых миров», как мы указывали выше, не имеют жесткой зависимости от территориального размещения акторов в сети, как, впрочем, и от других формальных ограничений. Как правильно отметил С.В. Сивуха, любая формальная группа по-
Библиография:
мимо поверхностной, понятной, очевидной структуры обладает еще глубинной, неофициальной, динамичной, эмоциональной, такой, как эго-сеть32. Это означает, что для выявления преступников среди лиц, задержанных за другие преступления, необходим системный анализ всех уголовных дел в регионе, как раскрытых, так и не раскрытых. То есть для более эффективного раскрытия убийств необходимо выходить за ограничения, налагаемые сложившейся практикой работы отдельных исполнителей по отдельным преступлениям или их группам, например, «только по неочевидным делам», «только по убийствам» и т.п. В настоящее время такой анализ можно эффективно организовать только на основе ведения базы данных, что выдвигает на первый план аналитическую работу отделов криминалистики.
1. Биккулов А.С., Чугунов А.В. Сетевой подход в социальной информатике: моделирование социально-экономических процессов и исследования в социальных сетях: учеб. пособие. СПб.: Изд-во ИТMО, 2013. 124 с.
2. Видонов Л.Г. Типовые следственные ситуации первоначального этапа следствия по делам об убийствах. Криминалистические элементы взаимосвязи между элементами состава преступлений данного вида и методика выдвижения версий о лицах, совершивших убийства без очевидцев на основе указанных взаимосвязей. Н. Новгород: Б.и., 2003. 254 с.
3. Волчецкая ТС. Ситуационный подход в практической и исследовательской криминалистической деятельности. Калининград: Изд-во КГУ, 1999. 74 с.
4. Градосельская Г.В. Анализ социальных сетей: автореф. дис. ... канд. социол. наук. M., 2001. 21 с.
5. Ермолович В.Ф. Криминалистическая характеристика преступлений. Mинск: Амалфея, 2001. 304 с.
6. Лифинцев Д.В. Социальные сети и практика социальной работы || Идеи и идеалы. 2011. Т 1. № 3 (9). С. 49—б2.
7. Неволина Н.Е. Криминалистическое значение информации о личности жертвы убийства: дис. ... канд. юрид. наук. Екатеринбург, 2003. 1б0 с.
8. Носов В.А. Комбинаторика и теория графов: учеб. пособие. M.: Изд-во MEH3M, 1999. 11б с.
9. Прокушев Л.А. Дискретная математика (основы теории графов и алгоритмизации задач): учеб.пособие. СПб.: Изд-во СПб ГУАП, 2000. 82 с.
10. Ритцер Д. Современные социологические теории. 5-е изд. СПб.: Питер, 2002. б88 с.
11. Сивуха С.В. Личные сети минчан || Mинчане в начале XXI века: социальный портрет. Mинск, MНИИСЭПП, 200б. С. 125-135.
12. Фесик П.Ю. Технология использования криминалистической характеристики в раскрытии убийств: дис. ... канд. юрид. наук. Н. Новгород, 2011. 239 с.
13. Lyman M.D. Criminal Investigation: The Art and the Science. бШ Ed. New Jersey, 2011. 85б p.
14. Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis. Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University press, 1994. 50б p.
References (transliteration):
1. Bikkulov A.S., Chugunov A.V. Setevoj podhod v social'noj informatike: modelirovanie social'no-jekonomicheskih pro-cessov i issledovanija v social'nyh setjah: ucheb. posobie. SPb.: Izd-vo ITMO, 2013. 124 s.
2. Vidonov L.G. Tipovye sledstvennye situacii pervonachal'nogo jetapa sledstvija po delam ob ubijstvah. Kriminalis-ticheskie jelementy vzaimosvjazi mezhdu jelementami sostava prestuplenij dannogo vida i metodika vydvizhenija versij o licah, sovershivshih ubijstva bez ochevidcev na osnove ukazannyh vzaimosvjazej. N. Novgorod: B.i., 2003. 254 s.
3. Volcheckaja T.S. Situacionnyj podhod v prakticheskoj i issledovatel'skoj kriminalisticheskoj dejatel'nosti. Kaliningrad: Izd-vo KGU, 1999. 74 s.
4. Gradosel'skaja G.V. Analiz social'nyh setej: avtoref. dis. ... kand. sociol. nauk. M., 2001. 21 s.
5. Ermolovich V.F. Kriminalisticheskaja harakteristika prestuplenij. Minsk: Amalfeja, 2001. 304 s.
6. Lifincev D.V. Social'nye seti i praktika social'noj raboty || Idei i idealy. 2011. T. 1. № 3 (9). S. 49-б2.
7. Nevolina N.E. Kriminalisticheskoe znachenie informacii o lichnosti zhertvy ubijstva: dis. ... kand. jurid. nauk. Ekaterinburg, 2003. 1б0 s.
8. Nosov V.A. Kombinatorika i teorija grafov: ucheb. posobie. M.: Izd-vo MGIJeM, 1999. 11б s.
9. Prokushev L.A. Diskretnaja matematika (osnovy teorii grafov i algoritmizacii zadach): ucheb. posobie. SPb.: Izd-vo SPb GUAP, 2000. 82 s.
10. Ritcer D. Sovremennye sociologicheskie teorii. 5-e izd. SPb.: Piter, 2002. б88 s.
11. Sivuha S.V Lichnye seti minchan || Minchane v nachale XXI veka: social'nyj portret. Minsk, MNIISJePP, 200б. S. 125-135.
12. Fesik PJu. Tehnologija ispol'zovanija kriminalisticheskoj harakteristiki v raskrytii ubijstv: dis. ... kand. jurid. nauk. N. Novgorod, 2011. 239 s.
Материал поступил в редакцию 18 сентября 2014 г.
32 См.: Сивуха С.В. Указ. соч. С. 126.
Analysis of the social networks as one of the key algorithms for disclosure of murders
NELYUBIN, Konstantin Aleksandrovich — Senior Investigator-Criminalist of the Investigation Directorate of the Investigation Committee of the Russian Federation in the Sverdlovsk region, postgraduate student of the Department of Forensic Studies of the Urals State Law University. [nelyubin.82@mail.ru]
620075, Russia, Ekaterinburg, Komsomolskaja ul., 21.
Review. The article is devoted to the practical aspects of the use of the methodology of theory of social networks in disclosure of murders. Based upon positive examples from the database developed in the forensic department of the Investigation Directorate in the Sverdlovsk region, the author discusses practical value of the terms of «social network», «centrality», «graph» for solving murders.
Keywords: ties, social networks, centrality, graphs theory, database, disclosure of murders.
