CC BY
54
Ш. Х. Гонов, кандидат технических наук
Б. А. Торопов, кандидат технических наук, доцент
ЭКСПЕРТНЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ ОПЕРАТИВНОЙ ОБСТАНОВКИ КАК ИНСТРУМЕНТ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ
EXPERT METHOD OF ASSESSING THE OPERATIONAL SITUATION AS TOOL FOR INROMATION AND ANALYTICAL WORK
В статье представлены результаты анализа экспертных оценок оперативной обстановки, выставленных слушателями Академии управления МВД России. Показано, что сотрудники органов внутренних дел по-разному оценивают эффективность информационно-аналитического обеспечения управленческой деятельности.
Сформулированы основные направления применения метода экспертных оценок для обоснования принимаемых управленческих решений.
The article presents the results of the analysis of expert assessments of students of the Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia. It is shown that police officers evaluate the effectiveness of information and analytical support for management activities in different ways. The main directions of application of the method of expert assessments to substantiate the managerial decisions taken in solving problems of analysis and assessment of the operational situation are formulated.
Введение. Информационно-аналитическая работа в органах внутренних дел Российской Федерации преследует множество различных целей, но среди них можно выделить несколько основных: во-первых, это описание сложившейся оперативной обстановки, во-вторых, оценка той или иной ее характеристики в сравнении либо с предшествующими периодами времени, либо с другими административными единицами, в-третьих, но не в-последних по степени значимости — это прогноз на будущее состояние оперативной обстановки в целом и отдельных ее составляющих. В свою очередь, к основным составляющим оперативной обстановки, которые находятся в зоне непосредственной (прямой) ответственности органов внутренних дел, относятся противодействие преступности и состояние обеспечения общественного порядка и общественной безопасности.
Нормативным правовым регулированием в сфере информационно-аналитической работы предусмотрено три основных метода построения прогнозов, среди которых: многофакторное моделирование, статистическая экстраполяция динамического ряда и экспертные оценки [17, 18]. В классической постановке задачи исследования социально-экономических систем первые два метода более известны как регрессионный анализ и анализ временных рядов. Ясно, что указанные методы не ограничивают возможности аналитика, а только определяют фундамент для аналитической работы [2].
Несмотря на то, что экспертные оценки являются одним из основных аналитических методов для решения задач оценки и прогнозирования оперативной обстановки,
они практически не применяются [14], хотя в ведомственном приказе [18], посвященном информационно-аналитической работе, заявлены в качестве одного из основных методов прогнозирования, а также отмечены в качестве такового, но не раскрыты в методическом пособии [17], изданном в соответствии с данным приказом. По мнению авторов, причины такого положения скрываются в скептическом отношении сотрудников полиции к методам математического моделирования, в частности прогнозирования. Данную ситуацию хорошо иллюстрирует замечание одного из крупнейших специалистов в области применения экспертных оценок — автора метода анализа иерархий Т. Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими методами» [11].
Цель исследования заключается, во-первых, в определении методом экспертной оценки современного состояния оперативной обстановки и прогноза ее состояния в будущем году; во-вторых, в анализе уровня скоординированности экспертных оценок, в том числе, внутри различных профессиональных групп; в-третьих, в установлении взаимообусловленностей между экспертными оценками и характеристиками самих экспертов.
Предшествующие исследования. В криминологических исследованиях экспертные методы традиционно применяются для анализа детерминантов преступности [8], исследования ее отдельных видов и категорий [13], преступлений коррупционной направленности [7]. В деятельности органов внутренних дел методы экспертных оценок широко применяются для решения задач оценки их эффективности [4], анализа действий органов внутренних дел при чрезвычайных обстоятельствах [12], выбора оптимального варианта действий [10]. Но наибольшее распространение экспертные методы получили при решении задач прогнозирования [1, 5, 9]. Данные методы позволяют снизить влияние ряда факторов, оказывающих влияние на достоверность полученных результатов, таких как латентность и низкая степень достоверности данных уголовной статистики [6]. Заметим, что групповые экспертные методы позволяют снизить степень субъективности построенных прогнозов.
Методология и методы исследования. В общем виде процедура экспертной оценки состоит из четырех этапов: формирование группы экспертов, опрос, оценка их мнений и обработка результатов [15]. На первом этапе осуществляется отбор экспертов, на котором формируются требования к ним, оценка их компетентности и размеры групп. На втором этапе производится выбор метода сбора информации (анкетирование, Делфи, метод сценариев и др.). Третий этап характеризуется выбором метода оценки (методы сравнений, ранжирования, Черчмена — Акоффа, Неймана — Моргенштерна и др.). На последнем этапе полученные результаты обрабатываются с целью определить степень согласованности мнений экспертов (корреляции Спирмена, Кендалла, конкордации и др.), а также может производиться выбор метода упорядочения (принцип Эрроу, медиана Кемени и др.) [2].
На первом этапе была сформирована группа специалистов (экспертная комиссия), состоящая из 117 экспертов — слушателей Академии управления МВД России и разработана опросная анкета, состоящая из 19 вопросов (Э1—Э19). Возрастной состав экспертов (Э1) распределился следующим образом: более половины составила категория «29—38 лет» (52%), 42% анкетируемых представлены категорией «39—48 лет», «более 48 лет» — 5%, «менее 28 лет» — меньше 1%. По стажу службы в органах внутренних дел (Э2) анкетируемые составили: «16—20 лет» — 37%, 31% и 30% — стаж службы составил «11—15 лет» и «более 20 лет» соответственно и около 2% — это категория «5—10 лет». Уровень образования (Э3) и специальное звание (Э4) существенного значения для оценки результатов анкетирования не имеет.
Для реализации второго этапа осуществлялся сбор мнений экспертов путем анкетирования, которое было произведено при помощи инструмента «Яндекс.Формы» (https://forms.yandex.ru/u/606ed2e4facfbdb21ae13244/).
На третьем этапе осуществлялась оценка мнений экспертов с использованием метода ранжирования. Экспертам было предложено расположить факторы в том порядке, который представляется им наиболее рациональным, и приписать каждому из них ранги (1, 2, 3 и т. д.). Так, экспертам было предложено:
- проранжировать категории (виды) преступлений, которые оказывают наибольшее влияние на оперативную обстановку (Э14);
- оценить степень влияния факторов внешней среды на состояние оперативной обстановки (Э15);
- оценить состояние организации информационно-аналитической работы в органе (подразделении) внутренних дел (Э19).
На этапе анализа данных, полученных в результате экспертного опроса, ставились задачи установления согласованности мнений экспертов, а также взаимовлияния ответов на разные вопросы друг на друга.
Для установления уровня согласованности экспертных оценок применялся коэффициент конкордации Кендалла, а для установления взаимообусловленности ответов, которые эксперты давали на поставленные вопросы, использовался критерий х-квадрат Пирсона, позволяющий установить взаимозависимость непараметрических величин на основе сравнения наблюдаемых (эмпирических) частотных распределений с ожидаемыми (теоретическими).
Распределение экспертов по принадлежности роду службы, должностным категориям и познаниям в области анализа данных. Наиболее представленные группы экспертов, принявших участие в опросе — это сотрудники органов внутренних дел Российской Федерации, занятые в оперативно-розыскной деятельности (26,1%), в охране общественного порядка (21,6%), в расследовании преступлений (13,5%), кадровой работе (12,6%) и иные (26,1%).
Важной особенностью экспертных оценок оперативной обстановки является то, что эксперт опирается на собственный опыт профессиональной деятельности по противодействию преступности и охране общественного порядка, при этом он не обязан обладать систематическими познаниями в области аналитических методов математической статистики.
Тем не менее в части познаний экспертов об аналитических методах с небольшим перевесом преобладали те, кто охарактеризовал собственные познания как систематизированные (47,9%), группа экспертов, обладающих поверхностными знаниями по данному вопросу, составила 46,2%, обладающих углубленными знаниями в данной сфере — 3,4% и не владеющих никакими познаниями в данной области — 2,6%.
Ряд вопросов был направлен на выяснение того, насколько часто экспертам приходилось заниматься аналитикой в целом и прогнозированием в частности, а также на выявление самооценки точности составленных прогнозов (табл. 1).
Таблица 1
Э16—Э18 Вовлеченность в аналитическую и прогнозную деятельность, %
Как часто Вам: Никогда Иногда Часто Постоянно
Э16 приходилось заниматься аналити- 4,3 38,5 42,7 14,5
ческой работой
Э17 приходилось заниматься составле- 28,2 41,0 23,1 7,7
нием прогнозов
Э18 составленные прогнозы соответ- 17,9 26,5 51,3 4,3
ствовали фактическим
Как видно, подавляющее большинство участников исследования с разной интенсивностью были вовлечены в аналитическую и прогнозную деятельность, а более половины оценили точность своих прогнозов как высокую. Это объясняется тем, что, будучи руководителями среднего звена на районном уровне (табл. 2), они принадлежат к старшему офицерскому составу (87,2%).
Таблица 2
Э6 Укажите Вашу должностную категорию, %
Начальник отделения/заместитель начальника отдела 48,0
Начальник отдела 21,0
Начальник отдела (самостоятельного), зам. начальника управления (центра) 8,0
Начальник управления (центра) 4,0
Другое 19,0
Такие категории сотрудников, как правило, занимаются или занимались аналитической работой в различных формах по должностным обязанностям, а часть из них уже прошла курс «Информационные технологии управления», обучаясь в Академии управления МВД России.
Распределение экспертных оценок. Каждому из экспертов было предложено оценить оперативную обстановку в текущем году вместе с двумя ее ключевыми составляющими — состоянием противодействия преступности и состоянием обеспечения общественного порядка. Из таблицы 3 видно, что эксперты в подавляющем большинстве придерживаются средних (вариант — удовлетворительно) оценок, однако по каждой из трех категорий количество негативных оценок (вариант — неудовлетворительно) преобладает над положительными (вариант — отлично).
Таблица 3
Э8 — Э10 Оценка оперативной обстановки и ее составляющих в текущем году
Отл. Уд. Неуд. Иное
Э8 общей оперативной обстановки 2,6 69,2 27,4 0,9
Э9 фактического состояния противодействия преступности 0,9 82,9 14,5 1,7
Э10 состояния обеспечения общественного порядка и общественной безопасности 4,3 87,2 6,8 1,7
Распределение прогнозных оценок относительно фактического состояния противодействия преступности и состояния обеспечения общественного порядка похоже на рас-
пределение для текущего периода. Результаты представлены в таблице 4.
Таблица 4
Э11 — Э12 Оценка оперативной обстановки и ее составляющих в будущем году
Отл. Уд. Неуд. Иное
Э11 фактического состояния противодействия преступности 1,7 77,8 10,3 10,3
Э12 состояния обеспечения общественного порядка и общественной безопасности 5,1 82,9 7,7 4,3
Отдельный интерес представляет прогнозная оценка состояния преступности на будущий год (табл. 5), где эксперты чувствовали себя несколько свободнее. Как результат, дисперсия ответов здесь выше. Отличные и неудовлетворительные оценки суммарно преобладают над нейтральными, причем вновь с перевесом в сторону неудовлетворительных.
Таблица 5
Э13 Оценка динамики изменения уровня преступности (в будущем году) Снижение Соответствие текущему уровню Рост Иное
25,6 41,0 30,8 2,6
Распределение оценок состояния информационно-аналитической работы в органах внутренних дел Российской Федерации приведено в таблице 6, среднее значение составило 3,45, что можно расценивать как удовлетворительное.
Таблица 6
Э19 Оценка состояния организации информационно по пятибалльной шкале -аналитической работы,
1 2 3 4 5
6,0 3,4 41,9 36,8 12,0
Ранжирование видов преступной активности по степени их влияния на оперативную обстановку (вопрос Э14) дало следующие результаты, отсортированные по сумме рангов:
1) преступления, совершаемые с использованием информационно-коммуникационных технологий (714);
2) преступления, связанные с незаконным оборотом наркотических средств, психотропных веществ или их аналогов, сильнодействующих веществ (629,5);
3) преступления против собственности (глава 21 УК РФ) (569,5);
4) преступления экономической и коррупционной направленности (541);
5) преступления, совершенные в общественных местах и на улицах (490,5);
6) преступления против личности (раздел VII УК РФ) (486);
7) преступления террористического характера или экстремистской направленности (411);
8) экологические преступления (глава 26 УК РФ) (370,5).
Влияние факторов внешней среды на оперативную обстановку (вопрос Э15) оценивалось по 5-балльной шкале. Результаты отсортированы по сумме оценок:
1) социальные (510,5);
2) экономические (510);
3) демографические (406);
4) правовые и организационные (363,5);
5) географические (360,5);
6) другое (306,5).
Исследование согласованности экспертных мнений. Одной из задач исследования был анализ согласованности экспертных мнений по отдельным вопросам, предполагающим ранжирование, путем расчета коэффициента конкордации Кендалла показывающего степень согласованности мнений экспертов и рассчитываемого как
5
Ш =
1
^2т2(п2 — п) — т £ Т^
где £ — разность между суммой квадратов рангов по каждому признаку и средним квадратом суммы рангов по каждому признаку, т — число экспертов, п — число признаков. £ и Т рассчитываются как
Ъ = ¿2а? - к); 5 = 2Р2 ,
где P — ранги, ti — число повторений каждого ранга в г-м ряду. Для оценки статистической значимости коэффициента конкордации применяется критерий х-квадрат по формуле
/2 =
—тп (п+1 ) +— 2ТI
С применением данной методики проанализированы ответы экспертной группы на вопросы Э14 (ранжирование видов преступной активности по степени их влияния на оперативную обстановку) и Э15 (влияние факторов внешней среды на оперативную обстановку).
В результате проведенного исследования получены достаточно низкие коэффициенты конкордации ответов на вопросы Э14 (0,175*) и Э15 (0,205*). «*» — статистически незначимые по критерию х-квадрат. Далее было выдвинуто предположение, что конкордация будет сильнее в:
1) профессиональных группах (табл. 7):
Таблица 7
Э14 Э15
Расследование преступлений 0,366 0,426
Оперативно-розыскная деятельность 0,304 0,195
Экспертно-криминалистическая деятельность 0,310* 0,569*
Охрана общественного порядка 0,237 0,324
Информационно-аналитическая работа 0,130* 0,229*
Кадровая работа 0,145* 0,196*
Материально-техническое обеспечение 0,144* 0,395*
Другое 0,087 0,114
2) у сотрудников одинакового уровня занимаемой должности:
Таблица 7 (Продолжение)
Старший: оперуполномоченный/следователь/инспектор 0,465* 0,042*
Старший: оперуполномоченный (следователь) по ОВД/главный инспектор 0,300 0,194
Начальник отделения/заместитель начальника отдела 0,179 0,206
Начальник отдела 0,313 0,319
Начальник отдела, зам. начальника управления (центра) 0,083* 0,174*
Начальник управления (центра) 0,348* 0,542*
Другое 0,139* 0,081*
Проведенный анализ показал, что в наиболее представленных в исследовании профессиональных сообществах согласованность мнений действительно несколько выше, чем во всей экспертной группе. Кроме того, у экспертов, занимающих должность начальника отдела, также наблюдается несколько более высокая согласованность мнений.
Существенного усиления скоординированности экспертных мнений при группировке экспертов по другим признакам выявлено не было.
Таблица 7 (Продолжение)
Приходилось слышать/читать об этом, обладаю поверхностными знаниями по данному вопросу 0,174 0,196
Обладаю систематизированными знаниями, знакомился с учебной (специальной технической, научной) литературой по данному вопросу 0,178 0,209
Оценка состояния информационно-аналитической работы в подразделении
(4) и(5) 0,251 0,357
(4) 0,278 0,438
Взаимообусловленность ответов на разные вопросы. В ходе проведенного исследования ставилась также задача анализа взаимообусловленности ответов экспертов на разные вопросы. Интерес, во-первых, представляло влияние на оценку текущих и будущих характеристик оперативной обстановки тех факторов, которые относятся к характеристикам самого эксперта, во-вторых, взаимовлияние всего комплекса исследуемых характеристик.
Для анализа взаимозависимостей был избран критерий х-квадрат Пирсона, как один из инструментов выявления непараметрических корреляций. Для использования этого инструмента на первом шаге строились матрицы теоретических (ожидаемых) распределений ответов экспертов по каждому из вопросов, входящих в анализируемые пары. Теоретическое значение частоты выбора респондентом ответа г на первый вопрос и ответа ] на второй вопрос д ) рассчитывается как
ЧИ 42) ЧИ * 42)
а * = — * — * п =-,
3 п п п
где п — общее количество экспертов;
да — количество экспертов, выбравших ответ г на 1-й вопрос;
ду — количество экспертов, выбравших ответ] на 2-й вопрос.
Расстояние между теоретическими и эмпирическими значениями (х-квадрат расчетное) исчисляется как
Х-квадрат расчетное
где qij — количество экспертов, которые выбрали ответ i на 1-й вопрос и одновременно ответ j на 2-й вопрос.
Полученное значение по каждой паре вопросов сравнивалось затем с табличным значением х-квадрат Пирсона, которое можно получить, например, в Microsoft Excel при помощи встроенной функции «^ХШ.ОБР.ПХф-значение; степени свободы)». Аргументы этой функции: уровень статистической значимости результата (был принят за 0,95), степени свободы v*w, где v - количество вариантов ответа на 1-й вопрос, w — количество вариантов ответа на 2-й вопрос.
Пользуясь этим методом, удалось выявить нижеследующие закономерности: 1) Статистически значимая часть представителей профессиональной группы, связанной с оперативно-розыскной деятельностью, оказалась склонна к негативной оценке как сложившихся, так и прогнозируемых составляющих оперативной обстанов-
ки (Э9-Э12), кроме прогнозируемого состояния преступности (Э13). Эта же группа экспертов чаще других склонна декларировать свою относительно большую вовлеченность в аналитическую и прогнозную деятельность (Э16, Э17) на уровне, уступающем таковому только у профильной профессиональной группы — представителей информационных центров и штабных подразделений. Принадлежность эксперта к прочим профессиональным группам никак не отразилась на оценках текущей и будущей оперативной обстановки. В каждой из профессиональных групп оценки текущего общего состояния оперативной обстановки (Э8) и прогнозного состояния преступности (Э13) распределены без статистически значимых отличий от общей экспертной группы.
2) Релевантность избранной методологии подтверждается наличием выраженной взаимообусловленности ответов на вопросы Э1-Э4, связанные с возрастом, стажем службы, уровнем должности и специальным званием, все они статистически значимо взаимообусловлены между собой.
Также взаимообусловлены между собой ответы на вопросы, связанные с оценкой текущего и прогнозного состояния оперативной обстановки и ее отдельных элементов (Э8-Э13). Эксперты были склонны примерно одинаково оценивать все параметры, относящиеся к данной группе вопросов. Большая часть всех ответов — это средние (нейтральные), при этом те эксперты, кто был склонен к оптимизму при оценке текущего состояния, в среднем чаще экстраполировали этот оптимизм и на будущее, что верно и для пессимистических оценок.
3) Ответы на вопрос Э16, связанный со степенью вовлеченности в аналитическую деятельность, статистически значимо не повлияли ни на один из оценочных вопросов об оперативной обстановке, что также подтвердилось и для пониженного уровня значимости (0,90 вместо 0,95).
4) Ответы на вопросы Э17 и Э18 показали высокий уровень взаимной обусловленности. Чем выше эксперт был склонен оценивать свою вовлеченность в прогнозную деятельность, тем выше он оценивал и точность подготовленных прогнозов.
5) Представители экспертной группы, высоко оценившие точность своих прогнозов (Э18), со статистически значимой частотой склонны были давать негативную оценку будущего состояния деятельности по противодействию преступности (Э11).
Выводы
1. В системе информационно-аналитического обеспечения преобладающее большинство сотрудников органов внутренних дел с той или иной степенью интенсивности вовлечены в прогнозно-аналитическую деятельность.
2. При оценке оперативной обстановки эксперты в подавляющем большинстве придерживаются средних оценок.
3. По мнению большинства экспертов, на оперативную обстановку наибольшее влияние оказывают преступления, совершаемые с использованием информационно-коммуникационных технологий, а также преступления, связанные с незаконным оборотом наркотических средств, психотропных веществ или их аналогов, сильнодействующих веществ.
4. Выявлена достаточно низкая степень согласованности экспертных мнений, что объясняется совокупным влиянием территориальных (региональных) особенностей. В профессиональных сообществах согласованность мнений выше, чем во всей группе.
Обсуждение результатов и дальнейшие направления исследований
1. Метод экспертных оценок при решении задач анализа и оценки оперативной обстановки может применяться только как вспомогательный инструмент, предшеству-
ющий иным методам анализа данных. Например, эксперты осуществляют отбор факторов внешней (внутренней) среды, затем на основе метода регрессионного анализа осуществляется построение прогностической модели.
2. Традиционно считается, что анализ результатов деятельности органов внутренних дел является одним из этапов процедуры оценки оперативной обстановки [16]. Вместе с тем, как показывают результаты настоящего исследования, большинство экспертов не делают строгих различий между общей оперативной обстановкой, фактическим состоянием противодействия преступности и состоянием обеспечения общественного порядка и общественной безопасности.
3. Экспертные оценки целесообразно проводить в узких профессиональных группах с однозначно выраженной географической привязкой к месту составления прогноза.
ЛИТЕРАТУРА
1. Булдыгина О. С. Особенности криминологического прогнозирования // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. — 2009. — № 2(42). — С. 97—100.
2. Горошко И. В. Технология проведения анкетных опросов // Вестник Университета прокуратуры Российской Федерации. — 2020. — № 3(77). — С. 72—77.
3. Евланов Л. Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. — М. : Экономика, 1978. — 133 с.
4. Кадулин В. Е., Чудаков О. Е. Интервальный метод оценки эффективности оперативно-служебной деятельности органов внутренних дел // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. — 2016. — № 1(69). — 2016. — С. 160—166.
5. Кобец П. Н. Анализ криминогенной ситуации в России середины второго десятилетия XXI столетия (основные тенденции, факторы преступности и прогноз развития криминогенной ситуации // Юридическая наука. — 2017. — № 1. — С. 68—71.
6. Кокунова С. Д., Кокунов А. И. Криминологическое прогнозирование коррупции: проблемы и перспективы // Национальная безопасность/nota bene. — 2018. — № 5(58). — С. 17—26.
7. Красникова Е. В., Павловская Н. В. Мониторинг состояния коррупционной преступности в Российской Федерации // Вестник Университета прокуратуры Российской Федерации. — 2019. — № 4(72). — С. 59—65.
8. Мерзлов Ю. А. Применение метода экспертных оценок в исследовании детерминантов преступности в малых городах // Юридическая наука и правоохранительная практика. — 2016. — № 4(38). — С. 77—82.
9. Осипов В. А. Некоторые аспекты прогнозирования развития преступности экстремистской направленности в Российской Федерации // Вестник Белгородского юридического института МВД России имени И. Д. Путилина. — 2019. — № 4. — С. 17—22.
10. Пьянков О. В., Самороковский А. Ф. Обработка экспертных оценок действий органов внутренних дел при возникновении чрезвычайных обстоятельств // Вестник Воронежского института МВД России. — 2009. — № 2. — С. 131—135.
11. Саати Т. Л. Математические методы исследования операций. — М. : Воениздат, 1963. — 420 с.
12. Самороковский А. Ф., Меньших В. В., Пьянков О. В. Выбор оптимального варианта действий органов внутренних дел при чрезвычайных обстоятельствах на основе экстраполяции экспертных оценок // Вестник ВГТУ. — 2008. — Т. 4. — № 3. — С. 166—168.
13. Таланов С. Л. Экспертная оценка преступности в среде несовершеннолетних: структура, тенденции, профилактика // Вестник Поволжской академии государственной службы. — 2010. — № 2(23). — С. 134—141.
14. Ульянов А. Д., Захватов И. Ю., Болдырев У. К. Оперативная обстановка: понятие, анализ, прогноз : учебное пособие. - М. : Академия управления МВД России, 2020. — 104 с.
15. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам : пер. с англ. — М. : Мир.
— 1989. — 388 с.
16. Холостов К. М., Лемех Р. М. Метод экспертной оценки качества реализации образовательных программ // Вестник Воронежского института ФСИН России. — 2017.
— № 1. — С. 114—120.
17. Федорова О. Б., Хейло Л. Г. Статистические методы анализа, оценки и прогнозирования оперативной обстановки : учебно-методическое пособие для сотрудников штабных подразделений органов внутренних дел. — М. : ОАД МВД России, 2018. — 76 с.
18. Вопросы организации информационно-аналитической работы в управленческой деятельности органов внутренних дел Российской Федерации : приказ МВД России от 26.09.2018 № 623 (Официально опубликован не был).
REFERENCES
1. Buldygina O. S. Osobennosti kriminologicheskogo prognozirovaniya // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii. — 2009. — # 2(42). — S. 97—100.
2. Goroshko I. V. Tekhnologiya provedeniya anketnyh oprosov // Vestnik Universiteta prokuratury Rossijskoj Federacii. — 2020. — # 3(77). — S. 72—77.
3. Evlanov L. G., Kutuzov V. A. Ekspertnye ocenki v upravlenii. — M. : Ekonomika, 1978. — 133 s.
4. Kadulin V. E., Chudakov O. E. Interval'nyj metod ocenki effektivnosti operativno-sluzhebnoj deyatel'nosti organov vnutrennih del // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta MVD Rossii. — 2016. — # 1(69). — 2016. — S. 160—166.
5. Kobec P. N. Analiz kriminogennoj situacii v Rossii serediny vtorogo desyatiletiya XXI stoletiya (osnovnye tendencii, faktory prestupnosti i prognoz razvitiya kriminogennoj situacii // Yuridicheskaya nauka. — 2017. — # 1. — S. 68—71.
6. Kokunova S. D., Kokunov A. I. Kriminologicheskoe prognozirovanie korrupcii: prob-lemy i perspektivy // Nacional'naya bezopasnost'/nota bene. — 2018. — # 5(58). — S. 17—26.
7. Krasnikova E. V., Pavlovskaya N. V. Monitoring sostoyaniya korrupcionnoj prestupnosti v Rossijskoj Federacii // Vestnik Universiteta prokuratury Rossijskoj Federacii. — 2019. — # 4(72). — S. 59—65.
8. Merzlov Yu. A. Primenenie metoda ekspertnyh ocenok v issledovanii determinantov prestupnosti v malyh gorodah // Yuridicheskaya nauka i pravoohranitel'naya praktika. — 2016.
— # 4(38). — S. 77—82.
9. Osipov V. A. Nekotorye aspekty prognozirovaniya razvitiya prestupnosti ekstrem-istskoj napravlennosti v Rossijskoj Federacii // Vestnik Belgorodskogo yuridicheskogo insti-tuta MVD Rossii imeni I. D. Putilina. — 2019. — # 4. — S. 17—22.
10. P'yankov O. V., Samorokovskij A. F. Obrabotka ekspertnyh ocenok dejstvij organov vnutrennih del pri vozniknovenii chrezvychajnyh obstoyatel'stv // Vestnik Voronezhskogo insti-tuta MVD Rossii. — 2009. — # 2. — S. 131—135.
11. Saati T. L. Matematicheskie metody issledovaniya operacij. — M. : Voenizdat, 1963. — 420 s.
12. Samorokovskij A. F., Men'shih V. V., P'yankov O. V. Vybor optimal'nogo varian-ta dejstvij organov vnutrennih del pri chrezvychajnyh obstoyatel'stvah na osnove ekstrapoly-acii ekspertnyh ocenok // Vestnik VGTU. — 2008. — T. 4. — # 3. — S. 166—168.
13. Talanov S. L. Ekspertnaya ocenka prestupnosti v srede nesovershennoletnih: struktu-ra, tendencii, profilaktika // Vestnik Povolzhskoj akademii gosudarstvennoj sluzhby. — 2010. — # 2(23). — S. 134—141.
14. Ul'yanov A. D., Zahvatov I. Yu., Boldyrev U. K. Operativnaya obstanovka: ponyatie, analiz, prognoz : uchebnoe posobie. - M. : Akademiya upravleniya MVD Rossii, 2020. — 104 s.
15. Uoterman D. Rukovodstvo po ekspertnym sistemam : per. s angl. — M. : Mir. — 1989. — 388 s.
16. Holostov K. M., Lemekh R. M. Metod ekspertnoj ocenki kachestva realizacii obrazovatel'nyh programm // Vestnik Voronezhskogo instituta FSIN Rossii. — 2017. — # 1. — S. 114—120.
17. Fedorova O. B., Hejlo L. G. Statisticheskie metody analiza, ocenki i pro-gnozirovaniya operativnoj obstanovki : uchebno-metodicheskoe posobie dlya sotrudnikov shtabnyh podrazdelenij organov vnutrennih del. — M. : OAD MVD Rossii, 2018. — 76 s.
18. Voprosy organizacii informacionno-analiticheskoj raboty v upravlencheskoj deya-tel'nosti organov vnutrennih del Rossijskoj Federacii : prikaz MVD Rossii ot 26.09.2018 # 623 (Oficial'no opublikovan ne byl).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Гонов Шамиль Хасанович. Заместитель начальника кафедры информационных технологий. Кандидат технических наук.
Академия управления МВД России.
E-mail: [email protected]
Россия, 125993, Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, 8. Тел. 8 (499) 745-81-21.
Торопов Борис Андреевич. Профессор кафедры информационных технологий. Кандидат технических наук, доцент.
Академия управления МВД России.
E -mail: [email protected]
Россия, 125993, Москва, ул. Зои и Александра Космодемьянских, 8. Тел. 8 (499)745-81-21.
Gonov Shamil Hasanovich. Deputy chief of the chair of Information Technologies. Candidate of Technical Sciences.
Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia.
E-mail: [email protected]
Work address: Russian, 125993, Moscow, Zoe and Alexandra Kosmodemyanskikh Str., 8.
Tel. 8 (499) 745-81-21.
Toropov Boris Andreevich. Professor at the chair of Information Technologies. Candidate of Technical Sciences, Associate Professor.
Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia.
E-mail: [email protected]
Work address: Russian, 125993, Moscow, Zoe and Alexandra Kosmodemyanskikh Str., 8.
Tel. 8 (499) 745-81-21.
Ключевые слова: экспертные оценки; управленческие решения; прогнозирование; оперативная обстановка; преступность.
Key words: expert evaluation; management decisions; forecasting; criminal situation; crime.
УДК 351.74
