CC BY
18УДК 343.9.018
ББК 67.511
doi:10.25724/VAMVD.UABC
А. С. Ильницкий
КРИМИНАЛЬНАЯ ИДЕОЛОГИЯ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ:
МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДИКА КРИМИНОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
В статье представлены методологические основы и частная криминологическая методика исследования криминальной идеологии в сети Интернет. Определяется совокупность традиционных методов познания, адаптированных для решения специфических задач изучения криминогенных процессов в сети Интернет. Рассмотрены методы социального компьютинга, позволяющие изучать феномен криминальной идеологии в сети Интернет, определять ее закономерности и тенденции развития в онлайн-пространстве, масштабы и последствия распространения.
Разработана частная криминологическая методика исследования криминальной идеологии в сети Интернет, в основу которой положены традиционные методы исследования и методы социального компьютинга. Раскрываются возможности применения методов наблюдения, опроса и контент-анализа для получения важной криминологической информации о феномене криминальной идеологии в сети Интернет. Предлагается алгоритм применения методов социального компьютинга, определяются наиболее эффективные инструменты получения информации о криминальной идеологии в онлайн-пространстве и программные продукты интеллектуального анализа информационных потоков, связанных с изучаемым феноменом.
Ключевые слова: методы исследования, методика исследования, криминальная идеология, криминологические исследования, социальный компьютинг, интеллектуальный анализ данных, онлайн-пространство, Колумбайн, А. У. Е.
A. S. Ilnitsky
CRIMINAL IDEOLOGY IN NETWORK:
METHODOLOGY AND TECHNIQUE OF CRIMINOLOGICAL RESEARCH
The article presents the methodological fundamentals and private criminological methods of researching criminal ideology in network. The set of traditional methods of cognition, adapted for solving specific problems of studying criminogenic processes in network, is determined. Methods of social computing are considered, which permit to study the phenomenon of criminal ideology in network, to determine its patterns and development trends in online network, dimensions, and consequences of its dissemination.
A private criminological methodology for researching criminal ideology in network has been developed, which is based on traditional research methods and methods of social computing. The possibilities of using the methods of supervision, interview, and content analysis to obtain important criminological information about the phenomenon of criminal ideology in network are revealed. An algorithm for the application of social computing methods is proposed, the most effective tools for obtaining information about criminal ideology in the online network and software products for the intellectual analysis of information associated with the mentioned phenomenon are determined.
Key words: research methods, research methodology, criminal ideology, criminological research, social computing, data mining, online environment, Columbine, A. U. E.
Современное состояние отечественной криминологии, по мнению ряда авторов, представляется критическим и противоречивым [1—3]. Среди множества причин такого явления специалисты указывают на проблемы методологии криминологических
исследований в условиях информационно-технических преобразований.
В криминологической науке не единожды уделялось внимание рискам и угрозам, возникающим в связи с динамичными технологическими и циф-
ровыми преобразованиями [4, с. 10]. Отмечалась важность осмысления перспектив грядущей реформации общественных отношений и формирования нового мировоззрения, необходимость создания методологических основ для ответов на сложные вызовы в условиях новой цифровой реальности [5, а 86]. Указывалась потребность переосмысления методологии исследований в связи с влиянием эпохи постмодернизма на криминологическую материю [6, а 179]. Определялась необходимость внесения ясности, достоверности и практической проверяемости сделанных исследователями выводов и выработанных рекомендаций [7, с. 125].
В то же время специалистами не было определено методологического инструментария для познания явлений и процессов, происходящих в виртуальном пространстве, которые требуют криминологической оценки и обоснования, исключение разве что могут составить исследования В. С. Соловьева [8].
Одним из таких феноменов является использование информационных технологий для оказания криминально-идеологического воздействия на сознание и поведение индивидов. Криминально-идеологические концепции и ценностные установки, транслируемые в сети Интернет, стали более универсальными и мобильными, увеличилась их сила давления на правовые, философские, религиозные, политические и культурные формы общественного сознания [9, а 50].
В связи с этим возникают сомнения в возможности применения имеющегося в криминологии методологического аппарата для оценки представленных угроз, вызванных цифровыми преобразованиями. Отсутствие методологической базы, позволяющей изучать криминальную идеологию в онлайн-пространстве, влечет недостаток криминологической информации о таком феномене, что не обеспечивает эффективного научного сопровождения правоохранительной практики противодействия криминальной идеологии в сети Интернет. Таким образом, представляется необходимой выработка методологических основ познания криминальной идеологии в виртуальном пространстве.
Методологию исследования криминальной идеологии в сети Интернет, помимо имеющихся в криминологической науке приемов и способов познания, формируют три основные группы методов [10, с. 14]:
— традиционные социологические, психологические и социально-антропологические методы, частично адаптированные для специфических задач исследования процессов в сети Интернет;
— автоматизированные методы и инструменты анализа;
— методы агрегирования разрозненной информации DataMining.
Одним из наиболее эффективных методов познания криминальной идеологии в сети Интернет выступает метод наблюдения. Достижение более эффективного результата в получении криминологической информации о преступной идеологии в сети Интернет возможно при ротации включенного наблюдения и пассивного наблюдения. Целесообразность включенного наблюдения обусловливается возможностью внедрения в окружающую виртуальную среду интересующих сообществ с целью получения информации о криминально-идеологических концепциях. Пассивное наблюдение обусловлено необходимостью наблюдения со стороны за активностью пользователей и распространяющимся информационным контентом, не влияя присутствием на их поведение. Ротация видов наблюдения в исследовании представленного явления обусловлена тем, что некоторые сетевые ресурсы нередко формируются по схеме «свой — свой». В таком случае «чужак», который не знает правил общения, терминологии (киберсленг), часто распознается и блокируется администрацией информационного ресурса, что не позволяет получить необходимую криминологическую информацию.
Не менее важный метод, применяемый для исследования криминальной идеологии в сети Интернет, — контент-анализ. Он представляет собой качественно-количественный анализ текстов и информационных массивов, целью которого является выявление или измерение социальных фактов и тенденций, отраженных этими носителями информации [11, с. 62].
Указанный метод позволяет толковать контент, размещенный в сети Интернет и мессенджерах, а также выявлять на основе криминологических знаний социальные факты и тенденции проявления криминальной идеологии в виртуальном пространстве, систематизировать основные элементы рассматриваемого феномена, определять общественно опасные деяния, обусловленные данной идеологией.
В исследовании криминальной идеологии в сети Интернет невозможно обойтись без устоявшегося в криминологической науке метода — опроса. Опрос — это метод сбора информации об изучаемом объекте в ходе непосредственного (интервью) или опосредованного (анкетирование) общения исследователя и опрашиваемого лица
путем регистрации ответов респондента на вопросы, соответствующие цели и задачам исследования [12, с. 8]. В ходе изучения представленного феномена предполагается использовать анкетирование и интервьюирование специалистов, обладающих специальными знаниями в области информационных технологий, предупреждения преступлений, совершенных с использованием IT-коммуни-каций, а также экспертов в сфере информационно-психологической безопасности.
Важное методологическое значение для исследования криминальной идеологии в сети Интернет представляет социальный компьютинг.
Социальный компьютинг (Social Computing) — это междисциплинарная область исследований, включающая в том числе изучение социального поведения и социального контекста с помощью вычислительных систем (computational systems) [13], а также разработку и использование информационных технологий, которые имеют важный социальный или политический контекст [14, с. 137].
Как утверждает Е. В. Бродовская, построенные в результате подобных исследований модели социального поведения позволяют как выявлять его отличительные особенности, обусловленные спецификой наблюдения, так и осуществлять прогнозы проявления такого поведения на основе собранных данных и отслеживать эффективность корректирующих воздействий [15, с. 20].
Поскольку одной из важнейших задач социального компьютинга является моделирование, анализ и прогнозирование социального поведения индивида и (или) группы таковых [14, с. 137], есть основания полагать, что применение методов, свойственных представленной междисциплинарной области исследований, имеет особое значение для криминологической науки.
Модель исследования криминальной идеологии в сети Интернет в контексте социального компьютинга базируется на основе методов социально-медийного анализа и ивент-анализа с применением автоматизированных программных продуктов агрегирования разрозненной информации — Data Mining.
Социально-медийный анализ представляет собой совокупность приемов, способов и средств разбора и оценки информационных потоков в социальных медиа. Социальные медиа — это интернет-ресурсы, позволяющие обеспечивать обмен информацией любого формата (текст, картинки, музыка, видео) и формирующие у потенциального или настоящего пользователя интерес к общей платформе с контентом [16].
По данным исследования Brand Analytics «Социальные сети в России: цифры и тренды», в стране 64 млн активных авторов соцмедиа. То есть более трети россиян пишет хотя бы один пост или комментарий в месяц, а все вместе — 1,2 млрд публичных сообщений (постов, репостов и комментариев) всего лишь за октябрь 2020 г. [17]
Такие объемы информации дают основания полагать, что в социальных медиа содержится большой массив информации, в том числе имеющей значение для исследования криминальной идеологии в сети Интернет.
Проведение социально-медийного анализа целесообразно осуществлять с использованием программных продуктов мониторинга социальных медиа, среди которых наиболее популярными являются Медиалогия, Brand Analytics, IQBuzz, Imas, YouScan, Hootsuite, Sift, Popsters и др. Решение частных задач исследования криминальной идеологии в сети Интернет представлено на примере программного продукта IQBuzz. Из всех имеющихся сегодня систем мониторинга социальных медиа выбранный продукт отличается наибольшей функциональностью, хотя и не является единственным.
IQBuzz — это система онлайн-мониторинга с возможностью углубленного анализа информации на базе сообщений из интернет-медиа (социальные сети, средства массовой информации, блоги, онлайн-видео).
Данный сервис дает возможность осуществить выгрузку онлайн-сообщений пользователей социальных сетей, связанных с криминальной идеологией.
Программное обеспечение позволяет получить сведения о контенте, связанном с изучаемым феноменом, а именно: выявить геолокационные характеристики пользователей, тональность сообщений, динамику упоминаемости, всплески обсуждения, лидирующие площадки упоминаемости, социально-демографическое распределение пользователей, определить тематику позитивных и негативных сообщений, выявить лидеров мнений.
Ивент-анализ представляет собой метод анализа событийных данных, направленный на обработку информации с целью создания картины происходящего в четкой временной последовательности. Основной информационной базой являются сообщения в СМИ: преимущественно газет и информационных агентств [18, с. 237].
Процесс обработки информационных данных о событиях основан на использовании следующих алгоритмов [19, с. 3]:
— определение источников информации;
— разработка системы кодирования (или адаптация уже существующей системы);
— выбор способа кодирования: машинный или ручной;
— формирование базы данных;
— обобщение результатов.
Полученная информация позволит выявлять и фиксировать последствия криминальной идеологии в сети Интернет за определенные промежутки времени.
Таким образом, изучение криминальной идеологии в сети Интернет базируется на комбинировании традиционных методов исследования с возможностями программных продуктов анализа и мониторинга информационных потоков, связанных с изучаемым феноменом.
Для более эффективного применения указанных методов совершенствования прикладной области криминологии за счет собственных теоретико-методологических инноваций [7, с. 127], качественного получения криминологической информации о формировании, развитии и влиянии криминальной идеологии на индивидуальное и общественное сознание и поведение индивидов, оценки состояния антикриминальной практики целесообразно разработать порядок применения и интерпретации представленных методологических приемов — частную криминологическую методику исследования криминальной идеологии в сети Интернет.
Методика познания криминальной идеологии в онлайн-пространстве основывается на последовательном применении рассмотренных выше методов. Исследователю необходимо охватить максимальное количество источников получения информации о содержании и закономерностях развития криминальной идеологии онлайн-пространства, ее влиянии на криминализацию и виктимизацию населения, а также дать оценку современному состоянию антикриминальной практики в рассматриваемой сфере.
I этап исследования
Первый этап исследования характеризуется применением традиционных методов познания, частично адаптированных под возможности изучения явлений и процессов в виртуальном пространстве.
Для получения криминологической информации об исследуемом феномене и состоянии практики противодействия криминальной идеологии в сети Интернет в первую очередь важно прибегнуть к методу опроса, проводимого в непосредственной (интервью) и опосредованной (анкетиро-
вание) форме. Респондентами проводимого опроса могут выступать сотрудники органов внутренних дел, специализирующиеся на противодействии преступлениям, совершаемым с использованием ^-технологий [20], занимающиеся профилактикой преступлений и административных правонарушений, члены бизнес-сообщества в сфере ^-безопасности, руководители и участники некоммерческих социально ориентированных организаций, специализирующиеся в области безопасного Интернета, а также эксперты в сфере психологическо-поведен-ческой диагностики и информационно-психологической безопасности.
Если проведение опроса основывается на личностной оценке исследуемого явления различными категориями людей, деятельность которых прямо и (или) косвенно связана с практикой противодействия криминальной идеологии в сети Интернет, то следующий метод в большей степени направлен на выявление, сбор и последующий анализ содержательных характеристик данной идеологии. Таким методом является контент-анализ ресурсов информационно-телекоммуникационной сети Интернет, который представляет собой сбор, оценку и фиксацию интересующей информации для дальнейшей ее обработки под заданные критерии, среди которых:
— идеологическая составляющая;
— информационный ресурс;
— криминальное (преступное) содержание;
— поощряемые общественно опасные деяния.
При проведении криминологического исследования большое значение представляет информация, распространяемая в социальных сетях, tele-gram-каналах и теневом пространстве сети Интернет (теневой веб), которая должна быть получена в «ручном режиме», а также с использованием автоматизированных инструментов сбора информации. Указанные способы сбора информации имеют свои преимущества и недостатки и применяются в зависимости от анализируемого ресурса.
Для сбора информации, распространяемой в telegram-каналах, целесообразно использование telegram-ботов (инструментов), направленных на выявление информации по ключевым словам. Таким функционалом обладают ресурсы Buzzim_Alerts, MotherSearch и др. В то же время представленные инструменты имеют ряд следующих недостатков:
— систематическое «падение» (деактивация) бота;
— монетизация поисковых запросов;
— неохватывание закрытых каналов и чатов.
Таким образом, при невозможности определения необходимого контента, дающего информацию о проявлениях криминальной идеологии, целесообразно проводить контент-анализ в «ручном режиме».
Проведение контент-анализа информации, распространяемой в пространстве «теневого веба» (dark net), возможно лишь при ее «ручном» сборе, поскольку автоматизированные инструменты обработки данных не обладают функциональными свойствами анализа пространства «теневого веба», доступ к которому осуществляется при помощи специального браузера Tor.
Как отмечает В. С. Овчинский, Tor представляет собой одноранговую сеть, которая используется для противоправной деятельности, киберпреступ-ности, торговли наркотиками, оружием, детской порнографией, а также для осуществления целенаправленных акций по подрыву государственного суверенитета [4, с. 16]. Соглашаясь с авторитетным мнением ученого относительно криминализации Tor, считаем необходимым уточнить тот факт, что данный программный продукт также обеспечивает доступ к заблокированным интернет-ресурсам [21].
Особое место в частной криминологической методике занимает контент-анализ судебной практики. Ее обобщение позволит дать оценку работы судов, выявить позитивные и негативные стороны, возникающие в правоприменительной практике по исследовательскому вопросу.
Анализ судебной практики по вопросам противодействия криминальной идеологии в онлайн-пространстве предлагается осуществлять с помощью двух интернет-ресурсов: государственной автоматизированной системы «Правосудие» и спра-вочно-поисковой системы «СудАкт», которые представляют собой крупнейшие информационные базы, связанные с деятельностью судебных органов Российской Федерации.
Основанием для выбора представленных интернет-ресурсов послужил тот факт, что для изучения судебной практики, связанной с криминальной идеологией в сети Интернет, особое значение имеет возможность поиска ключевых слов в текстах приговоров, опубликованных в государственной автоматизированной системе «Правосудие» и справочно-поисковой системе «СудАкт».
Анализ судебной практики, связанной с криминальной идеологией в сети Интернет, целесообразно осуществлять по нескольким направлениям, среди которых изучение:
— судебных решений, направленных на блокировку сетевых ресурсов с содержанием информа-
ции, запрещенной к обороту на территории Российской Федерации;
— постановлений по делам об административных правонарушениях, связанных с пропагандой, либо публичным демонстрированием нацистской атрибутики или символики, либо атрибутики или символики экстремистских организаций, либо иных атрибутики или символики, пропаганда или публичное демонстрирование которых запрещены федеральными законами;
— постановлений по делам об административных правонарушениях, связанных с производством и распространением экстремистских материалов;
— приговоров судов, связанных с преступлениями, детерминированными криминальной идеологией в сети Интернет;
— приговоров, связанных с вовлечением несовершеннолетних в совершение преступления или антиобщественных действий.
II этап исследования
Следующий этап исследования криминальной идеологии в сети Интернет подразумевает под собой обращение к методам сетевого компьютинга (социально-медийный анализ, ивент-анализ) с целью изучения информационных потоков, релевантных теме исследования.
Анализируя основные формы проявления криминальной идеологии в сети Интернет, можно убедиться в том, что использование социально-медийного анализа информационных потоков при помощи программных средств агрегирования разрозненной информации (на примере IQBuzz) наиболее эффективно для идеологий А. У. Е. и Колумбайн. В свою очередь иные формы проявления криминальной идеологии в онлайн-простран-стве представляются настолько индивидуальными, что при определении ключевых обозначений алгоритм поиска информации IQBuzz малоэффективен.
Для автоматизированной обработки информационных потоков, связанных с криминальной идеологией в сети Интернет, важно качественное составление ключевых обозначений (семантического ядра). Как отмечает В. С. Соловьев, составление семантического ядра исследования необходимо начинать со сбора запросов из максимально возможного количества доступных источников. Первоначально составляется список всех возможных поисковых запросов по избранной тематике. Как указывает автор, для этого можно использовать системы GoogleAnalytics, «Яндекс.Вордстат» и подобные им, предоставляющие информацию о статистике ключевых слов [8, с. 43].
В частной криминологической методике подбор ключевых обозначений представлен на примере продукта Google Trends. Онлайн-сервис Google Trends обеспечивает выявление популярных поисковых запросов пользователей по соответствующей тематике, что позволит более эффективно сконструировать семантическое ядро исследования криминальной идеологии для последующего анализа информационных потоков в социальных медиа. Кроме того, функциональные свойства данных инструментов позволяют выявить статистические данные запросов с учетом стра-новой, региональной и муниципальной принадлежности пользователя.
Важным свойством представленных сервисов является возможность наблюдения за популярностью основных форм проявления криминальной идеологии в онлайн-пространстве, а также выявления ее причин и основных тенденций развития.
Сформулировав семантическое ядро исследования на основании полученных в онлайн-сервисе Google Trends ключевых обозначений, важно правильно составить поисковый критерий в IQBazz. Создание поискового критерия в программном продукте анализа информационных потоков основывается на собственном языке запросов IQBazz, который позволяет более точно определить поисковые критерии для интеллектуального анализа информационных потоков.
В результате проведения операции, связанной с анализом информационных потоков, предполагается получить выгрузку сообщений пользователей социальных сетей, связанных с криминальной идеологией, их геолокационное распределение, социально-демографические признаки, лидеров мнений, а также определить наиболее популярные ресурсы для распространения подобных сообщений.
Полученная в результате автоматизированного анализа информация подлежит проверке и последующей ручной корректировке.
Следующим методом исследования криминальной идеологии в сети Интернет в контексте социального компьютинга является ивент-анализ. Этот метод основывается, как правило, на традиционном формате, предложенном Ч. Маклеландом для исследования политической реальности. В соответствии с предложенным форматом любое политическое событие может быть представлено через время, субъект (инициатор политического действия), объект политического действия, собственно политическое действие.
В контексте исследования криминальной идеологии в сети Интернет данный метод применяется
лишь при оценке последствий распространения криминальной идеологии — совершение преступления, получившего массовый общественный резонанс и отражение на ресурсах средств массовой информации.
На первом этапе проведения ивент-анализа, взяв во внимание имеющуюся форму сбора, кодирования и обработки информации о конкретном событии, важно адаптировать ее под потребности криминологической науки. Следовательно, обработка информации базируется на четырех основных параметрах:
1. Время (time). Ответ на вопрос: «Когда совершено преступление?».
2. Субъект преступления (person). Ответ на вопрос: «Кто субъект преступления?».
3. Преступление (activity). Ответ на вопрос: «Какое общественно опасное деяние совершено?».
4. Криминально-идейное содержание (ideology). Ответ на вопрос: «Какой форме криминальной идеологии в сети Интернет соответствует преступление?».
Классификаторы кодирования сообщений условно можно разделить на две категории: сообщения о преступлениях, получивших общественный резонанс, и иные проявления криминальной идеологии в онлайн-пространстве. Присвоение индивидуальных кодов в представленной частной криминологической методике основано на главном критерии — форме выражения криминальной идеологии в сети Интернет (А. У. Е., Колумбайн, криминальный суицид, наркопотребление и т. д.).
Второй этап представляет собой составление информационного массива, в результате которого формируется база данных. Как отмечает А. С. Ахременко, в современном ивент-анализе наиболее распространенной практикой является использование сообщений мировых и региональных информационных агентств [22, с. 239].
В исследовании криминальной идеологии в сети Интернет могут быть использованы источники из числа средств массовой информации и (или) иные информационные средства массовой коммуникации.
Найденные сообщения фиксируются в базе данных по следующим характеристикам: 1) дата публикации; 2) ссылка на источник сообщения; 3) заголовок статьи; 4) комментарий, описывающий контекст события.
В процессе проведения подсчета обнаруженных сообщений, релевантных теме криминологического исследования, можно вывести статистику появления в СМИ сообщений о последствиях про-
явления криминальной идеологии — преступлениях, получивших массовый общественный резонанс. В данном случае интерес будет представлять лишь информация, связанная с преступлениями, детерминированными криминальной идеологией, распространяемой в виртуальном пространстве, что определяется путем ручной обработки и анализа.
Исследование массива информации федеральных новостных агентств, посвященной указанным преступлениям, позволит выявить частоту и зависимость совершения общественно опасных деяний, их идеологическую специфику и тенденции криминально-идеологического изменения.
III этап исследования
Данный этап характеризуется обобщением и интерпретацией информации, полученной в результате применения традиционных и соци-ально-компьютинговых методов изучения криминальной идеологии в сети Интернет с целью формирования теоретических положений и их внедрения в антикриминальную практику.
Таким образом, предлагаемая методика, основанная на применении традиционных методов
1. Квашис В. Е. Проблемы качества криминологических исследований: истоки и симптомы болезни // Журнал российского права. 2018. № 6 (258). С. 58—68.
2. Грибанов Е. В. Методические заметки о подготовке диссертационных исследований и оформлении их результатов в юридической отрасли научного знания // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2020. № 2 (48). С. 100—106.
3. Мацкевич И. М. Современная криминология: преодоление кризиса // Российский криминологический взгляд. 2011. № 2. С. 192—197.
4. Овчинский В. С. Криминология цифрового мира. М.: Норма: ИНФРА-М, 2018. 352 с.
5. Хабриева Т. Я., Черногор Н. Н. Право в условиях цифровой реальности // Журнал российского права. 2018. № 1. С. 85—102.
6. Гилинский Я. И. Актуальные проблемы криминологии: учеб. пособие для магистратуры. СПб.: С.-Петерб. юрид. ин-т (филиал) Акад. Генеральной прокуратуры Российской Федерации, 2016. 192 с.
7. Симоненко А. В., Грибанов Е. В. Криминологические технологии и инженерия: место в науке и значение для правоохранительной практики // Общество и право. 2016. № 1 (55). С. 121—127.
исследования и методов социального компьютинга, позволяет получить важную криминологическую информацию о закономерностях развития и формах проявления представленного феномена, его криминогенном потенциале и состоянии антикриминальной практики в рассматриваемой сфере. Использование программных продуктов агрегирования разрозненной информации предоставляет сведения, позволяющие определить масштабы криминальной идеологии в сети Интернет, ее последствия, а также наиболее популярные ресурсы для ее распространения. Последующая систематизация и анализ полученных данных позволяют получить информацию, до сих пор не нашедшую отражение в криминологической науке, и сформировать на ее основе предложения и рекомендации по совершенствованию практики противодействия криминальной идеологии в сети Интернет.
Представленные методологические средства и методика их применения являются важными для развития криминологической науки и правоохранительной практики.
1. Kvashis V. E. Problems of the quality of criminological research: the origins and symptoms of the disease. Journal of Russian Law, 58—68, 2018 (in Russian).
2. Gribanov E. V. Methodological notes on the preparation of dissertation research and the design of their results in the legal branch of scientific knowledge. Bulletin of the Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 100— 106, 2020 (in Russian).
3. Matskevich I. M. Modern criminology: overcoming the crisis. Russian criminological view, 192—197, 2011 (in Russian).
4. Ovchinsky V. S. Criminology of the digital world. Moscow: Norma: INFRA-M; 2018: 352 (in Russian).
5. Khabrieva T. Ya., Chernogor N. N. Law in the conditions of digital reality. Journal of Russian Law, 85—102, 2018 (in Russian).
6. Gilinsky Ya. I. Actual problems of criminology. A textbook for magistracy. Saint Petersburg: Saint Petersburg Law Institute (branch) of Academy of the General Prosecutor's Office of the Russian Federation; 2016: 192 (in Russian).
7. Simonenko A. V., Gribanov E. V. Criminological technologies and engineering: place in science and significance for law enforcement practice. Society and law, 121—127, 2016 (in Russian).
8. Соловьев В. С. Криминогенный потенциал социального сегмента сети Интернет: методика оценки и меры нейтрализации: монография. М.: Юрлитинформ, 2017. 176 с.
9. Ильницкий А. С. Криминальная идеология в сети Интернет: теоретические и социально-правовые предпосылки криминологического познания // Вестник Краснодарского университета МВД России. 2020. № 4 (50). С. 49—53.
10. Биккулов А. С., Бершадская Л. А., Жук Д. В. Сервисы мониторинга социальных медиа в сети Интернет и анализ частотности поисковых запросов как инструменты исследования социальных проблем // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6. URL: http://www.science-education.ru/pdf/2012/6/645.pdf (дата обращения: 20.01.2021).
11. Гильманова А. Н. Социологические методы исследования в журналистике // Знак: проблемное поле медиаобразования. 2015. № 1. С. 60—63.
12. Бондаренко А. Г. Социологическое исследование: методика опроса: учеб. пособие. Волгоград: ВолгГТУ, 2006. 64 с.
13. Liu H., Salerno J., Young M. Social Computing and Behavioral Modeling. Springer, 2009. 280 p.
14. Predictor Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга / А. А. Азаров, Е. В. Бродовская, А. Ю. Бубнов, А. А. Глазков [и др.] // Труды СПИИРАН. 2013. № 3 (26). С. 136—137.
15. Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Карзубов Д. Н. Методология, методика и техника анализа социально-медийных информационных потоков: о межнациональных и межрелигиозных отношениях в Крыму и Севастополе // Педагогический вестник. 2018. № 4. С. 20—23.
16. Социальные медиа, их виды и правила работы с ними. URL: https://semantica.in/blog/ soczialnye-media-ikh-vidy-i-pravila-raboty-s-nimi.html (дата обращения: 20.01.2021).
17. Социальные сети в России: цифры и тренды, осень 2020. Блог «Brand Analytics». URL: https://br-analytics.ru/blog/social-media-russia-2020/ (дата обращения: 20.01.2021).
18. Герасимова Е. В. Методы исследования конфликта власти и населения. Саратов: Поволжская акад. гос. службы, 2012.
19. Gerner D. J., Schrodl Ph. A. Analyzing International Event Data: A Handbook of Computer-Based Techniques. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2000. 41 p.
8. Solov'ev V. S. Criminogenic potential of the social segment of the Internet: methods of evaluation and measures of neutralization. Monograph. Moscow: Yurlitinform; 2017: 176 (in Russian).
9. Ilnitsky A. S. Criminal ideology on the Internet: theoretical and socio-legal prerequisites for criminological cognition. Bulletin of the Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 49—53, 2020 (in Russian).
10. Bikkulov A. S., Bershadskaya L. A., Zhuk D. V. Social media monitoring services on the Internet and analysis of the frequency of search queries as tools for the study of social problems. Modern problems of science and education, 2012. Available from: http://www.science-education.ru/pdf/2012/67645.pdf (in Russian). Accessed: 20 January 2021.
11. Gilmanova A. N. Sociological methods of research in journalism. Znak: problemnoe pole mediaobrazovanija, 60—63, 2015 (in Russian).
12. Bondarenko A. G. Sociological research: survey methodology. Textbook. Volgograd: VolgSTU; 2006: 64 (in Russian).
13. Liu H., Salerno J., Young M. Social Computing and Behavioral Modeling. Springer; 2009: 280 (in English).
14. Azarov A. A., Brodovskaya E. V., Bubnov A. Yu. (et al.) Predictor Mining: application of data mining methods in social computing tasks. Works of SPIIRAS, 136—137, 2013 (in Russian).
15. Brodovskaya E. V., Dombrovskaya O. Y., Kasabov D. N. Methodology, methods and techniques of analysis of social media information flows on inter-ethnic and inter-religious relations in Crimea and Sevastopol. Pedagogical bulletin, 20—23, 2018 (in Russian).
16. Social media, their types and rules of work with them. Available from: https://semantica.in/blog/ soczialnye-media-ikh-vidy-i-pravila-raboty-s-nimi .html. Accessed: 20 January 2021 (in Russian).
17. Social networks in Russia: figures and trends, fall 2020. Blog "Brand Analytics". Available from: https://br-analytics.ru/blog/social-media-russia-2020/. Accessed: 20 January 2021 (in Russian).
18. Gerasimova E. V. Methods of research of the conflict of power and population. Saratov: Volga region Academy of public service; 2012 (in Russian).
19. Gerner D. J., Schrodl, Ph. A. Analyzing International Event Data. A Handbook of Computer-Based Techniques. Cambridge: Cambridge University Press; 2000: 41 (in English).
20. Official website of the Ministry of Internal Affairs of Russia. Available from: https://xn--b1 aew.xn--p1 ai/news/item/18809813. Accessed: 1 February 2021 (in Russian).
20. Официальный сайт МВД России. URL: https://xn--b1 aew.xn--p1 ai/news/item/18809813 (дата обращения: 01.02.2021).
21. О Программе «The Onion Router». История. URL: https://www.torproject.org/ru/about/history/ (дата обращения: 28.01.2021).
22. Ахременко А. С. Политический анализ и прогнозирование: учеб. пособие. М.: Гардарики, 2006. 333 с.
© Ильницкий А. С., 2021
21. About the Program "The Onion Router". History. Available from: https://www.torproject.org/ ru/about/history/. Accessed: 28 January 2021 (in Russian).
22. Akhremenko A. S. Political analysis and forecasting. Textbook. Moscow: Gardariki; 2006: 333 (in Russian).
© Ilnitsky A. S., 2021
Ильницкий Александр Сергеевич,
адъюнкт кафедры уголовного права и криминологии
Краснодарского университета МВД России; e-mail: [email protected]
Ilnitsky Alexander Sergeevich,
post-graduate student of the department of criminal law and criminology of Krasnodar University of the Ministry of Internal Affairs of Russia; e-mail: [email protected]
* * *
