CC BY
35
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
Информационные технологии
УДК 338.26
А. И. Дрожжин*, В. В. Иваненков**, С. А. Митягин***
О методике мониторинга и комплексного анализа наркоситуации в регионе
В работе представлены основные положения методики мониторинга и комплексного анализа наркоситуации на территории региона как субъекта Российской Федерации. Авторами рассматриваются вопросы повышения гибкости систем сбора и хранения мониторинговой информации, а также основные подходы к анализу наркоситуации. Вследствие сложности и скрытности процесса распространения наркомании в работе рассматривается комплексный подход к формированию критериев и оценок наркоситуации.
Ключевые слова: наркоситуация, мониторинг, индикативные показатели, индикативный анализ, демографическая безопасность, целевые ориентиры, модели развития наркоситуации, оценка эффективности профилактики.
A.I. Drozhzhin*, V.V. Ivanenkov**, S.A. Mityagin***. About the drug situation monitoring and complex analysis methodology in the region. The paper presents the main provisions of methodology for monitoring and complex analysis of the drug situation in the region as a subject of the Russian Federation. The authors consider issues of improving the flexibility of monitoring information collecting and storing systems and discuss the main approaches to the analysis of the drug situation. Due to the complex and secrecy of the drug addiction process in this paper we consider complex approach to developing drug situation criteria and evaluation.
Keywords: drug situation, monitoring, indicators, indicative analysis, demographic security, targets, model of the drug addiction, evaluating the effectiveness.
Введение
Мониторинг и анализ наркоситуации в настоящее время являются одним из актуальных вопросов Государственной антинаркотической политики и деятельности по противодействию незаконному обороту наркотиков и распространению наркомании [1], [2], [3].
Анализ наркоситуации на территории может быть основан только на детальном анализе факторов и причин, которые либо способствуют развитию наркозависимости на территории, либо подавляют ее. Естественным способом выявления этих факторов является формирование показателей наркоситуации во взаимосвязи с многочисленными экономическими, социальными, природнотерриториальными показателями, характеризующими саму территорию и ее историческое развитие.
* Дрожжин, Андрей Игоревич, главный специалист, СПб ГУП «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр». Россия, 191040, Санкт-Петербург, ул. Черняховского, д. 59. E-mail: drozhzhin@iac.spb.ru.
** Иваненков Валерий Васильевич, начальник отдела мониторинга наркоситуации, СПб ГУП «Санкт-Петербургский информационноаналитический центр». Россия, 191040, Санкт-Петербург, ул. Черняховского, д. 59. E-mail: ivv@iac.spb.ru. Тел. +7 904 338 46 08.
*** Митягин Сергей Александрович, ведущий специалист, СПб ГУП «Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр», Санкт-Петербург, ул. Черняховского, д. 59. E-mail: mityagin@iac.spb.ru. Тел. +7 905 267 25 36.
* Dro%h%hin, Andrey Igorevich, chief expert, St. Petersburg Information and Analytical Center, St. Petersburg, ul. Chernyakhovsky, 59. E-mail: drozhzhin@iac.spb.ru.
** Ivanenkov Valery Vasilevich, department head, St. Petersburg Information and Analytical Center, St. Petersburg, ul. Chernyakhovsky, 59.E-mail: ivv@iac.spb.ru. Tel.: +7 904 338 46 08.
*** Mityagin Sergey Aleksandrovich, leading expert, St. Petersburg Information and Analytical Center, St. Petersburg, ul. Chernyakhovsky, 59. E-mail: mityagin@iac.spb.ru. Tel.: +7 905 267 25 36.
Статья поступила в редакцию 30 августа 2011 года.
Наличие значительной латентной составляющей в процессе незаконного оборота наркотиков определяет использование комплексных подходов в оценке наркоситуации. Требуется рассматривать влияние наркомании на общее социально-экономическое развитие территории, а также психологическую составляющую процесса распространения наркотиков в обществе [4].
В данной работе рассматриваются подходы к созданию гибких информационно-аналитических систем, адаптируемых к условиям конкретной территории, организации мониторинга наркоситуации на основе подобных систем, а также вопросы анализа и моделирования процессов, характеризующих незаконное распространение наркотиков.
Структурирование данных
Центральной частью системы мониторинга является база данных. Основная ее функция — накопление и хранение информации. Общую структуру системы показателей мониторинга определяют цели и задачи мониторинга. Но, принимая во внимание естественные различия регионов Российской Федерации, следует отметить, что показатели имеют различный вес при организации мониторинга на различных территориях и на разных уровнях. Исходя из этого, предлагается сегментирование банка данных согласно следующему принципу (см. рис. 1).
1. Базовые показатели — показатели, имеющие фундаментальный характер и соответствующие наиболее общему подходу к анализу наркоситуации. Эти показатели образуют ядро мониторинга и имеют неизменный вид, не адаптируются к изменяющимся условиям. Данный список может лишь дополняться показателями по требованиям лица, принимающего решения.
2. Индикативные показатели. Данный раздел может меняться и адаптироваться лишь частично, т.к. индикативные показатели включают в себя и фундаментальные, и адаптированные показатели.
3. Расчетные показатели и модели. Данный раздел является наиболее гибким. Само моделирование наркоситуации неразрывно связано с особенностями данного региона и, как следствие, не может служить основанием для сравнения различных регионов, в отличие от 1-го и 2-го разделов.
Подобная схема организации данных наркоситуации позволяет адаптировать данную методику к условиям различных регионов, сохраняя при этом жесткое ядро для обеспечения совместимости данных и возможности организации общего банка мониторинговых данных.
Рис. 1. Концептуальная схема анализа наркоситуации
При этом решаются задачи оценки общей ситуации по различным территориям на основе фундаментальных данных, оценки степени кризисности ситуации, которая наблюдается в данный момент ее прогноза ее развития с точки зрения безопасности региона на основе индикативного анализа, а также поиска оптимального решения на основе моделируемых показателей. Последнее связано с поиском значений показателей, которых необходимо достичь для того, чтобы ситуация сложилась требуемым образом.
Подходы к анализу наркоситуации
Анализ таких сложных социальных явлений, как наркомания и наркопотребление, требует формирования комплексного подхода к построению оценок и критериев. Помимо стандартных
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
Информационные технологии
подходов к анализу статистических данных (см. [6], [12], [14]), в информационной поддержке принятия управленческих решений выделяется три основных вопроса:
1) оценка тяжести (кризисности) текущего состояния;
2) прогнозирование развития ситуации (вопрос «что будет, если?»);
3) планирование деятельности (вопрос «что надо, чтобы?»).
Наиболее важной задачей в рамках оценки тяжести текущего состояния наркоситуации является определение (или классификация) состояния на основе выбранного критерия как «удовлетворительного» или «неудовлетворительного».
Одним из путей решения этой задачи является использование индикативного подхода и индикативного анализа наркоситуации (см. [9], [10], [11]). Данная методика основана на теории экономической и энергетической безопасности. Согласно предложенному подходу, определяется перечень индикативных показателей, входящих во второй блок базы данных (см. рис. 1). Оценка наркоситуации осуществляется путем сравнения текущего состояния по индикативным показателям с некими пороговыми значениями, характеризующими наркоситуацию как «кризис», «предкризис» или «норма».
Пример классификации субъектов Российской Федерации по одному из индикативных показателей приведен на рис. 2 [8].
И - Кризис 2-й степени
Рис. 2. Распределение регионов Российской Федерации по показателю «Число зарегистрированных преступлений, связанных с НОН»
Данная оценка является основанием для планирования деятельности по улучшению ситуации.
Моделирование наркоситуации
Моделирование развития наркоситуации осуществляется в рамках решения задачи прогнозирования развития ситуации (вопрос «что будет, если?»). Решение вопроса прогнозирования не может быть сведено к прогнозированию временных рядов показателей, особенно когда требуется построить долгосрочный прогноз развития наркоситуации.
Учитывая естественные различия регионов, показатели, используемые при построении математических моделей, группируются в третьем блоке показателей базы данных. Модели развития наркоситуации используются для:
1) получения более достоверного прогноза развития наркоситуации с учетом большего количества факторов;
2) уточнения латентных характеристик наркоситуации;
3) выявления скрытых зависимостей в процессе наркотизации.
Рассмотрим пример моделирования социальных процессов посредством применения матричных моделей, действие которых основано на предсказании будущей возрастной структуры объекта прогнозирования по известной структуре в настоящий момент времени и коэффициентам вероятности перехода (см. [5], [13]). На рис. 3 представлены варианты прогноза наркоситуации в лучшем и худшем
случае. Оптимистическому варианту прогноза соответствует предположение о том, что положительная динамика основных показателей, сложившаяся в 2005-2010 гг. [15], сохранится на период прогнозирования.
Рис. 3. Возрастная структура наркопотребителей в структуре населения Санкт-Петербурга в прогнозе на 2015 г. в а) оптимистическом и б) пессимистическом вариантах прогноза
Пессимистический вариант прогноза строится на предположении о том, что положительная динамика основных показателей на период прогнозирования не сохранится.
Интерпретация полученных результатов должна производиться с учетом факторов, определяющих развитие рассматриваемых процессов. В литературе [7] рассматриваются оценивание процесса наркотизации на основе социально-демографических индикаторов самоощущения неблагополучия, которые характеризуют поведенческие и демографические реакции населения на неблагополучие. Среди таких индикаторов выделяются:
1) уровень безработицы (I,);
2) уровень заработных плат (12);
3) Концентрация доходов населения — индекс Джини (13);
4) соотношение смертности и рождаемости за период (/);
5) соотношение числа разводов и числа браков за период (15);
6) число преступлений, совершенных несовершеннолетними, в общей структуре преступлений (16);
7) процент населения, удовлетворенного жизнью (/_);
8) процент населения, ясно видящего перспективы в жизни I).
Согласно государственной статистике, в части перечисленных показателей наблюдается положительная динамика [15] (рис. 4).
Рис. 4. Ретроспектива нормированных значений показателей I,,..., I.
Основываясь на статистических данных, можно сделать вывод о том, что положительная динамика по перечисленным показателям способствует реализации оптимистичного сценария развития наркоситуации при условии стабильности их динамики на период прогнозирования. Вместе с тем по показателям I,, 17, I , в большей степени характеризующим эмоционально-психологическое состояние населения, наблюдается отрицательная динамика, что существенно снижает вероятность реализации оптимистичного сценария.
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
Информационные технологии
Использование геоинформационных систем
Третий и наиболее сложный вопрос информационной поддержки принятия управленческих решений, а именно, планирование деятельности (вопрос «что надо, чтобы?»), касается выработки предложений к организации деятельности по противодействию незаконному обороту наркотиков.
Актуальность решения данной задачи определяется наличием некоторого разрыва между анализом данных официальной статистики и организацией первичной профилактики. Среди методов, используемых для решения данной задачи, следует выделить использование геоинформационных систем в задачах оценки и анализа наркоситуации. Подобные средства имеют меньшую точность, но наглядность представления информации является важным аспектом поддержки принятия управленческих решений.
На рис. 8 приведен пример картографического слоя, построенного по данным преступности в сфере незаконного оборота наркотиков (рис. 8а), и слоя профилактики наркомании, составленный по данным о проведении антинаркотических мероприятий и акций (рис. 8б).
а) б)
Рис. 8. Геоинформационные слои на карте Санкт-Петербурга.
Сопоставление данных графических слоев позволяет выделить наиболее кризисные и благоприятные области на территории. Таким образом достигается возможность определить непосредственно места, школы, учебные центры, в которых существует наибольшая необходимость проведения профилактических мероприятий, либо выявить неэффективность подобных мероприятий на территории. Тем самым достигаются цели информационной поддержки принятия управленческих решений.
Выводы
Подводя итог, можно сказать, что данная схема мониторинга и анализа наркоситуации реализует полный цикл задач по информационной поддержке процесса принятия управленческих решений. Автоматизация рассмотренных методов позволяет существенно упростить и ускорить процесс обработки данных, увеличив при этом время на формирование экспертных оценок и предложений по улучшению ситуации на территории. При этом значительно упрощается и ускоряется доступ к данным и результатам анализа.
Создание автоматизированной информационной системы подразумевает организацию информационного обмена как данными, так и документами, что позволяет унифицировать и упростить взаимодействие между ведомствами и организациями, участниками мониторинга, и в конечном итоге перейти к информационному документообороту.
Следует отметить, что широкий функционал определяет строгие критерии выбора организации, ответственной за создание и сопровождение автоматизированной информационной системы, т.к. ошибка в данном вопросе может привести к развалу всей системы мониторинга.
Список литературы
1. Указ Президента РФ «Об утверждении Стратегии Национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года» от 12 мая 2009 г. № 537.
2. Указ Президента РФ «Об утверждении СтратегииГосударственной антинаркотической политики Российской Федерации до 2020 года» от 9 июня 2010 г. № 690.
3. Постановление Правительства РФ «Об утверждении Положения о государственной системе мониторинга наркоситуации в Российской Федерации» от 20 июня 2011 г. № 485.
4. Постановление Правительства РФ «О создании, ведении и использовании единого банка данных по вопросам, касающимся оборота наркотических средств, психотропных веществ и их прекурсоров, а также противодействия их незаконному обороту» от 23 января 2006 г. № 31.
5. Аристов, С. А. Имитационное моделирование экономических систем : учебное пособие. — Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2004. — 124 с.
6. Бокс, Аж., Аженкинс, Г. Анализ временных рядов. — М.: Мир, 1974. — 402 с.
7. Мартынов, А. С., Артюхов, В. В., Виноградов, В. Г. Окружающая среда и здоровье населения России. — 1998.
8. Митягин, С. А. О вычислении пороговых уровней индикаторов наркомании с точки зрения безопасности региона // Труды международной научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах (МА БР - 2011)», 2011. — С. 417-424.
9. Россель, Э. Э. Экономическая безопасность Свердловской области. — Екатеринбург, 2003. — 450 с.
10. Стародубов, В. M., Татаркин, А. M. Влияние наркомании на социально-экономические развитие общества. — УрО РАН, 2006. — 381 с.
11. Татаркин, А. M., Куклин, А. А. Комплексная методика диагностики качества жизни в регионе.
— Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. — 136 с.
12. Толстова, Ю. Н. Математико-статистические модели в социологии (математическая статистика для социологов). — М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2008. — 243 с.
13. Цибатов, В. А. Модели производственного потенциала для долгосрочного прогнозирования регионального развития // Сборник докладов «Методология регионального прогнозирования». — М.: СОПС, 2003. - С.114-127.
14. Яковлев, С. В., Гнусов, Ю. В. Анализ и прогнозирование показателей наркологической статистики в Украине и в Харьковской области / / Молодёжь и наркотики (социология наркотизма) / под ред.
В. А. Соболева, И. П. Рущенко. — Харьков: Торсинг, 2000. — С. 194-221.
15. Российская Федерация. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный документ]. Режим доступа: http://www.gks.ru.
Literature
1. Presidential Decree «On approval of the National Security Strategy of the Russian Federation until2020» from 12.05.2009 № 537.
2. Presidential Decree «On approval of the Strategy of the State anti-drug policy of the Russian Federation until 2020» from 09.06.2010 № 690.
3. Russian Federation Government Resolution «On Approval of the state system of monitoring drug situation in the Russian Federation» from 20.06.2011 № 485.
4. Russian Federation Government Resolution «On creation, maintenance and use of a single data bank on issues relating to narcotic drugs, psychotropic substances andprecursors, as well as to combat their illegal trafficking»> of 23.01.2006 № 31.
5. Aristov, S. A. Simulation modeling of economic systems. — Ekaterinburg, 2004. — 124 p.
6. Box, J., Jenkins G. Time Series Analysis. — Moscow, 1974. — 402 p.
7. Martynov, A. S., Artyukhov, V V., Vinogradov, V G. Environment and Health of the Russian population. — 1998.
8. Mityagin, S. A. The computation of the threshold levels of indicators in terms of drug safety in the region. / / Proceedings of the International Scientific School «Modeling and analysis of safety and risk in complex systems (MA SR - 2011)».
9. Rossel, E. E. The economic security of the Sverdlovsk region. — Ekaterinburg, 2003. — 450 p.
10. Starodubov, V. I., Tatarkin, A. I. Effect of drugs on the socio-economic development of society.
— UB RAS, 2006. — 381 p.
11 Tatarkin, A. I., Kuklin, А. A. A comprehensive technique for diagnosing the quality of life in the region. — Ekaterinburg, 2010. — 136 p.
12.TolstovaJ. N. Mathematical and statistical models in sociology (Mathematical Statistics for sociologists).
— Moscow, 2008. — 243 p.
13. Tsibatov, V. A. Model of the production capacity for long-term prognosis for Regional Development // Proceedings of the «Methodology for Regional Forecasting», CAS MA, 2003. — P. 114-127.
14. Yakovlev, S. V., Gnusov, Y. V. Analysis and forecasting of drug statistics in Ukraine and Kharkov region // Youth and Drugs (sociology narcotism). — Kharkov, 2000. — P. 194-221.
15. Russian Federation. Federal State Statistics Service. URL: http://wwwgks.ru.
Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России № 3 (51) 2011
