Цифровые технологии в анализе состояния преступности в органах прокуратуры

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья посвящена перспективам внедрения цифровых технологий в деятельность по анализу преступности. По мнению автора, ключевую роль в таком анализе, выполняемом в первую очередь прокурорами, будут играть технологии искусственного интеллекта, сверхбольших данных и голосовых электронных помощников. Подчеркнута необходимость их внедрения, соответствующего материально-технического обеспечения, решения вопросов информационной безопасности, а также организации обучения прокуроров навыкам использования цифровых технологий, включая основы программирования и визуализации больших данных.

Об авторах

Эдуард Борисович Хатов

Университет прокуратуры Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: khatov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4597-5728
SPIN-код: 4810-7917

профессор, кандидат юридических наук, доцент

Россия, Москва

Список литературы

  1. Карпец Н.И. Преступность: иллюзии и реальность. М., 1992. С. 69–82.
  2. Долгова А.И. Криминальная ситуация в России: оценка изменений / Избранные труды; сост. В.В. Меркурьев и др. Акад. Ген. прокуратуры Рос. Федерации. М., 2017. С. 88.
  3. Винокуров А.Ю. К вопросу об участии органов прокуратуры в профилактике правонарушений в Российской Федерации // Административное и муниципальное право. 2016. № 7. С. 620–626. doi: 10.7256/1999-2807.2016.7.19590
  4. Иншаков С.И. Криминологическое прогнозирование преступности. Научный доклад. Акад. Генеральной прокуратуры Рос. Федерации. М., 2010. 48 с.
  5. Состояние законности и правопорядка в Российской Федерации и работа органов прокуратуры. 2019 год: информ.-аналит. записка / под общ. ред. О.С. Капинус. М.: Ун-т прокуратуры Рос. Федерации, 2020. 148 с.
  6. Хатов Э.Б. Информационно-аналитическая деятельность прокуратуры // Законность. 2020. № 12(1034). С. 13–16. eLIBRARY ID: 44428653.
  7. Хатов Э.Б. Вопросы информационного обеспечения прокурорского надзора за исполнением законов о противодействии коррупции // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения Института законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ. 2016. № 4. С. 34–39. doi: 10.12737/21246
  8. Комарова Л.Р., Колесов М.В. Правовые и организационные аспекты совершенствования деятельности органов прокуратуры // Российский журнал правовых исследований. 2019. Т. 6. № 1. C. 167–171. doi: 10.17816/RJLS48507
  9. Хатов Э.Б. Перспективы информационно-аналитической деятельности прокуратуры в условиях цифровой трансформации / Реализация Концепции цифровой трансформации органов и организаций прокуратуры в современных условиях: сб. материалов круглого стола (Москва, 11 июня 2019 г.) / Ун-т прокуратуры Рос. Федерации. М., 2019. С. 38–43.
  10. Суходолов А.П., Бычкова А.М. Искусственный интеллект в противодействии преступности, ее прогнозировании, предупреждении и эволюции // Всероссийский криминологический журнал. 2018. Т. 12, № 6. С. 753–766. doi: 10.17150/2500-4255.2018.12(6)
  11. Степанян А.И. Предиктивная аналитика в прогностической деятельности полиции современных государств // Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2019. № 4(84). С. 43–50. doi: 10.35750/2071-8284-2019-4-43-50
  12. Williams M.L., Burnap P., Sloan L. Crime sensing with big data: The affordances and limitations of using open source communications to estimate crime patterns // British Journal of Criminology. 2016. №57. P. 320–340. doi: 10.1093/bjc/azw031
  13. Gluba A. Predictive Policing — eine Bestandsaufnahme / Kriminalistik. Jan. 2014. URL: https://www.researchgate.net/publication/288630219_Predictive_Policing_-_eine_Bestandsaufnahme (Accessed: 21.01.2021).
  14. Ibarra N. Santa Cruz, Calif., Bans Predictive Policing Technology / Government Technology magazine. 24.06.2020. URL: https://www.govtech.com/public-safety/Santa-Cruz-Calif-Bans-Predictive-Policing-Technology.html (Accessed: 21.01.2021).
  15. Аналитическая работа прокуратуры субъекта Российской Федерации: монография [А.Н. Ларьков и др.]. М., 2016. eLIBRARY ID: 29836270.
  16. Жданов Ю.Н., Овчинский В.С. Киберполиция ХХI века. Международный опыт. М.: Международные отношения, 2020.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Хатов Э.Б., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».