Анализ статистики преступности по методике визуализации многомерных структур

Аннотация

The article proposes to add methods of multidimensional correlation analysis and methods of visualization of multidimensional structures to the usual methods of analyzing crime statistics. These methods are in demand in tasks that take into account a variety of indicators, regardless of their type, magnitude and the presence of cross-links. The purpose of the study is to analyze crime as a system and identify features in its significant changes. The research was conducted according to official statistics based on 19 indicators in the time interval from 1997 to 2022. In this paper, flat models of multidimensional structures for several sets of indicators are constructed: 7 qualitative, 12 quantitative, all 19 and 6 alternative. Interpretations of the simulation results are given. The features in the dynamics of crime conditions that did not manifest themselves when using other methods were revealed. Keywords: systemic crime analysis, crime modeling, features of crime dynamics Введение. Показатели преступности дают важную и разнообразную ин- формацию о социально-политической ситуации в государстве. Группа показате- лей преступности, которая отслеживается статистикой, конечно, менялась со временем в соответствии с проблемами, возникающим в обществе, но она всегда наследовала достоинства и недостатки системного описания социального явле- ния. В нее входят показатели не только неравнозначные по степени обобщения, но и разные по типу – количественные и качественные. Это позволяет проводить разнообразные исследования и ставить в них разные по сложности вопросы. Трудности начинаются тогда, когда поставленный вопрос требует анализа груп- пы показателей. Наиболее сложным является рассмотрение группы факторов как целого, как системы, в которой влияние каждого показателя учитывается на «равно- правной» основе. К математическим методам, которые можно использовать для исследования таких системных задач, относятся методы многомерного шкалирования. Они являются научным аппаратом, позволяющим взглянуть на конфигурацию данных, неподвластную воображению человека. В моделях эти картины будут представлены искаженными, но даже в искаженных картинах обнаруживаются фрагменты, которые могут помочь нашему пониманию соци- ального явления. Основная часть. Чаще всего исследования статистики правонарушений связаны с анализом временных рядов статистики различных показателей пре- ступности [4]. В работе мы покажем, какую дополнительную информацию мож- но получить, если стандартные подходы дополнить редко используемыми мето- Мультидисциплинарные (неюридические) аспекты цифровой трансформации дами множественного корреляционного анализа и многомерного шкалирования [5]. После прекращения выпуска статистического сборника «Россия в цифрах» в 2021 г. сбор статистической информации для исследований усложнился. Теперь приходится обращаться к нескольким источникам. В основном, это по-прежнему сайт Федеральной службы государственной статистики13, а информация за по- следние годы (после 2018 г.) доступна на сайте Генеральной прокуратуры14. Перечень отобранных для проведения исследований 12 количественных и 7 качественных показателей вместе с их условными обозначениями приведен в табл. П1, а сами значения в табл. П2 Приложения. Одним из критериев отбора показателей была непрерывность данных на всем выбранном временном интер- вале (1997–2022 гг.). Обратимся к методике визуализации многомерных структур [1, 5, 6]15. Вначале дадим ее краткое пояснение. Предельный случай множественности это два показателя, значит, простое графическое представление на плоскости, т. е. изображение, построенное на двух осях, каждая из которых привязана к одному из показателей, можно назвать дву- мерной структурой, или структурой в двумерном пространстве. Тогда, например, временной график – это временная структура показателя. Визуально человек может хорошо анализировать графические представле- ния и при трех показателях (трехмерное, объемное представление), ведь мы жи- вем в трехмерном мире, но на этом его способности и заканчиваются. Вообра- зить картину с учетом четырех показателей мы уже не можем, хотя для описания состояния сложных социальных явлений нам часто требуется гораздо большее количество показателей. Одним из способов решения проблемы визуализации является создание плоской модели многомерной картины. Избежать больших ошибок при таком переходе нельзя, однако выявить основные «геометрические» свойства в многомерной картине можно. Еще одной сложностью является интер- претация плоского модельного изображения. В настоящее время методы многомерного шкалирования реализованы как стандартные процедуры в нескольких статистических пакетах, благодаря чему стали частью научного инструментария. 13 URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13212 и URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Soc_pol_2023.htm (дата обращения 25.07.2024). 14 URL: https://epp.genproc.gov.ru/web/gprf/activity/statistics и http://crimestat.ru/offenses_map (дата обращения: 25.07.2024). 15 Метод