Потенциал и перспективы внедрения разведочного анализа данных в раскрытии и расследовании преступлений

Бесплатный доступ

В статье исследуются потенциал и перспективы внедрения разведочного анализа данных в процесс раскрытия, расследования и предупреждения преступлений, которые, по мнению автора, обусловлены активным развитием современных технологий и инструментов, особенно таких как технологии больших данных и язык программирования Python, которые значительно упрощают проведение криминалистами глубокого и разностороннего анализа данных. Автором исследуется разведочной анализ данных в разрезе следующих его аспектов: понятие и краткая история возникновения; факторы, влияющие на развитие; сравнение целей и задач с целями и задачами, стоящими перед криминалистикой; опыт применения, а также использование языка программирования Python.

Еще

Криминалистика, расследование преступлений, аналитика, большие данные, разведочный анализ данных, язык программирования python

Короткий адрес: https://sciup.org/143181134

IDR: 143181134   |   DOI: 10.55001/2587-9820.2023.32.39.022

Список литературы Потенциал и перспективы внедрения разведочного анализа данных в раскрытии и расследовании преступлений

  • Дяблова, Ю. Л. Цифровая криминалистика – будущее науки или тренд современности? // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки: науч. журн. 2021. № 1. С. 85–93.
  • Ларина, Е. С., Овчинский, В. С. Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность. М.: Книжный мир, 2018. 416 с.
  • Тьюки, Д. У. Анализ результатов наблюдений: Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. 693 с.
  • Дубровин, С. В. Криминалистика, ее понятие, задачи и система // Закон и право: науч. журн. 2021. № 11. С. 218–224.
  • Баев, О. Я. Избранные работы по проблемам криминалистики и уголовного процесса: сборник. М.: ЭКСМО, 2011. 1285 с.
  • Вехов, В. Б. Цифровая криминалистика: учебник для вузов / под ред. В. Б. Вехова, С. В. Зуева. М.: Юрайт, 2023. 417 с.
  • Грибунов, О. П. К 100-летнему юбилею Рафаила Самуиловича Белкина. Концептуальные основы криминалистики в научном труде Р. С. Белкина «Криминалистика: проблемы сегодняшнего дня. Злободневные вопросы российской криминалистики» // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России: науч.-практ. журн. 2022. № 2 (101). С. 173–180.
  • Бессонов, А. А. Использование алгоритмов искусственного интеллекта в криминалистическом изучении преступной деятельности (на примере серийных преступлений) // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина (МГЮА): науч. журн. 2021. № 2 (78). С. 45–53.
  • Лебедев, М. Д., Саввоев, С. А. К вопросу об оптимизации судебно-экспертной деятельности в эпоху цифровизации // Скиф. Вопросы студенческой науки: науч. журн. 2021. № 3 (55). С. 41–45.
  • Маккинни, У. Python и анализ данных. М.: ДМК Пресс, 2020. 540 с.
  • Мюллер, А, Гвидо, С. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по работе с данными. М.: Диалектика, 2017. 472 с.
  • Веремеенко, Я. С. Современное состояние и перспективы развития ИСОД МВД России // Академическая мысль: электрон. сетевое издание. 2021. № 3 (16). С. 75–78. URL: https://media.mvd.ru/files/application/2244505 (дата обращения: 15.11.2023).
  • Карданов, Р. Р., Курин, А. А. Аналитическая обработка криминалистически значимой информации // Вестник Восточно-Сибирского института МВД России: науч.-практ. журн. 2019. № 2 (89). С. 173–181.
  • Бахтеев, Д. В. Искусственный интеллект в криминалистике: состояние и перспективы использования // Российское право: образование, практика, наука: науч. журн. 2018. № 2 (104). С. 43–49.
  • Сценарии проведения криминалистических викторин /Ф. Г. Аминев, Ю. Л. Бойко, О. П. Грибунов и др. М.: ЦОКР МВД России 2009. 72 с.
  • Грибунов, О. П., Антонов, В. А. Приоритетные направления профессиональной подготовки экспертных кадров МВД России // Подготовка кадров для силовых структур: современные направления и образовательные технологии: мат-лы двадцатой всерос. науч.-метод. конф. Иркутск. ВСИ МВД России. 2015. С. 27–29.
Еще
Статья научная