§ 7. Моделирование в криминалистической идентификации

Криминалистическую идентификацию как метод ис­следования целесообразно рассмотреть в свете учения о моделировании.

Любой метод можно представить в виде логической модели действий, позволяющих достичь определенную цель. Модель дополняется, обогащается, детализирует­ся путем наполнения логической схемы конкретными тежическими операциями, связанными с применением каких-либо приборов и использованием необходимых материалов. Применение технических средств и исполь­зование материалов осуществляется посредством спе­циальных приемов в той или иной последовательности, предусматриваемой соответствующими правилами. Так метод трансформируется в методику исследования, которая тоже может рассматриваться как модель.

109

Моделью можно назвать и результат идентификаци­онного исследования, в котором констатируется факт отображения идентифицируемого индивидуально-опре­деленного объекта, разделение единого целого на части или относимость исследуемого объекта к определенной группе (типу, роду, виду, подвиду, специальному клас­су и т. д.).

На различных этапах идентификации строятся моде­ли, неодинаковые по степени детализации. Модель является более детальной при установлении-индивидуально­го тождества, чем при установлении групповой принад­лежности.

Понятием модели охватывается также версия, ис­пользуемая в процессе идентификации.

Совершенно очевидно, что характер этих моделей в некоторых отношениях различен. Все они принадле­жат к типу мысленно-языковых или мысленно-символи­ческих моделей и по своему назначению являются гно­сеологическими. Однако первые две. модели (групповое и индивидуальное отождествление) строятся на детер­минированных принципах, а третья (версия) — на веро­ятностных (стохастических) принципах.

Во многих случаях большое значение имеет матема­тическое описание модели. В области криминалистиче­ской идентификации сделаны лишь первые шаги в на­правлении математизации моделей, понимаемых как метод и результат исследования. Практически это каса­ется только почерков, папиллярных узоров пальцев рук и черт внешности человека в случаях, когда их изуче­ние основано на экспериментально подсчитанных часто­тах встречаемости (значимостях) идентификационных признаков.

В связи с математическим моделированием принято различать параметры системы, начальные условия и характеристики процесса. Под параметрами системы понимают свойства системы в целом, а также ее состав-. ных элементов.

Начальными условиями называются величины, опре­деляющие исходное состояние системы.

Существенное значение при моделировании имеют характеристики объекта, являющегося результатом изу­чаемого процесса, а равно самого процесса.

Математическая модель представляет собой сово­купность количественных соотношений между парамет-

110

рами системы, ее начальными условиями и характерис­тиками объекта (процесса).

Собственно моделированию предшествует содержа­тельное описание явления, в котором отражаются его механизм и общие закономерные связи.

Применительно к идентификации в криминалистике сказанное можно пояснить, рассматривая вопрос о воз­можности моделирования в связи с задачей установле­ния тождества какого-либо инструмента по динамичес­ким следам, образуемым его режущей частью.

Нетрудно проследить математическую зависимость между величинами встречного и фронтального углов1 орудия и количественными характеристиками образуе­мых им динамических следов.

При варьировании этих углов признаки следа могут претерпеть весьма существенные изменения. В таких случаях увеличивается либо уменьшается ширина трасс, высота валиков и глубина бороздок.

Для составления математических характеристик следов, полученных при различных значениях указан­ных углов, удобно применять профилографический ме­тод.

Каждая профилограмма, характеризующая тот или иной динамический след по определенной секущей ли­нии, может быть легко описана с помощью числовых показателей. Для этого достаточно измерить соответст­вующие высоты, т. е. расстояния от линии основания профилограммы до вершины каждого пика и самой ниж­ней точки каждой впадины, а также интервалы между соседними высотами и впадинами.

Не исключено, что сопоставление рядов чисел, т. е. математических характеристик динамических следов, соответствующих различным значениям встречного и фронтального углов, позволит выявить определенные закономерные связи между этими рядами.

Сравнение математических моделей, двух следов, образованных при заведомо одинаковых положениях инструмента, интересно с точки зрения выявления раз-

' Встречным называется угол между режущей кромкой (режу­щей частью) инструмента и лияией направления его движения при следоо-бразовамии. Фронтальным называют угол между передней (по отношению к направлению движения) гранью инструмента и следовоспринимающей поверхмостыо.

личий, обусловленных влиянием случайных факторов, в частности силы нажима в момент следообразования, скорости перемещения орудия, неоднородности матери­ала следовоспринимающего объекта.

В динамических следах, происходящих от одного и того же следообразующего предмета, может быть выде­лено, по крайней мере, три вида признаков, имеющих информационное значение:

а) не претерпевшие заметных изменений (например, в результате неодинакового взаимного положения ору­дия и следовоспринимающей поверхности);

б) трансформированные в зависимости от определен­ных изменений механизма следообразования;

в) различающиеся особенности, обусловленные вся­кого рода привходящими обстоятельствами.

Наибольшую идентификационную ценность представ­ляют признаки первого вида. Признаки второго вида дополняют информацию, получаемую от признаков первого вида, разумеется, при условии точного установ­ления взаимного положения орудия и воспринимающе­го предмета, при котором она возникла.

Признаки третьего вида—это «пустая» информа­ция, которая в идентифицирующий комплекс не вклю­чается. В отличие от первых двух видов признаков, со­стоящих, если так можно выразиться, из полезных сиг­налов, третий вид представляет собой помехи («шу­мы») . Нет нужды доказывать, что при обнаружении такой информации индифферентность ее должна быть точно установлена.

Представляется, что метод математических моделей может облегчить дифференцирование указанных видов информации и повысить точность интерпретации разли­чий, имеющихся наряду с совпадениями признаков объ­ектов сравнения.

Применительно к моделированию исследования ди­намических следов инструментов содержательное опи­сание процесса исследования включает представление о том, что характер следов зависит от: а) вида матери­ала следовоспринимающего объекта (в частности, его структуры, плотности); б) типа инструмента; в) взаим­ного положения инструмента и следовоспринимающей поверхности в момент следообразования (величины встречного угла — между режущей частью и линией на-

правления движения инструмента и величины фрон­тального угла — между фронтальной гранью инстру­мента и следовоспринимающей поверхностью); г) силы нажима на инструмент в процессе возникновения сле­дов.

Соотношение между характеристиками следов, вза­имодействующими объектами и механизмом следообра-зования можно установить эмпирическим путем. Пара­метрами системы здесь будут: вид материала, на кото­ром образуются динамические следы, длина режущей части инструмента, величина его рабочего угла (под которым сходятся его грани). К начальным условиям системы относятся: минимальный встречный угол, при котором образуемый след представляет собой не одну линию, а совокупность раздельно воспринимаемых трасс; минимальный фронтальный угол, при котором трассы образуются деталями внешнего строения режу­щей части инструмента, а не его боковой грани; мини­мальное прилагаемое к инструменту усилие, при кото­ром возникают следы с достаточно отчетливо выражен­ными трассами.

Количественное описание опытных следов наиболее полно и точно может быть произведено по их профило-граммам.

Характеристики следов желательно представить двумя рядами величин. В первый ряд должны быть включены цифровые данные о расстояниях между после­довательно расположенными валиками и бороздками, из которых состоят изучаемые следы. Для получения ве­личин второго ряда желательно на соответствующей профилограмме следа провести горизонтальную линию отсчета (через самую низко расположенную точку про­филя), восстановить на эту линию перпендикуляры из точек всех пиков'и впадин, а затем измерить размеры этих перпендикуляров.

В ходе экспериментальных исследований процессу получения следов целесообразно придать дискретный характер, изменяя условия следообразования не непре­рывно, а скачкообразно. Однако значения величин, оп­ределяющих условия процесса, должны подбираться с таким расчетом, чтобы обеспечить получение всех воз­можных характеристик следов.

Такого рода моделирование дает возможность глуб­же, конкретнее познать строгую зависимость между

8 Заказ

особенностями следов, характером взаимодействую­щих объектов и условиями следообразования. Оно может быть полезно также в практическом решении соответствующих задач идентификации. При этом же­лательно в каждом случае с количественными характе­ристиками следа, изъятого на месте происшествия, сопоставить характеристики экспериментальных следов, образованных в различных условиях при помощи пред­полагаемого инструмента. Выявление совпадающих ха­рактеристик позволит убедиться в тождестве искомого инструмента и получить точное представление о меха­низме образования следа при совершении расследуемо­го преступления.

Нередко количество проводимых экспериментов и соответственно получаемых опытных следов можно све­сти к небольшому минимуму, определяя наиболее веро­ятные параметры механизма возникновения следов с учетом определенных математических зависимостей между характеристиками следов и условиями следооб­разования.

Примером математического моделирования в сфере криминалистической идентификации является исчисле­ние значимости идентификационных признаков и коли­чественное выражение их индивидуальных комплексов применительно к различным объектам отождествления. Предприняты попытки путем применения вероятностно-статистического метода определить частоты встречае­мости различных признаков почерка, папиллярных узо­ров на пальцах рук, лица человека.

Разработана методика дифференциации почерков мужчин и женщин, основанная на использовании дан­ных о частоте встречаемости признаков в рукописях лиц различного пола*.

' Метод разработан П. Г. Кулагиным и А. И. Коломутовий.