Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
сотрудник с 01.01.2006 по 01.01.1923
Костанай, Казахстан
УДК 159.99 Прочие вопросы психологии
Введение. В зарубежных странах оценка риска преступного поведения признана обязательной процедурой при изучении вероятности совершения осужденным повторного преступления. В статье представлены наиболее широко известные и часто применяемые инструменты оценки риска преступного поведения. Особое внимание уделено прогностическим возможностям этих инструментов для оценки риска совершения преступлений лицами, освобожденными из мест лишения свободы в Российской Федерации и Республике Казахстан. Ввиду формирующейся традиции использования инструментов оценки рисков в практических целях и открывающихся возможностей для проведения соответствующих исследований большое внимание авторы уделяют обзору инструментов, используемых в зарубежных странах. Целью исследования выступает теоретическое обоснование инструмента оценки риска совершения преступлений лицами, освобожденными из мест лишения свободы, а также анализ зарубежного опыта операционализации и верификации данного инструмента. Методы исследования. В исследовании использованы общенаучные методы: (анализ, синтез, систематизация, обобщение, аналогия), специальные методы: сравнительный (при изучении инструментов оценки риска совершения преступлений), формально-юридический (для исследования нормативных правовых актов). Результаты. Проведенное исследование демонстрирует широкий спектр подходов и моделей в области оценки риска преступного поведения. Классифицированы инструменты оценки риска преступного поведения, которые в исторической перспективе можно обобщить по четырем поколениям в соответствии с хронологией. Первое (и наименее надежное) – оценка риска рецидива на основе клинического заключения профессионалов. Этот этап характеризовался субъективностью измерений. Второе поколение было основано на актуарной оценке с использованием взвешенных статистических предикторов и уровней значимости для рецидива. За этим последовало третье поколение, которое стремилось объединить факторы риска на основе теории статической оценки риска. Четвертое поколение инструментов основано на понимании того, что риск необходимо оценивать как непрерывный и динамичный процесс, связанный как с собственно риском, так и с потребностями и ресурсами личности. Этот подход предполагает, что сопровождение правонарушителей в ходе постпенитенциарной пробации является эффективным средством успешной оценки риска на основе учета их индивидуально-психологических особенностей и ресурсов.
криминальная рискология, прогнозирование, криминогенность, оценка риска, рецидивная преступность, административный надзор
1. Бабаев, М. М., Пудовочкин, Ю. Е. (2019). Феномен риска в контексте профилактической политики (криминальная рискология). Вестник Санкт-Петербургского университета. Право, 10 (1), 136–148. https://doi.org/10.21638/spbu14.2019.110
2. Голенко, Д. В. (2018). Проблемы и ожидаемые результаты криминологического прогнозирования поведения лиц, отбывших наказание. Юридический вестник Самарского университета, 4 (2), 111–117. https://doi.org/10.18287/2542-047X-2018-4-2-111-117
3. Дебольский, М. Г. (2014). Проблемы риска рецидива при условно-досрочном освобождении осужденных [Электронный ресурс]. Психология и право. 4 (1). URL: https://psyjournals.ru/journals/psylaw/archive/2014_n1/68316 (дата обращения: 12.03.2024)
4. Дружининская, О. В., Титова, О. З. (2023). Репрезентация юридического понятия PROBATION в английской юридической терминологии. Филологические науки. Вопросы теории и практики, 16 (12), 4277–4282. https://doi.org/10.30853/phil20230650
5. Душкин, А. С. (2022). Прогнозирование преступлений лиц, состоящих под административным надзором: понятие и основные методы. В Российская девиантологическая панорама: теория и практика: материалы международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 30 сентября 2022 года, стр. 88–92). Санкт-Петербург: Санкт- Петербургский университет МВД России.
6. Дядченко, Е. А. (2013). Проблема психологического прогноза рецидивных преступлений несовершеннолетних, отбывающих наказания, не связанные с лишением свободы. Вестник Самарского юридического института, 2 (10), 65–69.
7. Дядченко, Е. А. (2017). Психологический прогноз рецидива (зарубежный опыт оценки риск- факторов у несовершеннолетних осужденных). В Юридическая наука и практика: альманах научных трудов Самарского юридического института ФСИН России (Самара, 1-2 июня 2017 года, Том Выпуск 5, часть 1, стр. 89–93). Самара: Самарский юридический институт Федеральной службы исполнения наказаний.
8. Мельникова, Д. В. (2022). Участие психолога в принятии решения о рекомендации осужденного к условно-досрочному освобождению. Психология и право, 12 (1), 30–43. https://doi.org/10.17759/psylaw.2022120103
9. Новиков, Е. Е. (2016). Об основах прогнозирования индивидуального поведения осужденных к альтернативным наказаниям и мерам. Актуальные проблемы российского права, 8 (69), 153–159. https://doi.org/10.17803/1994-1471.2016.69.8.153-159
10. Потапов, А. М., Куликов, С. Г. (2022). Об особенностях постпенитенциарного контроля за лицами, отбывшими наказание в виде лишения свободы, в уголовно-исполнительном законодательстве отдельных стран–участников Содружества Независимых Государств. Ведомости уголовно-исполнительной системы, 12 (247), 21–29. https://doi.org/10.51522/2307-0382-2022-247-12-21-29
11. Alikhademi, K., Drobina, E., Prioleau, D., Richardson, B., Purves, D., & Gilbert, J. E. (2021). A review of predictive policing from the perspective of fairness. Artificial Intelligence and Law, 30 (1), 1–17.
12. Andrews, D. A., Bonta, J., & Wormith, J. S. (2011). The Risk-Need-Responsivity (RNR) Model: Does adding the Good Lives Model contribute to effective crime prevention? Criminal Justice and Behavior, 38 (7), 735–755. https://doi.org/10.1177/0093854811406356
13. Bullock, K. (2011). The Construction and Interpretation of Risk Management Technologies in Contemporary Probation Practice. The British Journal of Criminology, 51 (1), 120–135.
14. Douglas, K. S., Hart, S. D., Webster, C. D., Belfrage, H., Guy, L. S., & Wilson, C. M. (2014). Historical- Clinical-Risk Management-20, Version 3 (HCR-20V3): Development and Overview. International Journal of Forensic Mental Health, 13 (2), 93–108. https://doi.org/10.1080/14999013.20 14.906519
15. Fitzgibbon, W., & Green, R. (2006). Mentally Disordered Offenders: Challenges in using the OASys risk assessment tool. British Journal of Community Justice, 4.
16. Grove, W. M., & Meehl, P. E. (1996). Comparative efficiency of informal (subjective, impressionistic) and formal (mechanical, algorithmic) prediction procedures: The clinical–statistical controversy. Psychology, Public Policy, and Law, 2 (2), 293–323. https://doi.org/10.1037/1076-8971.2.2.293
17. Hanson, R. (2009). The psychological assessment of risk for crime and violence. Canadian Psychology / Psychologie canadienne, 50 (3), 172–182. https://doi.org/10.1037/a0015726
18. Lancaster, E., & Lumb, J. (2006). The assessment of risk in the national probation service of England and Wales. Journal of Social Work, 6 (3), 275–291. https://doi.org/10.1177/1468017306071176
19. Looman, J., & Abracen, J. (2013). The risk need responsivity model of offender rehabilitation: Is there really a need for a paradigm shift? International Journal of Behavioral Consultation and Therapy, 8 (3-4), 30–36. https://doi.org/10.1037/h0100980
20. McKay, C. (2020). Predicting risk in criminal procedure: actuarial tools, algorithms, AI and judicial decision-making. Current Issues in Criminal Justice, 32 (1), 22–39. https://doi.org/10.1080/10345329.2019.1658694
21. Farayola, M. M., Tal, I., Connolly, R., Saber, T., & Bendechache, M. (2023). Ethics and Trustworthiness of AI for Predicting the Risk of Recidivism: A Systematic Literature Review. Information, 14 (8), 426. https://doi.org/10.3390/info14080426
22. Ward, T., Mann, R. E., & Gannon, T. A. (2007). The good lives model of offender rehabilitation: Clinical implications. Aggression and Violent Behavior, 12 (1), 87–107. https://doi.org/10.1016/j.avb.2006.03.004
