Вопрос 2. Одной из актуальных проблем в связи с этим является проблема использования в криминалистическом прогнозировании математического аппарата.

Попытки разработать универсальные математические модели, пригодные для выполнения задач криминалистической прогностики, уже предпринимались в научной литературе.1

К сожалению, во многих случаях предлагаемые авторами математические модели носили довольно абстрактный характер. Причина этого заключается, в основном, в неумении облекать криминалистически значимые объекты, в том числе следственную ситуацию, в математическую форму. Создание же адекватных математических моделей, полагаем, послужило бы толчком к эффективному использованию ПЭВМ в процессе криминалистического прогнозирования, в том числе и применительно к проблеме следственной ситуации.

Особенно перспективной для разработки вероятностных моделей разрешения проблемно-поисковых следственных ситуаций, на наш взгляд, является теория дифференциальных игр, которая рассматривает “такие ситуации, где противники принимают длинный ряд последовательных - дискретных или непрерывных - решений; причем решения так логически связаны друг с другом, что эта связь может послужить основой наглядной и поддающейся счету модели”.2

Исследование реальных конфликтов, которыми, по сути, и являются проблемно-поисковые следственные ситуации, с помощью теории дифференциальных игр - одно из новых и бурно развивающихся направлений кибернетики и исследования операций.

Однако на пути широкого применения теории игр в методике расследования отдельных групп и видов преступлений имеются определенные препятствия. Одним из существенных, на наш взгляд, препятствий этому является высокий порядок дифференциальных уравнений, описывающих модель следственной ситуации, что усложняет процесс обработки криминалистической информации на ПЭВМ, и отсутствие общепринятого в кибернетике понятия решения антагонистической и неантагонистической игры.

Все сказанное выше касается математических трудностей, связанных с применением теории дифференциальных игр для построения моделей реальных конфликтов. Но есть и другая группа трудностей при исследовании ППСС. Это - трудности психологического порядка, суть которых состоит в том, что нормативная теория конфликта обеспечивает познающего субъекта набором оптимальных решений, имеющих теоретико-игровую природу, без учета реальных гносеологических и психологических условий познания. И здесь вполне, на наш взгляд, уместен вопрос: в какой мере рекомендациями, полученными с помощью математических (игровых) моделей, будет пользоваться исследователь в криминалистической и экспертной прогностике при разрешении реальных ППСС?

Прежде чем ответить на этот вопрос, остановимся на ряде обстоятельств, вытекающих из особенностей задач исследования проблемно-поисковых следственных ситуаций. Основные задачи исследования ППСС всегда многокритериальные, а многокритериальность является источником неопределенности цели.

“Сталкиваясь с многокритериальными задачами, исследователь испытывает естественное (с точки зрения человека, ибо человек хорошо работает в пространствах малой размерности) желание свести их к обычным одноэкстремальным задачам. Решение же этой задачи связано с использованием неформальных способов, которые не могут быть получены как результат решения какой - либо математической задачи”.1

Существуют и другие виды неопределенности:

“1) неопределенность “природы”, формируемая неизвестными исследователю факторами, статистическая неопределенность и т.д.;

2) неопределенность исхода в конфликтных ситуациях, формируемая характером источника неопределенности, являющегося игровым по существу: например, игрок может не знать, какого образа действия придерживается его противник. Иногда эту неопределенность называют стратегической”.2

Для моделей, предполагающих сознательного противника, неопределенность исхода является необходимым условием возникновения конфликта, ибо только в этом случае в конфликт могут вступить те его участники, которые с самого начала обречены на поражение.1

Никакой математический аппарат не сможет полностью снять неопределенность, которая присутствует в условиях криминалистического прогнозирования. При решении подобного класса задач исследователь сталкивается с проблемой выбора альтернатив в слабо структурированных (плохо формализуемых) проблемно-поисковых следственных ситуациях, основная особенность которых заключается в том, что их типовая модель может быть построена только на основании дополнительной информации, получаемой от человека, участвующего в конфликте. Отсюда следует необходимость разработки специального математического аппарата, предназначенного для решения слабо структуризованных и неструктуризованных задач.

Полагаем, этот аппарат должен адекватно отражать проблемно-поисковую следственную ситуацию с учетом характеристик субъекта, принимающего решение. В теории принятия решения это правило часто забывается, а ведь поправка на некомпетентность следователя или эксперта для построения адекватной модели ППСС обязательна. По существу, мы имеем дело с так называемым “возмущающим” фактором, который также может иметь математическое выражение. При этом, необходимо помнить, что далеко не каждая проблемно-поисковая следственная ситуация может быть подвергнута анализу с помощью математического аппарата (слишком уже сложна и многообразна наша жизнь, чтобы укладываться в математическую формулу).

Проблема формализации нечеткой информации (а именно такой в большинстве случаев является информация о криминалистически значимых явлениях) остается основной и при выведении уравнения канонической корреляции по профилю преступника, и при математическом моделировании проблемно-поисковой ситуации.

Действительно, представляется весьма сложной формализация таких социальных характеристик индивида, как “опытный рецидивист”, “следственная ситуация с неярко выраженным конфликтом” и т.д. Проблема формализации такой информации напрямую связана с проблемой поиска критерия перехода от словесного описания информации к числовому. Теория игр для решения этой задачи предлагает следующие лингвистические переменные: соотношение численностей, качество, вероятность, потери.

Например, “множество Т(К₃) лингвистической переменной К₃ (качество) включает: Т(К₃)={отличное, среднее, плохое}. Каждый из термов У и Т (К₃) является нечеткой переменной < У, И_к, У> и формализуется нечетким множеством У с функцией принадлежности у: И_к [0, 1]. Базовая переменная У универсального множества И_к характеризует способность оператора к прогнозированию у= уt, где у - погрешность прогнозирования, t - время прогнозирования или принятия решения. Степень принадлежности Му (у) интерпретируется как субъективная мера того, насколько элемент у И_к соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством у”1.

Как видим, процесс перевода лингвистических переменных в математические весьма сложен, особенно для исследователя, не знакомого с языком математики вообще и с методами построения функций принадлежности нечетких множеств в частности.2 Тем не менее, такая работа необходима для создания и обработки модели проблемно-поисковой следственной ситуации на ПЭВМ математическими методами.

Здесь необходимо заметить, что и при создании психологического профиля преступника, а также других криминалистически значимых математических моделей, исследователь неизбежно сталкивается с понятием “множество элементов”.

Понятие множества впервые было введено в математику немецким ученым Георгом Кантором (1841-1918 гг.). Под множеством в современной математике понимается “… мыслимая как единое целое совокупность определенных и различных между собой объектов любой физической природы. Объекты, из которых состоят множества, называются элементами. Различаются множества конечные и бесконечные”.1

Операции с элементами различных множеств особенно необходимы при выведении корреляционных зависимостей между механизмом преступления и личностью преступления, способом преступления и следами преступления и т.д.

С помощью методики Кантора нами было проведено комплексное изучение личности преступника корыстно-насильственной направленности в исправительной колонии общего режима УБ-14/1 г. Барнаула. Была обследована группа из 100 человек, осужденных за совершение грабежей, разбоев в условиях города; в том числе, сопряженные с убийством потерпевших. При этом выбор личности преступника корыстно-насильственной направленности в качестве объекта исследования был осуществлен не случайно. На фоне дальнейшего углубления социально-экономического кризиса в России темпы роста именно этих преступлений особенно велики.

Так, по сравнению с 1997 г., по данным ГИЦ МВД РФ, количество грабежей и разбоев в 1998 г. увеличилось на 9, 2% и составило по России 113900 преступлений (раскрыто 57953), разбоев - на 12, 2% и составило 38513 преступлений (раскрыто 25935).2

По данным криминологов, “… насильственно-корыстные деяния могут увеличиться в среднем на 5-10% в год. Кражи, грабежи, разбои стимулируются снижением у населения порога требовательности к источникам приобретения товаров и расширением круга потенциальных покупателей краденного. С корыстной мотивацией сочетаются агрессивно-разрушительные побуждения противоправного поведения, сопровождающегося насилием и уничтожением материальных ценностей. К такому варианту прогноза приводят и экстраполяция имеющихся тенденций, и экспертные оценки возможной криминологической обстановки, и моделирование причинной базы преступности будущего, и широкий системный анализ всей совокупности криминологически значимых сведений прошлого, настоящего и возможного будущего”.1

Разработанная нами методика обследования осужденных содержит 32 параметра криминалистической характеристики преступления. Под цифрами 1, 2, 3 и т.д. была закодирована криминалистически значимая информация (время, место, способ совершения преступления, предмет преступного посягательства, личность потерпевшего, социально-психологические характеристики преступника), взятые из личных дел осужденных, приговоров судов и в ходе социологических опросов.

Основные параметры были сгруппированы по множествам: {1, 2, 3} - параметр формы соучастия; {4, 5} - способа преступления; {6, 7, 8} - предмета преступного посягательства; {9, 10, 11} - выбора орудия преступления; {12, 13} - удаленности места преступления от места жительства преступника; {14, 15, 16}- выбора жертвы; {17, 18, 19} - времени совершения преступления; {20 - 32} - социально-психологические характеристики личности преступника. Пусть данные о личности осужденных Иванова и Петрова представлены множествами А и В. Тогда набор корреляционных величин для Иванова и Петрова может быть математически выражен следующим образом:

А={1, 5, 7, 9, 13, 14, 18, 21, 22, 24, 28}

В={2, 5, 7, 8, 9, 13, 16, 19, 20, 21, 22, 24, 27, 30}

Пересечением А U В двух множеств А и В будет соответственно множество “… тех и только тех элементов, которые принадлежат обоим множествам А и В одновременно”.2 Для приведенного примера эта запись математически может быть представлена следующим образом: А U В ={5, 7, 9, 13, 21, 22, 24}. Запись А U В= O означала бы, что у данных множеств нет общих элементов.

Декодирование математической записи показало наличие у двух осужденных за разбой общих социально-психологических свойств личности и определенную схожесть преступных “репертуаров”: например, по выбору потерпевшего, времени и месту совершения преступления, выбору оружия и т.д.

Подобная математическая операция была произведена в отношении 100 осужденных, в результате чего была произведена селекция основных криминалистических параметров, присущих всем множествам. Математическая модель вероятного преступника, совершавшего грабежи и разбои в городских условиях, после обработки данных с помощью ПЭВМ, была представлена следующим образом:

Х={2, 5, 7, 8, 9, 13, 14, 19, 20, 21, 22, 24, 27}.

Декодирование математической записи обнаружило при этом определенные закономерности: как правило, грабежи и разбои в городе совершались в преступной группе, при этом преступники осознанно шли на насилие; основным предметом преступного посягательства являлись деньги; оружие при совершении преступлений применялось редко; большинство грабежей и разбоев совершалось в интервале от 20 до 23 часов; преступления совершались, как правило, ранее судимыми за подобные преступления лицами в возрасте от 18 до 25 лет, не работающими, в состоянии алкогольного или наркотического опьянения. Практически всем осужденным этой группы присуще крайне агрессивное поведение в местах лишения свободы.

Последняя психологическая особенность личности преступника корыстно - насильственной направленности подтверждается исследованиями и других авторов.

Так, «…при анализе черт личности лиц, совершивших грабежи и разбойные нападения по шкале “эмоциональная стабильность-нестабильность” (по тесту Г. Айзенка) из 39 только 14 эмоционально ранимы и не уверены в себе. Остальные 25 человек характеризуются противоположными чертами. В связи с этим предварительный вывод таков: тайные хищения имущества чаще совершаются лицами с достаточно высоким уровнем тревожности, в то время как открытые хищения, к тому же сопряженные с насилием, склонны совершать люди с низким уровнем тревожности. Среди обследованных преступников корыстно-насильственной направленности значительное количество обладает однородными личностными особенностями, как - то: дезадаптивностью, отчужденностью, агрессивностью. Обнаруженная связь между психологическими особенностями преступника и способом совершения им преступления позволяет с определенной степенью вероятности надеяться на возможность прогноза».1

Применяемый в дальнейшем метод, именуемый в математике как “декартовое произведение двух множеств ”, позволил выявить корреляционные зависимости между различными параметрами.

Так, обнаруженная нами корреляция между параметрами 2U9U14, по нашему мнению, объясняется тем, что большинство грабежей и разбоев совершается в группе лиц, в качестве жертвы выбираются беспомощные люди (женщины, дети, старики, лица в состоянии сильного алкогольного опьянения) поэтому, как правило, преступники не применяли ни огнестрельного, ни холодного оружия, рассчитывая на свою физическую силу. Кроме того, обнаружены и другие корреляционные зависимости: например, между возрастом преступника и предметом преступного посягательства.

Особое место в криминалистической прогностике, полагаем, занимает теория конфликта. В числе трудов, посвященных природе и динамике конфликта на предварительном следствии, следует отметить работу В.Н. Карагодина.2 Однако в теории игр имеется несколько иной подход к исследованию конфликта, чем в криминалистике.

Так, в отличие от криминалистики и прикладных психологических наук, теория игр совершенно не рассматривает вопросы о причинах и природе конфликта, а также влиянии личности индивида на процесс поиска и эффективности решений, то есть то, что относится к предмету психологического исследования конфликта.

Если речь идет о поиске решений проблемно-поисковой следственной ситуации, особенно рандомизированной, методами теории игр, то предполагается заданной модель конфликта: определено количество участников и их активность (следователь и его профессиональный опыт, обвиняемый и его криминальный опыт), задана функция полезности, тип конфликта и т.д. Очевидно, что любая проблемно-поисковая следственная ситуация по своей природе является конфликтом в широком смысле слова.

Конфликт, по мнению Спинозы, инициируется способностью мыслящего тела активно строить свое действие по форме любого другого тела, активно согласовывать форму своего движения в пространстве с формой и расположением всех других тел.1

Именно это отмеченное Спинозой свойство человека осознанно реагировать на действия другого человека, полагаем, обуславливает генезис и динамику реального конфликта. С точки зрения криминалистического прогнозирования, несомненный интерес представляет разработанная в теории игр методология такого конфликта.2

Одной из типичных ситуаций, рассматриваемой теорией игр, является следующая ситуация: один из игроков пытается вступить в конфликт, а другой пытается избежать встречи. Эта ситуация характерна для так называемых игр преследования (уклонения). Участвующие в данной ситуации противоборствующие стороны имеют разные уровни активности: одна сторона активна (следователь), другая - менее активна (обвиняемый). Математический аппарат теории дифференциальных игр на сегодня предназначен для построения и исследования именно таких моделей. Сила конфликта в таком варианте будет определяться силой взаимодействия противоборствующих сторон. Последняя, в свою очередь, будет определяться двумя факторами: 1) желанием конфликтовать; 2) желанием противоборствовать.

Данный вид игры предлагает информацию о противоборствующей стороне и о своих параметрах, что типично в следственных ситуациях, когда известна личность преступника и имеется достаточная информация о событии преступления.

Кроме того, следователь должен адекватно оценивать свои возможности доказывания. Только при достаточной исходной информации по делу следователь может рационально распределять свою энергию между решением задачи преодоления противодействия обвиняемого и задачи по установлению истины в уголовном судопроизводстве. Чем лучше и полнее исходная информация по уголовному делу, тем меньше сил и времени должно быть затрачено на противодействие обвиняемого, а, следовательно, тем больше сил и энергии затрачивается для достижения основной цели расследования. При ухудшении информации о ситуации преступления энергетические затраты на противодействие растут, что означает увеличение силы конфликта.

“В математическом выражении эта связь (Y) может быть представлена в следующем виде:

Y =Ео / Е, где Ео - энергетические затраты на решение основной задачи; Е - суммарный энергетический потенциал для решения задачи в данных условиях. Если информация полная, то Е идет на решение основной задачи, то есть Ео =Е, а тогда коэффициент равен 1”.1

Энерго - информационная модель проблемно-поисковой следственной может быть успешно применена в криминалистическом прогнозировании. Она позволяет оценить ППСС с позиции информационной обеспеченности, спрогнозировать силу реального конфликта в расследовании уголовного дела.

Кроме того, при наличии достаточной математической основы, появляется возможность разработки на ПЭВМ программы алгоритмов для проблемно-поисковых следственных ситуаций с различной степенью конфликта.

И здесь вновь возникает вопрос: а что же является математической основой для построения моделей противоборства на стадии предварительного расследования?

“На первом (синтаксическом) уровне взаимодействие противоборствующих противников может рассматриваться с позиции известного закона кибернетики - закона необходимого разнообразия. Суть его заключается в том, что для получения ожидаемого результата активный противник, кроме желания выиграть, должен обладать определенным разнообразием ходов”.1

“Пусть R₁ - разнообразие ходов игрока Р, R₂ - разнообразие ходов игрока; Е, R₀ - разнообразие исходов. Тогда в логарифмическом отношении

l_nR₀= l_n R_i- l_nR₂

Отсюда следует, что может быть уменьшено за счет соответствующего увеличения R₁ (при условии R₂=const). При разнообразии исходов l_nR₀=0, то есть в этом случае существуют объективные предпосылки для решения задачи противоборства с высокой вероятностью”.2

“Использование соотношения данного типа позволяет решать ряд практических задач. В частности, на основе закона необходимого разнообразия можно проводить сравнение потенциальных возможностей противоборствующих противников (статическое сравнение). Смысл этого сравнения в следующем: предполагается, что разнообразие ходов (тактических решений) пропорционально предельному разнообразию, которое может “генерировать” участвующий в поединке игрок. В фазовом пространстве конфликта строятся области предельного разнообразия (фазовый портрет) каждой стороны. Эти области накладываются друг на друга, и, тем самым, все фазовое пространство делится на подобласти различного “тактического” назначения:

R₁=R₂, R₁ < R₂ , R₁ > R₂ ”.1

Пусть R₁ - потенциал следователя, R₂ - потенциал обвиняемого, тогда подобласть R₁ < R₂ выгодна для обвиняемого; в данной подобласти R₁ = R₂ возможность следователя и обвиняемого по предельному разнообразию равны (опытный следователь и опытный рецидивист). Такое соотношение, как правило, порождает ППСС с высокой степенью конфликтности. Подобласть, где R₁ > R₂ предпочтительна для следователя и порождает проблемно-поисковую следственную ситуацию детерминированного типа, где конфликт легко преодолевается имеющимся у следователя арсеналом поисково-познавательных средств.

Количество разнообразия, внутренне присущее конечному объекту или системе, всегда ограничено для определенного уровня исследования и может быть определено с помощью порога различимости.

Используя понятие “порога различимости”, можно определить предельное количество психических состояний участников конфликта, что необходимо для определения прогнозного фона развития различных проблемно-поисковых следственных ситуаций, особенно судебного следствия.

Полагаем, сказанное выше относится к статическому сравнению, которое является важным этапом в изучении возможностей противоборствующей стороны. При таком виде сравнения изучение потенциала противника носит характер обоюдной разведки.

Однако это сравнение совершенно не учитывает динамики противоборства, а следовательно, не позволяет построить оптимальный алгоритм поведения участвующих в конфликте сторон. Математическая модель, основанная на законе необходимого разнообразия, становится более реальной, если учесть информацию, которая имеется у участников расследования. Это связано с тем, что в процессе разрешения ППСС следователь оценивает не все разнообразие вероятных тактических ходов обвиняемого, а только часть, объективированную в материалах уголовного дела, то есть информацию о механизме совершения преступления и личности преступника. И здесь мы вновь с необходимостью убеждаемся в информационной природе проблемно-поисковой следственной ситуации.

Учет информированности следователя о механизме совершения преступления и свойствах личности преступника, в большей степени, отвечает требованиям динамического сравнения, то есть требованиям, учитывающим не только предельное разнообразие тактических приемов следователя и обвиняемого, но и динамику противоборства.

С учетом информированности в фазовом пространстве противоборства для каждой стороны могут быть построены зоны предпочтительного поведения не только по предельному, но и отраженному разнообразию возможных тактических приемов противника, то есть информации, находящейся в распоряжении следователя и обвиняемого. Эти зоны в большей степени характеризуют реализованные возможности противоборствующих сторон (хотя бы с точки зрения информационного обеспечения).

“Выбор решения в дифференциальной игре осуществляется не только на основе отражения того, что существует в данный момент, но и того, что должно произойти в будущем, то есть речь идет о рассмотрении задачи противоборства в прогнозируемом пространстве. Прогнозирование выступает как необходимый элемент, момент процесса принятия решений, характерный для всех систем, управляемых человеком. Именно предвосхищение поведения противоборствующего противника позволяет построить регулятор по схеме полного регулирования”.1

Если прогноз на предварительном следствии выполнен без ошибок, правильный выбор тактики и стратегии позволяет следователю надеяться на успех расследования даже в условиях плохой информационной обеспеченности. Теория игр предлагает целый ряд принципов для определения оптимальности решений различных проблемно-поисковых следственных ситуаций, в том числе в условиях полной информационной неопределенности.

“Наиболее распространенным принципом оптимальности в теории игр, по праву, считается максиминный принцип, суть которого сводится к следующему: выбором стратегий стороны стремятся обеспечить себе гарантированный выигрыш”.2 Такой принцип хорошо описывает неантагонистический конфликт, в котором увеличение информационного преимущества следователя соответственно ведет к ухудшению тактического положения обвиняемого, то есть максиминные стратегии образуют равновесные ситуации, что означает их устойчивость (следователь выбирает такую стратегию именно потому, что она, в конечном итоге, работает на разрешение следственной ситуации). В случае антагонистического конфликта максиминные стратегии обладают свойством прямоугольности (сторонам абсолютно безразлично, какой из равновесных стратегий придерживаться):

S₁ S₂

S₁ S₂

где S₁ S₂ и S₁^/ S₂^/ - равновесные стратегии.

Примером выбора равновесных стратегий может послужить разрешение некоторых проблемно-поисковых ситуаций, связанных с тактикой производства следственных действий, при расследовании очевидных преступлений.

Так, следователь прокуратуры Крехов (S₁), располагая достаточной доказательственной базой по обвинению Петренко (S₂) в совершении убийства на “бытовой” почве, столкнулся с противодействием обвиняемого, выразившемся в воспрепятствовании изъятию у него образцов крови для сравнительного исследования. Следователь не стал настаивать на проведении данного следственного действия, оценив собранную совокупность доказательств достаточной для передачи дела в суд. При наличии достаточных доказательств выбор такой стратегии (S₁ S₂) практически не ухудшает проблемно-поисковую следственную ситуацию.

В случае, если следователь принимает решение о принудительном изъятии образцов для сравнительного исследования у обвиняемого Петренко (а ч. 2 ст. 202 УПК РФ категорически запрещает использовать при получении образцов для сравнительного исследования методы, опасные для жизни и здоровья человека или унижающие его честь и достоинство), то мы также имеем дело с одним из вариантов равновесной стратегии (S₁^/ S₂^/), принципиально не ухудшающей положение обвиняемого, но усложняющей разрешение тактической проблемно-поисковой следственной ситуации в организационно-тактическом плане для следователя (довольно трудно представить себе процедуру принудительного изъятия крови и спермы, не унижающую честь и достоинство обвиняемого).

Оценивая типичные следственные ситуации с позиции теории дифференциальных игр, можно сделать вывод, что в большинстве случаев мы имеем дело с выбором следователем или обвиняемым одной из следующих стратегий - минимизации выигрыша противника (защитная стратегия обвиняемого) или максимизации своего выигрыша (атакующая стратегия следователя). В теории игр данное соотношение носит название операции расширения стратегий и имеет достаточно завершенную математическую форму, что позволяет ее также весьма успешно использовать в криминалистической прогностике.1

Отдельные теоретические положения, представляющие интерес для криминалистического прогнозирования, можно обнаружить и в кибернетике.

Например, информационная природа проблемно-поисковых ситуаций позволяет успешно применять для их анализа хорошо известный в кибернетике метод “черного ящика”.

“В кибернетике этот метод применяется при изучении систем, внутренний механизм которых не открыт полностью для наблюдения. Такая система, по сути, и является “черным ящиком”, а первичные данные его исследования состоят из последовательности значений вектора с двумя составляющими: входное состояние, выходное состояние”.2

Полагаем, методы “черного ящика” особенно успешно могут быть применены в анализе рандомизированных проблемно-поисковых следственных ситуаций, развивающихся в условиях полной информационной неопределенности. Являясь системой с обратной связью, данная проблемно-поисковая следственная ситуация отвечает всем каноническим представлениям о “черном ящике”: имеет “вход” (постановка проблемы), а также инициирующее начало развития ППСС - полную информационную неопределенность.

Метод “черного ящика” позволяет исследователю отыскать в недетерминированных ППСС статистическую детерминированность, то есть детерминированность в среднем. Следует согласиться с У.Р. Эшби, который отмечал, что “… если о “ящике” неизвестно ничего, то в таком случае метод случайных изменений входных переключателей (то есть изменений, определяемых жребием) ничуть не хуже любого другого метода, ибо у нас нет никаких фактов, которые могли бы служить оправданием для предпочтения того или иного конкретного метода”.1

Предложенная кибернетиками система записи входных и выходных состояний в “черном ящике” (так называемый протокол), полагаем, вполне можно использовать при моделировании типовой проблемно-поисковой следственной ситуации.

Взяв за основу следующие лингвистические переменные: “вход” - постановка проблемы (оперативно-розыскной, экспертной, следственной), “выход” - поиск решений проблемы (соответственно, оперативно-розыскных, экспертных, следственных), “переход” - последовательная смена циклов в развитии проблемно-поисковой следственной ситуации, и, применив математическое “ кодирование – декодирование” указанных лингвистических величин, можно получить так называемое “каноническое представление” - то есть вывод о том, что поведение системы в той или иной степени детерминировано, а, значит, его можно прогнозировать.

Каждый цикл ППСС при такой методике исследуется путем постепенного изготовления длинного протокола, составленного в хронологическом порядке и показывающего последовательность состояний “входа” и “выхода”.

Например, если какая – либо ППСС при расследовании неочевидного убийства имеет возможные входные состояния a и b (“ труп опознан” и “труп не опознан”) и возможные выходные состояния p, g, h, j (отдельные направления поиска в установлении личности подозреваемого и потерпевшего), то типичный протокол, например, по входному состоянию может выглядеть следующим образом: