Психологическое портретирование на данный момент развития криминалистики один из важных методов, применяемых в расследовании преступлений. Он направлен на реконструкцию предполагаемых характеристик личности преступника на основе анализа поведенческих характеристик, места происшествия и известных обстоятельств произошедшего преступления. Метод прошел десятилетия в своем развитии от эмпирических описаний и экспертных заключений, основанных только на интуиции до формализованных подходов, которые включают систематизация паттернов поведения и использования известных типологий преступников. [1;4]
Последнее десятилетие ознаменовалось цифровизацией во всех сферах общественной жизни. Все больше растет использование социальных сетей, мессенджеров, облачных сервисов и мобильных устройств — все это влияет и на криминалистическую составляющую процесса расследований преступлений. Появился новый класс доказательств — цифровые следы. К цифровым следам относят: текстовые коммуникации, мультимедийные материалы, метаданные, записи геолокации, паттерны поведения пользователей онлайн-сервисами. Такие данные представляют глубокую основу для психологического анализа. [2;5]
Для составления психологического портрета цифровая среда открыла ряд преимуществ. Расширился объем источников информации, которую можно получить благодаря хроникам онлайн-поведения, активности в сети и взаимодействия внутри нее, развитое машинное обучение позволяет быстро и объективно обработать большие массивы собранных данных, а также цифровые инструменты облегчают интеграцию междисциплинарных данных –психологических тестов, криминалистических наблюдений и IT-логов — в единую аналитическую модель. [2;8]
Но вместе с тем выявился и ряд существенных недостатков — существенный разрыв между «онлайн» и «офлайн» личностью. Не всегда по поведению человека в сети, возможно, объективно составить профиль реального человека. Существует бессознательное моделирование «параллельной личности», которая выстраивается человеком в сети, где возможно создать «фальшивую личность» и наделить её желаемыми чертами. Из-за этого возможно столкнуться с предвзятостью и ошибками, осложняющими проведение следственно-оперативных мероприятий. Нельзя не обозначить возникающие при этом этические и правовые вопросы, связанные с приватностью, доступностью к личной информации о личности в сети, а также ответственностью за выводы, сделанные с помощью автоматизированных сетей. [7]
Ранние подходы, включая работы А. Р. Ратинова [6] и Ю. М. Еникеева [3] заложили основы использования психологии в раскрытии преступлений, фокусируясь на мотивации и типологии личности. Современная задача идет дальше. Речь идет не о том, чтобы «угадать» характер преступника, а о том, чтобы на основе анализа способа совершения преступления и «почерка» системно исключить из проверки неподходящие категории лиц и выдвинуть обоснованные версии о поле, возрасте, профессиональных навыках, образе жизни, криминальном опыте и психическом состоянии.
Из этого следует, что основная задача психологического портретирования в криминалистике на современном этапе — это создать информативную, верифицируемую и динамическую модель личности неизвестного преступника, интегрируемую в современные информационно-аналитические системы для сужения круга поиска и прогнозирования его поведения.
В данной статье будет сделан анализ цифровой среды в контексте её трансформирования метода психологического портретирования, выявлены основные возможности и риски, а также определены практические направления интеграции цифровых инструментов в криминалистическую психологию.
Эволюция метода психологического портретирования происходила достаточно быстро и интенсивно. Метод формировался на стыке психологии, криминалистики, криминологии, социологии и психиатрии. Первые попытки построить психологический профиль преступника, опираясь на имеющиеся данные о совершенном деянии восходят к середине ХХ века, когда в США проводились систематизированные исследования сексуализированных и серийных преступлений.
Говоря об основной роли следует выделить деятельность Федерального бюро расследований (ФБР). Разработкой концепции поведенческого анализа преступлений занимались Дж. Дуглас, Р. Расслер и А. Берджес. [1] В основу легла идея о том, что личность преступника находит свое отражение в способе совершения преступления и особенностях взаимодействия с жертвой. Анализ этих параметров позволял выявлять устойчивые типы поведения, которые впоследствии легли в основу классификации серийных преступников. Так возникла система профайлинга, сочетающая интуитивные наблюдения, статистические данные и психологические обобщения.
Стоит отметить большой вклад А. Р. Ратинова, В. А. Образцова и Е. А. Климовой, подробно разработавших методологию в 1980-е годы ХХ века. [4; 6]. Психологическое портретирование вначале рассматривалось как логико-аналитическая процедура, которая включает выявление закономерностей между криминалистическими характеристиками преступления и личностными особенностями преступника. В данной парадигме такие вещи, как характер повреждения на телах жертв, выбор места и жертвы преступления, оружия убийства и прочее интерпретировалось как проявление личностных установок субъектов. [5]
Со временем, с развитием компьютерных технологий, профайлинг обрел в том числе и количественную основу. Стали появляться базы данных серийных преступников, которые позволяли выявить устойчивые связи между характеристиками преступлений и профилем преступника. В начале ХХI века метод переживает новую трансформацию — информацию о личности преступника стало возможным получить, не только исследуя место преступления и материалы следствия, но и собирая данные о цифровом поведении преступника — его активности в социальных сетях, совершаемые цифровые запросы, изучаемый контент. Это позволяет более точно реконструировать портрет личности преступника.
На современном этапе, в связи с глобальной цифровизацией можно говорить, что и криминалистика не осталась в стороне. Так, традиционные методы построения профиля личности преступника дополнились возможностью анализа цифровых следов, что открыло принципиально новые горизонты для раскрытия преступлений, но в то же время и потребовало пересмотра многих существующих десятилетиями теоретических и практических положений и разработок.
Возможность отслеживания «цифрового следа» в разы расширила доступность информации, необходимой следствию. По цифровым следам возможно понять определенные аспекты личности. Например, набор лексики может свидетельствовать о темпераменте и эмоциональном интеллекте личности, структура социальных контактов — о его коммуникативных предпочтениях и степени социальной адаптации; время активности и тематические интересы — о жизненном ритме, привычках и склонностях. В совокупности эти параметры формируют уникальный психологический профиль цифрового поведения, позволяющий лучше понять личность потенциального преступника и соответственно значительно сузить круг подозреваемых.
Ключевым отличием классического профайлинга от цифрового профилирования можно обозначить возможность отслеживания динамики личности во времени, выявления изменений в эмоциональном состоянии, мотивации и когнитивных паттернах. [8]. Цифровизация в свою очередь изменила структуру коммуникации между жертвой, преступником и обществом в целом. Ранее область анализа криминалиста ограничивалась физическими следами преступника, найденными в процессе следствия, сейчас же значительная часть перешла в интернет-пространство, как и смещение самой специфики преступлений. Кибермошенничество, кибербуллинг, мошеннические схемы, вербовка в деструктивные сообщества. Всё это оставляет цифровые следы, пригодные для психологической интерпретации.
Важным направлением современной практической деятельности экспертов-криминалистов является психолингвистический анализ цифровых коммуникаций. Его эффективность доказана рядом проведенных масштабных исследований, так как особенности письменной речи в онлайн-пространстве могут служить индикаторами личностных черт и психоэмоционального состояния автора. Так, использование агрессивной, экспрессивной лексики, частота выделения «Я» — конструкций, степень структурированности текста, количество ошибок и сокращений позволяют судить о степени импульсивности, самооценке, тревожности или агрессии [7].
Наравне с неоценимыми преимуществами цифровизации, формируются и весьма серьезные вызовы. Так, сюда следует отнести искажение личности в цифровой среде (создание анонимных и фейковых профилей, попытки самостоятельно выстроить желаемый образ). Сложностью является слишком большой объем данных, который невозможно обработать без автоматизированных алгоритмов, качественная обработка становится невозможной. В то же время в механической интерпретации существует риск замены психологического смысла на количественные показатели. Кроме этого, обостряется проблема контекста. Так, использование жаргонизмов и нецензурной лексики в подростковой среде далеко не всегда говорит о реальной склонности к агрессии или насилию, это может свидетельствовать лишь о попытках самовыразиться и подчеркнуть собственную «взрослость». В связи с этим психологическое портретирование с учетом данных взятых из цифровой среды требует от эксперта не только знания технологий, но и высокого уровня психологической и социокультурной компетенции.
Говоря о достижениях последнего десятилетия, стоит уделить отдельное внимание внедрению в криминалистическую работу обработку информации с помощью искусственного интеллекта. Если ранее психологическое портретирование основывалось преимущественно на экспертных суждениях и наблюдениях, то сегодня в арсенале исследователей и следователей появляются инструменты анализа больших данных (Big Data), машинного обучения (Machine Learning) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence). Эти технологии позволяют не только ускорить обработку информации, но и выявлять закономерности, которые трудно заметить при традиционном анализе [2;8].
Другим значимым направлением является анализ визуальных данных — фотографий, видеозаписей, изображений профилей. На данный момент является возможным распознать мимику, направление взгляда, позу и другие невербальные признаки, что позволяет дополнить текстовый анализ визуальной составляющей. В совокупности это даёт возможность построения мультимодального психологического профиля, который объединяет различные типы информации в единую систему.
Использование искусственного интеллекта в формировании психологического портрета открывает перспективу получения уникальных преимуществ. Способность к стремительной обработке огромных объемов данных, обнаружение латентных закономерностей в поведенческих моделях преступников и оперативное создание статистически подтвержденных профилей — вот лишь некоторые из них.
Вместе с этим, даже самые продвинутые нейросети, без участия квалифицированного эксперта, не способны обеспечить всесторонний и глубокий анализ личности. Алгоритмы — это мощные инструменты, но искусственный интеллект все еще лишен возможности адекватно интерпретировать контекст, отличать метафоры от буквальных утверждений и распознавать иронию. Он не в состоянии уловить завуалированные намеки и скрытые мотивы, которые играют ключевую роль в понимании человеческой психологии.
Таким образом, внедрение машинного анализа не обесценивает роль психолога-криминалиста, а скорее трансформирует и оптимизирует его деятельность. Искусственный интеллект на современном этапе развития целесообразно рассматривать как средство предварительной фильтрации и систематизации информации, но ни в коем случае не как альтернативу опытному профайлеру [6]. Компетентность и интуиция специалиста остаются незаменимыми при построении точного и всестороннего психологического портрета.
Согласно прогнозам ученых, уже в недалеком будущем станет возможным не только обрабатывать материалы совершенного преступного деяния, но и «предугадывать» совершение преступления с помощью искусственного интеллекта. Уже сейчас в Китае, Великобритании и США запущены тестировочные модели, способные предсказать вероятность совершения преступления на основе цифровых следов, биометрических параметров или поведенческих паттернов.
В России ученые также работают над созданием подобной модели искусственного интеллекта (ИИ), которая может предсказывать преступления. Точность ее прогнозов превышает 82 %. Система учится на основе ранних видеозаписей, набора поведенческих факторов и статистики, однако специалисты отмечают, что цена ошибок подобных нейросетей может быть очень высока . [5]
Однако, наряду с преимуществами использования данных технологий, возникает и ряд возможных правовых и этических «проволочек». И касается это как защиты конституционных прав человека, так и вопросов методологической точности.
При всей привлекательности описанного подхода, он не может решить проблему расследования преступления. Важно понимать, что цифровые следы являются лишь индикаторами, при чем весьма вероятностными, и в качестве доказательств преступных намерений использоваться не могут. Ошибки в интерпретации алгоритмами или же специалистом на основе машинного сбора информации, могут быть чреваты стигматизации и необоснованными обвинениями. Отсюда вытекает ключевой принцип цифрового профайлинга — взвешенное сочетание технологического анализа и профессиональной психологической экспертизы, где искусственный интеллект является лишь вспомогательным звеном, а не конечным арбитром. Второй спорный аспект использования цифровых данных — это нарушение приватности и неприкосновенности личности. Использование данных без персонального согласия может быть чревато притеснением конституционных прав.
Следователи и психологи сталкиваются с дилеммой: с одной стороны, цифровые данные могут существенно повысить эффективность расследования; с другой — их сбор и обработка должны соответствовать законодательным нормам. В этом контексте особенно важно, чтобы цифровой профайлинг выполнялся в рамках правовых процедур и под контролем квалифицированных специалистов.
Ну, и конечно, большие вопросы вызывают точность полученных данных. Если в оставлении цифровых следов возможны серьезные намеренные искажения собственной личности, то и полагаться на данные сведения не представляется возможным. Это создаёт риск ложной интерпретации, когда психологический портрет строится на базе неполных или недостоверных данных. А перепроверять каждый вывод нейросети экспертом не представляется возможным физически. [2]
Уязвимым местом профайлинга выступает правовое регулирование. На сегодняшний день можно заключить, что оно находится на стадии активного формирования. Так, в ряде стран существуют законы о защите персональных данных, о допустимости применения цифровой информации в уголовном процессе, о хранении и обработке данных. Нарушение этих норм может привести не только к дискредитации экспертизы, но и к юридической ответственности специалистов и организаций [4].
Таким образом, современное психологическое портретирование переживает качественно новый этап своего развития — переход от классических методов анализа поведения преступника к интеграции цифровых технологий, искусственного интеллекта и анализа больших данных. Цифровизация не только расширила информационные возможности криминалистической психологии, но и изменила саму природу источников данных, сделав поведение человека в виртуальной среде столь же значимым индикатором личности, как и его действия в реальном мире.
Использование цифровых следов, психолингвистического анализа и алгоритмов машинного обучения позволяет глубже понять внутренние мотивации, эмоциональные состояния и когнитивные особенности субъекта преступления. Вместе с тем, сохраняется необходимость критического экспертного осмысления полученной информации: автоматизированные технологии могут ускорить обработку данных, но не способны заменить психологическую интерпретацию, основанную на контексте, интуиции и профессиональном опыте.
Основные вызовы цифрового профайлинга связаны с обеспечением достоверности данных, защитой персональной информации и предотвращением злоупотреблений при использовании технологий прогнозирования поведения. Без разработки чёткой методологической и правовой базы, а также соблюдения этических принципов, внедрение цифровых инструментов в практику расследований может привести к серьёзным ошибкам и искажению судебной истины.
Перспективы развития метода заключаются в формировании интегративной модели психологического портретирования, объединяющей научную точность, технологическую эффективность и гуманистическую направленность. Такая модель позволит сделать процесс расследования более точным, научно обоснованным и этически выверенным, сохранив при этом ключевую роль человека-эксперта как центрального элемента системы криминалистического анализа.
Литература:
1. Douglas J., Ressler R., Burgess A. Crime Classification Manual: A Standard System for Investigating and Classifying Violent Crimes. — New York: Lexington Books, 1992.
2. Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // PNAS. — 2013. — Vol. 110(15). — P. 5802–5805.
3. Антонян Ю. М., Еникеев М. И., Эминов В. Е. Психология преступника и расследования преступлений. — М.: Проспект, 1996. — 336 с.
4. Кривошеев, А. С. Изучение личности обвиняемого в процессе расследования / А. С. Кривошеев. — Москва:, 1971. — 79 c.
5. Коробков, В. А. Метод профайлинга в оперативно-розыскной деятельности: проблемы и перспективы использования / В. А. Коробков // Пенитенциарное право. Юридическая теория и правоприменительная практика. 2015. — № 1 (3). — С. 67–69.
6. Ратинов, А. Р. Судебная психология для следователей: Учеб. пособие / А. Р. Ратинов. — Москва:, 1967. — 290 c.
7. Сибгатуллина, С. Р. Психологический портрет преступника / С. Р. Сибгатуллина. — Текст: непосредственный // Современные научные исследования и инновации. — 2017. — № 5. — С. 96–101.
8. Фойгель Е. И. О понятии поисково-криминалистического профиля неизвестного преступника // Пролог: журнал о праве. 2016. № 4 (12) — С. 35–42.
