Модели обобщенного показателя девиантного поведения несовершеннолетних

И.Р. Нарушев

А.В. Мельников,

доктор технических наук, доцент

В.В. Денисенко,

Воронежский

государственный

университет

информационных технологий

МОДЕЛИ ОБОБЩЕННОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЕВИАНТНОГО ПОВЕДЕНИЯ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ

MODELS OF THE GENERALIZED INDICATOR OF DEVIANT

BEHAVIOR OF MINORS

В работе представлены модели обобщенного и нечетко-множественного показателей девиантного поведения несовершеннолетних. Представлены численные результаты оценки уровня девиантности четырех несовершеннолетних г. Воронежа, проведено сравнение с известными методами.

In the present work, models of generalized and fuzzy-multiple indicators of deviant behavior of minors. Numerical results of the assessment of the level of deviance of four minors of Voronezh are presented, a comparison with known methods is made.

Введение. В условиях перехода социальной активности несовершеннолетних в виртуальное пространство наряду с позитивными тенденциями развития молодежного общества наблюдаются и негативные проявления. Эти изменения напрямую влияют на образ жизни и связаны с девиантными проявлениями в поведении.

Одним из основных способов оценки уровня девиантности несовершеннолетних является использование матрицы социальных девиаций Н. В. Майсак [1], в состав которой входит более 30 признаков, характеризующих социальные отклонения. Матрица социальных девиаций включает следующие типы поведения: конструктивное (творческое), аутоде-структивное (зависимое и суицидальное), внешнедеструктивное (противоправное).

Обобщенный показатель уровня девиантности. Определение интегральных показателей, характеризующих уровень девиантности несовершеннолетних, возможно с использованием кластерно-иерархического подхода [2]. На первом этапе такого исследования проводится кластеризация признаков девиации. В отличие от обычного подхода к кластеризации объектов на основе их объединения в группы по критерию минимума

44

расстояния в многомерном пространстве при кластеризации признаков целесообразно учитывать их близость по способам получения информации и методам обработки этой информации инспектором по делам несовершеннолетних.

Анализ анкет несовершеннолетних в социальных сетях показывает, что подростки указывают в них сведения, повышающие уровень своей социальной желательности. Такая информация зачастую не имеет соответствия с реальным поведением подростка. Для полноценного анализа уровня девиантности несовершеннолетнего нужны инструменты, охватывающие весь спектр показателей, характеризующих уровень девиа-нтности. Такие показатели могут быть получены в ходе детального изучения несовершеннолетнего, опроса родителей, соседей, педагогического состава образовательной организации, где обучается подросток, и т.д.

Следующим этапом после кластеризации признаков является определение весовых коэффициентов V , у = 1,2,..., т показателя степени девиантности внутри каждой из п групп признаков. Кроме того, необходимо определить межгрупповые весовые коэффициенты V, 1 = 1,2,...,^ . Элементы хх, х2,..., хт — признаки некоторого уровня иерархии. Требуется определить веса V, V,..., V, этих признаков, влияющих на некоторый элемент более высокого уровня, с использованием матрицы парных сравнений. Математически задача сводится к определению собственного вектора, соответствующего наибольшему собственному значению.

Представим мультипликативную модель обобщенного показателя девиации J с соответствующими весовыми коэффициентами V в виде суммы трех показателей: девиация Jl, жертва J2, группа риска Jз [3]. Выбор групповых весовых коэффициентов позволяет установить требуемое соотношение между вкладами оценок показателей отклонения в комплексный показатель девиантности. Показатель обладает значительной гибкостью учета соотношений между группами признаков и парциальными признаками за счет введения соответствующих множеств весовых коэффициентов.

Обобщенный комплексный показатель девиации Jобщ. представим в следующем виде:

/общ. = ^Л + ^2/2 + ^э/э,

где ^1, х>2, рэ — межгрупповые весовые коэффициенты значений соответствующих типов отклонения /1,/2,/э.

Разделение критериев девиации на подгруппы — признаки наличия (нал.) хшл и

качественные признаки (кач.) хгач — представлено в табл. 1.

Для расчета обобщенного показателя девиантности используем выражение, состоящее из суммы значений групп (девиация Jl, жертва J2, группа риска Jз) и соответствующих им критериев.

Обобщенный показатель девиации /общ., полученный на основе кластерно-иерар-хического подхода, примет вид

/общ. = /~

у=1

у х

Vх V V х

/ л ¡,нал.у у / л I,кач.пр.у 1у

,. -+ V, '

на л . у

^^ тл шч.пр.; ^^ у

/л 1, нал. у /л I,

где Vнал, V ,У1,У2,У3 — групповые весовые коэффициенты, определяющие предпочтительность качественных признаков, признаков наличия, и весовые коэффициенты, относящиеся к группам критериев, — нормированный признак, /общ. — обобщенная функция девиации. Множества V, V } определяют относительный вклад отдельных признаков (частных критериев), п — количество типов поведения.

кач.пр. у

Таблица 1

Уровни девиантности несовершеннолетнего, рассчитанные «традиционным методом» и с использованием кластерно-иерархического подхода

Наименование критериев Вид Вес Вес

кр. приз. груп. z Хг x Va VX )

Алкоголь, курение табака нал. 0,235 0 нет 0 0

Наркотики, одурманивающие вещества нал. 0,549 1 есть 1 1

Криминальная субкультура нал. 0,1 0 нет 0 0

« и д Нетрадиционные сексуальные отношения нал. 0,116 0,54 0 нет 0 0

eö S Порнография кач. 0,108 1 3 0,6 0,6

со <и « Азартные игры (на деньги) кач. 0,064 0 0 0 0

Жестокость и насилие по отноше- кач.

нию к сверстникам 0,329 1 3 0,6 0,6

Жестокое обращение с животными кач. 0,182 0 0 0 0

Экстремизм (дискриминация) кач. 0,316 0 0 0 0

Показатель крит. девиация Jl 0,33 0,41 0,41

Игра не соответствует цензу нал. 0,196 0 нет 0 0

eö Видео не соответствует цензу нал. 0,493 1 есть 1 1

И О S Л eö G С Аудио не соответствует цензу нал. 0,311 1 есть 1 1

Нецензурная брань кач. 0,277 0,163 1 3 0,6 0,6

«Троллинг» ровесников кач. 0,095 0 2 0,4 0,3

Л «Троллинг» взрослых кач. 0,16 0 0 0 0

1—1 Порнографический контент кач. 0,467 1 4 0,8 0,8

Показатель крит. группа риска J2 0,57 0,69 0,69

Суицид, вред здоровью нал. 0,559 0 нет 0 0

Персональные данные нал. 0,089 1 есть 1 1

eö Опасное «хобби» нал. 0,352 0 нет 0 0

И H Общение со взрослыми кач. 0,16 1 4 0,8 0,8

N Демонстрация ценностей кач. 0,095 0,297 0 2 0,4 0,3

Участие в розыгрышах, лотереях кач. 0,277 1 5 1 1

Нарушение / пренебрежение ПДД кач. 0,467 0 0 0 0

Показатель крит. жертва Jз 0,429 0,266 0,261

Для получения обобщенного показателя девиантности используем расширенный метод анализа иерархий [2]. На примере признаков наличия группы критериев «Девиация» построим матрицу парных сравнений S. Используется лингвистическая шкала [4] :

1 — полное соответствие, 3 — превосходство признака, 5 — абсолютное превосходство,

2 и 4 — промежуточные признаки.

s=

I 1

1/3 1/4 \l/5

3 4 5

1 3 3

1/2 1 1

1/3 1 1

Получен нормированный вектор весовых коэффициентов признаков наличия к , отражающий степень влияния того или иного признака на общий показатель девиации в подгруппе признаков наличия:

к =

Аналогично получены весовые коэффициенты всех остальных критериев и значений по каждой группе — девиация Jl, жертва З2, группа риска Зз. В табл. 1 представлено распределение критериев девиации на подгруппы количественных и качественных, а также уровня влияния критериев девиантности, выраженное в весовых коэффициентах признаков и групп; уровень девиантности подростка при подсчете различными методами.

Нечетко-множественный показатель уровня девиантности. Представим результат оценки уровня девиантности несовершеннолетнего одной из школ г. Воронежа по результатам анализа его страницы в социальной сети «ВКонтакте» в табл. 2.

Таблица 2

Уровень девиантности несовершеннолетних

Группа 1 2 3 4

Ъ Ма

Девиант 0,33 0,41 0,44 0,55 0 0 0,33 0,18

Группа риска 0,57 0,69 0,57 0,55 0,14 0,16 0,14 0,08

Жертва 0,429 0,2615 0,2857 0,0926 0,2857 0,0925 0,1429 0,0641

Jобобщ 0,4 0,409 0,418 0,412 0,108 0,053 0,246 0,132

В первом столбце «2» оценка признаков производилась классическим способом, описанным в статье [3] — при наличии признака ставится 1, при его отсутствии — 0. В столбце Хг для признаков наличия хшл ставится отметка об их наличии, а для качественных признаков хтч производится оценка по пятибалльной шкале. В столбце х представлены нормированные показатели Хг, и в заключительном столбце /лА{х1) использована трапецеидальная функция принадлежности Т={0,2;0,8;1;1;} множествам допустимых значений качественных признаков и признаков наличия соответственно.

X У1,нал.] МА. К X Чкач.пр.] МАЬ К

V 1

^= X V

и

X

IVI

+ V

^ укач.пр.]

нал.]

X V

1

кач .пр.]

где Унал,Укачмр,У1,У2,У3 — групповые весовые коэффициенты, определяющие предпочтительность качественных признаков, признаков наличия, и весовые коэффициенты, относящиеся к группам критериев, МА (х;) МА (х /) — функции принадлежности множествам допустимых значений качественных признаков и признаков наличия соответственно, х^ — нормированный признак, З — обобщенная функция девиации. Множества V, V } определяют относительный вклад отдельных признаков (частных критериев), п — количество типов поведения.

В табл. 1 представлены уровни девиантности Зобобщ, полученные с использованием кластерно-иерархического подхода, которые в отличие от традиционного метода более чувствительны к оценке критериев..

В табл. 2 представлены расчёты показателей групп девиантности и обобщенного показателя девиантности с использованием произведений трапецеидальной функции принадлежности ), Т={0,2;0,8;1;1;} (см. рисунок) и нормированных признаков по формуле 1 и приведено сравнение значений с традиционным методом оценки «2».

V- а,

1,0 0,5

X/ -Ь.

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Заключение. Нечетко-множественный показатель более чувствителен к различию характеристик сравниваемых объектов, чем детерминированный, а также учитывает степень влияния критерия и группы на показатель общего уровня девиации, что положительно сказывается на точности подсчета требуемого критерия. Например, при подсчете традиционным методом из-за отсутствия степени оценки критерия «общение со взрослыми» и недооцененного критерия «демонстрация ценностей» у несовершеннолетнего под номером 1 показатель группы «жертва» равен 0,429 против 0,261 с использованием метода анализа иерархий, что является более достоверным благодаря использованию лингвистической шкалы при оценке признака. Показано, что использование функций принадлежности при расчете нечетко-множественного показателя девиантности позволяет уточнять промежуточные значения признаков. Так, значение признака «демонстрация ценностей» при использовании этого метода равно 0,3 и скорректировано исходя из субъективности оценки инспектором по делам несовершеннолетних.

Использование обобщенного показателя девиантности несовершеннолетних позволит своевременно выявлять отклонения в их поведении на ранних стадиях, а также усилить контроль за подростками, стоящими на учете, что, несомненно, повысит возможности органов внутренних дел по профилактике преступлений в молодежной среде.

ЛИТЕРАТУРА

1. Майсак Н. В. Матрица социальных девиаций: классификация типов и видов де-виантного поведения // Современные проблемы науки и образования. — 2010. — № 4. — С. 78—86.

2. Мельников А. В. Использование кластерно-иерархических методов в криминологических исследованиях // Процессы информационного обмена в деятельности правоохранительных органов: современное состояние и перспективы совершенствования : сборник научных статей / под ред. Л. Д. Матросовой [и др.]. — Орел, 2015. — С. 30—34.

3. Рыдченко К. Д. Профилактика наркотизации в молодежной среде на основе мониторинга аккаунтов несовершеннолетних в социальных сетях // Преступность в СНГ: проблемы предупреждения и раскрытия преступлений : сборник материалов международной научно-практической конференции. — Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2016. — С. 302—303.

4. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. — М. : Радио и связь, 1991. — 224 с.

REFERENCES

1. Maysak N. V. Matritsa sotsialnyih deviatsiy: klassifikatsiya tipov i vidov deviantnogo povedeniya // Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya. — 2010. — # 4. — S. 78—86.

2. Melnikov A. V. Ispolzovanie klasterno-ierarhicheskih metodov v kriminologicheskih issledovaniyah // Protsessyi informatsionnogo obmena v deyatelnosti pravoohranitelnyih or-ganov: sovremennoe sostoyanie i perspektivyi sovershenstvovaniya : sbornik nauchnyih statey / pod red. L. D. Matrosovoy [i dr.]. — Orel, 2015. — S. 30—34.

3. Ryidchenko K. D. Profilaktika narkotizatsii v molodezhnoy srede na osnove monitoringa akkauntov nesovershennoletnih v sotsialnyih setyah // Prestupnost v SNG: problemyi preduprezhdeniya i raskryitiya prestupleniy : sbornik materialov mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. — Voronezh : Voronezhskiy institut MVD Rossii, 2016. — S. 302—303.

4. Saati T., Kerns K. Analiticheskoe planirovanie. Organizatsiya sistem. — M. : Radio i svyaz, 1991. — 224 s.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

Нарушев Илья Романович. Адъюнкт.

Воронежский институт МВД России.

E-mail: nar_i@bk.ru

Россия, 394065 г. Воронеж, просп. Патриотов, 53. Тел. (473) 200-51-44.

Мельников Александр Владимирович. Заместитель начальника кафедры информационной безопасности. Доктор технических наук, доцент.

Воронежский институт МВД России.

E-mail: meln78@mail.ru

Россия, 394065, г. Воронеж, просп. Патриотов, 53. Тел. (473) 200-52-35.

Денисенко Владимир Владимирович. Старший преподаватель кафедры инженерных технологий моделирования и управления

Воронежский государственный университет информационных технологий.

E-mail: denisenkovv@mail.ru

Россия, 394036, г. Воронеж, просп. Революции, 19. Тел. (473) 255-25-50.

Narushev Ilia Romanovich. Post-graduate cadet. Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia. E-mail: nar_i@bk.ru

Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-51-44.

Melnikov Alexander Vladimirovich. Deputy Head of the chair of Information Security. Doctor of Technical Sciences, Assistant Professor.

Voronezh Institute of the Ministry of the Interior of Russia. E-mail: meln78@mail.ru

Work address: Russia, 394065, Voronezh, Prospect Patriotov, 53. Tel. (473) 200-52-35.

Denisenko Vladimir Vladimirovich. Senior lecturer of the chair of Engineering Technologies of Modeling and Management.

Voronezh State University of Information Technologies. E-mail: denisenkovv@mail.ru

Work address: Russia, Voronezh, Prospect Revolyucii, 19. Tel. (473) 255-25-50. Ключевые слова: многокритериальный анализ; ранжирование; метод анализа иерархий.

Key words: multicriteria analysis; ranking; analytic hierarchy process. УДК 004.62

ИЗДАНИЯ ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА МВД РОССИИ

Данилова О. Ю. Математические основы криптографии : учебник / О. Ю. Данилова, В. Н. Думачев. — Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2017. — 301 с.

Учебник содержит систематическое изложение всего материала по курсу «Математические основы криптографии» и предназначен для выполнения типового расчета, проведения практических занятий, лабораторных работ и самоподготовки для курсантов радиотехнического факультета, обучающихся по специальности 10.05.02 Информационная безопасность телекоммуникационных систем.