СПОСОБ ОЦЕНКИ ДОСТОВЕРНОСТИ СООБЩАЕМОЙ ИНФОРМАЦИИ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
METHOD OF ASSESSING THE RELIABILITY OF REPORTED INFORMATION AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION

Группа изобретений относится к области криминалистики, экспертизы, включая судебную экспертизу, и иным отраслям знаний, связанных с оценкой достоверности/безошибочности данных и информации и может быть применена в области права, особенно для получения доказательной информации в судопроизводстве.
Проблема оценки сообщаемых данных (информации) является одной из наиболее актуальных для многих сфер человеческой деятельности (политика, экономика, юридическая практика и т.д.). Несмотря на это в настоящее время не существует надежных способов оценки сообщаемых данных с установлением указанных свойств. В настоящее время для решения проблемы определения достоверности/недостоверности (безошибочности/ошибочности) информации преимущественно используется инструментальный метод на основе применения контактных многофункциональных биотехнических измерительно-вычислительных комплексов [МБИВК (полиграфов)], который обладает низкой физиологичностью за счёт значительных методических ограничений. Основная проблема МБИВК (полиграфов) заключается в низкой надежности результатов, поскольку выводы не могут быть подтверждены большими массивами измерений сравнительных исследований при выявлении доминирующих тенденций, указывающих на достоверность (безошибочность) либо недостоверность (ошибочность) выводов.
Сложившаяся практика при оценке сообщаемой информации ориентирована на понятие достоверность. Достоверность в рамках специальных вопросов ситуационно-информационного анализа (СИА) данных связана с выявлением связей, что подразумевает установление вероятности того или иного вывода по принятым критериям. Одновременно «достоверность» следует ассоциировать с понятийным аппаратом соответствующих ГОСТов, регламентирующих работу с информацией и данными. Таким образом, под достоверностью СИА понимается безошибочность, соответственно недостоверностью – ошибочность данных (см. подробнее: Качество служебной информации. Термины и определения: ГОСТ Р 51170-98. – Издание официальное. – М.: ИПК Издательство стандартов, 1998. – С. 74 (6).
Известны способ контроля психофизической реакции человека и устройство для его осуществления (см. патент РФ №2216269, МПК A61B5/04, A61B5/16,  опубл. 20.11.2003). В способе измеряют сдвиг резонансной частоты колебательного контура генератора электрических колебаний, выполненного с возможностью плавной перестройки частоты путем размещения на расстоянии 20-50 см от испытуемого пьезодатчика, включенного в колебательный контур настройки частоты генератора. Измеряют этот сдвиг при изменении психофизического состояния испытуемого, стимулируемого вербальным воздействием, создающим позитивную или негативную установку, при этом о психофизической реакции судят по величине и характеру сдвига резонансной частоты.
Устройство для регистрации психофизической реакции включает генератор электрических колебаний, выполненный с возможностью плавной перестройки частоты, пъезодатчик на основе кварца с собственной резонансной частотой в пределах 17-20 МГц, включенный в колебательный контур настройки частоты генератора и размещенный на расстоянии 20-50 см от испытуемого, и частотомер для измерения частоты колебательного контура. Устройство выполнено с возможностью экранирования от внешних электромагнитных излучений.
Недостатками этого способа являются:
- использование только для определения психофизической реакции на разных уровнях состояния человека;
- невозможность его использования в области права (правоприменении и системе правоотношений), криминалистике, процессуальных и непроцессуальных исследованиях, судебных экспертиз, связанных с оценкой сообщаемых данных;
- невозможность его использования для установления бесконтактной моторной активности при оценке достоверности/недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных;
- невозможность использования способа для проведения непосредственной экспертной оценки, осуществляемой сведущим лицом;
- только один пьезодатчик;
- невозможность применения иных бесконтактных датчиков, функционирующих на иных физических явлениях и процессах;
- ограничения по размещению датчика на расстоянии 20-50 см;
- только вербальное воздействие на испытуемого;
- необходимость создания позитивной или негативной установки;
- применение только для определения психофизической реакции на разных уровнях состояния человека.
Известен способ бесконтактного оптического измерения параметров вибрации биологических объектов (см. патент РФ №2546714, МПК G01H9/00, опубл. 10.04.2015). В способе формируют сигнал видеоизображения исследуемого объекта с помощью видеокамеры, производят последующую оцифровку указанного сигнала с помощью аналогово-цифрового преобразователя, обрабатывают оцифрованное видеоизображение с помощью ЭВМ, получают информацию об абсолютных параметрах вибрации точек исследуемого объекта на видеоизображении.
Недостатками этого способа являются:
- отсутствие комплексного подхода к исследованию объекта;
- невозможность использования для установления бесконтактной моторной активности при установлении достоверности/недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных;
- получение информации только об абсолютных параметрах вибрации всего (целостного) объекта;
- использование только для вибродиагностики, измерения параметров вибраций объекта;
- формирование сигнала только на основе видеоизображения;
- отсутствие возможности анализа моторной активности в различных анатомо-физиологических зонах человека.
Известны способ и устройство для анализа поведения человека (см. патент РФ №2292839, МПК A61B5/04, A61B5/16, опубл. 10.02.2007). Способ включает следующие этапы: осуществление одного или более измерений или наблюдений за человеком; кодирование измерений или наблюдений с образованием множества каналов; и анализ каналов с использованием искусственного интеллекта, чтобы вывести информацию, относящуюся к психологии человека. Устройство содержит средство обнаружения для осуществления одного или более измерений или наблюдений за человеком, кодирующее средство для кодирования измерений или наблюдений с образованием множества каналов, и средство автоматической машинной классификации, выполненное с возможностью анализа каналов и выходной информации, относящейся к психологии человека. При этом средство автоматической машинной классификации содержит средство искусственного интеллекта или средство статистической классификации. Изобретение позволяет быстро получить объективную информацию по анализу поведения человека.
Недостатками данного способа и устройства являются:
- невозможность его использования для установления бесконтактной моторной активности при установлении достоверности/недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных;
- невозможность его использования в области права (правоприменения и правоотношений), криминалистике, процессуальных и непроцессуальных исследованиях, связанных с оценкой сообщаемых данных (применение только для анализа поведения человека, относящегося к психологии человека);
- необходимость использования метода искусственного интеллекта, искусственной нейронной сети, - обучения машины, генетического алгоритма и нечёткой логики;
- получение исходных сигналов на основе использования в устройстве только камеры и микрофона.
Известен способ определения ложности передаваемой информации по динамике параметров невербального поведения человека (см. патент РФ №2506048, МПК A61B5/16, опубл. 10.02.2014). В способе проводят структурированное интервью, включающее блоки вопросов нейтрального и контрольного характера, при этом при ответах на вопросы регистрируют параметры невербального поведения человека. Затем осуществляют изучение динамики невербального поведения с выделением наиболее информативных его параметров, сгруппированных на основе факторного анализа в группу вегетативных реакций, группу мимических реакций, группу пантомимических реакций, выявление характерной для исследуемого человека тенденции изменений по каждому параметру и /или группе параметров. Затем регистрируют параметры невербального поведения абонентов в процессе коммуникативного взаимодействия посредством инфокоммуникационной системы, по которым делают вывод о ложности/истинности передаваемой информации путем сравнения полученной реакции с реакцией на вопросы нейтрального и /или контрольного блоков вопросов, зарегистрированной в процессе структурированного интервью.
Недостатками данного способа являются:
- невозможность его использования для установления достоверности/ недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных на основе анализа динамики моторной активности бесконтактным способом;
- отсутствие стандартизированного автоматизированного подсчёта количества моторных реакций с учётом дифференциации по их выраженности на основе IT-технологий;
- субъективность в оценке выраженности реакций на основе присвоения баллов лицом, осуществляющим исследование;
- возможность применения только для установления ложности/истинности передаваемой информации;
- отсутствие возможности предъявления стимулов путём демонстрации зрительных образов на испытуемого.
Известен способ микрокинетического психосемантического детектирования (см. патент РФ №2425629, МПК A61B5/16, опубл. 10.08.2011). В способе предъявляют с экспозицией не дольше 40 мс, с разновеликим интервалом в маскированном неосознаваемом виде двух и более категорий семантических стимулов, объединяющих синонимичные либо близкие по смыслу слова, короткие фразы или изображения, субъективная значимость которых интересует экспериментатора, и одной контрольной категории из семантически-нейтральных стимулов в виде случайного набора цифр. Осуществляют регистрацию неосознаваемых поведенческих реакций в ответ на неосознаваемые стимулы, последующее статистическое сравнение этих реакций с целью выявления субъективной значимости неосознаваемых стимулов, с помощью которых поддерживается операторская готовность. При этом реакцию на неосознаваемые стимулы регистрируют в форме микродвижений, накладывающихся на стереотипные движения руки испытуемого в ответ на маскирующие стимулы. Движение регистрируют с дискретизацией от 1 до 40 мс, с последующей программной обработкой образа движения: по точкам начала, окончания движения, верхнего и нижнего пиков, промежуточных пиков, смены направления движения в вертикальной и горизонтальной плоскостях, скорости и спектрального состава колебаний в вертикальной и горизонтальной плоскостях. Кроме того, тезаурус неосознаваемых стимулов может включать категорию семантически-нейтральных стимулов в форме случайным образом формируемых бессмысленных рядов цифр, предъявляемых между семантически значимыми стимулами во избежание эффекта интерференции и длительного последействия стимулов. Источником информации о каждой неосознаваемой реакции испытуемого может являться двумерный вектор из нескольких сотен координат точек, фиксирующих уникальные траектории движения руки в ответ на стимул. На основе полученных микромодуляций движения руки могут сравнить реакции в ответ на стимулы, сгруппированные в соответствии с принадлежностью к определенным категориям или на отдельные подпороговые стимулы, выявляя тем самым их уникальные семантические группировки.
К недостаткам способа следует отнести:
- невозможность его использования для анализа бесконтактной моторной активности различных анатомических зон моторной активности человека, различной выраженности и направленности при установлении достоверности/недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных;
- невозможность использования в области права (правоприменении и системе правоотношений), криминалистике, процессуальных и непроцессуальных исследованиях, судебной экспертизе, связанных с оценкой сообщаемых данных;
- применение только для выявления субъективной значимости неосознаваемых семантических стимулов, объединяющих синонимичные либо близкие по смыслу слова (короткие фразы) или изображения, с помощью которых поддерживается операторская готовность;
- использование в качестве контрольной категории стимулов семантически-нейтральных стимулов в виде случайного набора цифр;
- регистрация ответных реакций только в виде микродвижений (микромодуляций движений руки), накладывающихся на стереотипные движения руки испытуемого в ответ на маскирующие стимулы с дискретизацией от 1 до 40 мс.
Наиболее близким к заявляемому способу является способ диагностики ложности сообщаемой информации по динамике параметров невербального поведения человека на основе структурированного интервью (см. патент РФ № 2415645 по кл. МПК А61В5/16, опуб. 10.04.2011), при этом структурированное интервью включает блоки вопросов: нейтрального, контрольного и проверочного характера. При ответах на вопросы регистрируют параметры невербального поведения человека, затем осуществляют изучение динамики невербального поведения с выделением наиболее информативных его параметров, сгруппированных на основе факторного анализа в группу вегетативных реакций, группу мимических реакций, группу пантомимических реакций, выявление характерной для исследуемого человека тенденции изменений по каждому параметру и/или группе параметров, по которым делают вывод о ложности/истинности сообщаемой информации путем сравнения реакции на вопросы проверочного блока с реакцией на вопросы нейтрального и/или контрольного блоков вопросов.
К недостаткам способа-прототипа следует отнести:
- невозможность его применения в области права при использовании специальных знаний в правоприменительной деятельности и системе правовых отношений, а также криминалистике, экспертизе (включая судебную экспертизу) и иных отраслях знаний, связанных с оценкой данных и информации;
- невозможность использования для оценки достоверности (безошибочности) данных (сведений, информации) либо их недостоверности (ошибочности);
- невозможность хаотичного расположения блоков стимулов в стимульной системе и стимулов в блоках, использования нескольких фрагментов на основе различных форматов с различным числом блоков стимулов;
- отсутствие верифицированных признаков реакции, выявленных на основе популяционного исследования;
- невозможность систематизации результатов на основе типов реагирования и производства расчётов достоверности выводов на основе критериев больших статистических групп;
- невозможность производства автоматизированной фиксации реакций и их автоматизированной оценки, включая сочетание непосредственной экспертной оценки, осуществляемой сведущим лицом по видеоизображению с автоматизированной оценкой на основе заявляемого устройства с обобщённым выводом по совокупности произведённых оценок;
- невозможность включения в анализ верифицированного признака, отражающего моторную функцию голосовой мышцы.
Известно устройство диагностики ложности сообщаемой информации по динамике параметров невербального поведения человека (см. патент РФ №2577934, МПК A61B5/0205, A61B5/0255, опубл. 20.03.2016). Устройство содержит первую видеокамеру, установленную с обеспечением возможности съема видеоинформации с лица пациента, вторую видеокамеру, установленную с возможностью съема видеоинформации с ног пациента, третью видеокамеру, установленную с возможностью съема видеоинформации с тела пациента, высокочувствительный микрофон, устанавливаемый вблизи рта пациента. Видеокамеры и высокочувствительный микрофон подключены к электронному блоку через блоки значимых отличий. Электронный блок выполнен с возможностью анализа поступившей от блоков значимых отличий информации с вынесением суждения о ложности сообщаемой информации. Блок значимых отличий выполнен с возможностью проследить динамику изменения параметров невербального поведения пациента по заданному в устройстве алгоритму.
Недостатками данного устройства являются:
- данное устройство является контактным, что ограничивает его применение в правоприменительной деятельности;
- фиксация двигательной активности определяется на основе применения координатного манипулятора (компьютерной мыши, джойстика, трекбола и т.п.) при отработке специальной мишени, нарисованной на экране компьютера;
- невозможность его использования для установления бесконтактной моторной активности при оценке достоверности/недостоверности (ошибочности/безошибочности) сообщаемых данных (применяется только для вынесения суждений о ложности сообщаемой информации);
- отсутствие алгоритма оценки, функционирующего на основе верифицированных признаков, выявленных при популяционных исследованиях и больших статистических групп;
- использование большого количества видеокамер (не менее трёх).
- невозможность использования в области права (правоприменении и системе правоотношений), криминалистике, процессуальных и непроцессуальных исследованиях, судебных экспертиз, связанных с оценкой сообщаемых данных.
- наличие в устройстве заданного алгоритма, по которому отслеживается динамика изменений параметров, без возможности его адаптации (изменения) с учётом конкретных задач, поставленных для разрешения сведущим лицом;
- отсутствие иных технических каналов получения информации об исследуемом объекте.
Технической проблемой заявляемой группы изобретений является разработка способа и устройства для дифференцированной оценки с установлением достоверности (безошибочности) и недостоверности (ошибочности) сообщаемых данных (сведений, информации) на основе бесконтактной фиксации моторных реакций на фоне разнопланового стимульного воздействия в процессе мониторинга в автоматическом режиме.
Техническим результатом изобретения является повышение объективности оценки сообщаемой информации при упрощении за счет исключения рутинного труда.
Технический результат достигается тем, что в способе оценки сообщаемой информации, включающем воздействие на испытуемого блоками стимулов нейтрального, контрольного и проверочного характера, фиксацию параметров моторных реакций на стимульное воздействие, изучение динамики изменения параметров, сгруппированных на основе факторного анализа в группу реакций, выявление тенденции изменений по каждому параметру и/или группе параметров и оценку сообщаемой информации путем сравнения реакций на блоки стимулов проверочного и контрольного характера, согласно изобретению, осуществляют фиксацию моторных реакций путем сканирования, по крайней мере, одной анатомической зоны в режиме онлайн, в качестве групп реакций используют три группы верифицированных параметров реакций: разноуровневая моторика, фациальная моторика, физиологически обусловленная моторика, выявление тенденций осуществляют по четырем типам реагирования, выделенных на основе доминирующих тенденций: по максимуму и минимуму параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера, по возрастанию и по убыванию параметров реакций на блоки стимулов от нейтральных к проверочным, при этом стимульное воздействие осуществляют наборами блоков, после воздействия блоком нейтрального характера осуществляют воздействие блоками нейтрального, контрольного и проверочного характера в хаотичном порядке разным количеством блоков, оценку достоверности осуществляют в автоматическом режиме с учетом типов реагирования: при преобладании параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера делают вывод о достоверности сообщаемой информации, при  преобладании параметров реакций на блоки стимулов проверочного характера над параметрами реакций на блоки стимулов контрольного характера делают вывод о недостоверности сообщаемой информации.
Сканирование моторных реакций осуществляют с помощью бесконтактных датчиков движения.
Фиксацию моторных реакций осуществляют путем аудиофиксации.
Стимульное воздействие осуществляют в течение не более 90 мин по совокупности всех блоков, при этом периоды стимульного воздействия каждого набора блоков нейтрального, контрольного и проверочного характера выбирают одинаковой или разной продолжительности, при этом при разной продолжительности блоков осуществляют подсчёт количества и выраженности моторных реакций в единицу времени по каждому блоку стимулов.
Дополнительно осуществляют видеофиксацию моторных реакций с помощью видеокамеры.
Дополнительно осуществляют оценку достоверности экспертным путем по результатам видеофиксации моторных реакций, при преобладании параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера по двум блокам, делают вывод о достоверности сообщаемой информации, при преобладании параметров реакций на блоки стимулов проверочного характера над параметрами реакций на блоки стимулов контрольного характера, делают вывод о недостоверности сообщаемой информации, при отсутствии преобладания признаков по двум группам определяют преобладание стимулов параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера и наоборот по всей совокупности признаков, при наличии преобладания более 33,3% делают вывод о категоричности, при значениях от 16,6% до 33,3% делают вероятностный вывод, при значениях 16,6% и менее сделать вывод не представляется возможным.
Технический результат достигается также тем, что устройство оценки сообщаемой информации для осуществления способа содержит активный блок на основе модульной конструкции, включающей микропроцессор и, по крайней мере, один бесконтактный датчик, подключенный к микропроцессору, запрограммированному с возможностью обработки сигналов с бесконтактного(ых) датчика(ов), блок автоматизированной оценки сообщаемой информации, к одному из входов которого подключен активный блок.
Бесконтактные датчики могут быть выполнены в виде ультразвуковых (УЗ) датчиков и/или датчиков движения и/или аудиомодуля.
Устройство дополнительно может содержать пассивный блок для видеофиксации моторных реакций, подключенный к другому входу блока автоматизированной оценки сообщаемой информации.
Изобретение поясняется чертежами, где:
- на Фиг. 1 – представлен формат стимульной системы (ИС→СПС→НСИС), видеофиксация моторных реакций конечностей потерпевшего по уголовному делу на фоне разнопланового стимульного воздействия на предмет оценки достоверности (безошибочности) сообщаемых данных (судебно-экспертное заключение № 224/18, от 04.06.2018 г.);
- на Фиг. 2 – представлены эпизоды видеофиксации микромоторных реакций фигуранта по уголовному делу на фоне разнопланового стимульного воздействия, состоящего из двух фрагментов ИС→ СПС→ НСИС1 и ИС→ СПС→ НСИС2, в соответствии с двумя вопросами, подлежащими разрешению  (судебно-экспертное заключение № 114/10, от 13.05.2010г.);
- на Фиг. 3 – представлен фрагмент интерфейса, схема отчёта по результатам автоматизированной оценки в соответствии с форматом стимульной системы, включающая два фрагмента по первому вопросу (П1) и второму вопросу (П2);
- на Фиг. 4 – общий вид заявляемого устройства в процессе записи сигналов, поступающих с активного модуля сканирующего устройства;
- на Фиг. 5 – схема установки, пунктиром обозначена возможность увеличения количества УЗ датчиков и (или) иных бесконтактных датчиков;
- на Фиг. 6 – фрагмент бесконтактной регистрации сложных двигательных актов, сопровождаемых изменением схемы расположения тела на основе УЗ датчика активного модуля;
- на Фиг. 7 – результаты автоматизированного обсчёта в виде гистограмм;
- на Фиг. 8 – аналого-цифровое преобразование (преобразование сигнала из волны звукового давления в цифровой сигнал).
Позициями на чертежах обозначены:
1 – УЗ датчики;
2 – Web-камера;
3 – микрофоны аудиомодуля с односторонней направленностью;
4 – коммутационный блок, включающий плату процессинга (микропроцессор) и многоканальную звуковую плату;
5 – блок обработки (персональный компьютер - ПК);
6-14 – периоды изменения двигательной активности.
На испытуемого воздействуют блоками стимулов, которые могут представлять собой структурированное интервью или демонстрацию статичных изображений (фотографии, рисунки, схемы и т.д.), или видеоизображений (реальных или смоделированных на основе IT-технологий), или путём воздействия на слуховой анализатор (вопросы ведущего, образцы аудиозаписей, систематизированных звуков и т.д.).
При этом в стимульной системе используют три группы стимулов: нейтрального, контрольного и проверочного характера.
Первая группа – это индифферентные стимулы ИС. Вначале стимульной системы всегда располагается, по крайней мере, один блок. При записи реакций на эту группу стимулов фиксируют реакции, максимально приближенные к нулевому уровню.
Вторая группа – социально позиционированнные стимулы СПС, отражающие показатели реакций при ответах на вопросы, имеющих социальное значение в привязке к функционированию испытуемого в обществе.
Третья группа – непосредственно ситуационно-информационные стимулы НСИС, затрагивающие социально-значимую (чаще всего в правовом смысле) ситуацию и функционирование лица, в отношении которого реализуется СИА.
При записи реакций на каждую из указанных групп стимулов фиксируют реакции в соответствии с выделенными на основе популяционного исследования типами реагирования.
С учётом сложившейся в практике контактной оценки сообщаемой информации на основе многофункциональных биотехнических измерительно-вычислительных комплексов [МБИВК (полиграфов)], изложенные категории стимулов могут обозначаться соответственно как нейтральные (Н), контрольные (К), проверочные (П) или обозначаться каким-то иным образом с сохранением первоначального смыслового содержания.
Количество указанных блоков, как и количество стимулов, включённых в блоки в формате стимульной системы, может быть различным, например стимульная система может состоять из одного фрагмента с последовательным сопоставлением моторных реакций.
Стимульное воздействие осуществляют наборами блоков. Базовая модель стимульной системы представлена однократным сочетанием блоков стимулов. Например, ИС→ СПС → НСИС (см фиг. 1).
Возможна реализация стимульной системы на основе иного сочетания блоков стимулов: после воздействия блоком ИС (нейтрального характера) осуществляют воздействие блоками: СПС (контрольного) и НСИС (проверочного характера) в хаотичном порядке разным количеством блоков. Например, ИС→ НСИС1→ СПС→ НСИС2 (см фиг. 2).
Стимульная система может включать другие сочетания блоков и различное взаиморасположение относительно друг друга, например, два блока ИС, два блока СПС и два блока НСИС, возможны и иные сочетания блоков, определяющие формат стимульной системы.
Блоки стимулов могут быть как одной, так и разной продолжительности. Сопоставление реакций всегда осуществляется только в последовательности ИС→СПС→ НСИС.
Для практических целей оценки сообщаемой информации наибольшее значение имеют только те подходы, которые базируются на верифицированных признаках позволяющих дифференцировать паттерны достоверности (безошибочности) и недостоверности (ошибочности) сообщаемых сведений, которые лежат в основе заявляемого способа бесконтактной оценки. Научное обоснование заявляемого способа подтверждено экспериментальным исследованием с целью верификации признаков моторного реагирования на разноплановые стимулы в процессе сообщения достоверных (безошибочных)/недостоверных (ошибочных) актуальных сведений и произведён математический анализ полученных статистических данных в соответствии с выборкой.
Для вычисления объема выборки был использован специальный калькулятор (см.: https://blog.anketolog.ru/2015/12/vyborka/), структура выборки соответствовала генеральной совокупности, в качестве которой рассматривались показатели, отражающие количество приговоров судов, вступивших в законную силу по отдельным видам преступлений за период с 2005 по 2014 год по различным округам, за исключением нескольких федеральных округов: Дальневосточного, Крымского, Северо-Кавказского. [см.: Практика рассмотрения ходатайств о досрочном освобождении осужденных в российских судах / Аналитический отчет (версия для контролирующих органов); под ред. О.М. Киюциной, ИПСО. – СПб., 2016. – 102 сhttp://i-pso.ru/2016/04/05/299/)]. Общий показатель выборки составил 814 первичных исследований по моторной активности в единицу времени на фоне разнонаправленной стимуляции при доверительном интервале 99,7+5%, из них: 13 – убийства; 31 – умышленное причинение тяжкого вреда здоровью; 4 – насильственные преступления на сексуальной почве (изнасилования); 19 – разбой; 61 – грабёж; 253 – кража; 95 – преступления, связанные с наркотиками; 6 – нарушения правил дорожного движения, повлекшие смерть человека; 329 – прочее. Возраст испытуемых, включённых в исследование в различные периоды уголовного судопроизводства без дифференциации по процессуальному статусу, колебался от 6 до 69 лет, средний составил 37 лет. При этом считалось, что испытуемые, независимо от процессуального статуса и вынесения судебного решения, могут сообщать как безошибочные, так и ошибочные данные в процессе реализации структурированного интервью. Статистическая обработка полученных результатов производилась с использованием пакета статистических программ STATISTICA (data analysis) software system), version 6 фирмы Stat Soft, Inc., США (2001). Репрезентативность выборки (соответствие характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом) определялась на основе статистической значимости результата по р-уровню (р < 0,05).
Произведенный факторный анализ данных позволил выделить три фактора: первый фактор – «Разноуровневая моторика» (РМ), второй фактор – «Физиологически обусловленная моторика» (ФОМ), третий фактор – «Фациальная моторика» (ФМ).
Первый фактор  включал следующие параметры: разнонаправленные движения (РД) первого уровня (РД 1 – моторика в области головы); второго уровня (РД 2 – моторика в области плечевого пояса, включая предплечья); третьего уровня (РД 3 – моторика кисти, пальцев кисти); четвёртого уровня (РД 4 – моторика нижних конечностей). Первый фактор поглощал межуровневые разнонаправленные движения туловища, включая изменения общей схемы расположения объекта исследования в пространстве, а так же комбинаторно обусловленные движения, связанные (КОДС) с содержательной стороной коммуникации и комбинаторно обусловленные движения не связанные (КОДНС) с содержательной стороной.
Второй фактор (физиологически обусловленная моторика) включал: блинкинг (blinking – моргание (БЛ); респираторно-форсированные движения (РФД), включая респираторно-рефлекторные движения (РРД); перистальтические движения (ПД), визуально определяемые; вегетативные движения (ВД – движения языка); количество изменений темпа речи (КИТР); количество латентных периодов (КЛП); количество пауз хезитации (КПХ).
Третий фактор (фациальная моторика) включал: верхне-локальные фациальные движения (ВЛФД – область лба, бровей); средне-локальные фациальные движения (СЛФД – область носа, переносицы); нижне-локальные фациальные движения (НЛФД – область рта, движения губ); генерализованные фациальные движения (ГФД, они же эмоциональные – улыбка, ухмылка, усмешка).
Распределение показателей по значимости внутри каждого фактора представлено в таблице 1.
Таблица 1.
Результаты факторного анализа
1. Разноуровневая моторика 58,7 %:
РД 1
0,99
РД 2
0,99
РД 3
0,99
РД 4
0,99
МРД
0,99
КОДНС с содержательной стороной коммуникации
0,98
КОДС с содержательной стороной коммуникации
0,96
Физиологически обусловленная моторика 36,9 %:
БЛ
0,99
РФД (РРД)
0,99
ПД
0,98
ВД
0,98
КИТР
0,93
КЛП
0,90
КПХ
0,87
Фациальная моторика 4,1 %:
ВЛФД
0,99
СЛФД
0,98
ГФД
0,97
НЛФД
0,96
По результатам проведённого факторного анализа разноуровневая моторика (РМ), физиологически обусловленная моторика (ФОМ) и фациальная моторика (ФМ) расценивались как верифицированные группы признаков моторной активности.
Кроме определения основных факторов были определены референсные значения по выявленным четырём универсальным типам реагирования в условиях стандартизированного стимульного воздействия, которые не зависели от того или иного фактора или параметра и проявлялись характерной динамикой, отличаясь только уровнем (выраженностью) реакций.
Первые два типа реагирования (А, А1) отражали динамику моторных реакций при сообщении безошибочных данных, вторые два типа (В, В1) отражали динамику моторных реакций при сообщении ошибочных данных.
Первый тип (А-тип) проявлялся динамикой реагирования, связанной со снижением уровня реакций при контрольной стимуляции по сравнению с нейтральной и возрастанием реакций при проверочной стимуляции при сопоставлении с контрольной.
Второй тип (А1-тип) характеризовался динамикой, обусловленной повышением уровня реагирования по результатам контрольной стимуляции при сравнении с показателем нейтральной стимуляции и снижением уровня реагирования при воздействии проверочных стимулов при сопоставлении с контрольной реакцией.
Третий тип (В-тип) характеризовался более высоким уровнем реакций на контрольные стимулы при сопоставлении с нейтральными стимулами и ещё более высоким уровнем реагирования по результатам проверочной стимуляции при сравнении с контрольной стимуляцией.
Четвертый тип (В1-тип) отличался от предыдущего обратной динамикой, наиболее высокий уровень реагирования отмечался на фоне нейтральной стимуляции, превышающей уровень контрольной. При этом, уровень реакций на проверочные стимулы, был меньше чем на контрольные.
Динамика по отдельным параметрам характеризовалась рядом специфических особенностей, затрагивающих как уровень реакции на разноплановую стимуляцию, так и достоверность сопоставления в расчёте количества моторных актов в единицу времени.
Так РД1-параметр в рамках первого фактора при А-типе реагирования характеризовался следующей динамикой показателей по соотношению нейтральной, контрольной и проверочной стимуляции, соответственно 29,01 ± 1,20, 21,89 ± 0,81 и 28,43 ± 0,89, при наличии во всех случаях сопоставления статистически достоверной разницы (р < 0,05).
Тот же показатель при А1-типе был представлен следующей динамикой: 26,55 ±0,97; 33,19 ± 1,00 и 25,65 ± 0,90, при наличии во всех случаях сопоставления статистически достоверной разницы (р < 0,05).
В-тип по параметру РД1 на нейтральной стимуляции составил 26,69 ± 0,78, соответственно на последующих 30,19 ± 0,83 и 31,96 ± 0,88. При этом статистически достоверная разница при сопоставлении результатов нейтральной и проверочной стимуляции не получена (р > 0,05).
Тот же показатель при В1-типе реагирования отражал следующую динамику: 37,15 ±0,99, далее 31,38 ± 0,84 и 23,65 ± 0,84. При этом во всех случаях сопоставления получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
При анализе изменений реагирования по параметру РД2 получена следующая картина: по А-типу 2,46 ± 0,17, далее 1,43 ± 0,12 и 2,67 ± 0,20; по А1-типу 3,90 ± 0,31, затем 5,94 ± 0,40 и 4,27 ± 0,34; по В-типу 2,04 ± 0,13, соответственно 3,19 ± 0,19 и 4,61 ± 0,26; по В1-типу 4,01 ± 0,29 затем 2,78 ± 0,24 и 1,70 ± 0,14. Во всех случаях по рассмотренному параметру, за исключением сопоставления результатов нейтральной серии с проверочной по В-типу, была получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
При анализе изменений реагирования по параметру РД3 получен результат: по А-типу 12,57 ± 0,49, далее 10,97 ± 0,39 и 11,38 ± 0,41; по А1-типу 22,98 ± 1,28, затем 23,27 ± 1,35 и 20,32 ± 1,04; по В-типу 10,97 ± 0,63, соответственно 11,04 ± 0,73 и 13,98 ± 0,68; по В1-типу 10,48 ± 0,87, затем 9,90 ± 0,71 и 7,40 ± 0,47. При этом во всех случаях по рассмотренному параметру, за исключением сопоставления результатов нейтральной серии с проверочной по В-типу, была получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
Параметр РД4 характеризовался следующими числовыми значениями: по А-типу 12,24 ± 0,69, далее 10,87 ± 0,45 и 11,09 ± 0,69; по А1-типу 10,68 ± 0,73, затем 11,71 ± 0,98 и 9,95 ± 0,71; по В-типу 9,45 ± 0,52, соответственно 10,81 ± 0,68 и 12,82 ± 0,89; по В1-типу 12,05 ± 0,53, затем 10,26 ± 0,55 и 8,40 ± 0,35. При этом во всех случаях по рассмотренному параметру, за исключением сопоставления результатов нейтральной серии с проверочной по В1-типу, была получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
МРД-параметр характеризовался следующими числовыми значениями (при р < 0,05): по А-типу 6,99 ± 0,46, далее 5,00 ± 0,29 и 7,30 ± 0,39; по А1-типу 5,08 ± 0,14, затем 6,10 ± 0,22 и 5,45 ± 0,21; по В-типу 2,25 ± 0,20, соответственно 3,58 ± 0,19 и 4,90 ± 0,28; по В1-типу 5,96 ± 0,26, затем 4,60 ± 0,20 и 3,12 ± 0,16.
КОДС-параметр: по А-типу 6,80 ± 0,64, далее 5,03 ± 0,41 и 6,60 ± 0,49; по А1-типу 2,13 ± 0,23, затем 3,60 ± 0,29 и 2,51 ± 0,27; по В-типу 2,48 ± 0,27, соответственно 3,55 ± 0,32 и 4,88 ± 0,35; по В1-типу 3,00 ± 0,35, затем 2,56 ± 0,29 и 1,90 ± 0,28. При этом во всех случаях по рассмотренному параметру была получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
КОДН-параметр характеризовался динамикой показателей со статистически достоверной разницей по всем вариантам сопоставления (р < 0,05) и составлял по А-типу 1,39 ± 0,10, далее 0,98 ± 0,06 и 1,35 ± 0,08, по А1-типу 0,31 ± 0,05, затем 0,53 ± 0,04 и 0,31 ± 0,03, по В-типу 0,55 ± 0,02, соответственно 0,79 ± 0,07 и 0,98 ± 0,07, по В1-типу 0,50 ± 0,04, затем 0,33 ± 0,03 и 0,25 ± 0,03.
БЛ-параметр в рамках второго фактора характеризовался следующими особенностями динамики показателей по результатам разнонаправленной стимуляции: по А-типу 30,66 ± 1,06, затем 28,04 ± 1,04 и 30,14 ± 1,13; по А1-типу, соответственно23,22 ± 0,87, далее 24,97 ± 0,93 и 22,92 ± 0,80; по В-типу – 23,72 ± 1,14, 25,64 ± 1,22 и 26,9 0 ± 1,32; по В1-типу – 27,14 ± 0,91, затем 26,18 ± 1,02 и 25,09 ± 0,89. При этом, в случае сопоставления результатов нейтральной стимуляции с проверочной, статистически достоверная разница не подтвердилась по В и В1 типам реагирования (р > 0,05).
Динамика показателей по РФД/РРД параметру представлена следующей картиной: по А-типу – 2,40 ± 0,56, затем 1,94 ± 0,49 и 2,50 ± 0,55; А1-типу – 0,63 ± 0,04, далее 0,95 ± 0,06 и 0,65 ± 0,05; по В-типу – 1,05 ± 0,27, 1,88 ± 0,34, 2,20 ± 0,39; по В1-типу – 0,68 ± 0,04, 0,43 ± 0,03, 0,30 ± 0,02, статистически достоверная разница показателей подтвердилась по всем типам реагирования (р < 0,05).
ПД-параметр представлен следующими особенностями динамики показателей по результатам разнонаправленной стимуляции: по А-типу 0,99 ± 0,03, затем 0,71 ± 0,03 и 0,84 ± 0,02; по А1-типу, соответственно 0,46 ± 0,02, далее 0,62 ± 0,02 и 0,53 ± 0,03; по В-типу 0,40 ± 0,02, 0,60 ± 0,02, 0,72 ± 0,02; по В1-типу 1,04 ± 0,04, 0,76 ± 0,02; 0,54 ± 0,01, во всех перечисленных типах реагирования и вариантах сопоставления получена статистически достоверная разница (р < 0,05). По четвертому типу реагирования (В1) статистически достоверная разница при сопоставлении результатов нейтральной и проверочной стимуляции не выявлена (р > 0,05).
ВД-параметр был представлен следующей динамикой показателей со статистически достоверной разницей по всем вариантам сопоставления (р < 0,05): по А-типу 1,40 ± 0,10, далее 0,85 ± 0,05 и 1,28 ± 0,09; по А1-типу 0,47 ± 0,76, далее 0,66 ± 0,82 и 0,42 ± 0,66; по В-типу 0,45 ± 0,05, соответственно  0,68 ± 0,07 и 0,78 ± 0,09; по В1-типу 1,09 ± 0,18, затем 0,86 ± 0,13 и 0,61 ± 0,10.
ВЛФД-параметр в рамках третьего фактора характеризовался следующими особенностями динамики показателей по результатам разнонаправленной стимуляции: по А-типу 6,96 ± 0,47, далее 5,23 ± 0,43 и 6,67 ± 0,50; по А1-типу 6,43 ± 0,56, далее 7,68 ± 0,60 и 6,00 ± 0,58; по В-типу 2,40 ± 0,11, соответственно  3,17 ± 0,13 и 4,38 ± 0,18; по В1-типу 6,18 ± 0,37, затем 5,53 ± 0,30 и 4,03 ± 0,24. По этому параметру во всех случаях, за исключением результатов нейтральной и проверочной стимуляции по четвертому типу реагирования, получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
СЛФД-параметр характеризовался следующими особенностями динамики показателей по результатам разнонаправленной стимуляции: по А-типу 7,19 ± 0,46, далее 6,06 ± 0,40 и 7,12 ± 0,49; по А1-типу 6,40 ± 0,40, далее 7,39 ± 0,47 и 5,93 ± 0,41; по В-типу 4,11 ± 0,48 , соответственно 5,41 ± 0,54 и 6,32 ± 0,57; по В1-типу 6,71 ± 0,41 , затем 5,69 ± 0,37 и 4,25 ± 0,31. По этому параметру во всех случаях и во всех вариантах сопоставления, получена статистически достоверная разница (р < 0,05).
НЛФД-параметр был представлен следующей динамикой показателей со статистически достоверной разницей по всем вариантам сопоставления (р < 0,05): А-тип 5,54 ± 0,22, далее 4,31 ± 0,22 и 5,40 ± 0,22; по А1-типу 5,75 ± 0,45, далее 6,90 ± 0,46 и 5,98 ± 0,41; по В-типу 3,56 ± 0,15, соответственно 4,48 ± 0,17 и 5,60 ± 0,20; по В1-типу 7,79 ± 0,30, затем 6,79 ± 0,28 и 5,25 ± 0,23.
ГФД-параметр характеризовался следующей динамикой показателей со статистически достоверной разницей по всем вариантам сопоставления (р < 0,05): А-тип 2,38 ± 0,56, далее 1,74 ± 0,49 и 2,53 ± 0,55; по А1-типу 0,63 ± 0,04, далее 1,12 ± 0,07 и 0,65 ± 0,05; по В-типу 2,04 ± 0,13, соответственно 3,19 ± 0,19 и 4,61 ± 0,26; по В1-типу 0,55 ± 0,04, затем 0,43 ± 0,03 и 0,31 ± 0,02.
Сущность предложенного способа связана с реализацией ситуационно-информационного анализа (СИА) как универсальной методической основы бесконтактной оценки достоверности (безошибочности) сообщаемых данных
Алгоритм реализации СИА данных включает разработку стимульной системы [структурированного интервью, структурированной беседы (теста)] или иной формы, лежащей в основе последующей коммуникации с испытуемым, приемлемой в том или ином конкретном случае. Для этого используется встроенный текстовый редактор программы автоматизированного ситуационно-информационного анализа ДетектИнфо-датчик-канал [DetectInfo-sensor channel (DSC)], свидетельство о государственной регистрации № 2018663519 от 30.10.2018 г.), авторы Иванов Л.Н., Потапов Р.В., Азизов М.В.
Каждой проблеме, подлежащей разрешению на основе СИА в стимульной системе, отводится определённый период стимульного воздействия, обозначаемый как «фрагмент», «зона сравнения (сопоставления)», или обозначаемый каким либо иным образом. Каждый фрагмент состоит из набора разноплановых стимулов, обозначаемых как «блок стимулов» («группа стимулов») или обозначаемых каким-либо иным способом. Фрагмент или совокупность фрагментов соотносится с понятием «стимульная система», или «программа исследования», или обозначается каким-то иным образом. Фрагмент всегда соотносится с оценкой сообщаемых данных по какому-либо одному значимому для инициатора исследования вопросу, на фиг. 3 представлена схема отчёта по двум фрагментам (двум вопросам, подлежащим разрешению).
Перед исследованием по отношению к месту расположения объекта расставляются бесконтактные датчики, Web-камера для фиксации моторных проявлений на фоне стимульного воздействия и микрофоны. Коммуникаторы располагаются лицом к лицу, управление записью осуществляет специалист на основе персонального компьютера (ПК) и соответствующего программного обеспечения (ПО).
Воздействие на испытуемого осуществляют блоками стимулов ИС (нейтрального), СПС (контрольного) и НСИС (проверочного) в течение не более 90 мин по совокупности всех блоков, входящих в стимульную систему. Периоды стимульного воздействия каждого набора блоков нейтрального, контрольного и проверочного характера выбирают одинаковой или разной продолжительности.
Фиксацию параметров моторных реакций на стимульное воздействие, осуществляют путем сканирования различных анатомических зон испытуемого в режиме онлайн с использованием бесконтактных датчиков, выполненных в виде УЗ датчиков и/или датчиков движения и/или аудиомодуля  (активные блоки устройства), включающего микрофоны с односторонней направленностью для аудиофиксации и звуковую карту, отражающих моторную функцию голосовой мышцы, а также видеокамеру (пассивный блок устройства).
Оценка сообщаемой информации осуществляется по сгруппированным на основе факторного анализа параметрам путем сравнения реакции на блоки стимулов проверочного и контрольного характера с выявлением тенденции изменений по каждому параметру и/или группе параметров.
В качестве групп реакций используют три группы верифицированных параметров реакций: разноуровневая моторика, фациальная моторика, физиологически обусловленная моторика.
Выявление тенденций осуществляют по четырем типам реагирования, сформированных на основе доминирующих тенденций: по максимуму и минимуму параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера, по возрастанию и по убыванию параметров реакций на блоки стимулов от ИС (нейтральных) к НСИС (проверочным), при этом стимульное воздействие осуществляют наборами блоков, после воздействия блоком ИС (нейтрального) характера осуществляют воздействие блоками СПС (контрольного) и НСИС (проверочного) характера в хаотичном порядке с разным количеством блоков, включённых в стимульную систему.
Подготовка зафиксированных реакций к анализу.
На основе реализованной стимульной системы получают образцы для сравнительного исследования и производят подготовку исходного материала для отсчёта. Независимо от канала поступления информации об исследуемом объекте, как при использовании технических устройств, так и непосредственной экспертной оценке, при подсчёте реакций в первом по расположению блоке стимульной системы купируется участок записи сигнала от начала стимульного воздействия в объеме 25% продолжительности.
При различной продолжительности блоков стимулов, входящих во фрагмент, производится автоматизированный (программный) расчёт числа реакций в единицу времени по каждой анатомической зоне, включённой в анализ.
При непосредственной визуальной экспертной оценке, осуществляемой сведущим лицом, – по каждой анализируемой региональной анатомической зоне (при автоматизированной обработке результатов) по каждому блоку стимулов в соответствии с формулой: Р/Тs*Сonst, где:
Р – количество признаков по каждому параметру;
Тs – продолжительность соответствующего блока вопросов в секундах;
Сonst = 60 сек.
Оценку достоверности осуществляют в автоматическом режиме с учетом типов реагирования: при преобладании параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера делают вывод о достоверности сообщаемой информации, при  преобладании параметров реакций на блоки стимулов проверочного характера над параметрами реакций на блоки стимулов контрольного характера делают вывод о недостоверности сообщаемой информации.
При производстве процессуальных исследований автоматизированную оценку дополняют оценкой достоверности осуществляемой экспертным путем по результатам видеофиксации моторных реакций, при преобладании параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера по двум блокам, делают вывод о достоверности сообщаемой информации, при преобладании параметров реакций на блоки стимулов проверочного характера над параметрами реакций на блоки стимулов контрольного характера, делают вывод о недостоверности сообщаемой информации, при отсутствии преобладания признаков по двум группам определяют преобладание стимулов параметров реакций на блоки стимулов контрольного характера над параметрами реакций на блоки стимулов проверочного характера и наоборот по всей совокупности признаков, при наличии преобладания более 33,3% делают вывод о категоричности, при значениях от 16,6% до 33,3% делают вероятностный вывод, при значениях 16,6% и менее сделать вывод не представляется возможным.
Обоснование выводов с учётом степени категоричности по результатам автоматизированной обработки отличается от непосредственной экспертной оценки исходных данных. Это связано с тем, что сопоставление доминирования контрольной или проверочной тематики происходит с учетом не только частоты реагирования на стимулы, но и выраженности моторных проявлений в отдельных локальных анатомических зонах.
Присутствие статистически достоверной разницы (СДР) в автоматизированной оценке при сравнении массивов данных позволяет повысить вывод, сделанный по результатам непосредственной экспертной оценки, в плане категоричности на одну ступень.
Для реализации заявляемого способа используется устройство, общий вид которого представлен на фиг. 4. Устройство выполнено в виде модульной конструкции, содержит активный и пассивный блоки, общая схема устройства представлена на фиг. 5.
Активный блок содержит бесконтактные датчики 1, выполненные в виде УЗ датчиков и/или датчиков движения и/или микрофонов 3 аудиомодуля.
УЗ датчики 1 устройства соединены с микропроцессором, расположенном в коммутационном блоке 4 и далее соединённом с блоком обработки 5 (ПК) для регистрации отраженных лучей от объекта исследования путём измерения расстояния от датчика (датчиков как источников лучей) до различных анатомо-физиологичеких областей испытуемого (фиг. 5).
Кроме ультразвуковых колебаний, возможно использование иных видов лучей (направленные световые, лазерные, рентгеновские). В зависимости от типов задач могут использоваться датчики на основе пьезоэлектрического эффекта, магнитострикционного и иные.
Возможность увеличения количества УЗ датчиков или подключения иных бесконтактных датчиков, количество которых, как и варианты их сочетания с другими бесконтактными датчиками, функционирующими на различных физических принципах, определяется условиями конкретного исследования, условиями, в которых осуществляется ситуационно-информационный анализ (СИА) данных и спецификой поставленных перед специалистом задач (обозначено на фиг. 5 пунктиром).
С помощью активного модуля с использованием бесконтактных датчиков происходит фиксация генерализованных, связанных с включением в моторную реакцию нескольких моторных групп, приводящих к изменению положения тела испытуемого в пространстве и (или) крупномоторных реакций в анатомических зонах локальной фиксации.
Графическое отображение двигательной активности, фиксируемое в режиме онлайн, представлено на фиг. 6, где: период 6 отражает исходное положение испытуемого; периоды 7, 9 указывают на увеличение дистанции между датчиком и объектом исследования; периоды 8, 10, 12, 14 указывают на удержание дистанции; периоды 11, 13 – на приближение объекта исследования к датчику. Таким образом, фиг. 6 отражает последовательный процесс, связанный с изменением общей схемы расположения тела в пространстве, что обусловлено межуровневыми разнонаправленными движениями туловища (МРДТ). Результат автоматизированного обсчёта в виде гистограмм представлен на фиг. 7.
Автоматизированный подсчёт моторных проявлений по указанному модулю ориентирован как на подсчёт количества движений, связанных с изменением дистанции от датчика до локальной анатомической зоны испытуемого, так и на выраженность моторных проявлений на фоне разнопланового стимульного воздействия в соответствии с заявляемым способом.
Второй подход связан с использованием указанного модуля на основе искусственного интеллекта.
Модуль, работающий на основе пассивного метода (видеомодуль), использует уже имеющийся окружающий свет и представляет собой съемку объекта с использованием различных видеокамер (Web-камер). Камера одновременно служит для формальной видеофиксации хода стимульного воздействия и для получения образцов последующего сравнительного исследования.
На основе видеомодуля происходит фиксация применения разработанной под задачи исследования стимульной системы и получения образцов для сравнительного исследования. Эта же видеозапись используется для автоматизированной оценки моторных проявлений на основе IT-технологий.
Основой видеомодуля является Web-камера с разрешением не менее 2 Мп (без интерполяции 1920х1080 пикселей) и микрофоном, входом не ниже USB 2.0, записью видео высокой четкости 1080p или иными параметрами или видеокамеру с рабочими характеристиками, позволяющими осуществлять непосредственный (экспертный) анализ моторных проявлений с дисплея и (или) автоматизированный анализ. Автоматизированный подсчёт с использованием видеомодуля сканирующего устройства отличается от непосредственной экспертной оценки исходных данных. Это связано с тем, что сопоставление доминирования моторных реакций на стимулы происходит с учетом не только их частоты возникновения, но и выраженности проявлений в отдельных локальных анатомических зонах.
Для оценки мелкой моторики в заявляемом способе использовалась компьютерная программа автоматизированного ситуационно-информационного анализа SIADI (Иванов Л.Н., Сидоренко Д.А. Программа автоматизированного ситуационно-информационного анализа персонифицированной информации ДетектИнфо [SIA Detectinfo (SIADI)]. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018614437 от 06.08.2018 г.).
2
После выбора анатомо-физиологической зоны оценки моторной активности автоматизировано производился покадровый цикл обработки исходной видеозаписи с дифференциацией элементов изображения переднего плана и фона (элемент изображения, пэл – от англ. pel – сокращение от piсtures element (pix element) или piсture cell или элиз – русский вариант термина пиксел (пиксель) – от англ. pixel – наименьший логический элемент двумерного цифрового изображения в растровой графике, т.е. неделимый объект). Вычитание фона включало в себя вычисление эталонного изображения, вычитание каждого нового кадра из этого изображения и пороговое значение результата. Таким образом, формировалась двоичная сегментация изображения в проекции исследуемой анатомической зоны. После считывания количества элементов изображения на каждом кадре происходило их сохранение по блокам группирования разноплановых стимулов в соответствии с форматом периода стимуляции (изображение в кадре в виде квадрата площадью 1 см, полученное с расстояния 2-х метров, соответствовало 25 точкам, изменение количества точек в динамике отражало двигательную активность, её увеличение либо уменьшение). Закончив обсчёт видеозаписи, на выходе получали массив данных в соответствии с форматом стимульной системы, в которой сохранялось количество элементов изображения на каждом кадре в заданной области обсчёта. Полученные данные разбивались на два массива, включающие локальные максимумы и локальные минимумы. После чего подсчитывалось количество амплитуд и их выраженность.
При стимульном воздействии доминирование моторных реакций (СПС > НСИС или НСИС > СПС) может проявляться как за счет изменения числа реакций, так и за счёт изменения выраженности. Это означает, что расчёты достоверности выводов по исследованию должны учитывать как частоту их возникновения, так и их выраженность. Количество автоматизированных замеров по отношению к отдельной проекционной анатомической зоне может исчисляться десятками и сотнями, что принципиальным образом меняет отношение к расчёту достоверности результата в конкретных исследованиях, которые базируются в СИА на использовании больших статистических групп. К иным вариантам функционирования видеомодуля относится использование принципа распознавания образов в привязке к различным анатомо-физиологическим зонам моторной активности и иные подходы, позволяющие оценивать в динамике моторную функцию испытуемого в процессе стимульного воздействия.
Второй подход функционирования видеомодуля связан с распознаванием образов по опорным анатомо-физиологическим зонам и подсчётом количества моторных проявлений в них.
Третий – связан с использованием модуля, функционирующего на основе искусственного интеллекта.
Работа аудиомодуля устройства связана с функцией дискретного времени и конечным множеством возможных значений двоичных цифровых сигналов (битовый поток). Общая схема сравнительного анализа по данному модулю полностью соответствует заявляемому способу за счёт сопоставления образцов голоса испытуемого, полученных на различных периодах стимульного воздействия.
Полоса пропускания для каналов передачи звуковых сообщений испытуемого ограничена частотой 4-5 кГц и (или) может быть иной. Частота дискретизации составляет 8-10 кГц и (или) может быть иной. Отношение сигнал/шум сохраняется на максимально достижимом уровне.
Вначале производится аналого-цифровое преобразование, т.е. преобразование сигнала из волны звукового давления в цифровой сигнал (фиг. 8).
Для осуществления СИА данных на основе использования аудиомодуля необходима запись речи в оперативную память ПК или машинный носитель. В устройстве используются узкополосные [речевые (с диапазоном частот от 300 до 3000 Гц)] микрофоны односторонней направленностью. Расстояние от микрофона до лица испытуемого определяется характером исследования (процессуальностью/непроцессуальностью), свойствами микрофона и условиями, в которых осуществляется запись.
В отношении каждого коммуникатора может использоваться отдельный микрофон, для чего в устройстве предусмотрена многоканальная звуковая карта (АЦП) с возможностью настройки параметров оцифровки. Запись голоса специалиста, осуществляющего коммуникацию, используется в качестве образца при последующем применении многополосного экспандера. Для снижения трудоёмкости вычитания при наложении голосов коммуникаторов в устройстве предусмотрена возможность отключения записи при озвучивании вопросов специалистом.
Для получения характеристик звука по различным параметрам для сопоставления в соответствии с требованиями способа и получения четких спектральных характеристик звука, полученного с микрофона испытуемого, осуществляется его очистка от шума. Входной дискретный звуковой сигнал обрабатывается фильтрами по формуле, где Xi – набор дискретных значений звукового сигнала.
На основе известных характеристик голоса гасятся те, которые к ним не относятся, для этого применяется функция «окно Кайзера»
После фильтрации спектра накладывается окно Ханнинга
0
После фильтрации шумов в сигнале определяется начало и конец записи. Начало аудиозаписи будет характеризоваться всплеском сигнала, что соответствует, в нашем случае, произнесённому первому слову испытуемым в начале коммуникации, если искать с Х. Соответственно если искать с Хn вниз, то всплеск будет соответствовать концу аудиозаписи.
При наложении голоса специалиста на аудиозапись с микрофона испытуемого на основе ПО, предназначенного для определения сходства и разницы между сигналами, производят вычитание голоса специалиста. На выходе генерируется файл с разницей, отражающий только аудиозапись голоса испытуемого в процессе коммуникации. В случае сохранения артефактов за счёт наложения голосов, эти участки аудиозаписи исключаются из анализа.
Для завершения подготовки файла для проведения сравнительного анализа по заявляемому способу из аудиозаписи, соответствующей первому блоку стимульного воздействия, исключается начальная часть, остаётся запись в массиве дискретных значений сигнала, пригодная для сравнительного анализа по блокам стимульного воздействия.
Анализ аудиозаписи, отражающий моторные проявления, связанный с функционированием голосовой мышцы испытуемого, происходит по различным параметрам.
Амплитуда (dB), отражает изменение громкости голоса. В нашем случае амплитуда по отношению к оцифрованному сигналу – это значение выборки. Производим замеры дискретных значений уровня (амплитуд) в сопоставляемых блоках стимульной системы. Анализируя множества дискретных значений уровня аудиозаписи в каждом из блоков стимульной системы, получаем картину динамики показателей по каждому блоку ИС, СПС, НСИС. Полученный массив данных подвергается анализу с расчётом показателей достоверности в соответствии с заявляемым способом.
Пиковая амплитуда – то есть абсолютная величина максимального из полученных дискретных значений уровня звука. Для вычисления среднеквадратичного значения (СКЗ) амплитуды возводим в квадрат полученные значения, вычисляем среднее значение получившегося множества, а затем извлекаем из него корень, если имеется N значений и х(i) – амплитуда i-ого дискретного значения, тогда
СКЗ амплитуды = .
При измерении амплитуд, соответствующих разным фазам, вместо амплитуды и фазы измеряется две амплитуды, соответствующие разным фазам. Одна из этих фаз представляется косинусом, другая – синусом.
Мощность.  Для определения полной мощность (ПМ) за период времени складываются квадраты отсчетов, среднее значение квадратов дискретных значений пропорционально средней мощности.
Спектральная плотность мощности (СПМ) – это функция, описывающая распределение мощности сигнала в зависимости от частоты, то есть мощность, приходящаяся на единичный интервал частоты. СПМ сигнала сохраняет информацию только об амплитудах спектральных составляющих (информация о фазе теряется), поэтому все сигналы с одинаковым спектром амплитуд и различными спектрами фаз имеют одинаковые спектральные плотности мощности. Оценка СПМ может выполняться методом преобразования Фурье, предполагающего получение спектра в области частот посредством быстрого преобразования Фурье (БПФ) или иным методом.
Относительная мощность в нашем случае означает соотношение мощности в сопоставлении по блокам стимулов по заявляемому способу. На основе этого параметра сравниваются два звука, соответствующих сопоставляемым блокам стимулов, для этого берется отношение их мощности.
Для сравнения ИС с СПС, а затем СПС с НСИС используется следующий подход. Предположим что X[1..N] и Y[1..N] - массивы чисел, одинакового размера N, содержащие значения спектральной мощности, соответствующие периодам сопоставляемого стимульного воздействия. Тогда мера сходства между ними вычисляется по следующей формуле:
где    Mx и My - математические ожидания для массивов X[] и Y[], соответственно, вычисляющиеся по следующей формуле:
Кроме этого оценивается усредненная спектральная плотность мощности (усиление/ослабление мощности), соотношение средней амплитуды и средней мощности, потеря звука. Для этого с помощью цифрового алгоритма обработки звука устанавливается, имеется ли на выходе разница (дБ), т.е. устанавливается – насколько звук, соответствующий ИС-блоку, слабее/сильнее СПС-блока, соответствующим образом сравнивается период СПС-блока с НСИС-блоком.
0
1
t
Частота – обусловлена колебаниями голосовых складок (герц/сек.). Звук раскладывается на синусоидальные волны, это позволяет построить частотный спектр звука. Спектр частот звуковой волны представляет собой график зависимости амплитуды от частоты. Для измерения амплитуды одной частоты умножается имеющийся сигнал на синусоиду той же частоты, полученные отсчёты складываются. При записи в символьном виде отсчеты имеют значения s, s, … , s, …. Переменная t – это номер отсчета, заменяющий значение времени. Измеряется амплитуда частоты f в первом приближении, при вычислении следующей суммы:
f
A =
Значения t и f не соответствуют в точности времени и частоте. Суммирование дает число, пропорциональное амплитуде. Повторение этих вычислений для различных значений f, позволяет измерить амплитуду всех частот в сигнале.
Спектральная плотность апериодической функции отражает характерные особенности, проявляющиеся в результате частотного анализа. Здесь с помощью пары преобразований Фурье определяется связь между апериодической функцией времени и ее комплексным спектром.
Кроме этого измеряется частота и продолжительности пауз и другие аудиопараметры.
Второй подход к функционированию данного модуля связан с использованием искусственного интеллекта.
Третий – связан с пространственной ориентацией, на основе не менее трёх микрофонов, расположенных в пространстве по отношению к источнику звука, что позволяет отслеживать 3D позицию объекта, обусловленную изменениями его положения (схемы взаиморасположения) по отношению к микрофонам на различных этапах стимульного воздействия.
Четвёртый вариант – связан с использованием одного речевого микрофона с ручной и (или) автоматизированной системой самонаведения на объект исследования.
Кроме этого предусмотрен прерыватель, позволяющий отключать микрофон испытуемого во время озвучивания вербальных стимулов ведущим коммуникатором
Независимо от выбранной системы оценки результатов, базирующейся на непосредственном анализе материалов, осуществляемых сведущим лицом на основе их распознавания по верифицированным признакам или автоматизированно на основе заявляемого устройства, после получения образцов реакций осуществляется их дифференциация по типам реагирования по каждому признаку (в случае непосредственной оценки) и (или) по региональным анатомо-физиологическим зонам, выделенным для автоматизированного анализа с помощью заявляемого устройства или  какого-то иного устройства, функционирующего по канонам сравнительного анализа реакций, полученных на основе стимульного воздействия, с выделением соответственно А/А1-типов реагирования, отражающих динамику моторных реакций при сообщении достоверных (безошибочных) данных, либо В/В1-типов, указывающих на недостоверность (ошибочность) данных, что позволяет определить доминирующую тенденцию и сделать окончательный вывод.
При сравнении по схеме: ИС→СПС→НСИС, каждый тип реагирования характеризовался по принципу «больше-меньше» (соответственно возрастанию, убыванию уровня реакций).
А-тип (больше-меньше-больше). Проявлялся динамикой реагирования, связанной со снижением уровня реакций по СПС по сравнению с ИС и возрастанием реакций на НСИС при сопоставлении с СПС.
А1-тип (меньше-больше-меньше). Характеризовался динамикой, обусловленной повышением уровня реагирования на СПС при сравнении с ИС и снижением уровня реагирования на НСИС при сопоставлении с СПС.
В-тип (меньше-больше-больше). Характеризовался более высоким уровнем реакций на СПС при сопоставлении с ИС и ещё более высоким уровнем реагирования по результатам НСИС при сравнении с СПС стимуляцией.
В1-тип (больше-меньше-меньше). Наиболее высокий уровень реагирования отмечался на фоне ИС, превышающий уровень СПС, при этом уровень реакций на НСИС, был меньше чем на СПС по отношению к фрагменту, который соотносится с вопросом, подлежащим разрешению на основе СИА.
Способ в зависимости от задач (процессуальных или непроцессуальных) позволяет использовать для формулирования выводов как одну из систем оценок, непосредственно-экспертную, осуществляемую сведущим лицом или автоматизированную, так и их сочетание. При автоматизированной оценке может использоваться один из модулей устройства, какое-то их сочетание, так и вся совокупность модулей заявляемого устройства.
При реализации СИА на основе сочетания непосредственной визуальной оценки с автоматизированной оценкой, производимой с использованием заявляемого устройства, вывод по результатам исследования учитывает каждую из них, при этом вывод по результатам непосредственной (визуальной) оценки базируется на совпадении двух промежуточных выводов по группам признаков, либо вывод осуществляется на основе вычисления разности в доминировании контрольной и проверочной тематики по совокупности всех информативных параметров и сопоставляется со стандартизированной шкалой.
Сочетание непосредственной экспертной оценки, осуществляемой сведущим лицом с автоматизированной регистрацией и оценкой на основе заявляемого устройства являются обязательными, если исследование носит процессуальный характер, а заключение используется в качестве доказательства в судопроизводстве.
Присутствие статистически достоверной разницы (СДР) в сопоставляемых массивах данных, отражающих моторную активность под воздействием разнопланового стимульного воздействия, является существенным моментом в обосновании выводов. Это связано с тем, что наличие СДР в автоматизированной оценке влияет на категоричность выводов, сделанных по результатам оценки, произведённой непосредственно судебным экспертом, за счёт увеличения категоричности последней на одну ступень.
При инициировании ситуационно-информационного анализа (СИА), отражающего подтверждение результата с расчётом показателей вероятности и достоверности выводов, дополнительно используются компьютерные программы, предназначенные для статистической обработки данных, либо применяются специальные программы с интегрированными статпакетами.
Примеры использования заявленного способа в рамках экспертных процедур по уголовным делам.
Пример 1.
Рассмотрим в качестве примера фрагмент автоматизированной оценки на основе пассивного модуля результатов мимической активности из экспертного заключения № 223/18, связанного с исследованием фигуранта П.М.С., подозреваемого в совершении преступления в соответствии с ч. 2 ст. 162 УК РФ.
На основе автоматизированной обработки данных были выделены два массива чисел. Первый – отражал доминирование контрольной тематики, где среднее значение с учётом количества и выраженности реакций составило 12,1 ± 1,83. Второй – был связан с проверочной тематикой и составлял 8,3 ± 2,22. Произведенный расчет достоверности позволил выявить разность, значимую на уровне р < 0,05, при доверительном интервале от – 95,000% до + 95,000%.
Присутствие статистически достоверной разницы (СДР) в сопоставляемых массивах данных, отражающих моторную активность под воздействием контрольных или проверочных стимулов, является существенным моментом в обосновании выводов. Это связано с тем, что наличие СДР в автоматизированной оценке влияет на категоричность выводов, сделанных по результатам оценки, произведённой непосредственно судебным экспертом, за счёт увеличения категоричности последней на одну ступень.
В нашем примере разность в показателях, отражающих доминирование контрольной и проверочной тематики по группе (фациальная моторика), составила менее 16,6% от числа информативных признаков. Поэтому сделать вывод по результатам непосредственной оценки моторной активности по указанной группе признаков не представилось возможным. Однако, с учётом автоматизированной обработки данных, вывод по группе был расценен как вероятностный.
Пример 2.
Из постановления о назначении судебной экспертизы по оценке достоверности сообщаемой информации: выявляются ли в ходе оценки достоверности (безошибочности) сообщаемой информации потерпевшего Б., 08.09.1964 г.р., реакции, свидетельствующие о том, что он передал 22.05.2016 года З., 27.12.1963 г.р., денежные средства в размере 80000 рублей за содействие в непривлечении ОАО к административной ответственности в виде штрафа за допущенные нарушения?
Из заключения эксперта № 289/17: оценка моторной активности по видеозаписи осуществлялась по верифицированным признакам экспертным путем на основе визуального анализа динамики моторной активности и автоматизированно. В процессе исследования записи структурированного интервью отслеживалась и протоколировалась динамика моторной активности по трем группам признаков: «разноуровневая моторика» (первая группа); «физиологически обусловленная моторика» (вторая группа); «фациальная моторика»(третья группа).
Автоматизированный анализ моторной активности на основе устройства DetectInfo LLC (см. фиг. 4) производился по двум локальным анатомическим зонами (область головы, область преимущественного расположения кистей рук). Соотнесение количества и выраженности реакций осуществлялось программным путём по параметрам, отражающим моторную активность в диапазонах: 0-5 точек; 6-10; 11-15 и т.д. вплоть до 296-300. Статистическая обработка полученных результатов производилась с использованием пакета статистических программ STATISTICA (data analysis) software system), version 6 фирмы Stat Soft, Inc., США (2001).
В ходе исследования установлено: по первой группе признаков  получены более выраженные, системные реакции на НСИС по сравнению с СПС по соотношению показателей реагирования по параметру РД4 – 23,34-7,52-4,50; МРДТ – 5,76-4,52-4,25; КОДНС – 1,64-0,38-0,00. Одновременно получены более выраженные, системные реакции на СПС стимулы по сравнению с НСИС по параметрам: РД1 – 24,33-21,82-26,88; РД2 – 0,49-0,00-0,38; РД3 – 10,19-5,83-13,25; КОДС –0,33-0,56-3,38. Таким образом, соотношение показателей, указывающих на ошибочность/безошибочность сообщаемых данных по первой группе признаков, составило 3/4.
При оценке моторной активности по второй группе признаков получены более выраженные реакции на НСИС стимулы по сравнению с СПС по соотношению показателей реагирования на ИС, СПС и НСИС вопросы по параметрам: ПД – 0,16-0,19-0,50. Одновременно получены более выраженные, системные реакции на СПС стимулы по параметрам: БЛ – 44,88-39,50-42,63; РФД (РРД) – 1,15-0,38-1,13; ВД – 2,79-1,69-2,87. Таким образом, соотношение показателей, указывающих на ошибочность/безошибочность сообщаемых данных во второй группе признаков, составляло 1/3.
В третьей группе получены более выраженные, системные реакции на СПС стимулы по сравнению с НСИС по параметрам: ВЛФД – 2,79-1,88-2,13; СЛФД – 0,82-1,50-1,38; НЛФД – 5,10-3,01-5,38. Таким образом, соотношение показателей, указывающих на ошибочность/безошибочность сообщаемых данных по третьей группе признаков, составляло 0/3.
Общее соотношение показателей, указывающих на достоверность (безошибочность) недостоверность (ошибочность) сообщаемых данных структурированного интервью на основе экспертного подхода составило 4/10 за счёт преобладанияя числа реакций на СПС. Это указывает на то, что Б. обладает сведениями по обстоятельствам дела и сообщает достоверные (безошибочные) данные (см. таблицы 2, 3, 4, 5, 6).
Таблица 2
Результаты экспертной оценки динамики  моторной активности
Группы и подгруппы моторной активности
Показатели замеров по блокам вопросов:
ИС
СПС
НСИС
1.Разноуровневая моторика
1.1. РД 1
24,33
21,82
26,88
1.2. РД 2
0,49
0,00
0,38
1.3. РД 3
10,19
5,83
13,25
1.4. РД 4
23,34
7,52
4,50
1.5. МРДТ
5,76
4,52
4,25
1.6. КОДС
0,33
0,56
3,38
1.7. КОДНС
1,64
0,38
0,00
2. Физиологически обусловленная моторика
2.1. БЛ
44,88
39,50
42,63
2.2. РФД (РРД)
1,15
0,38
1,13
2.3. ПД
0,16
0,19
0,50
2.4. ВД
2,79
1,69
2,87
3. Фациальная моторика
3.1. ВЛФД
2,79
1,88
2,13
3.2. СЛФД
0,82
1,50
1,38
3.3. НЛФД
5,10
3,01
5,38
3.4. ГФД
0,16
0,00
0,00
Таблица 3
Результаты автоматизированной оценки моторной активности
по частоте и выраженности признаков (проекция головы)
№№
Диапазон
Доминирование СПС
Диапазон
Доминирование НСИС
ИС
СПС
НСИС
∑ НКП
ИС
СПС
НСИС
∑ НКП
0-5
47,62
43,23
50,29
16
20
7,71
8,87
9,21
25,79
6-10
13,02
18,73
16,17
47,92
51
55
2,74
4,93
6,30
13,97
11-15
9,77
11,34
9,21
30,32
116
120
0,85
1,64
3,07
5,56
21-25
5,65
10,02
8,57
24,24
176
180
0,68
0,82
1,13
2,63
26-30
5,31
7,72
7,60
20,63
216
220
0,85
0,82
0,64
2,31
31-35
5,13
8,21
4,36
17,88
221
225
0,51
0,65
1,13
2,29
36-40
3,59
7,72
5,01
16,32
241
245
0,51
1,15
1,29
2,95
41-45
3,76
5,91
5,01
14,68
46-50
2,91
7,56
4,20
14,67
56-60
3,08
5,42
4,04
12,54
61-65
3,08
6,24
3,07
12,39
66-70
2,23
4,76
3,07
10,06
71-75
2,06
5,09
4,36
11,51
76-80
2,56
4,27
2,74
9,57
81-85
1,88
4,76
2,74
9,38
86-90
2,23
5,09
1,94
9,26
91-95
2,23
3,94
2,10
8,27
96-100
2,40
2,79
1,77
6,96
101-105
1,19
3,12
0,80
5,11
106-110
2,22
2,79
1,94
6,95
111-115
2,05
2,63
1,77
6,45
121-125
1,19
2,63
1,61
5,43
126-130
1,37
2,63
2,10
6,1
131-135
1,02
2,30
1,94
5,26
136-140
1,02
2,30
1,45
4,77
141-145
0,51
1,64
1,13
3,28
146-150
0,85
3,45
0,80
5,1
151-155
1,19
1,97
1,77
4,93
156-160
0,68
1,97
1,13
3,78
161-165
0,51
2,30
0,64
3,45
166-170
1,02
1,64
0,48
3,14
171-175
0,68
2,30
0,97
3,95
181-185
0,85
1,64
0,97
3,46
186-190
0,85
0,82
2,10
3,77
191-195
0,68
2,30
0,80
3,78
196-200
0,85
1,97
1,13
3,95
201-205
1,02
2,63
2,10
5,75
206-210
1,54
1,64
1,29
4,47
211-215
0,85
0,82
1,29
2,96
226-230
0,51
0,32
0,48
1,31
231-235
0,00
1,15
0,80
1,95
236-240
0,34
0,82
0,80
1,96
246-250
0,34
0,32
0,97
1,63
251-255
0,51
0,82
0,48
1,81
256-260
1,02
0,49
0,64
2,15
261-265
0,68
1,31
0,64
2,63
266-270
0,51
0,82
0,48
1,81
271-275
0,34
0,32
0,80
1,46
276-280
0,68
0,49
0,64
1,81
281-285
0,34
1,31
0,32
1,97
286-290
0,51
0,82
0,48
1,81
291-295
0,68
0,49
0,80
1,49
296-300
1,02
0,32
0,48
1,82
Таблица 4
Т-критерий для зависимых выборок при условии доминирования СПС > НСИС
и НСИС > СПС
Переменная
n
Среднеезначение по∑ ИС-СПС-НСИС
Стд.откл разн.
t
p
Доверит.– 95,000%
Доверит.+ 95,000%
СПС > НСИС
53
36,90
НСИС > СПС
7
18,67
10,52
4,58
0,003754
8,49
27,95
Примечание: отмечена разность, значимая на уровне р < 0,05.
Таким образом, результаты автоматизированного анализа применительно к обозначенной локальной зоне совпадают с выводами, полученными на основе экспертной оценки.
Таблица 5
Результаты автоматизированной оценки моторной активности
по частоте и выраженности признаков (проекция расположения кистей)
№
Диапазон
Доминирование СПС
Диапазон
Доминирование НСИС
ИС
СПС
НСИС
∑ НКП
ИС
СПС
НСИС
∑ НКП
11-15
34,94
36,65
32,34
103,93
0-5
84,28
62,95
61,77
209,00
21-25
20,72
37,31
29,11
58,03
6-10
49,85
36,82
35,57
122,40
26-30
17,30
25,47
20,86
63,63
16-20
27,40
30,08
30,08
87,56
31-35
14,38
22,84
18,76
55,98
41-45
8,73
13,80
14,23
36,76
36-40
10,96
17,58
15,84
44,38
46-50
6,85
12,82
14,55
34,22
51-55
6,16
10,84
10,18
27,18
56-60
4,11
7,23
7,76
19,10
71-75
2,74
6,08
5,49
14,31
61-65
4,96
7,72
7,92
20,60
76-80
3,59
5,42
3,71
12,72
66-70
4,11
6,57
6,79
17,47
81-85
1,54
4,60
4,20
10,34
86-90
1,54
2,63
3,55
7,72
96-100
2,74
2,46
3,07
8,27
91-95
2,05
2,30
3,55
7,90
106-110
1,37
1,31
2,10
4,78
101-105
2,05
1,80
1,77
5,62
111-115
1,19
0,98
2,42
4,59
151-155
0,34
0,65
1,13
2,12
116-120
1,19
0,98
1,13
3,30
186-190
0,51
0,16
0,16
0,83
121-125
1,02
0,65
1,94
3,61
191-195
0,00
0,00
0,32
0,32
126-130
0,85
0,65
1,61
3,11
201-205
0,51
0,16
0,00
0,67
131-135
0,85
0,49
1,61
2,95
206-210
0,51
0,00
0,00
0,51
136-140
0,51
0,00
1,77
2,28
231-235
0,17
0,00
0,00
0,17
141-145
0,68
0,32
0,64
1,64
246-250
0,00
0,16
0,16
0,32
146-150
0,68
0,00
0,97
1,65
276-280
0,34
0,16
0,00
0,50
156-160
0,85
0,00
0,97
1,82
296-300
0,17
0,00
0,00
0,17
161-165
0,34
0,32
0,97
1,63
166-170
0,51
0,00
0,48
0,99
171-175
0,68
0,00
0,48
1,16
176-180
0,51
0,00
0,48
0,99
181-185
1,02
0,00
0,80
1,82
196-200
0,17
0,00
0,16
0,33
211-215
0,00
0,00
0,16
0,16
216-220
0,00
0,32
0,32
0,64
221-225
0,17
0,00
0,16
0,33
226-230
0,17
0,00
0,16
0,33
236-240
0,00
0,16
0,00
0,16
241-245
0,17
0,00
0,16
0,33
251-255
0,00
0,00
0,16
0,16
256-260
0,00
0,00
0,16
0,16
261-265
0,17
0,00
0,16
0,33
266-270
0,34
0,00
0,16
0,50
271-275
0,00
0,00
0,16
0,16
281-285
0,17
0,00
0,16
0,33
286-290
0,00
0,00
0,00
0,00
291-295
0,00
0,00
0,00
0,00
Таблица 6
Т-критерий для зависимых выборок при условии доминирования СПС > НСИС
и НСИС > СПС
Переменная
n
Среднеезначение по∑ ИС-СПС-НСИС
Стд.откл разн.
t
p
Доверит.– 95,000%
Доверит.+ 95,000%
СПС > НСИС
40
23,61
НСИС > СПС
20
13,47
10,71
4,01
0,000903
4,80
15,46
Примечание: отмечена разность, значимая на уровне р < 0,05.
Таким образом, результаты автоматизированного подсчёта и анализа в указанной зоне совпадают с общими выводами, полученными на основе экспертной оценки, что указывает на то, что Б. обладает сведениями по обстоятельствам дела и сообщает достоверные (безошибочные) данные.
Вывод: в ходе исследования потерпевшего Б., 08.09.1964г.р., выявляются реакции, свидетельствующие о сообщении им достоверных (безошибочных) данных, указывающих на его осведомленность в части того, что 22.05.2016 года, располагаясь на месте переднего пассажира в салоне автомобиля рядом с З., 27.12.1963 г.р., находящимся на месте водителя, он в его присутствии положил денежные средства в размере 80000 рублей между страниц предмета, напоминающего книгу (органайзер, блокнот, записную книжку и т.п.), либо при тех же обстоятельствах, располагаясь за пределами салона автомобиля, положил на автомобильное сиденье через приоткрытое окно указанную сумму денежных средств (иные варианты действий в материалах дела не представлены), которые предназначались З. за содействие в непривлечении ОАО к административной ответственности. Вывод носит категоричный характер.
Изобретение позволяет повысить оперативность и достичь высокой степени достоверности. Способ не требует специальных условий к месту и времени проведения,
обеспечивает возможность непосредственного изучения испытуемого на различных этапах уголовного судопроизводства, включая полевые условия или судебное заседание; возможность опосредованного и дистанционного изучения испытуемого на основе оценки материалов, отражающих параметры моторной активности.
Заявляемый способ, в отличие от существующих, рассматривается как открытая система, что дает ряд преимуществ в виде возможности сочетания с любыми современными способами и устройствами сбора и анализа полученных данных, включая использование существующих и оригинальных программных продуктов.
Преимуществом изобретений является бесконтактная технология; низкая стоимость исследования; низкая себестоимость устройства; использование при различной степени освещенности; не требуется нанесение маркеров на объект исследования.
Предлагаемый способ можно рассматривать как новый вид криминалистических судебных экспертиз с включением в систему классификации и стандартизации за счет получения массивов данных, которые подвергаются статистической обработке по канонам больших статистических групп с расчётом вероятности выводов; исключения ошибок 1-го типа по выводам о достоверности (недостоверности) сообщаемых сведений, связанных с ситуационной тревожностью или обусловленных особенностями личности и ошибками 2-го типа, связанными с пропуском цели; установления объективной картины события (факта, действия и т.д.) путём определения достоверности (безошибочности), недостоверности (ошибочности) сообщаемой информации; высокой точности в подсчётах реакций; сочетание непосредственной экспертной оценки, осуществляемой сведущим лицом, с автоматизированной за счёт заявляемого устройства.