Евгений Ищенко: О криминалистике и не только: избранные труды

Работая по конкретному уголовному делу, следователь нередко затрудняется в уяснении криминалистических особенностей того или иного вида или группы преступлений, а также в выборе оптимальных подходов к их раскрытию и расследованию. Другими словами, ему необходима, образно говоря, криминалистическая матрица расследования, наложив которую на сложившуюся (или исходную) следственную ситуацию, он мог бы четко сориентироваться: что и (главное!) как ему предстоит сделать для достижения нужного результата: установления и изобличения виновных лиц и оправдания невиновных, если они оказались в силу сложившихся обстоятельств под подозрением в совершении преступления.

В 1990 г. автором этих строк была констатирована необходимость разработки информационных моделей расследования определенных видов и групп преступлений. Их разработку предлагалось вести с использованием электронно-вычислительной техники на основе анализа больших массивов уголовных дел о преступлениях, наиболее распространенных, сложных для раскрытия и доказывания вины. Было высказано мнение, что такие модели будут более полезными для практики расследования преступлений, чем криминалистические характеристики, и не станут вызывать тех претензий, которые предъявляются к последним 13.

Однако и это предложение не было практически реализовано, хотя содержало в себе подход, позволяющий многократно повысить практическую полезность криминалистических рекомендаций: компьютерный анализ значительных массивов уголовных дел определенных категорий с целью аккумулирования опыта их раскрытия и расследования с выдачей результатов в виде типовых криминалистических операций, информационных моделей, алгоритмов и программ расследования. Он тем более необходим, что такие криминалистические рекомендации должны были ориентироваться на следователей, имеющих небольшой опыт работы по специальности, чтобы вооружить их четкими алгоритмическими руководствами к действию в различных следственных ситуациях.

Поскольку качество следственного аппарата за прошедшие годы существенно снизилось: уменьшилось количество опытных следователей, возросло в их среде число вчерашних студентов, в системе МВД России появилась довольно значительная прослойка следователей, не имеющих юридического образования и даже вообще высшего образования, – то высказанные двенадцать лет назад предложения приобрели еще большую актуальность. И, тем не менее, работа по алгоритмизации следственной деятельности, можно сказать, не ведется, хотя компьютерное обеспечение правоохранительных органов с тех пор существенно улучшилось: компьютер из громоздкой диковинки превратился в рабочий инструмент, в том числе и рядовых следователей в целом ряде регионов страны.

Вышеизложенное позволяет предложить путь наполнения криминалистической характеристики преступлений ценным практическим содержанием. Останется у нее после этого старое название, будет она именоваться информационной моделью расследования или криминалистической матрицей – не суть важно. Будучи результатом компьютерного анализа больших массивов уголовных дел, как законченных расследованием в определенном административном округе России, так и оставшихся нераскрытыми, они должны сконцентрировать в себе все криминалистически ценное (положительный опыт), а также выявленные ошибки и упущения (отрицательный опыт), чтобы стать для следователей руководствами к действию при расследовании конкретных уголовных дел определенных категорий.

Будучи облеченными в четкие криминалистические алгоритмы и программы расследования, эти рекомендации позволят резко поднять качество следственной деятельности, в первую очередь по наиболее распространенным и сложным для раскрытия преступлениям. Такие рекомендации будет легко ввести в локальные вычислительные сети и даже отдельные персональные компьютеры, которые пока у многих следователей выполняют функции пишущей машинки.

«Административно-географический» подход к анализу массивов уголовных дел позволит нивелировать их особенности, а значит, установить более надежные корреляционные связи между элементами криминалистической характеристики, информационной модели, матрицы. Тогда разработки, касающиеся, например, Московской области, не придется приноравливать к Мурманской или Читинской областям, которым гораздо ближе, соответственно, Архангельская и Иркутская области.