СУдебная экспертиза. 1 Понятие и сущность специальных знаний
 Скачать 0.64 Mb.
|
|
89 Экспертные ошибки Экспертные ошибки - это не соответствующие объективной действительности суждение эксперта или его действия, которые не приводят к цели экспертного исследования и являются результатом добросовестного заблуждения. Экспертные ошибки неоднородны и могут быть разделены на три класса: ошибки процессуального характера; гносеологические ошибки; деятельностные (операционные) ошибки. 1. Ошибки процессуального характера нарушение экспертом процессуального режима и процедуры производства экспертизы; выход эксперта за пределы своей компетенции; выражение экспертной инициативы в не предусмотренных законом формах; самостоятельное собирание материалов и объектов экспертизы; обоснование выводов материалами дела, а не результатами исследования; осуществление не санкционированных судом (следователем) контактов с заинтересованными лицами; принятие поручения на производство экспертизы и материалов от неуполномоченных лиц; несоблюдение процессуальных требований к заключению эксперта (в том числе отсутствие в заключении необходимых по закону реквизитов). 2. Гносеологические ошибки Их причина в сложности процесса экспертного познания. Эксперт может допустить их при познании сущности, свойств, признаков объектов экспертизы, отношений между ними, а также при оценке результатов познания, итогов экспертного исследования, их интерпретации. Гносеологические ошибки делятся на: логические; фактические (предметные). Логическая ошибка - это нарушение какого-либо закона, правил и схем логики. Логические ошибки связаны с нарушением в акте мышления законов и правил логики, некорректным применением логических приемов и операций, например смешение причинной связи с простой последовательность во времени или обоснование тезиса аргументами, из которых данный тезис логически не вытекает. Фактические ошибки обусловлены незнанием предмета и фактического положения дел. Фактические (предметные) ошибки проистекают от искаженного представления об отношениях между предметами объективной действительности. Кстати, распространенная омонимия - смешение или подмена понятий - также относится к фактическим ошибкам, а не к логическим. 3. Деятельностные (операциональные) ошибки Эти ошибки связаны с осуществляемыми экспертом операциями (процедурами). Могут заключаться в нарушении предписанной последовательности этих процедур, в неправильном использовании средств исследования или использовании непригодных технических и иных средств исследования, в получении недоброкачественного сравнительного материала и т.д. Причины объективных, независящих от эксперта, ошибок: отсутствие разработанной и апробированной методики; несовершенство используемой экспертной методики; применение ошибочно рекомендованных методов; применение методов, находящихся в стадии экспериментальной разработки; применение неисправного оборудования; использование методов и приборов, не обладающих достаточной чувствительностью или разрешающей способностью; использование для измерений физических величин приборов, не относящихся к сертифицированными средствам измерений; применение неповеренных средств измерений и эталонов; использование неаттестованных методик измерений физических величин; использование неправильных математических моделей и компьютерных программ; применение нелицензионных компьютерных программ; отсутствие полных данных, характеризующих идентификационную и диагностическую значимость признаков, устойчивость их отображений в следах и др. Причины субъективных экспертных ошибок: профессиональная некомпетентность эксперта: незнание современных экспертных методик, неумение пользоваться теми или иными техническими средствами, инструментами; неприменение рекомендованного метода, оптимального для данной экспертной ситуации; неправильная оценка идентификационной значимости признаков, результатов, полученных другими членами комиссии при производстве комплексной экспертизы, и т.д.; неполнота или односторонность исследования; пренебрежение правилами и условиями применения методик экспертного исследования и технических средств; профессиональные упущения эксперта: небрежность, неаккуратность, поверхностное производство исследования, пренебрежение методическими рекомендациями, правилами пользованиями техническими средствами и приборами, неполное выявление существенных признаков объекта; использование не всех известных эксперту методов исследования, игнорирование тех или иных свойств объектов или их взаимозависимости. Экспертные ошибки могут быть связаны с определенными чертами личности эксперта: дефекты или недостаточная острота органов чувств эксперта: зрения, слуха и т.д.; неординарное психологическое состояние эксперта или его измененное сознание, например вследствие болезни, переутомления, стресса, тревоги, эмоционального или психического напряжения, поспешности; характерологические свойства личности эксперта (неуверенность в своих знаниях, повышенная внушаемость, мнительность, конформизм или, наоборот, излишняя самоуверенность, амбициозность, пренебрежение мнением коллег); психоэмоциональные свойства эксперта (темперамент, психологическая устойчивость, волевые качества, мотивационные установки и т.д.); стремление проявить экспертную инициативу без достаточных к тому оснований, утвердить свой приоритет в применении нетривиальных методов и оригинальных решений экспертной задачи, отличиться новизной и дерзостью решения, самобытностью суждений и неординарностью выводов; логические дефекты умозаключений эксперта; дефекты в организации и планировании экспертного исследования. На ошибочность заключения эксперта могут повлиять и сами материалы дела, заключение предшествующей экспертизы и некритическое его осмысление, а также поведение вышестоящих руководителей, следователя, иных участников судопроизводства. Когда ошибки обнаруживают? при проверке самим экспертом хода и результатов проведенного им исследования на любой его стадии, и особенно на стадии формирования вывода; при анализе и обсуждении результатов экспертного исследования, осуществляемого комиссией экспертов при производстве однородной комиссионной и комплексной экспертизы; при анализе экспертом или специалистом заключений предшествующих экспертиз; при контроле хода и результатов экспертного исследования руководителем экспертного учреждения; при производстве экспертизы; при оценке заключения эксперта следователем или судом (первой, апелляционной, кассационной, надзорной инстанций); в процессе обобщения экспертной практики, осуществляемом в практических или научных целях. Существенное для судопроизводства значение имеют ошибки, которые повлекли или могли повлечь неправильный вывод эксперта. При обнаружении таких ошибок эксперт или руководитель экспертного учреждения обязан поставить в известность орган, назначивший экспертизу. Важно отличать экспертные ошибки и заведомую ложность заключения, т.е. умышленное действие, направленное на сознательное и целенаправленное игнорирование или умалчивание при исследовании существенных фактов и свойств объекта экспертизы. Заведомо ложное заключение может состоять в осознанных неверных действиях по проведению экспертизы, умышленно неверном применении или выборе методики экспертного исследования, заведомо неправильной их оценке. Осознание ложности своих выводов или неправильности действий исключает заблуждение как такое психологическое состояние, при котором субъект не осознает неправильности своих суждений или действий. Такое заблуждение является добросовестным. Эксперт искренне полагает, что он мыслит и действует правильно. Причина ошибочности экспертного заключения может быть не только в допущенных экспертом ошибках. Экспертное исследование может быть выполнено безупречно, сделанные выводы полностью соответствовать полученным результатам. Но если исходные данные были ошибочными или исследуемые объекты не имели отношения к делу, были фальсифицированы, то и заключение эксперта в аспекте установления истины по делу окажется ошибочным. Однако в этом случае нельзя говорить об экспертной ошибке, поскольку причиной ошибочного заключения является ошибка субъекта, назначившего экспертизу, либо его умышленно неправильные действия, правонарушения. Как предупредить возникновение экспертных ошибок? Возможности предупреждения экспертных ошибок во многом зависят от специфики того или иного рода или вида судебной экспертизы. Можно выделить следующие подходы: полноценность, доброкачественность, полнота и достаточность представляемых на экспертизу объектов и материалов; совершенствование методов и средств экспертного исследования, внедрение в экспертную практику современных высокотехнологических и компьютеризированных методов исследования объектов экспертизы, активное развитие информационного обеспечения экспертной деятельности; профессиональная подготовка квалифицированных экспертных кадров, подтверждение и повышение квалификации экспертов в рамках целевой профессиональной переподготовки; контроль качества экспертных исследований, в том числе взаимное и внешнее контрольное рецензирование экспертных заключений с привлечением независимых специалистов. 91. Программные комплексы компьютерного моделирования и выполнения расчетов по известным формулам и алгоритмам. Моделирование – процесс построения и использования модели. Под моделью понимают такой материальный или абстрактный объект, который в процессе изучения заменяет объект-оригинал, сохраняя его свойства, важные для данного исследования. Компьютерное моделирование как метод познания основано на математическом моделировании. Математическая модель – это система математических соотношений (формул, уравнений, неравенств и знаковых логических выражений) отображающих существенные свойства изучаемого объекта или явления. Очень редко удается использовать математическую модель для конкретных расчетов без использования вычислительной техники, что с неизбежностью требует создания некоторой компьютерной модели. Рассмотрим процесс компьютерного моделирования более подробно. 2.2. Представление о компьютерном моделировании Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить вычислительные эксперименты, в тех случаях, когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий. Компьютерное моделирование как новый метод научных исследований основывается на: 1. Построении математических моделей для описания изучаемых процессов; 2. Использовании новейших вычислительных машин, обладающих высоким быстродействием (миллионы операций в секунду) и способных вести диалог с человеком. Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма, воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций. 2.3. Построение компьютерной модели Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов – сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д. Итак, к основным этапам компьютерного моделирования относятся: 1. Постановка задачи, определение объекта моделирования: на данном этапе происходит сбор информации, формулировка вопроса, определение целей, формы представления результатов, описание данных. 2. Анализ и исследование системы: анализ системы, содержательное описание объекта, разработка информационной модели, анализ технических и программных средств, разработка структур данных, разработка математической модели. 3. Формализация, то есть переход к математической модели, создание алгоритма: выбор метода проектирования алгоритма, выбор формы записи алгоритма, выбор метода тестирования, проектирование алгоритма. 4. Программирование: выбор языка программирования или прикладной среды для моделирования, уточнение способов организации данных, запись алгоритма на выбранном языке программирования (или в прикладной среде). 5. Проведение серии вычислительных экспериментов: отладка синтаксиса, семантики и логической структуры, тестовые расчеты и анализ результатов тестирования, доработка программы. 6. Анализ и интерпретация результатов: доработка программы или модели в случае необходимости. Существует множество программных комплексов и сред, которые позволяют проводить построение и исследование моделей: - Графические среды - Текстовые редакторы - Среды программирования - Электронные таблицы - Математические пакеты - HTML-редакторы - СУБД и др. 2.4. Вычислительный эксперимент Эксперимент – это опыт, который производится с объектом или моделью. Он заключается в выполнении некоторых действий, чтобы определить, как реагирует экспериментальный образец на эти действия. Вычислительный эксперимент предполагает проведение расчетов с использованием формализованный модели. Использование компьютерной модели, реализующей математическую, аналогично проведению экспериментов с реальным объектом, только вместо реального эксперимента с объектом проводится вычислительный эксперимент с его моделью. Задавая конкретный набор значений исходных параметров модели, в результате вычислительного эксперимента получают конкретный набор значений искомых параметров, исследуют свойства объектов или процессов, находят их оптимальные параметры и режимы работы, уточняют модель. Например, располагая уравнением, описывающим протекание того или иного процесса, можно, изменяя его коэффициенты, начальные и граничные условия, исследовать, как при этом будет вести себя объект. Более того, можно спрогнозировать поведение объекта в различных условиях. Для исследований поведения объекта при новом наборе исходных данных необходимо проведение нового вычислительного эксперимента. Для проверки адекватности математической модели и реального объекта, процесса или системы результаты исследований на ЭВМ сравниваются с результатами эксперимента на опытном натурном образце. Результаты проверки используются для корректировки математической модели или решается вопрос о применимости построенной математической модели к проектированию либо исследованию заданных объектов, процессов или систем. Вычислительный эксперимент позволяет заменить дорогостоящий натурный эксперимент расчетами на ЭВМ. Он позволяет в короткие сроки и без значительных материальных затрат осуществить исследование большого числа вариантов проектируемого объекта или процесса для различных режимов его эксплуатации, что значительно сокращает сроки разработки сложных систем и их внедрение в производство. 92. Автоматизированные рабочие места эксперта-криминалиста с программным комплексом автоматизированного решения экспертных задач, с системой анализа изображения АРМ представляет собой комплекс технических и программных средств, необходимых для проведения криминалистических фотопортретных исследований. В настоящее время программное обеспечение АРМ обеспечивает выполнение следующих функций: Предварительная обработка объектов: ввод в систему графических изображений с различных источников; обработка изображений с целью улучшения их качества; кадрирование и приведение изображения к требуемому масштабу. Ведение баз данных: база данных учета исследуемых объектов; база данных экспертиз. Антропометрические исследования фотопортретов: простановка антропометрических точек и ввод координат по изображению на экране дисплея; вычисление абсолютных и относительных антропометрических характеристик. Поиск в учетных базах с получением рекомендательного списка: по описательным признакам с использованием весовых коэффициентов; по антропометрическим данным; по графическому изображению. Подготовка данных для экспертных суждений об объекте: описание исследуемого объекта количественно (группа признаков, основанная на антропометрических характеристиках, вычисленных по координатам антропометрических точек); описание исследуемого объекта качественно (группа описательных признаков внешности). Проведение парных сравнений произвольного числа объектов па основании количественных и качественных признаков. Использование дополнительных методов исследования и подготовка иллюстрационных материалов для экспертного заключения: совмещение одноракурсных изображений; проверка симметрии; монтаж изображений (вертикальный, горизонтальный, мозаичный); маркировка особенностей, |