37520 (659836), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

у=2Е^-0,5х⁶-0,0025х⁵+0,1179х⁴-2,3978х³-68,558х+998,62

Коэффициент корреляции между исходной (эмпирической) кривой динамики преступности и ее полиномиальной моделью оказался очень высоким:

R=0,926 0,03

Коэффициент детерминации составил R²=0,858. Это значит, что 85,8% всех изменений характера многолетней динамики эпидемического процесса преступности советских военнослужащих объясняется воздействием факторов, имеющих волнообразную временную организацию, близкую полиному шестой степени.

Отсюда есть основания полагать, что в структуре многолетней динамики эпидемического процесса всей преступности в целом действительно должны присутствовать статистически значимые скрытые периодичности с порядковым номером, близким 6-ти, и кратные ему как в большую, так и в меньшую сторону. Можно сказать, что факторы, формирующие многолетнюю тенденцию преступности, действовали на протяжении анализируемого периода с неравномерной интенсивностью, а эффект их действия то постепенно нарастал, то уменьшался. Поэтому основная тенденция движения преступности приобрела криволинейную форму.

Полиномиальная модель динамики преступности показывает, что эффект сочетанного действия теории преступности, уголовной политики и правоохранительной деятельности в отношении всей преступности в Вооруженных Силах СССР был неоднородным на протяжении изученного периода (рис.1). Он был стабильно низким в 1949-1958 гг. (7 лет плато на высоком уровне); затем постепенно повышался в 1959-1971 гг. (22 года снижения преступности) с ее периодическими подъемами в 1960,1967,1970 гг.; потом он снова был стабильным в 1971-1977 гг. (6 лет плато на низком уровне); после чего неуклонно снижался в 1979-1991 гг. (12 лет подъема с резким спадом преступности в 1988-1989 гг. и столь же резким ее ростом в 1990-1991 гг.).

1.2 Проявления цикличности в динамике социальных процессов

Известно, что в данных социального характера могут наблюдаться периодические компоненты, характеризующие процессы принципиально неодинаковой длительности, которые формируются под действием факторов различной природы. Так, кроме годичных колебаний процессов в экономике, существуют циклы длительностью около 11 лет, детально исследованные А.Л. Чижевским¹¹. Описаны большие циклы экономических показателей (циклы Кондратьева)¹² и даже существенно более длительные.

Еще в позапрошлом веке на основе статистического анализа временных рядов было отмечено, что колебания показателей работы промышленности так периодичны, что их неоднократно удавалось предсказывать заранее. Так, Джевонс в XIX веке отметил усиление спекуляции и расстройства торговли в Англии в 1711, 1721, 1732, 1763, 1773, 1783, 1793, 1805, 1815, 1825, 1836-39, 1847, 1857, 1866, 1878 годах, на основе чего рассчитал среднюю продолжительность цикла между соответствующими годами, равную 10,47 лет. Он сопоставил эту величину с периодами смены количества солнечных пятен, которые в среднем составляют 10,45 лет. Тем самым было положено начало исследованиям, в которых экзогенные факторы считаются задающими ритмичность процессов социальной природы, прежде всего, экономических.

Однако работами Тинбергена и Калецкого было показано, что допущений об экзогенных влияниях совсем не требуется, чтобы получить экономический цикл. Нужно лишь учесть инерционность производственных процессов. В реальных условиях могут проявляться влияния на колебания характеристик экономических¹³ как внутренних, так и внешних факторов.¹⁴

Изучая динамику исторического процесса, В.И. Пантин показал его выраженный циклический характер¹⁵. Этот автор дал общее представление о циклах и волнах истории, рассмотрел повторяемость и сходство в историческом развитии, синхронизацию в природе и обществе, многообразие циклов и волн в истории. Он исследовал циклы эволюции международного рынка, известные циклы коньюнктуры Н.Д. Кондратьева, их структуру и продолжительность, общую систему циклов эволюции международного рынка.

В ходе междисциплинарного изучения вопросов прогнозирования преступности в современной России В.Е. Новичков на основе эмпирических сопоставлений без применения математических методов («на глазок») отметил, что «…с 7-ми летней солнечной активностью совпадает рост преступности в различные годы, а с наиболее сильными 3-х летними возмущениями солнца совпадают интенсивные процессы роста количественно-качественных показателей преступности,… а после 3 годового роста, наблюдается последующее снижение преступности и ее относительная 3-4- летняя стабилизация».¹⁶

Бельгийский исследователь А. Кетле (1796-1874) отметил регулярность совершения преступлений и постоянство их числа. Он писал: «Существует бюджет, который выплачивается поистине с ужасающей аккуратностью и правильностью. Это – бюджет тюрем, рудников и эшафотов… Мы можем с полной достоверностью предвидеть, сколько человек запачкают свои руки кровью ближнего, сколько будет подлогов, отравлений; мы можем это сделать с такой же точностью, с какой мы предсказываем количество смертных случаев и рождений в ближайший год» ¹⁷.

Таким образом, многие социальные процессы, включая социально-патологические (преступность) обнаруживают выраженный периодический (циклический) характер, заслуживающий детального изучения как возможная информационная база для математического моделирования и прогнозирования этих процессов.

1.3 Проявления цикличности в динамике эпидемий, эпизоотий и в динамике неинфекционной заболеваемости

Вопросы появления и угасания эпидемий во времени всегда вызывали особый интерес. При этом высказывались разные взгляды на основные типы изменений эпидемического процесса во времени. Нами изучена обширная литература по этой и смежным проблемам.¹⁸

Так, А. Готштейн и И. Добрейцер отмечали волнообразные колебания трех порядков:

1) в связи с сезонным влиянием,

2) в течение жизни одного поколения;

3) вековые эпидемические периоды.¹⁹ При этом все типы изменений эпидемического процесса рассматривались авторами, как периодические. К. Сталлибрасс выделял те же типы изменений динамики эпидемического процесса, но ввел понятие эпидемической тенденции.²⁰ I. Taylor, J. Knowleden²¹ различали четыре типа колебаний заболеваемости во времени:

1) вековые колебания,

2) возвраты эпидемий с интервалами в несколько лет,

3) сезонные изменения,

4) остро колеблющуюся инцидентность. Сезонную периодичность и периодичность в ходе эпидемии на протяжении более или менее одинаковых отрезков времени, превышающих годичный срок, отмечали основоположники советской эпидемиологии В.А. Башенин²² и Л.В. Громашевский²³.

Допускается существование, по крайней мере, трех видов факторов (природного, биологического и социального), в результате действия которых могут иметь место все вышеуказанные типы изменений эпидемического процесса, включая вековые, а динамика заболеваемости может иметь ту или иную тенденцию, на фоне которой проявляются периодические (сезонные и циклические) и апериодические изменения ее уровней.²⁴ Д. Сепетлиев указывает, что динамика эпидемического процесса проявляется в виде тенденций, циклов и случайных вариаций.²⁵

В современной литературе есть указания на цикличность эпизоотий чумы²⁶, холеры²⁷, природно-очаговых инфекций²⁸, шигеллезов²⁹, гипертонических кризов³⁰, наследственных заболеваний человека³¹ и других заразных и незаразных болезней. Думается, что преступность как специфическая форма духовной заболеваемости не составляет исключения из этого правила.

Впервые проблему солнечно-земных связей на научную основу поставил выдающийся русский ученый А.Л.Чижевский в начале прошлого века.³² Он собрал и обобщил огромное количество фактических данных по движению эпидемий чумы, холеры, тифов, скарлатины, дифтерии, малярии и других инфекционных болезней. Методом наложения эпох он показал четкую корреляцию возникновения, распространения и угасания эпидемий с солнечной активностью.

А.Л. Чижевский первый отметил влияние возмущений Солнца на урожайность сельскохозяйственных культур, на колебание популяций диких животных, вспышки массового размножения насекомых. Он впервые высказал смелую гипотезу о корреляции пиков солнечной активности со всплесками социальных бурь и общественных потрясений. В настоящее время широко изучается влияние солнечной активности на атмосферу, гидросферу, литосферу, биосферу Земли, на погоду и, особенно, здоровье человека и диких животных.^33,34,35,36 В период повышенной солнечной активности, особенно во время мощных вспышек, ускоряется образование тромбов в кровеносных сосудах, увеличивается число инфарктов миокарда, мозговых инсультов и гипертонических кризов, в том числе с летальным исходом.^{37 и др.} Уменьшается скорость адекватной реакции нервной системы на внешние раздражители, появляются «немотивированные» сбои поведения. В периоды подъема солнечной активности возрастает частота преждевременных родов, самопроизвольных абортов, токсикозов, младенческой смертности. Причины этих явлений далеко не изучены³⁸, а главное, не осознаны с эпидемиологических позиций.

Мы разделяем мнение,³⁹ что решающим обстоятельством проявления «земного эха солнечных бурь» является «…наличие неустойчивостей в целом ряде электромагнитных процессов на Земле, в земной атмосфере; а изменение солнечной активности играет роль своеобразного «спускового крючка», дающего толчок развитию этих неустойчивостей, которые в свою очередь оказывают непосредственное влияние на биосферу Земли». Есть основания считать, что преступность как специфическое социальное проявление патологии природы человека, носящее черты эпидемического процесса, не составляет исключения из этого правила.

Мы не будем углубляться в обширную литературу по этой проблеме. Приведенные источники - убедительное свидетельство объективности ритмической организации во времени всех процессов мироздания. Наша задача показать неслучайный характер периодичности проявлений эпидемического процесса преступности, которая не составляет исключения из упомянутого правила? С этой целью проведено математическое моделирование многолетней динамики эпидемического процесса всех форм преступности суммарно в Вооруженных Силах СССР за 43 года (1949-1991). Задачей исследования было определение спектральной характеристики исследуемого процесса, построение с учетом его характера математической модели динамики эпидемического процесса преступности, пригодной для компьютерного эксперимента с ней и долгосрочного прогнозирования по ней.

1.4 Материал и методы исследования

Исходным материалом для данного исследования послужили сведения о движении показателей всей преступности суммарно в Вооруженных Силах СССР за период 1949-1991 гг.⁴⁰ (рис.1,2).

В работе использован широкий набор математических методов, в том числе последовательный спектральный анализ в рамках схемы линейных селективных преобразований.^41,42 Выявление скрытых периодичностей как распознавание спектральной структуры реальных процессов по результатам их измерений во времени является важной проблемой теории математической обработки наблюдений. Возникнув еще в конце ХYIII века в связи с запросами астрономии и геофизики, эта проблема продолжает развиваться. Главной областью приложения методов выявления скрытых периодичностей является изучение вибрационных явлений в технике. Анализ полученных виброграмм позволяет выявлять важнейшие периодические компоненты деструктивного характера, обнаруживать основные источники «патогенных» вибраций, осуществить правильную методику виброиспытаний, без которого не обходится создание ни одного изделия новой техники.

Эпидемический процесс биологически заразных (инфекционных) болезней человека, эпидемический процесс преступности как духовно (информационно) заразного явления, имеет все черты социально-патогенной «вибрации» жизни общества и страны под действием факторов природного, социального и иного характера.

Применение методов выявления скрытых периодичностей к изучению динамики классического эпидемического процесса оправдало себя получением замечательных результатов в плане выявления важнейших источников колебаний заболеваемости во времени и организации на этой основе эффективных профилактических и противоэпидемических мероприятий.

Анализ динамики биологически и духовно (информационно) заразных болезней человека и других проявлений социальной патологии методами выявления скрытых периодичностей есть ни что иное, как важный элемент системного эпидемиологического анализа «социальных виброграмм», который позволяет выявлять в них важнейшие периодические компоненты и обнаруживать (эпидемиологически диагностировать) основные источники социальных «вибраций». Без знания этого вопроса невозможно разработать и осуществить правильную методику (в том числе и политику) построения и организации жизни общества в соответствующей области путем устранения из нее, или нейтрализации воздействия на нее, наиболее опасных «вибраций» физического, социального, политического, экономического или иного характера.

Динамика эпидемического процесса преступности не составляет исключения из этого правила системного анализа, ибо носит в себе все черты социально опасной «вибрации» жизни общества и страны под действием специфических факторов, заслуживающих углубленного изучения на предмет выявления криминогенных источников такого рода «социальных вибраций». Подобное исследование в криминологии проводится впервые.

Выявление скрытых периодичностей методом последовательного спектрального анализа в рамках схемы линейных селективных преобразований - строгая вычислительная процедура. Она позволяет разложить последовательность значений изучаемой переменной на ряд составляющих ее колебаний и отделить от них случайную компоненту. Установление числа гармоник и их параметров осуществляется с помощью специального графика – периодограммы. Для его построения на оси абсцисс откладываются пробные периоды, а на оси ординат – некоторая величина, имеющая максимальное значение при совпадении пробного периода с реальным периодом, скрыто присутствующим в изучаемом процессе. Преобразование, производимое по алгоритму последовательного спектрального анализа в рамках схемы линейных селективных преобразований, в общем виде описывается формулами:

,

где

Характеристики

Список файлов реферата