Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42693

Назва: Аналіз відповідності для виявлення факторів ризику кримінальних рецидивів
Інші назви: Correspondence analysis for detecting risk factors for criminal recidivism
Автори: Ковальчук, О.
Kovalchuk, O.
Приналежність: Західноукраїнський національний університет, Тернопіль, Україна
West Ukrainian National University, Ternopil, Ukraine
Бібліографічний опис: Ковальчук О. Аналіз відповідності для виявлення факторів ризику кримінальних рецидивів / О. Ковальчук // Вісник ТНТУ. — Т. : ТНТУ, 2023. — Том 111. — № 3. — С. 35–47.
Bibliographic description: Kovalchuk O. (2023) Analiz vidpovidnosti dlia vyiavlennia faktoriv ryzyku kryminalnykh retsydyviv [Correspondence analysis for detecting risk factors for criminal recidivism]. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 111, no 3, pp. 35-47 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету, 3 (111), 2023
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 3 (111), 2023
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Випуск/№ : 3
Том: 111
Дата публікації: 5-вер-2023
Дата подання: 10-лип-2023
Дата внесення: 26-жов-2023
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2023.03.035
УДК: 51-7
Теми: аналіз відповідності
взаємозв’язки
критерій Х2
внутрішня безпека
кримінальний рецидивізм
correspondence analysis
associations
internal security
Х2-test
criminal recidivism
Кількість сторінок: 13
Діапазон сторінок: 35-47
Початкова сторінка: 35
Кінцева сторінка: 47
Короткий огляд (реферат): Використано аналіз відповідності для виявлення взаємозв’язків між кримінальними рецидивами й наступними елементами попередніх кримінальних історій засуджених: стать, вік на момент першого засудження до реальної міри покарання, вік на момент першого засудження до реальної або умовної міри покарання, рівень освіти, тип зайнятості, наявність дострокових звільнень, наявність умовних засуджень, наявність мотивації до звільнення. Проведений емпіричний аналіз дає можливість зробити висновки про існування прямого зв’язку ризику скоєння кримінальних рецидивів з віком, в якому обвинуваченому було призначено перше покарання (як до умовної, так і до реальної міри). Особи, які вперше отримали вирок у підлітковому чи молодому віці, мають більший ризик скоєння повторних кримінальних злочинів. Засуджені, які були вперше засуджені у віці старше 30 років до реальної міри покарання чи до реальної або умовної міри покарання є менш схильними до скоєння кримінальних рецидивів. Встановлено, що особи з високим ризиком скоєння повторних кримінальних злочинів мають незакінчену середню або середню освіту. Особи з середньою спеціальною, незакінченою вищою та вищою освітою є менш схильними до скоєння повторних кримінальних злочинів. Безробітні засуджені та особи з частковою зайнятістю схильні до вчинення кримінальних рецидивів на відміну від осіб з повною зайнятістю. Доведено, що ризик скоєння кримінальних рецидивів є вищим у осіб, що мали попередні дострокові звільнення чи/та умовні засудження. Підтверджено відсутність взаємозв’язку між схильністю до скоєння засудженими кримінальних рецидивів у майбутньому з наявністю у них мотивації до звільнення та статтю особи. Отримані результати можуть надати вагому інформацію для розроблення ефективних стратегій профілактики, запобігання та розкриття кримінальних злочинів.
Correspondence analysis was used in the work to identify associations between criminal recidivism and the following elements of criminal histories of criminals: sex, age at the time of the first conviction to the actual degree of punishment, age at the time of the first conviction to the suspended or actual sentence, educational level, type of employment at the time of conviction, availability of early releases, availability of suspended sentences, availability of motivation for the release. The conducted empirical analysis made it possible to draw conclusions about the existence of a direct relationship between the risk of criminal recidivism with the age at the time of the first conviction to the suspended and/or actual sentence, the level of education obtained, the type of employment, the presence of early releases, previous conditional convictions and the lack of correlation between the fact of committing repeated criminal offenses and the gender and motivation of the convicts for release.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42693
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941
https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001
https://doi.org/10.1017/S1092852919001056
https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf
https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399
https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003
https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051
https://doi.org/10.3390/su12031111
https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721
https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31
https://doi.org/10.1111/rssc.12580
https://erdr.gp.gov.ua
https://doi.org/10.3390/info14030161
https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027
https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144365
Перелік літератури: 1. Volkov S., Prokopenko A., Asabashvili S., Volkov K. Some aspects of autonomous cyber-physical systems diagnostics by their qualitative state. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 122–130. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122
2. Kulyna S. Evaluation of the reverse transformation methods complexity of the residual numbersystem for secure data storage. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 21–28. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021
3. Hladiy G., Khoma N., Zakaliak R., Mohylska M. Website dependability evaluation model basedon a multi-criteria approach. Scientific Journal of TNTU. 2022. No. 107 (3). P. 105–114.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105
4. Stadnyk M., Palamar A. Project management features in the cybersecurity area. Scientific Journal of TNTU.2022. No. 106 (2). P. 54–62. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054
5. Prus R., Yatsyuk S., Hlynchuk L., Mulyar V. Economic aspects of information protection underpresent large-scale cyber-attacks conditions. Scientific Journal of TNTU. 2022. No. 106 (2). P. 63–74.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063
6. Kovalchuk O., Kasianchuk M., Karpinski M., Shevchuk R. Decision-Making Supporting Models Concerning the Internal Security of the State. INTL Journal of Electronics Telecommunications. 2023.No. 96 (2). P. 301–307.
7. Yu R., Langstrom N., Forsman M., Sjolander A., Fazel S., Molero Y. Associations between prisons and recidivism: A nationwide longitudinal study. National Center for Biotechnology Information. PLoS ONE, 2022, 17, e0267941. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941
8. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022.Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001
9. Yukhnenko D., Blackwood N., Fazel S. Risk factors for recidivism in individuals receiving community sentences: A systematic review and meta-analysis. CNS Spectrums. 2020. Vol. 25. No. 2. P. 252–263. https://doi.org/10.1017/S1092852919001056
10. Associative Rule Mining for the Assessment of the Risk of Recidivism, 4th International Workshop “Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security”. Khmelnytskyi, Ukraine, 2023, 3373, pp. 376–387. https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf.
11.Jacobs L. A., Fixler A., Labrum T., Givens A., Newhill C. Risk Factors for Criminal Recidivism Among Persons With Serious Psychiatric Diagnoses: Disentangling What Matters for Whom. Front Psychiatry.2021. Vol. 12. 778399. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399
12.Cuevas C., Wolff K. T., Baglivio M. T. Dynamic risk factors and timing of recidivism foryouth in residential placement. Journal of Criminal Justice. 2019. Vol. 60. Р. 154–166. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003
13. Garritsen K., Jankoviс M., Masthoff E., Caluwé E.D., Bogaerts S. The Role of Dynamic Risk and Protective Factors in Predicting Violent Recidivism: Intellectual Ability as a Possible Moderator?International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, 2022, 52271. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051
14. Navarro-Pérez J.-J., Viera M., Calero J., Tomas J. M. Factors in Assessing Recidivism Risk in Young Offenders. Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 3. 1111. https://doi.org/10.3390/su12031111
15. Heffernan R., Ward T. Dynamic Risk Factors, Protective Factors and Value-Laden Practices. Psychiatry, Psychology and Law. 2019. Vol. 26. No. 2. https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721
16. Saravanan P., Selvaprabu J., Raj L. A., Khan A., Sathick K. Survey on crime analysis and prediction using data mining and machine learning techniques. Lect. Notes Electr. Eng. 2021. Vol. 688. P. 435–448.https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31
17.Riani M., Atkinson A. C., Torti F., Corbellini A. Robust Correspondence Analysis. Journalof the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2022. Vol. 71. No. 5. P. 1381–1401.https://doi.org/10.1111/rssc.12580
18.Єдиний реєстр досудових розслідувань. [Електронний ресурс]. URL: https://erdr.gp.gov.ua.
19. Kovalchuk O., Karpinski M., Banakh S., Kasianchuk M., Shevchuk R., Zagorodna N. Prediction Machine Learning Models on Propensity Convicts to Criminal Recidivism. Information. 2023. Vol. 14. No. 3. P. 161. https://doi.org/10.3390/info14030161
20. Kovalchuk O. Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offensesbased on survival concept. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 27–37.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027
References: 1. Volkov S., Prokopenko A., Asabashvili S., Volkov K. Some aspects of autonomous cyber-physical systems diagnostics by their qualitative state. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 122–130. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122
2. Kulyna S. Evaluation of the reverse transformation methods complexity of the residual numbersystem for secure data storage. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 21–28. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021
3. Hladiy G., Khoma N., Zakaliak R., Mohylska M. Website dependability evaluation model basedon a multi-criteria approach. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 105–114. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105
4. Stadnyk M., Palamar A. Project management features in the cybersecurity area. Scientific Journal of TNTU.2022. Vol. 106. No. 2. P. 54–62. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054
5. Prus R., Yatsyuk S., Hlynchuk L., Mulyar V. Economic aspects of information protection underpresent large-scale cyber-attacks conditions. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 106. No. 2. P. 63–74.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063
6. Kovalchuk O., Kasianchuk M., Karpinski M., Shevchuk R. Decision-Making Supporting Models Concerning the Internal Security of the State. INTL Journal of Electronics Telecommunications. 2023.Vol. 96. No. 2. P. 301–307. URL: https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144365.
7. Yu R., Langstrom N., Forsman M., Sjolander A., Fazel S., Molero Y. Associations between prisons and recidivism: A nationwide longitudinal study. National Center for Biotechnology Information. PLoS ONE, 2022, 17, e0267941. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941
8. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022.Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001
9. Yukhnenko D., Blackwood N., Fazel S. Risk factors for recidivism in individuals receiving community sentences: A systematic review and meta-analysis. CNS Spectrums. 2020. Vol. 25. No. 2. P. 252–263. https://doi.org/10.1017/S1092852919001056
10. Associative Rule Mining for the Assessment of the Risk of Recidivism, 4th International Workshop “Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security”. Khmelnytskyi, Ukraine, 2023, 3373, pp. 376–387. https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf.
11.Jacobs L. A., Fixler A., Labrum T., Givens A., Newhill C. Risk Factors for Criminal Recidivism Among Persons With Serious Psychiatric Diagnoses: Disentangling What Matters for Whom. Front Psychiatry.2021. Vol. 12. 778399. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399
12.Cuevas C., Wolff K. T., Baglivio M. T. Dynamic risk factors and timing of recidivism foryouth in residential placement. Journal of Criminal Justice. 2019. Vol. 60. Р. 154–166. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003
13. Garritsen K., Jankoviс M., Masthoff E., Caluwé E.D., Bogaerts S. The Role of Dynamic Risk and Protective Factors in Predicting Violent Recidivism: Intellectual Ability as a Possible Moderator?International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, 2022, 52271. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051
14. Navarro-Pérez J.-J., Viera M., Calero J., Tomas J. M. Factors in Assessing Recidivism Risk in Young Offenders. Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 3. 1111. https://doi.org/10.3390/su12031111
15. Heffernan R., Ward T. Dynamic Risk Factors, Protective Factors and Value-Laden Practices. Psychiatry, Psychology and Law. 2019. Vol. 26. No. 2. https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721
16. Saravanan P., Selvaprabu J., Raj L. A., Khan A., Sathick K. Survey on crime analysis and prediction using data mining and machine learning techniques. Lect. Notes Electr. Eng. 2021. Vol. 688. P. 435–448.https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31
17.Riani M., Atkinson A. C., Torti F., Corbellini A. Robust Correspondence Analysis. Journalof the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2022. Vol. 71. No. 5. P. 1381–1401.https://doi.org/10.1111/rssc.12580
18. Unified register of pre-trial investigations. URL: https://erdr.gp.gov.ua. (accessed: 13.03.2023) [In Ukrainian].
19. Kovalchuk O., Karpinski M., Banakh S., Kasianchuk M., Shevchuk R., Zagorodna N. Prediction Machine Learning Models on Propensity Convicts to Criminal Recidivism. Information. 2023. Vol. 14. No. 3. P. 161. https://doi.org/10.3390/info14030161
20. Kovalchuk O. Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 27–37. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2023, № 3 (111)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.