Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept

Abstract

Вирішення важливої науково-прикладної проблеми створення надійної інформаційної системи для підтримання прийняття рішень у кримінальній юстиції потребує розроблення аналітичного інструментарію. «Золотим стандартом» доказової бази для кримінальних розслідувань є зізнання підозрюваних. Застосовано аналіз виживання для виявлення неочевидних факторів ризику зізнання обвинувачених на різних етапах (часових періодах) судового розгляду. Використано техніку таблиць часів життя для аналізу ризиків зізнання та взаємозв’язків між елементами процесу визнання обвинуваченими вини у скоєнні кримінальних злочинів в умовах неповноти даних. Побудовано функцію ризику для оцінювання шансів отримати свідчення зізнання на певних етапах судового розгляду. Застосовано модель Каплана-Майєра для обчислення ймовірності того, що підозрюваний у скоєнні кримінального злочину не зізнається певний час після закінчення судового розгляду в кримінальному провадженні. Встановлено, що ймовірність невизнання вини обвинуваченим обернено пропорційна до терміну тривалості слідства. За допомогою логарифмічного рангового критерію доведено відсутність відмінностей прийняття рішення про визнання вини для двох груп обвинувачених: у скоєнні кримінального злочину однією особою та у скоєнні кримінального злочину групою осіб. Побудовано регресійну модель Кокса для прогнозування ймовірності зізнання обвинувачених за нетривалий проміжок часу. Виявлено щільний зв’язок тривалості судового розгляду з етапами досудового розслідування, на яких обвинувачені у скоєнні кримінальних злочинів дають покази зізнання. Отримані результати можуть надати інформацію правоохоронним органам щодо оптимізації тактики проведення окремих слідчих дій, наприклад для отримання доказів зізнання, та зменшити негативні ефекти помилок кримінального судочинства.

Based on statistical survival analysis, the assessment and forecasting of the risks of pleading guilty to criminal offenses in conditions of incomplete data are carried out. Risk function is constructed to estimate the probability of confession of suspects at certain stages (time periods) of the trial. The Kaplan-Meier model is applied to calculate the chances of obtaining confession evidence after the end of the trial in criminal proceedings. Differences in the decision to admit guilt for two groups of defendants: in the commission of a criminal offense by one person and a group of persons are investigated. Cox regression model is constructed to establish the interconnection between the stages of the pre-trial investigation, at which the accused gives confessions, with the duration of the investigation and the method of prosecution.