The Use of Big Data in the appointment and conduct of forensic environmental examinations
- DOI
- 10.5922/vestnikhum-2024-2-3
- Pages
- 26-33
Abstract
The article explores contemporary issues and questions related to the application of forensic environmental expertise within the framework of preliminary investigations, and evaluates its role in law enforcement activities. The research formulated and proposed the main tasks of forensic environmental expertise at the current stage, highlighted its features, and identified problems associated with the imperfection of the current methodological support for this type of forensic examination. Based on the analysis of empirical material and law enforcement practice data, the problem of insufficient awareness among investigators and inquiry officers regarding the current prospects for using specialized knowledge in investigating environmental crimes was identified. To address the identified problems and optimize the entire process of investigating this group of criminal cases, measures were proposed for the implementation of technologies based on the use of Big Data in the activities of law enforcement officers and expert institutions.
Reference
1. Архив ОМВД России «Гвардейский». Уголовное дело № 11801270004000124, возб. 26.04.2018 Межмуниципальным отделом МВД России «Гвардейский» по ч. 3 ст. 260 УК РФ.
2. Архив ОМВД России «Гвардейский». Уголовное дело № 11801270004000123, возб. 26.04.2018 Межмуниципальным отделом МВД России «Гвардейский» по ч. 3 ст. 260 УК РФ.
3. Воробьева И. Б. Применение больших данных (big data) при прогнозировании и расследовании преступлений // Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2021. № 3 (140). С. 195—202. doi: 10.24412/2227-7315-2021-3-195-202.
4. Джола В. А., Волчецкая Т. С. Использование ситуационного моделирования при назначении судебно-экологической экспертизы // Интеграция науки и образования в условиях инновационного развития и реализации целей устойчивого развития, посвященная Дню независимости Республики Казахстан : матер. междунар. науч.-теор. конф. Караганды, 2023.
5. Китаева В. Н., Шилкина А. С. Актуальные вопросы судебно-экологической экспертизы в России // Закон и право. 2019. № 7. С. 178—180.
6. Константинов А. В., Михайленко Н. В. Использование технологии больших данных (big data) в деятельности органов внутренних дел: проблемы и перспективы // Вестник Московского университета МВД России. 2023. № 3. С. 129—132. doi: 10.24412/2073-0454-2023-3-129-132.
7. Об утверждении Перечня родов (видов) судебных экспертиз, выполняемых в федеральных бюджетных судебно-экспертных учреждениях Минюста России, и Перечня экспертных специальностей, по которым представляется право самостоятельного производства судебных экспертиз в федеральных бюджетных судебно-экспертных учреждениях Минюста России : приказ Минюста России от 27.12.2012 № 237 (ред. от 28.12.2021). Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
8. Петрухина О. А. Проблемы организации судебных экспертиз при расследовании экологических преступлений // Теория и практика судебной экспертизы. 2017. Т. 12, № 4. С. 87—92.
9. Попова Т. В. Назначение судебно-экологической экспертизы: отдельные вопросы практики // Правопорядок: история, теория, практика. 2018. № 1 (16). С. 61—64.
10. Яковлева О. А. Особенности назначения и производства отдельных видов судебных экспертиз (экологический аспект) // Legal Concept. 2019. № 2. С. 134— 138.
11. Neiva L., Machado H., Silva S. The views about Big Data among professionals of police forces: A scoping review of empirical studies // International Journal of Police Science & Management. 2022. Vol. 32. P. 1167—1179.
12. Petrisor I. G. Environmental forensics fundamentals. A Practical Guide. Boca Raton ; L. ; N. Y., 2014.
13. Schuilenburg M., Soudijn M. Big data policing: The use of big data and algorithms by the Netherlands Police // Policing: A Journal of Policy and Practice. 2023. Vol. 17. URL: https://doi.org/10.1093/police/paad061.
14. Spikmans V. The evolution of environmental forensics: From laboratory to field analysis // WIREs Forensic Sci. 2019. № 1. Р. e1334. URL: https://doi.org/10.1002/wfs2.1334.