Kryminalistyka - status quo i perspektywy w dobie rozwoju nauki o danych

Paweł Olber

Wyższa Szkoła Policji w Szczytnie


Abstrakt

Kryminalistyka to nauka prawna, wobec której istnieją wysokie oczekiwania społeczne dotyczące walki z przestępczością. Chociaż nauka ta odniosła wiele sukcesów w walce z przestępczością, wciąż boryka się z wieloma problemami związanymi z informatyzacją na świecie. Rzeczywiście cyberprzestrzeń stała się nowym obszarem aktywności społecznej, która zachęca do rozwoju działalności przestępczej. Cyberprzestrzeń tworzy fałszywe poczucie anonimowości, ale każda aktywność w Internecie pozostawia ślady. Technologia zapisuje dane tworzone i przetwarzane przez użytkowników cyberprzestrzeni na różne nośniki. Użytkownicy cyberprzestrzeni tworzą i przetwarzają dane. Przetwarzanie ogromnych ilości informacji cyfrowych jest znakiem współczesności. Wzrost ilości danych na świecie przyczynił się do rozwoju nauki o danych, która umożliwia uzyskanie cennej wiedzy w postaci wzorców i istniejących relacji między analizowanymi informacjami. Głównym celem artykułu jest przedstawienie aktualnego stanu kryminalistyki jako nauki i omówienie możliwości wykorzystania nauki o danych do złagodzenia kryzysu w tej dyscypliny naukowej. Eksploracja kryminalistycznych baz danych przy użyciu odpowiednich metod i technik dla nauki o danych może przyczynić się do odkrycia nowej istotnej wiedzy
wobec kryzysu medycyny sądowej.


Słowa kluczowe:

kryminalistyka, prawo, nauka o danych, eksploracja danych, inteligencja śledcza, bazy danych


Andre L., 53 Important Statistics About How Much Data Is Created Every Day, https://financesonline.com/how-much-data-is-created-every-day/.   Google Scholar

Bel S. i in., A call for more science in forensic science, „Proceedings of the National Academy of Sciences” 2018, t. 115, nr 18, https://doi.org/10.1073/pnas.1712161115.   Google Scholar

Casey E., Ribaux O., Roux C., Digital transformations and the viability of forensic science laboratories: Crisis-opportunity through decentralisation, „Forensic Science International” 2018, t. 289, https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2018.04.055.   Google Scholar

Casey E., Ribaux O., Roux C., The Kodak Syndrome: Risks and Opportunities Created by Decentralization of Forensic Capabilities, „Journal of Forensic Sciences” 2019, t. 64, nr 1, https://doi.org/10.1111/1556-4029.13849.   Google Scholar

Ceglarski W., Siwek J., FAVI (Forensic Aid for Vehicle Identification) – system wspierający identyfikację pojazdów oraz dokumentów pojazdów, [w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium   Google Scholar

Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Cleveland W.S., Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics, „International Statistical Review” 2001, t. 69, nr 1, https://doi.org/10.2307/1403527.   Google Scholar

Crispino F., Roux C., Delémont O., Ribaux O., Is the (traditional) Galilean science paradigm well suited to forensic science?, „WIREs Forensic Science” 2019, t. 1, nr 6, https://doi.org/10.1002/wfs2.1349.   Google Scholar

De Kinder J., Pirée H., The future of the forensic science providers – Time to re-think our structures?”, „Forensic Science International” 2020, t. 316, https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2020.110471.   Google Scholar

Dhar V., Data science and prediction, „Communications of the ACM” 2013, t. 56, nr 12, https://doi.org/10.1145/2500499.   Google Scholar

Dudek P., Zbiory broni, łusek i pocisków, [w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Feng M. i in., Big Data Analytics and Mining for Effective Visualization and Trends Forecasting of Crime Data, „IEEE Access” 2019, t. 7, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2930410.   Google Scholar

Ferooz F. i in., Suicide Bomb Attack Identification and Analytics through Data Mining Techniques, „Electronics” 2021, t. 10, nr 19, https://doi.org/10.3390/electronics10192398.   Google Scholar

Gasanova A., Medvedev A.N., Komotskiy E.I., Spasov K.B., Sachkov I.N., On the use of data mining methods for money laundering detection based on financial transactions information, „AIP Conference Proceedings 2040” 2018, https://doi.org/   Google Scholar

1063/1.5079119.   Google Scholar

Gantz J., Reinsel D., Rydning J., The Digitization of the World From Edge to Core, Framingham 2018, https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf.   Google Scholar

Grabowski S., Krajowy Zbiór Wkładek Złamanych, [w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Grus J., Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie, Helion, Gliwice 2020.   Google Scholar

Gruza E., Goc M., Moszczyński J., Kryminalistyka, czyli o współczesnych metodach dowodzenia przestępstw, Wolters Kluwer, Warszawa 2020.   Google Scholar

Hannam A.G., Trends in Converted Firearms in England & Wales as Identified by the National Firearms Forensic Intelligence Database (NFFID) Between September 2003 and September 2008, „Journal of Forensic Sciences” 2010, t. 55, nr 3, https://doi.org/10.1111/j.1556-4029.2009.01293.x.   Google Scholar

Harrison M., Optimising engagement between forensics & policing: Avoiding the dialogue of the deaf, „Forensic Science International” 2021, t. 321, https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2020.110605.   Google Scholar

Iqbal F., Fung B.C.M., Debbabi M., Batool R., Marrington A., Wordnet-Based Criminal Networks Mining for Cybercrime Investigation, „IEEE Access” 2019, t. 7, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2891694.   Google Scholar

Karepanov N.V., The influence of the paradigm of forensic science on law enforcement, „Law Enforcement Review” 2020, t. 4, nr 3, https://doi.org/10.24147/2542-1514.2020.4(3).   Google Scholar

Kasprzak J., Jusupow W., Hans Gross – postać znana i nieznana, „Studia Prawnoustrojowe” 2021, nr 51, https://doi.org/10.31648/sp.6392.   Google Scholar

Kemp S., More than 5 billion people now use the Internet, https://wearesocial.com/hk/blog/2022/04/more-than-5-billion-people-now-use-the-internet/.   Google Scholar

Kocielnik Ł., Kartoteka Dokumentów Anonimowych, [w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Kot E., Zbiory danych daktyloskopijnych, [w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Manning M. i in., Towards a ‘smart’ cost–benefit tool: using machine learning to predict the costs of criminal justice policy interventions, „Crime Science” 2018, t. 7, nr 1, https://doi.org/ 10.1186/s40163-018-0086-4.   Google Scholar

Mnookin J. i in., The Need for a Research Culture in the Forensic Sciences, „SSRN Journal” 2011, https://doi.org/10.2139/ssrn.1755722.   Google Scholar

Morgan R.M., Conceptualising forensic science and forensic reconstruction. Part II: The critical interaction between research, policy/law and practice, „Science & Justice” 2017, t. 57, nr 6, https://doi.org/10.1016/j.scijus.2017.06.003.   Google Scholar

Morgan R.M., Forensic science. The importance of identity in theory and practice, „Forensic Science International: Synergy” 2019, t. 1, https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2019.09.001.   Google Scholar

Morgan R.M., Levin E.A., A crisis for the future of forensic science: Lessons from the UK of the importance of epistemology for funding research and development, „Forensic Science International: Synergy” 2019, t. 1, https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2019.09.002.   Google Scholar

Moszczyński J., Rozważania o nowym paradygmacie kryminalistyki, „Studia Prawnoustrojowe” 2020, nr 50, https://doi.org/10.31648/sp.6048.   Google Scholar

National Research Council, Strengthening Forensic Science in the United States: A Path Forward, CrimRxiv 2009, https://doi.org/10.21428/cb6ab371.b2d683d2.   Google Scholar

Park S., Carriquiry A., A database of two-dimensional images of footwear outsole impressions, „Data in Brief” 2020, t. 30, https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105508.   Google Scholar

Pietro D.S., Kammrath B.W., De Forest P.R., Is forensic science in danger of extinction?, „Science & Justice” 2019, t. 59, nr 2, https://doi.org/10.1016/j.scijus.2018.11.003.   Google Scholar

Pikulski S., Podstawowe zagadnienia taktyki kryminalistycznej, Temida 2, Białystok 1997.   Google Scholar

Razarenkow K., Zbiór europejskich danych samochodowych powłok lakierowych (EUCAP),   Google Scholar

[w:] A. Frankowski, P. Trojanowski (red.), Dobre praktyki technika kryminalistyki, Wyd. Centralnego Laboratorium Kryminalistycznego Policji, Warszawa 2020.   Google Scholar

Ribaux O., Talbot Wright B., Expanding forensic science through forensic intelligence, „Science & Justice” 2014, t. 54, nr 6, https://doi.org/10.1016/j.scijus.2014.05.001.   Google Scholar

Rollins J.B., Foundational Methodology for Data Science, Somers (New York) 2015.   Google Scholar

Shukla S., Jain P.K., Babu Ch.R., Pamula R., A Multivariate Regression Model for Identifying, Analyzing and Predicting Crimes, „Wireless Personal Communications” 2020, t. 113, nr 4, https://doi.org/10.1007/s11277-020-07335-w.   Google Scholar

Sygit B., Kilka refleksji o tzw. białych plamach w kryminalistyce i możliwościach ich usunięcia, [w:] E. Gruza, T. Tomaszewski, M. Goc (red.), Problemy współczesnej kryminalistyki, t. XVIII, Katedra Kryminalistyki WPiA UW, Pol. Tow. Kryminalistyczne,   Google Scholar

Warszawa 2014.   Google Scholar

Tadeusiewicz R., Data mining jako szansa na relatywnie tanie dokonywanie odkryć naukowych poprzez przekopywanie pozornie całkowicie wyeksploatowanych danych empirycznych, [w:] J. Wątroba (red.), Statystyka i Data Mining w badaniach naukowych,   Google Scholar

StartSoft, Kraków 2006.   Google Scholar

Wang Z., Wang J., Applications of Machine Learning in Public Security Information and Resource Management, „Scientific Programming” 2021, https://doi.org/10.1155/2021/4734187.   Google Scholar

Weyermann C., Roux C., A different perspective on the forensic science crisis, „Forensic Science International” 2021, t. 323, https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2021.110779.   Google Scholar

Wilson-Wilde L., White J., Australasian Forensic Science Summit 2016: external environments towards 2030, „Australian Journal of Forensic Sciences” 2018, t. 50, nr 3, https://doi.org/10.1080/00450618.2017.1383573.   Google Scholar

Pobierz


Opublikowane
2022-09-20

Cited By /
Share

Olber, P. (2022). Kryminalistyka - status quo i perspektywy w dobie rozwoju nauki o danych. Studia Prawnoustrojowe, (57). https://doi.org/10.31648/sp.7899

Paweł Olber 
Wyższa Szkoła Policji w Szczytnie