Смекни!
smekni.com

Динамика преступности в Вооруженных Силах СССР (стр. 3 из 5)

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. Башенин[22] и Л.В. Громашевский[23].

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 чумы[26], холеры[27], природно-очаговых инфекций[28], шигеллезов[29], гипертонических кризов[30], наследственных заболеваний человека[31] 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 изучены[38], 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 времении 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

Весовая функция имеет вид:

и является четной функцией

. Соответствующая частотная характеристика выявленной скрытой периодичности исследуемого процесса имеет вид:

,

где