Кримінальний аналіз як інструмент підвищення ефективності досудового розслідування в справах про тяжкі
Main Article Content
Анотація
У статті розглядається роль кримінального аналізу як ключового інструменту підвищення ефективності досудового розслідування у справах про тяжкі злочини. Аналізуються сучасні підходи до застосування кримінально-аналітичних методів та технологій у практиці правоохоронних органів, зокрема їх значення для систематизації, інтерпретації та прогнозування злочинної активності. Автор приділяє увагу методологічним основам кримінального аналізу, які забезпечують цілісне бачення криміногенної ситуації, сприяють виявленню ключових факторів та зв’язків між суб’єктами злочинної діяльності. Запропоновано оновлену методологічну модель кримінального аналізу, що інтегрує традиційні аналітичні підходи з інноваційними інформаційними технологіями, зокрема методами великих даних та машинного навчання. Наукова новизна полягає у виявленні та систематизації ключових факторів, які впливають на якість оперативно-розшукової діяльності, а також у розробці практичних рекомендацій щодо оптимізації кримінально-аналітичної роботи з метою підвищення точності прогнозування злочинної активності та швидкості розкриття тяжких злочинів. Особлива увага приділяється проблемам кадрового забезпечення та нормативно-правового регулювання, що створюють перешкоди ефективній інтеграції кримінального аналізу у досудове розслідування. Результати дослідження можуть бути впроваджені в практику правоохоронних органів для підвищення ефективності боротьби зі злочинністю, а також стануть основою для подальших наукових розробок у сфері кримінального аналізу. У статті також розглядаються проблеми та виклики, які виникають при інтеграції кримінального аналізу у досудове розслідування, зокрема недостатність кадрового ресурсу та необхідність впровадження сучасних інформаційних систем. Практичні рекомендації спрямовані на вдосконалення нормативно-правового регулювання та підвищення кваліфікації аналітичних працівників. Результати дослідження можуть бути корисними для науковців, практиків правоохоронних органів та органів судової влади.
Article Details
Розділ

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Як цитувати
Посилання
Abrams, G. (2024). Artificial intelligence is revolutionizing criminal profiling and investigation. Journal of Forensic Medicine, 9, 355. https://doi.org/10.37421/2472-1026.2024.9.355
Boba Santos, R. (2013). Crime analysis with crime mapping (3rd ed.). Sage Publications.
Brown, E., & Ballucci, D. (2022). Understanding crime analyst’s roles and responsibilities and the impact of their work. Policing and Society. https://doi.org/10.1177/17488958221095980
Canter, D. (2004). Offender profiling and investigative psychology. Journal of Investigative Psychology and Offender Profiling, 1(1), 1–15. https://doi.org/10.1002/jip.7
Chamard, S. (2006). The history of crime mapping and its use by American police departments. Alaska Justice Forum, 23(3), 1–9.
Cope, N. (2004). Intelligence led policing or policing led intelligence? British Journal of Criminology, 44(2), 188–203. DOI: https://doi.org/10.1093/bjc/44.2.188
Innes, M., Fielding, N., & Cope, N. (2005). The appliance of science? The theory and practice of crime intelligence analysis. British Journal of Criminology, 45(1), 39–57.DOI: https://doi.org/10.1093/bjc/azh053
Innes, M., Fielding, N., & Cope, N. (2005). The appliance of science? The theory and practice of crime intelligence analysis. British Journal of Criminology, 45(1), 39–57. https://doi.org/10.1093/bjc/azh053
Khalfa, R., & Hardyns, W. (2024). Led by intelligence: A scoping review on the experimental evaluation of intelligence-led policing. Evaluation Review, 48(5). https://doi.org/10.1177/0193841X231204588
Maoro, F., & Geierhos, M. (2025). Contestable AI for criminal intelligence analysis: Improving decision-making through semantic modeling and human oversight. Frontiers in Artificial Intelligence, 8. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1602998
McCue, C. (2015). Data mining and predictive analysis: Intelligence gathering and crime analysis (2nd ed.). Butterworth-Heinemann.
Mohler, G. O., Short, M. B., Brantingham, P. J., Schoenberg, F. P., & Tita, G. E. (2011). Self-exciting point process modeling of crime. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 100–108. DOI: https://doi.org/10.1198/jasa.2011.ap09546
Perry, W. L., McInnis, B., Price, C. C., Smith, S. C., & Hollywood, J. S. (2013). Predictive Policing. RAND Corporation. DOI: https://doi.org/10.7249/RR233
Perry, W. L., McInnis, B., Price, C. C., Smith, S. C., & Hollywood, J. S. (2013). Predictive policing: The role of crime forecasting in law enforcement operations. RAND Corporation. https://doi.org/10.7249/RR233
Piza, E. L., & Arietti, R. A. (2022). Crime analysis in policing. Oxford Research Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice. https://doi.org/10.1093/acrefore/9780190264079.013.716
Ratcliffe, J. H. (2016). Intelligence-Led Policing (2nd ed.). Routledge.
DOI: https://doi.org/10.4324/9781315721743
Ratcliffe, J. H. (2016). Intelligence-led policing (2nd ed.). Routledge.
Turet, J. G., & Seixas Costa, A. P. C. (2022). Hybrid methodology for analysis of structured and unstruc-tured data to support decision-making in public security. Data & Knowledge Engineering, 141. https://doi.org/10.1016/j.datak.2022.102056