2.3. Проблема достаточности вероятностной информации для установления тождества

Характерной особенностью вероятностных аналитических технологий является принципиальная невозможность формулирования результатов положительной идентификации в форме категоричных экспертных суждений. Это объясняется тем, что каждый из установленных в ходе экспертного исследования признаков какого-либо события (факта, объекта), будучи взятым в отдельности, не является специфическим и характеризуется той или иной частотой встречаемости в иных условиях².

В общем случае вероятность случайного совпадения комбинации независимых диагностических признаков согласно теореме умножения вероятностей равна $a = \prod\limits_{i = 1}^n {P({x_i})} $, где α – вероятность ложноположительной идентификации, P(x_i) - априорная вероятность (частота) i-го признака, (i=1,2,...,n). Соответственно вероятность истинно положительной идентификации составляет 1-α.

Отсюда вероятность того, что среди N альтернативных объектов не найдется ни одного, профиль актуальных признаков которого совпадет с профилем идентифицируемого объекта, по формуле Бернулли равна ${P_N}(0) = C_N^0{(1 - a)^{N - 0}}{a^0}$.

Поскольку $C_N^0 = \frac{{N!}}{{N!0!}} = 1$ и α⁰=1, то вероятность уникальности обнаруженной комбинации идентификационных признаков составляет P_N(0)=(1-α)^N.

Таким образом, уникальность комбинации признаков зависит от вероятности их случайного совпадения α и объема генеральной совокупности N идентифицируемых объектов (табл. 1). Важно, что даже при большом количестве диагностированных в ходе экспертного исследования признаков анализируемого события, вероятность обнаружения их комбинации при иных обстоятельствах становится очень малой, но все же не равной нулю. Поэтому уникальность комбинации неспецифических диагностических признаков никогда не равна 1. Данное обстоятельство принципиально не позволяет формулировать категорические экспертные выводы о положительной идентификации, даже если вероятность последней сколь угодно близка к предельному уровню достоверности.

Таблица 1

Вероятность уникальности комбинации признаков при различных объемах генеральной совокупности идентифицируемых объектов

В свою очередь, вероятность того, что среди N альтернативных объектов найдется хотя бы один, профиль актуальных признаков которого совпадет с профилем идентифицируемого объекта, равна

P_N(≥1)=1-(1-α)^N.

Соответствующие вероятности для анализируемых значений α и объемов совокупностей N приведены в таблице 2.

Таблица 2

Вероятность обнаружения среди N альтернативных объектов хотя бы одного с тождественным профилем актуальных признаков

Указанная особенность вероятностных экспертных выводов создает определенные препятствия для их использования судом при вынесении решения по делу. Например, в литературе описан случай, когда убедительной для суда не явилась вероятность случайного совпадения 1:19000000000 [78]. Изложенное определило актуальность проблемы поиска научно обоснованных критериев достаточности вероятностной информации для формулирования категоричных экспертных выводов о положительной идентификации.

Существующая стратегия решения проблемы достаточности вероятностной информации для случая конечных множеств идентифицируемых объектов заключается в использовании неравенства $a \leqslant \frac{1}{N}$ (1), где 1/N - вероятность случайного выбора конкретного объекта из совокупности объемом N.

Выполнимость нестрогого неравенства (1) свидетельствует о достижении порога отождествления, позволяя эксперту формулировать категоричный вывод о положительной идентификации [78]. В противном случае эксперт вправе составлять только вероятностные выводы, указывая степень объективно измеренной неопределенности в отношении идентифицируемого объекта или события.

Таким образом, как и уникальность комбинаций признаков, достаточность вероятностной информации для установления тождества определяется только двумя факторами: вероятностью ложноположительной идентификации α и объемом генеральной совокупности N идентифицируемых объектов. Последний из перечисленных факторов определяется лишь характером идентифицируемых объектов и не зависит от методологического дизайна экспертного исследования. Например, применительно к судебно-медицинским экспертизам молекулярно-генетической идентификации личности генеральная совокупность объектов идентификации составляет все население Земли. Аналогично, при идентификации травмирующего предмета следует ориентироваться на общее количество подобных предметов, существующих в природе.

Поэтому единственный путь обеспечения категоричности экспертных выводов при использовании идентификационных технологий, основанных на вероятностных расчетах, состоит в уменьшении вероятности ошибки α. Ввиду возможных изменений объемов совокупностей идентифицируемых объектов величина α, необходимая для достижения порога категоричности, не является постоянной и может с течением времени изменяться в ту или иную сторону. Так, очевидно, что в связи с ростом населения Земли значение α, необходимое для достоверной молекулярно-генетической идентификации личности, должно адекватным образом уменьшаться.

В то же время уменьшение уровня α, предполагая внедрение в экспертную практику высокотехнологичных методик, представляет собой сложный и трудоемкий путь достижения категоричности экспертных выводов. Так, достоверное установление тождества молекулярно-генетическими идентификационными методами возможно при α≥1*10^-14. В этом случае вероятность уникальности комплекса индивидуализирующих признаков достаточна для категоричного установления генетического тождества. Отсюда именно на эту величину α ориентированы основные разработчики молекулярно-генетических индивидуализирующих систем [32].

Нетрудно заметить, что при решении большинства практических экспертных задач достижимый уровень вероятности ложноположительной идентификации оказывается существенно выше научно обоснованного порога достаточности индивидуализирующей информации, т.е. выполняется строгое неравенство α > 1/N.

В качестве решения проблемы «обесценивания» доказательности вероятностных выводов в специальной литературе рассматривается возможность введения конвенциональных (договорных) критериев достаточности информации для установления индивидуального тождества [78]. В частности, И.О. Перепечиной было предложено при проведении вероятностных расчетов ориентироваться не на генеральную совокупность объектов идентификации, а на выборки меньшего объема [78]. Так, согласно указанному автору, при установлении генетического тождества на территории Российской Федерации в вероятностных расчетах следует принимать во внима-ние не численность населения Земли, а численность населения России, взятую с некоторым «запасом прочности», например, N=2*10⁸. В некоторых случаях И.О. Перепечина допускает возможность анализа совокупностей меньшего объема (население ре-гиона, города и т.д.). При этом, по мысли автора, достигнув путем уменьшения объема N порога достаточности индивидуализирующей информации (1), эксперт вправе формулировать категорические выводы об установлении генетического тождества.

Предложение введения в практику системы указанных конвенциональных критериев вызвало серьезную критику [32]. Суть критических замечаний заключалась в том, что заблаговременная разработка и использование подобных критериев экспертом без учета обстоятельств конкретного юридически значимого события не имеют смысла. Кроме того, интерпретация вероятностных результатов экспертизы целиком относится к компетенции суда. Авторы настоящей монографии солидарны с мнением противников конвенциональных критериев достаточности индивидуализирующей информации для установления тождества, считая также недопустимым использование в экспертной деятельности неравенства (1). По их мнению, эксперт должен указывать в заключении лишь объективно рассчитанную вероятность события, а достоверность выводов может быть достигнута им только путем аналитической переоценки полученных результатов при наличии дополнительной информации, установленной экспертным или следственным путем.