Глава 7
ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА
ЗНАЧИМОСТИ ПРИЗНАКОВ МИКРООБЪЕКТОВ
«Рассуждай токмо о том, о чем понятия твои тебе
сие позволяют. Так, не зная законов языка ирокез-
ского, можешь ли ты делать такое суждение по сему
предмету, которое не было бы неосновательно и
глупо?»
Козьма Прутков
Последовательность дифференциации объектов исследования оп-
ределяется классификационными множествами признаков, присущих
данному уровню классификации (видовые, родовые, групповые), а час-
тота их встречаемости в исследованном массиве определяет значи-
мость каждого (или их совокупности) для решения экспертных исследо-
вательских задач. В литературе эту значимость обычно определяют
понятием идентификационной значимости, хотя, как нам кажется, при-
нятый термин не совсем корректен. Вывод о решении идентификацион-
ной задачи может быть сделан только на основе выявления в иссле-
дуемом объекте неповторимых признаков (или их совокупности),
а, значит, частота их встречаемости приближается к нулю (значимость —
к бесконечности), ведь этот признак должен характеризовать только
данный объект и отсутствовать у всех схожих с ним. Учитывая это, нам
в большей степени импонирует термин информационная значимость
признаков, который отражает процесс накопления информации об ис-
следуемом объекте.
Во многих видах научных исследований, в том числе и при опреде-
лении необходимого и достаточного комплекса признаков при решении
задач судебной экспертизы, наиболее часто используется вероятностно-
статистический метод, который позволяет определить систему диагности-
ческих и идентификационных признаков и, опираясь на закономерности
их статистического распределения, установить информационную зна-
чимость каждого. Противником возможности выявления указанных за-
кономерностей выступает В. Н. Хрусталев, который пишет: «Недопус-
тимость такого подхода...заключается в том, что согласно теории
криминалистической идентификации выделение единичного объекта
(лица, предмета) должно осуществляться не из совокупности такого
рода объектов, встречающихся в экспертной практике, а из совокупности
подобных объектов, существующей на Земле в целом (выделено авт)».
232
Но теория вероятности в целом и вероятностно-статистический метод в
частности как раз и используются, когда нет возможности проанализи-
ровать с абсолютной достоверностью все принципиально существую-
щие варианты. В противном случае эти научные методы вообще необ-
ходимо было бы исключить из любого анализа, программирования,
планирования эксперимента, что противоречит многим современным
методам исследования. При таком подходе невозможно было бы и ис-
пользовать следы пальцев рук для идентификации человека, так как
базы данных всех возможных узоров папиллярных линий всех людей на
Земле создать, естественно, невозможно, проводить идентификацион-
ные баллистические исследования, так как образование комбинаций
следов на пулях и гильзах описываются вероятностно-статистическими
законами и т. д.
Вопросы объективизации оценки значимости признаков при прове-
дении материаловедческих исследований появлялись в научной печати
достаточно эпизодически. В 1955 году В. М. Колосовой была защищена
диссертация, включающая обоснование статистической модели иден-
тификации некоторых классов веществ и материалов по статистической
оценке их свойств на основе сравнения с образцами банка эталонных
образцов1. Предпринимались попытки и установления корреляции
взаимозависимости признаков веществ и материалов по частоте их
встречаемости2.
В 1985 году вышли в свет методические рекомендации для экспер-
тов «Формирование АИПС «Контакт» файла волокон, позволяющего
определять их частоты встречаемости»3, в которых были представлены
результаты математической обработки банка данных, включающего
7117 волокон.
Любые вероятностно-статистические исследования основаны на
экспериментальной базе, охватывающей, по возможности, больший
массив объектов и данных различных методов, использующихся при
выявлении одних и тех же признаков однородных объектов. С увеличе-
нием массива происходит рандомизация распределения в нем объек-
тов, которая по достижении определенного оптимального объема будет
улучшать это распределение и уменьшать отклонение вычисляемой
величины от статистически достоверного распределения.
Однако количество экспериментов, необходимых для формирования
такого массива, растет в геометрической прогрессии от числа возмож-
1 См.: Колосова В. М. К вопросу о судебно-экспертной идентификации спектрографи-
ческим методом: автореф. дис. ... канд. юрид. наук. М., 1955. С. 15-18.
2 См.: Колосова В. М., Митричев В. С. Одиночкина Т. Ф. Спектральный эмиссионный
анализ при исследовании вещественных доказательств. М., 1974.
3 Пучков В. А., Поляков В. 3. Формирование АИПС «Контакт» файла волокон, позво-
ляющего определять их частоты встречаемости: метод, реком. для экспертов. М., 1985. С. 6.
233
ных объектов данного класса и признаков, присущих им, так как необ-
ходим учет их различных сочетаний. Это приводит к увеличению не
только до тысяч, но и десятков тысяч элементарных исследовательских
актов. Так, например, минимально необходимый массив данных по во-
локнам достигает 15-18 тысяч, оптимальное же количество должно дос-
тигать 50 тысяч единиц1. Именно поэтому предпринятая нами попытка
объективизации выводов экспертного исследования микрообъектов
может рассматриваться только лишь в качестве начального этапа
к достижению поставленной цели, а именно: как показ принципиальной
возможности использования количественных методов при установле-
нии корреляционных зависимостей и принципов решения задач такого
рода.
Для обеспечения репрезентативности экспериментальных данных
исследования строились на анализе массива данных практического
производства экспертиз микрообъектов выделенных классов, относя-
щихся к экспертизе веществ и материалов, макроколичеств этих объек-
тов, а также исследований модельных образцов микрообъектов с зара-
нее определенным набором признаков. В работе учитывались только
данные, полученные при использовании типовых методик исследова-
ния микрообъектов. Вполне естественно, что имеются отдельные науч-
ные разработки или эксклюзивные аппаратурные методы, которые дают
возможность проведения более детальной дифференциации признаков
или выявлять новые2. Однако они не имеют широкого распространения
в практике производства экспертиз, и их включение в данные статисти-
ческого анализа могло бы существенно исказить реальную картину се-
годняшнего дня.
При использовании значений информационной значимости признаков
микрообъектов необходимо учитывать, что они не являются неизменными
и нуждаются в регулярной корректировке. Это связано, во-первых, с рас-
ширением ассортимента веществ и материалов и, во-вторых, с разви-
тием технологических процессов их получения и переработки. Кроме
того, постоянно совершенствуются инструментальные методы иссле-
дования как микрообъектов, так и самих веществ и материалов, что не-
избежно ведет к возможности более глубокого анализа этих объектов.
Все это объективно приводит к выявлению у микрообъектов новых
1 См.: Пучков В. А, Поляков В. 3. Указ. соч. С. 23-24.
2 Например, оборудование, основанное на принципе зондирования поверхности элек-
тронными, ионными, атомными, фотонными, атомными пучками позволяет проводить
исследование на глубину анализируемого слоя всего в один атомный слой, что дает воз-
можность выявлять даже следы несилового контактного взаимодействия {Плоткин Д. М.
Использование ионной и электронной спектроскопии в судебной экспертизе веществ,
материалов и изделий по уголовным делам: автореф. дис. ... канд. юрид. наук. М., 2003.
С. 17).
234
свойств и необходимости их учета, что изменяет количественное выра-
жение значимости признаков.
Однако следует сделать оговорку, что этот процесс характерен не
только для микрообъектологических исследований. Так, например,
с развитием компьютерной техники и ее постоянным использованием
уменьшается объем рукописных текстов в общем объеме письменной
речи. Не говоря об официальном документообороте, можно отметить,
что даже личная переписка становится «компьютеризированным» эпи-
столярным жанром. Это приводит к изменениям письменных навыков
субъектов, а, следовательно, и к изменениям признаков почерка. Раз-
витие микротрасологии изменяет значимость традиционных признаков
трасологических следов, делая их более дифференцированными, и
индивидуальные признаки, использующиеся сегодня, завтра могут
стать общими.
Микрообъекты одного и того же вида (микроволокна, микрочастицы
ЛКП, микрочастицы стекла и т. д.) обладают одним и тем же комплек-
сом признаков, но выражаются они в различной степени проявления,
что и отличает микрообъекты друг от друга. Так, цвет (признак) присущ
всем микрообъектам, оптическая анизотропия и эффект двойного луче-
преломления проявляются у всех микроволокон, в структуре всех сте-
кол присутствуют аморфные зоны и зоны повышенной кристалличности
и т. д.
Это обстоятельство не позволяет использовать для расчета иден-
тификационной значимости признаков традиционную формулу, по ко-
торой для всех признаков объектов каждого вида, образующих совокуп-
ность X {хь х2, х3...хп}, определяются показатели частоты
встречаемости:
(1)
где, т — количество объектов данного видав в исследуемом масси-
ве, обладающих признаком xi;
п — общее количество объектов данного вида.
Для микрообъектов каждого вида частота встречаемости того или
иного признака всегда, или почти всегда, будет равна 100%. Однако по
конкретному проявлению каждого из них микрообъекты дифференци-
руются на совпадающие и отличающиеся по этому признаку. Чем выше
точность определения каждого из них, тем в большей степени они при-
сущи ограниченному объему родственных микрообъектов, так как при
этом уменьшается частота встречаемости, а, следовательно, повыша-
ется информационная значимость. Например, в распределении хлопко-
вых волокон по цвету основную долю составляют волокна белого цвета
235
(5,73 %), затем следуют синие (3,20 %), серые (2,28 %), красные (2,16 %)
и т. д. С учетом более тонких различий (градаций) цвета волокон, пре-
дусмотренных системой формализованного описания, частоты встре-
чаемости изменяются следующим образом. На долю волокон фиолето-
вого цвета приходится 1,12 % общего объема, с учетом же светлоты
окраски, оцененной по 4-бальной системе, волокон очень светло-
фиолетового цвета становится 0,0562 %, светло-фиолетовых — 0,2248 %,
фиолетовых — 0,7668 % и темно-фиолетовых — 0,0562 %1. Из данного
примера видно, что с введением каждого нового признака частота
встречаемости существенно снижается, что повышает их информаци-
онную значимость.
В своих расчетах мы использовали не частоту встречаемости при-
знака, а его вариационность, т. е. знаменатель в формуле 1 (п) пред-
ставляет собой не количество исследованных объектов, а количество
вариантов хгого признака, присущего всем микрообъектам данного ви-
да. Числитель же — количество объектов, обладающих данным вари-
антом признака.
Следует отметить, что информационная значимость признака будет
тем выше, чем больше вариантов его существования, и, соответствен-
но, меньше его частота встречаемости. Формирование системы ин-
формационной значимости признаков строилось на общеизвестных
классификациях, которые широко используются в экспертной практике
исследования веществ и материалов, в том числе и микрообъектов.
Определение вероятностных характеристик признаков микрообъек-
тов позволило установить показатели информационной (дифференци-
альной) значимости для каждого из них, взятого в отдельности по фор-
муле2:
(2)
Основываясь на этом положении, мы продемонстрировали принци-
пы определения таких множеств для микроволокон — микрообъектов,
наиболее часто встречающихся в экспертной практике.
Особенность надмолекулярного строения волокон, представляюще-
го упорядоченно вытянутую структуру макромолекул, определяет сово-
купность их свойств, которые проявляются в различной степени. Это
различное проявление определяет вариационность признаков, выявле-
1 Приведенные данные получены авторами методических рекомендаций для экспер-
тов, см.: Пучков В. А., Поляков В. 3. Указ. соч. С. 15-16.
2 Бобовкин М. В. Теория и практика судебно-диагностической экспертизы письма лиц,
находящихся в психопатологическом состоянии: монография. Волгоград, 2005. С. 138.
236
ние и сравнение которых и является методом решения диагностических
и идентификационных задач.
Признаки, используемые в ходе экспертного исследования микрово-
локон, обычно делят на три основные группы:
— показатели технологического характера, обусловленные процес-
сом изготовления изделия. Из всего многообразия свойств изделий
микроволокна, как правило, сохраняют лишь признаки, приобретенные
при прядении или крутке нитей;
— свойства волокон, связанные с технологией их выработки;
— особенности волокон, возникшие в процессе эксплуатации.
Однако такое деление признаков микрообъектов не отвечает зада-
чам их экспертного исследования и носит в большей степени интегра-
ционный характер. С точки зрения установления классификационных
множеств более логично построить разноуровневую классификацию,
соответствующую этапам исследования и определяющую порядок рода
и группы микроволокон1.
Порядок первого рода определяется цветом микроволокна в соот-
ветствии с его спектральными характеристиками или шкалой цветов.
Порядок второго рода — вид волокна в соответствии с общевидовой
научно-технической классификацией (классификация приведена в гл. 2).
Учитывая технологию определения вида волокна, на этом уровне клас-
сификации целесообразно дифференцировать волокна по источнику их
происхождения на натуральные и химические. При этом для натураль-
ных микроволокон возможно установить конкретный их вид (хлопковое,
шерстяное, льняное, натурального шелка), а химические разделить на
блестящие и матированные. Это во многом сокращает время следую-
щих этапов и повышает надежность полученных результатов.
К родовым признакам относится и способ крашения волокон (мето-
дом печати, поверхностное крашение и крашение в массе), который
образует порядок третьего рода.
Дальнейшее сужение классификационных множеств микроволокон
основано на дифференциации групповых признаков, к первому из кото-
рых относится класс красителя по технологической (в соответствии со
способом их применения (группа 1.1)) или химической (в зависимости от
химического строения, метода получения или химических свойств кра-
сителя (группа I.2)) классификации.
Порядок второй группы определяется промышленной маркой краси-
теля в соответствии с действующим ассортиментом.
1 Классификация построена на основе анализа практики выполнения экспертиз воло-
кон и волокнистых материалов, а также методического пособия для экспертов «Кримина-
листическое исследование волокнистых материалов и изделий из них».
237
Третья группа связана с выявлением в микроволокне смеси краси-
телей и установлением их марок в соответствии с действующей клас-
сификацией.
И, наконец, порядок четвертой группы — это выявленные эксплуа-
тационные или технологические особенности, имеющиеся на поверхно-
сти или в объеме микроволокна.
Предложенное в литературе использование показателей частоты
встречаемости различных микроволокон с определенным набором
свойств основано на расчете вероятности встречи такого волокна в оп-
ределенной ситуации, т. е для диагностики на предметах одежды по-
сторонних волокон в целях выделения среди них множества таких, ко-
торые были привнесены в результате одноразового контакта1. При
этом, если волокон данного вида в общем объеме (посторонних воло-
кон, находящихся на объекте-носителе) окажется столько, что их слу-
чайное, фоновое возникновение в таком количестве станет практически
невозможным, делается вывод об их происхождении в результате од-
норазового контакта. Но, при такой постановке задачи теряется ситуа-
ционный фактор попадания различных микроволокон на объект-
носитель, механизм образования наложений, физико-механические
свойства волокон. Например, при любом контакте двух элементов оде-
жды штапельные волокна, хлопковые или шерстяные будут значитель-
но легче переходить от источника к носителю, чем химические, в осо-
бенности синтетические. Натуральные волокна имеют меньшую длину,
а следовательно, для их отделения, во многих случаях, не требуется
механический разрыв волокна — оно переходит на контактирующий
объект целиком. Таким образом, таких волокон на любой поверхности,
способной их удерживать, будет всегда больше, чем синтетических,
имеющих более высокие прочностные характеристики (капрон, нейлон
и др.) вне зависимости от общей естественной распространенности во-
локон в окружающей человека среде.
Подход, принятый нами, основан на иных исходных положениях.
Частота встречаемости микроволокон с определенным набором при-
знаков используется не для определения вероятности их попадания на
объект-носитель в качестве фоновых наслоений или в результате фи-
зического контакта в процессе совершения преступления, а для уста-
новления степени сходства или различия со сравниваемыми микрово-
локнами, имеющими аналогичные признаки. При этом различные
признаки и их сочетание определяют количественное выражение их
информационной значимости.
Для решения поставленной нами задачи, а именно, только выработ-
ки принципов построения классификационных множеств микрообъектов
1 См.: Пучков В. А, Поляков В. 3. Указ. соч. С. 19-20.
238
по частотам их встречаемости, но не создание полноценного их масси-
ва, пригодного в полном объеме к использованию, экспериментальная
часть строилась, в первую очередь, на исследованиях только нату-
ральных микроволокон. Такой выбор определен обстоятельствами,
связанными с огромным разнообразием химических волокон, насчиты-
вающих сотни видов и их модификаций, что не дает возможности
в рамках одной работы выделить сколь-нибудь обоснованные количе-
ственные критерии. Например, только исследованию фазово-структур-
ного состава химического волокна одного вида методами рентгеногра-
фии может быть посвящено отдельное исследование, так как количест-
во экспериментов, необходимых для этого, может превысить не одну
тысячу. То же можно сказать и о выявлении оптической неоднородно-
сти микроволокон, выявляемой методом фазовоконтрастной микроско-
пии. Не неизменна для каждого вида химических волокон и интерфе-
ренционная окраска, возникающая при прохождении через волокно
поляризованного света. И так далее. Такой объем работы связан со
«случайным» характером формирования этих признаков. «Случай-
ность» заключается в том, что формирование надмолекулярной струк-
туры волокна в процессе его изготовления происходит под воздействи-
ем многих факторов: температура, давление, концентрация раствора,
условия осаждения и т. д. При небольших отклонениях этих параметров
от среднего значения (в допустимых технологией рамках) макропризна-
ки, определяющие эксплуатационные характеристики, как правило, ос-
таются неизменными, но внутреннее строение (надмолекулярная струк-
тура) может несколько измениться. Эти отклонения и вызывают
изменения разницы скоростей распространения световой волны в раз-
ных направлениях (характер оптической анизотропии) по длине и тол-
щине волокна; формирование зон с различной степенью кристалличности
и т. д. Именно по этой причине выявление закономерностей, опреде-
ляющих вариационность признаков внутреннего строения, в особенно-
сти в количественных показателях, и требует огромного массива экспе-
риментальных данных.
Методика определения информационной значимости каждого от-
дельного признака строилась, во-первых, на выделении наиболее часто
встречающихся в экспертной практике натуральных микроволокон, для
чего были проанализированы экспертные заключения, выполненные
в ЭКЦ МВД РФ, г. Волгограда и Ростова-на-Дону, где имеется совре-
менное оборудование, позволяющее проводить полный комплекс ис-
следований.
239
Непосредственно экспериментальная часть представлена исследо-
ваниями модельных объектов, в качестве которых выступали натураль-
ные микроволокна1:
— априори отделенные от одного источника. Для этого от одного во-
локнистого материала с близко расположенных участков (примерно на
расстоянии 2-3 см друг от друга) отделялись микроволокна одного ви-
да, которые подвергались полномасштабному сравнительному иссле-
дованию всевозможными доступными для экспертно-криминалис-
тических центров методами в соответствии с имеющимися методиче-
скими указаниями;
— априори имеющие различный источник происхождения. При этом
исследованию подвергались микроволокна одного вида и цвета, но от-
деленные от разных волокнистых материалов.
При выборе текстильных материалов — источников микрообъектов для
экспериментальных исследований, с целью получения по возможности
более репрезентативных данных, нами учитывалась их распространен-
ность по целевому назначению. Например, отбор образцов микроволокон
хлопка проводился со следующих материалов: швейные нитки, чулочно-
носочные изделия, мебельно-декоративные ткани, гладкокрашеные
ситцы и сатины платьево-сорочечнои группы, платьево-сорочечные
ткани групп ситца и сатина с печатным рисунком, полушерстяные кос-
тюмно-плательные и одежные ткани, трикотажные изделия и др.
Такой подход, как нам кажется, позволил обеспечить чистоту экспери-
мента. Всего было исследовано 539 пар модельных объектов натуральных
микроволокон и более 200 заключений экспертов по сравнительному ис-
следованию микроволокон (при установлении факта контактного взаимо-
действия и общей родовой (групповой) принадлежности).
Выявленные корреляционные зависимости между отдельными при-
знаками, отражающими определенные свойства микроволокон, и их
информационной значимостью, представленные в таблице 1, привели
нас к следующим выводам (табл. 1).
1 В качестве объектов исследования были использованы образцы волокнистых мате-
риалов из коллекции кафедры трикотажного производства Волгоградского технического
университета.
240
1 Pt - частота встречаемости класса красителя по технологической классификации.
2 Ki - информационная значимость признака Р,.
3 Р2- частота встречаемости сочетания класса красителя по химической классификации.
4 К2 - информационная значимость признака Р2.
5 Р3 - частота встречаемости сочетания класса красителя по технологической и химической классификации.
6 К3 ~ информационная значимость комплекса признаков Р3.
Таблица 1
отсутствие самой окраски (так как сравниваются только одноцветные
волокна), сам по себе никакой информационной значимостью не обла-
дает1. На начальном этапе исследования его определение необходимо
только лишь для отбора сравнительных микроволокон. В дальнейшем
же, если установлена связь между цветом (или его оттенком), способом
окраски волокна, классом красителя и его маркой, возможен и его учет
в определении суммарной информационной значимости в комплексе
с другими признаками. В наших же исследованиях объема фактическо-
го материала для выявления указанной зависимости явно недостаточ-
но, и поэтому в расчетах этот признак нами не учитывался.
Все признаки, как уже было показано, классифицированы по своей
значимости на порядки рода и группы.
Вид волокна, как правило, устанавливается по его внешним призна-
кам: форме продольного строения, форме поперечного сечения и ин-
терференционной окраске в поляризованном свете, а также физико-
химическим характеристикам: температуре плавления или разложения
(для натуральных — только по температуре начала деструкции), рас-
творимости, прочности и др.
Для натуральных волокон было установлено, что микроволокна,
имеющие единый источник происхождения, во многих случаях значи-
тельно отличаются по этим параметрам. Например, на рисунках 32—34
представлены внешние строения и интерференционные окраски одно-
цветных микроволокон хлопка, изъятых с одного объекта. Видно, что и
внешние морфологические признаки, и интерференционная окраска не
позволяют говорить об общем источнике их происхождения, что, одна-
ко, не соответствует действительности.
Это характерно и для других видов натуральных волокон. Данное
положение подтверждает высказанный ранее тезис о значении выяв-
ленных в ходе исследования различиях, которые во многих случаях не
могут служить основанием для вывода об отсутствии тождества. Эти
различия должны быть либо подтверждены, либо объяснены дальней-
шими исследованиями. Мы имеем именно такой случай. Применитель-
но к натуральным микроволокнам объяснение может быть следующим.
1 При решении отдельных экспертных задач, не связанных со сравнительными иссле
дованиями, и при наличии достаточного банка данных по частотам встречаемости воло-
кон с обобщенным описанием цвета или его более тонких градаций цвет может выступать
как дифференцирующий признак, так как распределение волокон одного класса по цвету не-
равномерно. Например, для хлопковых волокон пурпурный цвет встречается в 0,1124 % слу-
чаев, красный в 2,1638 %, белый в 5,7328 % и т. д. (данные приведены из: Пучков В. А, Поля-
ков В. 3. Формирование АИПС «Контакт» файла волокон, позволяющего определять их
частоты встречаемости: метод, реком. для экспертов. М., 1985. С. 15.
245
Рис. 32. Внешний вид в проходящем свете (а) и интерференционная окраска
в поляризованном свете при скрещенных поляризаторе и анализаторе (б)
хлопкового микроволокона 1, отобранного из волокнистого материала 1
Рис. 33. Внешний вид в проходящем свете (а) и интерференционная окраска
в поляризованном свете при скрещенных поляризаторе и анализаторе (б)
хлопкового микроволокона 2, отобранного из волокнистого материала 1
246
Рис. 34. Внешний вид в проходящем свете (а) и интерференционная окраска
в поляризованном свете при скрещенных поляризаторе и анализаторе (б)
хлопкового микроволокона 3, отобранного из волокнистого материала 1
Рис. 35. Внешний вид в проходящем свете (а) и интерференционная окраска
в поляризованном свете при скрещенных поляризаторе и анализаторе (6)
полиэфирного волокна, отобранного из волокнистого материала 1
Рис. 36. Внешний вид в проходящем свете (а) и интерференционная окраска
в поляризованном свете при скрещенных поляризаторе и анализаторе (б)
полиэфирного волокна, отобранного из волокнистого материала 2
247
Натуральные волокна «попадают» в готовое изделие случайным об-
разом, то есть волокнообразующие растения могут быть выращены
в разных регионах, шерсть получена от животных разных пород, но
обычно одного вида, волокна могут пройти и различную предваритель-
ную обработку и т. д. Все это приводит к тому, что готовое изделие име-
ет в своем составе отличающиеся друг от друга волокна одного цвета и
вида.
Данное положение позволило нам исключить родовые признаки пер-
вого и второго рода натуральных волокон из общей системы их инфор-
мационной значимости, хотя из этого не следует, что родовые признаки
первого и второго рода не имеют никакого значения. Они достаточны
для формулирования вывода об установлении родовой или общей ро-
довой принадлежности, если такая задача ставится перед экспертом.
Следует заметить, что для химических волокон ситуация прямо про-
тивоположная. Так, микроволокна одного вида, отобранные от разных
объектов, в большинстве случаев (98,9 %) имеют идентичные морфо-
логические признаки внешнего строения и физико-химические характе-
ристики. В качестве примера на рисунках 35 и 36 представлены внеш-
ний вид и интерференционные окраски полиэфирных микроволокон,
имеющих разные источники происхождения. Видно, что дифференци-
ровать их по этому основанию не представляется возможным, так как и
толщина, и продольное строение для них одинаковы. Одинаковы для
них и температуры плавления. Связано это с высокой степенью стан-
дартизованности производства химических волокон. Отклонения же от
средних технологических параметров не оказывают сколь-нибудь суще-
ственного влияния на макрохарактеристики как морфологического, так
и субстанционального характера. Это положение дает основание не
учитывать эти признаки в общей системе.
Более глубокие этапы исследования, связанные с выявлением при-
знаков третьего родового порядка и групповых признаков, позволяют
с достаточной степенью вероятности установить родовую и общую ро-
довую принадлежность микроволокон.
Класс красителя определялся нами по традиционным методикам,
использующимся в экспертной практике.
К сожалению, следует констатировать, что определение конкретных
марок использующихся красителей в рамках данной работы не пред-
ставилось возможным из-за отсутствия полной базы данных по ним.
Ассортимент красителей огромен, например, только кислотных краси-
телей насчитывается более 1500 наименований, основных — более
1200 и т. д. Кроме того, химические формулы и смесевые составы мно-
гих красителей являются коммерческой тайной фирм-производителей.
Эти основания приводят к выводу об отсутствии реальной возможности
учета марок красителей, так как достаточно сложно определить частоту
248
их встречаемости. Это подтверждает и экспертная практика — в про-
анализированных нами экспертных заключениях таких результатов за-
фиксировано не было.
В то же время отсутствие полноценной натурной коллекции красите-
лей или данных о них не должно служить основанием для полного отка-
за от их использования в исследованиях микроволокон. Например,
можно воспользоваться сравнительным хроматографическим анализом
экстрактов двух объектов без красителей-тестеров. В случае полного
совпадения хроматографических данных в двух системах, отличающих-
ся полярностью, или на двух сорбентах с некоторой степенью вероят-
ности можно говорить об использовании одного класса красителей .
Данное положение было подтверждено нами в ходе подготовки экс-
периментальной части работы. В качестве объектов исследования бы-
ли выбраны образцы шерстяных микроволокон, окрашенные кислотны-
ми антрахиноновыми красителями способом поверхностного крашения.
Экстракты антрахиноновых кислотных красителей, полученные из
шерстяных волокон, отделенных от разных изделий светло-серого, си-
него и зеленого цвета, исследовались методом хроматографического
анализа, выполненного в двух вариантах. В первом случае использова-
лись хроматографические пластины с нанесенными на них различными
сорбентами — силикагель и ацетилированная целлюлоза. Во втором
варианте варьировалась система растворителей — смесь толуол-хлоро-
форм-ацетон (3:1:1) и петролейный эфир-метилэтилкетон-этилацетат
(1:1:1). Всего было исследовано 15 объектов светло-серого, 13 — сине-
го и 12 зеленого цвета.
Совпадение значений Rf окрашенных пятен было выявлено только
в одном случае — при использовании в качестве источника микроволо-
кон двух отрезков пальтовой шерстяной ткани, которые имели один ар-
тикул и были произведены на одном заводе-изготовителе. Весьма ве-
роятно, что исследованные волокна были окрашены красителями
одной марки.
Следует заметить, что при сравнительном исследовании, может
быть, даже в большей степени имеет значение не установление кон-
кретной марки красителя, а выявление совпадений или различий ком-
плекса признаков, так как на их проявление могут оказывать влияние
многие факторы и технологического, и эксплуатационного характера —
для крашения может использоваться неразделимая или трудно разде-
лимая смесь красителей, краситель мог быть подвергнут существенным
1 СМ.: Пучков В. А., Клочкова В. И. Основы методики комплексного анализа красите-
лей при судебно-экспертном исследовании окрашенных полиамидных волокон // Приме-
нение физических и химических методов в судебной экспертизе: сб. науч. тр. М., 1982.
С. 23-40.
249
деструкционным процессам в процессе эксплуатации изделия и т. д.
Учет этих факторов при сравнении весьма затруднителен, а комплекс-
ное проявление дает возможность провести сравнение.
Частота встречаемости каждого отдельно выделенного признака не
является величиной, определяющей его значимость с точки зрения ре-
шения классификационных (как этапов идентификации), а тем более
идентификационных задач. В экспертизе микрообъектов при определе-
нии информационной значимости в большей степени определяющей
является совокупность признаков, которая и формирует классификаци-
онные множества (естественно, при отсутствии у объектов исследова-
ния ярко выраженных индивидуальных признаков. Однако в наших ис-
следованиях таких проявлений выявлено не было). По известной из
теории вероятности формуле определения вероятности появления
двух независимых событий по известным вероятностям появления каж-
дого из них была определена информационная значимость совокупно-
сти признаков микроволокон при их различном (наиболее часто встре-
чающемся) сочетании. Полученные данные представлены в табл. 1.
Более высокая степень надежности результатов достигается при ус-
тановлении факта контактного взаимодействия объектов волокнистой
природы, когда исследованию подвергаются как минимум две пары
сравнения:
— микроволокна-наложения, изъятые с объекта-носителя I и волок-
на того же цвета и вида, входящие в состав волокнистого материала II,
предположительно с ним контактировавшего;
— микроволокна-наложения, изъятые со второго объекта, и волокна,
входящие в состав первого.
При этом вероятность категорического вывода, т. е. осуществление
индивидуальной идентификации есть произведение идентификацион-
ных значимостей каждого исследования.
Так, например, если на изъятой у подозреваемого одежде обнару-
жены хлопковые микроволокна, окрашенные прямой печатью кубовым
полициклохиноновым красителем и аналогичные, в том числе и схожие
по цвету, входят в состав одежды потерпевшего, то вероятность их об-
щей групповой принадлежности составит 5,78 %.
Если же помимо этого на одежде потерпевшего обнаружены, например,
шерстяные волокна серого цвета, окрашенные кислотным трифенилмета-
новым красителем, и эти же признаки выявлены в волокнах, входящих
в состав одежды подозреваемого (вероятность их общей групповой
принадлежности составляет 5,26 %), то общая вероятность имевшего ме-
сто факта контактного взаимодействия возрастает до 100-0,30=99,7 (%)
(информационная значимость выявленного комплекса признаков равна
3,333).
250
Коэффициенты информационной значимости отдельного признака и
комплекса их совокупности сами по себе есть величины во многом аб-
страктные, с точки зрения возможности их использования при форми-
ровании вывода по диагностическим и идентификационным исследова-
ниям. Однако с достаточной степенью определенности это понятие
можно связать с надежностью результата, после чего численное значе-
ние приобретает конкретный смысл. Например, для надежности 0,9
значение коэффициента информативности должно составлять 0,1, для
0,99 — 100, для 0,999 — 1000.
Таким образом, количество информации, полученное при исследо-
вании микрообъектов, выраженное через коэффициент информативно-
сти, показывает, с какой степенью надежности оно характеризует дан-
ный объект исследования как индивидуальный.
Для повышения обоснованности выводов по результатам эксперт-
ных исследований микрообъектов, помимо учета частот встречаемости
и коэффициентов информационных значимостей признаков, могут ис-
пользоваться и возможности еще одного несложного, но значительно
повышающего объективность метода, основанного на положениях тео-
рии вероятности. Речь идет об установлении корреляционных зависи-
мостей между отдельными сравниваемыми признаками и объектами
в целом, определенных в числовом выражении. Если имеются техниче-
ские условия определения количественных показателей всех или части
признаков микрообъектов, например, интерференционной окраски мик-
роволнокон в виде зависимости распределения цветов по длине микро-
волокна (A=f(x), где А — длина волны поглощения, х — координата по
длине волокна) или распределения микровключений в слое ЛКП по
площади его поперечного сечения или в объеме (N=f(S), где N — коли-
чество включений на единице площади поперчного сечения слоя ЛКП
(S)), то, определив коэффициент корреляции, можно будет говорить о сте-
пени совпадения признаков и объектов1.
Коэффициент корреляции (г) может принимать значения от 1 до 0.
При значении 1 между исследуемыми признаками существует полная
связь. В теории вероятности и математической статистике считается,
что тесная связь наступает при значениях коэффициента больше или
равного 0,7. Если его значение находится в интервале от 0,7 до 0,5, то
связь между свойствами средняя. Значение коэффициента корреляции
менее 0,5 свидетельствует о слабой зависимости свойств. Полное от-
сутствие какой-либо связи между изучаемыми свойствами или призна-
ками, естественно, между самими объектами наступает при значении
коэффициента 0.
1 См.: Математические методы в криминалистической экспертизе: курс лекций. Волго-
град, 2004. С. 89-90.
251
Применительно к формулированию выводов, которые могут быть
пяти видов, можно говорить о категорически положительном выводе
при г=1; вероятно положительном выводе при г= 1-0,7; вероятно отри-
цательном выводе при г=0,7-0,5; и категорически отрицательном при
значениях г менее 0,5.
В заключение, как нам кажется, следует остановиться и на перспек-
тивах получения количественных характеристик микрообъектов при их
экспертном исследовании. Вполне очевидно, что представленные здесь
данные не могут являться исчерпывающими для определения степени
надежности установленных совпадений и различий признаков — слиш-
ком мал массив, на котором построены выявленные зависимости. Фор-
мирование полноценного банка данных возможно только на основе
централизованного решения этой задачи с подключением научного по-
тенциала творческих коллективов и целевым финансированием.
Объективные предпосылки для этого есть, однако их необходимо
реализовать с максимальной возможностью. 10 февраля 2006 года
вышел Приказ МВД РФ «Об организации использования экспертно-
криминалистических учетов органов внутренних дел Российской Феде-
рации»1, в который, в число прочих, вошел и учет микрообъектов, ве-
дущийся на региональном уровне (по тяжким и особо тяжким преступ-
лениям). Данный приказ обязывает формировать информационные
карты с фотоснимками, спектрограммами и иными сведениями о строе-
нии и составе микрообъектов. Форма информационной карты (прило-
жение № 12 к Правилам ведения экспертно-криминалистических учетов
органов внутренних дел) предусматривает следующие отражаемые в ней
позиции:
— природа или класс составляющего объекта;
— цвет в поле зрения микроскопа;
— форма или профиль поперечного сечения объекта;
— оптический размер;
— другие особенности (марка микроскопа, режим увеличения при
исследовании).
Однако, если внести некоторые дополнения в перечень сведений,
вносимых в информационную карту, включающий сведения о их родо-
вых и групповых признаках, данную информацию можно было бы ис-
пользовать и при формировании массива признаков с расчетом их ин-
формационной значимости. Задача эта вполне решаема, тем более,
что, с одной стороны, при проведении экспертизы указанные признаки
1 См.: Об организации использования экспертно-криминалистических учетов органов внутренних дел Российской Федерации: приказ МВД РФ от 10.02.06.
252
микрообъектов выявляются в обязательном порядке, а, с другой, при-
каз обязывает оформлять полученные данные в виде информационной
карты. При наличии такого учета получить обобщенные данные, прини-
мая во внимание современные возможности коммуникационных техно-
логий и программного обеспечения обсчета массива данных, формиро-
вание базы информационной значимости признаков микрообъектов и
их комплекса можно рассматривать как реальную перспективу повыше-
ния роли микрообъектов в получении достоверной информации при
расследовании преступлений.
Подписано в печать 18.01.2007. Формат 60x84/16. Бумага офсетная.
Гарнитура Ариал. Печать офсетная. Физ. печ. л. 15,75. Усл. печ. л. 14,9.
Уч.- изд. л. 16,5. Тираж 1000. Заказ 61.
Отпечатано с готовых диапозитивов заказчика в типографии «Мегапринт».
г. Волгоград, пр. Ленина, 69.
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение 3
ГЛАВА 1
ПОНЯТИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ МИКРООБЪЕКТОВ
В СУДЕБНОЙ ЭКСПЕРТИЗЕ 5
ГЛАВА 2
МЕСТО УЧЕНИЯ О МИКРООБЪЕКТАХ
В СИСТЕМЕ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ, ЕГО ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ 44
ГЛАВА 3
УЧЕНИЕ О МИКРООБЪЕКТАХ И УГОЛОВНО-ПРОЦЕССУАЛЬНОЕ
ПРАВО 76
ГЛАВА 4
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МИКРООБЪЕКТОВ 108
§ 1. Предварительные исследования микроволокон 138
§ 2. Предварительные исследования микрообъектов
стеклянной природы 147
§ 3. Предварительные исследования микрообъектов
лакокрасочных покрытий 155
§ 4. Особенности методики проведения предварительного
исследования микрообъектов 164
ГЛАВА 5
СООТНОШЕНИЕ КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИХ
И ОБЩЕСУДЕБНЫХ ОСНОВ ИССЛЕДОВАНИЯ МИКРООБЪЕКТОВ..167
ГЛАВА 6
ЗАДАЧИ ЭКСПЕРТНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ МИКРООБЪЕКТОВ
И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ 189
ГЛАВА 7
ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ
ПРИЗНАКОВ МИКРООБЪЕКТОВ 232
Научное издание
Андрей Владиславович Кочубей
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УЧЕНИЯ О МИКРООБЪЕКТАХ
М о н о г р а ф и я
Издано в авторской редакции
Корректор С. Н. Ненькина
Технический редактор Л. Н. Портышева
Компьютерная верстка Н. А. Доненко
Волгоградская академия МВД России.
Редакционно-издательский отдел.
400089, Волгоград, ул. Историческая, 130.
МИНИСТЕРСТВО ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ВОЛГОГРАДСКАЯ АКАДЕМИЯ
А. В. Кочубей
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УЧЕНИЯ
О МИКРООБЪЕКТАХ
Волгоград
2007
