Дата актуальности: 04 июля 2026 г., 23:59:33 (UTC)

Пенитенциарный рецидив — повторные преступления, совершённые лицами в условиях отбывания наказания — составляет не менее 25 % в общей структуре рецидивной преступности. Это значит, что каждое четвёртое рецидивное правонарушение совершается именно внутри мест лишения свободы. Однако, как показывает правоприменительная практика, данная проблема до сих пор не получила должного внимания ни со стороны государства, ни со стороны науки.

Специфика объекта и предмета криминологического прогнозирования

Объект прогнозирования

• Преступность осуждённых в местах лишения свободы (далее — МЛС)
• Факторы пенитенциарной среды: режим, перенаселённость, межгрупповые конфликты
• Досрочное освобождение и риск рецидива после выхода

Предмет прогнозирования

1. Количественные параметры: число преступлений, их динамика, структура.
2. Качественные характеристики: виды преступлений (побеги, телесные повреждения, убийства, хулиганство).
3. Криминогенные факторы, усиливающие или ослабляющие правонарушения.

Методологические основания

Методологическая база

Исследования опираются на труды российских и зарубежных учёных:

• Г.А. Аванесов, А;И. Алексеев, Ю.М. Антонян
• В.Н. Кудрявцев, И.И. Карпец, В.Е. Квашис
• Е.В. Коломийченко, С.Р. Тютиков, В.А. Верещагин

Методы познания

1. Формально-логический: систематизация нормативных актов.
2. Статистический: анализ данных МВД РФ и ГУИН Минюста РФ (1993–1999 гг.).
3. Социологический: анкетирование 200 сотрудников ИУ Республики Башкортостан.
4. Историко-правовой: анализ законодательных изменений после 1998 г. (передача УИС из МВД в Минюст).

Классификация методов криминологического прогнозирования

По горизонту планирования

• Оперативные: от 1 дня до 1 месяца (выявление немедленных угроз).
• Тактические: от 1 месяца до 1 года (планы профилактики).
• Стратегические: от 1 года до 5–10 лет (перспективные программы ресоциализации).

По уровням системы

1. Индивидуальный: прогноз поведения конкретного осуждённого (например, диагностика девиантных установок В.А. Верещагина).
2. Групповой: анализ подгрупп риска (новички, рецидивисты, «влиятельные»).
3. Учрежденческий: прогноз для конкретной колонии/СИЗО.
4. Региональный: межколонийные сравнения по федеральным округам.

По методике расчёта

Информационно-аналитическое обеспечение

Источники данных

• Статистическая отчётность: формы ГУИН № 14, 18, 25.
• Картотеки учёта: «Осуждённые, склонные к побегу», «Группы риска».
• Видеоаналитика: системы распознавания лиц и аномального поведения.
• Опросники: шкала ПДО (потенциал девиантного отклонения), методика Ю.А. Алферова.

Показатели-прогностики

1. Коэффициент преступности: число преступлений на 1000 осуждённых.
2. Индекс напряжённости: (число конфликтов/число осуждённых) × 100.
3. Уровень рецидива после ДО: доля лиц, совершивших новые преступления в течение 1 года после досрочного освобождения.

Организационные и правовые проблемы

Дефицит нормативного регулирования

На июль 2026 г. в Российской Федерации отсутствует комплексный нормативный акт, который бы регламентировал порядок прогнозирования преступности осуждённых. Действуют лишь:

• письма ГУИН № 18/2/4-3 от ;
• приказы ФСИН, не имеющие статуса федерального закона.

Рекомендации по правовому обеспечению

1. Разработать и принять «Наставление по организации прогнозирования преступности осуждённых» как федеральный приказ Минюста РФ.
2. Создать межрегиональные отделы криминологического мониторинга при ГУИН.
3. Ввести обязательную должность криминолога-аналитика в каждой исправительной колонии численностью свыше 1000 осуждённых.

Практические кейсы

Республика Беларусь: первые шаги пенитенциарной криминологии

В 2025 г. в РБ запущен пилотный проект по внедрению системы раннего предупреждения конфликтов в ИК-15 и ИК-17. Результаты:

• Снижение числа групповых драк на 18 % за полгода.
• Уменьшение случаев самонадзора (самоубийств) на 12 %.

Республика Башкортостан: эксперимент с нейросетями

В 2023–2025 гг. в ИК-6 г. Салават тестировалась модель XGBoost для прогноза побегов. AUC-ROC = 0,87. Ложноположительных срабатываний — < 5 %.

Криминологическое прогнозирование преступности в МЛС перестаёт быть исключительно академической задачей и становится практическим инструментом управления безопасностью пенитенциарной системы.

Ключевые направления развития до 2030 г.

1. Цифровизация: создание федерального Data Lake с анонимизированными данными об осуждённых.
2. Интероперабельность: интеграция ИС ФСИН с системами МВД и Роспотребнадзора (медицинские данные).
3. ИИ-аудит: внедрение этических комиссий по контролю алгоритмов прогнозирования.

© Национальный центр законодательства и правовой информации Республики Беларусь, 2020–2025. Материал подготовлен на основе анализа открытых источников и диссертационных исследований Е.В. Коломийченко, С.Р. Тютикова, В.А. Верещагина и др.