Email this article The seasonality index of cybercrimes
- Authors: Komarov A.A.1
-
Affiliations:
- Issue: No 1 (2025)
- Pages: 58-74
- Section: Articles
- URL: https://journal-vniispk.ru/2454-0692/article/view/359656
- DOI: https://doi.org/10.7256/2454-0692.2025.1.73244
- EDN: https://elibrary.ru/GLREEB
- ID: 359656
Cite item
Full Text
Abstract
The object of the study is cybercrime. The subject of the study is those aspects of the object that can be quantified: the registration of crimes classified as crimes in the field of computer information depending on the period of year. In other words, the crime seasonality index. Special attention should be paid to the fact that this indicator is used relatively rarely in Russian criminology. Modern research on individual (private) issues of crime seasonality is insufficient. We pay special attention to the methodological aspects of calculating such an index, the specifics of extracting the initial statistical information. The main disadvantages in the implementation of the method are indicated. It is proposed to use two ways to calculate the crime seasonality index. The author analyzes the consequences resulting from the formation of a seasonal distribution of cybercrimes. The discovered patterns are compared with the results of our foreign colleagues. We refer to the statistical summary and grouping of material, the documentary method, the calculation of averages, the calculation of the rate of dynamics and the specific weight of a particular statistics in the structure of crime as methods of research. As a result, criminologically significant conclusions were obtained. The calculation of the standard deviation of the dynamics indicators allowed us to determine a reliable interval of the dynamic data series on the state of cybercrimes. The methodology for calculating the values of the seasonality index over a 6-year period, taking into account a significant change in the volume of registered crimes, was tested, compared with the current one and recommended for use. It turned out that all the calculation methods known today are not without drawbacks, since they are unable to take into account the exponential increase in crime. The dependence of the crime seasonality index on the structure over long time intervals was revealed. A pattern has been found indicating that the seasonality index for all crime reflects rather an accounting and registration discipline, while objective dependencies can be detected only when switching to certain types of crime. Some manifestations of the seasonality index of crimes committed using information and communication technologies are analyzed. These features are compared with the seasonal distribution of computer crimes observed by our foreign colleagues. Recommendations and conclusions are given on the prospects for further use of the seasonality index in studying the dynamics of computer crime.
References
Исследования латентной преступности: материалы круглого стола / отв. ред. С. М. Иншаков; Акад. Ген. Прокуратуры РФ. – М., 2010. – 141 с. Комаров А.А. Проблема уголовно-статистической казуистики категории «преступлений экстремистской направленности» на примерах качественно-количественного анализа их показателей // Полицейская деятельность. 2024. № 2. С. 38-56. doi: 10.7256/2454-0692.2024.2.70005 EDN: DORRFN URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=70005 Лялин В. С., Симоненко А. В. Правовая статистика: учебник. – М., 2010. – 255 c. Киселев А. А. Индекс сезонности при криминологической характеристике региона в условиях цифровизации // Вестник Саратовской государственной юридической академии. – 2024. – №. 2 (157). – С. 285-294. doi: 10.24412/2227-7315-2024-2-285-294 Математические методы в социальных науках. Пер. с англ. Под ред. Г. В. Осипова, Э. П. Андреевой. – М.: Прогресс, 1973. – 352 с. Жирнов А. А. Подход к определению сезонности преступлений в проектах противодействия криминальным угрозам // Современные наукоёмкие технологии. – 2022. – № 7. – С. 38-44. Лунеев В. В. Юридическая статистика: учебник. – М.: Юристъ, 2000. – 400 с. Фойницкий И. Я. Влияние времён года на распределение преступлений // Судебный Журнал. – 1873. – № 1-3. Тарновский E. H. Помесячное распределение главнейших видов преступности // Журнал Министерства Юстиции. – 1903. – № 2. – С. 110-135. Гернет М.Н. Социальные факторы преступности. – М.: Унив. тип., 1905. – 203 с. Певцова Т. А., Рябухина Е. А., Гущина О. А. Вычисление индекса сезонности // Вестник Мордовского университета. – 2015. – Т. 25, № 4. – С. 18-36. doi: 10.15507/0236-2910.025.201504.018 Фомин C. А. Применение математико-статистических методов в изучении сезонных (внутригодовых) колебаний отдельных видов преступлений // Вестник Уфимского юридического института МВД России. – 2014. – №2 (64). – С. 34-38. Есина М.Г., Хонгорова О. В., Шарабанова И. Ю. Построение модели прогнозирования количества дорожно-транспортных происшествий в Российской Федерации // Современные проблемы гражданской защиты. – 2018. – № 2(27). – С. 77-81. – EDN XWXQCT. Киселёв А. А. Сезонность преступности как объект криминологического изучения // Правовая культура. – 2020. – № 2(41). – С. 139-150. – EDN ZZBCWE. Киселёв А. А. Криминогенные детерминанты сезонных видов преступности в среднестатистическом городе // Вестник СГЮА. – 2022. – № 4 (147). – С.134-146. Романов С. Р. Структурно-динамический анализ экономических преступлений: статистический аспект // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2019. – № 5. – С. 129-135. doi: 10.25198/2077 7175-2019-5-129. Комаров А.А. Измерение латентности преступлений, совершённых при помощи информационно-коммуникативных технологий, по матрице индексов наказуемости А.А. Конева // Вопросы безопасности. 2024. № 4. С. 31-48. doi: 10.25136/2409-7543.2024.4.72451 EDN: DNARAJ URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=72451 Литвиненко А. Н., Гнездилов Ю. В. Статистический анализ динамики экономических преступлений на потребительском рынке России // На страже экономики. – 2020. – № 1(12). – С. 44-52. – doi: 10.36511/2588-0071-2020-1-44-52. – EDN LXCIOF. Старостенко О. А. Виктимологическое предупреждение хищений, совершаемых дистанционно: дисс… к.ю.н. – Краснодар, 2023. – 232 с. Kemp S., Buil-Gil D., Moneva A., Miró-Llinares F., Díaz-Castaño N. Empty streets, busy Internet: a time-series analysis of cybercrime and fraud trends during COVID-19 // Journal of Contemporary Criminal Justice. – 2021. – № 37(4). – pp. 480-501. Smith J., Johnson L. Seasonal fluctuations in online consumer behavior: a post-holiday analysis // Journal of retailing and consumer services. – 2022. – № 65. – pp. 10-28. Фойницкий И. Я. Мошенничество по русскому праву. – С-Пб., 1871. – 553 c. Лунеев В. В. Курс мировой и российской криминологии. Т. 1. – М.: Юрайт, 2011. – 1003 с. Власть: криминологические и правовые проблемы: сб. статей / отв. ред. А. И. Долгова. – Москва, 2000. – 399 c. Farrell G., Pease K. Seasonal cycles in crime, and their variability // Journal of quantitative criminology. – 2012. – № 28. – pp. 389-410. Lambert G. W., Reid C., Kaye D. M., Jennings G. L., Esler M. D. Effect of sunlight and season on serotonin turnover in the brain // The Lancet. – 2002. – № 360(9348). – pp. 1840-1842. Cohen L. E., Felson M. Social change and crime rate trends: a routine activity approach // American sociological review. – 1979. – № 44(4). – pp. 588-608. doi: 10.2307/2094589 Ranson M. Crime, weather and climate change // Journal of Environmental Economics and management. – 2014. – № 67(3). – pp. 274–302. Leukfeldt E. R. Cybercrime and social ties: phishing in Amsterdam // Trends in organized crime. – 2014. – № 17(4). – pp. 231–249. Maimon D., Louderback E. R. Cyber-dependent crimes: an interdisciplinary review // Annual Review of Criminology. – 2019. – № 2. – pp. 191-216.
Supplementary files
