MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
419
KRIMINOGEN VAZIYATNI PROGNOZLASHDA STATISTIK
MODELLARNING SAMARADORLIGI: O‘ZBEKISTON VA AQSH
TAJRIBASI TAHLILI
Ismatov Olimjon Shuxrat o‘g‘li
Adliya vazirligi huzuridagi Yuridik kadrlarni qayta tayyorlash va malakasini
oshirish instituti,Xalqaro hamkorlik va loyihalar bo‘limi bosh mutaxassisi,
O‘zbekiston Respublikasi Huquqni muhofaza qilish akademiyasi magistratura
bosqichi tinglovchisi
E-mail: olimjonismatov671@gmail.com
ANNOTATSIYA: Ushbu maqola kriminogen vaziyatni prognozlashda statistik
modellarning samaradorligini O‘zbekiston va AQSh tajribalari asosida tahlil qiladi.
Jinoyatchilikning oldini olishda statistik modellar, xususan, regressiya tahlili, vaqt
seriyalari, kogort tahlili, bayes modellari va krim-kartografiya muhim vosita sifatida
qo‘llaniladi. O‘zbekistonda mahalla tizimi va “Xavfsiz shahar” loyihasi kriminogen
omillarni aniqlashda samarali bo‘lsa-da, sun’iy intellekt va Big Data
texnologiyalarining cheklangan qo‘llanilishi samaradorlikni pasaytiradi. AQShda
“PredPol” va “HunchLab” dasturlari sun’iy intellekt yordamida jinoyatlarni 7-10%
kamaytirgan bo‘lsa-da, maxfiylik va diskriminatsiya xavfi muammo sifatida qolmoqda.
Maqola taqqosiy tahlil orqali O‘zbekiston uchun zamonaviy texnologiyalarni joriy
etish, ma’lumotlar shaffofligini oshirish va mahalla tizimini raqamlashtirish bo‘yicha
takliflar beradi. Tadqiqot kriminologiya va huquqni muhofaza qilish sohasida ilmiy-
amaliy ahamiyatga ega.
Jahon bo‘ylab jinoyatchilik darajasini kamaytirish va uning oldini olish har bir
davlatning ustuvor vazifalaridan biri sanaladi. Bu borada jinoyatlarni oldindan
bashorat qilish, xususan, kriminogen vaziyatni prognozlash, yuqori natija beruvchi
vosita sifatida xizmat qilmoqda. Hozirda jinoyatchilikni tahlil qilish va prognozlashda
statistik modellar, sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish (machine learning)
texnologiyalari keng qo‘llanilmoqda.
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
420
Jinoyatchilikni prognozlash va modellashtirish mamlakatda sodir bo‘layotgan
ijtimoiy jarayonlarning davlat boshqaruvi tizimining muhim elementidir. Jinoyatlarni
bashorat qilish - bu kelajakda jinoiy ko‘rinishlarning paydo bo‘lish tendensiyalari va
shakllaridagi ehtimoliy o‘zgarishlarni kutish. Amaliyotda jinoyatlarni bashorat qilish
usullari keng qo‘llaniladi. Jumladan, kriminologiya va jinoyatchilik, statistik,
eksperimental usullardan foydalanish, matematik modellashtirish haqidagi mavjud
ilmiy g‘oyalarga asoslanadi. Jinoyatlarni sodir etilishini oldindan prognoz qilish
anchayin murakkab jarayon hisoblanadi va ilmiy izlanishni talab etadi. Soha
mutaxassislari o‘rtasida jinoyatchilikni bashorat qilish va prognozlashtirish
tushunchalari asosan farqlanmaydi. Biroq, mazkur sohada turli davrda yashagan turli
davlatlarning kriminologlari turlicha tushunchalarni ishlatadilar.
Prognoz - bu istiqboldagi voqea, hodisalarning ilmiy modeli hisoblanadi, ya’ni
kelajakda ob’ektning ehtimoliy holati haqida yoki bu holatga erishishning muddatlari
va alternativ yo‘llari haqida ilmiy asoslangan fikrlar, mulohazalardir. Prognozlashtirish
deganda esa prognozni ishlab chiqish, ya’ni ma’lum bir jarayonning rivojlanish aniq
kelajagini maxsus ilmiy tadqiq etishdir. Qisqacha qilib aytganda, prognozlashtirish
prognozni ishlab chiqish jarayonidir
1
. Jinoyatchilikni krimprognozlashda turli usul va
uslublardan foydalaniladi.
Kriminogen vaziyat – bu muayyan joyda jinoyatchilik yuzaga kelishi yoki
rivojlanishiga olib keluvchi omillar majmuasidir. Prognozlash esa ushbu omillarni
tahlil qilish, ularning o‘zaro bog‘liqligi va kelajakda yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan
holatlarni ilgari surishdan iborat.
Statistik prognozlashda quyidagi asosiy usullardan foydalaniladi:
Regressiya tahlili
Vaqt seriyasi (Time Series) modellari
Kogort tahlili
Bayonotlar asosida modellash (Bayesian modelling)
1
M.Усмоналиев, И.Каракетов, Криминология. Дарслик, Тошкент давлат юридик институти. 2001й. 18-бет
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
421
Krim-kartografiya (GIS asosida jinoyat xaritalash)
Regressiya tahlili
— statistik modellash usullaridan biri bo‘lib, belgilangan bir
yoki bir nechta mustaqil (yordamchi) o‘zgaruvchilar asosida qaysidir bog‘liq
(tushuntiriladigan) o‘zgaruvchining qiymatini bashorat qilish imkonini beradi.
Jinoyatchilik sohasida ushbu tahlil usuli kriminogen omillar bilan jinoyatlar o‘rtasidagi
bog‘liqlikni aniqlash, shuningdek, kelgusi jinoyatlar ehtimolini hisoblashda samarali
vosita hisoblanadi. Regressiya modeli jinoyatchilikka ta’sir etuvchi omillarni aniqlab,
ularning jinoyatlar soniga qanday ta’sir qilayotganini hisoblashga yordam beradi.
Masalan, ishsizlik 1%ga oshsa, jinoyatlar soni qanchaga ortadi?
Vaqt seriyasi
— bu ma’lum bir ko‘rsatkichning vaqt davomida o‘zgarishini
ifoda etuvchi ma’lumotlar ketma-ketligidir. Ya’ni, ma’lumotlar to‘plami vaqt bo‘yicha
(kun, oy, yil, kvartal va h.k.) tizimli ravishda jamlangan bo‘ladi. Masalan, har oyda
sodir bo‘lgan jinoyatlar soni — vaqt qatorining klassik namunasidir. Vaqt qatorlari
tahlili (time series analysis) asosiy vazifasi — o‘tmish ma’lumotlar asosida kelgusidagi
qiymatlarni prognoz qilishdan iborat.
Jinoyatchilik statistikasida vaqt seriyalari orqali:
Har oylik, har yillik jinoyatlar dinamikasi tahlil qilinadi
Yilning qaysi faslida ko‘proq jinoyat sodir bo‘lishi aniqlanadi
Profilaktik choralarni vaqtida belgilash imkoni paydo bo‘ladi
Misol uchun:
O‘tgan 5 yilda Toshkent shahrida har oyda sodir bo‘lgan jinoyatlar soni asosida
ARIMA modeli yordamida 2025 yil uchun jinoyatlar sonini bashorat qilish mumkin.
Kogort tahlili
— ma’lum bir umumiy xususiyatga ega bo‘lgan guruhlarni
(kogortlarni) vaqt davomida kuzatish va tahlil qilish usulidir. Bu guruhlar muayyan
vaqtda umumiy xususiyatlarga (masalan, bir xil hududda yashash, ma’lum bir yoshda
bo‘lish, ma’lum bir turdagi jinoyatni sodir etish) ega bo‘ladi.
Kriminologiyada kogort tahlili jinoyatchilikka moyillik, qayta jinoyat sodir
etish ehtimoli (residivizm), yosh guruhlari bo‘yicha jinoyatlarning taqsimoti kabi
jarayonlarni tahlil qilishda foydalaniladi.
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
422
Kogort tahlilining asosiy maqsadi turli kogortlar (masalan, turli yoshdagi yoki
turli yillarda jinoyat sodir etgan shaxslar) o‘rtasidagi farq va o‘xshashliklarni aniqlash,
jinoyatchilik rivojini vaqt davomida kuzatish, jamiyatdagi muayyan guruhlar bilan
yaxshilangan profilaktik tadbirlar ishlab chiqishdan iborat.
Bayonotlar asosida modellash (Bayesian modelling)
—
bu ehtimoliy
(probabilistic) usul bo‘lib, u oldingi bilim
(prior)
va
yangi ma’lumotlar
(data)
asosida
xulosalarni yangilash
imkonini beradi.
Prior (oldingi bilim):
Ushbu joyda ilgarigi jinoyatlar statistikasi.
(Masalan, "shahar markazida har juma kuni o‘g‘irlik ehtimoli 10%")
Ma’lumot (data):
Yangi omillar — bayram, aholi soni, kameralar soni,
ijtimoiy
o‘zgarishlar.
(Masalan, "bayram kechasi, odamlar uyida emas")
Bayes formulasi yordamida:
Yangilangan ehtimol hisoblanadi →
(Ushbu haftada o‘g‘irlik ehtimoli 10% → 25% bo‘lishi mumkin)
Krim-kartografiya
—
bu
jinoyatlarning
maqsadli
joylashuvini
(prostranstvoviy tarqalishini) tahlil qilish va xaritada vizual ko‘rinishini beruvchi usul.
U Geoaxborot tizimi (GIS — Geographic Information System) texnologiyasiga
asoslangan
.
Krim-kartografiya
—
jinoyat ma’lumotlarini xaritaga joylashtirish
,
jinoyatlarning
topografiyasi
va
tez-tez takrorlanadigan joylarini
aniqlash usulidir.
Ushbu usul orqali jinoyatlar ko‘p joylashgan hududlar aniqlanadi — bu hududlarga
“issiq nuqtalar” (hotspots)
deyiladi.
Bugungi kunda jinoyatchilikning barvaqt oldini olish, jinoyatlarning oqibatlari
bilan emas, balki uning kelib chiqishiga zamin yaratayotgan omillar, shart-sharoitlar
bilan kurashish, jinoyatchilikka qarshi kuch bilan emas, balki ilm-ma’rifat, su’niy
intellekt negizida qurilgan zamonaviy gadjetlar va dasturiy ta’minotlar bilan
kurashishda ahamiyatli hisoblanadi.
Prezidentimizning 15.01.2024 yildagi “Jamoat xavfsizligini ta’minlash va
jinoyatchilikka qarshi kurashish sohasini ilmiy tadqiq qilish faoliyatini sifat jihatidan
yangi bosqichga ko‘tarish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PF-10-sonli Farmoni hamda
“
Kriminologiya sohasida ilmiy-amaliy tadqiqot ishlarini tashkil yetish chora-
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
423
tadbirlari to‘g‘risida
”gi PQ-22-sonli Qarorlari bu borada samarali ishlar olib
borilayotganligiga dalolatdir.
Ushbu hujjat asosida O‘zbekiston Respublikasi Ichki ishlar vazirligi
tuzilmasida mamlakatda yagona tayanch ilmiy tashkilot “
Kriminologiya tadqiqot
instituti
” tashkil etildi. O‘zbekistondagi jinoyatchilik dinamikasi hamda uni
prognozlash borasida ham yuqorida sanab o‘tilgan usullardan foydalanib kelinadi.
Hozirgi jadal rivojlanib borayotgan global dunyoda jinoyatchilikka qarshi
kurashishdan ko‘ra uni oldini olgan afzalroqdir. Shu sababli, ko‘plab ilg‘or
mamlakatning olimlari jinoyatchilikka qarshi qurashishda kriminologiyaning
imkoniyatlaridan foydalanish, ularni amaliyotga yanada kengroq joriy etish uchun
ko‘plab tadqiqot ishlarini olib bormoqdalar.
Bu jarayonda biz ham eng yetakchi davlatlarning tajribalardan foydalansak
maqsadga muvofiq bo‘ladi.
Hozirgi kunda ilg‘or davlatlarning krimprognozlash borasida sun’iy
intellektdan foydalanish va bu usullardan samarali foydalanish jarayonlari boshlanib
ketgan.
Misol uchun, dunyoning yeng ilg‘or davlatlaridan biri AQSh da suniy intellekt
negiziga ishlab chiqilgan patrul operatsiyalarini boshqarish uchun ixtisoslashgan
PredPol dasturiy ta’minoti. Mazkur dastur tarixiy voqealar ma’lumotlari (ideal holda
2-5 yil uchun ma’lumotlar) to‘plamlari har bir yangi shahar uchun algoritmni o‘rgatish
uchun ishlatiladi. Keyin PredPol har kuni algoritmni bo‘limdan kelganligi sababli
yangi voqealar bilan yangilaydi. Ushbu ma’lumot agentlik hujjatlarini boshqarish
tizimidan (RMS) keladi. PredPol dasturi faqat 3 ma’lumot punktidan – jinoyat turi,
jinoyat joyi va foydalanadi – prognozlarini yaratish uchun foydalanadi. Shaxsni
aniqlashga imkon beradigan shaxsiy ma’lumotlar hech qachon ishlatilmaydi.
Demografik, etnik yoki ijtimoiy-iqtisodiy ma’lumot hech qachon ishlatilmaydi. Bu
razvedka yoki prognozlarga asoslangan boshqa politsiya modellari yordamida
kuzatilgan maxfiylik yoki fuqarolik huquqlarini buzish ehtimolini istisno qiladi. Eng
qiziqarlisi shundaki, Prognozlar Google xaritalar orqali veb-interfeysda qizil
to‘rtburchaklar shaklida ko‘rsatiladi. Har bir qutida 500 x 500 fut maydon mavjud.
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
424
Ustunlar har bir kun uchun yeng katta xavf zonalarini va tegishli smenani ko‘rsatadi:
kun, smenali yoki tungi. Ofitserlarga ish vaqtining taxminan 10 foizini xizmat
kabinalarini patrul qilish uchun sarflash buyurilgan (soatiga 6 daqiqa).
Shuningdek, HunchLab - jinoyat xavfini baholash va muayyan hududlarda
potentsial jinoiy faoliyat haqida bashorat yaratish uchun ma'lumotlar tahlilidan
foydalanadigan prognozli politsiya dasturi. Tarixiy jinoyat ma'lumotlari va turli
ijtimoiy omillardan foydalangan holda, HunchLab huquqni muhofaza qilish
organlariga resurslarni yanada samaraliroq taqsimlash va jinoyatlar sodir bo'lishidan
oldin ularga qarshi faol kurashishda yordam berishni maqsad qilgan.
HunchLab tarixiy jinoyat ma'lumotlarini ijtimoiy-iqtisodiy o'zgaruvchilar, ob-
havo sharoiti va kunning vaqti bilan birlashtiradi va hududga xos xavflarni baholashni
yaratadi. Dasturiy ta'minot huquqni muhofaza qilish organlarini qimmatli ma'lumotlar
bilan ta'minlashi mumkin, masalan, muayyan vaqt ichida jinoyatlar sodir bo'lishi
mumkin bo'lgan qaynoq nuqtalarni aniqlash. HunchLab moslashuvchanlikni hisobga
olgan holda ishlab chiqilgan bo'lib, politsiya bo'limlariga o'zlarining noyob
ma'lumotlari va jamoat ehtiyojlaridan kelib chiqqan holda algoritmni sozlash imkonini
beradi. HunchLabning asosiy maqsadlaridan biri obektiv, ma'lumotlarga asoslangan
yondashuvdan foydalangan holda jinoyatchilikni kamaytirish va irqiy qarama-
qarshilikni kamaytirishdir.
HunchLab kabi bashoratli politsiya vositalaridan foydalanish maxfiylik,
fuqarolik erkinliklari va huquqni muhofaza qilish organlarida algoritmlardan
foydalanishning axloqiy oqibatlari haqida munozaralarni keltirib chiqardi.
Qo‘shma Shtatlarda zo‘ravonlik va mulkka oid jinoyatlar darajasini bashorat
qilish uchun
fazoviy-vaqtli avtoregressiv (ST-AR) modelini qurishning
xususiyatlari
2
-manbada
ko‘rib
chiqilgan.
amaliyotda
qo‘llanilayotgan
detsentralizatsiyalangan zo‘ravonlik jinoyatlari modeli
Florida shtati uchun
tuzilgan bo‘lib, u
qotillik, zo‘rlash, talonchilik va qurolli hujum
bo‘yicha statistik
ma’lumotlarga asoslangan.
Mulkka oid jinoyatlar modeli
esa
uy buzib o‘g‘rilik,
oddiy o‘g‘rilik va avtomobil o‘g‘irlash
holatlarini o‘z ichiga oladi.
2
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169207012001136
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
425
ST-AR modelining
o‘rtacha kvadratik xatoligi (RMSE)
asosida
eksperimental bashoratlar tuzilgan va ularning natijalari
agregatsiyalangan bir
o‘lchovli AR(p) modellar
,
vektorli avtoregressiya (VAR)
, hamda
Bayes usuliga
asoslangan VAR (BVAR)
modellari bilan solishtirilgan.
Tadqiqot natijalariga ko‘ra,
ST-AR modeli jinoyat darajasini bashorat
qilishda boshqa usullarga nisbatan yuqori aniqlikni namoyon etgan
.
3
G‘arb va Amerikadagi bir qancha mamlakatlar kriminologiya-sida
jinoyatchilar asosan uch guruhga ajratiladi:
1)
tasodifiy jinoyatchilar;
2)
professional jinoyatchilar;
3)
potensial jinoyatchilar.
Ushbu tasniflash tizimi zamirida residivistlarga qarshi kurash bo‘yicha maxsus
chora-tadbirlar ishlab chiqi-ladi, sinab ko‘rish, shartli jazo berish institutlari amal
qiladi.
Umumiy xulosa shuki, har qanday tasnif muayyan darajada shartlidir, degan
fikrga deyarli barcha kriminologlar qo‘shiladi. Zotan, tasniflash uchun qanday mezon
asos qilib olinganligi ѐki tasniflashdan qanday maqsad ko‘zlanganligiga qarab,
jinoyatchilar tasnifi har xil bo‘lishi mumkin. Shu sababli amalda yuqorida ko‘rsatilgan
tiplardan birontasiga ham mos kelmaydigan, ayni vaqtda «aralash» belgilarga ega
bo‘lgan jinoyatchilar uchrashi mumkin.
O‘zbekistonda jinoyatchilik darajasini kamaytirish va uning oldini olish
yuzasidan
takliflar:
Zamonaviy texnologiyalarni joriy etish: “Xavfsiz shahar” loyihasini sun’iy
intellekt va GIS texnologiyalari bilan kengaytirish, masalan, AQShning “PredPol”
dasturidan o‘rnak olib, shahar hududlarida jinoyatlarning “issiq nuqtalarini” aniqlash;
3
Особенности статистического моделирования и прогнозирования преступности: теоретический аспект Features
of statistical modeling and forecasting of crime: theoretical aspect Терехов Андрей Михайлович, Кувычков Сергей
Иванович, Смирнов Сергей Александрович
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-25
Часть–2_ Май –2025
426
Ma’lumotlar shaffofligini oshirish: Jinoyatchilik statistikasini ochiqligini
xalqaro standartlarga moslashtirish va tadqiqotchilar uchun ma’lumotlar bazasini
kengaytirish;
Kadrlar malakasini oshirish: Statistik modellar va sun’iy intellekt bo‘yicha
mutaxassislar tayyorlash uchun maxsus o‘quv dasturlarini joriy etish;
Mahalla tizimini raqamlashtirish: Mahalla tizimi orqali yig‘ilgan
ma’lumotlarni raqamli platformalarda tahlil qilish uchun sotsiologik so‘rovlar va
ma’lumotlar bazalarini modernizatsiya qilish;
Xalqaro hamkorlik: AQShning statistik modellar bo‘yicha tajribasini o‘rganish
uchun xalqaro loyihalar va grantlarni jalb qilish, masalan, politsiya faoliyatini
optimallashtirish bo‘yicha treninglar tashkil etish.
