Lisbon where to buy mephedrone
Lisbon where to buy mephedroneLisbon where to buy mephedrone
__________________________________
Lisbon where to buy mephedrone
__________________________________
📍 Добро Пожаловать в Проверенный шоп.
📍 Отзывы и Гарантии! Работаем с 2021 года.
__________________________________
✅ ️Наши контакты (Telegram):✅ ️
✅ ️ ▲ ✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ️✅ ▲ ✅ ️
__________________________________
⛔ ВНИМАНИЕ! ⛔
📍 ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН (VPN), ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!
📍 В Телеграм переходить только по ссылке что выше! В поиске тг фейки!
__________________________________
Lisbon where to buy mephedrone
Мадрид Мадрид, Испания км. Cascais Lisboa, Португалия 13 км. Что купить: Существует удивительное количество других вещей, которые вы можете. Лиссабон купить закладку. Report content on this page. Please submit your DMCA takedown request to dmca telegram.
Купить закладки скорость в Бахчисарайоспаривается
Buy mephedrone Cascais
Lisbon where to buy mephedrone
Купить кокаин Рошаль Кокаин Рошаль
Lisbon where to buy mephedrone
Buy mephedrone South Korea
Закладки кокаина Шарм-эль-Шейх
Lisbon where to buy mephedrone
Buy mephedrone South Korea
Lisbon where to buy mephedrone
Москва Алтуфьевский купить закладку Мефедрон Кристаллы
Lisbon where to buy mephedrone
Buy mephedrone Cascais
Аннотация: Предметом исследования является способы использования современных методологий Big Data и Data Mining для совершенствования процесса законотворчества и правоприменительной практики в сфере незаконного оборота новых психоактивных веществ. Опираясь на опыт европейских стран и на международный опыт в целом, автор доказывает необходимость создания методики раннего выявления распространения новых психоактивных веществ, представляющих собой значительную угрозу здоровью населения. Данная методика, по мнению автора, может быть основана на использовании методов прикладного статистического анализа базы данных сервиса Google Trends, который, в свою очередь, может быть использован в целях борьбы с наркотической преступностью в части выявления и прогнозирования преступлений. Практическая значимость проведенного исследования заключается в разработке методики раннего выявления распространения новых психоактивных веществ, что может быть использовано для оптимизации оперативного законодательного реагирования и совершенствования правоприменительной практики в сфере борьбы с незаконным оборотом наркотических средств. Научная новизна проведенного исследования заключается в создании прогностического правила в виде уравнения линейной регрессии, позволяющего прогнозировать распространение такого нового психоактивного вещества как мефедрон в различных регионах Российской Федерации, а также планировать проведение оперативно-розыскных мероприятий с учетом выявленных зон риска. Данное исследование может быть интересно работникам правоохранительных органов, ученым юристам, студентам и преподавателям юридических ВУЗов. Abstract: The subject of the research is the ways of using modern Big Data and Data Mining methodologies to improve the process of lawmaking and law enforcement practice in the field of illicit trafficking of new psychoactive substances. Based on the experience of European countries and international experience in general, the author proves the need to create a methodology for early detection of the spread of new psychoactive substances that pose a significant threat to public health. This technique, according to the author, can be based on the use of methods of applied statistical analysis of the Google Trends database, which, in turn, can be used to combat drug crime in terms of detecting and predicting crimes. The practical significance of the conducted research lies in the development of a methodology for early detection of the spread of new psychoactive substances, which can be used to optimize the operational legislative response and improve law enforcement practice in the field of combating illicit drug trafficking. The scientific novelty of the conducted research consists in the creation of a predictive rule in the form of a linear regression equation that allows predicting the spread of such a new psychoactive substance as mephedrone in various regions of the Russian Federation, as well as planning operational investigative measures taking into account the identified risk zones. This study may be of interest to law enforcement officials, legal scholars, students and teachers of law schools. Последнее десятилетие ознаменовалось распространением новой категории наркотических средств, получивших название - новые психоактивные вещества НПВ \\\\\\\\\[1\\\\\\\\\]. Химическая структура новых психоактивных веществ разнородна и включает в себя не только запатентованные компоненты, аналоги традиционных наркотиков или рецептурных медикаментов, но и новые вещества \\\\\\\\\[2\\\\\\\\\]. Некоторые из этих компонентов и их действие хорошо изучены, в то время как токсичность других не известна. С этим связан рост серьезных побочных эффектов новых психоактивных веществ, выражающихся в массовых инфекциях, психозах, острых отравлениях и передозировке \\\\\\\\\[3\\\\\\\\\]. Как следствие, многие новые психоактивные вещества способны причинить серьезный вред здоровью их потребителей \\\\\\\\\[4\\\\\\\\\]. Поскольку законодательный статус новых психоактивных веществ в различных странах сильно разнится, только некоторые из них включены в международные антинаркотические конвенции, что облегчает оборот данных веществ на международном уровне \\\\\\\\\[5\\\\\\\\\]. В ответ на стремительное распространение новых психоактивных веществ, Европейский центр мониторинга наркотиков и наркомании ЕЦМНН и Управление Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности ЮНОДК внедрили Систему раннего оповещения и Консультативный портал раннего оповещения, соответсвенно \\\\\\\\\[6\\\\\\\\\]. Например, как только информация о новом психоактивном веществе поступает в Европейский центр мониторинга наркотиков и наркомании, начинается процедура оценки риска причиняемого им вреда. Однако не смотря на информативность названных систем мониторинга, оперативность их реагирования на быстрое появление и распространение новых психоактивных веществ ограничена \\\\\\\\\[7\\\\\\\\\]. Во-первых, отстствует универсальная методика выявления новых психоактивных веществ. Во-вторых, для перехода процедуры мониторинга со стадии оценки риска на стадию контроля нового психоактивного вещества необходимо строгое соблюдение трех критериев: 1 доказательство его психоактивного действия; 2 способность фрмирования зависимости; 3 опасное воздействие на здоровье и социальную интеграцию. В этой связи, Европейский центр мониторинга наркотиков и наркомании отмечает необходимость дополнения действующей системы раннего оповещения более чувствительными и гибкими средствами технологического характера. Исходя из большого количества новых психоактивных веществ в отличие от традиционных наркотиков , а также ограниченного характера информации об их действии, особую актуальность приобретает необходимость оптимизации системы получения первоначальных данных об их распространении. В этой связи, многие исследователи подчеркивают особую роль Интернета как источника раннего выявления новых психоактивных веществ \\\\\\\\\[8\\\\\\\\\]. Любая активность в онлайн среде оставляет цифровые следы, которые могут быть использованы как индикатор появления новых психоактивных веществ. В частности, история поисковых запросов или общения на форумах могут быть быть использованы для названных целей \\\\\\\\\[9\\\\\\\\\]. Одним из ключевых исследований в данной сфере является проект под названием «The Psychonaut Web Mapping Project», направленный на разработку и использование веб-карты появления и распростанения новых психоактивных веществ с целью выявления новых трендов за двухлетний период \\\\\\\\\[10\\\\\\\\\]. Данный проект подвердил, что в отношении доступности и использования наркотических средств изучение онлайн форумов позволяет получить уникальные сведения, которые не могут быть получены с помощью иных средств в частности, социологических опросов. В рамках названного проекта удалось выявить более новых психоактивных веществ еще до того, как информация о них появилась в научной литературе и стала доступной широкой публике. Эффективность данного подхода была подтверждена и в другом исследовании, где мониторингу подвергся один из известных наркотических онлайн форумов \\\\\\\\\[11\\\\\\\\\]. Анализ ведущихся там обсуждений наркотических средств позволил выявить направление эволюции классов наркотических средств и индивидуальных наркотических компонентов внутри этих классов. Более того, часть новых психоактивных веществ таким способом была выявлена раньше чем они были идентифицированы упоминавшейся выше Системой раннего оповещения ЕС. Другим незаменимым источником информации в сфере изучения новых психоактивных веществ является Google Trends. Как показано в целом ряде исследований, потребители, заинтересованные в приобретении наркотических веществ, предварительно собирают сведения о них, используя поисковую систему Google Search. Данное средство дает возможность выявить интерес потребителей, имеющий высокую степень корреляции с последующими действиями по приобретению выбранного наркотического средства. При этом доступная база для поиска обширна и постоянно доступна практически в режиме реального времени. Так, в контексте рассматриваемой темы Google Trends был использован для идентификации смертей от новых психоактивных веществ и изучение связи между поисковыми запросами и публикациями в средствах массовой информации. В каждом из этих исследований было подтверждено соотвествие данных Google Trends паттернам, выявленным на Dark Web. Дополнительно, была продемонстрирована эффективность Goggle Trends как средства раннего выявления новых психоактивных веществ. Данные Google Trends были использованы Gamma et al. Была обнаружена достоверная корреляционная связь между поисковыми запросами по метамфетамину и соотвествующими криминальными деяниями, что может быть использовано как индикатор преступлений, связанных с наркотиками. В этой связи, нами было проведено собственное исследование, направленное на выявление возможности использования базы данных Google Trends для прогнозирования криминальных деяний в сфере оборота новых психоактивных веществ с целью дальнейшего совершенствования уголовного законодательства и правоприменительной практики. В качестве гипотезы исследования нами было выдвинуто предположение о наличии корреляционной связи между поисковыми запросами в сервисе Google по ключевым словам «мефедрон» и «ломбард». В случае обнаружения корреляционной связи между названными переменными, на втором этапе исследования нами предполагалось проведение линейного регрессионного анализа для создания уравнения, позволяющего прогнозировать значение зависимой переменной «ломбард». В качестве первичных данных для статистическго анализа использовались данные сервиса Google Trends по Российской Федерации за последние пять лет по двум поисковым запросам: «мефедрон» и «ломбард». Выбор именно данных переменных определялся следующими причинами. Мефедрон является одним из самых популярных синтетических наркотиков в Российской Федерации. Сдача в ломбард вещей, включая добытых преступным путем, один из распространенных способов получения денежных средств для приобретения мефедрона. Велика вероятность использования поискового сервиса Google Search наркозависимыми субъектами для поиска способов приобретения мефедрона, с одной стороны, и адресов ломбардов для получения денег — с другой. В качестве генеральной совокупности в нашем исследовании выступают потребители мефедрона Российской Федерации, использующие ломбард как средство получения денег для его приобретения. В качестве выборки мы использовали пользователей сервиса Google Search в Российской Федерации, осуществлявших поиск мефедрона и ломбардов за последние пять лет. Репрезентативность данной выборки обуславливается случайностью отбора ее элементов и большим их количеством, что согласно центральной предельной теореме позволяет считать данное распределение подчиняющимся закону нормального распределения. Выборка для настоящего исследования была сформирована в сервисе Google Trends при сопоставлении двух поисковых запросов: «Мефедрон» и «Ломбард» за последние пять лет. Результаты запроса в виде файла были импортированы в программу Statistical Package for the Social Studies SPSS для дальнейшего статистического анализа. Фрагмент файла с первичными данными для статистического анализа представлен ниже. Таблица 1 — Фрагмент первичных данных для статистического анализа. Первый столбец «Дата» включает дату последнего дня недели, в течение которой суммировались поисковые запросы. Поскольку выборка сформирована за период в пять лет и интервал измерения составляет неделю, то в данном столбце насчитывается строк количество недель в пяти годах. Второй и третий столбцы содержат количество поисковых запросов в относительных нормализованных показателях — процентилях. Максимальный ранг процентиля — , минимальный — 0. Выражение количества запросов в Google Trends не в абсолютных величинах, а нормализованных — позволяет использовать единую шкалу измерения для сравнения различных запросов. Следует обратить внимание, что использование методологии Big Data и сервиса Google Trends в нашем случае дает возможность провести исследование, которое невозможно было бы провести с помощью традиционного метода — социологического опроса. В нашем исследовании мы анализируем данные, собранные по всей России за последние пять лет. Провести такой масштабный социологический опрос за такой длительный период времени потребовало бы значительных материальных и временных затрат. При этом даже при согласии респондентов отвечать на анонимные вопросы о наличии наркотической зависимости от мефедрона и планированни его приобретения за счет сдачи вещей в ломбард приобретенных, в том числе, преступным путем , искренность таких ответов вызывала бы сомнения. Ниже приводится описательная статистика по полученным данным. Таблица 2 — Описательная статистика. Как следует из Таблицы 2, среднее количество поисковых запросов по ключевому слову «Ломбард» за неделю более чем в пять раз превышает среднее количество поисковых запросов по ключевому слову «Мефедрон»: При этом средняя величина поисковых запросов по поисковому запросу «ломбард» находится в интервале Рисунок 1 — Частотное распределение переменной «Ломбард». На следующем этапе исследования с целью ответа на вопрос существует ли статистически значимая свзь между названными переменными, мы провели корреляционный анализ в программе SPSS. Полученные результаты приведены ниже. Таблица 3 — Результаты корреляционного анализа. Корреляция значима на уровне 0,01 двухсторонняя. Как отмечает Cohen Jacob в одной из своих книг, ставшей классической в области поведенческой статистики, в социальных исследованиях величина коэффициента корреляции в 0. Поскольку на первом этапе исследования нами была установлена высокая степень связи между переменными, на втором его этапе мы провели линейный регрессионный анализ. Различие между корреляционным и регрессионным анализом заключается в том, что первый измеряет силу связи между переменными, а второй — природу этй связи \\\\\\\\\[14\\\\\\\\\]. Как подчеркивается в последнем издании монографии ведущего автора в области Data Mining, линейный регрессионный анализ один из самых распространенных статистических методов в настоящее время. Линейный регрессионный анализ используется для описания связей между переменными в научном исследовании \\\\\\\\\[15\\\\\\\\\]. В ходе линейного регрессионного анализ осуществляется прогнозирование значения переменной на основе значения другой переменной. Переменная, которую требуется предсказать, называется зависимой переменной. Переменная, которая используется для предсказания значения другой переменной, называется независимой переменной. Зависимой переменной в нашем исследовании является количество поисковых запросов по ключевому слову «Ломбард». А независиомой переменной выступает количество поисковых запросов по ключевому слову «Мефедрон». В ходе данного анализа осуществляется подбор таких коэффициентов линейного уравнения с одной или несколькими независимыми переменными, чтобы это уравнение наилучшим образом предсказывало значение зависимой переменной. Результат линейной регрессии может быть представлен в виде прямой на плоскости, минимизирующей расхождение между прогнозируемыми и фактическими значениями. Ниже приводится график соотношения предсказанных и фактических значений зависимой переменной на основании построенной линии регрессии. Рисунок 3 — Уравнение регрессии. Как видно из графического представления полученного уравнения, данное уравнение линейной регресси представляет собой оптимальную прямую апроксимации набора данных на основании метода наименьших квадратов, то есть минимазации квадратов отклонений предсказанных от реальных значений зависимой переменной. Результаты проведенного линейного регрессионного анализа суммированы в таблице. Таблица 4 — Результаты регрессионного анализа. Первые три строки Таблицы 3 содержат информацию о силе статистической связи между двумя переменными в выборке. Самым известным показателем является «R-квадрат» или Коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации показывают какая доля изменчивости дисперсии зависимой переменной объясняется влиянием независимой переменной. В нашем случае коэфффициент детерминации равен 0. Согласно взглядам уже упоминавшегося Cohen Jacob, значение коэффициента детерминации в 0. Тем самым подтверждается наша гипотеза о возможности прогнозирования криминального поведения на основании регрессионного анализа данных поисковых запросов сервиса Google Trends. Однако после нахождения связи между переменными и построения уравнения линейной регрессии, необходима оценка статистической значимости данной гипотезы и возможности отклонения нулевой гипотезы. Необходимые сведения для данной оценки содержатся Таблице 5. Таблица 5 — Дисперсионный анализ. Для установления возможности отклонения нулевой гипотезы используется F-тест. Пороговое значение для отклонения нулевой гипотезы указано в столбце «Значимость». Значимость F в нашем исследовании приближается к нулевому значению, поэтому нулевая гипотеза подлежит отклонению. Данные коэффициенты приведены в Таблице 6. Иными словами, с помощью данного уравнения можно прогнозировать значение переменной ломбард по переменной мефедрон. Однако значимость полученного уравнения заключается не в самом полученном числе, а в доказательстве существования причинно-следственной связи между переменными. О существовании причинно-следственной связи между исследуемыми переменными свидетельствует также и таблица остатков регрессии приведен фрагмент. Таблица 5 — Остатки регрессии фрагмент. Основными показателями в данной таблице являются: «Предсказанное значение» и «Остаток». Первый содержит значение предсказанной зависимой переменной «Ломбард», а второй — разницу остаток между предсказанным значением и настоящим значением зависимой переменной. Например, за первую неделю изучаемого пятилетнего периода количество запросов по независимой переменной «мефедрон» было 5 см. Таблицу 5. Если мы подставим это значение в наше уравнение регрессии 0. Если же мы посмотрим какое значение переменной «ломбард» было на самом деле см. Таблицу 5 , то увидим, что оно было равно 74, то есть расхождение или остаток между предсказанным значением и истинным значением составило всего один балл с учетом округления. Рисунок 4 — График остатков регрессии. Необходимо заметить, что расхождение в величинах прогнозируемого и истинного значения зависимой переменной — это не недостаток нашей модели, а выявление объективного характера связей между переменными. Таким образом, проведенное нами исследование позволяет сделать следующие выводы. Появление новых форм и способов совершения преступлений в области незаконного оборота наркотических средств требует разработку и принятие адекватных мер правового реагирования. Широкое распространение новых психоактивных веществ с использованием сети Интернет определяет необходимость соотвествующей адаптации уголовно-правовых средств. Современные методологии Big Data и Data Mining представляют дополнительные возможности в области оптимизации уголовно-правового законодательства и правоприменительной практики, направленных на борьбу с незаконным оборотом новых наркотических средств. Использование сервиса Google Trends с последующим статистическим анализом полученных результатов средствами известных пакетов прикладных программ например, «Статистического пакета для общественных наук» фирмы IBM , позволяет прогнозировать криминальное поведение, связанное с потреблением наркотических средств. Выявлена статистически-значимая причинно-следственная связь между запросами в Google Search по ключевым словам «Мефедрон» и «Ломбард». Созданное нами уравнение линейной регрессии может быть использовано для прогнозирования и выявления преступлений, направленных на получение денежных средств путем сдачи похищенных материальных ценностей в ломбард для приобретения наркотических средств. В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается. Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь. Рус Eng Cn Перевести страницу на:. Please select your language to translate the article. Беляев И. DOI: Нифталиева, И. Baumann, R. Glennon, J. Wiley Eds. Deligianni, J. Corkery, F. Schifano, L. Lione, An international survey on the awareness, use, preference, and health perception of novel psychoactive substances NPS , Hum. Моисеенкова, М. Ульяненкова, А. Под общей редакцией Е. Беляев, И. Potter, C. Davey, F. Schifano, O. Corazza, P. Deluca, E-psychonauts: Conducting research in online drug forum communities, J. Сезонова, Т. Deluca, Z. Davey, O. Corazza, L. Di Furia, M. Farre, L. Flesland, M. Mannonen, A. Majava, T. Peltoniemi, M. Pasinetti, C. Pezzolesi, N. Scherbaum, H. Siemann, A. Skutle, M. Torrens, P. Iversen, F. Schifano, Identifying emerging trends in recreational drug use; outcomes from the psychonaut web mapping project, Prog. Rhumorbarbe, M. Morelato, L. Staehli, C. Roux, D. Jaquet-Chiffelle, Q. Rossy, P. Esseiva, Monitoring new psychoactive substances: exploring the contribution of an online discussion forum, Int. Al-Imam, B. AbdulMajeed, Captagon, octodrine, and nbome: an integrative analysis of trends databases, the deep web, and the darknet, Glob. Health Sci. Cohen, Jacob. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences 2nd ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum, p. Peter Bruce and Andrew Bruce. Practical Statistics for Data Scientists. Mehmed Kantardzic. Hillsdale, NJ: Erlbaum. Niftalieva, I. Moiseenkova, M. Ulyanenkova, A. Under the general editorship of E. Belyaev, I. Sezonova, T. Результаты процедуры рецензирования статьи. Publishing Technologies. NB-Media Ltd. Юридические исследования Правильная ссылка на статью: Беляев И. Королева' , Россия, Самарская область, г. Самара, ул. Samara, ul. Moskovskoye shosse, Другие публикации этого автора. Sergeya Lazo, 25A. Стандартная отклонения. Корреляция Пирсона. Сводка для моделиb. Скорректированный R-квадрат. Стандартная ошибка оценки. Предикторы: константа , Мефедрон. Зависимая переменная: Ломбард. Сумма квадратов. Средний квадрат. Нестандартизованные коэффициенты. Стандартизованные коэффициенты. Стандартная ошибка. Номер наблюдения. Стандартная Остаток. Предсказанное значение.
Lisbon where to buy mephedrone