Назначение наказаний и космическая погода
I. Теоретическая часть
О влиянии внешних факторов на принятие судебных решений
◦ Как земная погода/температура влияет на принятие решений судьями в США (Heyes and Saberian, 2019; Spamann, 2022);
◦ Как пост во время Рамадана влияет на решение судей в Индии и Пакистане (Mehmood et al., 2023);
◦ Как перерыв на обед влияет на принятие решений израильскими судьями (Danziger et al., 2011).
О связи между космической погодой и физиологией (гелиобиология)
◦ Связь магнитного поля и острый инфаркт миокарда (Cornélissen et al., 2002; Qammar et al., 2023);
◦ Связь геомагнитных бурь и инсультов (Feigin et al., 2014), а также смертности от сердечно-сосудистых заболеваний (Zilli Vieira et al., 2019);
◦ Связь с когнитивными функциями остается неясной (Palmer et al., 2006; Zenchenko and Breus, 2021).
◦ Связь магнитного поля и острый инфаркт миокарда (Cornélissen et al., 2002; Qammar et al., 2023);
◦ Связь геомагнитных бурь и инсультов (Feigin et al., 2014), а также смертности от сердечно-сосудистых заболеваний (Zilli Vieira et al., 2019);
◦ Связь с когнитивными функциями остается неясной (Palmer et al., 2006; Zenchenko and Breus, 2021).
Основной аргумент работы
Существует теоретический пробел между двумя кластерами литературы. С одной стороны, литература о влиянии внешних факторов на принятие судебных решений игнорирует фактор космической погоды. С другой стороны, литература, исследующая эффекты геомагнетизма, концентрируется исключительно на вопросах здоровья и физиологии. Цель данной работы — «примирить» два лагеря и исследовать эффекты геомагнетизма в рамках социальных наук, в частности — изучить влияние космической погоды на принятие судебных решений.
II. Направления работы
Судебные данные
Данные по космической погоде
Данные по земной погоде
a) Судебные данные
Из всех уровней и стадий криминальной статистики мы ограничиваемся этапом судебных приговоров. На текущий момент мы задействовали в рамках проекта данные по федеральным судам США, районным судам штата Иллинойс, Индии и России.
Данные по федеральным судам США мы берём из двух баз данных —USSC (United States Sentencing Commission) и JUSTFAIR (Judicial System Transparency for Fairness through Archived/Inferred Records). Первая содержит даты и характеристики судебных приговоров. Вторая — идентификаторы судей. Данные по окружным судам штата Иллинойс мы берём из графства Кук (CCSAO - Cook County State's Attorney Office).
Данные по федеральным судам США мы берём из двух баз данных —USSC (United States Sentencing Commission) и JUSTFAIR (Judicial System Transparency for Fairness through Archived/Inferred Records). Первая содержит даты и характеристики судебных приговоров. Вторая — идентификаторы судей. Данные по окружным судам штата Иллинойс мы берём из графства Кук (CCSAO - Cook County State's Attorney Office).
Задачи
— Нахождение первичных ключей среди переменных разных баз данных;
— Слияние базы данных USSC, содержащей данные по судебным решениям, с базой данных JUSTFAIR, содержащей информацию по судьям;
— Собрать данные по координатам и рабочему времени каждого суда;
— Слияние базы данных USSC, содержащей данные по судебным решениям, с базой данных JUSTFAIR, содержащей информацию по судьям;
— Собрать данные по координатам и рабочему времени каждого суда;
— Отбор зависимых и независимых переменных для моделирования, предобработка.
Проблемы
— Точная дата вынесения приговора доступна только с 1991 по 2003 год (USSC);
— Данные по уникальным идентификаторам судей есть только за период с 2001 по 2003 года (JUSTFAIR).
— Данные по уникальным идентификаторам судей есть только за период с 2001 по 2003 года (JUSTFAIR).
Результат
— База данных, содержащая информацию по 610 798 судебным приговорам федеральных судов США с 1991 по 2003 год;
— База данных, содержащая информацию по 153 406 судебным приговорам окружных судов штата Иллинойс с 2011 по 2018 ;
— База данных по Индии, содержащая 929 505 судебных приговора;
— База данных по России с 2009 по 2013, содержащая 2 706 802 судебных приговора.
— База данных, содержащая информацию по 153 406 судебным приговорам окружных судов штата Иллинойс с 2011 по 2018 ;
— База данных по Индии, содержащая 929 505 судебных приговора;
— База данных по России с 2009 по 2013, содержащая 2 706 802 судебных приговора.
b) Космическая погода
Космическая погода — это в первую очередь активность солнца. Мы рассматриваем влияние активности солнца на магнитное поле земли, возмущение которого, в свою очередь, имеют возможное влияние на человека.
Геомагнитная активность может замеряться двумя способами. 1. Глобально/планетарно — данные основаны на трехчасовых измерениях наземных магнитометров по всему миру. 2. Локально — данные измеряются отдельно взятыми геомагнитными обсерваториями в своих регионах.
В свою очередь уровень возмущения магнитного поля земли может также замеряться двумя способами. С помощью магнитометров в единицах нанотесла/nT (ap/ak индексы) или же в виде 9-ти бальной квази-логарифмической шкалы, где 0 — самый низкий уровень возмущения, а 9 — самый высокий (kp/k индексы).
В свою очередь уровень возмущения магнитного поля земли может также замеряться двумя способами. С помощью магнитометров в единицах нанотесла/nT (ap/ak индексы) или же в виде 9-ти бальной квази-логарифмической шкалы, где 0 — самый низкий уровень возмущения, а 9 — самый высокий (kp/k индексы).
Большие значения индексов свидетельствуют о протекании геомагнитной бури и связаны со многими природными явлениями, например именно с помощью индексов прогнозируется северное сияние.
Источник:
Калининградская магнитно-ионосферная обсерватория КФ ИЗМИРАН
54°36' с.ш. 20°12' в.д., обзор всего неба, UTC +2
Калининградская магнитно-ионосферная обсерватория КФ ИЗМИРАН
54°36' с.ш. 20°12' в.д., обзор всего неба, UTC +2
Задачи
— Собрать глобальные и локальные индексы обсерваторий в одну базу данных;
— Собрать данные по самым тихим и беспокойным с точки зрения геомагнитных индексов дням;
— Собрать информацию по геомагнитным координатам.
Проблемы
— Качество данных локальных индексов (непоследовательный формат хранения, много NA).
Результат
— База данных, содержащая значения планетарных и локальных индексов возмущения магнитного поля земли с 1991 по 2018.
Если с глобальными индексами проблем никаких не возникло, то в процессе работы над локальными мы обнаружили, что даже у международного консорциума институтов, эксплуатирующих наземные магнитометры, могут быть не очень чистые данные.
c) Земная погода
Задачи
— Собрать данные по земной погоде и загрязнению окружающей среды для каждой юрисдикции за каждый день назначения судебного приговора.
Проблемы
— В данных обсерваторий очень много пропусков — обсерватории бывают закрыты в некоторые дни и неравномерно распределены по планете. Решение: использовали данные климатического реанализа. С его помощью на основе существующих наблюдений заполняются пропуски в данных;
— Отсутствие данных по загрязнению за период с 1991 по 2003 гг.
— Отсутствие данных по загрязнению за период с 1991 по 2003 гг.
Результат
— 4 базы данных, содержащих значения по земной погоде для каждой юрисдикции;
— 3 базы данных, содержащих значения по уровню загрязнения для судов Иллинойса, Индии и России.
— 3 базы данных, содержащих значения по уровню загрязнения для судов Иллинойса, Индии и России.
Метеорологическая станция на горе Гумбольдт, Аризона, США. Фото: Taven Diorio, Unsplash
Какие показатели земной погоды используем:
- температура воздуха;
- точка росы — показатель, используемый для измерения влажности; температура, при которой в воздухе начинает образовываться влага и формируются осадки;
- атмосферное давление;
- осадки;
- скорость ветра;
- облачность;
- синтетический показатель wbgt (wet bulb globe temperature) — сочетает в себе температуру и влажность и лучше отражает то, как человек чувствует себя при определенных климатических условиях.
III. Слияние и агрегация данных
a) Поиск ближайших обсерваторий
Для получения наиболее точных показателей нам необходимо отобрать геомагнитные и погодные индексы по ближайшей обсерватории для каждого суда.
b) Перевод времени работы судов
Так как индексы предоставляются по времени в формате UTC, необходимо также сконвертировать локальное время работы каждого суда с учётом его часового пояса и перехода на летнее время.
с) Агрегация индексов
Имея время работы судов в UTC, а также информацию о ближайших к судам станциям, можно агрегировать значения индексов земной и космической погоды в пределах рабочего времени каждого суда по ближайшим к нему станциям.
Пайплайн агрегации
a) Поиск ближайших судов к геомагнитным и земным обсерваториям
Геомагнитные обсерватории (синие точки) и федеральные суды США (красные точки)
Обработка NA:
— Найти первую и вторую ближайшие обсерватории к той, где есть пропущенные значения (расстояние между ними не должно быть более 1000 км);
— Заменить значения данные первой или второй ближайшей.
— Найти первую и вторую ближайшие обсерватории к той, где есть пропущенные значения (расстояние между ними не должно быть более 1000 км);
— Заменить значения данные первой или второй ближайшей.
b) Перевод локального времени
Задачи:
— перевод локального времени работы судов в UTC/GMT.
Основные проблемы:
— Суды, особенно США и России, могут располагаться в различных часовых поясах; кроме того, нужно учесть переход на летнее время (в каждом году это разные даты, а некоторые штаты вообще не переходили на летнее время в исследуемый период).
— перевод локального времени работы судов в UTC/GMT.
Основные проблемы:
— Суды, особенно США и России, могут располагаться в различных часовых поясах; кроме того, нужно учесть переход на летнее время (в каждом году это разные даты, а некоторые штаты вообще не переходили на летнее время в исследуемый период).
c) Агрегация индексов
Наконец, имея время работы судов в UTC, а также информацию о ближайших к судам станциям, мы можем агрегировать значения индексов земной и космической погоды. Мы делаем это за счёт взятия среднего значения индекса ближайшей станции в пределах рабочего времени каждого суда.
Агрегация космической погоды
Агрегация земной погоды
IV. Регрессионный анализ
Наконец, с имеющимися данными мы проводим множественный регрессионный анализ. Создаются по две модели (OLS/МНК) для каждой юрисдикции. В первой зависимой переменной выступает назначенный подсудимому срок тюремного заключения. Во второй — дихотомической — назначен ли подсудимому тюремный срок или нет. В качестве основного предиктора выступает локальный индекс геомагнитной активности. В качестве контроля — земная погода, загрязнение, социально-демографические характеристики подсудимых и тип преступления.
V. Гетерогенность эффекта
Мы также изучали гетерогенность эффекта, то есть его неоднородность в различных условиях и интеракциях.
Эффект K-индекса в виде фактора на размер наказания
Эффект K-индекса в зависимости от дециля назначенного срока
VI. Механизмы
Есть несколько объяснений, как геомагнитная активность может влиять на человеческий организм. Вот некоторые из них:
- «циркадная гипотеза». Исследования показывают, что вариации в геомагнитной активности в течение суток, возможно, служат дополнительным циркадным ритмом для живых организмов (основной — это смена дня и ночи). Геомагнитные возмущения нарушают этот ритм, что может сказываться на самочувствии человека (Krylov, 2017);
- геомагнитная активность может влиять на загрязнение воздуха. Взаимодействие «солнечного ветра» (потока ионизированных частиц) с атмосферой Земли может делать загрязняющие воздух частицы более токсичными (Chai et al., 2023).
VII. Плацебо-тестирование
Мы также использовали event-study plots для проверки устойчивости наших результатов. Для этого мы искусственно добавляем лаг ко времени работы судов и к дистанции до ближайшей обсерватории, а затем агрегируем геомагнитные индексы в пределах этих плацебо-переменных.
Эффекты K-индекса в зависимости от времени работы судов
Эффекты K-индекса в зависимости от расстояния до ближайшей обсерватории
Заключение
◦ В результате проведённого регрессионного анализа был выявлен эффект от геомагнитных показателей на судебные приговоры в рамках данных по всем юрисдикциям;
◦ С одной стороны, с точки зрения назначаемых сроков, в случае судов США эффект оказался положительным, то есть с увеличением геомагнитного индекса растёт и назначенный подсудимому срок тюремного заключения. Противоположная, негативная, связь наблюдается в случае российских судов, где при увеличении геомагнитной активности уменьшается срок тюремного заключения. В рамках Иллинойса наблюдаются обе связи в зависимости от геомагнитного индекса: в случае локального индекса связь положительная, в то время как в случае глобального индекса связь становится отрицательной;
◦ С другой стороны, с точки зрения приговоров к реальному лишению свободы, эффект оказался отрицательным для федеральных судов США и районных судов России. То есть с увеличением индекса уменьшалась вероятность тюремного заключения. В случае же Индии эффект оказался противоположным, положительным, но только для глобальных индексов;
◦ Тем не менее, эффект очень неконсистентный и неустойчивый, сильно варьируется от юрисдикции к юрисдикции, а также не выявляется при прохождении плацебо-тестирования;
◦ В дальнейшем планируется изучать гетерогенность эффекта, а также включить в анализ фактор геомагнитных координат.
◦ С одной стороны, с точки зрения назначаемых сроков, в случае судов США эффект оказался положительным, то есть с увеличением геомагнитного индекса растёт и назначенный подсудимому срок тюремного заключения. Противоположная, негативная, связь наблюдается в случае российских судов, где при увеличении геомагнитной активности уменьшается срок тюремного заключения. В рамках Иллинойса наблюдаются обе связи в зависимости от геомагнитного индекса: в случае локального индекса связь положительная, в то время как в случае глобального индекса связь становится отрицательной;
◦ С другой стороны, с точки зрения приговоров к реальному лишению свободы, эффект оказался отрицательным для федеральных судов США и районных судов России. То есть с увеличением индекса уменьшалась вероятность тюремного заключения. В случае же Индии эффект оказался противоположным, положительным, но только для глобальных индексов;
◦ Тем не менее, эффект очень неконсистентный и неустойчивый, сильно варьируется от юрисдикции к юрисдикции, а также не выявляется при прохождении плацебо-тестирования;
◦ В дальнейшем планируется изучать гетерогенность эффекта, а также включить в анализ фактор геомагнитных координат.
Команда проекта
- Дмитрий СкугаревскийРуководитель проекта, ассоциированный профессор по эмпирико-правовым исследованиям ЕУСПб
- Артём ВинницкийСтудент программы "ПАНДАН"
- Анастасия КокоуроваСтудент программы "ПАНДАН"
- Анастасия ЛаринаСтудент программы "ПАНДАН"
- Егор ТитаевСтудент программы "ПАНДАН"
