Комментарии.org Комментарии Российского законодательства
style="max-height: 50vh;">
6.1.7. Теория вероятности доказательств

Теория вероятности доказательств у человека, взращенного на принципе объективной истины, может вызвать стойкое неприятие. И лишь желание понять то, что никак не укладывалось в сознании, заставляет с особой тщательностью изучить этот вопрос. Может быть, тем, кто привык измерять возможность наступления тех или иных событий с уверенностью, выраженной в процентах ("на 90% сегодня будет дождь"), теория вероятности доказательств будет изначально более близка и понятна. За рубежом одни ученые настаивают на использовании математических расчетов в концепции вероятности, другие даже в принципе не допускают возможность такого подхода <1>.
--------------------------------
<1> См. подробнее: Cohen J. The Probable and Provable. Oxford, 1977. P. 49. Еще в XIX в. ирландский математик Д. Боул утверждал: возможность применения математической теории к вероятности, что обвиняемый виновен, [существует] (Boole G. An Investigation of the Laws of Thought. 1854).

В основе появления теории вероятности доказательств, как представляется, лежит стандарт доказывания, требующий установить наличие или отсутствие определенных фактов на балансе вероятности. Естественно желание найти меру этому балансу. Теория вероятности как в теоретическом, так и в прикладном плане получила большее развитие в США, чем в Великобритании. Однако английские юристы активно используют статистику как разновидность доказательств, что, несомненно, связано с теорией вероятности доказательств.
У. Твайнинг считает, что существует по крайней мере четыре критерия правильности решения суда о вероятности. Во-первых, это классическая концепция шансов, как, например, измерение вероятности отдельных бросков при игре в кости, подбрасывании монет и проч. Расчет коэффициента вероятности математический. Во-вторых, это статистическая вероятность, основанная на определении относимых частот в пределах данного дела. Используя статистическую вероятность, можно сказать, что водитель грузовика в 30 лет имеет вероятность 0,7 дожить до 70 лет. Надо отметить, что вероятность обычно измеряется от нуля до 1, где нуль означает, что события не было, а увеличение показателя вероятности соответствует увеличению уверенности в существовании события. Статистическая оценка требует основываться на надежных эмпирических исследованиях, проведенных в соответствии со статистической процедурой. В-третьих, это степень уверенности в некоторых определенных пропорциях. Можно сказать, что здесь имеет место психологическая вероятность как выражение силы веры с предугадыванием или оценкой частоты [возникновения] ситуации. Например: "Я на 0,9 уверен, что будет дождь". Можно сказать, что это субъективная вероятность, основанная на том, что кто-то что-то думает, что-то знает, в чем-то уверен. В-четвертых, индуктивная вероятность, оценивающая вероятность отдельных событий прошлого, настоящего и будущего, например вероятность продолжительности жизни лиц 30-летнего возраста. Такой тип вероятности известен как "бакониан"-вероятность (названа по имени ученого Бакониана) <1>.
--------------------------------
<1> Twining W. Debating Probabilities // Twining W., Stein A. Evidence and Proof. Cambridge, 1992. P. 158 - 160.

Возьмем гипотетическое дело, которое американские юристы любят анализировать с точки зрения теории вероятности. Смит возвращалась домой поздно вечером. В результате дорожно-транспортного происшествия здоровью Смит причинен вред. Смит предъявляет иск о возмещении вреда к компании красных такси. Она ссылается на то, что видела такси, по чьей вине произошла авария, но не видела цвета машины. В городе только две компании такси: красные и зеленые, а ночью работает всего 10 машин, из них 6 красных и 4 зеленых. Свидетелей происшествия не было.
По теории вероятности логика рассуждений будет следующей. Если мы верим Смит и нет других доказательств, то мы считаем, что 0,6 вероятности к 0,4, что авария произошла по вине машины, принадлежавшей к компании красных такси. Не исключается впоследствии признание водителя такси компании зеленых, но при слушании дела такое признание не было предметом рассмотрения. Поэтому с точки зрения стандарта доказывании вывод суда о возмещении вреда компанией красных такси будет верен, так как это доказано более вероятно, чем нет. Однако большинство людей испытывают чувство неловкости от мысли о возложении ответственности на компанию такси на основании доказательств, представленных Смит <1>.
--------------------------------
<1> Thomson J.J. Liability and Individualized Evidence // Twining W., Stein A. Op. cit. P. 209 - 210.

Очевидно, что истец представил недостаточно доказательств для идентификации ответчика, хотя с точки зрения англо-американского стандарта доказывания здесь действительно установлено на балансе вероятности, что в аварии участвовало такси красного цвета. При таком решении дела выигрывает истец, от которого даже не требуется представления достаточных доказательств, чего нельзя сказать об ответчике. Если принять указанный подход к возложению ответственности, то во всех подобных делах, где не удается идентифицировать ответчика, ответственность будет возлагаться на таксопарк, имеющий больше машин. Вряд ли можно недостаток доказательств восполнять таким образом.
Посмотрим теперь на конкретные судебные дела. В известном деле Sindell v. Abbott Laboratories истица предъявила иск к 11 медицинским компаниям, производившим и продававшим diethylstilbcstrol (DES). DES выписывался беременным женщинам для предотвращения преждевременного прерывания беременности. Истица утверждала, что компании-ответчики знали или должны были знать, что названное лекарство становилось причиной онкологических заболеваний у дочерей, рожденных матерями, принимавшими это средство. Суд первой инстанции отказал в удовлетворении иска, так как истица не могла идентифицировать ответчика, т.е. компанию, несущую ответственность за болезнь конкретного истца. Сложность в идентификации ответчика легко объяснить: названное лекарство выпускалось под общим названием в течение нескольких десятков лет. Рецепты за это время были утеряны или уничтожены. Истица не могла сказать, какая именно компания производила лекарство, которое принимала ее мать. Имелись лишь статистические данные о количестве DES, произведенном различными компаниями. Верховный суд Калифорнии отменил решение суда первой инстанции и постановил: если истица могла доказать свое утверждение о небрежности ответчика и причинении ей вреда, то она вправе получить возмещение этого вреда со всех ответчиков пропорционально тому, в каком количестве они продавали DES <1>.
--------------------------------
<1> Kaye D. The Limits of the Preponderance of the Evidence Standart: Justifiabity Naked Statistical Evidence and Multiple Causation // Twining W., Stein A. Op. cit. P. 181.

С точки зрения российского процесса решение необычное. Данное дело, как и гипотетическое дело с красными такси, вовлекает в свое рассмотрение статистические доказательства. И в том и в другом случае ответчик не идентифицирован полностью (не сведен к конкретному причинителю вреда). В деле с DES истица доказала не только причиненный ей вред (так же, как и Смит), но и наличие причинной связи между DES и ее заболеванием (Смит тоже доказала причинную связь между аварией и причиненным ей вредом). Более того, истица идентифицировала ответчика на уровне группы фирм, производивших и продававших лекарство. Суд, встав на защиту ее прав, поступил в итоге мудро, наказав всех производителей лекарства пропорционально количеству выпускаемого средства, ибо установить конкретного причинителя вреда не представлялось возможным, отчего интересы пострадавшей не должны нарушаться. Если следовать логике Верховного суда Калифорнии, то и в нашем гипотетическом деле следовало возложить ответственность на обе компании такси в пропорции 6 к 4.
Статистические доказательства широко используются в делах о дискриминации. В деле Pennsylvania v. O'Neil (1972) полицейские-негры утверждали, что существующая практика приема на работу в полицию и продвижения по службе свидетельствует о дискриминации черного населения. В этом деле доказательства, представленные экспертами-статистиками на стороне истцов, определенно повлияли на решение суда, который приложил статистическую таблицу к своему решению. В этой таблице рассматривался прием афроамериканцев на работу в полицию в пропорции к черному населению Филадельфии. Количество афроамериканского населения в названном штате предполагало, что в полиции черных должно было работать больше <1>.
--------------------------------
<1> Barnes D.W. Statistics as Proof. Fundamentals of Quantitative Evidence. Boston; Toronto, 1983. P. 21.

В деле Gay v. Waiters' and Dairy Lunchmen's Union Local (Калифорния, 1980) истцы предъявили групповой иск (в защиту как своих интересов, так и интересов группы черных мужчин, которым было отказано в принятии на работу в качестве официантов). Истцы, исходя из доступной им информации, провели расчеты, представили их в форме таблиц. К участию в деле на стороне истцов был привлечен эксперт, который в своих исследованиях исходил из количества черных мужчин в возрасте 21 - 64 лет, живущих в Сан-Франциско. При подготовке своего заключения эксперт принимал во внимание различные факторы (территориальную расположенность, возрастные ограничения при приеме на работу в качестве официантов, уровень заработной платы и многое другое) <1>.
--------------------------------
<1> Ibid. P. 203 - 220.

При рассмотрении в индустриальных трибуналах Англии трудовых споров, связанных с дискриминацией по признаку расы, национальности, пола, возраста, также часто используются статистические доказательства.
Количественный анализ, по мнению Д.У. Барнеса, имеет в праве те же самые функции, что и в химии, - это придает новое и великое значение качеству правосудия <1>. В науке выделяется два вида статистики: описывающая и выводная. Описывающая статистика использует графики, числа, способствует представлению доказательств в сжатой, привлекательной и убедительной форме. Выводная статистика помогает вынести решение на основании неполной информации <2>. Так, приведенное дело о дискриминации афроамериканцев полицейских при приеме на работу - пример описательной статистики. В нем использовались таблицы, помогающие наглядно продемонстрировать наличие дискриминации. И если свидетельские показания могут отличаться субъективизмом, то цифры говорят сами за себя.
--------------------------------
<1> Ibid. P. 6.
<2> Ibid. P. 3.

В судах все чаще используется не только описательная, но и выводная статистика. Например, в деле News Publishing Co v. United States (1981) были получены документы о выплате заработной платы определенным должностным лицам сходных издательских компаний для определения компенсации этим служащим и подлежащих выплате премий. Статистика используется в делах о возмещении вреда, причиненного истцам в антитрестовских делах (Coleman Motor Co. v. Chrysler Corp., 1974) и т.д. В делах о контрактах статистические доказательства используются для установления, был ли контракт исполнен надлежащим образом.
Возрастает использование статистических доказательств в делах о возмещении вреда, причиненного здоровью в результате токсического воздействия на организм. Невозможность доказывания индивидуального причинения вреда отличает названную категорию от обычных дел о возмещении вреда, причиненного здоровью. В делах о возмещении вреда, причиненного здоровью в результате токсического воздействия, стороны обычно не могут привести конкретные доказательства, скорее всего, они могут продемонстрировать лишь возрастающий вред или увеличение вероятности наступления болезни как результат поведения ответчика. Так, в деле Allen v. United States (1984) истцы заявили, что их онкологическое заболевание вызвано радиацией. Суд критически отнесся к статистическим оценкам: только десять из двадцати четырех истцов добились возмещения вреда. В деле Agent Orange (известное дело, возникшее в США после войны во Вьетнаме) суд признал недопустимыми доказательства, полученные на основе исследования животных или изучения промышленных взрывов <1>.
--------------------------------
<1> Shaviro D. Statistical-probability Evidence and Appearance of Justice // Harvard Law Review. 1989 - 1990. Vol. 103. P. 379 - 392.

Иногда в делах используются сложные статистические расчеты корреляционного коэффициента. Так, в деле Kilroy v. Kilroy (1976) отец был назначен опекуном ребенка, а матери предоставлено право навещать ребенка семь дней в месяц. В 1976 г. отец предъявил иск в суд об уменьшении числа дней до двух в месяц, ибо визиты матери отрицательно воздействовали на ребенка. В качестве доказательства отец предложил сделанные им записи, показывающие связь между продолжительностью визитов матери и последующим непосещением ребенком школы из-за плохого самочувствия. Формула для высчитывания корреляционного коэффициента такова:

,

где R - корреляционное число, Zxi - продолжительность визитов матери, Zyi - продолжительность отсутствия ребенка в школе, N - число пар наблюдений.
Если налицо положительная корреляция, то есть основание для установления в интересах ребенка меньшего количества дней для визитов матери. В нашем примере корреляция составила 0,87, а это означает, что отсутствие ребенка в школе прямо зависит от материнских визитов <1>.
--------------------------------
<1> Barnes D.W. Op. cit. P. 265 - 266.

Однако исчисление коэффициента корреляции не обязывает суд выносить определенное решение.
С точки зрения российского права и процесса приведенные примеры использования теории вероятности видятся следующим образом.
Пример с расчетом коэффициента корреляции в российском гражданском процессе был бы воспринят как заключение эксперта. Никто не мешает сторонам ходатайствовать перед судом о проведении статистических экспертиз. Доказательственная же сила заключений экспертов будет оцениваться судьями в совокупности со всеми иными доказательствами, собранными по делу. Так, приведенный расчет корреляционного коэффициента может быть оценен судом с той позиции, что ребенок переживал расставание с матерью после редких встреч.
Интересны решения судов на основе статистических данных при невозможности идентификации ответчика. Гуманность их видится в том, что гражданам возмещают причиненный вред даже при невозможности определения его конкретного причинителя или 100%-ной вероятности связи между действиями конкретного ответчика и причиненным вредом. В делах о возмещении вреда, связанного с профессиональными заболеваниями, загрязнением окружающей среды, защитой прав потребителей, а также при защите неопределенного круга лиц статистические доказательства могут играть существенную роль. Состязательный процесс, его развитие, привлечение к гражданским делам большого количества представителей могут привести к возникновению статистических доказательств как разновидности письменных доказательств и в российском процессе.
Надо сказать, что проблема статистических доказательств и возможности их использования в правовой сфере исследовалась и в российской правовой науке. Правда, в большей степени речь шла об уголовных делах и преимущественно не на стадии судебного разбирательства, а на стадии выявления преступлений и их раскрытия <1>.
--------------------------------
<1> См., например: Гаряжа Л.С., Куликова И.В. Экономический анализ в криминалистике и судебной экспертизе // Актуальные проблемы судебной психологии и экспертизы на предварительном следствии: Межвуз. сб. науч. тр. Свердловск, 1981. С. 107.

 Скачать
правое меню
Реклама:

Счетчики:
На правах рекламы:
Copyright 2007 - 2019 гг. Комментарии.ORG. All rights reserved.
При использовании материалов сайта активная гипер ссылка  обязательна!