Чтобы криминалистические сравнительные и идентификационные исследования могли быть признаны научно надежными, допустимыми и приемлемыми, они должны проводиться с применением научных методов, которые всегда дают одинаковые результаты.

Применяемые сегодня процедуры и их научное обоснование имеют исключительно важное значение для вклада вещественных доказательств в формирование судебного суждения и для их существенной роли в решении суда.

На международном уровне эксперты испытывают давление, поскольку от них требуют проводить более объективные идентификации.

Право и наука впервые сблизились по вопросу экспертных показаний в 1997 году. Согласно рабочей группе ENFSI (Европейской сети судебно-экспертных учреждений), 31 августа 2004 года были установлены научные критерии идентификации в области судебной экспертизы.

20 сентября 2016 года Совет советников президента США по науке и технологиям [President’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST)], консультативный орган, состоящий из ведущих ученых, опубликовал доклад Forensic Science in Criminal Courts: Ensuring Scientific Validity of Feature-Comparison Methods («Судебная экспертиза в уголовных судах: обеспечение научной обоснованности методов сравнения признаков»), рекомендовав меры по продвижению валидного и доказательно обоснованного применения судебной экспертизы в залах суда.

В идеале каждое лабораторное исследование должно отражать действительность: при наличии проблемы оно должно ее выявлять и давать положительный результат, а когда все в норме — отрицательный. Однако на практике не существует лабораторного исследования, совершенного в этом отношении.

Каждый лабораторный метод содержит определенную долю ошибки. Ошибка метода считается случайной, если она обусловлена статистической вариацией, и систематической, если сам метод по различным причинам не способен точно определить измеряемую величину.

Поэтому при интерпретации результатов могут возникать два типа ошибочных исходов:

• а) результат может быть ложноположительным; и
• б) результат может быть ложноотрицательным.

Для сравнения лабораторных анализов и определения того, какой из них дает наиболее надежные результаты, используются понятия чувствительности (sensitivity) и специфичности (specificity).

Чувствительность лабораторного исследования характеризует его способность правильно выявлять истинно положительные результаты. Поэтому исследование с высокой чувствительностью дает как можно меньше ложноотрицательных результатов. Специфичность, напротив, характеризует способность правильно распознавать истинно отрицательные результаты. Поэтому исследование с высокой специфичностью дает как можно меньше ложноположительных результатов.

Точность (accuracy) лабораторного исследования связана с тем, сочетает ли оно высокую чувствительность с высокой специфичностью. Однако на практике эти две величины часто изменяются обратно пропорционально.

Исследования с высокой чувствительностью могут иметь более низкую специфичность и наоборот. В зависимости от обстоятельств эксперт должен выбрать надлежащий баланс между чувствительностью и специфичностью.

Например, предположим, что следы по делу сравниваются с базой нераскрытых дел. Очевидно, что необходимо использовать тест с высокой чувствительностью, чтобы выявить все возможные совпадения.

Некоторые следы неизбежно будут ошибочно отнесены к совпадающим, но на этом этапе это менее важно, поскольку первоочередная цель — не пропустить ни одного нераскрытого дела.

Когда впоследствии принимается решение сообщить положительный результат назначившим исследование органам, проверку необходимо повторить вторым исследованием с высокой специфичностью, чтобы свести к минимуму возможность ложноположительного результата. Не допустить неоправданных затруднений для невиновного столь же важно, как и обеспечить правосудие.

Количественная оценка чувствительности и специфичности производится с помощью следующей четырехпольной таблицы:

Следовательно:

• α, истинно положительные идентификации.
• β, ложноположительные идентификации.
• γ, ложноотрицательные идентификации.
• δ, истинно отрицательные идентификации.
• α+γ, общее число положительных идентификаций.
• β+δ, общее число отрицательных идентификаций.

Чувствительность рассчитывается по отношению α / (α+γ) и обычно выражается в процентах.

Специфичность рассчитывается по отношению δ / (β+δ) и обычно выражается в процентах.

Для решения этих вопросов наряду с традиционными микроскопическими идентификациями разработаны методы, основанные на специализированных математических критериях и распознавании образов. Наряду с традиционным сравнительным исследованием они включают научную методику с измеримой процедурой — Quantitative Consecutive Matching Striae (QCMS), то есть количественную оценку последовательно совпадающих штрихов (CMS). Эта измеримая процедура обеспечивает более высокий уровень уверенности и демонстрирует перед судом надежность эксперта и его выводов.

Как указано выше, количественные критерии идентификации, представленные Biasotti и Murdock в AFTE в 1997 году, состоят в следующем:

Для трехмерных следов инструментов, когда как минимум:

• Две (2) различные группы, каждая из которых состоит как минимум из трех (3) последовательно совпадающих штрихов, появляются в одном и том же относительном положении; или
• Одна группа из шести (6) последовательно совпадающих штрихов согласуется в исследуемом следе инструмента при сравнении с экспериментальным следом инструмента. (То есть следы на вещественном доказательстве и экспериментальные следы, полученные с помощью подозреваемого инструмента); и

Для двумерных следов инструментов, когда как минимум:

• Две (2) различные группы, каждая из которых состоит как минимум из пяти (5) последовательно совпадающих штрихов, появляются в одном и том же относительном положении; или
• Одна группа из восьми (8) последовательно совпадающих штрихов согласуется в исследуемом следе инструмента при сравнении с экспериментальным следом инструмента. (То есть следы на вещественном доказательстве и экспериментальные следы, полученные с помощью подозреваемого инструмента).

В заключение, поскольку даже применение этих критериев сохраняет субъективность при подсчете, были проведены дальнейшие исследования автоматизированного математического сопоставления.