ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು
ಅಪರಾಧಿಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಘಟನೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದವರೆಗೆ ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯದ ಮೇಲೆ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಡಿಎನ್‌ಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್, ಬ್ಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ವಿಷಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ತಂತ್ರಗಳ ಹಿಂದೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಡಿಪಾಯವಿದೆ: ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞರು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಾಲಯಕ್ಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪಾತ್ರ: ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳ ಬಲವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು
ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪುರಾವೆಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ "ನಿರ್ಣಾಯಕ"ವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಕಲುಷಿತವಾಗಬಹುದು, ಕುರುಹುಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಳಪೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿವೆ: ಈ ಪುರಾವೆಗಳು ಊಹೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಲವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ? ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪರಾಧ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಡಿಎನ್‌ಎ ಮಾದರಿಯು ಶಂಕಿತನ ಡಿಎನ್‌ಎಗೆ "ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾದಾಗ", "ಹೊಂದಾಣಿಕೆ" ಎಂದರೆ "ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಅಪರಾಧಿ" ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ಡಿಎನ್‌ಎ ಮುಗ್ಧ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಬಂದಿದ್ದರೆ ಆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿರುವುದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೌಲ್ಯವೂ ಆಗಿದೆ.
ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಎರಡು ಊಹೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆ: (1) ಶಂಕಿತರಿಂದ ಬಂದ ಪುರಾವೆಗಳು ಮತ್ತು (2) ಬೇರೊಬ್ಬರಿಂದ ಬಂದ ಪುರಾವೆಗಳು. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲು ಎರಡು ಊಹೆಗಳಿಗೆ ಪುರಾವೆಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೇಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಡಿಎನ್‌ಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು: ಜೆನೆಟಿಕ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಪಾತಗಳವರೆಗೆ
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಹೇಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಡಿಎನ್‌ಎ ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಡಿಎನ್‌ಎ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಪಡೆದಾಗ, ತಜ್ಞರು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಆ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಳತೆಯೆಂದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಆರ್‌ಎಂಪಿ), ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಒಂದೇ ಡಿಎನ್‌ಎ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಇರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಆರ್‌ಎಂಪಿ ಕಡಿಮೆಯಾದಷ್ಟೂ, ಡಿಎನ್‌ಎ ಮೂಲವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂಬ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದ್ದಾಗ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೈಹಿಕ ದೌರ್ಜನ್ಯದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ - ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಿಶ್ರಣದ ಅನುಪಾತಗಳು, ಡ್ರಾಪ್-ಔಟ್‌ಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಕಾಣೆಯಾದ ಡಿಎನ್‌ಎ ತುಣುಕುಗಳು) ಮತ್ತು ಡ್ರಾಪ್-ಇನ್‌ಗಳು (ವಿದೇಶಿ ಡಿಎನ್‌ಎ ಸೇರಿಸುವುದು) ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಬಹು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸರಳ "ಸೇರ್ಪಡೆ" ಅಥವಾ "ಹೊರಗಿಡುವಿಕೆ" ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಅನೇಕ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಡಿಎನ್‌ಎ ಪುರಾವೆಗಳ ಬಲದ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತ (ಎಲ್‌ಆರ್) ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿದ್ದು, ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಲ್‌ಆರ್ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಮೊದಲ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞರು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತಿಳಿಸಬಹುದು.
ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳು: ಗುಣಾತ್ಮಕದಿಂದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕಕ್ಕೆ
ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ರಿಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಮಿನಿಟಿಯೇ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಧುನಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಹೋಲಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ . ಟ್ರೇಸ್ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ: ಅಪರಾಧದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸುಪ್ತ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಪೂರ್ಣ, ಮಸುಕಾದ ಅಥವಾ ವಿರೂಪಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಟ್ರೇಸ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಗಳ ಆವರ್ತನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಫಿಂಗರ್‌ಪ್ರಿಂಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ . ಡಿಎನ್‌ಎ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಂತೆ ಇನ್ನೂ "ಸರಳ"ವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ದಿಕ್ಕು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠತೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ಶೂ ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳು, ಟೈರ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅದೇ ತತ್ವ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದಷ್ಟೂ , ಉತ್ತಮ ತಜ್ಞರು ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ಅಪರೂಪ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
ಬ್ಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು: ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಬ್ಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರು ಉತ್ಕ್ಷೇಪಕ ಅಥವಾ ಕವಚದ ಮೇಲಿನ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಶಂಕಿಸಲಾದ ಆಯುಧದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉತ್ಕ್ಷೇಪಕದ ಮೇಲ್ಮೈ ಬ್ಯಾರೆಲ್‌ನ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಉಡುಗೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ "ಗುರುತುಗಳನ್ನು" ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: ಈ ಗುರುತುಗಳು ಎಷ್ಟು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಒಂದೇ ಆಯುಧದಿಂದ ಎಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷ ದರಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ) ಅಳೆಯಲು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ಮೈ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ. "ಇದು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಆ ಬಂದೂಕಿನಿಂದ ಬಂದಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಬದಲು, ತಜ್ಞರು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಬೆಂಬಲದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು.
ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಷಶಾಸ್ತ್ರ: ಜೈವಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ಮಟ್ಟಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
ವಿಷಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ರಕ್ತ, ಮೂತ್ರ ಅಥವಾ ಅಂಗಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ಅಥವಾ ಮಾದಕ ವಸ್ತುಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ. ದೇಹದ ತೂಕ, ಚಯಾಪಚಯ, ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವನೆಯ ಸಮಯದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ವಸ್ತುವಿನ ಮಟ್ಟಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಘಟನೆಯ ನಂತರದ ಮಾದರಿಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಾಂದ್ರತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮಧ್ಯಂತರ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರಳ ಫಾರ್ಮಾಕೊಕಿನೆಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಭಾವದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಾಹನ ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಕ್‌ಕ್ಯಾಲ್ಕ್ಯುಲೇಷನ್ ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಇದೆ, ಇದು ನಂತರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಾಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು "ನಿಖರವಾದ" ಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಕೆಲವು ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಂದಾಜುಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡಿಜಿಟಲ್ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ಸ್: ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆ
ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚವು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರವೇಶ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಫೈಲ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಚಟುವಟಿಕೆ. ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಥವಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ತನಿಖೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ದಾಖಲೆ ನಕಲಿ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ಟೈಲೋಮೆಟ್ರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಬರವಣಿಗೆಯ ಶೈಲಿ) ಅಥವಾ ಸಂಕೋಚನ ವಿತರಣಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಚಿತ್ರ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳ ಊಹೆಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವ ಮತ್ತು ತನಿಖೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರ
ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನೀಡುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕೊಡುಗೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಧಾನಗಳ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ. ಒಂದು ತಂತ್ರವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ದೋಷ ದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸ ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕುರುಡು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು, ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸರಿಯಾದ ದೃಢೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ, ತಜ್ಞರ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಊಹಾತ್ಮಕವಾಗುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಇತಿಹಾಸದುದ್ದಕ್ಕೂ, ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಇಂದು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಬಲವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿವೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳು ಕೇವಲ ಸಂಪ್ರದಾಯದಿಂದಲ್ಲ, ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ
ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅರಿವಿನ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಜ್ಞರು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಬೇಕಾದ ಪ್ರಕರಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿದಾಗ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ, ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಕೆಲಸದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸೂಕ್ತ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಬೇಕು.
ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ ಪ್ರಾಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ನ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆ, ಇದು "ಶಂಕಿತನು ನಿರಪರಾಧಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂಬ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು "ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಶಂಕಿತನು ನಿರಪರಾಧಿ" ಎಂಬ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಈ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು, ಪ್ರಾಸಿಕ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಮತ್ತು ತೀರ್ಪುಗಾರರಿಂದ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞರು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತಿಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧುನೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳ ಬಲವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್‌ಎಯಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದವರೆಗೆ, ಬ್ಯಾಲಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ವಿಷಶಾಸ್ತ್ರದವರೆಗೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಬೆಳೆದಂತೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪಾತ್ರವು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪ್ರಗತಿಯು ಕಠಿಣ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮಿತಿಗಳ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಇರಬೇಕು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಾಧನ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸತ್ಯದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಮಗ್ರತೆಯ ರಕ್ಷಕವೂ ಆಗಿರುತ್ತವೆ.
