Обмеження застосування методів каузального моделювання в судовій гірничотехнічній експертизі та шляхи їх подолання
DOI:
https://doi.org/10.32353/khrife.2.2026.09Ключові слова:
судова гірничотехнічна експертиза; причинно-наслідковий зв’язок; каузальний аналіз; фазово-модульна декомпозиція; гірнича аварія; висновок експерта; кримінальне провадження.Анотація
Окреслено наукову проблему методичного розриву між сучасними каузальними моделями аналізу складних аварійних подій і процесуальними вимогами судової гірничотехнічної експертизи, у межах якої експерт зобов’язаний спиратися лише на надані матеріали, свою компетенцію та процедури обґрунтування, що піддаються перевірці. Мета дослідження — обґрунтувати межі застосування сучасних іноземних моделей каузального аналізу в національній судовій гірничотехнічній експертизі й розробити фазово-модульну декомпозицію як компенсаторний процесуально-методичний механізм реконструкції складних аварій. Методи дослідження охоплюють теоретичний аналіз українських та іноземних джерел, нормативно-процесуальне тлумачення ролі та меж компетенції судового експерта, логіко-структурне моделювання причинних 1 зв’язків, фазово-модульну декомпозицію аварійної події та практичну апробацію підходу на двох знеособлених кейсах із реальної експертної практики. Показано, що STAMP/CAST, SCM, каузальні графи, контрфактуальні й інші системні моделі мають значну евристичну цінність, проте їх пряме перенесення у сферу судово-експертного дослідження обмежено ретроспективним характером судової гірничотехнічної експертизи, дефіцитом матеріалів кримінального провадження, вимогами до відтворюваності висновку та забороною компенсувати доказові прогалини ймовірними припущеннями. Доведено, що фазово-модульна декомпозиція дає змогу локалізувати причинність у технічно однорідних фрагментах події, установлювати доказову основу для кожного модуля, процесуально коректно реагувати на нестачу вихідних даних і формувати логічний, прозорий висновок експерта. Підтверджено придатність підходу для аналізу подій на відкритих і підземних гірничих роботах за допомогою практичної апробації.
Посилання
Bongers, S., Forré, P., Peters, J., Mooij, J. M. (2021). Foundations of structural causal models with cycles and latent variables. The Annals of Statistics. Vol. 49. Is. 5. DOI: 10.1214/21-aos2064.
Ceylan, B. O., Karatuğ, Ç., Akyuz, E., et al. (2023). A system theory (STAMP) based quantitative accident analysis model for complex engineering systems. Safety Science. Vol. 166. DOI: 10.1016/j.ssci.2023.106232.
Cruz-Ausejo, L., Cama-Ttito, N. A., Solano P. F., et al. (2024). Occupational accidents in mining workers: Scoping review of studies published in the last 13 years. BMJ Open. Vol. 14. Is. 10. DOI: 10.1136/bmjopen-2023-080572.
Dong, J., Gao, Z., Liu, T., et al. (2022). Analysis of the Causative Mechanism of Coal Mine Safety Accidents Based on STAMP Model. Journal of Mining Engineering and Safety Technology. Vol. 1. Is. 1. DOI: 10.23977/jmest.2022.020101.
Ebrahimi, H., Zarei, E., Ansari, M., et al. (2024). A system theory-based accident analysis model: STAMP-fuzzy DEMATEL. Safety Science. Vol. 173. DOI: 10.1016/j.ssci.2024.106445.
Fagundes, J. M., Gaya de Figueiredo, M. A., Alberton, A. L., et al. (2022). Analysis of accidents through combination of CAST and TRACEr techniques: A case study. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. Vol. 74. Art. 104639. DOI: 10.1016/j.jlp.2021.104639.
Ge, J., Zhang, Y., Xu, K., et al. (2022). A new accident causation theory based on systems thinking and its systemic accident analysis method of work systems. Process Safety and Environmental Protection. Vol. 158. DOI: 10.1016/j.psep.2021.12.036.
Hamim, O. F., Hasanat-E-Rabbi, Sh., Debnath, M., et al. (2022). Taking a mixed-methods approach to collision investigation: AcciMap, STAMP-CAST and PCM. Applied Ergonomics. Apr: 100:103650. DOI: 10.1016/j.apergo.2021.103650.
Hulme, A., Stanton, N. A., Walker, G. H., et al. (2021). Are accident analysis methods fit for purpose? Testing the criterion-referenced concurrent validity of AcciMap, STAMP-CAST and AcciNet. Safety Science. Vol. 144. DOI: 10.1016/j.ssci.2021.105454.
Hulme, A., Stanton, N. A., Walker, G. H., et al. (2024). Testing the reliability of accident analysis methods: A comparison of AcciMap, STAMP-CAST and AcciNet. Ergonomics. Vol. 67. Is. 5. DOI: 10.1080/00140139.2023.2240048.
Long, J. P., Zhu, H., Do, K. A., Ha, M. J. (2023). Estimating causal effects with hidden confounding using instrumental variables and environments. Electronic Journal of Statistics. Vol. 17. Is. 2. DOI: 10.1214/23-ejs2160.
Mitra, N., Roy, J., Small, D. (2022). The Future of Causal Inference. American Journal of Epidemiology. Art. 191(10):1671-1676. DOI: 10.1093/aje/kwac108.
Muzyka, A. A., Bahirov, S. R. (2023). Kauzalnist i kryminalnyi zakon v aspekti pravovoho prahmatyzmu : monohrafiia [Causality and criminal law in the aspect of legal pragmatism]. Kyiv. URI: https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/25290 [in Ukrainian].
Nakhal Akel, A. J., Patriarca, R., Tronci, M., et al. (2022). A STAMP Model for Safety Analysis in Industrial Plants. Chemical Engineering Transactions. Vol. 91. DOI: 10.3303/cet2291068.
Naser, M. Z. (2024). Causality and causal inference for engineers: Beyond correlation, regression, prediction and artificial intelligence. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 14. Is. 4. DOI: 10.1002/widm.1533.
Naser, M. Z., Teymori Gharah Tapeh, A. (2023). Causality, causal discovery, causal inference and counterfactuals in civil engineering: Causal machine learning and case studies for knowledge discovery. Computers and Concrete. Vol. 31. No. 4. DOI: 10.12989/cac.2023.31.4.277.
Shcherbakovskyi, M. H., Protsenko, A. M. (2024). Ekspertyzy v sudovomu provadzhenni : monohrafiia [Examinations in court proceedings]. Kharkiv. URI: https://dspace.univd.edu.ua/handle/123456789/24257 [in Ukrainian].
Soohoo, M., Arah, O. A. (2023). Investigation of the structure and magnitude of time-varying uncontrolled confounding in simulated cohort data analyzed using g-computation. International Journal of Epidemiology. Art. 52(6):1907-1913. DOI: 10.1093/ije/dyad150.
Sun, H., Wang, H., Yang, M., Reniers, G. (2022). A STAMP-based approach to quantitative resilience assessment of chemical process systems. Reliability Engineering & System Safety. Vol. 222. DOI: 10.1016/j.ress.2022.108397.
Zhang, F., Chen, L., Zhang, B., et al. (2024). An integrated system theoretic process analysis with multilevel flow modeling for the identification of cyber-physical hazards in a process industry. Process Safety Progress. Vol. 43. Is. 3. DOI: 10.1002/prs.12604.
Zhang, Y., Dong, Ch., Guo, W., et al. (2022). Systems theoretic accident model and process (STAMP): A literature review. Safety Science. Vol. 152. DOI: 10.1016/j.ssci.2021.105596.
Zhong, S., Du, J., Jiang, X. (2023). Analysis of energy laboratory safety management in China based on the System-Theoretic Accident Model and Processes/System Theoretic Process Analysis STAMP/STPA model. Sustainability. Vol. 15. No. 15. DOI: 10.3390/su151511505.
