Обсуждение:Теории уголовного наказания
Теория устрашения в фантастической литературе[править код]
Шапиро в своём произведении "Коэффициент устрашения"[1] доводит до логического конца статистическую связь между частотой преступления определённой группы людей и строгостью наказания для этой группы. Вводя этот коэффициент, он уходит от классического деления на крупные группы: за убийство в РФ, к примеру, женщинам наказание меньше, чем мужчинам, а подросткам меньше, чем и тем, и другим, притом, что всем перечисленным категориям добавляют за рецидив и скидывают за состояние аффекта. Предлагается на базе математического аппарата высчитывать точный коэффициет наказания на основе известной статистики по уже совершённым преступлениям и карать пропорционально строже наиболее злостных , стремясь, таким образом, к в среднем одинаково низкой частоте преступлений среди различных групп населения.
То есть, если в мошенничестве с гаданием в РФ чаще попадаются цыгане (женщины), то наказание должно быть строже, чем для мужчин цыган из англии, т.к. относительная частота правонарушений для первых существенно выше, чем для вторых. В случае более частых грабежей, совершаемых бывшими грузчиками, по сравнению с действующими директорами заводов, наказание должно быть пропорционально строже для первых и наоборот, если бывшие грузчики совершают существенно меньше налоговых преступлений на крупные суммы, для них наказание должно быть существенно мягче, чем для вторых.
То есть величину наказания предлагается вычислять чисто статистическим путём, добиваясь необходимого коэффициента устрашения.
- Хорошо, в таком виде это не проходит, т.к. Шапиро известен только внутри сети, но ведь фактическая сторона дела от этого не меняется, в большинстве правовых систем действительно используют зависимость срока наказания от личности преступника, хотя абстрактная справедливость и требует на первый взгляд равного наказания за равный проступок. В техномире Шапиро это предлагается делать автоматически на основе статистических выкладок, а обычном это делается при помощи весьма грубой градации - подросток, женщина, старик, нормальный мужчина, рецидивист.
- Как это предлагается отразить в статье, если мой вариант не проходит?!Gargan 20:21, 27 декабря 2012 (UTC)