As sump tions of the CAI model

1. As sump tions of the CAI model

In Eng land and Wales, be fore a case is sent to thepros e cu tor’s of fice (the Crown Pros e cu tion Ser vice),where a de ci sion is made about the fu ture of the caseon the ba sis of ap pro pri ate ar ti cles of the law, a pre-as -sess ment in ves ti ga tion is car ried out. (NB, the sit u a -tion is not uni form through out the United King dom:Scot land and North ern Ire land have sep a rate pros e cu -tion ser vices – the COPFS and the Pub lic Pros e cu tionSer vice re spec tively – with some what dif fer ent re -mits). The pre-as sess ment in ves ti ga tion is per formedby the Po lice on the ba sis of an act from 1984. The Po -lice are in de pend ent from the Crown Pros e cu tion Ser -vice in terms of the scope of the in ves ti ga tion. Thus,the sit u a tion is dif fer ent from that in Po land (as well as

most Eu ro pean le gal sys tems) – in Eng land and Wales, the pros e cu tor does not have the right to give anyguide lines to the Po lice with re gard to the di rec tion ofthe in ves ti ga tion and ac tions which should be car riedout in the in ves ti ga tion. How ever, the Po lice in Eng -land and Wales some times con sult the Crown Pros e cu -tion Ser vice about some things, but these mainly con cernthe pos si bil ity of ad mis sion of ev i dence by a court andodds that the sus pect will be con victed. Most cases arenot sent to the Crown Pros e cu tion Ser vice, be cause the po lice have the right to fin ish a case with out in volv ingad di tional “links in the chain” of the ad min is tra tion ofjus tice. When the Po lice de cide that a sus pect shouldbe charged, then the case is sent to the Crown Pros e cu -tion Ser vice. The pros e cu tor anal y ses the case files,with a view to de cid ing whether the case should be

Problems of Forensic Sciences 2010, vol. LXXXI, 74–90

PRE-ASSESSMENT OF EVIDENTIAL VALUE OF EVIDENCES –EXAMPLES FROM FORENSIC EXPERT PRACTICE

Paulina WOLAÑSKA-NOWAK

De part ment of Ge net ics, In sti tute of Fo ren sic Sci ences, Kraków, Po land

Ab stractThis pa per is based par tially on the ex pe ri ences of the au thor as an ex pert in fo ren sic ge net ics and par tially on ex pe ri ences gaineddur ing her visit to Fo ren sic Sci ence Ser vice lab o ra to ries in Tri dent Court, Bir ming ham and the Lon don Met ro pol i tan Po lice Lab -o ra tory in June 2008. The au thor’s dis cus sions and ex changes of ex pe ri ences in clined her to pres ent some is sues re lat ing to theco op er a tion of the Po lice and pub lic pros e cu tors with fo ren sic ex perts in Eng land and Wales. Fo ren sic Sci ence Ser vice has con -structed a frame work for rou tine co op er a tion be tween Po lice and fo ren sic ex perts called Case As sess ment and In ter pre ta tion(CAI). A fun da men tal new fac tor pro posed by the CAI in the ap proach to ex am in ing ma te rial ev i dences from the scene of thecrime is a pre cise es ti ma tion of the value of the in for ma tion that it is pos si ble to ob tain from pre lim i nary anal y sis of ev i denceseven be fore be gin ning lab o ra tory anal y sis. In other words, the aim of CAI is to help the fact finder to make the right de ci sion. This en ables ra tio nal use of fi nan cial re sources for ex pen sive anal y ses (e.g. ge netic ones) and ra tio nal use of fo ren sic ex pert time, andmay sig nif i cantly re duce the time of case re port prep a ra tion, which is very long in Po land now a days.

Key wordsEv i den tial value of ev i dence; DNA; Like li hood ra tio; Bayesian net works.

Re ceived 29 Jan u ary 2010; ac cepted 31 March 2010

© by the Instituteof Forensic Research

ISSN 1230-7483

taken fur ther or dis con tin ued. The pros e cu tor shouldbe guided by the Code for Crown Pros e cu tors in thede ci sion pro cess and should use two tests, i.e. the testof ev i dence and the test of pub lic in ter est when as sess -ing the case. If it is nec es sary to change the charges,which can also be mod i fied dur ing the course of a trialup to the mo ment when the court de cides to close thepro ceed ings or in sit u a tions where the case may be dis -missed (pro ceed ings can be dis missed up to the mo -ment when the case is pre sented be fore court), thepros e cu tor can con tact the Po lice, which can per formad di tional in ves ti ga tions, if they de cide that they arejus ti fied. The ev i den tial test con cerns whether or notthe ev i dence ma te rial gives a “re al is tic pros pect ofcon vic tion” and which cir cum stances sup port the sus -pect’s ver sion. The men tioned “pros pect” is based onpre dict ing the be hav iour of the jury when the ev i denceis pre sented in court. This means that there is a greaterprob a bil ity that the jury or bench of mag is trates, guidedby the prin ci ples of law, will hand down a guilty ver -dict than not do so. The ev i den tial test also gives thepros e cu tor an op por tu nity to ob tain an swers to twoques tions. Firstly, can the col lected ev i dence be usedin court? The prob lem of ad mis si bil ity of ev i dence ises pe cially im por tant. Un der the law in Eng land andWales – where there are stiff reg u la tions gov ern ing ev -i dence – cer tain things can not con sti tute ev i dence andcourts do not ad mit them. For ex am ple, the tes ti monyof a wit ness who was not pres ent at the scene ofa crime and heard about the event from an other per sonis one such piece of ev i dence – so-called in di rect ev i -dence. Sec ondly, are the ev i dences cred i ble? On the is -sue of ev i dence cred i bil ity, the Code men tions sev eralcir cum stances which should be taken into ac count bythe pros e cu tor, in clud ing the cred i bil ity of wit ness tes -ti mo nies. This re quires good co op er a tion with fo ren sic ex perts. If ev i dences col lected in the case do not ful filre quire ments of the ev i den tial test then the case is dis -con tin ued [8].

A fun da men tal way in which a fo ren sic ex pert canhelp in an in ves ti ga tion is in ter pre ta tion of the ev i den -tial value of re sults of per formed anal y ses. Un doubt -edly, the most im por tant fea ture of fo ren sic sci ences ispro vid ing ad di tional in for ma tion on the ba sis of anal y -sis per formed in the lab o ra tory. In gen eral, an opin iongiven by a fo ren sic ex pert is treated as a di rect de scrip -tion of re sults ob tained dur ing per formed anal y sis.There fore, the fo ren sic ex pert’s con clu sions about theev i den tial value of ana lysed ev i dences are con sid eredat the last stage of in ves ti ga tion or in the court room.This view has been thor oughly ana lysed in re centyears by Fo ren sic Sci ence Ser vice (FSS) un der theCase As sess ment and In ter pre ta tion (CAI) pro ject. The

main aim of the CAI pro ject was to op ti mise costswhich FSS of fers to its con sum ers. It as sumes a part -ner ship be tween the fact finder and the fo ren sic ex pertaimed at mak ing the most ef fec tive use of fi nan cial re -sources al lo cated to the ex pert opin ion. Such an ap -proach means that the use ful ness (ev i den tial value) ofana lysed ev i dences in ex plain ing all the dif fer ent pos -si ble as pects of crime cir cum stances is high lighted.This al lows a sen si ble di a log be tween the fact finderand the fo ren sic ex pert about the costs of an ex pertopin ion and about the con clu sions which can bedrawn. More over, it makes it eas ier to make prop o si -tions (hy poth e ses) about the pos si bil ity of ob tain inguse ful ev i dence, hav ing heard the sus pect’s ex pla na -tions and the vic tim’s point of view. The CAI rec om -mends that in ter pre ta tion and eval u a tion of theev i den tial value of ev i dence ma te rial should be themain sub ject of in ter est of the fo ren sic ex pert. If thisap proach is used, then, on the ba sis of case cir cum -stances, some con clu sions can be drawn even be foreper form ing anal y ses in the lab o ra tory. Ap pli ca tion ofel e men tary sta tis ti cal meth ods plays an im por tant rolein this ap proach. They are very use ful both at the in -ves ti ga tion stage, i.e. be fore anal y ses are per formed by the fo ren sic ex pert and in the eval u a tion of the ev i den -tial value of re sults of anal y sis ob tained in the fo ren siclaboratory [1].

2. Pre-as sess ment of ev i den tial value of ev i dence ma te rial

The pro cess of eval u a tion of the ev i den tial value ofan a lyt i cal re sults be gins at the mo ment when the fo -ren sic ex pert re ceives a com mis sion to ana lyse a par -tic u lar case. At this stage (the so-called pre-as sess ment stage), the fo ren sic ex pert be comes ac quainted withgen eral in for ma tion about the case work, ques tions sub -mitted by the pros e cu tor, judge or po lice (fact finder)and the kind of de liv ered ev i dences. One of the firstmeth ods of sup port ing the pro cess of de ci sion-mak ingas to which types of anal y sis should be per formed, was de scribed by Cook et al [3]. It is based on a modelwhich in cludes the like li hood ra tio as a mea sure of ev i -den tial value of an a lyt i cal re sults ob tained dur ing per -formed re search.

The fi nal ver dict is con di tioned by many fac tors,in clud ing: in di cat ing the sus pect, his/her al ibi, thecharges made against him/her, wit ness tes ti mo niesand their like li hoods, as well as the di ag nos tic value ofev i dences ana lysed in the case work. There fore, theprob a bil ity that the sus pect is guilty is a con di tionalprob a bil ity. In fo ren sic prac tice, Bayes the o rem is used


Pre-as sess ment of ev i den tial value of ev i dences – ex am ples... 75

with the aim of cal cu lat ing the prob a bil ity of event G,that the sus pect is guilty, on con di tion that event E hasoc curred (i.e. that the ev i dence, e.g. a DNA pro filefound on the scene of the crime and one col lected fromthe sus pect match). In this sit u a tion, the sus pect’s guiltis, broadly speak ing, the rea son for which the ev i dence was ob tained:

P G E P GP E G

P E( ) ( )

( )

( )= . {1}

This prin ci ple al lows us to cal cu late the value ofthe con di tional prob a bil ity P G E( ), i.e. the prob a bil itythat the sus pect is guilty if the ev i dence has been ob -tained. It is termed the prob a bil ity of guilt or a pos te ri -ori prob a bil ity, be cause it de scribes the prob a bil ity ofthe oc cur rence of the cause (G), if we know what ef fect it has caused (i.e. the de fined ev i dence E). As tran -spires from the above equa tion, its value de pends onthe prob a bil ity of ob tain ing (find ing) ev i dence when itis as sumed that the sus pect is guilty: P E G( ) and thea pri ori prob a bil ity that the sus pect is guilty (a sub jec -tive prob a bil ity): P(G) and also the prob a bil ity of ob -tain ing the ev i dence: P(E). There fore, the a pos te ri oriprob a bil ity that the sus pect is guilty, i.e. that the hy -poth e sis G is true, can be de ter mined on the ba sis ofknowl edge about three fac tors:

1. a prio ri pro bab ili ty of event G – P(G);2. the pro bab ili ty of ob tai ning evi dence E, when the

tru eness of hy pot hesis G is as sum ed – P E G( );3. pro bab ili ty of ob tai ning evi dence (in any po ssib le

form) – P(E).This law can be pre sented in the form of odds,

which is more con ve nient from the prac ti cal point ofview as it can be ex pressed ver bally more eas ily:

P G E

P G E

P G

P G

P E G

P E G

( )

( )

( )

( )

( )

( )= × . {2}

The ex pres sion on the left side of the equa tion isthe odds of event G, i.e. that a sus pect is guilty, tak inginto ac count ob tained ev i dence (an a lyt i cal re sults) – E.P G

P G

( )

( ) is the odds that a sus pect is guilty (G) tak ing

into ac count in for ma tion ob tained dur ing an in ves ti ga -tion, wit ness tes ti mo nies etc., which are in de pend entof ev i dence (E). There fore it is the odds that the sus -pect is guilty a pri ori. The sec ond part of the equa tion,i.e. the ex pres sion on the right, is the so-called like li -hood ra tio (LR) for ob tain ing ev i dence E when two al -ter na tive hy poth e ses are as sumed: G and G. The Ghy poth e sis is the equiv a lent of the pros e cu tion hy poth -e sis, which is most fre quently de scribed as Hp. The

notG hy poth e sis is the equiv a lent of the de fence hy -poth e sis, which is fre quently de scribed as Hd. In otherwords, the like li hood ra tio is the ra tio of two con di -tional prob a bil i ties: the oc cur rence of ev i dence if thesus pect is guilty and the oc cur rence of ev i dence if thesus pect is not guilty, i.e. it oc curred by chance. Itshould be men tioned that the like li hood ra tio is nota prob a bil ity and its val ues can be as tro nom i cally high. The view that the like li hood ra tio, in the sense of theBayesian the o rem, is the most re li able and log i calmethod of pre sent ing the ev i den tial value of ev i dencein the court room has be come wide spread. Each valueLR > 1 sup ports the pros e cu tion hy poth e sis Hp, andeach value LR < 1 sup ports the de fence hy poth e sis.The ”strength” of such “sup port” de pends on the LRvalue.

The like li hood ra tio is a key fea ture in the in ter pre -ta tion of the fi nal ev i dence value (af ter per form ing ofanal y sis in the lab o ra tory). How ever, it can also beused within the CAI model to give an ex cel lent pre lim -i nary value of de liv ered ev i dence (be fore anal y sis hasbeen performed).

The pro posed method of pro ceed ing is aimed at in -creas ing the ef fec tive ness of the work of the fo ren sicex pert in col lab o ra tion with the fact finder. An otheraim is to en able the fact finder to make the op ti mal de -ci sion. This does not mean that in ter pre ta tion of theob tained re sults is an el e ment of the sub jec tive ap -proach of the fo ren sic ex pert. No doubt, pure in tu itionplays a part in se lec tion of the or der of per formed ex -am i na tions, which then ini ti ates ra tio nal anal y sis. Theex pe ri ence of the fact finder is, of course, very im por -tant dur ing se lec tion of ev i dences which are sent foranal y sis to the fo ren sic lab o ra tory; how ever, as far aspos si ble, pure prag ma tism should pre dom i nate. Theex am ple be low il lus trates the ap proach in the pro cessof de ci sion mak ing con cern ing the ne ces sity of study -ing par tic u lar ev i dences se cured in a sex ual as saultcase.

The cir cum stances of the case (crime) pre sented inthe files sent by the fact finder were as fol lows: prop o -si tion Hp – the woman stated that she was raped at herfriend’s home (full pen e tra tion oc curred); prop o si tionHd – the sus pect main tained that the woman vis itedhim willingly; they only pet ted while re main ing clothed;he ejaculated into his own un der wear. Af ter re ceiv ingthe above in for ma tion, fo ren sic ex perts can es ti matethe con di tional prob a bil i ties of var i ous events, de pend -ing on pro vi sion ally as sumed hy poth e ses ex plain ingthe course of the event, tak ing into ac count in for ma -tion de liv ered by the fact finder (on the right side of the ver ti cal line (“given”) are con di tion ally ana lysed hy -poth e ses:


76 P. Wolañska-Nowak

1. Pr(de term ina tion of lar ge amou nt of sperm in va -gina|pro pos iti on Hp) = 0.9;

2. Pr(de term ina tion of lar ge amou nt of sperm in va -gina|pro pos iti on Hd) = 0.0001;

3. Pr(de term ina tion of tra ce amou nt of sperm in va -gina|pro pos iti on Hp) = 0.09;

4. Pr(de term ina tion of tra ce amou nt of sperm in va -gina|pro pos iti on Hd) = 0.0009;

5. Pr(a lack of sperm in va gina |pro pos iti on Hp) = 0.01;6. Pr(a lack of sperm in va gina |pro pos iti on Hd) = 0.999.

Fur ther, in an an a log i cal way, other prob a bil i tiescan be es ti mated on the ba sis of sub jec tive fo ren sic ex -pert knowledge):

7. Pr(de term ina tion of lar ge amou nt of sperm in sidesu spect’s un der we ar|pro pos iti on Hp) = 0.001;

8. Pr(de term ina tion of lar ge amou nt of sperm in sidesu spect’s un der we ar|pro pos iti on Hd) = 0.99;

9. Pr(de term ina tion of tra ces of sperm in side su -spect’s un der we ar|pro pos iti on Hp) = 0.01;

10. Pr(de term ina tion of tra ces of sperm in side su -spect’s un der we ar|pro pos iti on Hd) = 0.001;

11. Pr(a lack of sperm in side su spect’s un der we ar|pro -pos iti on Hp) = 0.99;

12. Pr(a lack of sperm in side su spect’s un der we ar|pro -pos iti on Hd) = 0.001.

Val ues of like li hood ra tio LR can be cal cu lated forvar i ous com bi na tions of con sid ered prop o si tions (hy -poth e ses) – Hp and Hd in the ana lysed case – af ter es ti -ma tion of the above con di tional probabilities:

LRobtaining evidenceH is true

obtaining eviden

p=

Pr

Pr

( )

( ceH is trued ), {3}

There fore: LR1/2= 0.9/0.0001 = 9000;LR3/4 = 0.09/0.0009 = 100;LR5/6 = 0.01/0.999 » 0.001;LR7/8 = 0.001/0.99 = 0.001;LR9/10 = 0.01/0.001 = 10;LR11/12 = 0.99/0.001 = 990.Anal y sis of the ob tained re sults can pro vide an in -

di ca tion to the fact finder as to which ev i dences should be ana lysed. What con clu sions can be drawn on theba sis of these re sults? The larg est like li hood ra tiovalue can be ob tained when a swab from a va gina isana lysed be cause it al lows us to ob tain a value ofLR1/2 = 0.9/0.0001 = 9000 af ter per form ing anal y sis.The value of this LR means that it could be ex pected that de ter mi na tion of a large amount of sperm in the va ginaof the woman is ca. 9000 more likely when hy poth e sisHp is true (pros e cu tion hy poth e sis) than de ter mi na tionof a large amount of sperm in the va gina of the womanwhen hy poth e sis Hd is true (de fence hy poth e sis). Such

high ev i den tial value of the ob tained ev i dence wouldstrongly sup port the pros e cu tion hy poth e sis (Hp). Inturn, if sperm were not de ter mined in the va gina of thewoman, then LR5/6 = 0.01/0.999 » 0.001 would stronglysup port the de fence hy poth e sis, i.e. Hd. Af ter per for -mance of the pre lim i nary cal cu la tions pre sented above,the fo ren sic ex pert could sug gest to the fact finder thatad di tional anal y sis of the sus pect’s un der wear shouldnot be car ried out since such ev i dence would not pro -vide any ad di tional in for ma tion that is nec es sary to es -tab lish the cir cum stances of the event, but at the sametime it would sig nif i cantly in crease the cost of the ex -pert opin ion.

The pre sented ap proach is sig nif i cantly dif fer entfrom that adopted by Pol ish fo ren sic ex perts. Factfind ers fre quently com mis sion anal y sis of a few dozenev i dences col lected on the crime scene and from vic -tims and sus pects. Here is an ex am ple from a case ofthis kind: case files in di cated that that vic tim and thesus pect had drunk al co hol non-stop for three days, asat tested to by al most all the lo cal com mu nity. At theend, one of the “rev el lers” grabbed hold of an axe,whilst the sec ond grasped a knife. The one who grabbedthe axe was faster and killed his col league. All the ev i -dences (traces) col lected at the scene of the crime, in -clud ing 60 cig a rette stubs, were sent for ge netic anal y siswith the aim of es tab lish ing whether the sus pect was or was not on the scene of the crime! Items of cloth ingcol lected from the de ceased (in clud ing un der wear)which were to tally soaked in blood were also sent foranal y sis. What kind of use ful in for ma tion could be ob -tained from anal y sis of such ev i dence ma te rial?

The fol low ing is a pre lim i nary anal y sis of the pos -si bil ity of find ing traces orig i nat ing from the as sail anton the de ceased’s clothes: hy poth e sis Hp – the sus pectcaused the death of the vic tim us ing an axe; hy poth e sis Hd: a per son other than the sus pect caused the death ofthe vic tim us ing an axe. The fol low ing prob a bil i tiescan be es ti mated on the ba sis of knowl edge about thecon di tion of the de ceased’s clothes, which were to tally soaked by blood (it should be men tioned that mostprob a bly, it was the vic tim’s blood, which was also in -di cated by re sults of post mor tem ex am i na tions car ried out each time be fore sending these evidences to theforensic laboratory):– Pr(traces orig i nat ing from sus pect are found|hy -

poth e sis Hp) = 0.00001;– Pr(traces orig i nat ing from sus pect are found|hy -

poth e sis Hd) = 0.00001.The like li hood ra tio ob tained on the ba sis of these

as sumed prob a bil i ties was:LR = 0.00001/0.00001 = 1.



The ob tained “neu tral” value of LR = 1 means thatanal y sis of the men tioned ev i dences (the to tallybloodsoaked clothes of the de ceased) will not sup portei ther the pros e cu tion or the de fence hy poth e sis andthere fore the huge costs of per form ing such anal y seswill be wasted. The fo ren sic ex pert, on the ba sis of per -sonal ex pe ri ence, could sug gest to the fact finder thatanal y sis of such ev i dence ma te rial will not pro vide any use ful ad di tional in for ma tion which could help tosolve the case.

On the ba sis of tes ti mo nies of nu mer ous wit nessesof the par ty ing, which con firmed the fre quent andlong-last ing vis its of the sus pect at the vic tim’s homeand also knowl edge about ha bit ual cig a rette smok ingby both men, the fol low ing val ues of con di tional prob -a bil i ties can be estimated (predicted): – Pr(pres ence of sus pect’s cig a rette butts at vic tim’s

home|hy poth e sis Hp) = 0.99;– Pr(pres ence of sus pect’s cig a rette butts at vic tim’s

home|hy poth e sis Hd) = 0.99.Again, in this case, LR = 1 means that the ev i den tial

value of such ev i dence ma te rial is neu tral and does notsup port any of the con sid ered hy poth e ses and, fur ther -more, very ex pen sive anal y sis of a few dozen cig a rettebutts will not be help ful in ex plain ing the case cir cum -stances. How ever, a de ci sion about anal y sis of the sus -pect’s clothes could pro vide im por tant and use ful information about the cir cum stances of the event. Let useval u ate the fol low ing con di tional prob a bil i ties:– Pr(pres ence of vic tim’s blood on sus pect’s clothes|hy -

poth e sis Hp) = 0.98,– Pr(pres ence of vic tim’s blood on sus pect’s clothes|hy -

poth e sis Hd)= 0.02 (e.g. the sus pect could have given first aid to the vic tim).In this ex am ple, LR = 0.98/0.02 = 49, which means

that find ing of the de ceased’s blood on the sus pect’sclothes is 49 times more likely if the pros e cu tion hy -poth e sis is true (sus pect is per pe tra tor – hy poth e sis Hp) than if blood is found when the de fence hy poth e sis istrue (sus pect is not guilty – hy poth e sis Hd in the ana -lysed case).

As could be ex pected, pre-as sess ment of the ev i -den tial value of the sus pect’s clothes al lowed us tocon clude that such ma te rial should be sent for anal y sisto a fo ren sic laboratory.

3. Ap pli ca tion of Bayesian Net works to pre-as sess ment of ev i den tial value of ev i dence material

A Bayesian Net work is a graph i cal model whichpres ents de pend en cies be tween vari ables. The nodes

in a net work rep re sent vari ables such as “pres ence ofsperm in va gina”, and can have var i ous states. In thecase de scribed above, they are: “a lot of sperm” (a lotof), i.e. an amount which could eas ily be de ter minedby ap pli ca tion of pre lim i nary, non-ge netic tests, which are based on de tec tion of fac tors that are char ac ter is ticfor sperm. Other states are: “trace amount of sperm”(trace) – where re sults of per formed tests give weakpos i tive an swers or non-con clu sive ones and “lack ofsperm” (no) – in cases where tests do not de tect sperm.Cer tain con di tional prob a bil ity val ues can be as cribedto each of these states, which de pend on knowl edgeabout the true ness of the con sid ered hy poth e sis. Theas sumed val ues de pend on fo ren sic ex pert knowl edge(which is par tially sub jec tive but is also based on re -sults of pre vi ous case work). Vari ables which do nothave so-called par ent nodes – i.e. there is a lack ofnode(s) which could have an in flu ence on the prob a -bil i ties of their states – have states with as sumed a pri -ori prob a bil i ties (non-con di tional ones). For ex am ple,the node “fa ther hood” in Fig ure 1 has two states: “yes” and “no”. Ar rows in di cate de pend en cies be tween vari -ables. In Bayesian Net works, de pend en cies be tweenvari ables and ar rows as sume the form of an acy clicgraph, i.e. there is a lack of loops in such a graph. A fun -da men tal idea of graph i cal meth ods is to con structthem from sim ple parts (ba sic con nec tions). Also, themen tioned pre-as sess ment es ti ma tion of the pos si bil i -ties of ob tain ing in for ma tion from ana lysed ma te ri alscan be il lus trated in a graph i cal way by ap pli ca tion ofBayesian Net works mod els [10], since they al lowvisu ali sa tion of the es tab lished method of rea son ing.When there are two al ter na tive hy poth e ses of aris ingof ev i dence, then the nec es sary con di tional prob a bil i -ties can be cal cu lated in a rel a tively easy way. But, inthe case of con sid er ation of more than two hy poth e seses tab lish ing and es ti mat ing the de pend en cies be tweenthem is much more com pli cated. Let us ana lyse thefol low ing ex am ple of a pa ter nity in ves ti ga tion: sam -ples from the child (male) and brother of the sus pect,whose place of res i dence could not be es tab lished(Fig ure 1) – were pro vided as ev i dence ma te ri als. Thenode re lat ing to the pa ter nity hy poth e sis has twostates: “yes” and “no” with a pri ori prob a bil i ties equalto 0.5, which means that there is a lack of any data onre la tions be tween the sus pect and the child’s mother.Identifiler and Yfiler nodes rep re sent pos si ble re sultsof ge netic anal y sis car ried out by ap pli ca tion of themen tioned kits. The Identifiler kit (Applera) al lows usto de ter mine the DNA pro file within the range of six -teen so-called autosomal STR mark ers. How ever, ap -pli ca tion of the Yfiler kit (Applera) al lows us to de ter-mine the haplotype of the Y chro mo some, which has



been in her ited from fa ther to son. Prob a bil i ties of ob -tain ing ap prox i mate re sults of anal y sis are pre sented in ta bles of con di tional prob a bil i ties (Ta ble I) as sumedfor each vari able, and they are also pre sented in Fig -ure 1 in boxes at tached to each node.

TA BLE I. CONDITIONAL PROBABILITIES FOR

INFORMATION THAT IT IS POSSIBLE TO

OBTAIN IN THE CASE OF A DISPUTED

PATERNITY INVESTIGATION

Ge netic test (M) Pr(M|Hp) Pr(M|Hd) LR

Identifiler 0.55 0.45 1.222

Yfiler 0.9999 0.0001 9999

Sam ples col lected from the sus pect’s child (male) and brotherwere used as con trol ma te rial. The pa ter nity node has two statesde scribed in the ta ble as: Hp – the sus pect is the fa ther of thechild, Hd – the sus pect is not the fa ther of the child. A pri oriprob a bil i ties for hy poth e sis Hp and Hd were as sumed to be equal to 0.5. M – type of kit ap plied for anal y sis; Identifiler – al lowsde ter mi na tion of DNA pro file within the range of autosomalmark ers, Yfiler al lows de ter mi na tion of the haplotype withinthe range of the Y chro mo some in her ited from fa ther to son.Pos si ble val ues of the like li hood ra tio (LR) are ra tios of con di -tional LR = Pr(M|Hp)/Pr(M|Hd)

When it is as sumed that the sus pect is the bi o log i -cal fa ther of the child, and his brother in her its thehaplotype of the Y chro mo some from their fa ther, then the child should have the same haplotype of the Y chro -mo some (the pos si bil ity of oc cur rence of mu ta tion dur -ing spermatogenesis is not taken into ac count here).There fore, when a match within the range of the Yfilerkit is found, then it can de liver much more im por tantin for ma tion than an anal y sis of autosomal mark ers.When a match is not de ter mined, then the hy poth e sisthat the ex am ined per sons are re lated can be re jected,and then per for mance of ex pen sive anal y sis by ap pli -ca tion of autosomal mark ers is not nec es sary. Ex pe ri -ence al lows us to con clude that anal y sis of autosomalmark ers will not de liver much in for ma tion that is im -por tant for draw ing con clu sions in the pre sented case.This gives an in di ca tion to fo ren sic ex perts that ananal y sis of the type of Y chro mo some should be car -ried out first.

An other ex am ple il lus trat ing the prob lem of pre-as sess ment of ev i den tial value of ana lysed ev i dencema te rial by ap pli ca tion of Bayesian Net works mod elsis pre sented in Fig ure 2. It il lus trates the sit u a tion de -scribed in sec tion 2 of this pa per. The node H de scribes a hy poth e sis con cern ing the cir cum stances of the event:Hp – pros e cu tion hy poth e sis, i.e. the woman was rapedat a friend’s house (there was full pen e tra tion); Hd –de fence hy poth e sis, the woman vis ited a friend’s houseand only ca ress ing in clothes oc curred and the sus pectonly ejac u lated into his un der wear. Node H has onlytwo pos si ble states: “yes” and “no” with equal a pri oriprob a bil i ties, i.e. 0.5 each. This means that there isa lack of ad di tional in for ma tion in di cat ing which of



Fig. 1. An ex am ple of a Bayesian Net work which il lus tratesa case of a dis puted pa ter nity in ves ti ga tion in a sit u a tionwhere sam ples from the child (male) and brother of the sus -pect were de liv ered for anal y sis. The pa ter nity hy poth e sisnode has two states: “yes” and “no” with a pri ori prob a bil i -ties equal to 0.5. Identifiler and Yfiler nodes rep re sent re sults of ge netic anal y sis that are pos si ble to achieve by ap pli ca tionof the men tioned kits.

the prop o si tions – that put for ward by the vic tim or thesus pect – is more prob a ble.

More over, nodes V and T rep re sent the fol low ingvari ables: V – amount of sperm in vic tim’s va gina, T –

amount of sperm in sus pect’s un der wear. It was men -tioned ear lier that these vari ables can have three states: “a lot of sperm” (a lot of), where there is an amountwhich can eas ily be de tected by ap pli ca tion of pre lim i -nary tests and non-ge netic ones based on de ter mi na -tion of fac tors characteric for sperm; “trace amount”(trace) – where re sults of per formed tests give weakpos i tive an swers or non-con clu sive ones and “lack ofsperm” (no) – where sperm is not de tected by all ap -plied meth ods. Some con di tional prob a bil i ties couldbe as cribed to each state de pend ing on ac cepted knowl -edge as to whether hy poth e sis H is true or not. Ta ble IIpres ents val ues of con di tional prob a bil i ties of ana -lysed vari ables and val ues of like li hood ra tio (LR)which could be ob tained.

TA BLE II. TABLE OF CONDITIONAL PROBABILITIES

FOR CONSIDERED VARIABLES

H Amount ofma te rial

Pr(V|Hp) Pr(V|Hd) LR

V A lot of 0.9 0.0001 90 000

Trace 0.09 0.0009 100

No 0.01 0.999 0.01

Pr(T|Hp) Pr(T|Hd) LR

T A lot of 0.001 0.99 0,001

Trace 0.01 0.001 10

No 0.99 0.001 990

Pr(V|Hp) – con di tional prob a bil ity of ob tain ing a cer tain amountof sperm in the woman’s va gina un der the as sump tion that thepros e cu tion hy poth e sis is cor rect; Pr(V|Hd) – con di tional prob -a bil ity of ob tain ing a cer tain amount of sperm in the woman’sva gina un der the as sump tion that the de fence hy poth e sis is cor -rect, Pr(T|Hp) – con di tional prob a bil ity of ob tain ing a cer tainamount of sperm in the sus pect’s un der wear un der the as sump -tion that the pros e cu tion hy poth e sis is cor rect; Pr(T|Hd) – con -di tional prob a bil ity of ob tain ing a cer tain amount of sperm inthe sus pect’s un der wear un der the as sump tion that the de fencehy poth e sis is cor rect, LR = Pr(V|Hp)/Pr(V|Hd) or re spec tively:LR = Pr(T|Hp)/Pr(T|Hd).

Fig ure 2 shows that en ter ing the in for ma tion thatlots of sperm has been found in the vic tim’s va ginainto the net work gives al most com plete cer tainty thatthe vic tim’s ver sion is true, i.e. she was raped. How -ever, when the ev i dence con sists in lots of sperm be ing found in the sus pect’s un der wear, then the vic tim’sver sion is very im prob a ble. In the ad di tional net work,the pos si bil ity that the sus pect’s ver sion Hd is true ispre sented – in this case, de tec tion of a large amount ofsperm in the sus pect’s un der wear is very prob a ble.



Fig. 2. An ex am ple of pre-as sess ment of the ev i den tial valueof ev i dence ma te rial in the case where the vic tim’s ver sion iscon sid ered. Hp: the woman claims that she was raped ina friend’s house (there was full pen e tra tion) and the sus -pect’s ver sion, Hd: the woman vis ited his house and only ca -ress ing in clothes oc curred and the sus pect only ejac u lated in his un der wear. Nodes V and T rep re sent pos si ble re sults ofper formed anal y sis: V – amount of sperm in vic tim’s va gina,T – amount of sperm in sus pect’s un der wear.

Val ues of LR which could pos si bly be ob tained al lowus to con clude about the use ful ness of anal y sis of par -tic u lar ev i dence ma te ri als. From Ta ble II, it tran spiresthat the most in for ma tive re sult would be de tec tion ofa large amount of sperm in the vic tim’s va gina. There -fore, it is not use ful to ana lyse both ev i dences, as anal -y sis of only one ev i dence allows us to obtain usefulinformation about the circumstances of the event.

Cal cu la tion of like li hood ra tios for par tic u lar pairsof hy poth e ses is very easy – it is enough to di vide oneof the prob a bil ity val ues by the other, e.g.

LRT H

T H

p

d

=-

-

Pr

Pr

( )

( )

1 3

1 3

{4}

or

LRV H

V H

p

d

=-

-

Pr

Pr

( )

( )

1 3

1 3

{5}

de pend ing on the re quest(s) sent by fact find ers to thefo ren sic ex pert.

When mak ing a de ci sion about the num ber and or -der of anal y ses of ev i dence ma te ri als in a par tic u larcase, it is nec es sary to have at least a gen eral knowl -edge about the cir cum stances of the crime (event),such as time, place, ac tiv i ties, tes ti mo nies of wit nesses etc. The en tirety of this in for ma tion con sti tutes an out -line of cir cum stances which have an in flu ence on thede ci sion made by the fact finder as to which ev i dencesshould be sent for anal y sis and what kind of an swersshould be pro vided by the fo ren sic ex pert. It is veryim por tant to em pha size that this out line will have el e -ments of un cer tainty, and un con vinc ing or even falsefrag ments. It should be men tioned that this schemewill change, per haps many times, from the be gin ningof the work on the case up to the judge’s ver dict. Thefo ren sic ex pert car ries out re search, ex am i na tions andanal y ses which pro vide in for ma tion within this frame -work and in ac cor dance with the rec om men da tions ofthe fact finder. There fore, the aim of the fo ren sic ex -pert is to eval u ate the evidential value of obtainedresults using well established scientific methods.

The Bayesian ap proach al lows us to ap ply prob a -bil ity the ory to draw ing con clu sions un der con di tionsof un cer tainty, i.e. when there is a lack of cer tain in for -ma tion. It takes into ac count the fun da men tal im por -tance of the like li hood ra tio, which ful fils three mainprin ci ples of in ter pre ta tion of sci en tific evidence forforensic purposes:

1. in terp reta tion of scien tif ic evi dence is made wi thin the fra mew ork of the cir cums tances of the anal -ysed case,

2. in terp reta tion is only cre dib le when two or moreoppo site pro pos iti ons or hy pot heses are con sid eredre lat ing to the co urse of the cri me, re sult ing fromtest im oni es of both the su spect and the pro sec uti on;

3. the role of the fo rens ic expert is to anal yse the pro -bab ili ty of evi dence ob ser vati on (occur rence) as -sum ing hy pot heses con sid ered earl ier [4].

The CAI model as sumes that its rules and as sump -tions should be the stan dard, ir re spec tive of the com -plex ity of the case. Their ap pli ca tion in prac ticeen sures that a log i cal eval u a tion can be carried out.

In ter pre ta tion of re sults con sti tutes the fi nal part of eval u a tion of ev i dences in case work. How ever, un derthe CAI model, it is as sumed that such in ter pre ta tion isnot ad vis able in iso la tion from gen eral knowl edgeabout the case cir cum stances. It was men tioned ear lierthat the fo ren sic ex pert should have the pos si bil ity ofcar ry ing out a pre-as sess ment of de liv ered ev i dencema te rial. At this stage, the fo ren sic ex pert be gins to setthe ques tions which he or she will have to an swer inthe case re port (ex pert opin ion) or in court. To put itmore for mally, the fo ren sic ex pert should take part inthe pro cess of for mu lat ing hy poth e ses as to the casecir cum stances and at the same time be aware of the ev -i den tial value that can be ex pected (af ter full anal y sis). This leads to the ne ces sity of in for ma tion ex changebe tween the fact finder and the forensic expert beforethere is any expenditure on examinations.

4. A hi er ar chy of con sid ered hy poth e ses

The CAI model as sumes that the fo ren sic ex pertcan not con cen trate on only one hy poth e sis when eval -u a tion of the ev i den tial value of ob tained an a lyt i cal re -sults ma te rial is per formed [3]. The ob tained re sultsshould be ana lysed tak ing into ac count at least twoprop o si tions. Such a con tra dic tory sys tem re flects theprop o si tions of pros e cu tion and de fence. Of course,cir cum stances of a case can change dur ing a trial.There fore, it is very im por tant that the fo ren sic ex perthas as thor ough a look at the case as pos si ble and takesinto ac count var i ous pos si ble hy poth e ses (cir cum -stances). In gen eral, the hi er ar chy of prop o si tions hasthree lev els, al though a cat e gor i cal dis tin guish ing be -tween var i ous lev els can some times be dif fi cult as insome cases the border between considered levels caneven fade. These levels are related to: 1 – the so urce of the evi dence ma ter ial (so urce level);2 – the act ivity of the su spect (act ivity level);3 – the gu ilt of the su spect (offen ce level).

The high est, third level, con cerns the es tab lishedguilt of the sus pect and only the judge (court) can eval -



u ate whether the con sid ered hy poth e ses are true orfalse, e.g. Hp – Mr. X raped Mrs. V and its al ter na tive,i.e. Hd – an other man raped Mrs. V. On the ba sis of theper formed anal y sis, the fo ren sic ex pert can only givean an swer to a ques tion re lated to the sec ond level, i.e.the ac tiv ity level, e.g. Hp – Mr. X had sex with Mrs. V;Hd – an other man had sex with Mrs. V. When the fo -ren sic ex pert wishes to give an an swer to ques tionscon cern ing this level, then the case cir cum stances shouldbe taken into ac count. More over, at this stage, the pos -si bil ity of trans fer of bi o log i cal ma te rial should betaken into ac count. How ever, the fo ren sic ex pert, inmost cases, does not have in for ma tion which would al -low him/her to draw con clu sions con cern ing the ac tiv -ity level, and re sults of anal y sis per formed in a fo ren siclab o ra tory mainly con cern the first level, i.e. prop o si -tions re lat ing to the source of the bi o log i cal ma te rial,e.g.: Hp – sperm orig i nates from Mr. X, Hd – spermorig i nates from an other man.

With the rapid de vel op ment of DNA pro fil ing tech -niques, es pe cially re lat ing to the sen si tiv ity of an a lyt i -cal meth ods, a new im por tant prob lem is emerg ing.Fo ren sic ex perts should be con scious of the dif fer encebe tween for mal “prop o si tions” which arise, at leastpartly, de pend ing on the cir cum stances of the case,and less for mal ways of ex plain ing them. If the fo ren -sic ex pert con sid ers that it is more prob a ble that par tic -u lar ev i dence will be ob tained given the true ness of the pros e cu tion hy poth e sis than given the de fence hy poth -e sis, then this sup ports the pros e cu tion hy poth e sis. Onthe other hand, if ob tain ing of the ev i dence is moreprob a ble if the de fence hy poth e sis is true, then suchev i dence is more likely to sup port the de fence strat egy. In both cases, the ev i den tial value de pends on thevalue of the like li hood ra tio. This con cep tion is thesame for any kind of ev i dence ma te rial and the ob -tained value of the like li hood ra tio can some times beex pressed in ver bal form [2, 12]. In con clu sion, itshould be em pha sized that the fo ren sic ex pert shouldob tain in for ma tion about the event (crime) cir cum -stances from the fact finder even be fore be gin ninganal y sis as this al lows: – for mu la tion of hy poth e ses which the fo ren sic ex -

pert has to eval u ate;– if cer tain hy poth e ses are as sumed to be true, then

some as pects of case cir cum stances al low the ex -pert to con clude about the prob a bil ity of ob tain ingev i dence. In for ma tion about the time of the eventand the sus pect’s ac tiv ity al low the ex pert to con -sider the pos si bil ity of trans fer and per sis tence ofev i dence, which could be in de pend ent of the timeof the crime. In cases where re sults of DNA pro fil -ing are con sid ered as ev i dence, a phys i cal de scrip -

tion of the per pe tra tor could help the ex pert tomake a de ci sion as to which da ta base with in for ma -tion about fre quency of oc cur rence of par tic u lartypes of al leles and haplotypes should be used withthe aim of de ter mi na tion of fre quency of oc cur -rence of the par tic u lar DNA pro file in the gen eralpop u la tion;

– other as pects of case cir cum stances can have an in -flu ence on eval u a tion of a pri ori prob a bil i ties fora par tic u lar hy poth e sis. For ex am ple, in cases con -cern ing dis puted pa ter nity, e.g. in volv ing in cest,other as pects could be wit ness tes ti mo nies or in for -ma tion about living together.The role of the fact finder is to es tab lish which in -

for ma tion could be im por tant for the fo ren sic ex pert.An out line of the cir cum stances of a case is not justa set of “facts”. It is im por tant for the fo ren sic ex pert to have ap pro pri ate in for ma tion which al lows him/her toex plain (eval u ate) the re sults of his/her anal y sis. It isalso im por tant for the fo ren sic ex pert to ob tain in for -ma tion about changes con cern ing the case cir cum -stances as they could be im por tant in ver i fi ca tion ofpreviously assumed hypotheses.

5. Con clu sions

The model of pre-as sess ment of ev i den tial value ofev i dence ma te rial which has been worked out by fo -ren sic sci en tists from the Fo ren sic Sci ence Ser vice, isa prag matic ap proach to es ti ma tion of the ra tio of costs to in for ma tion which it is pos si ble to ob tain af ter se -lected ev i dence anal y sis. Aitken [1] sum ma rised thepre-as sess ment process in a few points: – col lec tion of in for ma tion about case cir cum stances

which could be im por tant for the fo ren sic ex pert;– for mu la tion of ques tions, to which the fo ren sic ex -

pert should give an swers and prop o si tion of hy -poth e ses which the ex pert can con sider with theaim of eval u at ing the ev i den tial value of the ana -lysed ma te rial;

– de ter mi na tion of fea tures which should be con sid -ered in the es ti ma tion of the ap prox i mate value ofthe like li hood ra tio for the pro posed hy poth e ses;

– eval u a tion of the ex pected value of the like li hoodra tio which can be ob tained on the ba sis of in for -ma tion about case cir cum stances;

– de ter mi na tion of strat egy of per formed anal y ses.Aitken also em pha sized that re sults of pre-as sess -

ment anal y sis are a part of the pro cess of eval u a tion ofthe ev i den tial value of ma te rial, but the pre-as sess ment anal y sis in it self can not be used as ev i dence in court.For ex am ple, in di cat ing the sus pect on the ba sis of an



ob served match be tween the DNA pro file of the sus -pect and the DNA pro file of a rel a tive of the sus pect,whose pro file is pres ent in a da ta base could help toiden tify the sus pect but the re sult of such a test is notev i dence. Nev er the less, it can seriously help in aninvestigation.

Ref er ences

1. Aitken C. G. G., Sta tis tics in fo ren sic Sci ence. Part I. An

aid to in ves ti ga tion, Prob lems of Fo ren sic Sci ences 2006,

65, 53–67.

2. Branicki W., Kupiec T., Wolañska-Nowak P., Badania

DNA dla celów s¹dowych, Wydawnictwo Instytutu Eks-

pertyz S¹dowych, Kraków 2008.

3. Cook R., Evett I. W., Jack son G. [et al.], A model for case

as sess ment and in ter pre ta tion, Sci ence & Jus tice 1998,

38, 151–156.

4. De For est P. R., Re cap tur ing the es sence of criminalistics,

Sci ence & Jus tice 1999, 39, 196–208.

5. Evett I. W., Avoid ing the trans posed con di tional, Sci ence

& Jus tice 1995, 35, 127–131.

6. Evett I. W., Jack son G., Lam bert J. A., More on the hi er ar -

chy of prop o si tions: ex plor ing the dis tinc tion be tween the

ex pla na tion and prop o si tions, Sci ence & Jus tice 2000, 40,

3–10.

7. Evett I. W., Jack son G., Lam bert J. A. [et al.], The im pact

of the prin ci ples of ev i dence in ter pre ta tion on the struc -

ture and con tent of state ments, Sci ence & Jus tice 2000,

40, 233–239.

8. Michalczuk C., Struktura i funkcjonowanie prokuratury

w Wielkiej Brytanii, Prokuratura i Prawo 2003, 11,

95–110.

9. Rob ert son B., Vignaux G. A., In ter pret ing ev i dence. Eval -

u at ing Fo ren sic Sci ence in the Court room, John Wiley &

Sons, Chichester 1995.

10. Taroni F., Aitken C. G. G., Garbolino P. [et al.], Bayesian

Net works and proba bil is tic in fer ence in fo ren sic sci ence,

John Wiley & Sons, Chichester 2006.

11. Wolañska-Nowak P., Branicki W., Baza danych profili

DNA – nowe narzêdzie dla wymiaru sprawiedliwoœci,

Prokuratura i Prawo 2000, 5, 87–98.

12. Wolañska-Nowak P., Branicki W., Interpretacja wyników

badania DNA w procesie karnym, Prokuratura i Prawo

2003, 11, 48–68.



Cor re spond ing au thor

Paulina Wolañska-NowakInstytut Ekspertyz S¹dowychul. Westerplatte 9PL 31-033 Krakówe-mail: [email protected]

1. Za³o¿enia mo delu CAI

W Wiel kiej Bry tan ii za nim spra wa tra fi do pro kur atu -ry, gdzie w oparc iu o za sady ko deksu za dec ydu je siêo dal szych jej lo sach, prze prow adza siê post êpow anieprzy got owa wcze. Pro wad zi je wy³¹cznie po lic ja na mocy ustawy z 1984 roku. W za kres ie pro wad zone go œle dzt wapo lic ja jest ni eza le¿na od pro kur atu ry. In ac zej ni¿ w Pol -sce (oraz w przy padku wiêk szoœ ci syst emów europej -skich) pro kur ator nie ma pra wa wy daw ania po lic ji ja -kich kolw iek wy tyczn ych od noœnie do kie runku pos tê po -wania oraz wy kon ywa nia cz ynn oœci. Mimo i¿ po lic jabry tyjs ka kon sult uje nie kiedy z pro kur atur¹ pew ne posu -niêcia, to do tycz¹ one ra czej mo ¿liwoœci do puszc zeniado wodów przez s¹d oraz oceny szans na ska zan ie spraw -cy. Wiêks zoœæ spraw nie tra fia w ogó le do pro kur atu ry,gdy¿ po lic ja ma mo ¿li woœæ za koñ czenia ich bez po trzeby an ga¿ow ania w to do datk owy ch ogniw wy miaru spra -wie dliwoœci. Gdy po lic ja de cyd uje siê na po staw ienie za -rzut ów spraw cy, spra wa tra fia do pro kur atu ry. Pro kura-tor do kon uje anal izy akt spra wy pod k¹tem mo¿l iwoœcipo pier ania aktu os kar¿ enia przed s¹dem lub te¿ ewent ual -nego jej umor zenia. W pro ces ie de cyz yjnym pro kur atorkie ruje siê za sad ami wy mien iony mi w Ko deks ie Proku ra -torów Ko rony oraz sto suje przy ocen ie spra wy dwa opi -sa ne tam te sty: „test do wod owy” oraz test „in ter esu pu -blicz nego”. W ra zie ko niecznoœci zmia ny zarz utów, któ -re mo¿na zmie niaæ tak¿e w toku pro cesu a¿ do cza su pod -jêcia przez s¹d de cyz ji ko ñcz¹cej po stê powanie lubw ob lic zu mo ¿li woœci umor zenia spra wy (post êpowaniemo¿na umor zyæ do chwi li przed staw ienia spra wy s¹ do -wi) pro kur atu ra kon takt uje siê z po licj¹, kt óra prze prow a -dza, jeœli sama uzna to za za sadne, do datk owe cz yn no œcido wod owe. Test do wod owy (ang. evi dent ial test) po zwa -la na ustal enie, czy ma ter ia³ do wod owy zgro mad zonyw spra wie daje „re alis tyczn¹ pe rspe ktywê” ska zan iaspraw cy za pope³nio ny czyn oraz ja kie ok olicznoœci prze -maw iaj¹ na jego korz yœæ. Per spekt ywa, o któ rej mowa,opiera siê na prze wid ywa niu post êpo wan ia ³awy przy -siêg³ych w ob lic zu przed staw iony ch im w cza sie roz -prawy dow odów. Oznac za to, ¿e wystê puje wiêks ze praw- dopodobieñstwo, ¿e ³awa przys iêg³ych (ang. jury) lubsêdzi owie po koju (ang. ben tch of ma gis trates), kie ruj¹csiê za sad ami pra wa, wy dadz¹ wy rok ska zuj¹cy oskar ¿o -nego, ni¿ ¿e taki wy rok nie za padn ie. Prze prow adz enie„te stu do wod owe go” po zwala pro kur ato rowi odpowie -dzieæ na dwa py tan ia. Po pierw sze, czy ze brane do wodymo ¿na bê dzie wy kor zystaæ w s¹dzie? Sz cze gólnie istotny jest tu pro blem dop uszczalnoœci dow odów. Pew na ichgru pa z uwagi na sztyw ne regu³y do wod owe obo wi¹ -

zuj¹ce w pra wie Zjed noc zone go Król est wa nie mo¿estan owiæ dowo dów i s¹d od maw ia ich do puszc zenia. Na -le¿y do niej na przyk³ad dowód poœredni z przes³uchan iaœwiad ka, który nie by³ na miej scu zda rzen ia, a o spra wieus³ysza³ od in nej osoby. Po dru gie, czy do wody te s¹ wia -ryg odne? W kwe stii wia rygodnoœci dow odów ko dekswy lic za sze reg oko licznoœci, któ re win ny byæ bra ne poduwa gê przez pro kur ato ra pro wadz¹cego spr awê. Do tyc zy to mi êdzy in nymi wi ary godnoœci osob owy ch Ÿróde³ do -wod owy ch. Wy maga to do brej wspó³pra cy z bieg³ymis¹do wymi. Je ¿eli ma ter ia³ spra wy nie spe³nia kryt eriówte stu do wod owe go, po stê pow anie zo staje umor zone [8].

Za sadn icz ym elem entem, który bieg³y mo¿e wnie œædo wyja œnie nia da nej spra wy, jest in terp reta cja uzys -kany ch ob serw acji. Niew¹tpli wie najw a¿niejsz¹ cech¹nauk s¹do wych jest bo wiem zdobycie do datk owy ch in -form acji z prze prow adz onych w la bor ato rium ba dañ. Naogó³ opin ia bieg³ego jest uwa¿ ana jako bezp oœrednieopis anie wnio sków wy nik aj¹cych z prze prow adz onychbadañ, dla tego ostat eczne wnio ski bieg³ego co do inter -pretacji wa rtoœ ci do wodu ro zwa ¿ane s¹ na ko ñco wymetap ie do chod zenia w spra wie b¹dŸ na sali s¹do wej. Tenpogl¹d w ostatn ich la tach zo sta³ dok³ad nie za nal izo wanyprzez Fo rens ic Scien ce Se rvice (FSS) w ra mach pro jektu„Wst êpne oszac owa nie spra wy i jej in terp reta cja” CAI(ang. Case As sessment and In terp reta tion) [6]. G³ów nymce lem pro jektu CAI by³o zop tym ali zow anie kos ztów, ja -kie ofer owa³ FSS dla swo ich odb iorców. Zak³ada on part -ners two pomi êdzy zle cen ioda wc¹ a wy kon awc¹ opin iiw celu jak naj leps zego wy kor zyst ania œr odk ów fi nans o -wy ch prze znac zony ch na wy kon anie eks pert yzy. Kon -sek wencj¹ ta kiego po dejœ cia jest po dkre œlenie przy dat-no œci za bezp iecz onych do wodów do wy jaœn ienia oko -licz noœci spra wy we wszyst kich mo¿liw ych aspekt ach.Po zwala to na rozs¹dny dia log pom iêdzy od biorc¹ opin iia jej wy kon awc¹ co do ko szt ów i mo ¿li wych do uzys -kania wnio sków. Co wiêc ej, u³atwia to po staw ienie hi -pot ez do tycz¹cych mo ¿liwoœci uzys kania do wodu wyni -kaj¹cych z per spekt ywy wyj aœnieñ po daw any ch przezpo dejr zane go oraz z punk tu wi dzen ia os kar¿ enia. CAI re -kom endu je punkt wi dzen ia, w wy niku kt óre go in terp reta -cja i oszac owa nie warto œci z ba dan ia do wod ów rze czo -wych po winno byæ g³ów nym punk tem za int ere sow aniawy kon uj¹cego op iniê. Je ¿eli za stos uje siê to po dejœ cie,po siad aj¹c zn ajom oœæ za rysu ok oli cznoœci zda rzen ia, tomo¿ na wys nuæ pew ne wnio ski, jesz cze za nim ostat eczneba dan ia zo stan¹ za koñczone. Za sadn icz¹ rolê pe³ni tu zastosowanie elementarnych zasad statystyki. Z jednejstro ny jest ona bardzo u¿yteczna na etapie dochodzenia,zanim jeszcze zostanie przeprowadzona ekspertyza,


WSTÊPNE OSZACOWANIE WARTOŒCI DOWODOWEJ – PRZYK£ADY Z PRAKTYKI BIEG£EGO S¥DOWEGO

a z dru giej s³u¿y do oszacowania wartoœci dowodu uzy s -kane go w laboratorium [1].

2. Wstêpne sza cow anie war toœ ci do wodu

Pro ces oszac owa nia warto œci do wodu z ba dañ la bor a -to ryj nych za czyna siê ju¿ w mo menc ie przy dziel eniabieg³emu spra wy. Na tym etap ie bieg³y za poz naje siêz og óln ie za rys owa nymi ok oli czn oœc iami zda rzen ia, py -tan iami za wart ymi w po stan owi eniu oraz ro dzaj em do -starc zony ch do wodów. Je den z pierw szych sposo bówwspo mag ania po dejm owa nia de cyz ji co do mo ¿li wychro dza jów prze prow adz anych badañ w trak cie postêpo -wa nia przy got owa wczego zo sta³ opis any przez Co okai in. [3]. Opiera siê on na mo delu uw zgl êdniaj¹cym ilor azwiarygodnoœci jako miarê wartoœci dowodu z badañ la -bo r ato ryj nych.

Poni ewa¿ ostat eczny wy rok s¹du za le¿y za równo odwska zan ia po dejr zane go, jego alibi, po staw iony ch muza rzut ów, ze znañ œw iadk ów zda rzen ia oraz ich wi ary -god noœ ci, jak i od war toœci dia gnos tycznej dow odóww spra wie, to jest on uwar unko wany wie loma czyn nik a -mi. Dla tego ja kiek olwi ek pr awdo podo bieñstwo winy po -dejr zane go jest tak zwa nym pra wdopodobieñstwem wa -run kow ym. W prak tyce s¹do wej wy kor zyst uje siê teo -rem at Bay esa do ob lic zania pr awd opod obieñstwa zda -rzen ia G, czy li winy po dejr zane go, pod wa runk iem za -ist nien ia zda rzen ia E (dow ód, czy li ustal enie zgodn oœcinp. pro fili DNA œla du z miej sca zda rzen ia i po dejr zane -go). W tym przy padku sprawstwo, czyli wina po dej r za -ne go, jest niejako przyczyn¹ ustalenia dowodu:

P G E P GP EG

P E( ) ( )

( )

( )= . {1}

Po wy¿s za za sada po zwala wy znac zyæ wa rtoœæ pr aw -do podobieñstwa wa runk owe go P G E( ), czy li pra wdo po -do bieñ stwa winy po dejr zane go, przy za³o¿ eniu ustal eniado wodu. Ok reœ la siê je mia nem pra wdopodobieñstwawiny a po ster iori (pó Ÿnie jsze go), gdy¿ oznac za ono praw do podobieñstwo zajœc ia przy czyny (G), je¿e li wie -my, jaki spo wod owa³a sku tek (czy li okr eœlony dow ód E). Jak wy nika z po wy¿ szego wzo ru, jego war toœæ zal e¿y odwar toœci pra wdopodobieñstwa ustal enia do wodu przy za -³o ¿ eniu winy po dejr zane go: P EG( ) oraz od pr awdo podo -bie ñstw winy po dejr zane go a prio ri (su biekt ywne go):P(G) i pr awdop odob ieñ stwa ustal enia do wodu: P(E).A za tem pr awdopodobieñstwo a po ster iori winy podej -rzanego, czy li hi pot ezy G, wy zna czyæ mo ¿na na pod -staw ie zna jomo œci trzech czynników:

1. pra wdop odobieñstwa a prio ri zda rzen ia G – P(G);2. pr awd opod obieñstwa uzys kana do wodu E, zak³a da -

j¹c pr awd ziwoœæ G – P EG( );3. pr awd opod obieñstwa otrzym ania do wodu w jaki kol -

wiek mo ¿li wy sp osób – P(E).

Pra wo to mo¿ na prz edstawiæ w po staci szan sy, co jestnie co wy godn iejsze w prak tyce i ³atwiej pod daje siês³ow nemu opis owi:

P G E

P G E

P G

P G

P EG

P EG

( )

( )

( )

( )

( )

( )= × . {2}

Wy ra¿ enie po le wej stro nie równ ania to szan sa narzecz zda rzen ia G, czy li winy po dejr zane go, uw zglêd-

niaj¹ca do wód uzys kany w la bor ato rium – E. P G

P G

( )

( ) jest

szans¹ na rzecz winy po dejr zane go (G) wy nik aj¹c¹ z in -form acji uzys kany ch w trak cie do chod zenia, re lac ji œwiad ków zda rzen ia itp. (nie zale ¿nych od do wodu E),czy li szans¹ na rzecz winy a prio ri. Dru ga czê œæ wyr a -¿enia po pra wej stro nie równ ania to ilor az wiar ygodnoœci (ang. li kel iho od ra tio, LR) do wodu E ob lic zany przyza³o¿ eniu dw óch al tern aty wnych hi pot ez: G i G. Hipo -teza G jest ró wno wa¿ na hi pot ezie os kar ¿en ia, któr¹ na j -cz êœc iej oznac za siê jako Hp. Hi pot eza G od pow iadahi pot ezie obrony i oznac zana jest jako Hd. In nymi s³owy,ilor az wiar ygodnoœci jest ilor azem dwóch pr awd opo do -bieñstw wa runk owy ch: ustal enia do wodu przy za³o¿ eniuwiny po dejr zane go i ustal enia do wodu przy za³o¿ eniu, ¿eustal ona zgodn oœæ jest dzie³em przy padku, a po dejr zanyjest nie winny. Nal e¿y zau wa¿yæ, ¿e zde fin iowa ny wy¿ ejilor az nie jest praw dopodobieñstwem, a jego wart oœæ mo -¿e siêg aæ nie mal astron omi cznych wartoœ ci. Upow szech -ni³ siê ju¿ pogl¹d, ¿e ilor az wiar ygodnoœci w sen sie teo re - matu Bay esa jest naj bard ziej wia ryg odnym i lo giczn ieuzas adni onym spo sob em przed staw iania wagi do woduna ukow ego w s¹dzie. Ka ¿da wa rtoœæ LR > 1 wspie raprawd ziwoœæ hi pot ezy os kar ¿en ia Hp, a wa rto œci LR < 1pod trzym uj¹ hip otezê obrony. „Si³a” tego „pod trzym y -wa nia” zal e¿y od war toœci LR.

Ilor az wiar ygodnoœci jest klu czow ym wspó³czyn nik iemdo in terp reta cji ostat ecznej warto œci do wodu (ju¿ po prze -prow adz eniu badañ), jed nak w ra mach mo delu CAI zna -kom icie od daje ws têpn¹, mo ¿liw¹ do uzys kania war t oœæ za- bez piec zone go do wodu (jesz cze przed wyko naniem badañ).

Za prop ono wany sp osób po stêp owa nia mia³ na celuzw iêks zyæ ef ekty wno œæ po dejm owa nych przez bieg³egodzia³añ w oparc iu o kon takt ze zle caj¹cym eks pertyzê.G³ówn ym ce lem by³o um o¿liwienie or gan om œc iga niapo djê cie opty maln ej de cyz ji. Nie zna czy to, ¿e in terp reta -cja uzys kany ch wyni ków sta nowi elem ent su biekt ywne -go po dejœc ia bieg³ego. Za pewne z jed nej stro ny w wybo -rze kole jnoœci ba dan ia do wod ów ko rzys ta siê z czy stejin tui cji, kt óra na stê pnie inic juje ra cjon aln¹ an alizê. Do -œwia dczenie pro wadz¹cego pos têpowanie jest ocz ywiœ -cie bar dzo istotne pod czas se lekc ji do wodów prze kazy-wa nych do ba dan ia w la bor ato rium, jed nak na tyle, na ilejest to mo¿ liwe, obo wi¹zuje czy sty prag mat yzm. Poni ¿ -szy przyk³ad ilus truje spos ób post êpowa nia w pro ces iepo dejm owa nia de cyz ji co do ko nie cznoœci ba dan ia posz -


Wstêpne oszacowanie wartoœci dowodowej – przyk³ady z praktyki... 85

cze gólnych do wod ów za bezp iecz onych w spra wie o prze-stêp stwo na tury sek sua lnej.

Za rys ok olicznoœci zda rzen ia, przed staw iony wewstê pie do po stan owi enia, jest na stêp uj¹cy: wer sja Hp –ko bieta twier dzi, ¿e zo sta³a zgwa³cona w miesz kan iu zna -jom ego (dosz³o do pe³nej pe net racji); wer sja Hd – podej -rzany utrzym uje, ¿e ko bieta ch êtnie do nie go przysz³a,dosz³o tyl ko do piesz czot w ubran iu i po dejr zany do zna³ejak ula cji do w³asnej bie liz ny. Bie gli po otrzym aniu po -wy¿s zych in form acji mog¹ os zaco waæ pr awdo podo bieñ -stwa wa runk owe mo ¿liw ych do otrzym ani wynikóww za le¿n oœci od za³o¿onych wstêpn ie hi pot ez wy jaœn ia -j¹cych prze bieg zda rzen ia (po pra wej stro nie pio now ejkre ski zas têpuj¹cej wyr a¿enie „przy za³o¿e niu, ¿e”, „je -¿eli prawdziwe jest”, znajduje siê hipoteza warunkuj¹ca):

1. Pr(ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia w po chwie ko -biety|wer sja Hp) = 0,9;

2. Pr(ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia w po chwie ko -biety|wer sja Hd) = 0,0001;

3. Pr(ujawn ienie œlado wych iloœci na sien ia w po chwieko biety|wer sja Hp) = 0,09;

4. Pr(ujawn ienie œlado wych iloœci na sien ia w po chwieko biety|wer sja Hd) = 0,0009;

5. Pr(brak na sien ia w po chwie ko biety|wer sja Hp) = 0,01;6. Pr(brak na sien ia w po chwie ko biety|wer sja Hd) = 0,999.

Da lej, w anal ogi czny spos ób, mo¿na osza cow aæ ko -lejne pr awdo podobieñstwa (na pod staw ie su biekt ywne go do œwiad czen ia bieg³ego):

7. Pr(ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia wewn¹trz bie liz -ny po dejr zane go|wer sja Hp) = 0,001;

8. Pr(ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia wewn¹trz bie liz -ny po dejr zane go|wer sja Hd) = 0,99;

9. Pr(ujawn ienie œlado wych iloœci na sien ia wewn¹trzbie liz ny po dejr zane go|wer sja Hp) = 0,01;

10. Pr(ujawn ienie œlado wych iloœci na sien ia wewn¹trzbie liz ny po dejr zane go|wer sja Hd) = 0,001;

11. Pr(brak na sien ia wewn¹trz bie liz ny po dejr zane -go|wer sja Hp) = 0,99;

12. Pr(brak na sien ia wewn¹trz bie liz ny po dejr zane -go|wer sja Hd) = 0,001.

Po oszac owa niu powy¿ szy ch prawd opo dob ieñstw,mo¿ na wyzna czyæ mo¿li we warto œci ilora zów wiary god -noœ ci LR w zale¿ noœ ci od przyj êty ch wer sji (hi pot ez) zda -rzen ia; w omaw ianym przy padku s¹ to Hp i Hd :

LRotrzymania dowodu H jest prawdziwa

otrzymani

p=

Pr

Pr

( )

( a dowodu H jest prawdziwad ), {3}

sk¹d: LR1/2 = 0,9/0,0001 = 9000;LR3/4 = 0,09/0,0009 = 100;LR5/6 = 0,01/0,999 » 0,001;LR7/8 = 0,001/0,99 = 0,001;LR9/10 = 0,01/0,001 = 10;LR11/12 = 0,99/0,001 = 990.

Porównanie otrzym any ch wyników mo¿e byæ wska -zó wk¹ dla pro wadz¹cego do chod zenie co do za sadn oœciba dan ia po szc zególnych do wod ów. Jaki wnio sek wy nika z prze prow adz onych wstê pnie obli czeñ? Najw y¿szy ilorazwiar ygod noœ ci mo¿na otrz ymaæ, ba daj¹c wy maz z po ch -wy ko biety, po niew a¿ wa rtoœæ LR1/2 = 0,9/0,0001 = 9000jest na jwy¿ sza, jak¹ mo ¿na ot rzym aæ po prze prow adz e -niu badañ. Wart oœæ tego LR oznac za, i¿ mo¿na siê spo -dziewaæ, ¿e oko³o 9000 razy bar dziej praw dop odo bnejest ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia w po chwie ko bietyprzy za³o¿ eniu, hi pot eza A jest praw dziwa (hi pot eza os -kar ¿en ia) ni¿ ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia w po chwiepo krzywd zonej, je ¿eli praw dziwa jest hi pot eza B ( hipo -teza obrony). Tak wy soka wa rto œæ uzys kane go do wodubê dzie bar dzo moc no wsp ieraæ hip otezê osk ar¿enia (tuwer sjê Hp). Z ko lei je ¿eli nie ujawni siê na sien ia w po ch -wie ko biety, to od pow iednio LR5/6 = 0,01/0,999 » 0,001moc no bêd zie wsp ieraæ pra wdziwoœæ wer sji obrony, czy -li wer sji Hd. Po prze prow adz eniu wy mien iony ch wy ¿ejws têpn ych ob licz eñ bieg³y mo¿e za suge rowaæ pro wa -dz¹cemu do chod zenie, ¿e po winno siê odst¹piæ od do -datk owe go ba dan ia bie liz ny po dejr zane go, po niew a¿nie wie le to wnie sie do ustal enia okoli czn oœci spra wy,a zna cz¹co pod nies ie kosz ty eks pert yzy.

Pow y¿s ze pod ejœ cie jest zde cyd owa nie od mienne odtego, z ja kim spo tyk aj¹ siê na ogó³ pol scy bie gli. Posta -nowienia obejm uj¹ nie jedn okr otnie kil kad ziesi¹t do -wodów za bezp iecz onych na miej scu zda rzen ia oraz odofiary przes têpstwa. Oto przyk³ad jed nej z tego ro dzajuspraw: z do starc zony ch akt wy nika³o, ¿e ofiara i podej -rza ny przez trzy dni nie ustann ie spo ¿ywali al koh ol, cze -go œwi adkami by³a nie mal ca³a okol iczna spo³eczn oœæ.Na ko niec je den z bi esiadników si êgn¹³ po si ekierê,a dru gi po nó¿. Tak siê z³o¿y³o, ¿e bie siadn ik z sie kier¹by³ szyb szy i za mord owa³ ko legê. Tym czas em do bad añge net yczny ch prze kaz ano wszel kie za bezp iecz one œl adyz miej sca zda rzen ia, w tym 60 sztuk nie dopa³ków papie -rosów, ce lem stwier dzen ia, czy po dejr zany rz eczy wiœc ieby³ na miej scu zda rzen ia! Do ba dan ia do starc zono rów -nie¿ od zie¿ de nata (wraz z bie lizn¹) w ca³oœci prze -si¹kniêt¹ krwi¹ ofiary. Ja kie in form acje mo ¿na ot rzym aæz ba dan ia tego ro dzaju dowodów?

Ws têpna anal iza mo¿l iwo œci zna lez ienia na odz ie¿yde nata œl adów po chodz¹cych od na pastn ika wygl¹da na -stêpuj¹co: hi pot eza Hp – po dejr zany spo wod owa³ œmi eræofiary przy u¿yciu sie kiery; hi pot eza Hd: ktoœ inny ni¿ po -dejr zany spo wod owa³ œmi eræ ofiary przy u¿yciu sie kiery. Na pod staw ie wie dzy co do sta nu odz ie¿y de nata w ca -³oœci prze si¹kniê tej krwi¹, naj prawd opo dob niej ofiary,co wy nika z re zult atu sek cji zw³ok prze prow adz anejzaw sze przed prze kaz ani em odzi e¿y do laboratorium,mo¿na oszacowaæ prawdopodobieñstwa:– Pr(ujawnienie œladów pochodz¹cych od napastnika|wer -

sja Hp) = 0,00001;



– Pr(ujawnienie œladów pochodz¹cych od napastnika|wer-sja Hd) = 0,00001.Ilor az wiar ygodnoœci wy znac zony ch wy ¿ej pr awdo -

podo bieñstw wy nosi:

LR = 0,00001/0,00001 = 1.

Otrzym ana „neu tralna” war toœæ LR = 1 oznac za, ¿eprze bad anie wy mien iony ch do wodów (prze si¹kniê tejw ca³oœci odzi e¿y de nata) nie pod trzyma ani hi pot ezy os -kar ¿en ia, ani hi pot ezy obrony, a za tem ol brzym ie kosz tyeks pert yzy zo stan¹ zmar now ane. Bieg³y na pod staw iedoœ wiad czenia móg³by zas uger owaæ pro wadz¹cemu do -chod zenie, i¿ ba dan ie tego ro dzaju do wodów nie wnie siedo rozs trzygniêcia spra wy do datk owy ch in form acji.Z ko lei, opier aj¹c siê na ze znan iach licz nych œwia dkówbie siady po twierd zaj¹cych cz êste i d³ugot rwa³e wi zytypo dejr zane go u ofiary oraz wiedzê o na³ogow ym pa len iupa pie rosów przez oby dwu mê¿czyzn, mo¿na „pr ze w i -dzieæ” wartoœci nastêpuj¹cych prawdopodobieñstw:– Pr(obecnoœæ niedopa³ków papierosów podejrzanego

w domu ofiary|hipoteza Hp) = 0,99;– Pr(obecnoœæ niedopa³ków papierosów podejrzanego

w domu ofiary|hipoteza Hd) = 0,99.Ró wni e¿ w tym przy padku LR = 1 oznac za, i¿ warto œæ

uzys kane go do wodu jest neu tralna i nie daje pod staw dopod trzym ania ¿ad nej z po staw iony ch hi pot ez, a bar dzokosz towne ba dan ie ki lku dziesiêciu nie dopa³ków nie bê -dzie sta nowi³o po mocy w wy jaœ nieniu spra wy. Na tom iast de cyz ja o prze bad aniu odzi e¿y po dejr zane go mo¿e wn ieœæznacz nie wiêksz¹ liczbê in form acji na te mat prze bieguokol iczn oœci zda rzen ia. Roz wa¿my ko lejne mo ¿liwe dooszac owa nia prawd opo dob ieñstwa:

– Pr(obecnoœæ krwi ofiary na odzie¿y podejrzane -go|hipoteza Hp) = 0,98;

– Pr(obecnoœæ krwi ofiary na odzie¿y podejrzane -go|hipoteza Hd)= 0,02 (np. podejrzany móg³ udzie -laæ pierw szej pomocy ofierze).

W po wy¿ szym przy padku LR = 0,98/0,02 = 49, cooznac za, ¿e 49 razy bar dziej praw dop odo bne jest znale -zienie krwi de nata na od zie ¿y po dejr zane go, je¿eli praw -dziwa jest hi pot eza os kar ¿en ia (po dejr zany jest spraw -c¹ – hi pot eza Hp) ni¿ zna lez ienie tej krwi przy za³o¿e niu,¿e hi pot eza obrony jest praw dziwa (po dejr zany jest nie -winny – hi pot eza Hd w omawianej sprawie).

Jak mo ¿na by³o pr zew idzieæ, ju¿ ws têp ne oszac owa -nie mo¿li wej do uzys kania in form acji do tycz¹cej ba dan ia od zie ¿y po dejr zane go po zwala st wier dziæ za sadn oœæ pod -jêcia de cyz ji o prze kaz aniu tej odzi e¿y do ba dan ia w la -bor ato rium.

3. Za stos owa nie sie ci bay esows kich do wst êpnego oszac owa nia mo¿li wej do otrzym ania wartoœ cidowodu

Sieæ bay esows ka jest mo del em gra ficzn ym przed -staw iaj¹cym zale¿ noœci pomiê dzy okreœ lony mi zmien -nymi. Wêz³y sie ci re prez entuj¹ce zmien ne, ta kie jak np.„ob ecnoœæ na sien ia w po chwie ofiary”, mog¹ przyb ieraætzw. ró¿ne sta ny. W opis anym wcze œni ej przy padku s¹ to: „du¿o na sien ia” (a lot of), czy li ilo œæ ³atwo wy kryw alnaprzy u¿ yciu te stów ws têpn ych, nie gen ety cznych, opar -tych o wy kryw anie cz ynni ków cha rakt ery sty cznych dlana sien ia. Ko lejne sta ny to: „œla dowe ilo œci” (tra ce) – kie -dy te sty ws têpne daj¹ wy niki s³abo do datn ie lub nieroz -strzygaj¹ce i stan „brak” (no) – w przy padku nie stwier-dze nia obe cnoœci na sien ia wszel kimi za stos owa nymi me -tod ami. Ka ¿de mu z tych st anów przy porz¹dkow uje siêpew ne pra wdopodobieñstwo wa runk owe w za le¿n oœciod pr zyjê tej wie dzy na te mat pr awdziwoœci, b¹dŸ fa³szu,hi pot ezy wa runk uj¹cej. Ok reœl one wa rtoœ ci wy nik aj¹z do œwi adczenia bieg³ego (cz êœc iowo su biekt ywne go, aleopart ego na wy nik ach wc zeœ niej oprac owa nych eksper -tyz). Zmien ne, które nie po siad aj¹ tzw. wêz³ów „po przed-ni ków” – czy li brak jest wêz³ów, któ re mog¹ wp³ywaæ naich pra wdopodobieñstwa, po siad aj¹ sta ny z okr eœ lonymipra wdopodobieñstwami a prio ri (nie war unko wymi). Naprzyk³ad wêze³ „oj cos two” na ry cin ie nr 1 po siada dwasta ny: „tak” i „nie”. Ukier unko wane krawê dzie wska zuj¹na zale ¿noœci pomi êdzy zmien nymi. W sie ciach bay e -sows kich zal e¿noœ ci pom iêdzy wêz³ami i kra wêdzi amiprzyj muj¹ w efekc ie koñco wym formê acyk liczne go gra -fu, tzn. brak jest w ta kiej sie ci pêt li. Fun dam enta ln¹ ide¹me tod gra ficzn ych jest kon struo wanie ich z prost szychczêœci. Równi e¿ wspo mniane wstê pne oszac owa nie mo¿ -li woœ ci otrzym ania in form acji z ba dan ych do wod ów mo ¿ -na pr zed stawiæ pogl¹dowo przy u¿ yciu sie ci bay esow-skich [10], gdy¿ po zwal aj¹ one na wi zual izacjê pr zyjê -tego spo sobu ro zum owa nia. Kie dy mamy do czy nien iaz dwo ma al tern aty wnymi hi pot eza mi t³umacz¹cymi mo¿ -liwoœæ uzys kania do wodu, mo ¿na ³atwo po lic zyæ nie -zbêdne pr awd opodobieñstwa wa runk owe. Ale w sy tua cji wi êks zej licz by po staw iony ch hi pot ez ustal enie zale¿ -noœ ci pomiê dzy nimi sta je siê znacz nie bar dziej skom -plik owa ne i trud niejs ze do oszac owa nia.

Za³ó¿my nas têpuj¹cy przy pad ek spra wy o do chod ze -nie spor nego oj cos twa: jako do wody do starc zono ma -teria³ po chodz¹cy od dziec ka (p³ci mêski ej) i bra ta po -zwa nego, któ rego miej sca prze byw ania nie uda³o siê usta liæ (ry cina 1). Wêze³ hi pot ezy oj cos two po siada dwasta ny: „tak” i „nie” o pra wdopodobieñstwie a prio ri rów -n ym 0,5, co oznac za, ¿e brak jest ja kichk olwi ek da nycho re lac jach po miê dzy po zwan ym, a matk¹ dziec ka. Wêz -³y Ident ifi ler i Yfil er re prez entuj¹ mo ¿liwe do otrzym aniawy niki ba dañ ge net yczny ch prze prow adz onych przyu¿y c iu wy mien iony ch ze staw ów. Ze staw Ident ifi ler (fir -



my Ap plera) po zwala na oznac zenie pro filu DNA w za -kres ie szes nas tu tzw. au tos oma lnych ma rke rów typu STR.Na tom iast przy za stos owa niu ze stawu Yfil er (fir my Ap -plera) mo ¿na us taliæ ha plot yp chro mos omu Y dziedzi -czonego w li nii mê skiej. W ta blic ach pr awdo podo bieñstwwa runk owy ch (ta bela I) od pow iadaj¹cych rozk³ado wipra w dopodobieñstw pos zczególnych zmien nych przed -staw iono prawd opod obie ñstwa otrzym ania przybl i¿o nychwyników ba dan ia, na ry cin ie 1 ilus truj¹ je dane zwi¹zanez wêz³ami umieszc zone w ram kach.

Przy za³o¿eniu, ¿e po zwany jest bio log icznym oj cemdziec ka i jego brat dzie dzic zy ha plot yp chro mos omu Ypo ich wspó lnym ojcu, dziec ko po winno po siad aæ tensam ha plot yp chro mos omu Y (nie uwzg lêd niaj¹c tu mo¿ -liwoœci mu tac ji w tra cie sper mat oge nezy). A za tem uzys -kana zgod noœæ w za kres ie ze stawu Yfil er mo¿e do star -czyæ znacz nie wiêksz¹ porcjê in form acji ni¿ ba dan ie au -tos oma lnych ma rke rów. Ni ezg odn oœæ po zwoli od rzuc iæmo ¿liw oœæ po krew ieñstwa po miêd zy ba dan ymi, a tymsa mym ko niecznoœæ prze prow adz ania ba dan ia (ja k¿ekosz tow nego) w za kres ie ma rker ów au tos oma lnych.Z doœ wia dczenia wia domo, ¿e ba dan ie au tos oma lnychma rke rów nie wiele wnie sie do wnio skow ania w poda -nym przy padku. St¹d wy nika wskazówka dla bieg³ych:w pierw szej kolejnoœci nale¿y przeprowadziæ typowaniechromosomu Y.

Ko lejne po dejœ cie do zi lus trowa nia pro blemu wstêp -nego sza cow ania do wodu przy u¿ yciu sie ci bayesow -skich po kaz ano na ry cin ie 2. Ob raz uje on sy tua cjê opisa -n¹ w roz dziale 2 ni niejs zej pra cy. Wêze³ H oznac za hipo -tezê co do okoli cznoœci zda rzen ia: Hp – hip otezê osk ar¿e -nia, czy li ko bieta zo sta³a zgwa³cona w miesz kan iu zna -jo mego (dosz³o do pe³nej pe net racji); Hd – hi pot ezê obro -ny, czy li ko bieta z w³asnej woli od wied zi³a po dejr zane -go, dosz³o tyl ko do piesz czot w ubran iu i po dejr zanydo zna³ ejak ula cji do w³asnej bie liz ny. Wêze³ H po siadatyl ko dwa mo¿ liwe sta ny: „tak” i „nie” o rów nych praw -dopodobieñstwach a prio ri wy nosz¹cych 0,5. Oznac zato, ¿e brak jest do datk owy ch in form acji wska zuj¹cych,która z wer sji podawanych przez poszkodowan¹ i podej -rzanego jest bardziej prawdopodobna.

Z ko lei wêz³y V i T od pow iadaj¹ zmien nym: V – iloœæna sien ia w po chwie ofiary, T – iloœæ na sien ia na bi eliŸ niepo dejr zane go. Jak ju¿ wspo mniano wcze œniej, powy ¿szezmien ne mog¹ przyb ieraæ po trzy sta ny: „du¿o na sien ia”(a lot of), gdy jego il oœæ jest ³atwo wy kryw alna przy u¿ y -ciu te stów ws têpn ych oraz te stów nie gen ety cznych opar -tych o wy kryw anie cz ynni ków cha rakt ery sty cznych dlana sien ia; „œl adowe il oœci” (tra ce) – kie dy te sty ws têpnedaj¹ wy niki s³abo do datn ie lub nie rozs trzygaj¹ce i stan„brak” (no) w przy padku nie stwierd zenia obe cnoœci na -sien ia wszel kimi za stos owa nymi me tod ami. Ka ¿de muz tych st anów mo ¿na przy porz¹dkow aæ pew ne prawd o -podobieñstwo wa runk owe w za le¿n oœci od pr zyjê tej wie -dzy na te mat pr awdziwoœci b¹dŸ fa³szu hi pot ezy wa run-

kuj¹cej, czy li H. Ta bela II ilus truje wart oœci pr awdo -podo bieñstw wa runk owy ch dla omaw iany ch zmien nychoraz mo¿li we do uzys kania wart oœci ilorazów wi a ry -godnoœci (LR).

Jak widaæ na ry cin ie 2, wpro wad zenie do sie ci in -form acji, ¿e w po chwie ofiary znaj dzie siê du¿o na sien ia,skut kuje nie mal stu proc ento wo pew nym wnio skiemo praw dziwoœci wer sji po krzywd zonej, czy li o doj œciu do gwa³tu. Na tom iast pr zyj êcie mo ¿li woœci o ujawn ieniudu¿ej iloœci na sien ia na bi eliŸ nie po dejr zane go wska zuje,i¿ wer sja po krzywd zonej jest bar dzo ma³o praw dop odo b -na. W do datk owej sie ci przed staw iono przyj êcie mo¿li -woœci o tym, ¿e wer sja po dejr zane go Hd jest praw dziwa –w tym przy padku ujawn ienie du¿ej iloœci na sien ia na bie -liŸnie po dejr zane go sta je siê bar dzo praw dop odo bne.Wart oœci mo¿l iwy ch do uzys kania ilor azów wiar ygod -noœci po zwal aj¹ wn iosk owaæ o ce lowo œci ba dan ia po -szczególnych do wod ów. Z ta beli II wy nika, ¿e naj bar-dziej in form aty wny by³by wy nik uzys kania du¿ej iloœ cina sien ia w po chwie ofiary, a za tem nie war to bad aæ oby -dwu dow odów jed noczeœnie, gdy¿ zbadanie tylko jed -nego z nich pozwala na uzyskanie informacji co do oko -lic zno œci zdarzenia.

Wy znac zenie il oraz ów wi aryg odno œci dla poszcze -gól nych par hi pot ez jest bar dzo pro ste – wy starc zy po -dziel iæ wa rtoœci po szcze gólnych pr awdop odobieñstw, np.

LRT H

T H

p

d

=-

-

Pr

Pr

( )

( )

1 3

1 3

{4}

lub

LRV H

V H

p

d

=-

-

Pr

Pr

( )

( )

1 3

1 3

{5}

w zale¿noœci od in ter esuj¹cych za maw iaj¹cego eksper -tyzê mo ¿li wych do otrzym ania wniosk ów.

W po dejm owa niu de cyz ji o licz bie i kole jnoœci ba -dan ia do wod ów w da nej spra wie niez bêdna jest choæ byogól na wie dza na te mat ok olicznoœci zda rzen ia, poje -dyncze frag menty in form acji od nosz¹ce siê do cza su,miej sca, dzia³ania, zezn añ œwia dków itp. Ca³okszta³t tejin form acji sta nowi za rys ok olicznoœci, kt óre wp³ywaj¹ na wy bór przez pro wadz¹cego do chod zenie ro dzaju przeka -za nych do la bor ato rium do wod ów i py tañ skie row any chdo bieg³ego. Bar dzo wa¿ ne jest tu pod kreœlenie, ¿e za rysten bê dzie za wiera³ elem enty niep ewno œci, frag menty nie -przek onuj¹ce czy na wet nie prawd ziwe. Co wiê cej, tensche mat bêdz ie siê zmie nia³, na wet wie le razy, od rozp o -czêcia do chod zenia a¿ do roz prawy w s¹dzie. W jego ra -mach i zgod nie z za lec eni ami or ganu zle caj¹cego eks -pert yzê bieg³y prze prow adza ba dan ia, og lêd ziny i anal izy,które pro wadz¹ do pew nych ob serw acji. St¹d rol¹ bieg -³ego jest za stos owa nie og ólnie pr zyjê tego spo sobu wnio -skow ania do in terp reta cji otrzym any ch obserwacji.



Mo del bay esows ki po zwala na za stos owa nie teo riipra wdopodobieñstwa do wnio skow ania w wa runk ach nie- pewnoœci, in ac zej mówi¹c, nie pe³noœ ci in form acji. Uw -zglê dnia on za sadn icz¹ wagê ilor azu wiar ygo dnoœci, kt ó -ry spe³nia trzy g³ówne za sady in terp reta cji wa rtoœ ci do -wodu na ukow ego dla ce lów s¹do wych:

1. in terp reta cja do wodu na ukow ego jest prze prow adz a -na w ra mach ok olicznoœci spra wy;

2. in terp reta cja tyl ko wte dy jest wia ryg odna, je¿ eli weŸ -mie siê pod uwa gê co naj mniej dwie lub wiê cej prze -ciws tawny ch pro poz ycji czy hi pot ez wy jaœ niaj¹cychprze bieg zda rzen ia; zar ówno tych wy nik aj¹cychz zez nañ po dejr zane go, jak i po staw iony ch przezstronê oskar¿aj¹c¹;

3. rol¹ bieg³ego jest rozwa¿enie prawdopodobieñstwauzys kania do wodu przy za³o¿ eniu sfor mu³owan ychwcze œniej hi pot ez [4].

Ni eza le¿nie od tego, jak skom plik owa na jest spra wa,w mo delu CAI przyj muje siê za³o¿enie, ¿e jego za sadyzaw sze po winny st anow iæ na drzê dny wzo rzec postê po -wania bieg³ego. Za stos owa nie siê do tych wy tyczn ychza pewn ia mo ¿liw oœæ logicznego wnioskowania.

Cz êœæ in terp reta cyj na sta nowi koñ cowy etap opin ii,jed nak w mo delu CAI zak³ada siê, ¿e nie jest wska zanein terp reto wan ie wy ników w oder waniu od ogól nej wie -dzy na te mat ok olicznoœci zda rzen ia. Jak ju¿ wcz eœni ejwspo mniano, bieg³y po win ien mieæ mo ¿li woœæ ws têp nejoceny ro dzaju spra wy, gdy tyl ko otrzyma do wody. W³aœ -nie na tym etap ie bieg³y za czyna us talaæ py tan ia, na kt órebê dzie mu sia³ od powiedzieæ w opin ii b¹dŸ w s¹dzie. Uj -muj¹c rzecz bar dziej for maln ie, bieg³y po win ien uczest -niczyæ w sta wian iu hi pot ez co do ok oli cznoœci zda rzen iai jednoczeœnie mieæ na uwad ze wart oœæ do wodu, kt óre gomo ¿na oc zek iwaæ. Pro wad zi to do kon iec znoœci wy mia -ny in form acji po miêd zy zle cen ioda wc¹ a bieg³ym, za nimpo czyni siê ja kiek olwi ek wy datki na prze prow adz eniebadañ.

4. Hie rarc hia sta wian ia hi pot ez

Mo del CAI zak³ada, ¿e ¿a den bieg³y nie mo¿e ko n -centrowaæ siê wy³¹cznie na jed nej hi pot ezie ce lem prze -prow adz enia in terp reta cji uzys kany ch wyni ków [3]. Ja kie -kol wiek ob serw acje win ny byæ roz pat rzone przy najmn iej z dwóch per spekt yw. W sys tem ie kontra dykt ory jnym od -zwierc iedla to spoj rzen ie na prze bieg wyda rzeñ z per -spekt ywy osk ar¿en ia i obrony. Oczyw iœcie w trak cie trwa -nia pro cesu sy tua cja mo¿e siê zm ien iaæ. Dla tego tak wa¿ -ne jest, a¿e by bieg³y mia³ jak naj bard ziej wni kliwe spoj -rzen ie na spra wê z punk tu wi dzen ia ro dzaju mo ¿liw ychdo po staw ienia hi pot ez (pro poz ycji). Ge ner alnie rzeczbior¹c, hie rarc hia sta wian ia hi pot ez po siada trzy po zio -my, mimo ¿e od ró¿n ienie po miêd zy po szcz ególnymi po -ziom ami mo¿e byæ cza sem trud ne, w pew nych przy -

pad kach gra nice pom iêd zy nimi wrê cz mog¹ siê zac ier aæ. Pos zcz ególne po ziomy od nosz¹ siê do:

1 – Ÿród³a po chod zenia ma ter ia³u do wod owe go (ang.so urce level);

2 – dzia³ania po dejr zane go (ang. act ivity level);3 – spraw stwa (ang. offen ce level).

Najwy¿szy, trze ci po ziom, do tyc zy ustal onej winypo dejr zane go i tyl ko s¹d roz strzyga, czy po staw ione hi -pot ezy s¹ praw dziwe czy nie, np: Hp – pan Iksi ñskizgwa³ci³ pani¹ V, cze go al tern atyw¹ jest jej za przec zenie, czy li Hd – inny mê¿ czyzna zgwa³ci³ pani¹ V. Po prze -prow adz eniu okre œlon ych badañ bieg³y mo¿e tyl ko odpo -wiedzieæ na py tan ie co do po ziomu dru giego, czy li po -zio mu ak tywn oœci, np.: Hp – pan Ik siñs ki mia³ sek sua lnysto sun ek z pani¹ V; Hd – inny mê¿ czy zna mia³ sto sun ekz pani¹ V. A¿e by odp owi edzieæ na py tan ia do tycz¹cetego po ziomu, eks pert po win ien wzi¹æ pod uw agê in -form acje o ok olic zno œciach spra wy, przy czym na tymetap ie nale ¿y rozw a¿yæ ewent ual ny pro blem prze nies ie -nia ma ter ia³u bio log iczne go. Jed nak na ogó³ bieg³y niepo siada in form acji, kt óre um o¿li wia³yby wnio skow anieodno œnie do po ziomu dru giego, a wy niki anal izy uzys -kane w la bor ato rium do tycz¹ przede wszyst kim po ziomupierw szego, czy li pro poz ycji co do Ÿród³a ma ter ia³u bio -log iczne go, np.: Hp – na sien ie po chod zi od pana Iksiñ -skiego, Hd – nasienie pochodzi od innego mê¿czyzny.

Bior¹c pod uw agê bar dzo szyb ki rozw ój tech nol ogiipro fil owa nia DNA, a szc zeg óln ie b³yskaw iczny postêpzwi¹zany z czu³oœci¹ sto sow any ch me tod, wy³ania siêdo datk owy, bar dzo istotny pro blem. Eks perci po winnibyæ œw iado mi ró ¿nicy po miêd zy for maln ymi „ propozy -cja mi”, któ re po wstaj¹, przy najmn iej czêœ ciowo, w zal e¿ -n oœci od okol iczno œci spra wy, a mniej for maln ymi spo -so bami ich wyt³umac zenia. Je¿e li bieg³y uwa¿a, ¿e danydowód jest bar dziej praw dop odo bny do uzys kania przyza³o¿en iu praw dziw oœci hi pot ezy os kar ¿en ia ni¿ przy za -³o ¿e niu pr awd ziw oœci pro poz ycji obrony, to wspo magato hipo tezê oska r¿e nia. Z dru giej stro ny, je¿e li uzys kaniedo wodu jest bar dziej praw dop odo bne przy za³o¿en iu praw dziwoœci hi pot ezy obrony, to taki dowód wspo magadan¹ liniê obrony. W oby dwu przy padk ach si³a wspo -mag ania zale ¿y od wart oœci ilor azu wiar ygo dnoœci. Takon cepc ja od nosi siê do wszel kich rodza jów wnio skow a -nia w celach s¹do wych, a ustal ona warto œæ ilor azu wiar y -god noœ ci mo¿e byæ cza sem prze³o¿o na na wer baln¹ ska lêoceny wart oœci do wodu [2, 12]. Pod sum owuj¹c, war topod kreœliæ, ¿e bieg³y jesz cze przed rozpoczêciem ba dan ia powinien otrzymaæ od organu zlecaj¹cego ekspertyzêpewn¹ wiedzê co do okolicznoœci zdarzenia, poniewa¿pozwala ona na:– umo¿liwienie sformu³owania hipotez, co do których

bieg³y ma siê wypowiedzieæ;– zak³adaj¹c pewne hipotezy, aspekty zarysu sprawy,

warunkuj¹ stwierdzenia bieg³ego o prawdopodo bieñ -stwie dowodu. Informacje o czasie i dzia³aniu po -



zwalaj¹ na rozwa¿enie mo¿liwoœci przeniesienia i po -zostawienia œladu niezale¿nie od czasu zdarzenia.W sprawach z udzia³em dowodu z badania DNA,fizyczny opis sprawcy mo¿e pomóc w decyzji, którejbazy danych czêstoœci wystêpowania poszczególnych alleli czy haplotypów nale¿y u¿yæ do wyznaczeniaczêstoœci zgodnego profilu DNA;

– inne aspekty zarysu sprawy mog¹ wp³yn¹æ na osza -cowanie prawdopodobieñstwa a pri ori danej hipo -tezy. Na przyk³ad w sprawach kryminalnych doty -cz¹cych dochodzenia spornego ojcostwa, takich jakkazirodztwo, bêd¹ to zeznania œwiadków czy infor -macja o wspólnym zamieszkiwaniu.Rol¹ pro wadz¹cego do chod zenie jest ustal enie, które

in form acje mog¹ byæ istotne dla bieg³ego. Za rys oko -licznoœci zda rzen ia nie jest zbio rem „fakt ów”. Wa¿nejest, aby bieg³y mia³ pew ne in form acje do tycz¹ce mo¿ -liwoœci wyt³umac zenia wyni ków swych badañ. Istotnejest równie¿, a¿eby bieg³y do stawa³ in form acje na te matzmia ny usta leñ co do okol icznoœci spra wy, poni ewa¿mo¿e siê to okaz aæ ko nieczne do zwe ryf iko wan ia uprzed -n io postawionych hipotez.

5. Pod sum owa nie

Oprac owa ny przez naukowców z Fo rens ic Scien ceSe rvice mo del ws têpnego oszac owa nia warto œci infor ma- cyjnej za bezp iecz onych do wodów w spra wie jest prag -ma tyczn ym po dejœc iem do oszac owa nia sto sunku kos z -tów do mo¿ liwej do uzys kania in form acji z ba dan ia do -wod ów. Aitk en [1] przed stawi³ su mar ycznie pro ces wst êp -nego oszac owa nia ma ter ia³u do wod owe go w kil ku punk -tach:– zebranie informacji o sprawie, które mog¹ byæ istotne

dla bieg³ego;– sformu³owanie pytañ, na które bieg³y mo¿e udzieliæ

odpowiedzi oraz zaproponowanie hipotez, które mo -¿e on rozpatrywaæ w celu oszacowania wartoœci dowo -dowej analizowanego materia³u;

– okreœlenie cech, które powinny byæ uwzglêdnione dooszacowania przybli¿onej wartoœci ilorazu wiary god -noœci na rzecz postawionych hipotez;

– oszacowanie spodziewanej wartoœci ilorazu wiary -godnoœci, który mo¿na uzyskaæ na podstawie in for -macji o okolicznoœciach zdarzenia;

– okreœlenie strategii przeprowadzonych badañ.Aitk en podk reœla równ ie¿, ¿e re zult at ws têpn ej anal i -

zy do wodu jest cz êœci¹ pro cesu oszac owa nia jego warto -œci, ale pro ces, któ ry do tego do prow adzi³, nie jest do -wo dem sa mym w so bie. Na przyk³ad wska zan ie podej -rza nego na pod staw ie ustal one go podob ieñ stwa pro filuDNA do pro filu DNA jego krew nego, który znaj duje siêw ba zie da nych, mo¿e po móc zi dentyfikowaæ po dejr za -ne go, ale re zult at ta kiego te stu nie jest do wod em. Nie -

mniej jed nak mo¿e w istotny sposób wspomóc proces do -chod zenia.



As sump tions of the CAI model

Documents

Transcript of As sump tions of the CAI model